## Karakteristik Metode Sift dalam Aplikasi Sistem Pengenalan Motif Batik

## MILDA GUSTIANA HUSADA, DINA BUDHI UTAMI, IWAN ZAR
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: mghusada@itenas.ac.id
Received 12 September 2019 | Revised 5 Oktober 2019 | Accepted 26 Oktober 2019

## ABSTRAK
Pada  kajian  ini  dibahas  penerapan  CBIR  yaitu  cara  perolehan  temu  balik (retreival) objek citra melalui proses pembandingan antara citra uji terhadap citra latih  yang  dikumpulkan  dalam  suatu  database.  Proses  membandingan  citra berlandaskan pada tanda-tanda (ciri) yang dimiliki diantara citra tersebut. Tanda- tanda  yang  digunakan  pada  cara  CBIR  yaitu  berdasarkan  kemiripan  warna, bentuk,  dan  tekstur.  Pada  makalah  ini  metode  SIFT  digunakan  untuk mendapatkan  dan  mendeskripsikan  fitur-fitur  lokal  yang  ada  pada  citra.  Fitur citra  latih  dan  citra  uji  yang  diperoleh  kemudian  dibandingkan  dengan menggunakan  Nearest  Neighbour  Search  untuk  memperoleh  tingkat  kemiripan (proses image matching). Pengujian dilakukan pada citra yang diperoleh melalui kamera  dan  citra  yang  sudah  berupa  data  digital.  Berdasarkan  pengujian,  nilai precision  dan  recall  untuk  citra  uji  yang  diambil  melalui  kamera  berturut-turut adalah 64% dan 12,8%, sedangkan untuk citra uji dari digital dioleh adalah 84% dan 16.8%.
Kata kunci : CBIR, SIFT, Image Matching, Nearest Neighbor Search

## ABSTRACT
This study discusses the application of CBIR, which is a way to retrieve objects in the  form  of  image,  by  comparing  tested-images-against  training  images  whice are collected in a database. Comparison of images is based on the characteristic information in the image. CBIR method is used for searching process based on the similarity of colors, shapes, and textures. In this paper the SIFT method is applied to obtain and describe local characteristics of the images. The obtained features of trainied-image and image query are compared to provide similarity by using  Nearest  Neighbor  Search.  Tests  are  carried  out  on  images  that  obtained through  cameras  and  images  that  have  been  in  the  form  of  digital  data previously, which known as image matching process. Based on the testing, the precision and recall values for test images that taken through cameras are 64% and  12.8%  respectively,  while  for  digital  test  images  obtained  are  84%  and 16.8%.
Keywords : CBIR, SIFT, Image Matching, Nearest Neighbor Search

