## FAST IMAGE RETRIEVAL BERBASIS LOCALITY SENSITIVE HASHING DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Silvester Tena 1 , Bernadectus Yudi Dwiandiyanta 2 , Wenefrida Tulit Ina 3
1,3) Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Kupang, Indonesia
2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Atma Jaya Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
Email: siltena@staf.undana.ac.id, yudi.dwiandiyanta@uajy.ac.id, wenefrida_ina@staf.undana.ac.id
Info Artikel ABSTRACT Article History: Recieved Feb 02, 2024 Revised Apr 13, 2024 Accepted Apr 30, 2024
Image retrieval systems with a fast search process are still challenging for researchers. Fast search methods are one of the most important parts of image retrieval. One of the techniques used  is  reducing  feature  dimensions  using  the  Locality  Sensitivity  Hashing  (LSH)  method.
Apart  from  that,  feature  types  and  image  extraction  methods  are  selected.  Image  feature extraction uses the Convolutional Neural Network (CNN) method in this research. Measuring similarity  using  the  Hamming  Distance  (HD)  and  Euclidean  Distance  (ED)  methods.  The datasets used are TenunIkatNet and Batik300. The LSH method forms a hash table as a bucket to  group  similar  images  based  on  probability  and  in  the  form  of  binary  code.  The  testing process begins with Hamming Distance to find buckets that match the binary code of the test image. The research results show that the LSH+HD+ED method provides faster search results than ED. The image retrieval time for the LSH+HD+ED and ED methods is 0.252 seconds and 4.5 seconds, respectively, for the TenunIkatNet dataset. Meanwhile, the Batik300 dataset is  0.03 seconds  and  0.9  seconds.  Using the  LSH  method  is  very effective  for large  datasets. Retrieval  accuracy  using  the  LSH+HD+ED  method  was  99.705%  and  84%  for  the TenunIkatNet  and  Batik300  datasets,  respectively.  Meanwhile,  the  ED  method  produces 94.17% and 82% retrieval accuracy, respectively.
Keywords: image retrieval, CNN, LSH, ED, HD

## ABSTRAK
Sistem  temu  kembali  citra  (image  retrieval)  dengan  proses  pencarian  yang  cepat  masih menjadi  tantangan  bagi  peneliti.  Metode  pencarian  yang  cepat  menjadi  salah  satu  bagian terpenting  dalam  retrieval  citra.  Salah  satu  teknik  yang  digunakan  adalah  mengurangi dimensi fitur dengan metode Locality Sensitivity Hashing (LSH). Selain itu adalah pemilihan jenis fitur dan metode ekstraksi citra. Dalam penelitian ini ekstraksi fitur citra menggunakan metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Pada  proses  pengukuran  kemiripan menggunakan metode Hamming Distance (HD) dan Euclidean Distance (ED). Dataset yang digunakan  yakni  TenunIkatNet  dan  Batik300.  Metode  LSH  membentuk  tabel  hash  berupa bucket untuk mengelompokkan citra yang mirip berdasarkan probabilitas dan dalam bentuk kode biner. Proses pengujian diawali dengan Hamming Distance untuk mencari bucket yang sesuai  dengan  kode  biner  citra  uji.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode LSH+HD+ED  memberikan  hasil  pencarian  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  ED.  Waktu retrieval citra metode LSH+HD+ED dan ED berturut-turut sebesar 0,252 detik dan 4,5 detik untuk  dataset  TenunIkatNet.  Sedangkan  dataset  Batik300  yakni  0,03  detik  dan  0,9  detik. Penggunaan metode LSH sangat efektif untuk dataset yang jumlahnya besar. Akurasi retrieval menggunakan metode LSH+HD+ED berturut-turut sebesar 99,705% dan 84% untuk dataset TenunIkatNet dan Batik300. Sedangkan metode ED menghasilkan akurasi retrieval berturut- turut yakni 94,17% dan 82%.
