## ANALISIS PENGARUH DIMENSI GAMBAR PADA KLASIFIKASI MOTIF BATIK DENGAN MENGGUNAKAN

## CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
Syefudin 1 , Muchamad Nauval Azmi 2 , Gunawan 3 Teknik Informatika, STMIK YMI Tegal, Jl. Pendidikan No. 1, Pesurungan Lor, Margadana Kota Tegal 52142, Jawa Tengah e-mail:* 1 syefudin5@gmail.com, 2 azminauval17@gmail.com, 3 gunawan.gayo@gmail.com

## Abstract
This study focuses on the classification of batik patterns using image data, specifically with three classes: kawung, parang, and pekalongan batik patterns. A total of 180  images were used for the research, divided equally among the three motifs. The dataset was collected through observations from  Google.  Data  preprocessing  involved  two  stages.  In  the  first  stage,  the  data  was  split  into training  and  validation  sets,  with  a  70%  -  30%  ratio,  respectively.  This  separation  allowed  for evaluating the model's performance and generalization ability on unseen data. In the second stage, the Image Data Generator library was utilized to enhance data diversity and improve the model's ability  to  generalize  patterns.  Data  augmentation  techniques,  such  as  rotation,  shear,  zoom, horizontal flip, and shift, were applied to the training data. The augmented data was then fed into a pre-defined  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  architecture.  The  CNN  model  processed  the input  data  through  convolutional  layers  with  max  pooling  and  ReLU  activation  functions.  The outputs from the first convolutional layer were used as inputs for subsequent convolutional layers. The  resulting  feature  maps  were  flattened  and  passed  through  fully  connected  layers  for classification. The model's performance was assessed by evaluating accuracy measures. The  CNN model achieved the highest accuracy of 98% on the training data and 100% on the validation data after 7 epochs.. The implementation was done using Python programming language and the Google Colab  platform,  along  with  required  libraries.  Model  evaluation  involved  assessing  the  trained model's performance by inputting test data and computing evaluation metrics, including accuracy, precision, recall, and F1-score. Confusion matrix analysis provided insights into true positive, true negative,  false  positive,  and  false  negative  predictions.  The  classification  report  summarized  the performance  metrics  of  the  model.  In  conclusion,  the  CNN  method  proved  effective  in  classifying batik  patterns.  The  size  of  the  input  images  significantly  influenced  the  accuracy  of  the  model.  A 148x148 pixel image size yielded 100% accuracy. As a suggestion, future research should consider using a larger dataset to maximize the accuracy of the classification model.
Keyword: Batik pattern classification, Convolutional Neural Network, Image Data Generator, Data augmentation, Model evaluation

