pengembangan dan implementasi learning...
TRANSCRIPT
PENGEMBANGAN DAN IMPLEMENTASI LEARNING VECTOR
QUANTIZATION (LVQ) PADA APLIKASI PENGENALAN JENIS
RICIKAN KERIS JAWA BERBASIS SMARTPHONE
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
Firliza Razuna
109091000090
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2014 M/1435 H
ii | P a g e
PENGEMBANGAN DAN IMPLEMENTASI LEARNING VECTOR
QUANTIZATION (LVQ) PADA APLIKASI PENGENALAN JENIS
RICIKAN KERIS JAWA BERBASIS SMARTPHONE
Skripsi
Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar
Sarjana Komputer
Fakultas Sains dan Teknologi
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Oleh :
Firliza Razuna
109091000090
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH
JAKARTA
2014 M/ 1435 H
v | P a g e
PERNYATAAN
DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI BENAR-BENAR
HASIL KARYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIAJUKAN SEBAGAI SKRIPSI
ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA
MANAPUN.
Jakarta, April 2014
Firliza Razuna
vi | P a g e
ABSTRAK
Firliza Razuna, Pengembangan dan Implementasi Learning Vector Quantization
(LVQ) pada Aplikasi Pengenalan Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone,
dibimbing oleh A. Hanifa Setyaningrum, M.Si dan Victor Amrizal, M.Kom.
Keris merupakan salah satu bukti sejarah yang menggambarkan budaya
Indonesia dan memiliki unsur seni yang tinggi. Sedikitnya pengetahuan pemuda
Indonesia sekarang ini akan sebuah Keris dapat menjadi salah satu penyebab yang
dapat mengakibatkan hilangnya budaya Keris dari Indonesia bahkan akan terjadi
hak kepemilikan Keris oleh bangsa lain. Ricikan menjadi suatu bagian dari keris
dimana banyak masyarakat banyak yang tidak mengetahui jenisnya. Jenis Ricikan
dapat dikenali dan diidentifikasi dengan salah satu metode pengenalan pola yaitu
Learning Vector Quantization (LVQ). Sebelum proses pengenalan pola, gambar
dari Ricikan akan diolah dengan menggunakan library OpenCV. Dari masalah
diatas, penulis akan mengembangkan sebuah aplikasi berbasis smartphone yang
dapat mengenalkan Keris Jawa kepada masyarakat dan mengenali serta
mengidentifikasi jenis Ricikan dari Keris Jawa itu sendiri.
Kata Kunci : LVQ, Learning Vector Quantization, Jaringan Syaraf
Tiruan, Ricikan, Keris Jawa, OpenCV dan Smartphone
Daftar Pustaka : 22 (Tahun 2002 - Tahun 2013)
Jumlah Halaman : V Bab + xxi Halaman + 147 Halaman + 32 Tabel + 105
Gambar + 22 Daftar Pustaka + 5 Lampiran + L-26
Halaman, 2014.
vii | P a g e
KATA PENGANTAR
Bismillaahirrahmaanirrahiim,
Segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas segala
karunia, rahmat dan kekuatan, juga segala petunjuk dan kemudahan sehingga
penulis dapat menyelesaikan penulisan skripsi ini dengan sebaik-baiknya.
Shalawat serta salam tak lupa penulis haturkan kepada junjungan kita Nabi besar
Muhammad SAW, para sahabat, keluarga serta muslimin dan muslimat, semoga
kita mendapatkan syafa’at-Nya di akhirat kelak. Aamiin.
Skripsi ini berjudul “Pengembangan dan Implementasi Learning Vector
Quantization (LVQ) pada Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa
berbasis Smartphone”, yang disusun untuk memenuhi salah satu syarat dalam
menyelesaikan program S1 pada Program Studi Teknik Informatika di Universitas
Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Penulis menyadari bahwa Skripsi ini tidak dapat terselesaikan tanpa
bantuan dari pihak lain. Oleh karena itu, izinkanlah penulis mengucapkan “terima
kasih” kepada semua pihak yang telah membantu dalam penulisan Skripsi ini,
terutama kepada:
1. Kedua Orang Tua Penulis yang tidak henti-hentinya selalu
memberikan semangat dan dukungan baik dalam bentuk do’a, materi
serta kasih sayang yang melimpah.
2. Bapak DR. Agus Salim, M.Si, selaku Dekan Fakultas Sains dan
Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
viii | P a g e
3. Ibu Nurhayati P.hD, selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif
Hidayatullah Jakarta.
4. Ibu A.Hanifa Setyaningrum, M.Si dan Bapak Victor Amrizal, M.Kom.,
selaku dosen pembimbing yang senantiasa sabar dan selalu
memberikan semangat, arahan dan bimbingan yang bermanfaat dalam
proses penyusunan skripsi ini.
5. Sahabat Teknik Informatika 2009 terutama TIB 2009. Terima kasih
untuk kebersamaan dan kerjasama yang terjalin selama menimba ilmu
di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
6. Lukmanul Hakim, S.Kom. Terima kasih untuk waktu yang habis
untuk penulis, ilmu yang udah banyak disalurin ke penulis dan
perhatian yang mungkin sedikit tapi berarti banyak untuk penulis.
7. Semua pihak yang terlibat secara langsung maupun tidak langsung
membantu penulis dalam menyelesaikan Skripsi ini.
Akhir kata penulis mengharapkan mudah-musahan Skripsi ini dapat
dipahami dan bermanfaat bagi mahasiswa/i Fakultas Sains dan Teknologi di
Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta dan semua pihak serta dapat
menambah wacana pembaca.
Wallahulmuafiq Illa Aqwamith Thariq Qassalamu’alaikum Wr. Wb.
Jakarta, 22 April 2014
FIRLIZA RAZUNA
ix | P a g e
PERSEMBAHAN
Syukur Alhamdulillahirabbil’Alamiin, segala puja dan puji bagi Allah
SWT atas segala nikmat serta limpahan rahmat dan hidayah-Nya, sehingga Skripsi
ini dapat terselesaikan. Sholawat dan salam semoga tetap terlimpahkan kepada
Nabi Muhammad SAW, beserta keluarga dan para sahabatnya.
Dengan terselesaikannya Skripsi ini, penulis persembahkan untuk kedua
orang tua penulis, Mama dan Ayah, Hj. Nur Andayani dan Drs. H. Tarmizi yang
selalu ikhlas mendo’akan, mengorbankan tenaga, pikiran, memberi dukungan dan
nasihat pada penulis demi kesuksesan penulis.
Penulis persembahkan pula untuk adik-adik tersayang, Raihan Sururi dan
Muhamad Rafif semoga kelak menjadi orang yang berguna di dunia dan akhirat,
dan teruslah merasa haus dalam menuntut ilmu.
Tidak lupa pula penulis persembahkan untuk semua sahabat TIB 2009
yang telah menemani, memberikan saran dan semangat kepada penulis dalam
menyelesaikan kuliah S1 di Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah
Jakarta. Terima kasih untuk semua kenangan terindah yang kalian berikan. Terima
kasih untuk waktu yang selalu kalian luangkan untuk berkumpul, bercerita dan
berbagi suka maupun duka. Terima kasih atas segalanya dan semoga silaturrahmi
kita selalu terjaga. You always be my best and my lovely friends ever, thank you so
much…
x | P a g e
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN JUDUL ....... .............................................................................. ii
LEMBAR PERSETUJUAN PEMBIMBING .............................................. iii
LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI .......................................................... iv
LEMBAR PERNYATAAN ........................................................................... v
ABSTRAK ...................................................................................................... vi
KATA PENGANTAR .................................................................................... vii
LEMBAR PERSEMBAHAN ........................................................................ ix
DAFTAR ISI ................................................................................................... x
DAFTAR TABEL .......................................................................................... xiv
DAFTAR GAMBAR ...................................................................................... xvi
DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................. xxi
BAB I PENDAHULUAN .............................................................................. 1
1.1. Latar Belakang .................................................................................. 1
1.2. Rumusan Masalah ............................................................................. 3
1.3. Batasan Masalah ............................................................................... 4
1.4. Tujuan Penelitian .............................................................................. 5
1.5. Manfaat Penelitian ............................................................................ 5
1.6. Metodologi Penelitian ........................................................................ 6
1.7. Sistematika Penulisan ....................................................................... 8
xi | P a g e
BAB II LANDASAN TEORI ........................................................................ 9
2.1 Keris .......... ...................................................................................... 9
2.1.1. Ricikan .................................................................................... 9
2.1.2. Luk ... ...................................................................................... 13
2.1.3. Tangguh .................................................................................. 14
2.1.4. Dhapur .................................................................................... 16
2.1.5. Pamor ...................................................................................... 26
2.2. Artificial Intelegence ........................................................................ 27
2.3. Computer Vision ............................................................................... 29
2.4. Image Processing .............................................................................. 29
2.4.1. Membaca Citra ....................................................................... 30
2.4.2. Operasi Geometrik ................................................................. 30
2.4.3. Segmentasi Citra .................................................................... 31
2.4.4. Konversi Citra Berskala Keabuan .......................................... 32
2.4.5. Ekstraksi Fitur ........................................................................ 33
2.4.6. Deteksi Tepi Canny ................................................................ 35
2.4.7. Mengetahui Ukuran Citra ...................................................... 40
2.4.8. Konversi Citra Biner .............................................................. 41
2.5. Pengenalan Pola ................................................................................ 41
2.5.1 Struktur dari Sistem Pengenalan Pola .................................... 42
2.5.2 ANN (Artificial Neural Network) ........................................... 43
2.5.3 LVQ (Learning Vector Quantization) .................................... 44
2.6. OpenCV (Open Computer Vision) .................................................... 46
xii | P a g e
2.7. Smartphone………… ......................................................................... 47
2.1.1. The Dalvik Virtual Machine (DVM) ...................................... 48
2.1.2. Android SDK (Software Development Kit) ............................ 48
2.1.3. ADT (Android Development Tools) ....................................... 49
2.8. Penelitian Kualitatif .......................................................................... 50
2.9. Model Pengembangan Sistem RAD (Rapid Application Development)
.................... ...................................................................................... 51
2.10. Tools Pengembangan Sistem ............................................................ 52
2.11. Penelitian Sejenis .............................................................................. 57
BAB III METODOLOGI PENELITIAN .................................................... 59
3.1. Metode Pengumpulan Data ............................................................... 59
3.1.1. Data Primer .. ............................................................................ 59
3.1.2. Data Sekunder.. ......................................................................... 62
3.2. Metode Pengembangan Sistem ......................................................... 62
3.2.1. Fase Perencanaan Syarat-Syarat .............................................. 63
3.2.2. Fase Perancangan ..................................................................... 64
3.2.3. Fase Kontruksi ......................................................................... 65
3.2.4. Fase Pelaksanaan ..................................................................... 66
3.3. Kerangka Pemikiran .......................................................................... 67
BAB IV PEMBAHASAN DAN HASIL ....................................................... 68
4.1. Metode Pengumpulan Data ............................................................... 68
4.1.1. Data Primer............................................................................... 68
4.1.2. Data Sekunder .......................................................................... 73
xiii | P a g e
4.2. Metode Pengembangan Sistem ......................................................... 73
4.2.1. Fase Perencanaan Syarat-Syarat ............................................... 74
4.2.1.1 Analisis Masalah .......................................................... 74
4.2.1.2 Solusi Permasalahan ..................................................... 74
4.2.1.3 Identifikasi Kebutuhan Sistem ..................................... 75
4.2.2. Fase Perancangan ..................................................................... 75
4.2.2.1 .Perancangan Alur Proses ............................................. 75
4.2.2.2 .Perancangan Pemodelan Object ................................... 83
4.2.2.3 .Perancangan Database.................................................. 104
4.2.2.4 .Perancangan User Interface ......................................... 105
4.2.3. Fase Kontruksi ......................................................................... 111
4.2.3.1. Kontruksi Image Processing ...................................... 111
4.2.3.2. Kontruksi Learning Vector Quantization (LVQ) ....... 115
4.2.3.3. Kontruksi User Interface ............................................ 117
4.2.4. Fase Pelaksanaan ...................................................................... 124
4.2.4.1. . Pengujian Mandiri ...................................................... 125
4.2.4.2. . Pengujian Lapangan ................................................... 143
BAB V PENUTUP ......................................................................................... 144
5.1. Kesimpulan ....................................................................................... 144
5.2. Saran ................................................................................................. 145
DAFTAR PUSTAKA ..................................................................................... 146
LAMPIRAN
xiv | P a g e
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Daftar Ricikan Keris ........................................................................... 10
Tabel 2.2 Daftar Luk Keris ................. ............................................................... 14
Tabel 2.3 Daftar Tangguh Keris ……………………. ....................................... 15
Tabel 2.4 Daftar Dhapur Keris …………………. .............................................. 16
Tabel 2.5 Daftar Pamor Keris ............................................................................. 26
Tabel 2.6 Perbandingan NN dengan ANN ……………………….. .................. 44
Tabel 2.7 Penelitian Sejenis ................................................................................ 58
Tabel 3.1 Pertanyaan Wawancara ....................................................................... 60
Tabel 4.1 Pekerjaan Responden .......................................................................... 69
Tabel 4.2 Daftar Pertanyaan Quisioner ............................................................... 70
Tabel 4.3 Hasil Quisioner Pengguna Smartphone ............................................. 71
Tabel 4.4 Hasil Quisioner Pengetahuan Keris .................................................... 72
Tabel 4.5 Hasil Quisioner Aplikasi Keris .......................................................... 72
Tabel 4.6 Identifikasi Aktor ................................................................................ 83
Tabel 4.7 Identifikasi Use Case .......................................................................... 84
Tabel 4.8 Narasi Use Case Login....................................................................... 87
Tabel 4.9 Narasi Use Case Pelatihan Ricikan ..................................................... 88
Tabel 4.10 Narasi Use Case Informasi Keris Jawa ............................................ 89
Tabel 4.11 Narasi Use Case Cek Ricikan .......................................................... 90
Tabel 4.12 Narasi Use Case Logout .................................................................. 91
xv | P a g e
Tabel 4.13 Tabel Bobot ...................................................................................... 104
Tabel 4.14 Skenario Pengujian .......................................................................... 125
Tabel 4.15 Pengujian Login ............................................................................... 126
Tabel 4.16 Pengujian Pelatihan Ricikan ............................................................ 126
Tabel 4.17 Pengujian Informasi Keris Jawa ...................................................... 127
Tabel 4.18 Pengujian Cek Ricikan ..................................................................... 128
Tabel 4.19 Pengujian Logout ............................................................................. 129
Tabel 4.20 Tabel Gambar Bobot Awal .............................................................. 129
Tabel 4.21 Tabel Gambar Sample...................................................................... 130
Tabel 4.22 Perhitungan Jarak Antar Gambar ..................................................... 130
Tabel 4.23 Hasil Persentasi Input ...................................................................... 131
Tabel 4.24 Matriks Bobot Ricikan ..................................................................... 138
xvi | P a g e
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Ricikan Keris ................................................................................... 13
Gambar 2.2 Pamor Mrambut .............. ............................................................... 26
Gambar 2.3 Pamor Gajih……………………. ................................................... 27
Gambar 2.4 Pamor Sanak ........................ ……………. ..................................... 27
Gambar 2.5 Pamor Pejetan.................................................................................. 27
Gambar 2.6 Segmentasi sebagai langkah awal sistem klasifikasi ...................... 31
Gambar 2.7 Matriks piksel berukuran 5x5 ......................................................... 37
Gambar 2.8 Area untuk mengonversi arah tepi ke dalam kategori salah satu dari
arah 0o, 45
o, 90
o, dan 135
o ......................................................................................................................... 37
Gambar 2.9 Penghilangan non-maksimum ......................................................... 39
Gambar 2.10 Pengujian untuk mengubah nilai 128 menjadi 255 ....................... 40
Gambar 2.11 Sistem koordinat citra berukuran M x N (M baris dan N kolom) . 40
Gambar 2.12 Struktur Sistem Pengenalan Pola……………………….. ............ 42
Gambar 2.13 Ilustrasi Model ANN……………………….. ............................... 44
Gambar 2.14 Jaringan LVQ……………………….. .......................................... 46
Gambar 2.15 Ilustrasi Model Rapid Application
Development……………………….. ................................................................. 51
Gambar 2.16 Contoh Diagram Model Use Case……………………….. .......... 54
Gambar 2.17 Contoh Model Class Diagram……………………….. ................ 55
Gambar 2.18 Contoh Model Activity Diagram ................................................... 56
Gambar 2.19 Contoh Model Sequence Diagram ................................................ 57
xvii | P a g e
Gambar 3.1. Kerangka Pemikiran ....................................................................... 67
Gambar 4.1 Alur Proses Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa berbasis
Smartphone ......................................................................................................... 77
Gambar 4.2 Alur Proses Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa berbasis
Smartphone Lanjutan .......................................................................................... 78
Gambar 4.3 Alur Proses Pengolahan Citra ......................................................... 79
Gambar 4.4 Alur Proses Algoritma Pelatihan LVQ ........................................... 81
Gambar 4.5 Alur Proses Algoritma Pelatihan LVQ Lanjutan ............................ 82
Gambar 4.6. Use Case Diagram Admin ............................................................. 85
Gambar 4.7 Use Case Diagram User ................................................................ 86
Gambar 4.8 Activity Diagram Login .................................................................. 92
Gambar 4.9 Activity Diagram Pelatihan Ricikan .............................................. 93
Gambar 4.10 Activity Diagram Informasi Keris Jawa ..................................... 94
Gambar 4.11 Activity Diagram Cek Ricikan ...................................................... 95
Gambar 4.12 Activity Diagram Logout .............................................................. 96
Gambar 4.13 Sequence Diagram Login .............................................................. 97
Gambar 4.14 Sequence Diagram Pelatihan Ricikan ........................................... 98
Gambar 4.15 Sequence Diagram Informasi Keris Jawa ..................................... 99
Gambar 4.16 Sequence Diagram Cek Ricikan.................................................... 100
Gambar 4.17 Sequence Diagram Logout ............................................................ 101
Gambar 4.18 Class Diagram Aplikasi ................................................................ 102
Gambar 4.19 Tampilan Awal Menu Login ......................................................... 105
Gambar 4.20 Tampilan Awal Menu Admin ....................................................... 105
Gambar 4.21 Tampilan Awal Menu User ........................................................... 105
xviii | P a g e
Gambar 4.22 Tampilan Awal Submenu Pelatihan Ricikan ................................ 105
Gambar 4.23 Tampilan Awal Hasil Perhitungan Proses LVQ ........................... 106
Gambar 4.24 Pop Out Awal Simpan Bobot Baru ............................................... 106
Gambar 4.25 Tampilan Awal Video Intro .......................................................... 106
Gambar 4.26 Tampilan Awal Submenu Informasi Keris Jawa .......................... 106
Gambar 4.27 Pop Out Awal Komponen Keris Jawa .......................................... 107
Gambar 4.28 Tampilan Awal Informasi Luk ...................................................... 107
Gambar 4.29 Tampilan Awal Informasi Animasi Luk ....................................... 107
Gambar 4.30 Tampilan Awal Informasi Ricikan ................................................ 107
Gambar 4.31 Tampilan Awal Informasi Gambar Ricikan .................................. 108
Gambar 4.32 Tampilan Awal Informasi Dhapur ................................................ 108
Gambar 4.33 Tampilan Awal Informasi Daftar Dhapur ..................................... 108
Gambar 4.34 Tampilan Awal Informasi Pamor .................................................. 108
Gambar 4.35 Tampilan Awal Informasi Jenis Pamor ......................................... 109
Gambar 4.36 Tampilan Awal Informasi Tangguh .............................................. 109
Gambar 4.37 Tampilan Awal Informasi Jenis Tangguh ..................................... 109
Gambar 4.38 Tampilan Awal Submenu Cek Ricikan ......................................... 109
Gambar 4.39 Pop Out Awal Bobot Diperbaharui ............................................... 110
Gambar 4.40 Tampilan Awal Capture Ricikan Yang Ingin Dikenali ................. 110
Gambar 4.41 Tampilan Awal Save Picture ......................................................... 110
Gambar 4.42 Pop Out Awal Pilih Aplikasi Galeri .............................................. 110
Gambar 4.43 Tampilan Awal Galeri ................................................................... 111
Gambar 4.44 Tampilan Awal Hasil Presentasi ................................................... 111
Gambar 4.45 Fungsi decodeFile() ....................................................................... 112
xix | P a g e
Gambar 4.46 Fungsi createScaledBitmap() ........................................................ 112
Gambar 4.47 Fungsi bitmapToMat() .................................................................. 113
Gambar 4.48 Fungsi CvtColor() ......................................................................... 113
Gambar 4.49 Fungsi Canny() .............................................................................. 113
Gambar 4.50 Fungsi matToBitmap() .................................................................. 114
Gambar 4.51 Fungsi getWidth() dan getHeight() ............................................... 114
Gambar 4.52 Fungsi Konversi Citra Biner ......................................................... 115
Gambar 4.53 Fungsi lvq() ................................................................................... 115
Gambar 4.54 Fungsi pejetan() ............................................................................. 116
Gambar 4.55 Tampilan Awal Menu Home ......................................................... 117
Gambar 4.56 Tampilan Menu Login................................................................... 117
Gambar 4.57 Tampilan Awal Menu Admin ....................................................... 117
Gambar 4.58 Tampilan Awal Menu User ........................................................... 117
Gambar 4.59 Tampilan Awal Sub Menu Pelatihan Ricikan (Nilai) ................... 118
Gambar 4.60 Tampilan Sub Menu Pelatihan Ricikan (Bobot Awal) ................. 118
Gambar 4.61 Tampilan Awal Sub Menu Pelatihan Ricikan (Sample) ............... 118
Gambar 4.62 Tampilan Awal Hasil Perhitungan Proses LVQ ........................... 118
Gambar 4.63 Tampilan Pop Out Simpan Bobot Baru ........................................ 119
Gambar 4.64 Tampilan Awal Video Intro .......................................................... 119
Gambar 4.65 Tampilan Awal Submenu Informasi Keris Jawa .......................... 119
Gambar 4.66 Pop Out Awal Komponen Keris Jawa .......................................... 119
Gambar 4.67 Tampilan Awal Informasi Luk ...................................................... 120
Gambar 4.68 Tampilan Awal Informasi Animasi Luk ....................................... 120
Gambar 4.69 Tampilan Awal Informasi Ricikan ................................................ 120
xx | P a g e
Gambar 4.70 Tampilan Awal Informasi Gambar Ricikan .................................. 120
Gambar 4.71 Tampilan Awal Informasi Dhapur ................................................ 121
Gambar 4.72 Tampilan Awal Informasi Daftar Dhapur ..................................... 121
Gambar 4.73 Tampilan Awal Informasi Pamor .................................................. 121
Gambar 4.74 Tampilan Awal Informasi Jenis Pamor ......................................... 121
Gambar 4.75 Tampilan Awal Informasi Tangguh .............................................. 122
Gambar 4.76 Tampilan Awal Informasi Jenis Tangguh ..................................... 122
Gambar 4.77 Tampilan Awal Submenu Cek Ricikan ......................................... 122
Gambar 4.78 Pop Out Awal Bobot Diperbaharui ............................................... 122
Gambar 4.79 Tampilan Awal Capture Ricikan Yang Ingin Dikenali ................. 123
Gambar 4.80 Tampilan Awal Save Picture ......................................................... 123
Gambar 4.81 Pop Out Awal Pilih Aplikasi Galeri .............................................. 123
Gambar 4.82 Tampilan Pilih Gambar Input ....................................................... 123
Gambar 4.83 Tampilan Awal Hasil Presentasi ................................................... 124
Gambar 4.84 Tampilan Pop Out Logout ............................................................. 124
Gambar 4.85 Manual Proses Image .................................................................... 132
xxi | P a g e
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran A. Surat Keterangan Bimbingan Skripsi
Lampiran B. Hasil Wawancara
Lampiran C. Ringkasan Hasil Quisioner Requirement
Lampiran D. Ringkasan Hasil Quisioner Pengujian
Lampiran E. Form Perbaikan Sidang Skripsi
1 | P a g e
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
AI (Artificial Intellegence) merupakan salah satu bentuk perkembangan
teknologi yang banyak digunakan saat ini. Salah satu cabang dari AI adalah
Jaringan Syaraf Tiruan yang merupakan sistem pemrosesan informasi yang
didesain dengan karakteristik yang mirip dengan cara kerja otak manusia
(Kusumadewi : 2003). Learning Vector Quantization (LVQ) merupakan salah
satu contoh dari Jaringan Syaraf Tiruan yang biasa digunakan untuk mengenali
sebuah pola seperti pola tanda tangan ataupun huruf aksara Jawa.
“Bangsa yang besar adalah bangsa yang menghargai sejarahnya” salah
satu tagline dari suatu program acara di salah satu stasiun televisi nasional yang
mengajak bangsa Indonesia untuk menghargai sejarah Indonesia yang sangat
beragam. Dan Keris merupakan salah satu bukti sejarah yang menggambarkan
budaya Indonesia dan memiliki unsur seni yang tinggi.
Menurut M.Andi Azis, seorang pakar Keris yang ada di Museum Pusaka
TMII, salah satu cara melestarikan kebudayaan Keris adalah dengan mengenal
Keris-Keris dan tidak melihatnya sebagai suatu benda mistis. Sedangkan pada saat
ini, informasi mengenai Keris sangat jarang ditemui. Beliau juga mengatakan
bahwa sekarang ini banyak pemuda yang tidak mengenal Keris dan banyak juga
pemuda yang beranggapan bahwa keris itu benda mistis bukan sebagai budaya
Indonesia yang memiliki nilai kesenian yang tinggi.
2 | P a g e
Menurut Sumar Purnomo, seorang ahli Keris, beliau sering mengalami
kesulitan dalam penentuan Dhapur sebuah Keris yang berdasarkan dari banyaknya
jenis Ricikan pada sebuah Keris. Terlalu banyak jenis Dhapur yang ada serta
berbagai ragam bentuk dari Ricikan Keris menjadi salah satu alasan sulitnya
menentukan jenis Ricikan serta Dhapur Keris itu sendiri.
Dan menurut hasil quisioner yang telah penulis sebar, terlihat bahwa
sedikitnya pengetahuan masyarakat Indonesia sekarang ini akan sebuah Keris.
Hanya 4% responden yang mengetahui pengetahuan akan sebuah Keris. Hal
tersebut dapat menjadi salah satu penyebab yang dapat mengakibatkan hilangnya
budaya Keris dari Indonesia bahkan akan terjadi hak kepemilikan Keris oleh
bangsa lain.
Smartphone menjadi salah satu bentuk bukti bahwa begitu pesatnya
perkembangan teknologi dalam era globalisasi seperti saat ini. Dari quisioner yang
penulis telah sebar sebelumnya, terlihat bahwa 79% responden memiliki
smartphone dan 61% dari responden lebih sering menggunakan smartphone jika
dibandingkan dengan laptop atau desktop PC. Dari hasil tersebut, maka penulis
akan membuat sebuah aplikasi berbasis smartphone.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kasmui (Mahasiswa UIN
Syarif Hidayatullah) pada tahun 2011 dengan judul “Sistem Pakar Identifikasi
Bentuk Keris Jawa dengan Metode CF (Certainty Factor)” telah dikembangkan
suatu aplikasi berbasis web yang dapat mengidentifikasikan bentuk Keris Jawa.
Dimana pada aplikasi ini, user akan menginput data yang digunakan untuk
mengidentifikasi bentuk Keris Jawa.
3 | P a g e
Peneliti akan mengembangkan penelitian diatas dengan menggunakan cara
yang lebih mudah dan memanfaatkan teknologi smartphone yang saat ini sedang
berkembang. Aplikasi ini dapat digunakan untuk mengenalkan Keris Jawa kepada
bangsa Indonesia bahkan bangsa asing yang mencinta budaya bangsa Indonesia.
Pengguna yang tidak mengerti akan jenis ricikan keris, dapat
mengetahuinya dengan mengenali pola yang ada. Metode LVQ digunakan untuk
mengenali dan mengidentifikasi jenis ricikan keris. Input berupa gambar ricikan
keris yang akan diproses untuk dapat mengenali pola pada gambar. Kamera pada
smartphone juga dapat digunakan untuk memudahkan pengambilan gambar
ricikan pada sebuah keris.
Oleh karena masalah diatas, dalam penyusunan Tugas Akhir ini penulis
akan mengambil judul “Pengembangan dan Implementasi Learning Vector
Quantization (LVQ) pada Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa
berbasis Smartphone”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah tersebut dapat dirumuskan bahwa
permasalahan yang ada adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana user dapat mengetahui informasi mengenai Keris Jawa?
2. Bagaimana user mengidentifikasi dan mengenali jenis ricikan Keris
Jawa?
4 | P a g e
3. Bagaimana admin dapat memperbaharui nilai bobot yang akan menjadi
acuan untuk mengenali pola ricikan sebuah keris dengan menggunakan
metode LVQ (Learning Vector Quantization)?
