## Pengenalan Motif Kain Songket Pada Citra Kamera Smartphone Dengan Beragam Sudut Pandang Menggunakan CNN
Muhammad Husein Nashr 1 , Muhammad Fachrurrozi 1* , Eni Triningsih 2 , Kanda Januar Miraswan 1 1 Teknik Informatika, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Computer Science Faculty, Universitas Nasional Pasim, Bandung, Indonesia Email : mfachrz@unsri.ac.id
Abstrak—  Songket    Palembang    memiliki    motif    yang beragam  sehingga  dibutuhkan mesin  pengenal  yang  dapat membantu  orang  awam  mengenali  motif  ini.  Mesin pengenal harus  mampu  mengenali  motif  dengan  variasi  transformasi spatial,  noisedan  blur.  Dalam  penelitian  ini,  CNN  mampu mengklasifikasi motif songket dengan akurasi 93%. Arsitektur CNN yang digunakan menggunakan 2.22 MB memori GPU saat inference.        Penggunaan        Dropout        memberikan        efek regularisasi,    yaitu meningkatkan  akurasi  pada  data  uji  dan penggunaan  momentum  dengan  nilai  0.9 mengurangi  waktu training  2x  lebih  cepat.  Layer  konvolusi  CNN  pada penelitian ini tidak dapat mengekstrak fitur penting pembeda antar kelas, tidak seperti layer konvolusi CNN pretrain yang sudah dilatih dengan  dataset  yang  besar  sehingga  menghasilkan  akurasi 100% untuk klasifikasi songket
Kata  Kunci—  Songket  Pattern    Classification,    Scale Invariant  Feature  Transform, Bag  of  Words,  Fully  Connected Neural  Network, Convolutional Neural Network

## I. L ATAR B ELAKANG
Songket Palembang memiliki motif yang beragam, maka dibutuhkan classifier atau  mesin  pengenal  yang  dapat membantu orang awam mengenali motif-motif ini. Masalah yang muncul adalah citra motif tidak selalu diambil dari sudut pandang  yang  sama.  Classifier  yang  dibuat  juga  harus  bisa menerima input citra kamera smartphone agar bisa digunakan dimana  saja  dan  kapan  saja.  Masalah  yang  muncul  adalah citra  juga  bisa  mengandung noise dan blur jika  diambil didalam  ruangan.  Hal  ini  disebabkan  oleh  sensor  kamera smartphone yang  terlalu  kecil.  Untuk  itu  diperlukan penelitian  untuk  mencari classifier yang robust terhadap transformasi spatial , noise dan blur .
Mesin  pengenal  yang  dibuat  harus  mampu  mengenali motif walaupun dengan sudut kamera yang berbeda, dengan noise atuapun blur .  Kemampuan  ini  dibutuhkan  karena pengguna tidak selalu menempatkan kamera pada posisi yang sama dan juga tidak selalu mendapatkan cahaya yang cukup untuk kamera smartphone yang kecil sehingga menghasilkan blur.
Penelitian tentang pengenalan motif kain songket pernah dilakukan oleh Riztyan & Dariska [1] dan Willy dkk [2]. Pada penelitian  Riztyan  &  Dariska,  pengujian  pengenalan dilakukan dengan variasi rotasi, sedangkan pada Willy dkk, pengujian  dilakukan  dengan  noise.    Walaupun  masing- masing  menghasilkan  akurasi  yang  bagus  pada  pengujian, yakni 90% dan 95%, tetapi constraint pengujian masih tidak
cukup. Motif songket tidak selalu diambil dari sudut pandang dan  lokasi  yang  sama,  dan  secara  bersamaan,  pencahayaan yang  kurang  untuk  sensor  kamera  smartphone  yang  kecil membuat  citra  menjadi blur & noisy .  Oleh  karena  itu, penelitian  untuk  mencari Classifier harus  robust  terhadap constraint ini masih harus dilakukan.
Penelitian  ini  menggunakan  fitur  ekstraktor Scale Invariant  Feature  Transform (SIFT)  dalam  proses pengenalan  motif  kain  songket.  SIFT  merupakan  fitur ekstraktor  yang  invariant  terhadap  variasi  skala,  rotasi, illuminasi dan sudut pandang [3]. Fitur ekstraktor ini mampu melakukan  klasifikasi  citra  dengan  akurasi  90%  pada pengujian  terhadap  skala,  rotasi, brightness dan noise .  [4]. Selain itu, SIFT juga digunakan pada klasifikasi motif kain songket dengan noise [2].
