JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96

## KLASIFIKASI MOTIF BATIK BANYUWANGI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) BERBASIS ANDROID
Tintin Harlina 1) , Estu Handayani 2)
1) Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi
2) Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi Jl. Jend. A. Yani No.80 Banyuwangi e-mail: tinstikom@gmail.com 1) , ehchie797@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Seperti kota lain yang berada di pulau Jawa, Banyuwangi memiliki batik khas sendiri. Motif batik Banyuwangi juga mem- iliki keunikan sendiri, apalagi motif yang dimiliki sangat beragam. Sejarah dan filosofi dari motif batiknya sangat menarik terutama motif gajah oling merupakan batik tertua dan paling dikenal di wilayah Banyuwangi. Dimana generasi orang muda saat ini sudah tidak bisa mengenali motif batik dari daerah asalnya, dan tidak bisa mengklasifikasikan batik menurut filosofi, jenis, motif dan warna. Kondisi ini dapat mengakibatkan masyarakat luas  tidak mengerti sejarah dari kerajinan batik Banyu- wangi. Selain itu juga masyarakat tidak tahu arti dari filosofi dari batik yang sering digunakan. Dalam penelitian ini dibuat mengenai klasifikasi motif kain batik khas Banyuwangi serta membuat aplikasi untuk mengidentifikasi tekstur dari beberapa jenis  motif  batik  khas  Banyuwangi  agar  orang  awam  dan  generasi  penerus  mudah  mengenali  beberapa  jenis  motif  batik. Berdasarkan referensi yang ada ketika mengidentifikasi tekstur motif batik Banyuwangi menggunakan parameter hasil dari ekstraksi warna RGB dari motif batik Banyuwangi. Dimana pengujian tersebut menggunakan fitur minimal dan maximal dari red, green dan blue. Algoritma  yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk proses klasifikasi suatu citra motif batik. Aplikasi tersebut diimplementasikan melalui aplikasi sistem berbasis android agar lebih mudah digunakan dan lebih aplikatif. Aplikasi ini sudah mampu mengidentifikasi motif batik khas Banyuwangi dengan akurasi mencapai 85%.
Kata Kunci: Android, Klasifikasi, K-NN, Motif Batik Banyuwangi

## ABSTRACT
Like other cities on the island of Java, Banyuwangi has its own unique batik. Banyuwangi batik motifs also have their own uniqueness,  moreover  the  motifs  that  are  owned  are  very  diverse.  The  history  and  philosophy  of  the  batik  motifs  are  very interesting, especially the elephant oling motif which is the oldest and best known batik in the Banyuwangi area. Where the current generation of young people can no longer recognize batik motifs from their area of origin, and cannot classify batik according to philosophy, type, motif and color. This condition can result in the wider community not understanding the history of Banyuwangi batik. In addition, people do not know the meaning of the philosophy of batik which is often used. In this study, the classification of typical Banyuwangi batik motifs was made and made an application to identify the texture of several types of Banyuwangi batik motifs so that ordinary people and future generations easily recognize several types of batik motifs. Based on the existing references when identifying the texture of the Banyu-wangi batik motif using the parameters resulting from RGB color extraction from the Banyuwangi batik motif. Where the test uses the minimum and maximum features of red, green and blue. The algorithm used is K-Nearest Neighbor (K-NN) for the classification process of an image of a batik motif. The application is implemented through an Android-based system application to make it easier to use and more applicable. This application has been able to identify typical Banyuwangi batik motifs with an accuracy of 85%.
Keywords: Android, Classification, K-NN, Banyuwangi Batik Motifs

## I. P ENDAHULUAN
atik mengandung nilai budaya yang tidak  dimiliki oleh bangsa lain sehingga menjadi suatu kebanggaan tersendiri bagi Indonesia. Karena batik merupakan bagian dari masyarakat Indonesia yang sudah ada sejak lahir. Hal itulah yang sama sekali tidak dimiliki oleh bangsa lain. Perlindungan tersebut mencakup segala nilai yang terkandung dalam batik misalnya motif maupun budaya yang ada [1]. Menurut Renita Rahmawati pen- dapatan dari ekonomi bagi  masyarakat bisa dilakukan dengan cara mengembangkan  berbagai keterampilan yang dimiliki contohnya kegiatan yang berkaitan dengan seni budaya yang menggunakan anggota tangan manusia. Salah satunya yaitu seni kerajinan tangan dan kerajinan dalam pembuatan batik. Yang mana kegiatan ini bisa dijadikan untuk  satu program untuk pengembangan kapasitas seperti halnya pengembangan pengrajin Batik lukis [2].
Ada 20 motif batik khas Banyuwangi yang tersimpan di musium Budaya Banyuwangi. Dan 20 motif itu mempu- nyai beragam corak, motif atau pola dan model yang berbeda-beda pada setiap motifnya dan mempunyai ciri khas
B

