## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD
582
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

## Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K-Nearest Neighbor Berbasis Ekstraksi Fitur Tekstur
Badroe Zaman 1 , Ahmad Rifa’i 2 , Mohammad Burhan Hanif 3
1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Semarang, Idnonesia Email: 1 badroezaman@usm.ac.id, 2 , rifai@usm.ac.id, 3 hanifburhan@usm.ac.id

## Abstract
Batik tulis adalah hasil seni budaya yang memiliki keindahan visual dan mengandung makna filosofis pada setiap motifnya. Batik tulis memiliki morif yang sangat beragam dan memiliki tingkat  kompleksitas  yang  tingi  sehingga  menjadi  kesulitan  tersendiri  dalam pengelompokan kelas batik tertentu. Klasifikasi citra ke dalam kelas tertentu juga menjadi permasalahan  yang  pelik  dalam  bidang  pengenalan  pola.  Metode machine  learning dapat digunakan  untuk  mengenali  kelas  batik  melalui  pengenalan  citra  batik.  Namun  belum banyak  penelitian  terkait  studi  komparasi  klasifikasi  citra  batik.  Sehingga  penelitian  ini berfokus pada data set citra batik tulis yang menggunakan dua motif yaitu motif klasik dan motif  kontemporer.  Pada  penelitian  ini,  fitur  ekstraksi  menjadi  dasar klasifikasi  dengan metode Backpropagation Neural Network dan k-Nearest Neighbor . Tujuan dari penelitian ini untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru. Selanjutnya, penelitian ini melakukan perbandingan metode klasifikasi  antara Backpropagation  Neural  Network dan k-Nearest  Neighbor untuk  mencari metode klasifikasi terbaik untuk klasifikasi Batik tulis Bakaran. Hasil dari studi komparasi menunjukkan  bahwa  metode Backpropagation  Neural  Network memperoleh  nilai  akurasi 90,11% sedangkan metode k-Nearest Neighbor mendapatkan nilai akurasi 96,00%. Sehingga dapat  di  simpulkan  bahwa  metode k-Nearest  Neighbor merupakan  metode  terbaik untuk klasifikasi citra batik.
Keywords :  Batik  Tulis,  Ekstraksi Fitur Tekstur, Backpropagation  Neural Network,  K- Nearest Neighbor , Klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Batik merupakan salah satu warisan budaya dan identitas nasional yang telah diakui oleh  UNESCO  ( United  Educational,  Scientific,  and  Culture  Organization )  [1].  Motif batik dihasilkan dari seni budaya yang memiliki keindahan visual dan mengandung makna filosofis. Seiring sejalannya waktu, motif batik berkembang menurut waktu, tempat dan peristiwa yang menyertai, serta berkembangnya kebutuhan masyarakat. Batik tulis Bakaran dihasilkan dari dua Desa Bakaran sebagai penghasil batik yaitu Desa Bakaran Wetan dan Desa Bakaran Kulon yang berada di wilayah Kecamatan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 583
Juwana Kabupaten Pati, Jawa Tengah. Batik tulis Bakaran memiliki ciri khas motif batik tulis yaitu klasik dan kontemporer. Motif dasar pada suatu kain batik secara keseluruhan  digambarkan  dengan  jenis  pola  yang  disusun  secara  berulang. Keberulangan motif batik dapat disusun secara teratur maupun tidak teratur. Motif batik tulis yang beragam menjadikan kompleksitas dalam hal pengenalan pola citra batik [2].
Pengenalan pola citra batik telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu seperti yang telah dilakukan oleh luh dan sri menggunakan tahapan pre-processing ekstraksi fitur Geometric Moment Invariant berbasis klasifikasi k-Nearest Neighbor (k-NN) yang menghasilkan  nilai  akurasi  80%  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  tahapan  pre- prosesing ekstraksi fitur Co-occurrence Matrix berbasis klasifikasi k-Nearest Neighbor yang hanya menghasilkan akurasi sebanya 70% [3]. Penelitian yang sama dilakukan oleh dhian et al  menggunakan algoritma klasifikasi k-NN untuk menentukan kelas batik  yang  di  dahului  dengan  tahapan pre-processing ekstraksi  fitur  dengan membandingkan transformasi wavelet daubechies level 4 (DB-4) dan transformasi wavelet gabor dengan hasil yang dicapai transformasi wavelet daubechies berbasis k- NN sebesar 100% sedangkan transformasi wavelet gabor berbasis k-NN sebesar 54,67% [4]. