Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.1972
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1-10
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PATTERNS RECOGNITION (MAUMERE SARONG) USING EDGE DETECTION WITH PREWITT, SOBEL, LAPLACIAN OF GAUSSIAN (LOG), AND CANNY METHODS
Gerfasius Take Piran *1 , Hilarius Alfan 2 , Maria Yunita 3
1,2,3 Faculty of Engineering, Informatics Engineering Study Program, Universitas Nusa Nipa, Indonesia Email: 1 gerfasius.piran@nusanipa.ac.id , 2 hilarius.alvan@nusanipa.ac.id , 3 maria.yunita@nusanipa.ac.id
(Article received: April 04, 2024; Revision: May 27, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
Maumere Ikat Weaving is a cloth made from a weaving process that requires a lot of energy and time. Maumere Ikat weaving is not only limited to artistic creations; its production also considers symbols of social, religious, cultural, and economic status. The location of an image is easy if the image is clear and sharp. Still, the exact location of the edges makes it difficult to determine if the image contains interference such as noise. Objective: Recognize a Lipa pattern (Maumere Sarong) using Prewitt, Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), and Canny edge detection. Methods: Prewitt, Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), and Canny edge detection. Results: The Lipa (Maumere  Sarong)  pattern  recognition  application  using  Canny  edge  detection  can  increase  accuracy  in recognizing  a  Lipa  (Maumere  Sarong)  pattern  so  that  it  can  provide  knowledge  for  tourists  and  the  wider community to recognize and obtain information on the Lipa (Maumere Sarong) more easily.
Keywords : Edge Detection, Ikat Weaving, Imagery, Lipa Patterns.

## PENGENALAN POLA LIPA (SARUNG MAUMERE) MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DENGAN METODE PREWITT, SOBEL, LAPLACIAN OF GAUSSIAN (LOG), DAN CANNY ARTIKEL

