Vol.5, No.2, Maret 2021, E-ISSN : 2528-4053 | P-ISSN : 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2021.vol5(2).5831

## 215

## Klasifikasi Pola Kain Tenun Melayu Menggunakan Faster R-CNN
Yoze Rizki 1 , Reny Medikawati Taufiq 2 , Dinia Putri 3 , Harun Mukhtar 4 Teknik informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Muhammadiyah Riau 1,2,3,4 yozerizki@umri.ac.id 1 , renymedikawati@umri.ac.id 2 , diniaputri915@gmail.com 3 , harunmukhtar@umri.ac.id 4 Article Info Abstrak History : Dikirim 12 November 2020 Direvisi 14 Desember 2020 Diterima 6 Januari 2021 Motif tenun melayu sangat beragam. Keberagaman ini membuat sulit membedakan  motif-motif  kain  tenun  tersebut.  Klasifikasi  data diperlukan  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  objek  yang terkandung dalam basis data agar kemudian dikategorikan ke dalam kelompok  yang  berbeda.  Faster  R-CNN  dengan  model  arsitektur VGG dipilih untuk merancang sebuah sistem untuk klasifikasi motif tenun  melayu. Faster  R-CNN  mengeliminasi  sangat  banyak  waktu training karena  mengeliminasi  algoritma selective  search untuk mencari region  proposal .  Diluar  kecepatan  tersebut,  permasalahan lain yang muncul adalah bagaimana performa Faster R-CNN dalam mengklasifikasi  citra  motif  tenun  dibandingkan  algoritma region proposal yang lain. Tujuan penelitian yang dicapai dalam penelitian ini yaitu untuk mengetahui performa klasifikasi motif tenun melayu menggunakan Faster R-CNN dengan model arsitektur VGG, dengan cara  mengukur  persentase  akurasi,  presisi,  dan recall yang  akan divalidasi  menggunakan  K- Fold Cross Validation .  Jumlah  dataset yang  digunakan  berjumlah  100  citra  yang  diacak  untuk  masing- masing dari 5 (lima) fold pada K- fold cross validation . Data tersebut dibagi  menjadi  80  data  train  dan  20  data test .  Setelah  dilakukan persiapan  data, pre-processing ,  serta  implementasi,  dilakukan pengujian dengan hasil bahwa dari data latih yang berupa citra kain tenun  melayu,  didapatkan  skor  rata-rata training loss  dari  step pertama hingga step terakhir sebesar 1,915. Klasifikasi karakteristik pengenalan motif tenun melayu menggunakan Metode deteksi objek Faster R-CNN melalui validasi K- Fold Cross Validation dengan nilai k=5, didapatkan akurasi 82.14%, presisi 91.38% dan recall 91.36%. Dari Analisa ditemukan bahwa Faster R-CNN dengan VGG secara keseluruhan  unggul  dibandingkan  algoritma  lain  (CNN  dengan arsitektur  AlexNet),  karena  dipengaruhi  perbedaan  arsitektur  dan sedikit dipengaruhi oleh pemilihan algoritma.

## Kata Kunci :
Classification Computer Vision Deep learning
Faster R-CNN Tenun
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution- ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
Yoze Rizki Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Muhammadiyah Riau, Jl. Tuanku Tambusai, Pekanbaru,Indonesia, 28290 Email : yozerizki@umri.ac.id
216

## 1. PENDAHULUAN
Tenun  adalah  sejenis  kain  tertentu  yang  dibuat  khusus  dengan  motif-motif  yang  khas. Sementara motif  adalah desain yang dibuat dari bagian-bagian bentuk, berbagai macam garis atau elemen-elemen  [1].  Motif  tenun  melayu  sangat  beragam.  Keberagaman  ini  membuat  sulit membedakan motif-motif kain tenun tersebut. Pada umumnya masyarakat tidak terlalu mengenali motif-motif tenun melayu tetapi masyarakat pada umumnya hanya melihat keindahan motif tenun melayu saja. Oleh sebab itu diperlukan inovasi teknologi pengenalan motif yang dapat mengenali motif-motif tenun melayu.