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Prahudya dan Harjoko tentang tahapan pre-processing ekstraksi  fitur  warna  dan  tekstur  pada  pengolahan  citra dengan masukan 7 fitur ekstraksi yaitu rata-rata nilai RGB ( Red, Green, Blue ), luas cacat,  dan  nilai  GLCM  ( energy,  homogeneity, dan contrast )  dengan  keluaran  4. Sedangkan  metode  klasifikasi  yang  digunakan  yaitu  k-NN  yang  memberi peningkatan akurasi sebesar 91,25% dengan nilai k =3 [5].
Pada  tahun  berikutnya  penelitian  dilakukan  oleh  minamo  et  al  melakukan penelitian tentang komparasi dari metode klasifikasi citra batik menggunakan Multi Texton Histogram sebagai tahapan pre-processing ekstraksi fitur. Sedangkan algoritma klasifikasi yang diterapkan yaitu  k-NN yang menghasilkan nilaki akurasi sebesar 82%  dan Support  Vector  Machine menghasilkan  akurasi  sebesar  76%  dengan pengujian yang dilakukan menggunakan 300 citra yang terbagi menjadi 50 kelas dan nilai k =5 pada algoritma k-NN [6]. Peneliti lain dilakukan oleh achmalia et al berfokus  pada  komparasi  metode  klasifikasi Backpropagation  Neural  Network (BPNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) dimana nilai akurasi terbaik dicapai oleh  model  klasifikasi  BPNN  dengan  besar  nilai  akurasi  sebanyak  87,97  %  [7]. Penelitian  terkini  tentang  citra  batik  bakaran  dilakukan  juga  oleh  zaman  et  al berfokus  pada  tahap pre-processing ekstraksi  fitur  menggunakan  transformasi wavelet yang memiliki lebih dari satu  filter dan di klasifikasikan dengan metode algoritma Neural  Network .  Dalam  penelitian  ini  dicapai  bahwa  filter bior5.5 menghasilkan  akurasi  sebesar 80,77%  lebih  tinggi  dibandingkan filter coif2 yang hanya menghasilkan akurasi sebesar 78,85% [8].
Berdasarkan penelitian terkait dalam klasifikasi citra dapat dilihat bahwa kombinasi antara  tahapan pre-processing dengan  metode  klasifikasi  yang  tepat  akan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
584 | Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K- .....
menghasilkan nilai akurasi serta ketepatan dalam pemilihan klasifikasi yang lebih baik. Maka klasifikasi citra dalam penelitian ini diawali dengan tahapan pre-processing berupa ekstraksi fitur yang akan digunakan sebagai deskripsi untuk membedakan motif  pada  citra  batik.  Metode  ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan  dengan  baik berdasarkan pendekatan statistik  atau  spektrum. Gray  Level  Co-Occurrence Matrices (GLCM)  adalah metode  ekstraksi  fitur  yang menggunakan perhitungan statistik didasarkan pada nilai piksel citra asli dan hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada  jarak  dan  orientasi  sudut  tertentu.  Sedangkan  transformasi  wavelet merupakan  metode  ekstraksi  tekstur  berdasarkan  pendekatan  spektrum. Discrete Wavelet  Transform (DWT)  secara  umum  merupakan  dekomposisi  citra  pada frekuensi  citra sub-band tersebut  yang  hasil  luaranya  akan  dimasukkan  kedalam metode klasifikasi batik [6].
BPNN dan k-NN adalah metode algoritma yang termasuk dalam kelas supervised learning dimana tujuan dari kelas supervised learning yaitu untuk menemukan pola baru dalam data dengan menghubungkan pola data yang sudah ada dengan data yang baru.  Namun  kedua  algoritma  ini  mempunyai  keunggulan  dan  kelemahan  nya masing-masing sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mendapatkan algoritma yang terbaik dalam pemilihan kelas citra batik. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dijelaskan hasil dari komparasi metode klasifikasi antara BPNN dan k-NN untuk mencari metode klasifikasi terbaik dalam klasifikasi Batik tulis Bakaran.