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah dalam pembuatan aplikasi ini adalah sebagai berikut :
1. Penulis hanya mengenali 4 pola ricikan dari kurang lebih 20 jenis
ricikan yang ada pada bilah keris.
2. Metode pengenalan pola yang digunakan yaitu LVQ (Learning Vector
Quantization).
3. Pengolahan citra hanya digunakan untuk pendeteksian tepi dengan
menggunakan library pada OpenCV.
4. Antarmuka pada aplikasi ini dirancang menggunakan smartphone.
5. Tidak terdapat perbaikan kualitas citra terlebih dahulu sebelum
dilakukan sebuah pelatihan dan pengecekan ricikan Keris Jawa.
6. User yang akan menggunakan aplikasi ini, diharuskan menginstal
plugin OpenCV Manager terlebih dahulu.
7. Admin akan melakukan login terlebih dahulu sebelum dapat mengakses
menu Admin, sedangkan user hanya akan mengklik tombol menu user
untuk dapat mengakses menu user tersebut.
8. Admin yang akan menggunakan menu “Pelatihan Ricikan” dan User
yang akan menggunakan menu “Cek Ricikan” harus terhubung dengan
internet terlebih dahulu.
5 | P a g e
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini terbagi menjadi tujuan umum
dan tujuan khusus. Tujuan umum penelitian ini yaitu untuk
mengembangkan sebuah aplikasi berbasis smartphone yang dapat
mengenali ricikan Keris Jawa. Sedangkan tujuan khusus dari penelitian ini
adalah sebagai berikut :
1. Mendapatkan informasi mengenai Keris Jawa.
2. Mengenali jenis ricikan Keris Jawa.
3. Admin dapat melatih data gambar ricikan Keris Jawa.
1.5 Manfaat Penelitian
Manfaat yang didapatkan dalam penelitian ini adalah :
A. Bagi mahasiswa :
1. Menerapkan ilmu-ilmu yang diperoleh selama kuliah.
2. Mengerti akan konsep Image Processing dan Jaringan Syaraf
Tiruan dengan metode Learning Vector Quantization sebagai salah
satu bidang dari ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelegence).
3. Memberikan pemahaman menyeluruh mengenai pembuatan
aplikasi berbasis Smartphone.
B. Bagi Universitas :
1. Mengetahui kemampuan mahasiswa dalam penguasaan materi
perkuliahan yang diperoleh selama mengikuti perkuliahan.
6 | P a g e
2. Mengetahui kemampuan mahasiswa dalam menerapkan ilmunya
dan sebagai bahan evaluasi.
3. Memberikan gambaran tentang kesiapan mahasiswa dalam
menghadapi dunia kerja yang sebenarnya.
1.6 Metodologi Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian ini, penulis menggunakan metode yang
terbagi menjadi dua bagian, yaitu :
1.6.1 Metode Pengumpulan Data
Pada metode pengumpulan data, penulis akan mengklasifikasikan data yang
diperoleh berdasarkan dari jenis data yang diperlukan. Penelitian yang penulis
akan kerjakan merupakan sebuah penelitian kualitatif, maka dari itu diperlukan
data dalam bentuk bukan angka. Data tersebut terbagi menjadi 2 bagian yaitu :
1.6.1.1 Data Primer
a. Wawancara (Interview)
Wawancara dilakukan kepada pihak yang terkait untuk mengetahui
permasalahan yang dihadapi. Dalam hal ini, penulis akan melakukan
proses tanya jawab kepada pakar ahli keris untuk mendapatkan
pengetahuan mengenai pentingnya pengenalan keris kepada bangsa dan
jenis-jenis keris yang telah ada sebelumnya. Serta untuk mengenali
bentuk ricikan-ricikan yang banyak terdapat pada bilah keris.
7 | P a g e
b. Quisioner
Penulis akan menyebarkan quisioner untuk mengetahui manfaat dari
aplikasi ini dan seberapa besarnya keinginan bangsa Indonesia dalam
mengenal jenis keris.
1.6.1.2 Data Sekunder
a. Studi Literatur (Library Research)
Pengumpulan data juga dilakukan dengan melakukan studi pustaka
maupun kajian terhadap penelitian-penelitian sebelumnya dengan
menggunakan buku, jurnal, dan paper yang berhubungan dengan
permasalahan yang akan dibahas dalam penulisan laporan tugas akhir ini.
Selain itu peneliti juga menggunakan sarana internet untuk mendapatkan
informasi mengenai topik tugas akhir seperti artikel yang berhubungan
dengan topik.
1.6.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang penulis gunakan adalah Model RAD
(Rapid Application Development), dan pemodelan objek dengan
menggunakan tools UML. Tahapan dalam Model RAD adalah sebagai
berikut (Kendall & Kendall: 2002):
1. Fase Perencanaan Syarat-Syarat
2. Fase Perancangan
3. Fase Kontruksi
4. Fase Pelaksanaan
8 | P a g e
1.7 Sistematika Penulisan
Dalam penelitian ini pembahasan terbagi dalam lima bab yang secara
singkat akan diuraikan sebagai berikut:
BAB 1 PENDAHULUAN
Dalam bab ini membahas mengenai latar belakang penulisan skripsi,
batasan masalah, tujuan dan manfaat, metode penelitian dan sistematika
penulisan yang merupakan gambaran menyeluruh dari penulisan skripsi
ini.
BAB 2 LANDASAN TEORI
Dalam bab ini membahas mengenai berbagai teori yang mendasari analisis
permasalahan dan berhubungan dengan topik yang dibahas.
BAB 3 METODE PENELITIAN
Bab ini membahas mengenai metode penelitian yang digunakan dalam
mengembangkan aplikasi.
BAB 4 PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
Pada Bab ini membahas mengenai hasil dari analisa, perancangan,
impelementasi sesuai dengan metode yang dilakukan pada sistem yang
dibuat.
BAB 5 PENUTUP
Bab ini menguraikan tentang kesimpulan dari hasil penelitian yang didapat
dan juga saran yang dapat digunakan untuk pengembangan sistem ini ke
arah yang lebih baik lagi di masa yang akan datang.
9 | P a g e
BAB II
LANDASAN TEORI
2.1 Keris
Keris adalah ilmu dan dipandang sebagai sebuah manifestasi Jiwa
Jawi. Jawa berasal dari kata Javana yang bearti kearif-bijaksanaan. Kata
keris berasal dari -mangker karana aris- artinya mundur dengan bijaksana
maksudnya mundur dari dunia ini dengan bijaksana. Oleh karena itu
menggeluti dunia keris seharusnya bergulat dengan membaca alam,
membaca diri, dan membaca kehendak Sang Pencipta. Keris terdiri dari
bermacam-macam komposisi yang terdapat didalamnya seperti :
2.1.1 Ricikan
Ricikan adalah bagian-bagian atau komponen bilah keris atau
tombak. Masing-masing ricikan keris ada namanya. Dalam dunia
perkerisan soal ricikan ini penting, karena sangat erat kaitannya
dengan soal dapur dan tangguh keris. Sebilah keris ber-dapur Jalak
Sangu Tumpeng tanda-tandanya adalah berbilah lurus, memakai
gandik polos, pejetan, sogokan rangkap, tikel alis, dan tingil. Gandik
polos, pejetan, sogokan rangkap, tikel alis, dan tingil, adalah
komponen keris yang disebut ricikan. Daftar ricikan keris dapat
dilihat pada tabel 2.1.
10 | P a g e
Tabel 2.1 Daftar Ricikan Keris
No Ricikan Definisi
1. Pesi Yang dinamakan pesi adalah berwujud besi panjang
bundar yang terletak di pangkal wilahan.
2. Sirah Cecak
Sirah cecak adalah perwujudan yang ditetapkan
menjadi ketentuan arah kiblat depan, umumnya
bentuknya
3. Waduk
Waduk atau Gendok, gendokan atau wetengan
adalah nama bagian yang paling tengah di sebuah
ganja. Bentuknya cembung menggembung bagai
perut kenyang. Dibagian tengah terdapat leng-
lengan yaitu tempat masuknya bagian pesi.
4. Buntut Perwujudan yang ditetapkan menjadi ketentuan
arah kiblat belakang, umumnya berbentuk runcing
5. Ganja
Perwujudan bentuk yang terpisah dengan wilahan.
Namun ada juga ganja yang dibuat langsung
menyatu.
6. Lambe Gajah Letaknya menempel di gandik, yang dibentuk
sepeti bibir gajah yang bawah.
7. Greneng Tempatnya dibawah ujung Ganja, dan migkin bisa
dibikin rangkap sehingga terletak diujung wilahan.
8. Wadidang Letaknya dibelakang, mulai ujung awak-awak
belakang hingga sampai sejajar dengan sor-soran.
9. Bungkul Terdepat di tengah-tengah dan menempel di ganja,
bentuknya membendul seperti tumpeng.
10. Pejetan Letaknya dibelakang Gandik, merupakan tekanan
yang membentuk melodok ke dalam.
11. Gandik
Terletak dibawah kepala ganja, besinya menonjol
atau mengembung, beniknya seperti gandik.
11 | P a g e
12. Kembang
Kacang
Tempatnya dibawah gandik dan dibawah lambe
gajah pun jalen. Bentuknya seperti lung-lungan.
13. Jalen Bentuknya runcing dan memenpel pada gandik di
pangkal bawah.
14. Tikel Alis Berada dibawah pejetan, mengalir ke bawah dan
kalau dilihat seperti gambar alis yang besar depan.
15. Sogokan Ngarep Seperti tanggul yang membelah antara pejetan dan
tikelalis, terletak didepan.
16. Sogokan Mburi Seperti tanggul yang membelah antara pejetan dan
tikelalis, terletak dibelakang.
17. Sor-soran Sor-soran atau bongkot merupakan bagian paling
bawah dari bilah keris, diatas bagian ganja.
18. Gulamilir Seolah merupakan kruwingan yang dimulai dari
sor-soran dan berhenti ditengah bilah.
19. Kruwingan Tempatnya di muka dan di belakang Ada-ada, dan
berada didalam garis gusen.
20. Gusen Ngarep Tempatnya mulai dari sor-soran sampai pucuk.
21. Gusen Buri Tempatnya mulai dari sor-soran sampai pucuk,
terletak di sisi belakang.
22. Ada-ada Tempatnya tepat di tengah-tengah awak-awak,
yaitu mulai dari arah sor-soran sampai pucuk.
23. Kudup Ujung yang runcing
24. Sraweyan
Disebut juga sarawehan , sarawehan nama bagian
keris yang bentuknya merupakan permukaan
melandai cekung, dibelakang bagian sogokan
belakang sampai ke dekat greneng.
25. Ripandan
Salah satu bagian atau ricikan keris, letaknya di
sor-soran sebelah belakang, dan sering kali
merupakan bagian dari greneng.
12 | P a g e
26. Thingil
Terletak persis dibagian ekor ganja, dibagian atas.
Thingil ini berupa tonjolan kecil tidak
runcingujungnya.
27. Jenggot
Jenggot atau janggut adalah salah satu ricikan atau
bagian keris yang bentuknya tonjolan runcing yang
terletak di dahi kembang kacang. tonjolannya mirip
dengan bentuk rondan dan ripandan.
28. Ganja
Sebitrotan
Bentuk seperti rotan yang dibelah dua.
29. Ganja Cecak Ganja yang betuknya seperti cecak.
30. Ganja Tekek Ganja yang bentuknya seperti tekek atau tokek.
31. Ganja
Hucengmati
Bentuknya seperti uceng (anak ikan) yang sudah
mati. yaitu badan bulat kecil dan kepala runcing.
32. Ganja Cangkem
Kodok
Bentuknya mrip mulut kodok. Kepalanya besar
tetapi mulut kecil.
33. Ganja Dungkul Badannya menebal ke atas di tengah-tengah
menancapnya pesi.
34. Ganja Wilud Ganja yang bentuk kepala dan ekornya melengkung
ke bawah.
35. Ganja Kelap
Lintah
Bentuknya mulai dari kepala mengombak, seperti
lintah mengambang di air.
36. Ganja Sepang
Ganja yang tidak mempunyai kepala, jadi dari
depan terus meruncing kebelakang. Biasanya
diterapkan ke ganja iras.
13 | P a g e
Gambar 2.1. Ricikan Keris
2.1.2 Luk
Istilah ini digunakan untuk bilah keris yang tidak lurus, tetapi
berkelok atau berlekuk. Luk pada keris selalu gasal, tidak pernah
genap. Hitungannya mulai dari luk tiga, sampai luk tigabelas. Itu
keris yang normal. Jika luknya lebih dari 13, dianggap sebagai keris
yang tidak normal dan disebut keris kalawijan atau palawijan.
Jumlah luk pada keris selalu gasal, tidak pernah genap. Selain
itu, irama luk keris dibagi menjadi tiga golongan. Pertama, luk yang
14 | P a g e
kemba atau samar. Kedua, luk yang sedeng atau sedang. Dan ketiga,
luk yang rengkol yakni yang irama luknya tegas. Daftar luk keris
dapat dilihat pada tabel 2.2.
Tabel 2.2 Daftar Luk Keris
No Luk Definisi
1. Lurus Bentuk Luk lurus atau tidak berkelok
2. Luk 3 (Tiga) Luk 3 (Tiga) Bentuk keris berkelok tiga
3. Luk 5 (Lima) Bentuk keris berkelok lima
4. Luk 7 (Tujuh) Bentuk keris berkelok tujuh
5. Luk 9 (Sembilan) Bentuk keris berkelok sembilan
6. Luk 11 (Sebelas) Bentuk keris berkelok sebelas
7. Luk 13 (Tiga Belas) Bentuk keris berkelok tiga belas
8. Luk 15 (Lima Belas) Bentuk keris berkelok lima belas
9. Luk 17 (Tujuh Belas) Bentuk keris berkelok tujuh belas
10. Luk 19 (Sembilan Belas) Bentuk keris berkelok sembilan belas
11. Luk 21 (Dua puluh satu) Bentuk keris berkelok dua puluh satu
12. Luk 25 (Dua puluh lima) Bentuk keris berkelok dua puluh lima
13. Luk 27 (Dua puluh tujuh) Bentuk keris berkelok dua puluh tujuh
14. Luk 29 (Dua puluh
sembilan)
Bentuk keris berkelok dua puluh
sembilan
2.1.3 Tangguh
Tangguh arti harfiahnya adalah perkiraan atau taksiran. Dalam
dunia perkerisan maksudnya adalah perkiraan zaman pembuatan
bilah keris, perkiraan tempat pembuatan, atau gaya pembuatannya.
Karena hanya merupakan perkiraan, me-nangguh keris bisa saja
salah atau keliru. Kalau sebilah keris disebut tangguh Blambangan,
15 | P a g e
padahal sebenarnya tangguh Majapahit, orang akan memaklumi
kekeliruan tersebut, karena bentuk keris dari kedua tangguh itu
memang mirip. Tetapi jika sebuah keris buatan baru di-tangguh keris
Jenggala, maka jelas ia bukan seorang ahli tangguh yang baik. Daftar
tangguh keris dapat dilihat pada tabel 2.3.
Tabel 2.3 Daftar Tangguh Keris
No Tangguh Definisi
1. Pajajaran
Panjang kira kira dua kilan atau kurang sedikit.
Pengetrapan ganja atau bentuknya ambatok mengkurep.
Sirah cecaknya panjang, gandiknya miring panjang,
sogokan tidak terlalu panjang,keluar pamor seakan-akan
tidak teratur, tetapi padat sebagian besar memakai dasar
gambar pamor gajih.
2. Majapahit
Ganja sebit rotan, sirah cecaknya pendek tetapi halus
luwes, gandiknya pendek sedikit miring, sogokan pendek
luwes, kebanyakan pengetrapan pamor selalu terang
mabyor dan dibuat ngrambut atau bisa dikatakan berserat
-serat panjang.
3. Blambangan
Besinya selalu kelihatan basah tetapi sedikit bersinar
putih. Karena campuran besi sedikit,kebanyakan besi
penawangnya. Dasar pembuatan gambar pamor masih
banyak mengambil dasar gambar pamor gajih, tapi banyak
juga yang diseling dengan cara mrambut.
4. Sedayu
Ganja sebit lontar sedikit panjang, walau panjang kira kira
dua kilan, tetapi kelihatan rampinh, dan lurusnya sengaja
dibuat mendoyong. Awak-awakan dari belakang kelihatan
ramping, tetapi separuh hingga ujung sedikit melebar.
Pamor sangat kurang tetapi dibuat mrambut,
16 | P a g e
pengetrapannya kurang memadat.
5. Tuban
Sirah cecak besar pendek, yang dibuat lengkok, kelihatan
lengkoknya merenggang dan ujugnya runcing. Besi
kelihatan kering terlalu banyak besi bajanya. Pengetrapan
pamor mubyar padat. Jika diraba terasa halus.
2.1.4 Dhapur
Dhapur adalah istilah yang digunakan untuk menyebut nama
bentuk atau type bilah keris. Dengan menyebut nama dhapur keris,
orang yang telah paham akan langsung tahu, bentuk keris yang
seperti apa yang dimaksud. Misalnya, seseorang mengatakan: "Keris
itu ber-dhapur Tilam Upih", maka yang mendengar langsung tahu,
bahwa keris yang dimaksud adalah keris lurus, bukan keris yang
memakai luk. Lain lagi kalau disebut dhapur-nya Sabuk Inten, maka
itu pasti keris yang ber-luk sebelas. Daftar dhapur keris dapat dilihat
pada tabel 2.4.
Tabel 2.4 Daftar Dhapur Keris
No Dapur Ricikan Luk
1. Panjianom tikel alis, sogokan, sraweyan
dan greneng
Lurus
2. Jakatuwa sogokan, tikelalis Lurus
3. Bethok gandik panjang, tikelalis
pendek
Lurus
4. Karnatinanding gandik rangkap,
kembankacang rangkap,
pejetan rangkap, sogokan,
Lurus
17 | P a g e
ripan dan greneng
5. Semar Bethak gandik bertatah lung-lungan,
dibawah gandik berlobang
Lurus
6. Regol gandik rangkap dua, thingil
dimuka dan belakang, Pejetan
Lurus
7. Kebo Teki lambe gajah rangkap tiga,
kembang kacang, greneng
Lurus
8. Jalak Nguwuh pejetan, thingil, gusen
ditambah ada-ada
Lurus
9. Sempaner kembang kacang, tikelalis,
ripandan
Lurus
10. Jamangmurup sogokan Lurus
11. Tumenggung kembang lambe gajah,
kembang kacang, sraweyan,
greneng
Lurus
12. Pasopati lambe gajah, kembang
kacang pugut, sogokan,
ripandan, gusen
Lurus
13. Tilamupih pejetan, tikelalis Lurus
14. Condongcampur lambe gajah, kembang
kacang, sogokan Ppanjang
sampai pucuk, greneng, gusen
Lurus
15. JalakDinding pejetan, thingil, gusen Lurus
16. Jalak Ngore pejetan sraweyan, greneng Lurus
17. Jalak Sangu
Tumpeng
sogokan, sraweyan, thingil Lurus
18. Mendarang lambe gajah, kembang
kacang, sogokan, sraweyan,
greneng
Lurus
19. Mesem lambe gajah, kembang Lurus
18 | P a g e
kacang
20. Semar Tinadu kembang kacang rangkap
dua, Sogokan
Lurus
21. Ron Teki lambe gajah, gandik panjang,
kembang kacang, sogokan
depan
Lurus
22. Sujen Empel lambe gajah, kembang
kacang, Jenggot rangkap dua,
ripandan rangkap dua
Lurus
23. Kelap Lintah Keris ini sangat sederhana,
sebab selain tanpa ricikan,
bahkan tanpa ganja
Lurus
24. Dungkul ganja, gandik panjang,
sogokan hanya depan
Lurus
25. Yuyurumpung Bandan lebar panjang dan
sedikit membungkuk (tanpa
ricikan)
Lurus
26. Brojol Pejetan Lurus
27. Laler Mengeng Gandik panjang dan
berlobang, kembang kacang
pugut
Lurus
28. Puthut gandik memanjang, ada
tatahan yang bergambar
pendeta
Lurus
29. Jalaksumelang
Gandring
sogokan hanya depan, thingil,
sraweyan
Lurus
30. Mangkurat Sogokan, Heripandan depan,
Gusen
Lurus
19 | P a g e
31. Mayat Miring Sogokan depan, Gusen Lurus
32. Kalam Munyeng Sraweyan, Heripandan,
Sogokan Hanya depan
Lurus
33. Pinarak Gandik panjang, Sogokan,
Ganja pendek
Lurus
34. Marak Sogokan depan, Greneng Lurus
35. Jalak Tilamsari Kruwingan, Thingil, Gusen Lurus
36. Tilamsari Kruwingan, Gusen Lurus
37. Jakaloka Sogokan depan, Greneng Lurus
38. Wora-Wari Gusen rangkap Lurus
39. Sinom Lambe Gajah, Kembang
kacang, Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, ripandan
Lurus
40. Kala Misani Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Tikelalis, Sogokan,
Greneng, Kruwingan, Gusen
Lurus
41. Jangkung Pacar Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Jenggot, Sogokan
Panjang
Luk 3 (Tiga)
42. Mahesasuka Lambe Gajah Lamba,
Kembang Kacang, Sogokan
Panjang, Jenggot
Luk 3 (Tiga)
43. Mahesa Nempuh Greneng Luk 3 (Tiga)
44. Wuwung Badan belakang membenjol
(Tanpa Ricikan)
Luk 3 (Tiga)
45. Mayat Kembang Kacang, Sogokan
Sraweyan, ripandan, Greneng
Luk 3 (Tiga)
46. Jangkung Kembang Kacang, Gulamilir,
Sogokan, ripandan
Luk 3 (Tiga)
47. Tebusauyung Sraweyan, Greneng Luk 3 (Tiga)
20 | P a g e
48. Bangodolog Lambe Gajah rangkap dua,
Kembang Kacang
Luk 3 (Tiga)
49. Larmotha Gandik Ngajajah, Larpaksi,
Pethit Naga, Ripandan
sungsun
Luk 3 (Tiga)
50. Campurbawur Kembang Kacang, Jenggot,
Sogokan
Luk 3 (Tiga)
51. Sagara Winotan Kembang Kacang, Jenggot,
Sogokan dua yang satu
sampai ujung
Luk 3 (Tiga)
52. Sinarasah Kembang Kacang, Ripandan,
Adapun yang menonjol yaitu
ditengah Ada-ada dan
dipinggir Gusen sehingga
sampai ujung dilapisi Mas
Luk 5 (Lima)
53. Pudaksategal Kembang Kacang, Ripandan,
Sogokan, Sraweyan, Sor-
soran
Luk 5 (Lima)
54. Pulanggeni Sraweyan, Greneng Luk 5 (Lima)
55. Pandawa Kembang Kacang, Sraweyan,
Sogokan, Ripandan
Luk 5 (Lima)
56. Anoman Kembang Kacang, Lembe
Gajah Lamba, Ripandan,
Sogokan sampai ujung
Luk 5 (Lima)
57. Kebodengen Ganja Kelaplintah, Gandik
panjang, Lambe Gajah
Lamba, Kembang Kacang
Luk 5 (Lima)
58. Kalandah Sogokan Hanya Sebelah, Luk 5 (Lima)
21 | P a g e
Sraweyan, Heripandan
59. Pandawa Lare Lambe Gajah Lamba,
Kembang Kacang, Ripandan
Luk 5 (Lima)
60. Urap-Urap Kembang Kacang, Sogokan,
Gusen, Lis-lisan
Luk 5 (Lima)
61. Nagasasira Hanya gandik Luk 5 (Lima)
62. Kebobendeng Sogokan Luk 5 (Lima)
63. Pandawa Cinarita Lambe Gajah rangkap dua,
Kembang kacang, Pejetan,
Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Ripandan, Thingil,
Greneng, Gusen, Kruwingan
Luk 5 (Lima)
64. KidangMas Kembang kacang Luk 7 (Tujuh)
65. Balebang Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan, Sraweyan
Luk 7 (Tujuh)
66. Crubuk Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sraweyan, Greneng
Luk 7 (Tujuh)
67. Jaranguyung Pejetan, Thingil Luk 7 (Tujuh)
68. Nagakeras Kembang Kacang, Greneng,
Sor-soran
Luk 7 (Tujuh)
69. Sempama Punjul Gandik Malang, Kembang
Kacang, Sraweyan, Ripandan
Luk 7 (Tujuh)
70. Sempama
Bungkem
Kembang Kacang Luk 7 (Tujuh)
71. Carita Kasapta - Luk 7 (Tujuh)
72. Angen-angen - Luk 7 (Tujuh)
73. Sabuk Tampar Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan hanya satu
didepan, Sraweyan, Ripandan
Luk 9 (Sembilan)
74. Caritakanawa Lambe Gajah, Kembang Luk 9 (Sembilan)
22 | P a g e
Kacang, Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Greneng, Gusen,
Kruwingan
75. Butaijo Kembang Kacang, Sogokan,
Sraweyan, Ripandan
Luk 9 (Sembilan)
76. Sempana
Klenthang
Ripandan, Tikelalis,
Kembang Kacang
Luk 9 (Sembilan)
77. Kidang Mas-
Masan
Ripandan, Greneng Luk 9 (Sembilan)
78. Sempana lambe gajah, Kembang
kacang, greneng
Luk 9 (Sembilan)
79. Jarudeh lambe gajah, kembang
kacang, jenggot, sogokan
Luk 9 (Sembilan)
80. Panimbal lambe gajah, kembang
kacang, sogokan, sraweyan,
greneng
Luk 9 (Sembilan)
81. Carangsoka lambe gajah, kembang
kacang, sraweyan, ripandan
Luk 9 (Sembilan)
82. Kidangsoka lambe gajah, kembang
kacang, sraweyan, ripandan
Luk 9 (Sembilan)
83. Paniwen kembang kacang, sogokan,
sraweyan
Luk 9 (Sembilan)
84. Jaruman sogokan, sraweyan Luk 9 (Sembilan)
85. Panjisekar kembang kacang, sogokan,
sraweyan, ripandan
Luk 9 (Sembilan)
86. Pandengan Kembang Kacang, Pejetan ,
Greneng
Luk 9 (Sembilan)
87. Tundung
Mungsuh
Greneng, Kruwingan, Lambe
Gajah, Ripandan
Luk 9 (Sembilan)
88. Ganjur - Luk 9 (Sembilan)
23 | P a g e
89. CaritaBungkem keris kebang kacang Luk 11 (Sebelas)
90. Waluring kebang kacang, sogokan Luk 11 (Sebelas)
91. JakaWuru pejetan, ripandan Luk 11 (Sebelas)
92. Sabuktali Sogokan hanya satu didepan,
Sraweyan
Luk 11 (Sebelas)
93. Caritagandu Kembang Kacang, Jenggot,
Sraweyan, Ripanda
Luk 11 (Sebelas)
94. Carita Prasaja Lambe gajah
Luk 11 (Sebelas)
95. Carita Kaprabon Lambe Gajah rangkap dua,
kembang kacang, Tikelalis,
Sogokan, Greneng,
Sraweyan, Gusen, Kruwingan
Luk 11 (Sebelas)
96. Carita Daleman Lambe Gajah Lamba,
Kembang Kacang, Jenggot,
Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Greneng, Gusen,
Kruwingan
Luk 11 (Sebelas)
97. Carita Genengan Lambe Gajah Lamba,
Kembang Kacang, Jenggot,
Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Greneng, Gusen,
Kruwingan
Luk 11 (Sebelas)
98. Sabuk Inten Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan, Sraweyan,
Rapindan
Luk 11 (Sebelas)
99. Naga Kiki Lambe Gajah Lamba, Pejetan Luk 11 (Sebelas)
100. Naga Ngikik Lambe Gajah Luk 11 (Sebelas)
101. Kantar Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan ngarep,
Luk 13 (Tiga
Belas)
24 | P a g e
Sraweyan
102. Parung Sari Lambe Gajah rangkap dua,
Kembang Kacang, Jenggot,
Pejetan, Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Ripandan,
Greneng, Gusen, Kruwingan
Luk 13 (Tiga
Belas)
103. Johan Mangan
Kala
Gulamilir, Sogokan, Greneng Luk 13 (Tiga
Belas)
104. Caluring Sraweyan, Ripandan
Luk 13 (Tiga
Belas)
105. Lunggandu Lambe Gajah Lamba,
Kembang Kacang, Jenggot,
Sraweyan Ripandan
Luk 13 (Tiga
Belas)
106. Sepokal Sraweyan Luk 13 (Tiga
Belas)
107. Karawelang Lambe Gajah, Kembang
Kacang Pugut, Sogokan,
Ripandan
Luk 13 (Tiga
Belas)
108. Bhimakurda Kembang Kacang, Jenggot,
Sogokan, Sraweyan,
Ripandan
Luk 13 (Tiga
Belas)
109. Naga Seluman Ganja, Gandik Luk 13 (Tiga
Belas)
110. Sangkelat Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Jenggot, Pejetan,
Tikelalis, Sogokan,
Sraweyan, Ripandan,
Greneng
Luk 13 (Tiga
Belas)
111. NagaSasra Gandik, Greneng Luk 13 (Tiga
Belas)
112. Sedet Lambe Gajah, Kembang Luk 15 (Lima
25 | P a g e
Kacang, Sogokan, Ripandan Belas)
113. Raga Pasung Tikelalis, Greneng Luk 15 (Lima
Belas)
114. Carita Buntala Kembang kacang, Jenggot,
Sraweyan, Ripandan
Luk 15 (Lima
Belas)
115. Carang Buntala Lambe Gajah, Kembnag
Kacang, Sraweyan, Ripandan
Luk 15 (Lima
Belas)
116. RagaWilah Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Greneng
Luk 15 (Lima
Belas)
117 Mahesa Nabrang - Luk 15 (Lima
Belas)
118. Ngamperbuta Lambe Gajah, Kembang
Kacang
Luk 17 (Tujuh
Belas)
119. Cancingan Kembang Kacang, Sor-soran Luk 17 (Tujuh
Belas)
120. Trimurda Tikelalis Luk 19 (Sembilan
Belas)
121. Kala Tinantang Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan, Greneng
Luk 21 (Dua puluh
satu)
122. Indrajid Lambe Gajah Rangkap dua,
Kembang Kacang, Sraweyan
Luk 21 (Dua puluh
satu)
123. Trisirah Lambe Gajah, Tikelalis,
Sogokan
Luk 21 (Dua puluh
satu)
124. Bhima Kurda Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan, Ripandan
Luk 25 (Dua puluh
lima)
125 AnggaWirun Lambe Gajah, Kembang
Kacang, Sogokan, Ripandan
Luk 27 (Dua puluh
tujuh)
126. KalaBendu Kembang Kacang, Lambe
Gajah, Sogokan, Ripandan
Luk 29 (Dua puluh
sembilan)
26 | P a g e
2.1.5 Pamor
Pamor adalah perwujudan putih keperak-perakan yang
memancarkan sinar yang mengkilap, berada di tengah-tengah atau di
seluruh bagian keris, bahkan ada yang sampai pesinya. Daftar pamor
keris dapat dilihat pada tabel 2.5.
