Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat
Khairul Azmi 1 , Sarjon Defit 2 , Sumijan 3 1,2,3) Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Jl. Raya Lubuk Begalung-Padang-Sumatera Barat Email: 1 khairulazmi27@gmail.com, 2 sarjond@yahoo.co.uk, 3 soe@upiyptk.org

## ABSTRAK
Teknologi kecerdasan  buatan  yang  berfokus  penggunaan  data  dan  algoritma  untuk meniru  cara  manusia  belajar,  salah  satu  model  pembelajaran  tersebut  adalah adanya  performa  komputasi  dengan  menggunakan  teknik deep  learning . Convolutional  neural  network  (CNN) adalah  arsitektur deep  learning yang  sering digunakan  untuk  mengatasi  masalah  klasifikasi  gambar.  Selain  itu,  penggunaan teknik  pre-processing  pada  data  dapat  membantu  meningkatkan  performa  model dengan  memperkaya  variasi  data.  Batik  telah  menjadi  warisan  budaya  turun temurun  di  seluruh  Indonesia  khususnya  di  daerah  Sumatera  Barat.  Banyaknya pola  dan  motif  batik  mengakibatkan  sulitnya  masyarakat  mengidentifikasi  motif pada batik. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui apakah CNN dapat digunakan untuk klasifikasi batik tanah liat Sumatera Barat. Data yang digunakan Penelitian ini adalah 400 citra batik dan dibagi menjadi 4 kelas, ditentukan 320 citra sebagai data latih dan 80 citra sebagai data uji. Hasil pengujian dan pelatihan menggunakan CNN  didapat  nilai  akurasi  batik  tanah  liat  Sumatera  Barat  sebesar  98.75%  pada data latih dan 62.5% pada data uji. Tingkat akurasi ini cukup baik sebagai rujukan dalam membangun real application pengenalan motif batik secara umum. Hasil ini menunjukkan metode CNN dapat diterapkan untuk mengklasifikasi batik tanah liat Sumatera Barat.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Deep Learning , Klasifikasi, Batik, Sumatera Barat.

## ABSTRACT
Artificial intelligence technology that focuses on using data and algorithms to imitate the way humans learn, one of these learning models is the existence of computational performance using deep learning techniques. Convolutional neural network (CNN) is a deep learning architecture that is often used to solve image classification problems. In addition,  the  use  of  pre-processing  techniques  on  data  can  help  improve  model performance  by  enriching  data  variations.  Batik  has  become  a  hereditary  cultural heritage  throughout  Indonesia,  especially  in  the  area  of  West  Sumatra.  The  large number of batik patterns and motifs makes it difficult for people to identify motifs in batik.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  whether  CNN  can be  used for  the classification of West Sumatra clay batik. The data used in this study were 400 batik images and divided into 4 classes, 320 images were determined as training data and 80  images  as  test  data.  The  results  of  testing  and  training  using  CNN  obtained  an accuracy value of West Sumatra clay batik of 98.75% on training data and 62.5% on test  data.  This  level  of  accuracy  is  good  enough  as  a  reference  in  building  real applications  for  recognizing  batik  motifs  in  general.  These  results  indicate  that  the CNN method can be applied to classify West Sumatran clay batik.
Keywords: Convolutional Neural Network, Deep Learning, Classification, Batik, West Sumatra.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  telah  dipelajari  bertahun-tahun oleh  para  filsuf.  Hal  ini  membuat Artificial  Intelligence (AI)  berusaha  membangun entitas-entitas cerdas yang sesuai dengan pemahaman manusia (Prahartiningsyah & Kurniawan, 2021). Artificial Intelligence (AI) terbagi menjadi beberapa cabang, salah satunya  adalah deep  learning . Deep  learning berfokus  pada  penggunaan  data  dan algoritma  untuk  meniru  cara  manusia  belajar,  secara  bertahap  meningkatkan akurasinya (Anggeli et al., 2021).
