Pengukuran Perubahan Kualitas Warna Kain Tenun Malaka Berdasarkan Perbandingan Nilai RGB, MSE dan PSNR

Authors

  • Maria Vianey Mega Bere Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira
  • Paskalis Adrianus Nani Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira
  • Sisilia Daeng Bakka Mau Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira
  • Yovinia Carmeneja Hoar Siki Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira
  • Emanuel Jando Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira
  • Yulianti Paula Bria Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Katolik Widya Mandira

DOI:

https://doi.org/10.24002/konstelasi.v4i1.9215

Keywords:

Kain tenun, Malaka, MSE, PSNR, RGB

Abstract

Kain tenun Malaka adalah kain tenun tradisional yang khas dari Kabupaten Malaka. Kain tenun Malaka memiliki makna, nilai, warna dan motif yang unik. Pewarnaan kain tenun dilakukan dengan pewarna alami dan buatan. Penggunaan detergen dan penjemuran kain tenun di bawah terik matahari akan menyebabkan hilangnya motif yang diinginkan, pudarnya warna kain, kualitas benang tidak tahan lama dan dapat mengurangi warna atau nilai estetika dari kain tenun. Pengetahuan ini kurang diketahui oleh masyarakat luas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengukur perubahan kualitas warna kain tenun Malaka apabila menggunakan detergen dan terpapar sinar matahari langsung. Kain tenun yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga kain tenun dengan pewarna alami dan tiga kain tenun dengan pewarna buatan. Perbandingan nilai RGB, MSE dan PSNR digunakan untuk mengukur kualitas penurunan citra. Hasil pengujian menunjukkan adanya penurunan warna nilai RGB pada citra kain tenun, di mana adanya perubahan nilai Red, Green, dan Blue dari citra asli dengan citra sesudah dijemur. Nilai RGB kain tenun dengan pewarna alami 1 mengalami penurunan terbesar untuk warna red yang terjadi pada pukul 12.00-12.50 dengan persentase penurunan sebesar 31%. Persentase penurunan warna terbesar untuk green terjadi pada pukul 13.00-13.50 dengan persentase penurunan sebesar 39% dan persentase penurunan warna terbesar untuk blue terjadi pada pukul 11.00-11.50 dengan persentase penurunan sebesar 11%. Selain itu terdapat perubahan nilai MSE dan PSNR pada citra asli dan citra setelah dijemur yang menunjukkan adanya perubahan kualitas kain tenun. Hasil penelitian ini dapat mengedukasi masyarakat pengguna kain tenun Malaka agar dapat menjaga kualitas kain tenun dengan cara menghindari pencucian kain tenun menggunakan detergen dan penjemuran di bawah sinar matahari.

Malaka woven fabric is a traditional woven fabric of Malaka District. Malaka woven fabric has unique meanings, values, colors, and motifs. Malaka woven fabric is colored with natural and artificial dyes. Using detergent and drying woven cloth in direct sunlight will cause the desired motif to disappear, the colors to fade, the thread to lose, the color to degrade and the aesthetic values of the woven fabric to be lost. This knowledge is less known by the society. This research aims to measure the decrease in the color quality of Malaka woven fabric when using detergent and exposed to direct sunlight. The woven fabrics used in this research consist of three woven fabrics with natural dyes and three woven fabrics with artificial dyes. Comparison of RGB, MSE and PSNR values ​​is used to measure the quality of image degradation. The test results show a decrease in the RGB color value in the woven fabric images, where there is a change in the Red, Green and Blue values ​​from the original images to the images after drying. The RGB value of woven fabric with natural dye 1 experienced the largest decrease for the red color which occurred at 12.00-12.50 with a decrease percentage of 31%. The largest percentage decrease in color for green occurred at 13.00-13.50 with a decrease percentage of 39% and the largest percentage decrease in color for blue occurred at 11.00-11.50 with a decrease percentage of 11%. Besides, there are changes in the MSE and PSNR values ​​in the original images and the images after drying, which indicates a change in the quality of the woven fabrics. The result of this research is essential to educate people who use Malaka woven fabrics to maintain the quality of woven fabrics by avoiding washing woven fabrics using detergent and drying in direct sunlight.

References

S. M. S. Asa and D. Sae, “Bahasa Simbol Dalam Kain Tenun Ikat Marobo Desa Badarai Kecamatan Wewiku Kabupaten Malaka,” J. Ilmu Sos. dan Pendidik., vol. 5, no. 4, pp. 1277–1281, 2021, doi: 10.36312/jisip.v5i4.2552/http.

P. E. D. Rosari, H. Jati, R. F. Makatita, and M. S. Neno, “The Role of Village Owned Enterprises in Developing the Potential of a Village Based On Local Wisdom In The Indonesia-Timor Leste Border Region,” Pros. Semin. Nas. Ind. Kerajinan dan Batik 2022, pp. 1–26, 2022.

