Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 2 (2023) 82 – 89 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)
Arsitektur Convolutional Neural Network untuk Model Klasifikasi Citra Batik Yogyakarta
Arya Prayoga 1 , Maimunah 2* , Pristi Sukmasetya 3 , Muhammad Resa Arif Yudianto 4 , Rofi Abul Hasani 5 1 2 3 4 5 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang
1 aryaprayoga444@gmail.com, 2 maimunah@unimma.ac.id*, 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id,
4 resamuhammad96@unimma.ac.id, 5 rofiabul@unimma.ac.id

## Abstract
Batik is an Indonesian culture that has been recognized as a world heritage by UNESCO. Indonesian batik has a variety of different motifs in each region. One area that is famous for its batik motifs is Yogyakarta. Yogyakarta has a variety of batik motifs such as ceplok, kawung, and parang which can be differentiated based on the pattern. Yogyakarta batik motifs need to be  preserved  so  they  do  not  experience  extinction,  one  way  is  by  introducing  Yogyakarta  batik  motifs.  The  recognition  of Yogyakarta  batik  motifs  can  utilize  technology  to  classify  images  of  Yogyakarta  batik  motifs  based  on  patterns  using  the Convolutional Neural Network (CNN). The Yogyakarta batik motif images used for classification totaled 600 images consisting of 3 different motifs such as ceplok, kawung, and parang. Image classification using CNN depends on the architectural model used.  The  CNN  architecture  consists  of  two  stages,  namely  Convolutional  for  feature  extraction  and  Neural  Network  for classification.  The  CNN architectural  models  made  for  the  introduction of Yogyakarta batik  motifs  totaled  7  models  which were distinguished at the feature extraction stage. The highest accuracy results in the classification of Yogyakarta batik motif images using CNN were obtained in the 6th model. The 6th model has an accuracy of 87.83%, an average precision of 88.46% and an average recall of 87.66%. The accuracy, precision, and recall values obtained by the 6th model are above 80%, which means that the 6th model can classify Yogyakarta batik motifs quite well.
Keywords: Yogyakarta Batik Motifs, Image Classification, CNN Architecture

## Abstrak
Batik merupakan budaya Indonesia yang telah diakui sebagai warisan dunia oleh UNESCO. Batik Indonesia memiliki beragam motif  yang  berbeda  disetiap  daerah.  Salah  satu  daerah  yang  terkenal  dengan  motif  batiknya  yaitu  Yogyakarta.  Yogyakarta memiliki  beragam  motif  batik  seperti  ceplok,  kawung,  dan  parang  yang  dapat  dibedakan  berdasarkan  polanya.  Motif  batik Yogyakarta  perlu  dilestarikan  agar  tidak  mengalami  kepunahan,  salah  satu  caranya  yaitu  dengan  mengenalkan  motif  batik Yogyakarta. Pengenalan motif batik Yogyakarta dapat memanfaatkan teknologi untuk melakukan klasifikasi citra motif batik Yogyakarta berdasarkan pola dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Citra motif batik Yogyakarta yang digunakan  untuk  klasifikasi  berjumlah  600  citra  yang  terdiri  dari  3  motif  berbeda  seperti  ceplok,  kawung,  dan  parang. Klasifikasi citra menggunakan CNN bergantung pada model arsitektur yang digunakan. Arsitektur CNN terdiri dari dua tahap yaitu Convolutional untuk  ekstraksi  ciri  dan Neural  Network untuk  klasifikasi.  Model  arsitektur  CNN  yang  dibuat  untuk pengenalan motif batik Yogyakarta berjumlah 7 model yang dibedakan pada tahap ektraksi ciri. Hasil akurasi tertinggi pada klasifikasi citra motif batik Yogyakarta menggunakan CNN didapatkan pada model ke-6. Model ke-6 memiliki akurasi sebesar 87,83%,  rata-rata precision sebesar  88,46%  dan  rata-rata recall sebesar  87,66%.  Nilai  akurasi, precision, dan recall yang didapat model ke-6 diatas 80% yang berarti model ke-6 dapat mengklasifikasikan motif batik Yogyakarta dengan cukup baik.
Kata kunci: Motif Batik Yogyakarta, Klasifikasi Citra, Arsitektur CNN