## PENDAHULUAN
Batik  merupakan  salah  satu  hasil  karya  bangsa  Indonesia  yang  telah  di  akui  dunia (Gunawan et al., 2022). Batik Indonesia  berkembang pesat hingga sampai pada saat ini mulai dari  cara  membuatnya  hingga  coraknya.  Dalam  masyarakat  Jawa,  batik  merupakan  kain tradisional  yang  sangat  penting  dalam  menjaga  identitas  budaya  mereka.  Corak  batik memiliki banyak variasi yang mengandung filosofi dari beragam budaya dan adat istiadat di Indonesia.  Motif-motif  ini  dirancang  dengan  teliti  sehingga  menghasilkan  beragam  bentuk yang  unik  dan  beragam.  (Nugroho,  2020).  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  motif  batik, terutama  motif-motif  yang  berasal  dari  pulau  Jawa,  yang  merupakan  sentra  utama  produksi batik. Penelitian ini fokus pada tiga ragam batik yang akan diselidiki, yaitu Batik Parang dari Solo, Jawa Tengah, batik tujuh rupa dari Pekalongan, Jawa Tengah, dan Batik Kawung dari Yogyakarta. Ketiga motif ini dipilih karena popularitasnya yang tinggi dan memiliki makna yang mewakili budaya masyarakat Indonesia. (Fonda, 2020).
Motif  Batik  Parang  membentuk  garis  diagonal  yang  saling  berjalinan  tanpa  putus, membentuk  huruf  S.  Ini  melambangkan  kesinambungan  dan  semangat  yang  abadi.  Motif Batik  Kawung memiliki  pola melingkar  yang menyerupai  buah  kawung, seperti  kelapa atau kolang-kaling. Melambangkan pentingnya manusia untuk selalu membantu dan memberikan manfaat  kepada  orang  lain.  Motif  batik  tujuh  rupa  dari  Pekalongan  sering  kali  terinspirasi oleh  alam.  Biasanya,  batik  Pekalongan  menampilkan  gambar  hewan  atau  tumbuhan.  Motif- motif  ini  merupakan  perpaduan  budaya  lokal  dan  pengaruh  etnis  Cina.  Oleh  karena  itu, diharapkan  pemakai  batik dengan  motif ini  akan menjadi  lebih  sabar  dan tenang.(Mawan  et al., 2020).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  dalam  bidang  computer  vision  dan  machine learning untuk menganalisis citra batik. Penelitian ini menggabungkan kedua bidang tersebut untuk  mencapai  hasil  yang  optimal.  Namun,  metode  feature  extraction  dan  mesin pengklasifikasian  yang masih terpisah dapat menyebabkan  kesulitan dalam mengenali motif batik  yang  baru  (Tumewu  et  al.,  2020).  Dalam  penelitian  oleh  Juwita  dan  Solichin  (2018) yang  menguji  model  klasifikasi  citra  batik  Karawang  dengan  menggunakan CNN ,  nilai akurasi  mencapai  80%,  nilai  rata-rata  presisi  mencapai  91%,  dan  nilai  rata-rata  recall mencapai 83%. Hal ini menunjukkan bahwa CNN dapat menghasilkan model klasifikasi citra batik  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan(Permana  et  al.,  2022).  metode  klasifikasi  batik menggunakan CNN juga  memiliki  beberapa  kekurangan.  Salah  satunya  adalah  masalah interpretasi,  dimana  sulit  untuk  memahami  bagaimana  model CNN menghasilkan  prediksi klasifikasi  yang  akurat.  Selain  itu,  penggunaan CNN memerlukan  jumlah  data  yang  besar untuk  dilatih  sehingga  memerlukan  waktu  dan  biaya  yang  cukup  besar.  Klasifikasi  batik merupakan  masalah  penting  dalam  pengenalan  pola  citra.  Batik  memiliki  banyak  motif  dan variasi,  sehingga  membutuhkan  sistem  yang  mampu  mengenali  pola  secara  efektif.  Metode klasifikasi batik menggunakan CNN telah diterapkan dalam beberapa penelitian, seperti pada penelitian  oleh  Fonda  (2020)  yang  mengembangkan  model  klasifikasi  citra  batik  Riau menggunakan CNN .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  dapat  mengklasifikasikan gambar batik Riau dan gambar yang bukan batik Riau dengan akurasi yang tinggi (Ayu Ratna Juwita et al., 2021)
Metode yang dipilih untuk klasifikasi citra batik adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN dipilih karena merupakan algoritma deep learning yang sering digunakan dalam klasifikasi  citra. CNN terdiri  dari  lapisan  konvolusi,  subsampling,  dan  lapisan  terhubung penuh, yang memungkinkan pengenalan pola dan ekstraksi fitur kompleks dari citra. Penelitian sebelumnya,  termasuk  penelitian  oleh  Mawan  (2020)  dan  Fonda  (2020),  telah  menggunakan metode CNN dalam klasifikasi citra batik dan mencapai hasil yang baik, baik dalam klasifikasi batik  secara  umum  maupun  dalam  membedakan  motif  batik  khusus.  Namun,  meskipun  telah ada  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode CNN dalam  klasifikasi  citra  batik, masih terdapat kekurangan dan peluang pengembangan lebih lanjut yang perlu diisi. Salah satu kekosongan  penelitian  ( research  gap )  adalah  belum  adanya  penelitian  khusus  yang  mengkaji pengaruh  dimensi  gambar  dalam  klasifikasi  motif  batik  menggunakan  metode CNN .  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  kekosongan  tersebut  dengan  menganalisis pengaruh dimensi gambar pada klasifikasi motif batik menggunakan metode CNN . Diharapkan hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  pedoman  yang  jelas  dalam  memilih  dimensi  gambar yang tepat untuk mencapai akurasi tinggi dan waktu komputasi yang efisien dalam klasifikasi citra  batik.  Sementara  itu, state  of  the  art dalam  penelitian  terkait  pengaruh  dimensi  gambar pada  klasifikasi  motif  batik  menggunakan  metode CNN belum  terlihat.  Dengan  demikian, penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  menjadi state  of  the  art atau  memberikan  kontribusi signifikan  dalam  bidang  tersebut.  Penelitian  ini  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  mengenai  pengaruh  dimensi  gambar  dalam  klasifikasi  citra  batik  menggunakan metode CNN ,  dan  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi  penelitian  dan  pengembangan selanjutnya.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  dimensi  gambar  pada klasifikasi  motif  batik  dengan  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN )  untuk
mendapatkan akurasi hasil(Permana et al., 2022). Penelitian sebelumnya belum secara khusus mengkaji  pengaruh  dimensi  gambar  dalam  klasifikasi  citra  batik menggunakan  metode CNN . Oleh karena itu, penelitian ini akan mengisi kekosongan ini dan memberikan pedoman dalam memilih dimensi gambar yang tepat untuk mencapai akurasi tinggi dan waktu komputasi yang efisien.  Dalam  perbedaan atau  pengembangan  dari  penelitian  sebelumnya, penelitian ini  akan melakukan  analisis  mendalam  terhadap  pengaruh  dimensi  gambar  dan  mengungkapkan dimensi  gambar  yang  paling  optimal  dalam  mencapai  akurasi  tinggi  dalam  klasifikasi  citra batik.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  memberikan  kontribusi  baru  dalam pemahaman dan penerapan metode CNN dalam klasifikasi citra batik.