## Abstrak
Tenun  Ikat  Maumere  adalah  kain  yang  dibuat  dari  proses  menenun  yang  memerlukan  tenaga  dan  waktu  yang begitu  lama.  Tenun  Ikat  Maumere  juga  bukan  hanya  sebatas  kreasi  seni,  tetapi  pembuatannya  juga mempertimbangkan simbol status sosial, keagamaan, budaya dan ekonomi. letak suatu citra adalah mudah, jika kondisi  citra  jelas  dan  tajam,  namun  ketepatan  keberadaan  tepi  menjadi  sulit  ditentukan  apabila  dalam  citra terdapat  ada  gangguan  seperti  adanya  noise.  Tujuan: Mengenali  suatu  pola  Lipa  (Sarung  Maumere)  dengan menggunakan deteksi tepi Prewitt, Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), dan Canny. Metode: Deteksi tepi Prewitt, Sobel, Laplacian of Gaussian (LoG), dan Canny. Aplikasi pengenalan pola Lipa (Sarung Maumere) menggunakan deteksi tepi Canny dapat meningkatkan akurasi dalam mengenali sebuah pola lipa (Sarung Maumere), sehingga dapat memberikan pengetahuan bagi wisatawan dan masyarakat luas lebih mudah mengenali dan mendapatkan informasi pada Lipa (Sarung Maumere).
Kata kunci : Citra, Deteksi Tepi, Pola Lipa, Tenun Ikat.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia dikenal sebagai bangsa yang berbudaya.  Termasuk  salah  satunya  hasil  karya berupa  Tenun  Ikat  Maumere.  Kain  tersebut  berasal dari Flores yang bernilai seni tinggi dan indah. Pada umumnya kain tenun ikat Maumere adalah kain yang dibuat dari proses menenun yang memerlukan tenaga dan  waktu  yang  begitu  lama.  Tenun  ikat  Maumere juga  dibuat  oleh  kaum  perempuan  yang  memiliki daya  cipta  dan  kreasi  seni  yang  tinggi.  Tenun  Ikat Maumere juga bukan hanya sebatas kreasi seni, tetapi
pembuatannya  juga  mempertimbangkan  simbol status  sosial,  keagamaan,  budaya  dan  ekonomi. Bahkan beberapa motif tertentu yang pembuatannya melalui renungan konsentrasi tinggi [1].
Kain tenun ikat sendiri biasa dipakai masyarakat berbagai  suku  di  Sikka  sebagai  pelengkap  busana, selain  itu  juga  sebagai  selendang  atau  sarung.  Kain tenun  atau  sarung  inipun  banyak  digunakan  untuk perlengkapan dalam upacara adat misalnya: pernikahan, kelahiran, kematian, dan lain-lain. Proses awal  tenun  kain  di  Sikka  dalam  catatan  sejarah, dieksplorasi secara hebat sekitar tahun 1600-an oleh
Raja  Don  Aleksius  Alesu  Ximenes  Da  Silva,  yang akrab disapa “Mo’ang Lesu” sebagai perintis tradisi tenun-menenun  di  kampung  Sikka  sejak  tahun 1607[2].
Mutu  tenun  ikat  ditentukan  oleh  bahan  jenis motif,  asal,  dan  corak  tenun  ikat.  Ragam  motif  dan corak  tenun  ikat  dipengaruhi  letak  geografis kepulauan  keadaan  alam  dan  struktur  masyarakat. Tenun ikat dibuat dengan cara membentuk motifnya melalui  proses  pengikatan  benang.  Berbeda  dengan daerah  lain  di  Indonesia,  untuk  menghasilkan  motif pada  kain  maka  benang  pakannya  yang  diikat, sedangkan tenun ikat di Nusa Tenggara Timur, Tenun ikat dibuat dengan cara membentuk motifnya melalui proses pengikatan benang [3].
Motif  mempunyai  makna  yang  sangat  dalam yang  merupakan  bentuk  pengejawantahan  dari sebuah  simbol  etnis,  religius,  ritual  adat,  hingga simbolsimbol khusus yang menjadikan sebuah motif ikat adalah representasi dari masyarakatnya. Bergulir bersama  waktu,  dikaitkan  dengan  motif,  teknik, proses pembuatan, dan asalnya, sebuah kain ikat bagi masyarakat  Maumere  mempunya  kekuatan  magis tertentu  dan  penggunaannya  hanya  boleh  dikaitkan dengan ritual-ritual adat dan oleh pemangku adat [1].
Menentukan letak suatu citra adalah mudah, jika kondisi  citra  jelas  dan  tajam,  namun  ketepatan keberadaan  tepi  menjadi  sulit  ditentukan  apabila dalam  citra  terdapat  ada  gangguan  seperti  adanya noise.  Dengan  alasan  untuk  memper-mudah  dan membantu menentukan keberadaan tepi telah banyak dikembangkan  metode  pendeteksian  tepi  citra. Dengan  menggunakan  metode  pendeteksi  tepi  yang tepat  diharapkan  pada proses segmentasi  citra  dapat diperoleh  bentuk  citra  yang  mendekati  bentuk sebenarnya [4].
Proses  pengenalan  sebuah  pola  Lipa  (Sarung Maumere)  dibagi  menjadi  3  tahap.  Tahap  pertama adalah  preprocessing  yang  mengubah  citra  sarung yang berwarna menjadi citra sarung grayscale. Tahap berikutnya  adalah  tahap  feature  extraction.  Pada tahap ini data kemudian dirubah menjadi bentuk pola dengan  menggunakan  algoritma  Deteksi  Tepi Prewitt,  Sobel,  Laplacian  of  Gaussian  (LoG),  dan Canny [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengenali  suatu pola  Lipa  (Sarung  Maumere)  dengan  menggunakan deteksi  tepi  Prewitt,  Sobel,  Laplacian  of  Gaussian (LoG),  dan  Canny.  Pada  penelitian  ini  penulis membatasi  penggunaan  metode  deteksi  tepi  dalam pengenalan pola Lipa (Sarung Maumere).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  hasil ekstraksi  kemudian  dikelompokkan  dan  diberi  label sesuai  motifnya  untuk  selanjutnya  diklasifikasikan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan k-Nearest Neighbor (KNN).
Penelitian yang dilakukan oleh [6] hasil deteksi tepi ditunjukkan dengan banyaknya piksel putih yang
perlihatkan  dari  proses  deteksi  tepi.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  untuk  deteksi  tepi  citra  digital metode  Canny  lebih  baik  dari  metode  Sobel  dan metode Sobel lebih baik dari metode Prewitt.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  teknik deteksi  tepi  yang  digunakan  dalam  segmentasi gambar seperti Robert, Prewitt, Sobel, Laplacian dari Gaussian dan Canny. Sobel adalah respons yang kuat terhadap  tepi  diagonal.  Prewitt  sensitif  terhadap kebisingan.  Operator  Lapla-cian  dan  Gaussian  tidak dapat  digunakan  untuk  deteksi  tepi  bahkan menghasilkan tepi ganda, jadi Laplacian of Gaussian (LOG)  jauh  lebih  baik  dari  pada  kedua  operator tersebut.  Canny  edge  memberikan  kurang  sensitif terhadap kebisingan jika dibandingkan dengan teknik deteksi tepi lainnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  kebenaran deteksi  tepi  menjadi  lebih  baik  melalui  model matematika  adaptif  dari  ruang  warna  yang  dapat diskalakan  secara  non-linier.  Dalam  penelitian  ini, mempertimbangkan  transformasi  non-linier  yang fleksibel  dari  ruang  warna  dengan  beberapa parameter membantu mengekstraksi tepi yang pudar dengan handal yang membatasi objek.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  metode Canny  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  karena membutuhkan  waktu  yang  lebih  sedikit  untuk menghitung.  Pencari  Tepi  yang  lebih  realistis ditemukan  dalam  gambar  komparatif  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  pencari  tepi  lainnya. Oleh karena itu, kami menyimpulkan bahwa metode yang diganti memiliki hasil yang lebih baik dari pada metode lain.
Penelitian yang dilakukan oleh [10] peningkatan kualitas  hasil  deteksi  tepi  ditekankan  pada  metode untuk  menghasilkan  nilai  magnitudo  gradien  yang dilakukan  dengan  mengamati  kekuatan  nilai  piksel tetangga.  Kekuatan  piksel  ini  diperoleh  dengan menghitung  nilai  perubahan  piksel  dan  jarak  piksel tetangga  ke  piksel  tengah.  Hasil  implementasi menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan menghasilkan  nilai  Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR)  yang  lebih  baik  dari  pada  Canny,  Sobel, Robert, dan operator Prewitt.

