## PENGENALAN POLA CITRA KAIN TRADISIONAL MENGGUNAKAN GLCM DAN KNN
Johan Wahyudi 1) , Ihdahubbi Maulida 2)
1,2) STMIK Indonesia Banjarmasin Email: johan77@stmik.id 1) , ihdalhubbimaulida90@gmail.com 2)

## Abstrak
Kain tradisional memiliki pola yang unik, pola tersebut merupakan warisan dari budaya. Beragamnya suku budaya di  Indonesia  membuat  jumlah  kain  tradisional  juga  beragam.  Beragamnya  jenis  kain  tradisional  menyebabkan generasi sekarang kurang mengenali pola kain tradisional yang merupakan warisan dari nenek moyang. Sasirangan merupakan kain tradisional berasal dari kalimantan selatan. Penelitian ini bertujuan mengenali pola sasirangan dari banyaknya pola  kain  tradisional di Indonesia.  Dengan penerapan ektraksi  fitur Grey Level  Cooccurence Matrices (GLCM) dengan metode klasifikasi menggunakan KNN untuk mencari jarak sehingga mendapatkan tingkat akurasi dari hasil klasifikasi.

## Kata kunci: Sasirangan, kain tradisional, KNN, GLCM

## Abstract
Traditional cloth has a unique pattern, the pattern is a cultural heritage. The diversity of ethnic groups in Indonesia makes  the  amount  of  traditional  cloth  also  varied.  The  variety  of  types  of  traditional  cloth  causes  the  current generation  to  not  recognize  traditional  cloth  patterns  which  are  inherited  from  their  ancestors.  Sasirangan  is  a traditional  cloth  originating  from  South  Borneo.  This  study  aims  to  identify  the  sasirangan  patterns  of  the  many traditional fabric patterns in Indonesia. With the application of Gray Level  Coocurence Matrices (GLCM) feature extraction with  the classification  method  using  (k-nearest  neighbors) KNN to  find the distance  so  as to  obtain the accuracy of the classification results.
Keywords: Sasirangan, traditional cloth, KNN, GLCM

