COMPARATIVE ANALYSIS OF SOBEL AND CANNY METHOD IN BATIK KAWUNG IMAGE

Surmayanti Surmayanti, Sumijan Sumijan

Abstract


Abstract: Abstract: this study evaluates and compares the performance of two edge detection methods Sobel method and Canny method on batik image.  Batik images have unique characteristics and complex patterns, making it difficult to analyze the edges.  This study presents a comparison of the results using sobel and canny edge detection methods on batik kawung images both from peak signal-to-noise reatio and from mean squared error. The results showed that canny edge detection was better than sobel method. This can be seen from the results of PSNR and MSE that is 100%. This analysis is determined by considering factors such as the accuracy of edge detection, sensitivity to noise, and the ability to handle the complexity of batik drawing patterns. The results of this study provide a detailed description of the advantages and disadvantages of each method in the image of batik kawung. The conclusions that can be drawn from this study can provide valuable guidance for choosing the optimal edge detection method in image analysis of batik kawung and others.     


Keywords: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel

 

 

Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua metode deteksi tepi metode Sobel dan metode Canny pada citra batik.  Gambar batik mempunyai ciri-ciri yang unik dan pola yang kompleks, sehingga menyulitkan analisis tepian.  Penelitian ini menyajikan perbandingan hasil menggunakan metode deteksi tepi sobel dan canny pada citra batik kawung baik dari peak signal-to-noise reatio maupun dari mean squared error. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dari metode sobel. Hal ini dapat dilihat dari hasil PSNR dan MSE yang dihasilkan yaitu 100%. Analisis ini ditentukan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti keakuratan deteksi tepi, kepekaan terhadap noise, dan kemampuan menangani kompleksitas pola gambar batik. Hasil penelitian ini memberikan gambaran secara detail mengenai kelebihan dan kekurangan masing-masing metode pada citra batik kawung. Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini dapat memberikan panduan berharga untuk memilih metode deteksi tepi yang optimal dalam analisis citra batik kawung dan yang lainnya.

 

Kata kunci: batik kawung; canny; MSE; PSNR; sobel


Full Text:

PDF

References


M. S. S. Syahdan, “Etnomatematika pada Budaya Lokal Batik Kawung,” J. Inov. Pendidik. Mat., vol. 3, no. 2, hal. 83–91, 2021, doi: 10.37729/jipm.v3i2.1580.

J. I. Bonjol, “KLASIFIKASI CITRA BATIK SUMATERA MENGGUNAKAN,” hal. 144–150, 2024.

M. D. AKBAR, M. Martanto, dan ..., “Klasifikasi Motif Batik Jawa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (Knn),” JURSIMA (Jurnal …, vol. 10, no. 2, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.indobarunasional.ac.id/index.php/jursima/article/view/412%0Ahttps://ejournal.indobarunasional.ac.id/index.php/jursima/article/download/412/275

A. P. Perdana, S. Bahri, dan U. Ristian, “IMPLEMENTASI METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK IDENTIFIKASI MOTIF BATIK,” vol. 11, no. 03, 2023.

Ratnadewi, A. Prijono, dan A. Pandanwangi, “Application of turtle graphics to Kawung Batik in Indonesia,” Int. J. Innov. Creat. Chang., vol. 13, no. 2, hal. 643–658, 2020.

T. A. P. Sidhi, B. Y. Dwiandiyanta, dan F. K. S. Dewi, “Batik Motifs Detection Using Pattern Recognition Method,” J. Buana Inform., vol. 11, no. 1, hal. 55–62, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i1.3234.

D. Wijaya dan A. R. Widiarti, “Batik classification using KNN algorithm and GLCM features extraction,” E3S Web Conf., vol. 475, hal. 1–13, 2024, doi: 10.1051/e3sconf/202447502012.

P. L. Harmaya, M. G. Suryanata, dan K. Ibnutama, “Comparison Canny and Sobel Methods Detecting Edges of Dental Caries,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 4, hal. 647–654, 2023, doi: 10.33330/jurteksi.v9i4.2565.

S. M. Itu dkk., “Pengenalan Pola Motif Sarung (Utan) Maumere Dengan Metode Deteksi Tepi Canny,” J. Creat. (Inovasi dan Kreasi dalam Teknol. Informasi), vol. 9, no. 2, hal. 40–44, 2023.

D. Tepi dkk., “Pemilihan Deteksi Tepi Terbaik Untuk Menganalisa Citra Ultrasonografi Kehamilan,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 1, hal. 522–528, 2021.

B. Sitohang dan A. Sindar, “Analisis Dan Perbandingan Metode Sobel Edge Detection Dan Prewit Pada Deteksi Tepi Citra Daun Srilangka,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 3, hal. 314–322, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2511.

V. Banupriya dan A. Kalaivani, “Improved retinal fundus image quality with hybrid image filter and enhanced contrast limited adaptive histogram equalization,” Int. J. Health Sci. (Qassim)., vol. 6, no. May, hal. 9234–9246, 2022, doi: 10.53730/ijhs.v6ns1.7090.

W. Supriyatin, “Perbandingan Metode Sobel, Prewitt, Robert dan Canny pada Deteksi Tepi Objek Bergerak,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, hal. 112–120, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.541.112-120.

E. W. Abood dkk., “Audio steganography with enhanced LSB method for securing encrypted text with bit cycling,” Bull. Electr. Eng. Informatics, vol. 11, no. 1, hal. 185–194, 2022, doi: 10.11591/eei.v11i1.3279.

D. Sutrisno, S. N. Gill, dan S. Suseno, “The development of spatial decision support system tool for marine spatial planning,” Int. J. Digit. Earth, vol. 11, no. 9, hal. 863–879, 2018.




DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v10i3.3066

Article Metrics

Abstract view : 13 times
PDF - 15 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK ROYAL 

Copyright © LPPM STMIK ROYAL

 

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.