Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering (JJEEE)

## DCT Untuk Ekstraksi Fitur Berbasis GLCM Pada Identifikasi Batik Menggunakan K-NN
Zulfrianto Y. Lamasigi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo Gorontalo, Indonesia
e-mail : zulfrianto.dsn.unisan@gmail.com Diterima : November 2020 Disetujui
: Desember 2020
Dipublikasi
: Januari 2021
Abstrak--Batik  merupakan  kain  yang  dibuat  khusus,  batik sendiri  terbilang  unik  karena  memiliki  motif  tertentu  yang dibuat  berdasarkan  unsur  budaya  dari  daerah  asal  batik  itu dibuat.  setiap  motif  dan  warna  batik  berbeda-beda  sehingga sulit untuk dikenali asal dari motir batik itu sendiri. penelitian ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  hasil  ektraksi  fitur  pada identifikasi  motif  batik.  metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Discrete  Cosine  Transform bertujuan untuk  meningkatkan  hasil  ektraksi  fitur Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix untuk  mendapatkan  hasil  akurasi identifikasi  motif  batik  yang  lebih  baik,  sedangkan  untuk mengetahui  nilai  kedekatan  antara  data  training  dengan  data testing  citra  batik  akan  menggunakan  K-Nearest  Neighbour berdasarkan  nilai  ekstraksi  fitur  yang  diperoleh.  dalam eksperimen ini dilakukan 4 kali percobaan berdasarkan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° pada nilai k =1, 3, 5, 7, dan 9. sementara itu,  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  dari  klasifikasi  KNN akan  menggunakan confusion  matrix .  Dari  uji  coba  yang  di lakukan  dengan  menggunakan  jumalah  data  training sebanyak  602  citra  dan  data  testing  344  citra  terhadap  semua kelas berdasarkan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° pada nilai k=1, 3, 5, , dan 9 akurasi tertinggi yang diperoleh DCT-GLCM ada pada  sudut  135°  dengan  nilai  k=3  sebesar  84,88%  dan  yang paling  rendah  ada  pada  sudut  0°  dengan  nilai  k=7  dan  9 sebesar  41,86%.  Sedangkan  hasil  uji  dengan  hanya mennggunakan  GLCM  akurasi  tertinggi  ada  pada  sudut  135° dengan nilai  k=1 sebesar 77,90%  dan yang  paling rendah ada pada sudut 90° dengan nilai k=7 sebesar 40,69%. Dari hasil uji coba  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwah  DCT  bekerja dengan baik untuk  meningkatkan  hasil ekstraksi fitur  GLCM yang  dibuktikan  dengan  hasil  rata-rata  akurasi  yang diperoleh.
Kata Kunci—Ekstraksi Fitur, DCT-GLCM, K-NN, BATIK.
Abstract - Batik is a specially made cloth, batik itself is unique because  it  has  certain  motifs  that  are  made  based  on  cultural elements  from  the  area  where  the  batik  was  made.  each  batik motif and color is different so it is difficult to identify the origin of the batik motir itself. This study aims to improve the feature extraction  results  in  the  identification  of  batik  motifs.  The method  used  in  this  research  is  Discrete  Cosine  Transform, which  aims  to  increase  the  extraction  of  the  Gray  Level  Co- Occurrence  Matrix  feature  to  obtain  better  accuracy  results for  identification  of  batik  motifs,  while  to  determine  the
closeness  value  between  training  data  and  batik  image  testing data  will  use  K-  Nearest  Neighbor  based  on  the  feature extraction  value  obtained.  In  this  experiment,  4  experiments were carried out based on angles of 0 °, 45 °, 90 °, and 135 ° at values of k = 1, 3, 5, 7, and 9. Meanwhile, to calculate the level of accuracy of the KNN classification, confusion matrix will be used. . From the trials carried out using the total training data of  602  images  and  testing  data  of  344  images  for  all  classes based on angles of 0 °, 45 °, 90 °, and 135 ° at values of k = 1, 3, 5, and 9 accuracy The highest obtained by DCT-GLCM was at an angle of 135 ° with a value of k = 3 of 84.88% and the lowest was  at  an  angle  of  0  °  with  values  of  k  =  7  and  9  of  41.86%. While  the  test  results  using  only  GLCM,  the  highest  accuracy is at an angle of 135 ° with a value of k = 1 of 77.90% and the lowest  is  at  an  angle  of  90  °  with  a  value  of  k  =  7  of  40.69%. From the results of the trials conducted, it shows that the DCT works  well  to  improve  the  results  of  the  GLCM  feature extraction  as  evidenced  by  the  average  accuracy  results obtained.
Keywords—Ekstraksi Fitur, DCT-GLCM, K-NN, BATIK.

