Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur)

IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) · Vol. 8 No. 2 (2014) · pp. 177–188

DOI
10.22146/ijccs.6545
ISSN
2460-7258, 1978-1520
Published
2014-07-31
Publisher
IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.
Language
eng
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

AbstrakIndonesia memiliki banyak kekayaan budaya dalam bentuk kain tradisional, salah satunya kain tenun dari Nusa Tenggara Timur (NTT). Kain tenun dari tiap etnik di NTT memiliki cirikhas motif masing-masing yang merupakan manifestasi kehidupan sehari-hari, kebudayaan dan kepercayaan masyarakat setempat. Di mata pemerhati kain tenun NTT, asal kain tenun dapat diketahui dari motifnya. Tidak semua orang dapat membedakan asal daerah dari motif kain tenun tertentu dikarenakan sulitnya mendefinisikan karakteristik motif kain tenun suatu daerah dan beragamnya motif kain tenun yang ada dan komposisi warna yang beragam pula.Analisis tekstur adalah teknik analisis citra berdasarkan anggapan bahwa citra dibentuk oleh variasi intensitas piksel, baik citra keabuan maupun warna. Motif kain tenun terbentuk dari variasi intensitas warna sehingga dapat dipandang sebagai tekstur berwarna dari kain tenun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui diantara pendekatan analisis tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang dikombinasikan dengan momen warna dan pendekatan analisis tekstur menggunakan Color Co-occurrence Matrix (CCM), metode manakah yang memberikan hasil lebih baik untuk klasifikasi motif kain tenun NTT.Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk klasifikasi motif kain tenun NTT, pendekatan analisis tekstur menggunakan metode CCM memberikan hasil lebih baik dibandingkan pendekatan analisis tekstur menggunakan GLCM yang dikombinasikan dengan momen warna. Kata kunci—klasifikasi citra, GLCM, CCM, momen warna, motif kain tenun NTT AbstractIndonesia have many culture in the form of traditional fabrics, one of them is woven fabric from Nusa Tenggara Timur (NTT). Each NTT ethnic has motif characteristic which ismanifestation of daily life, culture and the faith of local people. For a NTT woven fabric observer, the origin of a woven fabric can be known from the motif. But its difficult to recognising the origin of a woven fabrics because it is hard to define the characteristics of woven fabric motif from a region and wide variety of existing woven fabric motifs and also color composition.Texture analysis is image analysis technique based on assumption that an image formed by the variation of pixels intensity, both gray and color image. Woven fabric motif formed by the variation of color intensity that can be seen as color texture of the woven fabric. This study aims to determine between texture analysis using GLCM combined with color moment and texture analysis using CCM, which method gives better results for the NTT woven fabric motif classification.The results showed that for the NTT woven fabric motif classification, texture analysis using CCM gives better results than the texture analysis using GLCM combined with color moment. Keywords— image classification, GLCM, CCM, color moment, NTT woven fabric motif