Tabel 2.5 Daftar Pamor Keris
No Pamor Definisi
1. Pamor Mrambut
Pamor yang menempelnya di badan keris terlihat
miring ke arah luar. Keluarnya pamor berserat
seperti rambut
2. Pamor Gajih
Menempelnya di badan keris kelihatan membendul
dan putus-putus seperti melelehnya lemah yang
menetes. Jika diraba terasa ketebalannya.
3. Pamor Sanak
Cahaya tidak begitu terang. Bila di raba tidak
terasa membendul keluar, seolah olah keris tidak di
tambahi penempelan apa-apa.
4. Pamor Pejetan
Pamor yang menempelnya di badan keris berupa
seperti cap ibu jari yang di sejajarkan dengan dekat
dan jika di raba gambaran tersebut seperti
membelok ke dalam.
Gambar 2.2 Pamor Mrambut
27 | P a g e
Gambar 2.3 Pamor Gajih
Gambar 2.4 Pamor Sanak
Gambar 2.5 Pamor Pejetan
2.2 Artificial Intelegence
Artificial Intelegence (Kecerdasan Buatan) didefinisikan sebagai
kecerdasan yang ditunjukkan oleh suatu intensitas buatan (Ricky, 2009).
Kecerdasan buatan dikenalkan pada tahun 1956 oleh ilmuwan computer
Amerika John McCarthy (Challoner, 2002). Sistem seperti ini umumnya
dianggap seperti kecerdasan pada computer.
Kecerdasan diciptakan dan dimasukkan ke dalam suatu computer agar
dapat melakukan pekerjaan seperti yang dilakukan manusia. Kecerdasan
buatan bukan hanya ingin mengerti sistem kecerdasan, tetapi juga
mengkontruksinya. Kecerdasan buatan merupakan suatu cabang dalam
28 | P a g e
bidang sains yang mengkaji tentang bagaimana melengkapi sebuah
computer dengan kemampuan atau kepintaran seperti manusia.
Secara garis besar, kecerdasan buatan terbagi ke dalam 2 paham
pemikiran (Ricky, 2009) yaitu kecerdasan buatan konvensional dan
kecerdasan komputasional. Kecerdasan buatan konvensional melibatkan
metode-metode yang sekarang diklasifikasikan sebagai pembelajaran mesin,
yang ditandai dengan formalism dan analisis statistic. Kecerdasan
komputasional melibatkan pengembangan atau pembelajaran iteratif,
misalnya penalaran parameter dalam sistem koneksionis. Pembelajaran yang
berdasarkan pada data empiris dan diasosiasikan dengan kecerdasan buatan
non-simbolis, kecerdasan buatan yang tidak teratur.
Metode-metode dalam kecerdasan buatan konvensional meliputi:
1. Sistem Pakar
2. Pertimbangan berdasarkan kasus
3. Jaringan Bayesian
4. Kecerdasan buatan berdasarkan tingkah laku
Metode-metode dalam kecerdasan buatan komputasional meliputi :
1. Jaringan Syaraf Tiruan : sistem dengan kemampuan pengenalan pola
yang sangat kuat
2. Sistem Fuzzy
3. Komputasi Evolusioner
29 | P a g e
2.3 Computer Vision
Computer Vision merupakan salah satu disiplin ilmu dari kecerdasan
buatan yang berfokus pada informasi-informasi yang dimiliki oleh data
gambar (Ricky, 2009). Data gambar memiliki banyak bentuk, seperti video
(gambar yang berjalan), gambar dari kamera, atau data multi-dimensional,
scanner media. Computer Vision merupakan kombinasi dari pencitraan,
pengolahan citra, pengenalan pola serta proses pengambilan keputusan.
Tujuan utama dari Computer Vision adalah untuk mengkomputerisasi
penglihatan manusia atau dengan kata lain membuat citra digital dari citra
sebenarnya (sesuai dengan penglihatan manusia) (Putra, 2010).
2.4 Image Processing
Image Processing atau pengolahan citra adalah bidang tersendiri yang
sudah cukup berkembang sejak orang mengerti bahwa computer tidak hanya
dapat menangani data teks, tetapi juga citra (Ahmad, 2005). Teknik-teknik
pengolahan citra biasanya digunakan untuk melakukan transformasi dari
suatu citra kepada citra yang lain, sementara tugas perbaikan informasi
terletak pada manusia melalui penyusunan algoritmanya.
Pengolahan citra merupakan bagian penting yang mendasari berbagai
aplikasi nyata, seperti pengenalan pola, penginderaan jarak-jauh melalui
satelit atau pesawat udara, dan machine vision (Kadir & Susanto, 2013).
Pada pengenalan pola, pengolahan citra antara lain berperan untuk
memisahkan objek dari latar belakang secara otomatis. Selanjutnya, objek
30 | P a g e
akan diproses oleh pengklasifikasi pola. Sebagai contoh, sebuah objek buah
bisa dikenali sebagai jeruk, apel, atau pepaya. Pada penginderaan jarak jauh,
tekstur atau warna pada citra dapat dipakai untuk mengidentifikasi objek-
objek yang terdapat di dalam citra. Pada machine vision (sistem yang dapat
“melihat” dan “memahami” yang dilihatnya), pengolahan citra berperan
dalam mengenali bentuk-bentuk khusus yang dilihat oleh mesin.
Penggunaan kamera pemantau ruangan merupakan contoh bagian aplikasi
pemrosesan citra. Perubahan gerakan yang ditangkap melalui citra dapat
menjadi dasar untuk melakukan pelaporan situasi yang terekam. Beberapa
teknik pengolahan citra adalah sebagai berikut (Kadir, 2013) :
2.4.1. Membaca Citra
Untuk kepentingan memudahkan dalam memahami hasil proses
pengolahan citra, Anda perlu mengenal perintah yang berguna untuk
membaca citra yang tersimpan dalam bentuk file. Proses ini diperlukan
untuk dapat membaca citra agar dapat dilakukan proses selanjutnya.
2.4.2. Operasi Geometrik
Operasi geometrik adalah operasi pada citra yang dilakukan secara
geometris seperti translasi, rotasi, dan penyekalaan. Pada operasi seperti
ini terdapat pemetaan geometrik, yang menyatakan hubungan pemetaan
antara piksel pada citra masukan dan piksel pada citra keluaran. Salah
satu proses pada operasi geometric adalah “Memperkecil Citra”. Secara
prinsip, pengecilan citra berarti mengurangi jumlah piksel pada citra
yang akan diproses.
31 | P a g e
2.4.3. Segmentasi Citra
Segmentasi citra merupakan proses yang ditujukan untuk mendapatkan
objek-objek yang terkandung di dalam citra atau membagi citra ke
dalam beberapa daerah dengan setiap objek atau daerah memiliki
kemiripan atribut. Pada citra yang mengandung hanya satu objek, objek
dibedakan dari latar belakangnya. Segmentasi juga biasa dilakukan
sebagai langkah awal untuk melaksanakan klasifikasi objek.
Teknik segmentasi citra didasarkan pada dua properti dasar nilai
aras keabuan: ketidaksinambungan dan kesamaan antarpiksel. Pada
bentuk yang pertama, pemisahan citra didasarkan pada perubahan
mendadak pada aras keabuan. Contoh yang menggunakan pendekatan
seperti itu adalah detektor garis dan detektor tepi pada citra.
Segmentasi
Citra
Ekstraksi
Fitur
Pengklasifikasi
Citra masukan
Objek daun
Fitur-fitur
pada daun
Jenis tanaman
Gambar 2.6 Segmentasi sebagai langkah awal sistem klasifikasi
32 | P a g e
2.4.4. Konversi Citra Berskala Keabuan
Dalam praktik, seringkali diperlukan utuk mengonversi citra berwarna
ke dalam bentuk citra berskala keabuan mengingat banyak pemrosesan
citra yang bekerja pada skala keabuan. Namun, terkadang citra berskala
keabuan pun perlu dikonversikan ke citra biner, mengingat beberapa
operasi dalam pemrosesan citra berjalan pada citra biner. Secara umum
citra berwarna dapat dikonversikan ke citra berskala keabuan melalui
rumus:
I=a x R+b x G+c x B, a+b+c=1 (2.1)
dengan R menyatakan nilai komponen merah, G menyatakan nilai
komponen hijau, dan B menyatakan nilai komponen biru. Misalnya,
sebuah piksel mempunyai komponen R, G, B sebagai berikut:
R = 50
G = 70
B = 61
Jika a, b, dan c pada Persamaan 2.1 dibuat sama, akan diperoleh hasil
seperti berikut:
I = (50 + 70 + 60) / 3 = 60
Salah satu contoh rumus yang biasa dipakai untuk mengubah ke
skala keabuan yaitu:
I=0,2989 x R+0,5870 x G+0,1141 x B
33 | P a g e
2.4.5. Ekstraksi Fitur
Sebelum membahas fitur-fitur tersebut, dua pengertian dasar akan
dibahas, yaitu bentuk, deskriptor dan fitur. Definisi bentuk menurut
D.G. Kendall (Stegmann dan Gomez, 2002) adalah infomasi geometris
yang tetap ketika efek lokasi, skala, pemutaran dilakukan terhadap
sebuah objek. Deskriptor adalah seperangkat parameter yang mewakili
karakteristik tertentu objek, yang dapat digunakan untuk menyatakan
fitur objek. Adapun fitur dinyatakan dengan susunan bilangan yang
dapat dipakai untuk mengidentifikasi objek.
Fitur-fitur suatu objek mempunyai peran yang penting untuk berbagai
aplikasi berikut.
Pencarian citra: Fitur dipakai untuk mencari objek-objek
tertentu yang berada di dalam database.
Penyederhanaan dan hampiran bentuk: Bentuk objek dapat
dinyatakan dengan representasi yang lebih ringkas.
Pengenalan dan klasifikasi: Sejumlah fitur dipakai untuk
menentukan jenis objek. Sebagai contoh, fitur citra daun
digunakan untuk menentukan nama tanaman.
Untuk kepentingan aplikasi yang telah disebutkan, fitur hendaknya
efisien. Fitur yang efisien perlu memenuhi sifat-sifat penting berikut
(Mingqiang, dkk., 2008).
34 | P a g e
Teridentifikasi: Fitur berupa nilai yang dapat digunakan untuk
membedakan antara suatu objek dengan objek lain. Jika kedua
fitur tersebut didampingkan, dapat ditemukan perbedaan yang
hakiki. Hal ini sama seperti kalau dilakukan oleh manusia secara
visual.
Tidak dipengaruhi oleh translasi, rotasi, dan penyekalaan: Dua
objek yang sama tetapi berbeda dalam lokasi, arah pemutaran,
dan ukuran tetap dideteksi sama.
Tidak bergantung pada affine: Idealnya, efek affine tidak
mempengaruhi fitur.
Tahan terhadap derau: Fitur mempunyai sifat yang andal
terhadap derau atau cacat data. Sebagai contoh, daun yang sama
tetapi salah satu sedikit robek tetap dikenali sebagai objek yang
sama.
Tidak bergantung pada tumpang-tindih: Apabila objek sedikit
tertutupi oleh objek lain, fitur bernilai sama dengan kalau objek
itu terpisah.
Tidak bergantung secara statistis: Dua fitur harus tidak
bergantung satu dengan yang lain secara statistik.
Salah satu bentuk ekstraksi fitur adalah ekstraksi tepi objek (deteksi
tepi). Deteksi tepi berfungsi untuk memperoleh tepi objek. Deteksi tepi
memanfaatkan perubahan nilai intensitas yang drastis pada batas dua
area. Definisi tepi di sini adalah “himpunan piksel yang terhubung yang
35 | P a g e
terletak pada batas dua area” (Gonzalez & Woods, 2002). Perlu
diketahui, tepi sesungguhnya mengandung informasi yang sangat
penting. Informasi yang diperoleh dapat berupa bentuk maupun ukuran
objek.
Umumnya, deteksi tepi menggunakan dua macam detektor, yaitu
detektor baris (Hy) dan detektor kolom (Hx). Beberapa contoh yang
tergolong jenis ini adalaah operator Roberts, Prewitt, Sobel, dan Frei-
Chen.
Deteksi tepi dapat dibagi menjadi dua golongan. Golongan pertama
disebut deteksi tepi orde pertama, yang bekerja dengan menggunakan
turunan atau diferensial orde pertama. Termasuk kelompok ini adalah
operator Roberts, Prewitt, dan Sobel. Golongan kedua dinamakan
deteksi tepi orde kedua, yang menggunakan turunan orde kedua.
Contoh yang termasuk kelompok ini adalah Laplacian of Gaussian
(LoG).
2.4.6. Deteksi Tepi Canny
Operator Canny, yang dikemukakan oleh John Canny pada tahun 1986,
terkenal sebagai operator deteksi tepi yang optimal. Algoritma ini
memberikan tingkat kesalahan yang rendah, melokalisasi titik-titik tepi
(jarak piksel-piksel tepi yang ditemukan deteksi dan tepi yang
sesungguhnya sangat pendek), dan hanya memberikan satu tanggapan
untuk satu tepi.
36 | P a g e
Terdapat enam langkah yang dilakukan untuk mengimplementasikan
deteksi tepi Canny (Green, 2002). Keenam langkah tersebut dijabarkan
berikut ini.
Langkah 1:
Pertama-tama dilakukan penapisan terhadap citra dengan tujuan untuk
menghilangkan derau.
Langkah 2:
Setelah penghalusan gambar terhadap derau dilakukan, dilakukan
proses untuk mendapatkan kekuatan tepi (edge strength). Hal ini
dilakukan dengan menggunakan operator Gaussian.
Selanjutnya, gradien citra dapat dihitung melalui rumus:
yx GGG (2.2)
Langkah 3:
Langkah ketiga berupa penghitungan arah tepi. Rumus yang digunakan
untuk keperluan ini:
theta = tan-1(Gy, Gx) (2.3)
Langkah 4:
Setelah arah tepi diperoleh, perlu menghubungkan antara arah tepi
dengan sebuah arah yang dapat dilacak dari citra. Sebagai contoh,
terdapat susunan piksel berukuran 5 x 5 seperti terlihat pada Gambar
2.7. Dengan melihat piksel “a” tampak bahwa a hanya memiliki 4 arah
berupa 0o, 45
o, 90
o, dan 135
o.
37 | P a g e
X X X X X
X X X X X
X X a X X
X X X X X
X X X X X
Gambar 2.7 Matriks piksel berukuran 5x5
Selanjutnya, arah tepi yang diperoleh akan dimasukkan ke dalam salah
satu kategori dari keempat arah tadi berdasarkan area yang tertera pada
Gambar 2.8. Berikut adalah aturan konversi yang berlaku:
135
90
45
0
arah
j
H
j
TH
ij
T
i
j
j
HI
ij
HH
i
ywfy
xwfy
)()()(
)()()(
(2.4)
45o 135
o
90o
Gambar 2.8 Area untuk mengonversi arah tepi ke dalam
kategori salah satu dari arah 0o, 45
o, 90
o, dan 135
o
38 | P a g e
Semua arah tepi yang berkisar antara 0 dan 22,5 serta 157,5 dan 180
derajat (warna biru) diubah menjadi 0 derajat. Semua arah tepi yang
berkisar antara 22,5 dan 67,5 derajat (warna kuning) diubah menjadi 45
derajat. Semua arah tepi yang berkisar antara 67,5 dan 112,5 derajat
(warna merah) diubah menjadi 90 derajat. Semua arah tepi yang
berkisar antara 112,5 dan 157,5 derajat (warna hijau) diubah menjadi
135 derajat.
Langkah 5:
Setelah arah tepi diperoleh, penghilangan non-maksimum dilaksanakan.
Penghilangan non-maksimum dilakukan di sepanjang tepi pada arah
tepi dan menghilangkan piksel-piksel (piksel diatur menjadi 0) yang
tidak dianggap sebagai tepi. Dengan cara seperti itu, diperoleh tepi yang
tipis.
Langkah 6:
Langkah keenam berupa proses yang disebut hysteresis. Proses ini
menghilangkan garis-garis yang seperti terputus-putus pada tepi objek.
Caranya adalah dengan menggunakan dua ambang T1 dan T2. Lalu,
semua piksel citra yang bernilai lebih besar daripada T1 dianggap
sebagai piksel tepi. Selanjutnya, semua piksel yang terhubung dengan
piksel tersebut dan memiliki nilai lebih besar dari T2 juga dianggap
sebagai piksel tepi.
Bagian penting yang perlu dijelaskan adalah penghilangan non-
maksimum dan peng-ambangan histeresis. Penghilangan non-
maksimum dilakukan dengan mula-mula menyalin isi larik Grad
(yang berisi besaran gradien) ke Non_max. Selanjutnya, penghilangan
non-maksimum dilaksanakan dengan memperhatikan dua titik tetangga
yang terletak pada arah tepi (yang tersimpan dalam Theta). Misalnya,
arah tepi adalah 0. Apabila titik yang menjadi perhatian mempunyai
koordinat (r, c), dua titik tetangga berupa (r, c-1) dan (r, c+1). Apabila
gradien titik perhatian lebih besar daripada gradien kedua tetangga,
nilainya akan dipertahankan. Sebaliknya, jika nilai titik perhatian lebih
39 | P a g e
kecil daripada nilai salah satu atau kedua gradien tetangga, nilainya
akan diabaikan (diubah menjadi nol). Seluruh kemungkinan proses
seperti itu dijabarkan dalam Gambar 2.9.
Arah tepi 135o:
if (Grad(i,j) <= Grad(i+1,j+1)) || ... (Grad(i,j) <= Grad(i-1,j-1)) Non_max(i,j) = 0; end
Arah tepi 45o:
if (Grad(i,j) <= Grad(i-1,j+1)) || ... (Grad(i,j) <= Grad(i+1,j-1)) Non_max(i,j) = 0; end
i+1, j-1
i, j
i-1, j+1
i, j
i-1, j-1
i, j+1
Arah tepi 90o:
if (Grad(i,j) <= Grad(i+1,j) ) || ... (Grad(i,j) <= Grad(i-1,j)) Non_max(i,j) = 0;
end
i, j
i-1, j
i, j+1
Arah tepi 0o:
if (Grad(i,j) <= Grad(i,j+1)) || ... (Grad(i,j)<= Grad(i,j-1)) Non_max(i,j) = 0; end
i, j-1 i, j i, j+1
Gambar 2.9 Penghilangan non-maksimum
Peng-ambangan histeresis dilakukan dengan melibatkan dua ambang T1
(ambang bawah) dan ambang T2 (ambang atas). Nilai yang kurang dari
T1 akan diubah menjadi hitam (nilai 0) dan nilai yang lebih dari T2
diubah menjadi putih (nilai 255). Lalu, bagaimana nilai yang lebih dari
atau sama dengan T1 tetapi kurang dari T2? Oleh karena itu, untuk
sementara nilai pada posisi seperti itu diberi nilai 128, yang menyatakan
nilai abu-abu atau belum jelas, akan dijadikan 0 atau 255.
Selanjutnya, dilakukan pengujian untuk mendapatkan kondisi seperti
tercantum pada Gambar 2.10. Apabila kondisi seperti itu terpenuhi,
angka 128 diubah menjadi 255. Proses pengujian seperti itu dilakukan
sampai tidak ada lagi perubahan dari nilai 128 menjadi 255. Tahap
selanjutnya, semua piksel yang bernilai 128 yang tersisa diubah menjadi
nol.
40 | P a g e
255 255
255 128
255
255
255 255 255
255 255
255 255
255
255
255 255 255
j-1 j j+1
i-1
i
i+1
Gambar 2.10 Pengujian untuk mengubah nilai 128 menjadi 255
2.4.7. Mengetahui Ukuran Citra
Citra digital dibentuk oleh kumpulan titik yang dinamakan piksel (pixel
atau “picture element”). Setiap piksel digambarkan sebagai satu kotak
kecil. Setiap piksel mempunyai koordinat posisi. Sistem koordinat yang
dipakai untuk menyatakan citra digital ditunjukkan pada Gambar 2.11.
0 N-1
M-1
0
x
y
Posisi sebuah piksel
Gambar 2.11 Sistem koordinat citra berukuran M x N
(M baris dan N kolom)
41 | P a g e
Dengan sistem koordinat yang mengikuti asas pemindaian pada layar
TV standar itu, sebuah piksel mempunyai koordinat berupa
(x, y)
Dalam hal ini,
x menyatakan posisi kolom;
y menyatakan posisi baris;
piksel pojok kiri-atas mempunyai koordinat (0, 0) dan piksel
pada pojok kanan-bawah mempunyai koordinat (N-1, M-1).
2.4.8. Konversi Citra Biner
Strategi yang dipakai yaitu dengan menerapkan suatu nilai yang dikenal
sebagai nilai ambang (threshold). Nilai tersebut dipakai untuk
menentukan suatu intensitas akan dikonversikan menjadi 0 atau menjadi
1. Secara matematis, konversi dinyatakan dengan rumus:
𝑏(𝑖) = {0, 𝑖 ≥ 𝑎1, 𝑖 < 𝑎
(2.5)
2.5 Pengenalan Pola
Pengenalan pola adalah suatu proses atau rangkaian pekerjaan yang
bertujuan mengklasifikasikan data numeric dan symbol. Banyak teknik
statistic dan sintaksis yang telah dikembangkan untuk keperluan klasifikasi
pola dan teknik-teknik ini dapat memainkan peran penting dalam sistem
visual untuk pengenalan obyek yang biasanya memerlukan banyak teknik.
Bentuk-bentuk obyek tertentu dalam dunia nyata yang sangat
kompleks dapat dibandingkan dengan pola-pola dasar di dalam citra
42 | P a g e
sehingga penggolongan obyek yang bersangkutan dapat dilakukan dengan
lebih mudah. Pola sendiri adalah suatu entitas yang terdefinisi dan dapat
diidentifikasikan serta diberi nama. Pola bisa merupakan kumpulan hasil
pengukuran atau pemantauan dan bisa dinyatakan dalam notasi vector atau
matriks.
2.5.1 Struktur dari Sistem Pengenalan Pola
Sistem terdiri atas sensor (misalnya kamera), suatu algoritma atau
mekanisme pencari fitur, dan algoritma untuk klasifikasi atau pengenalan
(bergantung pada pendekatan yang dilakukan). Sebagai tambahan, biasanya
beberapa data yang sudah diklasifikasikan diasumsikan telah tersedia untuk
melatih sistem.
Gambar 2.12 Struktur Sistem Pengenalan Pola
Sensor berfungsi untuk menangkap objek dari dunia nyata dan
selanjutnya diubah menjadi sinyal digital (sinyal yang terdiri atas
sekumpulan bilangan) melalu proses digitalisasi.
Pra-pengolahan berfungsi mempersiapkan citra atau sinyal agar dapat
menghasilkan ciri yang lebih baik pada tahap berikutnya. Pada tahap ini
sinyal informasi ditonjolkan dari sinyal pengganggu (derau) diminimalisasi.
43 | P a g e
Pencari dan seleksi fitur berfungsi menemukan karakteristik pembeda
yang mewakili sifat utama sinyal dan sekaligus mengurangi dimensi sinyal
menjadi sekumpulan bilangan yang lebih sedikit tetapi represantif.
Algoritma klasifikasi berfungsi untuk mengelompokan fitur ke dalan
kelas yang sesuai. Algoritma deskripsi berfungsi memberikan deskripsi pada
sinyal.
2.5.2 ANN (Artificial Neural Network)
Jaringan Saraf Tiruan atau Artificial Neural Network yang disingkat
dengan ANN merupakan model jaringan neural yang meniru prinsip kerja
dari neuron otak manusia (neuron biologis). ANN pertama kali muncul
setelah model sederhana dari neuron buatan diperkenalkan oleh McCulloch
dan Pitts pada tahun 1943. Model sederhana tersebut dibuat berdasarkan
fungsi neuron biologis yang merupakan dasar unit pensinyalan dari sistem
saraf.
Jaringan saraf tiruan memiliki beberapa kemampuan seperti yang
dimiliki otak manusia, yaitu :
1. Kemampuan untuk belajar dari pengalaman
2. Kemampuan melakukan perumpamaan (generalization) terhadap input
baru dari pengalaman yang dimilikinya
3. Kemampuan memisahkan (abstraction) karakteristik penting dari input
yang mengandung data yang tidak penting
44 | P a g e
Gambar 2.13 Ilustrasi Model ANN
Pemodelan ANN merupakan pemodelan dengan menggunakan
pendekatan pemodelan black box. Prinsip kerja ANN didasari pada
mekanisme kerja penyaluran informasi sistem NN. Namun demikian karena
keterbatasan yang dimiliki oleh struktur ANN maka hanya sebagian kecil
saja dari kemampuan sistem saraf manusia dapat ditiru.
Tabel 2.6 Perbandingan NN dengan ANN
NN ANN
Soma (Sel Tubuh) Node
Dendrites Sinyal Input
Sinyal pada Akson Sinyal Output
Synapsis Bobot
Memiliki Kecepatan
Rendah
Memiliki Kecepatan
Tinggi
Memiliki Neuron
sekitar 100 Miliar
Hanya Memiliki
sekitar Ratusan Neuron
2.5.3 LVQ (Learning Vector Quantization)
Learning Vector Quantization (LVQ) adalah suatu metode untuk
melakukan pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. LVQ
merupakan single-layer net pada lapisan masukan yang terkoneksi secara
45 | P a g e
langsung dengan setiap neuron pada lapisan keluaran. Koneksi antar neuron
tersebut dihubungkan dengan bobot / weight. Neuron-neuron keluaran pada
LVQ menyatakan suatu kelas atau kategori tertentu (Kusumadewi, 2003).
Proses pembelajaran pada LVQ dilakukan melalui beberapa epoh
(jangkauan waktu) sampai batas epoh maksimal terlewati. LVQ melakukan
pembelajaran pada lapisan kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan
kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-
vektor input. Kelas-kelas yang didapatkan sebagai hasil dari lapisan
kompetitif ini hanya tergantung pada jarak antara vektor-vektor input. Jika 2
vektor input mendekati sama, maka lapisan kompetitif akan meletakkan
kedua vektor input tersebut ke dalam kelas yang sama. Metode
pembelajaran LVQ dikerjakan dengan algoritma berikut
(Kusumadewi,2003) :
1 : Inisialisasi vector bobot wj dan set parameter learning rate α
2 : Selama epoh < maxEpoh kerjakan 2 -6
3 : Untuk setiap vector masukan x dengan kelas T, kerjakan 3-4
4 : Temukan j sedemikian hingga d(x,wj) minimum, dan tandai j sebagai cj.