Fitur  ekstraktor  SIFT  akan  dikombinasikan  dengan feature transformation Bag of Words (BoW). SIFT dan BoW ini  dipakai  pada  penelitian  mengenai  pengenalan  batik dengan  skala  dan  rotasi  [5]  dan  pengenalan  citra  dengan scaling ,  rotasi, brightness  changes ,  dan noise [4] , dengan rata-rata  akurasi  sekitar  90%  pada  skenario  uji.  Selain  itu algoritma Feedforward  Neural  Network dipakai  sebagai feature  classifier karena  dapat  mengalahkan  SVM  dalam mengenali  fitur  SIFT+BoW  [6].  Kombinasi  algoritma  ini dipilih sebagai benchmark pengenalan memiliki performa di beberapa penelitian lain dengan masalah yang sama dengan penelitian ini.
Pada  penelitian  ini  juga  dikembangkan  arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yang dapat mengenali kain  songket  dengan variasi  transofrmasi spatial , blur dan noise . Keberhasilan metode tradisional dalam menyelesaikan masalah computer  vision bergantung  pada  ekstraksi  fitur. CNN  bisa  secara  otomatis  belajar  mengenali  fitur  suatu domain  permasalahan  spesifik,  tanpa  perlu  membuat  fitur ekstraktor handcrafted untuk  masalah  tersebut  [7].  CNN menunjukkan hasil state of the art pada banyak benchmark klasifikasi yang menantang, mendominasi metode lain dalam kompetisi  klasifikasi,  bahkan  mengungguli  performa manusia dalam melakukan klasifikasi satu label [8].
Pengenalan motif tradisional dengan CNN dilakukan oleh Yohanes  dkk  pada  motif  batik  [6].  Penelitian  tersebut menggunakan  model  VGG16  yang  sudah  di- pretrained dengan dataset  ImageNet,  teknik ini disebut network  based transfer learning . CNN  yang digunakan  mampu  mengenali motif batik dengan akurasi sebesar 89 ± 7%. Pada pengujian rotasi dan skala CNN mampu dikalahkan metode lain, tetapi
perlu  dicatat  bahwa  Layer convolution CNN  tersebut  tidak dilatih dengan dataset  motif  batik dengan variasi skala  dan rotasi.  Di  sisi  lain  pelatihan  ulang  VGG16  juga  tidak menjamin  performa  yang  bagus.  Pada  penelitian  Teny Handhayani dkk, arsitektur CNN dengan 3-layer Convolution & Max Pooling mampu mengalahkan VGG16  [9]. Untuk itu pada  penelitian  ini,  dikembangkan  arsitektur  dimulai  dari CNN 3-layer.
Selain itu, CNN  yang dikembangkan dilengkapi dengan modul Spatial Transformer  Network (STN).  Modul  yang dikembangkan  oleh  DeepMind  pada  tahun  2015  ini  dipilih karena  berhasil  mencapai  performa state  of  the  art dalam masalah  variasi  transformasi  spatial  [10] . Selanjutnya digunakan juga data augmentation untuk melengkapi variasi transformasi spatial , blur dan noise pada data training. Data training yang sudah di augmentasi ini membuat CNN robust terhadap variasi translasi [11] dan noise [12].
Berdasarkan  uraian  diatas,  performa  SIFT+BoW+FNN dalam mengenali motif kain songket akan dijadikan akurasi acuan  ( benchmark ). Convolutional  Neural  Network dikembangkan untuk  mengenali motif kain songket  dengan variaasi transformasi spatial , blur dan noise . Arsitektur CNN dikembangkan  memiliki  3-layer convolutional dan menggunakan  modul Spatial  Transformer  Network (STN) untuk  mengatasi  variasi spatial . Data  Augmentation juga digunakan  untuk  meningkatkan  variance  CNN  terhadap translasi & noise.

