http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penggunaan Data Augmentasi dan Hyperparameter Tuning

## dalam Klasifikasi Jenis Batik menggunakan Model CNN

## Use of Augmentation Data and Hyperparameter Tuning in Batik Type
Classification Using the CNN Model
1 Siti Auliaddina*, 2 Toni Arifin
1,2 Teknik Informatika, Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Antapani Jalan Terusan Sekolah No.1-2, Cicaheum, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40282 *e-mail: siti.auliaddina@gmail.com
( received : 8 Agustus 2023, revised : 6 November 2023, accepted : 11 November 2023)

## Abstrak
Batik adalah salah satu budaya seni Indonesia yang paling dikenal di dunia dan memiliki motif serta jenis batik tradisional yang berbeda-beda dan memiliki keunikannya sendiri-sendiri. Namun sayangnya, masih  begitu  banyak  masayarakat  Indonesia  yang  belum  dapat  membedakan  jenis-jenis  batik berdasarakan motifnya. Karena itulah dibutuhkan sebuah cara untuk membantu masyarakat agar mudah untuk  dapat  membedakan  jenis-jenis  batik  berdasarkan  motifnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan jenis-jenis batik berdasarkan motifnya dengan menggunakan model deep learning Convolutional Neural Network dengan menggunakan Data Augmentation dan Hyperparameter Tuning. CNN termasuk dalam jenis Deep Neural Network karena kedalaman jaringannya yang tinggi dan banyak diterapkan pada data citra. Selain itu diterapkan pula Data Augmentation dan Hyperparameter Tuning untuk mengurangi overfitting. Hasil dari penelitian ini menunjukkan model CNN yang menggunakan optimasi Data Augmentation dan Hyperparameter Tuning mendapatkan nilai akurasi validasi, presisi dan recall jauh  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  66,67%  dibandingkan  dengan  mode CNN yang  tidak menggunakan Data Augmentation dan Hyperparameter Tuning yang memiliki akurasi validasi, presisi, dan recall sebesar 28,15%. Selain itu diantara Data Augmentation dan Hyperparameter Tuning, Data Augmentation lah  yang  paling  mempengaruhi  peningkatan  akurasi  validasi,  presisi,  dan recall dibandingkan Hyperparameter Tuning dengan peningkatan akurasi validasi menjadi 64% dari akurasi validasi sebesar 28,15%.
Kata  kunci: Batik, Convolutional  Neural  Network,  Data  Augmentation,  Deep  Learning, Hyperparameter Tuning.

## Abstract
Batik is one of Indonesia's most recognized artistic cultures in the world and has different motifs and types of traditional batik and each has its own uniqueness. But unfortunately, there are still so many Indonesian people who cannot distinguish the types of batik based on their motifs. That's why we need a way to help people easily be able to distinguish the types of batik based on their motifs. This research was conducted to classify types of batik based on their motifs using the Convolutional Neural Network deep learning model using Data Augmentation and Hyperparameter Tuning. CNN is included in the type of Deep Neural Network because of its high network depth and is widely applied to image data. Besides that, Data Augmentation and Hyperparameter Tuning are also applied to reduce overfitting. The  results  of  this  study  show  that  the  CNN  model  that  uses  Data  Augmentation  optimization  and Hyperparameter Tuning gets a much higher accuracy, precision and recall value of 66.67% compared to  the  CNN  mode  that  does  not  use  Data  Augmentation  and  Hyperparameter  Tuning  which  has validation  accuracy, precision  ,  and  recall  of  28.15%.  Besides that,  among  Data  Augmentation  and Hyperparameter Tuning, Data Augmentation is the one that most influences the increase in validation accuracy, precision, and recall compared to Hyperparameter Tuning with an increase in validation accuracy to 64% from a validation accuracy of 28.15%.
Keywords: Batik, Convolutional  Neural  Network,  Data  Augmentation,  Deep  Learning, Hyperparameter Tuning.

## 1 Pendahuluan
Batik merupakan salah satu dari seni budaya  Indonesia yang sudah ada dari zaman dahulu  yaitu dari zaman Kerajaan Majapahit dan masih  tinggi tingkat perkembangannya bahkan sampai sekarang ini.  Untuk  melindungi  hak  kekayaan  intelektual  batik,  pada  tanggal  3  September  2008,  pemerintah Indonesia  menetapkan  batik  sebagai  warisan  budaya  Indonesia  di  UNESCO.  Dan  pada  tanggal  2 Oktober 2009, UNESCO secara resmi mengakui batik  sebagai warisan budaya tak benda (Masterpieces of  the  Oral  and  the  Intangible  Heritage  of  Humanity) [1] . Awalnya  budaya  batik  adalah  suatu  adat istiadat  turun  menurun,  sehingga  motif  suatu  batik  berbeda-beda  yang  dapat  dikenali  dari  asal keluarganya ataupun dari asal daerah batik tersebut. Budaya Indonesia yang begitu kaya dan beragam menyebabkan begitu banyak terciptanya berbagai motif dan jenis batik tradisional yang berbeda-beda dan  memiliki  keunikannya  sendiri-sendiri  [2].  Namun  sayangnya,  masih  begitu  banyak  masyarakat Indonesia yang masih belum dapat membedakan jenis-jenis batik berdasarakan motifnya [3].
Karena masih begitu banyaknya masyarakat yang masih belum dapat membedakan jenis-jenis batik  berdasarkan  motifnya,  maka  dibutuhkan  sebuah  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  dapat mengidentifikasi jenis batik berdasarkan motifnya. Begitu pesatnya perkembangan teknologi di zaman sekarang  ini,  sebuah  alat  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  jenis  batik  berdasarkan  motifnya menggunakan  gambar  batik  yang  ingin  diketahui  jenisnya  dengan  mengembangkan  model Deep Learning pada alat tersebut. Model Deep Learning yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN) [4] . Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode Deep Learning yang dapat  memberikan hasil terbaik dalam pengenalan citra atau gambar sampai saat ini [5].
Namun walaupun model Convolutional Neural Network (CNN ), merupakan model yang paling baik untuk kalsifikasi citra yang sangat cocok untuk klasifikasi jenis batik yang datasetnya berupa citra, bukan berarti hasil akurasinya dari model CNN tidak dapat ditingkatkan lagi. Salah satu caranya adalah dengan  cara  melakukan Data  Augmentation dan Hyperparameter  Tuning.  Data  Augmentation atau augmentasi data adalah cara yang dilakukan untuk secara signifikan menambah keragaman data gambar yang digunakan dengan beberapa Teknik, contohnya adalah cropping, padding, dan flipping horizontal [6] . Augmentasi data dilakukan untuk mengatasi overfitting yang terjadi di training model [7] . Sedangkan Hyperparameter  Tuning adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk mengoptimalkan parameter yang digunakan dalam algoritma Machine Learning/Deep Learning salah satunya adalah algoritma Convolutional Neural Network (CNN), sehingga dapat menigkatkan kinerja model CNN dengan  signifikan  [8]. Hyperparameter memiliki  nilai  yang  harus  ditetapkan  terlebih dahulu sebelum proses pembelajaran yang dilakukan oleh model algoritma dimulai. Salah satu teknik dari Hyperparameter Tuning adalah Grid Search [9] .
Berdasarkan dari pemaparan dan penjelasan permasalahan di atas, maka pada kesempatan kali ini  akan  dilakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  klasifikasi  jenis  batik  berdasarkan  motifnya menggunakan  algoritma CNN ,  serta  mengetahui  sejauh  mana  pengaruh  dari  augmentasi  data  dan hyperparameter tuning pada peningkatan akurasi algoritma CNN .