## 2. METODE
Metode BPNN dan k-NN digunakan untuk mengklasifkasi motif citra batik. Pada penelitian ini menggunakan ekstraksi fitur tekstur untuk klasifikasi citra batik tulis. Pre-processing dilakukan untuk meningkatkan performansi citra asli dataset. Gambar 1 menunjukkan alur dari klasifikasi motif citra batik.
Dataset
Pre-Processing
Ekstraksi GLCM Transformasi Wavelet Komparasi Metode Klasifikasi
BPNN k-NN Validasi dan Evaluasi
Gambar 1. Alur Penelitian

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 585

## 2.1. Dataset
Data citra pada penelitian ini, diambil dari beberapa tempat pengrajin batik tulis Bakaran. Data citra batik tulis yang digunakan adalah data privat dengan jenis motif yaitu motif klasik dan motif kontemporer. Data dikelompokkan ke dalam 2 jenis data yaitu data training dan data testing . Sebanyak 450 citra batik tulis motif klasik dan  450  citra  batik  motif  kontemporer  digunakan  untuk  data training dan  data testing . Data sebanyak 20% dari jumlah setiap jenis motif akan digunakan untuk data testing dan sisanya untuk data training . Contoh dataset dapat dilihat pada Tabel 1 contoh citra batik berdasarkan motif.
Tabel 1. Contoh Citra Batik Berdasarkan Motif
Klasik
Kontemporer
2.2. Pre-Processing
Beberapa  tahapan  dalam pre-processing untuk  data training dalam  penelitian  ini. Pertama, citra awal di resize dengan skala 0,25 dalam skala faktor  0 – 1 dari citra awal.  Kedua,  dilakukan cropping [9]  [10]  untuk  mendapatkan  pola  primitif  dan contoh pola tekstur dari citra batik tulis dengan ukuran resolusi 512x512 piksel. Terakhir,  citra  RGB  dikonversi  ke Red Channel .  Pada  umumnya,  nilai  intensitas komponen red ( red-channel )  lebih  tinggi  daripada  nilai-nilai  intensitas  komponen green dan blue [8]. Sedangkan, untuk data testing hanya dilakukan resize dengan skala 0,25 dan konversi RGB ke Red Channel.

## 2.3. Transformasi Wavelet
Transformasi wavelet digunakan untuk memberikan kemudahan dalam kompresi, transmisi  serta  anilisis  citra.  Dalam  transformasi wavelet ,  citra  dibagi  empat himpunan  berbeda  dari sub-band citra  yaitu  LL1,  LH1, HL1,  HH1  [11].  Sebuah wavelet dapat  diperoleh  dengan  mengiterasi  sehimpunan filter  lowpass (LL)  dan highpass (HH). Sub-band LL1  (level  tertinggi)  dari  koefisien wavelet merupakan sebuah approksimasi atas citra asli pada resolusi rendah yang bergantung pada level wavelet [12].