## II. S TUDI P USTAKA

## A. Motif Kain Songket
Asal usul songket tidak begitu jelas, tetapi teori populer menyetakan  bahwa  songket  disebarkan  sebagai  pakaian keluarga  kerajaan.  Banyaknya  pernikahan  campuran  dan perdagangan  meningkatkan  jenis  kain  songket.  Ada  motif kain  yang dibuat  dengan tema  cina  dsb  [13]. Songket  pada saat  itu  lebih  populer  karena  bahan  baku  pembuatan  lebih mudah didapatkan daripada proses pembuatan batik. Kain ini ditenun  menggunakan  tangan  dengan  benang  emas,  perak dan kapas putih serta pada umumnya dikenakan pada acara resmi.
Kain songket memiliki bentuk geometris berulang. Dalam satu  jenis  kain  songket  terdapat  beberapa  bagian  motif pembentuk.  Motif  pembentuk  ini  antara  lain  motif  songket (bunga), tumpal, kandang, dan bordir [13]. Motif-motif bisa dibedakan  berdasarkan  bentuk  motif,  kepadatan  motif, jumlah warna dan posisi motif pada songket.

## B. Citra
Citra merupakan gambar pada bidang dua dimensi. Secara matematis citra merupakan fungsi continuous dari intensitas cahaya  pada  bidang  dua  dimensi.  Sumber  cahaya  yang memantul dari objek ditangkap oleh alat optik seperti mata, kamera  atau scanner ,  sehingga  objek  yang  disebut  citra tersebut terekam [14].
Citra digital merupakan citra dengan resolusi spatial dan nilai  intensitas  diskrit.  Bagian  terkecil  dari  citra  digital
dinamakan  piksel.  Piksel  memiliki  koordinat  dan  nilai intensitas.  Citra  digital  direpresentasikan  sebagai  matriks  3 dimensi. Dimensi 1 dan 2 mewakili koordinat spatial suatu piksel.  Sedangkan  dimensi  3  merupakan  dimensi  warna dengan panjang 3 unit, mewakili warna merah (R), hijau (G), dan biru (B).
𝑅 = [ 𝑓(0,0,0) … 𝑓(0, 𝑁 − 1,0) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑀 − 1, 0,0) … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1,0) ] (1)
𝐺 = [ 𝑓(0,0,1) … 𝑓(0, 𝑁 − 1,1)
⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑀 − 1, 0,1) … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1,1) ] (2)
𝐵 = [ 𝑓(0,0,2) … 𝑓(0, 𝑁 − 1,2) ⋮ ⋱ ⋮ 𝑓(𝑀 − 1, 0,2) … 𝑓(𝑀 − 1, 𝑁 − 1,2) ] (3)
Dimana f(x,  y,  c) adalah intensitas  pada  piksel  dengan koordinat spatial x,y dan warna c . M dan N mewakili resolusi citra  digital  vertikal  dan  horizontal  (atau  sebaliknya,  sesuai konvensi).
Citra grayscale merupakan  jenis  citra  dengan  1  warna. Citra  RGB  dapat  diproses  menjadi  citra  grayscale  dengan menjumlahkan  setiap  warna  menggunakan  bobot  tertentu. Pada  penelitian  ini  digunakan  formula  CCIR  yang  populer digunakan  dalam  mengubah  citra  RGB  ke grayscale . Dibawah ini merupakan formula tersebut.
𝑌(𝑥, 𝑦) = 0.299 ∗ 𝑅(𝑥, 𝑦) + 0.587 ∗ 𝐺(𝑥, 𝑦) + 0.114 ∗ 𝐵(𝑥, 𝑦) (4)

## C. Klasifikasi Citra dan Ekstraksi Fitur
Klasifikasi  citra  merupakan  masalah  memberikan  label dari sebuah himpunan kategori tertentu kepada sebuah citra masukan. Mula-mula citra di praproses sesuai kebutuhan fitur ekstraktor  atau  masalah.  Selanjutnya  dilakukan  ekstraksi fitur.  Kemudian,  fitur-fitur  digunakan  untuk  melatih classifier dan didapatkan sebuah model. Model ini digunakan untuk memberikan label terhadap suatu fitur baru.