Deep learning dibutuhkan untuk menganalisa dan mengklasifikasi citra motif tenun dengan akurasi yang tinggi. Deep learning terbagi dalam dua sesi yaitu sesi training dan testing [2]. Pada sesi training , ekstrasi fitur dari setiap data dipelajari, sehingga suatu label dengan label yang lain dapat  dibedakan.  Sementara  pada  sesi testing data-data  yang  diuji  dapat  dianalisa  dari  hasil  sesi training .
Beberapa  algoritma deep  learning klasik  yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  citra diantaranya, K-NN [3], SVM [4], Ensemble Learning algorithm [5], Multi- layer Perceptron (MLP) [6],  dan  CNN  [7].  Dewasa  ini  terdapat  dua  kelompok  algoritma object detector modern,  yaitu kelompok region proposal seperti R-CNN [8], Fast R-CNN [9], Faster R-CNN [10] dan kelompok single shot seperti You only look once (YOLO) [11], [12] dan Single shot Detector (SSD) [13]. Dari penelitian yang dilakukan [14] dapat dilihat bahwa algoritma-algoritma Single shot jauh lebih cepat dibandingkan region  proposal ,  namun  tidak  lebih  akurat.  Sementara  hasil  yang  diharapkan  pada klasifikasi motif tenun melayu adalah mendapatkan nilai akurasi tinggi, bukan kecepatan yang tinggi.
Terdapat beberapa penelitian yang telah dilakukan menggunakan deep learning dengan tema indentifikasi pola kain, seperti yang dilakukan oleh oleh [7], [15], yang dibuat dengan Convolutional neural network (CNN) , Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) [16], [17], dan Support vector machine (SVM)  [18]. Namun  penelitian  yang  paling  relevan  dengan  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang dilakukan  oleh  [19]  pada  tahun  2019  berjudul Pengenalan  pola  motif  kain  tenun  gringsing menggunakan  metode  CNN  dengan  model  arsitektur  alexnet.  Pengujian  dilakukan  untuk mendapatkan performa sistem terkait waktu training , akurasi, presisi, recall , dan nilai f- measure . Berdasarkan hasil pengujian, model yang dibangun berhasil menyelesaikan waktu training selama 19.33 jam, dan memiliki akurasi 76%, presisi 74.1%, dan recall 72.3%, serta nilai F-measure sebesar 0.73 [19].
Faster R-CNN [10] dengan model arsitektur VGG [20] dipilih untuk merancang sebuah sistem untuk klasifikasi motif tenun melayu. Data yang digunakan berupa citra dua dimensi yang merupakan barisan matrix pixel berbentuk grid. Data berbentuk grid sangat relevan untuk penerapan metode CNN . Walaupun Faster R-CNN tidak akan secepat algoritma single shot yang tidak mengenal region proposal , Faster R-CNN mengeliminasi sangat banyak waktu training karena Faster R-CNN hanya butuh 300 proposal per citra sementara [8] and [9] memerlukan 2000 proposal. Hal ini terjadi karena Faster R-CNN mengeliminasi algoritma selective search yang digunakan R-CNN  [8]  dan  Fast  R- CNN [9] untuk mencari region proposal dan sebagai gantinya membiarkan jaringan neural network melakukan pembelajaran terhadap region proposal . Diluar semua pembahasan mengenai kecepatan komputasi,  permasalahan  lain  yang  muncul  adalah  bagaimana  performa  Faster  R-CNN  dalam mengklasifikasi citra motif tenun dibandingkan algoritma region proposal yang lain.
Tujuan  penelitian  yang  dicapai  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  performa pengenalan dan klasifikasi motif tenun melayu menggunakan Faster R-CNN, dengan cara mengukur persentase dari tingkat akurasi, presisi, dan recall yang akan divalidasi menggunakan K- Fold Cross Validation .

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian  ini  mengurai  tentang  analisis  kebutuhan  sistem,  pengumpulan  dataset,  perancangan pre-processing , dan training Faster R-CNN.
Untuk tahap awal, kebutuhan awal penelitian dipersiapkan. Kebutuhan ini termasuk sampel dataset  kain  tenun,  sistem  perangkat  keras  berupa  komputer,  dan library perangkat  lunak  yang digunakan untuk kebutuhan training data.
