## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 9 No. 3 Desember 2023

## Implementasi Convolutional Neural Network
(CNN) untuk Klasifikasi Motif Batik pada Aplikasi

## Computer Vision Berbasis Android
Ihsan Maulana #1 , Helen Sastypratiwi #2 , Hafiz Muhardi #3 , Novi Safriadi #4 , Herry Sujaini #5
# Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 ihsan.maulana90@student.untan.ac.id
2 helensastypratiwi@informatics.untan.ac.id
3 hafizm@informatika.untan.ac.id
4 safriadi@informatics.untan.ac.id
5 hs@untan.ac.id
Abstrak—  Batik  merupakan  bagian  dari  warisan  budaya Indonesia  yang  memiliki  banyak  jenis  dan  corak  karena terdapat perbedaan nilai, simbol, makna filosofis, dan strategi adaptasi  yang  berbeda  antara  satu  masyarakat  dengan masyarakat  lainnya.  Banyaknya  variasi  pola  dalam  motif batik membuat pengidentifikasian motif batik menjadi sulit, terutama  bagi  masyarakat  awam.  Diperlukanlah  inovasi untuk memanfaatkan teknologi guna memperkenalkan motif batik,  salah  satu  caranya  adalah  dengan  memanfaatkan teknologi computer vision. Penelitian ini menggunakan teknik Deep  Learning,  dengan  menerapkan  model  Convolutional Neural Network (CNN) yang digunakan untuk mengekstraksi citra  pada  gambar  dua  dimensi.  Data  citra  yang  akan digunakan  sebagai  objek  untuk  diklasifikasi  adalah  motif batik  corak  insang,  dayak,  ikat  celup,  dan  megamendung. Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  citra  sebanyak  1320 data latih, 80 data validasi, dan 120 data uji. Hasil pengujian pada  klasifikasi,  saat  persentase  keempat  kelas  mencapai 70%  (passing  grade)  pada  salah  satu  kelas  maka  dapat diklasifikasikan  sebagai  salah  satu  dari  kelas  tersebut. Namun, jika tidak ada satupun kelas yang mencapai passing grade,  maka  dapat  diklasifikasikan  sebagai  Objek  Lainnya. Hasil  akhir  penelitian  menunjukkan  bahwa  Aplikasi Klasifikasi  Motif  Batik  berbasis  Android  berhasil  berjalan sesuai harapan, baik dari sisi fungsionalitas aplikasi maupun proses klasifikasinya.
Kata kunci — Android, Batik, Computer Vision, Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Kaggle,  MobileNet, Transfer Learning.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia memiliki warisan budaya asli yang diakui oleh UNESCO yaitu batik [1]. Jenis dan corak batik tradisional tergolong  banyak,  karena  adanya  perbedaan  pada  sistem nilai,  simbol,  makna  filosofis,  serta  strategi  adaptasi, mengakibatkan ungkapan karya batik yang dihasilkan akan
berbeda antara satu masyarakat dengan masyarakat lainnya. Kombinasi pola atau motif batik serta model pakaian batik telah  disesuaikan  dengan  perkembangan  zaman  untuk mendukung penampilan yang lebih modern. [2].
Langkah  konkret  dalam  melestarikan  batik  adalah dengan  memahami  motif-motif  yang  terdapat  pada  batik Indonesia.  Saat  ini,  ada  ratusan  motif  kain  batik  yang tersebar  di  seluruh  Indonesia,  yang  memiliki  nama  dan makna yang khas. Motif-motif pada batik didasarkan pada bentuk dan pola lukisan yang tergambar pada kain tersebut [3].    