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
tertentu batik Using yang tidak sama dengan daerah lain. Dari berbagai corak tersebut ada yang bentuk motifnya hampir sama, sehingga motifnya bisa diklasifikasikan dalam jenis batik tertentu.
Banyuwangi  merupakan  salah  satu  daerah  yang  memiliki  kerajinan  batik  dengan  motif  khas  yang  beraneka ragam. Batik Banyuwangi merupakan perwujudan nilai estetika dari ragam hias yang mencerminkan budaya daerah khas Banyuwangi. Motif batik yang tercetak pada batik Banyuwangi tidak hanya merupakan sebuah perwujudan estetika dari ragam hias namun juga memiliki nilai dan norma yang dianut oleh masyarakat Banyuwangi. Batik motif Banyuwangi merupakan batik asli bumi Blambangan. Dimana motif  ini  banyak dipengaruhi oleh kondisi alam.  Salah satunya  motif batik  yang terkenal  di  Banyuwangi  adalah motif  batik  Gajah  Oling  yang merupakan motif paling tua dan  mengambarkan kekuatan yang tumbuh dalam jati diri masyarakat Banyuwangi. Motif lainnya yaitu batik Gedekan dimana motif ini seperti anyaman bambu yang biasa digunakan oleh masyarakat Banyuwangi. Terdapat  pula  batik    Kangkung    Setingkes,  dimana  kangkung  merupakan  tumbuhan  yang  banyak  dijumpai  di Banyuwangi, dan beberapa motif lainnya [3].
Dari uraian diatas terdapat kelemahan dimana generasi muda saat ini tidak bisa mengklasifikasikan batik menurut filosofi,  jenis,  motif  dan  warna.  Kondisi  ini  dapat  mengakibatkan  masyarakat  luas    tidak  mengerti  sejarah  dari kerajinan  batik  Banyuwangi.  Selain  itu  juga  masyarakat  tidak  tahu  arti  dari  filosofi  dari  batik  yang  sering digunakan.  Berdasarkan  uraian  diatas  maka  dibuatlah  penelitian  untuk  dapat  mempermudah  klasifikasi  batik dengan judul “ Klasifikasi Motif Batik Banyuwangi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Berbasis Android” Sedangkan rumusan masalahnya bagaimana mengklasifikasikan motif batik Banyuwangi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) berbasis Android?. Sedangkan maksud dan tujuan dilakukan penelitian ini yaitu untuk mengelompokkan jenis batik Banyuwangi berdasarkan filosofi, jenis, motif, dan warna. Proses dalam mengklasifikasikan  batik  Banyuwangi  menggunakan      teknologi  informasi  berbasis  Android.  Manfaat  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  kepada  semua  kalangan  tentang  keunikan  atau  spesifikasi batik khususnya batik khas Banyuwangi. Manfaat lain dapat pula digunakan untuk referensi dalam  mencari motif batik  khas  Banyuwangi.  Selain itu  kemanfaatan lainnya  bisa  mengangkat  keberadaan   kearifan  lokal  dari motif batik khas Banyuwangi yang merupakan hasil dari olah pikir yang panjang dari nenek moyang dan memiliki nilai- nilai  luhur  yang  ada  didalamnya.  Kebaruan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dapat  digunakan  kepada  para  UMKM pengrajin batik yang ada di Banyuwangi untuk mempromosikan produknya dengan menggunakan aplikasi yang berbasis android.
Sejarah  batik  Banyuwangi  berawal  ketika  terjadi  penaklukan  Blambangan  oleh  Mataram  pada  saat  itu  masa pemerintahan Sultan Agung pada tahun 1633. Daerah-daerah yang menjadi wilayah penaklukan yaitu Blambangan, Panarukan, dan Blitar [4].  Untuk motif dasar atau motif lawasan  sudah ada sejak dahulu ada 20 jenis motif dari batik  dasarnya,  beberapa  diantara motif  batik itu  yang  menjadikan ciri  khas tersendiri  yang  terdapat  pada batik Banyuwangi. Terdapat banyak motif asli batik khas Bumi Blambangan sebutan dari Banyuwangi dan motif batik asli  Banyuwangi  sudah  diakui  secara  nasional.  Jenis-jenis  batik  Banyuwangi  itu  antara  lain  :  Gajah  Oling, Kangkung  Setingkes,  Alas  Kobong,  Paras  Gempal,  Kopi  Pecah,  Gedekan,  Ukel,  Moto  Pitik,  Sembruk  Cacing, Blarak Semplah, Gringsing, Sekar Jagad, dan lain-lain [5].
Klasifikasi didefinisikan secara detail sebagai suatu pekerjaan yang melakukan pelatihan/ pembelajaran terhadap fungsi target f yang memetakan setiap vector ( set fitur ) x ke dalam satu dari sejumlah label kelas y yang tersedia. Pekerjaan pelatihan tersebut akan menghasilkan suatu model kemudian disimpan sebagai memori [6].
Penelitian yang dilakukan oleh M. Fadhlul Barkah [13], berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian terhadap aplikasi penentu rasa buah jeruk Pontianak menggunakan metode K- Nearest Neighbor , maka dapat diperoleh hasil ekstraksi  warna  kulit  jeruk  dalam  menentukan  rasa  buah  jeruk  didapatkan  nilai  rata-rata  untuk  rasa  manis red =120.916, green =99.5, blue =37.875,  rasa  asam red =92.588, green =110.117, blue =15.823,  dan  rasa  tawar red =85.176, green =122.294, blue =21.823.  Berdasarkan pengujian dari 30 buah jeruk  didapatkan  nilai  k  terbaik adalah  k=11  dengan  akurasi  sebesar  80%.  Sedangkan  penelitian  lain  berjudul  Klasifikasi  Aroma  Alkohol Menggunakan Metode K-NN, yang dilakukan oleh Fadhila Tangguh Admojoa dan Ahsanawati [14], yaitu hasil dari penelitian ini keseluruhan data berhasil diklasifikasikan dengan baik sehingga memperoleh rata-rata 95.8% untuk k=3 dan 96.4% untuk k=4. Penerapan crossvalidation pada metode K-NN cukup baik untuk melihat peru- bahan nilai k pada setiap uji cobanya. Penelitian dengan judul Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Bentuk Buah Dengan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android, yang dilakukan oleh Sarlita Hartiningtyas, dkk [15], yaitu dalam penelitian ini hasil pengujian dan analisis yang telah dilakukan pada aplikasi klasifikasi jenis mangga adalah hasil klasifikasi jenis mangga didapat dari menghitung jarak antara data citra uji dengan data citra latih  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor . Data-data dihitung adalah panjang sumbu x, panjang sumbu y, luas, dan keliling. Persentase keberhasilan dari pengujian 25 buah mangga adalah sebesar 88%.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  yang  nantinya diimplementasikan  ke  dalam  sistem  informasi  berbasis  Android.  Metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  akan digunakan untuk menghitung pembobotan tetangga terdekat oleh jaraknya.
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebuah metode klasifikasi terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumnya. Termasuk dalam supervised learning , dimana hasil query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kedekatan jarak dari kategori yang ada dalam K- NN. [7] . Tujuan algoritma K-NN yaitu digunakan untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan train- ing samples , berdasarkan mayoritas dari kategori pada K-NN [8]
Rumus KNN : 𝑑 𝑖 = √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 𝑝 𝑖=1 2
Dimana : x 1= sampel data, x 2 =data uji/ testing , i=variabel data, d=jarak, p=dimensi data [7]. Pada  warna  RGB  ( color  image )    ini  masing-masing  dari piksel memiliki  ciri  warna  tertentu,  dimana  warna tersebut  yaitu  warna  merah  ( Red ),  hijau  ( Green ),  biru  ( Blue ).  Dan  dari  masing-masing  warnanya  diantaranya memiliki range 0 - 255, sehingga totalnya adalah 255 3 = 16.581.375 (16 K) dari variasi warna yang berbeda dalam gambar, dimana dari variasi warnanya cukup untuk model gambar apa saja [9]. Android SDK merupakan sebuah tool yang diperlukan untuk mengembangkan aplikasi berbasis Android menggunakan bahasa pemrograman Java [3].
Sistem  untuk  pencitraan  klasifikasi  motif  batik yang  dirancang  dan  telah  diimplementasikan  menggunakan metode pada pengolahan citra guna memperoleh fitur warna dan juga fitur tekstur yaitu normalisasi Red, Green, Blue (RGB) dan Otsu thresholding . Sebelum diklasifikasikan oleh pengklasifikasi KNN, dari kedua fitur di fusi kan guna memperoleh fitur terfusi tunggal dan melalui fusi informasi. Kekuatan sistem pengklasifikasi ini yaitu fusi informasi dan juga merupakan fitur sistem yang dapat membedakannya dengan sistem-sistem sejenisnya [10]. Normalisasi RGB disebut juga dengan warna murni. Normalisasi RGB merupakan proses pengubahan dari nilai RGB dalam rentang antara nilai 0 sampai 1 yang dibentuk dengan cara independen dari berbagai tingkatan pen- cahayaan. Jumlah nilai red , nilai green dan juga nilai blue channel telah dinormalisasi 1. Semua channel sudah dinormalisasi  dan  tidak mempunyai  informasi  yang sangat  signifikan  dan  diabaikan,  sehingga  bisa  mengurangi dimensi pada ruang [11]. Persamaan 1 sampai 3 dibawah ini adalah persamaan yang digunakan dalam proses nor- malisasi RGB [12].
𝑅 ′ = 𝑅 𝑅+𝐺+𝐵 (1) 𝐺 ′ = 𝐺 𝑅+𝐺+𝐵 (2)
𝐵 ′ = 𝐵 𝑅+𝐺+𝐵 (3) Dimana :
𝑅 ′ = nilai red channel telah dinormalisasi pada piksel 𝐺 ′ = nilai green channel telah dinormalisasi pada piksel 𝐵 ′ = nilai blue channel telah dinormalisasi pada piksel

