## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246

## Klasifikasi Motif Citra Batik Menggunakan Convolutional Neural Network Berdasarkan K-means Clustering
Amin Padmo Azam Masa 1 , Hamdani Hamdani 2,*
1 Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia Email: 1 aminpadmo@ft.unmul.ac.id, 2,* hamdani@unmul.ac.id Email Penulis Korespondensi: hamdani@unmul.ac.id
Abstrak− Batik memiliki beberapa motif dan pola sehingga perlu dilakukan pengenalan objek tertentu pada sebuah citra, salah satunya adalah pengenalan citra batik Yogyakarta menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang sudah populer dalam penggunakan klasifkasi data citra. Pengenalan citra batik bertujuan untuk berkontribusi dalam digitalisasi data citra batik dan sekaligus memberikan informasi jenis batik kepada masyarakat. Proses pengenalan citra batik menggunakan CNN pada penelitian ini menggabungkan antara proses segmentasi citra dan proses enhancement dengan median filter dan sharpening .  Proses  segmentasi  yang  dilakukan  sebelum  CNN  bertujuan  untuk  membantu  memisahkan  antara  objek  yang dibutuhkan ( fareground ) dengan objek yang tidak dibutuhkan ( background ). Proses segmentasi yang biasa digunakan adalah menggunakan K-means Clustering . Di mana K-means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data dalam kategori yang sama.  Selanjutnya,  proses  e nhancement menggunakan median  filter dan sharpening dilakukan  secara  terpisah  untuk membandingkan proses klasifikasi citra batik menggunakan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil median filter dan dari  hasil sharpening .  Proses  klasifikasi  citra  batik  dengan  CNN  berdasarkan K-means  Clustering pada median  filter menghasilkan akurasi 100%. Sementara itu, proses klasifikasi citra batik dengan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil s harpening menghasilkan akurasi 80%.
Kata Kunci: Convolutional Neural Network ; Citra Batik Yogyakarta; K-means Clustering ; Median Filter ; Sharpening
Abstract− Batik has several motifs and patterns so it is necessary to identify certain objects in an image, one of which is the recognition of the image of Yogyakarta batik using the Convolutional Neural Network (CNN) method which is already popular in the use of image data classification. The introduction of batik imagery aims to contribute to the digitization of batik image data and at the same time provide information on types of batik to the public. The batik image recognition process using CNN in this study combines the image segmentation process and the enhancement process with median filters and sharpening. The segmentation process carried out before CNN aims to help separate foreground objects from objects that are not needed in the background. The segmentation process that is commonly used is using K-means Clustering. Where K-means Clustering is used to group data in the same category. Furthermore, the enhancement process using the median filter and sharpening was carried out separately to compare the batik image classification process using CNN based on K-means Clustering from the median filter results and the sharpening results. The batik image classification process with CNN based on K-means Clustering on the median filter resulted in an accuracy value of 100%. Meanwhile, the batik image classification process with CNN based on K- means Clustering from the sharpening results resulted in an accuracy value of 80%.
Keywords: Convolutional Neural Network; Citra Batik Yogyakarta; K-means Clustering; Median Filter; Sharpening

## 1. PENDAHULUAN
Batik Indonesia merupakan salah satu kekayaan intelektual dan kebudayaan yang telah didaftar dan diakui oleh United Nations of Educational, Scientific, and Cultural Organization (UNESCO). Di mana semua jenis batik yang ada  di  beberapa  wilayah  Indonesia  secara  umum  dikelompokkan  menjadi  tiga  kelompok  besar,  yaitu:  Batik Keraton,  Batik  Pesisiran,  dan  Batik  Pedalaman  [1].  Batik  juga  merupakan  hasil  dari  warisan  seni  dan  budaya warisan  nenek  moyang  yang  dimiliki  oleh Indonesia  yang  digunakan  sebagai  identitas  bangsa  dan sebagai  alat promosi  budaya  kepada  negara  lain  [2].  Oleh  karenta  itu,  diperlukan  pelestarian  batik  sebagai  warisan  bangsa, salah satunya dengan cara digitalisasi citra batik.