## 1. Pendahuluan
Batik  merupakan  budaya  Indonesia  yang  telah  diakui sebagai  warisan  dunia  oleh  UNESCO.  Batik  Indonesia memiliki beragam motif yang berbeda di setiap daerah. Tidak  hanya  motifnya  yang  berbeda,  di  setiap  motif batik juga memiliki filosofi serta makna masing-masing. Perbedaan motif batik ini dipengaruhi oleh ciri khas dan makna  yang  ingin  disampaikan  [1].  Salah  satu  daerah yang terkenal dengan motif batiknya yaitu Yogyakarta.
Yogyakarta  memiliki  motif  batik  yang  khas  dengan pemilihan warna yang lebih dominan pada warna putih, hitam,  dan  coklat  [2].  Yogyakarta  memiliki  beragam motif  batik  seperti  ceplok,  kawung,  dan  parang  yang dapat dibedakan berdasarkan polanya.
Motif  batik  ceplok  memiliki  pola  berupa  pengulangan bentuk  geometri,  seperti  segi  empat,  persegi  panjang, bulat  telur,  ataupun bintang, motif  ini  memiliki  makna harapan  orang  tua  terhadap  berkumpulnya  semua  hal
baik.  Motif  batik  kawung  memiliki  pola  berupa  empat lingkaran  ataupun  elips  yang  mengelilingi  lingkaran kecil sebagai pusat dengan susunan memanjang menurut garis diagonal miring ke kiri ataupun ke kanan dengan berselang - seling, motif ini memiliki makna keinginan dan  usaha  yang  keras  akan  selalu  membuahkan  hasil. Motif  batik  parang  memiliki  pola  berupa  garis  -  garis tegas  yang  disusun  secara diagonal  parallel, motif  ini memiliki  makna  hidup  harus  dilandasi  dengan perjuangan  untuk  mencari  kebahagiaan  lahir  dan  batin [3].
Motif  batik  Yogyakarta  perlu  dilestarikan  agar  tidak mengalami kepunahan, salah satu caranya yaitu dengan mengenalkan  motif  batik  Yogyakarta  [4].  Pengenalan motif  batik  Yogyakarta  dapat  memanfaatkan  teknologi untuk  melakukan  klasifikasi  citra  motif  batik Yogyakarta  berdasarkan  pola  dengan  menggunakan deep  learning yang  merupakan  salah  satu  cabang  dari machine learning [5]. Salah satu metode deep learning yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  yaitu Convolutional Neural Network (CNN) [6].
Menurut  Kumari  &  Saxena  yang  dikutip  oleh  Rohim, dkk  CNN  merupakan  metode  klasifikasi  yang  dapat mempelajari  sendiri  fitur  pada  citra  yang  bersifat kompleks [7], [8]. Pengenalan citra menggunakan CNN bergantung  pada  model  arsitektur  yang  digunakan  [9]. Model arsitektur pada CNN terdiri dari dua tahap yaitu Convolutional untuk ekstraksi ciri dan Neural Network untuk  klasifikasi.  Ekstraksi  ciri  pada  CNN  terdiri  dari dua  lapisan  yaitu  konvolusi  dan sub-sampling yang memiliki hyperparameter . Hyperparameter pada lapisan konvolusi terdiri dari ukuran kernel, strides , dan padding ,  sedangkan  pada  lapisan sub-sampling terdiri dari  ukuran kernel dan  jenis pooling .  Pembuatan arsitektur  model  CNN  dapat  menggunakan  kombinasi hyperparameter yang  berbeda  pada  lapisan  konvolusi dan sub-sampling .
Penelitian yang dilakukan oleh Tumewu, dkk berisikan tentang  penggunaan  data augmentation yang  beragam pada  model  CNN.  Model  CNN  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Resnet  ( Residual  Network) sedangkan  data augmentation yang  digunakan  adalah scale,  random  erase,  rotation,  dan  flip .  Dataset  yang digunakan pada penelitian ini yaitu motif batik geometri (ceplok,  kawung,  lereng,  nitik,  dan  parang)  dan nongeometri  (semen  dan  lunglungan).  Penelitian  ini menggunakan  proses augmentation pada  citra  untuk meningkatkan  kuantitas  dataset  yang  dimiliki  serta meningkatkan  model  dalam  mengenali  pola  citra tersebut. Hasil akurasi klasifikasi pada model Resnet-18 sebesar 84,52% dan Resnet-50 sebesar 81,90% [10].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Malika  &  Widodo berisikan  penelitian  tentang  penggunaan  CNN  untuk klasifikasi batik sasambo. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 300 citra untuk 3 kategori yang terdiri dari motif peresean, bunga aruna, dan kangkong.
Model CNN yang digunakan pada penelitian ini dibuat sendiri dengan menggunakan 4 lapisan konvolusi. Hasil klasifikasi  pada  model  CNN  yang  dibuat  memiliki akurasi 80%. Penelitian ini juga mencoba mengklasifikasikan dengan dataset yang baru sebanyak 15 citra yang menghasilkan akurasi sebesar 73,33% [11].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fonda,  dkk  berisikan penelitian tentang klasifikasi untuk membedakan antara batik  Riau  dengan  batik  yang  lain.  Dataset  yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 168 citra yang terdiri dari 68 motif batik Riau dan 100 motif batik selain Riau.  Hasil  klasifikasi  pada  model  CNN  yang  dibuat memiliki  akurasi  65%.  Penelitian  ini  juga  mencoba mengimplementasikan  model  yang  sudah  dibuat  untuk mengklasifikasikan citra batik untuk membedakan batik Riau dengan yang lain [12].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  dibuatlah penelitian  ini  dengan  judul  “Arsitektur Convolutional Neural  Network untuk  Model  Klasifikasi  Citra  Batik Yogyakarta”. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian sebelumnya  yaitu  penelitian  ini  berfokus  pada pembuatan arsitektur model CNN yang akan digunakan untuk  klasifikasi  motif  batik  Yogyakarta.  Artistektur model  CNN  pada  penelitian  ini  dibuat  menggunakan model sequential .  Pada  penelitian  ini  akan  dibuat beberapa skenario untuk mengetahui pengaruh ekstraksi ciri  pada  arsitektur  model  CNN  yang  digunakan  untuk klasifikasi  motif  batik  Yogyakarta.  Pada  penelitian  ini juga akan mengimplementasikan model yang dibuat ke dalam GUI untuk memudahkan mengklasifikasikan citra motif  batik  Yogyakarta.  Hasil  dari  penelitian  ini diharapkan  dapat  mengetahui  arsitektur  CNN  yang memiliki  hasil  akurasi  tinggi  untuk  model  klasifikasi citra batik Yogyakarta.

