Ari Purno Wahyu W, Kaffah Imanuddin M R Santosa
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021

## IDENTIFIKASI KEASLIAN KARYA SENI RUPA DENGAN TEKNOLOGI IMAGE PROCESSING BERDASARKAN DETEKSI WARNA DAN TEKSTUR
Ari Purno Wahyu W 1 , Kaffah Imanuddin M R Santosa 2
1) Fakultas Teknik Informatika, Universitas Widyatama
2) Desain Komunikasi Visual, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung Jl. Cikutra No.204A, Sukapada, Cibeunying Kidul, Kota Bandung ari.purno@widyatama.ac.id 1 , kaffahimrs@gmail.com 2

## A BTSRAK
Sebuah  karya  merupakan  hasil  buah  pikiran seseorang  dalam  menciptakan  sebuah  bentuk  benda atau  seni  rupa,  karya  tersebut  tidak  hanya  subuah benda dan bisa dalam  bentuk ide kreatif  dan edukasi yang  berguna  bagi  kehidupan  masyarakat,  pada perkembangan  dunia  digital  saat  ini  memiliki  sebuah dampak-dampak  positif  dan  negatif,  sebagai  contoh seseorang dapat dengan mudah mengambil karya seni rupa  orang  lain  tanpa  adanya credit atau  pemberian izin  dari  kekayaan  intelektual  atau  HAKI,    tetapi  hal ini    tidak  masalah  jika  bentuk  seni  rupa  tersebut dibebaskan  oleh  pembuat  seni  rupa  dan  boleh  untuk disebarluaskan,  untuk  mengatasi  masalah  pemalsuan karya  seni  tersebut  dibuatlah  sistem  indentifikasi karya  seni  rupa  berbasis image  prosessing ,  dengan sistem identifikasi ini pengenalan karya seni rupa bisa dengan cara identifikasi tekstur yang secara detail bisa membaca  bagian-bagian  terpenting  dari  lukisan    atau karya  seni  rupa  tersebut  dengan  membaca  pixel  dan komposisi warna.
Kata  kunci:  seni  rupa,  image  processing, analisa warna, analisa tekstur

## Abstract
A work of art is a result of someone's thoughts in creating  a  form  of  object  or  art,  the  work  is  not  just an object and can be in the form of creative ideas and educational  concepts that are useful  for  human  lives, the  development  of  the  digital  world  today  has  a positive  impact  and  negative,  for  example  someone can  easily  take  other  people's  art  works  or  ideas without credit or granting permission from intellectual  property  or  intellectual  property  rights, but this does not matter if the art form is released by the  art  maker  and  is  allowed  to  be  distributed,  to overcome  With  this  identification  system,  the identification  of  works  of  art  can  be  done  by
identifying textures, which in detail can read the most important  parts  of  the  painting  or  work  of  art  by reading pixels and text. color position.
Keywords:  fine  art,  image  processing,  color analysis, texture analysis

## I. PENDAHULUAN
Identifikasi keaslian dari  sebuh produk sangatlah penting, hal ini berguna untuk menjaga sebuah proses kekayaan  intelektual terutama pada  barang seni rupa. Barang seni memiliki nilai yang tinggi dan seringkali dipalsukan oleh pihak yang tidak bertangguang jawab, untuk menjaga hal tersebut beberapa barang seni rupa sudah di indentifikasi menggunakan barcode dan data ID.  Data  tersebut  bisa  dipergunakan  sementara sebagai  pembuktian  bahwa  barang  tersebut  asli, metode  lain  dalam  mendeteksi  barang  seni  rupa adalah dengan menggunakan teknik image processing berbasis  komputer  vision  (open  CV).  Metode  ini membaca sebuah kode unik melalui pembacaan warna serta  tekstur  pada  barang  seni  rupa  tersebut.  Teknik pemalsuan  yang  tinggi  akan  membuat  sebuah  objek dibuat  menjadi  semirip  mungkin  dengan  bantuan teknologi,  tetapi  dengan  deteksi  komputer  vision, proses  pemalusauan  akan  terbaca  dengan  cara membaca  kode  warna  serta  kerapatan  dari  sebuah pixel.  Data  dari  pixel  tersebut  kemudian  di visualisasikan  dengan  angka  sehingga  perbandingan antara barang seni rupa yang asli atau dipalsukan bisa didata melalui kode warna dan kerapatan pixel.