## 3. TEORI DASAR
3.1. Pengolahan Citra
Citra  digital  merupakan  fungsi  dua  variabel,  f (x, y), x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f (x, y)  adalah  intensitas  citra  pada  koordinat  tersebut. Teknologi dasar untuk menciptakan dan menampilkan  warna  pada  citra  digital  berdasarkan pada  penelitian  bahwa  sebuah  warna  merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru (Red, Green, Blue - RGB). Citra diubah ke dalam  bentuk  digital,  agar  dapat  disimpan  dalam memori komputer atau media lain. Proses mengubah citra ke dalam bentuk digital  bisa dilakukan dengan beberapa  perangkat,  misalnya  scanner,  kamera
digital,  dan  handycam.  Ketika  sebuah  citra  sudah diubah  ke  dalam  bentuk  digital  (selanjutnya  disebut citra  digital),  bermacam-macam  proses  pengolahan citra  dapat  diperlakukan  terhadap  citra  tersebut [11][12].

## 3.2. Deteksi Tepi
Tepi  citra  (edge)  adalah  perubahan  nilai intensitas  derajat  keabuan  yang  ce-pat/tiba-tiba (besar)  dalam  jarak  yang  singkat  [13],[14].  Deteksi tepi (edge detection) adalah operasi yang dijalankan untuk mendeteksi garis tepi (edges) yang membatasi dua  wilayah  citra  homogen  yang  memiliki  tingkat kecerahan  yang  berbeda  juga  menyebutkan  bahwa deteksi tepi pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan  tepi-tepi  dari  objek-objek  citra  dan untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi  karena  error  atau  adanya  efek  dari  proses akuisisi  citra  [15],[16],[17],[18].  Tepian  dapat dipandang sebagai lokasi piksel dimana terdapat nilai perbedaan  intensitas  citra,  Sebuah  edge  detector bekerja dengan cara mengidentifikasi dan menonjolkan lokasi piksel yang memiliki karakteristik  tersebut.  Beberapa  contoh  kernel matriks pada deteksi tepi diantaranya adalah Roberts, Prewitt,  Sobel,  La-placian  of  Gaussian  (LoG),  dan Canny [19].
Citra  merupakan  tampilan  suatu  titik  yang berada  pada  suatu  ruang  tiga  dimensi,  salah  satu standar  yang  digunakan  dalam  pengolahan  citra antara  lain  RGB  (Red,  Green,  Blue),  HSV  (Hue, Saturation,  Value)  dan  HLS  (Hue,  Luminosity, Saturation).  Dalam  standar  citra  warna  yang digunakan adalah RGB dimana masingmasing warna memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  0-255  atau  156  bit. Grayscale  merupakan  citra  keabuan  yang  memiliki nilai  0-255,  nilai-nilai  inilah  yang  menunjukkan tingkat  derajat  keabuan/kecerahan  sebuah  citra  (0 adalah  hitam/gelap  dan  255  adalah  putih/terang). Untuk mengkonfersi RGB ke dalam grayscale dapat digunakan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  rerata antara  ketiga  indeks  citra  RGB  tersebut  [4].  Proses perubahan  citra  berwarna  menjadi  citra  grayscale memiliki rumus umum, yaitu: [20].
𝐺𝑟𝑎𝑦𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒  = 𝑅+𝐺=𝐵
3 (1)
Dari  hasil  konversi  citra  ke  dalam  RGB  maka nilai  indeks  Grayscale  akan  diasumsikan  untuk mewakili nilai dan informasi yang terkandung dalam citra RGB.
Deteksi  tepi (edge  detection) pada  suatu  citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah:
1. Untuk  menandai  bagian  yang  menjadi  detail citra.
2. Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisi citra.
Suatu  titik  (x,  y)  dikatakan  sebagai  tepi (edge) dari  suatu  citra  bila  titik  tersebut  mempunyai perbedaan  yang  tinggi  dengan  tetangganya.  Tepian dari  suatu  citra  berada  pada  titik  yang  memiliki perbedaan intensitas yang tinggi. Gambar 1 di bawah ini  menggambarkan  bagaimana  memperoleh  nilai tepi gambar.