## 2 Tinjauan Literatur
Convolutional Neural Networks (CNN) adalah evolusi dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang  untuk  memproses  data  dua  dimensi. CNN diklasifikasikan  sebagai Deep  Neural  Network karena  kedalaman  jaringannya  yang  besar  dan  banyak  diterapkan  pada  data  gambar.  Dari  segi klasifikasi  citra, MLP kurang  cocok    karena  tidak  menyimpan  informasi  spasial    data  citra  dan menganggap setiap piksel sebagai fitur independen sehingga  memberikan hasil yang buruk . Lapisan convolutional di CNN melakukan fungsi yang dilakukan oleh sel-sel di korteks visual . Pada umumnya convolutional layer akan mendeteksi fitur berupa edge pada citra, kemudian subsampling layer akan mereduksi  dimensi  dari  fitur  yang  didapat  dari convolutional  layer ,  dan  terakhir  meneruskannya  ke output  node melalui  proses forward  propagation ,  dan  prediksi  kelas  data  akhirnya  ditentukan  oleh metode Softmax pada dense layer atau fully connected layer [10] .
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengumpulan Data
Pengolahan Data Awal
Penggunaan CNN untuk  melakukan  klasifikasi  gambar  telah  banyak  dilakukan  seperti penelitian yang telah dilakukan oleh Sunu Ilham Pradika, Budi Nugroho, dan Eva Yulia Puspaningrum pada tahun 2020 yang menggunakan model Deep Learning CNN (Convolutional Neural Network) untuk membuat  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  tulisan  tangan  huruf  hijaiyah.  Selain menggunakan algoritma CNN dalam penelitian ini dilakukan pula optimasi yaitu Data Augmentation atau augmentasi data untuk menambah variasi data pada data latih. Selain itu digunakan pula arsitektur SIP-Net , dan didapatkan hasil akurasi sebesar 99,7% [11].
Selain itu pada penelitian yang dilakukan oleh Rizki Mawan pada tahun 2020 yang melakukan penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi  motif  batik  menggunnakan  model CNN dilakukan  klasifikasi batik berdasarkan 3 jenis motif batik yang mencapai rata-rata akurasi sebesar 65% yang kemudian naik menjadi 70% setelah dilakukan kombinasi dengan Grayscale [12].
Terdapat pula penelitian yang telah dilakukan oleh Dandhi Trimakno dan Kusrini pada tahun 2021 untuk melakukan penelitian mengklasifikasikan 4 jenis batik berdasarkan motifnya menggunakan model CNN dan K-NN yang juga menggunakan optimasi augmentasi data yang memberikan pengaruh cukup besar pada peningkatan nilai akurasi dibandingkan tanpa menggunakan augmentasi data. Dalam penelitian ini augmentasi data dapat meningkatkan nilai akurasi bahkan bisa lebih dari 12%, dimana akurasi tertinggi untuk model CNN menjadi 96,92% dan model K-NN sebesar 81,36% [13].
Dari tinjauan literatur di atas terlihat bahwa model CNN sangat cocok untuk digunakan dalam kalsifikasi citra, bahkan dari beberapa pemaparan penelitian diatas terdapat penelitian yang sama-sama menggunakan batik sebagai objek klasifikasi yang juga akan dilakukan dalam penelitian kali ini. Selain itu  terdapat  juga  penelitian  yang  menggunakan  augmentasi  data  untuk  meningkatkan  akurasi. Augmentasi data merupakan salah cara yang dapat digunakan agar tidak terjadi overfitting dengan cara meningkatkan jumlah data. Teknik ini merupakan solusi bagi data yang memiliki jumlah data terbatas. Augmentasi  data  menggabungkan  kumpulan  metode  yang  meningkatkan  atribut  dan  ukuran  dataset pelatihan. Sehingga jaringan neural network dapat bekerja lebih baik ketika teknik ini digunakan [13]. Selain augmentasi data, hyperparameter tuning juga dapat digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi  dari  model CNN,  hyperparameter  tuning  adalah salah  satu  metode  optimasi  dengan menyediakan metode pencarian parameter yang optimal untuk model CNN. CNN yang dikombinasikan dengan Hyperparameter  Tuning memerlukan  pengaturan  parameter. Hyperparameter  tuning memberikan  kombinasi  parameter  terbaik  dengan  model  yang  menunjukkan  hasil  maksimal. Penggunaan hyperparameter  tuning untuk  dapat  menigkatkan  nilai  akurasi  pada  model CNN telah dibuktikan pada penelitian yang dilakukan oleh Agus Eko Minarno, Mochammad Hazmi Cokro, dan Muhammad Rifal Alfarizy pada tahun 2021 pada penelitiannya membuktikan bahwa penggunaan Filter Gabor dan  Hyperparameter  Tuning pada  model CNN dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dibanding dengan tidak menggunakan Filter Gabor dan Hyperparameter Tuning . Dan nilai akurasi yang didapat pada model CNN yang menggunakan Filter Gabor dan Hyperparameter Tuning adalah sebesar 97,9% dan nilai AUC adalah sebesar 99% [14].
Dikarenakan  sudah  banyak  penelitian  yang  membuktikan  bahwa  augmentasi  data  dan hyperparameter tuning dapat meningkatkan nilai akurasi pada model CNN , maka pada penelitian kali ini  akan  menggunakan  keduanya  yaitu  augmentasi  data  dan hyperparameter  tuning untuk meningkatkan nilai akurasi pada model CNN dan juga untuk mengurangi overfitting.