## 1. 1. PENDAHULUAN
Pada  era  komputer  seperti  saat  ini,  pengenalan ( recognition)  merupakan  bidang penelitian yang menjadi sorotan. Pada umumnya objek pengenalan berkaitan dengan tulisan (teks) dan citra.  Sejumlah  penelitian  telah  menghasilkan  publikasi  berkenaan  pengenalan  objek menggunakan  bantuan  komputer  untuk  proses  temu  kembali  ( retreival).  Kajian  temu kembali  meliputi  objek  tulisan  ( text-document    retreival)  dan  citra  (image  retreival)
(Setiyawan, 2013)(Pratama, 2014)(Agustin, 2013)(Putri, 2015) .
Batik adalah  hasil cipta masyarakat Indonesia  berupa  kain yang bercorak  khas yang mana pada masa  kini menjadi  makin  lebih  populer. Batik, baik proses  pembuatan maupun  corak yang  dimiliki  setiap  daerah  adalah  menjadi  bagian  warisan  yang  wajb  dilestarikan.  Namun demikian  beragamnya  motif  batik  membuat  masyarakat  sulit  untuk  mengenalinya  satu- persatu. Hal lainnya adalah kemiripan antara satu motif batik dan motif batik lainnya dengan ragam  hias  dan  pola  yang  hampir  serupa  juga  membuat  masyarakat  sulit  untuk membedakan. Informasi batik dapat diperoleh melalui katalog, berkunjung ke musium atau galeri  batik  maupun  kepada  para  seniman  batik.  Untuk  mendapatkan  informasi  secara praktis,  aplikasi  pencarian  kemiripan  antar  motif  batik  menjadi  sasaran  penelitian  ini.  Era teknologi  saat  ini,  terutama  berkaitan  dengan  teknik pemrosesan  citra  ( image  processing), sangat menunjang untuk membentuk sistem pengenalan kemiripan antar motif batik. Teknik Content  Based  Image  Retrieval    merupakan  bidang Computer  Vision  (CV) dan digunakan untuk  melakukan  pencarian  kemiripan  bentuk  motif  batik,  dimana  metode Scale  Invarian Feature  Transform  (SIFT)  digunakan  sebagai  teknik  perolehan  fitur  pada  aplikasi  yang dibangun.
Proses perancangan maupun pembuatan aplikasi menjadi bagian untuk mewujudkan sarana bantu  bagi  pengguna  dalam  hal  pencarian  kemiripan  bentuk  motif  batik.  Disamping  hal tersebut,  hal  penting  lainnya  adalah  bagaimana  menerapkan  teknik Content  Based  Image Retrieval  dengan  menggunakan  metode  SIFT  sebagai  teknik  perolehan  fitur  suatu  motif batik.  Pada  pengkajian  ini  beberapa  hal  menjadi  ruang  lingkup  berkaitan  dengan  aplikasi yang dibentuk. Citra baik sebagai citra pada proses pelatihan maupun pada proses pencarian (cirra  uji)  memuat  tidak  lebih  dari  satu  motif  batik.  Motif  batik  yang  digunakan  citra  latih memiliki ukuran 300 x 300 piksel. Pada proses pencarian kemiripan antar motif batik, hasil yang  diperoleh  adalah  10  citra  dengan  kemiripan  terbaik.  Pada  kajian  ini  motif  batik  yang digunakan adalah motif kawung, motif nitik, dan motif parang. Dalam hal pengujian, citra uji yang  digunakan  adalah citra  motif  batik  yang tersimpan  dalam  kumpulan  citra  ( database), dan, citra motif batik yang langsung diperoleh melalui kamera.

## 2. INFORMASI LINGKUP KAJIAN

## 2.1 Batik
Batik  merupakan  hasil  budaya  masyarakat  Indonesia  berupa  kain  bermotif  yang mengandung  tanda  (simbol)  juga  muatan  seni  dan  keindahan  yang  tinggi.  Ciri  khas  pada motif batik hasil karya masyarakat Indonesia menjadi jati diri dan pembeda dengan budaya bangsa  lain.  Indonesia  sangat  bangga  dengan  diterimanya  batik  oleh  UNESCO  sebagai peninggalan budaya bangsa. Gambar 1 menunjukkan satu motif batik yaitu batik kawung.

## Gambar 1. Motif Batik Kawung
(Sumber  https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcSWMEIu 8l6CMN9WphUWTsqRTa7VBDjnUeYGWntN6GRJsmospXeMhg&s)