5 : Update vector bobot wj dengan cara :
Jika T = cj, maka
wj(baru) = wj(lama) + α(x-wj(lama)) …(1)
Jika T = cj, maka wj(baru) = wj(lama) - α(x-wj(lama)) …..(2)
6 : Kurangi learning rate α
46 | P a g e
Gambar 2.14 Jaringan LVQ
2.6 OpenCV (Open Computer Vision)
OpenCV adalah sebuah library yang berisi fungsi-fungsi
pemrograman untuk teknologi computer vision real time. OpenCV bersifat
open source, bebas digunakan untuk hal-hal yang bersifat akademis dan
komersial. Dan untuk saat ini library OpenCV sudah dapat digunakan dalam
perangkat smartphone. Terdapat lebih dari 2500 algoritma yang terdapat
dalam library OpenCV, digunakan di seluruh dunia, telah lebih dari 2.5 juta
kali diunduh, dan digunakan lebih dari 40.000 orang. Penggunaannya antara
lain pada seni interaktif, inspeksi ambang, menampilkan peta di web melalui
teknologi robot.
Contoh aplikasi dari OpenCV yaitu interaksi manusia dan computer,
identifikasi, segmentasi, dan pengenalan objek: pengenalan wajah;
pengenalan gerakan; penelusuran gerakan, gerakan diri dan pemahaman
gerakan; struktur dari gerakan; kalibrasi stereo dan beberapa kamera serta
komputasi mendalam; robotic.
47 | P a g e
2.7 Smartphone
Android adalah sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile
berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware dan aplikasi.
Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang untuk
menciptakan aplikasi mereka. Pada masa saat ini sebagian besar vendor-
vendor smartphone sudah memproduksi smartphone berbasis Android. Hal
ini dikarenakan android merupakan sistem operasi yang open source
sehingga bebas didistribusikan dan dipakai oleh vendor manapun.
Pengembang memiliki beberapa pilihan ketika membuat aplikasi yang
berbasis Android. Sebagian besar pengembang menggunakan Eclipse yang
tersedia secara bebas untuk merancang dan mengembangkan aplikasi
Android. Eclipse adalah IDE yang paling populer untuk pengembangan
Android, karena memiliki plug-in yang tersedia untuk memfasilitasi
pengembangan Android. Selain itu, Eclipse juga mendapat dukungan
langsung dari Google untuk menjadi IDE pengembangan aplikasi Android,
ini terbukti dengan adanya penambahan plugins untuk Eclipse untuk
membuat project Android dimana source software langsung dari situs resmi
Google.
48 | P a g e
2.7.1 The Dalvik Virtual Machine (DVM)
Salah satu elemen kunci dari Android adalah Dalvik Virtual Machine
(DVM). Android berjalan di dalam DVM bukan di (Java Virtual Machine)
JVM. Android menggunanakan Virtual Machine sendiri yang dikustomisasi
dan dirsncang untuk memastikan bahwa beberapa feature berjalan lebih
efisien pada perangkat mobile.
DVM mengeksekusi executable file, sebuah format yang dioptimalkan
untuk memastikan memori yang digunakan sangat kecil. The executable file
diciptakan dengan mengubah kelas bahasa java dan dikompilasi
menggunakan tools yang disediakan dalam SDK Android.
2.7.2 Android SDK (Software Development Kit)
Android SDK adalah tools API (Application Programming Interface)
yang diperlukan untuk mulai mengembangkan aplikasi pada platform
Android menggunakan bahasa pemrograman Java. Android merupakan
subset perangkat lunak untuk ponsel yang meliputi sistem operasi,
middleware dan aplikasi kunci yang direlease oleh Google. Saat ini
disediakan Android SDK sebagai alat bantu dan API untuk memulai
mengembangkan aplikasi pada platform Android menggunakan bahasa Java.
Beberapa fitur-fitur Android yang paling penting adalah :
Framework Aplikasi yang mendukung penggantian komponen dan
reusable
Mesin Virtual Dalvik dioptimalkan untuk perangkat mobile
Integrated browser berdasarkan engine open source WebKit
49 | P a g e
Grafis yang dioptimalkan dan didukung oleh libraries grafis 2D, grafis
3D berdasarkan spesifikasi opengl ES 1.0 (Opsional akselerasi
hardware)
SQLite untuk penyimpanan data
Media support yang mendukung audio, video dan gambar (MPEG4,
H.264, MP3, AAC, AMR, JPG, PNG, GIF), GSM Telephony
(tergantung hardware)
Bluetooth, EDGE, 3G dan WiFi (tergantung hardware)
Kamera, GPS, kompas dan accelerometer (tergantung hardware)
Lingkungan development yang lengkap dan kaya termasuk perangkat
emulator, tools untuk debugging, profil dan kinerja memori dan plugin
untuk IDE Eclipse
2.7.3 ADT (Android Development Tools)
Android Development Tools (ADT) adalah plugin yang didesain
untuk IDE Eclipse yang memberikan kita kemudahan dalam
mengembangkan aplikasi Android dengan menggunakan IDE Eclips.
Dengan menggunakan ADT untuk Eclipse akan memudahkan kita dalam
membuat aplikasi projrct Android, membuat GUI aplikasi, dan
menambahkan komponen-komponen yang lainnya, begitu juga kita dapat
melakukan running aplikasi menggunakan Android SDK melalui Eclipse.
Dengan ADT juga kita dapat melakukan pembuatan package android (.apk)
yang digunakan untuk distribusi aplikasi Android yang kita rancang.
50 | P a g e
2.8 Penelitian Kualitatif
Penelitian kualitatif didefinisikan sebagai suatu proses yang mencoba
untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik mengenai kompleksitas
yang ada dalam interaksi manusia (Catherine Marshal: 1995). Desain
penelitian kualitatif bersifat fleksibel dan berubah-ubah sesuai dengan
kondisi lapangan tidak seperti desain riset penelitian kuantitatif yang
bersifat tetap, baku dan tidak berubah-ubah. Tujuan penelitian kualitatif
biasanya berkaitan dengan hal-hal yang bersifat praktis.
Data dalam penelitian kualitatif bersifat deskriptif bukan angka. Data
dapat berupa gejala-gejala, kejadian dan peristiwa yang kemudian dianalisis
dalam bentuk kategori-kategori. Jika dilihat dari jenisnya, maka data
kualitatif dapat dibedakan menjadi sebagai berikut:
1. Data Primer
Data yang diperoleh dari sumber pertama, biasanya disebut dengan
responden. Data diperoleh melalui pertanyaan tertulis dengan
menggunakan kuisioner atau lisan dengan menggunakan metode
wawancara.
2. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang sudah tersedia dan dapat diperoleh
oleh peneliti dengan cara membaca, melihat atau mendengarkan. Data
ini biasanya berasal dari data primer yang sudah diolah peneliti
sebelumnya.
51 | P a g e
2.9 Model Pengembangan Sistem RAD (Rapid Application Development)
Dalam penyusunan Skripsi ini, metode pengembangan sistem yang
digunakan adalah Model Pengembangan RAD (Rapid Application
Development) dan pemodelan objek dengan menggunakan tools UML. RAD
adalah model proses pengembangan perangkat lunak yang bersifat
incremental terutama untuk waktu pengerjaan yang pendek. Karena hal
tersebut, penulis menggunakan model ini untuk pembuatan aplikasi
pengenalan jenis ricikan Keris Jawa. Skema model pengembangan RAD
(Rapid Application Development) dapat dilihat pada gambar 2.9 (Kendall &
Kendall: 2002) :
Gambar 2.15 Ilustrasi Model Rapid Application Development
Fase dalam Model RAD (Kendall & Kendall, 2002) adalah sebagai
berikut:
a. Fase Perencanaan Syarat-Syarat
Pada tahap ini dilakukan pengidentifikasian tujuan aplikasi atau sistem serta
untuk mengidentifikasi syarat-syarat informasi yang ditimbulkan dari
tujuan-tujuan tersebut. apabila pengetahuan diformulasikan secara lengkap,
maka tahap implementasi dapat dimulai dengan membuat garis besar
masalah, kemudian memecahkan masalah ke dalam modul-modul.
52 | P a g e
b. Fase Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan proses-proses yang akan terjadi dalam
sistem yang akan dimodelkan dengan menggunakan tools UML hingga
perancangan antar muka pada aplikasi ini.
c. Fase Kontruksi
Pada tahap ini, dilakukan pengkodean terhadap rancangan-rancangan yang
telah didefinisikan dengan baris-baris program.
d. Fase Pelaksanaan
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang telah dibuat.
Pengujian fokus pada perangkat lunak secara dari segi logika dan fungsional
dan memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk
meminimalisir kesalahan (error) dan memastikan keluaran yang dihasilkan
sesuai dengan yang diinginkan.
2.10 Tools Pengembangan Sistem
Unified Modeling Language (UML) adalah salah satu alat bantu yang
sangat handal di dunia pengembangan sistem yang berorientasi objek. Hal
ini di sebabkan karena UML menyediakan bahasa pemodelan visual yang
memungkinkan bagi pengembang sistem untuk membuat cetak biru atas visi
mereka dalam bentuk yang baku, mudah di mengerti, serta di lengkapi
dengan mekanisme yang efektif untuk berbagi (sharing) dan
mengkomunikasikan rancangan mereka dengan yang lain (Munawar, 2005).
53 | P a g e
UML merupakan kesatuan dari bahasa pemodelan yang di
kembangkan oleh Booch, Object Modeling Technique (OMT) dan Object
Oriented Software Engineering (OOSE). Metode Booch dari Grady Booch
sangat terkenal dengan nama metode Design Object Oriented. Metode ini
menjadikan proses analisis dan design ke dalam 4 (empat) tahapan iterative,
yaitu: identifikasi kelas-kelas dan objek-objek, identifikasi semantik dari
hubungan objek dan kelas tersebut, perincian interface dan implementasi.
Keunggulan metode Booch adalah pada detil dan kaya akan notasi dan
elemen. Pemodelan OMT yang di kembangkan oleh Rumbaugh di dasarkan
pada analisis terstruktur dan pemodelan entity-relationship.
Desain sistem pada UML di susun oleh simbol-simbol yang terbentuk
menjadi sebuah diagram model. Berikut adalah simbol yang digunakan pada
desain sistem ini.
Unified Modeling Language (UML) memiliki beberapa diagram di
antaranya (Munawar, 2005):
a. Use Case Diagram
Use case adalah deskripsi fungsi dari sebuah sistem dari perspektif
pengguna. Use case bekerja dengan cara mendeskripsikan tipikal interaksi
antara user (pengguna) sebuah sistem dengan sistemnya sendiri melalui
sebuah cerita bagaimana sebuah sistem di pakai. (Munawar, 2005)
Dalam sebuah pembicaraan tentang use case, pengguna biasanya di
sebut dengan actor. Actor adalah sebuah peran yang bisa di mainkan oleh
pengguna dalam interaksinya dengan sistem. Use case adalah alat bantu
54 | P a g e
terbaik guna menstimulasi pengguna potensial untuk mengatakan tentang
suatu sistem dari sudut pandangnya. Diagram use case mempunyai 3 notasi
yang menunjukkan aspek dari sistem (Munawar, 2005):
2.1 Actor (Pengguna) yaitu abstraksi dari orang dan sistem lain yang
mengaktifkan fungsi dari target sistem. Actor mewakili peran orang,
sistem yang lain atau alat ketika berkomunikasi dengan use case.
2.2 Use Case adalah abstraksi dari interaksi antara sistem dan actor. Use
case di buat berdasarkan keperluan actor. Use Case harus merupakan
“apa” yang di kerjakan aplikasi, bukan “bagaimana” aplikasi
mengerjakannya. Setiap use case harus di beri nama yang menyatakan
apa hal yang di capai dari hasil interaksinya dengan actor.
2.3 Relationship (hubungan) yaitu hubungan antara actor/pelaku dengan
use case di mana terjadi interaksi di antara mereka.
Actor 1
Use Case 1
Use Case 2
Use Case 3
Actor 2
Actor 3
System
Gambar 2.16 Contoh Diagram Model Use Case
55 | P a g e
b. Class Diagram
Class dalam notasi UML di gambarkan dengan kotak. Nama class
menggunakan huruf besar di awal kalimatnya dan di letakkan di atas kotak.
Bila class mempunyai nama yang terdiri dari 2 (dua) suku kata atau lebih,
maka semua suku kata di gabungkan tanpa spasi dengan huruf awal tiap
suku kata menggunakan huruf besar. Atribute adalah property dari sebuah
class. Attribute ini melukiskan batas nilai yang mungkin ada pada objek dari
class. Sebuah class mungkin mempunyai nol atau lebih attribute (Munawar,
2005).
Operation adalah sesuatu yang bisa di lakukan oleh sebuah class atau
yang anda (atau class yang lain) dapat lakukan untuk sebuah class.
Responsibility adalah keterangan tentang apa yang akan di lakukan class
yaitu apa yang akan di capai oleh attribute dan operation (Munawar, 2005).
+Operation 1()
+Operation 2()
+Operation n()
-Attribute 1
-Attribute 2
-Attribute 3
-Attribute n
Class1
+Operation 1()
+Operation n()
-Attribute 1
-Attribute 2
-Attribute n
Class2
+Operation 1()
+Operation n()
-Attribute 1
-Attribute 2
-Attribute n
Class3
*
1 1
*
Gambar 2.17 Contoh Model Class Diagram
c. Activity Diagram
Activity Diagram adalah teknik untuk mendeskripsikan logika
procedural, proses bisnis dan aliran kerja dalam banyak kasus. Activity
diagram mempunyai peran seperti halnya flowchart, akan tetapi
56 | P a g e
perbedaannya dengan flowchart adalah activity diagram bisa mendukung
perilaku paralel sedangkan flowchart tidak bisa (Munawar, 2005).
ActionState1
ActionState2
If True
Control Flow
Start
Finish
Gambar 2.18 Contoh Model Activity Diagram
d. Sequence Diagram
Sequence diagram di gunakan untuk menggambarkan perilaku pada
sebuah skenario. Diagram ini menunjukkan sejumlah contoh objek dan
message (pesan) yang di letakkan di antara objek-objek ini di dalam use
case. Komponen utama sequence diagram terdiri atas objek yang di tuliskan
dengan kotak segiempat bernama. Message di wakili oleh garis dengan
tanda panah dan waktu yang di tunjukkan dengan progress vertical
(Munawar, 2005).
57 | P a g e
Actor
Object 1
Message 1
Reply Message 1
Message Call 1
Gambar 2.19 Contoh Model Sequence Diagram
2.11 Penelitian Sejenis
Pada penelitian sejenis, penulis telah mengumpulkan 3 penelitian
sejenis yang terdiri dari 3 Skripsi. Pada sub ini akan peneliti jabarkan
kelebihan dan kekurangan dari kelima penelitian tersebut yang nantinya
menjadi bahan pertimbangan peneliti dan acuan untuk menghasilkan
aplikasi yang lebih baik. Adapun peneliti jabarkan ketiga Skripsi tersebut,
yaitu:
58 | P a g e
Tabel 2.7 Penelitian Sejenis
Penulis Judul Perguruan
Tinggi Tahun Deskripsi Implementasi pada Aplikasi
Kasmui
Sistem Pakar
Identifikasi Bentuk
Keris Jawa dengan
Metode CF (Certainty
Factor)
UIN Syarif
Hidayatullah
Jakarta
2011
Pada penelitian ini,
dihasilkan sebuah aplikasi
sistem pakar berbasis web
dimana data-data keris
diinput terlebih dahulu lalu
akan dianalisis dengan
metode sistem pakar
Certainty Factor.
Penulis akan menggunakan
data-data yang telah
digunakan oleh penulis
sebelumnya. Penulis juga
akan mengembangkan
aplikasi yang lebih mudah jika
dibandingkan dengan aplikasi
sebelumnya.
Aditya Wisnu
Wardana,
Immanuel dan
Anthony,
Frederick dan
Andrian,
Septrias
Analisis dan
Perancangan Sistem
Identifikasi Berbasis
Wajah dengan
Menggunakan Pustaka
OpenCV
Binus
University 2012
Pada penelitian ini, para
penulis
mengimplementasikan
pengolahan citra dengan
menggunakan pustaka
OpenCV.
Penulis sendiri dapat
mempelajari dan menerapkan
cara-cara yang dilakukan oleh
penulis sebelumnya ke dalam
aplikasi yang akan penulis
kerjakan.
Alfa Ceria
Agustina, Sri
Suwarno dan
Umi
Proboyekti
Pengenalan Aksara
Jawa Menggunakan
Learning Vector
Quantization (LVQ)
Universitas
Kristen Duta
Wacana
Jogjakarta
2011
Penulis sebelumnya
menerapkan JST pada
aplikasi ini. LVQ menjadi
algoritma yang digunakan
untuk mengklasifikasi huruf
aksara Jawa.
Penulis sendiri akan
menerapkan LVQ ini pada
aplikasi yang akan penulis
kerjakan.
59 | P a g e
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
Dalam menyusun Skripsi ini, diperlukan data-data serta informasi yang
relatif lengkap sebagai bahan yang dapat mendukung kebenaran materi uraian dan
pembahasan. Oleh karena itu sebelum menyusun Skripsi ini, dalam persiapannya
terlebih dahulu dilakukan riset atau penelitian untuk menjaring data serta
informasi atau bahan materi yang diperlukan.
Metodologi penelitian yang digunakan oleh peneliti dalam
mengembangkan Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa berbasis
Smartphone ini adalah penelitian kualitatif. Penelitian kualitatif merupakan suatu
proses yang mencoba untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik mengenai
kompleksitas yang ada dalam interaksi manusia (Catherine Marshal: 1995)
3.1 Metode Pengumpulan Data
Untuk mengumpulkan data dari sampel penelitian, dapat dilakukan
dengan metode tertentu sesuai dengan tujuannya. Data dalam penelitian
kualitatif bersifat deskriptif bukan angka. Maka penulis melakukan
pengumpulan data yang dapat dibedakan berdasarkan dari jenisnya, sebagai
berikut:
3.1.1 Data Primer
a. Wawancara
60 | P a g e
Wawancara ini dilakukan dengan cara melakukan diskusi
dengan salah satu pakar Keris Museum Pusaka Taman Mini Indonesia
Indah bernama M. Andi Azis mengenai jenis-jenis Ricikan Keris
Jawa dan seberapa besar pentingnya suatu bangsa untuk mengenal
budaya Keris itu sendiri. Adapun daftar pertanyaan wawancara yaitu :
Tebel 3.1 Pertanyaan Wawancara
No. Indikator Pertanyaan
1.
Jenis Dhapur
Keris Jawa
Dilihat dari aspek apakah untuk menentukan
jenis Dhapur sebuah Keris?
Ricikan apakah yang paling sering muncul
pada sebuah bilah Keris?
Apakah ada jenis Dhapur yang paling sering
ditemukan pada Keris Jawa?
Selama ini, apakah ada kesulitan dalam
penentuan Jenis Dhapur Keris?
2.
Manfaat Keris
untuk Bangsa
Indonesia
Bagaimana bangsa Indonesia menjaga
kelestarian budayanya terutama Keris?
Seberapa sering masyarakat mengunjungi
Museum Pusaka dan menanyakan perihal
Dhapur Keris?
Wawancara ini dilakukan pada :
Hari : Sabtu
Tanggal : 31 Agustus 2013
61 | P a g e
Tempat : Museum Pusaka TMII
User : M. Andi Azis
Jabatan : Pakar Keris
Hasil : Mengetahui Jenis Dhapur Keris dan seberapa besar
kecintaan masyarakat terhadap Keris Jawa.
Selain wawancara diatas, penulis juga melakukan wawancara ke dua
narasumber lainnya. Hasil wawancara ada pada lembar lampiran
wawancara.
b. Quisioner
Peneliti akan menyebarkan quisioner untuk mendapatkan
informasi mengenai apa yang sekiranya akan dibutuhkan oleh user
aplikasi yang akan dikembangkan. Responden dari quisioner ini akan
difokuskan kepada para pemuda agar dapat mengetahui seberapa besar
pengetahuan mereka terhadap kebudayaan keris Jawa. Serta kepada
para pecinta keris untuk dapat mengetahui gambaran mereka tentang
yang seharusnya ada pada aplikasi yang akan peneliti kembangkan.
Hasil dari quisioner yang disebar telah penulis paparkan pada lembar
hasil quisioner yang ada dalam lampiran.
62 | P a g e
3.1.2 Data Sekunder
a. Studi Pustaka
Pengumpulan data-data dan informasi yang digunakan berupa
buku referensi yaitu 2 buku pengolahan citra digital, 3 buku mengenai
jaringan syaraf tiruan, 1 buku mengenai rekayasa perangkat lunak, 2
buku tentang Keris Jawa, 1 buku mengenai Android, 1 buku mengenai
OpenCV, yang dapat dijadikan acuan pembahasan dalam masalah ini.
Secara lengkap dapat dilihat di Daftar Pustaka.
Berdasarkan literatur, penulis menggunakan 1 skripsi yang
membahas mengenai aplikasi sistem pakar identifikasi bentuk keris
jawa dengan metode CF (Certainty Factor). Skripsi ini dapat
dijadikan acuan untuk pengembangan aplikasi yang penulis akan
rancang.
3.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem yang digunakan oleh peneliti yaitu
Model engembangan RAD (Rapid Application Development) dan pemodelan
objek dengan menggunakan tools UML. Pemilihan RAD ini dikarenakan
waktu pengerjaan yang cepat. Kebutuhan perangkat lunak yang sudah
dipahami dengan baik serta banyaknya perubahan yang terjadi saat penulis
merancang aplikasi ini juga menjadi salah satu alasan penulis menggunakan
model RAD sebagai pengembangan sistem.
63 | P a g e
3.2.1 Fase Perencanaan Syarat-Syarat
Pada fase ini, terdapat 3 langkah yang penulis perlu lakukan
dalam mengembangkan aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa
berbasis Smartphone, yaitu :
a. Analisis Masalah, yaitu mengidentifikasi masalah yang menjadi
alasan utama pengembangan aplikasi ini. Adapun masalah tersebut
adalah kurangnya pengetahuan ahli keris dalam penentuan jenis
ricikan keris Jawa. Secara lengkap dapat dibaca pada subbab
4.2.1.1.
b. Solusi Permasalahan, yaitu menentukan solusi yang tepat dari
masalah yang telah dianalisis. Dalam hal ini untuk mengatasi
masalah yang ada, maka solusi yang ditawarkan adalah
mengembangkan aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa
berbasis Smartphone. Secara lengkap dapat dibaca pada subbab
4.2.1.2.
c. Identifikasi Kebutuhan Sistem, yaitu menjelaskan fitur-fitur apa
saja yang dibutuhkan dalam aplikasi yang akan dikembangkan.
Secara lengkap dapat dibaca pada subbab 4.2.1.3.
64 | P a g e
3.2.2 Fase Perancangan
Pada fase ini, akan dibuat desain aplikasi dari sistem yang akan
dikembangkan, meliputi :
a. Perancangan Alur Proses ada 3 alur proses yang akan penulis
rancang, yaitu alur proses aplikasi, alur proses pengolahan citra dan
alur proses pelatihan LVQ. Alur proses aplikasi akan menampilkan
1 menu pada aplikasi admin dan 2 menu pada aplikasi user.
Dimana setiap menunya akan mempunyai fungsi yang berbeda satu
sama lainnya. Alur proses pengolahan citra akan menampilkan,
pengolahan input yang berupa gambar agar dapat diambil
informasinya. Sedangkan alur proses pelatihan LVQ akan
menampilkan proses-proses pelatihan LVQ yang akan
diimplementasikan pada aplikasi. Adapun alur proses aplikasi, alur
proses pengolahan citra dan proses pelatihan LVQ pada aplikasi
pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone ini akan
dibahas secara lengkap pada subbab 4.2.2.1
b. Perancangan Pemodelan Object, penulis akan menjelaskan
mengenai aplikasi yang akan dikembangan dengan menggunakan
pemodelan object menggunakan UML seperti Use Case Diagram,
Activity Diagram, Sequence Diagram serta Class Diagram. Adapun
perancangan pemodelan object pada aplikasi secara lengkap dapat
dilihat pada subbab 4.2.2.2.
65 | P a g e
c. Perancangan Database, database akan dirancang menggunakan
MySQL yang berisi data bobot gambar yang akan dijadikan acuan
baik untuk menu pelatihan pada aplikasi admin ataupun menu cek
ricikan pada aplikasi user. Secara lengkap dpat dilihat pada subbab
4.2.2.3.
d. Perancangan User Interface, berbentuk menu application. Adapun
perancangan user interface tersebut adalah menu training ricikan
keris pada aplikasi admin serta menu informasi Keris Jawa dan
menu cek Ricikan Keris pada aplikasi user. Secara lengkap dapat
dilihat pada subbab 4.2.2.4.
3.2.3 Fase Kontruksi
Pada fase ini, penulis akan mengimplementasikan apa yang
penulis telah rancang pada tahap sebelumnya. Tahapan pada fase ini
adalah sebagai berikut:
a. Kontruksi Image Processing, menjelaskan bagaimana image
processing bekerja didalam aplikasi yang akan dirancang. Dari
proses pengambangan hingga ekstraksi ciri dalam aplikasi akan
dijelaskan. Secara lengkap dapat dilihat pada subbab 4.2.3.1.
b. Kontruksi Pelatihan LVQ, pelatihan LVQ yang telah dirancang
sebelumnya akan diimplementasikan pada tahap ini. Dengan
menggunakan nilai bobot hasil pelatihan yang telah tersimpan,
ricikan keris yang ada akan dapat diketahui. Secara lengkap dapat
dilihat pada subbab 4.2.3.2.
66 | P a g e
c. Kontruksi User Interface, User Interface yang sebelumnya telah
dirancang akan diimplementasikan pada layout program pada
aplikasi. Secara lengkap dapat dilihat pada subbab 4.2.3.3.
3.2.4 Fase Pelaksanaan
Peneliti akan melakukan instalasi program dan pengujian
aplikasi menggunakan pendekatan Black Box Testing yang berfokus
pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Suatu hal yang tidak
kalah penting adalah aplikasi harus dapat berjalan dengan baik di
lingkungan user. User merasakan kemudahan serta manfaat dari
aplikasi. Pengujian Black Box ini terdiri dari 2 jenis, yaitu :
a. Pengujian Mandiri, yaitu pengujian aplikasi dilakukan oleh peneliti
dengan menggunakan komputer peneliti. Peneliti melakukan uji
data ricikan keris dengan 8 data sampel dan 4 data input untuk
menentukan seberapa akurat analisis yang dilakukan dengan
manual dan aplikasi. Secara lengkap dapat dibaca pada subbab
4.2.4.1.
b. Pengujian Lapangan, yaitu pengujian yang dilakukan secara
objektif dengan melakukan pengujian langsung ke lapangan.
Pelaku pengujian lapangan terdiri dari 100 responden sesuai pada
penyebaran kuesioner sebelum penelitian. Selain itu peneliti
menspesifikasikan perangkat yang disarankan dalam menggunakan
aplikasi ini. Secara lengkap dapat dibaca pada subbab 4.2.4.2.
67 | P a g e
3.3 Kerangka Pemikiran
Gambar 3.1 Kerangka Pemikiran
68 | P a g e
BAB IV
PEMBAHASAN DAN HASIL
4.1. Metode Pengumpulan Data
Untuk mengumpulkan data dari sampel penelitian, dapat dilakukan
dengan metode tertentu sesuai dengan tujuannya. Data dalam penelitian
kualitatif bersifat deskriptif bukan angka. Maka penulis melakukan
pengumpulan data yang dapat dibedakan berdasarkan dari jenisnya, sebagai
berikut:
4.1.1 Data Primer
a. Wawancara
Wawancara ini dilakukan dengan cara melakukan diskusi
dengan salah satu pakar Keris Museum Pusaka Taman Mini Indonesia
Indah bernama M. Andi Azis mengenai jenis-jenis Ricikan Keris
Jawa dan seberapa besar pentingnya suatu bangsa untuk mengenal
budaya Keris itu sendiri.
Berdasarkan wawancara tersebut, dapat diketahui secara
terperinci tentang jenis Ricikan Keris Jawa dan seberapa sering
masyarakat ke museum pusaka untuk menanyakan jenis Ricikan dan
Dhapur Keris yang ada pada keris kepunyaan mereka. Selama ini M.
Andi Azis, sering mendapatkan kesulitan dalam penentuan jenis
Ricikan dan Dhapur Keris. Hal ini dikarenakan banyaknya jumlah
ricikan dan dhapur keris yang ada.
69 | P a g e
Beliau mengatakan, alangkah baiknya jika memang ada sebuah
aplikasi yang dapat mengenali jenis Ricikan Keris. Lembar
wawancara dapat dilihat pada lembar lampiran pertama.