## Gambar 1. Proses Deteksi Tepi Citra
Macam-macam metode deteksi tepi antara lain:
a) Metode Prewitt
Metode  Prewitt  merupakan  pengembangan metode  Robert  dengan  menggunakan  filter  HPF (High  Pass  Filter)  yang  diberi  satu  angka  nol  pen- yang.  Metode  ini  mengambil  prinsip  dari  fungsi laplacian  yang  dikenal  sebagai  fungsi  untuk membangkitkan HPF (High Pass Filter) [21][22].
Gambar 2. Kernel Prewitt

## b) Metode Sobel
Metode  Sobel  merupakan  pengembangan metode  Robert  dengan  menggunakan  filter  HPF (High  Pass  Filter)  yang  diberi  satu  angka  nol  pen- yangga.  Metode  ini  mengambil  prinsip  dari  fungsi laplacian  dan  gaussian  yang  dikenal  sebagai  fungsi untuk  membangkitkan  HPF  (High  Pass  Filter). Kelebihan dari metode Sobel ini adalah kemampuan untuk  mengurangi  noise  sebelum  melakukan perhitungan  deteksi  tepi  [23],[24],[25].  Operator Sobel terdiri dari sepasang kernel 3 × 3 yaitu kernel Gx dan Gy [26],[27]. Kernel yang digunakan dalam metode sobel ini adalah:

## Gambar 3. Kernel Sobel
c) Metode Laplacian of Gaussian (LoG)
Laplacian of Gaussian (LoG) adalah salah satu operator deteksi tepi yang dikembangkan dari turunan
kedua.  Laplacian  of  Gaussian  terbentuk  dari  proses Gaussian  yang  diikuti  operasi  laplace.  Fungsi Gaussian  akan  mengurangi  derau  sedangkan Laplacian mask meminimalisasi  kemungkinan kesalahan deteksi tepi. Operator Laplace mendeteksi lokasi  tepi  lebih  aku-rat  khususnya  pada  tepi  yang curam.  Hal  ini  dikarenakan  zero-crossing  sendiri yang  mendefenisikan  lokasi  tepi.  Pada  tepi  yang curam,  turunan  keduanya  mempunyai  zerocrossing, yaitu  titik  dimana  terdapat  pergantian  tanda  nilai turunan kedua sedangkan pada tepi yang landai tidak terdapat  zero-crossing.  Tepi  dari  suatu  objek  pada image  dimodelkan  dengan  menentukan  spesifikasi dari  unsur  posisi,  orientasi  dan  nilai  intensitas  yang konstan.  Operator  ini  bekerja  dengan  mencari  nilai nol  pada  turunan  kedua  dari  citra,  karena  ketika turunan pertama terdapat pada nilai maksimum maka turunan  kedua  akan  menghasilkan  nilai  nol [28][29][30].
d) Metode Canny
Perancangan sebuah prosedur dengan menerapkan  langkah-langkah  metode  Canny  edge detection  akan  menghasilkan  sebuah  tampilan gambar  yang  berbeda  dengan  menampilkan  efek relief di dalamnya. Efek relief adalah seperti sebuah tampilan  batu  kasar  yang  diukir,  yaitu  garis-garis kasar yang membentuk sebuah penggambaran objek di  dalamnya.  Efek  relief  terbentuk  dari  bayangan terang  dan  gelap.  Kedua  bayangan  ini  terjadi  akibat adanya  sorotan  sinar  mengenai  gambar  dari  arah tertentu.  Kelebihan  dari  metode  Canny  ini  adalah kemampuan  untuk  mengurangi  noise  sebelum melakukan  perhitungan  deteksi  tepi  sehingga  tepi- tepi  yang  dihasilkan  lebih  banyak.  Deteksi  Tepi Canny  dapat  mendeteksi  tepian  yang  sebenarnya dengan  ting-kat  error  yang  minimum  dengan  kata lain, operator Canny didesain agar menghasilkan citra tepian yang optimal [31][32].