Dengan  banyaknya  variasi  pola  dalam  motif  batik membuat  pengidentifikasian  motif  batik  menjadi  sulit, terutama bagi masyarakat awam. Salah satu teknologi yang dapat  dilakukan  untuk  pengenalan  dan  pendeteksi  suatu pola pada gambar adalah teknologi Computer Vision . Computer Vision merupakan bidang penerapan Machine Learning yang  merupakan  penerapan  dari Artificial Intelligence [4]. Computer  vision berkerja  dengan  cara menganalisis  karakteristik  piksel  dari  suatu  gambar,  baik dari  segi  warna,  posisi,  dan  karakteristik  lainnya. Karakteristik ini akan dikumpulkan dan dijadikan sebagai sekumpulan informasi untuk digunakan lebih lanjut seperti mengenali  gambar,  membedakan  objek,  dan  mendeteksi warna. Di Indonesia, Penerapan teknologi Computer Vision tergolong  sedikit,  terutama  di  bidang  kesenian  dan kebudayaan. Salah satu metode dari Computer Vision yang dapat  diterapkan  dalam  mengenal  dan  mendeteksi  pola pada  motif  batik  adalah  metode Convolutional  Neural Network (CNN). Convolutional  Neural  Network (CNN) adalah  salah  satu  jenis  jaringan  neural  yang  umunya diterapkan  pada  data  berupa  gambar  atau  citra  [5].  CNN merupakan  serangkaian  operasi  yang  dilakukan  untuk menonjolkan fitur pada suatu data. Fitur ini kemudian akan digunakan  untuk  mengelompokkan  data  tersebut.  Cara menonjolkan  fitur  ini  adalah  dengan  cara  menerapkan
beberapa  lapisan  filter.  Pola-pola  yang  menonjol  tersebut nantinya akan dicocokkan dengan gambar batik yang akan diuji.  Dalam  mengklasifikasi  gambar,  peneliti  dapat memberikan  data  dan  sistem Computer  Vision itu  sendiri yang akan mendeteksi objek yang ada di data tersebut. Pada metode  ini,  peneliti  tidak  perlu  menunjukkan  ke  sistem objek  mana  yang  harus  dideteksi.  Hal  ini  merupakan keuntungan  karena  peneliti  hanya  perlu  memberikan  data dan  mesin  akan  mengklasifikasikan  data  tersebut  secara otomatis.  Metode  ini  terbilang  cukup  akurat  dan  akan membutuhkan  sedikit  waktu  dalam  proses  training modelnya.
Sebelumnya sudah terdapat penelitian serupa oleh Rizki Mawan  pada  tahun  2021,  yang  melakukan  penelitian mengenai  pengaruh  dimensi  gambar  dan  arsitektur  pada tingkat  akurasi  klasifikasi  motif  batik  menggunakan metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan membandingkan  arsitektur  ResNet50,  VGG16,  dan MobileNet. Penelitian tersebut menggunakan dataset batik berjumlah  210  data  latih  dan  70  data  uji  terhadap  3  jenis batik.  Setelah  melakukan  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa  dimensi  dan  arsitektur  berpengaruh  pada  tingkat akurasi yang dihasilkan. Arsitektur MobileNet menunjukkan  tingkat  akurasi  tertinggi.  Pada  skenario  1 menghasilkan akurasi ResNet50=72,85%, VGG16=61,7%, dan  MobileNet=  97,14%.  Sedangkan  pada  skenario  2 menghasilkan akurasi ResNet50=81,42%, VGG16=63,82%, dan MobileNet= 95,71%.
Mengacu pada penelitian tersebut, salah satu Arsitektur yang  dapat  digunakan  pada  ekstraksi  data  citra  adalah MobileNet. MobileNet memanfaatkan Depthwise Separable Convolutio n dalam struktur arsitekturnya untuk memproses  citra  data  hasil output dari  CNN  sehingga berguna untuk mengidentifikasi dan mengenali objek pada sebuah  gambar.  Pada  saat  memproses  objek  terdapat  dua lapisan  proses,  yakni  konvolusi depthwise dan  konvolusi pointwise . Pada konvolusi depthwise menggunakan sebuah filter  pada  setiap channel ( input  depth ),  Dalam  konvolusi depthwise, filter digunakan pada tiap channel ( input depth ), Sedangkan,  dalam  konvolusi  pointwise,  digunakan  filter sederhana berukuran 1x1, yang kemudian digunakan untuk melakukan kombinasi linear pada lapisan depthwise. [6]. Berdasarkan uraian di atas, maka diperlukannya aplikasi yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  masyarakat  awam  untuk mengidentifikasi  pola  pada  motif  batik  serta  mengetahui keakuratan  dari  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  dalam  mengklasifikasikan  motif  batik  yang  telah ditentukan menggunakan teknologi computer vision.