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  kepulauwan  dan termasuk  negara  yang  memiliki  pulau  terbanyak  di  dunia serta  memiliki  lima  pulau  besar  diantaranya,  Pulau  Papua (New  Guinea),  Kalimantan  (Borneo),  Sumatera  (Andalas), Sulawesi  (Celebes),  dan  Jawa  (Java).  Seni  membatik merupakan keanekaragaman budaya indonesia yang terkenal luas,  masyarakat  indonesia  kental  akan  unsur  batik  ketika menggukan  pakaian  formal  hal  ini  dikarenakan  batik merupakan  identitas  masyarakat  indonesia  khususnya  di pulau jawa. Batik dibuat dengan menggunakan bahan tekstil dan  kemudian  diberi  warna  dan  motif  yang  khas  dengan budaya  indonesia  dengan  menggunakan  alat  kuas  dan  kayu serta  canting  sebagai  alat  untuk  melukis  kain,  dan  lilin dijadikan sebagai bahan perintang warnah [1].
Membatik  samahalnya  dengan  menulis  titik  [1], UNESCO  telah  mengakui  batik  sebagai  warisan  budaya tidak  berwujud  (Intangible  World  Heritage)  yang  dimiliki indonesia  yang  disahkan  pada  bulan  oktober  2009,  selain wayang  dan  keris.  Batik  berawal  dari  dalam  keraton  dan
kemudian  menembus  keluar  dari  lingkungan  keraton,  dan pada  saat  ini  telah  merambah  menjadi  industri  kreatif  yang berbasiskan budaya lokal. [2] [3].
Sebelumnya  sudah  banyak  yang  meneliti  masalah tentang  Identifikasi  atau  Pengenalan  Motif  Batik,  J.W. Yhoda  dan  A.W.  Kurniawan  [4]  meneliti  tentang pengenalan  motif  batik  dengan  memanfaatkan  deteksi  tepi canny dan k-NN sebagai klasifikasi. Kemudian A.A. Kasim dan  A.  Harjoko  [5]  dalam  penelitian  klasifikasi  citra  batik dengan memanfaatkan Gray Level Co-Occurrence Matrices (GLMC) sebagai ekstraksi fitur citra batik dan backpropagation jaringan  syaraf  tiruan  sebagai  metode klasifikasi.  N.L.  Wiwik  dan  Sri  Rahayu    [6]  meneiliti tentang  Deteksi  Batik  Parang,  dalam  penelitiannya Co- Occurrence  Matrix dan Geometric  Moment  Invariant dijadikan  sebagai  ektrasksi  ciri  citra  dan K-Naerest Neighbour digunakan  sebagai  klasifikasi.  Bayaknya peredaran  batik  dengan  motif    yang  sangat  beragam  di indonesia  membuat  kesulitan  untuk  mengidentifikasi  asal daerah  suatu  batik  tersebut.  Batik  dapat  di  klasifikasikan berdasarkan  motifnya  yaitu  motif  khusus,  motif  non- geometri, dan motif geometri [7].
K-Nearest  Neighbour merupakan  salahsatu  metode data mining yang dapat melakukan klasifikasi citra batik, itu dikarenakan metode tersebut telah berhasil diterapkan untuk masalah   klasifikasi citra. Penelitian  ini akan  menggunakan Discrete  Cosine  Transform untuk  melakukan  transformasi citra  batik  yang  awalanya  dalam  bentuk  domain  spasial kedalam  bentuk  domain  frequensi  dengan  tujuan  untuk meningkatkan  hasil  ekstraksi  fitur Grey  Level  Co- Occurrence  Matrix pada  motif  batik,  dan  untuk  melakukan klasifikasi  citra  kedalam  kelas-kelas  yang  telah  di  tentukan akan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbour ,  serta Confusion Matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi dari hasil klasifikasi citra mtif batik.