Ekstraksi  fitur  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi paling relevan dari citra dalam dimensi yang lebih kecil [15], sehingga  klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Sebuah fitur  ekstraktor  dibuat  secara  manual  ( handcrafted )  untuk dipakai  pada  masalah  tertentu.  Salah  satu  pendekatan  fitur ekstraktor  adalah  dengan  mentransformasi  citra  menjadi vektor  fitur  yang  merupakan  koefisien-koefisien  deret ekspansi. Fitur ekstraktor ini antara lain Wavelet Transform dan Moment .  Pendekatan  lain  adalah  lokal  fitur  dengan keypoint seperti SIFT. Ada juga fitur ekstraktor yang secara otomatis belajar mengekstraksi fitur-fitur dengan baik pada sebuah domain, seperti layer convolutional pada CNN.
Pada  SIFT,  sekumpulan  tepi  dicari  dengan  metode Difference of Gaussian (DOG). Tepi-tepi yang curam akan diambil dan dijadikan keypoints . Untuk setiap keypoints akan ditentukan  128  nilai  descriptor.  Pada  akhirnya  SIFT  akan
menghasilkan  fitur  sepanjang  banyaknya_ keypoints *  128 deskriptor  (Histogram  N  ukuran  4x4  dengan bins rotasi  R sebanyak 8) untuk setiap gambar [3]. Penjelasan lebih lanjut mengenai SIFT dijelaskan pada subbab 2.6.
Fitur-fitur  yang  didapatkan  dari  fitur  ekstraktor  SIFT tidak  dapat  langsung  digunakan  untuk  klasifikasi.  Hal  ini dikarenakan  jumlah  fitur  pada  setiap  citra  tidak  sama, dikarenakan keypoints yang  ditemukan  bisa  saja  berbeda pada  tiap  citra  [6].  BoW  mentransformasi  fitur  agara memiliki panjang yang sama.
BoW  bekerja  dengan  mengelompokkan  ( clustering ) keypoints yang  ditemukan  pada  seluruh  citra  berdasarkan deskriptornya  menggunakan  algoritma  K-Means.  Setelah kelompok-kelompok dengan panjang K didapatkan, dihitung jumlah  deskriptor  yang  masuk  pada  setiap  kelompok  pada sebuah  citra . Pada  akhirnya  didapatkan Bag  of Words [16] yang  merupakan  fitur  baru  dengan  panjang  K  untuk  setiap citra. Jumlah fitur K yang digunakan pada penelitian ini yaitu 2800 sesuai pada penelitian Gultom dkk [6].
Setelah mendapatkan fitur dengan panjang K pada setiap citra, fitur-fitur tersebut kemudian diklasifikasi dengan FNN [6].  FNN  yang  digunakan  memiliki input dengan  K  unit neuron,  1 hidden  layer dengan  1000  unit neuron dengan aktivasi  ReLu  [6]. Output FNN  merupakan  vektor  dengan panjang  C,  dimana  C  adalah  jumlah  kelas.  Elemen-elemen vector ini merupakan nilai probabilitas prediksi setiap kelas.

## D. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network muncul  karena Neural network biasa  tidak  bisa  menerima  input  berupa  gambar dengan  ukuran  besar.  Ukuran  200*200*3  pixel  saja  akan membutuhkan  120.000  bobot.  Bobot  yang  banyak  bukan hanya memakan banyak komputasi, tetapi juga menimbulkan overfitting  [17]. Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  CNN memakai  operasi  konvolusi.  Misal  seperti  pada  gambar  1, sebuah  neuron  2D  (atau  3D)  dibuat  dengan  ukuran  2x2. Selanjutnya setiap bobot neuron dikalikan dengan setiap nilai di  sub input ukuran  2x2  dan  semuanya  dijumlahkan. Selanjutnya neuron digeser ke 2x2 sub input berikutnya untuk dilakukan operasi yang sama. Dengan cara ini jumlah bobot tidak harus mengikuti ukuran gambar dam tentunya akan jauh lebih  sedikit.  Kemudian classifier ini  juga  menjadi translation  invariant, artinya  tetap  bisa  mengenali  pola walaupun muncul di bagian input yang tidak pernah dijumpai di data training.  Pada akhirnya mengurangi overfitting dan membuat network lebih robust dan general .
