## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## KLASIFIKASI MOTIF SONGKET PALEMBANG MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS
Yohannes 1 , Muhammad Ezar Al Rivan 2 , Siska Devella 3 , Meiriyama 4
1, 2, 3 Informatika, Universitas Multi Data Palembang
4 Manajemen Informatika, Universitas Multi Data Palembang Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia 30113 yohannesmasterous@mdp.ac.id, meedzhar@mdp.ac.id, siskadevella@mdp.ac.id, meiriyama@mdp.ac.id

## Abstract
Songket Palembang is one of the intangible cultural heritages with the domain of traditional craftsmanship and crafts. Songket Palembang has several motifs, including Chinese Flowers, Cantik Manis, and Pulir. Preservation efforts are carried out by providing an understanding of Palembang Songket patterns. This study classified Palembang Songket patterns based on shape features using the Histogram of Oriented Gradient (HOG) method. Based on the test results of 45 test data images, the HOG method can become a feature in the image classification of Palembang Songket patterns, namely Chinese Flowers, Cantik Manis, and Pulir. The Support Vector Machine (SVM) method is a classification method that can recognize Palembang Songket patterns with RBF, Linear, and Polynomial kernels. The results showed that the RBF kernel was the best kernel that produced an  average  accuracy  value  of  88.1%,  a  precision  of  84.1%,  a  recall  of  82.2%,  and  an  f1-score  of  82.6%,  and  the  three Palembang Songket patterns tested, it was found that the Palembang Songket patterns that were easiest to classify well were the Cantik Manis patterns for all types of SVM kernels.

## Keywords: Classification, HOG, Pattern, Songket, SVM

## Abstrak
Songket  Palembang  merupakan  salah  satu  warisan  budaya  takbenda  dengan  domain  kemahiran  dan  kerajinan  tradisional. Songket  Palembang  memiliki  beberapa  jenis  motif  antara  lain  Bunga  Cina,  Cantik  Manis,  dan  Pulir.  Upaya  pelestarian dilakukan dengan memberikan pemahaman tentang motif songket palembang.  Pada penelitian ini dilakukan pengklasifikasian motif  songket  Palembang  berdasarkan  fitur  bentuk  dengan  menggunakan  metode  Histogram  of  Oriented  Gradient  (HOG). Berdasarkan hasil pengujian terhadap 45 citra data uji, bahwa metode HOG mampu menjadi fitur dalam klasifikasi citra motif Songket Palembang, yaitu motif Bunga Cina, Cantik Manis, dan Pulir. Metode Support Vector Machine (SVM) digunakan sebagai metode klasifikasi yang dapat mengenali motif Songket Palembang dengan kernel RBF, Linier dan Polinomial. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kernel RBF menjadi kernel terbaik yang menghasilkan rata-rata nilai accuracy sebesar 88.1%, precision sebesar 84.1%, recall sebesar 82.2% dan f1-score sebesar 82.6% serta dari tiga motif songket Palembang yang diuji didapatkan hasil bahwa motif Songket Palembang yang paling mudah diklasifikasikan dengan baik adalah motif Cantik Manis untuk semua jenis kernel SVM.
Kata kunci: HOG, Klasifikasi, Motif, Songket, SVM

## 1. PENDAHULUAN
Songket  merupakan  bentuk  kerajinan  dari  daerah Palembang,  Sumatera  Selatan  berupa  kain  tenun.  Songket memiliki  beberapa  jenis  yaitu  Bunga  Cina,  Cantik  Manis, dan  Pulir.  Masyarakat  belum  banyak  mengenal  songket. Songket pun ada yang berasal dari daerah selain Palembang. Untuk  mengenali  songket,  masyarakat  dapat  mengetahui dari penenun langsung atau dari pedagang. Jenis dan motif songket berpengaruh terhadap harga jual. Pengenalan jenis
songket  menjadi  patokan  untuk  memperkirakan  harga. Harga jual yang ditentukan menurut penenun dan pedagang dapat menjadi potensi kecurangan.
