## PENERAPAN METODE WAVELET DAUBECHIES DAN DIAGRAM NOHIS-TREE UNTUK KLASIFIKASI CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL BATIK
Atikah Qurrotu Aini, Aang Alim Murtopo, Nurul Fadilah, Gunawan Teknik Informatika, STMIK YMI Tegal Jl. Pendidikan No.1, Pesurungan Lor, Kec. Margadana, Kota Tegal, Jawa Tengah 52142 atikahqurrotu.a@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengevaluasi  metode  Daubechies  Wavelet  dan  NOHIS-Tree  Diagram  untuk  Pengambilan Gambar Berbasis Konten Batik, dengan fokus pada efektivitasnya dalam mengidentifikasi motif Batik. Bab ini membandingkan metode-metode ini dengan metode lain, mengeksplorasi validitas, potensi bias, dan keandalan data,  serta  membahas  implikasi  praktis  untuk  aplikasi  dunia  nyata  dan  manfaat  industri.  Kain  batik,  yang merupakan  warisan  budaya  Indonesia,  sering  dikaitkan  dengan  kurangnya  kesadaran  masyarakat  sehingga menyebabkan klaimnya sebagai budaya bangsa lain dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini menunjukkan perlunya perhatian segera untuk mencegah kesalahpahaman tersebut. Metode pengenalan pola khususnya metode wavelet dengan jenis wavelet Daubechies digunakan untuk mengenali motif batik. Prosesnya diawali dengan input citra batik dalam skala abu-abu, dilanjutkan dengan dekomposisi hingga diperoleh koefisien wavelet. Nilai energi dan entropi  wavelet dihitung, dan nilai  masukan dibandingkan dengan nilai  database. Semakin kecil nilai  errornya maka semakin mirip gambar tersebut. Penelitian ini menyelidiki penggunaan metode Daubechies Wavelet dan NOHIS-Tree Diagram pada aplikasi Image Retrieval Berbasis Konten Batik. menggunakan Batik dalam berbagai format dan menggunakan variasi wavelet tatanan Daubechies sebagai ekstraktor fitur. Diagram Pohon NOHIS digunakan  sebagai  sistem  identifikasi  Batik.  Penelitian  ini  menggunakan  software  MATLAB  R2011b  untuk mengukur  kinerja  metode.  Tujuannya  adalah  untuk  berkontribusi  terhadap  pengembangan  pemrosesan  digital, khususnya dalam identifikasi Batik, dan membantu pembuatan perangkat lunak yang dapat mengenali pola Batik dengan peningkatan akurasi dan efektivitas. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aplikasi CBIR Batik dengan menggunakan Wavelet Daubechies dan Diagram NOHIS-Tree memiliki tingkat akurasi tertinggi bahwa aplikasi Content Based Image Retrieval motif batik menggunakan WaveletDaubechies memliki tingkat akurasi 100% pada hasil uji 9 teratas, 100% pada hasil uji 6 teratas, 80% pada hasil uji 3 teratas, dan40% pada  hasil uji 1 teratas.
Kata kunci :  Batik, Content Based Image Retrieval (CBIR), NOHIS-Tree,Wavelet Daubechie

## 1. PENDAHULUAN
Batik  adalah  bentuk  seni  tekstil  tradisional Indonesia yang melibatkan desain dan pewarnaan kain yang rumit. Ini sangat dihargai karena warnanya yang cerah, pola yang unik, dan makna budayanya. Dalam beberapa  tahun  terakhir,  terdapat  peningkatan  minat untuk  mengembangkan  teknik  pengambilan  Gambar desain batik berbasis konten [1].
Metode  tradisional  berupa  anotasi  manual  dan deskripsi  tekstual  untuk  pengambilan  Gambar memakan  waktu  dan  tidak  efisien  untuk  mengelola koleksi  desain  batik  dalam  jumlah  besar.  Untuk mengatasi  tantangan  ini,  penerapan  metode  wavelet Daubechies  dan  diagram  NOHIS-Tree  telah  muncul sebagai  pendekatan  yang  efektif  untuk  pengambilan Gambar   berbasis  konten dan klasifikasi desain batik [2].
Metode  wavelet  Daubechies  adalah  teknik matematika  yang  digunakan  untuk  dekomposisi  dan denoising  Gambar . Hal  ini memungkinkan ekstraksi detail frekuensi tinggi dan komponen frekuensi rendah dari sebuah Gambar , yang kemudian digunakan untuk mengkarakterisasi  tekstur  dan  pola  yang  ada  dalam desain  batik.  Sedangkan  diagram  NOHIS-Tree merupakan  struktur  hierarki  yang  mengatur  desain batik  berdasarkan  persamaan  dan  perbedaannya. Diagram  ini  memungkinkan  penyimpanan  dan
pengambilan Gambar batik secara efisien, memungkinkan pengguna untuk mencari pola, warna, dan motif tertentu[3].
Dengan menggabungkan metode wavelet Daubechies  dengan  diagram  NOHIS-Tree,  para peneliti  dan  praktisi  telah  mampu  meningkatkan akurasi  dan  efisiensi  pengambilan  Gambar    berbasis konten dan klasifikasi desain batik. Teknik-teknik ini telah  terbukti  bermanfaat  dalam  berbagai  aplikasi, seperti  seni.  pelestarian,  perancangan  busana,  dan dokumentasi  warisan  budaya.  Penerapan  metode wavelet  Daubechies dan  diagram  NOHIS-Tree  untuk klasifikasi pengambilan Gambar  berbasis konten pada desain  batik  menawarkan  solusi  yang  menjanjikan untuk  mengelola  dan  menganalisis  koleksi  besar desain batik [4].
Metode  ini  memungkinkan  pengambilan  dan klasifikasi  desain  batik  secara  akurat  dan  efisien berdasarkan  tekstur,  pola,  dan  warnanya  yang  unik. Pendekatan  ini  tidak  hanya  menghemat  waktu  dan tenaga  dalam  mencari  desain  batik  tertentu,  namun juga  memungkinkan  peneliti  dan  desainer  untuk mengeksplorasi  seluk-beluknya.  detail  desain  batik, mengungkap  persamaan  dan  tren  yang  tersembunyi [5].
Penggunaan  metode  wavelet  Daubechies  dan diagram  NOHIS-Tree  untuk  klasifikasi  pengambilan
Gambar    berbasis  konten  pada  desain  batik  telah merevolusi  cara  desain  batik  dikelola,  dianalisis, dan dimanfaatkan. Penerapan metode wavelet Daubechies dan  diagram  NOHIS-Tree  telah  meningkatkan efisiensi  dan  akurasi  pengambilan  Gambar    berbasis konten  dan  klasifikasi  desain  batik  secara  signifikan [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui penerapan  metode  Daubechies  Wavelet  dan  NOHIS- Tree Diagram pada aplikasi Image Retrieval Berbasis Konten  Batik.  Penelitian  ini  menggunakan  Batik dalam berbagai format antara lain .jpg, .tif, .bmp, .png, dan  .gif,  serta  menggunakan  variasi  wavelet  orde Daubechies sebagai ekstraktor fitur. Diagram NOHIS- Tree  digunakan  sebagai  sistem  identifikasi  Batik. Penelitian  ini  menggunakan  software  MATLAB R2011b.  Tujuannya  antara  lain  membuktikan penerapan  metode  Daubechies  Wavelet  dan  NOHIS- Tree  Diagram  pada  aplikasi  Batik,  mengukur  kinerja Wavelet  Daubechies  pada  aplikasi,  dan  mengukur kinerja NOHIS-Tree Diagram pada aplikasi. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kontribusi terhadap pengembangan pengolahan digital, khususnya  dalam  identifikasi  Batik,  dan  membantu pihak-pihak yang berkepentingan dalam mengidentifikasi  Batik  dan  menciptakan  perangkat lunak  yang  dapat  mengenali  pola  Batik  dengan peningkatan akurasi dan efektivitas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Second-Level Heading
Content-Based Image
Retrieval (CBIR) mengandalkan konten visual yang ditemukan di setiap Gambar  ,  seperti  warna,  bentuk,  dan  tekstur,  yang kemudian  dikumpulkan  dan  disusun  menjadi  vektor fitur  [4].  CBIR  dapat  digunakan  untuk  mencari  foto melalui  database  besar  dan  dapat  diterapkan  pada sejumlah  industri,  termasuk  perikanan,  yang  dapat digunakan untuk mengkategorikan berbagai jenis ikan koi berdasarkan warna tubuhnya [7].
Berbagai  metode,  termasuk  histogram  warna, wavelet,  dan  segmentasi  SOM  atau  fuzzy  C-Means, dapat  digunakan  dengan  pendekatan  CBIR.  CBIR menggunakan teknik  pengukuran, seperti  pendekatan jarak informasi yang dinormalisasi, untuk mengidentifikasi  hasil  pencocokan  terbaik  dalam ruang  fitur.  Manfaat  utama  pendekatan  CBIR  adalah pendekatan ini dapat digunakan pada Gambar  apa pun tanpa memerlukan ekstraksi fitur terpisah karena tidak memerlukan ekstraksi fitur [4] .
2.2. Batik  dan  Content-Based  Image  Retrieval (CBIR)
Content-Based  Image  Retrieval  (CBIR),  tidak sama  dengan  batik.  Dalam  seni  batik  tradisional Indonesia, kain diwarnai dengan lilin yang digunakan sebagai  pembatas  untuk  menghasilkan  pola  yang indah. Sedangkan CBIR merupakan teknik pencarian Gambar    yang  mengekstrak  dan  menyusun  materi visual  setiap  Gambar  ,  seperti  warna,  bentuk,  dan
tekstur,  menjadi  vektor  fitur.  Di  berbagai  industri, termasuk  perikanan,  CBIR  dapat  digunakan  untuk menemukan  foto  dalam  kumpulan  data  yang  sangat besar dengan mengkategorikan berbagai jenis ikan koi berdasarkan warna tubuhnya [7], [8].
Pendekatan CBIR dapat menggunakan sejumlah strategi,  termasuk  wavelet,  segmentasi  SOM  atau fuzzy  C-Means,  dan  histogram  warna.  Untuk menentukan  hasil  pencocokan  yang  optimal  dalam ruang  fitur,  CBIR  menggunakan  teknik  pengukuran seperti pendekatan jarak informasi yang dinormalisasi. Manfaat  utama  pendekatan  CBIR  adalah  pendekatan ini  dapat  digunakan  pada  Gambar    apa  pun  tanpa memerlukan  ekstraksi  fitur  terpisah  karena  tidak memerlukan ekstraksi fitur [4].
Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi metode Daubechies Wavelet dan NOHIS-Tree Diagram pada aplikasi Batik Content Based Image Retrieval, dengan memperhatikan  kelebihan  dan  kekurangannya  dalam meningkatkan  akurasi  dan  efektivitas  identifikasi motif  Batik.  Selain  itu  juga  membandingkan  metode yang  digunakan  dengan  metode  lain  yang  umum digunakan untuk memberikan pemahaman komprehensif mengenai kelebihan dan potensi metode yang dipilih untuk  pengembangan lebih  lanjut  dalam pengambilan gambar berbasis konten Batik. Penelitian ini  juga  mengeksplorasi  validitas  hasil,  membahas generalisasinya, potensi bias, dan keandalan data yang digunakan.  Implikasi  praktis  dari  temuan  ini  akan dieksplorasi,  termasuk  penerapannya  di  dunia  nyata, potensi  pengembangan  lebih  lanjut,  dan  manfaatnya bagi  industri  atau  masyarakat.  Hal  ini  akan memberikan wawasan mengenai penerapan teknologi identifikasi motif Batik yang efektif.