Pengumpulan Dataset berupa citra di dapat dari pengambilan gambar kain motif tenun melayu dan crawling pada internet. Dataset ini terdiri dari berbagai citra kain tenun melayu sebagai data training dan data test . Keberagaman data sangat disarankan untuk memperoleh hasil pembelajaran sistem yang lebih baik.
Pada  penelitian  ini  dideteksi  2  sampel  motif  tenun  melayu  yaitu  Pucuk  Rebung  &  Siku Keluang. Pemilihan kedua motif ini didasari kebutuhan penelitian untuk mengklasifikasi lebih dari satu jenis, dan keberagaman dataset yang tersedia untuk kedua jenis motif diatas. sistem yang akan dibuat  adalah  berbasis  desktop,  dengan  jumlah  dataset  yang  digunakan  berjumlah  100  citra  yang akan diacak untuk setiap fold pada K-fold cross validation sebanyak 5 (lima) fold. Data tersebut dibagi  menjadi  data training dan  data testing .  Data  citra  yang  digunakan  untuk  proses training berjumlah 80 data terdiri dari 40 citra pucuk rebung dan 40 citra siku keluang yang dilabeli di tiap citra. Data citra yang digunakan untuk proses testing berjumlah 10 citra pucuk rebung dan 10 citra siku keluang yang dilabeli di tiap citra.
Diagram alur penelitian dapat dilihat pada gambar 1:
Gambar 1. Alur Penelitian
Setelah  mengumpulkan  dataset,  selanjutnya  dilakukan pre-processing citra  dataset.  Hal pertama yang dilakukan pada proses pre-processing adalah penyeragaman ukuran pixel seluruh citra dataset dengan pixel 800x600 pixel. Proses pre-processing lainnya yaitu augmentasi data dengan cara memberikan distorsi pada citra sampel, dan berkas hasilnya dimasukkan kedalam dataset. Pre- processing yang terakhir yaitu Pelabelan Citra.
Pelabelan citra adalah tahap awal dimana dataset input diberikan label atau pengenal (tanda) dengan  tujuan  untuk  menyimpan  informasi  citra  yang  selanjutnya  disimpan  dalam  berkas  XML dengan format PASCAL VOC. Pelabelan dilakukan secara manual terhadap 100 dataset citra motif tenun  melayu  pucuk  rebung  dan  siku  keluang  menggunakan  labelImg  seperti  dapat  dilihat  pada gambar 2.
218
Gambar 2. Proses Pelabelan Citra Motif Tenun Melayu Pucuk Rebung
Setelah dilakukan pelabelan perlu adanya konversi berkas dari XML ke CSV untuk tujuan konversi  dataset  ke  berkas  ‘Annotation.txt’.  Setelah  proses  konversi  berkas  XML  dengan  output berupa file CSV diperlukan konversi ke ‘Annotation.txt’ file yang digunakan untuk feeding data pada proses training .
Convolutional  neural  network  (CNN) yang  akan  digunakan  untuk  memproses  citra  tenun melayu merupakan jaringan  saraf  yang  dikhusukan  untuk  memproses  data  yang  memiliki  grid [21].  Pada penelitian ini, data yang digunakan berupa citra motif tenun melayu. Citra dua dimensi merupakan barisan matrix pixel berbentuk grid. Data berbentuk grid sangat relevan untuk penerapan metode Convolutional neural network atau dikenal juga dengan sebutan ConvNets. Convolutional neural  network memiliki  beberapa layer yang  difungsikan  untuk  melakukan filter pada  setiap prosesnya. Prosesnya disebut dengan proses training . Pada proses training terdapat 3 tahapan yaitu Convolutional layer , Pooling layer , dan Fully connected layer [22]. Ilustrasi arsitektur CNN dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur Convolutional Neural Network [22]
Proses konvolusi Pada Convolutional layer adalah proses dimana matriks kernel yang memiiki fungsi  melakukan filter pada  matriks  citra  [23]. Pooling atau subsampling adalah  pengurangan ukuran  matriks  dengan  menggunakan  operasi pooling . Pooling  layer biasanya  dilakukan  setelah convolution Layer . Proses konvolusi dan pooling dilakukan beberapa kali sehingga didapatkan peta fitur ( feature map ) dengan ukuran yang dikehendaki. Peta fitur tersebut akan menjadi input bagi fully connected neural network yang akan mengklasifikasi nilai output . Convolutional neural networks (ConvNets) merupakan penerapan dari Artificial Neural networks (ANN) yang lebih istimewa dan saat ini diklaim sebagai model terbaik untuk memecahkan masalah pengenalan objek.