## II. M ETODE
Dalam penelitian ini metode yang diusulkan merupakan metode  tranformasi  DCT  untuk  ekstraksi  fitur  berbasis GLCM hal ini dimaksud untuk meningkatkan hasil ekstraksi fitur  GLCM  pada  identifikasi  mmengubah  piksel  motif batik.  DCT  bekerja  berdasarkan one-to-one  mapping yang terdiri dari sudut array kemudian mengubah piksel menjadi komponen-komponen  yang  terbagi  berdasarkan  frequensi. Fungsi  DCT  untuk  merubah array data  itensitas  menjadi array data  frekuensi  untuk  mengetahui  kecepat  persebaran suatu  piksel  [8].  Sementara  itu,  metode  ekstraksi  fitur GLCM  menggunakan  perhitungan  statistika  berdasarkan pada  nilai  piksel  asli  dengan  hubungan  ketenggaan  antara dua piksel pada jaran tertentu [9].
K-NN  dalam  penelitian  ini  akan  digunakan  sebagai klasifikasi citra motif batik untuk mendapatkan nilai terbaik dari pengaruh DCT terhadap hasil ektraksi fitur GLCM, dan Confusion  Matrix digunakan  sebagai  evaluasi  untuk menghitung  tingkat  akurasi  klasifikasi  K-NN  berdasarkan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° pada nilai k= 1, 3, 5, 7, dan 9.
Pada  Gambar  1.  Model  Metode  Yang  Diusulkan menjelaskan tahapan – tahapan dari proses pengolahan data citra  sampai  pada  tahapan  evaluasi  hasil  klasifikasi  citra batik yang dilakukan.
Gambar 1. Model Metode Yang Diusulkan

## A. Discrete Cosine Transform
Untuk  mengubah  sinyal  menjadi  komponen  frequensi dasar dapat menggunakan DCT  [8].
DCT  merupakan  metode  yang  sering  digunakan  untuk mengubah  sinyal  kedalam  komponen  frequensi  dasar,  DCT juga  bekerja  berdasarkan  dua  arah  dengan  tujuan  untuk menentukan  himpunan  N  bilangan  real.  Pada  pengolahan citra  digital, Discrete  Cosine  Transform menghitung kuantitas pixel pada citra digital [8].
Persamaan transformasi DCT-2D secara umum untuk (N by M Citra) didefinisikan pada persamaan berikut :
(    )   ( ) ( ) ∑ ∑ ( )   ( ) * ( )+     * (      )+    (    )
Dimana ( )   { √
Gambar  2.  Delapan  Baris  Warna  Vektor  Untuk DCTN=8,  Merupakan  tampilan  dari  delapan  baris  warna vector untuk  DCT  n=8  dan  pada    Gambar  3.  Fungsi  DCT 2dimensi  Matrik  8x8,  merupakan  fungsi  basis  DCT 2dimensi pada matriks 8 x 8 :
Gambar 2. Delapan Baris Warna Vektor untuk DCT N=8
Gambar 3. Fungsi DCT 2dimensi untuk Matriks 8 x 8

## B. Gray Level Co-Occurrance Matrix
Pada  tahun  1979  Haralick  memperkenalkan  metode ekstraksi  fitur  GLCM  dengan  28  fitur  untuk  menjelaskan podla  dari  spasial.  Langakah  awal  untuk  menghitur  fitur-
fitur GLCM yang pertama dilakukan yaitu membuat matriks Co- Occurrence  stelah  itu  dilanjutkan  dengan  menentukan hubungan  spasial  antara  piksel  tetangga  dengan  piksel frequensi  yang  berdasarkan  sudut  0°  [10]  [11].  GLCM dihitung  berdasarkan  seberapa  sering  suatu  pixel  dengan Gray  Level i  muncul  di  horizontal,  vertical,  atau  diagonal berpasangan dengan pixel dengan Gray Level j [12].
Adapun    fitur  yang  bisa  diekstraksi  dari  GLCM  antara lain  sebagai  berikut,  korelasi,  homogenitas,  kontras,  dan energi.  Homogenitas  merupakan  distribusi  elemen-elemen didalam  GLCM,  korelasi  untuk  menghitung  kemungkinan munculnya  pasangan  piksel  secara  bersamaan,  sementara kontras  digunakan  untuk  menghitung  variasi  lokal  pada GLCM,  dan  energi  digunakan  untuk  menghitung  setiap elemen  berpangkat  dua.  Fitur  GLCM  akan  dihitung  pada setiap  jarak  piksel  pada  empat  arah  derajat  diantaranya  0°, 45°,  90°,  dan  135°  tujuan  dari  menghitung  empat  arah derajat  adalah  untuk  mendektiksi Co-Occurrence [6]  [10] [11]  [12]  [13]  [14].  Gambar  4.  Arah  Sudut  GLCM, memperlihatkan  empat  arah  sudut  untuk Gray  Level  Co- Occurrence Matrix [9] .
Gambar 4. Arah sudut GLCM
Apa  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  menjelaskan tentang  pemilihan  tetangga  piksel  yang  dimulai  dari  arah kanan. Hubungan 1,0 merupakan presentasi dari hubungan 2 piksel  yang  bernilai  1  dan  diikuti  piksel  yang  bernilai  0 seperti yang terlihat pada gambar 5. Pasangan Piksel GLCM [9].