## 3.3. Jenis dan makna
Zaman  dulu  untuk  sarung  laki-laki  tidak  ada motif,  jadi  pada  saat  itu  motif  yang  ada  yaitu:  Ragi Mitan.  Dalam  perkembangan  selanjutnya  baru muncul  Lipa  Prenggi,  Lipa  Huran  Mitan  dan kebanyakan Motif Bunga dan Ranting. Motif aslinya dari  Motif  Pohon  Hayat  yang  dalam  bahasa Maumere-nya  Pu’ang  Toa  Klereng  Bala,  sudah dimodifikasi  karena  zaman  berkembang.  Motif tenunan  menyimpulkan  juga  ide-ide  yang  luhur seperti pohon hayat melambangkan keesaan Tritunggal,  lambang  kehadiran  Tuhan,  ide  pohon hayat sebagai suatu lambang ketuhanan.
Dalam  mengusut  bentuk  seni  tenun  itu, disimpulkan suatu kebenaran bahwa dari zaman batu muda, motif-motif yang dipilih untuk tenunan adalah motif-motif  benda  hidup  naturalistik  manusia, binatang tumbuhan, motif manusia dalam tenun ikat adalah sosok tubuh dan anggotanya. Isi tenunan ialah nilai simbol dari benda-benda sebagai bertanda untuk sesuatu,  dalam  hubungan  ini  motif  diperincikan
sebagai  motif  manusia  dianggap  lambang  panjang umur,  manusia  itu  mempunyai  kelangsungan  hidup dari  keturunan  kepada  keturunan.  Motif  binatang yaitu kerbau sebagai lambang kesuburan tanah, motif ular  melambangkan  lambang  air,  motif  burung enggang melambangkan kematian.
Suku  bangsa  Krowe  Sikka  dipulau  Flores menyebut  Pu’ang  Toa  Klereng  Bala  dengan  suatu kebenaran  bahwa  unsur  sumber  hidup  bagi  suku bangsa  Krowe  Sikka  berpangkal  pada  pohon  hayat Pu’ang Tia ialah Moko suatu alat kesenian material dari  zaman  dongzon  500  SM  Klereng  bala  berarti gading  [33].  Banyak  jenis  motif  Lipa  (Sarung Maumere) yang sering digunakan dalam upacara adat dan  dibagi  menjadi  2  motif  Lipa  yaitu  Lipa  Huran Mitan dan Lipa Prenggi antara lain sebagai berikut: 1) Lipa Huran Mitan (sarung berwarna hitam)

## Gambar 4. Motif Lipa Loen Patan
Motif menyerupai vas bunga dilengkapi bunga, burung dan bintang kejora, atau sulur daun. Lambang motif  ini  menggambarkan  pola  sederhana  dari keadaan sekitar yang dilihat setiap hari.

## Gambar 5. Motif Lipa Tokang Eri atau Lo’en Bunga

## Gambar 6. Motif Lipa Lo’en Buen
Motif  menyerupai  bunga  dan  bintang  kejora. Lambang  motif  ini  menggambarkan  pola  sederhana dari keadaan sekitar yang dilihat setiap hari.

## 2) Lipa Prenggi (Sarung berwarna cerah)

## Gambar 7. Motif Lipa Bunga
Motif Prenggi terdiri dari berbagai jenis seperti geometrik,  bintang,  sulur  daun  dan  tibu.  Jenis  tiap motif  ini  melambangkan  aksesoris  pelengkap  yang sederhana.

## Gambar 8. Motif Lipa Mawarani
Dengan perlambang Bintang Kejora diharapkan dapat  memberi  penerangan  atau  petunjuk,  juga sebagai  media  penolak  bala.  Arti  dari  Mawarani adalah  Bintang  Kejora  lambang  kebijaksanaan  dan kemurnian.
Gambar 9. Kain Sarung Utan dan Lipa
Ini perpaduan antara tenun ikat dan tenun sulam, daya  kreasi  seni  Wati  Krowe  Sikka  lebih  unggul dalam mengerjakan kain tenun, untuk pakaian wanita tenun  ikat  tetapi  untuk  pakaian  laki-laki  bisa  tenun sulam, perpaduan antara tenun ikat dan tenun sulam.