Pengenalan  songket  dapat  dilakukan  menggunakan teknologi pengolahan citra. Dengan menggunakan berbagai pendekatan  metode  ekstraksi  fitur,  motif  Songket Palembang  dapat  dikenali.  Penggunaan  ekstraksi  fitur dengan Speeded-Up Robust Feature (SURF) [1] dan Scale-
Invariant  Feature  Transform (SIFT)  [2]  dapat  mengenali motif  Songket  namun  masih  memiliki  kekurangan  dalam penentuan jumlah key dan interest point saat pembentukan fitur.  Salah  satu  ciri  yang  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan  objek  adalah  pola  bentuk.  Ciri  bentuk dari  Songket  dapat  diambil  dari  citra  songket  yang sebelumnya sudah dilakukan image acquisition . Ciri bentuk yang  bisa  digunakan  adalah  berbentuk  histogram,  yaitu Histogram of Oriented Gradient (HOG).
Penggunaan  ciri  dari  HOG  memberikan  hasil  yang  baik untuk  pengenalan.  Pada  penelitian  [3]  yang  menggunakan HOG untuk mengambil ciri bentuk angka yang digunakan untuk pengenalan angka di Kwh meter. Dari penelitian ini diperoleh hasil akurasi sebesar 73%. HOG juga digunakan pada penelitian [4] untuk mengambil ciri bentuk dari wajah hewan untuk menentukan jenis hewan. Hasil yang didapat bervariasi, hasil tertinggi mencapai 100% pada pengenalan wajah  hewan  kucing.  Tidak  hanya  itu,  fitur  HOG  juga digunakan  untuk  citra  berbasis saliency dan  memberikan hasil  yang  baik  dalam  klasifikasi  citra  sesuai  dengan karakteristiknya [5], [6], [7].
Pengenalan  dapat  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM).  Penelitian  yang  menggunakan  SVM  yaitu  pada penelitian  [3]  untuk  pengenalan  angka  menggunakan  ciri HOG dan algoritma pengenalan SVM. Pada penelitian  [4] SVM  dengan  HOG  digunakan  untuk  mengenali  wajah hewan yang memberikan hasil akurasi 96,55%. SVM juga digunakan untuk mengenali jenis ikan laut berdasarkan fitur HOG  dan  HSV  dengan  akurasi  mencapai  94,86%  [8]. Kombinasi  fitur  HOG  dan  algoritma  pengenalan  SVM digunakan  untuk  mendeteksi  senyum  pada  bagian  mulut, hidung, dan mata dengan hasil 90,40% [9].
Pada  penelitian  sebelumnya,  ekstraksi  fitur  yang  untuk mendapatkan  ciri  dari  motif  Songket  menggunakan pendekatan  parameter key dan interest  point dari  sebuah citra, yaitu menggunakan SURF  [1] dan SIFT  [2]. Namun pendekatan  ini  masih  kurang  optimal  dalam  klasifikasi motif Songket. Pendekatan lain yang dapat digunakan untuk mendapatkan fitur bentuk atau pola dari sebuah citra adalah HOG. HOG memiliki performa yang baik dalam beberapa variasi  bentuk  citra,  seperti  citra  gambar  bentuk  hewan mamalia  [4],  [7],  [10],  [11],  bentuk  ikan  laut  [8],  bentuk angka [3]. HOG dan SVM merupakan kombinasi ekstraksi fitur  dan classifier yang  memberikan  hasil  yang  baik  [8]. Oleh karena itu, pada penelitian ini HOG digunakan sebagai ekstraksi fitur untuk mendapatkan fitur bentuk dan pola dari motif Songket.
Berdasarkan uraian tersebut pengenalan songket menggunakan HOG dan SVM diharapkan dapat memberikan hasil yang baik. Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui performa HOG dan SVM dalam mengenali jenis songket.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan rencana tahapan penelitian yang terdapat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  diawali  dengan  melakukan  identifikasi masalah, yaitu mendefinisikan masalah mengenai klasifikasi motif songket Palembang dengan menggunakan metode  SVM  dan  HOG,  serta  membuat  definisi  tersebut agar dapat diukur.

## 2.2. Studi Literatur
Dalam  tahap  ini,  studi  literatur  dilakukan  dengan  mencari referensi  atau  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  terkait permasalahan dan tujuan penelitian. Referensi dapat berupa buku,  artikel  dan  lainnya  yang  memberikan  informasi relevan  mengenai  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang serta metode yang digunakan yaitu HOG dan SVM.

## 2.3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data mengenai motif kain  Songket  Palembang.  Data  yang  digunakan  berupa dataset yang  berisi  citra  motif  Songket  Palembang  di antaranya  adalah  Motif  Bunga  Cina,  Motif  Cantik  Manis dan  Motif  Pulir.  Citra  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berukuran 256 x  256 pixel ,  serta  data  dibagi  menjadi  data training dan data testing .