## 2.2 Content Based Image Retrieval
Konsep  temu  balik  untuk  citra  dengan  nama  CBIR  ( Content  Based  Image  Retrieval) dilakukan dengan cara membandingkan antara citra yang dicari ( query) terhadap kumpulan citra yang ada di dalam database. Pembandingan dilakukan berdasarkan informasi ciri yang dikandung  pada  setiap  citra  tersebut.  Parameter  pencarian  yang  umum  digunakan  pada metode  CBIR  adalah  pencarian  berdasarkan  kemiripan  terhadap  warna  ( color),  bentuk ( shape), dan komposisi (texture). Berdasarkan arsitektur sistem CBIR (Bharathi, K. 2017) yang disusun ulang, secara umum proses CBIR seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses pada Metoda CBIR
Berdasarkan  proses  pengolahan  data,  metoda  CBIR  dibagi  menjadi  dua  bagian  proses. Proses pertama adalah proses pelatihan ( Training) yang merupakan proses pemasukan data ciri  (fitur)  citra  ke  dalam database  kumpulan  citra,  dan  proses  kedua  adalah  proses pencarian ( searching) yang mengandung proses pengenalan (recognizing) citra berdasarkan kemiripan ciri antara citra yang diuji terhadap citra yang dilatih.
Proses yang terjadi dalam metoda CBIR, pada subproses pelatihan dan pengujian terdapat kegiatan  yang  sama  dan  yang  khusus.  Proses  yang  terjadi  baik  pada  subproses  pelatihan maupun  pencarian  adalah preprocessing  dan  feature  extaction.  Preprocessing  merupakan proses pengolahan citra untuk mengurangi pengaruh dari berbagai macam kondisi gambar. Feature  Extraction  merupakan  proses  ekstraksi  informasi  low-level  pada  citra  yang  pada umumnya berdasarkan warna, sisi, tekstur, dan bentuk.
Pada  subproses pelatihan,  setelah ciri  citra  yang  diperoleh melalui  feature  extraction  maka ciri  tersebut  disimpan  di  dalam database  kumpulan  ciri.  Database  dari  kumpulan  ciri  ini digunakan  sebagai  pembanding  untuk  operasi image  matching  di  dalam  proses  similarity computation yang ada pada proses pencarian (retrieval). Hasil kemiripan citra yang diperoleh ( retreived  images)  maka  dilakukan  proses  pemeringkatan  terhadap  citra  yang  memiliki kemiripan  ( relevant)  terhadap  citra  query.  Dalam  kajian  ini  keluaran  dari  proses pemeringkatan citra adalah memunculkan sejumlah citra yang memiliki kemiripan tersebut.

## 2.3 Scale-invariant feature transform
Dalam  teknologi computer  vision,  dikenal  algoritma  untuk  melakukan  proses  pendeteksian dan penafsiran fitur-fitur lokal yang ada pada citra, yaitu algoritma Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Keypoint descriptor suatu citra adalah yang dihasilkan oleh proses SIFT. Kemiripan  antara  dua  buah  citra  diperoleh  dengan  membandingkan keypoint  descriptor masing-masing citra tersebut. Proses-proses secara umum yang dilalui untuk menghasilkan keypoint  descriptor  dari  SIFT  terdiri  atas  empat  tahapan  utama  yang  diproses  secara berurutan. Empat tahapan tersebut adalah (1) Scale-Space Extrema Detection, (2) Keypoint Localization,  (3)  Orientation  Assignment  dan  (4)  Keypoint  descriptor (Lowe, 2004)(Almeida, 2009) . Urutan proses tersebut ditampilkan oleh Gambar 3.

## Gambar 3. Flowchart scale-invariant feature transform
Proses Scale-Space Extrema Detection melakukan proses pendeteksian lokasi pada citra yang akan  digunakan  sebagai  sumber  perolehan  untuk  calon keypoint  dan  akan  diproses  pada tahapan berikutnya. Proses mencari calon keypoint yang sesuai dilaksanakan dengan  cara menentukan  lokasi  pada  citra  yang  memiliki  sifat invariant  dengan  perubahan  skala.  Pada proses Keypoint Localization dilakukan penghilangan (eliminasi) keypoint yang berciri tingkat kontras  yang  rendah,  peka  terhadap  derau  ( noise)  dan  terdapat  di  sepanjang  sisi.  Tahap berikutnya  adalah  tahap Orientation  Assignment  yang  menghasilkan  informasi  keypoint berupa lokasi pada citra dan skala. Pemberikan orientasi yang konsisten pada setiap keypoint maka  deskriptor  SIFT  dapat  direpresentasikan  relatif  terhadap  orientasi  tersebut  sehingga hasil  yang  diperoleh  menjadi  tahan  terhadap  operasi  rotasi  pada  citra. Tahap  akhir  adalah proses  untuk  memperoleh Keypoint  Descriptor dimana  gradien  citra  dihitung  dan  dipilih disekitar  skala  pada keypoint  untuk  direpresentasikan  sebagai  deskriptor  SIFT.  Keypoint Descriptor yang dihasilkan bersifat tahan terhadap perubahan bentuk pada citra dan sedikit perubahan illuminasi.