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Transformasi wavelet level  pertama  dari  citra  asli menghasilkan  empat  citra  yaitu LL1, LH1, HL1, dan HH1 dengan masing-masing ukuran ¼ ( ½ kolom * ½ baris ) dari ukuran citra asli. Transformasi wavelet level kedua dilakukan proses yang sama dengan pada level pertama, akan tetapi citra input pada level kedua adalah citra LL1  hasil  dari  transformasi wavelet level  1.  Selanjutnya,  hasil  dari  proses transformasi wavelet level 2 juga menghasilkan empat citra yaitu LL2, LH2, HL2, HH2 masing-masing ukuran ¼ dari ukuran citra input LL1. Indeks j(j>0,j ∈ Z) dimana j = 0 merupakan citra asli dan j = J adalah level terkecil citra hasil proses transformasi wavelet .
Proses transformasi citra diawali dengan membagi citra menjadi block non-overlap 2x2 yang merupakan nilai intensitas piksel pada posisi baris m dan kolom n .
[ 𝑎 𝑏 𝑐 𝑑 ]
Persamaan  transformasi wavelet Haar bekerja  secara non-overlapping menggunakan matriks berukuran 2x2 sebagai berikut :
𝐿𝐿 = 1 2 (𝑎 + 𝑏 + 𝑐 + 𝑑) (1)
𝐿𝐻 = 1 2 (𝑎 + 𝑏 − 𝑐 − 𝑑) (2)
𝐻𝐿 = 1 2 (𝑎 − 𝑏 + 𝑐 − 𝑑) (3)
𝐻𝐻 = 1 2 (𝑎 − 𝑏 − 𝑐 + 𝑑) (4)
Persamaan transformasi wavelet balik menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑎 = 1 2 (𝐿𝐿 + 𝐿𝐻 + 𝐻𝐿 + 𝐻𝐻) (5)
𝑏 = 1 2 (𝐿𝐿 + 𝐿𝐻 − 𝐻𝐿 − 𝐻𝐻) (6)
𝑐 = 1 2 (𝐿𝐿 − 𝐿𝐻 + 𝐻𝐿 − 𝐻𝐻) (7)
𝑑 = 1 2 (𝐿𝐿 − 𝐿𝐻 − 𝐻𝐿 + 𝐻𝐻) (8)

## 2.4. Ekstraksi GLCM
Dalam penelitian ini GLCM digunakan sebagai ektraksi fitur tekstur, selanjutnya untuk  melakukan  perhitungan  fitur-fitur  pada  GLCM  adalah  dengan  cara membuat matrix  Co-Occurrence terlebih  dahulu,  kemudian  dilanjutkan  dengan menentukan  hubungan  spasial  antara  piksel  referensi  dan  piksel  tetangga berdasarkan jarak d = 1 dan orientasi sudut θ dalam empat arah dengan interval sudut 45°, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135°. Fitur yang digunakan pada penelitian ini, meliputi angular second moment (ASM), contrast , inverse different moment (IDM), entropi, dan korelasi. Diagram blok ekstraksi fitur ditunjukkan pada gambar 2. Perhitungan fitur tekstur berdasarkan persamaan matematika yang dijelaskan pada [13] [14] [15] ditampilkan dalam rumus berikut.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 587
𝐴𝑆𝑀 =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 (𝑃(𝑖, 𝑗)) 2 (9)
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ 𝑛=1 𝐿 𝑛 2 {∑ |𝑖−𝑗|=𝑛 𝑃(𝑖, 𝑗)} (10) 𝐼𝐷𝑀 =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 (𝑃(𝑖,𝑗)) 2 1+(𝑖−𝑗) 2 (11) 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 =   −∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 (𝑃(𝑖, 𝑗)) log(𝑃(𝑖, 𝑗)) (12) 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 (𝑖−𝜇 𝑖 ′ )(𝑖−𝜇 𝑗 ′ )(𝑃(𝑖,𝑗)) 𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 (13)
dengan
𝜇 𝑖 ′ =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 𝑖 ∗ 𝑃(𝑖, 𝑗) (14) 𝜇 𝑗 ′ =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 𝑗 ∗ 𝑃(𝑖, 𝑗) (15)
𝜎 𝑖 2 =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇 𝑖 ′ ) 2 (16)
𝜎 𝑗 2 =   ∑ 𝑖=1 𝐿 ∑ 𝑗=1 𝐿 𝑃(𝑖, 𝑗)(𝑖 − 𝜇 𝑗 ′ ) 2
(17)
Citra Red-Channel
Transformasi Wavelet (DWT )
DWT Level 1 DWT Level 2 IDWT

## Konstruksi GLCM
GLCM 0 o GLCM 45 o GLCM 90 o GLCM 135 o Ekstraksi Fitur Energy Contrast
Homogenity Entropy Correlation Energy Contrast Homogenity Entropy Correlation Energy Contrast Homogenity Entropy Correlation Energy Contrast Homogenity Entropy Correlation
Gambar 2. Diagram Blok Ekstraksi Fitur