Ada beberapa wawancara lain yang telah penulis lakukan ke
beberapa narasumber pecinta Keris. Menurut mereka, untuk saat ini
mereka memang mengalami kesulitan dalam penentuan Dhapur Keris
yang berdasarkan dari jenis Ricikan yang ada pada sebuah Keris. Jadi,
alangkah baiknya jika ada sebuah aplikasi yang dapat mengenali jenis
Ricikan Keris untuk selanjutnya dapat menentukan jenis Dhapur
sebuuah Keris.
b. Quisioner
Peneliti akan menyebarkan quisioner untuk mendapatkan
informasi mengenai apa yang sekiranya akan dibutuhkan oleh user
aplikasi yang akan dikembangkan. Quisioner juga disebarkan untuk
mengetahui seberapa besar keinginan masyarakat akan sebuah aplikasi
pengenalan Keris Jawa. Berikut hasil analisis dari quisioner yang telah
penulis sebarkan :
Tabel 4.1 Pekerjaan Responden
Pekerjaan Jumlah
Responden
Pelajar 13
Mahasiswa 58
Pekerja Seni 16
Total 87
70 | P a g e
Kuisioner diberikan kepada seluruh lapisan masyarakat. Pengisi terbanyak adalah
mahasiswa yang merupakan generasi pemuda Indonesia yang mencintai warisan
kebudayaan bangsa dan salah satunya adalah Keris. Dari hasil kuisioner yang
diberikan, dapat diperoleh hasil bahwa sebagian besar masyarakat Indonesia
mengenal Keris tetapi kurang memahami akan unsur-unsur yang ada pada Keris
tersebut. Dan dapat dilihat juga bahwa sebagian besar masyarakat lebih sering
menggunakan smartphone daripada laptop atau desktop PC.
2 hal tersebut menjadi alasan utama penelitian ini. adapun daftar pertanyaan
kuisioner sebelum penelitian yaitu :
Tabel 4.2 Daftar Pertanyaan Quisioner
No. Indikator Pertanyaan
1. Pengguna
Smartphone
Apakah Anda salah satu pengguna Smartphone?
Jenis Smartphone apa yang Anda gunakan saat ini?
Seberapa sering Anda mengunakan Smartphone tersebut?
Apakah Anda juga pengguna Laptop/Destop PC?
Gadget manakah yang lebih sering Anda gunakan?
2. Pengetahuan Keris Seberapa besar pengetahuan Anda akan Keris terutama
Keris Jawa?
Seberapa besar pengetahuan Anda akan Komponen
sebuah Keris Jawa?
Menurut Anda, seberapa penting warisan budaya Keris
Jawa harus dilestarikan?
3. Aplikasi Keris Menurut Anda, seberapa penting adanya sebuah aplikasi
Keris?
Sebelumnya, apakah Anda pernah menggunakan aplikasi
Keris terutama Keris Jawa?
Selama ini banyak masyarakat yang menganggap bahwa Keris merupakan sebuah
benda mistis. Tetapi jika diperdalam, Keris menyimpan sejarah bangsa Indonesia
dalam keindahannya. Keindahan Keris terlihat dari komponen-komponen yang
terdapat pada Keris tersebut.
71 | P a g e
Tabel 4.3 Hasil Quisioner Pengguna Smartphone
Pengguna Smartphone Responden
n %
Pengguna Smartphone
Ya 69 79
Tidak 18 21
Jenis Smartphone
Android 48 62
iPhone 5 6
Windows Phone 3 4
Blackberry 22 28
Penggunaan Smartphone
Sangat Jarang 7 10
Jarang 7 10
Sering 29 40
Sangat Sering 30 41
Pengguna Laptop/Destop PC
Ya 81 93
Tidak 5 7
Pilihan Gadget
Smartphone 49 61
Laptop 29 36
Desktop PC 2 3
Dari tabel dapat terlihat bahwa hampir keseluruhan responden
menggunakan smartphone dan Android merupakan smartphone terbanyak
yang digunakan oleh responden. Responden juga lebih sering
menggunakan smartphone jika dibandingkan laptop atau desktop PC. Dari
pernyataan tersebut, maka penelitian ini akan menggunakan smartphone
Android sebagai sarana untuk menjalankan aplikasi.
72 | P a g e
Tabel 4.4 Hasil Quisioner Pengetahuan Keris
Pengetahuan Keris Responden
n %
Pengetahuan akan Keris
Sangat Kecil 52 61
Kecil 30 35
Besar 3 4
Sangat Besar 0 0
Pengetahuan akan Komponen Keris
Sangat Kecil 62 74
Kecil 18 21
Besar 4 5
Sangat Besar 0 0
Pelestarian Keris Jawa
Sangat Tidak Penting 5 6
Tidak Penting 4 5
Penting 33 40
Sangat Penting 40 49
Dari tabel dapat dilihat bahwa pengetahuan sebagian besar responden akan
Keris maupun Keris Jawa sangat kecil. Tetapi mereka tetap menganggap
bahwa pelestarian Keris tersebut sangat penting. Salah satu cara
pelestariannya adalah dengan mengenal Keris-Keris bangsa Indonesia.
Tabel 4.5 Hasil Quisioner Aplikasi Keris
Aplikasi Keris Responden
n %
Aplikasi Keris
Sangat Tidak Penting 6 9
Tidak Penting 9 11
Penting 46 55
Sangat Penting 22 27
Penggunaan Aplikasi Keris
Pernah 1 1.1
Tidak Pernah 86 98.9
73 | P a g e
Dari tabel dapat dilihat bahwa responden beranggapan bahwa adanya
sebuah aplikasi Keris merupakan hal penting dan dapat menjadi salah satu
perwujudan dari pelestarian Keris. Karena aplikasi Keris ini dapat
mengenalkan Keris kepada masyarakat Indonesia. Dan hampir seluruh
responden belum pernah menggunakan aplikasi Keris.
4.1.2 Data Sekunder
a. Studi Pustaka
Pengumpulan data-data dan informasi yang digunakan berupa
buku referensi yaitu 2 buku pengolahan citra digital, 3 buku mengenai
jaringan syaraf tiruan, 1 buku mengenai rekayasa perangkat lunak, 2
buku tentang Keris Jawa, 1 buku mengenai Android, 1 buku mengenai
OpenCV, yang dapat dijadikan acuan pembahasan dalam masalah ini.
4.2. Metode Pengembangan Sistem
Dalam pengembangan sistem, penulis menggunakan metode Model
RAD (Rapid Application Development) yang terdiri dari 4 fase yaitu Fase
Perencanaan Syarat-Syarat, Fase Perancangan, Fase Konstruksi dan Fase
Pelaksanaan sesuai dengan alur kerangka penilitian pada gambar 3.2 (Subbab
3.3).
74 | P a g e
4.2.1. Fase Perencanaan Syarat-Syarat
Dalam fase ini, terdapat 3 langkah yang penulis perlu lakukan
dalam mengembangkan aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa
berbasis Smartphone, yaitu :
4.2.1.1. Analisis Masalah
Dari hasil analisi quisioner yang telah penulis lakukan
sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa kurangnya pemahaman
pemuda Indonesia akan Keris Jawa yang merupakan salah satu
budaya bangsa yang seharusnya dilestarikan menjadi salah satu
masalah yang dapat menyebabkan pengalihan kepemilikan warisan
budaya bangsa.
Ricikan merupakan salah satu komponen yang digunakan
untuk mengenali jenis dhapur keris. Tetapi masih banyak
masyarakat yang belum mengetahui akan ricikan pada sebuah keris
tersebut. Bahkan ahli Keris sendiri terkadang juga sulit untuk
menentukan jenis Ricikan tersebut.
4.2.1.2. Solusi Permasalahan
Untuk mengatasi permasalahan yang ada, diperlukan suatu
aplikasi yang dapat memberikan solusi yaitu menyajikan informasi
mengenai Keris serta komponen-komponen yang terdapat dalam
sebilah Keris. Selain itu dapat juga dijadikan sebagai alat bantu
dalam pengenalan Jenis Ricikan Keris.
75 | P a g e
4.2.1.3. Identifikasi Kebutuhan Sistem
Pada tahap ini ditujukan untuk mengidentifikasi kebutuhan
pada aplikasi yang dibuat yaitu gambar dari bagian bawah Keris
(Ricikan) yang diperoleh dari capture atau upload image melalui
smartphone yang digunakan user dalam format *.jpg, dan *.png.
Gambar tersebut akan dijadikan input untuk sub menu pelatihan
dan pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa.
Aplikasi yang akan penulis kembangkan terdiri dari 2 menu
yaitu menu untuk Admin dan menu untuk User. Dimana pada menu
Admin terdapat menu pelatihan untuk memperbaharui bobot yang
akan dijadikan acuan dalam proses pengenalan jenis Ricikan Keris
Jawa. Didalam kedua menu tersebut, juga terdapat aub menu
Informasi Keris Jawa serta sub menu Pengenalan Jenis Ricikan
Keris Jawa.
4.2.2. Fase Perancangan
Pada fase ini, akan dibuat desain aplikasi dari sistem yang akan
dikembangkan, meliputi :
4.2.2.1 Perancangan Alur Proses
Alur proses digunakan untuk menjelaskan proses-proses yang
terjadi baik gambaran umum aplikasi ini sendiri maupun proses
yang terjadi pada algoritma dari metode yang diguanakn dalam
aplikasi ini. Berikut alur proses yang dirancang untuk
menggambarkan proses yang ada pada aplikasi :
76 | P a g e
a. Alur Proses Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris
Jawa
Alur proses pada gambar 4.14 dan 4.15 menggambarkan alur
proses dan urutan-urutan prosedur dalam aplikasi secara garis
besar. Pada aplikasi ini akan terdapat 3 menu utama yaitu Pelatihan
Ricikan, Informasi Keris Jawa dan Cek Ricikan.
Pada menu Pelatihan Ricikan, hanya admin yang sudah
melakukan login terlebih dahulu yang dapat mengakses halaman
ini. Admin akan memasukkan data gambar yang terdiri dari data
gambar yang akan dijadikan bobot awal serta data gambar yang
menjadi sampel. Setelah diproses aplikasi akan menampilkan hasil
perhitungan bobot baru yang jika disimpan akan memperbaharui
database.
Pada menu Informasi Keris Jawa, pengguna tidak perlu
melakukan login terlebih dahulu. Pengguna hanya mengklik tombol
user untuk mengakses menu ini. Menu ini akan menampilkan video
intro, informasi Keris Jawa serta komponen Keris Jawa.
Sama halnya seperti menu Informasi Keris Jawa, pada menu
Cek Ricikan, pengguna juga tidak perlu melakukan login terlebih
dahulu. Pada menu ini, pengguna akan memilih gambar atau
mencapture gambar Ricikan yang ingin dikenali. Setelah diproses,
akan menampilkan hasil presentasi kemiripan Ricikan tesebut.
77 | P a g e
Gambar 4.1 Alur Proses Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone
78 | P a g e
Gambar 4.2 Alur Proses Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone Lanjutan
79 | P a g e
b. Alur Proses Pengolahan Citra
Pada menu Cek Ricikan Keris Jawa dan Pelatihan Ricikan
Keris Jawa, gambar yang menjadi input akan melalui beberapa
tahap proses image processing yaitu, tahap pengecilan gambar,
pengambangan, deteksi tepi dengan Canny serta ekstraksi ciri
dengan penentuan matriks setiap gambar untuk mendapatkan nilai
dari gambar tersebut. Setelah tahap image processing, gambar akan
dikenali dengan menggunakan metode pengenalan pola LVQ.
Gambar 4.3. Alur Proses Pengolahan Citra
80 | P a g e
c. Alur Proses Pelatihan LVQ
Alur proses pada gambar 4.3 dan 4.4 menggambarkan alur
proses pelatihan LVQ (Learning Vector Quantization) yang akan
diimplementasikan pada menu Pelatihan dan Cek Ricikan pada
aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa.
Pada menu Pelatihan Ricikan, admin akan memilih 4 gambar
ricikan yang akan ditetapkan sebagai bobot awal (Wj) serta 2
sample dari setiap Ricikan (x) beserta target. Admin juga
menentukan Masksimum Epoh, Learning Rate sera minimum rate.
Dan berikut proses yang terjadi setelah Admin menetapkan
beberapa hal diatas :
1. Kerjakan jika : (Epoh < Maksimum Epoh) atau (Learning Rate
> Minimum Rate)
a. Epoh = Epoh +1
b. Kerjakan untuk i=1 sampai n
i. Tentukan J sedemikan hingga ||x-Wj|| minimum (Cj)
ii. Perbaiki Wj dengan ketentuan :
Jika T=Cj maka :
Wj = Wj + Learning Rate (Xi - Wj)
Jika T ≠ Cj maka :
Wj = Wj - Learning Rate (Xi - Wj)
Kurangi nilai Learning Rate
81 | P a g e
Gambar 4.4 Alur Proses Algoritma Pelatihan LVQ
82 | P a g e
Gambar 4.5 Alur Proses Algoritma Pelatihan LVQ Lanjutan
83 | P a g e
4.2.2.2 Perancangan Pemodelan Object
Pada tahap ini, sistem akan digambarkan dalam notasi UML.
Dengan adanya UML ini maka dapat diketahui informasi detail
tentang coding program atau bahkan membaca program dan
menginterpretasikannya kembali ke dalam diagram (Munawar,
2005).
4.2.2.2.1 Use Case Diagram Aplikasi Pengenalan Jenis
Ricikan Keris Jawa
Use Case Diagram menggambarkan mengenai
interaksi Antara sistem, eksternal sistem dan user.
Sebelum menjelaskan mengenai Use Case Diagram dalam
aplikasi ini, penulis akan meengidentifikasi actor serta use
case terlebih dahulu, yaitu :
a. Identifikasi Aktor
Pada tabel dibawah ini, akan dijelaskan siapa saja
actor yang dapat menggunakan aplikasi ini dan menu
apa saja yang dapat diakses oleh masing-masing actor.
Tabel 4.6 Identifikasi Aktor
No. Aktor Deskripsi
1. Admin
Admin merupakan pengguna yang mengerti akan proses
pelatihan Ricikan Keris Jawa. Admin juga dapat mengakses
semua menu pada user.
2. User
User adalah semua pengguna yang akan menggunakan aplikasi
ini. Akan tetapi User tidak dapat mengakses menu pelatihan
Ricikan Keris Jawa.
84 | P a g e
b. Identifikasi Use Case
Pada tabel dibawah ini, akan dijelaskan fungsi-fungse
use case apa saja yang ada dalam aplikasi ini dan siapa
saja actor yang dapat mengaksesnya.
Tabel 4.7 Identifikasi Use Case
No. Use Case
Name Deskripsi Aktor
1. Login
Use Case yang menggambarkan kegiatan
memasukkan username dan password
untuk mengakses sistem (menu admin).
Semua Aktor
2. Pelatihan
Ricikan
Use Case yang menggambarkan kegiatan
melatih gambar Ricikan Keris Jawa. Jika
menghasilkan bobot baru yang lebih baik,
maka bobot lama akan diperbaharui.
Admin
3. Informasi
Keris Jawa
Use Case yang menggambarkan
penjelasan mengenai informasi akan
Keris Jawa. Dimana pada menu ini juga
terdapat penjelasan mengenai komponen
dari Keris Jawa.
Semua Aktor
4. Cek Ricikan
Use Case yang menggambarkan kegiatan
pengecekan Ricikan Keris Jawa sesuai
dengan bobot Ricikan yang telah
diperbaharui.
Semua Aktor
5. Logout Use Case yang menggambarkan kegiatan
keluar dari sistem. Admin
85 | P a g e
c. Use Case Diagram Admin
Diagram dibawah ini menjelaskan fungsi use case
yang dapat diakses oleh Admin.
Gambar 4.6 Use Case Diagram Admin
86 | P a g e
d. Use Case Diagram User
Diagram dibawah ini menjelaskan fungsi use case
yang dapat diakses oleh User.
Gambar 4.7 Use Case Diagram User
87 | P a g e
e. Narasi Use Case Diagram
Merupakan penjelasan yang lebih terperinci mengenai
masing-masing use case yang ada pada aplikasi ini.
Setelah menjelaskan use case pada bahasan
sebelumnya, maka berikut ini akan dijelaskan narasi
dari use case yang telah ditentukan.
1. Narasi Use Case untuk Menu Login
Tabel 4.8 Narasi Use Case Login
Use case Name Login
Use case Id 1
Aktor Semua Aktor
Deskripsi Use case menggambarkan kegiatan memasukkan
username dan password untuk mengakses sistem
Precondition Semua aktor memasukkan username dan password
untuk dapat masuk kedalam sistem
Typical Course
of Events Aktor Action Sistem Response
1. Input Username dan
Password
2. Cek Username dan
password
3. Menampilkan halaman
sesuai authentifikasi
Alternate
Courses
2: Jika Username dan Password benar maka
langsung masuk kedalam sistem. Jika Username dan
password salah maka akan menampilkan pesan
kesalahan.
Conclusion Semua Aktor Login ke dalam sistem
Post Condition Sistem berhasil diakses
88 | P a g e
2. Narasi Use Case untuk Sub Menu Pelatihan
Ricikan
Tabel 4.9 Narasi Use Case Pelatihan Ricikan
Use case Name Pelatihan Ricikan
Use case Id 2
Aktor Admin
Deskripsi
Use Case yang menggambarkan kegiatan melatih
gambar Ricikan Keris Jawa. Jika menghasilkan bobot
baru yang lebih baik, maka bobot lama akan
diperbaharui.
Precondition Admin telah berhasil melakukan login.
Typical Course
of Events Aktor Action Sistem Response
1. Tekan tombol
pelatihan ricikan.
2. Menampilkan halaman
pelatihan ricikan .
3. Memilih gambar
yang akan diproses.
4. Menekan tombol
Proses.
5. Gambar yang telah
dipilih dan diinput akan
diproses menggunakan
metode LVQ.
6. Hasil proses LVQ akan
ditampilkan.
7. Menekan tombol
Upgrade Bobot.
8. Bobot baru akan
tersimpan dalam database.
Alternate
Courses -
Conclusion Admin akan mendapatkan hasil proses LVQ,
Post Condition Bobot baru berhasil tersimpan dalam database.
Extend
Jika Admin tidak menekan tombol upgrade, maka
bobot yang telah diproses tidak akan tersimpan dalam
database.
89 | P a g e
3. Narasi Use Case untuk Sub Menu Informasi
Keris Jawa
Tabel 4.10 Narasi Use Case Informasi Keris Jawa
Use case Name Informasi Keris Jawa
Use case Id 3
Aktor Semua Aktor
Deskripsi
Use Case yang menggambarkan penjelasan mengenai
informasi akan Keris Jawa. Dimana pada menu ini
juga terdapat penjelasan mengenai komponen dari
Keris Jawa.
Precondition Pengguna menekan tombol Informasi Keris Jawa
Typical Course
of Events Aktor Action Sistem Response
1. Menampilkan video
intro pengenalan Keris
Jawa
2. Menekan tombol
Skip
3. Menampilkan
penjelasan mengenai Keris
Jawa
4. Menekan tombol
Komponen Keris
5. Menampilkan list
komponen keris
6. Menekan list Luk
7. Menampilkan gambar
bergerak yang menunjukan
informasi mengenai Luk
8. Menekan list Ricikan 9. Menampilkan gambar
Ricikan
10. Menekan list
Dhapur
11. Menampilkan daftar
Dhapur
12. Menekan list Pamor 13. Menampilkan daftar
Pamor dalam bentuk slide
14. Menekan list
Tangguh
15. Menampilkan daftar
Tangguh dalam bentuk
slide
Alternate
Courses -
Conclusion Pengguna dapat mendapatkan informasi mengenai
Keris Jawa dan Komponennya
90 | P a g e
Post Condition Menampilkan informasi mengenai Keris Jawa beserta
komponennya
Extend Komponen keris dapat diakses oleh pengguna dan
dapat juga tidak diakses sesuai keinginan pengguna.
4. Narasi Use Case untuk Sub Menu Cek Ricikan
Tabel 4.11 Narasi Use Case Cek Ricikan
Use case Name Cek Ricikan
Use case Id 4
Aktor Semua Aktor
Deskripsi
Use Case yang menggambarkan kegiatan pengecekan
Ricikan Keris Jawa sesuai dengan bobot Ricikan
yang telah diperbaharui.
Precondition Pengguna menekan tombol Cek Ricikan
Typical Course
of Events Aktor Action Sistem Response
1. Menampilkan halaman
cek ricikan .
2. Memperbaharui bobot.
3. Memilih gambar
yang akan diproses.
4. Menekan tombol
Cek.
5. Gambar yang telah
dipilih dan diinput akan
diproses menggunakan
metode LVQ.
6. Hasil presentasi
kemiripan ricikan
ditampilkan.
7. Menekan tombol
Upgrade Bobot.
8. Bobot baru akan
tersimpan dalam database.
Alternate
Courses -
Conclusion Pengguna dapat mengetahui presentasi kemiripan
ricikan yang ingin diketahui
Post Condition Menampilkan hasil presentasi kemiripan ricikan
pengguna.
91 | P a g e
Include Setelah pengguna masuk sub menu cek ricikan,
aplikasi akan otomatis mengupdate bobot baru.
5. Narasi Use Case untuk Menu Logout
Tabel 4.12 Narasi Use Case Logout
Use case Name Logout
Use case Id 5
Aktor Admin
Deskripsi Use Case yang menggambarkan kegiatan keluar dari
sistem.
Precondition Admin telah masuk ke dalam sistem
Typical Course
of Events Aktor Action Sistem Response
1. Menekan tombol
Logout 2. Keluar dari sistem
Alternate
Courses -
Conclusion Aktor keluar dari sistem.
4.2.2.2.2 Activity Diagram Aplikasi Pengenalan Jenis
Ricikan Keris Jawa
Activity Diagram menggambarkan aktivitas –
aktivitas yang terjadi dalam sistem. Berikut activity
diagram yang terjadi dalam aplikasi pengenalan jenis
Ricikan Keris Jawa :
92 | P a g e
a. Activity Diagram untuk Menu Login
Gambar 4.8 Activity Diagram Login
Keterangan gambar :
Di dalam activity diagram login. admin akan memasukkan username dan
password untuk dapat masuk ke dalam menu admin (Pelatihan Ricikan). Jika
Admin salah memasukkan Username dan Password, aplikasi akan menampilkan
pesan kesalahan dan kembali ke menu login untuk memasukkan Username dan
Password yang benar.
93 | P a g e
b. Activity Diagram untuk Sub Menu Pelatihan Ricikan
Gambar 4.9 Activity Diagram Pelatihan Ricikan
Keterangan gambar :
Di dalam activity diagram Pelatihan Ricikan, admin yang telah login akan dapat
mengakses menu Pelatihan Ricikan. Di dalam fungsi ini, Admin akan memilih
gambar dan sistem akan menginput gambar serta memproses dengan pelatihan
LVQ. Setelah proses selesai, sistem akan menampilkan hasil dari perhitungan
pelatihan dan memberikan pilihan kepada Admin apakah akan menyimpan bobot
baru atau tidak. Jika Admin memilh “Ya”, maka bobot baru akan tersimpan dalam
database.
94 | P a g e
c. Activity Diagram untuk Sub Menu Informasi Keris
Jawa
Gambar 4.10 Activity Diagram Informasi Keris Jawa
Keterangan gambar :
Di dalam activity diagram Informasi Keris Jawa, sistem akan menampilkan Video
Intro serta penjelasa mengenai Keris Jawa. Jika pengguna menekan tombol
Komponen Keris, sistem akan menampilkan sesuai dengan apa yang dipilih oleh
Pengguna.
95 | P a g e
d. Activity Diagram untuk Sub Menu Cek Ricikan
Gambar 4.11 Activity Diagram Cek Ricikan
Keterangan gambar :
Di dalam activity diagram Cek Ricikan, pengguna akan menekan tombol menu
Cek Ricikan dan aplikasi akan otomatis mengupgrade bobot dari database. Setelah
bobot diperbaharui, Pengguna akan memilih gambar atau mencapture gambar
Ricikan yang akan dikenali. Setelah gambar diinput, sistem akan memproses
dengan menggunakan proses LVQ sebagai metode pengenalan pola. Jika proses
selesai, akan tampil hasil presentasi kemiripan Ricikan yang akan dikenali
tersebut.
96 | P a g e
e. Activity Diagram untuk Menu Logout
Gambar 4.12 Activity Diagram Logout
Keterangan gambar :
Di dalam activity diagram Logout, Admin menekan tombol Logout lalu akan ada
pop out yang akan menampilkan bahwa telah keluar dari sistem.
4.2.2.2.3 Sequence Diagram Aplikasi Pengenalan Jenis
Ricikan Keris Jawa
Sequence diagram menggambarkan interaksi antar
objek di dalam dan di sekitar sistem (termasuk pengguna,
display, dan sebagainya) berupa message yang
digambarkan terhadap waktu. Aplikasi pengenalan jenis
Ricikan Keris Jawa digambarkan pada sequence diagram
berikut:
97 | P a g e
a. Sequence Diagram untuk Menu Login
Gambar 4.13 Sequence Diagram Login
Keterangan Gambar :
Pada saat semua actor melakukan login, sistem akan meminta username dan
password terlebih dahulu. Pada saat username dan password dibaca oleh
sistem,sistem memverifikasi username dan password yang diisi dengan yang
sudah ada di dalam sistem. Tetapi hanya admin yang mempunyai username dan
password yang benar. Jika sudah berhasil login, admin akan masuk ke dalam
menu admin (Pelatihan Ricikan). Jika username dan password yang dimasukkan
salah, maka akan tampil pop out yang akan menampilkan pesan kesalahan.
98 | P a g e
b. Sequence Diagram untuk Sub Menu Pelatihan Ricikan
Gambar 4.14 Sequence Diagram Pelatihan Ricikan
Keterangan Gambar :
Pada saat Admin berada pada menu Pelatihan Ricikan, Admin akan menginput
Data dan Gambar yang akan diproses. Setelah Admin menekan tombol proses,
maka sistem akan menjalankan proses pelatihan LVQ terhadap data yang telah
dimasukkan. Jika proses selesai, sistem akan menampilkan seluruh hasil proses
dan menampilkan pop out apakah bobot akan disimpan. Jika Admin mengupgrade
bobot, maka sistem akan menyimpan bobot baru pada database. Dan jika Admin
tidak mengupgrade bobot, maka hanya muncul halaman sebelumnya yang
menampilkan hasil dari proses pelatihan.
99 | P a g e
c. Sequence Diagram untuk Sub Menu Informasi Keris
Jawa
Gambar 4.15 Sequence Diagram Informasi Keris Jawa
100 | P a g e
Keterangan Gambar :
Pada saat Pengguna berada pada menu User, Pengguna akan memilih menu
Informasi Keris Jawa dan sistem akan menampilkan Video Intro dan Informasi
mengenai Keris Jawa. Pengguna juga dapat menekan tombol Komponen Keris
yang terdapat beberapa pilihan mengenai kompononen Keris Jawa. Jika Pengguna
memilih salah satu komponen, maka sistem akan menampilkan Informasi
mengenai komponen Keris yang telah dipilih.
d. Sequence Diagram untuk Sub Menu Cek Ricikan
Gambar 4.16 Sequence Diagram Cek Ricikan
Keterangan Gambar :
Pada saat Pengguna berada pada menu User, Pengguna akan menekan tombol Cek
Ricikan, Sebelum masuk ke dalam menu Cek Ricikan, aplikasi akan melakukan
perbaharuan terhadap bobot awal Ricikan. Jika pembaharuan selesai, Pengguna
101 | P a g e
akan memilih gambar atau mencapture gambar Ricikan yang akan dikenali dan
menekan tombol proses. Sistem akan melakukan proses pengenalan pola
menggunakan metode LVQ terhadap gambar yang telah diinput. Jika proses
selesai, sistem akan menampilkan hasil presentasi kemiripan Ricikan tersebut.
e. Sequence Diagram untuk Menu Logout
Gambar 4.17 Sequence Diagram Logout
Keterangan Gambar :
Admin akan memilih menu Logout kemudian sistem akan melakukan proses
verifikasi Logout. Jika batal, sistem akan menampilkan menu sebelumnya, namun
jika Admin memilih Logout, maka akan keluar dari menu admin dan kembali ke
menu login.
102 | P a g e
4.2.2.2.4 Class Diagram Aplikasi Pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa
Class Diagram menjelaskan mengenai kelas-kelas yang berjalan pada suatu aplikasi. Berikut adalah class
diagram yang dibangun pada aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa :
Gambar 4.18 Class Diagram Aplikasi
103 | P a g e
Keterangan Gambar :
Class Home akan mempunyai hubungan kelas dengan KerisAdmin dan KerisUser.
Dimana semua orang dapat mengakses kelas Home dan kelas KerisUser tetapi
hanya satu orang (Admin) yang dapat mengakses kelas KerisAdmin. User yang
sudah mengakses baik kelas KerisAdmin dan KerisUser dapat mengakses kelas
Video dan kelas Check. Dimana kelas Video akan berhubungan dengan kelas
About serta kelas About akan terhubung juga dengan kelas Luk, Ricikan, Dhapur,
Pamor dan Tangguh.
Kelas Check mempunyai hubungan dengan kelas Variabel karna kelas Check
akan menggunakan satu data dari kelas Variabel. Kelas Check juga mempunyai
hubungan dengan kelas Proses dan kelas Pick pada package Jason. Kelas Pick
akan mengupdate bobot saat User mengakses kelas Check. Kelas Proses akan
dijalankan jika kelas Check sudah selesai diakses.