## 2.3. Metode Wavelet Daubechies
Dalam  analisis  citra,  metode  Daubechies Wavelet  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk mengekstraksi  karakteristik  dari  citra  berdasarkan energi.  Ada  skenario  lain  di  mana  teknik  ini  dapat digunakan,  seperti  Content  Based  Image  Retrieval (CBIR). Transformasi Wavelet Daubechies merupakan  salah  satu  jenis  teknik  berbasis  wavelet. Dengan menggunakan kesamaan visual antara Gambar kueri dan Gambar  dalam database, pendekatan CBIR ini dapat digunakan untuk mencari Gambar . Selain itu, teknik ini juga dapat digunakan untuk pengenalan iris mata dan wajah. Contohnya, pada mengidentifikasi iris mata  pada  penelitian  yang  menggunakan  algoritma Daubechies  Wavelet  dan  K-Nearest  Neighbor memiliki akurasi paling besar yaitu 93,50% [9].
Selain itu, penelitian yang menggunakan metode Wavelet  Thresholding  untuk  menguji  nilai  tukar rupiah  tahun  2021  dengan  hasil  MSE  terendah  pada parameter  surethresholding  dan  wavelet  coiflet  filter pada  level  2  dapat  menggunakan  teknik  ini  untuk analisis data time series [10], [11].

## 2.4. Diagram Nohis-Tree
Struktur  indeks  hierarki  yang  disebut  NOHIS- Tree (Non Overlapping Hierarchical Index Structure- Tree)  digunakan  untuk  pencarian  kemiripan  Gambar berbasis  konten.  Dengan  menggunakan  teknik  ini, pencarian dalam database Gambar  yang sangat besar dengan karakteristik Gambar  berdimensi tinggi dapat dipercepat. Ada dua tahapan dalam NOHIS-Tree: fase offline  dan  fase  online.  Data  diurutkan  ke  dalam kelompok  dan  indeks  hierarki  dibuat  selama  tahap offline.  Penciptaan  teknik  untuk  membuat  bentuk batas cluster tanpa tumpang tindih membuat NOHIS- Tree  menjadi  berbeda.  Untuk  meningkatkan  kinerja pencarian  kesamaan  dalam  fase  online,  NOHIS-Tree menggunakan algoritma pencarian yang dimodifikasi. Algoritma  pengelompokan  yang  digunakan  pada pendekatan  ini  adalah  teknik  Principal  Direction Division  Partitioning  (PDDP).  PDDP  menggunakan hyperplane yang tegak lurus terhadap arah utama yang berasal  dari  matriks  kovarians  dan  melewati  pusat massa  cluster  untuk  mempartisi  data  secara  rekursif menjadi  dua  sub-cluster.  Persegi  panjang  pembatas minimal (MBR) melingkupi data dari dua subklaster. Arah utama memandu orientasi kedua MBR. Hasilnya, dipastikan  tidak  akan  ada  dua  bentuk  yang  tumpang tindih.  Dalam  memproses  pencarian  k-tetangga terdekat,  temuan  pengujian  menggunakan  database termasuk  deskriptor  Gambar    menunjukkan  bahwa teknik NOHIS-Tree mengungguli pencarian sekuensial dan SR-tree [4].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Blok Diagram Proses Aplikasi CBIR Citra Batik dengan menggunakan Metode Wavelet Daubechies dan Diagram NOHIS-Tree
Grafis Batik berukuran 512×512 pixel digunakan sebagai  input  database  pada  penelitian  ini.  Untuk membuat  nilai  matriks  lebih  mudah  dipahami, gambarnya  diberi  ambang  batas.  Setelah  itu  diubah menjadi skala hitam-putih dan diambil menggunakan teknik  transformasi  wavelet  Daubechies.  Nilai aproksimasi,  nilai  horizontal,  nilai  vertikal,  dan  nilai diagonal  merupakan  empat  nilai  koefisien  yang dihasilkan.  Perhitungan  nilai  energi  disimpan  dalam database.  NOHIS-Diagram  pohon  digunakan  untuk menilai data masukan untuk mengindeksnya. Hasilnya berfungsi  sebagai  panduan  untuk  mengatur  atau
mengkategorikan data. Metode identifikasi membandingkan jarak Euclidian antara gambar query dengan  gambar  database  menggunakan  algoritma NOHIS-search  untuk  menentukan  waktu  pencarian terbaik.  Sebagai  referensi,  diagram  blok  aplikasi ditampilkan.
Proses  perancangan  aplikasi  meliputi  akuisisi citra,  preprocessing,  ekstraksi  fitur,  penyimpanan database,  teknik  klasifikasi  berdasarkan  diagram NOHIS-Tree, dan pencarian kemiripan menggunakan NOHIS-Search. Langkah terakhir melibatkan penyimpanan fitur yang diekstraksi ke dalam database, memastikan klasifikasi dan identifikasi Gambar  batik yang akurat.

