p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Klasifikasi Motif Batik Karawang Berbasis Citra Digital dengan Principal Component Analysis dan K-Nearest Neighbor Alifa Puteri Bilqis Salsabila 1 , Chaerur Rozikin 2 , Riza Ibnu Adam 3
Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jln. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Kabupaten Karawang
1 alifa.salsabila17047@student.unsika.ac.id 2 chaerur.rozikin@staff.unsika.ac.id 3 riza.adam@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Batik ialah salah satu budaya Indonesia yang dikenal sebagai warisan, batik telah ada pada zaman kerajaan ter- dahulu serta selalu digunakan oleh para raja. Seiring dengan perkembangannya zaman, kain batik semakin bervariasi dengan motif yang berbeda pada setiap daerah. Karena itu terdapat banyak sekali jenis motif batik yang ada di Indonesia, menyebabkan sulitnya mengidentifikasi motif pada batik jika hanya mengandalkan panca indera, dikarenakan motif dan warna batik yang bervariasi. Oleh karena itu, citra digital dapat dijadikan langkah awal dalam mengklasifikasi motif batik Karawang. Proses pengolahan citra merupakan penelitian yang sangat berkembang. Dimulai dengan proses deteksi pada objek, pengelompokkan objek dan identifikasi jenis motif ba- tik. Pada penelitian ini dilakukannya klasifikasi terhadap citra motif batik Karawang dengan ciri warna HSV dan ciri tekstur GLCM, LBP. Dengan Langkah awal citra input RGB yang dikonversi ke dalam warna HSV dan citra input RGB dikonversi ke dalam warna grayscale atau citra keabuan untuk dicari ciri bentuk serta tekstur. Proses klasifikasi motif batik menjadi 4 kelas, yaitu: batik citarum, batik cere bulu, batik leuit, batik bulir padi. Dengan metode klasifikasi KNN, dataset yang digunakan sebanyak 200, dan pengujian menggunakan nilai K=3, d K=5, a K=7. Nilai akurasi d tertinggi pada d K=3 _ sebesar a 95%, precision 95%, recall 100% dan f-measure 97%. Hal ini menunjukan bahwa klasifikasi motif batik Karawang dapat dilakukan dengan menggunakan algo- rima KNN.
Kata kunci: Motif Batik Karawang, Klasifikasi KNN, Principal Component Analysis, Pengolahan Citra.

## Classification of Karawang Batik Motifs Based on Digital   Image using Principal Component Analysis and K-Nearest Neighbor