Keywords: image retrieval, CNN, LSH, ED, HD

## Penulis Korespondensi:
Silvester Tena, Program  Studi  Teknik  Elektro,  Fakultas  Sains  dan  Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto, Penfui, Kupang Email: siltena@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  informasi  era big  data dengan jumlah  gambar  digital  di  internet  berkembang secara  eksponensial.  Bagaimana  cara  mencari gambar-gambar yang diinginkan dari banyak basis data  ( database )  gambar  telah  menjadi  masalah penting  yang  perlu  segera  dipecahkan  [ 1 ],  dan pencarian  gambar  berbasis  konten  (CBIR)  dapat menyelesaikan masalah ini. CBIR adalah teknologi yang  berbasis  pada  visi  komputer  dan  digunakan untuk  mencari  gambar  serupa  dari  basis  data. Gambar-gambar diwakili oleh fitur-fitur berdimensi tinggi, yang menggunakan  berbagai  ukuran  metrik jarak  untuk  menghitung  kemiripan  antar  gambar. Kinerja  sistem retrieval citra  berbasis  pada  fitur bentuk,  struktur,  warna,  atau  fitur  lain  yang diekstrak dari gambar dan kualitas pencocokan. Proses  terpenting  dalam  sistem  CBIR  yakni pemilihan metode ekstraksi fitur ( feature extraction )  dan  pengukuran  kemiripan  ( similarity measure )  [ 2 ],  [ 3 ] . Dalam  aspek  ekstraksi  fitur, metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dapat  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur. Pemilihan  metode  CNN  karena  keunggulannya dapat  mengekstraksi  semua  fitur  visual  objek  citra dan  mendukung dataset besar.  Penelitian  terkait optimasi  metode  CNN  untuk  objek  citra fabric menghasilkan  akurasi retrieval meningkat  [ 3 ],  [ 4 ]. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa metode CNN  mengungguli  metode  ekstraksi  fitur  lainnya pada jenis citra antara lain kain ( fabric ) [ 5 ], batik [ 6 ] [ 7 ].  Dalam  aspek  pencarian  citra  dengan  fitur gambar  berdimensi  tinggi  hasil  ekstraksi  metode CNN  akan meningkatkan  akurasi retrieval ,  namun kompleksitas komputasionalnya juga akan meningkat. Penelitian sebelumnya membandingkan vektor fitur gambar query berdimensi tinggi dengan vektor  fitur  dari  gambar  dalam  basis  data  satu  per satu. Metode ini memakan ruang penyimpanan fitur dan waktu pencocokan.
Dalam  rangka  mengurangi  beban  komputasi  dan mempercepat  pencarian  digunakan  algoritma hash untuk mendapatkan kode hash biner yang jauh lebih rendah  daripada  dimensi  aslinya.  Kode hash yang dihasilkan  dapat  digunakan  untuk  membangun indeks yang efisien, yang tidak hanya mewujudkan reduksi  dimensi  data,  tetapi  juga  meningkatkan efisiensi pencocokan fitur.
Pengukuran  kemiripan  ( similarity  measure )  dalam sistem image  retrieval juga  bagian  yang  penting untuk  menentukan  dua  gambar  mirip  atau  sama. Pengukuran  kemiripan  akan  mencocokkan  dan membandingkan  fitur-fitur  antara  citra query dan citra database .  Dalam  sistem image retrieval membutuhkan waktu yang banyak untuk
perhitungan  kemiripan  antar  fitur.  Penerapan  kode hashing dan Hamming  Distance diharapkan  dapat mempercepat waktu retrieval [ 2 ], [ 3 ], [ 5 ]. Ekstraksi citra query dilakukan  hanya  sekali  dan  fitur  yang diekstrak  akan  dihitung  kemiripannya  dengan semua fitur citra dalam database fitur [ 2 ], [ 3 ].
Beberapa penelitian sebelum hanya memperhatikan ekstraksi  fitur  dalam  meningkatkan  akurasi retrieval namun  mengabaikan  waktu retrieval . Penelitian Xiang et. al untuk retrieval Wool Fabric Images  Database (WFID)  menunjukkan  bahwa waktu retrieval sebesar  15,3  detik  [ 3 ].  Pada penelitian retrieval citra  tenun  ikat  menghasilkan waktu retrieval sebesar 9,94 detik [ 8 ].
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  retrieval  citra menggunakan  metode  CNN  dan  LSH  untuk mempercepat  waktu  pencarian.  Metode  CNN berfungsi mengekstraksi fitur citra dan LSH untuk mereduksi  ukuran  fitur  citra.  Pada  proses pengukuran  kemiripan  menggunakan  metode Hamming Distance dan Euclidean Distance. Kontribusi utama dalam penelitian ini adalah: 1. Proses augmentasi citra yakni scaling , zooming , rotation , dan shear range untuk meningkatkan jumlah  data  pelatihan.  Proses  Augmentasi bertujuan  mengurangi overfitting pada  proses pelatihan.
2. Vektor fitur citra hasil ekstraksi fitur CNN akan direduksi  ukurannya  menggunakan  metode LSH dalam membangun indeks. Proses ini akan mempercepat  pencarian  citra  uji  dalam  citra database .