Metode Convolutional  Neural  Network sangat  popular  di  kalangan deep learning ,  karena  CNN  mengekstrak  fitur  dari input yang  berupa  gambar  lalu mengubah dimensi gambar tersebut menjadi lebih kecil tanpa merubah karakteristik gambar  tersebut  (Omori  &  Shima,  2020). Convolutional  Neural  Network (CNN) terdiri dari neurons yang memiliki bobot dan bias. Setiap neuron s menerima inputan dan diteruskan dengan melakukan perkalian titik pada setiap neuron tersebut (Zein Ersyad et al., 2020).
Batik  adalah  budaya  yang  sangat  kental  di  Indonesia,  sehingga  batik  dapat ditemukan  di  seluruh  daerah  Nusantara  dengan  keunikannya  masing-masing. Bahkan dunia melalui UNESCO telah mengakui keberadaan batik sebagai warisan budaya  dunia  pada  tanggal  2  Oktober  2009  dengan  memasukkan  Batik  Indonesia kedalam  daftar  Representatif  sebagai  Budaya  Tak-Benda  Warisan  Manusia ( Representative  List  of  the  Intangible  Cultural  Heritage  of  Humanity )  dan  pada tanggal tersebut diperingati sebagai Hari Batik Nasional (Febrian Tumewu, 2020). Batik Tanah Liat merupakan batik yang berasal dari Minangkabau, Sumatera Barat.  Batik  ini  merupakan  salah  satu  batik  yang  langka  dan  tak  banyak  dikenal oleh  masyarakat  luas.  Batik  ini  sempat  menghilang  pada  masa  penjajahan  Jepang namun dapat kembali diperkenalkan lagi pada tahun 1994 oleh aktivis budaya dan pengusaha  batik  dari  Padang,  Sumatera  Barat,  HJ.  Wirda  Hanim  yang  memiliki beberapa galeri Batik Tanah Liek. Namun, batik ini diduga memiliki pengaruh dari masuknya budaya Tionghoa yang masuk ke Minangkabau pada abad ke 16  (Putri & Midawati, 2020). Warna dasar batik ini tidak biasa, yaitu coklat gelap teduh, namun memancarkan  aura  keanggunan.  Motif  batik  pada  ini  merupakan  motif  yang terinspirasi  dari  alam  dan  sekitarnya  seperti  bentuk  hewan,  bunga,  daun,  batuan, pohon  tumbuhan  laut  dan  bentuk  alam  lainnya.  Tak  hanya  itu  motif  lainnya  yang terinspirasi  dari  budaya  tradisional  Minangkabau  dapat  ditemukan  seperti  burung hong,  kuciang  tidua,  kabau  padati,  lokcan,  rangkiang,  tari  piring,  siriah  dalam carano serta rumah gadang (Kuwala & Novrita, 2022).
Gambar 1 Citra Batik Tanah Liat Sumatera Barat ( Sumber : Galeri Batik Tanah Liek Hj. Wirda Hanim)
Pengetahuan  tentang  pengenalan  jenis  motif  batik  mungkin  hanya  dimiliki oleh orang-orang tertentu yang memiliki keahlian pada bidang terkait seperti bidang membatik.  Hal  ini  dikarenakan  batik  memiliki  motif  yang  bervariasi  dan  hampir setiap motif batik di setiap daerah memiliki motif yang hampir serupa namun tidak sama (Muwafiq, A., & Pamungkas, 2020). Untuk menentukan jenis batik yang ada, maka  diperlukan  suatu  klasifikasi  batik  berdasarkan  daerah  produksinya.  Salah satu metode dalam pengklasifikasian gambar ( image ) adalah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) (Mawan, 2020).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dengan  yang  telah  ada  pada  penelitian klasifikasi  batik.  