## 3 Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  satu  rangakaian  penelitian  untuk  mendapakan  kesimpulan penelitian  dengan  menggunakan  metode  penelitian  eksperimen  yang  menggunakan  Bahasa pemrograman python menggunakan IDE Google  Colaboratory ,  Adapun  tahap  penelitiannya  adalah sebagai berikut:

## Implementasi Model CNN
Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix
Gambar 1. Tahapan Penelitian [15]
Berdasarkan  langkah-langkah  penelitian  yang  diuraikan  pada  Gambar  1,    akan  dijelaskan  lebih rinci lagi mengenai langkah-langkah penelitian yang akan dilakukan dalam penelitian ini. Berikut ini adalah penjelasannya:

## 3.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini digunakan dataset berupa kumpulan cita dan merupakan dataset publik di  mana  dataset  ini  merupakan  dataset  yang  dapat  diakses  oleh  siapapun  secara  gratis  yang diperoleh  dari website  Kaggle .  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  judul Indonesian
Batik Motifs (Corak App) dengan
linknya adalah ( https://www.kaggle.com/datasets/alfanme/indonesian-batik-motifs-corak-app ).  Di  bawah  ini adalah gambar dari beberapa data gambar batik dataset Indonesian Batik Motifs (Corak App).
Gambar 2. Dataset Indonesian Batik Motifs (Corak App) [16]
Gambar  2  di  atas  merupakan  hasil  dari  tangkapan  layar  dari  sumber  dataset  yang  akan digunakan. Dataset ini memiliki 1350 jumlah data gambar motif batik yang dibagi menjadi 15 kelas motif batik yaitu Batik Bali, Batik Lasem, Batik Betawi, Batik Megamendung, Batik Tali Celup, Batik Parang, Batik Cendrawasih, Batik Dayak, Batik Geblek Renteng, Batik Insang, Batik Pala, Batik Sekar Jagad, Batik Poleng, Batik Kawung, dan Batik Tambal.

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Dataset yang berupa gambar citra dapat diolah dengan terlebih dahulu melakukan pemisahan dataset menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data test. Dengan komposisi data latih sebesar 90% dan data test sebesar 10%. Setelah itu melakukan resize atau mengubah ukuran solusi awal dari gambar.  Kemudian  dilakukan  normalisasi  pada  dataset,  agar  semua  ukuran  resolusi  gambar memiliki ukuran resolusi yang sama. Selain itu untuk menambah varian dari data, dilakukanlah augmentasi  data.  Augmentasi  data  dilakukan  untuk  mengurangi  resiko overfitting sehingga performa model yang digunakan dapat bekerja optimal. Augmentasi data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah flipping, rescale, rotate, dan zoom . Setelah semua dilakukan diperlukan untuk memisahkan dataset menjadi 2 bagian yaitu data latih dan data validasi.

## 3.3 Implementasi Model CNN
Model CNN akan diujikan pada dataset Batik yang  telah diolah. Model CNN yang dibangun akan  menggunakan  arsitektur xception. Xtreme  of  Inception  (Xception) merupakan  sebuah arsitektur model algoritma CNN dengan menggunakan metode konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam. Arsitektur xception adalah hasil dari pengembangan salah satu arsitektur model CNN Inception yang memiliki 36 convolutional layer yang menjadi dasar dari jaringan ekstraksi fitur [17]. Selain itu ditambahkan pula 1 flatten layer, dan 1 output layer dalam model CNN yang akan diimplementasikan. Dalam proses pembuatan model CNN yang digunakan dalam penelitian ini,  penambahan  tahapan hyperparameter  tuning dilakukan  untuk  menemukan  model  dengan parameter  terbaik,  sehingga  mencapai  kinerja  yang  unggul. Hyperparameter  tuning digunakan untuk menentukan jumlah neuron yang akan digunaka pada dense layer , selain itu hyperparameter tuning digunakan untuk mencari optimizer, learning rate pada optimizer , batch size , dan jumlah epoch terbaik. Setelah hyperparamter tuning dilakukan, maka semua parameter terbaik dari hasil hyperparamter tuning akan dimasukkan ke dalam model CNN yang akan digunakan.