Batik Yogyakarta merupakan warisan dari batik Kerajaan Mataram yang memiliki ciri khas warna klasik dengan motif yang masih mengacu pada motif dasarnya. Batik Yogyakarta dibagi menjadi dua berdasarkan motif utama, yaitu geometris dan non-geometris. Motif geometris biasanya berwujud pola simetris seperti bentuk kotak, lingkaran, dan garis-garis miring, contohnya batik Parang. Pada batik Yogyakarta mempunyai motif non geometris biasanya mengandung gambar tumbuhan, binatang, bumi, atau gunung. Terdapat banyak jenis batik Yogyakarta, diantaranya  Batik  Kawung  Kuno,  Batik  Parang  Barong,  Batik  Tambal  Campuran,  Batik  Nitik,  Batik  Semen Sidomukti, dan lain sebagainya. Jenis batik Yogyakarta mempunyai motif yang berbeda satu sama lain, di mana motif tersebut selain mempunyai corak khas pada kain juga terdapat pembeda antar setiap batik [3]. Ciri khas pola pada  batik  adalah  mempunyai  struktur  simetris  dan  perulangan  bagian  dalam  suatu  objek  yang  tinggi. Tingkat simetris dan pola berulang pada batik mempengaruhi proses pengenalan batik, sehingga diperlukan metode yang tepat  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  batik  [4].  Selanjutnya,  batik  yang  ada  di  Yogyakarta  dapat  dilakukan pengenalan berdasarkan motif dengan jumlahnya yang begitu banyak dan beragam. Diharapkan proses pengenalan batik Yogyakarta tersebut dapat membantu proses digitalisasi yang selanjutnya membantu masyarakat untuk lebih mengenal jenis-jenis batik yang ada di Yogyakarta.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
Pentingnya  pengenalan  citra  khususnya  dalam  pengenalan  citra  batik  yang  bertujuan  untuk mentransformasikan atau menganalisis suatu data citra menjadi informasi baru tentang citra tersebut menjadi lebih jelas, yaitu dapat berupa tambahan keterangan dan tambahan nilai akurasi data.  Implementasi dalam melakukan tranformasi  data  citra  mempunyai  banyak  cara,  salah  satunya  dalam  bentuk  optikal.  Proses  pengenalan  citra merupakan bagian dari pengolahan citra, di mana tahapan dalam pengolahan citra melingkupi akuisisi, perbaikan kualitas citra, segmentasi, representasi, dan pengenalan serta interpretasi [5]. Tahap pertama pada pengolahan citra setelah proses akuisisi citra, yaitu perbaikan citra. Pada perbaikan citra terdapat banyak teknik untuk memperbaiki citra masukan, salah satunya menggunakan median filter . Median filter populer digunakan karena dapat mengatasi kelemahan dari gaussian filter sehingga dapat mengurangi noise lebih baik secara keseluruhan [6]. Penggunaan metode  lain  pada  proses  perbaikan  citra  juga  dapat  menggunakan  teknik sharpening .  Proses  perbaikan  citra menggunakan sharpening juga dinilai menghasilkan keluaran yang baik jika dibandingkan menggunakan metode high  pass ,  hal  tersebut  disimpulkan  berdasarkan nilai  presentase Mean  Squared  Error (MSE)  pada sharpening yang lebih sedikit dibandingkan menggunakan high pass [7].
Selama  ini  banyak  masyarakat  yang  tidak  mengetahui  motif  batik  yang  digunakan  sehari-hari,  sehingga perlu  suatu  metode  dalam  membantu  masyarakat  mengenali  jenis  atau  motif  batik.  Salah  satu  metode  tersebut adalah  metode  klasifikasi  motif  batik  menggunakan  CNN  dengan  menggabungkan  aritektur  jaringan  baru GoogLeNet dan Residual  Networks .  Penelitian  yang  sudah  dilakukan  mempunyai  hasil  akurasi  klasifikasi  citra batik mendapatkan nilai  70,84%  [8]. Kasus lain dalam hal  pengenalan atau membedakan citra batik selama ini masih  menggunakan  pengamatan  secara  visual  secara  langsung  oleh  mata,  sehingga  berpeluang  terdapat kelemahan dan keterbatasan visual  manusia dan tingkat kelelahan dalam menentukan jenis batik.   Selanjutnya, diperlukan penyelesaian masalah untuk membantu dalam melengkapi kelemahan dan keterbatasan yang dimiliki oleh manusia dengan memproses citra sehingga citra tersebut dapat teridentifikasi secara akurat [9].
Penelitian  terkait  CNN  menggunakan Residual  Networks (Resnet)  sebagai  arsitektur  utama  untuk mengidentifikasi motif batik. Penelitian identifikasi ini menerapkan percobaan pada dataset berupa scale, random erase,  rotasi, dan flip  augmentation .  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  penggunaan  CNN  Resnet  dengan augmentasi data pada dataset menghasilkan akurasi 84,52% dalam Resnet-18 dan menghasilkan akurasi 81,90% dalam Resnet-50 [10]. Klasifikasi citra menggunakan arsitektur CNN dalam klasifikasi multi-label pada batik juga telah dilakukan dengan pengenalan objek batik sebanyak 15 motif batik. Hasil dari penelitian ini mencapai 91,41% dengan penggunaan epoch sebanyak 100 [11].