## A. Tahapan dalam penelitian
Pengumpulan  Data,  penelitian  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor (K-NN)  ini  yaitu  proses  penelitian dengan pengumpulan foto citra batik serta analisis dan penapsiran dari data tersebut. Data dikumpulkan dengan mendatangi beberapa perajin batik yang ada di sekitar Banyuwangi menggunakan wawancara, memfoto motif batik yang ada pada koleksi perajin batik dan mendukumentasikan serta mempelajari hal-hal yang  terkait dengan tema penelitian. Pada penelitian ini dilakukan pengumpulan data motif batik untuk digunakan sebagai bahan penelitian yang  nanti  akan  dimasukkan  kedalam  sebuah  aplikasi  yang  sudah  dibuat.  Proses  dalam  pengumpulan  data  ini peneliti melakukan wawancara langsung kepada narasumber pemilik UMKM pengrajin batik yang ada diwilayah Banyuwangi. dan juga melakukan pemotretan menggunakan smartphone untuk memfoto kain batik dengan cara memfoto kain batik khas Banyuwangi dari arah depan atau dari atas kain, yang nantinya digunakan sebagai bahan penelitian. Pada pengolahan data dalam penelitian ini yaitu untuk mengolah data tentang foto atau gambar citra beberapa motif batik khas Banyuwangi yang sudah dikumpulkan. Data yang dikumpulkan dipilah-pilah dan di- proses sebanyak 20 jenis motif dan setiap motif ada 10 gambar/foto dengan jenis motif yang sama. Jadi total data yang  digunakan  untuk  data training dan testing ada  200  gambar/foto  batik  khas  Banyuwangi.  Yang  digunakan untuk data training sebanyak 140 (70%)  dan data testing sebanyak 60 (30%), dengan menggunakan metode K-