## Abstract
Batik is one of the most renowned Indonesian cultural heritage, batik has existed since the kingdom era and al- ways used by the royalties. As time passed, batik fabrics are increasingly varied with different motifs in each re- gion. Because of that, there are many types of batik motifs in Indonesia, making it difficult to identify the motifs on batik if only relying on the five senses due to the varied motifs and colors of the batik. Therefore, digital imag- es can be used as the first step in classifying Karawang batik motifs. Image processing is a very developed re- search study. Starting from the process of recognizing an object, or object classification and detecting the type of batik motif. This study will classify the Karawang batik motif with HSV color characteristics, and texture features of GLCM, LBP. Where the input image is RGB to HSV color, and the input image is RGB into a grayscale or gray image to look for shape and texture features. The classification process of batik motifs can be divided into 4 clas- ses, namely: citarum batik, cere bulu batik, leuit batik, bulir padi batik. With the KNN classification method, 200 datasets are used and tested using the values of K=3, K=5, K=7. The highest accuracy on K=3 is 95%, precision 95%, recall 100% and f-measure 97%. This shows that the classification of Karawang batik motifs can be done using the KNN algorithm.
Keywords: Karawang Batik Motifs, Classification KNN, Principal Component Analysis , Image Processing.
I. P ENDAHULUAN
Batik  ialah salah satu  budaya Indonesia  sebagai warisan yang telah ada pada zaman kerajaan terdahulu yang selalu digunakan oleh para raja, namun sekarang
batik sudah mulai meluas serta telah diturunkan kepada generasi  muda. Pada d tanggal dd 2 .d Oktober _. 2009 ._ batik telah .a. ditetapkan … menjadi daftar daa ICH (Intangi-
ble _ Cultural _ Heritage) __ atau __ warisan  budaya takbenda (WBTb) _ oleh _ UNESCO di Abu Dhabi kepada bangsa
Indonesia [1] dan Indonesia tetap menjadi Global Home of Batik [2]. Seiring dengan perkembangan zaman, kain ba- tik semakin bervariasi dengan motif yang berbeda pada setiap daerah.  Saat _ ini, seluruh lapisan masyarakat tidak hanya mengenakan kain batik untuk raja, tetapi juga masyarakat ekonomi bawah, menengah, dan atas mulai menggunakan batik sebagai pakaian sehari-hari. Industri batik tidak terbatas hanya kepada konsumen lokal, tetapi konsumen dari mancanegara juga  sudah mulai  tertarik dengan kain __ batik __ Indonesia  [3]. Kondisi __ tersebut berdampak  pada peningkatan produksi batik Indonesia sangatlah tinggi untuk para industri  dan umkm menjadi pilar utama perekonomian di Indonesia [4]. Karena itu pula Indonesia terdapat beragam motif batik di Karawang sebagian contohnya yaitu: Pare Sagedeng, Citarum, Panen Raya, Cigentis, dsb.
Permasalahan yang muncul adalah banyaknya jenis motif  batik yang ada di Indonesia, namun pada tiap _ daerah _ memiliki keunikan motif batik yang _ beragam, seperti motif _ pada batik karawang. Saat s ini s masih banyak masyarakat dsd Indonesia _ yang aa belum mengetahui _ nama apa _ saja yang _ ada pada ragam motif batik yang merupa- kan hak kekayaan intelektual. Mengidentifikasi motif ba- tik di Indonesia masih dilakukan dengan tangan oleh masyarakat  dan  hanya mengandalkan panca indera mas- ing-masing untuk mengetahui motif dan keunikan batik tersebut. Diperlukannya sebuah teknologi untuk memban- tu mengetahui nama dari motif batik.
Proses pengolahan citra merupakan penelitian yang sangat berkembang. Dimulai  dengan  proses  deteksi pada  objek,  pengelompokkan  objek dan identifikasi jenis  motif  batik. Seperti  pada penelitian  sebelumnya yang menggunakan pengolahan citra digital buatan untuk mengklasifikasi motif  batik berdasarkan ontexture-shape feature of main ornament dengan metode artificial neural network berhasil dilakukan dengan tingkat akurasi terting- gi  90.48%  [5],  lalu penelitian selanjutnya yang mem- bandingkan  antara deep learning dan shallow untuk mengklasifikasi motif batik mendapat akurasi 70.3% [6].
Penelitian tentang klasifikasi motif batik Yogyakarta dengan menggunakan metode ANFIS mendapat  akurasi terendah 77% [7].  Sedangkan penelitian ini akan melakukan klasifikasi motif batik Karawang dengan PCA dan KNN menggunakan 200 citra batik Karawang.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Berikut adalah penjabaran teori-teori d yang sd digunakan dalam  penelitian d ini,  sesuai s dengan  gambar1.  Penelitian ini _ menggunakan data berupa citra motif batik Karawang dengan jumlah  200  gambar  serta  penggunaan metode PCA  dan _ K-Nearest  Neighbor  untuk _ klasifikasi __ citra. Penelitian ini menggunakan metodologi dengan beberapa tahapan sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian

## A. Pengambilan Citra
Tujuan d dari a tahap d ini d adalah  untuk d menentukan data yang dibutuhkan dan d memilih d metode perekaman es citra digital. sa Langkah-langkah yang sd dilakukan df dalam ss ini secara sa umum D dimulai dari as persiapan objek yang akan diambil citranya, a peralatan, s sampai proses d pencitraan [8]. Pada proses ini pengambilan citra dilakukan di Bale Batik Taza Karawang, data citra akan digunakan sebagai sampel untuk diklasifikasi berdasarkan warna motifnya. Proses ini akan dilakukan pada studio foto mini berupa box tertutup berukuran 35 x 35 x 40  dan diletakkannya lampu LED strip 30 watt sepanjang 35 x 35 disekeliling box bagian dalam dengan jarak 40 cm menggunakan kamera 12 meg- apixel.