Pada  penelitian  (Maulida,  2021)  melakukan  klasifikasi  kain  khas batik  dan  kain  khas  sasirangan.  Didapat  hasil  akurasi  sebesar  91,84%.  Pada penelitian  (Fonda  et  al.,  2020)  yang  menghasilkan  batik  riau  dan  bukan  batik  riau dengan akurasi 65%. Pada penelitian (Bowo et al., 2020) menggunakan data testing baru sebanyak 745 gambar dimana perkelas terdapat 96 sampai 127 gambar untuk diuji kedalam model yang telah dibuat. Hasil testing menghasilkan tingkat akurasi baru  sebesar  95%.  Pada  penelitian  (Muna  Malika  &  Edy  Widodo,  2021)  hasil implementasi deep  learning dengan  menggunakan  CNN,  tingkat  akurasi  yang didapatkan dari hasil klasifikasi menggunakan CNN yaitu sebesar 80% untuk data testing.  Pada penelitian (Hasyim et al., 2021) Klasifikasi yang dilakukan dengan 200 data  uji,  hasil  dari  pengujian  terhadap  200  dataset  dan  20  label  diperoleh  nilai akurasi yang  tertinggi  adalah  “Batik  Megamendung  dan  Batik  Celup”  dengan  nilai akurasi 80% dan 60%. Berdasarkan uraian yang telah dijelaskan dan diulas tentang klasifikasi  batik,  maka  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  metode  CNN  untuk klasifikasi batik tanah liat Sumatera Barat.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti  kerangka  kerja  agar  penelitian dilakukan  dengan  terstruktur  dan  terarah.  Kerangka  kerja  merupakan  tahapan- tahapan  proses  penelitan  yang  terurut  berdasarkan  langkah-  langkah  yang  saling berkaitan seperti gambar 2 dibawah ini :

## Gambar 2. Bagan Alir Penelitian

## 1.   Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  survei  lapangan  pada  pengrajin  batik  tanah  liat Sumatera  Barat  Hj.  Wirda  Hanim.  Pada  tahap  ini  dilakukan  akuisisi  gambar melalui  pemotretan  langsung  menggunakan  kamera  DSLR  dan smarthphone . Tiap motif dari batik tanah liat difoto berulang kali dari posisi dan arah berbeda untuk menghasilkan foto dengan bentuk bervariasi.

## 2. Pre-Processing Data
Citra  yang  sudah  diakuisisi  kemudian  dipilah  tingkat  kelayakannya  sebagai citra  sampel.  Citra  yang  dianggap  layak  sebagai  sampel  adalah  citra  yang menampakkan  motif  dari  batik  tanah  liat  dengan  jelas.  Setelah  melakukan akuisisi  dan  pemilahan  data,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan pre- processing data menggunakan aplikasi pengolah gambar.
a. Cropping : Melakukan  pemotongan  gambar  untuk  menghilangkan  bagian yang  tidak  dibutuhkan.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk  memperkecil  dimensi citra  dan  memotong  waktu  komputasi.  Hasil cropping dapat  dilihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Cropping Data Citra
Mengumpulkan Data
Pre-processing Data Merancang Arsitektur CNN
Mengimplementasikan CNN
Menguji Hasil dan Akurasi Klasifikasi
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
b. Translation :  melakukan  perputaran,  pencerminan  terhadap  citra.  Proses rotasi dilakukan untuk menyediakan data ciri yang beragam, sehingga bisa mengenali  orientasi  yang  bervariasi.  Ilustrasi  rotasi  citra  ditampilkan  pada gambar 4.
