## Implementasi Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Klasifikasi Motif Batik
Disty Anastasya 1 , Syahrul Fahri 2 , Stefania Situmorang 3 , Fanny Ramadhani 4 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, FMIPA Universitas Negeri Medan, Sumatra Utara.
E-mail:
1 distyanastasya001@gmail.com, 2 syahrulfachri735@gmail.com, 3 stefaniasitumorang@gmail.com

## Abstrak
Indonesia memiliki banyak keberagaman suku yang kaya akan kebudayaan. Dimana ciri khas   dari setiap daerah juga berbeda Salah satunya adalah batik. Batik terus berkembang di seluruh daerah daerah indonesia, setiap daerah memiliki masing-masing kekhasan pada corak batik.  Dimana  karena  hal  tersebut  membuat  banyak  masyarakat  merasa  bingung  untuk menentukan  dan  membedakan  dari  daerah  mana  batik  tersebut  berasal  dan  juga  dikarenakan adanya kemiripan pada pola atau motif batik. Pengetahuan untuk dapat membedakan jenis jenis motif batik ini tentu hanya di miliki oleh orang tertentu yang merupakan bidang dan keahliannya, seperti  bidang  membatik.  Menurut  dari  banyaknya  hasil  tinjauan,  metode  pengenalan  pola adalah salah satu cara untuk mengenali motif batik.  Dengan semakin majunya perkembangan teknologi saat ini, ada begitu banyak metode metode yang dikembangkan dan dapat digunakan untuk  mengenali  motif  motif  kain.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode CNN dengan arsitektur Efficient Net-B0. Berdasarkan hasil dari pengujian yang dilakukan untuk mendeteksi motif batik menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur Efficient Net-B0, dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi yang didapati adalah 79.62% untuk hasil data test. Dan untuk hasil validasi data mendapat nilai akurasi sebanyak 73,33%. Kata Kunci —Batik, Convolutional Neural Network, Effisien Nett, klasifikasi

## Abstract
Indonesia is renowned for its diverse ethnicities, each contributing to a culturally rich mosaic. Among the distinctive regional traits, batik stands out prominently, evolving uniquely in each part of the country. However, the diversity in batik designs often confuses people trying to identify the region of origin due to similarities in patterns. Deciphering these unique batik motifs typically requires specialized knowledge, particularly from individuals well-versed in the art of batik. Reviews suggest that employing pattern recognition methods is an effective way to tackle this  challenge.  In  today's  technological  landscape,  various  methods  have  emerged  to  aid  in recognizing fabric motifs. This study utilizes the Convolutional Neural Network (CNN) method with  the  Efficient  Net-B0  architecture.  The  tests  conducted  to  identify  batik  motifs  using  this approach yielded a highest accuracy result of 79.62% for the test data and an accuracy validation result of 73.33%. These findings underscore the potential of advanced technologies, specifically the  CNN  with  Efficient  Net-B0  architecture,  in  accurately  discerning  and  distinguishing  batik motifs.
Keywords — Batik, Convolutional Neural Network, Classification, Efficient Nett.
Diajukan: 20 June 2023 Disetujui: 25 June 2023 Dipublikasi: 26 Januari 2024 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki banyak keanekaragaman  suku  yang  kaya  akan kebudayaan.  Dimana  khas      dari  masing- masing  daerah  juga  berbeda  Salah  satunya yaitu  batik[1].  Batik  adalah  salah  satu warisan budaya indonesia, termasuk warisan
budaya  indonesia  yang  memiliki  nilai  seni yang  tinggi.  UNESCO  mengatakan  batik
Indonesia  merupakan  bagian  kekayaan peradaban manusia[2]. Setelah
ditetapkannya  batik  sebagai  situs  warisan budaya  oleh  UNESCO,  kemudian  pada tanggal 2 oktober 2009 presiden menetapkan sebagai  hari  batik  nasional[3].  Batik  terus berkembang  di  seluruh  daerah  daerah indonesia [2] .  Terdapat  banyak  corak  batik dari  batik  tradisional,  namun  filosopi  dan budanya sesuai dari daerah masing masing[4]  Dimana  karena  hal  tersebut membuat  banyak  masyarakat  yang  merasa bingung dalam menentukan dan membedakan  dari  daerah  mana  batik tersebut  berasal  dan  juga  dikarenakan adanya  kemiripan  pada  pola  atau  motif batik[5]. Pengetahuan untuk dapat membedakan jenis jenis motif batik ini tentu hanya  di  miliki  oleh  orang  tertentu  yang merupakan bidang dan keahliannya, seperti bidang  membatik  [6] . Dengan  semakin majunya  perkembangan  teknologi  di  masa ini,  ada  begitu  banyak  metode  yang  dapat dikembangkan  dan  dapat  di  pakai  dalam melakukan  pengenalan  motif  kain[1].  Pada penelitian  ini  menggunakan  metode  CNN, metode  CNN  merupakan  pengembangan dari  multilayer  perceptron  atau  MLP, didesain  untuk  mengelolah  dua  data dimensi,  metode  CNN  termasuk  kedalam jenis deep neural network.
Berdasarkan refrensi pada penelitian
sebelumnya yaitu Implementasi deep learning  pada  klasifikasi  gambar  dengan menggunakan  metode  cnn  pada  batik sasambo,  pada  penelitian  ini  menghasilkan nilai akurasi sebesar 80%. Dengan dilakukannya  penelitian  tentang  deteksi motif kain batik menggunakan metode CNN dengan  arsitektur  Efficient  Net-B0  ini diharapkan  mendapatkan  hasil  yang  bagus serta dapat membantu menyelesaikan permasalahan dalam menentukan motif pada batik.  Dan mendapatkan nilai akurasi yang baik.
2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Convolution Neural Network sebagai metode  untuk  mengklasifikasikan  jenis batik.  Arsitektur  yang  di  gunakan  pada penelitian ini  adalah Efficient Net-B0. Data yang  digunakan  adalah  gambar  motif  batik yang akan dikelompokkan ke dalam 15 jenis batik  yang  berbeda,  yaitu  batik  Bali,  batik Betawi,  batik  Cenderawasih,  batik  Dayak, batik  Geblek  Renteng,  batik  Ikat  Celup, batik  Insang,  batik  Kawung,  batik  Lasem, batik  Megamendung,  batik  Pala,  batik Parang, batik Poleng, batik Sekar Jagad, dan batik Tambal.