## METODE PENELITIAN

## A. Problem Scoping
Tujuan  dari  studi  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  dampak  dimensi  gambar  pada  proses klasifikasi  motif  batik  menggunakan Convolutional  Neural  Network ( CNN ).  Masalah yang  diidentifikasi  adalah  bagaimana  dimensi  gambar  mempengaruhi  kinerja  klasifikasi motif batik menggunakan CNN (Mawan et al., 2020).

## B. Tinjauan literatur
Dilakukan  suatu  analisis  pustaka  dengan  tujuan  memperoleh  pemahaman  mengenai konsep dan teori terkait pengolahan citra digital, klasifikasi motif batik, dan penggunaan Convolutional  Neural  Network ( CNN ).  Beberapa  penelitian  sebelumnya  juga  perlu diidentifikasi untuk  menemukan  kelemahan  dan kelebihan  yang  dapat  dijadikan  sebagai refrensi.

## C. Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk klasifikasi berupa gambar pola batik, terdapat tiga kelas yang diklasifikasikan.  Secara  kesuluruhan  pengumpulan  dataset  dilakukan  dengan  cara observasi dari google.
Gambar  1. Alur Pengumpulan Dataset

## D. Pengolahan Data
Data diolah melalui proses melakukan pengelompokan terhadap data ke dalam kelas yang telah  ditetapkan,  dengan  tujuan  mempermudah  peneliti  dalam  melangkah  ke  tahap berikutnya.

## E. Pemodelan
Pada  tahap  Pemodelan  algoritme  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  motif  batik Convolutional  Neural  Network .  Pemodelan CNN adalah  teknik  yang  digunakan  dalam domain  pengolahan  citra  dan  pengenalan  pola  untuk  memproses  data  yang  memiliki struktur  grid,  seperti  gambar.  Hal  ini  sesuai  dengan  dataset  yang  dimiliki,  dan  sesuai untuk mengklasifikasikan gambar.

## F. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model deep  learning yang dikembangkan.  Hal  ini  mencakup  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, recall , F1- score ,  atau confunsion  matrix lain  yang  relevan.  Pemisahan  data  dilakukan  saat  proses
Website Pola Batik Kawung, Parang,Pekalongan Dataset
pengolahan data bertujuan untuk mengukur kinerja model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar  2. Evaluasi Model
Gambar  3. Tahap-tahap Penelitian
Gambar 3 menunjukkan urutan langkah-langkah dalam penelitian tersebut.
Confunsion
Matrix TP TN FP FN
Evaluasi Matrix Evaluasi Performa Model Tinjauan literatur Pengumpulan data Pengolahan data Implementasi metode Start
Evaluasi Model Pemodelan Stop

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data
Data yang digunakan untuk melakukan klasifikasi merupakan gambar-gambar pola batik dengan tiga kelas yang harus diklasifikasikan, yaitu pola batik kawung, pola batik parang, dan  pola  batik  pekalongan.  Format  data  yang  digunakan  adalah  file  gambar  dengan format file gambar  jpg. Penelitian ini menggunakan total 180 gambar sebagai data yang terbagi  menjadi  tiga  motif  yang  telah  dipisahkan.  Secara  keseluruhan,  pengumpulan dataset  dilakukan  melalui  observasi  dari  sumber  Google.  Tabel  1  menampilkan  motif- motif batik dan jumlah data yang diteliti.
Tabel 1. Motif Batik dan Jumlah Data
No  Kelas Jumlah data 1 Pola Batik Kawung 60 2 Pola Batik Parang 60 3 Pola Batik pekalongan 60 Total 180
Sumber: Data primer yang diolah, 2023