Dari kelas KerisAdmin, Admin juga dapat mengakses kelas Nilai yang akan
terhubung dengan kelas Bobot dan kelas Sampel. Dimana ketiga kelas tersebut
akan menggunakan beberapa data yang terdapat pada kelas Variabel. Setelah
Admin mengakses ketiga kelas tersebut, maka semua data akan diproses pada
kelasTraining yang nantinya akan terhubung dengan kelas Simpan pada package
json. Kelas Simpan akan hanya akan diakses apabila Admin akan melakukan
proses simpan bobot pada aplikasi.
104 | P a g e
4.2.2.3 Perancangan Database
Pada aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa hanya
menggunakan satu database dan hanya terdapat satu tabel sehingga
tidak mempunyai relasi antar tabel. Berikut akan dijelaskan
mengenai tabel bobot pada database Ricikan :
Nama tabel : bobot
Primary key : id
Tabel 4.13 Tabel bobot
Field Type
id int (11)
bobotSatu Double
bobotDua Double
bobotTiga Double
bobotEmpat Double
Dimana setiap baris akan terisi dengan bobot tiap matriks yang
terdapat pada data matriks tiap jenis Ricikan. Data matriks bobot
merupakan data yang diperoleh dari pelatihan yang sebelumnya
telah dilakukan oleh Admin. Setiap Admin menyimpat data bobot
baru, maka seluruh isi dari tabel tersebut akan berubah sesuai data
yang pelatihan bobot baru
105 | P a g e
4.2.2.4 Perancangan User Interface
a. Tampilan Menu Login
Gambar 4.19 Tampilan Awal
Menu Login
b. Tampilan Menu Admin
Gambar 4.20 Tampilan Awal
Menu Admin
c. Tampilan Menu User
Gambar 4.21 Tampilan Awal
Menu User
d. Tampilan Submenu Pelatihan
Ricikan
Gambar 4.22 Tampilan Awal
Submenu Pelatihan Ricikan
106 | P a g e
e. Tampilan Hasil Perhitungan
Proses LVQ
Gambar 4.23 Tampilan Awal Hasil
Perhitungan Proses LVQ
f. Pop Out Simpan Bobot Baru
Gambar 4.24 Pop Out Awal
Simpan Bobot Baru
g. Tampilan Video Intro
Gambar 4.25 Tampilan Awal
Video Intro
h. Tampilan Submenu Informasi
Keris Jawa
Gambar 4.26 Tampilan Awal
Submenu Informasi Keris Jawa
107 | P a g e
i. Pop Out Komponen Keris Jawa
Gambar 4.27 Pop Out Awal
Komponen Keris Jawa
j. Tampilan Informasi Luk
Gambar 4.28 Tampilan Awal
Informasi Luk
k. Tampilan Informasi Animasi Luk
Gambar 4.29 Tampilan Awal
Informasi Animasi Luk
l. Tampilan Informasi Ricikan
Gambar 4.30 Tampilan Awal
Informasi Ricikan
108 | P a g e
m. Tampilan Informasi Gambar
Ricikan
Gambar 4.31 Tampilan Awal
Informasi Gambar Ricikan
n. Tampilan Informasi Dhapur
Gambar 4.32 Tampilan Awal
Informasi Dhapur
o. Tampilan Informasi Daftar
Dhapur
Gambar 4.33 Tampilan Awal
Informasi Daftar Dhapur
p. Tampilan Informasi Pamor
Gambar 4.34 Tampilan Awal
Informasi Pamor
109 | P a g e
q. Tampilan Informasi Jenis Pamor
Gambar 4.35 Tampilan Awal
Informasi Jenis Pamor
r. Tampilan Informasi Tangguh
Gambar 4.36 Tampilan Awal
Informasi Tangguh
s. Tampilan Informasi Jenis
Tangguh
Gambar 4.37 Tampilan Awal
Informasi Jenis Tangguh
t. Tampilan Submenu Cek Ricikan
Gambar 4.38 Tampilan Awal
Submenu Cek Ricikan
110 | P a g e
u. Pop Out Bobot Diperbaharui
Gambar 4.39 Pop Out Awal Bobot
Diperbaharui
v. Tampilan Capture Ricikan Yang
Ingin Dikenali
Gambar 4.40 Tampilan Awal
Capture Ricikan Yang Ingin
Dikenali
w. Tampilan Save Picture
Gambar 4.41 Tampilan Awal Save
Picture
x. Pop Out Pilih Aplikasi Galeri
Gambar 4.42 Pop Out Awal Pilih
Aplikasi Galeri
111 | P a g e
y. Tampilan Galeri
Gambar 4.43 Tampilan Awal
Galeri
z. Tampilan Hasil Presentasi
Perbandingan Ricikan
Gambar 4.44 Tampilan Awal Hasil
Presentasi Perbandingan Ricikan
4.2.3. Fase Konstruksi
Pada fase ini, akan dijabarkan semua source code dan user interface yang
digunakan dalam aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa.
4.2.3.1 Kontruksi Image Processing
Pada aplikasi ini, peneliti akan mengimplementasikan beberapa
proses dalam image processing. Peneliti juga menggunakan
beberapa fungsi dalam library OpenCV dalam Android. Proses-
proses yang akan diimplementasikan adalah sebagai berikut :
112 | P a g e
a. Membaca Citra
Membaca input citra berupa capture atau gambar yang
menunjukan ricikan keris. Sebelumnya, program telah
mengambil “path” yaitu lokasi tempat file berada. Untuk
capture, citra disimpan terlebih dahulu. Berikut source code
yang digunakan untuk mengubah “path” menjadi sebuah citra
bertipe data Bitmap :
Gambar 4.45 Fungsi decodeFile()
b. Operasi Geometrik
Operasi Geometrik yang digunakan adalah memperkecil ukuran
citra menjadi ukuran 10x6 agar gambar dapat diproses dengan
lebih mudah. Berikut source code yang digunakan:
Gambar 4.46 Fungsi createScaledBitmap()
c. Mengubah Tipe Data
Proses ini diperlukan karena OpenCV hanya dapat memproses
data citra dengan tipe data Mat. Berikut source code yang
digunakan:
113 | P a g e
Gambar 4.47 Fungsi bitmapToMat()
d. Segmentasi Citra
Segmentasi citra dengan cara mengkonversi menjadi citra
berskala keabuan agar dapat mempermudah proses deteksi tepi.
Berikut source code yang digunakan :
Gambar 4.48 Fungsi cvtColor()
e. Ekstraksi Fitur
Pada tahap ini, penulis melakukan ekstraksi fitur dengan
menggunakan ekstraksi tepi objek (Deteksi Tepi). Deteksi tepi
dengan menggunakan operator Canny untuk mendapatkan tepi
dari gambar yang akan diproses. Dengan mengetahui tepi dari
suatu gambar, peneliti dapat membedakan jenis dari ricikan.
Berikut source code yang digunakan:
Gambar 4.49 Fungsi Canny()
114 | P a g e
f. Mengubah Tipe Data Kembali
Karna setelah pendeteksian tepi diperlukan untuk mengetahui
panjang dan lebar dari gambar tersebut, maka yang sebelumnya
bertipe Mat, diubah kembali menjadi tipe gambar.
Gambar 4.50 Fungsi matToBitmap()
g. Mengetahui Ukuran Citra
Pada tahap ini, penulis menggunakan fungsi yang ada pada
eclips dan tidsk menggunakan library OpenCV. Fungsi ini
digunakan untuk mengetahui panjang dan lebar dari gambar.
Berikut source code yang digunakan :
Gambar 4.51 Fungsi getWidth() dan getHeight()
h. Mengkonversi Menjadi Citra Biner
Pada tahap ini, penulis mengkonversi menjadi citra biner untuk
mendapatkan nilai setiap pixel dari citra yang sebelumnya telah
diproses. Berikut source code yang digunakan :
115 | P a g e
Gambar 4.52 Fungsi Konversi Citra Biner
4.2.3.2 Kontruksi Learning Vector Quantization (LVQ)
Dari alur proses yang telah dijelaskan pada fase perancangan
sebelumnya, akan dirancang source code yang didalamnya akan
terdapat proses LVQ, sebagai berikut :
Gambar 4.53 Fungsi lvq()
116 | P a g e
Fungsi lvq() merupakan fungsi yang digunakan untuk pengulangan penambahan
epoh dan epsilon. Serta menjalankan fungsi pejetan(), jalen(), lambeGajah() dan
sekarKacang() untuk mencari jarak terdekat setiap epoh dilakukan.
Gambar 4.54 Fungsi pejetan()
pejetan() merupakan sebuah fungsi pada aplikasi yang berguna untuk
membandingkan data sample dari Ricikan Pejetan terhadap seluruh data bobot
yang sebelumnya telah diinput. Setiap data di dalam matriks akan dihitung
menggunakan perhitungan yang sebelumnya telah dibahas. Setelah
membandingkan, aplikasi akan mencari jarak terdekat sample dan bobot serta
akan menghitung bobot baru yang nantinya akan digunakan pada perhitungan
selanjutnya. Pada aplikasi juga terdapat fungsi jalen(), lambeGajah() serta
sekarKacang() yang mempunyai fungsi yang hampir sama Pejetan(). Hanya saja,
setiap fungsi akan membandingkan sample yang berbeda dengan bobot yang
sama.
117 | P a g e
4.2.3.3 Kontruksi User Interface
a. Tampilan Menu Home
Gambar 4.55 Tampilan Awal
Menu Home
b. Tampilan Menu Login
Gambar 4.56 Tampilan Menu
Login
c. Tampilan Menu Admin
Gambar 4.57 Tampilan Awal
Menu Admin
d. Tampilan Menu User
Gambar 4.58 Tampilan Awal
Menu User
118 | P a g e
e. Tampilan Submenu Pelatihan
Ricikan
Gambar 4.59 Tampilan Awal Sub
Menu Pelatihan Ricikan (Nilai)
Gambar 4.60 Tampilan Sub Menu
Pelatihan Ricikan (Bobot Awal)
Gambar 4.61 Tampilan Awal Sub
Menu Pelatihan Ricikan (Sample)
f. Tampilan Hasil Perhitungan
Proses LVQ
Gambar 4.62 Tampilan Awal Hasil
Perhitungan Proses LVQ
119 | P a g e
g. Tampilan Pop Out Simpan
Bobot Baru
Gambar 4.63 Tampilan Pop Out
Simpan Bobot Baru
h. Tampilan Video Intro
Gambar 4.64 Tampilan Awal
Video Intro
i. Tampilan Submenu Informasi
Keris Jawa
Gambar 4.65 Tampilan Awal
Submenu Informasi Keris Jawa
j. Pop Out Komponen Keris
Jawa
Gambar 4.66 Pop Out Awal
Komponen Keris Jawa
120 | P a g e
k. Tampilan Informasi Luk
Gambar 4.67 Tampilan Awal
Informasi Luk
l. Tampilan Informasi Animasi
Luk
Gambar 4.68 Tampilan Awal
Informasi Animasi Luk
m. Tampilan Informasi Ricikan
Gambar 4.69 Tampilan Awal
Informasi Ricikan
n. Tampilan Informasi Gambar
Ricikan
Gambar 4.70 Tampilan Awal
Informasi Gambar Ricikan
121 | P a g e
o. Tampilan Informasi Dhapur
Gambar 4.71 Tampilan Awal
Informasi Dhapur
p. Tampilan Informasi Daftar
Dhapur
Gambar 4.72 Tampilan Awal
Informasi Daftar Dhapur
q. Tampilan Informasi Pamor
Gambar 4.73 Tampilan Awal
Informasi Pamor
r. Tampilan Informasi Jenis
Pamor
Gambar 4.74 Tampilan Awal
Informasi Jenis Pamor
122 | P a g e
s. Tampilan Informasi Tangguh
Gambar 4.75 Tampilan Awal
Informasi Tangguh
t. Tampilan Informasi Jenis
Tangguh
Gambar 4.76 Tampilan Awal
Informasi Jenis Tangguh
u. Tampilan Submenu Cek
Ricikan
Gambar 4.77 Tampilan Awal
Submenu Cek Ricikan
v. Pop Out Bobot Diperbaharui
Gambar 4.78 Pop Out Awal Bobot
Diperbaharui
123 | P a g e
w. Tampilan Capture Ricikan
Yang Ingin Dikenali
Gambar 4.79 Tampilan Awal
Capture Ricikan Yang Ingin
Dikenali
x. Tampilan Save Picture
Gambar 4.80 Tampilan Awal Save
Picture
y. Pop Out Pilih Aplikasi Galeri
Gambar 4.81 Pop Out Awal Pilih
Aplikasi Galeri
z. Tampilan Pilih Gambar Input
Gambar 4.82 Tampilan Pilih
Gambar Input
124 | P a g e
a. Tampilan Hasil Presentasi
Perbandingan Ricikan
Gambar 4.83 Tampilan Awal Hasil
Presentasi Perbandingan Ricikan
b. Tampilan Pop Out Logout
Gambar 4.84 Tampilan Pop Out
Logout
4.2.4. Fase Pelaksanaan
Pada fase ini akan dilakukan pengujian terhadap aplikasi yang telah
dibuat. Peneliti melakukan pengujian aplikasi menggunakan pendekatan
Black Box Testing yang berfokus pada persyaratan fungsional perangkat
lunak. Pengujian Black Box ini terdiri dari 2 jenis yaitu pengujian
mandiri dan pengujian lapangan.
125 | P a g e
Pengujian mandiri dilakukan dengan menguji aplikasi pada smartphone
yang digunakan peneliti dalam fase kontruksi. Pengujian lapangan
merupakan pengujian yang dilakukan dengan menentukan dan
menganilisis spesifikasi perangkat yang dapat digunakan untuk
menerapkan aplikasi.
4.2.4.1 Pengujian Mandiri
Penulis melakukan pengujian mandiri dengan melakukan
pengujian aplikasi menggunakan Smartphone milik penulis, yaitu
Samsung Ace 3.pengujian dilakukan dengan menjalankan aplikasi
ini dan melihat apakah aplikasi ini telah sesuai dengan masalah dan
hasil yang diharapkan. Berikut scenario pengujian yang dilakukan
penulis untuk melakukan pengujian terhadap aplikasi :
Tabel 4.14 Skenario Pengujian
No Usecase Hasil yang Diharapkan Jenis
Pengujian
1 Login
Pengguna dapat melakukan login
untuk masuk ke dalam Menu
Admin
Black Box
2 Pelatihan Ricikan
Admin dapat melakukan
pelatihan untuk memperbaharui
nilai bobot yang lebih baik dari
sebelumnya
Black Box
3 Informasi Keris
Jawa
Pengguna dapat melihat seluruh
informasi mengenai Keris Jawa
besera komponen-komponennya
Black Box
4 Cek Ricikan
Pengguna dapat melakukan
pengecekan jenis Ricikan yang
akan dikenali
Black Box
5 Logout Admin dapat keluar dari aplikasi Black Box
126 | P a g e
i. Pengujian Login
Tabel 4.15 Pengujian Login
Data Masukan Keluaran yang
Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik tombol Menu
Admin
Muncul halaman
untuk login
Muncul halaman
untuk login Diterima
Input username,
password dan klik
tombol login
Masuk kedalam
menu Admin
Masuk kedalam
menu Admin
Diterima
Jika username dan
password salah
akan muncul
notification
“username atau
password anda
salah”
Jika username dan
password salah
akan muncul
notification
“username atau
password anda
salah”
j. Pengujian Pelatihan Ricikan
Tabel 4.16 Pengujian Pelatihan Ricikan
Data Masukan Keluaran yang
Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik tombol
“Training Sample
Data”
Masuk halaman
Sub Menu
Pelatihan Ricikan
Masuk halaman
Sub Menu
Pelatihan Ricikan
Diterima
Input nilai Max
Epoh, Learning
Rate, Epsilon dan
klik tombol “next”
Masuk ke dalam
halaman input
gambar bobot
awal
Masuk ke dalam
halaman input
gambar bobot
awal
Diterima
Pilih gambar yang
akan dijadikan
bobot awal
pelatihan dan klik
tombol “next”
Masuk ke dalam
halaman input
gambar sample
Masuk ke dalam
halaman input
gambar sample
Diterima
Pilih gambar yang
akan dijadikan
sample pelatihan
dan klik tombol
“next”
Muncul halaman
hasil pelatihan
beserta
perhitungan yang
dilakukan oleh
aplikasi
Muncul halaman
hasil pelatihan
beserta
perhitungan yang
dilakukan oleh
aplikasi
Diterima
Klik tombol
“simpan bobot”
Bobot tersimpan
didalam database
Bobot tersimpan
didalam database Diterima
127 | P a g e
dan muncul
notifikasi “bobot
baru telah
tersimpan”
dan muncul
notifikasi “bobot
baru telah
tersimpan”
k. Pengujian Informasi Keris Jawa
Tabel 4.17 Pengujian Informasi Keris Jawa
Data Masukan Keluaran yang
Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik tombol
“About Keris”
Masuk halaman
yang terdapat
video pengenalan
mengenai Keris
Jawa
Masuk halaman
yang terdapat
video pengenalan
mengenai Keris
Jawa
Diterima
Klik tombol
“skip”
Masuk ke dalam
halaman informasi
mengenai Keris
Jawa
Masuk ke dalam
halaman informasi
mengenai Keris
Jawa
Diterima
Klik tombol
“Komponen Keris
Jawa”
Muncul pop out
komponen Keris
Jawa
Muncul pop out
komponen Keris
Jawa
Diterima
Klik pop out
“Luk”
Muncul halaman
informasi Luk
Muncul halaman
informasi Luk Diterima
Klik tombol
“Gambar Luk”
Muncul halaman
mengenai gambar
Luk
Muncul halaman
mengenai gambar
Luk
Diterima
Klik pop out
“Ricikan”
Muncul halaman
informasi Ricikan
Muncul halaman
informasi Ricikan Diterima
Klik tombol
“Gambar Ricikan”
Muncul halaman
mengenai gambar
Ricikan
Muncul halaman
mengenai gambar
Ricikan
Diterima
Klik pop out
“Dhapur”
Muncul halaman
informasi Dhapur
Muncul halaman
informasi Dhapur Diterima
Klik tombol
“Daftar Dhapur”
Muncul halaman
mengenai Daftar
Dhapur
Muncul halaman
mengenai Daftar
Dhapur
Diterima Jika diklik tombol
luk pada halaman
ini, akan muncul
daftar dhapur
sesuai dengan luk
yang telah diklik
Jika diklik tombol
luk pada halaman
ini, akan muncul
daftar dhapur
sesuai dengan luk
yang telah diklik
128 | P a g e
Klik pop out
“Tangguh”
Muncul halaman
informasi
Tangguh
Muncul halaman
informasi
Tangguh
Diterima
Klik tombol
“Daftar Tangguh”
Muncul halaman
mengenai daftar
Tangguh
Muncul halaman
mengenai daftar
Tangguh
Diterima
Klik pop out
“Pamor”
Muncul halaman
informasi Pamor
Muncul halaman
informasi Pamor Diterima
Klik tombol
“Daftar Pamor”
Muncul halaman
mengenai daftar
Pamor
Muncul halaman
mengenai daftar
Pamor
Diterima
l. Pengujian Cek Ricikan
Tabel 4.18 Pengujian Cek Ricikan
Data Masukan Keluaran yang
Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik tombol
“Check Your
Keris”
Masuk halamn sub
menu Cek Ricikan
Masuk halamn sub
menu Cek Ricikan Diterima
Klik tombol
“Capture Image”
Muncul camera
untuk mengambil
gambar Ricikan
yang akan dikenali
Muncul camera
untuk mengambil
gambar Ricikan
yang akan dikenali
Diterima Jika sudah
dicapture, gambar
akan disimpan
terlebih dahulu
sebelum dikenali
Jika sudah
dicapture, gambar
akan disimpan
terlebih dahulu
sebelum dikenali
Klik tombol
“Choose Image”
Muncul pop out
untuk memilih
aplikasi
penyimpan
gambar yang ada
pada smartphone
yang digunakan
Muncul pop out
untuk memilih
aplikasi
penyimpan
gambar yang ada
pada smartphone
yang digunakan
Diterima
Klik salah satu
aplikasi
penyimpanan
gambar
Muncul semua
gambar yang
terdapat pada
smartphone
Muncul semua
gambar yang
terdapat pada
smartphone
Diterima
Gambar telah
terpilih dan klik
tombol “upload”
Muncul halaman
yang terdapat
gambar yang akan
dikenali
Muncul halaman
yang terdapat
gambar yang akan
dikenali
Diterima
129 | P a g e
Klik tombol
“Proses”
Muncul notifikasi
“bobot telah
diperbaharui”
Muncul notifikasi
“bobot telah
diperbaharui”
Diterima
Muncul hasil
persentasi
kemiripan ricikan
beserta gambar
bentuk ricikan
yang paling
mendekati dengan
inputan
Muncul hasil
persentasi
kemiripan ricikan
beserta gambar
bentuk ricikan
yang paling
mendekati dengan
inputan
m. Pengujian Logout
Tabel 4.19 Pengujian Logout
Data Masukan Keluaran yang
Diharapkan Pengamatan Kesimpulan
Klik tombol
“Logout”
Keluar dari
aplikasi dan
muncul halaman
awal aplikasi
Keluar dari
aplikasi dan
muncul halaman
awal aplikasi
Diterima
Selain itu, pengujian mandiri dilakukan dengan menentukan
seberapa akurat analisis yang dilakukan dengan menguji 16 sampel
jenis Ricikan yang 4 diantaranya digunakan sebagai bobot awal
untuk melakukan pelatihan LVQ. Berikut hasil dari pengujian yang
telah dilakukan penulis :
Bobot Awal :
Tabel 4.20 Tabel Gambar Bobot Awal
Pejetan Jalen Lambe Gajah Sekar Kacang
130 | P a g e
Sample :
Tabel 4.21 Tabel Gambar Sample
Pejetan Jalen Lambe Gajah Sekar Kacang
Tabel 4.22 Perhitungan Jarak Antar Gambar
Epoh Bobot
Jarak Jarak
Terkecil
Masuk
Kelas Pejetan Jalen
Lambe
Gajah
Sekar
Kacang
1
Pejetan 5.477 5.657 5.831 5.196 5.196 Sekar
Kacang
Jalen 5.086 5.196 5.0 5.099 5.0 Lambe
Gajah
Lambe
Gajah 5.260 5.254 4.583 5.099 4.583
Lambe
Gajah
Sekar
Kacang 4.803 4.858 5.158 4.472 4.472
Sekar
Kacang
2
Pejetan 6.225 6.345 6.086 5.495 5.495 Sekar
Kacang
Jalen 5.674 5.813 5.292 5.413 5.292 Lambe
Gajah
Lambe
Gajah 5.829 5.807 4.647 5.394 4.647
Lambe
Gajah
Sekar
Kacang 5.312 5.358 5.490 4.547 4.547
Sekar
Kacang
19
Pejetan 8.995 9.003 5.388 5.107 5.107 Sekar
Kacang
Jalen 7.426 7.411 4.923 5.125 4.923 Lambe
Gajah
Lambe
Gajah 7.406 7.392 2.479 4.997 2.479
Lambe
Gajah
131 | P a g e
Sekar
Kacang 6.294 6.298 5.107 2.435 2.435
Sekar
Kacang
20
Pejetan 9.054 9.061 5.385 5.108 5.108 Sekar
Kacang
Jalen 7.470 7.456 4.925 5.127 4.925 Lambe
Gajah
Lambe
Gajah 7.447 7.435 2.451 4.998 2.451
Lambe
Gajah
Sekar
Kacang 6.323 6.327 5.106 2.407 2.407
Sekar
Kacang
Tabel 4.23 Hasil Persentasi Input
Gambar Input
Persentasi
Hasil
Pejetan Jalen Lambe
Gajah
Sekar
Kacang
57.4% 57.5% 64.1% 66.9% Sekar
Kacang
23.8% 23.9% 60.4% 61.4%
Sekar
Kacang
8.8% 9.1% 61.4% 59.7% Lambe
Gajah
17.7% 17.8% 59.4% 62.9%
Sekar
Kacang
-2.1% -1.9% 60.4% 64.9% Sekar
Kacang
33.8% 33.6% 67.8% 68.02%
Sekar
Kacang
9.2% 9.6% 87.6% 59.7%
Lambe
Gajah
51.2% 51.4% 61.4% 86.5% Sekar
Kacang
132 | P a g e
12.7% 12.9% 56.4% 67.4% Sekar
Kacang
21.1% 21.2% 67.4% 60.3% Lambe
Gajah
15.9% 16.5% 94.3% 66.7%
Lambe
Gajah
39.5% 39.6% 65.1% 94.6%
Sekar
Kacang
Dan berikut merupakan manual proses dari beberapa proses yang
terjadi pada aplikasi ini :
1. Proses Image
Gambar 4.85 Manual Proses Image
a. Gambar Ricikan yang ingin dikenali atau dilatih diperoleh dari hasil
capture atau upload melalui smartphone yang digunakan.
133 | P a g e
b. Program akan mengambil “path” yaitu lokasi dari file yang
sebelumnya telah diambil dan “path” tersebut akan diubah menjadi
sebuah citra bertipe *.bitmap.
c. *.bitmap tersebut akan melalui operasi geometrik yang berguna untuk
memperkecil citra menjadi 10x6. Hal ini dilakukan untuk
mempermudah proses pengenalan.
d. Setelah diperkecil, data *.bitmap diubah ke dalam bentuk *.Mat.
Proses ini diperlukan karena library OpenCV hanya dapat membaca
data file bertipe *.Mat.
e. Segmentasi citra dilakukan dengan cara mengkonversi menjadi citra
berskala keabuan agar dapat mempermudah proses deteksi tepi.
f. Setelah citra berskala keabuan, tahap selanjutnya adalah ekstraksi fitur
dengan menggunakan deteksi tepi Canny untuk mendapatkan tepi dari
gambar yang akan dikenali atau dilatih.
g. Citra yang sebelumnya bertipe *.Mat diubah kembali menjadi tipe
*.Bitmap. Tahap ini diperlukan karena untuk mengetahui ukuran dari
sebuah gambar, penulis menggunakan source code java kembali.
Sedangkan java tidak dapat membaca file bertipe *.Mat.
h. Dari ukuran gambar yang telah diketahui diatas, maka penulis juga
mendapatkan setiap koordinat titik pixel dari gambar. Dan dari
Koordinat tersebut, dapat dilakukan konversi menjadi citra biner
dengan mengetahui warna setiap koordinat. Warna putih akan
diberikan nilai “1” dan warna hitam akan diberikan nilai “0”.
134 | P a g e
i. Melalui tahap sebelumnya, didapatkan output berupa matriks dari citra
yang berisi angka “1” dan “0”.
2. Proses LVQ (Learning Vector Quantization)
Setelah proses image dilakukan, maka hasil yang berupa
matriks tersebut akan melalui proses pelatihan LVQ seperti
contoh berikut :
a. Masukkan nilai Max Epoh = 1 , Learning Rate = 0.01 dan Epsilon = 0.005.
b. Jika diketahui matriks dari gambar bobot ricikan seperti dibawah ini:
Tabel 4.24 Matriks Bobot Ricikan
Pejetan Jalen Lambe
Gajah
Sekar
Kacang
00000
11100
00111
00011
00011
00011
11000
10001
11100
00011
11000
00111
Dan matriks sample dari setiap jenis Ricikan adalah sebagai berikut :
Sample Pejetan : 10100 00110 00000
Sample Jalen : 01000 11011 00110
Sample Lambe Gajah : 11100 01001 11100
Sample Sekar Kacang : 11001 11110 00111
c. Lalu lakukan perhitungan jarak antar sample dan setiap bobot.
d. Untuk setiap sample yang dibandingkan terdapat jarak terkecil antar
sample dan bobot.
e. Hitung bobot baru jika setiap sample telah dibandingkan dengan 4 bobot
dengan aturan berikut :
135 | P a g e
I. Jika jarak terdekat tidak sama dengan sample, maka rumus yang
berlaku adalah
[ ] [ ] [ ] [ ]
II. Tetapi jika jarak terdekat sama dengan sample, maka rumus yang
berlaku adalah
[ ] [ ] [ ] [ ]
f. Perhitungan jarak dilakukan untuk setiap sample.
g. Jika semua sample sudah melalui proses perhitungan jarak dan semua
bobot sudah baru, maka Epoh akan bertambah dan Learning Rate akan
berubah dengan rumus berikut :
I. Learning Rate = Learning Rate – (0.1 x Learning Rate)
II. *0.1 merupakan konstanta yang sudah penulis tentukan
sebelumnya
h. Lakukan hal yang sama untuk Epoh yang berbeda. Jika Epoh lebih besar
dari Max Epoh atau Learning Rate lebih besar dari Epsilon, maka
perhitungan dihentikan.
