## PENGENALAN MOTIF BATIK PESISIR PULAU JAWA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Bagus Untung Saputra * 1 , Gunawan 2 , Wresti Andriani 3 1,2,3 Teknik Informatika, STMIK Tegal E-mail: * 1 bagusuntungsaputra14@gmail.com, 2 gunawan.gayo@gmail.com,
3 wresty.andriani@gmail.com

## Abstrak
Batik Pesisir dibuat di luar Solo dan Yogyakarta. Penggunaan istilah pesisir disebabkan sebagian  besar  produksi  batik  ini  di  pesisir  utara  jawa  seperti  Indramayu,  Cirebon, Pekalongan, Lasem dan lain-lain. Batik pesisir memiliki ciri pemilihan warna dan corak yang tidak kaku, yang disebabkan oleh pengaruh asing, terutama setelah masuknya Islam pada  abad  ke-16.  Metode  CNN  umum  digunakan  dalam  klasifikasi  data  citra  digital. Neuron  pada  CNN  disajikan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  perbedaannya  terletak  pada fungsi  linier  dan  parameter  bobot.  Proses  ekstraksi  CNN  sendiri  berupa  lapisan tersembunyi, meliputi lapisan convolutional, pooling dan ReLU (fungsi aktivasi). Hasil evaluasi kinerja model Convolutional Neural Network dapat melakukan klasifikasi dan mampu melakukan pengenalan citra batik pesisir pulau jawa dengan memperoleh hasil terbaik pada skenario pertama dengan rasio perbandingan data training 70% dan data testing  30%  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar  83%.  Diharapkan  untuk  penelitian selanjutnya perlu dilakukan penelitian dengan memperbanyak citra batik dan melakukan pengambilan  citra  batik  secara  langsung,  lalu  ditambahkan  dengan  fitur  segmentasi ataupun  ekstraksi  untuk  menghitung  efisiensi  dan  tingkat  akurasi  agar  mendapatkan hasil yang lebih baik dalam mengenali ciri batik pesisir pulau jawa
Kata Kunci — pengenalan, batik pesisir pulau jawa, convolutional neural network

## Abstract
Coastal Batik is made outside of Solo and Yogyakarta. The use of the term "coastal" is due to the majority of batik production being located in the northern coast of Java, such as Indramayu, Cirebon, Pekalongan, Lasem, and others. Coastal batik is characterized by  flexible  color  selection  and  patterns,  influenced  by  foreign  influences,  particularly after  the  introduction  of  Islam  in  the  16th  century. The  Convolutional  Neural  Network (CNN) method is commonly used in classifying digital image data. Neurons in CNN are represented  in  a  two-dimensional  form,  differing  in  linear  function  and  weight parameters.  The  CNN  extraction  process  consists  of  hidden  layers,  including convolutional, pooling, and ReLU (activation function) layers. The evaluation results of the  Convolutional  Neural  Network  model  show  that  it  can  perform  classification  and recognize  coastal  batik  images  of  Java  Island,  achieving  the  best  results  in  the  first scenario with a training data ratio of 70% and testing data ratio of 30%, resulting in an accuracy of 83%. For future research, it is recommended to increase the number of batik images  and  capture  them  directly,  while  incorporating  segmentation  or  extraction features to measure efficiency and accuracy levels. This will help obtain better results in recognizing the characteristics of coastal batik in Java Island.
Keywords — identification, coast of java batik, convolutional neural network
Diajukan: 24 June 2023 Disetujui: 26 June 2023 Dipublikasi: 11 July 2023