Motif  masing-masing  Songket  dipotret  menggunakan kamera  SLR  Nikon  D5000.  Jarak  antar  kamera  dan  objek yang  dipotret  adalah  45  cm.  Setelah  citra  motif  Songket didapatkan  dan  telah  melalui  proses cropping .  Seluruh jumlah dataset dari  3  motif  Songket  yang  berjumlah  345 citra.  Proses  pelabelan  data  diverifikasi  oleh  pengrajin Songket  Palembang.  Masing-masing  motif  memiliki  115 citra.  Lalu  pembagian  data  dikelompokkan  menjadi  citra latih berjumlah 70% dan citra uji berjumlah 30% dari setiap motif Songket sehingga didapatkan citra latih 100 gambar dan  citra  uji  45  gambar.  Gambar  2  menunjukkan  contoh citra motif Songket Palembang.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Citra Motif Songket Palembang: (a) Motif Songket Bunga Cina; (b) Motif Songket Cantik Manis; (c) Motif Songket Pulir
Motif  Songket  Palembang  seperti  Bunga  Cina,  Cantik Manis, dan Pulir merupakan bagian dari kekayaan budaya tenun  tradisional  Palembang.  Keunikan  dan  keindahan motif-motif  ini  menjadi  daya  tarik  yang  membedakan Songket  Palembang  dan  mencerminkan  kekayaan  budaya Indonesia.  Berikut  karakteristik  tentang  motif  Songket Palembang, yaitu Bunga Cina, Cantik Manis, dan Pulir [12], [13].
2.3.1. Bunga Cina
Motif  Bunga  Cina  memiliki  ciri  khas  berupa  pola  bunga- bunga  yang  elegan  dan  rumit.  Motif  ini  terinspirasi  oleh keindahan bunga-bunga yang biasa ditemukan dalam kebun atau taman, seperti bunga melati, bunga mawar, atau bunga teratai. Bunga Cina umumnya ditenun dengan benang emas atau  perak  pada  kain  dasar  yang  terbuat  dari  sutra  atau
kapas. Motif Bunga Cina sering digunakan dalam berbagai acara  istimewa,  seperti  pernikahan  atau  upacara  adat, sebagai simbol keindahan dan kemewahan.
2.3.2. Cantik Manis
Motif Cantik Manis memiliki karakteristik pola yang cantik, manis, dan feminin. Motif ini seringkali menampilkan pola- pola bunga kecil yang teratur dan rapi, dengan warna-warna cerah  dan  kontras.  Cantik  Manis  juga  biasanya menggunakan benang emas atau perak sebagai aksen yang memberikan kilauan mewah pada kain. Motif Cantik Manis sering digunakan dalam berbagai acara resmi atau upacara adat sebagai simbol keanggunan dan kecantikan.

## 2.3.3. Pulir
Motif  Pulir  merupakan  salah  satu  motif  yang  khas  dalam Songket  Palembang.  Motif  ini  terdiri  dari  pola  geometris berupa  garis-garis  atau  pola  berulang  yang  teratur.  Pulir umumnya  ditenun  dengan  benang  emas  atau  perak  yang memberikan  efek  kilauan  dan  keindahan  pada  kain.  Motif Pulir  sering  digunakan  sebagai  hiasan  dalam  Songket Palembang untuk memberikan sentuhan modern dan elegan.

## 2.4. Perancangan
Pada tahap ini dilakukan perancangan mengenai langkah  - langkah yang dilakukan selama proses klasifikasi motif kain songket  Palembang.  Langkah-langkah  yang  dilakukan adalah dari pembagian data menjadi data training dan data testing,  kemudian  tahap preprocessing ,  melakukan ekstraksi  ciri  dengan  menggunakan  HOG,  melakukan pelatihan  dengan  menggunakan  metode  SVM  untuk mendapatkan  model  klasifikasi,  kemudian  dilakukan klasifikasi motif songket Palembang. Gambar 3 menunjukkan diagram perancangan pada penelitian ini.