Penelitian  selanjutnya  membandingkan  pengenalan  citra  batik  menggunakan  arsitektur  CNN  dengan arsitektur  CNN  yang  dikombinasikan Grayscale pada  citra.  Hasil  yang  diperoleh  pada  pengenalan  citra menggunakan  arsitektur  CNN  mencapai  akurasi  70%,  dan  hasil  pada  pengenalan  citra  menggunakan  arsitektur CNN dikombinasikan Grayscale pada citra mendapatkan pertambahan nilai akurasi sebanyak 5%. Dataset yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  120  citra  dengan  rincian  90  data  training  dan  30  data  uji  [12]. Sementara itu, penelitian perbandingan lainnya pada penggunaan arsitektur CNN untuk mengenali motif batik dan model  VGG16.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  sebanyak  300  data  yang  diambil  dari  50  jenis batik.  Hasil penelitian menggunakan arsitektur CNN memperoleh nilai akurasi 98% dan membutuhkan waktu yang lebih cepat dibandingkan model VGG16 [13].
Penelitian tentang pengenalan batik oleh berbagai peneliti menggunakan beragam macam arsitektur CNN, baik itu mengkombinasikan beberapa metode atau dengan cara membandingkan hasil akurasi penggunaan metode non-CNN. Nilai akurasi dari penelitian terdahulu  tentang pengenalan batik telah memberikan hasil yang bagus, meskipun masih terdapat kekurangan pada setiap masing-masing hasil penelitian tersebut. Oleh karena itu, pada penelitian  ini  dilakukan  pengenalan  citra  batik  untuk  melakukan  kombinasi  proses  mulai  dari  pra  proses, segmentasi,  dan  CNN.  Diharapkan  kombinasi  dari  ketiga  proses  tersebut  dapat  memberikan  nilai  akurasi  yang baik. Selanjutnya, pada penelitian ini juga akan membandingkan hasil nilai akurasi pengenalan menggunaan teknik yang  berbeda  saat  pra  proses  data.  Proses  yang  akan  digunakan  sebagai  pembanding  pada  pra  proses  yaitu menggunakan median filter dan sharpening.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Penelitian
Penelitian  menggunakan  data  berupa  citra  batik Yogyakarta  sebanyak  tiga  jenis  batik  untuk  proses  pengenalan batik. Data citra batik yang digunakan untuk proses pelatihan merupakan data primer yang diambil secara langsung menggunakan kamera. Selanjutnya, data citra batik pengujian menggunakan data campuran berupa data primer, dan data sekunder yang telah dilakukan proses cropping . Tiga jenis batik yang digunakan terdiri dari Batik Kawung Lama,  Batik  Parang  Barong,  dan  Batik  Semen  Sidomukti.  Di  mana  masing-masing  jenis  batik  untuk  proses pengenalan batik menggunakan CNN adalah 105 citra batik, sehingga total untuk semua data citra batik untuk tiga jenis batik adalah 300 citra. Dari 300 data citra tersebut digunakan sebagai proses training dan validation pada pelatihan  menggunakan CNN. Proses training menggunakan 200 data citra,  sedangkan  untuk  proses validation menggunakan 100 data citra dan 15 data citra untuk proses testing. Adapun tiga jenis batik tersebut terdapat dalam gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
(a) Batik Kawung Lama (b) Batik Parang Barong (c) Batik Semen Sidomukti
Gambar 1. Jenis Batik Yogyakarta (a) Batik Kawung Lama, (b) Batik Parang Barong, (c) Batik Semen Sidomukti
Pada  Gambar  1.  Dijelaskan  tiga  jenis  batik  yang diambil  sebagai  data  penelitian  yang  merupakan  batik Yogyakarta  yang  masih  dapat  ditemui  dalam  kehidupan  sehari-hari  di  keluarga  Keraton  Yogyakarta  dalam memakai  salah  satu  dari  jenis  batik  tersebut.  Data  batik  yang  diambil  diharapkan  sebagai  contoh  mempunyai relevansi dengan keadaan lapangan yang sebenarnya.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini terbagi menjadi beberapa proses dalam pengolahan citra, dimulai dari tahap enhancement atau perbaikan citra, tahap segmentasi citra, tahap klasifikasi citra dan identifikasi. Program pengenalan citra batik akan menggunakan CNN sebagai  proses klasifikasi  citra dan K-means Clustering pada proses segmentasi  citra. Program pengenalan citra batik membandingkan nilai akurasi hasil citra dari proses median filter dan hasil citra dari  proses sharpening yang  selanjutnya  hasil citra dari kedua proses tersebut  dilakukan  proses segmentasi  dan klasifikasi.  