## Klasifikasi Motif Batik Jawa Barat menggunakan Convolutional Neural Network

## Classification of West Java Batik Motifs Using Convolutional Neural Network
1 Firman Yosep Tember*, 2 Inna Najiyah
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Ars University Jalan Sekolah Internasional No 1-2 Antapani, Bandung, Indonesia *e-mail: temberyospfirman@gmail.com
( received : 3 Agustus 2022, revised : 20 Desember 2022, accepted : 26 April 2023)

## Abstrak
Perbedaan  jenis  batik  di  Provinsi  Jawa  Barat  bagi  masyarakat  umum  tidak  akan  terlihat  secara signifikan,  karena  semua  motif  sekilas  seperti  sama.  Untuk  memberikan  informasi,  klasifikasi  motif batik perlu mengatasi tantangan yang dihadirkan oleh berbagai jenis batik. Apabila rintangan ini telah teratasi,  maka  akan  lebih  mudah  untuk  membedakan  antara  nama-nama  dari  berbagai  motif  batik, yang  memungkinkan  masyarakat  umum  untuk  mempelajari  nama-nama  dari  berbagai  motif  batik yang tidak mereka kenal dengan cara  yang wajar. tepat. Perlu dilakukan pengkategorian batik untuk menentukan jenis batik yang digunakan di masing-masing daerah. Ini akan membuatnya lebih mudah untuk membedakan pola yang digunakan di setiap wilayah. Pendekatan convolutional neural network (CNN)  digunakan  sebagai  metodologi  untuk  penelitian  kategorisasi  berbagai  jenis  batik  yang diproduksi di Jawa Barat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) bahwa proses ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan  diluar  proses  yang  terdapat  pada  algoritma  CNN  atau  menggunakan feature learning tergantung kepada kebutuhan dari penelitian itu sendiri, dan hasil klasifikasi pada 20 epoch dan nilai learning rate 0.001 didapatkan akurasi sebesar 90% dengan precission sebesar 90% serta recall sebesar  90%  .  Melihat  kualitas  dan  jumlah  data  yang  tidak  begitu  bagus  dan  kurang banyak, hasilnya sudah cukup bagus.
Kata kunci: Motif Batik, Jawa Barat, Klasifikasi, CNN, Confussion Matrix.

## Abstract
The  difference  in  the  types  of  batik  in  West  Java  Province  for  the  general  public  will  not  be  seen significantly,  because  all  the  motifs  look  the  same  at  a  glance.  To  provide  information,  the classification of batik motifs needs to address the challenges presented by various types of batik. Once this  hurdle  is  overcome,  it  will  be  easier  to  distinguish  between  the  names  of  various  batik  motifs, which will allow the general public to learn the names of various batik motifs that are unfamiliar to them in a natural way. appropriate. It is necessary to categorize batik to determine the type of batik used  in  each  region.  This  will  make  it  easier  to  distinguish  the  patterns  used  in  each  region.  The convolutional neural network (CNN) approach is used as a methodology for categorizing research on various types of batik produced in West Java using the Convolutional Neural Network (CNN) method that  the  feature  extraction  process  can  be  carried  out  outside  the  process  contained  in  the  CNN algorithm or using feature learning depending on the needs of the the research itself, and the results of  the  classification  at  20  epochs  and  a  learning  rate  value  of  0.001  obtained  an  accuracy  of  90% with  a  precision  of  90%  and  a  recall  of  90%.  Seeing  the  quality  and  amount  of  data  that  is  not  so good and not much, the results are quite good.
Keywords: Batik Motif, West Java, Classification, CNN, Confusion Matrix.