## 2. Metode Penelitian

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Alur penelitian yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari  6  tahap  (Gambar  1)  yang  berurutan  antara  lain sebagai berikut:
2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berupa  citra motif batik Yogyakarta yang terdiri dari tiga motif batik yaitu  ceplok,  kawung,  dan  parang.  Citra  yang dikumpulkan pada penelitian ini bersumber dari google image .  Pengambilan  citra  pada google  image menggunakan  eksistensi  “ Bulk  Image  Downloader ” yang  tersedia  di  browser  chrome  untuk  mempermudah
pengunduhan.  Citra  yang  telah  diambil  dari google image akan  disimpan  pada  folder  yang  berbeda  sesuai dengan motif batiknya masing-masing.
2.2. Preprocessing Data
Data  yang  sudah  dikumpulkan  akan  dilakukan pre- processing terlebih  dahulu  sebelum  digunakan  pada CNN.  Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  tahap pre- processing yaitu  mengubah  ukuran  piksel  dan  proses augmentasi. Pengubahan ukuran piksel dilakukan untuk menyeragamkan ukuran piksel karena CNN memerlukan  ukuran  piksel  yang  sama  disetiap  citra, sedangkan  citra  motif  batik  Yogyakarta  yang sebelumnya  diunduh  memiliki  piksel  yang  berbeda- beda.  Proses  augmentasi  pada  citra  motif  batik Yogyakarta diperlukan untuk memperkaya dataset. Hal ini dilakukan karena CNN memiliki tingkat akurasi yang tinggi  saat  menggunakan  dataset  dengan  jumlah  yang besar [13]. Augmentasi yang digunakan pada penelitian ini adalah flip, rotate, dan zoom .
2.3. Pembuatan Model CNN

## Gambar 2. Arsitektur / Model CNN
Secara  umum model  CNN  (Gambar  2)  terdiri dari  dua proses utama yaitu ekstraksi ciri dan klasifikasi. Proses esktraksi  ciri  terdiri  dari  lapisan  konvolusi  yang berfungsi untuk mencari fitur / ciri dengan menggunakan filter dan  lapisan sub-sampling yang  berfungsi  untuk mengurangi ukuran dimensi dari ciri tanpa menghilangkan  informasi  yang  penting , sedangkan proses  klasifikasi  terdiri  dari flatten yang  berfungsi untuk  mengubah  dimensi  dari  ciri  yang  berbentuk matriks  ke  bentuk  vector  yang  memiliki  satu  dimensi , fully  connected berfungsi  untuk  mentransformasikan data pada dimensi data agar dapat diklasifikasikan secara linear , dan softmax berfungsi untuk mengklasifikasikan kelas yang memiliki lebih dari dua kelas [14]–[17].
Pada penelitian ini, model CNN yang digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  motif  batik  Yogyakarta merupakan  model sequential yang  dibangun  dengan bantuan library keras. Model CNN dibuat lebih dari satu yang  dapat  dibedakan  pada  ekstraksi  cirinya.  Model CNN  dibangun  dalam  beberapa  skenario  berdasarkan jumlah  lapisan  konvolusi,  ukuran kernel,  padding, stride , dan jenis sub sampling .
2.4. Evaluasi Model CNN
Model  CNN  yang  berhasil  dibangun,  kemudian  akan dilakukan  evaluasi  menggunakan  data  yang  sudah melalui  tahap pre-processing untuk  mengetahui
performa model tersebut dengan menganalisis perbandingan  akurasi  dan  waktu  yang  dibutuhkan. Evaluasi  model  pada  penelitian  ini  menggunakan optimizer SGD  dengan  learning  rate  0,001,  sedangkan epoch yang  digunakan  berjumlah  100  dengan menggunakan  fungsi callback untuk  menghentikan evaluasi  sebelum  100 epoch jika  akurasi  training mencapai  0,99.  Evaluasi  model  CNN  ini  dijalankan menggunakan  text  editor  google  colab  dengan  tipe runtime  yang  digunakan  yaitu  GPU  ( Graphics Processing Unit ). Hal ini dikarenakan tipe runtime GPU dapat  menyelesaikan running program  dengan  waktu yang sangat singkat dibandingkan dengan CPU ( Central Processing  Unit )  [18].  Setelah  semua  model  selesai dievaluasi,  model  terbaik  akan  disimpan  untuk digunakan pada proses selanjutnya.
2.5. Penerapan Model CNN
Pada  penelitian  ini  penerapan  model  CNN  digunakan untuk mengklasifikasikan citra motif batik Yogyakarta. Penerapan  model  CNN  dilakukan  dengan  membangun GUI  ( Graphical  User  Interface )  atau  antarmuka pengguna  grafis  menggunakan  modul Pyqt5.  Pyqt5 memiliki  sebuah  aplikasi designer untuk  dapat memudahkan  dalam  mendesain  GUI.  Aplikasi  tersebut adalah  Qt Designer .  GUI  pada  penelitian  ini  didesain dengan  memiliki  dua  tombol  untuk  memilih  citra  dari penyimpanan  lokal  dan  tombol  yang  lain  untuk mengklasifikasikan  citra  yang  telah  dipilih.  Selain  itu, GUI ini juga didesain untuk menampilkan citra dan hasil klasifikasinya.  Hasil  dari  desain  GUI  yang  telah dibangun, kemudian akan disimpan dengan ekstensi ui.
GUI yang telah berhasil dibangun melalui Qt Designer akan  ditambahkan  fungsi  untuk  mengklasifikasi menggunakan model yang sudah disimpan pada tahapan sebelumnya.  Sebelum  GUI  dapat  ditambahkan  fungsi untuk klasifikasi, GUI perlu dikonversi ekstensinya dari format  .ui  menjadi  .py  agar  dapat  digunakan  pada pemrograman python. Gambar 3 merupakan rancangan desain yang digunakan pada penelitian ini.