## 1. PENDAHULUAN
Batik  sendiri  merupakan  sebuah  corak atau  lukisan  yang  dituangkan  ke  dalam sebuah  kain  [1].  Sama  seperti  lukisan  pada umumnya kain batik selalu memiliki makna dan  arti  dari  setiap  guratannya.  Tapi,  di tengah  banyaknya  orang  yang  memakai batik  di  acara-acara  tertentu  ataupun  di kesehariannya,  tetapi  tak  sedikit  pula  di antaranya  yang  kurang  mengerti  dari  mana corak batik yang dipakai. Karena, setiap kain batik  yang  kita  pakai  selalu  memiliki  ciri khas tersendiri yang bisa dilihat dari warna, corak dan motifnya untuk membedakan dari mana daerah asalnya [2].
Batik  Pesisir  dibuat  di  luar  Solo  dan Yogyakarta  [3].  Penggunaan  istilah  pesisir disebabkan sebagian besar produksi batik ini di  pesisir  utara  jawa  seperti  Indramayu, Cirebon,  Pekalongan,  Lasem  dan  lain-lain. Batik pesisir memiliki ciri pemilihan warna dan corak yang tidak kaku, yang disebabkan oleh  pengaruh  asing,  terutama  setelah masuknya Islam pada abad ke-16 [4]. Batik Pesisir tradisional lebih banyak menggunakan  warna  merah  dan  biru dibandingkan  warna  coklat  yang  disukai oleh  Yogya  dan  Solo.  Salah  satu  motifnya adalah  motif  bunga  yang  tidak  naturalistik karena Islam melarang menggambar dengan gaya naturalistik.
Batik  yang  akan  dibahas  pada  penelitian ini  adalah  batik  Pesisir  yang  berasal  dari daerah pantai utara Jawa  yakni  Pekalongan, Lasem,  Cirebon dan Madura. Batik Pesisir banyak  dipengaruhi  dari    kebudayaan  luar diantara  budaya Cina [5]. Data batik didapat dengan  cara  crawling.  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis dan mengetahui  nama  dari  suatu  gambar  batik pesisir.
Salah satu permasalahan dalam mengenali motif  batik  adalah  mengklasifikasikan  citra ke  dalam  kelas-kelas  tertentu.  Batik  bisa diklasifikasikan  menurut  pola  coraknya, yaitu  corak  geometris,  corak  nongeometris dan corak khusus. Pola gambar batik sangat bervariasi  sehingga  sulit  untuk  mengenali setiap  motif  gambar  batik.  Klasifikasi  data dilakukan  untuk  mengenali  karakter  objek yang terdapat dalam database dan
diklasifikasikan  pada  kelompok  yang  berbeda [6].  Mengklasifikasikan  batik  bertujuan  untuk membagi citra batik ke dalam kelas-kelas motif menurut  pola  polanya  agar  mudah  dikenali berdasarkan  ciri-cirinya.  Klasifikasi  pola  batik bisa  dilakukan  dengan  cara  manual  ataupun digital  dengan  memakai  metode  olah  citra digital.  Proses  pengklasifikasian  citra  bisa dilakukan  atas  dasar  karakteristik  setiap  citra. Klasifikasi pola batik yang tepat bisa digunakan untuk  mengidentifikasi  pola  batik  dengan benar.  Klasifikasi  citra  bisa  dilakukan  dengan memakai  karakter  dari  masing-masing  citra seperti  bentuk,  warna  dan  tekstur.  Setiap  citra dari  setiap  lapisan  diidentifikasi  dengan karakteristik  yang  membedakannya  dengan kelas citra lainnya [7].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Implementasi
Convolutional Neural Network Untuk
Klasifikasi  Varietas  Pada  Citra  Daun  Sawi Menggunakan  Keras  [8]  akurasi  model  yang diperoleh  dari  hasil  penelitian  klasifikasi  citra sawi caisim, sawi pakchoy dan sawi putih pada citra digital menggunakan convolutional neural network  adalah  84%.  Dalam  review  berjudul Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi  Penyakit  Tomat  via  Daun  [9] membuktikan pemaparan yang membawa pada penelitian  ini  perhitungan  CNN  lebih  unggul dibandingkan
dengan memanfaatkan perhitungan  SVM  dimana  hasil  estimasi  dari perhitungan CNN memiliki nilai presisi sebesar 97,5%  sedangkan  perhitungan  SVM  memiliki ketepatan sebesar 95%. Berdasarkan penelitian sebelumnya,  maka  pada  penelitian  ini  metode CNN  dipilih  untuk  mengklasifikasikan  citra batik  pesisir,  karena  metode  CNN  terbukti cukup  efektif  dalam  melakukan  klasifikasi citra.
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  motif  citra  batik  pesisir pulau  jawa  khususnya  batik  gentongan,  batik lasem, batik megamendung, dan batik pekalongan.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  Convolutional  Neural Network (CNN). Dengan adanya penelitian ini, diharapkan  dapat  menyelesaikan  masalah identifikasi citra batik pesisir pulau jawa untuk pengenalan  citra  batik  pesisir  pulau  jawa berdasarkan motifnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini metode untuk mengklasifikasikan  citra  batik  pesisir  pulau jawa  menggunakan  metode  Convolutional Neural Network (CNN). Untuk memecahkan permasalahan
dalam penelitian  ini  perlu  dibuatnya  model  yang membantu  mengklasifikasikan  pengenalan motif batik pesisir pulau jawa menggunakan pengolahan  citra  digital.  Model  pengenalan motif batik pesisir pulau jawa menggunakan beberapa tahap yang ada pada metode CNN.
Tahap  pertama  preprocessing  adalah pemrosesan  terhadap  citra  awal  yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra awal  dan  melatih  sistem  untuk  membaca citra dalam berbagai macam kondisi. Tahap berikutnya  adalah  membuat  model  untuk klasifikasi citra digital menggunakan metode CNN.  Tahap terakhir  adalah  proses klasifikasi citra menggunakan metode CNN.
Langkah-langkah  penelitian  dilakukan secara  bertahap  seperti  pada  gambar  1 sehingga  bisa  memecahkan  permasalahan. Berikut alur langkah-langkah penelitian :
Gambar 1. Alur Penelitian