Pengenalan  pola  motif  citra  tenun  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  salah  satu metode convolutional neural network yaitu Faster R-CNN. Faster R-CNN merupakan metode deep learning yang digunakan untuk mengenali suatu suatu objek pada citra [24]. Pengenalan dilakukan dengan  menelusuri  ciri-ciri  yang dimiliki  oleh  objek  pada  citra.  Penelusuran  dilakukan  melalui sejumlah layer (seperti yang dilakukan pada neural network ) melalui proses konvolusi atau yang lebih dikenal dengan nama Convolutional neural network (CNN).
Setelah melakukan konvolusi dan mendapatkan convolution layers , Region proposal Network diajukan untuk menentukan Region of interest yang akan digunakan sistem untuk menentukan kelas dari sebuah objek. Gambaran mengenai arsitektur dari Faster R-CNN dapat dilihat pada Gambar 4 berikut ini:
Gambar 4. Aristektur Faster R-CNN [24]
Pada implementasi sistem, tahap training data dengan algoritma Faster R_CNN adalah tahap utama, dimana Faster R-CNN dilatih untuk mempelajari suatu pola yang menghasilkan generator (nilai anchor ). yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Generator (Nilai Anchor.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
Hasil  implementasi  dari  proses  pelatihan  pada  proses training merupakan  sebuah  model. Terdapat 3 tahapan yaitu Convolutional layer, Pooling layer, dan Fully connected layer [22]. Hasil
220
akhir dari proses pembelajaran atau pelatihan Faster R-CNN adalah terbentuknya sebuah model dan record yang siap pakai untuk pendeteksian lebih lanjut atau dengan kata lain disebut dengan testing . Pada proses training , loss merupakan penalti atau hukuman bagi sistem untuk prediksi yang salah. Dimana loss adalah angka yang menunjukkan indikasi seberapa buruk prediksi dari model dari sebuah sampel data. Jika prediksi model sempurna, maka loss akan bernilai nol. Sementara jika yang terjadi sebaliknya, maka jumlah loss lebih banyak. Tujuan dari training sebuah model adalah untuk mencari  beban  dan  bias  data  yang  memiliki  loss  rendah  dalam  rata-rata  sebanyak  jumlah  data didalam dataset.
Gambar 6 merupakan grafik total loss yang dihasilkan pada saat melakukan proses training sampai dengan selesai sesuai dengan jumlah iterasi yang dilakukan yaitu sebanyak 40 langkah/steps. Dari  data  latih,  didapatkan  bahwa  Ketika training epoch  meningkat,  skor training error akan menurun. Ini menunjukkan bahwa semakin banyak training yang dilakukan, sistem akan semakin terlatih untuk melakukan pengenalan atau identifikasi pola citra. Didapatkan bahwa score rata-rata nilai training loss dari step pertama hingga step terakhir adalah 1,915.
Gambar 6. Grafik Total Loss dari Faster R-CNN
Pengujian  dilakukan  untuk  menentukan  performa  algoritma  Faster  R-CNN  dengan  cara mencari nilai akurasi, presisi dan recall dengan metode K- Fold Cross Validation . Pada pengujian ini dataset dibagi menjadi 5 fold er yang masing-masing didalamnya terdapat 100 gambar dataset yang dibagi menjadi data train dan data test secara acak. Data train pada masing-masing dari kelima fold er berjumlah 80 gambar, sedangkan data test berjumlah 20 gambar. Pada setiap fold dilakukan lima kali percobaan dan dihitung akurasinya.
Hasil pengujian dengan menggunakan K-Fold Cross Validation ini dapat dilihat pada Tabel 1 yang  menampilkan  akurasi,  presisi,  dan recall yang  telah  di  kalkulasi  pada  masing-masing fold dengan  perhitungan  menggunakan Confussion  Matrix . Confusion matriks  adalah  sebuah  metode yang digunakan untuk menghitung nilai akurasi pada konsep data mining [25].