Paper  ini  dibagi  dalam  beberapa  bagian.  Bagian  2 menjelaskan  metode  dan  bahan  penelitian  yang digunakan  secara  rinci,  termasuk  langkah-langkah eksperimen  yang  dilakukan.  Bagian  3  mencakup detail  hasil  eksperimen  yang  diperoleh  dan pembahasan  mendalam  mengenai  temuan  yang ditemukan, ditambah dengan saran untuk penelitian lanjutan. Bagian terakhir dari paper ini merupakan kesimpulan,  yang  merangkum  temuan  utama  dari penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Dataset TenunIkatNet dan Batik
Dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  dua  jenis dataset  yakni  TenunIkatNet  [ 9 ]  dan  Batik  [ 10 ]. Dataset TenunIkatNet  terdiri  dari  120  kelas.  Tiap kelas sebanyak 40 citra dan jumlah totalnya adalah 4.800  citra.  Ukuran  citra  kain  tenun  ikat  adalah 256x256 piksel. Dataset batik terdiri dari 50 kelas. Tiap  kelas  memiliki  6  citra,  sehingga  jumlah totalnya  300  citra.  Ukuran  citra  batik  adalah 12x128.  Gambar  1  menunjukkan  contoh  citra  kain tenun ikat dan batik.
Gambar 1 . Beberapa contoh citra, a) batik, b) kain tenun ikat.

## 2.2 Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian retrieval citra  kain  tenun  ikat dan  batik  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Tahapan penelitian  diawali  dengan  proses  augmentasi  citra untuk  menambah dataset baik  tenun  ikat  maupun batik.  Augmentasi  dilakukan  untuk  meningkatkan jumlah  data  pelatihan. Dataset yang  dilengkapi dengan  variasi  hasil  augmentasi  akan  dilakukan proses  ekstraksi  fitur  pada  proses  pelatihan  dan pengujian.
Gambar 2 . Kerangka Penelitian
2.3 Augmentasi citra Metode deep  learning yakni  CNN  membutuhkan data  pelatihan  yang  banyak  untuk  menghasilkan akurasi  pembelajaran  mesin  yang  tinggi. Beberapa jenis  augmentasi  standar  yang  digunakan  adalah zooming , random  rotation , flipping ,  dan shear range ditunjukkan  pada  Gambar  3. Zooming merupakan  salah  satu  operasi geometri  untuk efek  memperbesar  atau  memperkecil  ukuran  citra masukan  sesuai  dengan  variabel  penskalaan citranya. Random rotation adalah proses rotasi citra
berdasarkan  derajat  tertentu. Flipping merupakan operasi geometri yakni pencerminan horisontal dan vertikal berturut-turut terhadap sumbu Y dan sumbu X . Shear  range adalah  menerapkan  transformasi geser secara acak.
Gambar 3 . Augmentasi citra kain tenun ikat dan batik, a) Citra asli, b) Flipping , c) Rotating, d) Zooming , dan e) Shear range .
2.4 Ekstraksi  Fitur  dan  Locality  Sensitive Hashing
Metode Convolutional Neural Network (CNN) telah menarik  banyak  perhatian  dan  penggunaannya semakin luas. Metode CNN berhasil dalam deteksi objek,  klasifikasi  gambar, retrieval citra,  akuisisi pengetahuan,  dan  segmentasi  semantik  citra  [ 7 ] [ 11 ].  Beberapa  kelebihan  CNN,  yakni:  1)  Secara otomatis mengekstraksi ciri penting dari setiap citra tanpa bantuan manusia, 2) Lebih efisien memori dan kompleksitas dibandingkan metode neural network lainnya,  3) Parameter  sharing yang  dapat membantu  mengurangi  jumlah  parameter  pada keseluruhan sistem dan membuat beban komputasinya  berkurang,  4)  Memiliki  keunggulan spatial features yang mengacu pada susunan piksel dan  hubungan  antar  piksel  dalam  sebuah  citra. Vektor  fitur  hasil  ekstraksi  CNN  akan  dikonversi menjadi  kode  biner  untuk  mereduksi  ukurannya. Metode Locality  Sensitive  Hashing digunakan dalam  penelitian  ini  untuk  mereduksi  ukuran  fitur sehingga mempercepat proses pengukuran kemiripan citra uji dan citra database .
Gambar 4. Proses ekstraksi fitur citra menggunakan metode CNN.
