## PENGENALAN MOTIF BATIK BANYUWANGI BERDASARKAN FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX
Lutfi Hakim 1) , Sepyan Purnama Kristanto 2) , Dianni Yusuf 3) , Fitri Nur Afia 2)
1,2,3,4 Teknik Informatika, Politeknik Negeri Banyuwangi 1,2,3,4 Jl. Raya Labanasem KM. 13, Banyuwangi, 68461 Email: 1 lutfi@poliwangi.ac.id, 2 sepyan@poliwangi.ac.id, 3 dianniyusuf@poliwangi.ac.id,
4 fitrinurafia@gmail.com

## Abstract
Batik is one of Indonesia’s cultural heritages that is recognized around the world and has existed since the colonial era. Indonesia has a variety of different batik pattern in every Indonesia’s region. It causes many ordinary people and tourists to  become  harder  to  identify  and  recognize  the  existing  patterns.  Banyuwangi  regency  itself  has  more  than  10  batik patterns, including the Gajah Oling pattern which in the oldest batik pattern. For preserving the culture and supporting the growing tourism aspect in Banyuwangi, this study developed a system for recognizing Banyuwangi batik patterns based on digital image processing. This system is built using python language and is able to recognize three classes of Banyuwangi batik patterns, such as Gajah Oling, Kopi Pecah and other Banyuwangi batik patterns. This system proposes Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) as feature extraction method and k-Nearest Neighbors (kNN) as classification method. Based on the experiments that have been carried out, the optimal accuracy is 87,5% with the K parameter of kNN is 9.
Keywords: Gajah Oling pattern, Kopi Pecah pattern, Batik Classification, digital image processing, kNN

## Abstrak
Batik merupakan salah satu warisan budaya Indonesia yang diakui dunia dan telah ada sejak jaman penjajahan. Indonesia memiliki  beragam  motif  batik  yang  berbeda  setiap  daerah,  sehingga  menyebabkan  banyak  masyarakat  awam  dan wisatawan sulit membedakan dan mengenali motif-motif yang ada. Kabupaten Banyuwangi sendiri memiliki lebih dari 10  motif  batik,  diantara  adalah  motif  batik  motif  gajah  oling  yang  merupakan  motif  batik  tertua.  Untuk  menjaga kelestarian budaya dan mendukung aspek pariwisata di Banyuwangi yang semakin berkembang, penelitian ini melakukan pengembangan sistem  pengenalan motif batik Banyuwangi berbasiskan pengolahan citra digital. Sistem  ini  dibangun menggunakan bahasa python dan mampu mengenali tiga kelas motif batik Banyuwangi, seperti motif batik Gajah Oling, Kopi Pecah dan motif batik selain keduanya. Proses  pengenalan mengusulkan metode ekstraksi fitur Gray Level Co- occurrence  Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi k-Nearest Neighbors  (k-NN). Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan didapatkan akurasi optimal sebesar 87,5% dengan parameter K dari algorima kNN adalah 9.
Kata Kunci: Batik Gajah Oling, Motif batik Kopi Pecah, klasifikasi batik, pengolahan citra digital, kNN

