Analisis Masalah, Solusi, dan Implementasi Integrasi Model Verifikasi Kualitas Gambar dan Model Klasifikasi Ulos terhadap Aplikasi DiTenun

Di Tenun merupakan sebuah aplikasi yang bertujuan untuk meningkatkan nilai jual kain tenun terutama Ulos dengan menciptakan motif baru. Saat ini aplikasi mobile Android DiTenun memiliki 3 fungsi utama yaitu generate kristik, generate motif dan ulos editor. Selain dari itu aplikasi DiTenun memiliki dua model machine learning yaitu, model Verifikasi Kualitas Gambar dan Model Klasifikasi Ulos. Mengintegrasikan kedua model ini dengan aplikasi DiTenun menjadi penting karena akan mempercanggih aplikasi DiTenun. Namun percobaan integrasi yang dilakukan oleh peneliti sebelumnya gagal. Dengan demikian penelitian ini bertujuan untuk mempelajari masalah apa yang dialami oleh peneli sebelumnya, mencari solusinya, dan mengimplementasikan model machine learning ke dalam aplikasi DiTenun. Penelitian ini menggunakan aplikasi mobile Android DiTenun dan model machine learning yang telah ada. Dalam penelitian ini integrasi model dengan aplikasi dilakukan dengan menginferensi model pada server DiTenun dan menyediakan layanan prediksi saat dibutuhkan oleh aplikasi melalui API. Untuk membangun API yang menyediakan layanan model digunakan dua framework yaitu Flask dan Django. Flask dan Django tidak hanya menerima permintaan dan memberi respon pada klien namun di dalamnya terdapat juga fungsi untuk mengubah gambar yang diterima menjadi bentukan yang sama dengan data testing pada model. Masing-masing model memiliki API Flask dan Djangonya sendiri yang menyediakan services yang terpisah. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan Flask dan Django sama-sama memberi kemudahan dalam mempelajari, struktur implementasi Flask lebih sederhana, sedangkan kecepatan respon aplikasi yang menggunakan Django lebih cepat daripada Flask. Dikarenakan pada penelitian ini kecepatan respon menjadi parameter penilaian utama, sedangkan yang lainnya adalah tambahan untuk saran, maka berdasarkan penelitian ini Django adalah solusi yang lebih baik untuk diterapkan

Pengembangan Modul Kristik Aplikasi DiTenun

DiTenun adalah perangkat cerdas yang menghasilkan motif nusantara yang dirancang untuk menghasilkan motif ulos baru tanpa meninggalkan nilai pada motif yang sebelumnya. Selain itu, DiTenun juga dapat menghasilkan lembar kerja kristik berupa gambar kotak–kotak yang memudahkan penenun menerjemahkan gambar motif Ulos ke dalam kain. Namun modul kristik DiTenun masih memiliki beberapa kelemahan, yaitu gambar kristik yang dihasilkan memiliki warna yang lebih gelap dari motif asli dan memiliki banyak gradasi warna yang bukan merupakan warna asli motif. Pada penelitian ini juga akan melakukan pengembangan pada modul ini dengan menghasilkan gambar kristik hitam putih. Analisis penyebab kelemahan tersebut dilakukan dengan cara observasi dan pengujian terhadap modul krisik DiTenun. Berdasarkan analisis yang dilakukan, gambar kristik yang terlihat gelap disebabkan oleh nilai parameter transparansi dan penggunaan warna DMC. Gradasi warna pada gambar kristik disebabkan oleh terlalu banyak jumlah warna yang digunakan untuk menghasilkan gambar kristik serta pengggunaan warna DMC juga menyebabkan warna-warna gambar kristik memiliki warna yang berbeda dengan motif asli. Beberapa alternatif ditemukan untuk memperbaiki beberapa kelemahan modul kristik DiTenun, diantaranya mengubah nilai parameter transparansi menjadi 100 dan tidak menggunakan warna DMC untuk menghasilkan gambar kristik yang memiliki warna yang lebih terang dan warna yang dihasilkan mirip dengan motif asli. Alternatif untuk memperbaiki gradasi warna gambar kristik adalah dengan mengontrol jumlah warna agar tidak memuncukan terlalu banyak warna. Selain itu, warna DMC yang sebelumnya digunakan sebaiknya tidak digunakan agar warna yang dihasilkan lebih seragam. Alternatif untuk menghasilkan gambar kristik hitam putih adalah denga menggunakan teknik segmentasi watershed dan penggunaaan warna grayscal