Metode  CNN  memiliki  lapisan  tersembunyi  dan arsitektur  yang  lebih  kompleks  serta  memiliki kemampuan  pembelajaran  fitur  dan  representasi fitur yang lebih canggih. Metode CNN merupakan algoritma pembelajaran mendalam ( deep learning ) yang  dapat  melatih  kumpulan  data  besar  dengan jutaan parameter dan mengambil bentuk gambar 2D
sebagai masukan, serta menggabungkannya dengan kernel untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. Metode Convolutional Neural Network (CNN) dirancang untuk secara otomatis dan adaptif mempelajari  struktur  hierarki  spasial  elemen dengan  menggunakan  propagasi  mundur  dari beberapa blok penyusun (seperti lapisan
konvolusional,  lapisan  aktivasi,    lapisan  pooling, dan lapisan fully connected ). Penelitian ini
menggunakan  arsitektur  yang  ditunjukkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Arsitektur CNN untuk ekstraksi fitur citra tenun ikat dan batik.
Tipe layer Ukuran Ukuran output input (256,256,3) * (128,128, 3) ** Conv2d + Relu 32 (3x3) filters, 1 stride, 0 padding (254, 254, 32) * (126,126, 32) ** Max Pooling 32 (2x2) filters, 2 stride, 0 padding (127, 127, 32) * (63, 63, 32) ** Conv2d_1 + Relu 32 (3x3) filters, 1 stride, 0 padding 125, 125, 32 * (61, 61, 32) ** Max Pooling 32 (2x2) filters, 2 stride, 0 padding (62, 62, 32) * (30, 30, 32) ** Conv2d_2+ Relu 32 (3x3) filters, 1 stride, 0 padding (60, 60, 32) * (28, 28, 32) ** Max Pooling 32 (2x2) filters, 2 stride, 0 padding (30, 30, 32) * (14, 14, 32) ** Flatten (1,1, 28.800) (1, 1, 6.272) 2 8.800 * 6.272 ** Dense 512 neurons 512 Dense_1 + Dropout (50%) 256 neurons 256 Softmax 120 kelas * 50 kelas ** 120 *
50 **
Keterangan: * = tenun, ** = batik.
Dalam  sistem retrieval citra  waktu  pengukuran kemiripan  menjadi  salah  satu  faktor  yang  harus diperhatikan. Vektor fitur hasil ekstraksi CNN akan dikonversi  kedalam  kode hashing dengan  metode Locality  Sensitive  Hashing (LSH)  baik  untuk  citra database maupun citra uji. Prinsip dasarnya adalah vektor  fitur  hasil  ekstraksi  model  CNN akan dikelompokkan berdasarkan kemiripannya. Metode LSH  dengan  strategi random  projection untuk membentuk  vektor  masukan.  Pada  pengujian membuat indexing terdiri  dari  6 bit kode.  Proses pembuatan indexing dengan  LSH  membutuhkan masukan berupa hashing code , dimensi vektor fitur, dan  vektor  fitur  berupa  probabilitas  statistik  hasil ekstraksi fitur dengan metode feature extractor. Pada  pengujian  ini  diketahui  bahwa hashing  code ( h ) = 6, dimensi fitur ( dim )= 120, dan vektor fitur = p . Matriks random projection sebagai berikut:
Random projection ( h k )= ( rand ( h, dim )) (1)
Untuk semua vektor fitur:
Jika h k • p < 0 → nilai hash = 0, h k • p > 0 → nilai hash = 1
Hasil dot  product akan  membentuk  kode hashing dan dikelompokkan ke dalam bucket . Untuk semua vektor  fitur  citra  kain  tenun  ikat  dan  batik  yang mirip  atau  sama  hasil hashing akan  dimasukan  ke dalam bucket yang  sama.  Pengelompokan  vektor fitur mempercepat proses retrieval yakni pengukuran  kemiripan  dengan  metode hamming distance menemukan bucket yang sama. Pengukuran  kemiripan  dengan euclidean  distance dalam bucket yang  sama  untuk  mencari  citra  yang sesuai dengan citra query atau citra uji.
Gambar 5. Proses pengukuran kemiripan menggunakan metode LSH.

## 2.5 Pengukuran kinerja
Efektivitas  dari  suatu  sistem retrieval citra  adalah kemampuannya untuk memanggil berbagai dokumen  dari  suatu  basis  data  sesuai  dengan permintaan  pengguna  [ 12 ].  Akurasi  merupakan perbandingan  prediksi  yang  benar  dibagi  dengan banyaknya  citra  yang  ditampilkan  berdasarkan perangkingan.  Perangkingan  berdasarkan  nilai jarak.  Akurasi  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model  yang  diimplementasikan  pada persamaan  (2).  Total  citra  uji  menunjukkan banyaknya citra yang ditampilkan pada proses uji.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑖𝑡𝑟𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥100% (2)
Untuk menguji  kemiripan  citra  uji  dan  citra  dalam database menggunakan metode Hamming Distance (HD) pada persamaan (3). Pengukuran jarak antara dua string yang ukurannya sama  dengan membandingkan simbol-simbol yang terdapat pada kedua string pada  posisi  yang  sama. Hamming distance dari  dua string adalah jumlah  simbol  dari kedua string yang berbeda [ 3 ].