## I. PENDAHULUAN
alah  satu  wujud  dari  hasil  proses  budaya  adalah  penciptaan  karya  seni  dan  dimiliki  oleh  hampir seluruh  suku  bangsa  Indonesia.  Kain  tradisional  Indonesia  yang  beranekaragam  merupakan  hasil proses budaya, keanekaragaman kain  - kain tradisional dihasilkan oleh perbedaan geografis, flora, fauna , perbedaan gaya hidup dan mata pencaharian[1]. Kain tradiosional Indonesia banyak diminati oleh pasar  baik  dalam  pasar  nasional  maupun  internasional.  Motif  yang  beragam  membuat  kain  tradisional sangat  diminati,  untuk  jenis  kain  batik  saja  memiliki  lebih  dari  181  motif[2].  Selain  motif,  teknik pengolahan  kain  tradisional  di  Indonesia  juga  beranekaragam.  Dengan  teknik  pengolahan  berbeda  akan menghasilkan  motif  yang beragam.  Teknik  pengolahan  ada  dengan  cara  ditenun,  celup,  lukis  dan  dicap. Motif pun beragam, dari teknik pengolahan motif pada Keanekaragaman motif kain menjadikan kendala untuk  para  pedagang  dalam  menyebutkan  jenis  motif  kain  tradisional  begitupun  untuk  generasi  bangsa Indonesia juga sangat minim pengetahuan tentang motif-motif kain tradisional karena belum terpusatnya informasi  tentang  kain  tradisional  se-Indonesia  terutama  motif–motif  kain  tradisional.  Klasifikasi  secara otomatisasi  ini  akan  dilakukan  pada  citra  kain,  ada  beberapa  metode  yang  dikembangkan  oleh  peneliti dalam  pengklasifikasian  citra  digital  diantaranya  adalah Artificial  Neural  Network  (ANN),  Naive  Bayes Classifier, k-nearest neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Gaussian Mixture Model, Decision Tree(DT), radial basis function (RBF) classifiers, dan Fuzzy Classification [3][4][5] . Untuk ekstraksi fitur, penelitian terkait sudah dilakukan oleh Nurhaida dan kawan – kawan, penelitian tersebut membandingkan ketiga teknik ekstraksi fitur yaitu Gray Level Cooccurrence Matrices (GLCM), Canny Edge Detecti on dan Gabor . Penelitian ini menunjukkan bahwa GLCM adalah teknik ekstraksi fitur yang paling unggul diantara S
keduanya  dengan  hasil  akurasi  klasifikasi  80%[6].  Secara  khusus  belum  ada  penelitian  yang  membahas tentang pengenalan pola motif bati pesisir dan batik pedalaman.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kain Tradisional
Kain  tradisional  dianggap  sebagai  sumber  daya  dokumenter  dimana  gambar  dari  masyarakat digambarkan dengan semua aspek ekonomi, sosial dan psikologis serta manifestasi dari interaksi manusia dengan lingkungannya. Keanekeragaman dalam gaya hidup menghasilkan keragaman dalam kostum, hasil kerajinan dan dekorasi antar suku[7]. Kain tradisional di Indonesia biasanya dibuat untuk memenuhi tujuan ritual agama / kepercayaan tertentu dan biasanya proses produksi adalah bagian dari ritual, mengandung filosofi  tertentu  tergantung  pada  asal-usul  daerah,  orang  yang  membuat  biasanya  memiliki  ketrampilan yang sudah pada tingkat mahir  dan memakan waktu, kain tradisional kaya akan ornamen, warna, motifnya rumit, rinci dan ornament tersebut memiliki nilai – nilai simbolik. Bahan pewarna untuk kain tradisional di Indonesia tidak berbeda jauh dari setiap daerah  Pewarnaannya menggunakan bahan yang natural, pewarna ini biasanya dibuat dari kayu, kulit kayu, daun atau akar dari tanaman di seluruh Indonesia. Di masa lalu, tujuan  digunakannya  serat  alami  dan  pewarna  secara  tradisional  digunakan  sebagai  bahan  agar  kain tradisional tersebut terjaga kesuciannya untuk digunakan dalam acara spiritual. Jadi tidak mengherankan jika proses produksi biasanya memakan waktu dan sangat rumit[8], . 2.2 Pengolahan Citra Digital
Pengolahan  citra  adalah  studi  tentang  algoritma  yang  mengambil  gambar  sebagai  masukan  dan mengembalikan gambar sebagai output . Saat ini pengolahan citra menjadi alat bantu penting dalam banyak cabang ilmu pengetahuan seperti ilmu komputer, teknik listrik dan elektronik, robotika, fisika, kimia, ilmu lingkungan, biologi, dan psikologi.
Pengolahan citra merupakan subkelas dari pemrosesan sinyal. Input dari pemrosesan sinyal adalah gambar dan outputnya pun gambar atau karakteristik / fitur yang berhubungan dengan gambar itu. Saat ini, pengolahan citra  berkembang pesat dan banyak penelitian tentang pengolahan citra untuk bidang teknik dan teknik informatika[11][12].
2.3 Matriks Kookurensi Aras Keabuan Grey Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Gray-level co-occurrence matrix (GLCM) merupakan metode dengan menggunakan perhitungan statistik  dalam  ekstrakasi  tekstur  citra  dimana  mempertimbangkan  hubungan  spasial  dari  piksel  pada citra[13]. GLCM dapat dihitung sebagai berikut. Pertama, tekstur gambar asli D direkuantisasi ke gambar G dengan mengurangi jumlah tingkat abu-abu, Ng. Sebuah nilai tipikal Ng adalah 16 atau 32. Kemudian, GLCM  dihitung  dari  G  dengan  memindai  intensitas  masing-masing  pixel  dan  tetangganya,  yang didefinisikan oleh dislodgment d dan sudut ø. Sebuah dislodgment, d bisa  bernilai 1,2,3, ... n sedangkan sudut, ø terbatas pada 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0 [14] Matrik GLCM dibentuk dari ø dan  offset (parameter arah dan jarak) seperti terlihat dari gambar berikut[15]:
Beberapa fitur yang dapat diekstraksi oleh GLCM:.