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Nearest Neighbor (K-NN). Setelah mengolah data maka langkah selanjutnya yaitu, menganalisis data dan sistem. Menurut M. Fadhul Barkah dalam mencari solusi guna memecahkan masalah dalam mengenai seperti apa ciri motif batik khas Banyuwangi yang memiliki fitur jenis, motif, warna dan filosofi. Data yang dipergunakan yaitu hasil dari ekstrasi fitur sebagai data yang dimasukkan ( input ) dan jenis motif batik sebagai data keluaran ( outputnya ) [13]. Pembuatan sistem yang akan dikembangkan untuk penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi motif batik khas Banyuwangi. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Sedangkan data yang nanti akan digunakan yaitu gambar foto citra batik yang nantinya dibagi menjadi dua jenis yaitu data citra  latih dan data citra uji. Input sistemnya berupa citra digital dengan format jpg/png. Citra input ini akan  dikenai preprocessing berupa:  pengubahan  ukuran  citra  dengan  batasan  ukuran  paling  besar  1500  x  1500 pixel dan batasan ukuran paling kecil 256 x 256 pixel, lalu di konversi menjadi citra keabuan, konversi menjadi citra biner. Kemudian dari data yang telah diperoleh tersebut nantinya akan diproses pada tahap ekstrasi fitur agar dapat diolah. Kemudian setiap motif hasil dari preprocessing akan dilakukan ekstraksi fitur untuk nilai dari fitur filosofi, jenis, motif dan warna. Sedangkan untuk proses yang kedua menghitung dari nilai minimal dan nilai maksi- mal dari tiap-tiap jenis komponen dari warna yaitu red, green, blue , yang berjumlah 140 motif batik khas Banyu- wangi sebagai data citra latih (data training ) dan 60 motif batik khas Banyuwangi sebagai data citra uji (data test- ing ). Sehingga jumlah data yang digunakan ada 200 motif batik khas Banyuwangi.  Lalu hasil dari perhitungan nilai-nilai fitur tersebut yang digunakan dalam metode K-NN untuk melakukan klasifikasi dengan menggunakan jarak euclidean .  Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  dengan  metode k-nearest  neighbour dengan menggunakan 6 (enam) yaitu nilai dari masing-masing minimal dan maksimal dari red, green, blue . Dan hasil akhir dengan menggunakan model clustering yaitu nilai dari persentase antara kedekatan gambar yang diinputkan dengan gambar yang berada dalam database (data citra latih/data trainning) . Metode k-nearest neighbour digunakan untuk mencocokkan dari data citra batik yang mempunyai kesesuaian terhadap 6(enam) kriteria jenis yang dipunyai dari masing-masing citra batik. Blok diagram rancangan sistem klasifikasi ditampilkan  dalam gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Rancangan Sistem Klasifikasi

## B. Rancangan Perangkat Lunak
Arsitektur untuk perancangan dari perangkat lunak adalah alur dari sistem yang dibuat terkait dengan admin dan user serta aplikasi. Untuk gambar arsitektur sistem dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Gambar 2. Arsitektur Sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Clustering Pada Foto Batik
Pada  proses  penelitian  ini  dalam  menentukan clustering pada  saat recognition dengan  metode  K-NN  untuk perhitungan  persentase  kemiripan  diperoleh  dari 6  (enam)  kriteria  pada foto  batik  yang telah  dihasilkan.  Untuk perhitungan dari hasil data training lalu disimpan ke dalam basis data dan nanti dibandingkan dengan perhitungan yang ada pada hasil uji coba.
Untuk  mengukur  persentase  dengan  cara  mencari  nilai  antara  perkalian  dengan  nilai  bobot  dan  juga  nilai kedekatan lalu dibagi dengan total bobot. Bobot kedekatan diperoleh dengan cara menghitung berapa persenkah kedekatan kriterianya berdasarkan foto pada basis data dan juga foto yang ada di uji coba. Sedangkan foto yang ada pada basis data  adalah foto batik yang telah disimpan di server dan data pada uji coba adalah data testing dari foto batik yang nanti bisa dicari dengan handphone atau smartphone.
Untuk  mencari  berapa  persentasenya  kemiripan  foto  batik,  selanjutnya  dilakukan  untuk  normalisasi  pada  6 (enam) kriteria dari foto batik yang nanti akan digunakan dalam perhitungan dengan metode K-NN. Selanjutnya untuk mencari nilai minimal atau nilai maximal dari RGB yaitu dengan cara membagi nilai 255 (nilai RGB). Untuk perhitungan manualnya bisa dilihat dibawah ini:
1. Nilai normalisasi red minimal  = 0/255 = 0 2. Nilai normalisasi green minimal= 0/255 = 0 3. Nilai normalisasi blue minimal = 0/255
= 0
4. Nilai normalisasi red maximal  = 5,9925/255
= 0,0235
5. Nilai normalisasi green maximal= 84,9915 /255
= 0,3333
6. Nilai normalisasi blue maximal = 52,9890 /255