## Gambar 5. Pasangan piksel matriks GLCM
Maktrik  pada  Gambar  5.  Pasangan  Piksel  GLCM, merupakan  matriks Framwork ,  agar  matriks  dapat  menjadi simetris  perlu  diolah  dengan  cara  menambahkan  hasil tranposnya  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6. Pembentukan Matriks Simetris [9].
Gambar 6. Pembentukan Matriks Simestris
Nilai-nilai  GLCM  diperlukan  untuk  menormalisasi elemen  agar  jumlahnya  bernilai  satu  yang  bertujuan menghilangkan  ketergantungan  pada  ukuran  citra  seperti yang terlihat pada Gambar 7. Normalisasi Matriks Citra [9].
Gambar 7. Normalisasi Matriks Dari Citra
Terdapat  beberapa  cara  untuk  mendapatkan  fitur  dari GLCM  yaitu invers  Different Moment  (IDM), Corelationt , Entropi, Angular  Second  Moment (ASM)  dan  kontras  [14] [15],  adapun  rumus  perhitungan  dari  IDM,  Korelasi, Entropi, ASM, dan Kontras sebagai berikut :
1) ASM  adalah  ukuran  homogenitas  yang  dihutung dengan rumus berikut :
ASM ∑ ∑ (    (    )) ................... (2)
L  merupakan  jamlah  dari  level  yang  akan  dikgunakan untuk komputasi.
2) Kontras  menunjukkan  ukuran  dari  adanya  variasi grey Scale yang didapatkan berdasrkan rumus berikut ini :
Kontras ∑ ∑ |     | (    ) ............ (3)
3) Untuk  mengukur  homogenitas  yang  digunakan  adalah fitur IDM.
IDM ∑ ∑ (    (   )) (   ) .......................... (4) 4) Entropi merupakan ukuran tidak beraturan aras keabuan didalam  sebuah  citra.  Jika  nilainya  relative  sama  maka nilai  pada  elemen-elemen  GLCM  tinggi,  nilainya  kan rendah jika elemen GLCM dekat dengan  nilai 0 dan 1. Entropi dihitung berdasarkan rumus berikut :
Entropi = ∑ ∑ (    (    ))    (    (    )) ………(5)
5) Ketergantungan  linier  antar  nilai  aras  keabuan  dalam citra  merupakan  korelasi  yang  dihitung  dengan mengunakan rumus berikut :
Korelasi = ∑ ∑ ( )( )(    (   )) (6)

## C. K-Nearest Neighbour
K-NN  merupakan  salasatu  metode  klasifikasi  yang bekerja  berdasarkan  Algoritma Supervised dan  hasil  dari Querynstance yang  diklasifikasikan  berdasarkan  pada sebagian besar kategori K-Nearest Neighbour [16]. Adapun perbedaan  antara unsupervised  learning dan supervised learning yaitu unsupervised  learning tujuannya  untuk mendapatkan  pola  pada  data  dan supervised  learning tujannya adalah untuk mendapatkan pola yang baru.
Yang direpresentasikan sebagai berikut :
(     )   √∑ ( ) ......................... (7)

## D. Confusion Matrix
Untuk  memperkirakan  objek  yang  benar  dan  salah dibutuh  sebuah  algoritma  yang  mana  dalam  penelitian  ini menggunakan confusion  Matrix [17] [18].  Setiap  urutan pengujian  akan  dibuatkan  tabel Confusion  Matrix yang nantinya  setiap  kelas  pada  tabel  yang  diprediksi  akan ditampilkan  berdasarkan  kelas  dan  matriks  yang  diamati pada bagian kiri. Sel  yang berisikan angka  memperlihatkan seberapa  banyak  kasus  dari  kelas  yang  diamati  untuk diprediksi,  Tabel  I.  Model  Confusion  Matriks,  merupakan penjelasannya :