Collaboration network of the authors

40 authors · 45 co-authorship links · 13 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Universitas Gadjah Mada
  • Politeknik Negeri Kupang
  • State University of Semarang
  • Universitas Pendidikan Ganesha
  • State University of Medan
  • Duta Wacana Christian University
  • Sumatera Institute of Technology
  • Other organisations
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Kridalaksana Harsa AwangAffiliation unknown1
Zaenal AbidinState University of Semarang1
Yustina RetnoAffiliation unknown1
Abriyono AbriyonoAffiliation unknown1
I Gede Aris GunadiUniversitas Pendidikan Ganesha1
Rocky Yefrenes DillakUniversitas Gadjah Mada1
Ikhwan RusliantoUniversitas Gadjah Mada1
Rahmi HidayatiUniversitas Gadjah Mada1
Salman AliajiUniversitas Gadjah Mada1
Refta ListiaUniversitas Gadjah Mada1
Mahmuddin YunusAffiliation unknown1
Hermawan SyahputraState University of Medan1
Sri SuwarnoDuta Wacana Christian University1
Rajif Agung YunmarSumatera Institute of Technology1
Nurmiyati TamatjitaUniversitas Gadjah Mada1
La Ode Hasnuddin S. SagalaUniversitas Gadjah Mada1
I Putu Adi PratamaUniversitas Gadjah Mada1
Herman HermanUniversitas Gadjah Mada1
Dian Hafidh ZulfikarUniversitas Gadjah Mada1
Made Leo RadhityaInstitut Bisnis dan Teknologi Indonesia1
Kharis SyabanUniversitas Gadjah Mada1
Pawit RiantoAffiliation unknown1
Adri PriadanaUniversitas Gadjah Mada1
Ade NurhopipahUniversitas Amikom Purwokerto1
Aina MusdholifahUniversitas Gadjah Mada1
Nelson RumuiPoliteknik Negeri Ketapang1
Angga Maulana PurbaUniversitas Gadjah Mada1
Mohammad Edi WibowoAffiliation unknown1
Wahyono WahyonoUniversitas Gadjah Mada1
Abdul KholikUniversitas Gadjah Mada1
Anny Kartika SariUniversitas Gadjah Mada1
Alfian Abdul JalidUniversitas Gadjah Mada1
Nicolaus Euclides Wahyu NugrohoUniversitas Gadjah Mada1
Bryan Andi GerrardoUniversitas Gadjah Mada1
Nai Wei LoNational Taiwan University of Science and Technology1
Panji BintoroUniversitas Gadjah Mada1
Gregorius Adi PradanaUniversitas Gadjah Mada1
Kusrini KusriniUniversitas Amikom Yogyakarta1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.ugm.ac.id/ijccs/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en-US">Analisis Tekstur untuk Klasifikasi Motif Kain (Studi Kasus Kain Tenun Nusa Tenggara Timur)</dc:title>
	<dc:creator>Setiohardjo, Nicodemus Mardanus</dc:creator>
	<dc:creator>Harjoko, Agus</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en-US">AbstrakIndonesia memiliki banyak kekayaan budaya dalam bentuk kain tradisional, salah satunya kain tenun dari Nusa Tenggara Timur (NTT). Kain tenun dari tiap etnik di NTT memiliki cirikhas motif masing-masing yang merupakan manifestasi kehidupan sehari-hari, kebudayaan dan kepercayaan masyarakat setempat. Di mata pemerhati kain tenun NTT, asal kain tenun dapat diketahui dari motifnya. Tidak semua orang dapat membedakan asal daerah dari motif kain tenun tertentu dikarenakan sulitnya mendefinisikan karakteristik motif kain tenun suatu daerah dan beragamnya motif kain tenun yang ada dan komposisi warna yang beragam pula.Analisis tekstur adalah teknik analisis citra berdasarkan anggapan bahwa citra dibentuk oleh variasi intensitas piksel, baik citra keabuan maupun warna. Motif kain tenun terbentuk dari variasi intensitas warna sehingga dapat dipandang sebagai tekstur berwarna dari kain tenun. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui diantara pendekatan analisis tekstur menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yang dikombinasikan dengan momen warna dan pendekatan analisis tekstur menggunakan Color Co-occurrence Matrix (CCM), metode manakah yang memberikan hasil lebih baik untuk klasifikasi motif kain tenun NTT.Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk klasifikasi motif kain tenun NTT, pendekatan analisis tekstur menggunakan metode CCM memberikan hasil lebih baik dibandingkan pendekatan analisis tekstur menggunakan GLCM yang dikombinasikan dengan momen warna. Kata kunci—klasifikasi citra, GLCM, CCM, momen warna, motif kain tenun NTT AbstractIndonesia have many culture in the form of traditional fabrics, one of them is woven fabric from Nusa Tenggara Timur (NTT). Each NTT ethnic has motif characteristic which ismanifestation of daily life, culture and the faith of local people. For a NTT woven fabric observer, the origin of a woven fabric can be known from the motif. But its difficult to recognising the origin of a woven fabrics because it is hard to define the characteristics of woven fabric motif from a region and wide variety of existing woven fabric motifs and also color composition.Texture analysis is image analysis technique based on assumption that an image formed by the variation of pixels intensity, both gray and color image. Woven fabric motif formed by the variation of color intensity that can be seen as color texture of the woven fabric. This study aims to determine between texture analysis using GLCM combined with color moment and texture analysis using CCM, which method gives better results for the NTT woven fabric motif classification.The results showed that for the NTT woven fabric motif classification, texture analysis using CCM gives better results than the texture analysis using GLCM combined with color moment. Keywords— image classification, GLCM, CCM, color moment, NTT woven fabric motif</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.</dc:publisher>
	<dc:contributor xml:lang="en-US">IndoCEISS</dc:contributor>
	<dc:date>2014-07-31</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US"></dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6545</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.22146/ijccs.6545</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems); Vol 8, No 2 (2014): July; 177-188</dc:source>
	<dc:source>2460-7258</dc:source>
	<dc:source>1978-1520</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6545/5139</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2014 IJCCS - Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>