## = 0,2078
Sehabis  proses  normalisasi  maka  data  yang  terdapat  pada master dan  juga  data  yang  terdapat  pada  uji  coba selanjutnya dilakukan untuk proses kedekatan. Dalam proses pencarian persentase kedekatan  yang terdapat dalam persamaan 4 dibawah ini. Dalam penelitian untuk nilai dari bobot dikasih nilai 1, perhitungan untuk persentasenya dilakukan  kepada  6  (enam)  kemiripan  dari  foto  batik  yang  terdapat  dalam  basis  data.  Untuk  perhitungan  yang terdapat dalam uji coba pada foto batik yang terdapat pada basis data bisa dilihat ditabel 1.
Untuk perhitungan dalam persentase kedekatan yaitu :
= ( 1 − (𝑎𝑏𝑠(𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑎𝑠𝑖𝑠𝑑𝑎𝑡𝑎 − 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑐𝑜𝑏𝑎)) ∗ 100% (4)
Sedangkan hasil untuk perhitungan data uji coba adalah :
1. Persentase kedekatan untuk nilai red maximal
= (1 − (𝑎𝑏𝑠(0,0235 − 0)) ∗ 100%) = 98%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
2. Perhitungan untuk persentase dengan K-NN
= [(1 ∗ 1) + (1 ∗ 1) + (1 ∗ 1) + (1 ∗ 0,9765) + (1 ∗ 0,6775) + (1 ∗ 0,8748)]/6 = 5,5288/6 = 0,92147 = 92 % (5) TABEL I

## HASIL PERHITUNGAN PADA UJI COBA
No. Kriteria Foto Batik Sebelum Normalisasi Setelah Normalisasi Bobot kedekatan Bobot Basis data Uji Coba Basis data Uji Coba 1 Nilai Red Minimal 0 0 0 0 1 1 2 Nilai Green Minimal 0 0 0 0 1 1 3 Nilai Blue Minimal 0 0 0 0 1 1 4 Nilai Red Maximal 59,925 0 0,0235 0 0,9765 1 5 Nilai Green Maximal 849,915 0,0706 0,3333 0,010824 0,6775 1 6 Nilai Blue Maximal 52,989 0,5373 0,2078 0,082627 0,8748 1
Gambar 3. Detail Halaman Data Master
Sedangkan  pada  detail  data  master  menampilkan  informasi  berupa  gambar  asli,  hasil  ekstraksi  dan  hasil grayscale ,  serta  nilai-  nilai  dari red,  green,  blue dan hasil,  serta keterangan dari  deskripsi gambar  batik.  Untuk detail data master dapat dilihat pada gambar 3.
Pada halaman data uji coba menampilkan beberapa informasi tentang gambar asli, hasil ekstraksi, dan gambar hasil dari grayscale serta keterangan dari nilai-nilai red, green, blue dan hasil, disertai juga dengan kesimpulan dari hasil uji coba. Untuk tampilan gambarnya bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Gambar 4. Detail Halaman Data Uji Coba

## B. Implementasi Antarmuka Aplikasi

## 1. Pengembangan Aplikasi yang berbasis Website
Dalam  kegiatan  penelitian  ini  melibatkan  proses  pengembangan  aplikasi  berupa website .  Didalam  aplikasi website yang bisa mengoperasikan hanya admin saja sedangkan dalam aplikasi android bisa dioperasikan semua user yang  membutuhkan  tentang  informasi  batik  khas  Banyuwangi.  Dalam  aplikasi website hanya  untuk menginputkan data, mengolah data dan juga menghapus data. Sedangkan dalam aplikasi android untuk digunakan mencari informasi tentang klasifikasi batik khas Banyuwangi. Dalam aplikasi website ini yang mengoperasikan admin saja, dengan cara login dahulu. Untuk form login bisa dilihat pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5 . Halaman  Login
Pada data master ini terdapat 20 jenis motif batik khas Banyuwangi, dan tiap-tiap motif memiliki deskripsi dan filosofi  sendiri-sendiri.    Pada  halaman  data  master  admin  bisa  melakukan input data,  dan  mengolah  data,  juga mengedit data pada menu master yang selanjutnya bisa untuk memproses data. Dalam menu ini admin bisa mem- berikan informasi dengan mencetak atau menyimpan data dengan menekan pilihan tombol Print, Pdf, Excel .    Ada- pun halaman data master dapat dilihat pada tampilan gambar 6.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Selanjutnya pada menu data uji coba ini berisikan hasil dari uji coba yang telah dilakukan , dalam menu uji coba ini  admin  bisa  menghapus  dan  mengedit  saja.    Pada  menu  uji  coba  ini  ditampilkan  gambar  asli,  gambar  hasil ekstraksi  dan  hasil  dari  klasifikasi.  Dan    menu  uji  coba  ini  dilengkapi  dengan  tombol print,  pdf,  excel. Supaya admin  bisa  memberi  informasi  data  tentang  data  uji  coba  yang  telah  dilakukan.  Untuk  halaman  data  uji  coba terdapat dalam gambar 7.
Gambar 7. Halaman Data Uji Coba