Original
Rotasi 90° Pencerminan Rotasi 90° Gambar 4. Translation Data Citra
3. Merancang Arsitektur CNN Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  algoritma  deep  learning  yang digunakan  untuk  memproses  inputan  data  gambar,  menentukan  kepentingan (bobot  dan  bias  yang  dapat  dipelajari)  ke  berbagai  aspek  dalam  gambar  dan berfungsi  untuk  membedakan  objek  satu  dengan  objek  lainnya.  CNN  adalah salah  satu  jenis  arsitektur  neural  network  yang  biasa  digunakan  pada  data image.  Sebenarnya  CNN  ini  tidak  jauh  berbeda  dengan  neural  network  pada umumnya. CNN terdiri dari dari 2 lapisan arsitektur, yakni feature learning dan classification layer seperti terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Convolutional Neural Network
Pada bagian feature learning , terdapat lapisan yang berguna menerima input gambar  secara  langsung  diawal  dan  memprosesnya  sampai  menghasilkan output data. Lapisan yang ada pada proses ini terdiri dari lapisan konvolusi dan  lapisan pooling ,  dimana  setiap  proses  lapisan  tersebut  akan menghasilkan feature  maps berupa  angka-angka  yang  merepresentasikan gambar untuk kemudian diteruskan pada bagian lapisan klasifikasi.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Pada  lapisan classification ,  terdiri  dari  beberapa  lapisan  yang  berisi neuron yang  terkoneksi  penuh  ( fully  connected )  dengan  lapisan  lain.  Lapisan  ini menerima  input  dari output  layer bagian  feature  learning  yang  kemudian diproses  pada flatten dengan  tambahan  beberapa hidden  layer pada fully connected hingga menghasilkan output berupa akurasi klasifikasi dari setiap kelas. Bagian dari lapisan arsitektur CNN dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Algoritma Convolutional Neural Network Algoritma Proses Convolutional Neural Network Feature learning a. Input Layer b. Convolution Layer c. Activation Layer d. Pooling Layer Classification e. Fully Connected Layer f. Output Layer
a. Input Layer
Lapisan  ini  berguna  untuk  menampung pixel  value dari  citra  yang diinputkan. Citra batik tanah liat yang telah diinputkan memiliki 3 channel warna RGB ( Red, Green, Blue ).
b. Convolution Layer Convolutional  layer terdiri  dari neuron yang  tersusun  sedemikian  rupa sehingga membentuk sebuah filter dengan panjang dan tinggi ( pixels ). Proses konvolusi menggunakan kernel dan stride , proses konvolusi ini adalah proses kombinasi antara dua buah matriks yang berbeda untuk menghasilkan suatu nilai  matriks  yang  baru.  Dalam  pengolahan  citra,  konvolusi  berarti mengaplikasikan  sebuah kernel (kotak  kuning)  pada  citra  di  semua  offset yang memungkinkan seperti ilustrasi pada gambar 6 berikut,
Gambar 6. Gambaran Operasi Konvolusi
Kotak  hijau  secara  keseluruhan  adalah  gambar  yang  akan  dilakukan konvolusi. Kernel bergerak  dari  sudut  kiri  atas  ke  kanan  bawah.  Sehingga hasil  konvolusi  dari  gambar  6  dapat  dilihat  dari  gambar  di  sebelah  kanan.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tujuannya  dilakukan  konvolusi  pada  data  gambar  yaitu  untuk mengekstraksi fitur dari gambar input.
c. Activation layer
Pada  lapisan  ini,  terjadi  proses  pengubahan  nilai  nilai feature  map pada jarak  tertentu  tergantung  pada  fungsi  aktivasi  yang  dipakai,  yaitu  fungsi aktifasi ReLu. Pada dasarnya fungsi ReLu ( Rectified Linear Unit ) melakukan “treshold”  dari  0  hingga  infinity.  Fungsi  ini  menjadi  salah  satu fungsi  yang populer saat ini.
d. Pooling layer Lapisan  pooling  bekerja  di  setiap  tumpukan feature  map dan  melakukan pengurangan  pada  ukurannya.  Bentuk  lapisan pooling umumnya  dengan menggunakan filter dengan ukuran 2x2 yang diaplikasikan dengan langkah sebanyak  dua  dan  beroperasi  pada  setiap  irisan  dari  inputnya.  Berikut  ini adalah contoh gambar operasi max-pooling :
Gambar 7. Max-Pooling
Kotak  yang  berwarna  merah,  hijau,  kuning  dan  biru  pada  sisi  kiri merupakan kelompok kotak yang akan dipilih nilai maksimumnya. Sehingga hasil  dari  proses  tersebut  dapat  dilihat  pada  kumpulan  kotak  disebelah kanannya.