## 3.4 Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix
Tahap  yang  terakhir  adalah  tahap  evaluasi.  Dimana  model  evaluasi  yang  dipakai  dalam penelitian ini adalah confusion matrix . Metode confusion matrix metode evaluasi yang digunakan dalam  model  klasifikasi  yang  hasilnya  merupakan performance  model klasifikasi  dan direpresentasikan  dalam  bentuk  tabel.  Tabel performance  model klasifikasi  terbentuk  dari  baris dan kolom yang banyaknya sama dengan total kelas nilai false positives (FP) yang artinya data yang sebenarnya bernilai negatif dideteksi sebagai data yang bernilai positif, false negatives (FN) merupakan data yang sebenarnya bernilai positif dideteksi sebagai data yang bernilai negatif, true positives (TP) merupakan data yang bernilai positif yang terdeteksi benar sesuai dengan nilainya, dan true negatives (TN) merupakan jumlah data yang bernilai negatif yang terdeteksi benar sesuai dengan nilainya[18].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  satu  persatu  tentang  hasil  penelitian  dan  pembahasan  dari penelitian yang telah dilakukan yaitu klasifikasi jenis batik berdasarkan motifnya dengan menggunakan model  algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN). Dan  tahapan  dari  hasil  penelitian  adalah sebagai berikut.
4.1 Dataset
Dataset batik yang diambil dari website Kaggle ini terdiri dari 15 kelas yang setiap kelasnya terdiri dari  90 file gambar  batik,  sehingga  total file citra  batik  adalah  1350 file, yang  kemudian  dijadikan dataframe. Kemudian dilakukan pemisahan dataset menjadi data latih dan data test. Pemisahan dataset menjadi data latih dan data test menggunakan fungsi train_test_split yang merupakan fungsi dari library scikit-learn . Penetuan komposisi data latih dan data test menggunakan parameter train_set . Komposisi yang digunakan dalam penelitian ini adalah 90% untuk data latih dan 10% untuk data test, sehingga jika ditotalkan untuk data latih berjumlah 1215 data dan 315 data untuk data test. Selain itu digunakan pula parameter random_state yang merupakan random number generator yang berguna untuk mengontrol proses Shuffle , dimana akan selalu didapatkan data-latih dan data test yang sama datanya walaupun di eksekusi yang berbeda-beda. Pemilihan komposisi data latih sebesar 90% dan data test sebesar 10% dikarenakan  dengan  memperbanyak  komposisi  train  menjadi  90%  dapat  memperkecil  hasil  akurasi yang overfitting .

## 4.2 Pengolahan Data Awal
Setelah proses pemisahan dataset menjadi data latih dan data test, maka proses selanjutnya adalah prapemrosesan atau pengolahan data awal yaitu augmentasi data dan hyperparameter tuning agar data latih dapat digunakan untuk melakukan training model.
4.2.1 Augmentasi Data
Pada  penelitian  ini  augmentasi  data  menggunakan libabry  Keras  ImageDataGenerator .  Pada proses augmentasi data ini semua data gambar akan dinormalisasi dengan menyamakan semua ukuran data  gambar  batik,  dilanjutkan  dengan  melakukan rescale ,  pemberian  parameter rotation_range ,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
melakukan pergeseran image baik secara horizontal dan vertical. Setelah pemberian parameter pada ImageDataGenerator , maka untuk diimplementasikan pada data latih dan data test maka menggunakan fungsi flow_from_dataframe . Dan hasil dari augmentasi data dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 3. Citra Batik Data Latih Hasil Augmentasi Data
Gambar 3 merupakan hasil dari augmentasi data pada data latih dengan melakukan normalisasi semua  ukuran  data  gambar  baik  pada  data  latih  maupun  data  test  menjadi  224x224,  lalu  data  latih diberikan parameter rescale sebesar 1/255 , rotation_range sebesar 10 derajat, pergeseran image secara horizontal dan vertical sebesar 20%, dan membalikkan gambar secara horizontal .

## 4.2.2 Hyperparameter tuning
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan hyperparameter  tuning yang  dilakukan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman python menggunakan tool  IDE  Google  Colaboratory. dimana metode hyperparameter tuning yang digunakan adalah metode grid search yang menggunakan library scikit-learn. Hyperparameter tuning dilakukan untuk mencari beberapa parameter yang paling optimal untuk dimasukkan dalam training model . Parameter yang dicari pada proses Hyperparameter Tuning di  penelitian  ini  adalah  jumlah layer dan neuron pada dense  layer, optimizer,  learning  rate pada optimizer,  batch  size ,  dan  jumlah epoch .  Didapatkan  hasil  bahwa  tidak  diperlukan layer  dense tambahan, dengan optimizernya adalah ‘Adam’ dengan learning rate sebesar 0.001, dengan batch size sebesar 16, serta jumlah epoch sebanya 100 epoch adalah parameter-parameter yang paling baik untuk digunakan dalam model algoritma CNN pada penelitian ini.
Gambar 4. Parameter-parameter Terbaik Hasil Hyperpameter Tuning

## 4.3 Implementasi Model CNN
Tahap  selanjutnya  adalah  implementasi  model  CNN  yang  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan menggunakan IDE Google Colaboratory, serta library keras. Model algoritma yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model Convolutional  Neural  Network ,  dan  arsitekstur  yang digunakan adalah arsitektur xception. Arsitektur xception digunakan sebagai base model pada algoritma CNN yang  dibangun  pada  penelitian  ini.  Model CNN yang  diimplementasikan  pada  data train , merupakan  gabungan  dari  arsitekstur CNN xception dengan  ditambahkan  1 layer  Conv2D, 1 layer MaxPool2D, 1 layer  Flatten,  dan 1 layer  output. Model  yang  telah  dibangun  tersebut  kemudian  di compile dengan optimizer dan learning rate yang merupakan hasil optimasi hyperparamenter tuning yaitu ‘Adam’, dengan learning rate 0.001. Epoch yang digunakan adalah 100 dengan batch size adalah 16. Epoch sebesar 100 artinya adalah proses training akan berulang-ulang sampai 100 kali, sehingga mendapatkan ekstraksi ciri datri fitur yang dibutuhkan. Untuk grafik loss dan akurasi berdasarkan epoch dapat dilihat pada Gambar 5 di bawah ini.
Gambar 5. Grafik Loss dan Akurasi Berdasarkan Epoch Dari kedua gambar grafik di atas, terlihat pada grafik loss epoch terbaik adalah pada epoch ke-7 dimana nilai loss dan nilai loss validasi mencapai yang paling rendah yaitu sebesar 1,4679 sedangkan pada grafik akurasi terlihat bahwa epoch terbaik adalah pada epoch ke-20 dimana nilai akurasi validasi mencapai 70,37%.

