Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Deep Learning Untuk Klasifikasi Motif Batik Papua Menggunakan EfficientNet dan Trasnfer Learning
Suhardi Aras 1 , Arief Setyanto 2 , Rismayani 3
1,2 Magister of Informactics Engineering University of AMIKOM Yogyakarta
3 Program studi Software Engineering, Universitas Dipa Makassar e-mail: * 1 suhardi.1172@students.amikom.ac.id , 2 arief.s@amikom.ac.id,
3 rismayani@undipa.ac.id
Abstrak
Merupakan warisan budaya Indonesia, batik Papua hadir dengan ragam motif, selain dikenal  dengan  motif  daerah asal  pembuatannya,  motif  corak  budaya  serta  corak  flora  dan faunapun mewarnai keragaman motif batik dari Papua. Kemampuan untuk mengenal motif – motif tersebut, menjadi tantangan untuk menemukan model dalam mengklasifikasi motif batik dari Papua untuk melestarikannya.
Penelitian  ini  menggunakan  deep  learning  dalam  mengklasifikasi  motif  batik  dari  Papua dengan  melakukan  transfer  learning  menggunakan  arsitektur  efficienNet  dengan  transfer learning dan teknik agumentasi data
Hasil  pengujian  menggunakan  empat  kelas  dataset  memperoleh  dengan  arsitektur EfficientNet-B2  dengan  fine  tuning  memberikan  akurasi  72%  dan  ditambahkan  teknik augmentasi tertinggi dengan menggunakan teknik ColorJitter dan Contrast dengan hasil 90%.

## Kata kunci— deep learning, transfer learning, data augmentation, batik papua, efficientNet

## 1. PENDAHULUAN
atik papua yang mulai hadir dan diperkenalkan pada tahun 1984 [1]yang motifnya beragam seperti  rumah  adat,  tifa,  patung  korwar,  patung  asmat  juga  flora  dan  fauna  seperti cendrawasih,  kasuari,  buaya  dan  anggrek[2]  perlu  dilestarikan  karena  merupkan  warisan budaya Indonesia yang diakui oleh UNESCO. Pelestariannya dapat dilakukan dengan adanya tools pengenalan atas motif batik dari Papua bagi masyarakat awam yang saat ini pahami oleh kalangan tertentu atau yang telah berpengalaman.
Motif  batik  telah  menjadi  objek penelitian  dalam  mengklasifikasi  menggunakan  machine learning  maupun  deep  learning  seperti  menggunakan  motode  Gray  level  Co-Occurrence Matrices  (GLCM)[3],  Algoritma  classifier  K-Nearest  Neighbor  dengan  feature    extaction menggunakan    Multi    Texton    Histogram[4],    Algoritma  Artificial  Neural  Network  dengan feature Texture Shape[5]. Pada algoritma machine learning esktraksi warna, teksture dan edge masih dilakukan secara manual, menggunakan Convolution Neural Network terdapat ekstraksi fitur sendiri[6].
Penelitian  klasifikasi  batik  dengan  algoritma  CNN  antara  lain  dengan  membandingkan arsitektur GoogleNet, Residual Network dan Incres, diperoleh hasil akurasi 70,84% dan waktu komputasi  636  ms  pada  algoritma  Incres  yang  lebih  baik  daripada  arsitektur  lainnya  pada kinerja mengklasifikasi 11 kelas motif batik[7]. Ketersediaan dataset batik secara umum masih
B
12
sulit  ditemukan  harus  diproduksi  sendiri,  sehingga  potensi  terjadi  overfitting  karena  dataset yang  berukuran  kecil,  pendekatan  dengan  data  augmentasi  dapat  menjadi  solusi  untuk pertambahan  dataset[8].  Penelitian  lain  dengan  memanfaatkan  algoritma  CNN  dengan arsitektur  VGG16  dan  arsitektur  VGG19  yang  ditambahkan  data  augmentasi,  diperoleh peningkatan  kinerja  akurasi  pada  10%.  Diperoleh  juga  untuk  augmentasi  dibesarkan  dan diputar  sebanyak  dua  kali  tidak  memberikan  peningkatan  kinerja  yang  baik  dengan  akurasi 56%[9].  Arsitektur  VGG16  pada  penelitian  lain  memberikan  akurasi  98,96%  dengan ditambahkan  data  augmentasi  dan  yang  sebelumnya  tanpa  augmentasi  diperoleh  akurasi 95,83%t,  delapan  augmentasi  yang  dilakukan  yaitu  pergeseran  lebar,  pergeseran  tinggi, pergeseran channel, perbesar, menghapus, memutar, merubah kecerahan dan menggeser derajat serta  ditambahkan  kombinasi  pada  delapan  augmentasi  tersebut  dalam  mengklasifikasi  lima kelas  batik[10].  Penelitian  lain  menggunakan  Arsitektur  Resnet50  dengan  dataset  batik sebanyak  300  buah  gambar  yang  dilakukan  empat  augmentasi  data  yaitu  memutar, memperbesar, berbalik horizonal dan berbalik vertical diperoleh pertambahan dataset hingga 1200 buah memberikan hasil yang baik dengan akurasi hingga 96%[11].
Pemanfaatan transfer learning pada arsitektur neural network pra-latih VGGNet, GoogleNet, ResNet  dan  AlexNet  memberikan  hasil  kinerja  yang  tinggi  pada  klasifikasi  kelenjar  getah bening torako-abdominal [12]  dan pada penelitian mengklasifikasi citra sel darah putih bekerja dengan  baik  pada  empat  arsitektur    tersebut[13].  Pada  penelitian  klasifikasi  batik  yang memanfaatkan  transfer  learning  pre-trainied  dengan  arsitektur  MobileNetV2, dengan  dataset yang  tidak  besar  dilakukan  empat  data  augmentasi  untuk  mencegah  terajadinya  overfitting memberikan validasi akurasi mancapai 94,74%[14]. Pemanfaatan lain dengan transfer learning dengan  arsitektur  EfficientNet[15]  dalam  mengklasifikasi  gambar  MRI  tumor  otak  dengan hasil  yang  terbaik  mencapai  akurasi  96%  dari  delapan  tingkat  kategori  EfficientNet  pada EfficienNet-B1 dan  EfficientNet-B2 [16].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Arsitektur Model
Perubahan sebuah arsitektur CNN seperti MobileNetV1[17] menjadi MobileNetV2[18] atau perkembangan ResNet [19]  menjadi ResNet50 dilakukan untuk memperoleh kinerja yang lebih baik dengan merubah ketiga komponen yaitu layer, filter dan citra masukan. Peningkatan kinerja itu dilakukan secara manual dengan merubah salah satu komponen seperti menambahkan jumlah  layer  yang  digunakan  dari  sebelumnya  atau  menambahkan  filter  agar  lebih  lebar  dari sebelumnya  atau  resolusi  citra  masukan  lebih  tinggi.  Dalam  perubahan  masing  –  masing komponen  akan  menambah  waktu  komputasi  data  lebih  lama.  Pada  gambar  1  menunjukkan perbandingan jumlah layer yang digunakan pada beberapa arsitektu CNN