## B. Pre Processing
Proses pre processing dilakukan untuk memperoleh cit- ra yang akan dilanjutkan dan dimanfaatkan untuk sistem yang dirancang. Proses ini terdiri dari proses cropping, resize, segmentasi dan menghilangkan noise pada citra. Setiap citra motif batik memiliki 200 data yang ukurannya disamaratakan menjadi sebesar 300 x 300 dengan for- mat .png. Lalu dilakukannya segmentasi untuk mengubah citra motif batik Karawang RGB D (Red, Green, Blue) menjadi citra da grayscale terlebih da dahulu dengan otsu thresholding. Lalu dilanjutkan dengan operasi morfologi sebagai penghilang noise. Morfologi  merupakan da teknik pengolahan ds citra yang berdasarkan pada bentuk d segmen citra. Karena bertujuan pada bentuk d objek, maka d operasi ini biasanya diterapkan pada citra d biner.
1)  Cropping: Cropping ialah d proses pemotongan d citra di titik tertentu pada d area d citra. Proses ini d dilakukan un- tuk mengambil bagian s penting atau s bagian yang memiliki informasi  paling as banyak untuk diproses a menggunakan pengolahan citra atau metode lainnya. Selain s itu proses ini juga a dapat mengubah d ukuran (resize) citra a menjadi d lebih kecil, a untuk mempercepat proses perhitungan [8].
2)  Segmentasi: Proses as segmentasi citra  ialah  suatu proses  untuk ds membagi suatu citra menjadi a beberapa wilayah  yang berbeda, tujuan segmentasi  citra untuk mendapatkan hasil representasi sa dari suatu citra sehingga lebih mudah dalam as pengolahannya [8].
3) Otsu Thresholding: Metode as otsu  memiliki  tujuan untuk membagi histogram citra sa grayscale  kedalam dua wilayah  yang berbeda secara a otomatis tanpa as adanya bantuan dari a pengguna untuk memasukkan a nilai  batas. Pendekatan  yang  dilakukan melalui  metode otsu yaitu proses  dengan  menganalisis diskriminan a untuk  menen- tukan suatu variabel s sehingga dapat sa membedakan antara dua atau lebih kelas yang ada [9].
4) Thresholding: Thresholding merupakan  salah satu metode segmentasi citra dengan tujuan untuk memisahkan antara objek dengan background s pada a citra berdasarkan perbedaan tingkat cerah atau gelap terangnya citra. Wila- yah citra yang cenderung gelap akan diubah dengan warna hitam sempurna dan intensitas a 0 sedangkan wilayah citra yang cenderung cerah akan dibuat semakin terang dengan putih sempurna a intensitas.  Maka  dari  itu,  output  pada proses segmentasi menggunakan thresholding berupa citra biner dengan nilai ketajaman piksel sebesar 0 atau a 1 [10].
5)  Morfologi: Operasi morfologi adalah sebuah metode yang dapat mendeteksi suatu objek. Metode ini mampu merepresentasikan citra dua dimensi sebagai suatu him- punan matematika. Dengan pendekatan dari metode mor- fologi, kita mendapatkan suatu citra yang menjadi posisi X dan Y yang bernilai 0 atau a 1. Operasi morfologi meru- pakan sebuah operasi a yang dengan tujuan agar citra dapat meningkatkan bentuk (struktur) agar proses dapat dengan mudah untuk mengenali suatu objek [11]. Morfologi ialah salah satu  teknik  pengolahan citra a berdasarkan bentuk segmen  dan region dengan  tujuan  memperbaiki dengan mengubah bentuk objek pada citra asli [12].

## C. Ekstrasi Fitur
Warna a HSV merupakan warna dalam istilah a Hue, Sat- uration a dan a Value. Hue a berarti  warna  yang  sebenarnya, seperti merah, s violet  dan s kuning. Hue  menggunakan warna-warna untuk membedakan dan menentukan keme- rahan a (redness), kehijauan s (greenness) dari s cahaya [13]. Tekstur merupakan sifat dan karakteristik yang terdapat pada  suatu a daerah dalam a citra  yang cukup s besar sehing- ga s sifat  tadi dapat berulang dalam  wilayah  tersebut. Pengertian  pada  tekstur dalam hal  ini  adalah  suatu pola tertentu a yang terdiri  dari susunan a piksel-piksel a dalam citra digital [14].
1)  HSV: Nilai pada hue antara 0 a sampai a 1 mempunyai arti  warna  diantara  merah melewati kuning, a hijau, cyan, biru dan a magenta  lalu  kembali menjadi  warna a merah.
Nilai pada saturation antara 0 a sampai a 1 memiliki arti dari tidak  adanya saturasi  (keabuan) sampai  saturisasi  penuh (tidak putih). Nilai value atau brightness antara 0 sampai 1 berarti warna semakin cerah seperti  putih dengan  inten- sitas 1 dan hitam 0 [13].
2) GLCM: GLCM  merupakan  suatu  teknik untuk mendapatkan nilai pada statistik orde ke-2 dengan perhi- tungan menggunakan  probabilitas hubungan kedekatan antara dua buah a piksel. Jarak proses kerja dari metode GLCM yaitu dengan dibentuknya  kookurensi pada data citra, selanjutnya a menentukan ciri fungsi  pada  matriks antara piksel-piksel tersebut. Kookurensi adalah kejadian dari banyaknya satu level  pada piksel  yang saling  ber- tetanggaan dengan nilai piksel berdasarkan pada jarak dan orientasi sudut  [15].  Menurut  Haralick  ada 14 fitur pada glcm yaitu Contrast, Correlation, Sum Average, Entropy, Angular Second Moment,  Sum of Squares: Variance,  In- formation Measures  of Correlation,  Sum Variance,  Sum Entropy, Difference Entropy, Inverse Difference Moment, Maximal  Correlation Coefficient. Penelitian ini hanya menggunakan 4 fitur.
• Energy
Energi digunakan untuk menghitung hasil yang berkai- tan s dengan jumlah  keberagaman s intensitas  keabuan  pa- da s citra.
(1) • Contrast
Kontras  digunakan  untuk menghitung hasil  tingkat penyebaran pixel – pixel ke dalam intensitas warna yang berkaitan s dengan  jumlah s keberagaman  intensitas  keabu- an s dalam citra.
(2)
• Correlation sdsd Korelasi digunakan untuk merepresentasi data dari ket- erkaitan garis linear dengan derajat citra keabuan. Correla- tion a berkisar dari -1 hingga 1.
(3)
• Homogeneity
Homogenitas digunakan untuk merepresentasi data dari ukuran  nilai  kesamaan a variasi  pada a intensitas citra.  Jika semua a nilai  pada  piksel  memiliki nilai yang sama  maka nilai pada homogenitas maksimal.
(4)
3)  LBP: LBP  adalah  operator yang berfungsi  untuk mendefinisikan  fitur berdasarkan tanda  perbedaan yang
ada antar  piksel  sisi dengan piksel  tengah.  Setiap  hasil nilai  pada  citra,  akan diubah menjadi nilai berupa  angka binary yang disebut dengan thresholding, dengan nilai central yang tetap [15].