Gambar 3. Diagram Perancangan
146 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
2.4.1. Histogram of Oriented Gradients
Histogram  of  Oriented  Gradients (HOG)  adalah  sebuah algoritma yang digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada sebuah citra atau gambar. Algoritma ini sangat berguna dalam  deteksi  objek  atau  pengenalan  pola  pada  gambar, terutama  dalam  aplikasi computer  vision dan  pengenalan wajah  [14].  Konsep  dasar  dari  HOG  adalah  pola  dalam sebuah  gambar  dapat  diidentifikasi  melalui  distribusi  arah perubahan  intensitas  piksel  [14].  HOG  mengambil informasi  penting  dengan  menghitung  histogram  orientasi gradien  pada  berbagai  lokasi  dalam  sebuah  gambar  [15]. Histogram  ini  mencerminkan  kecenderungan  orientasi gradien  dalam  setiap  wilayah  gambar.  Berikut  adalah tahapan-tahapan cara kerja HOG:
1) Konversi  Menjadi  Citra Grayscale .  Tahap  pertama adalah  melakukan  perubahan  citra  dalam  bentuk  skala keabuan ( grayscale ). Konversi ini merupakan salah satu preprocessing pada  sebuah  citra.  Skala  keabuan diperlukan untuk menghilangkan informasi warna yang tidak diperlukan, sementara mempertahankan informasi mengenai bentuk dan tekstur.
2) Menghitung  Gradien.  Setelah  mendapatkan  citra grayscale ,  maka  dilakukan  perhitungan  gradien  pada citra  dalam  skala  keabuan.  Gradien  menggambarkan perubahan intensitas piksel di berbagai arah pada sebuah citra. Untuk setiap piksel, gradien horizontal dan vertikal dihitung  dengan  menggunakan  operator  Sobel  atau operator  lainnya.  Gradien  horizontal  dan  vertikal kemudian digunakan untuk menghitung besar ( magnitude ) dan arah gradien untuk setiap piksel.
3) Pembagian  Sel.  Pada  tahap  ini  citra  kemudian  dibagi menjadi sel-sel kecil yang lebih kecil berukuran sekitar 8x8 piksel. Setiap sel piksel memiliki ukuran yang sama dan  terletak  dalam  blok-blok  yang  saling  tumpang tindih. Pemilihan ukuran yang tepat untuk sel piksel dan blok  dapat  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  motif Songket  Palembang  dan  ukuran  citra  yang  digunakan. Tujuan dari pembagian sel adalah untuk mengumpulkan informasi mengenai gradien dalam wilayah kecil.
4) Pembuatan  Histogram.  Setelah  menghitung  gradien pada setiap piksel, histogram dari gradien dihitung untuk setiap  blok  piksel.  Histogram  ini  mewakili  distribusi arah gradien dalam blok tersebut. Jumlah bin histogram dan  rentang  arah  gradien  yang  digunakan  dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan.
5) Normalisasi  Blok.  Selanjutnya,  histogram  dalam  blok yang  lebih  besar  dibuat  dengan  menggabungkan histogram  dari  sel-sel  tetangga.  Blok  biasanya  terdiri dari  beberapa  sel  yang  tumpang  tindih.  Tujuan normalisasi adalah untuk membuat fitur HOG invarian terhadap perubahan kontras dan cahaya.
6) Pembentukan  Vektor  Fitur  HOG.  Langkah  terakhir adalah menggabungkan semua histogram gradien yang dinormalisasi menjadi vektor fitur HOG. Setiap vektor fitur  HOG  merepresentasikan  citra  input  dan  memuat informasi  tentang  arah  gradien  yang  signifikan  dalam citra tersebut.

## 2.4.2. Support Vector Machine
Salah  satu  algoritma  dalam  pembelajaran  mesin  yang berperan untuk klasifikasi dan regresi adalah Support Vector Machine (SVM). SVM bekerja dengan membangun model yang memisahkan dua kelas data dengan margin maksimum di  antara  kelas-kelas  tersebut  [16].  SVM  berusaha menemukan  hyperplane  terbaik  yang  memaksimalkan margin, yaitu jarak antara hyperplane dan titik-titik terdekat dari  kelas  data.  Margin  maksimum  memberikan  lebih banyak keamanan dan toleransi terhadap variasi data baru.