## Gambar 3. Rancangan Desain GUI
Pada penerapan model CNN ini, model yang diterapkan akan  diuji  menggunakan confusion  matrix . Confusion matrix adalah  matriks  yang  menunjukkan  hasil klasifikasi  actual  dan  prediksi  dengan  ukuran  sesuai dengan  jumlah  kelas  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining
[19], [20]. Confusion matrix pada penelitian ini memiliki 3  kelas  yaitu  ceplok,  kawung,  dan  parang  yang  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Confusion Matrix 3 x 3
Confusion  matrix dapat  digunakan  untuk  mengetahui nilai akurasi, precision, dan recall dari model klasifikasi motif batik Yogyakarta.
Akurasi = 𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎𝑠𝑒𝑡 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 𝑇𝑃 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 (3)
Dengan  TP  merupakan  jumlah  prediksi  yang  sesuai dengan  aktual  dari  kelasnya  sendiri  seperti  motif  batik ceplok yang  diprediksi  sebagai  motif  batik  ceplok,  TN merupakan  jumlah  data  bukan  kelas  yang  diprediksi bukan  kelas  seperti  motif  batik  selain  ceplok  tidak diprediksi  sebagai  motif  batik  ceplok,  FN  merupakan jumlah  prediksi  yang  dianggap  bukan  kelas  yang seharusnya dianggap kelasnya sendiri seperti motif batik ceplok yang diprediksi sebagai motif batik selain ceplok, FP merupakan jumlah prediksi yang dianggap kelasnya sendiri  yang  seharusnya  bukan  termasuk  kelasnya sendiri  seperti  motif  batik  selain  ceplok  diprediksi sebagai motif batik ceplok

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  dari google  image dengan  bantuan  eksistensi Bulk  Image  Downloader berjumlah 600 data citra. Citra yang dikumpulkan terdiri dari 3 motif batik Yogyakarta dengan masing  - masing motif batik berjumlah 200 citra diantaranya yaitu motif batik  ceplok,  kawung,  dan  parang.  Citra  yang  telah diunduh  dan  akan  disimpan  pada  folder  yang  sesuai dengan motif batiknya masing-masing yang dapat dilihat pada Gambar 5.
3.2. Pre-processing Data
Data  yang  telah  berhasil  dikumpulkan  akan  dilakukan perubahan  ukuran  piksel  agar  semua  citra  memiliki piksel  yang  sama.  Perubahan  ukuran  piksel  ini mengikuti ukuran piksel yang terkecil dari seluruh citra motif  batik  Yogyakarta  yaitu  100  x  100  piksel  yang dapat dilihat seperti Gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Ukuran Piksel Citra Terkecil dan Terbesar

## Gambar 7. Penerapan Pengubahan Ukuran Piksel Citra
Setelah semua citra memiliki ukuran piksel yang sama, citra akan melalui proses augmentasi untuk memperbanyak  citra  dari  segi  jumlah  maupun  variasi. Proses  augmentasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini ada 3 yaitu flip, rotate, dan zoom yang dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Penerapan Augmentasi Citra