## 3.1. Akuisisi Citra Batik
Untuk  mengumpulkan  informasi  dari  sumber terpercaya  seperti  buku,  website  resmi,  dan  galeri batik, penelitian ini menggunakan akuisisi citra. Batik difoto atau dipindai di buku atau galeri untuk dijadikan gambar  yang  dapat  diunduh  di  internet.  Tanaman dipilih  karena  noise  atau  blurnya  yang  rendah  dan dibuat  sesuai  dengan  keadaan  yang  diinginkan. Gambar  batik  disimpan  dalam  beberapa  format, dengan  format  '.jpg'  yang  digunakan  oleh  database Gambar.
Gambar 2. Direktori database citra batik berformat .jpg
Gambar-gambar  batik  tersebut  disusun  sesuai temanya, antara lain parang, kawung, dan lereng.
Gambar 3. Proses pengumpulan database citra batik
3.2. Preprocessing Citra Batik
Untuk mendapatkan hasil terbaik, pra- pemrosesan  merupakan  tahapan  penting  dalam identifikasi  gambar.  Prosedur  ini  ditunjukkan  pada diagram blok preprocessing pada gambar batik.
Gambar 4. Blok diagram preprocessing citra batik
Pada tahap prapemrosesan, citra diubah menjadi skala  abu-abu,  merah,  hijau,  dan  biru.  Tiga  lapisan matriks—Layer  R,  Layer  G,  dan  Layer  B—dapat dilihat  dengan  jelas  berkat  Merah,  Hijau,  dan  Biru. Item tindakan selanjutnya adalah berkonsentrasi pada lapisan  ini.  Merah,  Hijau,  dan  Biru  diubah  menjadi satu lapisan matriks skala abu-abu dengan mengubahnya menjadi skala abu-abu.

## 3.3. Grayscaling
Gambar  yang  setiap  nilai  pikselnya  merupakan sampel  tunggal  dikenal  sebagai  gambar  digital  skala abu-abu atau abu-abu dalam komputasi. Jenis gambar ini  ditampilkan  dalam  skala  abu-abu,  dengan  warna hitam mewakili intensitas terendah dan putih mewakili intensitas  paling  terang.  Gambar  skala  abu-abu berbeda dari gambar "hitam-putih", yang dibatasi pada dua  warna—"hitam"  dan  "putih"—bila  dilihat  di lingkungan komputer.
Gambar 5. Citra grayscale