Perancangan  sistem  pemprograman  menggunakan  CNN  dan K-means  Clustering secara  umum prosesnya dibagi menjadi 2 bagian, yaitu bagian proses pertama adalah citra hasil dari proses median filter akan dilakukan  proses  segmentasi  menggunakan K-means  Clustering kemudian  dilanjutkan  proses  klasifikasi menggunakan  CNN.  Proses  kedua  adalah  citra  hasil  dari  proses  s harpening digunakan  sebagai  masukan  pada proses segmentasi dengan K-means Clustering selanjutnya hasil dari proses segmentasi digunakan sebagai input proses klasifikasi menggunakan CNN. Adapun rancangan usulan penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 . Rancangan Usulan Pengenalan Citra Batik
Awal  proses  pada  Gambar  2  diperlihatkan  alur  pada  rancangan  sistem  pengenalan  citra  batik  yang merupakan proses untuk pengenalan citra Red, Green dan Blue (RGB) yang selanjutnya menggunakan dua proses enhancement yang berbeda, yaitu proses median filter dan proses sharpening . Hasil dari kedua proses enhancement tersebut kemudian masing-masing dilakukan proses segmentasi citra menggunakan K-means Clustering . Keluaran dari hasil segmentasi citra dilanjutkan proses klasifikasi citra menggunakan CNN yang kemudian hasilnya akan disimpan untuk dijadikan rujukan dalam pengenalan citra testing yang belum pernah dikenai proses apapun.

## 2.3 Pra proses Data
Pra proses data dalam penelitan ini digunakan sebagai pembanding antara pra proses data menggunakan proses median  filter dan  pra  proses  data  dengan sharpening .  Di  mana median  filter adalah  salah  satu filtering untuk mengganti nilai titik tengah piksel pada sebuah kelompok yang memuat sejumlah piksel ganjil. Teknik ini mampu mengurangi  gangguan noise pada  citra,  selanjutnya  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  lain  yang  sama. Sementara itu, s harpening filtering adalah perbaikan kualitas citra yang bertujuan untuk memperjelas tepi objek pada  citra  dengan  cara  menghilangkan  bagian  citra  yang  lembut  [14].  Pra  proses  pada  penelitian  ini  dilakukan secara terpisah dan hasil dari masing-masing proses tersebut kemudian dibandingkan menggunakan proses yang sama pada tahap segmentasi dan tahap klasifikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246

## 2.3.1 Median Filter
Median filter merupakan salah satu teknik pengolahan data citra untuk mengganti nilai piksel dengan nilai rata- rata atau median nilai tingkat keabuan dari nilai piksel tetangga atau nilai piksel sekitarnya. Biasanya cara kerja median filter adalah mengubah suatu titik tertentu (biasanya titik tengah) dengan nilai rata-rata piksel pada suatu kelompok berjumlah ganjil serta mengganti nilai kluster terisolasi menjadi lebih terang atau gelap menyesuaikan dengan nilai piksel tetangganya. Median filter merupakan salah satu teknik dalam perbaikan kualitas citra yang sering digunakan dalam mengurangi atau menghilangkan noise dalam suatu citra [15].

## 2.3.2 Sharpening
Metode pengolahan citra menggunakan sharpening pada dasarnya  memproses dengan teknik memberikan nilai piksel 0 atau 1. Namun perkembangan model komputasi telah memberikan peluang dalam menentukan nilai piksel berdasarkan nilai kuantum. Pada komputasi kuantum ini nilai piksel ditentukan tidak hanya dengan nilai 0 atau 1, namun dapat diberikan kombinasi nilai 0 dan 1 [16].

## 2.4 Segmentasi Citra K-means Clustering
Segmentasi  merupakan  proses  yang  penting  dalam  tahapan  pengolahan  citra  digital.  Di  mana  segmentasi  citra merupakan  tahapan  untuk  memisahkan  objek  yang  diinginkan  dengan  latar  belakang  dalam  suatu  citra. Selanjutnya,  segmentasi  juga  biasa  untuk  membagi  citra  menjadi  region-region  atau  objek-objek.  Di  mana pembagian  citra  menjadi  region-region  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan K-means  Clustering . K-means Clustering merupakan  salah  satu  algoritma  clustering  yang  populer  banyak  digunakan  untuk  pengelompokkan citra menjadi region-region sejumlah k kluster. Pengelompokkan tersebut berdasarkan persamaan ciri yang sama [17]. Adapaun untuk menentukan pengelompokkan terdapat dalam persamaan (1).