## Gambar 1 Jumlah Layer
Arsitektur EfficientNet diklaim efiesiensi dan kinerja yang lebih baik dari model sebelumnya disebabkan melakukan perubahan scaling dengan pengaturan kedalaman, resolusi dan lebar[15] yang membuat penambahan parameter tidak banyak sehingga waktu komputasi yang lebih cepat dengan  kinerja  yang  lebih  baik  dari  model  sebelumnya.  Pada  gambar  1  terlihat  ilustrasi  dari Arsitektur EfficientNet.

## Gambar 2 Arsitektur EfficienNet

## 2.2 Dataset
Motif  batik  dari  Papua  yang  dijadikan  dataset  dalam  penelitian  ini  terdiri  atas  empat kelas  yang  diklasifikasi  menurut  daerah  asal  pembuatan,  corak  budaya  dan  flora  fauna  yang digunakan sebagai motif batik. Motif batik dari Papua lainnya belum disertakan dalam penelitian ini karena untuk motif – motif tertentu membutuhak pengetahuan atau pengalaman mengenal motif  –  motif  tersebut.  Motif  batik  dari  Papua  belum  pernah  ditemukan  dalam  penelitan  – penelitian  klasifikasi  dengan  mesin  pembelajaran,  sehingga  penelitian  ini  diharapkan  dapat mendorong terwujudnya klasifikasi motif batik dari Papua yang lebih komprehensif.
Motif  batik  Raja  Ampat,  motif  batik  Cendrawasih,  Motif  batik  Asmat  dan  Motif  Batik  TIfa Honai  yang  masing  –  masing  gambarnya  diperoleh  dari  pencarian  pada  internet  dan pengambilan foto peneliti sendiri di Kota Sorong, adapun jumlah gambar masing – masing kelas terlihat pada tabel 1 Dataset Batik .
14

## Table 1 Pembagian Dataset
Motif Batik Jumlah Data Motif Batik Cendrawasih 43 gambar Motif Batik Tifa Honai 52 gambar Motif Batik Asmat 65 gambar Motif Batik Raja Ampat 53 gambar
Gambar 3 Motif batik dari Papua memperlihatkan gambar – gambar motif dari kelas yang akan digunakan dalam penelitian .