Berikut perhitungan dengan data matriks yang telah disebutkan diatas :
Jarak Sample Pejetan terhadap Bobot Pejetan
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.83
136 | P a g e
Jarak Sample Pejetan terhadap Bobot Jalen
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.83
Jarak Sample Pejetan terhadap Bobot Lambe Gajah
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 3
Jarak Sample Pejetan terhadap Bobot Sekar Kacang
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 3.46
Jarak Terdekat : Pejetan
Bobot Baru Pejetan
BobotPejetan[1] = 0 + 0.01 * (1 - 0) = 0 + 0.01 = 0.01
BobotPejetan[2] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[3] = 0 + 0.01 * (1 - 0) = 0 + 0.01 = 0.01
BobotPejetan[4] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[5] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[6] = 1 + 0.01 * (0 - 1) = 1 - 0.01 = 0.99
BobotPejetan[7] = 1 + 0.01 * (0 - 1) = 1 – 0.01 = 0.99
BobotPejetan[8] = 1 + 0.01 * (1 - 1) = 1 + 0 = 1
BobotPejetan[9] = 0 + 0.01 * (1 - 0) = 0 + 1 = 0.01
BobotPejetan[10] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[11] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[12] = 0 + 0.01 * (0 - 0) = 0 + 0 = 0
BobotPejetan[13] = 1 + 0.01 * (0 - 1) = 1 - 0.01 = 0.99
BobotPejetan[14] = 1 + 0.01 * (0 - 1) = 1 – 0.01 = 0.99
BobotPejetan[15] = 1 + 0.01 * (0 - 1) = 1 – 0.01 = 0.99
137 | P a g e
Jarak Sample Jalen terhadap Bobot Pejetan
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √ ) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 1.99
Jarak Sample Jalen terhadap Bobot Jalen
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.83
Jarak Sample Jalen terhadap Bobot Lambe Gajah
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.65
Jarak Sample Jalen terhadap Bobot Sekar Kacang
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.45
Jarak Terdekat : Pejetan
138 | P a g e
Bobot Baru Jalen
BobotJalen[1] = 0.01 - 0.01 * (-0.01) = 0.01 + 0.0001 = 0.0101
BobotJalen [2] = 0 - 0.01 * (1) = 0 – 0.01 = -0.01
BobotJalen[3] = 0.01 - 0.01 * (-0.01) = 0.01 + 0.0001 = 0.0101
BobotJalen[4] = 0 - 0.01 * (0) = 0 - 0 = 0
BobotJalen[5] = 0 - 0.01 * (0 - 0) = 0 - 0 = 0
BobotJalen[6] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 - 0.0001 = 0.9899
BobotJalen[7] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 - 0.0001 = 0.9899
BobotJalen[8] = 1 - 0.01 * (-1) = 1 + 0.01 = 1.01
BobotJalen[9] = 0.01 - 0.01 * (0.99) = 0.01 – 0.0099 = 0.0001
BobotJalen[10] = 0 - 0.01 * (0) = 0 - 0 = 0
BobotJalen[11] = 0 - 0.01 * (0) = 0 - 0 = 0
BobotJalen[12] = 0 - 0.01 * (0) = 0 - 0 = 0
BobotJalen[13] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 - 0.0001 = 0.9899
BobotJalen[14] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 - 0.0001 = 0.9899
BobotJalen[15] = 0.99 - 0.01 * (-0.99) = 0.99 - 0.0099 = 0.9999
Jarak Sample Lambe Gajah terhadap Bobot Pejetan
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √ ) ) ) ) ) )
) ) ) ) ) ) )
= √
= √ = 3.15
Jarak Sample Lambe Gajah terhadap Bobot Jalen
= √
) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
) ) ) )
= √
) ) ) ) ) ) ) ) ) )
) ) )
= √
= √ = 3.16
139 | P a g e
Jarak Sample Lambe Gajah terhadap Bobot Lambe Gajah
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 1.73
Jarak Sample Lambe Gajah terhadap Bobot Sekar Kacang
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 3.16
Jarak Terdekat : Lambe Gajah
Bobot Baru Lambe Gajah
BobotLambeGajah[1] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[2] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[3] = 0 + 0.01 * (1) = 0.01
BobotLambeGajah[4] = 0 + 0.01 * (0) = 0
BobotLambeGajah[5] = 0 + 0.01 * (0) = 0
BobotLambeGajah[6] = 1 + 0.01 * (-1) = 0.99
BobotLambeGajah[7] = 0 + 0.01 * (1) = 0.01
BobotLambeGajah[8] = 0 + 0.01 * (0) = 0
BobotLambeGajah[9] = 0 + 0.01 * (0) = 0
BobotLambeGajah[10] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[11] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[12] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[13] = 1 + 0.01 * (0) = 1
BobotLambeGajah[14] = 0 + 0.01 * (0) = 0
BobotLambeGajah[15] = 0 + 0.01 * (0) = 0
Jarak Sample Sekar Kacang terhadap Bobot Pejetan
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √ ) ) ) ) ) )
) ) ) )
140 | P a g e
= √
= √ = 1.99
Jarak Sample Sekar Kacang terhadap Bobot Jalen
= √
) ) ) ) ) ) ) ) ) ) )
) ) ) )
= √
) ) ) ) ) ) ) ) )
) )
= √
= √ = 2.00
Jarak Sample Sekar Kacang terhadap Bobot Lambe Gajah
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √ ) ) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.997
Jarak Sample Sekar Kacang terhadap Bobot Sekar Kacang
= √
) ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) ) )
= √
= √ = 2.45
Jarak Terdekat : Pejetan
141 | P a g e
Bobot Baru Sekar Kacang
BobotSekarKacang[1] = 0.01 – 0.01 * (0.99) = 0.01 –
0.0099 = 0.0001
BobotSekarKacang[2] = 0 - 0.01 * (1) = -0.01
BobotSekarKacang[3] = 0.01 – 0.01 * (-0.01) = 0.01 +
0.0001 = 0.0101
BobotSekarKacang[4] = 0 - 0.01 * (0) = 0
BobotSekarKacang[5] = 0 - 0.01 * (1) = -0.01
BobotSekarKacang[6] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 –
0.0001 = 0.9899
BobotSekarKacang[7] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 –
0.0001 = 0.9899
BobotSekarKacang[8] = 1 - 0.01 * (0) = 1
BobotSekarKacang[9] = 0.01 - 0.01 * (0.99) = 0.01 –
0.0099 = 0.0001
BobotSekarKacang[10] = 0 - 0.01 * (0) = 0
BobotSekarKacang[11] = 0 - 0.01 * (0) = 0
BobotSekarKacang[12] = 0 - 0.01 * (0) = 0
BobotSekarKacang[13] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 –
0.0001 = 0.9899
BobotSekarKacang[14] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 –
0.0001 = 0.9899
BobotSekarKacang[15] = 0.99 - 0.01 * (0.01) = 0.99 –
0.0001 = 0.9899
Dan untuk proses pengenalan dengan LVQ, hanya akan melalui proses
perhitungan jarak gambar input terhadap bobot-bobot baru yang dihasilkan
dari proses pelatihan diatas. Persentasi kemiripan dihitung dengan rumus
berikut :
Bobot Input Gambar : 111000100111100
Persentasi = 100% - (
)
*15 adalah jumlah data dari matriks citra
Persentasi Kemiripan
Input – Pejetan
= ) ) ) )
) ) ) )
) ) ) )
) ) )
= ) ) ) ) )
) ) ) ) ) )
) )
= 0.9801 + 1 + 0.9801 + 0.0001 + 1 + 0.0001 + 1 + 1 +
1 + 0.0001 +0.9801 + 0.9801
142 | P a g e
= 9.9008
= 100% - (9.9008/15 x 100) %
100% - 66.053% = 33.9947%
Input – Jalen
= ) ) )
) ) )
) ) )
) ) ) )
) )
= ) ) ) )
) ) ) ) )
) ) ) )
= 0.97990201 + 1.0201 + 0.97990201 + 0.97990201 +
0.00010201 + 1.0201 + 0.00000001 + 1 + 1 + 1 +
0.00010201 +0.97990201+ 0.99980001
= 9.95981208
= 100% - (9.95981208/15 x 100) %
100% - 66.3987% = 33.6013%
Input – Lambe Gajah
= ) ) ) )
) ) ) )
) ) ) )
) ) )
= ) ) )
= 0.9801 + 0.9801 + 0.9801
= 2.9403
= 100% - (2.9403/15 x 100) %
100% - 19.602% = 80.398%
Input – Sekar Kacang
= ) ) )
) ) )
) ) )
) ) ) )
) )
= ) ) ) )
) ) ) )
) ) ) ) )
)
= 0.99980001 + 1.0201 + 0.97990201 + 0.0001 +
0.97990201 +0.00010201 + 1 + 0.00000001 + 1 +1 +1
0.00010201 +0.97990201 + 0.97990201
= 9.939812
= 100% - (9.939812/15 x 100) %
100% - 66.2654% = 33.7346%
Persentasi Kemiripan Terbesar : Lambe Gajah
143 | P a g e
4.2.4.2 Pengujian Lapangan
Pengujian lapangan merupakan pengujian yang dilakukan secara
objektif yaitu dengan melakukan pengujian langsung ke lapangan.
Pelaku pengujian lapangan ini terdiri dari 30 responden. Pengujian
ini dilakukan dengan membuat kuisioner pengujian untuk
mengetahui pendapat responden terhadap Aplikasi Pengenalan
Jenis Ricikan Keris Jawa. Dari kuisioner tersebut, dapat diketahui
apakah aplikasi berjalan dengan baik pada perangkat yang
digunakan oleh responden serta melihat apakah aplikasi ini telah
sesuai dengan masalah dan hasil yang diharapkan. Hasil dari
kuisioner tersebut dapat dilihat pada lembar lampiran kuisioner
pengujian aplikasi.
144 | P a g e
BAB V
PENUTUP
Aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone ini
setidaknya menjadi sumber informasi mengenai Keris Jawa serta sebagai alat
bantu untuk mengenali Jenis Ricikan pada Keris Jawa bagi para pengguna aplikasi
smartphone.
Pada bab ini, peneliti membuat kesimpulan dari penelitian yang telah
dilakukan serta saran yang berguna bagi pengembangan aplikasi selanjutnya.
5.1 Kesimpulan
Setelah melakukan penelitian maka pada bab ini peneliti membuat
kesimpulan, bahwa user dan admin dapat mengetahui informasi
mengenai Keris Jawa serta dapat mengenali jenis Ricikan Keris Jawa
dengan mengimplementasikan metode pengenalan pola LVQ (Learning
Vector Quantization). Dan admin dari aplikasi ini juga dapat melakukan
pembaharuan nilai bobot baru yang hasilnya digunakan sebagai acuan
untuk mengenali jenis Ricikan Keris Jawa.
Berdasarkan hasil pengujian mandiri terhadap pelatihan LVQ
(Tabel 4.17), pada Epoh ke 20 jarak terkecil sample terhadap bobot
Pejetan adalah 2.435 untuk Sekar Kacang serta terhadap bobot Jalen
adalah 5.108 untuk Sekar Kacang. Berdasarkan hasil tersebut, terdapat
beberapa kesalahan dalam pengenalan untuk jenis Ricikan Pejetan dan
145 | P a g e
Jalen (Tabel 4.18). Hal ini terjadi dikarenakan beberapa sebab seperti
sample dan bobot citra yang kurang jelas serta kemiripan citra dengan
Lambe Gajah dan Sekar Kacang.
Berdasarkan hasil wawancara dan kuisioner yang peneliti sebar,
aplikasi pengenalan jenis Ricikan Keris Jawa berbasis Smartphone ini
dapat melakukan fungsi-fungsinya dengan baik. Aplikasi ini dapat
menjadi sumber informasi mengenai Keris Jawa serta dapat menjadi alat
bantu untuk mengenali Ricikan Keris Jawa.
5.2 Saran
Aplikasi yang dibangun tentu saja masih belum sempurna. Oleh
karena itu, peneliti juga mengemukakan beberapa saran yang dapat
berguna untuk pengembangan aplikasi di masa datang, yaitu :
1. Untuk pengembangan aplikasi selanjutmya, diharapkan dapat
mengenali semua jenis Ricikan Keris Jawa serta dapat
mengidentifikasi jenis Dhapur pada suatu Keris Jawa dengan
mengenali jenis Ricikan apa saja yang terdapat pada Keris yang akan
dikenali.
2. Pengembangan selanjutnya, diharapkan dapat lebih memperbaiki
kualitas citra yang menjadi inputan pada aplikasi ini sehingga
selanjutnya hasil pengenalannya dapat lebih baik dan semakin akurat.
3. Pengembangan selanjutnya, aplikasi ini tidak hanya dapat dijalankan
pada satu jenis smartphone saja.
146 | P a g e
DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, Usman. 2005. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Graha Ilmu.
Challoner, Jack. 2002. Artificial Intelligence. London : Dorling Kindersley
Limited.
Gonzales, R. C.; Woods,R.E. 2002. Digital Image Processing. Prentice Hall.
Green, B. 2002. Canny Edge Detection Tutorial. [Online].
http://dasl.mem.drexel.edu/alumni/bGreen/www.pages.drexel.edu/_weg22
/can_tut.html.
Harsrinuksmo, Bambang. 2004. Ensiklopedi Keris . Jakarta : Gramedia Pustaka
Utama.
Haryoguritno, Haryono. 2007. Keris Jawa Antara Mistik dan Nalar . Jakarta :
Indonesia Kebangsaanku.
Kadir, Abdul & Adhi Susanto. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra.
Yogyakarta : ANDI.
Kasmui. 2011. Sistem Pakar Identifikasi Bentuk Keris Jawa dengan Metode CF
(Certainty Factor). Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.
Kendall & Kendall. 2010. System Analysis and Design. London: Pearson
International Edition 7th Edition.
Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya).
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Kusumadewi, Sri. 2004. Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan
MATLAB & EXCEL LINK. Yogyakarta : Graha Ilmu.
147 | P a g e
Marshal, Ctherine dan Gretchen B Rosman. 1995. Designing Qualitative
Research, Second Edition. Thousand Oaks : Sage Publication.
Mingqiang, Y; Kidiyo, K.; Joseph, R. 2008. A Survey of Shape Feature
Extraction Techniques. on Pattern Recognition Technique, Technology
and Application, pp. 43-90.
Munawar. 2005. Pemodelan Visual dengan UML.Yogyakarta : Graha Ilmu.
Nugroho, Adi. 2005. Rational Rose untuk Pemodelan Berorientasi Objek.
Bandung: Informatika.
Puspitaningrum, Diyah. Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. 2006. Yogyakarta :
Penerbit ANDI.
Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta : Penerbit ANDI.
Ricky, Michael Yoseph, S,Kom. 2009. Pengenalan Computer Vision
Menggunakan OpenCV dan FLTK. Jakarta : Mitra Wacana Media.
Safaat H, Nazruddin. 2012. “ANDROID” Pemrograman Aplikasi Mobile
Smartphone dan Tablet PC berbasis Android. Bandung : Informatika.
Sarwono, Jonathan. 2006. Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif.
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Stegmann, M.B.; & Gomez, D.D. 2002. A Brief Introduction to Statistical Shape
Analysis.[Online].http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.p
hp/403/pdf/imm403.pdf.
Whitten JL, Bentley LD, Dittman KC. 2004. Metode Desain dan Analisis Sistem
edisi 6. Yogyakarta: Andi. Terjemahan dari Systems Analysis and Design
Method.
Lampiran A.
Surat Keterangan
Bimbingan Skripsi
L-1 | P a g e
Lampiran B.
Hasil Wawancara
L-2 | P a g e
Wawancara I
Hari : Sabtu
Tanggal : 31 Agustus 2013
Tempat : Museum Pusaka TMII
User : M. Andi Azis
Jabatan : Pakar Keris
Hasil : Mengetahui Jenis Dhapur Keris dan seberapa besar kecintaan masyarakat terhadap
Keris Jawa.
1. Jenis Dhapur Keris Jawa
a. Dilihat dari aspek apakah untuk menentukan jenis Dhapur sebuah Keris?
Dhapur Keris ditentukan dari Luk dan Ricikan yang ada pada sebilah Keris.
b. Ricikan apakah yang paling sering muncul pada sebuah bilah Keris?
Kembang Kacang, Lambe Gajah, Jalen, Pejetan dan Sogokan.
c. Apakah ada jenis Dhapur yang paling sering ditemukan pada Keris Jawa?
Luk 1 – Tilam Putih
Luk 11 – Sabuk Inten
Luk 13 – Sengkelat
d. Apakah Dhapur merupakan aspek penting pada sebilah Keris?
Iya penting, karena Dhapur Keris menentukan sifat dari Keris tersebut.
e. Selama ini, apakah ada kesulitan dalam penentuan Jenis Dhapur Keris?
Karena banyaknya nama Jenis Dhapur pada sebuah keris, belum lagi dilihat dari Luk dan
Ricikan Keris tersebut, saya masih memerlukan buku panduan untuk penentuan Dhapur
sebuah Keris.
2. Keris bagi Bangsa Indonesia
a. Bagaimana bangsa Indonesia menjaga kelestarian budayanya terutama Keris?
Dengan cara mengenal Keris-Keris dan tidak melihatnya sebagai suatu benda mistis.
Mungkin karena pemuda Indonesia lebih sering melihat Keris-Keris lama sehingga lebih
terlihat mistis. Lihatlah Keris-Keris baru yang memliki keindahan dan unsur kesenian.
b. Seberapa sering masyarakat mengunjungi Museum Pusaka dan menanyakan perihal
Dhapur Keris?
L-3 | P a g e
Terkadang ada pemilik Keris yang datang untuk menanyakan jenis Dhapur Keris untuk
mengetahui sifat dari Keris tersebut. Pada malam Shuro, banyak pemilik Keris yang
datang untuk membersihkan Keris yang dimilikinya.
Wawancara II
Hari : Minggu
Tanggal : 8 Desember 2013
Tempat : World Royal Heritage 2013
User : Emilia
Jabatan : Komunitas Pecinta Tosan Aji Nusantara
Hasil : Mengetahui Pentingnya Keris bagi Bangsa Indonesia dan Cara Pelestariannya
1. Apa pandangan Anda mengenai sebuah Keris?
Saat ini banyak yang menggunakan Keris sebagai nilai prestis serta derajat dari seseorang.
Karena saat ini, banyak Keris yang bernilai tinggi bahkan ada yang terbuat dari emas serta
berlian.
2. Menurut Anda, peran Keris bagi Indonesia?
Keris merupakan peninggalan dari nenek moyang yang menjadi warisan yang harus
dilestarikan. Jangan sampai karena tingginya nilai seni sebuah Keris sehingga bisa diakui
oleh Negara lain karena di Negara sendiri, Keris tidak dicintai.
3. Bagaimana caranya bangsa Indonesia bisa melestarikan Keris?
Salah satunya masyarakat mengikuti Paguyuban (Komunitas Keris) untuk dapat mengenal
Keris itu sendiri.
4. Apa pesan Anda agar masyarakat lebih mencintai Keris?
Untuk masyarakat Indonesia terutama Pemudanya, jangan melihat Keris dari mistisnya, tapi
lihat dari unsur historis, estetika dan nilai seninya. Negara lain aja suka, masa kita sebagai
bangsa Indonesia sendiri yang memilikinya malah tidak mencintai budaya Keris.
L-4 | P a g e
Wawancara III
Hari : Kamis
Tanggal : 9 Mei 2014
Tempat : Museum Pusaka TMII
User : Sumar Purnomo
Jabatan : Pakar Ahli Keris
Hasil : Aplikasi Ricikan Keris Jawa
1. Apakah selama ini, Anda merasa kesulitan dalam penentuan jenis Ricikan Keris?
Karena banyaknya ricikan Keris, saya masih menggunakan buku untuk melihat lagi apa
nama dari jenis Ricikan yang sedang ditanyakan.
2. Apakah banyak pengunjung yang bertanya mengenai Ricikan Keris?
Terkadang ada, jika ia memiliki Keris dan ingin mengetahui nilai seni dari Keris itu sendiri.
Karena Ricikan merupakan salah satu unsur seni dari sebuah Keris selain daripada Pamor
Keris.
3. Jika ada sebuah aplikasi seperti yang telah Anda gunakan, apakah nantinya akan berguna?
Tentunya, untuk saya sendiri ini akan berguna dalam penentuan jenis Dhapur Keris yang
jumlahnya ada 200an jenis.
4. Apakah aplikasi tadi sudah cukup informatif?
Sebenarnya sudah cukup, tetapi untuk tulisannya masih terlihat sangat kecil dan juga kurang
interaktif.
5. Menurut Anda, seberapa besar manfaat dari aplikasi itu sendiri?
Saya sangat menghargai mahasiswa yang mengangkat Keris sebagai bahan penelitiannya.
Manfaatnya juga pasti besar, selain dapat mengenalkan Keris kepada masyarakat yang
sebelumnya tidak menyukai Keris tetapi dengan adanya Aplikasi seperti itu, masyarakat
akan lebih tertarik kepada Keris. Dan dengan adanya aplikasi ini, menunjukkan bahwa
pemuda juga peduli akan kebudayaan bangsa Indonesia terutama Keris.
Lampiran C.
Ringkasan Hasil
Quisioner
Requirement
L-5 | P a g e
Ringkasan Hasil Quisioner Requirement
Pelajar 13 15%
Pekerja Seni 16 18%
Mahasiswa 58 67%
1. Pengetahuan Keris
a. Seberapa besar pengetahuan Anda akan Keris terutama Keris Jawa?
b. Seberapa besar pengetahuan Anda akan Komponen sebuah Keris Jawa?
15%
67%
18%
Responden
L-6 | P a g e
c. Menurut Anda, seberapa penting warisan budaya Keris Jawa harus dilestarikan?
d. Selama ini, apa pandangan Anda mengenai sebuah Keris terutama Keris Jawa?
Keramat
Buat penyugihan atau sejenisnya lah =3=
sejujurnya saya masih sangat awam mengenai keris jawa. tapi kakek pernah punya keris.
keris bisa menjadi salah satu ciri budaya dari indonesia. saya sendiri masih bingung, memang
ada keris lain selain dari jawa ya?
keris adalah pusaka yang memiliki kekuatan mistis didalamnya
Senjata kuno yang hampir punah, perlu dilestarikan, dan kaum muda zaman sekarang banyak
yang tidak mengenalnya, termasuk saya.
Salah satu budaya yang harus dilestarikan
Sebuah benda yang merupakan warisan dari leluhur yang harus dijaga seperti batik.
keris merupakan suatu warisan budaya indonesia yang perlu dilestarikan..
keris pun di setiap wilayah di indonesia berbeda beda..
Pusaka
Ya salah satu senjata jenis belati yang digunakan dalam peperangan pada masa lampau
warisan leluhur yang tidak boleh terlupakan
yang saya tahu keris biasanya menjadi lambang sebuah kehormatan dalam budaya jawa.
Keris itu identik dengan orang2 jaman dahulu
Keren
sebuah benda sebagai pelengkap / aksesoris saat acara resepsi pernikahan yang menggunakan
adat jawa
Hanya mengenal sebagai benda pusaka kebudayaan Jawa
pandangan saya keris jawa sangatlah identik dengan budaya indonesia khusus jawa.
Merupakan aset bidaya yang harus dilestarikan dan diperkenalkan secara global
mistis,hehe
Mistis
Itu adalah warisan budaya asli indonesia
keris merupakan salah satu warisan budaya yang dimiliki Indonesia, memiliki makna filosofi
yang dalam, nilai seni dan budaya yang tinggi. Banyak orang termasuk saya, yang kurang
paham atau mengerti keris, terutama keris jawa.
Merupakan salah satu senjata tradisional milik kebudayaan Indonesia
L-7 | P a g e
Serem
Salah satu benda warisan budaya yang wajib dilestarikan
keris suatu benda yang unik dan bisa digunakan juga sebagai senjata serta tentunya salah satu
senjata yang mudah dibawa-bawa.
Suatu benda yg tidak bisa lepas dr adat istiadat di jawa, dan bisa jg disebut keramat..
Keris merupakan barang pusaka yang menjadi warisan budaya bangsa.
Peninggalan sejarah bangsa sebagai senjata tradisional khas jawa, dianggap keramat oleh
sebagian masyarakat jawa
berhubungan dengan keraton, budaya, mistis
Bagus, menarik dan termasuk senjata tradisional khas Jawa
Ingin mengetahui ilmunya
Jadul
mistis
Keris jawa digunakan untuk kegiatan spritual dan acara keagamaan
pandangan saya, keris jawa bentuknya sangat unik unik, serta keris jawa terkadang indentik
dengan magis spiritual
Sebuah benda pusaka
Banyak digunakan untuk yang benar atau yang salah, jika benar hanya sebagai cindera mata
dan panjangan, yang salah adalah untuk ilmu hitam seperti sihir dsb.
Mistis, fir. Haha
senjata khas jawa...tajam...dan keramat
yang tahu hanya orang jawa saja
Keris dianggap sebagai warisan budaya Indonesia dan juga dianggap memiliki kekuatan yang
magis untuk sebagian orang
benda pusaka
Budaya yang sangat kental, beberapa orang percaya keris mempunyai kekuatan
Biasa aja
Mistis
keris memiliki sejarah yang banyak dan mistis
Mistis, berbau hal-hal yang berkaitan dengan ritual
keris jawa adalah suatu benda keramat yang digunakan oleh orang jawa dan berbau mistis
Sebuah warisan budaya yang sangat langka dan unik.
sakral
Keris jawa merupakan alat pusaka yg d warisi oleh nenek moyang kita. Keris tsb dianggap
mempunyai nilai migik & kramat.
Keris jawa merupakan alat pusaka yg d warisi oleh nenek moyang kita. Keris tsb dianggap
mempunyai nilai migik & kramat.
sepengetahuan saya, keris jawa merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang harus
dijaga dan dilestarikan.
keris itu menurut saya adalah sesuatu yg magis.
mistisnya gede.
sekarang hanya dipakai sebagai alat perayaan adat
Keris adalah benda yang sering disangkutpautkan dengan hal2 mistis.
Keris Jawa tdk pernah liat :D
keris berguna sebagai senjata dan juga hiasan dalam pakaian orang jawa.
benda yang sangat khas.. yang memiliki nilai budaya bagi indonesia
bagus
sebuah senjata yang bentuknya unik dan berasal dari Indonesia
Keris merupakan warisan budaya Indonesia yang tersebar hampir di seluruh daerah di
Nusantara. Biasaya keris di identikkan dengan magis ketimbang dengan penggunaannya
sebagai senjata untuk perang
L-8 | P a g e
Senjata tradisional yang hanya bisa ditempa oleh orang-orang tertentu
Keris merupakan salah satu herritage of Indonesia yang harus dijaga kelestariannya.
Keris merupakan warisan budaya yang mesti dilestarikan dan pengetahuan mengenai keris
jawa itu pun mestinya penting untuk diketahui.
ga terlalu tau, cuma tau itu senjata zaman dulu dan sebagai pelengkap pakaian adat jawa
e. Menurut Anda, apa peran sebuah Keris untuk bangsa Indonesia?
untuk menunjukkan identitas dan budaya bangsa
Gak ada :v
ciri khas, warisan budaya, dan sejauh yang saya tahu, menunjukkan wibawa.
keindahan dalam bentuknya,
ketelatenan dalam proses pembuatannya,
ketelitian dalam memolesnya.
menjadikan keris sebagai salah satu karya seni yang keren dan anggun.
puitis sekali bukan
lambang atau pusaka jaman dulu
Sebagai simbol dan identitas senjata sehingga menjadi kebanggan negara.
Keris juga berperan sebagai benda peninggalan sejarah di Indonesia sehingga warga negara
Indonesia tdk lupa pd nenek moyang/ leluhurnya.
Unsur budaya dan Sejarah Indonesia
Sebagai salah satu bukti sejarah.
karena keris merupakan salah satu warisan budaya indonesia, keris dapat di jadikan koleksi
kebudayaan dimuseum sehingga dapat menjadi wisata kebudayaan menarik bagi para
pengunjung
Pedoman
Keris merupakan salah satu simbol dari kebudayaan Indonesia yang sudah diakui di dunia
(UNESCO) dan harus dilestarikan
mjd simbol dan bukti peradaban indonesia di masa lalu
peran keris sebagai satu benda pusaka dan bisa dijadikan lambang kehormatan bagi Indonesia
terutama bangsa Jawa
Sebagai warisan budaya
salah satu ciri khas budaya bangsa
simbolis kebudayaan indonesia
Sebagai identitas kebudayaan yang patut dilestarikan
perannya sangat penting karena menjadi ciri khas kegeragaman adanya budaya Indonesia.
sebagai ciri khas, budaya bangsa
Simbol kebudayaan
Menunjukkan budaya bangsa indonesia sekaligus sebagai ciri khas bangsa indonesia
sebagai warisan budaya bangsa yang patut dibanggakan dan dilestarikan. Keris bisa menjadi
salah satu ciri khas atau simbol dari negara kita (indonesia) karena negara lain tidak memiliki
senjata tradisional seperti keris.