𝑆𝐼𝑀 𝐻 = 𝑁−(#(𝐵 𝑄,𝑖 ≠𝐵 𝐷,𝑖 )) 𝑁 (3)
dengan:
SIM H = similarity N = jumlah elemen kode hash # ( B Q, i ≠ B D,i ) = jumlah digit kode hash yang berbeda
Pengujian kemiripan antara citra uji dan citra dalam bucket menggunakan  metode Euclidean  Distance [ 13 ]. Euclidean Distance adalah metode perhitungan  jarak  dari  dua  buah  titik  dalam euclidean  space. Perbandingan  fitur  citra  dalam database dengan citra query menggunakan metode Euclidean  Distance [ 14 ]  terdapat  pada  persamaan (4). Metode ED banyak digunakan dalam berbagai penelitian tentang image retrieval .
𝑑 𝑖 (𝑋, 𝑌) =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
dengan: d = jarak Euclidean x = nilai vektor ciri data uji y = nilai vektor ciri data referensi atau data query

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  tentang  sistem  temu  kembali  citra  kain tenun ikat dan batik menggunakan metode LSH dan CNN menggunakan platform Google
Collaboratory . Spesifikasi hardware yang
digunakan  adalah  Intel  (R)  Xeon(R)  CPU  @  2.20 GHz,  T4  GPU  NVIDIA-SMI,  RAM  15  GB,  dan disk space 166,8 GB.  Selain itu untuk menjalankan pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  laptop  i7 Harddisk SSD  1  TB  dan  20  GB  RAM.  Untuk implementasi  program  sistem  temu  kembali digunakan  Program Python versi  3.10.12  yang memiliki library mencakup machine learning yakni Keras dan TensorFlow . Parameter hyperparameter yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi ukuran batch sebesar  64, learning  rate 0,001,  dan 30 epoch .  Penelitian  ini  menggunakan optimizer Adam untuk  memperbarui  bobot  jaringan  secara iteratif  berdasarkan  fungsi  kerugian  yang  telah ditentukan.  Pemilihan  parameter hyperparameter ini  didasarkan  pada  penelitian  yang  ada  yang menunjukkan efektivitasnya [ 9 ] [ 15 ].

## 3.1 Hasil Eksperimen
Berdasarkan pengujian empiris bahwa metode CNN memiliki kemampuan untuk ekstraksi fitur. Metode CNN  memiliki  lapisan  tersembunyi  dan  arsitektur yang  lebih  kompleks  serta  memiliki  kemampuan pembelajaran fitur dan representasi fitur yang lebih canggih.  Metode  CNN  merupakan  algoritma pembelajaran mendalam ( deep learning ) yang dapat melatih  kumpulan  data  besar  dengan  jutaan parameter  dan  mengambil  bentuk  gambar  2D sebagai masukan, serta menggabungkannya dengan kernel untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. Tabel 2 menampilkan akurasi pelatihan dan  validasi  untuk  kedua  jenis dataset .  Pelatihan dengan epoch 30  menunjukkan  akurasi training mendekati  100%.  Arsitektur  CNN  yang  dibangun disesuaikan  dengan  karakteristik dataset yang banyak mengandung fitur-fitur basis berupa garis, tepi,  sudut,  dan  titik  yang  terdapat  pada  citra kain  tenun  ikat  dan  batik .  Hasil  pengujian menunjukkan  bahwa  pada dataset batik  terdapat nilai loss validasi  yang  lebih  kecil  sebesar  0,001. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  dapat mempelajari  dengan  baik dataset batik.  Namun akurasi  validasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan dataset kain  tenun  ikat.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode CNN dapat mengekstraksi fitur visual citra kain tenun ikat dan batik. Fitur hasil ekstraksi dikonversi menjadi kode biner baik  untuk  citra  yang  digunakan  sebagai database maupun citra uji. Gambar 6 menunjukkan grafik  pelatihan  untuk  akurasi  dan loss baik  untuk training maupun validasi. Berdasarkan grafik dapat dijelaskan  bahwa  kedua  jenis dataset mengalami overfitting pada  proses  pelatihan  dan  validasi. Namun pada epoch 13 ke atas kinerja pembelajaran
menuju  konvergen  mendekati  0  untuk loss dan  1 untuk akurasi. Hal ini terjadi karena jumlah dataset terbatas  sehingga  model  tidak  dapat  mempelajari bobot selama proses pelatihan. Variabilitas dataset juga  mempengaruhi  pembelajaran  model.  Hasil pelatihan model berkinerja baik adalah nilai akurasi pelatihan  dan  validasi  memiliki  perbedaan  paling kecil. Selain itu juga nilai loss yang paling kecil baik pelatihan maupun validasi.