## 2. Pengembangan aplikasi yang berbasis android
Gambar 8 dibawah ini berupa aplikasi yang sudah dibangun dan bisa didownload pada halaman beranda aplikasi perangkat smartphone , aplikasi ini  juga bisa di download di google  play store  yaitu  : https://play.google.com/store/apps/details?id=example.app.batikbanyuwangi . Install aplikasi Klasifikasi Batik Banyuwangi yang berada di aplikasi google play store
Gambar 8. Aplikasi Android
Aplikasi berbasis android ini bisa digunakan oleh admin dan user . Aplikasi ini bisa dijalankan di smartphone android dengan cara menginstal terlebih dahulu dari playstore dengan cara mengetik klasifikasi batik   Banyuwangi yang tampilannya seperti pada gambar 8. Sedangkan untuk admin harus login terlebih dahulu. Untuk form login bisa dilihat pada gambar 9.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
.
Gambar 9. Login Admin

## Gambar 10. Menu Uji Klasifikasi
Pada menu uji klasifikasi yang ditampilkan pada gambar 10 digunakan untuk memasukkan foto batik Banyu- wangi yang akan digunakan untuk data pengujian yang diambil melalui foto yang tersimpan pada handphone. Sesudah foto yang dari gambar batik diinputkan ke dalam aplikasi, selanjutnya dilakukan proses cropping pada foto batik yang telah di input kan, berguna untuk memilih area foto yang tepat untuk  digunakan dalam proses uji klasifikasi. Untuk proses cropping bisa dilihat dalam gambar 11.
Gambar 11. Proses Cropping Foto Batik

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Pada  gambar  12  merupakan  hasil cropping dari  foto  batik  yang  telah  di input kan  kedalam  aplikasi  yang selanjutnya bisa digunakan untuk proses pengujian klasifikasi.
Setelah foto batik berhasil di cropping langkah selanjutnya yaitu memproses dari data yang telah di input kan untuk proses uji klasifikasi. Sehingga nanti akan menampilkan berupa hasil dari uji klasifikasi batik Banyuwangi  dengan hasil prosentase tingkat kemiripan foto/citra pada database dengan foto/citra baru yang di input kan melalui hand- phone . Halaman  aplikasi dari hasil klasifikasi ini bisa dilihat pada gambar 13 :
Gambar 13. Tampilan dari Hasil Aplikasi

## C. Pengujian
Pengujian Sistem  pada tahap hasil proses akhir, data yang diekstrasi yang terdapat dalam database yang bisa diakses dengan smartphone , nilai dari data yang akan menjadi data citra latih digunakan untuk proses uji klasifikasi. Hasil tahap akhir dari pengujian berupa informasi klasifikasi citra motif batik khas Banyuwangi. Menurut Sarlita Hartiningtyas, dkk. Pengujian sistem ini dilakukan guna mengukur tingkat keberhasilan sistem aplikasi dalam klas- ifikasi jenis motif batik khas Banyuwangi. Dalam pengujian dikatakan berhasil kalau citra uji bisa dikenali dan bisa terklasifikasi sebagai gambar atau citra yang sama dengan kelas seperti terdapat dalam database . Sedangkan pen- gujian dikatakan gagal jika gambar atau citra uji tidak dikenal dan tidak bisa terklasifikasi sebagai jenis motif batik khas Banyuwangi dari database [15].
Data latih pada penelitian ini adalah kumpulan dari citra motif batik khas Banyuwnagi yang telah disimpan dalam data base . Data latih diambil sampelnya yang berjumlah 20 motif batik khas Banyuwangi, yang terdiri dari red max, green max, blue max dan nama motif batik.

## TABEL II DATA PELATIHAN
No. Red Max Green Max Blue Max Nama Motif Batik 1 0,2784 0,1922 0,4078 Beras Kutah 2 0,4392 0,4667 0,4627 Blarak Sempleh 3 0,1373 0,5804 0,5333 Complongan Dan Ulo Buntung 4 0,5765 0,5882 0,2078 Dilem Sempleh 5 0,0235 0,3333 0,2078 Gajah Oling 6 0,2784 0,2745 0,6 Galaran 7 0,2824 0,2863 0,3804 Garudo Mungkur 8 0,3804 0,2039 0,4471 Gedekan 9 0,3294 0,0314 0,2196 Jajang Sebarong / Pring Sedapur 10 0,4667 0,4118 0,3765 Kangkung Setingkes 11 0,0627 0,3922 0,0196 Kembang Kelopo 12 0,4667 0,4431 0,5294 Kopi Pecah 13 0,1333 0,3176 0,3176 Manuk Kecaruk