## 4.4 Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix
Pada tahap ini evaluasi akan menguji model yang sudah dibangun pada data test apakah kelas hasil prediksi  sesuai  dengan  kelas  yang  sebenarnya  menggunakan  metode confusion  matrix .  Pada  tahap evaluasi metode confusion matrix Bahasa pemrograman yang digunakan adalah python dan IDE yang digunakan  adalah Google  Colaboratory ,  serta library yang  digunakan  adalah scikit-learn. Berikut merupakan ditampilkan heatmap confusion matrix.
Dapat dilihat dari Gambar 6 bahwa hasil prediksi yang tepat dengan actual kelas adalah berjumlah 90 hasil prediksi, yang terdiri dari 4 hasil prediksi kelas Batik Bali, 7 hasil prediksi kelas Batik Betawi, 9 hasil prediksi kelas Batik Cendrawasih, 8 hasil prediksi kelas Batik Dayak, 3 hasil prediksi kelas Batik Geblek Renteng, 6 hasil prediksi kelas Batik Ikat Celup, 8 hasil prediksi kelas Batik Insang, 10 hasil prediksi  kelas  Batik  Kawung,  3  hasil  prediksi  kelas  Batik  Lasem,  7  hasil  prediksi  kelas  Batik Megamendung, 5 hasil prediksi kelas Batik Pala, 3 hasil prediksi kelas Batik Parang, 8 hasil prediksi kelas Batik Poleng, 6 hasil prediksi kelas Batik SekarJagad, 3 hasil prediksi kelas Batik Tambal. Jika ditotalkan  maka  jumlah  hasil  prediksi  yang  tepat  adalah  90  buah  dari  total  data latih  sebanyak  135. Sehingga nilai akurasi dapat dihitung dengan formula sebagai berikut.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% Accuracy = 90 135 x 100%
Accuracy = 66,67%
Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa nilai akurasi dari klasifikasi jenis batik berdasarkan motifnya menggunakan augmentasi data dan hyperparamter tuning adalah sebesar 66,67%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai presisi dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% Precision = 90 90+45 x 100%
Precision = 66,67%
Hasil  dari  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  presisi  dari  klasifikasi jenis  batik  berdasarkan motifnya menggunakan augmentasi data dan hyperparamter tuning adalah sebesar 66,67%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai recall dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% Recall = 90 90+45 x 100%
Recall = 66,67% Dari  hasil  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan recall di  atas  sehingga  diperoleh  hasil  seperti  pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Akurasi, Akurasi Validasi, Presisi Dan Recall Model CNN Menggunakan
Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Akurasi Akurasi Validasi Presisi Recall Hasil 99,48% 66,67% 66,67% 66,67%
Dan dibawah ini merupakan beberapa contoh dari hasil prediksi jenis batik berdasarkan motifnya yang benar dan beberapa contoh dari hasil prediksi yang salah.
Gambar 7. Hasil Predikis Jenis Batik Yang Tepat
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 8. Hasil Prediksi Jenis Batik Yang Tidak Tepat
Implementasi  Algoritma CNN Tanpa  Menggunakan  Augmentasi  Data  dan Hyperparameter Tuning
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pula  implementasi  algoritma CNN pada  dataset  yang  tidak menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning, untuk membandingkan hasil akurasi dengan model algoritma CNN yang sama pada dataset yang menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning dengan hasil akurasi pada dataset yang tidak menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning. Dan hasil akurasi dari pelatihan model CNN tanpa Augmentasi data dan hyperparameter tuning pada epoch ke-100  adalah 94,32%  sedangkan  untuk  nilai akurasi  validasinya  adalah 22,22%.  Untuk gambar grafik akurasi dan loss berdasarkan epoch nya dapat dilihat di bawah ini.
Gambar 9. Grafik akurasi dan loss berdasarkan epoch pada model CNN tanpa augmentasi data dan hyperparameter tuning Berdasarkan Gambar 9 di atas dapat diketahui bahwa untuk grafik loss posisi epoch terbaiknya adalah epoch ke-1 dimana nilai loss validasi mencapai loss terendah dengan nilai loss sebesar 2.7124, dan  pada  grafik  akurasi posisi epoch terbaiknya  ada pada epoch ke-27  dimana  nilai akurasi  validasi mencapai 31,85%. Dan untuk hasil dari evaluasi confusion matrix dapat dilihat di bawah ini.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 10. Heatmap Hasil Evaluasi Confusion Matrix Pada Model CNN Tanpa Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Terlihat pada Gambar 10 bahwa hasil prediksi yang tepat dengan actual kelas adalah berjumlah 38 hasil prediksi, yang terdiri dari 2 hasil prediksi kelas Batik Bali, 2 hasil prediksi kelas Batik Betawi, 1 hasil prediksi kelas Batik Cendrawasih, 0 hasil prediksi kelas Batik Dayak, 1 hasil prediksi kelas Batik Geblek Renteng,  4 hasil prediksi kelas Batik Ikat Celup,  2 hasil prediksi kelas Batik Insang,  6 hasil prediksi  kelas  Batik  Kawung,  3  hasil  prediksi  kelas  Batik  Lasem,  4  hasil  prediksi  kelas  Batik Megamendung, 2 hasil prediksi kelas Batik Pala, 2 hasil prediksi kelas Batik Parang, 5 hasil prediksi kelas Batik Poleng, 2 hasil prediksi kelas Batik SekarJagad, 2 hasil prediksi kelas Batik Tambal. Jika ditotalkan  maka  jumlah  hasil  prediksi  yang  tepat  adalah  38  buah  dari  total  data latih  sebanyak  135. Sehingga nilai akurasi dapat dihitung dengan formula sebagai berikut.
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% Accuracy = 38 135 x 100%
Accuracy = 28,15%
Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa nilai akurasi dari klasifikasi jenis batik berdasarkan motifnya  tanpa  menggunakan  augmentasi  data  dan hyperparamter  tuning adalah  sebesar  28,15%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai presisi dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Precision = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
Precision = 38 38+97 x 100%
Precision = 28,15%
Hasil  dari  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  presisi  dari  klasifikasi jenis  batik  berdasarkan motifnya  tanpa  menggunakan  augmentasi  data  dan hyperparamter  tuning adalah  sebesar  28,15%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai recall dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% Recall = 38 38+97 x 100%
Recall = 28,15% Dari  hasil  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan recall diatas  sehingga  dapat  dibuat  tabel  seperti dibawah ini.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Hasil Akurasi, Akurasi Validasi, Presisi dan Recall Model CNN Tanpa Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dipaparkan  diatas  tentang  apakah  augmentasi  data  dan hyperparameter  tuning dapat  mempengaruhi  akurasi  model CNN untuk  klasifikasi  jenis  batik berdasarkan motifnya dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Tabel perbandingan nilai akurasi model CNN menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning dengan akurasi model CNN tanpa menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning
Terlihat  dari  Tabel  3  terlihat  bahwa  nilai  akurasi  validasi,  presisi,  dan recall model CNN menggunakan augmentasi data dan hyperparameter tuning jauh lebih besar dibandingkan dengan nilai akurasi  validasi,  presisi,  dan recall model CNN tanpa  menggunakan  augmentasi  data  dan hyperparameter tuning namun  walaupun  begitu  nilai  akurasi  data training pada  keduanya  sangatlah tinggi.  Hal ini  membuktikan  bahwa  augmentasi data dan hyperparameter  tuning dapat  memperkecil kesenjangan  nilai  akurasi  data train dengan  nilai  akurasi  data  validasi,  atau  dapat  disimpulkan  pula augmentasi data dan hyperparameter tuning dapat memperkecil resiko overfitting. Namun perlu dikaji pula  manakah  antara  augmentasi  data  dan hyperparameter  tuning yang  paling  berpengaruh  pada kenaikan  nilai  akurasi  validasi.  Sehingga  dilakukan  pulalah  penelitian  mencari  nilai  akurasi  validasi pada  model CNN yang  menggunakan  augmentasi  data  namun  tanpa  menggunakan hyperparameter tuning dan  nilai  akurasi  validasi  pada  model CNN tanpa  menggunakan  augmentasi  data  namun menggunakan hyperparameter  tuning. Untuk  hasil  evaluasi confusion  matrix model CNN yang menggunakan augmentasi data namun tanpa menggunakan hyperparameter tuning dapat dilihat pada gambar heatmap confusion matrix di bawah ini.
Gambar 11. Heatmap Confusion Matrix Model CNN Menggunakan Augmentasi Data Tanpa