## 1. Pendahuluan
Batik adalah salah satu karya anak bangsa Indonesia yang merupakan  perpaduan  antara  unsur  seni  dan  teknologi. Batik  menjadi  salah  satu  warisan  terbaik  dari  leluhur bangsa  Indonesia  dan  dapat  berkembang  hingga  sampai pada suatu tingkatan yang tak ada bandinganya baik dalam desain, motif maupun prosesnya. Corak ragam batik yang mengandung penuh makna dan filosofi akan terus digali dari  berbagai  adat  istiadat  maupun  budaya  yang berkembang di Indonesia. Di berbagai daerah, setiap motif batik memiliki unsur kekhasan berdasarkan karakteristik daerah,  sejarah  dan  filosofi  daerah  itu  sendiri,  tak terkecuali motif batik-batik Banyuwangi. Batik pesisiran adalah istilah yang diberikan pada produk–produk batik di luar  dinding  keraton.  Batik  pesisiran  Banyuwangi
mempunyai  kekhasan  tersendiri  dibandingkan  dengan batik  dari  daerah  lain.  Para  pencipta  motif  batik  pada zaman dahulu tidak sekedar mencipta sesuatu yang hanya indah dipandang mata saja, tetapi mereka juga memberi makna  atau  arti  yang  erat  hubungannya  dengan  filsafat hidup yang mereka hayati. Salah satunya kekhasan batik Gajah  Oling  yang  terletak  pada  motif  yang  banyak mengambil motif flora dan fauna sebagai unsur alam [1].
Peningkatan  pariwisata  di  Banyuwangi  semakin pesat  dan  tingkat  kreatifitas  pengerajin  batik  juga berkembang, sehingga banyak pengerajin yang berlomba- lomba  menciptakan  motif-motif  baru  baik  dengan  motif yang relatif baru maupun dengan kombinasi dari beberapa motif.  Masyarakat  Banyuwangi  sendiri  seringkali  sulit membedakan dan mengenali motif-motif batik yang baru di Banyuwangi dan hingga saat ini belum ada sistem yang
dapat  mengenali  atau  mengidentifikasi  motif  batik Banyuwangi.  Selain  itu,  informasi  terkait  makna  dan filosofinya  banyak  sekali  yang  belum  mengetahuinya sehingga hal ini menjadi kendala tersendiri terkait dengan kepercayaan  diri  masyarakat  terkait  untuk  mengenalkan warisan  budaya  kepada  masyarakat  luas  dan  khususnya terhadap  wisatawan  mancanegara.  Hal  ini  akan  kurang efektif  dalam  menjaga  kelestarian  budaya  daerah  yang tentunya menjadi identitas dari daerah itu sendiri terhadap kekayaan budaya yang dimiliki.
Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengatasi hal tersebut  dimana  salah  satunya  adalah  mengembangkan sistem yang dapat mengenali atau mengidentifikasi motif batik  berbasiskan  pengolahan  citra  digital,  seperti  yang dilakukan  oleh  Agastya  dkk  dan  Khasanah  dkk  yang mengimplementasikan  data  augmentasi  dan  algoritma deep  learning untuk  mengklasifikasikan  motif  batik Ceplok,  Kawung,  Lereng,  Nitik  dan  Parang  [2],  [3]. Dengan  metode  yang  diusulkan  Agastya  dkk,  mampu mendeteksi  kelima  motif  batik  tersebut  dengan  akurasi mencari 90%. Sedangkan metode usulan Khasanah dkk. mampu  mencapai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dengan persentase optimal sebesar 98,96% dengan jumlah dataset 500 citra dan menggunakan 8 data augmentasi. Selain itu, Bariyah dkk juga mengimplementasikan algoritma Deep Learning yang  spesifik  pada  penggunaan  algoritma Convolutional  Neural  Network [4] . Mereka  melakukan klasifikasi  multi-label  pada  15  motif  batik  diantaranya motif Banji, Semen, Kawung, Ceplok, Parang, Buketan, Encim,  Sekar  Jagad,  Truntum,  Lung-lungan,  Madura, Parang Rusak, Mega Mendung, Kipas dan Fauna. Dalam metodologi yang diusulkan, output yang dihasilkan dapat mendeteksi  lebih  dari  satu  motif  batik  dalam  satu  citra. Akurasi dari algoritma yang diusulkan mencapai 91,41% dari  300  citra  uji  dengan  menggunakan  epoch  100. Penelitian  lain  dilakukan  oleh  Hardiyanto  dkk  yang melakukan  klasifikasi  dua  motif  batik Yogyakarta  yakni motif  Parang  Kusumo  dan  Kawung  [5].  Mereka menggunakan  metode Adaptive  Neuro  Fuzzy  Inference System untuk  melakukan  klasifikasi  kedua  motif  batik tersebut  dan  mendapatkan  akurasi  deteksi  yang  paling optimal sebesar 80%. Selain itu, Aditya dkk menggunakan metode ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)  dan statistical  color  RGB untuk  melakukan klasifikasi motif batik lereng, parang, nitik, lung-lungan, semen  dan  buketan  dan  metode  usulan  dapat mengklasifikasi  motif  batik  tersebut  dengan  akurasi mencapai 94%.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  hampir sebagian  besar  melakukan  klasifikasi  motif  batik  luar Banyuwangi.  Padahal  di  Banyuwangi  sendiri  memiliki banyak  motif  yang  tersedia.  Amal  dkk.  menyebutkan terdapat 12 motif [6]. Pada perkembangannya, hingga saat ini ada lebih dari 20 motif  batik  asli  Banyuwangi. Oleh karena itu, untuk menjaga kelestarian budaya, penelitian ini melakukan kajian terkait dengan klasifikasi motif batik Banyuwangi berbasiskan citra. Harapannya dengan sistem yang dikembangkan dapat membantu menjaga kelestarian pariwisata  dan  budaya  Banyuwangi.  Berdasarkan eksperimen  yang  telah  dilakukan,  masih  terkumpulkan
beberapa  jenis  motif  batik  Banyuwangi  seperti  motif Gajah Oling, Kopi pecah dan beberapa motif lain dengan jumlah yang terbatas. Oleh karena itu, pada penelitian ini mencoba melakukan studi dengan melakukan pengenalan motif  batik  tersebut  berbasis  pengolahan  citra  dengan mengusulkan metode ekstraksi fitur GLCM dan k-Nearest Neighbors (kNN)  sebagai  algoritma  klasifikasi.  Proses klasifikasi dilakukan berdasarkan tiga kelas output, yakni kelas motif batik Gajah Oling, motif batik kopi pecah dan kelas selain kedua motif batik tersebut.