Tabel 2. Akurasi training dan validation untuk kedua jenis dataset .
Dataset Loss Akurasi Training (%) Val. Loss Akurasi Val. (%) TenunIkatNet 0,033 99,20 0,004 100 Batik300 0,020 99,38 0,001 99,80
(a)
(b)
Gambar 6. Grafik akurasi dan loss untuk training dan validation , (a) TenunIkatNet, b)  Batik300.
Tabel 3. Perbandingan akurasi dan waktu retrieval untuk kedua jenis dataset .
Dataset Akurasi retrieval rata- rata (%) Waktu retrieval rata- rata (detik) LSH+HD+ED ED LSH+HD+ED ED TenunIkatNet 99,705 94,17 0,252 4,5 Batik300 84,00 82,00 0,03 0,92
Perbandingan  akurasi  dan  waktu retrieval ditampilkan  pada  Tabel  3.  Untuk dataset TenunIkatNet  dan  Batik300  bahwa  akurasi retrieval metode  LSH+HD+ED  mengungguli ED. Hal ini dipengaruhi oleh proses LSH dalam mengelompokkan  citra  yang  mirip  kedalam bucket yang  sama.  Waktu retrieval rata-rata metode  LSH+HD+ED  lebih  cepat  dibandingkan
dengan  ED.  Gambar  7  menunjukkan  hasil pengukuran  kemiripan  citra  uji  dan  citra  dalam dataset baik untuk tenun ikat maupun batik. Pada dataset TenunIkatNet  terdapat  dua  citra  yang salah  kenal  dan  berbeda  dengan  citra query . Berdasarkan  perhitungan  jarak euclidean yang dilakukan  perangkingan,  citra  tersebut  dikenali sebagai  bagian  dari  kategori sbd  kainpasmina3 ,
namun seharusnya citra tersebut adalah kategori tts  selimut  bunamerahputih .  Pada  proses perhitungan  probabilitas  jenis  citra  yang  salah kenal  tersebut  tergabung  dalam bucket kategori sbd  kainpasmina3 .  Sehingga  pada  proses
perhitungan jarak euclidean antara citra dikenali sebagai kategori yang sama, tetapi kenyataannya bahwa  citra  berasal  dari  kategori  yang  berbeda. Hal  ini  dapat  mempengaruhi  akurasi retrieval baik untuk citra tenun ikat maupun batik.
(a) (b) Gambar 7 . Visualisasi hasil retrieval citra untuk top -20 dan kotak merah adalah citra yang salah kenal (a) TenunIkatNet, (b) Batik300.
Kemiripan  secara  visual  dapat  diuji  dengan perhitungan histogram untuk warna, perhitungan metrik tekstur, dan jarak berdasarkan fitur kedua citra. Gambar 8 menampilkan citra tenun ikat dan batik  dari  kedua  kategori  berbeda  namun  secara visual  terlihat  mirip.  Berdasarkan  fitur  visual terlihat  bahwa  kedua  jenis  motif  mirip  yang mengakibatkan pada proses retrieval terjadi salah kenal  dan  tidak  sesuai  kategorinya.  Pada  proses indexing citra  yang  mirip  dan  memiliki probabilitas  yang  saling  mendekati  akan tergabung dalam satu bucket . Untuk membuktikan  kemiripan  kedua  jenis  citra tersebut dianalisis dengan histogram fitur warna. Gambar  9  menampilkan  histogram  fitur  warna untuk kedua jenis citra berdasarkan kanal warna merah, hijau, dan biru. Untuk semua kanal warna terlihat bahwa ada kemiripan kedua citra tersebut
dari  kategori  berbeda.  Nilai  level  keabuan  pada setiap kanal warna antara 0 dan 255. Nilai level keabuan semakin tinggi seiring dengan kecerahan pada citra.
Gambar 8. Citra yang mirip, a) tenun ikat, b) batik.
(c) (d)
Gambar 9 . Histogram citra yang mirip, a) Citra tenun ikat jenis ttu selimutbuna , b) Citra  tenun ikat jenis belu kainselimut1 , d) Citra batik12 , e) Citra batik13 .