## 3.3. Pembuatan Model CNN

## Gambar 9. Alur model CNN
Model CNN yang dibuat pada penelitian ini merupakan model sequential yang dibangun dengan bantuan library keras. Secara umum alur model CNN dimulai dari input citra  kemudian  ekstraksi  ciri  dan  yang  terakhir mengklasifikasikan citra. Pada tahap pembuatan model CNN ini citra yang digunakan pada lapisan input adalah
citra hasil dari pre-processing pada tahap sebelum yang mana memiliki ukuran 100 x 100 piksel. Setelah melalui lapisan input , citra  akan  melalui  proses  ekstraksi  ciri yang  terdiri  dari  lapisan  konvolusi  untuk  mencari  ciri dengan  menggunakan filter dan  lapisan sub  sampling untuk  mengurangi  dimensi  dari  ciri.  Setelah  melalui ekstraksi ciri, citra akan melalui proses klasifikasi citra yang terdiri dari lapisan flatten untuk mengubah matriks menjadi  vektor,  lapisan fully  connected untuk mentrasformasikan data agar dapat diklasifikasikan, dan lapisan softmax untuk mengklasifikasikan citra dengan 3 kelas yaitu motif batik ceplok, kawung, dan parang.
Pada  penelitian  ini,  model  CNN  yang  dibangun  lebih dari satu model yang mana setiap model dapat dibedakan dari jumlah lapisan konvolusi, ukuran kernel, padding, stride , dan jenis sub sampling pada bagian ekstraksi ciri. Lapisan  konvolusi  yang  mungkin  digunakan  dalam pembangunan  model  berjumlah  8  yang  dapat  dilihat pada  tabel  1,  sedangkan  lapisan sub  sampling yang digunakan  untuk  pembuatan  model  berjumlah  2  yang dapat  dilihat  pada  Tabel 2.  Pada  penelitian  ini,  lapisan konvolusi dibedakan berdasarkan ukuran kernel, strides, dan  padding ,  sedangkan  lapisan  sub  sampling  hanya dibedakan berdasarkan jenis pooling saja.
Tabel 1. Daftar Lapisan Konvolusi No Alias Lapisan Konvolusi Ukuran Kernel Strides Padding 1 C1 3 x 3 1 x 1 Ya 2 C2 3 x 3 1 x 1 Tidak 3 C3 3 x 3 2 x 2 Ya 4 C4 3 x 3 2 x 2 Tidak 5 C5 5 x 5 1 x 1 Ya 6 C6 5 x 5 1 x 1 Tidak 7 C7 5 x 5 2 x 2 Ya 8 C8 5 x 5 2 x 2 Tidak Tabel 2. Daftar Lapisan Sub Sampling No Alias Lapisan Konvolusi Jenis Pooling Ukuran Kernel 1 S1 Max Pooling 2 x 2 2 S2 Average Pooling 2 x 2 Tabel 3. Skenario pada Lapisan Ekstraksi Ciri No Alias Jumlah Lapisan Lapisan Ekstraksi Ciri 1 M1 6 C1@64  =>  S1  =>  C1@128  =>  S1 => C1@256 => S1 2 M2 6 C1@64  =>  S2  =>  C1@128  =>  S2 => C1@256 => S2 3 M3 9 C1@64  =>  S1  =>  C1@128  => C1@128  =>  S1  =>  C1@256  => C1@256 => C1@256 => S1 4 M4 9 C2@64  =>  S1  =>  C2@128  => C2@128  =>  S1  =>  C2@256  => C2@256 => C2@256 => S1 5 M5 9 C4@64  =>  S1  =>  C4@128  => C1@128  =>  S1  =>  C4@256  => C1@256 => C1@256 => S1 6 M6 9 C6@64  =>  S1  =>  C6@128  => C2@128  =>  S1  =>  C6@256  => C2@256 => C2@256 => S1 7 M7 9 C8@64  =>  S1  =>  C8@128  =>
C1@128  =>  S1  =>  C7@256  => C1@256 => C1@256 => S1
Model  yang  dibangun  pada  penelitian  ini  berjumlah  7 yang  dibedakan  pada  ekstraksi  ciri  yang  menggunakan lapisan yang berbeda berdasarkan kombinasi dari tabel 1 dan  2.  Lapisan  ekstraksi  ciri  pada  penelitian  ini menggunakan jumlah lapisan yang berbeda yaitu 6 dan 9 lapisan, jumlah lapisan yang berbeda digunakan untuk mengetahui  pengaruh  jumlah  lapisan  terhadap  akurasi dan waktu yang dibutuhkan, selain itu pembuatan model menggunakan kombinasi yang berbeda juga diperlukan untuk mencari model terbaik dari hasil analisis akurasi dan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melatih  data  yang digunakan  untuk  klasifikasi  motif  batik  Yogyakarta. Setiap  model  yang  dibangun  memiliki  perbedaan,  M1 dan  M2  memiliki  perbedaan  yang  terletak  pada  jenis pooling di lapisan sub sampling, M1 dan M3 memiliki perbedaan yang terletak pada jumlah lapisan konvolusi, M3  dan  M4  memiliki  perbedaan  yang  terletak  pada penggunaan padding ,  M4  dan  M5  memiliki  perbedaan yang terletak pada strides yang digunakan, M4 dan M6 memiliki perbedaan yang terletak pada ukuran kernel di lapisan konvolusi, M6 dan M7 memiliki perbedaan yang terletak  pada strides yang  digunakan.  Perbedaan kombinasi  yang  digunakan  pada  setiap  model  dapat dilihat pada Tabel 3.
Salah  satu  contoh  arsitektur  model  CNN  dapat  dilihat pada  gambar  10  yang  menerapkan  skenario  M1  yang memiliki lapisan ekstraksi ciri yang terdiri dari C1@64 =>  S1  =>  C1@128  =>  S1  =>  C1@256  =>  S1  yang merujuk pada tabel 3. C1 merupakan lapisan konvolusi pada tabel 1, S1 merupakan lapisan sub sampling pada tabel  2,  sedangkan  @  yang  diikuti  oleh  angka merupakan  jumlah channel yang  dimiliki  citra  setelah melewati lapisan. Model CNN pada gambar 10 dimulai dari  lapisan input yang  mana  membutuhkan  citra berwarna  dengan  3 channel yaitu  RGB  yang  memiliki berukuran  100  x  100  piksel.  Setelah  melalui  lapisan input, citra akan melalui ekstraksi ciri yang terdiri dari lapisan  konvolusi  dan sub  sampling sesuai  dengan skenario  M1  yang  dimulai  dari  lapisan  konvolusi C1@64  yang  mana  citra  motif  batik  Yogyakarta  yang diinput  memiliki  3 channel yaitu  RGB  akan  berubah menjadi 64 channel setelah melalui lapisan C1@64 atau layer1_C1  pada  gambar  10,  kemudian  dilanjutkan dengan lapisan sub sampling S1 yang mana citra motif batik  Yogyakarta  yang  diinput  memiliki  ukuran  100  x 100 piksel akan berubah menjadi 50 x 50 piksel setelah melalui lapisan S1 atau layer2_S1, proses ekstraksi ciri tetap  berlanjut  sampai  skenario  M1  selesai  atau  pada layer6_S1  yang  menghasilkan  citra  berukuran  12  x  12 piksel  dengan  256 channel .  Setelah  melalui  proses ekstraksi ciri, citra akan melalui proses klasifikasi yang terdiri dari flatten , fully connected , dan softmax . Lapisan flatten akan  mengubah  citra  yang  sebelumnya  yang berukuran 12 x 12 piksel dengan 256 channel kedalam sebuah  vektor  satu  dimensi  dengan  ukuran  36864, kemudian lapisan fully connected akan mentrasformasikan data agar dapat diklasifikasikan dari yang  semula  36864  ke  512,  kemudian  lapisan softmax
akan  mengklasifikasikan  citra  ke  dalam  3  kelas  yaitu motif batik ceplok, kawung, dan parang.