## 3.4. Proses Konversi
Proses  konversi  citra  RGB  ke  dalam  citra grayscale dapat dilihat pada Gambar  berikut:
Gambar 6. Diagram blok citra RGB (Red, Green, Blue) ke grayscale
Mengambil nilai R, G, dan B dari gambar RGB adalah langkah awal dalam prosesnya. Karena gambar diwakili  dalam  24  bit  dengan  tipe  file.bmp,  tiga  set masing-masing  delapan  bit  harus  diekstraksi  dari  24 bit.  Sebuah  piksel,  misalnya,  memiliki  nilai  RGB  24 bit berikut:
111100001111000011111111,  dilakukan  proses sebagai  berikut  untuk  menghasilkan  masing-masing nilai R, G, dan B. Operasi modulo dilakukan dengan menggunakan  bilangan  256  dengan  cara  sebagai berikut untuk mendapatkan nilai R:
Nilai R = 111100001111000011111111 mod 10000000 = 11111111
Sedangkan  untuk  nilai  G,  dapat  dicari  dengan cara sebagai berikut:
Nilai G = (111100001111000011111111 and 1111111100000000)/100000000 = 11110000 Untuk Nilai B, dapat dicari dengan menggunakan rumus
Nilai B = (111100001111000011111111 and 1111111100000000)/1000000000000 00 = 11110000 Sehingga dari nilai pixel 1111000011110000111111112 atau 15790335
diperoleh nilai
R = 11111111 = 255 G = 11110000 = 240 B = 11110000 = 240 Sehingga diperoleh triplet RGB= (255,240,240).
Kita bisa mendapatkan nilai skala abu-abu piksel setelah  kita  mendapatkan  nilai  triplet  RGB.  Konsep dasarnya adalah menggunakan formula khusus  untuk menggabungkan  tiga  pita  RGB  menjadi  satu  pita. Penelitian ini menggunakan rumus sebagai berikut:
red = (red * 5) \ 10 green = (green * 8) \ 10 blue = (blue * 3) \ 10 gray = ((red + green + blue) * 10) \ 16
Semua  piksel  akan  mengalami  proses  menari, sehingga menghasilkan gambar skala abu-abu. Source code  untuk  mengubah  gambar  batik  RGB  menjadi gambar batik skala abu-abu disediakan di bawah ini.
Gambar 7. Source code proses grayscale citra batik
3.5. Ekstraksi Ciri Menggunakan Metode Wavelet Keluarga Wavelet ortogonal, khususnya Daubechies orde 4, ditemukan oleh Ingrid Daubechies. Daubechies  orde  4  (db  4)  adalah  konstanta  kernel Daubechies  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini karena penelitian batik telah menunjukkan keberhasilannya. Pada tahun 1992, Cohen, Daubechies,  dan  Feauveau  melakukan  lebih  banyak penelitian  tentang  konstanta  wavelet  sementara Daubechies  berfokus  pada  Basis  Ortonormal  dari Wavelet  yang  Didukung  Secara  Kompak.  Seiring dengan  strategi  bank  filter  yang  ditemukan  dalam penelitian ini, perbedaan antara koefisien untuk kernel wavelet  ortogonal  Daubechies  dan  kernel  wavelet ortogonal Daubechies dieksplorasi. Tabel 1. Orthogonal Daubechies Coefficients D2-D12 (Low-Pass Filter) D2 D4 D6 D8 D10 D12 1 0.6830127 0.47046721 0.32580343 0.22641898 0.15774243 1 1.1830127 1.14111692 1.01094572 0.85394354 0.69950381 0.3169873 0.650365 0.8922014 1.02432694 1.06226376 -0.1830127 -0.19093442 -0.03957503 0.19576696 0.44583132 -0.12083221 -0.26450717 -0.34265671 -0.31998660 0.0498175 0.0436163 -0.04560113 -0.18351806 0.0465036 0.10970265 0.137888809 -0.01498699 -0.00882680 -0.03892321 -0.01779187 -0.04466375 4.71742793e-3 7.83251152e-4 6.75606236e-3 -1.52353381e-3 Bank Filter (Low-Pass) Wavelet Daubechies dengan empat koefisien pada Orthogonal Bases adalah sebagai berikut : ℎ 0 ℎ 1 ℎ 2 0 ℎ 0 ℎ 1 0 0 ℎ 0 ℎ 3 0 0 ℎ 2 ℎ 3 0 ℎ 1 ℎ 2 ℎ 3 0 0 0 0 0 0 𝟎   𝟎      𝒉 𝟎 𝒉 𝟏 𝒉 𝟐 𝒉 𝟑 𝟎 𝟎
Tabel 2. Orthonormal Daubechies Coefficients db4 Low Pass Koefisien N=4 H(0) 0.230377813308855 H(1) 0.714846570552542 H(2) 0.630880767929590 H(3) - 0.0279837694169839 H(4) - 0.187034811718881 H(5) 0.0308413818359870 H(6) 0.0328830116669829 H(7) - 0.0105974017849973
Bank Filter (Low-Pass) Wavelet Daubechies dengan empat koefisien pada Orthonormal Bases adalah sebagai berikut :
ℎ 0 ℎ 1 ℎ 2 𝑔 1 𝑔 2 𝑔 3 0 0 ℎ 0 ℎ 3 0 0 𝑔 4 0 0 ℎ 1 ℎ 2 ℎ 3 0 0 0 0 0 0 𝟎   𝟎      𝒈 𝟏 𝒈 𝟐 𝒈 𝟑 𝒈 𝟒 𝟎 𝟎
Koefisien  Daubechies  Ortogonal  adalah  jenis koefisien yang digunakan dalam penelitian ini karena, pada tahap proses ini, metode pendekatan pengindeksan  mengandung  Separating  Hyper-Plane yang ortogonal, yang membuatnya sangat mendukung penerapannya  dan  memungkinkan  hasil  terbaik berdasarkan pada penelitian sebelumnya.
Urutan koefisien
Wavelet Daubechies
Orthogonal dapat  diperoleh  dari  tabel Orthogonal Daubechies  Coefficients D2-D12  ( Low-Pass  Filter ) dengan cara sebagai berikut:
a) Balik urutan koefisien fungsi penskalaan.
b) Balik  tanda  (minus  atau  plus)  untuk  setiap koefisein dengan posisi habis di modulo 2
Koefisien  fungsi  wavelet  untuk  D4  dapat diperoleh dengan menggunakan langkah-langkah yang disediakan,  termasuk  koefisien  fungsi  penskalaan (0,6830127, 1,1830127, 0,3169873, -0,1830127).
Pertama, lakukan  pembalikan  terhadap  urutan koefisien  fungsi  penskalaan  sehingga  menjadi  (- 0.1830127, 0.3169873, 1.1830127, 0.6830127). Kedua, balik tanda untuk setiap koefisien pada posisi habis  dimodulo  2,  sehingga  koefisein  fungsi wavelet untuk D4 adalah (-0.1830127, -0.3169873, 1.1830127, -0.6830127)
Kedua  tahap  diatas  dapat  ditulis  daam  bentuk persamaan berikut:
[ 𝑏𝑘  =   (−1)𝑘 𝑎𝑁 − 1 − 𝑘 ]
Dengan  k  menyatakan  indeks  koefisien,  b menyatakan  urutan  koefisien Wavelet ,  dan  a menyatakan  koefisien  penskalaan.  N  menyatakan indeks Wavelet ,  sebagai  contoh  untuk  D2  maka N=2 dan untuk D4 maka N=4.
𝑏 0 = (−1) 0 𝑎 3 = 𝑎 3 = -0.1830127 𝑏 1 = (−1) 1 𝑎 2 = −𝑎 2 = -0.3169873 𝑏 2 = (−1) 2 𝑎 1 = 𝑎 1 = 1.1830127 𝑏 3 = (−1) 3 𝑎 0 = −𝑎 0 = -0.6830127
Mengikuti  skema filter  bank  pada  Orthogonal Bases maka  matriks 𝐻 0 dan 𝐻 1 untuk  D4,  pada  citra ukuran D4 adalah sebagai berikut:
𝐻 0 = 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 0 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0 0 0 0 0 0 0 0.6830127 𝐻 1 = 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 −0.1830127 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 0.3169873 0 0 0 0 0 0 0.6830127 1.1830127 ⎥ 0 0 0 0 0 0 0 00.6830127
Pada  penelitian  ini,  transformasi  Wavelet Daubechies  dilakukan  hingga  level  2.  Citra  yang awalnya  memiliki  ukuran  512  x  512  piksel,  setelah diekstraksi  feature  akan  menghasilkan  ukuran  128  x 128  piksel.  Diagram  alur  transformasi  Wavelet  2D diGambar kan pada Gambar  8 berikut ini.
Gambar 8. Diagram Alur Ekstraksi Fitur menggunakan Wavelet Daubechies
Adapun penjelasan langkah pemrosesan transformasi wavelet sebagai berikut: a. Menentukan matriks nilai citra, misalkan berukuran 512 x 512 piksel.
b. Menentukan  matriks  dekomposisi  lowpass  dan matriks  dekomposisi  highpass  yang  berukuran 256x512 piksel.
c. Mengalikan matriks lowpass dengan matriks citra dan  mengalikan  matriks  highpass  dengan  matriks citra, menghasilkan matriks berukuran 256x512.
d. Men-transpose  matriks  hasil  perkalian  low  pass dan matriks hasil perkalian
e. highpass,  sehingga  matriks  menjadi  berukuran 512x256.
f. Mengalikan matriks dekomposisi lowpass dengan matriks transpose hasil perkalian low pass (LL) dan mengalikan  matriks  dekomposisi  lowpass  dengan matriks transpose hasil perkalian highpass (LH).
g. Mengalikan matriks dekomposisi highpass dengan matriks  transpose  hasil  perkalian  low  pass  (HL) dan  mengalikan  matriks  dekomposisi  highpass dengan matriks transpose hasil perkalian highpass (HH).
h. Level  2  mengulangi  langkah  c  sampai  f,  dengan menggunakan bagian LL.
Perhitungan  Energi  pada  Wavelet,  Perhitungan energi  berfungsi  untuk  menghitung  energi  yang dihasilkan setiap citra hasil alihragam wavelet. Dalam penelitian ini, energi dibagi dalam 4 (empat) ciri, yaitu:
(a)  Prosentase  energi  yang  berhubungan  dengan nilai  pendekatan  (aproksimasi),  Ea  dihitung berdasarkan  prosentase  jumlahan  kuadrat  dari nilai  koefisien  aproksimasi  Ca  dibagi  dengan jumlahan  seluruh  koefisien  C  (koefisien aproksimasi ditambah koefisien detail).
𝐸𝑎  = ∑(𝐶𝑎)2
∑(𝐶)2 ×  100%
(b)  Prosentase  energi  yang  berhubungan  dengan nilai  detail  pada  arah  horisontal,  Eh  dihitung berdasarkan  prosentase  jumlahan  kuadrat  dari nilai  koefisien  detail  pada  arah  horisontal  Ch dibagi dengan jumlahan seluruh koefisien C.
𝐸ℎ  = ∑(𝐶ℎ)2 ∑(𝐶)2 ×  100%
(c)  Prosentase  energi  yang  berhubungan  dengan nilai  detail  pada  arah  vertikal,  Ev  dihitung berdasarkan  prosentase  jumlahan  kuadrat  dari nilai  koefisien  detail  pada  arah  horisontal  Cv dibagi dengan jumlahan seluruh koefisien C.
𝐸𝑣  = ∑(𝐶𝑣)2
∑(𝐶)2 ×  100%
(d)  Prosentase  energi  yang  berhubungan  dengan nilai  detail  pada  arah  diagonal,  Ed  dihitung berdasarkan  prosentase  jumlahan  kuadrat  dari nilai  koefisien  detail  pada  arah  diagonal  Cd dibagi dengan jumlahan seluruh koefisien C.
𝐸𝑑  = ∑(𝐶𝑑)2 ∑(𝐶)2 ×  100%
Berikut ini adalah source code untuk transformasi wavelet daubechies :
Gambar 9. Source code Wavelet Daubechies