e. Fully connected layer
Lapisan Fully-connected atau  lebih  dikenal  dengan dense  layer adalah lapisan  dimana  semua neuron aktivitas  dari  lapisan  sebelumnya  terhubung semua  dengan neuron di  lapisan  selanjutnya  seperti  halnya  jaringan  syaraf tiruan
Gambar 8. Fully Connected Layer
f. Output Layer
Setelah itu dilanjutkan pada proses klasifikasi, yang mana dengan bantuan aktivasi  softmax  akan  diklasifikasi  input  sesuai  dengan  terget  kategorinya yakni pada 4 kelas batik tanah liat (rumah gadang, rangkiang, kabau padati dan burung hong).

## 4.  Mengimplementasikan CNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  data  batik  tanah  liat  dengan  metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),  data  yang  sudah  melewati  tahapan diatas akan dianalisis sesuai tahapan-tahapan pada arsitektur CNN yang akan dibuat  menggunakan  bahasa  pemograman phyton yang  berjalan  diatas tensorflow .

## 5.  Menguji Hasil dan Klasifikasi
Akurasi adalah sebuah matrik untuk mengevaluasi hasil dari model klasifikasi. Akurasi  merupakan  pembagian  dari  prediksi  model  yang  dianggap  benar dengan jumlah total yang diprediksi, perhitungan tersebut didefinisikan sebagai berikut:
kurasi jumlah prediksi  enar jumlah total prediksi (1)

## Hasil dan Pembahasan

## 1.   Dataset
Data yang digunakan  berupa  citra  dari  batik  tanah  liat  Sumatera  Barat sebanyak  400  gambar  yang  terbagi  dalan  4  kelas  data . Penulis  menetapkan perbandingan datanya yakni 80% : 20%, perbandingan data tersebut didasarkan pada pareto  principle yang  umumnya  digunakan  dalam  data  mining,  dimana prinsip tersebut menyatakan bahwa 80% kejadian dihasilkan dari 20% sisanya.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dari  400  gambar  akan  dipergunakan  sebanyak  320  gambar  untuk  data  latih ( train ) dan 80 gambar sebagai data uji ( test ). Pada Tabel 2 merangkum skenario pembagian dataset yang akan digunakan.
Tabel 2. Skenario Pembagian Dataset Kelas Total Gambar Data Latih ( train )  Data Uji ( test ) 80 % 20 % Rumah Gadang 150 120 30 Rangkiang 130 104 26 Kabau Padati 50 40 10 Burung Hong 70 56 14 Total 400 320 80

## 2.  Hasil Pelatihan
Training dilakukan untuk membuat model yang akan di implementasi kan pada system klasifikasi. Sebelum training dijalankan, terdapat beberapa konfigurasi parameter yang harus diatur tertera pada Tabel 3.
Tabel 3. Ukuran Parameter Parameter Value Batch Size 16 Epoch 100 Optimizer Adam Learning Rate 0.001 Batch  Size adalah  jumlah  sampel  data  yang  disebarkan  ke Neural  Network . Kemudian Epoch adalah  ketika  seluruh dataset sudah  melalui  proses training pada Neural  Network sampai  dikembalikan  ke  awal  untuk  sekali  putaran. Optimizer adam adalah Optimasi yang digunakan untuk meningkatkan akurasi dari  model  yang  telah  dibuat.  Adam  adalah  algoritma  optimisasi  tingkat pembelajaran. Hasil dari proses pelatihan ( train ) pada data train dapat dilihat Table 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Pelatihan data train Epoch Loss Akurasi 1 0.8324 0.6812 2 0.9348 0.5906 3 0.8081 0.7031 4 0.7563 0.6875 5 0.7522 0.7281 … 100 0.0429 0.9875
Pada  tabel  4  hasil training data  train batik  tanah  liat  menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 98.75% dengan nilai loss sebesar 0.0429
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tabel 5. Hasil Pelatihan data test Epoch Loss Akurasi 1 1.2574 0.4625 2 1.0571 0.5250 3 1.2156 0.4750 4 1.0682 0.4625 5 1.2376 0.4625 … 100 1.7973 0.6250
pada tabel 5 hasil training data test tingkat akurasi sebesar 62.5% dengan nilai loss sebesar  1.7973.  untuk  mempermudah  pengamatan  nilai  akurasi  dan  nilai loss ditampilkan dalam bentuk grafik line seperti pada gambar 9.