## II. K AJIAN PUSTAKA
Bagian kajian pustaka terdapat kajian yang berhubungan dengan  objek  penelitian,  yaitu  Batik,  Aplikasi  Android, Computer  Vision, Convolutional  Neural  Network , MobileNet, Transfer Learning dan pengujian JUnit.

## A. Batik
Indonesia  memiliki  warisan  budaya  asli  yang  diakui oleh  UNESCO  yaitu  batik  [1].  Proses  pembuatan  batik pada  kain  dengan  menggunakan  canting  yang  ujungnya
berukuran kecil memberikan kesan seolah-olah "seseorang sedang menulis titik-titik" [7].
Kain  Batik  berupakan  warisan  budaya  Indonesia  yang memiliki nilai yang sangat berharga. Maka dari itu, upaya pelestarian batik sebagai warisan budaya menjadi penting, salah satunya dilakukan melalui digitalisasi citra batik [8]. Meskipun  telah  menjadi  isu  umum,  proses  klasifikasi secara  otomatis  pada  pola  Batik  masih  menyimpan beberapa kendala yang memerlukan penyelesaian.

## B. Aplikasi Android
Aplikasi adalah program di dalam komputer atau ponsel yang digunakan untuk melaksanakan suatu program yang telah  dibuat  sebelumnya  [9].  Sebagai  contoh:  Aplikasi Word  Processing merupakan  sebuah  aplikasi  yang dirancang  untuk  pembuatan  dokumen  tertulis,  Aplikasi Web  Browser adalah  aplikasi  yang  digunakan  untuk mencari  informasi  dan  menampilkan  halaman-halaman web.
Android  adalah  sistem  operasi  yang  digunakan  di smartphone  dan  juga  tablet  PC  [10].  Platform  Android memberikan  kesempatan  kepada  para  pengembang  untuk menciptakan aplikasi sesuai dengan keinginan mereka.

## C. Computer Vision
Computer Vision adalah sistem otomatis yang digunakan oleh komputer untuk menganalisis citra dan video dengan tujuan  mencari  informasi  dan  pemahaman  tentang  suatu objek . [11]. Computer Vision merupakan bidang penerapan Machine  Learning, dan Machine  Learning adalah penerapan dari Artificial Intelligence [4]. Computer vision berkerja dengan cara menganalisis karakteristik piksel dari suatu gambar, baik dari segi warna, posisi, dan karakteristik lainnya. Karakteristik ini akan dikumpulkan dan dijadikan sebagai  sekumpulan  informasi  untuk  digunakan  lebih lanjut seperti mengenali gambar, membedakan objek, dan mendeteksi warna.

## D. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan serangkaian  operasi  yang  dilakukan  untuk  menonjolkan fitur pada suatu data [5]. Fitur ini kemudian akan digunakan untuk  mengelompokkan  data  tersebut.  Cara  menonjolkan fitur ini adalah dengan cara menerapkan beberapa lapisan filter.  Contohnya  pada  klasifikasi  suara,  channel  pada rentang  hertz  tertentu  akan  ditonjolkan  agar  suara  dapat dibandingkan  dengan  suara  lain  untuk  menentukan  jenis suara tersebut.
Karena CNN bersifat konvolusi, model ini hanya bisa digunakan pada data yang memiliki struktur dua dimensi. Arsitektur  CNN  terdiri  dari  beberapa  lapisan,  termasuk lapisan  konvolusi,  lapisan pooling ,  dan  lapisan fully- connected .  Contoh  arsitektur  CNN  dapat  diilustrasikan pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Arsitektur CNN
Convolutional  Layer adalah  salah  satu  tahapan  pada model Convolutional Neural Network (CNN). Pada tahap ini,  dilakukan  operasi  konvolusi  pada  output  dari  layer sebelumnya  yang  terdiri  dari  neuron-neuron.  Proses  ini melibatkan  pembentukan  suatu  filter  dengan  dimensi panjang dan lebar (piksel). Layer konvolusi pertama dalam feature  Extraction  layer memiliki  ukuran  128  x  128  x  3, yang artinya memiliki panjang 128 piksel, lebar 128 piksel, dan  3 channel sesuai  dengan  citra  tersebut.  Filter  akan digeser  ke  seluruh  bagian  gambar,  menghasilkan output berupa  feature  map.  Di  dalam  konvolusi  layer  terdapat langkah  ( stride )  yang  mengatur  seberapa  jauh  filter bergeser,  sebagai  contoh  dengan  nilai  langkah  4,  filter konvolusi  akan  bergeser  sejauh  4  piksel  baik  secara horizontal maupun vertikal [12].

## Gambar. 2 Convolutional layer
Pooling  layer dilakukan  setelah Convolutional  layer . Pooling menggunakan  suatu  filter  dengan  dimensi  dan stride tertentu  yang  akan  bergerak  melintasi  seluruh  area pada feature map . Dalam lapisan pooling ini, menggunakan Average  Pooling yang  mengambil  nilai  rata-rata, sedangkan jika dalam Max Pooling dengan ukuran 4x4 dan langkah  4,  setiap  pergeseran  filter  akan  memilih  nilai maksimum dalam area 4x4 [12].
Gambar. 3 Pooling layer
Feature  map yang  telah  dihasilkan  akan  membentuk array  multidimensi,  oleh  karena  itu  perlu  dilakukan perataan  ( flatten )  pada  feature  map  tersebut  sehungga menjadi sebuah vektor. Hal ini dilakukan agar feature map dapat  difungsikan  sebagai input pada  lapisan fully- connected [12].
Gambar. 4 Fully-connected Layer