Gambar 4. Optimal Hyperplane SVM [17]
Dari Gambar 4 dapat dilihat terdapat dua hyperplane R1 dan R2. Hyperplane tersebut  divisualisasikan  menggunakan garis  putus-putus.  Data  yang  terletak  mendekati  margin maksimum disebut sebagai support vector . Support vector ini  mempengaruhi  pembentukan hyperplane dan  memiliki peran  penting  dalam  pembentukan  model  SVM.  Margin yang berada di antara kedua hyperplane memiliki nilai yang maksimum.  Dalam  kasus  klasifikasi  biner,  persamaan hyperplane dinyatakan  pada  Persamaan  1  dengan  w^T merupakan  vektor  bobot,  x  merupakan  vektor  fitur  yang mewakili  data  input,  dan  b  adalah  bias  atau  pergeseran hyperplane .
w^T x+b=0
(1)
Dalam  kasus  data  yang  tidak linear ,  SVM  menggunakan fungsi kernel untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi sehingga hyperplane dapat memisahkan data dengan baik [16]. Kernel adalah fungsi matematis yang digunakan untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi. Dengan menggunakan  kernel,  data  dapat  diproyeksikan  ke  ruang fitur  yang  lebih  kompleks  di  mana  pemisahan linear mungkin terjadi.
147 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023

## 2.5. Implementasi
Pada langkah ini implementasi bahasa pemrograman Python dilakukan  berdasarkan  rancangan  yang  dibuat  untuk  data citra  yang  dikumpulkan  pada  langkah  sebelumnya. Data training dan testing akan  dilakukan  praproses  sebelum diekstraksi  fitur  menggunakan  HOG  dan  klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine .

## 2.6. Pengujian
Pengujian  dilakukan  pada  tahap  ini  terhadap  data testing yang  sudah  melalui  tahapan  praproses  serta  ekstraksi  fitur HOG. Adapun skenario pengujian pada penelitian ini antara lain:
a. Ekstraksi  Fitur  HOG  dengan classifier SVM  kernel Linear
b. Ekstraksi Fitur HOG dengan classifier SVM kernel RBF c. Ekstraksi  Fitur  HOG  dengan classifier SVM  kernel Polynomial
Evaluasi  digunakan  untuk  mengukur  performa  dari  model klasifikasi SVM. Confusion matrix dapat digunakan untuk mengetahui performa model tersebut.

## 2.7. Analisis Pengujian
Pada  tahap  ini,  hasil  pengujian  berupa confusion  matrix yang didapat dari tahap pengujian dihitung nilai accuracy, precision , recall ,  dan f1-score untuk  klasifikasi  motif Songket Palembang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi motif Songket Palembang dilakukan sebanyak 3 kali  pengujian,  yaitu  dengan  menggunakan  metode  SVM kernel Linear , RBF, dan Polynomial . Data yang digunakan dalam pengujian sebanyak 30%, yaitu 45 citra untuk setiap motif Songket Palembang.  Semua pengujian menggunakan fitur yang sama, yaitu dengan metode ekstraksi fitur HOG. Hasil pengujian klasifikasi motif Songket Palembang untuk setiap kernel SVM kemudian diperoleh dengan menghitung nilai accuracy , precision ,  dan recall .  Kernel linear adalah kernel paling sederhana dimana transformasi data dilakukan secara linear, yaitu hanya dengan menggunakan produk titik ( dot product ) antara dua vektor input . Jika x dan y adalah dua vektor input , maka kernel linear dihitung sebagai K(x, y) = x * y.
Sedangkan  kernel  RBF  bekerja  dengan  mentransformasi data ke dalam dimensi tak hingga. Kernel ini menciptakan fungsi  basis  radial  di  sekitar  setiap  titik  data,  yang membantu dalam menangkap pola yang kompleks. Kernel RBF dihitung sebagai K(x, y) = exp(-γ * ||x - y|| 2 ), di mana γ adalah parameter yang dapat diatur untuk mengendalikan bentuk fungsi basis radial.
Kernel polynomial mentransformasi data ke dalam dimensi yang lebih tinggi dengan menggunakan fungsi polinomial. Kernel polynomial didefinisikan sebagai K(x, y) = (x * y +
c) d ,  di  mana  c  adalah  konstanta  dan  d  adalah  derajat polinomial.
