GENERATOR CORAK TENUN MENGGUNAKAN TREE STRUCTURED VECTOR QUANTIZATION. Umi Badriyah

Transkripsi

1 GENERATOR CORAK TENUN MENGGUNAKAN TREE STRUCTURED VECTOR QUANTIZATION Umi Badriyah

2 LATAR BELAKANG Tenun adalah hasil kerajinan berupa bahan (kain) yang dibuat dari benang dengan cara memasukmasukan benang pakan secara melintang pada benang lungsi sehingga menghasilkan corak yang indah. Bangsa Indonesia yang terdiri dari berbagai suku, memiliki keanekaragam kain tradisional yang memiliki daya tarik tersendiri. Seiring perkembangan jaman, corak yang ada perlu adanya pengembangan agar corak tidak monoton.

3 Kegiatan mengeksplorasi dan mengembangkan corak tenun dapat memberikan nilai tambah bila diterapkan langsung pada tekstil, karena selama ini pengembangan corak dilakukan secara manual. Corak diolah mulai dari bentuk, warna sampai dengan tekstur dengan cara komputerisasi, sehingga menjadi ragam hias yang baru yang artistik.

4 Tree Structured Vektor Quantization yaitu suatu metode yang mengizinkan algoritma membangun pohon biner untuk bertindak sebagai codeword pada tipe pixel di image masukan. Dengan menggunakan TSVQ diharapkan akan tercipta corak-corak tenun yang baru sehingga kelestarian dan kekayaan corak tenun akan terus berkembang.

5 Contoh Image TSVQ : a contoh image b Hasil sintesis dengan ukuran 5 x5 c Hasil sintesis dengan ukuran 7 x7 d Hasil sintesis dengan ukuran 9 x9

6 Perumusan Masalah Bagaimana menentukan parameter pixel Bagaimana menentukan karakteristik dan hasil terbaik dalam melakukan pemilihan piksel. Bagaimana pemodelan desain corak tenun Bagaimana menentukan metode terbaik dalam melakukan pergerakan eksplorasi corak tenun

7 Tujuan : 1.Menganalisis parameter piksel 2.Menganalisis karakteristik dan hasil terbaik dalam melakukan pemilihan piksel. 3.Menganalisis metode terbaik dalam melakukan pergerakkan ekpolrasi corak tenun.

8 Misi: Memberikan kontribusi untuk meningkatkan kualitas para meter internal dari corak tenun, sehingga dapat menghasilkan rekonstruksi dua dimensi yang memiliki keakurasian tinggi dan baik.

9 Batasan Masalah : Batasan masalah pada thesis ini antara lain : Obyek yang digunakan adalah cotak tenun dengan Dimensions : 3545 x 2584 dan Type : JPEG Image. Metode yang digunakan adalah Tree Structured Vector Quantization. Proses eksplorasi corak tenun dengan bidang objek.

10 Metodologi Penelitian Studi Literatur Pengumpulan Data Perencanaan dan perancangan sistem yang diinginkan. Pengujian dan analisa. Kesimpulan yang didapat dari pengujian.

11 Desain Tekstil DISAIN TEKSTIL Makrame Renda ATM Disain Struktur (Structrural Design) Tenun Polos Campuran Rajut ATBM Anyaman Dasar Kepar DISAIN TEKSTIL Tulis Satin Batik Cap Disain Muka (Surface Design) Sulam Manual Masinal Sablon Perca Jahit Tindas Aplikasi

12 Desain Konstruksi silang tenun Desain Konstruksi silang tenun dibagi menjadi 3 anyaman : Anyaman Polos Anyaman Kepar Anyaman Satin

13 Bahan Benang

14 Menata Corak Pola langkah pengulangan corak

15 PERENCANAAN DAN PEMBAHASAN Desain eksplorasi corak tenun menggunakan dua jenis tumbuhan : 1. Semanggi 2. Rebung/tunas Bambu

16 Semanggi Daun semanggi sebagai inspirasi eksplorasi corak Hasil eksplorasi daun semanggi

17 Rebung/Tunas Bambu Rebung bambu yang digunakan sebagai inspirasi eksplorasi corak Hasil eksplorasi rebung

18 Corak Surabaya Hasil eksplorasi daun semanggi dan rebung

19 Mendeskripsikan Genetaror Corak Tenun Dengan Menggunakan TSVQ Langkah Pertama : Tentukan nilai RGB pada masing-masing piksel untuk menghitung jarak dua input piksel

20 Nilai RGB Nilai warna R Hasil image yang diuji Hasil Array

21 Nilai RGB Nilai warna G Hasil image yang diuji Hasil Array

22 Nilai RGB Nilai warna B Hasil image yang diuji Hasil Array

23 Pengujian Jarak Dua Piksel P1-P2 2 Berdasar Model Warna RGB Hasil Perhitungan Nilai Model Warna RGB Grafik nilai perhitungan dua piksel dengan model warna RGB

24 Langkah ke dua Langkah Kedua : Tentukan nilai RGB pada masing-masing piksel untuk menghitung jarak dua Lingkungan piksel