G ambar 1. Operasi Konvolusi pada Fitur Input
Klasifikasi motif kain tradisional dengan CNN dilakukan dengan  2  tahap.  Tahapan  tersebut  secara  terurut  adalah
praproses  citra  dan  klasifikasi  dengan  CNN.  Metode  CNN tidak membutuhkan fitur ekstraksi, karena sudah digantikan dengan layer convolution pada CNN [7].
Tahapan  praproses  citra  pada  metode  ini  melibatkan resize atau down/upsampling citra  dan  standardisasi  nilai intensitas  citra.  Semua  citra  input  perlu  di  resize  ke  dalam ukuran  yang sama  agar sesuai dengan spesifikasi arsitektur CNN. Ukuran citra yang digunakan pada penelitian ini yaitu 200x200px.  Sedangkan  standarisasi  dilakukan  agar  CNN dapat  bekerja  dengan  baik  (menghindari  masalah dead neuron ) dan mempercepat training . Pada penelitian ini juga dilakukan grayscale.
Citra  yang  sudah  dipraproses  kemudian  dikelompokkan dalam suatu batch berisi n citra. Pada penelitian ini digunakan 64  buah  citra  dalam  1  batch.  Kemudian batch-batch ini dimasukkan  dalam  CNN  sebagai  fitur input berukuran 64x200x200x3.  Setelah input diproses,  CNN  akan mengeluarkan input dengan besar n x banyak_kelas, dimana setiap elemen merupakan nilai probabilitas suatu kelas.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Gambar 2 merupakan tahapan yang akan dilakukan pada penelitian ini.
Literature Review Pemahaman mengenai teori dan konsep, Proposal Bab 2 dan diagram training dan inference sistem
Pengumpulan data
Pembuatan Perangkat Lunak Dataset 30 Kelas Motif Kain Songket
Perangkat lunak untuk pengujian Pengujian dan Analisis Hasil Hasil dan Kesimpulan Tahap Hasil G ambar 2. Kerangka Kerja Penelitian

## 1. Literature Review
Tahap  ini  dilakukan  untuk  mempelajari  tentang  metode convolutional neural network. Hasil yang didapat dalam fase ini adalah pemahaman tentang CNN, best-practices dalam membangun arsitekturnya dan pemahaman tentang proses training dan inference CNN.
2. Pengumpulan Data
Objek di dalam penelitian ini adalah data citra motif kain songket. Data yang dikumpulkan merupakan data primer dengan metode pengumpulan dokumentasi. Dokumentasi ini  berupa  pengumpulan  data  citra  kain  songket  dari suplier kain songket yang ada di Palembang. Terdapat 12 jenis motif kain songket yang akan didokumentasi. Motif kain ini yaitu cantik manis: bunga mawar, bintang, tampuk manggis;  lepus:  makan  ulat,  naga,  bintang  nampan, bintang berkait, bintang mawar, pulir, bintang bunga jatuh; cino:  bunga  mawar  dan  bunga  nampan.  Untuk  dataset training dan validasi masing memiliki 5 dan 1 contoh unik
motif kain songket. Motif kain songket ini dipotret dengan spesifikasi  menggunakan  kamera  DSLR  dengan  sensor APS-C  12MP,  lensa  dengan  focal  length  35mm, pencahayaan  yang  cukup  dan  posisi  kamera  tegak  lurus terhadap kain dengan jarak ke kain songket menyesuaikan, sampai semua bagian motif songket masuk dalam frame .
3. Pembuatan Perangkat Lunak
Pada  tahap  ini  perangkat  lunak  dikembangkan  untuk mendukung pengujian. Pengembangan dilakukan dengan metode RUP. Perangkat lunak yang akan dikembangkan yaitu  sistem  pengenalan  dengan  CNN  menggunakan python  sebagai backend ;  aplikasi  GUI desktop untuk training  dan  pengujian;  dan  aplikasi  android  untuk demonstrasi  kegunaan  pengenal  motif  kain  songket. Gambar  3  merupakan  alur  proses  dalam  proses training dan inference dengan menggunakan CNN.