Untuk  hasil  klasifikasi  motif  Songket  Palembang  dengan menggunakan  kernel linear dapat  dilihat  pada  Tabel  1. Karena nilai accuracy pada motif Songket Cantik Manis dan Pulir  memiliki  nilai  yang  sama  dan  nilai precision serta recall juga tidak berbanding lurus peningkatannya, maka f1- score digunakan  untuk  menentukan  hasil  evaluasi  terbaik dari  motif  Songket  pada  pengujian  kernel linear . Berdasarkan f1-score, motif  Songket  Cantik  Manis menunjukkan hasil evaluasi terbaik ( f1-score sebesar 0,813) dibandingkan dengan motif Songket Bunga Cina dan Pulir, yaitu dengan nilai accuracy sebesar 0,867; precision sebesar 0,765; dan recall sebesar 0,867. Kemudian hasil klasifikasi untuk  motif  songket  Bunga  Cina  adalah accuracy sebesar 0,822; precision 0,769;  dan recall sebesar  0,667.  Untuk motif  songket  Pulir,  hasil  klasifikasinya  memiliki  nilai accuracy sebesar  0,867  serta  nilai precision dan recall sebesar 0,8. Untuk kernel linear , tidak ada parameter yang digunakan selain data input itu sendiri.
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Motif Songket Palembang dengan Kernel
Linear Kelas Accuracy Precision Recall F1-Score Bunga Cina 0,822 0,769 0,667 0,714 Cantik Manis 0,867 0,765 0,867 0,813 Pulir 0,867 0,800 0,800 0,800 Rata-Rata 0,852 0,778 0,778 0,776
Tabel  2  menunjukkan  hasil  klasifikasi  motif  Songket Palembang  dengan  menggunakan  kernel  RBF.  Hasil klasifikasi dengan kernel RBF memperlihatkan bahwa motif Songket Cantik Manis menunjukkan hasil evaluasi terbaik dibandingkan dengan motif Songket Bunga Cina dan Pulir, yaitu dengan nilai accuracy sebesar 0,933; precision sebesar 1; dan recall sebesar 0,8. Kemudian hasil klasifikasi untuk motif songket Bunga Cina adalah accuracy sebesar 0,844; precision 0,722;  dan recall sebesar  0,867.  Untuk  motif songket Pulir, hasil klasifikasinya memiliki nilai accuracy sebesar  0,867  serta  nilai precision dan recall sebesar  0,8. Pada pengujian kernel RBF terlihat bahwa hasil klasifikasi motif  Songket  Pulir  tidak  memiliki  peningkatan  untuk kernel  RBF  dan linear .  Namun  terjadi  peningkatan  untuk klasifikasi  motif  Bunga  Cina  dan  Cantik  Manis  dengan melihat  nilai f1-score .  Kernel  RBF  dapat  menangani permasalahan  fitur  yang  tidak  memiliki  hubungan  linier antara  fitur  dan  kelas.  Hal  ini  terlihat  dari  hasil  yang menggunakan  kernel  RBF  lebih  baik  dibandingkan  kernel linear . Parameter yang digunakan dalam kernel RBF, yaitu gamma . Nilai gamma yang digunakan didapat dari formula 1  /  (n_features  *  X.var()), dimana n_feature adalah banyaknya fitur yang didapat dari HOG dan X.var() adalah nilai varian fitur tersebut.
148 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Motif Songket Palembang dengan Kernel RBF
Kelas Accuracy Precision Recall F1-Score Bunga Cina 0,844 0,722 0,867 0,788 Cantik Manis 0,933 1,000 0,800 0,889 Pulir 0,867 0,800 0,800 0,800 Rata-Rata 0,881 0,841 0,822 0,826
Pengujian  kernel Polynomial untuk  klasifikasi  motif Songket  Palembang  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.  Hasil klasifikasi dengan kernel Polynomial menunjukkan bahwa motif  Songket  Cantik  Manis  mendapatkan  hasil  terbaik, yaitu dengan nilai accuracy sebesar 0,911; precision sebesar 0,923; dan recall sebesar 0,8. Untuk hasil klasifikasi motif songket  Bunga  Cina  tidak  memiliki  peningkatan  terhadap kernel RBF di mana nilai accuracy sebesar 0,844; precision 0,722; dan recall sebesar 0,867. Namun pada motif songket Pulir,  hasil  klasifikasinya  memiliki  peningkatan  terhadap kernel  RBF,  yaitu  dengan  nilai accuracy sebesar  0,889; precision sebesar 0,857; dan recall sebesar 0,8. Berdasarkan hasil  pada  Tabel  3,  pengujian  kernel  RBF  terlihat  sama hasilnya  untuk  motif  Bunga  Cina  dan  memiliki  sedikit perubahan  baik  peningkatan  maupun  penurunan  nilai f1- score pada klasifikasi motif Cantik Manis dan Pulir. Dengan melihat rata-rata nilai accuracy , precision , dan recall, serta f1-score pada  Tabel  2  dan  Tabel  3,  maka  hasil  klasifikasi motif  Songket  Palembang  dengan  kernel  RBF  lebih  baik dibandingkan dengan kernel Polynomial .