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
588 | Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K- .....
2.5. Klasifikasi
Klasifikasi  batik  tulis  dilakukan  dengan Backpropagation  Neural  Network (BPNN) dan k-Nearest Neighbor (k-NN) berdasar fitur tekstur. Metode Klasifikasi BPNN merupakan  model neural  network yang  diakui  secara  kritis  dengan  kapasitas pemodelan non parametrik dan non liniernya, kemampuan beradaptasi yang kuat, serta kemampuan komputasi parallel [7]. Pada gambar 5 menunjukkan arsitektur dari metode klasifikasi BPNN disusun dengan 5 neuron input sesuai jumlah fitur tekstur yang dihasilkan GLCM dan 2 neuron output .
Gambar 3. Arsitektur BPNN
Metode  klasifikasi  k-NN  merupakan  metode  klasifikasi  berdasarkan  data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek [5] [16]. Dekat atau jauhnya objek  dihitung  berdasarkan Euclidean  Distance yang  direpresentasikan  sebagai berikut :
𝑑 = √(𝑎 1 + 𝑏 1 ) 2 + (𝑎 2 + 𝑏 2 ) 2 + ⋯ +   (𝑎 𝑛 + 𝑏 𝑛 ) 2 (18)
𝑑 = √∑ (𝑎 𝑛 + 𝑏 𝑛 ) 2 𝑛 𝑖=1 (19)
Dalam penelitian ini digunakan k-fold cross validation dimana k=10 pada data training dibagi secara random ke dalam 10 bagian dengan perbandingan yang sama  [14]. Proses pembagian data training dan data testing mengikuti fold cross validation .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengukuran Performansi
Dalam  pengukuran  performansi  untuk  memperkirakan  nilai  benar  dan  salah dibutuhkan  sebuah  algoritma  yang  mana  dalam  penelitian  ini  menggunakan confusion matrix . Pengukuran ini sering digunakan sebagai metode evaluasi untuk