## Tabel I. Model Confusion Matriks
Pred.
True Jawa Kalimantan Papua Sulawesi Sumatra Jawa True Jawa False Kalimantan False Papua False Sulawesi False Sumatra Kalimantan False Jawa True Kalimantan False Papua False Sulawesi False Sumatra Papua False Jawa False Kalimantan True Papua False Sulawesi False Sumatra Sulawesi False jawa False Kalimantan False Papua True Sulawesi False Sumatra Sumatr a False Jawa False Kalimantan False Papua False Sulawesi True Sumatra

## Ket :
TP = yang di klasifikasikan positif (tupel positif)
TN = yang di klasifikasikan negatif (tupel negatif)
FP = yang di klasifikasikan negatif tetapi tupel positif FN = yang di klasifikasikan positif tetapi tupel negatif Untuk  menghitung  tingkat  akurasi  pada  matriks  digunakan rumus [17] [18]:
Accuracy =
Precision =
Recall =

## E. Dataset
Dalam penelitian ini dataset yang digunakan merupakan data batik yang berasal dari 5 pulau besar di indonesia yaitu
batik  pulau  jawa,  Kalimantan,  Papua,  Sulawesi,  dan Sumatra.
Dataset akan  dikelompokkan  menjadi  2  tipe  yaitu training  dan  testing.  Kemudian  pada  data  training  akan dilakukan Resize citra dengan rosolusi 300 x 300 piksel dan di rotasi dengan skala 0°, 45°, 90°, 135°.
Sementara itu untuk data testing, hanya akan dilakukan tahap  resize  citra  dengan  ukuran  piksel  sama  dengan  data training  yaitu  300  x  300  piksel.  jumlah  data  batik  yang digunakan  untuk  data  training  sebanyak  602  citra  dan testing sebanyak 344 citra.
Pada  Tabel  II,  merupakan  jumlah  dataset  training  dan testing  citra  batik  pada  setiap  kelas  yang  akan  digunakan dimana  data  training  untuk  batik  jawa  sebanyak  80,  batik kalimantan  sebanyak  68  citra  batik,  batik  papua  72citra batik,  batik  sulawesi  60  citra  batik,  dan  batik  sumatera  64 citra  batik.  Sedangkan  data  yang  digunakan  pada  data testing  untuk  batik  jawa  sebanyak  20  citra  batik,  batik kalimantan sebanyak 17 citra batik, batik papua sebanyak 18 citra batik, batik sulawesi sebanyak 15 citra batik, dan batik sumatera sebanyak 16 citra batik.
Tabel II. Kelas dan Jumlah Data Batik
Kelas Training Testing Jumlah Jumlah Jawa 80 20 Kalmiantan 68 17 Papua 72 18 Sulawesi 60 15 Sumatra 64 16

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tahap akhir dari identifikasi batik ini dilakukan dengan klasifikasi  k-NN,  eksperimen  dilakukan  untuk  menghitung kesamaan  dari  hasil  transformasi  DCT    pada  fitur  ekstraksi GLCM. Pengujian dilakukan dengan 4 sudut yaitu sudut 0°, 45°, 90°, 135°, dan 5 kelas  yaitu Jawa, Kalimantan, Papua, Sulawesi, dan Sumatra,  klasifikasi dilakukan dengan nilai k sebesar 1, 3, 5, 7, dan 9.
Nilai  akurasi  hasil  eksperimen  DCT-GLCM  akan  di bandingkan  dengan  nilai  akurasi  hasil  eksperimen  GLCM tanpa  DCT,  hasil  ekstraksi  dari  DCT-GLCM  dan  GLCM akan  di  klasifikasi  dengan  metode  yang  sama  yaitu K- Nearest Neighbour.  Dari  hasil  eksperimen  menunjukan perbedaan  hasil  pada  setiap  sudut θ dan  nilai k ,  yang  mana sebagian  data  di  klasifikasikan  dengan  benar  dan  juga  ada yang tidak.
Tabel  III.  Hasil  Akurasi  Tertinggi  DCT-GLCM  dan GLCM. Merupakan hasil eksperimen tertinggi antara DCT- GLCM  dan GLCM pada setiap sudut 𝜃 dan nilai k dengan menggunakan K-Nearest  Neighbour sebagai  klasifikasi  dan confusion matrics sebagai evaluasi penghitungan akurasi.
Tabel III. Hasil Akurasi Tertinggi DCT-GLCM dan GLCM
Akurasi (%)
Sudut 𝜃 k DCT-GLCM Sudut 𝜃 k GLCM 0° 1 75,58% 0° 1 70,93% 45° 1 68,60% 45° 1 68,60% 90° 1 67,44% 90° 1 68,60% 135° 3 84,88% 135° 1 77,90%
Dari  tabel  III.  Hasil  Akurasi  Tertinggi  terlihatlihat bahwa  hasil  dari  klasifikasi  menggunakan  metode  K-NN menunjukkan  bahwa,  dengan  menggunakan  metode  DCT- GLCM  untuk  melakukan  ektraksi  fiture  dapat  bekerja dengan baik, itu dibuktikan dengan  nilai rata-rata dari hasil akurasi yang tertinggi pada setiap sudut 𝜃 dan nilai k, untuk sudut  0°  GCT-GLCM  pada  nilai k =1  akurasi  tertinggi adalah  75,58%,  sudut  45°  DCT-GLCM  pada  nilai k =1 adalah  68,44%,  sudut    90°  pada  nilai k= 1  adalah  67,44%, sementara  itu  nilai  akurasi  yang  paling  tinggi  pada  DCT- GLCM ada pada sudut 135° dengan nilai k =1  yaitu sebesar 84,88%.  Sementara  itu,  nilai  rata-rata  dari  klasifikasi  yang dengan  hanya  menggunakan  metode  GLCM  sebagai ektraksi fitur nilai akurasi tertinggi pada setiap sudut 𝜃 dan nilai k lebih  rendah  dibandingkan  dengan  nilai  rata-rata akurasi  DCT-GLCM.  Nilai  Akurasi  dengan  menggunakan GLCM  sebagai  ekstraksi  fitur  pada  sudut  0°  dengan  nilai k=1 70,93%, sudut 45° dengan nilai k=1 68,60%, sudut 90° dengan nilai k=1 135° sebesar 77,90%.