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
14 0,2196 0,149 0,4667 Moto Pitik 15 0,1882 0,3373 0,0863 Paras Gempal 16 0,0157 0,2235 0,4667 Sebrug Cacing 17 0,0824 0,4471 0,5882 Sekar Jagad 18 0,1569 0,0784 0,2 Semanggian 19 0,4667 0,4471 0,0667 Totogan 20 0,5922 0,0902 0,2078 Yangsing/Ukel
Data uji pada penelitian ini merupakan data dari citra motif batik khas Banyuwangi  yang diambil sampelnya yang  digunakan  pada  pengujian.  Data  pengujian  berjumlah  20  motif  batik  khas  Banyuwangi yang  dapat  dilihat pada tabel 3 dibawah ini:
TABEL III DATA PENGUJIAN No. Red Max Green Max Blue Max Nama Motif Batik 1 0,0353 0,098 0,4078 Beras Kutah 2 0,1882 0,0706 0,0863 Blarak Sempleh 3 0,0314 0,502 0,2196 Complongan Dan Ulo Buntung 4 0,4392 0,5843 0,4078 Dilem Sempleh 5 0 0,0706 0,5373 Gajah Oling 6 0,1882 0,3882 0,5765 Galaran 7 0,3176 0,0039 0,4 Garudo Mungkur 8 0,3961 0,3882 0,1255 Gedekan 9 0,3765 0,0235 0,251 Jajang Sebarong / Pring Sedapur 10 0,0157 0,0745 0,4745 Kangkung Setingkes 11 0 0,4118 0,4588 Kembang Kelopo 12 0,4431 0,0902 0,1961 Kopi Pecah 13 0,4431 0,0863 0,502 Manuk Kecaruk 14 0,0627 0,0196 0 Moto Pitik 15 0,4667 0,4118 0,3765 Paras Gempal 16 0,5804 0,3333 0,2549 Sebrug Cacing 17 0,2667 0,4549 03137 Sekar Jagad 18 0,1294 0,2824 0,4471 Semanggian 19 0,2196 0,3137 0,3216 Totogan 20 0,4431 0,0863 0,502 Yangsing/Ukel

## D. Perhitungan manual metode K-NN
Dibawah ini merupakan simulasi perhitungan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Perhitungan jarak diantara data pengujian dan data pelatihan yang dapat  dilihat pada tabel 4 menggunakan rumus Euclidean yaitu :
1. 𝑑𝑖 = √(0,0353 − 0,2784) 2 + (0,098 − 0,1922) 2 + (0,4078 − 0,4078) 2 = 0,26 (6) 2. 𝑑𝑖 = √(0,1882 − 0,4392) 2 + (0,0706 − 0,4667) 2 + (0,0863 − 0,4627) 2 = 0,5897 3. ….     ….
4. ….     …. 20 . 𝑑𝑖 = √(0,4431 − 0,5922) 2 + (0,0863 − 0,0902) 2 + (0,502 − 0,2078) 2 = 0,3298

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Dari hasil perhitungan manual jarak bisa dilihat pada tabel 4 dibawah ini:
TABEL IV

## DATA HASIL PERHITUNGAN JARAK
Data Jarak Nama Motif D-1 0,26 Beras Kutah D-2 0,5897 Blarak Sempleh D-3 1,1319 Complongan Dan Ulo Buntung D-4 0,2426 Dilem Sempleh D-5 0,4221 Gajah Oling D-6 0,1432 Galaran D-7 0,5341 Garudo Mungkur D-8 0,2631 Gedekan D-9 0,1346 Jajang Sebarong / Pring Sedapur D-10 0,5716 Kangkung Setingkes D-11 0,4441 Kembang Kelopo D-12 0,1183 Kopi Pecah D-13 0,4283 Manuk Kecaruk D-14 0,4201 Moto Pitik D-15 0,4091 Paras Gempal D-16 0,5349 Sebrug Cacing D-17 0,2033 Sekar Jagad D-18 0,3216 Semanggian D-19 0,3792 Totogan D-20 0,3298 Yangsing/Ukel
Selanjutnya mengurutkan hasil perhitungan jarak mulai jarak terkecil hingga jarak terbesar. Dari hasil pen- gurutan jarak dapat dilihaat pada tabel 5 dibawah ini.
TABEL V DATA HASIL PENGURUTAN JARAK Data Jarak Nama Motif D-12 0,1183 Kopi Pecah D-9 0,1346 Jajang Sebarong / Pring Sedapur D-6 0,1432 Galaran D-17 0,2033 Sekar Jagad D-4 0,2426 Dilem Sempleh D-1 0,26 Beras Kutah D-8 0,2631 Gedekan D-18 0,3216 Semanggian D-20 0,3298 Yangsing/Ukel D-19 0,3792 Totogan D-15 0,4091 Paras Gempal D-14 0,4201 Moto Pitik D-5 0,4221 Gajah Oling D-13 0,4283 Manuk Kecaruk D-11 0,4441 Kembang Kelopo D-7 0,5341 Garudo Mungkur D-16 0,5349 Sebrug Cacing D-10 0,5716 Kangkung Setingkes D-2 0,5897 Blarak Sempleh D-3 1,1319 Complongan Dan Ulo Buntung
Selanjutnya ditentukan dengan jarak terdekat sampai urutan ke K. Ada 7 data yang mempunyai nilai terkecil, yaitu nilai 7 yang dipilih sebab memiliki tingkat akurasi yang terbaik. Data rentang nilai K bisa dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96

## TABEL VI K TETANGGA TERDEKAT
Selanjutnya K - Data Jarak Nama Motif 1 D-12 0,1183 Kopi Pecah 2 D-9 0,1346 Jajang Sebarong / Pring Sedapur 3 D-6 0,1432 Galaran 4 D-17 0,2033 Sekar Jagad 5 D-4 0,2426 Dilem Sempleh 6 D-1 0,26 Beras Kutah 7 D-8 0,2631 Gedekan
TABEL VII