𝐸 𝑘 = 𝑆𝑆𝐸 = ∑ ∑ ‖𝑥 − 𝜇 𝑖 ‖ 2 𝑘 𝑥∈𝐷 𝑖 𝑘 𝑖=1
(1)
Di mana nilai dari Error ( E ) dari kluster ( k ) sama dengan Sum of Squared Error ( SSE ) dari kluster dengan pusat 𝜇 𝑖 .  Berikut  adalah  proses  dari  pengelompokkan  menggunakan K-means  Clustering seperti  model pengelompokan citra menggunakan K-means Clustering terdapat dalam gambar 3.
Gambar 3. Pengelompokkan Citra Menggunakan K-means Clustering [18]

## 2.5 Convolutional Neural Network
CNN  merupakan  salah  satu  pengembangan  dari Multi  Layer  Perceptron (MLP)  yang  biasa  digunakan  untuk mengolah data dalam bentuk citra. CNN digunakan untuk mengoptimalkan pemprosesan data dalam bentuk citra digital.  CNN  merupakan  metode  yang  dikembangkan  pertama  kali  oleh  Kunihiko  Fukushima  dari  Japan Broadcasting Corporation (JBS), Broadcasting Science Research Laboratories, Kinuta, Setagaya, Tokyo. Metode CNN  pada  kasus  klasifikasi  citra  digital  terbukti  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  dari  penggunaan  metode Machine Learning seperti Support Vector Machine (SVM).  CNN secara sederhana dapat dijelaskan sebagai urutan lapisan  yang  mengubah  suatu  volume  aktivasi  menjadi  bentuk  lain  melalui  fungsi  yang  terdiferensiasi.  Urutan yang terdapat dalam metode CNN adalah convolutional layer, pooling layer, dan fuly-connected layer [19]. Pada CNN  operasi  linear  menggunakan  proses  konvolusi,  di  mana  penghitungan  bobot  tidak    satu  dimensi  saja melainkan terdiri dari empat bobot dari kumpulan kernel konvolusi [20].Adapun proses konvolusi pada CNN ini dapat dilihat pada Gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
Gambar 4. Proses konvolusi pada CNN [20]

## 2.6 Pelatihan Data
Proses pelatihan data bertujuan memperoleh nilai akurasi tinggi dari klasifikasi citra dengan melakukan tahapan feed forward dan backpropagation . Alur kerja feed forward adalah citra vektor melalui layer konvolusi dan layer maxpooling yang  bertujuan  mereduksi  ukuran  citra  dan  memperbanyak  neuron-nya,  sehingga  tercipta  banyak varian data baru untuk dipelajari [20]. Proses pelatihan secara umum meliputi inisialisasi parameter CNN, proses feed forward, proses backpropagation, dan menghitung bobot dan bias. Penelitian ini melakukan pelatihan data citra digital dari 3 jenis batik Yogyakarta yang masing-masing jenis sebanyak 100 buah data. Masing-masing jenis batik sebelum proses pelatihan data menggunakan CNN, terlebih dahulu akan dilakukan proses enhancement atau perbaikan citra menggunakan median filter dan sharpening . Proses perbaikan citra tersebut kemudian digunakan sebagai  pembanding  nilai  akurasi  antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Kemudian  setelah  proses  perbaikan  citra menggunakan median  filter dan sharpening dilanjutkan  proses  segmentasi  citra  menggunakan K-means Clustering .  Hasil  pemprosesan  dari  kedua tahap  tersebut  kemudian  disimpan  dalam  folder  yang  terpisah,  yaitu folder median  filter dan  folder sharpening .  Tahap  selanjutnya  adalah  proses  pelatihan  data  citra  digital menggunakan  CNN. Pada  proses  pelatihan,  masing-masing  data  citra  dari  3  jenis  batik  akan  dipisahkan  secara otomatis  oleh  program  dengan  rincian  200  data  citra  batik  untuk training, 100  data  citra  sebagai validation . Penjelasan terkait dengan jumlah data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Data Penelitian Klasifikasi Citra Batik Proses Jumlah Data Pelatihan Data 200 Validasi Data 100 Pengujian Data 15 Total 315

## 2.7 Pengujian Data
Proses pengujian data merupakan tahap klasifikasi citra dengan menggunakan bobot dan bias dari hasil pelatihan. mirip dengan proses pelatihan data, yang membedakan adalah tidak ada backpropagation setelah feed forward . Proses-proses  yang  terdapat  dalam  pengujian  data  secara  umum  melibatkan  nilai  bobot  dan  bias  pada  proses pelatihan, proses feed forward, dan lapisan output yang sudah fully connected dengan label yang disediakan. Hasil dari fully  connected tersebut  berupa  data  yang  gagal  dan  berhasil  diklasifikasikan  [20].  Berdasarkan  Tabel  1 pengujian  data  dilakukan  setelah  proses  pelatihan data  dengan  menggunakan  CNN  selesai,  di  mana  proses pengujian bertujuan untuk menguji tingkat akurasi dari proses pelatihan. Penelitian ini akan mengujikan contoh 15  citra  yang  terdiri  5  citra  untuk  masing-masing  jenis  batik.  