## E. MobileNet
MobileNet merupakan  hasil  pengembangan  dari deep neural network yang digunakan untuk membuat model data yang  berbobot  ringan,  efisien,  serta  memiliki  tingkat akurasi yang tinggi sehingga cocok diimplementasikan ke dalam  aplikasi mobile [6].  Mobilenet  akan  bekerja  untuk mengekstrak  fitur  yang  nantinya  akan  diklasifikasi  [13]. Arsitektur MobileNet menggunakan pendekatan Depthwise  Separable  Convolution yang  menerapkan  dua layer yaitu depthwise layer dan pointwise layer .
Dalam  konvolusi  depthwise,  sebuah  filter  digunakan pada  setiap channel .  Sedangkan,  dalam  konvolusi pointwise, filter sederhana berukuran 1x1 akan digunakan. Filter  tersebut  kemudian  dimanfaatkan  untuk  membentuk kombinasi  linear  pada depthwise  layer [6].  Konsep  dasar dari arsitektur MobileNet ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar. 5 Konsep dasar arsitektur MobileNet

## F. Transfer Learning
Transfer  Learning adalah  teknik  dalam  pembelajaran mesin  yang  memanfaatkan  pengetahuan  yang  telah diperoleh dari tugas-tugas sebelumnya untuk meningkatkan  performa  model  pada  tugas  yang  baru  [5]. Teknik  ini  sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  dataset yang  tersedia  terbatas,  namun  memiliki  akses  ke  dataset yang  lebih  besar  atau  tugas  yang  lebih  kompleks.  Selain dapat  menghemat  waktu  dan  biaya  pada  proses pelatihannya, hal ini juga bisa membantu mencapai kinerja yang lebih optimal dalam jangka waktu lebih pendek..
Gambar. 6 Transfer learning

## G. Junit Test
JUnit   merupakan framework default untuk melakukan unit  testing secara    otomatis  pada  Java  [14].  Unit  testing merupakan  bentuk  pengujian  perangkat  lunak  yang  fokus pada  komponen  paling  kecil  dalam  suatu  aplikasi,  seperti class atau method, untuk memastikan bahwa setiap bagian program  berjalan  dengan  tepat  dan  menghasilkan  hasil output sesuai dengan yang diinginkan.

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN
Bagian  ini  menjelaskan  langkah-langkah  dalam melakukan  penelitian.  Terdiri  dari  pengumpulan  data penelitian,  perancangan  sistem,  perancangan  antarmuka, dan penentuan passing grade.

## A. Pengumpulan Data Penelitian
Pada  proses  pengumpulan  data,  terdapat  empat  jenis kelas motif batik yang akan diidentifikasi pada setiap data gambar  meliputi,  motif  batik  corak  insang,  batik  dayak, batik ikat celup, dan batik megamendung. Gambar-gambar yang dipilih adalah gambar motif batik yang cukup populer dan  mudah  ditemukan.  Data  citra  yang  digunakan  untuk keperluan  klasifikasi  dikumpulkan  dari website Kaggle. Selanjutnya setiap jenis motif dimasukkan ke dalam folder kelas masing-masing yang diberi nama sesuai dengan label objek  yang  ada.  Data  penelitian  yang  digunakan, ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I D ATA P ENELITIAN
Gambar Objek Nama Objek Deskripsi Objek Batik Corak Insang Memiliki corak berantai dan berombak namun simetris dan teratur.
Batik Dayak Memiliki beragam bentuk yang khas seperti tumbuhan, hewan, hingga simbol-simbol spiritual Batik Ikat Celup Memiliki berbagai macam bentuk seperti perpaduan tiga warna, motif bunga,
dan lain sebagainya menggunakan teknik jumpatan. Gambar Objek Nama Objek Deskripsi Objek Batik Megamendung Memiliki bentuk seperti awan mendung horizontal dengan tujuh gradasi warna