Data Augmentation Pra Proses Citra Forward Pass threshold? Backward Propagation Tidak Simpan Model Ya Pra Proses Citra Load Model Forward Pass Proses Training CNN Proses Inference CNN Batch Beirkutnya T G ambar 3. Activity Diagram untuk Proses Training dan Inference
4. Pengujian dan Analisis Hasil
Pada  penelitian  ini  metode  pengenalan  diuji  dengan mengukur  akurasi  dalam  mengenali  kain  songket. Skenario  prngujian  dilakukan  untuk  menguji  metode dalam  mengenali  pola  songket  dengan  translasi.  Data training dan  data testing didapatkan  dari  memecahkan citra raw kedalam beberapa bagian. Satu bagian sebagai data  uji,  bagian  lainnya  sebagai  data  training.  Hasil pengujian yang didapatkan selanjutnya dianalisis. Analisis dilakukan pada keberhasilan maupun kegagalan algoritma dalam  mengklasifikasi  motif  songket.  Sebab-sebab keberhasilan metode diharapkan bisa ditemukan dan bisa di generalisasi. Disisi lain, sebab-sebab kegagalan metode bisa dihindari dipenelitian selanjutnya.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  pengujian  terhadap perangkat lunak klasifikasi yang dibuat. Pengujian ini berupa akurasi  CNN  dalam  mengenali  motif  kain  songket  dengan transformasi translasi. Pada  skenario pertama, metode  CNN diuji  dalam  mengenali  motif  kain  songket  dengan  variasi translasi. Metode CNN diujikan dengan citra yang memiliki motif ditempat yang berbeda dengan lokasi motif yang ada di
dataset  training .  Dilakukan  beberapa  kali  percobaan,  hasil terbaiknya metode CNN mampu mengenali 14 dari 15 (93%) data uji setelah.  Gambar 4 merupakan citra dengan prediksi yang benar.

## G ambar 4. Citra dengan Prediksi yang Benar
Model  CNN  yang  dilatih  pada  percobaan-percobaan tersebut dilatih antara 200 – 400 epoch dari 250 data training dengan mini-batch ukuran 64. Dari banyak percobaan, rata- rata epoch saat  model overfit sekitar  80 epoch .  Namun percobaan  tidak  dihentikan  karena  bias  pada  data train dan variance pada  data  uji  masih  besar,  dengan  akurasi  sekitar 50% untuk data train dan 50% untuk data uji.
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  motif  lepus  lebih  sulit  dikenali dibandingkan motif cantik manis. Terlalu rapatnya bunga bisa membuat  filter  konvolusi  sulit  membedakan  varian  antar kelas. Hal ini bisa diperburuk oleh variasi posisi pada skenario ini.  CNN  juga  dapat  membedakan  motif  rapat  dan  motif jarang, dilihat dari tidak adanya motif lepus yang diprediksi menjadi cantik manis atau sebaliknya.
Pengenalan motif kain songket tidak perlu arsitektur yang terlalu besar (hanya 120.000 parameter, atau 2.22 MB untuk setiap input). Pada pengujian juga ditemukan bahwa jumlah parameter yang terlalu besar akan membuat model overfitting pada training ( variance terlalu tinggi). Hal ini bisa dikurangi dengan dropout . Nilai probabilitas dropout yang tinggi juga menyebabkan loss menjadi  tidak  stabil  saat  proses  training. Hal ini bisa disebabkan karena kurangnya jumlah parameter yang aktif pada setiap iterasi yang bisa memodelkan data latih dengan baik
Pada saat pengujian, model mengalami overfitting terlalu cepat.  Pada  gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai loss uji meningkat dan menjauh dari loss latih secara signifikan mulai dari epoch 80  saat  akurasi  data  latih  masih  rendah.  Hal  ini menunjukkan besarnya  varian antara data latih dan data uji. Solusi  dari  masalah  ini  adalah  menggunakan  lebih  banyak augmentasi atau mengumpulkan lebih banyak data.