Total  citra  sebanyak  15  buah  akan  diujikan  pada proses CNN berdasarkan segmentasi K-means Clustering dari hasil proses median filter dan diujikan juga pada proses  CNN  berdasarkan  segmentasi K-means  Clustering dari  hasil  proses sharpening .  Pengujian  contoh  citra menggunakan masukan citra RGB yang belum pernah dikenai pemprosesan apapun sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang telah melalui beberapa tahapan, yaitu tahap pertama berupa proses enhancement yang langsung dilanjutkan proses segmentasi dengan K-means Clustering . Jumlah kluster pada penelitan ini adalah sebanyak 5 kluster. tahap kedua adalah pelatihan dengan CNN, dan tahap ketiga adalah pengujian data. Tahap pertama pada proses penelitian diperoleh hasil berupa citra batik yang telah dilakukan proses enhancement dan proses K-means Clustering . Contoh dari hasil proses tahap pertama dapat dilihat pada Gambar 5. Di mana Gambar 5 merupakan contoh citra yang dihasilkan dari proses enhancement yang kemudian dilanjutkan proses segmentasi citra dengan K-means Clustering . Proses enhancement terdapat 2 proses yang berbeda dan terpisah yaitu proses median filter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
dan proses sharpening . Adapun hasil proses Enhancement citra dan proses segmentasi citra terdapat dalam gambar 5.
Proses Median Filter dan K-means Clustering ( k=5)
Proses Sharpening dan K-means Clustering ( k=5)
Gambar 5 . Contoh Hasil Proses Enhancement Citra dan Proses Segmentasi Citra
Tahap  kedua  proses  pelatihan  data  menggunakan  CNN  dengan input citra  dari  hasil  segmentasi  citra. Pelatihan dengan CNN menggunakan 4 layer Conv2D, 6 layer Activation, 2 layer Maxpooling2D, 3 layer Dropout. Hasil proses CNN kemudian disimpan sebagai model untuk dijadikan proses selanjutnya berupa pengujian citra untuk  mengenali  sampel  citra  batik.  Nilai  akurasi  pelatihan  citra  batik  dengan  CNN  berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses median filter memperoleh nilai optimal dan landai pada training accuracy mulai pada epoch ke-5 dan seterusnya, sedangkan nilai akurasi proses validasi memperoleh nilai optimal mulai pada epoch ke-3.  Nilai  akurasi  pelatihan  data  citra  batik  dengan  CNN  berdasarkan K-means  Clustering dari  hasil  proses median filter dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Grafik Nilai Akurasi Pada Pengenalan Citra Dengan CNN Berdasarkan K-means Clustering dari Proses Median Filter
Nilai  akurasi  pelatihan  citra  batik  dengan  CNN  berdasarkan K-means  Clustering dari  hasil  proses s harpening memperoleh nilai akurasi training optimal mulai pada epoch ke-5, meskipun masih terdapat penurunan nilai akurasi yang tidak terlalu signifikan. Penurunan nilai akurasi pelatihan pada epoch ke-8 sebesar 0,111 dari nilai epoch ke-7. Kemudian nilai akurasi training meningkat pada epoch ke-9 dan epoch ke-10.  Sedangkan nilai akurasi proses validasi memperoleh nilai stabil mulai epoch ke-4 dengan mengalami penurunan nilai akurasi pada epoch ke-8 sebesar 0,02 dari epoch sebelumnya. Secara lebih jelas hasil pelatihan data citra batik dengan CNN berdasarkan K-means  Clustering dari  hasil  proses  s harpening dapat  dilihat  melalui  Grafik  nilai  akurasi  pada Gambar 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
Gambar 7. Grafik Nilai Akurasi Pada Pengenalan Citra Dengan CNN Berdasarkan K-means Clustering dari Proses Sharpening Filter
Gambar 7 diperlihatkan tahapan ketiga yaitu pengujian sampel citra batik dari masing-masing jenis batik. Pengujian  citra  batik  dilakukan  dengan  cara  data  citra  diinputkan  kedalam  sistem  kemudian  diklasifikasikan kedalam kelas tertentu menggunakan model data pada proses pelatihan. Hasil pengujian citra dengan sampel citra batik  sebanyak  masing-masing  5  citra  untuk  setiap  jenis  batiknya.  Citra  batik  yang  diujikan  masing-masing terdapat perbedaan antara satu dengan yang lainnya, seperti citra batik dalam posisi vertikal, horisontal, dan citra batik yang diambil dari bagian tertentu. Ketiga citra batik yang diujikan mempunyai proporsi dan bentuk posisi citra yang sama. Hasil pengujian data citra batik dengan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses median filter dapat dilihat pada gambar 8. Sedangkan hasil pengujian data citra batik dengan CNN berdasarkan K- means Clustering dari hasil proses sharpening dapat dilihat pada Gambar 9.