## D. Principal Component Analysis
Principal Component Analysis adalah salah satu teknik statistika multivariant  yang  berguna untuk  menemukan karakteristik  pada  data. Dalam penerapannya, justru di- batasi oleh asumsi, yaitu garis linear model regretion, or- thogonal komponen utama, dan asumsi variant yang besar [16].  Proses pada pca ada beberapa tahapan, ialah pem- bentukan matrix, pencarian rata-rata, penggandaan nilai rata-rata,  perhitungan nilai rata-rata nol, pembentukan matrix kovarian, penentuan matrix eigenvalue dan matriks eigenvector [17].  PCA  dapat digunakan untuk me- nyelesaikan proses-proses citra digital  sebagai salah satu bentuk data  dan menyederhanakannya.  Ekstraksi fitur merupakan suatu pengambilan ciri/feature dari suatu objek dengan  nilai yang didapatkan  dan  akan dianalisis untuk proses selanjutnya. Ekstraksi  ciri  digunakan  dengan menghitung jumlah titik atau piksel yang ada dalam setiap pencarian [18] .

## E. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbour (K-NN) merupakan metode yang menggunakan algoritma supervised learning dengan tujuan untuk klasifikasi objek baru berdasakan atribut dan sampel  latih.  Klasifikasi  tidak  menggunakan model  apa- pun untuk dicocokkan  dan hanya berdasarkan pada memori [19]. Syarat dari nilai k adalah bilangan ganjil dan bernilai lebih dari satu. Selain itu nilai k lebih kecil dari jumlah data latih. Dekat atau jauhnya jarak data latih yang paling dekat dengan objek  [20].  Nilai k yang terbaik itu tergantung pada jumlah data. Ukuran nilai k yang besar belum tentu menjadi nilai k yang terbaik begitu juga se- baliknya  [13] . Langkah-langkah untuk perhitungan KNN ialah menentukan nilai K, menghitung jarak terhadap ob- jek, mengurutkan jarak objek terkecil dan mengumpulkan kelas label. Ada beberapa cara dalam perhitungan mencari jarak objek, antara lain  ialah Euclidean Distance, Mam- ming Distance, Manhattan Distance, Minkowski Distanc e penelitian ini menggunakan Euclidean Distance s berikut rumus perhitungan :
Keterangan: Dij : jarak Euclidean antar i dan j. i : data a pada x a ke-i untuk tahap perhitungan. j : data a pada y a ke-j untuk tahap perhitungan.
Pengujian KNN dibagi menjadi dua bagian, yaitu pen- gujian dengan nilai K  dan pengujian dengan percentage split pengujian ini dilakukan untuk mencari tahu pengaruh rasio atau persentase tertentu dari jumlah data latih  dan data uji terhadap penilaian akurasi pada metode KNN [21].