## B. Perancangan Sistem
Dalam  merancang  sistem  aplikasi,  penerapan  UML ( Unified Modeling Language ) digunakan untuk menguraikan  kebutuhan,  menganalisis  dan  merancang, serta menggambarkan kerangka dasar dalam pemrograman berorientasi objek. Dalam konteks penelitian ini, diagram- diagram  yang  akan  dimanfaatkan  meliputi  diagram use case, activity, class, dan sequence .
1)  Use  Case  Diagram: Diagram use  case merupakan representasi  visual  yang  menggambarkan  perilaku  sistem informasi  yang  direncanakan.  Use  case  mengilustrasikan bagaimana  interaksi  terjadi  antara  satu  atau  lebih  pelaku dengan sistem informasi yang sedang dikembangkan [15]. Use  case diagram  aplikasi  klasifikasi  motif  batik  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar. 7 Use case diagram
2)  Activity  Diagram: Dalam  diagram  tersebut, ditunjukkan  alur  atau  tahapan  dalam  sistem  atau  proses bisnis, beserta menu-menu yang tersedia dalam perangkat lunak  [15]. Tujuannya  untuk  melihat  semua  alur  proses pada  aplikasi  dari  membuka,  mengoperasikan,  hingga menutup aplikasi.
Gambar. 8 Diagram aktivitas menu mulai
Gambar. 9 Diagram aktivitas menu info batik klasifikasi
Gambar. 10 Diagram aktivitas menu tentang
3)  Class  Diagram: Diagram  kelas  menggambarkan susunan  sistem  dalam  aspek  pengaturan  kelas-kelas  yang akan  diimplementasikan  untuk  membangun  sistem  [15]. Pada  diagram  kelas  terdapat  4  class  controller,  yaitu homeController,  Image  Classification  View  Controller, info Batik Classification, dan aboutController.

## Gambar. 11 Diagram kelas
4)  Sequence  Diagram: pada  suatu  diagram  sekuen diperlihatkan perilaku objek pada skenario use case dengan menjelaskan  waktu  keberadaan  objek  dan message yang dikirimkan serta diterima antara objek-objek tersebut. [15].
Gambar. 12 Diagram sekuen menu mulai
Gambar. 13 Diagram sekuen menu info batik klasifikasi
Gambar. 14 Diagram sekuen menu tentang

## C. Perancangan Antarmuka
Aplikasi  ini  dibangun  menggunakan code  editor Android  Studio  berbasis  Android  dan  memiliki  beberapa antarmuka  yang  dapat  disesuaikan  dengan  menu-menu  di aplikasi  yang  ada.  Rancangan  yang  telah  disusun  dibagi menjadi beberapa kategori, meliputi:
1)  Perancangan  Tampilan  Menu  Utama: Pada perancangan  ini  merupakan  tampilan  awal  pada  aplikasi, terdapat 3 pilihan menu. Pada menu mulai akan langsung menuju  tampilan  utama  pengambilan  gambar  untuk melakukan  klasifikasi  motif  batik.  Kemudian  pada  menu Tentang berisikan profil peneliti dan asal-usul motif batik corak  insang,  batik  Dayak,  batik  Ikat  celup,  dan  batik megamendung. Terakhir ada menu Keluar.
Gambar. 15 Perancangan tampilan menu utama
2)  Perancangan  Tampilan  Menu  Mulai: Pada perancangan  ini  merupakan  tampilan  menu  mulai  yang merupakan tampilan utama pada aplikasi ini. Pada menu ini menampilkan tangkapan layar dan menampilkan informasi hasil  klasifikasi  dari  tangkapan  layar.  Selain  itu  juga terdapat beberapa beberapa tombol meliputi tombol import gallery dan tombol take picture.
Gambar. 16 Perancangan tampilan menu mulai
3)  Perancangan Tampilan Info Batik Klasifikasi: Pada perancangan ini berisikan informasi mengenai segala asal- usul batik yang akan diklasifikasi seperti motif batik corak insang,  batik  Dayak,  batik  ikat  celup,  dan  batik megamendung.
Gambar. 17 Perancangan tampilan menu info batik klasifikasi
4)  Perancangan  Tampilan  Menu  Tentang: Pada bagian  menu  "Tentang",  terdapat  informasi  mengenai profil peneliti.
Gambar. 18 Perancangan tampilan menu tentang

## D. Passing Grade
Penentuan Passing Grade dalam mengklasifikasi motif batik  dilakukan  setelah  beberapa  pengujian  terhadap aplikasi  yang  telah  dibuat.  Hal  ini  dikarenakan  tidak  ada nilai passing  grade yang  khusus  atau  standar  yang ditetapkan secara universal. Setelah dilakukannya beberapa percobaan  terhadap  objek  lain  selain  keempat  kelas  batik yang  dapat  diklasifikasi,  didapatkan  hasil  persentase  di bawah  70%.  Maka,  ditentukanlah  batas passing  grade di angka 70%. Artinya, jika model menghasilkan persentase di  atas passing  grade tersebut,  hasil  klasifikasinya dianggap memenuhi passing grade atau salah satu diantara keempat kelas yang dapat diklasifikasi. Namun, jika tingkat akurasi  model  berada  di passing  grade yang  ditetapkan, aplikasi  akan  mengklasifikasikan  objek  tersebut  sebagai "objek lainnya".