Tabel 1. Hasil Akurasi, Presisi, Recall Dengan Metode K-Fold Cross Validation
No Fold Faster R-CNN Metode lain (CNN) [19] Accuracy % Precision % Recall % Accuration % Precision % Recall % 1 1 73% 90% 95% 66% 69% 65% 2 2 91,30% 95,20% 95,20% 80,10% 73,20% 75,20% 3 3 85,20% 96,70% 96,70% 83,30% 74,70% 74,70% 4 4 76,10% 87,50% 87,50% 74,10% 78,50% 69,50% 5 5 85,10% 87,50% 87,50% 75,10% 74,50% 73,50% Average % 82,14% 91,38% 91,36% 76.0% 74.10% 72.30%
221 Confussion  matrix  merupakan  sebuah  tabel  dengan  empat  kombinasi  berbeda  dari  nilai prediksi dan nilai sebenarnya, True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).  Nilai true positive dan true negative adalah  nilai  pada  titik  dimana  algoritma mengklasifikasi dengan benar, yaitu nilai true untuk TP atau nilai false untuk TN. Sementara false positive dan false negative , disisi lain, merupakan titik dimana algoritma salah mengklasifikasi. Hasil pengujian akurasi yang dapat dilihat pada gambar 7 menyatakan bahwa algoritma deteksi objek Faster R-CNN dapat mengidentifikasi motif dari tenun melayu dengan nilai 82.14%.
Gambar 7. Grafik hasil Pengujian Akurasi
Akurasi  adalah  banyaknya  data  yang  diprediksi  benar,  dari  seluruh  dataset.  Akurasi didefinisikan dari jumlah true positive dan true negative dibagi jumlah seluruh data true positive , true negative , false positive , dan false negative . Seperti terlihat pada (1) 𝐴𝑐𝑐 = !"#!$ !"#!$#%"#%$ (1)
Dapat  dilihat  pada  gambar  8  bahwa  algoritma  deteksi  objek  Faster  R-CNN  menghasilkan presisi 91.38% untuk mengklasifikasi motif tenun melayu.
Gambar 8. Grafik hasil Pengujian Presisi
Presisi didapat dari Sebagian data yang relevan dari seluruh data pengujian yang bernilai benar. sebuah Classifier sempurna  memiliki  presisi  bernilai  1,  yang  berarti  100%.  Presisi  diambil  dari jumlah data true positive dibagi dengan penjumlahan dari true positive dan false positive , seperti terlihat pada (2).
𝑃𝑟𝑒𝑐 = !" !"#%" (2)
73% 91,30% 85,20%
76,10% 85,10% 66% 80,10% 83,30%
74,10% 75,10% 50% 70% 90% 110% 1 2 3 4 5 Fold Akurasi Faster R-CNN CNN 90% 95,20% 96,70% 87,50% 87,50% 69% 73,20% 74,70% 78,50% 74,50% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 Fold Presisi Faster R-CNN CNN
222
Algoritma pendeteksi objek Faster R-CNN dapat mengklasifikasi motif tenun melayu dengan nilai recall 91.36%, seperti terlihat pada gambar 9
Gambar 9. Grafik hasil Pengujian recall
Recall , yang terkadang disebut sensitivity, adalah Sebagian data yang relevan dan bernilai benar dari seluruh data yang relevan. Sebuah classifier sempurna memiliki nilai recall 1, atau 100%. Recall ditentukan  dari  banyaknya  data true positive dibagi  dengan  penjumlahan true positive dan false negative , seperti pada (3 )
Recall = &' &'#() (3)

## 3.2 Pembahasan
Dapat dilihat pada hasil penelitian bahwa Faster R-CNN dengan arsitektur VGG mengungguli performa algoritma lain dengan objek penelitian yang serupa, yaitu CNN dengan arsitektur AlexNet. Setelah melakukan Analisa singkat, diketahui bahwa pemilihan arsitektur sangat berpengaruh pada performa, karena dapat dilihat pada [14] bahwa perbedaan arsitektur akan mempengaruhi hasil mean Average  Precision  (mAP),  sementara  pemilihan  algoritma  pun  juga  berpengaruh  kecil  terhadap akurasi  deteksi.  