## 4. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil  foto  motif sarung asli dari Maumere. Jenis motif dan warna serta unsur  tertentu  masih  harus  dibagi  lagi  untuk peruntukan  si  pemakai  dari  strata  apa,  usia,  jenis kelamin,  untuk  kegiatan  apa,  dan  kapan  waktu dipakai.    Dalam  analisis  deteksi  tepi  digunakan software  Matlab  untuk  pengenalan  pola  motif  Lipa (Sarung  Maumere).  Langkah-langkah  penelitian sebagai berikut:
1. Membuat program dari empat teknik pendekteksian  (Prewitt,  Sobel,  Laplacian  of Gaussian  (LoG)  dan  Canny)  serta  metode alternatif  yaitu  kombinasi  dari  Canny  dan Laplacian.
2. Melakukan  pendeteksian  gambar  motif  Lipa (Sarung Maumere) yang akan diuji.
3. Melakukan  pendeteksian  tepi  gambar  motif Lipa (Sarung Maumere) dengan  empat  metode yang sudah dibuat.
4. Melakukan analisis gambar motif Lipa (Sarung Maumere) yang dimasukkan pada program.
Gambar 10. Proses pengenalan pola

## 5. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 4 citra  motif  Lipa  (Sarung  Maumere).  Berikut  adalah contoh data citra yang akan diuji seperti pada gambar berikut:

## 1) Motif Lipa Loen Patan
Gambar 11. Gambar Motif Lipa Loen Patan (Grayscale)

## 2) Motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga
Gambar 12. Gambar Motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga (Grayscale)

## 3) Motif Lipa Lo’en Buen
Gambar 13. Gambar Motif Lipa Lo'en Buen (Grayscale)
4) Motif Lipa Mawarani
Gambar 14. Gambar Motif Lipa Mawarani (Grayscale)
a. Metode Prewitt
Gambar 15. Hasil dari metode prewitt motif Lipa Loen Patan
Gambar 16. Hasil dari metode prewitt motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga
Gambar 17. Hasil dari metode prewitt motif Lipa Lo'en Buen
Gambar 18. Hasil dari metode prewitt motif Lipa Mawarani
Analisis citra: garis tepi yang dihasilkan dengan metode Prewitt informasinya agak kabur karena garis tepinya masih ada yang putus-putus dan kurang jelas.

## b. Metode Sobel
Gambar 19. Hasil dari metode sobel motif Lipa Loen Patan
Gambar 20. Hasil dari metode sobel motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga
Gambar 21. Hasil dari metode sobel motif Lipa Lo’en Buen
Gambar 22. Hasil dari metode sobel motif Lipa Mawarani
Analisis citra: garis tepi yang dihasilkan dengan metode Sobel informasinya agak  kabur karena  garis tepinya masih ada yang putus-putus.
c. Metode Laplacian of Gaussian (LoG)
Gambar 23. Hasil dari metode LoG motif Lipa Loen Patan
Gambar 24. Hasil dari metode LoG motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga
Gambar 25. Hasil dari metode LoG motif Lipa Lo’en Buen
Gambar 26. Hasil dari metode LoG motif Lipa Mawarani
Analisis citra: garis tepi yang dihasilkan dengan metode  Laplacian  of  Gaussian  (LoG)  meghasilkan informasi yang masih kurang jelas karena garis masih ada  sedikit  garis  yang  terputus.  Namun  jika dibandingkan dengan metode Prewitt dan Sobel maka metode ini jauh lebih baik.
d. Metode Canny
Gambar 27. Hasil dari metode Canny motif Lipa Loen Patan
Gambar 28. Hasil dari metode Canny motif Lipa Tokang Eri atau Lipa Lo’en Bunga
Gambar 29. Hasil dari metode Canny motif Lipa Lo’en Buen
Gambar 30. Hasil dari metode Canny motif Lipa

## Mawarani
Analisis citra: garis tepi yang dihasilkan dengan metode  Canny  sangat  halus  dan  garisnya  terhubung dengan  sangat  jelas  sehingga  informasi  yang diperoleh  sangat  tepat.  Metode  Canny  merupakan metode yang paling cocok untuk digunakan.