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  dan  pembahasan  dari penelitian  yang  dibagi  menjadi  dua  kategori,  pertama menyorot hasil implentasi menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  dan  hasil  implementasi antarmuka  dari  aplikasi  serta  untuk  kategori  kedua menyorot hasil pengujian dari aplikasi yang telah dibuat.

## A. Hasil Implementasi
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pegujian  terhadap aplikasi klasifikasi batik menggunakan metode Convolutional Neural Network , dapat disimpulkan bahwa aplikasi  dapat  mengklasifikasi  motif  batik  corak  insang, dayak, ikat celup, dan megamendung sesuai dengan tujuan dari penelitian ini. Berikut merupakan penjelasan mengenai hasil implementasi dan pengujian sistem.
1)  Hasil Perancangan Arsitektur Sistem: Perancangan arsitektur  pada  aplikasi Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk  mengklasifikasi  motif  batik  ini  dibangun
berbasiskan  android  dengan  satu  user,  dimana  user  dapat mengaksesnya  melalui smartphone android  dengan aplikasi yang sudah ter- install serta memiliki kompatibilitas  terhadap  kebutuhan  minimal  aplikasi tersebut.
Gambar. 19 Hasil perancangan arsitektur sistem
Dataset  yang  terdiri  dari  data  train,  data  validasi,  dan data test yang telah dikumpulkan akan dilatih berdasarkan model Image  Classification. Pada  tahap  ini  dilakukannya image preprocessing menggunakan resize dan augmentation untuk  mendapatkan  ukuran  yang  seragam dan gambar yang bervariasi.
Pada pelatihan data, dilakukan pemodelan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network di  mana  data gambar  akan  dilakukan  pengaturan  set  parameter  agar mendapat performa model yang baik. Pada penelitian ini, menggunakan pendekatan arsitektur MobileNet yang mana dilakukan  dua  konvolusi  meliputi depthwise  convolution dan pointwise  convolution untuk  menghasilkan feature baru yang selanjutnya dilakukan pooling untuk menonjolkan  pola  pada  gambar,  serta  selanjutnya dilakukan fully  connected untuk  menghubungkan  neuron uji dengan neuron yang telah memiliki label.
Pada  suatu  skenario  pada  penelitian  ini,  model  yang telah  dihasilkan  dapat  digunakan  kembali  menggunakan model  dengan  pembelajaran Transfer  Learning dan arsitektur  MobileNet.  Setelah  selesai  dilakukan  training, maka  model  tersebut  kemudian  dikonversi  ke  dalam  file model dengan format converted_model.tflite”.
File  dengan  format  converted_model.tflite  ini  akan  di- compile ke dalam library “ml” pada project Android Studio sebagai asset pendukung dalam pembuatan aplikasi. Pada tahap  pembuatan  Aplikasi  di  Android  Studio,  framework yang  digunakan  yaitu  tensorflowlite  yang  dapat mendukung file model dengan format converted_model.tflite. beberapa ketentuan yang digunakan  pada  tahap  ini  yaitu  terdiri  dari  4  kelas  yang telah ditentukan, gambar yang telah diambil akan diubah ke ukutan  128x128px,  dan  penentuan passing  grade pada persentase  70%.  Berikut  penerapan  syntax  pada  Android Studio yang menerapkan metode CNN.

## Gambar. 20 Syntax CNN pada android studio
Setelah  aplikasi  dibuat,  file  APK  dari  aplikasi  tersebut akan  diinstall  di  smartphone  sesuai  dengan compatibility yang telah ditentukan di mana setelah aplikasi diinstall di perangkat smartphone android, maka dilakukan pengujian terhadap  beberapa  gambar  yang  telah  ditentukan  di  mana user  dapat  mengambil  data  berupa  gambar  melalui  potret kamera  ataupun  melalui  galeri smartphone .  Setelah dilakukan  pengujian  terhadap  gambar  uji,  kemudian pengguna  dapat  mengetahui  hasil  akurasi  dari  klasifikasi yang telah dilakukan.
2)  Tampilan  Menu  Utama: Menu  Utama  merupakan antarmuka yang berisi sejumlah tombol untuk mengarahkan  ke  tampilan  berikutnya.  Terdapat  beberapa tombol  yaitu,  tombol  Mulai  untuk  mengarahkan  ke tampilan  klasifikasi  objek  motif  batik,  tombol  Info  Batik Klasifikasi  untuk  mengarahkan  ke  tampilan  informasi batik-batik yang dapat diklasifikasi, tombol Tentang untuk mengarahkan  ke  tampilan  tentang  peneliti,  serta  tombol "Keluar"  yang  akan  menghasilkan  pop-up  berisi  pilihan untuk keluar dari aplikasi atau tidak.
3)  Tampilan  Menu  Mulai :  Setelah  pengguna  memilih menu "Mulai" di menu utama, aplikasi akan menampilkan menu  mulai,  yang  menampilkan  halaman  yang  berisi tombol Ambil Gambar dan Buka Galeri sebagai opsi untuk mengambil gambar motif batik yang ingin diklasifikasi.
Gambar. 22 Tampilan menu mulai
4)  Tampilan  Hasil  Klasifikasi: Pada  tampilan  hasil klasifikasi,  menampilkan  gambar  motif  batik  yang  telah dipilih baik melalui tangkapan kamera maupun dari galeri. Selain  itu  pada  tampilan  ini  juga  menampilkan  hasil klasifikasi  motif  batik  yang  telah  terprediksi  serta menampilkan  persentase  keakuratannya  dalam  bentuk persen.