## 3.2 Pembahasan
Pelatihan  model  CNN  untuk  ekstraksi  fitur  citra tenun  ikat  dan  batik  masih  mengalami overfitting . Beberapa  faktor  yang  menyebabkan overfitting yakni  terbatasnya  data  pelatihan,  kualitas  dan variabilitas  data  cira,  fitur  dalam  data  memiliki hubungan yang kuat satu sama lain (multikolinearitas)  dan  model  yang  tidak  sesuai dengan  karakteristik  citra.  Di  lain  pihak  terdapat beberapa  strategi  untuk mengatasi overfitting pada pelatihan model antara lain augmentasi data, teknik regularisasi,  dan  pengaturan hyperparameter . Model  CNN  yang  divariasikan  dengan padding , teknik  augmentasi  data  citra,  dan  menggunakan dropout juga  tidak  sepenuhnya  menghilangkan overfitting . Hasil  pengujian  dan  evaluasi  model CNN  pada dataset TenunIkatNet  bahwa  dari  960 citra uji terdapat 71 jenis citra kain tenun ikat NTT yang  tidak  mencapai  akurasi retrieval 100%  dan terdistribusi  pada  44  kategori.  Sedangkan dataset batik  terdiri  dari  50  kategori  yakni  9  kelas  yang akurasinya  tidak  mencapai  100%.  Jumlah  citra  uji sebanyak 32 dari 200 yang salah kenal pada proses pengukuran  kemiripan. Salah  satu  contohnya yang ditampilkan  pada  Gambar  8. Beberapa  jenis  batik memiliki kemiripan sehingga menghasilkan akurasi retrieval lebih rendah dibandingkan dengan dataset TenunIkatNet. Implementasi metode LSH+HD+ED menghasilkan  akurasi  lebih  baik  dibandingkan pengukuran kemiripan secara langsung menggunakan  metode  ED.  Hasil  pengujian  bahwa waktu retrieval dengan ED pada dataset TenunIkatNet  lebih  lama  dibandingkan  dengan dataset Batik300.  Waktu retrieval seiring  dengan
jumlah data citra pada database . Untuk citra tenun memiliki  citra database yang  jauh  lebih  banyak dibandingkan  dengan dataset batik.  Metode  LSH dapat  mengurangi  dimensi  vektor  fitur  sehingga mempercepat proses pengukuran kemiripan ( similarity measure ). Penelitian lebih lanjut adalah menemukan model CNN untuk ekstraksi fitur yang cocok  dengan  karakteristik Dataset Batik300 sehingga meningkatkan akurasi retrieval .

## 4. KESIMPULAN
Sistem  temu  kembali  citra  (image  retrieval)  yang cepat menjadi tantangan tersendiri dalam pengenalan  citra.  Meskipun  perangkat  keras  yang digunakan  sangat  mendukung  dan  kecepatan internet, namun dalam menampilkan hasil pencarian  dibutuhkan  waktu  yang  relatif  singkat. Penggunaan metode untuk pencarian menjadi salah satu bagian terpenting dalam image retrieval. Selain itu  adalah  pemilihan  jenis  fitur  dan  metode ekstraksi.  Dalam  penelitian  ini  ekstraksi  fitur  citra menggunakan metode Convolutional Neural Network .  Pada  proses  pengukuran  kemiripan menggunakan metode Locality Sensitivity Hashing (LSH), Hamming Distance dan Euclidean Distance . Metode LSH membentuk tabel hash dalam bentuk bucket  yakni  mengelompokkan  citra  yang  mirip berdasarkan  probabilitas.  Metode  LSH  bertujuan mereduksi dimensi fitur citra sehingga mempercepat  proses  retrieval.  Untuk  proses pencarian  citra  uji,  pengukuran  awal  yakni menggunakan Hamming  Distance untuk  mencari
bucket yang  sesuai  dan  mengandung  citra  yang dicari.  Ketika  bucket  yang  sesuai  ditemukan  maka untuk  mencari  citra  yang  mirip  menggunakan metode Euclidean  Distance .  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa menggunakan metode LSH+HD+ED  memberikan  hasil  lebih  cepat dibandingkan  dengan  ED.  Waktu  retrieval  citra untuk LSH+HD+ED sebesar 0,21 detik, sedangkan menggunakan  ED  sebesar  4,5  detik  untuk  dataset TenunIkatNet.  Sedangkan  dataset  Batik300  yakni 0,03 detik dan 0,9 detik. Penggunaan metode LSH sangat efektif untuk dataset yang jumlahnya besar. Metrik  pengukuran  akurasi    menggunakan  metode LSH+HD+ED  berturut-turut  sebesar  99,705%  dan 84%  untuk  dataset  TenunIkatNet  dan  Batik300. Sedangkan  metode  ED  menghasilkan  akurasi retrieval berturut-turut yakni 94,17% dan 82% .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada  editor  dan para reviewer yang memberikan masukan dan komentar konstruktif untuk perbaikan kualitas paper ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Luo,  W.  Li,  X.  Ma,  and  K.  Zhang,  “Image Retrieval Algorithm Based on Locality-Sensitive Hash  Using  Convolutional  Neural  Network  and Attention Mechanism,” Information , vol. 13, no. 10, p. 446, Sep. 2022, doi: 10.3390/info13100446.