Batik Kawung Lama 0.9716035
Batik Parang Barong 0.9995641
Batik Semen Sidomukti 0.9999902 Batik Kawung Lama 0.9988851
Batik Parang Barong 0.99986255
Batik Semen Sidomukti 0.999987 Batik Kawung Lama 0.98315054
Batik Parang Barong 0.9999752
Batik Semen Sidomukti 0.7636042 Batik Kawung Lama 0.9958631
Batik Parang Barong 0.99966764
Batik Semen Sidomukti 0.9499753 Batik Kawung Lama 9.99318427 Batik Parang Barong 0.9999912 Batik Semen Sidomukti 0.7467752
Gambar 8 . Hasil Pengenalan Citra Batik Dengan CNN Berdasarkan K-means Clustering Hasil Proses Median Filter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
Hasil pengujian pada Gambar 8 diperoleh hasil akurasi sebesar 100%, di mana semua citra uji sebanyak 15 citra dapat diklasifikasikan kedalam kelas yang benar dan dengan tingkat keyakinan yang tinggi. Hasil pengujian yang diperoleh rata-rata mempunyai tingkat keyakinan diatas nilai 97% kecuali dua citra uji yang mendapatkan nilai keyakinan diatas 74% untuk mengklasifikasikan kedalam kelas yang benar. Tingkat keyakinan yang diperoleh dalam klasifikasi citra sangat ditentukan oleh nilai model data yang diperoleh saat proses pelatihan.
Batik kawung lama 0.61126063 Batik Parang Barong 0.9988111
Batik Semen Sidomukti 0.988689
Batik Kawung Lama 0.9801875 Batik Parang Barong 0.9989189
Batik Semen Sidomukti 0.98151726 Batik Kawung Lama 0.9468399
Batik Parang Barong 0.9986744
Batik Kawung Lama 0.92641723
Batik Kawung Lama 0.9258619 Batik Parang Barong 0.9980738
Batik Kawung Lama 0.93693775 Batik Kawung Lama 0.9345239 Batik Parang Barong 0.99912673 Batik Kawung Lama 0.9236634
Gambar 9. Hasil Pengenalan Citra Batik Dengan CNN Berdasarkan K-means Clustering Hasil Proses Sharpening Filter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
Amin Padmo Azam Masa , Copyright ©2021, MIB , Page 1300 Submitted: 23/08/2021 ; Accepted: 22/09/2021 ; Published: 26/10/2021
Berdasarkan hasil pengujian pada Gambar 9 diperoleh nilai akurasi sebesar 80%, di mana data citra batik yang  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  sebanyak  12  dari  total  sampel  uji  15  data  citra.  Kesalahan  proses klasifikasi  citra  terdapat  pada  janis  Batik  Semen  Sidomukti  yang  diklasifikasikan  oleh  sistem  sebagai  Batik Kawung  Lama.  Meskipun  demikian  data  citra  batik  yang  berhasil  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  yang  benar mempunyai tingkat kepercayaan yang baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian  klasifikasi  dan pengenalan citra batik mulai  dari  akusisi  citra  atau  mengambil data citra yang dilanjutkan pada tahap pertama, yaitu pra proses perbaikan citra menggunakan median filter dan sharpening diperlihatkan bahwa menggunakan sharpening, citra masukan terlihat lebih jelas dibandingkan hasil citra keluaran dari median  filter (Gambar  5).  Selanjutnya,  hasil  tahap  kedua  yaitu  proses  segmentasi  menggunakan K-means Clustering dengan  jumlah  kluster  sebanyak k =5,  dari  proses  tersebut  kedua  metode  diperoleh  kejelasan  citra keluaran yang  baik.  Berdasarkan  hasil  proses  pelatihan  dari  masing-masing  metode,  menunjukkan  pelatihan menggunakan data citra dari median filter sedikit lebih baik dari pada sharpening (perbandingan Gambar 6 dan Gambar 7). Tahap terakhir, tahap pengujian menggunakan data baru yang belum pernah dikenai proses apapun diperoleh dua hasil perbandingan. Klasifikasi citra batik memperoleh nilai akurasi sebesar 100% untuk klasifikasi citra batik dengan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses median filter . Proses ini dapat mengenali semua  sampel  citra  sebanyak  15  buah  secara  benar.  Sementara  itu,  untuk  klasifikasi  citra  batik  dengan  CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses s harpening diperoleh nilai akurasi sebesar 80%. Proses kedua dapat mengenali 12 citra secara benar dari total 15 citra batik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi citra batik dengan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses median filter memberikan hasil yang lebih baik  dibandingkan pengenalan citra batik dengan CNN berdasarkan K-means Clustering dari hasil proses sharpening .  Penelitian  selanjutnya  diperlukan  kombinasi  metode  yang  lain  dengan  data  yang  sama  untuk menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih Fakultas Teknik Universitas Mulawarman yang sudah memberikan biaya bantuan penelitian Dosen berdasarkan surat keputusan Dekan nomor: 22/SK/2021 dan Laboratorium Komputasi Fakultas Teknik.