## Gambar 8. Grafik Akurasi Tertinggi DCT-GLCM dan GLCM
Dari  Gambar  8.  Grafik  Akurasi  Tertinggi  DCT- GLCM  dan  GLCM.  merupakan  grafik  hasil  akurasi pengujian  yang  dilakukan  pada  semua  sudut 𝜃 dan nilai k. grafik diatas merupakan nilai rata-rata hasil akurasi tertinggi yang merujuk pada tabel III. Dimana dengan menggunakan eksktrasksi  fiture  tekstur  DCT-GLCM  memiliki  hasil akurasi yang lebih baik dan nilai akurasi  yang paling tinggi ada pada sudut 135° dengan nilai k=3 yaitu sebasar 84,88%. Sementara  itu,  hasil  tertinggi  dari  akurasi  dengan  hanya menggunakan  metode  GLCM  sebagai  ekstraksi  fitur  ada pada sudut 135 ° dengan nilai k=1 yaitu sebesar 77.907%.
Sementara  itu  tabel  IV.  Hasil  Akrusai  terendah  DCT- GLCM  dan  GLCM.  Menunjukkan  hasil  akurasi  terendah pada  semua  sudut 𝜃  dan  nilai k, dengan  menggunakan metode  DCT-GLC  dan  GLCM  sebagai  metode  ektraksi fitur.
Tabel IV. Hasil Akurasi Terendah DCT-GLCM dan GLCM
Akurasi ( % )
Sudut 𝜃 k DCT-GLCM Sudut 𝜃 k GLCM 0° 7 47.67442 0° 9 45.34884 45° 7-9 41.86047 45° 9 58.13953 90° 9 44.18605 90° 7 40.69767 135° 9 55.81395 135° 9 55.81395
Nilai  terendah  pada  tabel  IV.  Akurasi  terendah  DCT- GLCM  ada  pada  sudut  45°  pada  nilai  k=7  dan  k=9  yaitu 41,86%, sudut 0°  dengan nilai k=7 yaitu 47,67%, sudut 90° dengan  nilai  k=9  yitu  44,18%,  dan  sudut  135°  dengan  k=9 yaitu  55,81%.  Sedangkan  nilai  terendah  pada  GLCM  ada pada  sudut  90°  dengan  nilai  k=7  yaitu  40,69%,  sudut  0° dengan nilai k=9 yaitu 45,34%, sudut 45° dengan nilai k=9 yaitu 58,13%, dan pada sudutu 135° dengan nilai k=9 yaitu 55,81%.

## IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Perbandingan  hasil  dari  identifikasi  menggunakan DCT-GLCM  dan  GLCM  sebagai  ekstraksi  fitur  tekstur secara  umum  menunjukan  hasil  yang  baik.  Dari  hasil ekperimen  menunjukkan  bahwa  algoritma  DCT  mampu meningkatkan  ekstraksi  fitur  tekstur  pada  GLCM  hal  ini ditunjukkan  dengan  tingkat  akurasi  yang dimiliki. Berdasarkan  hasil  dari  eksperimen  sehingga  mendapatkan kesimpulan berikut ini:
1. Dengan  menggunakan  Transformasi Discrete  Cosine Transform  untuk  merubah  bentuk  citra  batik  yang merupakan  domain  spasial  kedalam  bentuk  domain frequensi  dapat  meningkatkan  hasil  dari  ektraksi  fitur tekstur  GLCM.    Itu  dibuktikan  dengan  hasil  klasifikasi K-NN dapat  mengklasifikasi  citra  batik  sesuai  dengan kelas-kelas yang telah ditentukan dengan benar.
2. Dari  keseluruhan  hasil  ekperimen  terhadap  4  sudut dengan rotasi 0°, 45°, 90°, dan 135° pada semua nilai k = 1,  3,  5,  7,  dan  9,  menujukkan  bahwah  metode  DCT- GLCM  menghasilkan  ekstraksi  fitur  citra  motif  batik dengan  baik  dalam  meng  identifikasi  citra  batik berdasarkan  kelas  yang  telah  ditentukan  dibandingkan dengan  hanya  menggunakan  metode  GLCM.  Hasil akurasi  tertinggi  untuk  DCT-GLCM  pada  4  sudut  0°, 45°, 90°, dan 135° pada semua nilai k= 1, 3, 5, 7, dan 9 menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  sebesar  84,88% pada sudut 135° dengan nilai k= 3, dan yang terendah ada pada  sudut  45°  dengan  nilai k= 7  dan k= 9 sebesar 41,86%.  Sementara  itu,  nilai  akurasi  dengan  hanya menggunakan metode GLCM menghasilkan nilai akurasi tertinggi pada semua  sudut yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135° dengan semua nilai k yaitu k= 1, 3, 5, 7, dan 9 ada pada sudut  135°  dengan  nilai k= 1  sebesar  77,90%,  dan  yang terendah  ada  pada  sudut  90°  dengan  nilai k= 7  yaitu sebesar 40,69%.
3. Berdasrkan hasil uji yang dilakukan dengan menggunakan data training sebanyak 344 citra batik dan testing  sebanyak  86  citra  batik  untuk  semua  kelas  pada sudut  0°,  45°,  90°,  135°,  dan  nilai k= 1,  3,  5,  7,  dan  9 menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  yang  dimiliki  DCT- GLCM  lebih  baik  dibandingkan  dengan  hanya
DCT-GLCM 75.581468.604767.441984.8837 GLCM 70.930268.604768.6047 77.907 0 20 40 60 80 100 Ak u ra si Akurasi Tertinggi Dari Semua Sudut 𝜃 dan Nilai k
menggunakan  GLCM  sebagai  metode  ekstraksi  fitur tekstur.

## B. Saran
Adapun  saran  untuk  melakukan  pengembangan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Dapat  menggunakan  data  citra  motif  batik  utnuk seluruh  daerah  yang  ada  di  indonesia,  dan  kemudian dibuatkan database public untuk motif batik Indonesia.
2. Penilitian  lebih  lanjut  untuk  agar  dapat  menggunakan metode  klasifikasi  yang  lain  seperti backpropagation Neaural  Network (BPNN)  demi  mendapatkan  nilai akurasi klasifikasi yang lebih baik lagi.
3. Diperlukan seleksi dengan tujuan agar motif batik yang memiliki  unsur  moderen  atau  pola  khusus  yang  tidak dapat di klasifikasikan berdasrkan kerumitan motif.
4. Menambahkan kelas klasifikasi dan melakukan identifikasi batik dengan menggunakan metode klasifikasi yang lainya.
5. Selain  pengembangan  metode,  perlu  juga  adanya pengembangan dataset dengan melakukan pengambilan gambar  dari  berbagai  sudut  agar  penelitian  tentang identifikasi batik dapat diterapkan secara  luas.