## Gambar 3 Motif Batik dari Papua

## 2.3 Transfer Learning
Transfer  learning  merupakan  metode  memanfaatkan  model  yang  sudah  dilatih  sebelumnya untuk mengklasifikasi data yang baru[20], sehingga tidak harus melakukan training dari awal yang akan membutuhkan waktu proses yang lama. Melakukan transfer learning akan menjadikan proses  pembelajaran  data  lebih  efisien.  Cara  kerja  dari  transfer  learning  dengan  tetap mepertahanakan lapisan konvolution dan pooling serta mengubah layer terakhir yang memuat nilai  prediksi  masing  –  masing  kelas  dalam  bentuk  array  1  dimensi  yang  dilakukan  tuning menyesuaikan kelas pada dataset yang digunakan.

## Gambar 4 Mengubah Layer Klasifikasi
Pada transfer learning, terjadinya overfitting pada pelatihan data baru dapat diminimalisir selama data baru memiliki kesamaan fitur dengan tugas sebelumnya yang datasetnya lebih besar daripada data baru.

## 2.4 Data Augmentation
Permasalahan ketersediaan data yang kecil akan menyebabkan terjadi overfitting sehingga data augmentasi  dapat  menjadi  metode  untuk  peningkatan  ukuran  jumlah  data  dan  kualitas pembelajaran  pada  dataset  yang  terbatas  [8]  Augmentasi  data  dapat  menambahkan  jumlah dataset  dengan  melakukan  manipulasi  gambar  dengan berbagai  teknik  seperti  merubah  skala, memutar,  berbalik,  memotong, perubahan  warna  dengan  merubah parameternya  sebagaimana terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5 Hasil Proses Augmentasi Data

## 2.5 Metode yang diusulkan
Kami mengusulkan menggunakan arsitektur EfficientNet-B2 untuk mengklasifikasi motif batik dari Papua dengan menggunakan metode transfer learning dan menambahkan augmentasi data dalam trainingnya, dan akan membandingkan hasil akurasi yang diperoleh. Melatih arsitektur efficientNet menggunakan fine tuning dengan membekukan layer atas dan menggantikan layer klasifikasi yang sesuai dengan jumlah kelas yang digunakan.
Split dataset yang digunakan dengan komposisi 80% data latih sebanyak 169 gambar, 10% data validasi sebanyak 22 gambar dan 10% data test sebanyak 22 gambar. Dengan dataset yang tidak besar,  diharapkan  dengan  teknik  augmentasi  yang  akan  digunakan  membuat  model  tidak menjadi overfitting. Adapun teknik augmentasi yang dilakukan terlihat pada tabel 2 dibawah ini
Table 2 Nilai Parameter Opresi Augmentasi Data Augmentation Nilai Resize Crop Ukuran 200 x 150 skala 80% Rotation 45 Color Jitter Brightness = 40%, Contrast = 40%, saturation = 40%, Hue = 40% Flip Horizontal, Vertical Grayscale Random Invert Random Affine Degrees = 30, 70 translate = 0.1, 0.3 scale = 50% - 75% Solarize Random Sharpned Random Contrast Random Grayscale Random Invert Random Posterize Random
Pada penelitian ini juga dilakukan beberapa kombinasi operasi pada proses augmentasi. Pada Table 3. terlihat kombinasi augmentasi yang digunakan .
Table 3 Kombinasi Augmentasi Keterangan Kombinasi Augmentasi Kombinasi I Colorjitter, solarize, contrast Kombinasi II Resizecrop, flip, affine, rotation Kombinasi III Resizecrop, flip, rotation Kombinasi IV Flip, colorjitter Kombinasi V Colorjitter, contrast Kombinasi VI Invert, Grayscale, Solarize,Posterize, Contrast

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Pada peneltian ini dilakukan beberapa pengujian model. Yang pertama, pengujian model dengan  melakukan  perbandingan  antara  model  fine-tuning  dan  tanpa  fine-tuning  pada arsitektur  efficientNet.  Kedua  model  tersebut  tanpa  adanya  penambahan  proses  augmentasi. Selanjutnya,  pengujian  model  fine-tuning  dengan  menambahkan  proses  augmentasi.  Dan terakhir  adalah  pengujian  model  fine-tuning  dengan  menambahkan  proses  kombinasi augmentasi  pada  dataset.  Berikut  adalah Tabel  4 ,  hasil  perbandingan  model  dengan menggunakan fine-tuning dan tanpa fine-tuning pada arsitektur EfficientNet.