## 1 Pendahuluan (or Introduction)
Batik merupakan bagian penting dari identitas nasional Indonesia dan telah ditetapkan sebagai warisan  budaya  oleh  UNESCO  sejak  2  Oktober  2009  [1].  23  provinsi  yang  membentuk  Indonesia adalah rumah bagi berbagai macam pola batik, dan Jawa Barat adalah salah satu lokasi yang terkait dengan batik. Kualitas ini meliputi pola, warna, kegunaan, dan makna;  misalnya, batik yang berasal
dari  daerah  Cirebon,  Indramayu,  dan  Priangan  berbeda  satu  sama  lain  [2].  Batik  di  Jawa  Barat memiliki ciri khas tersendiri, dan ciri tersebut berbeda-beda tergantung di mana batik tersebut dibuat.
Anak  muda  di  Jawa  Barat  memiliki  minat  yang  kurang  terhadap  budaya  batik,  dikarenakan desainnya  yang  kuno,  dan  kurangnya  kesadaran  diri  akan  kecintaan  terhadap  budaya  tersebut. Sosialisasi  perlu  dilakukan  untuk  lebih  menarik  perhatian  dan    mengenalkan  batik  tanpa menghilangkan  makna  dari  batik  itu  sendiri  [3] .  Salah  satu  cara  untuk  mengenalkan  batik  adalah dengan memahami dan mengetahui jenis-jenis batik beragam yang berada di Jawa Barat.
Perbedaan jenis batik di Provinsi Jawa Barat bagi masyarakat umum tidak akan terlihat secara signifikan,  karena  semua  motif  sekilas  seperti  sama.  Untuk  memberikan  informasi,  klasifikasi  motif batik perlu mengatasi tantangan yang dihadirkan oleh berbagai jenis batik. Apabila  masalah ini telah teratasi,  maka  akan  lebih  mudah  untuk  membedakan  antara  nama-nama  dari  berbagai  motif  batik, yang  memungkinkan  masyarakat  umum  untuk  mempelajari  nama-nama  dari  berbagai  motif  batik yang  tidak  mereka  kenal  dengan  cara  yang  sesuai.  Perlu  dilakukan  pengkategorian  batik  untuk menentukan jenis batik yang digunakan di masing-masing daerah. Ini akan membuatnya lebih mudah untuk  membedakan  pola  yang  digunakan  di  setiap  wilayah.  Memanfaatkan  CNN,  adalah  salah  satu metode klasifikasi citra. di masa lalu, strategi ini berhasil mengklasifikasikan foto batik secara akurat, dan  melakukannya  dalam  waktu  yang  jauh  lebih  singkat  dibandingkan  dengan  model  lainnya  [4], penelitian  lain  juga  pernah  dilakukan  oleh  [5] dimana  metode  CNN  efektif  diterapkan  untuk klasifikasi  200  set  data  pola  batik  Indonesia.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berbeda dengan yang akan digunakan pada penelitian yang akan dilakukan karena berpusat pada dataset pola batik di Jawa Barat.

## 2 Tinjauan Literatur (or Literature Review)
Tinjauan  literatur  yang  relevan  dengan  ruang  lingkup  penelitian  dan  topik  yang  akan  diteliti diperlukan sebagai dasar penyelidikan. Untuk mendapatkan informasi yang dapat digunakan sebagai acuan  untuk  menyusun  penelitian,  maka  perlu  dilakukan  penelaahan  terhadap  penelitian  yang  telah dilakukan di masa lalu. Pengamatan paling penting yang diperoleh dari penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1.1.  Batik Jawa Barat
Salah satu aspek budaya Indonesia yang diwariskan secara turun-temurun oleh nenek moyang kita adalah seni membatik. Kata "batik" berasal dari kata Jawa "amba" yang diterjemahkan  menjadi "lukisan" dan "tik" yang berarti "titik" atau "kecil". Oleh karena itu, salah satu pengertian batik adalah “kegiatan  melukis  di  atas  kain  dengan  lilin  atau  lilin  sebagai  penutupnya”,  sehingga  menghasilkan pola yang digunakan untuk ragam hias. Secara khusus membatik merupakan cara melukis di atas kain yang sudah dilakukan sejak epoch dahulu, dimana membatik merupakan tradisi turun temurun dimana motif yang dihasilkan terkadang menceritakan status seseorang [6].

## 2.1.2. Artificial Intelegence
Artificial  Intelligence adalah  bentuk  kecerdasan  buatan  yang  menyederhanakan  tugas  yang perlu  dilakukan  oleh seseorang. Artificial  Intelligence mampu  meniru  perilaku  manusia  dengan cara apa  pun  yang  dapat  dikategorikan  sebagai  cerdas  atau  cerdas.  Untuk  memberi  mesin  atau  komputer kemampuan  untuk  berfungsi  dengan  cara  yang  sama  seperti  manusia, Artificial  Intelligence harus dikembangkan  dan  diimplementasikan.  Sistem  pakar,  jaringan  saraf  tiruan,  logika  fuzzy,  jaringan saraf tiruan, robotika, dan pengembangan game adalah beberapa di antaranya. berbagai industri yang menggunakan kecerdasan buatan.  [7] .