## 1) Indentifikasi masalah dan perumusan masalah
Dalam  penelitian  ini  diharapkan  dapat menyelesaikan  masalah  identifikasi  citra batik  pesisir  pulau  jawa  untuk  melakukan klasifikasi  citra  batik  pesisir  pulau  jawa berdasarkan motifnya.

## 2) Studi Pustaka
Bahan untuk penelitian ini diperoleh dari referensi buku, jurnal ilmiah. Kajian pustaka pada  penelitian  ini  berkaitan  dengan penggunaan Convolutional Neural Network dalam  masalah  mengklasifikasi  citra  batik pesisir pulau jawa.

## 3) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diperoleh  dari  sumber data primer. Data primer tersedia dalam bentuk pola  batik yang  diambil menggunakan metode eksploratif. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan studi kepustakaan, teknik pengumpulan data dilakukan  melalui  studi  literatur  dan  evaluasi penelitian  terkait  dengan  masalah  yang  ada  di penelitian ini. Data penelitian juga berisi 4 jenis citra motif batik pesisir pulau jawa.

## 4) Implementasi Metode
Model  pemecahan  masalah  menggunakan pengolahan  citra  dengan  mengklasifikasikan citra  batik  pesisir  pulau  jawa  adalah  sebagai berikut:
Gambar 2. Implementasi Metode

## a. Akuisisi Citra Batik
Mengumpulkan  beberapa  jenis  pola  motif citra  batik  pesisir  pulau  jawa  dan  setiap  citra batik  disimpan  dengan  format  gambar  *jpg. Setelah itu citra batik dimasukan kedalam data train dan data test dengan 3 skenario split data.

## b. Preprocessing
Tahapan  prepocessing  dilakakukan  dengan cara  rescale  citra  batik  kedalam  pixel  terkecil, dimiringkan,  diputar,  dibalik,  ditarik  dan
diperbesar  agar  sistem  bisa  mengenali  citra batik  pada  semua  kondisi  tersebut,  lalu terakhir diambil sample pada bagian tertentu dari obyek motif batik pesisir pulau jawa.

## c. Klasifikasi Citra
Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)  digunakan  sebagai  tahap  terakhir
untuk melakukan klasifikasi dalam mengenali  citra  batik  pesisir  pulau  jawa. Metode  CNN  umum  digunakan  dalam klasifikasi  data  citra  digital.  Neuron  pada CNN  disajikan  dalam  bentuk  dua  dimensi, perbedaannya terletak pada fungsi linier dan parameter bobot [10]. Proses ekstraksi CNN sendiri berupa lapisan tersembunyi, meliputi lapisan  convolutional,  pooling  dan  ReLU (fungsi  aktivasi)  [11].  Arsitektur  dengan menggunakan  metode  CNN  terlihat  seperti Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Arsitektur Convolutional Neural
Network

## Lapisan Konvolusi
Konvolusi ini dimaksudkan untuk mengenali  karakteristik  suatu  objek  seperti tepi, warna, atau kurva. Sebagian parameter dari  layer  ini  bisa  dimodifikasi  untuk memodifikasi  properti  dari  setiap  layer, seperti filter, stride, dan padding [12]. Proses stride dan padding bisa dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Stride dan Padding
Tiga  keuntungan  dari  proses  konvolusi
adalah :
1. Parameter yang ada dapat dikurangi dengan mekanisme weight sharing pada feature map yang sama.
2. Dimungkinkan  untuk  mempelajari  korelasi antar piksel menggunakan koneksi lokal.
3. Invarian pada posisi objek tertentu.