## F. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah hasil  dari  pelatihan dan pen- gujian  yang telah dilakukan  pada  penelitian, untuk mendapat  tingkat keakuratan dari  kinerja  sistem, maka dilakukannya  pendekatan statistik yang berhubungan dengan keefektifan pada  sistem, dengan dilakukannya perbandingan  untuk  mendapatkan  empat nilai masing- masing  [22].  Precision w dan a recall  digunakan untuk mengetahui  kinerja sistem. Precision  digunakan untuk mencari  kecocokan antar  bagian data yang diambil dengan s informasi yang dibutuhkan. Recall adalah tingkat keberhasilan sistem untuk  menemukan kembali s sebuah informasi. Sedangkan accuracy adalah  tingkat kedekatan antar nilai yang didapat terhadap nilai s sebenarnya [23].

## III. H ASIL DAN I P EMBAHASAN
Hasil penelitian yang sudah dilakukan ialah bagaimana cara mengetahui dan membedakan citra motif batik kara- wang  dengan menerapkannya  algoritma  K-Nearest Neighbor a (K-NN) a untuk mengklasifikasi citra motif batik karawang  ke dalam as empat sa kelas klasifikasi, serta mendapatkan ketepatan akurasi dari hasil  evaluasi algo- ritma  K-Nearest a Neighbor A (K-NN)  dalam identifikasi citra motif batik Karawang (citarum, cere bulu, leuit, bulir padi) masing-masing motif batik sebanyak 50 citra.

## A. Pengambilan Citra
Ditahapan ini motif batik Karawang  akan diambil citranya dengan cara  dilebarkan kain  batik dengan penempatan pada bidang datar.  Motif batik Karawang yang digunakan sebagai objek penelitian adalah kain batik dengan lebar 5 x 2 meter. Alat yang dibuat untuk pengambilan citra berupa box dengan s panjang d 35  cm, lebar s 35 cm, dan s tinggi 25 s cm. Terdapat pencahayaan di dalam box berupa lampu strip LED sebesar 30 watt. Citra diambil  menggunakan kamera smartphone Samsung A8 2018 dengan spesifikasi kamera 12 megapixel.
Proses pengambilan citra motif batik dilakukan beru- lang-ulang dengan menggunakan kamera 12 megapixel, untuk dijadikan citra latih dan citra uji. Setiap satu kali pengambilan citra motif batik dilakukan penggantian po- sisi pada kain a batik.
(a) d (b) a
d (c) a (d)
Gambar a 2. (a) Motif a batik citarum (b) a Motif batik leuit (c) Motif batik bulir padi (d) Motif batik cere bulu

## B. Pre Processing
Pre Processing bertujuan untuk  mempermudah proses dalam melakukan  klasifikasi  citra. Tahap prapengolahan ini terdiri dari cropping, compressing size citra, segmenta- si citra dan menghilangkan noise pada citra. Cropping dan compressing size citra dilakukan menggunakan aplikasi pihak ketiga yaitu FastStone Photo Resize dengan ukuran citra sebesar 500 x 500 pixel serta perbandingan 1:1.
Gambar 3. Citra hasil resize dan cropping

## Gambar 4. Citra grayscale
Lalu segmentasi citra dilakukan menggunakan software MATLAB dengan otsu thresholding untuk memudahkan proses pengolahan citra ke tahap selanjutnya dengan citra yang telah diubah dari citra RGB menjadi citra keabuan (grayscale), setelah dilakukannya segmentasi untuk menghilangkan noise menggunakan morfologi.
(a)                                         (b)
Gambar a 5. (a) Citra a hasil segmentasi (b) Citra hasil a morfologi

## C. Klasifikasi KNN
Tahap klasifikasi data citra motif batik Karawang menggunakan algoritma s K-Nearest  Neighbor  (KNN). Data s hasil dari tahap ekstrasi ciri yang s telah distandarisasi dengan pca sebelumnya telah didapatkan, selanjutnya akan dibagi menjadi dua dalam proses pengklasifikasian, yaitu data s latih (training) dan data s uji  (testing). Dalam pembagian data s tersebut, diterapkan teknik percentage split dimana terdapat tiga skenario pembagian data. Beri- kut merupakan detail dari ketiga skenario dari teknik per- centage split:

## TABEL I P ERCENTAGE S PLIT
Split Data Latih a dan s Uji Data a Latih s (Data Training)
Data Uji a (Data Testing) 80% dan 20% 160 40 70% dan 30% 140 60 60% dan 40% 120 80 Total Data : 200 TABEL III L ABEL K LASIFIKASI M OTIF B ATIK Kelas Nama Motif Batik A Citarum Batik B Leuit Batik C Bulir Padi Batik D Cere Bulu
Penerapan pca pada penelitian ini dikarenakan algorit- ma knn memiliki kelemahan yaitu harus menentukan nilai K a (jumlah a tetangga s terdekat), pembelajaran o berdasarkan jarak a harus mengetahui atribut mana a yang dipilihauntuk mendapatkan A hasil  yang A terbaik serta komputasi yang cukup tinggi s karena memerlukan perhitungan a jarak dari setiap data uji A serta rentan terhadap a dimensionalitas yang tinggi [24].  Maka dari itu penelitian ini menggunakan pca  sebagai reduksi dimensi dan memini- malisir komputasi perhitungan yang tinggi.
Pada proses klasifikasi KNN ini terdiri dari dua tahap yaitu pelatihan KNN dan pengujian KNN. Pada pelatihan KNN dalam penelitian ini, dilakukan pelatihan KNN ter- hadap data latih 9 percobaan dengan nilai K yang berbeda pengujian pertama  dengan  pembagian data  80:20, pen- gujian kedua 70:30 dan yang terakhir 60:40 serta masing- masing diuji dengan A nilai a K=3, a K=5, a K=7. Berikut ini visualisasi hasil pemodelan KNN dan PCA terhadap a data latih a dan a data uji dengan nilai K a dapat a dilihat  pada Gambar 6 dan 7 berikut.
Gambar a 6. Visualisasi hasil data pelatihan KNN dengan PCA
Gambar 7. Visualisasi hasil data pengujian KNN dengan PCA
Dalam melakukan implementasi skenario pembagian data yang telah ditetapkan, dilakukan proses klasifikasi menggunakan algoritma a K-Nearest Neighbor dengan nilai K a yang digunakan yaitu a 3, 5 s dan a 7. Berikut merupakan hasil  pengujian  klasifikasi yang dapat dilihat pada Tabel III s/d Tabel V dibawah ini.

## TABEL IIIII P ENGUJIAN DENGAN D ATA S PLIT 80:20
No. Nama Folder Motif Citra Jumlah Citra Nilai K K=3  K=5 K=7 1. 8020/data_uji Citarum 10 10 9 7 2. Leuit 10 9 8 9 3. Bulir Padi 10 9 8 6 4. Cere Bulu 10 10 10 9 Akurasi 95%  87.5%  77.5%
TABEL IVV
P ENGUJIAN DENGAN D ATA S PLIT 70:30 No. Nama Folder Motif Citra Jumlah Citra Nilai K K=3 K=5 K=7 1. 7030/data_uji Citarum 15 12 11 12 2. Leuit 15 4 6 4 3. Bulir Padi 15 14 14 14 4. Cere Bulu 15 15 15 15 Akurasi 75%  76.6667%  75% TABEL V P ENGUJIAN DENGAN D ATA S PLIT 60:40 No.  Nama Fold- er Motif Citra Jumlah Citra Nilai K K=3 K=5 K=7 1. 6040/data_uji Citarum 20 18 14 12 2. Leuit 20 14 10 10 3. Bulir Padi 20 14 15 15 4. Cere Bulu 20 15 15 12 Akurasi 76.25%  67.5%  61.25%

## D. Pengujian GUI
Didalam GUI terdapat button dengan fungsinya masing, button pertama Input Citra yang berfungsi untuk me- masukkan sebuah gambar yang akan diuji,  button Seg- mentasi untuk melakukan segmentasi dan morfologi dengan hasil  citra biner, button  Ekstrasi  Ciri dengan pengenalan ciri  pada citra yang  didapat pada citra gray- scale dan citra hsv, button Klasifikasi  berfungsi untuk mengidentifikasi hasil nama motif batik pada citra. Beri- kut tampilan hasil pada setiap button.
Menggunakan ciri tekstur GLCM, LBP dan ciri warna HSV maka terdapat hasil citra grayscale untuk tekstur dan ciri warna HSV,  kombinasi terhadap dua ciri tekstur digunakan untuk mendapatkan a hasil  akurasi  lebih a baik, dibuktikan dari penelitian a sebelumnya  [25]  pada  gambar tabel  disisi kiri terdapat nilai-nilai ekstrasi fitur dari se- buah citra. Setelah mendapatkan hasil nilai esktrasi pada citra, akan dilakukannya sebuah klasifikasi terhadap citra. Dapat a dilihat pada Gambar a berikut.
Gambar a 8. Hasil a pengujian dengan GUI