Gambar 9. Grafik Hasil Pelatihan
Dari gambar 9 dapat dilihat akurasi meningkat dan loss menurun, Loss adalah sebuah  fungsi  untuk  mengukur  seberapa  baik  sebuah  prediksi  dengan  cara mengukur jarak hasil output prediksi dengan nilai target. Pada hasil pelatihan data train didapat akurasi sebesar 98.75%, sedangkan tahap pelatihan data uji didapat  akurasi  sebesar  62.5%.  Akurasi  merupakan  perbandingan  antara  data yang diprediksi benar sesuai kelas target  dengan keseluruhan data oleh model klasifikasi.

## 3.  Hasil Pengujian
Setelah  menghasilkan  konfigurasi  dan  arsitektur  CNN  maka  parameter  yang diperoleh  diimplementasikan  melalui  bantuan  bahasa  pemograman  phyton. Simulasi  pengenalan  citra  batik  tanah  liat  dilakukan  pada  data  uji  terhadap masing-masing jenis motif batik tanah liat.  Pengujian menggunakan citra data uji  ( test )  sebanyak  80  citra . Apakah  citra  dari  batik  yang  diuji  sesuai  dengan kelasnya, contoh pengujian dapat dilihat pada gambar 10.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Gambar 10. Tampilan Pengujian Citra Batik Tanah Liat
Terlihat  pada  gambar  10  pengujian  pada  citra  batik  motif  burung  hong,  motif rangkiang dan motif rumah gadang sesuai dengan kelasnya dengan probabilitas prediksi diatas 50%. Agar lebih mudah diamati maka dapat dijabarkan seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Akurasi Prediksi Klasifikasi CNN Kelas Prediksi Benar Prediksi Salah Burung Hong 13 1 Kabau Padati 1 9 Rangkiang 16 10 Rumah Gadang 20 10
Jika  disimpulkan  hasil  pengujian  ke-1  sampai  dengan  pengujian  ke-4  sesuai Tabel  6  gambar  yang  bisa  dikenali  oleh  klasifikasi  CNN  adalah  50  dari  80 gambar. Tingkat akurasi CNN dalam mengidentifikasi gambar batik  tanah liat Sumatera Barat dapat dihitung dengan persamaan:
kurasi jumlah prediksi  enar jumlah total prediksi 00 kurasi 0 0 00 0 00    .
Jadi tingkat akurasi Convolutional Neural Network (CNN) dalam pengklasifikasian Batik  Tanah  Liat Sumatera  Barat  sebesar  62.5%.  Akurasi ini  membuktikan  bahwa CNN dapat mengklasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat dengan baik.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Simpulan
Metode convolutional  neural  network berhasil  diimplementasikan  untuk  klasifikasi citra  batik  tanah  liat  Sumatera  Barat  menggunakan library keras  dan tensorflow dengan bahasa pemograman phyton . Pada hasil pelatihan data train didapat akurasi sebesar 98.75%, sedangkan tahap pelatihan data uji didapat akurasi sebesar 62.5%.. Tingkat akurasi ini cukup baik dan sudah layak digunakan sebagai rujukan dalam membangun  sebuah real  application pengenalan  motif  batik  atau  objek  lain  secara umum.  Terdapat  citra  yang  kurang  tepat  diklasifikasi  dikarenakan  ukuran  jarak pengambilan gambar, kemiripan warna, kemiripan motif, kualitas cahaya dan posisi gambar.  Untuk  pengembangan  diperlukan  aplikasi  global  untuk  klasifikasi  batik, mengingat  hampir  semua  daerah  di  Indonesia  memiliki  motif  batik  daerahnya masing-masing.