## Gambar. 23 Tampilan hasil klasifikasi
5)  Tampilan  Hasil  Klasifikasi  Passing  Grade  70% : Pada  tampilan  hasil  klasifikasi,  juga  menampilkan  hasil (Objek Lainnya) ketika hasil klasifikasi dari keempat kelas tidak ada yang mencapai passing grade 70%.
Gambar. 24 Tampilan hasil klasifikasi dengan passing grade 70%
6)  Tampilan Menu Info Batik Klasifikasi: Pada menu Info Batik Klasifikasi berisikan Informasi mengenai batik- batik  yang  dapat  diklasifikasi  meliputi  nama  batik klasifikasi,  gambar  batik  klasifikasi,  informasi  tentang batik klasifikasi terkait.
Gambar. 25 Tampilan menu info batik klasifikasi
7)  Tampilan  Menu  Tentang: Menu  Tentang merupakan menu yang berada di Menu Utama yang apabila ditekan  akan  beripindah  ke  tampilan  berisi  informasi mengenai Profil Peneliti atau pengembang aplikasi.

## Gambar. 26 Tampilan menu tentang
8)  Tampilan  Pop-Up  Keluar: Pop  up  Keluar merupakan pop up yang berada di tampilan Menu Utama yang akan muncul apabila tombol Keluar ditekan. Pop-up tersebut  berisi  pilihan  antara  keluar  dari  aplikasi  atau kembali ke menu utama.
Gambar. 27 Tampilan pop-up keluar

## B. Hasil Pengujian Blackbox
Pengujian  menggunakan  metode blackbox dilakukan untuk  memeriksa  fungsional  antara input dan  hasil  yang tampil dalam aplikasi. Pada aplikasi klasifikasi motif batik ini,  semua  fitur  yang  ada  berjalan  dengan  lancar  seperti membuka  kamera,  membuka  galeri,  dan  Keluar  dari aplikasi.  Berikut  ini  adalah  beberapa  skenario  pengujian menggunakan unit test JUnit Java sebagai berikut.
TABEL II P ENGUJIAN B LACKBOX Skenario Hasil yang diharapkan Penilaian Membuka menu mulai Sistem akan menampilkan menu mulai yang berisi tombol ambil gambar dan buka galeri Diterima Membuka fitur kamera Sistem akan menampilkan pop-up permission untuk membuka fitur kamera ketika pertama kali menggunakan aplikasi Diterima Menampilkan fitur galeri Sistem akan menampilkan fitur galeri untuk mengambil gambar dari galeri perangkat Diterima Menampilkan hasil dari klasifikasi Sistem akan menampilkan hasil dari klasifikasi setelah mengambil gambar Diterima Sistem akan menampilkan hasil klasifikasi berupa Objek Lainnya Diterima
Skenario Hasil yang diharapkan Penilaian ketika tidak ada yang mencapai persentase 70% Menampilkan menu info batik klasifikasi Sistem akan menampilkan menu Info Batik Klasifikasi yang berisi daftar batik yang dapat diklasifikasi Diterima Menampilkan menu tentang Sistem akan menampilkan menu tentang yang berisi profil peneliti Diterima Keluar dari Aplikasi Sistem akan menampilkan pop-up yang berisi pilihan untuk ingin keluar dari aplikasi atau tidak. Diterima
Berdasarkan pengujian black box yang telah dilakukan, aplikasi  yang  dibuat  dinilai  sudah  sangat  baik,  baik  dari segi  fungsional  pada  tombol  dan  keluaran  antarmuka maupun dalam melakukan klasifikasi pada motif batik yang telah ditentukan sudah dapat diterima sesuai dengan yang diharapkan.
Pada  hasil  klasifikasi  menunjukkan  jika  persentase mencapai 70% ( passing grade ) pada salah satu kelas maka dapat diklasifikasikan sebagai salah satu dari kelas tersebut. Namun,  jika  tidak  ada  satupun  kelas  yang  mencapai passing grade, maka dapat diklasifikasikan sebagai Objek Lainnya.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilaksanakan menunjukkan  bahwa  penelitian  ini  berhasil  dilakukan dengan  pengimplementasian  Aplikasi  Klasifikasi  Batik yang  dapat  mengklasifikasi  empat  kelas  pada  motif  batik yang telah ditentukan, baik dari segi model yang digunakan sebagai asset pada aplikasi hingga fungsional aplikasi yang dapat diterima pada pengujian black box , sehingga aplikasi ini  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  awam.  Pada  hasil klasifikasi,  saat  persentase  keempat  kelas  mencapai  70% ( passing  grade )  pada  salah  satu  kelas  maka  dapat diklasifikasikan  sebagai  salah  satu  dari  kelas  tersebut. Sedangkan,  jika  tidak  ada  satupun  kelas  yang  mencapai passing grade, maka dapat diklasifikasikan sebagai Objek Lainnya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  dosen  pembimbing  dan  dosen  penguji
yang  telah  memberikan  banyak  saran  dan  masukan  yang membangun selama penelitian.