Tabel 3. Hasil Klasifikasi Motif Songket Palembang dengan Kernel
Polynomial
Kelas Accuracy Precision Recall F1-Score Bunga Cina 0,844 0,722 0,867 0,788 Cantik Manis 0,911 0,923 0,800 0,857 Pulir 0,889 0,857 0,800 0,828 Rata-Rata 0,881 0,834 0,822 0,824
Kernel polynomial berguna  untuk  menangani  hubungan non-linear ,  namun  kurang  fleksibel  dibandingkan  dengan RBF untuk menangani pola yang kompleks. Parameter yang digunakan pada kernel polynomial , yaitu derajat polinomial ( degree )  dan  konstanta.  Nilai  derajat  polinomial  yang digunakan adalah 3 dan konstanta adalah 0.
Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  rata-rata  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score untuk  semua  jenis  kernel yang  digunakan  dalam  pengujian.  Tabel  4  menunjukkan bahwa rata-rata tertinggi pada nilai accuracy adalah 0,881 dan  terendah  adalah  0,852,  sedangkan  rata-rata  nilai precision tertinggi  dan  terendah  masing-masing  adalah 0,841  dan  0,778.  Kemudian  untuk  rata-rata  nilai recall tertinggi adalah 0,822 dan terendah adalah 0,778. Rata-rata nilai f1-score juga  berbanding  lurus  dengan  rata-rata  nilai accuracy , precision ,  dan recall untuk  nilai  tertinggi  dan terendah dari masing-masing kernel. Sehingga berdasarkan rata-rata nilai baik dari nilai accuracy , precision , recall , dan
f1-score ,  maka  kernel  terbaik  pada  pengujian  hasil klasifikasi  motif  Songket  Palembang  adalah  RBF  dengan rata-rata  nilai accuracy sebesar  0,881; precision sebesar 0,841; recall sebesar 0,822; dan f1-score sebesar 0,826.
Dari hasil akurasi yang didapatkan untuk pengujian setiap kernel terlihat belum memiliki peningkatan yang signifikan, yaitu berada di rentang 0,852 hingga 0,881. Hal ini mungkin terjadi  dikarenakan  pemilihan  fitur  atau  kombinasi  fitur yang  kurang  optimal  sehingga  mempengaruhi  kinerja model. Proses seleksi fitur atau teknik ekstraksi fitur yang cermat masih diperlukan untuk dapat membantu meningkatkan efektivitas model.
Tabel 4. Hasil Keseluruhan Klasifikasi Motif Songket Palembang
Berdasarkan Kernel SVM Kernel Accuracy Precision Recall F1-Score Linear 0,852 0,778 0,778 0,776 RBF 0,881 0,841 0,822 0,826 Polynomial 0,881 0,834 0,822 0,824

## 4. KESIMPULAN
Dari pengujian yang telah dilakukan, metode HOG mampu menjadi  fitur  dalam  klasifikasi  citra  motif  Songket Palembang,  yaitu  motif  Bunga  Cina,  Cantik  Manis,  dan Pulir.  Metode  SVM  mampu  menjadi  metode  klasifikasi yang  dapat  mengenali  motif  Songket  Palembang berdasarkan fitur HOG dengan menggunakan 3 kernel, yaitu linear ,  RBF,  dan polynomial .  Kernel  RBF  menjadi  kernel dengan performa terbaik yang menghasilkan rata-rata nilai accuracy 0,881; precision 0,841; recall 0,822; dan f1-score 0,826  dalam  klasifikasi  motif  Songket  Palembang dibandingkan  dengan  kernel linear dan polynomial . Selanjutnya, motif Songket Palembang yang paling mudah diklasifikasikan  dengan  baik  adalah  motif  Cantik  Manis untuk semua jenis kernel pada SVM.
Untuk saran penelitian selanjutnya dalam klasifikasi motif Songket  Palembang  dapat  melakukan  analisis  lebih mendalam terhadap fitur HOG yang digunakan. Dalam hal ini  dapat  melibatkan  parameter  HOG  yang  berbeda  atau pengembangan  varian  HOG  untuk  motif  Songket Palembang.  Selain  itu,  penggunaan  ekstraksi  fitur  multi skala  dan  multi  resolusi  juga  dapat  menjadi  kandidat  fitur dalam  mengenali  motif  dalam  berbagai  ukuran  dan  skala. Dalam membandingkan kinerja SVM, dapat menggunakan metode pembelajaran mesin lainnya atau deep learning .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  A.  H.  Pandrean, “Penerapan  Speeded-Up  Robust  Feature  pada Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket Palembang,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no.