T. Pujilestari, “Sumber dan Pemanfaatan Zat Warna Alam untuk Keperluan Industri (Source and Utilization of Natural Dyes for Industrial Use),” Din. Kerajinan dan Batik, vol. 32, no. 2, pp. 93–106, 2015, doi: 10.1016/B978-0-7020-4226-3.00010-X.

A. Purwanto, E. Kwartiningsih, and E. Mastuti, “Pembuatan Zat Warna Alami dalam Bentuk Serbuk untuk Mendukung Industri Batik di Indonesia,” J. Rekayasa Proses, vol. 6, no. 1, pp. 26–29, 2012.

U. Sara, “Comparative Study of Different Quality Assessment Techniques on Color Images,” Iconic Res. Eng. JournalsJ, vol. 2, no. 11, pp. 127–133, 2019.

H. Sajati, “Analisis Kualitas Perbaikan Citra Menggunakan Metode Median Filter Dengan Penyeleksian Nilai,” J. Ilm. Bid. Teknol., vol. x, no. 1, pp. 41–48, 2016.

D. T. Anggraeni, “Perbaikan Citra Dokumen Hasil Pindai Menggunakan Metode Simple, Adaptive-Gaussian, dan Otsu Binarization Thresholding,” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 11, no. 2, p. 71, 2021, doi: 10.36448/expert.v11i2.2170.

A. W. Kusuma and R. L. Ellyana, “Penerapan Citra Terkompresi pada Segmentasi Citra Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 65–74, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.65.

A. M. Faza, C. Slamet, and D. Nursantika, “Analisis Kinerja Kompresi Citra Digital dengan Komparasi DWT, DCT dan Hybrid (DWT-DCT),” J. Online Inform., vol. 1, no. 1, p. 1, 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.3.

D. Poobathy and R. M. Chezian, “Edge Detection Operators: Peak Signal to Noise Ratio Based Comparison,” Int. J. Image, Graph. Signal Process., vol. 6, no. 10, pp. 55–61, 2014, doi: 10.5815/ijigsp.2014.10.07.

V. M. Gupta, K. Murthy, and R. S. Shankar, “A Novel Approach for Image Denoising and Performance Analysis Using SGO And APSO,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 2070, no. 1, pp. 0–8, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/2070/1/012139.

V. Mudeng, M. Kim, and S. W. Choe, “Prospects of Structural Similarity Index for Medical Image Analysis,” Appl. Sci., vol. 12, no. 8, 2022, doi: 10.3390/app12083754.

U. Sara, M. Akter, and M. S. Uddin, “Image Quality Assessment Through FSIM, SSIM, MSE and PSNR—A Comparative Study,” J. Comput. Commun., vol. 07, no. 03, pp. 8–18, 2019, doi: 10.4236/jcc.2019.73002.

W. Seran, L. Michael Riwu Kaho, A. Elise Mau, and B. B. Nomleni, “Identifikasi dan Sebaran Tanaman yang Berpotensi Sebagai Pewarna Alami Tenun Ikat di Kabupaten Malaka,” J. Agribisnis Perikan., vol. 15, no. 2, pp. 621–628, 2022.

A. C. Imeldanita, A. Adrin, and A. A. Almulqu, “Eksplorasi Potensi Hasil Hutan Bukan Kayu Tanaman Tarum ((Indigofera tinctoria L) Sebagai Pewarna Alami Kain Tenun Di Kabupaten Malaka, Provinsi Nusa Tenggara Timur,” Paspalum J. Ilm. Pertan., vol. 11, no. 1, p. 172, 2023, doi: 10.35138/paspalum.v11i1.557.

B. Yunita Leki et al., “Identifikasi Jenis Tumbuhan Pewarna Alami Kain Tenun Ikat di Sekitar Kawasan Hutan Produksi (HP) Bifemnasi Sonmahole, Kecamatan Botin Leobele, Kabupaten Malaka,” J. Kehutan. Papuasia, vol. 9, no. 1, pp. 61–68, 2023.

P. S. Ramdani, D. R. H. Sianipar, and M. Irwan, “Restorasi Citra dengan Tapis Rerata Harmonis Menggunakan Gui Matlab,” Jur. Tek. Elektro Fak. Tek. Univ. Mataram, 2016.

F. Muhammad and A. Mulyani, “Pengembangan Sistem Informasi Penggajian di Pesantren Persis 99 Rancabango,” J. Algoritm., vol. 13, no. 2, pp. 348–355, 2016.

Matlab, “PSNR,” 2024. https://www.mathworks.com/help/vision/ref/psnr.html (accessed Apr. 18, 2024).

Downloads

Published

27-06-2024

Issue

Section

Articles