## 3.6. Proses Identifikasi Citra
Gambar 10. Diagram alur proses identifikasi citra
Pada  proses  ini,  identifikasi  citra  akan membandingkan  citra  input  dengan  citra  database. Proses  pembandingnya  adalah  dengan  melalui  tahap Euclidean distance dan tahap brute-force seperti pada diagram pada gambar10.
Pada  penelitian  ini,  teknik  Euclidean  distance digunakan untuk membandingkan nilai ekstraksi fitur yang  diekstraksi  dari  database  dengan  nilai  input. Setelah database terisi, prosedur diulangi, dan gambar disusun menurut kemiripannya. Nilai jarak Euclidean suatu gambar berkurang seiring dengan bertambahnya kesamaan.
Gambar yang paling mirip menempati peringkat pertama, kemudian muncul gambar dengan nilai jarak Euclidean  tertinggi  kedua.  Hasil  sembilan  teratas, enam teratas, tiga teratas, atau satu teratas ditampilkan pada  aplikasi.  Dua  metode  untuk  memproses  jarak dalam suatu gambar—metode brute force dan metode jarak Euclidean—dicakup dalam penelitian ini.

## 3.7. Euclidean Distance
Euclidean  distance  merupakan  metode  yang digunakan untuk menyeleksi database citra batik dari masukan citra batik berdasarkan tingkat kemiripannya. Proses  ini  bergantung  pada  nilai  fitur  horizontal  dan vertikal. Nilai yang mendekati nol menunjukkan data tertentu,  sedangkan  nilai  yang  mendekati  nol menunjukkan  data  dengan  fitur  serupa.  Nilai Euclidean yang telah diurutkan kemudian ditampilkan pada kartu identifikasi, dengan sembilan nilai terkecil adalah  yang  terkecil.  Perhitungan  nilai Euclidean dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑑(𝑢 ̅ →, 𝑣 →) =   ‖𝑈 − 𝑣⃗ ̅̅̅̅̅̅̅̅‖
=   √(𝑢 1 − 𝑣 1 ) 2 + (𝑈 2 − 𝑣 2 ) 2 + ⋯ + (𝑈 𝑛 − 𝑣 𝑛 ) 2 dengan : 𝑑 ( 𝑢 ̅→, 𝑣 →) = jarak 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 𝑢 ̅→ = nilai feature horizontal 𝑣 → = nilai feature vertikal n = banyaknya data
Proses  pengenalan  melibatkan  pencarian  jalur terpendek  antara  nilai-nilai  Euclidean  terkecil;  skor yang  lebih  tinggi  menunjukkan  lebih  banyak perbedaan  antar  vektor  fitur,  sedangkan  skor  yang lebih rendah menunjukkan kesamaan yang lebih besar antar vektor fitur.

## 3.8. Brute Force
Metode  pencarian  berurutan  diperlukan  untuk pemrosesan  data,  kompresi,  analisis  leksikal,  dan pengambilan  informasi  untuk  menemukan  setiap contoh  data.  Hal  ini  menyelesaikan  masalah pencocokan  data,  yang  berdampak  pada  aplikasi pencocokan data lainnya, seperti pencocokan gambar. Metode brute force berakhir ketika setiap gambar telah digunakan. mencocokkan setiap gambar sampai akhir, dimulai dengan yang pertama.
Berikut adalah algoritma brute-force yang sedang bekerja mencocokkan citra:
Usaha ke-1 Citra
input
Citra database Usaha ke-2 Citra input Citra database

## Gambar 11.Proses usaha algoritma brute-force

## 3.9. Desain GUI (Graphical User Interface)
Perancangan  tampilan  GUI  atau  antarmuka pengguna  grafis  untuk  input  Gambar    batik  dan aplikasi  pencarian  Gambar    motif  batik  berbasis konten yang bertujuan untuk memudahkan pengalaman pengguna.

## 3.9.1. Proses Input Citra Batik
Gambar 12. Halaman proses input citra batik
Dalam  halaman  input  citra  batik  terdapat beberapa tombol antara lain :
a. Buka File, tombol untuk membuka file citra yang akan di-input-kan ke dalam aplikasi.
b. Proses,  tombol  untuk  memproses  ekstraksi  citra batik  yang  telah  di-input-kan  ke  dalam  aplikasi dengan metode wavelet daubechies.
Setelah  pengguna  memberikan  citra  input  pada aplikasi  dengan  menekan  tombol  “Buka  File”,  citra batik yang telah dipilih akan tampil pada panel „Citra Input‟. Alamat file citra akan di cetak pada textfield di sebelah  tombol  „Buka  File‟.  Selanjutnya  citra  input diubah ke citra grayscale. Pengguna menekan tombol “Proses”.  Aplikasi  akan  mengekstraksi  citra  input menjadi  empat  nilai  yaitu  nilai  aproksimasi,  nilai horizontal, nilai vertikal, dan nilai diagonal. Berikut ini adalah tampilan aplikasi untuk proses input citra batik
Gamba 13. Tampilan proses input citra batik