## 2.4 Precision dan Recall
Karakteristik  penilaian  untuk  ketepatan  ( accuration)  sistem  temu  kembali  (retreival)  atas pengenalan  objek  dinilai  dari  sisi  ketelitian  ( precision)  dan  jumlah  perolehan  (recall). (Deselaers,  T.2007)  (Lestari,  2016) . Precision  merupakan  perbandingan  jumlah  total citra relevan yang didapatkan melalui sistem terhadap jumlah seluruh citra yang diambil oleh sistem tersebut baik citra yang relevan ataupun yang tidak.
Precision = x 100% (1)
Recall  merupakan  perbandingan  jumlah  total  citra  relevan  yang  didapatkan  oleh sistem dengan jumlah seluruh citra yang ada pada koleksi citra baik citra tersebut terambil oleh sistem maupun tidak.
Recall = x 100% (2)
Kedua karakteristik penilaian ini digunakan dalam pengujian aplikasi sistem pengenalan yang dibangun.

## 3. RANCANG BANGUN APLIKASI

## 3.1 Perancangan aplikasi
Pada bagian ini dipaparkan mengenai alur proses perancangan dari aplikasi sistem pencarian kemiripan  bentuk  motif  batik  dengan  menerapkan  metode  SIFT.  Adapun  proses  yang dilakukan diperlihatkan oleh Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Blok Aplikasi Sistem Pengenalan Motif Batik
Aplikasi  sistem  pengenalan  motif  batik  pada  Gambar  3  memiliki  dasar  proses  yang  selaras dengan  proses  ditunjukkan  oleh  Gambar  2  sebelumnya. Image  Collection  merupakan kumpulan data citra sebagai data latih yang akan diperoleh ekstraksi fiturnya. Image Query adalah citra yang akan diuji kemiripannya dimana data ini diperoleh dari citra yang diambil melalui kamera maupun yang sudah dimiliki. Preprocessing yang dilakukan kepada citra yang digunakan, menjalankan proses resize dan greyscalling. Langkah selanjutnya adalah proses perolehan  fitur  citra,  baik  citra  latih  maupun  citra  uji,  yang  diekstraksi  menggunakan algoritma  SIFT.  Untuk  perolehan  fitur  dari  citra  latih  maka  fitur  disimpan  dalam database. Dalam  proses  pengenalan,  fitur  citra  uji  ( image  query)  akan  diekstraksi  menggunakan
algoritma  SIFT,  yang  kemudian  akan  dibandingkan  kemiripannya  dengan  fitur  pada database.  Proses  perhitungan  kemiripan  fitur  descriptor  yang  digunakan  adalah  Nearest Neighbour  Search  (NSS).  Proses  pemeringkatan  (ranking)  terhadap  gambar  diperoleh berdasarkan  nilai  dari  proses  pencocokan  kesamaan  ( similarity  matching).  Nilai pemeringkatan  yang  dihasilkan  kemudian  ditampilkan  sebagai  keluaran  aplikasi  yaitu berdasarkan urutan kemiripan citra uji dengan citra latih pada database.

## 3.2 Pembangunan aplikasi
Aplikasi  terdiri  atas  empat  pilihan  utama  yaitu  (1)  pilihan  untuk  proses  pencarian  dan pengenalan  motif  batik  yaitu  dengan  mengisikan  masukan  citra  uji  berdasarkan  citra  yang sudah  disiapkan,  (2)  pilihan  untuk  proses  pencarian  melalui  kamera  yang  bertujuan  untuk memasukkan  citra  uji  ( image query) secara langsung melalui  kamera PC,  (3)  pilihan untuk proses  pelatihan  untuk  memperoleh  ekstraksi  fitur  dari  data  citra  motif  batik  sebagai  citra latih,  dan (4) pilihan untuk menutup aplikasi pencarian kemiripan bentuk motif batik.
Gambar 5 memperlihatkan tampilan awal untuk proses pencarian dan pengenalan citra motif batik yang diperoleh melalui kamera PC. Pilihan masukan citra motif batik dilengkapi dengan pilihan yang berfungsi sebagai tipe video dan resolusi.