## 2.1.3. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah  kemajuan  dari  Multilayer  Perceptron  (MLP), yang  dalam  kasus  CNN  dimaksudkan  untuk  memproses  data  dalam  ruang  dua  dimensi.  Sebuah jaringan  yang  ditiru  oleh  banyak  neuron  yang  dihasilkan  dengan  menghubungkan  bobot  disebut sebagai  MLP    [8].  CNN  sering  digunakan  dalam  proses  mengklasifikasikan  data  berlabel menggunakan  metode  pembelajaran  yang  diawasi.  Pembelajaran  yang  diawasi  ditandai  dengan
penggunaan  data  pelatihan  dan  adanya  variabel  target;  tujuan  utama  metode  ini  adalah  untuk mengkategorikan data. [9], [10].
Convolutional  Neural  Network (CNN)  memiliki  arsitektur  neuron  tiga  dimensi  yang  terdiri dari  lebar,  tinggi,  dan  kedalaman.  Ukuran  lapisan  ditentukan  oleh  lebar  dan  tinggi,  yang  bersama- sama menunjukkan jumlah lapisan. Bisa ada puluhan hingga ratusan CNN, dan masing-masing akan belajar  mengenali  gambar  yang  unik.  Pemrosesan  gambar  diterapkan  dengan  cara  yang  unik  untuk setiap  gambar  pelatihan,  dan  keluaran  dari  setiap  gambar  kemudian  diproses  lebih  lanjut  sebelum digunakan  sebagai  masukan  untuk  lapisan  berikutnya.  Pemrosesan  gambar  dapat  dimulai  dengan karakteristik  yang  sangat  mendasar  seperti  kecerahan  dan  tepian,  atau  dapat  dianggap  maju  dalam kompleksitas  karena  menggabungkan  karakteristik  yang  secara  unik  mencirikan  objek  dalam  hal ketebalan  lapisan.  [11]. Layer yang  terdapat  pada Feature  Learning dapat  digunakan  dalam penerjemahan  dari  input  menjadi  suatu  fitur  berdasarkan  karakteristik input berupa  angka  dalam vektor. Lapisan ekstraksi fitur terdiri dari Convolutional Layer dan Pooling Layer . 1. Konsep Convolutional Neural Network (CNN)
Karena  data  CNN  yang  didistribusikan  melalui  jaringan  adalah  data  dua  dimensi,  operasi linier  dan  bobot  parameter  pada  CNN  berbeda  satu  sama  lain.  Proses  CNN  linier  memanfaatkan operasi konvolusi; beratnya sekarang merupakan bentuk empat dimensi daripada bentuk satu dimensi sederhana;  formulir  ini  adalah  kumpulan  kernel  konvolusi.    [12].  Gambar  1  merupakan  proses konvolusi pada CNN.

## Gambar 1. Proses Konvolusi CNN
Gambar  1  memperlihatkan  proses  konvolusi  pada  CNN  dan  pada  proses  konvolusi  tersebut hanya dapat digunakan pada data yang memiliki struktur dua dimensi seperti citra dan suara.

## 2. Activation Function
Fungsi  aktivasi  adalah  fungsi  non-linier  yang  memungkinkan  jaringan  saraf  menerjemahkan data  input  ke  dimensi  yang  lebih  tinggi.  Ini  membuka  jalan  untuk  hypercutting  langsung,  yang kemudian  dapat  digunakan  untuk  tujuan  klasifikasi.  Dalam  jaringan  saraf,  aktivasi  dapat  dilakukan melalui berbagai mekanisme, termasuk yang tercantum di bawah ini :

## a. Fungsi Aktivasi Softmax
Fungsi aktivasi Softmax Merupakan fungsi yang menentukan kemungkinan setiap kelas, dan kelas yang memiliki kemungkinan tertinggi adalah yang menjadi dasar prediksi. [13].
b. Fungsi Aktivasi Rel-U
Rectified linear unit (Rel-U) adalah fungsi aktivasi yang memiliki perhitungan langsung, dan alih-alih menggunakan pembagian atau eksponensial, fungsi ini menetapkan nilainya menjadi nol jika salah satu elemen yang diaktifkan  memiliki nilai negatif. Jika dibandingkan dengan jaringan  yang  memiliki  waktu  neuron  lebih  banyak,  Rel-U  memiliki  45  keunggulan,  yang secara  signifikan  dapat  mengurangi  jumlah  waktu  yang  dihabiskan  untuk  pelatihan  dan pengujian.