## 3.9.2. Proses  Identifikasi  Content  Based  Image
Retrieval Citra Batik
Gambar 14. Antarmuka proses identifikasi content based image retrieval citra batik
Proses  pengambilan  gambar,  prapemrosesan, pemrosesan  primer,  dan  keluaran  identifikasi  adalah empat  proses  yang  ditampilkan.  Mengambil  gambar dari  disk  komputer  dikenal  sebagai  akuisisi  gambar. Sumbu  1  akan  menampung  gambar  masukan,  yang selanjutnya  akan  diubah  menjadi  gambar  skala  abu- abu  dan  disajikan  pada  Sumbu  2  beserta  hasilnya. Daubechies  wavelet  kemudian  digunakan  untuk mengekstraksi  karakteristik  dari  gambar.  Program selanjutnya akan menggunakan pendekatan brute force untuk  mencari  dan  mencocokkan  nilai  fitur  antara
gambar  masukan  dan  gambar  database  untuk menyelesaikan  proses  identifikasi.  Pada  sembilan kunjungan  akan  ditampilkan  hasil  pencarian  gambar akhir. Keluaran yang paling sedikit nilai Euclideannya adalah gambar batik yang ditampilkan.
"Buka file" dan "Proses" adalah dua tombol pada halaman  untuk  prosedur  identifikasi  gambar  batik. Tombol "Buka File" akan memunculkan kotak dialog terbuka,  memungkinkan  pengguna  memilih  file gambar  yang perlu dikenali. Gambar batik kemudian akan berwarna abu-abu. Dengan menggunakan tombol “Proses”,  pengguna  dapat  melakukan  pencarian gambar  setelah  membuka  file  gambar  batik.  Nilai ekstraksi  ciri  gambar  batik  akan  ditentukan  dengan mengklik  tombol  “Proses”.  Transformasi  wavelet Daubechies  diimplementasikan  sebagai  berikut. Perhitungan ekstraksi fitur ditunjukkan pada Gambar 15.
Gambar 15. Proses ekstraksi feature citra batik
Berikut  ini  adalah Similarity  Search dengan menggunakan pengurutan nilai Euclidean dari terkecil hingga terbesar. Berikut ini adalah tampilan GUI dari proses ranking identifikasi citra batik:
Gambar 16. Tampilan ranking identifikasi content based image retrieval citra batik

## 3.10. Implementasi Aplikasi
Terdapat  dua  kebutuhan  dalam  implementasi aplikasi content  based  Image  Retrieval Citra  Batik menggunakan  metode Wavelet  Daubechies  dan diagram NOHIS-Tree yaitu kebutuhan perangkat keras (hardware)  dan  perangkat  lunak  (software).  Berikut penjelasannya :
a. Perangkat Keras (Hardware) Untuk merancang dan membuat aplikasi Content Based Image Retrieval Citra Batik Menggunakan Metode  Wavelet  Daubechies  dan  Diagram NOHIS-Tree,  penulis  menggunakan  perangkat komputer  dengan  spesifikasi:  Processor  Intel® Core™ i3 CPU 2330M @2.20GHz (4 CPUs) dan RAM 2048MB.
b. Perangkat Lunak (Software) Dalam  perancangan  dan  pembuatan  aplikasi, penulis menggunakan beberapa perangkat lunak yaitu :
 Aplikasi Operasi 7 Ultimate
Sistem operasi windows 7 Ultimate digunakan sebagai susunan arahan yang dapat difahami  oleh  komputer.  Dibuat  untuk mengarahkan komputer melaksanakan, mengawal, menjadwalkan, dan menyelaraskan sesuatu operasi komputer.  Matlab 7.12 (R2011a) Matlab merupakan sebuah lingkungan komputasi numerical dan bahasa pemrograman komputer yang memungkinkan manipulasi matriks, implementasi algoritma, pembuatan antarmuka pengguna, dan pengantarmukaan  program  dengan  bahasa lainnya. Matlab digunakan sebagai tool dalam melakukan  pemrograman  dan  pembangunan
Aplikasi ini.
 Microsoft Office 2013 Microsoft office adalah sebuah paket aplikasi yang  digunakan  untuk  pembuatan  dan penyimpanan  dokumen  yang  berjalan  di bawah  system  operasi  windows.  Microsoft office dalam perancangan Aplikasi digunakan untuk melakukan perancangan dan pembuatan laporan dari penelitian ini
 Apache  Friends  XAMPP  (Basis  Package)
version 1.8.3 XAMPP  adalah  perangkat  lunak  yang mendukung banyak sistem operasi. Fungsinya adalah sebagai server yang berdiri sendiri (localhost), yang terdiri atas program
Apache HTTP Server, MySQL database, dan penerjemah  bahasa  yang  ditulis  dengan bahasa pemrograman PHP dan Perl. XAMPP digunakan sebagai server database citra batik.
 Adobe Photoshop CS6
Adobe  Photoshop  CS6  adalah  sebuah perangkat lunak yang digunakan untuk proses akuisisi data yaitu untuk cropping citra batik yang  telah  di-scan.  Citra  batik  tersebut  di potong  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian yaitu 512x512 piksel. Serta digunakan untuk menghilangkan noise berupa titik-titik hitam yang  ada  disekitar  batik  untuk  proses cropping Citra blackwhite pada matlab.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Langkah-Langkah Uji Coba
Langkah-langkah  uji  coba  pada  penelitian  ini antara lain:
a. Akuisisi  citra,  meliputi  pengambilan  data  citra batik. Data batik yang di ambil adalah sepuluh citra ibu  jari  kanan  dan  sepuluh  ibu  jari  kiri.
Pengambilan data yaitu dengan cara menempelkan ibu jari yang telah diberikan stam pad ink berwarna biru ke kertas template batik b. Scanning .  Kertas  template  kemudian  di- scanning menggunakan  alat scanning yang  menghasilkan citra dengan ukuran 4677 x 3400 piksel.
c. Cropping .  Citra  hasil scanning kemudian  di- crop dengan  ukuran  512  x512  piksel  untuk  masing- masing citra batik dengan menggunakan software Adobe Photoshop CS6 . d. Akuisisi Citra  Batik  dan  proses Prepocessing meliputi  proses treshold,  cropping citra B/W dan resize ke ukuran semula menggunakan MATLAB 2011b . e. Simpan dalam database, ekstaksi feature menggunakan wavelet  daubechies kemudian  di simpan dalam database db_cbir di XAMPP.
f. Uji Coba. Setelah seluruh hasil ekstraksi fitur citra batik  dimasukkan  ke  database,  citra  batik  di  uji coba  ke  dalam  aplikasi  yang  telah  dilakukan penerapan teknik pengindeksan dengan menggunakan diagram NOHIS-Tree .
g. Mendeteksi masuknya data yang sesuai pada hasil uji  coba  yaitu  pada  empat  macam  peringkat  :  9 prioritas tertinggi, 6 prioritas tertinggi, 3 prioritas tertinggi, dan 1 prioritas tertinggi.

## 4.2. Uji Coba
Setelah selesai input penyimpanan gambar batik pada database db_cbir yang berada di dalam database XAMPP, dilakukan percobaan. Selanjutnya dilakukan analisis  untuk  menerapkan  strategi  pengindeksan berdasarkan  diagram  NOHIS-Tree  terhadap  temuan ekstraksi ciri citra batik.
Sebaran  data  yang  diperoleh  dari  perhitungan nilai energi—nilai perkiraan dan nilai koefisien detail (horizontal, vertikal, dan diagonal) dari gambar batik yang  tercatat  di  database—akan  dianalisis.  Untuk menerapkan metode pengindeksan berdasarkan diagram NOHIS-Tree dan mengurutkan atau mengklasifikasikan data untuk memudahkan pencarian, diperlukan distribusi data yang tepat.
Dua  nilai  koefisien  dari  masing-masing  empat nilai—koefisien  aproksimasi,  koefisien  horizontal, koefisien  vertikal,  dan  koefisien  diagonal—yang terdapat  dalam  database  gambar  Batik  digabungkan untuk melakukan penelitian.