25 Pengujian Jarak Dua Lingkungan N1-N2*2 Berdasar Model Warna RGB Nilai perhitungan jarak dua lingkungan N1-N2*2 berdasar model warna RGB Grafik nilai perhitungan jarak dua lingkungan N1-N2*2 berdasar model warna RGB

26 Langkah ketiga : Tentukan bentuk lingkungan piksel. Bentuk yang dipilih L Bentuk lingkungan L

27 Langkah keempat : Menghitung Nilai L.

28 Nilai Piksel 421 Pengujian Hasil Perhitungan Nilai L Hasil Perhitungan Nilai L Hasil Menghitung Ukuran L Nilai N+1 Nilai N-1 Nilai (N+1)*(N-1)/2* Nilai Piksel 587 Grafik Hasil Perhitungan Nilai L

29 Langkah Kelima : Menambah nilai x dan y dengan 1 (L +1, x / 2, y / 2)

30 Nilai Piksel 421 Perhitungan Penambahan Nilai x dan y pada L Hasil Perhitungan Penambahan Nilai x dan y pada L Hasil Perhitungan Penambahan Nilai X dan Y Pada L Nilai L+1 Nilai x/2 Nilai y/ Nilai Piksel 587 Grafik Hasil Perhitungan Penambahan Nilai x Dan y Pada L

31 Pengujian Cotak Tenun Menggunakan Tree Structured Vector Quantization. Ukuran piksel 500 x 650, structure 5 x 5 warna yang digunakan horizontal 6 dan vertical 9

32 Hasil sintesis image : piksel 300 x 300 piksel 300 x 300 dan structure 25 x 25 piksel 900 x 650, structure 50 x 50, warna horizontal 3 dan vertical 5

33 Kesimpulan : Penghitungan bentuk L digunakan untuk mengatur atau menentukan posisi piksel pada image. Dengan perhitungan L+1 nilai yang diperoleh selalu mengalami kenaikan 3 tiap pikselnya, x/2 mengalami kenaikan 0,5 dan y/2 mengalami kenaikan 0,5. Image yang dihasilkan dengan cara merubah ukuran piksel, structure dan warna akan peroleh pemotongan dan pergeseran corak pada bagian tengah dan tepi secara acak. Tree Structured Vector Quantization akan menghasilkan corak yang sifatnya acak, kalau diterapkan untuk corak tenun tidak cocok karena pada corak tenun ada aturan berupa pola-pola tertentu yang harus dipenuhi bila membuat corak. Metode Tree Structured Vector Quantization sangat cocok untuk corak kain yang sifatnya abtrak atau bebas tanpa ada pola-pola tertentu.

34 Ide dasar penelitian Mengumpulkan referensi yang berkaitan dengan Penelitian Studi Pustaka Pengambilan data corak untuk diekplorasi ke piksel Proses Segmentasi Penentuan parameter input dan output piksel Rekontruksi input piksel Rekontruksi input ke output piksel Diagram Blok Penelitian

35 DAFTAR PUSTAKA Airlangga, Prayogi., Selasa, 10 November 2009, Rebung, Anteneh, Anteneh Addis. (2006), Texture Synthesis using TSVQ and Target Resynthesis, CMSC Project. akses tanggal 28 Pebruari 2009, sa=n. Bader, Sebastian, dkk., Ents-A Fast and Adaptive Indexing System For Codebooks, akses 28 Pebruari 2009, Billault, Paul, (2001), Texture Synthesis Algorithms, VISGRAF IMPA Estrada Dona Castorina, 110 Jarim Botânico, CEP Rio de Janeiro, RJ Brasil, akses 08 September 2009, Daras, Roso., , Semanggi, rosodaras.wordpress.com a=&aq=f&oq Karnadi, dkk., (1979), Desain Tekstil 1, Depdikbud Direktorat Pendidikan Menengah Kejuruan, Jakarta. Kusumadewi, Sri, (2003), Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya), Graha Ilmu, Yogyakarta. Levoy, Li-Yi Wei Marc. (2000), Fast Texture Synthesis using Tree-structured Vector Quantization. Gates Computer Science Building, Stanford, CA akses 28 Pebruari 2009, sa=n.

36 Malik, Abdul., Tenas Effendy, Hasan Yunus, dan Auzar Thaher, (2004), Corak dan Ragi Tenun Melayu Riau, Balai Kajian dan Pengembangan Budaya Melayu, AdiCita, Yogyakarta. Pusat Pembinaan dan Pengembangan Bahasa, (1997), Kamus Besar Bahasa Indonesia, Edisi Kedua, Balai Pustaka, Jakarta. Puspitasari W, Dra. Hj., (1995), Petunjuk Museum Tekstil, Dinas Museum dan Sejarah, Pemerintah Daerah Khusus Ibukota Jakarta. Wardhani, Cut Kamaril., dan Ratna Panggabean, (2005), Tekstil, Lembaga Pendidikan Seni Nusantara, Jakarta. Yudoseputro, Wiyoso. dkk, (1995), Desain Kerajinan Tekstil, Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Direktorat Jendral Pendidikan Dasar Menengah Direktorat Pendidikan Menengah Kejuruan, Jakarta.