## 2.1.4. Confusion Matrix
Di  beberapa  kalangan,  matriks  kebingungan  juga  disebut  sebagai Confusion  Matrix yang dilakukan dengan memberikan informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem  (model)  dengan  hasil  klasifikasi  yang  sebenarnya. Confusion  matrix adalah  tabel  yang menyajikan  informasi  tentang  model  dalam  bentuk  matriks,  dan  ini  dilakukan  dalam  konteks penerapan  model  untuk  menguji  data  yang  nilainya  sudah  diketahui [14].  Sebuah  metode  untuk perhitungan  konsep  data  mining  yang  akurat, Confusion  Matrix dilambangkan  dengan  angka [15]. Accuracy,  precision,  dan  recall  adalah  nilai-nilai  yang  diturunkan  melalui  evaluasi  dengan menggunakan  matriks  konfusi.  Keakuratan  klasifikasi  diukur  sebagai  persentase  catatan  data  yang telah dikategorikan dengan benar setelah dilakukan evaluasi terhadap temuan klasifikasi.
Sehingga  hal  ini  dipecah  menjadi  dua  bagian  berdasarkan Confusion  matrix 3x3.  Bagian pertama berisi temuan aktual yang  merupakan hasil dari kategorisasi model berdasarkan pendekatan yang  diterapkan    [16].  Kedua  hasil  tersebut  dibagi  menjadi  tiga  kelas  yaitu:  “A,  B,  C,  namun  dari ketiga  kelas  tersebut  akan  dibagi  menjadi  sembilan  nilai.  kondisi  antara  lain:  TA  (kondisi  yang tergolong  benar  pada  kelas  A),  TB  (kondisi  yang  tergolong  benar  pada  kelas  B),  TC  (kondisi  yang tergolong benar pada kelas C), FA1 (kondisi yang tergolong benar pada kelas B), FA1 (kondisi yang tergolong benar pada kelas B). kelas A), FB1 (kondisi kelas A tergolong kelas B), FC1 (kondisi kelas A tergolong kelas C), FA2 (kondisi kelas C tergolong kelas A), FB2 (kondisi kelas C tergolong kelas B),  FC2  (  kondisi  kelas  C  tergolong  kelas  B)  kelas  B  tergolong  kelas  C)”.  Berdasarkan  kondisi tersebut, nilai akurasi dapat dihitung. Akurasi adalah persentase yang dihasilkan dari klasifikasi data uji yang diklasifikasikan dengan benar.

## 3 Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam    menentukan  langkah-langkah pelaksanaan terkait dengan hal-hal penelitian yaitu:

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Gambar  2  merupakan  tahapan  penelitian,  untuk  lebih  dipahami  peneliti  maka  dibuat  rincian penjelasan mengenai langkah-langkah penelitian sebagai sebagai berikut:
1. Dataset Citra
Dataset citra yang digunakan diambil dari repositori Kaggle ( www.kagle.com/datasets/dionisiusdh/indonesia-batik-motifs ),  jumlah  data  yang  digunakan sebanyak 300 citra yang terdiri dari 3 jenis yaitu: Batik Cirebon, Batik Indramayu, dan Batik Priangan. Beberapa sampel dataset citra dapat dilihat pada Gambar 3

## Gambar 3. Dataset Citra Bati
2. Pra Pemrosesan
Setelah  itu  dilakukan  pelatihan  terhadap  citra  input  yang  terlebih  dahulu  harus  dilakukan preprocessing  terhadap  citra  yang  akan  digunakan  untuk  validasi.  Selama  tahap  preprocessing, resolusi  skala  disesuaikan  dengan  nilai  224  x  224  piksel.  (Swastika,  2020)  menjelaskan  bahwa kriteria  input  untuk  proses  CNN  yang  menggunakan  pendekatan  pembelajaran  transfer  dan
arsitektur  RestNet18  adalah  perubahan  resolusi.  Gambar  4  menampilkan  contoh  bagaimana perubahan resolusi berdampak pada hasil penelitian ini.

## Gambar 4. Proses Scaling Citra

## 3. Implementasi Convolutional Neural Network (CNN)
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  salah  satu  algoritma  dari deep  learnin g yaitu Convolutional  Neural  Network (CNN).  Metode Convolutional  Neural  Network digunakan untuk  mengenali  citra  batik.  Metode  CNN  ini  dipilih  karena  menjadi  salah  satu  metode deep learning yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi.  Sehingga    dengan  menggunakan metode ini, dapat membangun sistem yang secara otomatis mengenali citra dengan akurasi tinggi layaknya kemampuan manusia.
4. Evaluasi
Ketepatan  pengukuran  digunakan  dalam  analisis  hasil  kinerja  metode  yang  diusulkan.  Hasil bagi  yang  diperoleh  dengan  membagi  jumlah  data  yang  dimasukkan  ke  dalam  kategori  yang sesuai dengan jumlah keseluruhan data adalah rumus akurasi. Dalam hal dataset itu sendiri, kami membaginya menjadi bagian data pelatihan 80%  dan data uji 20%.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  dan  pembahasan  akan  menjelaskan  mengenai  hasil  dari  klasifikasi  citra  batik Jawa Barat menggunakan algoritma CNN dengan tahapan sebagai berikut:

## 1. Dataset
Prosedur training menggunakan dataset citra yang memiliki 240 contoh dari masing-masing empat  kategori  citra  batik.  Salah  satu  elemen  terpenting  yang  diperlukan  untuk  klasifikasi  jenis gambar  batik  yang  akurat  adalah  kesimpulan  yang  dicapai  setelah  prosedur  pelatihan  yang  efektif. Hasil  yang  diperoleh  selama  tes  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  proses  pelatihan.  Mengikuti pembentukan desain, sistem kemudian dilatih menggunakan data yang telah disiapkan sebelumnya.
Prosedur pengujian menggunakan total 60 data uji, dengan masing-masing jenis citra batik berisi  total  20  foto.  Perhitungan  matriks  pembakaran  dilakukan  agar  hasilnya  akurat.  Selama pengujian  ini,  ukuran  batch  24  digunakan  untuk  masing-masing  iterasi  20  epoch  yang  dilakukan. Berdasarkan  informasi  yang  disajikan  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  prosedur  pengujian  akan dieksekusi dan dilakukan sebanyak dua puluh kali untuk mencapai tingkat ekstraksi fitur yang sesuai. Angka 0,001 untuk learning rate yang digunakan dalam pengujian ini digunakan untuk memperbarui bobot setiap kali algoritma melakukan proses perambatan balik.
2. Pra Pemrosesan
Citra asli diubah menjadi 224 x 224 piksel. Karena pembelajaran mendalam bergantung pada sejumlah  besar  data  masukan,  kumpulan  data  gambar  juga  dinormalisasi  untuk  memastikan  bahwa intensitas  piksel  bervariasi  untuk  kinerja  terbaik.  Sebagai  akibat  dari  terbatasnya  kemampuan  untuk mengumpulkan  data  dan  keragaman  subjek  yang  diperlukan  untuk  proses  penelitian,  penting  untuk menggunakan metode augmentasi untuk memperluas keragaman data. Praktik augmentasi data adalah metode untuk mengubah data dengan cara mempertahankan karakteristik intinya tanpa mengubahnya. Langkah-langkah  penskalaan  ulang,  rotasi,  penskalaan,  dan  pembalikan  termasuk  dalam  proses peningkatan yang dilakukan..

## 3. Klasifikasi menggunakan CNN
Hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  bisa  dilihat  pada  Gambar  5  merupakan  hasil  dari klasifikasi jenis batik Jawa Barat.
Volume 12, Nomor 2, Mei 2023: 282-292

## Gambar 5. Hasil Klasifikasi Citra Batik
Dari Gambar 5 dapat diketahui bahwa ada data citra yang salah pada jenis batik Priangan dan batik Indramayu. Dari Gambar 5 di atas kemudian dibuat visualisasi dari akurasi untuk mempermudah dalam membaca data hasil akurasi.

## 4. Evaluasi
Setelah  proses  pengujian  selesai,  perhitungan  akurasi  dilakukan.  Untuk  mendapatkan  nilai akurasi  dari  hasil  pengujian,  terlebih  dahulu  harus  menghitung  akurasinya.  Keakuratan  perhitungan ditentukan  dengan  terlebih  dahulu  memasukkan  hasil  forecast  ke  dalam  database  yang  berisi  hasil prediksi, seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Prediksi Citra
Matriks Predict Class Batik Cirebon Batik Indramayu Batik Priangan Actual Class Batik Cirebon 19 0 1 Batik Indramayu 1 17 2 Batik Priangan 0 2 18
Gambar 6. Proses Epoch
Gambar  6  menunjukan  proses epoch sebanyak  20  kali  perulangan  yang  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  90%  dengan validasi  loss sebesar  0.439.  Nilai  akurasi  ini  dapat  dinyatakan  pada proses testing setelah  berjalan  20 epoch. Grafik  nilai  akurasi  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 menggunakan package Matplotlib.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 7. Grafik Nilai Akurasi