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 589
memprediksi  berdasarkan  kelas  dan  matriks.  Evaluasi  tersebut  bertujuan  untuk menilai berapa persen kinerja dari sistem dapat mengenali data set citra batik tulis yang  telah  disediakan  sewaktu  proses  pengklasifikasian.  Dengan  menggunakan confusion matrix , nilai akurasi dari proses klasifikasi dihitung dengan menggunakan persamaan (20). Pada tabel 2 terdapat 4 kondisi dalam confusion matrix .
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (20) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (21) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (22) Tabel 2. Confusion Matrix Predicted Observed Actual Positive Actual Negative Positive TP FN Negative FP TN Keterangan :
• TP (True Positive) : jumlah data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi positif.
• TN (True Negative) : jumlah data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi negatif.
• FP (False Positive) : jumlah data dengan nilai sebenarnya negatif dan nilai prediksi positif.
• FN (False Negative) : jumlah data dengan nilai sebenarnya positif dan nilai prediksi negative.
3.2 Hasil Eksperimen
Penelitian ini menggunakan Matlab dan Rapidminer sebagai pengolah  data  untuk mendukung eksperimen  ini. Semua tahapan pre-processing dan ekstraksi fitur tekstur dilakukan di Matlab dan sistem penilaian hasil klasifikasi dilakukan di Rapidminer . Wavelet filter yang digunakan adalah Haar ( db1 ), Coiflet ( coif2 ) dan biorthogonal ( bior2.2 & bior5.5 ). Ekstraksi fitur tekstur dari GLCM berupa 5 fitur dengan interval sudut 45° sebagai variabel dalam proses klasifikasi yaitu Angular Second Moment, Contrast,
Inverse Different Moment, Entropy, Correlation. Klasifikasi BPNN dilakukan dengan parameter training cycles = 1000, learning rate = 0.3, dan momentum = 0.3. Sedangkan klasifikasi k-NN dilakukan dengan parameter nilai k sebesar  1,  3  dan 5. Nilai  akurasi  dari  hasil  eksperimen  berdasarkan  fitur tekstur akan dibandingkan dengan metode klasifikasi BPNN dan k-NN. Dari hasil eksperimen memperlihatkan perbedaan hasil pada setiap wavelet filter dan sudut θ , yang mana data citra batik diklasifikasikan dengan benar dan tidak.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
590 | Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K- .....
Eksperimen  pertama  ditunjukkan  pada  tabel  3  yang  menunjukkan  hasil perbandingan  nilai  akurasi  dari  setiap wavelet  filter dan  fitur  tekstur  berdasarkan sudut θ dengan interval 45° dalam klasifikasi menggunakan metode BPNN. Dari tabel  3,  performansi  metode  klasifikasi  BPNN  mendapatkan  hasil  maksimal dengan nilai akurasi sebesar 90,11%. Hasil akurasi tertinggi ditunjukkan dari proses klasifikasi menggunakan metode BPNN berdasarkan fitur tekstur dengan wavelet filter bior2.2 pada sudut 45°.
Pada  eksperimen  kedua  ditunjukkan  pada  tabel  4  yang  menunjukkan  hasil perbandingan  nilai  akurasi  dari  setiap wavelet  filter dan  fitur  tekstur  berdasarkan sudut θ dengan interval 45° dalam klasifikasi menggunakan metode k-NN dengan nilai k =1. Dari tabel 4, performansi metode klasifikasi k-NN mendapatkan hasil maksimal dengan nilai akurasi sebesar 96,00%. Hasil akurasi tertinggi ditunjukkan dari  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  k-NN  berdasarkan  fitur  tekstur dengan wavelet filter bior 2.2 pada sudut 45° dan nilai k =1. Selanjutnya eksperimen ketiga ditunjukkan pada tabel 5 yang menunjukkan hasil perbandingan nilai akurasi dari setiap wavelet filter dan fitur tekstur berdasarkan sudut θ dengan interval 45° dalam klasifikasi menggunakan metode k-NN dengan nilai k =3.  Dari  tabel  5,  performansi  metode  klasifikasi  k-NN  mendapatkan  hasil maksimal dengan nilai akurasi sebesar 95,33%. Hasil akurasi tertinggi ditunjukkan dari  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  k-NN  berdasarkan  fitur  tekstur dengan wavelet filter haar dan coif 2 pada sudut 90° dan nilai k =3. Kemudian eksperimen keempat ditunjukkan pada tabel 6 yang menunjukkan hasil perbandingan nilai akurasi dari setiap wavelet filter dan fitur tekstur berdasarkan sudut θ dengan interval 45° dalam klasifikasi menggunakan metode k-NN dengan nilai k =5. Dari tabel 6, performansi metode klasifikasi k-NN mendapatkan hasil maksimal dengan nilai akurasi sebesar 93,67%. Hasil akurasi tertinggi ditunjukkan dari  proses  klasifikasi  menggunakan  metode  k-NN  berdasarkan  fitur  tekstur dengan wavelet filter bior 2.2 pada sudut 45° dan nilai k =5.
Tabel 3. Hasil Akurasi Klasifikasi BPNN
Wavelet Filter Sudut θ Accuracy (%) Haar 0 84,89 45 85,33 90 78,22 135 83,44 Coif 2 0 84,89 45 85,78 90 78,22 135 83,44 Bior 2.2 0 86,11 45 90,11 90 83,33

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 591
135 83,89 Bior 5.5 0 78,89 45 72,78 90 74,00 135 72,56
Tabel 4. Hasil Akurasi Klasifikasi k-NN dengan Nilai k =1
Wavelet Filter Sudut θ Accuracy (%) Haar 0 95,00 45 95,22 90 95,33 135 94,11 Coif 2 0 95,00 45 95,22 90 95,33 135 94,11 Bior 2.2 0 94,78 45 96,00 90 95,67 135 94,33 Bior 5.5 0 94,78 45 92,89 90 94,56 135 91,33
Tabel 5. Hasil Akurasi Klasifikasi k-NN dengan Nilai k =3
Wavelet Filter Sudut θ Accuracy (%) Haar 0 93,89 45 94,22 90 95,33 135 92,67 Coif 2 0 93,89 45 94,22 90 95,33 135 92,67 Bior 2.2 0 91,89 45 94,33 90 93,67