## Aktifasi ReLU
Fungsi aktivasi ReLU adalah f(x) = max(0,x). Jika input dari neuron adalah negatif maka nilai output  neuron  dapat  dinyatakan  sebagai  0. ReLU (Rectification Linear Unit) adalah suatu operasi untuk mengenalkan nonlinearitas dalam meningkatkan representasi model. Jika inputnya positif, output dari neuron adalah nilai input aktivasi itu sendiri. [13]

## Pooling
Diantara  max  pooling  dan  average  pooling yang  biasa  digunakan  di  layer  ini  yaitu  max pooling.  Nilai  yang  diambil  dari  max  pooling adalah nilai maksimal sedangkan pada average pooling nilai yang diambil adalah nilai rata-rata [14].  Berikut  adalah  perhitungan  max  pooling seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Max-pooling
Keluaran  dari  layer  dibagi  menjadi  banyak grid  kecil  kemudian  diambil  nilai  yang  paling besar  pada  setiap  grid,  maka  akan  terbentuk matriks baru setelah melalui reduksi. [11]

## 5) Pengujian Metode
Tahapan  terakhir  ini  untuk  melihat  hasil akurasi  dan  tingkat  kesalahan  sistem.  Secara umum,  untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi dilakukan  dengan  menggunakan  confussion matrix. Confussion matrix adalah tabel catatan hasil  dari  proses  klasifikasi  [15]  dapat  dilihat seperti persamaan 1 berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penerapan  model  convolutional neural network (CNN) pada pengenalan citra batik  pesisir  pulau  jawa  melalui  pelatihan citra,  pengujian  citra,  dan  image  processing untuk  mendapatkan  hasil  evaluasi  akurasi klasifikasi citra batik pesisir pulau jawa.

## 3.1 Akuisisi Citra Batik
Dataset citra batik yang digunakan dalam penelitian  ini  diambil  dari  situs  kaggle.com dengan  nama  dataset  Indonesian  Batik Motifs.  Dataset  tersebut  berisi  20  variasi motif batik indonesia, dimana hanya diambil 4  motif  batik  yang  termasuk  dalam  jenis motif  batik  pesisir  pulau  jawa.  Jenis  motif batik pesisir pulau jawa yang diambil adalah batik gentongan, batik lasem, batik megamendung dan batik pekalongan.
Gambar 6. Batik Gentongan, Batik Lasem,
Batik megamendung dan Batik Pekalongan
Setelah  itu  dilakukan  pemisahan  data  ke data  training  (data  latih)  dan  data  testing (data  uji),  dilakukan  pemisahan  data secara acak  dan  dijadikan  dalam  3  skenario,  yaitu skenario 1 (80% data training dan 20% data testing),  skenario  2  (70%  data  training  dan 30%  data  testing),  skenario  3  (60%  data training  dan  40%  data  testing).  Data  uji digunakan  untuk  proses  pelatihan  mencari nilai 𝑎 dan 𝑏 di  mana  nilai  tersebut
digunakan  untuk  classifier.  Sementara  data testing  digunakan  untuk  proses  pengujian  dan menghasilkan klasifikasi data.

## 3.2 Proses Training Citra
Proses training citra batik dilakukan sebelum melakukan uji coba terhadap citra batik pesisir pulau  jawa  supaya  dapat  dikenali  pada  saat melakukan  pengujian  klasifikasi  citra  batik pesisir pulau jawa. Proses pelatihan ini melalui beberapa tahapan, seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Proses Training

## 3.3 Proses Uji Citra
Setelah  proses  pelatihan  citra  batik  selesai, selanjutnya  adalah  proses  uji  citra  batik  untuk mengenali citra batik pesisir pulau jawa, dengan melewati alur proses sebagai berikut :
Gambar 8. Proses Testing
Hasil  pengujian  citra  batik  pesisir  pulau jawa  menggunakan  metode  Convolutional Neural  Network  (CNN)  dengan  3  skenario split  data  bisa  dilihat  pada  tabel  1  sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil akurasi dari 3 skenario split data Skenario Akurasi 70:30 83% 80:20 75% 90:10 75%
Hasil akurasi dari pengujian citra dengan skenario  2  dan  3  hanya  mendapatkan  nilai sebanyak 75%, akurasi tertinggi didapatkan pada skenario 1 dimana skenario pembagian data ini dapat mencapai nilai 83%.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukannya penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut, pengenalan  batik  pesisir  pulau  jawa  dengan jumlah  citra  batik  sebanyak  196.  Hasil evaluasi kinerja model Convolutional Neural Network  dapat  melakukan  klasifikasi  dan mampu  melakukan  pengenalan  citra  batik pesisir pulau jawa dengan memperoleh hasil terbaik  pada  skenario  pertama  dengan  rasio
perbandingan data training 70% dan data testing 30% yang menghasilkan akurasi sebesar 83%.