## Gambar 8 Nilai Akurasi
Hasil  akhir  dari  prosedur  perhitungan  akurasi  dengan  pendekatan  CNN  dapat  dilihat  pada Gambar 8. Ditentukan bahwa nilai akurasi harus 90%, nilai presisi harus 0,86, nilai recall harus 0,90, dan skor f1 nilainya harus 0,88. Hasil dari prosedur pengujian ini dapat digunakan sebagai cerminan dari hasil prosedur perhitungan ini. Lebih dari 80%  hasil analisis data akurat.
Visualisasi akurasi dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Visualisasi Akurasi
Menurut  Gambar  9,  kekuatan  prediksi  model  terbukti  memuaskan  bila  diterapkan  pada  data pelatihan dan pengujian. Untuk jenis batik Cirebon, dari dua puluh data yang diuji, hanya satu titik data yang salah prediksi; untuk jenis batik Indramayu, dari dua puluh data yang diuji, tiga titik data salah  prediksi;  dan  untuk  jenis  batik  Priangan,  dari  dua  puluh  data  tersebut  terdapat  dua  data kesalahan prediksi yang tidak akurat prediksinya. Akurasinya dapat diketahui dengan menggunakan rumus berikut dengan menggunakan Gambar 9.
Accuracy = 𝐴𝑙𝑙 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑁𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑇𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑖𝑒𝑠 𝑥 100%
Accuracy = 54 60 𝑥 100% = 90%
Dari  perhitungan  tersebut didapatkan  nilai akurasi  klasifikasi batik Jawa Barat menggunakan metode  CNN  ini  sebesar  90%.  Hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  akurasi  menggunakan confusion matrix ternyata sama dengan nilai akurasi perhitungan manual.
Nilai precision perlu dilakukan untuk melihat tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh user dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Nilai precision dapat dihitung menggunakan rumus:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 54 54 + 6 = 0.9 = 90%
Dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  nilai precission klasifikasi  batik  Jawa  Barat menggunakan metode CNN ini sebesar 90%. Hasil ini didapat dari perhitungan akurasi menggunakan confusion matrix yang selaras dengan nilai akurasi perhitungan manual.
Nilai recall perlu  dilakukan  untuk  melihat  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan kembali sebuah informasi. Nilai recall dapat dihitung menggunakan rumus:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 54
(54+6) = 0.9 = 90%
Berdasarkan hasil perhitungan recall rate, maka recall rate untuk klasifikasi Batik Jawa Barat menggunakan metode CNN adalah 90%. Hasil penghitungan nilai akurasi dan recall secara manual menggunakan confusion matrix menghasilkan hasil yang sama dengan menggunakan matriks konfusi untuk menghitung recall.
Parameter  pembelajaran  adalah  elemen  yang  berdampak  pada  tingkat  presisi  yang  dapat  dicapai selama  proses  konstruksi  model.  Menemukan  nilai  parameter  yang  dipelajari  dalam  model  CNN diperlukan  untuk  memilih  model  terbaik.  Jumlah  epoch,  jumlah  laju  pembelajaran,  dan  ukuran gambar input adalah beberapa parameter pembelajaran. Tujuan penggunaan beberapa nilai parameter untuk  menghias  model  parametrik  adalah  untuk  menentukan  model  mana  yang  terbaik  dengan menganalisis hasil perbandingan.
Selama proses pelatihan, sebuah siklus yang mencakup seluruh dataset yang akan digunakan untuk melatih  jaringan  saraf  disebut  sebagai  epoch.  Sampai  saat  ini  belum  ada  pernyataan  konklusif mengenai jumlah epoch yang harus digunakan saat menjalankan prosedur pelatihan. Namun, dalam sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andre  Lopes,  dkk  (2017),  mereka  melakukan  percobaan antara  epoch  1000  dan  2000.  Dalam  penyelidikan  ini,  para  peneliti  mencoba  beberapa  iterasi percobaan yang berbeda, termasuk yang tercantum di bawah ini..
Tabel 2. Pengaruh Epoch No Epoch Akurasi 1 5 77% 2 10 87% 3 15 82% 4 20 90% 5 25 87%
Berdasarkan  Tabel  2,  nilai  akurasi  terbaik  sebesar  90%  dicapai  pada  putaran  ke-20  apabila menggunakan nilai learning rate sebesar 0,001. Dari tabel diatas bahwa akurasinya berkurang setiap kali epoch bertambah 5.