## 4.3. Hasil Analisa
Gambar 17. Persebaran Data 2 Nilai Koefisien Approksimasi dan Koefisien Detail
Perpaduan nilai koefisien horizontal dan vertikal merupakan  sebaran  data  yang  optimal  untuk penggunaan  metode  pengindeksan  citra  batik  2 dimensi  dengan  NOHIS-Tree,  sesuai  dengan  temuan analisis.
Penerapan  Metode  menggunakan  Diagram NOHIS-Tree  atau  Teknik  Pengindeksan  pada  Citra Batik 2 Dimensi ini meliputi 4 tahap utama, yaitu : a. Penentuan Titik Pusat (Leading Principal Component)
Untuk menetapkan pola atau fungsi korelasi kedua variabel, terlebih dahulu digunakan persamaan regresi linier untuk menentukan titik pusat sebaran data kedua nilai  tersebut,  atau  koefisien  horizontal  dan  vertikal. Nilai  koefisien  vertikal  (y)  diperoleh  dengan memasukkan  nilai  pusat  (median)  data  koefisien horizontal  (x)  ke  dalam  fungsi  linier  setelah menentukan persamaan fungsi linier. Titik pusat (x, y) seluruh data kemudian ditentukan dengan menggunakan titik pusat fungsi regresi linier. Ilustrasi regresi linier terlihat seperti ini:
Gambar 18. Titik Pusat menggunakan Persamaan Regresi Linear
b. Separating Hyper-plane Orthogonal
Separating Hyper-plane Orthogonal yaitu membagi  atau  membagi  dua  distribusi  data  melalui titik pusat dan secara ortogonal (tegak lurus terhadap garis  fungsi  regresi  linier).  Dalam  contoh  ini,  kita menggunakan persamaan y = mx + c, yang tegak lurus garis dan melalui titik (x, y). Persamaan m2 yang telah ditentukan  dan  melalui  satu  titik  (x1,  y1)  dapat
diperoleh  dengan  menjumlahkannya  ke  dalam persamaan berikut: y - y1 = m2 (x - x2). Hal ini berlaku jika kriteria dua garis tegak lurus adalah hasil kali dua gradien adalah -1 (m1 x m2 = -1). Perpotongan kedua garis ini menghasilkan persamaan berikut:
Gambar 19. Separating Hyper-plane Orthogonal
c. Minimum Bounding Rectangle
Minimum  Bounding  Rectangle  adalah  batas minimal yang diwakili oleh kotak yang mengelompokkan data untuk memungkinkan klasifikasi yang lebih tepat ke dalam beberapa bagian. Membagi  empat  bagian  utama  penelitian  ini— Kuadran I, Kuadran II, Kuadran III, dan Kuadran IV— yang dibatasi oleh Garis 1 (regresi linier) dan Garis 2 (memisahkan bidang hiper ortogonal). Ilustrasi partisi kuadran ditunjukkan di bawah ini:
Gambar 20. Pembagian Kuadran (Minimum Bounding Rectangle)
d. Non-Overlapping Index
Pada  tahap  ini  setelah  persebaran  data  dibagi menjadi 4 bagian yaitu kuadran 1,2,3, dan 4 namun ada beberapa  data  yang  menyimpang/tumpang  tindih. Sebagai contoh pada Gambar  20, ada data kuadran III yang  masuk  ke  dalam  wilayah  kuadran  IV  sehingga perlu  dilakukan  pemisahan  lagi  sehingga  data  benar- benar  berada  tepat  pada  wilayah  atau  daerahnya masing-masing.  Berikut  hasil  pembagiannya  yang benar-benar terpisah ( non-overlapping ):
Gambar 21. Non-Ovelapping Index
Berikut  ini  adalah  listing  kode  sumber  untuk menampilkan  teknik  pengindeksan  berdasarkan diagram NOHIS-Tree:
function [NewK,Kuadran]=metode_nohis_2(Matriks_data,diplot,h_input,v_input) h_input; v_input; baris=size(Matriks_data,1); kolom=size(Matriks_data,2);
id = Matriks_data(:,1); horizontal = Matriks_data(:,2); vertikal = Matriks_data(:,3);
P=polyfit(horizontal,vertikal,1); %Titik Pusat xMin=min(horizontal); xMax=max(horizontal); xPusat=(xMin+xMax)/2; yPusat=(P(1))*xPusat+ (P(2));
indexK = 1; NewK=zeros(1,3);
y_input=P(1)*h_input+P(2);
Gambar 22. Kode sumber untuk menampilkan teknik pengindeksan berdasarkan diagram NOHIS-Tree
Membandingkan  gambar  masukan  dengan gambar  database  adalah  langkah  selanjutnya  dalam proses  pengujian  aplikasi.  Gambar  yang  menyerupai gambar  yang  disediakan  akan  ditampilkan  oleh program.  Hasil  tes  kemudian  akan  dibandingkan secara manual setelah itu.
Tabel 3. Uji coba citra batik Pengujian ke-1 Data Input Hasil ke-1 Hasil ke-2 Hasil ke-3 Ceplok slobrok Semen abon Ceplok nitik Hasil ke-4 Hasil ke-5 Hasil ke-6 Truntum Lung-lungan Tambal pamiluto Hasil ke-7 Hasil ke-8 Hasil ke-9 Ceplok lintang Ceplok sido drajat Ceplok kawung Pengujian ke-2 Data Input Hasil ke-1 Hasil ke-2 Hasil ke-3 Ceplok slobrok Truntum Ceplok nitik Hasil ke-4 Hasil ke-5 Hasil ke-6 Semen babon Truntum Ceplok sido mukti Hasil ke-7 Hasil ke-8 Hasil ke-9 Ceplok slobrok Ceplok candi luhur Lung-lungan Pengujian ke-3 Data Input Hasil ke-1 Hasil ke-2 Hasil ke-3 Buketan Buketan Ceplok sido luhur Hasil ke-4 Hasil ke-5 Hasil ke-6 Ceplok sido drajat Ceplok lintang Parang rusak Hasil ke-7 Hasil ke-8 Hasil ke-9
Tabel 3  menunjukkan  bahwa  percobaan dilakukan  sebanyak  lima  kali  atau  sebanyak  data  uji tersedia.  Data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi setiap koresponden. Tabel 4 di bawah ini menampilkan
hubungan  antara  data  pengujian  sembilan  teratas, berdasarkan  hasil  pengujian  yang  ditunjukkan  pada Tabel 3:
if Kuadran == 3 if vertikal(i) < y && vertikal(i) < y1 NewK(indexK,1)=id(i); NewK(indexK,2)=horizontal(i); NewK(indexK,3)=vertikal(i); indexK=indexK+1;
end end
if Kuadran == 4 if vertikal(i) < y && vertikal(i) > y1 NewK(indexK,1)=id(i); NewK(indexK,2)=horizontal(i); NewK(indexK,3)=vertikal(i); I ndexK=indexK+1; end end end
Tabel 4. Kesesuaian Data Uji Sembilan Hasil Teratas No. Data Uji Kemiripan Keterangan 1 Mirip Mirip pada hasil ke-1, ke-3, ke-7, ke-8, ke-9 2 Mirip Mirip pada hasil ke-1, ke-3, ke-6, ke-7, ke-9
Sedangkan  tabel  kesesuaian  untuk  enam  nilai teratas adalah :
Tabel 5. Kesesuaian Data Uji Enam Hasil Teratas No. Data Uji Kemiripan Keterangan 1 Mirip Mirip pada hasil ke-1 dan ke-3 2 Mirip Mirip pada hasil ke-1, ke-3, dan ke-6 3 Mirip Mirip pada hasil ke-4 dan ke-5 4 Mirip Mirip pada hasil ke-2, ke-3, ke-4, dan ke-6 5 Mirip Mirip pada hasil ke-2, ke-3, dan ke-5
Kesesuaian data uji berdasarkan hasil tiga teratas ditunjukkan pada Tabel 6  sebagai berikut :
Tabel 6. Kesesuaian Data Uji Tiga Hasil Teratas