## REFERENCES
[1] A. Wulandari, Batik Nusantara: makna filosofis, cara pembuatan dan industri batik . Yogyakarta: Andi, 2011.
[2] L. M. Hakim, “Batik Sebagai Warisan Budaya Bangsa dan Nation Brand Indonesia,” Nation State J. Int. Stud. , vol. 1, no. 1, pp. 61–90, 2018.
[3] A.  Kratonjogja,  “Warisan  Budaya  Tak  Benda:  Batik  Gaya  Yogyakarta,” www.kratonjogja.id/tak- benda/Motif%20Batik/17/batik-gaya-yogyakarta# , 2018. [Online]. Available: https://www.kratonjogja.id/tak- benda/Motif Batik/17/batik-gaya-yogyakarta#.
[4] I. Nurhaida, A. Noviyanto, R. Manurung, and A. M. Arymurthy, “Automatic Indonesian’s Batik Pattern Recognition Using SIFT Approach,” Procedia Comput. Sci. , vol. 59, no. Iccsci, pp. 567–576, 2015.
[5] P.  Chyan  and  S.  C.  Sumarta,  “Penerapan  Image  Enhancement  Algorithm  Untuk  Meningkatkan  Kualitas  Citra  Tak Bergerak,” no. September, 2017.
[6] S. S. Sumijan, A. W. Purnama, and S. Arlis, “Peningkatan Kualitas Citra CT-Scan dengan Penggabungan Metode Filter Gaussian dan Filter Median,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 6, no. 6, p. 591, 2019.
[7] Khairunnisa and C. F. Sianturi, “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode High Pass Filter dan Sharpening,” J. Multimed. dan Teknol. Inf. , vol. 2, 2020.
[8] A.  Y.  Wicaksono,  N.  Suciati,  C.  Fatichah,  K.  Uchimura,  and  G.  Koutaki,  “Modified  Convolutional  Neural Network Architecture for Batik Motif Image Classification,” IPTEK, J. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 26–30, 2017.
[9] C.  N.  Prabiantissa,  A.  Retno,  T.  Hayati,  and  R.  A.  Asmara,  “Sistem  Identifikasi  Batik  Alami  Dan  Batik  Sintetis Berdasarkan Karakteristik Warna Citra Dengan Metode K-Means Clustering,” vol. 3, pp. 26–31, 2017.
[10]  S.  F.  Tumewu,  D.  H.  Setiabud,  and  I.  Sugiarto,  “Klasifikasi  Motif  Batik  menggunakan  metode  Deep  Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation,” J. Infra , vol. 8, no. 2, pp. 189–194, 2020.
[11]  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.
[12]  R. Mawan, “Klasifikasi motif batik menggunakan Convolutional Neural Network,” Jnanaloka , pp. 45–50, 2020.
[13]  A. Minarno, “Klasifikasi Jenis Batik Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Repos. , vol. 3, Mar. 2021.
[14]  R. Munir, Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik . Bandung: Informatika, 2004.
[15]  A.  Wedianto,  H.  L.  Sari,  and  Y.  S.  H,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Filter  Gaussian,  Mean  Dan  Median  Terhadap Reduksi Noise,” J. Media Infotama , vol. 12, no. 1, pp. 21–30, 2016.
[16]  H. A. Siregar, “Implementasi Metode Sharpening Untuk Memperbaiki Kualitas Citra,” J. Pelita Inform. , vol. 8, pp. 5–8, 2019.
[17]  Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3246
[18]  R. F. Mayoza, “Menentukan Tingkat Kematangan Buah Pisang dengan Segmentasi Warna Kulit Pisang Menggunakan K-Means,” Open Access Procedings J. Phys. Conf. Ser. , 2019.
[19]  M. Nielsen, “Neural Networks and Deep Learning,” Determ. Press , 2015.
[20]  I.  W.  S.  Eka  Putra  and  R.  Soelaiman,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016.