Sebagai peninggalan bersejarah yang harus dilestarikan
budaya
Sebagai warisan budaya, sebagai identitas bagi masyarakat Jawa sendiri
sebuah budaya indonesia yang unik dan membedakan dengan negara lain. karena setahu saya
tak ada negara lain yang memiliki seperti keris.
Sebagai benda yg harus dilestarikan dan dibudidayakan
Sebagai ciri khas bangsa.
Peninggalan sejarah , ciri khas masyarakat jawa khususnya
sebagai salah satu ciri khas budaya
Hanya untuk dipakai saat acara tertentu
L-9 | P a g e
Warisan budaya
Sakral, Mistis
ngulitin daging, lambang budaya
sebagai pelengkap salah satu keindahan dan keragamaan budaya yang ada diindonesia dan
selain itu sebagai bukti sejarah peradaban bangsa indonesia sebelum penjajahan sudah
mengenal teknik pembuatan senjata
peran keris, pertama keris merupakan salah satu budaya indonesia yang harus dilestarikan, di
karenakan keris merupakan sebuah peninggalan dari nenek moyang kita..
Sebagai sebuah ciri khas dan karakter bangsa Indonesia
Peran keris bagi bangsa indoensia ada 2, sebagai kebudayaan kerajinan yang tidak ada di suku
atau bangsa lain, dan persenjataan tradisional melawan penjajah
sebagai slh 1 bagian kebudayaan
kaya akan sejarah
sebagai simbol kekayaan warisan budaya yang ada di indonesia
Sangat Penting, sebagai warisan budaya bangsa indonesia khusunya pulau jawa, dahulu juga
digunakan sebagai senjata perang melawan penjajah
wujud nyata dari budaya asli indonesia
Pusaka, benda sejarah yang dapat menginisialisasikan Indonesia
Warisan Budaya
Identitas budaya
sebagai bukti bahwa pada jaman dulu rakyat indonesia sudah memiliki sistem pertahanan
Sebagai simbol dari sebuah budaya jawa
saya tidak tau
Keris Jawa mempunyai peran yang angat-sangat penting bagi bangsa Indonesia, karena Keris
Jawa merupakan warisan budaya Indonesia yang harus dilestarikan.
warisan budaya
Keris jawa mempunyai peranan yg cukup penting bagi tokoh2 Indo yg telah berjasa bgi
perkembangan bangsa Indo pada zaman modern ni, spt bung Karno, Jenderal Sudirman &
Soeharto. Keris msih dianggap sbg alat pusaka yg mampu mndatangkan keselamatan &
meningkatkak kewibawaan.
Keris jawa mempunyai peranan yg cukup penting bagi tokoh2 Indo yg telah berjasa bgi
perkembangan bangsa Indo pada zaman modern ni, spt bung Karno, Jenderal Sudirman &
Soeharto. Keris msih dianggap sbg alat pusaka yg mampu mndatangkan keselamatan &
meningkatkak kewibawaan.
sebagai identitas budaya Indonesia, khususnya budaya Jawa
keris adalaha salah satu karya luluhur bangsa indonesia secara tidak langsung keris merupakan
peninggalan budaya yang harus terus dilestarikan
sebagai aset kebudayaan
Sebagai sejarah yang harus selalu dikenang dan dipelihara
Sebagai aset budaya bangsa.
Keris siapa sih sbenarnya ? :D
sebagai simbol kekayaan negara indonesia serta tradisi yang perlu dilestarikan
sebagai icon dan harta budaya bangsa
budaya bangsa
salah satu budaya yang ada di Indonesia
sebagai simbol saja
Salah satu kebudayaan nusantara
Dengan adanya Keris, menunjukan betapa banyaknya budaya Indonesia yang beragam dan
banyak memiliki unsur keindahan dan yang dapat memberikan warna kebudayaan bagi bangsa
Indonesia.
Mungkin salah satunya sebagai identitas bangsa
sebagai salah satu budaya Indonesia
L-10 | P a g e
2. Penggunaan Smartphone
a. Apakah anda salah satu pengguna Smartphone?
Tidak 18 21%
Ya 69 79%
b. Jenis Smartphone apa yang Anda gunakan saat ini?
c. Seberapa sering anda menggunakan Smartphone tersebut?
L-11 | P a g e
d. Apakah Anda juga pengguna Laptop/Tablet PC?
e. Gadget manakah yang lebih sering Anda gunakan?
f. Apa alasan Anda menggunakan gadget tersebut?
karena saya enggak punya smartphone
Hanya itu yang milik pribadi
saat pengisian kuisioner ini, saya masih lebih sering menggunakan perangkat laptop sebagai
sarana untuk mengakses internet dan lainnya.
pernah menggunakan perangkat android.
simple flexyble
Mudah digunakan dan mudah dibawa ke mana pun
tidak ada alasan
Lebih mudah dibawa kemana-mana.
karena mudah dibawa kemana saja, multi fungsi, memudahkan kominikasi dan pekerjaan,
serta praktis
Saya lebih nyaman menggunakan laptop, karena kebetulan saya anak IT jadi sering
berhadapan dengan laptop.
lebih praktis. mudah dibawa
Lebih simple dan bsa di bwa kmn2
Lebih baru
Efisien digunakan :)
karena ada beberapa kegiatan yg tidak bisa dilakukan smartphone
L-12 | P a g e
karena layar & keypadnya lebih besar hehe
Praktis
Lebih gampang akses internet di mana aja...
lebih efisien, bisa digunakan kapan saja, dimana saja karena mudah dibawa kemana saja
Gampang
Lebih ringan dan mudah dibawa
karena mudah dibawa dan sangat mudah untuk digunakan
Lebih simple dan mudah dibawa kemana2
karena smartphone lebih efisien tempat
All in one , dapat digunakan untuk komunikasi (telpon, sms, bbm), browsing, email , dan
aplikasi lainnya
simple, hemat listrik
Minimalis, mudah dibawa kemana saja, mudah untuk mengetahui informasi sehingga tidak
harus membuka gadget yg lain seperti laptop dsb
Untuk update2 berita lebih cepat
Profesi saya sebagai programmer website
klo smartphone kan bisa di pake telp + sms dll.. masa telp ama sms di laptop -,-
mempermudah aktivitas sederhana seperti mengakses informasi dan menyimpan data secara
online atau offline.
alasan saya karena layarnya sangat besar, lebih praktis di bawah kemana-mana, serta aplikasi
nya lengkap...
Lebih praktis
Praktis, Simple, dan Mobilitas yang tinggi
banyak kegiatan yg tidak bisa dilakukan smartphone namun laptop bisa..dan itu menunjang
aktifitas saya
lebih praktis
Karena tuntutan pekerjaan yang dimana harus mengetahui keadaan pasar terupdate dan
pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia
karena smartphone alat penunjang utama dalam berkomunikasi dan mencari informasi setiap
harinya saat dibutuhkan. ditunjang dengan fungsi yg dimilikinya juga bentuknya yg ringan
dan mudah dibawa
Praktis, fungsinya pun hampir menyamai desktop
Lebih mumpuni untuk kerja
lebih mobile
Lebih praktis, mudah di bawa kemana-mana
karena lebih simple dan lebih mudah menggunakannya
mencari informasi
karena saya hanya mempunyai laptop
Karena smartphone lbih sring dipakai & kbutuhannya banyak & lbih penting.
Karena smartphone lbih sring dipakai & kbutuhannya banyak & lbih penting.
simple dan mudah dibawa kemana saja
karena menggunakan komputer lebih nyaman bisa buat ngerjain tugas kuliah, bisa untuk
berjualan juga, dan yg tidak kalah penting menggunakan komputer bisa bermain game online.
karena lebih gampang dibawa kemana-mana
karena lebih nyaman menggunakan laptop untuk browsing dan mengerjakan tugas.
Iseng aja :D
Karena lebih mudah dibawa dan penggunaan nya hampir dapat mengcover laptop atau pun
desktop pc
Lebih simpel dan mudah di bawa bawa
kebutuhan kuliah
Karena lebih fleksibel, bisa dibawa-bawa dan isinya data-data pribadi
L-13 | P a g e
Dari segi Manfaat. lebih bermanfaat Laptop.
Dan bisa dibawa kemanapun
Sesuai kebutuhan saya
Karena lebih mudah untuk mengakses diluar rumah
Karena smartphone lebih mobile untuk dibawa kemana mana.
portable
3. Aplikasi Keris
a. Menurut Anda, seberapa penting adanya sebuah aplikasi Keris?
b. Sebelumnya, apakah Anda pernah menggunakan aplikasi Keris terutama Keris Jawa?
c. Fitur apa saja yang Anda inginkan ada didalam pengembangan aplikasi Keris selanjutnya?
hmm, contoh kerisnya kali ya.
Tidak tahu
jenis keris, bentuk keris, falsafah / filosofi keris, hal-hal menarik dari keris, kalau bisa ya
diselipkan informasi dimana masyarakat bisa mengetahui lebih dalam , sekaligus anda bisa
memperkenalkan atau mempromosikan tempat wisata atau museum tentang keris.
terutama sejarah dan manfaat yang jelas dan kekuatan didalamnya
bbbbbb
Informasi mengenai jenis, nama, asal-usul atau sejarah lengkapnya, dan gambar kerisnya.
L-14 | P a g e
disisipkan game mungkin, atau cerita sejarah berkaitan keris dalam sebuah animasi
Informasi tentang keris, seperti nama keris, bentuk keris dan sejarah keris tersebut.
sejarah, jenis keris, arti setiap ukiran keris
Pengenalan
fitur disesuaikan dengan kebutuhan saja dan sebagaimana dalam pengenalan jenis dhapur keris
jawa yang sesungguhnya
penjelasan secara jelas dan rincimengenai jenis2 keris dengan tampilan yg menarik
foto keris, bentuk bentuknya dan penjelasan sejarah keris tersebut. Serta penjelasan mengenai
penyebaran keris di indonesia
Sejarah keris jawa dan macam-macam keris jawa
Belum ada ide, krn belum punya refren mengenai aplikasi serupa
releted keris, mengetahui hubungan antar keris, seperti dari daerah yang sama, atau pembuat
yang sama
Gallery, informasi tentang daerah asal leris + ciri khas masing-masing keris (bentuk, ukuran,
warna, pola)
informasi lengkap tentang keris , pembagian keris menjadi beberapa bagian, asal usul keris
tersebut, apakah keris nya masih ada apa gak. dimana letak keris tersebut di musem atau di
tempat lain.
informasi mengenai jenis2 keris, kegunaan keris, dan sejarah keris
I don't even understand what kind of Keris you are talking about..
Jenis dan macam nya
fitur informasi yang berisi pengetahuan seperti makna dari masing-masing keris yang terdapat
pada berbagai daerah di pulau jawa.
fitur untuk mengenali daerah asal keris dibuat
Video pendek ttg proses pmbuatan keris
Jenis keris
sejarah keris
asal keris
informasi yang lebih mendetil, bila perlu penyertaan gambar keris dalam 3D.
Diulas sedikit mengenai sejarah dari masing-
masing keris tersebut
fitur tentang : 1. darimana asal kerisnya , 2. berlatar belakang tentang kerajaan apa, dan apakah
ada mistis yang terkandung didalamnya
Fitur yang dapat mengetahui asal mula keris dan yang paling penting informasi terlengkap
tentang keris2 tersebut. Terimakasih :D
Pengetahuan tentang keris penjelasan, bentuk2 keris dll
Aku belum Liat Aplikasinya, Sukses y firliza. itu ane jawab jujur pertanyaanya
fitur untuk bisa tau kesaktian keris ntu, trus tau siapa yang bikin
1. Informasi Keris Jawa : meliputi kegunaan, manfaat dan sejarah.
2. Dapat mengenal sebuah keris jawa atau pembelajaran cara mengenal keris jawa
fitur??? hemmm..
mungkin fitur yang menjelaskan unsur unsur apa saja yang ada di keris, kemudian fitur yang
menjelaskan asal keris tersebut,
itu saja..
semoga membantu yah fir :)
Pengenalan bagian-bagian keris, jenis-jenis keris, sejarah keris, tempat membuat dan membeli
keris.
untuk pecinta keris, aplikasi ini sangat penting untuk mengetahui jenis keris, karena jenis
berengaruh dengan harga dan dasar kebudayaan nya. dengan demikian fitur tersebut adalah
1. Tracking Bentuk keris melalui kamera
2. Tempat penjualan keris
3. Sejarah dan Profil dari masing2 keris
4. Lokasi pengrajin keris
L-15 | P a g e
5. Tutorial membuat keris :-)
Nama jenis dan asal usul keris
saya ingin ada game yg bisa mengenalkan keris kepada dunia...jadi orang bisa dengan fun bisa
mempelajarinya.
sejarah keris, nama keris tersebut
Saya inginkan supaya aplikasi ya mudah di download mana saja disertai gambar dan suara
sebagai suatu pembelajaran sejarah buat generasi muda dan juga sekaligus melestarikan
kebudayaan khususnya keris
Semoga dengan adanya aplikasi ini merubah mind set orang terhadap keris yang dianggap
mempunyai kekuatan dan tidak boleh digunakan sembarangan
blm pernah buka aplikasinya, jadi kurang tau
Pengetahuan ttg keris serta sejarahnya
ngecek yang jual keris
fitur sejarah keris
lebih simple dan mudah digunakan serta lebih lengkap
terdapat fitur tentang sejarah keberadaan Keris Jawa baik penemu, bahan, cara pembuatan, dll
agar dapat menambah wawasan bagi pengguna aplikasi.
samain aja ma quisioner yang dulu w isi fir,hehehehe
Bentuk2 keris, sejarah & fungsi.
tempat asal, jenis dan contoh bentuk dari keris.
keris yang interaktif, dapat memberikan pembelajan kepada kita yang belum mengenal keris,
seperti jenis, latar belakang, digunakan untuk apa, dan fitur yang ada di keris juga di jelaskan
secara interaktif supaya masyarakat yang awam seperti saya dapat mengerti lebih dalam.
augmented reality
untuk kedepannya tidak harus keris jawa saja yang dibuat kan aplikasi
Yang mana aja boleh kok :D
NB :
Fir, Keris Jawa aku gk tau itu apa .
kurang tau karena belum pernah lihat aplikasi keris itu sendiri dan pentingnya penggunaan
aplikasi tersebut.
Penjelasan mengenai sejarah keris itu sendiri. dan model2 berbagai jenisnya..
game edukasi keris
saya belum pernah menggunakan aplikasi ini.
tapi menurut saya, apa saja yang harus ada dalam aplikasi ini adalah deskripsi tentang keris dan
dengan tampilan yang tidak mudah membuat orang bosan (interface juga mendukung).
Lalu dimana saja bisa mendapat atau ingin mencari tahu tentang keris tersebut.
Sejarah Keris
Berntuk Keris
Penggunaan Keris
Daerah Mana saja yang menggunakan keris
Animasi cara penempaan keris...he
1. Informasi mengenai Keris, 2. Pengenalan jenis Dhapur Keris, 3. Lokasi tempat kebudayaan
khususnya Keris
Fitur informasi mengenai keris , fitur motif keris , fitur pembaca keris (semacam scan barcode)
dapat mengenali asal usul keris dari bentuk
Lampiran D.
Ringkasan Hasil
Quisioner Pengujian
L-16 | P a g e
Ringkasan Hasil Quisioner Pengujian
Pekerjaan Jumlah
Responden
Pelajar 4
Mahasiswa 21
Pegawai Swasta 3
Lainnya 2
Total 30
Kuisioner diberikan kepada seluruh lapisan masyarakat. Pengisi terbanyak adalah mahasiswa yang
merupakan generasi pemuda Indonesia yang mencintai warisan kebudayaan bangsa dan salah satunya adalah
Keris. Dari hasil kuisioner yang diberikan, dapat diperoleh hasil bahwa hampir keseluruhan responden dapat
menginstal aplikasi pada smartphone milik mereka serta dapat berfungsi dengan baik walaupun ada beberapa
fungsi yang kedepannya harus lebih diperbaiki. Adapun daftar pertanyaan kuisioner sebelum penelitian
yaitu:
No. Indikator Pertanyaan
1. Informasi Responden Apakah Anda adalah seorang pecinta kebudayaan Indonesia?
Apakah Anda adalah seorang Pecinta Keris atau Pekerja Seni dalam
bidang Perkerisan?
2. Instalasi Aplikasi Smartphone apa yang Anda gunakan saat ini? (Merk dan Tipe)
Apakah aplikasi ini dapat dijalankan pada Smartphone yang Anda
gunakan?
Apakah aplikasi ini mudah untuk digunakan?
Seberapa menarik tampilan dari aplikasi ini?
Seberapa lengkap aplikasi ini memberikan informasi mengenai
Keris Jawa?
Seberapa lengkap aplikasi ini memberikan informasi mengenai
Komponen Keris Jawa?
L-17 | P a g e
Apakah Anda menggunakan menu pengenalan Jenis Ricikan Keris
Jawa?
Apakah aplikasi ini dapat mengenali jenis Ricikan Keris Jawa
dengan benar?
3. Saran Untuk Aplikasi Menurut Anda, seberapa penting aplikasi ini?
Apa alasan Anda memilih jawaban diatas?
Apa kekurangan Aplikasi ini?
Apa saran Anda untuk pengembangan Aplikasi selanjutnya?
Selama ini banyak masyarakat yang menganggap bahwa Keris merupakan sebuah benda mistis. Tetapi jika
diperdalam, Keris menyimpan sejarah bangsa Indonesia dalam keindahannya. Keindahan Keris terlihat dari
komponen-komponen yang terdapat pada Keris tersebut.
1. Informasi Responden
Informasi Responden Responden
n %
Pecinta Kebudayaan Indonesia
Ya 30 100
Tidak 0 0
Pecinta Keris atau Pekerja Seni
Ya 4 13
Tidak 26 87
Dari tabel dapat terlihat bahwa hampir keseluruhan responden merupakan pecinta
kebudayaan Indonesia. Tetapi tidak banyak yang mencintai budaya Keris Indonesia itu
sendiri.
a. Apakah Anda adalah seorang pecinta kebudayaan Indonesia?
L-18 | P a g e
b. Apakah Anda adalah seorang Pecinta Keris atau Pekerja Seni dalam bidang Perkerisan?
2. Instalasi Aplikasi
Instalasi Aplikasi Responden
n %
Aplikasi dapat Diinstal
Ya 30 100
Tidak 0 0
Aplikasi Mudah Digunakan
Ya 26 87
Tidak 4 13
Aplikasi Menarik
Sangat Tidak Menarik 3 10
Tidak Menarik 4 13
Menarik 19 63
Sangat Menarik 4 13
Informasi Keris Jawa
Sangat Tidak Lengkap 3 10
Tidak Lengkap 5 17
Lengkap 19 63
Sangat Lengkap 3 10
Informasi Komponen Keris Jawa
Sangat Tidak Lengkap 3 10
Tidak Lengkap 6 20
Lengkap 16 53
Sangat Lengkap 5 17
Penggunaan Menu Pengenalan
Ya 16 53
Tidak 14 47
Ketepatan Pengenalan
Ya 22 79
Tidak 6 21
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa aplikasi dapat diinstal pada semua smartphone yang
dimiliki responden. Tetapi menurut para responden, tampilannya harus lebih diperbaiki serta
informasi Keris Jawa juga masih kurang lengkap dan sebaiknya lebih diperbanyak lagi.
L-19 | P a g e
a. Smartphone apa yang Anda gunakan saat ini? (Merk dan Tipe)
advan s5
Android Cross A88
android
samsung grand
samsung mega 5.8
android - sony
Smartfren Andromax
Samsung galaxy y
Samsung Ace 3
Samsung Galaxy S3 mini
sony experia L
Android
Android
Sony Xperia Sola
sony experia
Advan Vandroid
samsung
sony xperia
Sony Xperia U
android
lenovo A519
samsung 6810
blackberry amstrong
blackberry
esia hidayah
Samsung I8190 Galaxy S3 mini
Blackberry
Lenovo S880
Sony Xperia Typo
android dan blackberry
BB gemini curve
b. Apakah aplikasi ini dapat dijalankan pada Smartphone yang Anda gunakan?
L-20 | P a g e
c. Apakah aplikasi ini mudah untuk digunakan?
d. Seberapa menarik tampilan dari aplikasi ini?
e. Seberapa lengkap aplikasi ini memberikan informasi mengenai Keris Jawa?
f. Seberapa lengkap aplikasi ini memberikan informasi mengenai Komponen Keris Jawa?
L-21 | P a g e
g. Apakah Anda menggunakan menu pengenalan Jenis Ricikan Keris Jawa?
h. Apakah aplikasi ini dapat mengenali jenis Ricikan Keris Jawa dengan benar?
3. Saran Untuk Aplikasi
Saran Untuk Aplikasi Responden
n %
Pentingnya Aplikasi
Sangat Tidak Penting 1 3
Tidak Penting 4 13
Penting 17 57
Sangat Penting 8 27
Dari tabel dapat dilihat bahwa responden beranggapan bahwa adanya sebuah aplikasi Keris
merupakan hal penting dan dapat menjadi salah satu perwujudan dari pelestarian Keris.
Karena aplikasi Keris ini dapat mengenalkan Keris kepada masyarakat Indonesia.
Responden juga memberikan saran-saran untuk perbaikan akan kekurangan aplikasi Keris
Jawa yang telah penulis kembangkan.
L-22 | P a g e
a. Menurut Anda, seberapa penting aplikasi ini?
b. Apa alasan Anda memilih jawaban diatas?
untuk tau sedikit tentang keris
Karena Saya belum pernah liat aplikasi sejenis ini sebelumnya. Aplikasi ini sangat
berguna untuk melestarikan kebudayaan Indonesia dan meningkatkan kecintaan
masyarakat terhadap budaya Indonesia, khususnya keris
Agar masyarakat tahu lwbih banyak ttg keris
memberikan info dan wawasan ttg budaya di indo
Krena belom tersedianya media yg membahas mengenai keris .
Agar kita lebih memahami budaya indonesia
Teknologi + budaya = bangsa yang besar
hanya untuk orang tertentu seperti budayawan dan sebagainya
aplikasi ini akan menjadi saran untuk memperkenalkan kebudayaan Indonesia kepada
dunia
Menambah informasi
Penting jika ingin mengetahui jenis dari bentuk kris
Membantu kolektor mengetahui detail informasi kris dgn cepat dan mudah
Mengingat kebudayaan indonesia sudah mulai tidak terasa lagi pada masyarakat
umumnya, terutama pada anak remaja, banyak diantara mereka yang tidak mengenali
budaya mereka sendiri
untuk mellestarikan kebudayaan
karena merupakan aplikasi yang dapat mengenalkan kebudayaan Indonesia,
khususnya keris jawa
karena saya kurang mengetahui jenis2 keris.. dan karena aplikasi ini dapat membantu
saya belajar tentang bentuk2 keris
Karena jenis dari keris tersebut banyak sekali sehingga aplikasi ini dapat memudahkan
mengetahui jenis keris
untuk mengenalkan budaya indonesia kepada generasi selanjutnya, sehingga budaya
sendiri tidak hilang dimakan zaman
Keris merupakan salah satu kebudayaaan indonesia, yang harus di lestarikan. Dengan
adanya aplikasi ini dpt sgt membantu. :)
Karena tidak mengenal aplikasi ini,dan tidak tahu manfaatnya untuk apa,sehingga
menurut saya kurang pentinh
Karena penting untuk masa seperti skrg
Lengkap, jelas, dan singkat
L-23 | P a g e
Tdk penting, gak ngerti maksudnya
Karena ga suka ttng keris kerisan
Aplikasi ini mempermudah manusia untuk mengenali jenis - jenis keris yang ada di
Indonesia, terutama remaja di Indonesia guna mengenali budaya bangsa (yang
dimaksud disini adalah keris).
Penting karena keris merupakan salah satu senjata tradisional Indonesia yg
keberadaannya saat ini kurang menjadi perhatian. Dengan dibuatnya aplikasi tersebut
responden dapat menambah pengetahuan mengenai keris Jawa tersebut
Sebagai orang indonesia, sudah seharusnya kita mengenal kebudayaan bangsa kita, yg
telah kita tahu bahwa bangsa ini memiliki berjuta kebudayaan. Sebagai penerus
bangsa, sudah seharusnya kita mengenal kebudayaan itu. Dengan adanya aplikasi ini,
kita dipermudah untuk mengenal kebudayaan keris jawa, yg sekarang ini mulai
terlupakan dan tergantikan oleh barang-barang modern nan canggih. Jadi aplikasi ini,
menjadi penting dan berharga untuk memudahkan pengguna smartphone khususnya
pemuda Indonesia dalam mengenal keris jawa.
Aplikasi tersebut membantu pengenalan tentang keris
karena tidak banyak masyarakat indonesia mengenali keris jawa
Karena melalui aplikasi ini kita mendapatkan informasi yang kita inginkan.
c. Apa kekurangan Aplikasi ini?
kurang variatif mengenai keris, lebih ke aplikasinya bukan ke kerisnya
Ricikan untuk mengenali kerisnya kurang banyak untuk masyarakat awam.
Kurang banyak jenis keris yg di tampilkan
ga ada
Aplikasinya bagus
Penjelasan mengenai luk terlalu kecil dab tidak bisa di zoom
pemilihan font kurang readibility
masih kurang interaktif
Kurang berwarna
Kurang banyak pengenalannya dan proses gambar hanya bisa pada ukuran dan bentuk
tertentu
Tampilan diharapkan lebih menarik lg
Kurang userfriendly
belum mendukung multi cross platform seperti, ios, windows phone, black barry dan
nokia mobile phone
Proses untuk masuk aplikasi ribet harus download di play store dulu.
force close ketika proses gambar
Ga ada
masih suka force close jika sedang melakukan pengenalan
tampilan agar lebih dinamis
Untuk saat ini belum ada, tetapi lebih baik lagi di update terus jika ada info terbaru
Ukuran terlalu besar
Overall keren! Mungkin bs dii tambhkan database kerisnya saja!
saya kurang tahu,soalnya blm pernah menggunakan aplikasi ini
Harus lebih lengkap dan detail lg
Bahasanya masih sedikit yg kurang jelas
Tdk dijelaskan tujuannya
Kurang gambar yg menarik
kurang ringan aplikasinya (size aplikasi terlalu besar)
L-24 | P a g e
Tidak disemua smarthphone pilihannya terlihat, contoh seperti di Saran untuk aplikasi
pada pertanyaan 'Menurut Anda, seberapa penting aplikasi ini?' Jawaban yg tersedia
hanya 'Sangat tidak penting' dan 'tidak penting'. Jadi responden yg ingin menjawab
'penting' tidak tersedia
Tampilan pada menu about keris, warna font yg digunakan kurang enak terlihat, dan
pada tabel komposisi keris, tabel terlalu kecil.
I don't know
hanya berjalan pada platform android
Tidak ada
d. Apa saran Anda untuk pengembangan Aplikasi selanjutnya?
lebih informatif dan atraktif
Ditambah lagi fitur dan karakteristik ricikan untuk masyarakat yang masih awam
terhadap keris.
Lebih diperbanyak lagi jenis2 kerisnya
Adakan fitur zoom
disiapkan menu update gratis.
semoga lebih berkembang lagi
lebih banyak jenis ricikan yang dapat dikenal dan banyak informasi mengenai keris
Jangan terlalu sepi
Semoga semakin baik dan banyak lagi baik data maupun fitur pendukungnya
Penambahan informasi yang diberikan
Simpelin dikit tampilannya..
Pengembangan terhadap aplikasi mobile multi cross platform seperti, ios, windows
phone, black barry dan nokia mobile phone
Ketika sudah download apk, lgsg kebuka aplikasinya tidak perlu ada instal yg lain2.
menu tombol admin kecil saja di bawah/pojok atau pakai back end hehe.
agar lebih diperbaiki kembali dalam pengenalan ricikan
lebih banyak lagi bentuk2 aplikasi tentang kebudayaan selain keris2 yang ada di jawa
Lebih inovatif lagi dalam memberikan informasinya
Saran saya lebih dikembangkan lagi dan diperkenalkan lgi kpd pengguna ini
Harus lebih bagus aplikasi yg bisa memajukan
Agar dikembang kan bahasa nya
Jelaskan tujuannya terlebih dahulu apa yg dimaksud utk penelitian ini
Banyakin gambar yg menarik
Efisiensi size,
kemudahan dalam mencerna informasi (misalkan dengan gambar),
video perkenalan cukup beri link ke video youtube saja tidak usah dalam aplikasi
Pembahasan lebih diperdalam
Lebih diperbaiki lagi pada menu about keris, khusunya pada pemilihan warna,
penggunaan tabel dan gambar agar lebih menarik lagi.
agar bisa dijalankan di smartphone - smartphone lain
Lampiran E.
Form Perbaikan
Sidang Skripsi
L-25 | P a g e
L-26 | P a g e