## HASIL PENGUJIAN KE UMKM BATIK
Hasil pengujian: Akurasi  = jumlah data uji benar jumlah total data uji x100% (7)
= 17 20 x 100%  = 85%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 82 – 96
Berdasarkan  pengujian yang dilakukan kepada 5 para UMKM batik Banyuwangi dan setiap UMKM mendapat- kan 4 motif batik yang berbeda untuk digunakan sampel pengujian motif batik khas Banyuwangi yang dilakukan sebanyak  20 kali, terdapat 17 pengujian berhasil dengan benar bisa  terklasifikasi sebagai jenis motif batik khas Banyuwangi yang sesuai dengan databasenya. Sedangkan 3 penggujian mengalami kegagalan atau salah dalam klasifikasinya. Pada pengujian motif complongan dan ulo buntung foto dikenali sebagai motif dilem sempleh. Dan pengujian pada motif  kembang kelopo foto dikenali sebagai motif beras kutah. Sedangkan pengujian pada motif manuk kecaruk foto dikenali sebagai motif yangsing/ukel. Untuk persentase keberhasilan dalam pengklasifikasikan motif batik Banyuwangi maka didapat hasil akurasinya sebesar 85%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan dari analisis hasil penelitian yang sudah dilakukan pada pengujian terhadap klasifikasi motif batik khas Banyuwangi dengan menggunakan metode K-NN, maka dari kesimpulan penelitian ini dapat diperoleh yaitu: Hasil dari klasifikasi jenis motif batik khas Banyuwangi didapat dari perhitungan jarak antara data citra latih dan data citra uji dengan menggunakan metode K-NN berdasarkan perhitungan  rata-rata dari kedekatan nilai minimal dan maximal red,  green dan blue . Berdasarkan  dari hasil  pengujian  dari  20  jenis  motif  batik  khas  Banyuwangi didapat rata-rata prosentase kemiripan sebesar 89.72% sampai dengan 100%. Sehingga bisa disimpulkan sistem yang dibangun dapat digunakan untuk pengklasifikasian motif batik khas Banyuwangi dengan tingkat akurasi dari sistem untuk  pengklasifikasian batik Banyuwangi sebesar 85%.
Untuk  saran  perbaikan  pada  penelitian  ini  yaitu  bisa  dikembangkan  dengan  metode  klasifikasi  yang  lainnya sehingga keakurasiannya bisa dimaksimalkan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud)  untuk pemberian dana hibah Penelitian Dosen Pemula dan dukungannya sehingga dapat terlaksananya  penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Antara, “Batik mengandung nilai budaya yang tidak dimiliki bangsa lain,” 2020. https://www.antaranews.com/berita/1760813/batik-mengandung-nilai- budaya-yang-tidak-dimiliki-bangsa-lain.
[2]  R. Rahmawati, “Pengembangan SDM Melalui Program Capacity Building Remaja Di Sanggar Kalpika: Merawat Tradisi Melestarikan Batik Lukis,” J. Pemberdaya. Masy. Media Pemikir. dan Dakwah Pembang. , vol. 2, no. 2, pp. 339–356, 2019, doi: 10.14421/jpm.2018.022-07.
[3]  M. C. Andika, R. Sutjiadi, and E. M. Trianto, “Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Pengenalan Batik ‘Indonesiaku’ Melalui Permainan Berbasis Android,” Teknika , vol. 5, no. 1, pp. 32–37, 2017, doi: 10.34148/teknika.v5i1.49.
[4]  Octavia and A. Irma, “Pengembangan Motif Batik Banyuwangi Dengan Geometri Fraktal,” 2016.
[5]  A. S. Amal et al. , “Motif dan Corak Batik Jawa Timur,” 2014.
[6]  E. Prasetyo, Data Mining, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab , I. Yogyakarta: CV.Andi Offset, Yogyakarta, 2014,
[7]  M. Lestari, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Nearest Neighbor (K-NN) untuk Mendeteksi Penyakit Jantung,” Fakt. Exacta , vol. 7, no. September 2010, pp. 366–371, 2014.
[8]  F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Ultim. , vol. 7, no. 2, pp. 98–104, 2016, doi: 10.31937/ti.v7i2.356.
[9]  R. Kusumanto and A. N. Tompunu, “Pengolahan Citra Digital Untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB,” 2011, pp. 1–7.
[10] A. Datumaya et al. , “Klasifikasi Mutu Telur Burung Puyuh Berdasarkan Warna Dan Tekstur Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor ( KNN ) Dan Fusi Classification Of The Quality Quail Eggs Based On Color And Texture Using K-Nearest Neighbor ( KNN ) Method And Information,” vol. 8, no. 5, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184393.
[11] I. H. Herman et al. , “Mengidentifikasi Citra Batik Pewarna Alami Dan ,” pp. 504–515, 2020.
[12] C. N. Prabiantissa, A. R. Tri, and R. A. Asmara, “Sistem Identifikasi Batik Alami Dan Batik Sintetis  Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 2, p. 26, 2017, doi: 10.33795/jip.v3i2.10.
[13] M. F. Barkah, “Klasifikasi Rasa Buah Jeruk Pontianak Berdasarkan Warna Kulit Buah Jeruk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Coding Rekayasa Sist. Komput. , vol. 08, no. 01, pp. 55–66, 2020.
[14] F. T. Admojo and Ahsanawati, “Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 34–38, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.12.
[15] S. Hartiningtyas, I. Ruslianto, and R. Hidayati, “Klasifikasi Jenis Mangga Berdasarkan Fitur Bentuk Dan Warna Daun Dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Android,” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 6, no. 1, pp. 12–23, 2018.