## Gambar 5. Tampilan Pilihan Masukan Citra Uji Melalui Kamera

## 3.3 Proses menu Pencarian Motif Batik
Pencarian  motif  batik  dalam  aplikasi  berbasis  CBIR ini  dilakukan  untuk  memperoleh  motif batik  dengan  tingkat  kemiripan  terdekat  sebanyak  10  citra  motif  batik.  Untuk  proses pencarian  motif  batik  dengan  sumber  data  citra  berupa  berkas  citra  digital  yang  tersedia dalam  suatu  direktori,  maka  yang  dilakukan  adalah  menjalankan  menu  pilihan  Pencarian Motif Batik yang tampil pada menu awal. Keluaran yang ditampilkan adalah form keberadaan data  seperti  pada  Gambar  6.  Pada  paparan  ini,  sebagai  contoh  proses  pemilihan  dan pengenalan, citra motif batik yang dipilih adalah motif batik ciptoning.
Hasil proses pengenalan yang dijalankan, diperoleh sepuluh citra motif batik yang memenuhi tingkat  kemiripan.  Gambar  7  memperlihatkan  empat  dari  sepuluh  motif  batik  dengan prosentase tingkat kemiripan yang dekat yaitu berturut-turut dari peringkat terbesar sampai terkecil adalah 99,82% , 99,19% , 99,18% dan 99,15%.

## Pilihan
Gambar 6. Tampilan Aplikasi untuk Memilih Data Citra Motif Batik yang akan Diuji
Gambar 7. Tampilan Aplikasi untuk Perolehan 4 Hasil Pencarian dari 10
Persentase kemiripan

## 3.4 Pengujian proses pencarian
Pengujian  proses  pencarian  dan  pengenalan  citra  dijalankan  dengan  dua  cara  yaitu menggunakan  citra  yang  diperoleh  melalui  kamera,  dan,  menggunakan  citra  uji  dalam bentuk berkas citra yang tersimpan. Pengujian aplikasi dilakukan sebanyak 5 kali dari setiap jenis  batik  dimana  jumlah  batik  adalah  sebanyak  25  jenis  sehingga  jumlah  keseluruhan pengujian  adalah  125.  Karakteristik  kemiripan  yang  digunakan  adalah  menggunakan persentase precison dan recall yang dinyatakan berturut-turut oleh Persamaan (1) dan (2).