## II. LANDASAN TEORI
Pada  umumnya  untuk  mendeteksi  sebuah  objek atau benda bisa dengan mudah menggunakan ID atau
Ari Purno Wahyu W, Kaffah Imanuddin M R Santosa Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
kode identitas, kode ini biasanya dibuat dalam bentuk barcode  sehingga  kondisi  serta  asal  dari  produk tersebut  bisa  untuk  dilacak,  dengan  kata  lain  jika sebuah  produk  memiliki  sebuah  data  identitas  maka akan  dipastikan  produk  tersebut  memiliki  kualitas yang bagus dan bisa dijamin keasliannya. Pengambilan  data  ID  bisa  menggunakan  tampilan objek visual atau menggunakan bantuan kamera  yang bersifat mobile , kamera sendiri digunakan karena bisa mendeteksi  sebuah  objek  dalam  bentuk  2D  dan  3D sehingga  dijadikan  sebuah  patokan  dasar  untuk mendeteksi  karakteristik  terhadap  identitas  suatu produk    (Matthias  Blankenburga;  Christian  Hornb  ; J¨org Kr¨ugera , 2015).
Identifikasi  secara  visual  terhadap  karekteristik suatu produk menjadi sebuah tools yang kuat dan bisa dikembangkan  pada  banyak  aplikasi,  sebagia  contoh ciri  sebuah  tanda  tangan  akan  dii  dentifikasi  melalui strukturnya,  sehingga  perubahan  ukuran  atau  bentuk tandatangan  tidak  bisa  dipalsukan  walaupun  dibuat semirip  mungkin  dengan  objek  aslinya  (Xu  Y,  Ji  H, Ferm¨uller C., 2009).
Sebagai  seorang  peneliti  yang  jeli  kita  perlu menggunakan  sebuah  alat  bantu  untuk  mendeteksi sebuah produk dengan kata lain secara komputerisasi, teknik  tersebut  adalah  dengan  bantuan  komputer vision.  Metode  komputer  ini  mampu  menyajikan sebuah  data  dan  merubahnya  kedalam  sebuah  bentuk bilangan  biner,  setiap  data  gambar  saat  dibaca  oleh teknik  komputer  vision  akan  memliki  bentuk  yang berbeda  yang dilihaat  dari kepadatan warna dan  jenis variasi  data  yang  berbeda  yang  membedakan  objek yang sama tetapi tidak serupa (Tuceryan M, Jain AK., 2001).
Untuk  mengambil  sebuah  objek  bisa  langsung menggunakan  bantuan  kamera  3D  dasar  dari pengambilan  gambar  3D  dimensi  ini  adalah triangular  object s  atau  objek  bisa  dibaca  dari  tiga sudut yang  berbeda, objek  ini dengan  mudah diambil dengan  meggunakan  perangkat  mobile,  setiap  objek yang diambil tentu memiliki bentuk serta pencahayaan  yang  berbeda  yang  dipengaruhi  oleh jarak  pengambilan  objek  dan    faktor  lingkungan  (B., 2005).
Deteksi  bentuk  berarti  mengubah  sebuah  pola warna  menjadi  sebuah pixel yang  bisa  teridentifikasi menjadi  beberapa  bagian dan  disajikan  dalam  sebuah pola bentuk pola arimatika, sebagai contoh pendekatan  pembacaan  data  3D  bisa  ditampikan  dan
diproses  dengan  metode Harris dan SIFT algoritma (Sipiran I and Bustos B, 2010)
Pada sebuah proses deteksi objek diperlukan dua tahapan penting yaitu ektrasksi bentuk dan pecocokan pola,  ektraksi  bentuk  berfungsi  untuk  mendeteksi sebuah  pola  unik  dari  objek  yang  diambil,  proses identifikasi  akan  membaca  sebuah  pola  unik  dan feature  vector ,  pada  pecocokan  dilakukan  untuk memproses  sebuah  kode  unik  yang  ditargetkan  pada data pixel ,  proses  ini  akan  membandingkan  objek yang dibaca dengan objek yang lain hingga mencapai batas  akurasi  pembacaan  sebuah  data  untuk  mencari nilai akurasi tertinggi  (Somaraju Boda., 2009).
Warna  menjadi  sebuah feature yang  menarik yang bisa pergunakan untuk mendeteksi objek, warna sendiri mempunyai nilai properti yang unik yang  bisa mengambarkan  ketebalan  dari  sebuah  objek  bisa mempermudah  pada  saat  proses  pengenalan  sebuah pola  (Arun  Priya  C,  Balasaravanan  T,  Thanamani  A, 2012).
Proses pengambilan sebuah objek akan terkendala oleh  faktor pencahayaan  atau bahkan  latar belakang  pada  saat  objek  itu  diambil,  proses  analisa ini  akan  lebih  mudah  jika  kombinasikan  dengan teknik machine  learning. metode  ini  akan  membaca sebuah  objek  utama  dan  memisahkan  objek  dari background , proses ini menjadi sebuah bagian penting sebelum objek tersebut terdeteksi dan bisa meningkatkan  nilai  akurasi  (Ibaphyrnaishisha  Kharir, Vikaho Z Swu, Dibya Jyoti Bora, 2020).