## Table 4 Hasil Akurasi pada EfficientNet Arsitektur
Keterangan Accuracy % Dengan Fine Tuning 72 Tanpa Fine Tuning 45
Dari dua model diatas, dapat dilihat bahwa model dengan menggunakan fine-tuning pada arsitektur EfficientNet menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik bila dibandingkan dengan model tanpa proses fine- tuning. Kemudian, penelitian ini mencoba menambahkan proses augmentasi pada model fine-fine- tuning  EfficientNet.  Penelitian  ini  membandingkan  model fine-tuning  dengan  menambahkan  masing- masing operasi proses augmentasi. Untuk hasil akurasinya dapat dilihat pada Tabel 5, dibawah ini
Table 5 Hasil Akurasi Fine-Tuning EfficientNet dengan proses Augmentasi
No Operasi Augmentasi Accuracy (%) 1 Colorjitter 90 2 Contrast 90 3 Flip 86 4 Invert 86 5 Posterize 86 6 Grayscale 81 7 Resizecrop 86 8 Rotation 72 9 Sharpness 72 10 Solarize 81
Dari  beberapa  percobaan  yang  dilakukan  terhadap  tiap  operasi  pada  proses  augmentasi, dapa  terlihat  bahwa  model  fine-tuning  aristektur  efficientNet  dengan  menambahkan  proses augmentasi colorjitter ataupun contrast dapat  menaikkan  akurasi  hingga  90%.  Adapun  hasil akurasi terbaik berikutnya terdapat pada operasi flip, invert dan posterize dengan nilai akurasi yang dicapai sebesar 86%.
Selanjutnya masih dengan menggunakan model fine-tuning, berikut adalah Table 6 , terkait nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari  kombinasi  augmentasi  yang  telah  disebutkan  pada  tabel sebelumnya
Table 6 Hasil Akurasi kombinasi Augmentasi Kombinasi Augmentasi Accuracy % Kombinasi I 86 Kombinasi II 72 Kombinasi III 81 Kombinasi IV 86 Kombinasi V 86 Kombinasi VI 72
Dari  percobaan  kombinasi  augmentasi  yang  ditambahkan  pada  model  fine-tuning, didapatkan  kombinasi  I  ( colorjitter,  solarize,  contrast ),  kombinasi  IV  ( flip,  colorjitter ),  dan kombinasi V ( colorjitter, contrast ) memiliki akurasi yang terbaik sebesar 86% dibandingkan dengan nilai akurasi yang didapatkan dari kombinasi lainnya.
18
Dari keseluruhan model yang telah dibuat diatas, terlihat model yang menghasilkan nilai akurasi terbaik adalah model fine-tuning dengan menambahkan proses augmentation contrast atau colorjitter. Nilai akurasi yang dihasilkan sebesar pada dataset sebesar 90%. Dimana pada pengujian menggunakan data testing, nilai akurasi yang didapatkan dari masing-,masing kedua model tersebut dapat lihat pada Tabel 7 berikut.
Table 7 Hasil Akurasi Data Testing Keterangan Accuracy % Model fine-tuning dengan augmentasi contrast 86.36% Model fine-tuning dengan augmentasi colorjitter 86.36%
Kedua model tersebut juga menghasilkan nilai akurasi yang sama sebesar 86.36% pada data testing.
Perbandingan  akurasi  validasi  atas  teknik  augmentation  data  yang  memberikan  akusasi  tertingga  atas penelitian – penelitian klasifikasi batik sebelumnya dapat terlihat pada Tabel 8 Perbandingan Penelitian sebelumnya.

## Table 8 Perbandingan Analisis Akurasi terhadap penelitian sebelumnya
Jumlah Dataset dan Class Arsitektur Data Augmentation Accuracy % 500 gambar, 5 class [10] VGG16 Width shift Zoom 97,92 900 gambar, 5 class[9] VGG19 Scaled 1.2 88,00 900 gambar, 5 class[9] VGG16 Rotated 180 86,00 2092 gambar, 7 class[21] Resnet50 Flip 81,90 2092 gambar, 7 class[21] Resnet18 Random Erase 84,52 213 dataset, 4 class EfficientNet-B2 Colorjitter Contrast 90,00

## 4 KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  analisis  perbandingan  performa  arsitektur  transfer  learning,  yaitu EfficientNet  dengan  menggunakan  fine-tuning  serta  dengan  menambahkan  proses  augmentasi  pada setiap percobaan. Dari  setiap percobaan yang dilakukan, didapatkan model dengan proses augmentasi contrast atau colorjitter melalui fine-tuning memiliki akurasi yang paling tinggi, sebesar 86.3%

## 5 SARAN
Selain  mengumpulan  dataset  motif  batik  dari  Papua  yang  beragam  menjadi  tandatangan  dalam menyediakan data yang besar, bentuk motif yang cenderung dominan nongeometric menjadi tantangan lain dalam menemukan model dengan kinerja baik.