## Hyperparameter Tuning
Terlihat pada Gambar 11 di atas bahwa hasil prediksi yang tepat dengan actual kelas adalah berjumlah 86 hasil prediksi, yang terdiri dari 4 hasil prediksi kelas Batik Bali,  4 hasil prediksi kelas
Akurasi Akurasi Validasi Presisi Recall Hasil 100% 28,15% 28,15% 28,15% Model CNN Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Model CNN Tanpa Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Akurasi 99,48 100% Akurasi Validasi 66,67% 28,15% Presisi 66,67% 28,15% Recall 66,67% 28,15%
Batik  Betawi,  6  hasil  prediksi  kelas  Batik  Cendrawasih,  5  hasil  prediksi  kelas  Batik  Dayak,  4  hasil prediksi kelas Batik Geblek Renteng, 7 hasil prediksi kelas Batik Ikat Celup, 5 hasil prediksi kelas Batik Insang, 9 hasil prediksi kelas Batik Kawung, 6 hasil prediksi kelas Batik Lasem, 7 hasil prediksi kelas Batik  Megamendung,  8  hasil  prediksi  kelas  Batik  Pala,  2  hasil  prediksi  kelas  Batik  Parang,  9  hasil prediksi  kelas  Batik  Poleng,  5  hasil  prediksi  kelas  Batik  SekarJagad,  5  hasil  prediksi  kelas  Batik Tambal.  Jika  ditotalkan  maka  jumlah  hasil  prediksi  yang  tepat  adalah  86  buah  dari  total  data  latih sebanyak 135. Sehingga nilai akurasi dapat dihitung dengan formula sebagai berikut.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% Accuracy = 86 135 x 100%
Accuracy = 64%
Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa nilai akurasi dari klasifikasi jenis batik berdasarkan motifnya menggunakan augmentasi data tanpa hyperparamter tuning adalah sebesar 64%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai presisi dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% Precision = 86 86+49 x 100%
Precision = 64%
Hasil  dari  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  presisi  dari  klasifikasi jenis  batik  berdasarkan motifnya menggunakan augmentasi data tanpa hyperparamter tuning adalah sebesar 64%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai recall dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% Recall = 86 86+49 x 100%
Recall = 64% Dari  hasil  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan recall diatas  sehingga  diperoleh    Tabel  4  seperti dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Akurasi, Akurasi Validasi, Presisi dan Recall Model CNN menggunakan augmentasi tanpa hyperparameter tuning Akurasi Akurasi Validasi Presisi Recall Hasil 95,31% 64% 64% 64%
Selanjutnya dilakukan penelitian untuk mencari nilai akurasi validasi, presisi, dan recall pada model CNN yang menggunakan hyperparameter tuning tanpa augmentasi data. Nilai akurasi validasi, presisi,  dan recall didapatkan  dari  hasil  evaluasi confusion  matrix model CNN yang  menggunakan hyperparameter tuning tanpa augmentasi data, dan heatmap confusion matrix nya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 12. Heatmap Confusion Matrix Model CNN Menggunakan Hyperparameter Tuning Tanpa Augmentasi Data
Terlihat pada Gambar 2 bahwa hasil prediksi yang tepat dengan actual kelas adalah berjumlah 44 hasil prediksi, yang terdiri dari 1 hasil prediksi kelas Batik Bali, 2 hasil prediksi kelas Batik Betawi, 2 hasil prediksi kelas Batik Cendrawasih, 0 hasil prediksi kelas Batik Dayak, 0 hasil prediksi kelas Batik Geblek Renteng,  3 hasil prediksi kelas Batik Ikat Celup,  4 hasil prediksi kelas Batik Insang,  6 hasil prediksi  kelas  Batik  Kawung,  5  hasil  prediksi  kelas  Batik  Lasem,  4  hasil  prediksi  kelas  Batik Megamendung, 3 hasil prediksi kelas Batik Pala, 1 hasil prediksi kelas Batik Parang, 7 hasil prediksi kelas Batik Poleng, 3 hasil prediksi kelas Batik SekarJagad, 3 hasil prediksi kelas Batik Tambal. Jika ditotalkan  maka  jumlah  hasil  prediksi  yang  tepat  adalah  44  buah  dari  total  data latih  sebanyak  135. Sehingga nilai akurasi dapat dihitung dengan formula sebagai berikut.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% Accuracy = 44 135 x 100%
Accuracy = 33%
Hasil dari perhitungan menunjukkan bahwa nilai akurasi dari klasifikasi jenis batik berdasarkan motifnya menggunakan hyperparamter tuning tanpa augmentasi data adalah sebesar 33%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai presisi dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% Precision = 44 44+91 x 100%
Precision = 33%
Hasil  dari  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  presisi  dari  klasifikasi jenis  batik  berdasarkan motifnya menggunakan hyperparamter tuning tanpa augmentasi data adalah sebesar 33%. Selanjutnya untuk mengetahui nilai recall dapat menggunakan formula seperti di bawah ini.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100% Recall = 44 44+91 x 100%
Recall = 33% Dari  hasil  perhitungan  akurasi,  presisi, dan recall di atas sehingga  dapat  dibuat  Tabel  5 seperti dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Akurasi, Akurasi Validasi, Presisi Dan Recall Model CNN Menggunakan Hyperparameter Tuning Tanpa Augmentasi Data
Sehingga dari semua hasil di atas dapat dibuat tabel perbandingan nilai akurasi, akurasi validasi, presisi dan recall yang dapat dilihat pada Tabel 6 di bawah ini.
Tabel 6. Tabel Perbandingan Nilai Akurasi Model CNN Akurasi Akurasi Validasi Presisi Recall Hasil 99,48% 33% 33% 33% Model CNN Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Model CNN Tanpa Menggunakan Augmentasi Data dan Hyperparameter Tuning Model CNN Menggunakan Augmentasi Tanpa Hyperparameter Tuning Model CNN