## III. METODE DAN PENELITIAN
Pada  metode  penelitian  ini  sistem  identifikasi barang  seni  rupa  untuk  melihat  asli  atau  tidak mengguanakan  dua  tahapan  pengujian,  sistem pengujian  tersebut  menggunakan  sebuah  teknik identifiksi  bentuk  dan  warna,  kedua  metode  ini memiliki  beberapa  tahapan  yaitu  bentuk  untuk identifikasi barang berupa patung, sedangkan identifikasi  warna  untuk  barang  seni  rupa  berupa lukisan dalam bentuk gambar lainnya, tahapan proses image processing tersebut adalah sebagai berikut:
 Proses input
Pada  sistem  ini  akan  dilakukan  sebuah proses  identifikasi  inputan  benda  atau  objek dengan  dalam  bentuk  gambar,  pada  proses input  tersebut  data  yang  diambil  akan memiliki  jumlah  dan  bentuk pixel yang
Ari Purno Wahyu W, Kaffah Imanuddin M R Santosa Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
berbeda  dikarenakan  proses  pengambilan gambar  yang  bervariasi  serta  kondisi  tempat pengambilan  gambar  yang  memilki  tingkat pecahayaan yang berbeda–beda.
 Deteksi bentuk
Pada  metode  dipergunakan  pengujian bentuk pada barang seni rupa yang berfungsi melakukan  proses  identifiaksi  corak  dan warna,  dari  bentuk  tersebut  sistem  atau aplikasi bisa membaca pola unik dari barang seni rupa yang akan di identifikasi.
 Deteksi warna
Pada  metode  ini  proses  deteksi  warna untuk  membaca  jenis  warna  yang  ada  pada barang seni rupa, metode ini akan mengkonversi  kedalam  bentuk  RGB  ( Reg, Green,  blue ),  data  komposisi  warna  tersebut kemudian  dikonversikan  kedalam  bentuk bilangan  biner,  data  biner  kemudian  mampu membaca  dan  membedakan  barang  tersebut dipalsukan atau tidak, sebagia contoh lukisan yang  dipalsukan  akan  memiliki  kode  warna yang  berbeda  dengan  objek  yang  asli  yang tidak  bisa  dibedakan  secara  langsung  secara kasat mata.
 Deteksi tekstur
Pada  metode  ini  berfungsi  membaca data dari barang seni rupa karena mempunyai bentuk dan ukuran yang unik, tekstur ini bisa dipergunakan  untuk  membedakan  barang seni  rupa  berupa  batik  atau  jenis  seni  rupa yang memiliki corak berbebeda.
 Indentifikasi hasil akhir
Pada  proses  indentifikasi  merupakan sebuah respon akhir dari pembuatan aplikasi, program  deteksi  bisa  dibuat  dalam  bentuk konsol  atau  menggunakan  aplikasi  GUI ( Graphical  User  Interface )  pada  aplikasi console dipergunakan untuk mendeteksi atau melakukan  proses  ujicoba  pada  koding program  sedangkan  GUI  biasanya  aplikasi yang  dipergunakan  dan  diperuntukan  untuk kalayak umum.
Pada  implementasi  ini  penulis  menggunakan bahasa  pemograman  c  dan  c++  karena  bahasa pemograman ini memiliki modul yang bisa dipergunakan  untuk  mengolah  data  dalam  bentuk image processing.