## B. Pengolahan Data
Pada tahap penelitian pengolahan data terdapat dua tahap yang dilakukan, tahap pertama dilakukan  pemisahan  data  yang  digunakan  untuk  menguji  kinerja  dan  evaluasi  model yang  telah  dilatih.  Dengan  membagi  data  training  70%  dan  data  validasi  30%,  peneliti dapat  mengukur  sejauh  mana  model  mampu  mengeneralisasi  dan  memberikan  prediksi yang  baik  pada  data  yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Tabel  2  menunjukan  motif batik dan jumlah pemisahan data.
Tabel 2. Jumlah Pemisahan Data Train dan Validasi No Kelas Train (70%) Validasi (30%) 1 Pola Batik Kawung 42 18 2 Pola Batik Parang 42 18 3 Pola Batik pekalongan 42 18 Total 126 54
Dan  tahap  kedua  menggunakan library Image  Data  Generator yang  bertujuan  untuk meningkatkan  keragaman  data  latihan  dan  meningkatkan  kemampuan  model  dalam menggeneralisasi  pola. Library Image  Data  Generator sering  digunakan  dalam pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk melakukan augmentasi data. Augmentasi data adalah teknik yang digunakan dalam pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk memperluas  keragaman  data  latihan  dengan  melakukan  transformasi  pada  gambar- gambar  tersebut, Library tersebut  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  variasi  gambar dengan  menerapkan  transformasi  seperti  rotasi,  pemangkasan,  pemutaran,  pergeseran, dan perubahan skala, Tabel 3 menunjukan data train dilakukan augmentasi data.
Tabel 3. Augmentasi D ata Image Data Generator train_datagen test_datagen Rescale 1./255 1./255 Rotation Range 15 Shear Range 0.1 Zoom Range 0.2
Horizontal Flip True Width Shift Range 0.1 Height Shift Range 0.1
Tabel diatas menunjukkan data train dilakukan konfigurasi dalam melakukan augmentasi menggunakan library Image  Data  Generator .  Dari  data  train  yang  telah  ditingkatkan keragaman datanya dilakukan proses pemodelan.

## C. Pemodelan
Setelah melalui proses augmentasi data, langkah selanjutnya adalah memasukkan data ke dalam arsitektur atau model Convolutional Neural Network ( CNN ) yang telah ditentukan sebelumnya.

## Gambar 1. Arsitektur CNN
Gambar  4  menggambarkan  arsitektur CNN yang  digunakan.  Pada layer  input ,  dimensi data  traning  adalah  148x148.  Data  input  tersebut  kemudian  melewati  lapisan  konvolusi dengan  menggunakan max  pooling dan  fungsi ReLU .  Keluaran  dari  lapisan  konvolusi pertama  akan  akan  digunakan  sebagai  masukan  untuk  lapisan  konvolusi  kedua,  dan seterusnya.  Hasil dari proses konvolusi ini kemudian dikumpulkan dan diproses melalui lapisan Flatten ( fully connected ).
Gambar 2. Akurasi Train dan Validasi
Berdasarkan model CNN yang terlihat  pada  Gambar 5,  setelah  melalui  7  epoch,  akurasi tertinggi  dicapai  dengan  data  training  sebesar  98%  dan  data  testing  sebesar  100%. Implementasi  model  ini  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dan platform Google Colab, serta menggunakan library-library yang diperlukan.
Gambar 3. Loss Train dan Validasi
Gambar  6  menunjukkan  model  ini  menghasilkan loss yang  mengalami  perubahan  pada data pelatihan dan data uji peningkatan meskipun grafiknya tidak menunjukkan pola yang naik  dan  turun  secara  konsisten.  Namun  demikian,  terlihat  bahwa  model loss secara keseluruhan mengalami penurunan, sementara model akurasi mengalami peningkatan.