Pada  [20]  dapat  dilihat  bahwa  dari  pengukuran validation error untuk  kedua kategori, VGG mendapatkan secara berurutan 40.04% and 60.99% error yang lebih rendah daripada AlexNet. Penelitian yang dilakukan oleh [24] juga memperlihatka bahwa dari semua dataset yang bahwa Faster R-CNN unggul tidak lebih dari 3.2% dari algoritma lain yang menggunakan selective search .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa dari data latih yang berupa citra motif kain tenun melayu, didapatkan bahwa score rata-rata nilai training loss dari epoch pertama hingga epoch terakhir adalah 1,915. Klasifikasi karakteristik pengenalan motif tenun melayu  menggunakan  Metode  deteksi  objek Faster  Region-based  Convolutional  neural  network (Faster R-CNN) menggunakan arsitektur VGG melalui validasi K-Fold Cross Validation dengan nilai k=5 didapatkan akurasi 82.14%, presisi 91.38% dan recall 91.36%. Dari Analisa ditemukan bahwa Faster R-CNN dengan VGG secara keseluruhan unggul dibandingkan algoritma lain yang meneliti  objek  serupa  yaitu  CNN  dengan  arsitektur  AlexNet.  keunggulan  Faster  R-CNN  dari algoritma  lain  dipengaruhi  perbedaan  arsitektur  yang  digunakan  dan  sedikit  dipengaruhi  oleh pemilihan algoritma.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian dibiayai oleh Deputi Bidang Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset dan  Teknologi  /  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  melalui  LLDIKTI  Wilayah  X  sesuai  dengan Kontrak Penelitian Nomor: 084/LL10/PF/2020
95% 95,20% 96,70% 87,50% 87,50% 65% 75,20% 74,70% 69,50% 73,50% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 2 3 4 5 Fold Recall Faster R-CNN CNN

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Sahara, A. Efi, R. Fitria, dan H. Hadiastuti, “DESAIN RAGAM HIAS PELAMINAN MELAYU RIAU SEBAGAI INSPIRASI INOVASI KRIYA BATIK,” Gorga J. Seni Rupa , vol. 7, no. 2, hal. 246–251.
[2] L. Marifatul Azizah, S. Fadillah Umayah, dan F. Fajar, “Deteksi Kecacatan Permukaan Buah Manggis Menggunakan Metode Deep Learning dengan Konvolusi Multilayer,” Semesta Tek. , vol. 21, no. 2, 2018.
[3] L. E. Peterson, “K-nearest neighbor,” Scholarpedia , vol. 4, no. 2, hal. 1883, 2009.
[4] W. S. Noble, “What is a support vector machine?,” Nat. Biotechnol. , vol. 24, no. 12, hal. 1565–1567, 2006.
[5] T. G. Dietterich, “Ensemble learning,” Handb. brain theory neural networks , vol. 2, hal. 110– 125, 2002.
[6] M. W. Gardner dan S. R. Dorling, “Artificial neural networks (the multilayer perceptron)—a review of applications in the atmospheric sciences,” Atmos. Environ. , vol. 32, no. 14–15, hal. 2627–2636, 1998.
[7] H. Fonda, “KLASIFIKASI
BATIK RIAU DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNN),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, hal. 7–10, 2020.
[8] R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, dan J. Malik, “Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 38, no. 1, hal. 142–158, 2015.
[9] R. Girshick, “Fast r-cnn,” in Proceedings of the IEEE international conference on computer vision , 2015, hal. 1440–1448.
[10]  S. Ren, K. He, R. Girshick, dan J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” in Advances in Neural Information Processing Systems 28 , C. Cortes, N. D. Lawrence, D. D. Lee, M. Sugiyama, dan R. Garnett, Ed. Curran Associates, Inc., 2015, hal. 91–99.
[11]  J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, dan A. Farhadi, “You only look once: Unified, real-time object  detection,”  in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2016, hal. 779–788.