[2] J. Xiang, N. Zhang, R. Pan, and W. Gao, “Fabric retrieval  based  on  multi-task  learning,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 30, no. 2, pp. 1570– 1582, 2021, doi: 10.1109/TIP.2020.3043877.
[3] J. Xiang, N. Zhang, R. Pan, and W. Gao, “Fabric image  retrieval  system  using  hierarchical  search based  on  deep  convolutional  neural  network,” IEEE Access , vol. 7, pp. 35405–35417, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2898906.
[4] J. Wang et al. , “Automatic Assessment of Fabric Smoothness  Appearance  Based  on  a  Compact Convolutional  Neural  Network  with  Label Smoothing,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  26966– 26974, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020. 2971506.
[5] N. Zhang,  R.  Shamey,  J.  Xiang,  R.  Pan, and W. Gao, “A novel image retrieval strategy based on transfer  learning  and  hand-crafted  features  for wool  fabric,” Expert  Syst.  Appl. ,  vol.  191,  no. November  2021,  p.  116229,  2022,  doi:
10.1016/j.eswa.2021.116229.
[6] A.  Y.  Wicaksono,  N.  Suciati,  C.  Fatichah,  K. Uchimura,  and G. Koutaki,  “Modified convolutional  neural  network  architecture  for batik motif image classification,” IPTEK J.  Sci. , vol.  2,  no.  2,  pp.  26–30,  2017,  doi: 10.12962/j23378530.v2i2.a2846.
[7] H.  Prasetyo  and  B.  A.  Putra  Akardihas,  “Batik image  retrieval  using  convolutional  neural network,” TELKOMNIKA  (Telecommunication Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  17,  no.  6,  p.
3010, Dec. 2019, doi: 10.12928/telkomnika.v17i6.12701.
[8] B.  Baso  and  N.  Suciati,  “Temu  Kembali  Citra Tenun  Nusa  Tenggara  Timur  menggunakan Esktraksi  Fitur  yang  Robust terhadap  Perubahan Skala,  Rotasi,  dan  Pencahayaan,” J.  Teknol.  Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 349, Feb. 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020722002.
[9] S. Tena, R. Hartanto, and I. Ardiyanto, “Content- Based Image Retrieval for Traditional Indonesian Woven  Fabric  Images  Using  a  Modified Convolutional  Neural  Network  Method,” J. Imaging , vol. 9, no. 8, 2023, doi: 10.3390/jimaging9080165.
[10] A. E. Minarno, M. Y. Hasanuddin, and Y. Azhar, “Batik Images Retrieval Using Pre-trained model and K-Nearest Neighbor,” Int. J. Informatics Vis. , vol.  7,  no.  1,  pp.  115–121,  2023,  doi: 10.30630/joiv.7.1.1299.
[11] J.  Yang  and  G.  Yang,  “Modified  convolutional neural  network  based  on  dropout  and  the stochastic gradient descent optimizer,” Algorithms ,  vol.  11,  no.  3,  2018,  doi: 10.3390/a11030028.
[12] S.  Khan,  H.  Rahmani,  S.  A.  A.  Shah,  and  M. Bennamoun,  “A  Guide  to  Convolutional  Neural Networks  for  Computer  Vision,” Synth.  Lect. Comput. Vis. , vol. 8, no. 1, pp. 1–207, Feb. 2018, doi: 10.2200/S00822ED1V01Y201712COV015.
[13] O. García-Olalla, E. Alegre, L. Fernández-Robles, E. Fidalgo, and S. Saikia, “Textile retrieval based on image content from CDC and webcam cameras in  indoor  environments,” Sensors  (Switzerland) , vol.  18,  no.  5,  pp.  1–20,  2018,  doi: 10.3390/s18051329.
[14] A.  Qayyum,  S.  M.  Anwar,  M.  Awais,  and  M. Majid,  “Medical  image  retrieval  using  deep convolutional neural network,” Neurocomputing , vol.
266, pp. 8–20, 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2017.05.025.
[15] M. Liu et al. , “Focused dropout for convolutional neural  network,” Appl.  Sci. ,  vol.  12,  no.  15,  p. 7682, 2022, doi: 10.3390/app12157682.