## 1. Angular Second Moment (ASM)
ASM = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (1)

## 2. Kontras
Kontras=
∑ 𝑛 2 {∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) |𝑖−𝑗|=𝑛 } 𝐿 𝑛 (2)
3. Inverse Difference Moment (IDM)
IDM = ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖,𝑗) 2 1+𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖−𝑗) 2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (3)
4. Entropi
Entropi dihitung untuk mengukur ketidakteraturan grayscale yang ada di dalam citra. Nilai entropi akan tinggi jika elemen-elemen pada GLCM mempunyai nilai yang hampir sama dan milai akan rendah jika kasusnya mendekati nilai 1 atau 0.
Entropi =
− ∑ ∑ (𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) log(𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (4)
5. Korelasi Korelasi merupakan ukuran ketergantungan linier antar nilai grayscale pada citra.
Korelasi =
∑ ∑ (𝑖,𝑗)(𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖,𝑗)−𝜇𝑖′𝜇𝑗′ 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑖′𝜎𝑗′ (5)
Dengan
𝜇𝑖′ = ∑ ∑ 𝑖 ∗ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜇𝑗′ = ∑ ∑ 𝑗 ∗ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑗′ = ∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)(𝑗 − 𝜇𝑗 ′ )2 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 𝜎𝑖′ = ∑ ∑ 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇𝑖 ′ ) 2
𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1
(7)
2.4 k-NN
K-Nearest Neighbor (k-NN atau KNN ) adalah algoritma sederhana yang menyimpan semua case yang tersedia dan mengklasifikasikan data atau case baru berdasarkan ukuran kesamaan. Itu sebagian besar digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan bagaimana tetangganya diklasifikasikan. kNN cenderung berfungsi paling baik pada kumpulan data yang lebih kecil yang tidak memiliki banyak fitur. [21] .
III. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dua cara yaitu observasi dan studi pustaka.
3.1.1 Observasi
Dalam  penelitian  ini  data  didapatkan  dengan  cara  observasi,  pengumpulan  data  secara observasi didapatkan dari museum dan toko pedagang kain sasirangan, adapun data tersebut seperti berikut:

## Gambar 2 Citra kain sasirangan

## 3.1.2    Studi Pustaka
Pengumpulan data dalam penelitian ini juga menggunakan studi pustaka yang diambil dari artikel ilmiah, buku, dan lain-lain. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 50 motif kain sasirangan. Untuk eksperimen data akan dibagi  untuk training testing.

## 3.2     Metode yang diusulkan
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  dalam  penyelesaian  masalah  yang  telah  dipaparkan  adalah penerapan sistem pengenalan pola menggunakan fitur ekstraksi Grey Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan  algoritma  perhitungan  jarak euclidean untuk  melakukan  akurasi  membedakan  citra  motif kaintradisional. Perangkat lunak atau software yang akan digunakan untuk tool pada penelitian ini adalah RapidMiner.
Gambar 3. Model metode penelitian yang diusulkan
Pada Gambar 2 Alur model metode penelian dimulai dari ekstraksi fitur  citra kain sasirangan menggunakan fitur  ekstraksi  GLCM,  kemudian  setelah  melalui  proses  pengekstrakan  citra  berubah  menjadi  pola  yang berupa  angka.  Pola  tersebut  kemudian  diambil  1  data  kain  sasirangan  pada  pelatihan  untuk  dilakukan perbandingan  dengan  data  testing  yang  tersisa  menggunakan  perhitungan  jarak  euclidean  untuk mendapatkan hasil akhir.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Data Uji
Data  citra  yang  digunakan  berupa  100  sampel  citra,  terdiri  dari  50  citra  sasirangan  dan  50  citra  kain tradisional  bukan  sasirangan.  Data  tersebut  akan  diklasifikasikan  menjadi  2  kelas,  ukuran  gambar  yang digunakan adalah 256x256.

## 4.2 Fitur Ekstraksi
Fitur ekstraksi menggunakan GLCM,  langkah pertama untuk menghitung fitur GLCM adalah mengubah gambar RGB menjadi gambar skala abu-abu. Langkah kedua adalah membuat matriks co-occurance dan melanjutkan dengan menentukan hubungan spasial antara piksel tetangga berdasarkan sudut θ dan jarak d. Langkah selanjutnya adalah membuat matriks simetris dengan menambahkan matriks co-occurance dengan matriks transposnya. Kemudian normalisasi dari matriks simetris dengan menghitung probabilitas masing- masing matriks. Langkah terakhir adalah menghitung fitur GLCM. Setiap fitur dihitung dengan jarak satu piksel dalam empat arah, yaitu yaitu sudut 0 0 , 45 0 , 90 0 dan 135 0 . Gambar 4 adalah hasil rata-rata dari empat arah untuk 10 data awal citra sasirangan.
Gambar 4. Hasil ekstraksi fitur GLCM

## 4.3 Hasil Analisis
Proses klasifikasi dilakukan dua tahap yaitu training dan testing . Proses training atau pelatihan ini bertujuan untuk  melatih  sistem.  Proses  pelatihan  hanya  dilakukan  satu  kali.  Sistem  belum  dapat  memberikan kesimpulan  atau  hasil  ketika  pelatihan  belum  dilakukan.  Proses  pelatihan  dimulai  dengan  mengambil gambar untuk dimasukkan ke dalam sistem. Proses selanjutnya adalah melakukan preprocessing. Gambar yang telah dilakukan proses preprocessing, proses selanjutnya adalah mengekstraksi fitur gambar. Proses terakhir adalah menyimpan fitur gambar ke dalam basis data atau ke dalam file. Fitur-fitur data disimpan ke dalam basis data yang akan digunakan sebagai pengetahuan data untuk menentukan kelas dari gambar yang dimasukkan.
Tahapan  dalam  proses testing atau  pengujian  tidak  jauh  berbeda  dari  yang  ada  dalam  proses  pelatihan. Dalam proses pengujian sistem akan memberikan hasil input yang diberikan oleh pengguna. Berdasarkan gambar  dari  sistem  input  akan  mengklasifikasikan  data  gambar  berdasarkan  data  pelatihan  yang  telah dilakukan.