## Gambar 10. Contoh Arsitektur Model CNN

## 3.4. Evaluasi Model CNN
Seluruh  model  yang  telah  dibangun  pada  tahap sebelumnya akan dievaluasi untuk mencari model yang memiliki hasil akurasi tertinggi dan akan disimpan untuk digunakan pada tahap selanjutnya. Hasil evaluasi model dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Model No Ekstraksi Ciri Jumlah Lapisan Akurasi Waktu 1 M1 6 0,80833 107 2 M2 6 0,75833 177 3 M3 9 0,81167 211 4 M4 9 0,81833 162 5 M5 9 0,8233 54 6 M6 9 0,87833 172 7 M7 9 0,83 78
Model  pertama  dimana  nilai max  pooling lebih  baik dibandingkan dengan model kedua yang menggunakan average  pooling dapat  dilihat  pada  nilai  akurasi  dan waktu  yang  dihasilkan  dengan  selisih  nilai  akurasi
sebesar  5%  dan  selisih  waktu  selama  70  detik.  Model pertama  dibandingkan  dengan  model  ketiga  memiliki perbedaan  pada  jumlah  lapisan,  model  pertama menggunakan  6  lapisan  sedangkan  model  ketiga menggunakan  9  lapisan  yang  mana  50%  lebih  banyak dari  model  pertama,  akurasi  pada  model  ketiga  yang menggunakan  lapisan  lebih  banyak  memiliki  akurasi lebih tinggi dengan selisih 0,3% sedangkan waktu yang dibutuhkan  lebih  lama  dibandingkan  dengan  model pertama yang menggunakan lapisan lebih sedikit dengan selisih  104  detik.  Model  ketiga  yang  menggunakan padding pada  lapisan  konvolusi  dinilai  kurang  baik dibandingkan  dengan  model  keempat  dengan  tanpa menggunakan padding dari  hasil  akurasi  dan  waktu dengan selisih tingkat akurasi sebesar 0,6 % dan selisih waktu selama 49 detik.
Model keempat yang menggunakan strides lebih rendah dinilai kurang baik dibandingkan dengan model kelima yang menggunakan strides lebih besar dari hasil akurasi dan  waktu  dengan  selisih  akurasi  sebesar  0,5  %  dan selesih  waktu  selama  108  detik.  Model  keempat  yang menggunakan  ukuran kernel lebih  kecil  dinilai  kurang baik  dibandingkan  dengan  model  keenam  yang menggunakan  ukuran kernel lebih  besar  dari  hasil akurasi  dan  waktu  dengan  selisih  akurasi  sebesar  6  % dan  selisih  waktu  selama  10  detik.  Model  keenam dengan menggunakan strides lebih kecil saat menggunakan  ukuran kernel yang  besar  memiliki akurasi lebih baik dibandingkan dengan model ketujuh yang menggunakan strides lebih besar saat menggunakan  ukuran kernel yang  besar  dengan  hasil selisih  akurasi  sebesar  4,83%,  akan  tetapi  waktu  yang diperlukan lebih lama dibandingkan pada model ketujuh dengan selisih waktu 94 detik.
Model  yang  memiliki  akurasi  tertinggi  diperoleh  pada model  keenam  dengan  nilai  akurasi  sebesar  87,83%, sedangkan waktu tercepat diperoleh pada model kelima dengan waktu yang diperlukan sebanyak 54 detik. Pada penelitian ini model yang disimpan untuk mengklasifikasikan  motif  batik  Yogyakarta  pada  tahap penerapan  model  CNN  menggunakan  model  keenam yang  memiliki  akurasi  tertinggi.  Model  keenam memiliki 9 lapisan pada ekstraksi ciri yang terdiri dari 6 lapisan konvolusi dan 3 lapisan sub sampling . Lapisan konvolusi  pada  model  keenam  menggunakan strides sebesar  1  x  1,  tanpa padding ,  dan  ukuran kernel 5  x  5 pada  lapisan  konvolusi  pertama,  kedua,  dan  keempat, sedangkan  pada  lapisan  konvolusi  ketiga  dan  kelima menggunakan ukuran kernel 3 x 3. Lapisan sub sampling pada model keenam menggunakan max pooling.