## 6. KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan di atas dapat disimpulkan bahwa, penggunaan deteksi tepi Canny untuk  segmentasi  citra  dapat  meningkatkan  akurasi dalam mengenali sebuah pola yang paling baik karena informasi  yang  diperoleh  sangat  lengkap,  hal  ini disebabkan  karena  garisnya terhubung dengan jelas. Dengan  adanya  aplikasi  pengenalan  pola  Lipa (Sarung Maumere) menggunakan deteksi tepi Canny dapat  memberikan  pengetahuan  tentang  nama  Lipa (Sarung  Maumere),  sehingga  bisa  membantu wisatawan  dan  masyarakat  luas  untuk  memudahkan mengenali  dan  mendapatkan  informasi  pada  Lipa (Sarung Maumere).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Sanjaya,  “Pemaknaan  Motif  Tokek  Pada Kain  Tenun  Utan  Welak  Maumere,” J. Oratio  Directa ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  251–265, 2020.
[2]
Geosiar,  “Mengenal  Tenun  Ikat  Maumere,”
www.geosiar.com , 2019. https://geosiar.com/2019/12/28/mengenalten un-ikat/ (accessed Nov. 25, 2022). [3] Olivio  D.  J.  Gusmao  and  Y.  R.  Kaesmetan, “Klasifikasi Hasil Ekstrasi Tenun Ikat Sumba Dengan Metode Fuzzy K- Nearest Neighbor,” Pros. SEMMAU 2020 , vol. 6, pp. 1103–1107,  2020,  [Online].  Available: http://www.lp3mstikomuyelindo.ac.id.
[4] I.  D.  Reja  and  A.  J.  Santoso,  “Pengenalan Motif Sarung (Utan Maumere) Menggunakan Deteksi  Tepi,” SEMANTIK ,  pp.  161–168, 2013. [5]
M. A. Hasan and D. Y. Liliana, “Pengenalan Motif  Songket  Palembang  Menggunakan
Deteksi  Tepi  Canny,  PCA  dan  KNN,” Pengenalan  Motif  Songket  Palembang Menggunakan Deteksi Tepi Canny , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2020. [6]
S.  Sukatmi,  “Perbandingan  Deteksi  Tepi
Citra  Digital  dengan  Menggunakan  Metode Prewitt,  Sobel  dan  Canny,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2017,   doi: 10.32485/kopertip. v1i1.3. [7]
B. Karthicsonia and M. Vanitha, “Edge based segmentation in medical images,” Int. J. Eng.
Adv.  Technol. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  449–451, 2019, doi: 10.35940/ijeat. A9484.109119.
[8] D. V. Parfenov, D. A. Petrusevich, and E. V. Sherstnev,  “Edge  detection  in  non-linear scalable  space,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci. Eng. ,  vol.  862,  no.  4,  pp.  2–9,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/862/4/042034.
[9] R. Ravikumar and V. Arulmozhi, “Applications for Green
Technology Practices in Analyzing the Edge Detection  Techniques  on  Digital  Image Processing by  using MATLAB,” IOP  Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 1057, no. 1, p.
012009, 2022, doi: 10.1088/1755- 1315/1057/1/012009.
[10] S. Widiyanto, D. Sundani, Y. Karyanti, andD. T.  Wardani,  “Edge  Detection  Based  on Quantum  Canny  Enhancement  for  Medical
Imaging,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol.
536,
no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757899X/536/1/012118. [11] D.
H. Xia et al. ,
“Review-material  degradation  assessed  by digital  image  processing:  Fundamentals,
progresses,  and  challenges,” J.  Mater.  Sci.
Technol. , vol. 53, pp. 146–162,
2020,   doi: 10.1016/j.jmst.2020.04.033.
[12] F.  Xu,  “Accurate  measurement of structural vibration  based  on  digital  image  processing technology,” Concurr. Comput. Pract. Exp. , vol.  31,  no.  10,  pp.  1–10,  2019,  doi: 10.1002/cpe.4767.
[13] Farida  and  M.  Z.  A.  Amruloh,  “Analisis Komparasi Metode Edge Detection Robinson
Dan Kirsch Pada Deteksi Batik Parang Rusak Comparative  Analysis  Of  Robinson  And Kirsch  Edge  Detection  Methods  On  Batik Parang Rusak,” J. Ilm. NERO , vol. 7, no. 1, pp. 9–20, 2022.
[14] M.  A.  Hashmani,  M.  Umair,  S.  S.  Hussain
Rizvi,  and  A.  Rehman  Gilal,  “A  Survey  on Edge Detection based recent Marine Horizon Line Detection Methods and their Applications,” 2020  3rd  Int.  Conf.  Comput.
Math.  Eng.  Technol.  Idea  to  Innov.  Build . Knowl.  Econ.  iCoMET  2020 ,  2020,  doi: 10.1109/iCoMET48670.2020.9073895
[15] A.  Syarif,  M.  Juandhika  Rizky,  R.  Andrian, and  F.  R.  Lumbanraja,  “Identifikasi  Kain
Tapis  Lampung  Menggunakan  Ekstraksi Fitur Edge Detection  (Canny)  Dan Klasifikasi Probability Neural Network (PNN),” vol. 2, no. 13, pp. 115–125, 2021.