## D. Evaluasi Model
Selanjutnya  setelah  dilakukan  pemodelan  dan  mendapatkan  hasil  akurasi,  dilakukan evaluasi kinerja model. Proses evaluasi model melibatkan memasukkan data pengujian ke dalam model yang sudah dilatih, dan kemudian menghitung metrik evaluasi berdasarkan hasil  prediksi  model  dengan  label  sebenarnya  pada  data  pengujian.  Untuk  menlakukan evaluasi  model,  dibutuhkan  Confusion  matrix  untuk  memberikan  informasi  tentang jumlah true positive ( TP ), yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem, true negative ( TN ), yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi benar oleh sistem, false  positive ( FP ),  yaitu  jumlah  data  positif  namun  terklasifikasi  salah  oleh  sistem  dan false  negative ( FN ),  ),  yaitu  jumlah  data  positif  namun  terklasifikasi  salah  oleh sistem(Pratiwi et al., 2021). Dari informasi ini, peneliti dapat menghitung metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall , dan F1-score untuk mengevaluasi performa model(Damuri et  al.,  2021).  Gambar  7  menunjukan confusion  matrix ,  dan  gambar  8  menunjukan evaluasi performa model menggunakan classification report.
Gambar 4. Confusion Matrix
Gambar 5. Classification Report

## KESIMPULAN
Berdasarkan  serangkaian  penelitian  dan  implementasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan  ukuran  gambar  yang  telah  ditentukan,  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan. Pertama,  pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  telah  terbukti  memiliki kemampuan yang baik dalam melakukan proses klasifikasi citra. Metode ini mampu mengenali pola  yang  kompleks  dan  mengekstrak  fitur  yang  relevan  dalam  citra.  Kedua,  tingkat  akurasi yang  diperoleh  dari  metode  CNN  sangat  dipengaruhi  oleh  dimensi  gambar  yang  digunakan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  menggunakan  ukuran  gambar  148x148  piksel,  metode CNN berhasil mencapai akurasi 100%. Hal ini menunjukkan bahwa ukuran gambar yang tepat dapat  memberikan  dampak  signifikan  terhadap  performa  klasifikasi  citra  batik.  Dengan demikian,  pemilihan  dimensi  gambar  yang  optimal  menjadi  faktor  penting  dalam  mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam klasifikasi citra batik menggunakan metode CNN.

## SARAN
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  menggunakan  jumlah  dataset  yang lebih besar dari 180. Dengan memperluas jumlah  dataset yang digunakan, diharapkan dapat mencapai peningkatan  akurasi yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayu  Ratna  Juwita,  Tohirn  Al  Mudzakir,  Adi  Rizky  Pratama,  Purwani  Husodo,  &  Rahmat Sulaiman.  (2021).  Identifikasi  Citra  Batik  Dengan  Metode  Convolutional  Neural Network. Buana Ilmu , 6 (1), 192–208. https://doi.org/10.36805/bi.v6i1.1996
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 8 (6), 219.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
Fonda,  H.  (2020).  Klasifikasi  Batik  Riau  Dengan  Menggunakan  Convolutional  Neural Networks (Cnn): Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn). Jurnal Ilmu Komputer , 9 (1), 7–10.
Gunawan,  A.  A.,  Bloemer,  J.,  van  Riel,  A.  C.  R.,  &  Essers,  C.  (2022).  Institutional  barriers and  facilitators  of  sustainability  for  Indonesian  batik  SMEs:  a  policy  agenda. Sustainability , 14 (14), 8772.
Mawan, R., Kusrini, K., & Fatta, H. Al. (2020). Pengaruh Dimensi Gambar pada Klasifikasi Motif  Batik  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network. Jurnal  Teknologi Informasi , 4 (2), 218–223. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i2.1342
Nugroho, H. (2020). PENGERTIAN MOTIF BATIK DAN FILOSOFINYA .
https://bbkb.kemenperin.go.id/index.php/post/read/pengertian_motif_batik_dan_filoso finya_0#
Permana,  R.,  Saldu,  H.,  &  Maulana,  D.  I.  (2022).  OPTIMASI  IMAGE  CLASSIFICATION
PADA JENIS

## SAMPAH DENGAN DATA AUGMENTATION
DAN
CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan Informatika (Simika) , 5 (2), 111–120.
Pratiwi,  B.  P.,  Handayani,  A.  S.,  &  Sarjana,  S.  (2021).  Pengukuran  Kinerja  Sistem  Kualitas Udara  Dengan  Teknologi  Wsn  Menggunakan  Confusion  Matrix. Jurnal  Informatika Upgris , 6 (2), 66–75. https://doi.org/10.26877/jiu.v6i2.6552
Tumewu, S. F., Setiabud, D. H., & Sugiarto, I. (2020). Klasifikasi Motif Batik menggunakan metode Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation. Jurnal Infra , 8 (2), 189–194.