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
592 | Komparasi Metode Klasifikasi Batik Menggunakan Neural Network Dan K- .....
135 93,33 Bior 5.5 0 92,89 45 91,11 90 92,89 135 89,67
Tabel 6. Hasil Akurasi Klasifikasi k-NN dengan Nilai k =5
Wavelet Filter Sudut θ Accuracy (%) Haar 0 92,78 45 93,67 90 93,56 135 91,56 Coif 2 0 92,78 45 93,67 90 93,56 135 91,56 Bior 2.2 0 90,78 45 93,00 90 92,33 135 92,89 Bior 5.5 0 92,33 45 89,44 90 92,22 135 88,00
Dari eksperimen pertama hingga keempat telah dihasilkan beberapa nilai akurasi maksimal  di  setiap  metode  klasifikasi  BPNN  dan  k-NN.  Pada  gambar  3 menunjukkan grafik perolehan nilai akurasi tertinggi dari setiap metode klasifikasi BPNN dan k-NN dengan nilai k sebesar 1, 3 dan 5.
Gambar 4. Grafik Akurasi Tertinggi dari Metode Klasifikasi
90.11 96.00 95.33 93.67 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 BPNN k-NN k=1 k-NN k=3 k-NN k=5
Hasil Akurasi Tertinggi dari Metode Klasifikasi BPNN dan k-NN k =n

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 593
Tabel 7 menunjukkan confusion matrix hasil evaluasi dari metode klasifikasi k-NN berdasarkan fitur tekstur dengan wavelet filter . Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi  tertinggi  diperoleh  metode  klasifikasi  k-NN  berdasarkan  fitur  tekstur dengan wavelet filter biorthogonal ( bior2.2 ) pada sudut 45° dengan nilai k =1.
Tabel 7. Confusion Matrix Metode k-NN k =1 Accuracy 96,00% Predicted Observed Klasik Kontemporer Precision Klasik 433 19 95.80% Kontemporer 17 431 96.21% Recall 96.22% 95.78%

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dengan metode klasifikasi k-Nearest Neighbor (k-NN) dengan parameter k = 1 berdasarkan wavelet filter biorthogonal (bior2.2) pada sudut 45 o fitur GLCM  mampu  menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar    96,00% dibanding dengan lainnya.
Hasil  rasio  prediksi  benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang benar  positif  ditunjukkan  dengan recall sebesar  96,22%,  dan  hasil  rasio  prediksi benar  positif  dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi  positif ditunjukkan dengan precision sebesar 96,21%.
Berdasarkan hasil penelitian ini,  disarankan  untuk  diperluas  lagi jenis  data batik tulis  yang  mempunyai  ciri  khas  masing-masing.  Selain  itu,  melakukan  uji  coba dengan metode lainnya seperti halnya peningkatan kualitas citra dalam pre-pocessing atau pemilihan fitur yang lebih spesifik agar dapat meningkatkan akurasi lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] UNESCO, “Indonesia Batik,” 2009. http://www.unesco.org/culture/ich/en/RL/indonesian-batik-00170
(accessed Sep. 21, 2021).
[2] Y. Sari, “Klasifikasi Pengenalan Motif Batik Berbasis Image Retrival,” Jukung (Jurnal  Tek.  Lingkungan) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  27 – 33,  2018,  doi: 10.20527/jukung.v4i2.6581.
[3] N.  Luh  and  W.  Sri,  “Deteksi Batik  Parang  Menggunakan  Fitur  Co- Occurrence  Matrix  Dan  Geometric  Moment  Invariant Dengan  Klasifikasi
KNN,” LONTAR Komput. VOL. 7, NO.1, April 2016 , vol. 7, no. 1, pp. 715 – 725, 2016.
[4] K.  A.  N.  Ignatia  Dhian  E.K.R,  “Klasifikasi  Batik  Menggunakan  KNN