## 3.5. Penerapan Model CNN
Pada  penelitian  ini,  rancangan  GUI  yang  didesain memiliki dua tombol yaitu tombol pilih citra dan tombol klasifikasi  yang  terletak  pada  bagian  tengah  halaman. Tombol  pilih  citra  digunakan  untuk  mengunggah  citra motif  batik  Yogyakarta  yang  ingin  diklasifikasikan
sedangkan tombol klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan  citra  yang  sudah  diunggah.  Pada bagian kiri halaman digunakan untuk menampilkan citra diunggah  sedangkan  pada  bagian  kanan  halaman digunakan  untuk  menampilkan  hasil  klasifikasi  citra. Hasil  rancangan  desain  kemudian  diterapkan  pada program phyton dengan bantuan pyqt yang dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Hasil Desain GUI
Model  CNN  yang  sudah  disimpan  pada  tahap sebelumnya  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasikan motif batik Yogyakarta. Mengklasifikasikan motif batik Yogyakarta pada tahap penerapan ini menggunakan GUI untuk mempermudah saat proses klasifikasi. Salah satu contoh klasifikasi menggunakan GUI dapat dilihat pada gambar 12. Pada gambar 12 menunjukkan model CNN yang  diterapkan  pada  GUI  dapat  mengklasifikan  citra dengan benar, pada bagian kiri GUI menampilkan citra motif  batik  ceplok  yang  diunggah  sedangkan  pada bagian  kanan  menunjukan  hasil  klasifikasi  dengan menampilkan persentase kemiripan  atau probabilitas dari citra yang diunggah dibandingkan dengan citra yang digunakan  sebagai  data  latih  pada  model  CNN,  hasil klasifikasi  menunjukkan  citra  motif  batik  ceplok  yang diunggah  memiliki  kemiripan  68,98%  dengan  motif batik  ceplok,  0,005%  dengan  motif  batik  kawung,  dan 31% dengan motif batik parang, yang mana model CNN yakin  citra  yang  unggah  merupakan  citra  motif  batik ceplok  karena  memiliki persentase kemiripan  lebih tinggi  dengan  kelas  lain  dengan  kemiripan  sebesar 68,98%.
Gambar 12. Contoh Hasil Klasifikasi Citra Batik Ceplok dengan GUI
Pada penelitian ini model CNN yang diterapkan dengan GUI  akan  diuji  menggunakan confusion  matrix untuk mengetahui  nilai  akurasi, recall, dan precision. Pengujian  model  CNN  menggunakan  citra  yang  tidak digunakan  untuk  melatih  model  CNN.  Citra  yang digunakan untuk menguji model CNN dengan confusion matrix berjumlah 600 citra yang terdiri dari 3 kelas yaitu 217 motif batik ceplok, 197 motif batik kawung, dan 186 motif batik parang. Hasil confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Ceplok Kawung Parang Recall Ceplok 201 10 6 0,9263 Kawung 26 164 7 0,8325 Parang 16 8 162 0,8710 Precision 0,8272 0,9011 0,9257
Motif batik ceplok yang digunakan untuk menguji model CNN  menggunakan confusion  matrix berjumlah  217 citra yang mana citra yang diklasifikasikan dengan benar berjumlah 201 sedangkan yang diklasifikasikan dengan salah berjumlah 16 dan terdapat 42 motif batik lain yang salah diklasifikasikan sebagai motif batik ceplok. Motif batik  kawung  yang  digunakan  untuk  menguji  model CNN  menggunakan confusion  matrix berjumlah  197 citra yang mana citra yang diklasifikasikan dengan benar berjumlah 164 sedangkan yang diklasifikasikan dengan salah berjumlah 33 dan terdapat 18 motif batik lain yang salah diklasifikasikan sebagai motif batik kawung. Motif batik ceplok yang digunakan untuk menguji model CNN menggunakan confusion  matrix berjumlah  186  citra yang  mana  citra  yang  diklasifikasikan  dengan  benar berjumlah 162 sedangkan yang diklasifikasikan dengan salah berjumlah 24 dan terdapat 13 motif batik lain yang salah diklasifikasikan sebagai motif batik parang.
Akurasi  dari  model  CNN  yang  diuji  dengan confusion matrix menghasilkan  nilai  sebesar  87,83%  yang dapat dihitung dengan cara mengbagi jumlah klasifikasi yang benar dari setiap kelas dengan jumlah seluruh data yang diklasifikasikan sesuai dengan persamaan (1). Precision dapat dihitung dengan cara membagi jumlah klasifikasi yang  benar  dari  kelasnya  dengan  jumlah  data  yang diprediksi  sebagai  kelasnya  sesuai  dengan  persamaan (2),  sebagai  contoh precision dari  motif  batik  ceplok dapat dihitung dengan membagi jumlah klasifikasi yang benar dari kelas ceplok yaitu 201 dengan jumlah motif batik yang diprediksi sebagai ceplok yaitu kolom ceplok yang  berjumlah  243. Precision dari  model  CNN  yang diuji  dengan confusion  matrix menghasilkan nilai  rata- rata  sebesar  88,46%  dengan  nilai  tertinggi  pada  motif batik parang sedangkan nilai terendah pada motif batik ceplok. Recall dapat  dihitung  dengan  cara  membagi jumlah  klasifikasi  yang  benar  dari  kelasnya  dengan jumlah  data  yang  aktual  dari  kelasnya  sesuai  dengan persamaan  (3),  sebagai  contoh recall dari  motif  batik ceplok  dapat  dihitung  dengan  membagi  jumlah klasifikasi  yang  benar  dari  kelas  ceplok  yaitu  201 dengan  jumlah  motif  batik  yang  diprediksi  sebagai
ceplok  yaitu  baris  ceplok  yang  berjumlah  217. Recall dari  model  CNN  yang  diuji  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai  rata-rata  sebesar  87,66%  dengan nilai  tertinggi  pada  motif  batik  ceplok  sedangkan  nilai terendah pada motif batik kawung.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil penelitian yang dilakukan dengan mengklasifikasikan motif batik Yogyakarta menggunakan  7  model  arsitektur  CNN  yang  berbeda pada  ekstraksi  ciri,  maka  didapatkan  arsitektur  CNN terbaik untuk mengklasifikasikan motif batik Yogyakarta  dari  segi  akurasi  yaitu  model  ke-6  dengan akurasi  sebesar  87,83%,  rata-rata precision sebesar 88,46%, dan rata-rata recall sebesar 87,66%. Arsitektur model  ke-6  menggunakan  9  lapisan  pada  ekstraksi  ciri yang terdiri dari 6 lapisan konvolusi dan 3 lapisan sub- sampling.  Lapisan  konvolusi  pada  model  ke-6 menggunakan  ukuran kernel 5  x  5, strides 1  x  1,  dan tanpa padding pada 3 lapisan konvolusinya dan 3 lapisan yang lain menggunakan ukuran kernel 3 x 3, strides 1 x 1,  dan  tanpa padding, sedangkan  lapisan sub  sampling menggunakan max pooling dan ukuran kernel 2 x 2.