Strategi  pengoptimalan,  seperti  stochastic  gradient  descent  (SGD),  diperlukan  untuk digunakan  selama  proses  pembelajaran  dan  memperbarui  bobot  neuron  lapisan  yang  terhubung sepenuhnya. Pemanfaatan parameter learning rate dalam metode ini memungkinkan untuk mencapai
tingkat  optimalisasi  yang  lebih  tinggi  dalam  proses  pembaruan  bobot.  Para  peneliti  melakukan penelitian tentang hubungan antara learning rate dan ketepatan temuan dalam studi khusus ini.
Tabel 3. Pengaruh Nilai Learning Rate Learning Rate Akurasi Loss value Waktu 0.1 37% 1.069 7 Menit 20 Detik 0.01 48% 1.013 7 Menit 34 Detik 0.001 90% 0.49 7 Menit 3 Detik
Hasil  perbandingan  nilai  learning  rate  dengan  epoch  number  20  disajikan  pada  tabel  3,  dan tabel tersebut menunjukkan bagaimana pergeseran nilai learning rate mempengaruhi baik nilai akurasi maupun  nilai  loss.  Namun  jika  dibandingkan  dengan  jumlah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk mengeksekusi jumlah epoch yang sama, perbedaan waktu tersebut tidak terlalu signifikan. Data yang disajikan  pada  Tabel  IV.4  menunjukkan  bahwa  learning  rate  optimal  adalah  0,001,  tingkat  akurasi harus 90%, dan nilai loss harus 0,49.
Salah satu aspek yang dapat mempengaruhi nilai akurasi adalah ukuran citra yang digunakan selama  proses  pelatihan.  Semakin  tinggi  ukuran  citra,  semakin  besar  jumlah  nilai  piksel  yang  perlu diperbaiki,  yang  pada  gilirannya  meningkatkan  jumlah  pemrosesan  yang  diperlukan  serta  jumlah waktu pemrosesan yang diperlukan. Selain itu, hal ini memunculkan kemungkinan dikembangkannya model  overfit.  Tabel  4  menyajikan  temuan  investigasi  tentang  bagaimana  ukuran  gambar mempengaruhi akurasi.
Tabel 4. Ukuran Citra Ukuran Citra Akurasi Loss value Waktu 32 x 32 85% 0.717 3 Menit 20 Detik 64 x 64 82 % 0.388 4 Menit 6 Detik 128 x 128 90 % 0.545 7 Menit 55 Detik
Proses pelatihan di atas dilakukan dengan nilai epoch 20 dan nilai tingkat pembelajaran 0.001. Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  meningkat  ketika  ukuran  input  ditingkatkan. Namun,  peningkatan  ukuran  citra  juga  menyebabkan  waktu  pelatihan  semakin  lama.  Berdasarkan skenario pelatihan yang dilakukan , ukuran citra optimal untuk arsitektur yang  dibuat adalah 128 x 128 piksel.
Salah satu algoritme untuk pembelajaran mendalam disebut algoritme Convolutional Neural Network (CNN), dan fungsi utamanya adalah untuk merepresentasikan karakteristik suatu objek atau gambar dengan cara yang lebih bernuansa. Klasifikasi gambar yang mengandung sejumlah besar data adalah  tingkat  manajemen  algoritma  CNN  yang  paling  jelas  terwakili.  Jumlah  data  pelatihan  yang digunakan selama proses pelatihan berkorelasi langsung dengan tingkat akurasi yang dapat dicapai.
Algoritma  CNN  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik  saat  bekerja  dengan  sedikit  data; karenanya,  proses  ekstraksi  fitur  tambahan  harus  dilakukan  untuk  meningkatkan  hasil  klasifikasi. Algoritma  CNN  digunakan  dalam  proyek  penelitian  ini,  dan  berhasil  mengklasifikasikan  foto  batik dengan  tingkat  akurasi  90%.  Dibandingkan  dengan  temuan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizki Mawan  (2020),  temuan  baru  ini  menunjukkan  peningkatan.  Para  peneliti  melakukan  beberapa analisis dan menentukan bahwa ini bisa menjadi hasil dari fakta bahwa penelitian ini menggunakan jumlah data yang lebih banyak daripada penelitian sebelumnya.
Algoritma  CNN  merupakan  algoritma  yang  sangat  efektif  dalam  melakukan  klasifikasi  citra batik.  Algoritma  ini  juga  mandiri  karena  telah  memasukkan  proses  feature  learning  di  dalamnya sehingga  tidak  lagi  memerlukan  ekstraksi  fitur.  Namun,  dalam  beberapa  kasus,  ekstraksi  fitur tambahan masih diperlukan jika fitur yang Diperlukan tidak tercakup dalam fitur pembelajaran yang disediakan  oleh  algoritma  CNN.  Dengan  demikian,  disarankan  agar  proses  ekstraksi  fitur  dilakukan secara  terpisah  dari  algoritma  CNN  atau  menggunakan  fitur  pembelajaran  yang  telah  disediakan, tergantung pada kebutuhan penelitian.