## Menggunakan
Hyperparameter Tuning Tanpa Augmentasi Data Akurasi 99,48 100% 95,31% 99,48% Akurasi Validasi 66,67% 28,15% 64% 33% Presisi 66,67% 28,15% 64% 33% Recall 66,67% 28,15% 64% 33%
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dari  tabel  6  di  atas  terlihat  bahwa  model CNN yang  menggunakan  augmentasi  data  dan hyperparameter  tuning memiliki  nilai  akurasi  validasi,  presisi  dan recall paling  tinggi,  sehingga memiliki kesenjangan nilai paling kecil dengan akurasi data latih. Namun terlihat pula dari tabel diatas bahwa augmentasi data lah yang memiliki pengaruh paling signifikan untuk menaikkan nilai akurasi validasi, presisi, dan recall disbanding dengan hyperparameter tuning. Walapun begitu hyperparameter tuning memiliki pula peran dalam meningkatkan nilai akurasi validasi, presisi dan recall sehingga jika digabungkan antara augmentasi data dan hyperparameter tuning pada optimasi model CNN akan makin memperkecil  resiko overfitting. Sayangnya,  dapat  terlihat  pada  tabel  diatas  walaupun  sudah menggunakan  augmentasi  data  dan hyperparameter  tuning untuk  optimasi  model CNN tetap  saja perbedaan nilai akurasi data latih dengan akurasi validasi cukup jauh yaitu hampir 33%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasifikasi  jenis  batik  berdasarkan  motifnya  menggunakan  model algoritma CNN dengan  augmentasi  data  dan hyperparamter  tuning dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  pembuatan  aplikasi  klasifikasi  jenis  batik  berdasarkan motifnya,  sehingga  dapat  membantu  banyak  orang  untuk  lebih  mengenal  lagi  jenis-jenis  batik berdasarkan  motifnya,  walaupun  begitu  klasifikasi  jenis  batik  berdasarkan  motifnya  dengan  jumlah kelas atau jenis batik sebanyak 15 kelas dengan menggunakan algoritma CNN dengan augmentasi data dan hyperparameter tuning masih mengalamai overfitting , dimana nilai akurasi data training sebesar 99,48%  sedangkan  nilai  akurasi  validasi,  presisi  dan recall hanya  sebesar  66,67%.  Hal  ini  bisa disebabkan karena 3 hal yaitu, langkah preprocessing yang kurang, struktur model CNN yang kurang tepat, dan kurangnya data pada dataset yang menyebabkan kurangnya data latih yang dapat dilatih pada model. Selain itu, hal yang paling berparuh signifikan pada kenaikan akurasi validasi, presisi dan recall adalah augmentasi data dibandingkan dengan hyperparameter tuning , dimana akurasi validasi, presisi dan recall klasifikasi batik menggunakan algoritma CNN tanpa augmentasi data dan hyperparameter tuning meningkat secara  signifikan dari 28, 15% menjadi 64% ketika menggunakan augmentasi data tanpa hyperparameter  tuning ,  namun  ketika  hanya  menggunakan hyperparameter  tuning tanpa augmentasi data peningkatan data nilai akurasi validasi, presisi dan recall hanya mencapai 33% saja.