## 3.4.1 Pengujian Melalui Kamera
Pengujian  citra  yang  dilakukan  melalui  kamera  menggunakan  satu  motif  citra  batik  yang akan  diuji.  Citra  motif  batik  yang  diuji  diperoleh  melalui  kamera  sebanyak  5  kali  dengan orientasi yang berbeda-beda. Hasil pengujian citra motif batik melalui kamera dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Hasil Pengujian Citra Motif Batik Melaui Kamera
No Citra Batik (Data Uji) Hasil Kemiripan Motif Batik 1 Batik Ciptoning 4 dari 5 mirip Motif Kawung 2 Batik Jogja 4 dari 5 mirip Motif Kawung 3 Batik Tulis Madura 2 dari 5 mirip Motif Kawung 4 Batik Truntum 3 dari 5 mirip Motif Nitik 5 Batik Tiga Negeri 5 dari 5 mirip Motif Kawung 6 Batik Tambal 4 dari 5 mirip Motif Kawung 7 Batik Sulawesi Tengah 5 dari 5 mirip Morif Kawung 8 Batik Sidomukti 3 dari 5 mirip Motif Nitik 9 Batik Semarang Motif Tugu 0 dari 5 mirip Motif Nitik 10 Batik Semarang 1 dari 5 mirip Motif Nitik 11 Batik Sawat 5 dari 5 mirip Motif Nitik 12 Batik Pekalongan 0 dari 5 mirip Motif Nitik 13 Batik Parang Rusak Barong 3 dari 5 mirip Motif Parang 14 Batik Parang Kusumo 1 dari 5 mirip Motif Parang 15 Batik Papua 0 dari 5 mirip Motif Parang 16 Batik Nitik Karawitan 5 dari 5 mirip Motif Nitik 17 Batik Melayu Tamban 1 dari 5 mirip Motif Parang 18 Batik Melayu Keranggong 1 dari 5 mirip Motif Parang 19 Batik Madura 1 dari 5 mirip Motif Parang 20 Batik Liris 5 dari 5 mirip Motif Parang 21 Batik Kawung 4 dari 5 mirip Motif Kawung 22 Batik Indonesia 4 dari 5 mirip Motif Parang 23 Batik Gurda 5 dari 5 mirip Motif Nitik 24 Batik Grompol 4 dari 5 mirip Motif Nitik 25 Batik Cuwiri 3 dari 5 mirip Motif Kawung
Dari hasil uji pada Tabel 1 terlihat bahwa dari 25 citra motif batik, yang mempunyai tingkat kemiripan (minimal 3 dari 5 mirip) terdapat 16 citra batik dan 9 citra motif batik (0 sampai 2 dari 5 mirip) yang terdeteksi tidak mirip dari total 25 citra. Tingkat kemiripan dalam persen (%) dihitung menggunakan persamaan (1) dan (2) yaitu precision dan recall.
Precision =   x 100% = 64%
Recall = x 100% = 12,8%

## 3.4.2 Pengujian menggunakan citra uji tersimpan
Pada pengujian ini citra motif batik yang digunakan sebagai citra uji adalah citra motif batik yang  sudah  berbentuk  berkas  citra  digital.  Hasil  uji  kemiripan  menggunakan  citra  uji tersimpan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Menggunakan Citra Uji Tersimpan
No Citra Batik (Data Uji) Hasil Kemiripan Motif Batik 1 Batik Ciptoning 4 dari 5 mirip Motif Kawung 2 Batik Jogja 4 dari 5 mirip Motif Kawung 3 Batik Tulis Madura 3 dari 5 mirip Motif Kawung 4 Batik Truntum 3 dari 5 mirip Motif Nitik 5 Batik Tiga Negeri 5 dari 5 mirip Motif Kawung 6 Batik Tambal 4 dari 5 mirip Motif Kawung 7 Batik Sulawesi Tengah 5 dari 5 mirip Morif Kawung 8 Batik Sidomukti 3 dari 5 mirip Motif Nitik 9 Batik Semarang Motif Tugu 2 dari 5 mirip Motif Nitik 10 Batik Semarang 3 dari 5 mirip Motif Nitik 11 Batik Sawat 5 dari 5 mirip Motif Nitik 12 Batik Pekalongan 3 dari 5 mirip Motif Nitik 13 Batik Parang Rusak Barong 3 dari 5 mirip Motif Parang 14 Batik Parang Kusumo 2 dari 5 mirip Motif Parang 15 Batik Papua 2 dari 5 mirip Motif Parang 16 Batik Nitik Karawitan 5 dari 5 mirip Motif Nitik 17 Batik Melayu Tamban 2 dari 5 mirip Motif Parang 18 Batik Melayu Keranggong 3 dari 5 mirip Motif Parang 19 Batik Madura 3 dari 5 mirip Motof Parang 20 Batik Liris 5 dari 5 mirip Motif Parang 21 Batik Kawung 4 dari 5 mirip Motif Kawung 22 Batik Indonesia 4 dari 5 mirip Motif Parang 23 Batik Gurda 5 dari 5 mirip Motif Nitik 24 Batik Grompol 4 dari 5 mirip Motif Nitik 25 Batik Cuwiri 3 dari 5 mirip Motif Kawung
Dari hasil uji pada Tabel 2 terlihat bahwa dari 25 citra motif batik, yang mempunyai tingkat kemiripan  (minimal  3  dari  5  mirip)  terdapat  21  citra  batik  adalah  mirip,  dan  4  citra  motif batik (0 sampai 2 dari 5 mirip) yang terdeteksi tidak mirip. Tingkat kemiripan dalam persen (%) dihitung menggunakan Persamaan (1) dan (2) yaitu precision dan recall.
Precision =   x 100% = 84%
Recall = x 100% = 16.8%