## R EFERENSI
[1] A.  Atika,  N.  Kholifah,  S.  Nurrohmah,  &  R.  Purwiningsih, Eksistensi  Motif  batik  klasik  pada  generasi  Z.  TEKNOBUGA: Jurnal Teknologi Busana dan Boga , 8(2), 141-144, 2020.
[2] T.  Bariyah,  M.  A.  Rasyidi,  &  N.  Ngatini,  Convolutional  Neural Network untuk Metode Klasifikasi Multi-Label pada Motif Batik. Techno. Com , 20(1), 155-165, 2021.
[3] R.  Mawan,  Klasifikasi  motif  batik  menggunakan  convolutional neural network. JNANALOKA, 45-50, 2020.
[4] M.  Venables,  “An  Overview  of  Computer  Vision”,  Data  Sci.  11 September  2019.  [Online].  Available:  https://towardsdatascience. com/an-overview-of-computer-vision-1f75c2ab1b66.
[5] C.  R.  Wairata,  E.  R.  Swedia,  &  M.  Cahyanti,  Pengklasifikasian Genre  Musik  Indonesia  Menggunakan  Convolutional  Neural Network. Sebatik, 25(1), 255-261, 2021.
[6] A.  G.  Howard,  M.  Zhu,  Chen, et  al .,  Mobilenets:  Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint arXiv:1704.04861 , 2017.
[7] A.  A.  Trixie,  Filosofi  Motif  Batik  Sebagai  Identitas  Bangsa Indonesia. Folio , 1(1), 1-9, 2020.
[8] A.  P.  A.  Masa,  &  H.  Hamdani,  Klasifikasi  Motif  Citra  Batik Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Berdasarkan  K- means Clustering. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (4), 1292, 2021.
[9] N. K. Dewi, B. H. Irawan, E. Fitry, & A. S. Putra, Konsep Aplikasi E-Dakwah  Untuk  Generasi  Milenial  Jakarta.  IKRA-ITH Informatika: Jurnal Komputer dan Informatika , 5(2), 26-33, 2021. [10] A. Harahap, A. Sucipto, & J. Jupriyadi, Pemanfaatan Augmented Reality  (Ar)  Pada  Media  Pembelajaran  Pengenalan  Komponen Elektronika  Berbasis  Android. Jurnal  Ilmiah  Infrastruktur Teknologi Informasi , 1(1), 20-25, 2020.
[11] M. A.  Mulya, & Z. Arif, Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Metode  Gabor  Wavelet  Pada  Computer  Vision. Journal  Of Computer Science And Technology (JOCSTEC), 1(2), 83-88, 2023. [12] W.  S.  E.  Putra,  Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural  Network  (CNN)  pada      Caltech      101. Jurnal  Teknik  ITS , 2016.
[13] P.  R.  Aningtiyas,  A.  Sumin,  &  S.  Wirawan,  Pembuatan  Aplikasi Deteksi  Objek  Menggunakan  TensorFlow  Object  Detection  API dengan  Memanfaatkan  SSD  MobileNet  V2  Sebagai  Model  Pra- Terlatih: Array. Jurnal Ilmiah Komputasi, 19(3), 421-430, 2020.
[14] (2021) JUnit: a simple framework to write repeatable tests. [Online]. Available: https://junit.org/junit4/
[15] S.  Sukamto  dan  M.  Shalahuddin, Analisa  dan  Desain  Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi Offset, 2013.