No. Data Uji Kemiripan Keterangan 1 Mirip Mirip pada hasil ke-1 dan ke-3 2 Mirip Mirip pada hasil ke-1 dan ke-3 3 Tidak
mirip 4 Mirip Mirip pada hasil ke-2 dan ke-3 5 Mirip Mirip pada hasil ke-2 dan ke-3
Kesesuaian data uji berdasarkan hasil satu teratas ditunjukkan pada Tabel 7  sebagai berikut :
Tabel 7. Kesesuaian Data Uji Satu Hasil Teratas No. Data Uji Kemiripan Keterangan 1 Mirip Mirip pada hasil ke-1 2 Mirip Mirip pada hasil ke-1 3 Tidak mirip - 4 Tidak mirip -
5 Tidak mirip
Empat kategori sembilan hasil  tes teratas, enam hasil  tes  teratas,  tiga  hasil  tes  teratas,  dan  hasil  satu teratas terbentuk dari hasil akurasi dari lima pengujian data pengujian. Hasil pengujian serupa berjumlah lima data  pengujian  ditemukan  pada  sembilan  hasil pengujian  teratas.  Rumus  berikut  digunakan  untuk menentukan keakuratan hasil tes sembilan teratas:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 ×  100%
= 5 5 𝑋100%
= 100%
Kesesuaian  data  uji  untuk  enam  teratas ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Lima  kumpulan  data  uji dapat  dibandingkan.  Sembilan  hasil  teratas  dan  yang ini  identik.  Salah  satu  cara  untuk  menilai  akurasi adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 ×  100%
= 5 5 𝑋100% = 100%
Sementara  itu,  Tabel  6  menampilkan  tiga  hasil teratas beserta penerapan hasil data pengujian. Empat data  uji  ditemukan  sebanding  dan  satu  data  uji  tidak serupa dalam temuan pengujian.  Berikut perhitungan keakuratannya:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝
∑𝑑𝑎𝑡𝑎 ×  100%
= 4 5 𝑋100% = 80%
Tabel  7  menampilkan  hasil  pengujian  teratas. Tabel ini mencakup tiga hasil tes yang berbeda dan dua hasil  tes  yang  sebanding.  Dibandingkan  temuan sebelumnya, keakuratan temuan ini jauh lebih buruk. Keakuratan  hasil  pengujian  dengan  yang  terbaik  jika dinyatakan dalam persentase adalah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  =  𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝 ∑𝑑𝑎𝑡𝑎 ×  100% = 2 5 𝑋100% = 40%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Lima  hasil  tes  dibagi  menjadi  empat  kategori berdasarkan penelitian: sembilan teratas, enam teratas, tiga teratas, dan satu teratas. Meskipun tiga tes teratas memiliki  akurasi  80%  dan  tes  teratas  memiliki  40%, hasil  tes  sembilan  teratas  memiliki  akurasi  100%. Hasil pengujian terbaik memberikan kesesuaian paling besar  untuk  berbagai  situasi,  menunjukkan  seberapa tepat data pengujian untuk berbagai keadaan.
Waktu  pemrosesan  yang  lama  ketika  diuji dengan  database  foto  yang  besar  menunjukkan keterbatasan  teknik  brute  force  dalam  menganalisis gambar batik.
Aplikasi Content Based Image Retrieval (CBIR) yang  dibuat  dengan  menggunakan  batik  memiliki beberapa  kekurangan.  Sistem  harus  menggunakan teknik  otomatis  untuk  mengumpulkan  data  masukan menggunakan kamera ponsel pintar untuk meningkatkan efisiensi  dan akurasi. Selain itu, untuk hasil terbaik, penelitian lebih lanjut harus berkonsentrasi pada pencampuran Othonormal Wavelet Daubechies.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Selao  and  Sutriani,  “Aplikasi  Pengolahan Citra Sebagai Media Pengenalan Batik Nusantara,” J.  Sintaks  Log. ,  vol.  1,  no.  3,  pp. 172–177, 2021, doi: 10.31850/jsilog.v1i3.1039.
[2]  O.  Akar  and  E.  Tunc  Gormus,  “Land  use/land cover  mapping  from  airborne  hyperspectral images  with  machine  learning  algorithms  and contextual information,” Geocarto  Int. ,  vol.  37, no. 14, pp. 3963–3990, 2022, doi:
10.1080/10106049.2021.1945149.
[3]  B. R.  Lidiawaty, M. Isa Irawan, and R. V. Hari Ginardi,  “Image  Pattern  Verification  Based  on Seller’s Batik Solo Product Name Using SURF As A Texture Based Image Retrieval,” IES 2020 -  Int.  Electron.  Symp.  Role  Auton.  Intell.  Syst. Hum.  Life  Comf. ,  pp.  674–679,  2020,  doi: 10.1109/IES50839.2020.9231950.
[4]  D. Chen and P. Cheng, “A method to extract batik fabric pattern and elements,” J.  Text.  Inst. ,  vol. 112,  no.  7,  pp.  1093–1099,  2021,  doi: 10.1080/00405000.2020.1802885.
[5]  A. E. Minarno, F. D. S. Sumadi, H. Wibowo, and Y.  Munarko,  “Classification  of  batik  patterns using  K-nearest  neighbor  and  support  vector machine,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 3, pp. 1260–1267, 2020, doi: 10.11591/eei.v9i3.1971.
[6]  I. Riadi,  A. Fadlil, and  I. J. D.E Purwadi  Putra, “Batik Pattern Classification using Naïve Bayes Method  Based  on  Texture  Feature  Extraction,”
Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 9, no. 1, 2023,
doi:
10.23917/khif.v9i1.21207.
[7]  H.  Syarif  and  P.  N.  Andono,  “Content  Based Image Retrieval Berbasis Color Histogram Untuk Pengklasifikasian Ikan Koi Jenis Kohaku,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol.  8,  no.  2,  pp.  616–626,  2023,  doi: 10.29100/jipi.v8i2.3612.
[8]  T. Suherini, A. Cahyana, and Subandi, “Burung Merak  Hijau  Sebagai  Sumber  Ide  Penciptaan Motif Batik,” Ornamen J. Kriya , vol. 18, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[9]  F. E. Alfian, I. G. P. S. Wijaya, and F. Bimantoro, “Identifikasi  Iris  Mata  Menggunakan  Metode Wavelet  Daubechies  dan  K-Nearest  Neighbor,” J. Teknol. Informasi, Komputer, dan Apl. (JTIKA ) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–10,  2020,  doi: 10.29303/jtika.v2i1.76.
[10]  D. N. Mubarok and L. Wachidah, “Analisis Data Deret  Waktu  pada  Nilai  Tukar  Rupiah  Tahun
2021 Menggunakan Metode Wavelet Thresholding,” Pros. Stat. , vol. 0, no. 0, pp. 426–
432, 2021, [Online]. Available:
https://karyailmiah.unisba.ac.id/index.php/statist ika/article/view/28706
[11]  S.  Yakin,  T.  Hasanuddin,  and  N.  Kurniati, “Application of content based image retrieval in digital image search system,” Bull. Electr. Eng. Informatics , vol. 10, no. 2, pp. 1122–1128, 2021, doi: 10.11591/EEI.V10I2.2713.