## 2.1 Convolution Neural Network

## Gambar 1. Convolution Neural Network
CNN  adalah  bentuk  Multilayer Perceptron  (MLP)  yang  dibentuk  untuk memproses  informasi  dua  dimensi.  Jenis jaringan saraf ini termasuk kedalam kategori yang kompleks karena memiliki kedalaman yang  besar  dan  sering  kali  dimanfaatkan untuk data gambar. Penggunaan CNN mirip dengan  MLP,  namun  pada  CNN  setiap neuron  direpresentasikan  kedalam  format dua  dimensi,  sedangkan  pada  MLP,  setiap neuron direpresentasikan dalam satu dimensi. Operasi linier pada CNN menerapkan  konvolusi,  dan  bobotnya  tidak hanya  satu  dimensi  lagi,  melainkan  sudah menjadi  empat  dimensi  yang  mewakili sekumpulan kernel konvolusi. [7].

## 2.1.1. Efficient NetB0
Efficient  Net  ialah  salah  satu  dari sejumlah arsitektur CNN yang secara teratur memperhitungkan tiga faktor yaitu kedalaman, kelebaran, dan resolusi. Dengan menjadikan  ketiga  faktor  tersebut  sebagai prioritas, jumlah parameter yang diperlukan menjadi lebih sedikit sehingga
meningkatkan kecepatan proses dan menghasilkan  akurasi  yang  begitu  baik daripada  dengan  model  sebelumnya[8]. Secara Umum model ini dapat memperoleh hasil  akurasi  dan  kinerja  yang  baik dibandingkan  dengan  model  CNN  yang lain[9].

## 2.2. Dataset
Data  yang  dipakai  ke  dalam penelitian ini terdiri dari 1350 gambar pola batik  yang  dibagi  menjadi  15  kelas,  yaitu batik Bali,
batik
Betawi, batik Cenderawasih,  batik  Dayak,  batik  Geblek Renteng,  batik  Ikat  Celup,  batik  Insang,
batik Kawung, batik Lasem, batik Megamendung,  batik  Pala,  batik  Parang, batik  Poleng,  batik  Sekar  Jagad,  dan  batik Tambal. Data ini didapatkan dari Kaggle.

## Gambar 2. Dataset Motif Batik

## 2.2.1. Pre-Processing
Praproses  ini  dimaksudkan  untuk memperoleh dan meningkatkan mutu gambar  agar  dapat  diproses  pada  tahap selanjutnya.  Pada  tahap  ini  dilakukan pengubahan  ukuran  gambar  dengan  ukuran 224x224  piksel  dengan  3  saluran  warna yaitu RGB ( red, green, blue ) dalam rentang 0 hingga 255.

## 2.2.2. Learning
Dalam  proses  latihan  model  ini, digunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur Efficient  Net-B0  model  ini  terdiri  dari beberapa layer yaitu EfficientNetB0, Dense Layer  dengan  neuron  dan  aktivasi  ReLu,
Dropout Layer, Dense layer dengan neuron dan aktivasi softmax, untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada gambar 3. Dan  pada  proses  pelatihan  ini jumlah  data  yang  digunakan  untuk  proses pelatihan  ini  sebanyak  78%  dari  total keseluruhan  data,  dimana  input  data  citra yang  digunakan  sudah  melewati  proses resize,  Proses  learning  dilakukan  dengan melakukan  sebanyak  50  kali  epoch  dengan 35 step per epoch.
Gambar 3. Model Arsitektur