## 5 Kesimpulan
Algoritma  CNN  merupakan  algoritma  yang  mandiri  dikarenakan  didalam  algoritma  tersebut sudah terdapat proses feature learning sehingga tidak memerlukan lagi ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur masih  perlu  dilakukan  apabila  dalam  proses  penelitian  memerlukan  fitur  tambahan  yang  tidak terdapat  pada feature  learning dari  algoritma  CNN,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  proses ekstraksi  fitur  dapat  dilakukan  diluar  proses  yang  terdapat  pada algoritma  CNN  atau  menggunakan feature learning tergantung kepada kebutuhan dari penelitian itu sendiri. Algoritma CNN juga dapat melakukan klasifikasi jenis citra batik Jawa Barat dengan baik, dimana  dapat melakukan klasifikasi pada  20 epoch dan  nilai learning  rate 0.001  didapatkan  akurasi  sebesar  90%  dengan precission sebesar 90% serta recall sebesar 90%. Melihat kualitas dan jumlah data yang tidak begitu bagus dan kurang banyak, hasilnya sudah cukup bagus.

## Referensi
[1] L.  M.  Hakim,  "Batik  Sebagai  Warisan  Budaya  Bangsa  dan  Nation  Brand  Indonesia",  Nation State: Journal of International Studies (NSJIS), 1(1), 60-89, 2018.
[2] I. Mulyani, Y. Wijayanti, and E. Nurholis, “Nilai-Nilai Filosofis Batik Banjar Jawa Barat,” J- KIP  (Jurnal  Kegur.  dan  Ilmu  Pendidikan) ,  vol.  2,  no.  3,  p.  21,  2021,  doi:  10.25157/j- kip.v2i3.6008.
[3] N.  Briliana,  W.  Herdiana,  and  P.  W.  Waluyo,  “Perancangan  Batik  Terinspirasi  Oleh  Kisah Kethek  Ogleng,” ATRAT  J.  Seni  Rupa ,  pp.  111–117,  2021,  [Online].  Available: https://jurnal.isbi.ac.id/index.php/atrat/article/view/1600%0Ahttps://jurnal.isbi.ac.id/index.php/ atrat/article/download/1600/1081.
[4] T.  A.  Bowo,  H.  Syaputra,  and  M.  Akbar,  “Penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural Network Untuk Klasifikasi Motif Citra Batik Solo,” J. Softw. Eng. Ampera , vol. 1, no. 2, pp. 82–96, 2020, doi: 10.51519/journalsea.v1i2.47.
[5] F. Hasyim, K. Malik, and F. Rizal, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) Untuk Klasifikasi Batik,” J.  Kecerdasan  Buatan,  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2, no. 2, pp. 40–47, 2021.
[6] E.  Kustiyah  and  Iskandar,  “Batik  Sebagai  Identitas  Kultural  Bangsa  Indonesia  Di  Era Globalisasi,” Gema , vol. 30, no. 52, pp. 2456–2472, 2017.
[7] M. Siahaan, C. H. Jasa, K. Anderson, and M. Valentino, “Penerapan Artificial Intelligence ( AI ) Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra,” Inf. Syst. Technol. , vol. 01, no. 02, pp. 186–193, 2020.
[8] K.  de  Groot,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Untuk Klasifikasi Alat Tulis,” 2018.
[9] I. Suhardin, A. Patombongi, and A. M. Islah, “Mengidentifikasi Jenis Tanaman Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 100–108, 2021, doi: 10.51876/simtek.v6i2.101.
[10] D. Riana, S. Hadianti, S. Rahayu, Frieyadie, and M. Hasan, “RepoMedUNM : A New Dataset for Extraction Feature and Train Deep Learning Network to Classify of Pap Smear Images,” 2021.
[11] S. Ilahiyah and A. Nilogiri, “Implementasi Deep Learning Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” JUSTINDO  (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[12] M.  R.  D.  Septian,  A.  A.  A.  Paliwang,  M.  Cahyanti,  and  E.  R.  Swedia,  “Penyakit  Tanaman Apel  Dari  Citra  Daun  Dengan  Convolutional  Neural  Network,” Sebatik ,  vol.  24,  no.  2,  pp. 207–212, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i2.1060.
[13] T.  Bariyah,  M.  A.  Rasyidi,  and  N.  Ngatini,  “Convolutional  Neural  Network  untuk  Metode Klasifikasi  Multi-Label  pada  Motif  Batik,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  155–165,  2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4224.
[14] P.  Cavalin  and  L.  Oliveira,  “Confusion  matrix-based  building  of  hierarchical  classification,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  11401  LNCS,  no.  April,  pp.  271–278,  2019,  doi:  10.1007/978-3-030-
e-ISSN:2540-9719
13469-3_32.
[15] B.  P.  Pratiwi,  A.  S.  Handayani,,  and  S.  Sarjana,  "Pengukuran Kinerja  Sistem  Kualitas  Udara Dengan  Teknologi  Wsn  Menggunakan  Confusion  Matrix".  Jurnal  Informatika  Upgris,  6(2), 2020.
[16] M. Suhendra, W.Swastika, and M. Subianto, "Analisis Sentimen Pada Ulasan Aplikasi Video Conference Menggunakan  Naive Bayes", Sainsbertek Jurnal Ilmiah Sains & Teknologi, 2(1), 1-9, 2021.