## R EFERENSI
[1] B. T. Indrojarwo, “Development Of Indonesia New Batik  Design  By  Exploration  And  Exploitation  Of Recent Context,” Jur. Desain Prod. Ind. FTSP, ITS Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 , 2009.
[2] Moersid  Ananda  Feria,  “Re-Invensi  Batik  Dan Identitas  Indonesia  Dalam  Arena  Pasar  Global,” J. Ilm.  WIDYA  Vol.1  No.  2  Juli-Agustus  2013 ,  vol.  1, no. 1987, 2013.
[3] B.  Arisandi,  N.  Suciati,  and  A.  Y.  Wijaya, “Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Rotated Wavelet  Filter  Dan  Neural  Network,” J.  Vol.  9, Nomor 2, Juli 2011 13 – 19 , pp. 13–19, 2009.
[4] J.  W.  Yodha  and  A.  W.  Kurniawan,  “Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny Dan K-Nearest Neighbor,” J. Techno.COM, Vol. 13, No. 4,  Novemb.  2014  251-262 ,  vol.  13,  no.  4,  pp.  251– 262, 2014.
[5] A.  A.  Kasim  and  A.  Harjoko,  “Klasifikasi  Citra Batik  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Berdasarkan Gray Level Co- Occurrence Matrices ( GLCM ),” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Yogyakarta,
21 Juni 2014 , pp. 7–13, 2014.
[6] Ni  Luh  Wiwik  and  S.  .  Rahayu,  “Deteksi  Batik
Parang  Menggunakan  Fitur  Co-Occurrence  Matrix Dan Geometric Moment Invariant Dengan Klasifikasi KNN,” LONTAR Komput. VOL. 7, NO.1, April 2016 , vol. 7, no. 1, pp. 715–725, 2016.
[7] A.  Haake,  “The  Role  Of  Symmetri  In  Javanese Batik Patterns,” Comput. Math. Applic. Vol. 17, No.
4-6 , vol. 17, no. 4, pp. 815–826, 1989.
[8] S.  Syarif et  al. ,  “Sistem  Cerdas  Deteksi  Citra Dengan  Metode  Discrete  Cosine  Transform,”
Prosiding , vol. 6, pp. 978–979, 2012.
[9] Abdul  Kadir;  Adhi  Susanto, Teori  dan  Aplikasi Pengolahan  Citra .  Yogyakarta:  Andi  Yogyakarta, 2013.
[10] H.  Wijayanto,  “Klasifikasi  Batik  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbour  Berdasarkan  Gray Level  Co-Occurrence  Matrices  (  GLCM  ),” Jur. Tek. Inform. FIK UDINUS , no. 5, 2014.
[11] R. A. Surya, A. Fadlil, and A. Yudhana, “Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode  Gray  Level  Co  Occurrence  Matrix,” Prosiding, 6 Desember 2016, Vol 2 No. 1 , vol. 2, no. 1, pp. 146–150, 2016.
[12] A.  A.  Pratama,  N.  Suciati,  and  D.  Purwitasari,
“Implementasi Fuzzy C-Means untuk
Pengelompokan  Citra  Batik  Berdasarkan  Motif dengan Fitur Tekstur,” J.  Tek.  POMITS  Vol.  1,  No. 1, 2012 , vol. 1, no. 1, pp. 1–4, 2012.
[13] R. A. Pramunendar, C. Supriyanto, D. H. Novianto, I. N.  Yuwono, G. F.  Shidik,  and P. N. Andono, “A Classification  Method  of  Coconut  Wood  Quality Based on Gray Level Co-Occurrence Matrices,” Int. Conf.  Robot.  Biomimetics,  Intell.  Comput.  Syst. Yogyakarta,  Indones. ,  no.  November,  pp.  25–27, 2013.
[14] C. S. K. Aditya, M. Hani’ah, R. R. Bintana, and N. Suciati, “Batik Classification Using Neural Network With  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  And Statistical  Color  Feature  Extraction,” Int.  Conf. Information, Commun. Technol. Syst. , pp. 163–168, 2015.
[15] A. E. Minarno, Y. Munarko, A. Kurniawardhani, F. Bimantoro,  and  N.  Suciati,  “Texture  Feature Extraction  Using  Co-Occurrence  Matrices  of  Sub- Band  Image  For  Batik  Image  Classification,” Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , pp. 249–254, 2014.
[16] N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  “Deteksi  Batik  Parang Menggunakan  Fitur  Co-Occurence  Matrix  Dan Geometric  Moment  Invariant  Dengan  Klasifikasi KNN,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 7,
no. 1, p.
40, 2016, doi:
10.24843/lkjiti.2016.v07.i01.p05.
[17] S.  Melangi,  “Klasifikasi  Usia  Berdasarkan  Citra Wajah  Menggunakan  Algoritma  Artificial  Neural Network  dan  Gabor  Filter,” Jambura  J.  Electr. Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  60–67,  2020,  doi: 10.37905/jjeee.v2i2.6956.
[18] M.  Bramer, Principles  Of  Data  Mining .  London: Springer London, 2007.