## E. Evaluasi
Berdasarkan  tabel  pengujian  Tabel  III  s/d  Tabel  V, dapat diketahui bahwa hasil  klasifikasi menggunakan al- goritma K-Nearest Neighbor diperoleh model dengan nilai akurasi tertinggi didapat pada split data 80:20 dengan nilai K=3 sebesar 95%. Untuk lebih jelasnya, berikut merupa- kan perhitungan hasil  kinerja klasifikasi dalam mencari nilai accuracy, precision/sensitivity, dan recall.
Gambar 9. Tabel confusion matrix
• Accuracy =
= =   = 0.95 • Precision =
= =
= 0.95 • Recall =
= =   = 1 • F-Measure = = = = 0.9743 IV. K ESIMPULAN
Klasifikasi Motif Batik Karawang Berbasis Citra Digi- tal  dengan Principal  Component Analysis dan K-Nearest Neighbor melalui kombinasi penggunaan  warna RGB, HSV,  GLCM, LBP (Local  Binary Pattern)  dalam pengambilan nilai  ekstrasi ciri citra. Pengujian menggunakan 80% citra latih 20% citra uji, 70% citra latih 30% citra uji, 60% citra latih 40% citra uji dan nilai K pada KNN 3, 5, dan 7. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  dapat diimplementasikan  dalam melakukan klas- ifikasi motif batik Karawang berdasarkan  warna  dan tekstur, karena algoritma KNN dapat mengelompokkan motif batik Citarum, Leuit, Bulir Padi, dan Cere Bulu dengan baik sesuai dengan interval yang telah ditentukan pada data latih. Dengan hasil akurasi terbaik 95% di dapat pada  pembagian data 80%  20% dengan menggunakan nilai K=3.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Kurniasih, “Analisis perilaku konsumen terhadap produk batik  tulias Banyumas,” J. Ekon. Bisnis, dan Akunt. , vol. 20, no. 1, 2018, doi: 10.32424/jeba.v20i1.1082. [2] S. M. Indah Purnama Sari, Siswi Wulandari, “URGENSI BATIK MARK DALAM MENJAWAB PERMASALAHAN BATIK INDONESIA ( STUDI KASUS DI SENTRA BATIK TANJUNG BUMI ) Program Studi Pendidikan Ekonomi  , Fakultas Ilmu Pendidikan dan Pengetahuan Sosial , Universitas Indraprasta PGRI,” Univ. Indraprasta PGRI , vol. 11, no. 1, pp.
16–27, 2019, [Online]. Available: https://www.mendeley.com/catalogue/125b1dc0-b2d3-3219- af1d-29c9f8139d10/.
[3] W. Handayani, “Bentuk, Makna Dan Fungsi Seni Kerajinan Batik Cirebon,” J. ATRAT , vol. 6, no. 1, pp. 58–71, 2018. [4] I. Humaira and E. M. Sagoro, “Pengaruh Pengetahuan Keuangan, Sikap Keuangan, Dan Kepribadian Terhadap Perilaku Manajemen Keuangan Pada Pelaku Umkm Sentra Kerajinan Batik Kabupaten Bantul,” Nominal, Barom. Ris. Akunt. dan Manaj. , vol. 7, no. 1, 2018, doi: 10.21831/nominal.v7i1.19363. [5] A. A. Kasim, R. Wardoyo, and A. Harjoko, “Batik classification with artificial neural network based ontexture- shape feature of main ornament,” Int. J. Intell. Syst. Appl. , vol.
9, no. 6, pp. 55–65, 2017, doi: 10.5815/ijisa.2017.06.06.
[6] T. Handhayani, J. Hendryli, and L. Hiryanto, “Comparison of shallow and deep learning models for classification of Lasem batik patterns,” Proc. - 2017 1st Int. Conf. Informatics Comput.
Sci. ICICoS 2017 , vol. 2018-Janua,  pp. 11–16, 2018, doi: 10.1109/ICICOS.2017.8276330. [7]
D. Hardiyanto, S. Kristiyana, D. Kurniawan, and D. Anggun, “Klasifikasi  Motif Citra Batik Yogyakarta Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,” vol. 8, no. 1, pp. 134–143, 2019.
[8] C. C. Kusumadewa and S. Supatman, “Identifikasi Citra Daun Teh Menggunakan Metode  Histogram untuk Deteksi Dini Serangan Awal Hama Empoasca,” JMAI (Jurnal Multimed. Artif. Intell. , vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2018, doi: 10.26486/jmai.v2i1.71.
[9] Y. Anggoro, B.  Darma Setiawan, and P. P. Adikara, “Implementasi Metode Fuzzy K-Nearest  Neighbor  Untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman Kedelai Pada Citra Daun,” J.
Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput. , vol. 2, no. 6, pp. 2381–2389, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[10] T. Bangira, S. M. Alfieri, M. Menenti, and A. van Niekerk, “Comparing thresholding with machine learning classifiers for mapping complex water,” Remote Sens. , vol. 11, no. 11, 2019, doi: 10.3390/rs11111351.