## Gambar 1. Kode Program proses inputan data
Pada gambar  1 diatas adalah kode program  yang dipergunakan  untuk  memproses  sebuh  inputan  data yang  dalam  bentuk  gambar,  gambar  tersebut  bisa diambil  langsung  melalui samrtphone atau  diunduh langsung  melalui  internet,  data  gambar  yang  diambil kemudian dikonversi kedalam  beberapa  format,  yaitu format  BMP,  Tif,  gif  dan  Png.,  setiap  data  bisa langsung  diproses  atau  sistem  menyediakan  sebuah dataset lengkap dalam bentuk folder yang telah dibuat dengan  menu  [ pathname,filename ],    yang  dimaksud dengan  kode  tersebut  penggunana  aplikasi  bisa mempergunakan  menu  yang  ada  pada  dataset  atau langsung  memproses  gambar  pada  saat  awal  gambar diambil.

## Gambar 2. Proses identifikasi warna
Pada  gambar  2  diatas  adalah  sebuah  proses segmentasi warna, proses segmentasi ini berguna pada saat  pemrosesan  gambar  seni  rupa  dalam  bentuk lukisan,  pada  proses  segmentasi  tersebut  konvesi warna dari RGB dan L*a*b

## Gambar 3.  Proses pemisahan warna
Pada  gambar  3  diatas  adalah  sebuah  proses segmentasi  dan  pemisahan  warna,  warna  tersebut akan ditampilkan dalam betuk visual dan grafik warna yang  secara  tidak  langsung  bisa  dipergunakan membaca objek yang asli atau yang palsu.
Ari Purno Wahyu W, Kaffah Imanuddin M R Santosa Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Gambar 4.  Proses klasifiksai warna dengan K-

## Mean
Pada  gambar  4  diatas  adalah  sebuah  proses  dan hasil  klasifikasi  pada  kode  warna  menggunakan k- mean  algorithm yang  nantinya  akan  diidentifikasi menjadi  beberapa  bagian,  algoritma  tersebut  berguna membaca  data  unik  dari  ketajaman  warna  yang  tidak bisa identifikasi dengan algoritma yang lain.
Gambar 5.  Proses klasifikasi dengan data matrik
Pada  gambar  5  diatas  adalah  sebuah  proses perhitungan  matrik  dari  objek  yang  akan  direcognisi menggunakan  teknik image  processing ,  pada  sistem deteksi  diatas  menggunakan  sistem  deteksi  bentuk dengan  metode  GLCM  ( Gray-Level  Co-Occurrence Matrix .
Gambar 6.  Data sample dengan objek lukiasan
Pada  gambar  6  diatas  adalah  contoh  seni  rupa dalam  bentuk  lukisan  yang  akan  diidentifikasi  fitur unik  dari  lukisan  yang  asli  dengan  membaca  fitur resmi  dari  RGB  atau  komposisi  warna  dan  tekstur dengan menggunakan metode GLCM.