## Referensi
[1] A. P. Siregar et al. , “Upaya Pengembangan Industri Batik di Indonesia,” Dinamika Kerajinan dan Batik: Majalah Ilmiah , vol. 37, no. 1, 2020, doi: 10.22322/dkb.v37i1.5945.
[2] A. Amaris Trixie, “Filosofi Motif Batik Sebagai Identitas Bangsa Indonesia,” Journal of Design and Creative Industry , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2020, [Online].
Available: https://journal.uc.ac.id/index.php/FOLIO/article/view/1380/1148
[3] D.  G.  T.  Meranggi,  N.  Yudistira,  and  Y.  A.  Sari,  “Batik  Classification  Using  Convolutional  Neural Network with Data Improvements,” International Journal on Informatics Visualization , vol. 6, no. 1, pp. 6–11, 2022, doi: 10.30630/joiv.6.1.716.
[4] M. A. Rasyidi, R. Handayani, and F. Aziz, “Identification of batik making method from images using convolutional  neural  network  with  limited  amount  of  data,” Bulletin  of  Electrical  Engineering  and Informatics , vol. 10, no. 3, pp. 1300–1307, 2021, doi: 10.11591/eei.v10i3.3035.
[5] T.  Arifin  and  N.  H.  Surya,  “Klasifikasi  X  -  Ray  Pneumonia  dengan  Metode  Convolutional  Neural Network menggunakan
Arsitektur VGG
X-Ray,” 2022. [Online]. Available:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[6] J.  Sanjaya  and  M.  Ayub,  “Augmentasi  Data  Pengenalan  Citra  Mobil  Menggunakan  Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 311–323, 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[7] C. U. Khasanah, A. K. Pertiwi, and F. Witamajaya, “Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik Implementation of Random Erasing and GridMask Data Augmentations on CNN for Batik Classification,” Sisfotenika, Jurnal , vol. 13, no. 1, pp. 16–28, 2023.
[8] A. E. Minarno, M. H. C. MANDIRI,  and M. R. ALFARIZY, “Klasifikasi COVID-19 menggunakan Filter Gabor dan CNN dengan Hyperparameter Tuning,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik,
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik  Elektronika ,  vol.  9,  no.  3,  p.  493,  2021,  doi: 10.26760/elkomika.v9i3.493.
[9] W. Nugraha and A. Sasongko, “Hyperparameter Tuning on Classification Algorithm with Grid Search,” SISTEMASI , vol. 11, no. 2, p. 391, May 2022, doi: 10.32520/stmsi.v11i2.1750.
[10] I. A. Anjani, Y. R. Pratiwi, and S. Norfa Bagas Nurhuda, “Implementation of Deep Learning Using Convolutional  Neural  Network  Algorithm  for  Classification  Rose  Flower,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , IOP Publishing Ltd, Mar. 2021. doi: 10.1088/1742-6596/1842/1/012002.
[11] S.  I.  Pradika,  B.  Nugroho,  and  E.  Y.  Puspaningrum,  “Pengenalan  Tulisan  Tangan  Huruf  Hijaiyah menggunakan Convolution Neural Network Dengan Augmentasi Data,” Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara , vol. 1, pp. 129–136, 2020, doi: 10.33005/santika.v1i0.35.
[12] R. Mawan, “Klasifikasi Motif Batik menggunakan Convolutional Neural Network,” Jnanaloka , pp. 45– 50, 2020, doi: 10.36802/jnanaloka.2020.v1-no1-45-50.
[13] D. Trimakno and Kusrini, “Impact of Augmentation on Batik Classification using Convolution Neural Network and K-Neareast Neighbor,” ICOIACT 2021 - 4th International Conference on Information and Communications Technology: The Role of AI in Health and Social Revolution in Turbulence Era , pp. 285–289, 2021, doi: 10.1109/ICOIACT53268.2021.9564000.
[14] A.  E.  Minarno, M.  H.  C. Mandiri,  and M.  R.  Alfarizy,  “Klasifikasi  COVID-19  menggunakan  Filter Gabor dan CNN dengan Hyperparameter Tuning,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika , vol. 9, no. 3, p. 493, 2021, doi: 10.26760/elkomika.v9i3.493.
[15] S.  H.  Sahir, Metodologi  Penelitian .  2021.  Accessed:  Jul.  2,  2023.  [Online].  Available: www.penerbitbukumurah.com
[16] A.  Alfan,  “Indonesian  Batik  Motifs  (Corak  App).”  Accessed:  Jul.  22,  2023.  [Online].  Available: https://www.kaggle.com/datasets/alfanme/indonesian-batik-motifs-corak-app
[17] R. Kurniawan, P. B. Wintoro, Y. Mulyani, and M. Komarudin, “Implementasi Arsitektur Xception pada Model  Machine  Learning  Klasifikasi  Sampah  Anorganik,” Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan , vol. 11, no. 2, Apr. 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i2.3034.
[18] F.  Paraijun,  R.  Nur  Aziza,  and  D.  Kuswardani,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network  Dalam  Mengklasifikasi Kesegaran  Buah  Berdasarkan  Citra  Buah,” KILAT :  Jurnal  Kajian Ilmu dan Teknologi , vol. 11, no. 1, 2022, doi: 10.33322/kilat.v11i1.1458.