## 5. SARAN
Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya perlu dilakukan penelitian dengan memperbanyak  citra  batik  dan  melakukan pengambilan  citra  batik  secara  langsung,  lalu ditambahkan  dengan  fitur  segmentasi  ataupun ekstraksi  untuk  menghitung  efisiensi  dan tingkat  akurasi  agar  mendapatkan  hasil  yang lebih  baik  dalam  mengenali  ciri  batik  pesisir pulau jawa.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Jumariah, “Nilai Simbolis Dan Filosofi Kain  Batik  ‘Sido  Mukti’  Dalam
Kehidupan,”  Jurnal  Socia  Akademika Volume 5, No. 1, 20 Mei 2019, vol. 5, no. 1, 2019. [2] R. A. S. Suminto, “BATIK MADURA: Menilik Ciri Khas dan Makna Filosofinya,”  CORAK,  vol.  4,  no.  1,
2015, doi: 10.24821/corak.v4i1.2356.
[3] L. Indriani, “Makna Filosofi dan cerita di  Balik  Berbagai  Motif  Batik  -  seri
Kawung,” Museumbatik.com. 2015.
[4] D.  I.  Aryani  and  E.  Djakaria, “Penerapan  Motif  Batik  Pesisir  Utara Jawa  pada  Perhiasan  Logam  (Studi Kasus:  Warak  Ngendog),”  Jurnal Desain  Idea:  Jurnal  Desain  Produk Industri  Institut  Teknologi  Sepuluh
Nopember  Surabaya,  vol.  20,  no.  2, 2021, doi: 10.12962/iptek_desain.v20i2.11605. [5] Y. MZ, E. Utami, and A. Amborowati, “Temu  Kembali  Citra  Batik  Pesisir,”
Informasi Interaktif, vol. 2, no. 1, 2017.
[6] V.  S.  Moertini  and  B.  Sitohang, “Algorithms of Clustering and
Classifying  Batik  Images  Based  on Color,  Contrast  and  Motif,”  ITB Journal  of  Engineering  Science,  vol. 37, no. 2, 2005, doi:
10.5614/itbj.eng.sci.2005.37.2.5.
[7] K. A. Nugraha, W. Hapsari, and N. A. Haryono, “Analisis Tekstur Pada Citra Motif Batik Untuk Klasifikasi K-NN,” Informatika, vol. 10, no. 2, 2014. [8] A. Kurniadi, “Implementasi Convolutional Neural Network Untuk  Klasifikasi  Varietas  Pada Citra  Daun  Sawi  Menggunakan Keras,”  DoubleClick:  Journal  of Computer and Information Technology, vol. 4, no. 1, 2020, doi: 10.25273/doubleclick.v4i1.5812. [9] F.  Felix,  S.  Faisal,  T.  F.  M. Butarbutar, and P. Sirait,
“Implementasi  CNN  dan  SVM untuk  Identifikasi  Penyakit  Tomat via  Daun,”  Jurnal  SIFO  Mikroskil,
vol. 20, no. 2, 2019, doi: 10.55601/jsm.v20i2.670.
[10] W.  S.  Eka Putra,  “Klasifikasi Citra
Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech  101,”  Jurnal  Teknik  ITS, vol. 5, no. 1, 2016, doi:
10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[11] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka, “IMPLEMENTASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI TANAMAN PADA CITRA  RESOLUSI  TINGGI,” GEOMATIKA, vol. 24, no. 2, 2018, doi: 10.24895/jig.2018.24-2.810.
[12] M.  H.  Romario,  E.  Ihsanto,  and  T. M.  Kadarina,  “Sistem  Hitung  dan
Klasifikasi  Objek  dengan  Metode Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  Teknologi  Elektro,  vol.  11, no. 2, 2020, doi: 10.22441/jte.2020.v11i2.007. [13] I. M. Ihdal, “KLASIFIKASI KAIN KHAS BATIK  DAN  KAIN  KHAS SASIRANGAN DENGAN
MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat  (JTIULM),  vol.  6,  no.  1, 2021, doi: 10.20527/jtiulm.v6i1.62. [14] S.  H.  Wang,  S.  C.  Satapathy,  D. Anderson,  S.  X.  Chen,  and  Y.  D. Zhang,  “Deep  Fractional  Max  Pooling Neural Network for COVID-19 Recognition,” Front Public Health, vol. 9, 2021, doi: 10.3389/fpubh.2021.726144. [15] N.  K.  Fitriyani  and  A.  D.  Hartanto,
“Analisis  Sentimen  Terhadap  Tokoh
Publik  Menggunakan  Support  Vector
Machine,”  MEANS  (Media  Informasi Analisa  dan  Sistem),  2020,  doi: 10.54367/means.v5i1.615.