## Daftar Pustaka
Anggeli,  P.,  Agung,  Mz.,  Teknik  Elektro  Program  Studi  Teknik  Telekomunikasi,  J., Negeri Sriwijaya Palembang, P., Jl Srijaya Negara, I., Besar, B., Ilir Barat, K. I., Palembang, K., & Selatan, S. (2021). Klasifikasi Alat Musik Tradisional dengan Metode  Machine  Learning  dengan  Librosa  dan  Tensorflow  pada  Python.  In Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI (Vol. 5, Issue 2). Bowo, T. A., Syaputra, H., & Akbar, M. (2020). Penerapan Algoritma Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Motif  Citra  Batik  Solo.  In Journal  of Software Engineering Ampera (Vol. 1, Issue 2). https://journal- computing.org/index.php/journal-sea/index
Febrian  Tumewu,  S.  (2020). Klasifikasi  Motif  Batik  menggunakan  metode  Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation .
Fonda,  H.,  Irawan,  Y.,  Febriani,  A.,  Informatika,  S.,  &  Pekanbaru,  H.  T.  (2020). KLASIFIKASI  BATIK  RIAU  DENGAN  MENGGUNAKAN  CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORKS  (CNN)  1  2  3  Email :  1  2  3.  In JIK (Vol.  9,  Issue  1). http://jik.htp.ac.id
Hasyim,  F.,  Malik,  K.,  Rizal,  F.,  Nurul  Jadid,  U.,  Artikel,  R.,  &  Kunci  Batik,  K. (2021).  Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  Untuk Klasifikasi  Batik. Jurnal  Kecerdasan  Buatan,  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi , 2 (2), 40–47. https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/core Kuwala,  R.  N.,  &  Novrita,  Z.  (2022).  RAGAM  HIAS  MOTIF  BATIK  TANAH  LIEK DHARMASRAYA  (Studi  Kasus  di  Kerajinan  Batik  Tanah  Liek  Citra). Gorga : Jurnal Seni Rupa , 11 (01), 8–15.
Maulida,  I.  (2021). KLASIFIKASI  KAIN  KHAS  BATIK  DAN  KAIN  KHAS SASIRANGAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK .
Mawan,  R.  (2020).  Klasifikasi  motif  batik  menggunakan  convolutional  neural network. Jnanaloka, 1 (2), 45–50. https://doi.org/10.36802/jnanaloka
Muna Malika, & Edy Widodo. (2021). Implementasi Deep Learning Untuk Klasifikasi Gambar  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Batik Sasambo. PROSIDING  KONFERENSI  NASIONAL  MATEMATIKA  XX , 2 (1),
335–340. https://doi.org/10.30598/PattimuraSci.2021.KNMXX Muwafiq,  A.,  &  Pamungkas,  D.  P.  (2020).  Implementasi  Convolutional  Neural
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Network  untuk  klasifikasi  motif  batik. Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 4 (2), 121–126.
Omori, Y., & Shima, Y. (2020). Image Augmentation for Eye Contact Detection Based on Combination of Pre-trained Alex-Net CNN and SVM. Journal of Computers , 15 (3), 85–97. https://doi.org/10.17706/jcp.15.3
Prahartiningsyah,  A.  A.,  &  Kurniawan,  T.  B.  (2021).  Pengenalan  Pola  Angka Menggunakan  Pendekatan  Optimisasi  Sistem  Kekebalan  Buatan  (Artificial Immune  System). JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA , 5 (3),  856. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.2997
Putri,  E.  H.,  &  Midawati,  M.  (2020).  Sejarah  Batik  Tanah  liek  dan  Pekerjaan
Perempuan  Perajin  Batik  di  Kabupaten  Dharmasraya. HISTORIA :  Jurnal Program Studi Pendidikan Sejarah , 8 (1), 13. https://doi.org/10.24127/hj.v8i1.2472 Zein  Ersyad,  M.,  Ramadhani,  K.  N.,  &  Arifianto,  A.  (2020). Pengenalan  Bentuk
Tangan dengan Convolutional Neural Network (CNN) .