3, pp.
360–369,
2020, doi:
10.28932/jutisi.v5i3.1978.
[2] S.  Devella,  Y.  Yohannes,  and  F.  N.  Rahmawati, “Implementasi  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi Motif  Songket  Palembang  Berdasarkan  SIFT,”
JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) , vol.  7,  no.  2,  pp.  310–320,  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[3] D.  Amputri,  S.  Nadra,  G.  Gasim,  and  M.  E.  Al Rivan,  “Perbandingan  Jarak  Potret  dan  Resolusi Kamera  pada  Tingkat  Akurasi  Pengenalan  Angka kWh Meter Menggunakan SVM,” J. Inform. Glob. , vol. 8, pp. 7–12, 2017.
[4] M.  E.  Al  Rivan  and  Y.  Yohannes,  “Klasifikasi Mamalia Berdasarkan Bentuk Wajah Dengan K-NN Menggunakan  Fitur  CAS  Dan  HOG,” J.  Tek. Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  173–180, 2019.
[5] Y. Yohannes, S. Devella, and K. Arianto, “Deteksi Penyakit  Malaria  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  Berbasis  Saliency,” JUITA  J. Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  p.  37,  2020,  doi: 10.30595/juita.v8i1.6671.
[6] Y.  Yohannes,  M.  R.  Pribadi,  and  L.  Chandra, “Klasifikasi Jenis Buah dan Sayuran Menggunakan SVM  Dengan  Fitur  Saliency-HOG  dan  Color Moments,” Elkha , vol. 12, no. 2, p. 125, 2020, doi: 10.26418/elkha.v12i2.42160.
[7] Y.  Yohannes  and  M.  E.  Al  Rivan,  “Penggunaan Global  Contrast  Saliency  dan  Histogram  of Oriented  Gradient  Sebagai  Fitur  untuk  Klasifikasi Jenis Hewan Mamalia,” Petir , vol. 13, no. 1, pp. 80– 85, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.908.
[8] N.  Rachmat,  Y.  Yohannes,  and  A.  Mahendra, “Klasifikasi Jenis Ikan Laut Menggunakan Metode SVM dengan Fitur HOG dan HSV,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 4, pp. 2235–2247, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1686.
[9] B.  C.  Lumban,  “Deteksi  Senyum  Menggunakan
Fitur Gabor dan Histograms of Oriented Gradients pada Bagian Mulut, Hidung, dan Mata,” J. Teknol. Terpadu ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  43–49,  2015,  doi: 10.54914/jtt.v1i2.37.
[10] Y.  Yohannes,  Y.  P.  Sari,  and  I.  Feristyani, “Klasifikasi Wajah Hewan Mamalia Tampak Depan
Menggunakan k-Nearest Neighbor Dengan
Ekstraksi Fitur HOG,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 84–97, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i1.1584.
[11] Yohannes  and  J.  Petrus,  “Klasifikasi  mamalia menggunakan extreme gradient boosting berdasarkan fitur histogram of oriented gradient,” J. Ilm. Betrik , vol. 13, no. 03, pp. 363–370, 2022.
[12] J.  E.  Malcolm, Songket  Palembang:  The  Pinnacle of Indonesian Textiles . 2016.
[13] A.  Gunawan, Songket  Palembang:  A Reflection  of the Silk Road . 2020.
[14] N.  Dalal  and  B.  Triggs,  “Histograms  of  Oriented Gradients  for  Human  Detection,”  in 2005  IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and  Pattern  Recognition  (CVPR’05) ,  IEEE,  2005, pp. 886–893. doi: 10.1109/CVPR.2005.177.
[15] M. S. Nixon and A. S. Aguado, Feature extraction and  image processing  for  computer  vision ,  Fourth Ed. Academic Press, 2019. doi: 10.1016/C2017-0- 02153-5.
[16] J.  Dean, Big  Data,  Data  Mining,  and  Machine Learning . Wiley, 2014.
[17] P.  Wlodarczak, Machine  Learning  and  its Applications .  University  of  Southern  Queensland, Toowoomba,  Queensland,  Australia:  CRC  Press, 2020.