## Efficient Net-B0

## 2.2.3 Testing
Proses  testing  ini  dilakukan  untuk menguji  seberapa  tepatnya  deteksi  dengan menilai  dari  indeks  yang  dihasilkan[10]. Pada  proses  testing  ini  menggunakan  data test sebanyak 22%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambar 4. tahapan proses
Data  citra  batik  yang  digunakan adalah  sebanyak  1350  citra  motif  batik, dimana  citra  batik  dilakukan  proses  pre- processing  dengan  ukuran  224x224  piksel. kemudian  data  ini  dibagi  sebanyak  78% untuk  proses  pelatihan  dan  22%  untuk proses testing. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan Convolution Neural Network dengan arsitektur Efficient Net-B0. 1. Hasil Uji
Hasil  Uji  ini  dilakukan  dengan sebanyak  50  kali  epoch  dengan  35 step per  epoch.  Mendapatkan akurasi  sebesar  79,62%  dan  hasil validasi mendapatkan
akurasi sebesar  73,33%.  Ditunjukkan  pada gambar  5.  Dan  grafiknya  pada gambar 6.
Gambar 5. Hasil proses
pelatihan
Gambar 6. Grafik akurasi
Dan untuk hasil loss yang didapatkan  menggunakan  Efficient Net-B0  in,  untuk  data  pelatihan yaitu  0.6  dan  untuk  validasi mendapatkan 0.8. grafiknya ditunjukkan pada gambar 7.

## Gambar 7. Grafik Loss

## 2. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  klasifikasi  yang dihasilkan  dengan  menggunakan Efficient  Net-B0,  ditunjukkan  pada gambar  8.  Dimana  hasil  prediksi motif  batik  tidak  semuanya  di prediksi dengan akurat, hasil prediksi  tertinggi  di  peroleh  batik poleng,  yaitu  dengan  19  prediksi benar  dari  20  data  test.  Dan  hasil terendah di peroleh batik pala yaitu dengan 10 prediksi yang benar dari 20 data test.
Gambar 8. Hasil Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengujian yang  dilakukan  untuk  mendeteksi  motif batik  menggunakan  arsitektur  efficient  net, dengan  dibaginya  data  untuk  pelatihan sebesar 78% dan data untuk test sebesar 22% mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  79,62%
dengan hasil validasi sebesar 73,33%.
.

## 5. SARAN
Hasil  akurasi  pada  penelitian  ini tentu masih bisa ditingkatkan lagi, diharapkan  kepada  penelitian  selanjutnya untuk  meningkatkan  hasil  akurasi  agar menjadi lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  A. Wicaksana,  I. Made  Sudarma, and  D.  C.  Khrisne,  “Putu  Aryasuta Wicaksana, I Made Sudarma, Duman Care Khrisne PENGENALAN POLA  MOTIF  KAIN  TENUN GRINGSING MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORK  DENGAN MODEL ARSITEKTUR ALEXNET,” 2019. [2] S.  Yulia  Riska  and  N.  Rusanti, “ANALISIS SISTEM UNTUK DETEKSI  TEPI  MOTIF  BATIK MENGGUNAKAN ANT COLONY OPTIMIZATION,”  2019.  [Online].
Available: http://kcv.if.its.ac.id
[3] L.  Maulana  Hakim,  “Batik  Sebagai Warisan Budaya Bangsa dan Nation Brand Indonesia,” 2018.
[4] A. Amaris Trixie, “Trixie Penggunaan  Warisan  Budaya  Batik Sebagai  Identitas  Bangsa  Indonesia FILOSOFI MOTIF BATIK SEBAGAI  IDENTITAS  BANGSA INDONESIA,” 2020.
[5] J. Kecerdasan Buatan et al. , “Vol. X
No.X  Tahun  20XX  Implementasi Algoritma  Convolutional  Neural Networks  (CNN)  Untuk  Klasifikasi Batik”, [Online]. Available: https://ejournal.unuja.ac.id/index.ph p/core
[6] M. Muna and E. Widodo, “IMPLEMENTASI DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK (CNN)  PADA BATIK
SASAMBO,”  pp.  335–340,  2021,
doi: 10.30598/PattimuraSci.2021.KNMX
X.
[7] F. Nurona Cahya et al. , “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Klasifikasi Penyakit Mata Menggunakan Convolutional Neural Network ( CNN).” [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id [8] N. A. Sundari, R. Magladena, and S. Saidah,  “Klasifikasi  Jenis  Kulit Wajah Menggunakan Metode Covolutional Neural Network (CNN) Efficientnet-B0  Skin  Classification System Using Convolutional Neural Network  (CNN)  EfficientNet-B0,” 2022. [9] W. R. PERDANI, R. MAGDALENA, and N. K. CAECAR PRATIWI, “Deep Learning untuk Klasifikasi Glaukoma  dengan  menggunakan Arsitektur EfficientNet,” ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  & Teknik Elektronika , vol. 10, no. 2, p. 322, Apr. 2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i2.322. [10] I. wayan S. E.P, A. Y. Wijaya, and R. Soelaiman, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn)  pada  Caltech  101,” JURNAL TEKNIK ITS , vol. 5, no. 1, pp. 65–69,
2016.