## Gambar 5. Hasil akurasi dari testing data
Gambar 5 menyajikan hasil akurasi pengenalan pola sasirangan mencapai akurasi paling tinggi yaitu 63% pada iterasi pertama ketika k=1. Sistem pengenalan pola sasirangan masih belum dapat mengklasifikasikan data  sesuai  dengan  kelas  gambar  kain  sasirangan  dan  kain  tradisional.  Hal  ini  dapat  disebabkan  dari pengambilan  data  yang  tidak  konsisten  sehingga  mempengaruhi  kualitas  gambar  yang  akhirnya  nilai akurasi belum terlalu baik

## V. KESIMPULAN
Semakin sulitnya orang dalam membedakan pola kain tradisional karena banyak macam dan jenisnya. Oleh sebab itu dengan penerapan metode KNN dengan ekstraksi fitur ekstraksi Gray Level Co-Ocurence Matriks (GLCM) mampu membantu mempermudah dalam membedakan motif sasirangan dengan kain tradisional lainnya, tetapi masih memiliki kekurangan hasil keakurasian yang didapat dari penelitian ini sebesar 63%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Kartiwa, Ragam kain tradisional Indonesia : tenun ikat . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2007.
[2] N. Suciati, W. A. Pratomo, and D. Purwitasari, “Batik motif classification using color-texture-based feature extraction and backpropagation neural network,” Proc. - 2014 IIAI 3rd Int. Conf. Adv. Appl. Informatics, IIAI-AAI 2014 , pp. 517–521, 2014.
[3] P. Kamavisdar, S. Saluja, and S. Agrawal, “A survey on image classification approaches and techniques,” Int. J. Adv. … , vol. 2, no. 1, pp. 1005–1009, 2013.
[4] T. Handhayani, “Batik Lasem Images Classification Using Voting Feature Intervals 5 and Statistical Features Selection Approach,” pp. 5–8, 2016.
[5] D. Gries and F. B. Schneider, Texts in Computer Science , vol. 42. Verlag London: Springer, 2010.
[6] I. Nurhaida, R. Manurung, and A. M. Arymurthy, “Performance Comparison Analysis Features Extraction Methods for Batik Recognition,” Icacsis 2012 , pp. 207–212, 2012.
[7] T. N. Al-ajaji, “The Fabrics which are used to made to traditional costumes in Saudi Arabia Abstract :,” pp. 1–11, 2013.
[8] D. Widiawati, S. Sn, M. Sn, M. Rosandini, and S. Ds, “Natural Dyes on Indonesian Traditional Textiles - A Case Study : Geringsing Woven Fabric , In Tenganan Pegeringsingan Village Bali -,” pp. 111–120, 2012.
[9] N. M. & A. H. Setiohardjo, “Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur),” vol. 8, no. 2, pp. 177–188, 2014.
[10] Departemen  Perdagangan  Republik  Indonesia, Indonesian  Women’s  Fashion :  The  Inspiration  of  New  Style .  Trade Research and Development Agency Ministry of Trade, Republic of Indonesia, 2009.
[11] G. Anbarjafari, “Digital Image Processing,” University of Tartu , 2015. [Online]. Available: https://sisu.ut.ee/imageprocessing.
[12] G. Wolberg, “Introduction to Image Processing,” Dept. of Computer Science City College of New York, 2017.
[13] A. A. Patil and K. S. Bhagat, “Plants Identification by Leaf Shape using GLCM , Gabor Wavelets and PCA,” vol. 37, no. 3, pp. 140–143, 2016.
[14] D. Alzubaydi, “Probabilistic Neural Network with GLCM and Statistical Measurements for Increasing Accuracy of Iris Recognition System,” vol. 136, no. 12, 2016.
[15] Y.  Sari,  F.  D.  Marleny,  R.  Ansari,  M.  Izzana,  A.  P.  Ricardus,  and  B.  Lareno,  “Optimasi  Conjugate  Gradient  Pada Backpropagation Neural Network untuk Deteksi Kualitas Daun Tembakau,” pp. 9–10, 2015.