## 4. KESIMPULAN
Pada kajian ini telah dilakukan pengkajian karakteristik metoda SIFT yang diterapkan pada aplikasi  pencarian  kemiripan  bentuk  motif  batik.  Aplikasi  meTahapan  utamanya  adalah mengekstraksi  fitur  pada  citra  uji  dan  kumpulan citra  pada  direktori  dengan  ekstraksi  fitur
SIFT terlebih dahulu mendapatkan keypoint descriptor. Setelah dilakukan ekstraksi fitur pada citra  langkah  selanjutnya  dapat  menghitung  similaritasnya  dengan  menggunakan nearest neighbor  search  untuk  mengetahui  bobot  citra  terendah  dengan  tingkat  kemiripan  yang tinggi.
Pengujian aplikasi dilakukan dengan 2 cara, pertama perolehan citra melalui kamera dimana, yang kedua adalah menggunakan citra motif batik yang sudah dalam bentuk digital yang ada di  dalam database.  Pengujian  aplikasi  dengan  perolehan  citra  motif  batik  melalui  kamera menghasilkan  nilai precision  64%  dan  recall  12,8%.  Hal  ini  dikarenakan  faktor  saat pengambilan  citra  dan  beberapa  hal  yang  memungkinkan  beerpengaruh  pada  tingkat kemiripan  sehingga  hasil  pengujian  terdapat  ketidaksesuaian.  Pengujian  citra  dengan menggunakan citra uji yang terdapat dalam database menghasilkan nilai precision 84% dan recall 16.8%.

## DAFTAR RUJUKAN
Agustin,  Irvin,  (2013),  Analisis  Dan  Implementasi  CBIR  Menggunakan  Penggabungan Variansi Ciri Warna Dan Bentuk, Skripsi
Almeida,  Jurandy.  (2009),  SIFT  applied  to  CBIR,  Revista  de  Sistemas  de  Informacao  da
FSMA n. 4, pp. 41-48
Bharathi, K. (2017). Content Based Image Retrieval: An Overview of Architecture, Challenges and Issues,  International  Journal  of  Engineering  Research  in Computer Science  and Engineering, Vol 4, Issue 12, 31 – 36
Deselaers, Thomas.  (2007). Features for Image Retrieval: An Experimental Comparison
Lestari, Nisaa  Putri,  (2016). Uji  Recall and Precision  Sistem Temu Kembali  Informasi OPAC
Perpustakaan ITS Surabaya, Skripsi
Lowe,  David  G.  (2004).  Distinctive  Image  Features  from  Scale-Invariant  Keypoints,
International Journal of Computer Vision
Pratama,  Lingga  Eka,  (2014),  Implementasi  Algoritma  SIFT  (Scale  Invariant  Feature Transform)  Untuk  Melakukan  Klasifikas  Bahan  Bakar  Kendaraan  Roda  Empat  Pada SPBU, Skripsi
Putri, Ghofinka, (2015), Analisis Dan Implementas Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Pada Sistem Autentikasi Menggunakan Pembuluh Vena, e-Proceeding of Engineering, Vol.2, No.1, p.1353
Setiyawan,  Agus,  (2013),  Pencocokan  Citra  Berbasis  Scale  Invariant  Feature  Transform (SIFT) Menggunakan Arc Cosinus, Skripsi