## 6. REFERENSI
[1] V. Marthen and I. Mambraku, “Motif Ragam Hias Batik Pada Ruang Publik,” 2014.
[2] A. P. Azhari and P. Sulistiyawati, “Perancangan Motif Batik Papua Dengan Karakter Burung,” Citrakara , vol. 01, pp. 1–12, 2019.
[3] I. Nurhaida, R. Manurung, and A. M. Arymurthy, “Performance comparison analysis features extraction methods for Batik recognition,” 2012 Int. Conf. Adv. Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2012 - Proc. , pp. 207–212, 2012.
[4] A. E. Minarno, A. S. Maulani, A. Kurniawardhani, F. Bimantoro, and N. Suciati, “Comparison of methods for Batik classification using multi texton histogram,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 16, no. 3, pp. 1358–1366, 2018, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i3.7376.
[5] A. A. Kasim, R. Wardoyo, and A. Harjoko, “Batik classification with artificial neural network based ontexture-shape feature of main ornament,” Int. J. Intell. Syst. Appl. , vol. 9, no. 6, pp. 55– 65, 2017, doi: 10.5815/ijisa.2017.06.06.
[6] A. E. Minarno, “Klasifikasi Jenis Batik Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” J. Repos. , vol. 3, no. 2, pp. 199–206, 2021, doi: 10.22219/repositor.v3i2.1201.
[7] A. Y. Wicaksono, N. Suciati, C. Fatichah, K. Uchimura, and G. Koutaki, “Modified Convolutional Neural Network Architecture for Batik Motif Image Classification,” IPTEK J. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 26–30, 2017, doi: 10.12962/j23378530.v2i2.a2846.
[8] C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[9] I. M. A. Agastya and A. Setyanto, “Classification of Indonesian batik using deep learning techniques and data augmentation,” Proc. - 2018 3rd Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. ICITISEE 2018 , pp. 27–31, 2018, doi: 10.1109/ICITISEE.2018.8720990.
[10] C. U. Khasanah, E. Utami, and S. Raharjo, “Implementation of Data Augmentation Using Convolutional Neural Network for Batik Classification,” 2020 8th Int. Conf. Cyber IT Serv.
Manag. CITSM 2020 , pp. 20–24, 2020, doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268890.
[11] B. S. Negara, E. Satria, S. Sanjaya, and D. R. Dwi Santoso, “ResNet-50 for Classifying Indonesian Batik with Data Augmentation,” 2021 Int. Congr. Adv. Technol. Eng. ICOTEN 2021 , pp. 7–10, 2021, doi: 10.1109/ICOTEN52080.2021.9493488.
[12] H. C. Shin et al. , “Deep Convolutional Neural Networks for Computer-Aided Detection: CNN Architectures, Dataset Characteristics and Transfer Learning,” IEEE Trans. Med. Imaging , vol. 35, no. 5, pp. 1285–1298, 2016, doi: 10.1109/TMI.2016.2528162.
[13] D. M. Wonohadidjojo, “Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih,” Ultim.  J. Tek. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[14] F. A. Putra et al. , “Classification of Batik Authenticity Using Convolutional Neural Network Algorithm with Transfer Learning Method,” pp. 1–6, 2021, doi: 10.1109/icic54025.2021.9632937.
[15] T. Mingxing and V. Le Quoc, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks Mingxing,” Can. J. Emerg. Med. , vol. 15, no. 3, p. 190, 2013, doi: 10.2310/8000.2013.131108.
[16] A. Zhaputri, M. Hayaty, and A. D. Laksito, “Classification of Brain Tumour Mri Images Using Efficient Network,” ICOIACT 2021 - 4th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. Role AI Heal. Soc. Revolut. Turbul. Era , pp. 108–113, 2021, doi: 10.1109/ICOIACT53268.2021.9563922.
[17] A. G. Howard et al. , “MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications,” arXiv , 2017.
[18] M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L. C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , pp. 4510–4520, 2018, doi: 10.1109/CVPR.2018.00474.
[19] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016-Decem, pp. 770–778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[20] F. Zhuang et al. , “A comprehensive survey on transfer learning,” arXiv , 2019.
20
[21] 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.