[12]  J.  Redmon  dan  A.  Farhadi,  “Yolov3:  An  incremental  improvement,” arXiv  Prepr. arXiv1804.02767 , 2018.
[13]  W. Liu et al. , “Ssd: Single shot multibox detector,” in European conference on computer vision , 2016, hal. 21–37.
[14]  J. Huang et al. , “Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors,” in Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition , 2017, hal. 7310–7311.
[15]  R.  Mawan,  “Klasifikasi  motif  batik  menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” JNANALOKA , hal. 45–50, 2020.
[16]  H. Wijayanto, “Klasifikasi Batik Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrices ( GLCM ),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , 2015.
[17]  I. P. G. S. Andisana, M. Sudarma, dan I. M. O. Widyantara, “Pengenalan Dan Klasifikasi Citra  Tekstil  Tradisional  Berbasis  Web  Menggunakan  Deteksi  Tepi  Canny,  Local  Color Histogram Dan Co-Occurrence Matrix,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , 2018.
[18]  R. Wiryadinata, M. R. Adli, R. Fahrizal, dan R. Alfanz, “Klasifikasi 12 Motif Batik Banten
224
Menggunakan Support Vector Machine,” J. EECCIS , vol. 13, no. 1, hal. 60–64, 2019.
[19]  P.  Aryasuta  Wicaksana,  I.  M.  Sudarma,  dan  D.  Care  Khrisne,  “PENGENALAN  POLA MOTIF KAIN TENUN GRINGSING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  DENGAN  MODEL  ARSITEKTUR  ALEXNET,” J.  SPEKTRUM; Vol 6 No 3 J. SPEKTRUM , 2019.
[20]  K. Simonyan dan A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” arXiv Prepr. arXiv1409.1556 , 2014.
[21]  R MEHINDRA PRASMATIO, B. Rahmat, dan I. Yuniar, “DETEKSI DAN PENGENALAN IKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2 SE-Articles, hal. 510–521, Jul 2020.
[22]  A. Santoso dan G. Ariyanto, “Implementasi Deep Learning Berbasis Keras Untuk Pengenalan Wajah,” Emit. J. Tek. Elektro , vol. 18, no. 01, hal. 15–21, 2018.
[23]  J. Ludwig, “Image convolution,” Portl. State Univ. , 2013.
[24]  S. Ren, K. He, R. Girshick, dan J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , 2017.
[25]  J. S. Asri dan G. Firmansyah, “Implementasi Objek Detection Dan Tracking Menggunakan Deep Learning Untuk Pengolahan Citra Digital,” Knsi 2018 , hal. 717–723, 2018.

## BIOGRAFI PENULIS
Yoze Rizki obtained Bachelor Degree in Electrical Engineering from Institut Teknologi Sepuluh Nopember in 2012, and obtained Master Degree in Electrical Engineering from Institut Teknologi Sepuluh  Nopember  in  2014.  he  has  been  a  Lecturer  with  the  Department  of  Informatics Engineering, Universias Muhammadiyah Riau, since 2018. His current research interests include Computer Vision, Deep Learning and Computer Graphics.
Reny  Medikawati  Taufiq obtained  Bachelor  Degree  in  Informatic  Engineering  from  Institut Teknologi Sepuluh Nopember in 2007, and obtained Master Degree in Informatic Engineering from  Institut  Teknologi  Bandung  in  2015.  she  has  been  a  Lecturer  with  the  Department  of Informatics  Engineering,  Universias  Muhammadiyah  Riau,  since  2018.  Her  current  research interests include Mobile Computation, Deep Learning and Object Recognition.
225
Dinia  Putri obtained  Bachelor  Degree  in  Informatic  Engineering  from  Universitas Muhammadiyah  Riau  in  2019.  Her  current  research  interests  include  Computer  Vision,  Deep Learning and Cryptography.
Harun Mukhtar obtained Bachelor Degree in Informatic Engineering from STMIK AMIK Riau in 2007, and obtained Master Degree in Informatic Engineering from Universitas Putra Indonesia YPTK in 2010. he has been a Lecturer with the Department of Informatics Engineering, Universias Muhammadiyah Riau, since 2010. His current research interests include Data Mining, Machine Learning and Computer Networking.