[16] R.  Ripai  and  Imelda,  “Pengenalan  Motif Batik  Pandeglang  Menggunakan  Deteksi Tepi  Canny  dan  Metode  K-NN  Berbasis Android,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  16,  no. 2, pp. 83–93, 2021.
[17] Y.  Meng,  Z.  Zhang,  H.  Yin,  and  T.  Ma, “Automatic  detection  of  particle  size distribution by image analysis based on local adaptive canny edge detection and  modified circular Hough transform,” Micron , vol. 106, no.  August  2017,  pp.  34–41,  2018,  doi: 10.1016/j.micron.2017.12.002.
[18] S. Kumar, A. K. Upadhyay, P. Dubey, and S. Varshney,  “Comparative  analysis  for  edge detection techniques,” Proc. - IEEE 2021 Int. Conf. Comput. Commun. Intell. Syst. ICCCIS
2021 , pp. 675–681, 2021,
doi: 10.1109/ICCCIS51004.2021.9397225.
[19] S.  Djemame  and  S.  Fichouche,  “A  Novel Edge  Detection  Algorithm  Based  on  Outer Totalistic Cellular Automata,”
Rev.
d’Intelligence Artif. , vol. 36, no. 1, pp. 19–30, 2022, doi: 10.18280/ria.360103.
[20] S.  Jatmika,  T.  Aprilianto,  and  M.  Idris, “Ekstraksi  Fitur  Untuk  Mengidentifikasi Marga  Tanaman  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” POSITIF    J.  Sist.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  56,  2020,  doi: 10.31961/positif.v6i1.907.
[21] T.  Lu,  B.  Zhang,  Y.  Hu,  and  J.  Chen, “Computed  Tomography  Imaging  Based  on
Edge  Detection  Algorithm  in  Diagnosis  and Rehabilitation  Nursing  of  Stroke  Patients with Motor Dysfunction,” Sci. Program. , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/5499351.
[22] A.  Aghaei,  “A  cellular  Automata  approach for  noisy  images  edge  detection  under  null boundary  conditions,” Proc.  2nd  Int.  Conf.
Comput. Methodol. Commun. ICCMC 2018 , no.  Iccmc,  pp.  771–777,  2018,  doi: 10.1109/ICCMC.2018.8487526.
[23] J.  W.  Yodha  and  A.  W.  Kurniawan, “Perbandingan  Penggunaan  Deteksi  Tepi Dengan  Metode  Laplace,  Sobel  Dan  Prewit Dan Canny Pada Hasil Citra Digital,” vol. 13, no. 3, pp. 189–197, 2014.
[24] K. Kustanto, “Computing Grayscale of Face Detection  Menggunakan  Metode  Sobel  Dan Laplacian  of  Gaussian,” Antivirus    J.  Ilm. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 26–34, 2017, doi: 10.35457/antivirus.v11i1.196.
[25] A.  Singh,  M.  Singh,  and  B.  Singh,  “Face detection  and  eyes  extraction  using  sobel edge detection and morphological operations,” Conf.  Adv.  Signal  Process. CASP  2016 ,  pp.  295–300,  2016,  doi: 10.1109/CASP.2016.7746183.
[26] A. Septiarini, R. Saputra, A. Tejawati, and M.
Wati, “Deteksi Sarung Samarinda
Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Pengolahan Citra,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 927– 935, Oct. 2021,   doi:
10.29207/resti.v5i5.3435.
[27] A. Sabry, R. Hamzah, A. Sofia, and J. Sathar, “Sickle  Cell  Disease  Verification  via  Sobel Edge Algorithms for Image Processing,” pp. 18–21, 2017.
[28] M. H. N, “Penerapan Metode Log ( Laplacian Of Gaussian ) Dalam Mendeteksi Tepi Citra Pada  Penyakit  Aterosklerosis,”  vol.  8,  no. April, pp. 435–438, 2020.
[29] A.  Prayoga  and  C.  J.  M.  Sianturis, “Implementasi Perbandingan Metode
Operator  Sobel,  Laplacian  of  Gaussian,  dan Difference  of  Gaussian  Pada  Hasil  Citra Digital,” J. Mhs. Fak. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 805–815, 2020.
[30] P. Fan, R. G. Zhou, W. W. Hu, and N. H. Jing, “Quantum  image  edge  extraction  based  on Laplacian  operator  and  zero-cross  method,” Quantum Inf. Process. , vol. 18, no. 1, 2019, doi: 10.1007/s11128-018-2129-x.
[31] F. Flaurensia, T. Rismawan, and R. Hidayati, “Pengenalan
Motif   Batik
Indonesia  Menggunakan  Deteksi  Tepi Canny Dan Template Matching,” J. Coding,
Sist. Komput. Untan , vol. 4, no. 2, pp. 130– 140, 2016.
[32] M. A. Masril, Yuhandri, and Jufriadif Na’am, “Analisis  Perbandingan  Perbaikan  Kualitas
Citra  Pada  Motif  Batik  Dengan  Konsep Deteksi Tepi Robert, Sobel, Canny Menggunakan Metode Morfologi,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.
3, no. 1, pp. 36–41,
2020, doi: 10.29207/resti.v3i1.821.
[33] P. S. O. Bao and P. P. SVD, Seni Tenun Suatu Segi  Kebudayaan  Orang  Flores .  Flores: Seminari  Tinggi  ST.Paulus  Leda  Leto NitaFlores, 1992.