## Daftar Rujukan
[1] A.  A.  Trixie,  “Filosofi  Motif  Batik  sebagai  Identitas  Bangsa Indonesia,” Folio ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  [Online]. Available: https://journal.uc.ac.id/index.php/FOLIO/article/view/1380
[2] M.  U.  Januarko,  “Kemitraan  Masyarakat  Dan  Strategi Pemasaran Batik Kelompok Pembatik Palbatu,”
Digilib.Esaunggul.Ac.Id ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  145–149,  2020, [Online].
Available:
https://digilib.esaunggul.ac.id/public/UEU-Journal-18001- 11_0740.pdf
[3] A.  Wulandari, Batik  Nusantara:  Makna  filosofis,  cara pembuatan,  dan industri  batik .  Penerbit  Andi, 2022.  [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id=mm13EAAA QBAJ&oi=fnd&pg=PR5&dq=batik+wulandari&ots=fEnBR85 C_r&sig=gYkhBQ4X44pwXJbzJLl0ru9unFc&redir_esc=y#v= onepage&q=batik wulandari&f=false
[4] 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, doi: 10.24076/nsjis.2018v1i1.90.
[5] A.  Tjahyanto  and  F.  J.  Atletiko,  “Peningkatan  Kinerja Pengklasifikasi  Objek  Bawah  Laut  dengan  Deep  Learning,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 3, pp. 753–760, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1466.
[6] B. Yanto, L. Fimawahib, A. Supriyanto, B. H. Hayadi, and R. R.  Pratama,  “Klasifikasi  Tekstur  Kematangan  Buah  Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep  Learning  Convolutional  Neural  Network,” INOVTEK Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  259,  2021,  doi: 10.35314/isi.v6i2.2104.
[7] N. Kumari and S. Saxena, “Review of brain tumor segmentation and  classification,”  in 2018  International  Conference  on Current  Trends  towards  Converging  Technologies  (ICCTCT) , 2018, pp. 1–6.
[8] A.  Rohim,  Y.  A.  Sari,  and  Tibyani,  “Convolution  neural network  (cnn)  untuk  pengklasifikasian  citra  makanan tradisional,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no.  7,  pp.  7038–7042,  2019,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5851/2789
[9] R.  Indraswari,  W.  Herulambang,  and  R.  Rokhana,  “Deteksi Penyakit Mata Pada Citra Fundus Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” Techno.Com , vol. 21, no. 2, pp. 378– 389, 2022, doi: 10.33633/tc.v21i2.6162.
[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, [Online]. Available:
https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/10519
[11]  M. Malika and E. Widodo, “Implementasi Deep Learning Untuk Klasifikasi  Gambar  Menggunakan  Convolutional  Neural Network  (Cnn)  Pada  Batik  Sasambo,” Pattimura  Proceeding Conf.  Sci.  Technol. ,  pp.  335–340,  2019,  [Online].  Available: https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/pcst/article/view/5612
[12]  H. Fonda, Y. Irawan, and A. Febriani, “Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  7–10,  2020,  doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.
[13]  M.  R.  A.  Yudianto,  K.  Kusrini,  and  H.  Al  Fatta,  “Analisis Pengaruh  Tingkat  Akurasi  Klasifikasi  Citra  Wayang  dengan Algoritma Convolitional Neural Network,” J. Teknol. Inf. , vol.
4, no. 2, pp. 182–191, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i2.1319.
[14]  B.  Nugroho  and  E.  Y.  Puspaningrum,  “Kinerja  Metode  CNN untuk  Klasifikasi  Pneumonia  dengan  Variasi  Ukuran  Citra Input,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 3, p. 533, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021834515.
[15]  S.  F.  Handono,  T.  A.  Fetty,  and  R.  Basuki,  “Implementasi Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Deteksi Retinopati Diabetik,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 669–678, 2020, [Online]. Available:
http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=17 57872&val=18720&title=Implementasi  Convolutional  Neural Network CNN Untuk Deteksi Retinopati Diabetik
[16]  Ridho Aji Pangestu, Basuki Rahmat, and Fetty Tri Anggraeny, “Implementasi  Algoritma  Cnn  Untuk  Klasifikasi  Citra  Lahan Dan Perhitungan Luas,” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1,
pp. 166–174, 2020, [Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=17
57847&val=18720&title=Implementasi Algoritma CNN untuk Klasifikasi Citra Lahan dan Perhitungan Luas
[17]  N.  D. Miranda, L.  Novamizanti, and  S.  Rizal,  “Convolutional Neural  Network  Pada  Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan Resnet-50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[18]  A.  Y.  Zahrah,  A.  Arifianto,  and  F.  Sthevanie,  “Perbandingan Metode  Convolutional  Neural  Network  pada  Klasifikasi  Sel Darah  Putih  Menggunakan  Sistem  CPU  dan  GPU,” e- Proceeding Eng. , vol. 7, no. 1, pp. 2627–2635, 2020, [Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.ph
p/engineering/article/view/11944
[19]  B.  P.  Pratiwi  and  A.  Silvia,  “Pengukuran  Kinerja  Sistem Kualitas  Udara  Dengan  Teknologi  WSN  Menggunakan Confusion  Matrix,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  66–75,  2020,  [Online]. Available:
https://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/view/6552/38 59
[20]  K. Wabang, Oky Dwi Nurhayati, and Farikhin, “Application of The Naïve Bayes Classifier Algorithm to Classify Community Complaints,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 5, pp. 872–876, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i5.4498.