[11] A. Zendhaf, R. Magdalena, R. Y. Nur, and F. U. Adah,
“SEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN DETEKSI TEPI DAN OPERASI MORFOLOGI Segmentation of Blood Vessels in the Retina Fundus using Edge Detection and Morphology Operation,” vol. 5, no. 3, pp. 5506–5512, 2018.
[12] D. A. Priandini, J. Nangi, M. Muchtar, and J. Y. Sari, “Deteksi area plat mobil menggunakan operasi morfologi citra,” Semin. Nas. Teknol. Terap. Berbas. Kearifan Lokal , pp. 294–302,
2018.
[13] D. Syahid, J. Jumadi, and D. Nursantika,  “Sistem Klasifikasi Jenis Tanaman Hias Daun Philodendron Menggunakan Metode K-Nearest Neighboor (KNN) Berdasarkan Nilai Hue, Saturation, Value (HSV),” J. Online Inform. , vol. 1, no. 1, p. 20, 2016, doi: 10.15575/join.v1i1.6.
[14] J. A. Widians, H. S. Pakpahan, E. Budiman, H.  Haviluddin, and M. Soleha, “Klasifikasi Jenis Bawang Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  Berdasarkan Ekstraksi Fitur Bentuk dan Tekstur,” J. Rekayasa Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.30872/jurti.v3i2.3213.
[15] P.  N. Andono and  E. H. Rachmawanto,  “JURNAL RESTI Evaluasi Ekstraksi Fitur GLCM dan LBP Menggunakan Multikernel SVM,” vol. 1, no. 10, pp. 1–9, 2021.
[16] A. Kusnadi and R. Ranny, “Identifikasi Dini Kerusakan Jalan Flexible Pavement Dengan Menggunakan Algoritma PCA,” J.
Ultim. , vol. 8, no. 2, pp. 1–6, 2017, doi: 10.31937/ti.v8i2.521.
[17] P. Rosyani, “Pengenalan Wajah Menggunakan Metode
Principal Component Analysis (PCA) dan Canberra Distance,”
J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 2, p. 118, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i2.1515.
[18] R. I. Borman and B. Priyopradono, “Implementasi Penerjemah Bahasa Isyarat Pada Bahasa Isyarat Indonesia ( BISINDO ) Dengan Metode Principal Component Analysis ( PCA ),” J. Pengemb. IT , vol. 03, no. 1, pp. 103–108, 2018.
[19] N. A. Anggraini and N. Fadillah, “Analisis Deteksi Emosi Manusia dari Suara Percakapan Menggunakan Matlab dengan Metode KNN,” InfoTekJar (Jurnal Nas.  Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 176–179, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1041.
[20] M. Rivki and  A. M. Bachtiar,  “Implementasi Algoritma K- Nearest  Neighbor  Dalam Pengklasifikasian Follower Twitter Yang Menggunakan Bahasa Indonesia,” J. Sist. Inf. , vol. 13,
no. 1, p. 31, 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.500.
[21] M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. Afif Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K-Nearest  Neighbor  Dengan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kualitas Air Bersih (Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 6346-6353 e-ISSN , vol. 2, no. 12, pp. 925–928, 2018.
[22] R. Wiryadinata, M. R. Adli, R. Fahrizal, and R. Alfanz, “Klasifikasi 12 Motif Batik Banten Menggunakan Support Vector Machine,” J. EECCIS , vol. 13, no. 1, pp. 60–64, 2019.
[23] M. E. Al Rivan, H. Irsyad, K. Kevin, and A. T. Narta, “Implementasi LDA pada fitur HOG untuk Klasifikasi ASL Menggunakan  K-NN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 214–225, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.286.
[24] K. A. Sugiarta, I. Cholissodin, and E. Santoso, “Optimasi K- Nearest  Neighbor  Menggunakan Bat Algorithm Untuk
Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronis,” vol. 3, no. 10, pp. 10301–
10308, 2019.
[25] R. F. Amanullah, A. Pujianto, B. T. Pratama, and K. Kusrini, “Deteksi Motif Batik Menggunakan Ekstraksi Tekstur dan Jaringan Syaraf Tiruan,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev.
Journal) , vol. 10, no. 2, p. 69, 2021, doi: 10.22303/csrid.10.2.2018.69-79.