(a) (b) G ambar 5. (a) Loss dan (b) Akurasi Hasil Klasifikasi

## V. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dibangun sebuah perangkat lunak untuk klasifikasi motif songket. Berdasarkan hasil percobaan
yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur  CNN dapat mengenali dengan baik data uji dengan variasi translasi. Motif  songket  yang  rapat (lepus) lebih  sulit dikenali  karena filter  konvolusi  sulit  mengenali  varian  antar  kelas,  yang diperparah  dengan  variasi  translasi.  Selain  itu  ditemukan bahwa  pengenalan  tidak  memerlukan  aristektur  CNN  yang besar. Arsitektur yang digunakan memiliki 100.000 parameter dan  memakan  ruang  2.22  MB  pada  memori.  Penggunaan dropout dapat  meningkatkan  akurasi  pada  data  uji.  Tetapi dropout yang  terlalu  tinggi  dapat  mengurangi  parameter secara  signifikan dan  mengurangi  kemampuan  model  untuk fitting data training. Loss uji menurun pada saat akurasi model CNN pada data latih masih terlalu tinggi. Hal ini berarti data training dan uji masih memiliki variance yang tinggi sehingga dibutuhkan  data  tambahan  berupa data  syntetic dengan augmentation atau data real pada skenario pengujian.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  A.  Riztyan  and  R.  B.  Dariska,  “Analisis  Pengenalan  Motif  Songket Palembang Menggunakan Algoritma Propagasi Balik,” pp. 1–8, 2013.
[2]  D. Willy, A. Noviyanto, and A. M. Arymurthy, “Evaluation of SIFT and SURF features in the songket recognition,” 2013 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2013 , pp. 393–396, 2013.
[3]  D.  G.  Lowe,  “Distinctive  Image  Features  from  Scale-Invariant Keypoints,” Int. J. Comput. Vis. , pp. 1–28, 2004.
[4]  Q. Li and X. Wang, “Image Classification Based on SIFT and SVM,” Proc. - 17th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2018 , no. 1, pp. 762–765, 2018.
[5]  R. Azhar, D. Tuwohingide, D. Kamudi, Sarimuddin, and N. Suciati, “Batik  Image  Classification  Using  SIFT  Feature  Extraction,  Bag  of
Features and Support Vector Machine,” Procedia Comput. Sci. , vol. 72, pp. 24–30, 2015.
[6]  Y.  Gultom,  A.  M.  Arymurthy,  and  R.  J.  Masikome,  “Batik Classification using Deep Convolutional Network Transfer Learning,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 11, no. 2, p. 59, 2018.
[7]  N. Aloysius and M. Geetha, “A review on deep convolutional neural networks,” Proc.  2017  IEEE  Int.  Conf.  Commun.  Signal  Process. ICCSP 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 588–592, 2018.
[8]  W.  Rawat,  “Deep  Convolutional  Neural  Networks  for  Image Classification : A Comprehensive Review,” vol. 2449, pp. 2352–2449, 2017.
[9]  T. Handhayani, J. Hendryli, and L. Hiryanto, “Comparison of Shallow and Deep Learning Models for Classification of Lasem Batik Patterns,” pp. 11–16, 2017.
[10]  M.  Jaderberg,  K.  Simonyan,  A.  Zisserman,  and  K.  Kavukcuoglu, “Spatial Transformer Networks,” p. 9, 2015.
[11]  E.  Kauderer-Abrams,  “Quantifying  Translation-Invariance  in Convolutional Neural Networks,” 2017.
[12]  N. Tiago S., P. da C. Gabriel B., C. Welinton A., and P. Moacir, “Deep Convolutional  Neural  Networks  and  Noisy  Images,” Lect.  Notes Comput. Sci. , vol. 1, pp. 416–424, 2018.
[13]  A. Hamzah, “Wawancara Megenai Songket Palembang.” Palembang, 2019.
[14]  R. Munir, “Pengolahan Citra Digital,” Inform. Bandung , pp. 229–236, 2002.
[15]  G. Kumar and P. K. Bhatia, “A detailed review of feature extraction in image processing systems,” Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Technol. ACCT , pp. 5–12, 2014.
[16]  Y. Zhang, R. Jin, and Z. H. Zhou, “Understanding bag-of-words model: A statistical framework,” Int. J. Mach. Learn. Cybern. , vol. 1, no. 1–4, pp. 43–52, 2010.
[17]  C.  Zhang,  S.  Bengio,  M.  Hardt,  B.  Recht,  and  O.  Vinyals, “Understanding  deep  learning  requires  rethinking  generalization,” 2016.