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Berb asis Wavelet,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2016 (SENTIKA 2016) , vol. Yogyakarta, no. ISSN : 2089-9815, pp. 615 – 623, 2016.
[5] T.  Y.  Prahudaya  and  A.  Harjoko,  “Metode  Klasifikasi  Mutu  Jambu  Biji Menggunakan  Knn  Berdasarkan  Fitur  Warna  Dan  Tekstur,” J.  Teknosains ,
vol. 6, no. 2, p. 113, 2017, doi: 10.22146/teknosains.26972.
[6]  A.  E.  Minarno,  A.  S.  Maulani,  A.  Kurniawardhani,  F.  Bimantoro,  and  N. Suciati, “Comparison of methods for Batik classification using multi texton histogram,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  16, no. 3, pp. 1358 – 1366, 2018, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i3.7376.
[7] A.  F.  Achmalia,  Walid,  and  Sugiman,  “Peramalan  Penjualan  Semen Menggunakan Backpropagation,” UNNES J. Math. , vol. 8, no. 1, pp. 92 – 106,
2019.
[8] B. Zaman and M. B. Hanif, “EKSTRAKSI FITUR BERBASIS WAVELET FILTER UNTUK

## MENINGKATKAN KINERJA
NEURAL NETWORK PADA CITRA BATIK TULIS,” E-PROSIDING Semin. Nas. Has. Penelit. Lemb. Penelit. DAN Pengabdi. Kpd. Masy. Univ. SEMARANG , pp.
374 – 380, 2021.
[9]  I.  Nurhaida,  H.  Wei,  R.  A.  M.  Zen,  R.  Manurung, and A.  M.  Arymurthy, “Texture fusion for batik motif retrieval system,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 6, no. 6, pp. 3174 – 3187, 2016, doi: 10.11591/ijece.v6i6.12049.
[10] Y.  Brasilka  and  D.  Andreswari,  “Klasifikasi  Citra  Batik  Besurek Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Self Organi zing Map ( Som ),” vol. 3, no. 2, pp. 132 – 145, 2015.
[11]  A.  E.  Minarno,  Y.  Munarko,  A.  Kurniawardhani,  F.  Bimantoro,  and  N. Suciati, “Texture Feature Extraction Using Co -Occurrence Matrices of Sub- Band  Image  For  Batik  Image  Classification,” 2nd  Int.  Conf.  Inf.  Commun.
Technol. Texture , pp. 249 – 254, 2014.
[12] Rangkuti,  “Content  Based  Batik  Image  Classification  using  Wavelet Transform and Fuzzy Neural Network,” J. Comput. Sci. , vol. 10, no. 4, pp.
604 – 613, Apr. 2014, doi: 10.3844/jcssp.2014.604.613.
[13]  A. Kadir and A. Susanto, Pengolahan Citra . Yogyakarta, 2012.
[14]  R.  A.  Pramunendar,  C.  Supriyanto,  Dwi  Hermawan  Novianto,  Ignatius Ngesti Yuwono, G. F. Shidik, and P. N. Andono, “A classification method of coconut wood quality based on Gray Level Co-occurre nce matrices,” in
2013  International  Conference  on  Robotics,  Biomimetics,  Intelligent  Computational Systems , Nov. 2013, no. November, pp. 254 – 257, doi:
10.1109/ROBIONETICS.2013.6743614.
[15] C.  S.  K.  Aditya,  M.  Hani’Ah,  R.  R.  Bintana,  and  N.  Suciati,  “Bati k classification using neural network with gray level co-occurence matrix and statistical color feature extraction,” Proc. 2015 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Syst. ICTS 2015 , pp. 163 – 167, 2016, doi: 10.1109/ICTS.2015.7379892.
[16]  A.  E.  Minarno,  Y.  Azha r,  F.  D.  Setiawan  Sumadi,  and  Y.  Munarko,  “A Robust  Batik  Image  Classification  using  Multi  Texton  Co-Occurrence

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 3, No. 4, December 2021
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
Badroe Zaman , Ahmad Rifa’i , at all | 595
Descriptor and  Support  Vector  Machine,” 2020 3rd  Int.  Conf.  Intell.  Auton.
Syst. ICoIAS 2020 , pp. 51 – 55, 2020,
doi:
10.1109/ICoIAS49312.2020.9081833.