## Gambar 7.  Konversi dengan format warna
Pada  gambar  diatas  adalah  proses  pembacaan pada  kedalam  sebuah  format  warna,  objek  yang berbentuk  hitam  putih  akan  memiliki  nilai  dan komposisi warna RGB  yang bisa dipergunakan untuk menghitung  jenis  format  warna  RGB,  data  format warna  RGB  tersebut  akan  ditampilkan  dalam  bentuk angka dan disajikan secara visual sehingga perbedaan dari  lukisan  yang  asli  dan  dipalsukan  akan  mudah  di identifikasi.

## Gambar 8.  Identifikasi tekstur
Pada  gambar  8  diatas  adalah  sebuah  proses identifikasi  tekstur  dan  unik  dari  setiap  bentuk  dari seni  rupa  yang  dibuat,  alagoritma k-Mean akan melakukan proses identifikasi dari setiap tekstur yang dibaca pada setiap bagian.
Ari Purno Wahyu W, Kaffah Imanuddin M R Santosa Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 1, 15 Desember 2021
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 9.  Proses Marking data
Pada  gambar  9  diatas  ditampilkan  sebuah marking data dari pembacaan  sistem  identifikasi  fitur unik  dari  lukisan,  dari  fitur  unik  tersebut  algoritma menampilkan  nilai  visual  dan  memberi  tanda  serta kode  area  dengan  proses scanning fitur  unik  pada objek  hingga  196  kali  proses scan data,  semakin banyak  proses  scanning  maka  fitur  unik  pada  objek tersebut semakin banyak identifikasi dan menjadi fitur objek yang unik.

## IV .KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  implementasi  identifikasi  objek  dengan image processing dapat dengan mudah diimplementasikan, pada saat pengujain teknik image prosessing akan  melakukan  proses  identifikasi  dan pembacaan  data  hingga  198  kali  untuk  satu  jenis karya,  sistem  identifikasi  dibagi  menjadi  beberapa bagian  yaitu  identifikasi  warna  dan  bentuk,  warna dipergunakan  untuk  menampilkan  jumlah  komposisi warna dengan menggunakan pixel dan bentuk dengan menggunakan  metode Gray  Level  Co-occurrence Matrix  (GLCM) dengan  akurasi  pembacaan  hingga 80%, sistem GLCM ini berguna untuk mengindentikasi karya seni rupa dalam bentuk patung atau lukisan.

## V. REFERENSI
Arun  Priya  C,  Balasaravanan  T,  Thanamani  A.  (2012).  An efficient  leaf  recognition  algorithm  for  plant classification  using  support  vector  machine. informatics  and  medical  engineering  (PRIME) , 428-432.
B.,  J.  (2005). Digital  Image  Processing. Heidelberg: Springer.
Ibaphyrnaishisha  Kharir, Vikaho Z Swu,  Dibya Jyoti Bora. (2020).  Identification  of  Different  Plants  through
Image  Processing  Using  Different  Machine Learning Algorithms. ISSN: 2249-6661 .
Matthias  Blankenburga;  Christian  Hornb  ;  J¨org  Kr¨ugera  .
(2015).  Detection  of  counterfeit  by  the  usage  of product  inherent  features  . ScienceDirect ,  430  – 435 .
Sipiran I and Bustos B. (2010). A Robust 3D Interest Points Detector  Based  on  Harris  Operator. Proc. EUROGRAPHICS  Workshop  on  3D  Object Retrieval .
Somaraju Boda. (2009). Feature-Based Image Registration. Rourkela: National Institue of Technology.
Tuceryan  M,  Jain  AK.  (2001).  Tuceryan  M,  Jain  AK. Texture Analysis, Handbook of Pattern Recognition & Computer Vision . 2nd ed.: World Scientifc Publishing Co. Ptc. Ltd. .
Xu  Y,  Ji  H,  Ferm¨uller  C.  (2009).  Viewpoint  Invariant Texture Description Using  Fractal  Analysis. Int J Comput Vision , 85-100.