## 2. Metode Penelitian
Proses pengambilan data dilakukan di salah satu pengrajin batik Banyuwangi dimana tepatnya di Desa Blimbingsari, Kecamatan  Rogojampi,  Kabupaten  Banyuwangi,  Jawa Timur. Data motif batik yang diambil adalah  citra motif batik gajah oling, kopi pecah, dan selain motif keduanya yang  diambil  secara  acak  sesuai  dengan  stok  yang  ada pada  pengrajin.  Ketiga  jenis  motif  batik  ini  dijadikan output dari deteksi batik yang diusulkan pada penelitian ini.  Untuk  sampel  dataset  motif  batik  yang  digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. (A) Gajah Oling ,(B) Kopi Pecah, (C) Motif batik lain
Proses deteksi motif batik berbasis citra memuat beberapa Langkah,  antara  lain  proses  akuisisi  citra,  pra-proses, tahap  klasifikasi  (pencocokan),  dan  tahap  evaluasi performasi  sistem.  Flow  proses  deteksi  ini  ditunjukkan pada gambar 2 berikut:

## 2.1. Akuisisi Citra
Tahap akuisisi citra merupakan tahap awal dari penelitian ini  yang  meliputi  persiapan  alat  yang  digunakan  sampai dengan  pengambilan  dataset  yang  akan  digunakan. Tahapan akuisisi citra menggunakan kamera smartphone tanpa  melalui  proses  perbaikan  citra  atau image restoration. Hasil  akuisisi  citra  ini  didapatkan  dataset dengan ukuran resolusi gambar sebesar 2560×1440 piksel dengan  resolusi  kamera  sebesar  5  MP.  Proses pengambilan  dataset  dilakukan  pada  siang  hari  dan  di dalam ruangan dengan jarak pengambilan yang sama dari setiap dataset yang diambil yakni 50 cm.

## 2.2. Pre-processing
Tahap pre-processing merupakan  tahap  lanjutan  setelah tahap  akuisisi  citra.  Pada  tahapan  ini  melakukan transformasi  dari  citra  asli  yang  memiliki  ruang  warna RGB  ( Red,  Green, dan Blue )  menjadi  citra  keabuan ( grayscale). Persamaan yang digunakan untuk mendapatkan  nilai  derajat  keabuan  ditunjukkan  pada persamaan  1  berikut  dimana  nilai  R  adalah  nilai  warna merah,  G  adalah  nilai  warna  hijau  dan  B  adalah  nilai warna biru dari setiap piksel dari dataset.
Grayscale = R+G+B 3 (1)

## 2.3. Ekstrasi Fitur
Proses  ekstraksi  fitur  adalah  proses  pencarian  ciri  agar sistem  dapat  mengenali  karakteristik  unik  dari  masing- masing  motif  batik  yang  diwujudkan  dalam  metode pengolahan  citra.  Metode Gray  Level  Co-occurerncce matrix atau  GLCM  merupakan  metode  yang  digunakan pada penelitian ini. Metode ini merupakan matriks yang merepresentasikan  hubungan  ketetanggan  antar  piksel dalam  citra  pada  berbagai  arah  orientasi  (sudut 𝜽 )  dan jarak spasial (d) [7]. Metode GLCM terdiri dari beberapa metode dan pada penelitian ini menggunakan lima metode yang dijadikan sebagai fitur usulan, diantaranya:
1. Kontras ( contrast) adalah distribusi piksel terang dan gelap dari sebuah citra. Batas nilai kontras dari 0 hingga pangkat 2. Nilai kontras didapatkan dengan persamaan berikut:
𝐾𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠 = ∑ ∑ (1 − 2) 2 𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (2)
2. Dissimilarity adalah persamaan yang mengukur ketidakmiripan  pada  suatu  tekstur  dimana  nilai ini  akan  bernilai  besar  apabila  bentuk  tekstur acak  dan  bernilai  kecil  jika  bentuk  tekstur seragam.  Untuk  menghitung  nilai dissimilarity didapatkan  dengan  menggunakan  persamaan berikut:
Dissimilarity = ∑ ∑ |𝑖 − 𝑗|𝐺𝐿𝐶𝑀(𝑖, 𝑗) 𝐿 𝑗=1 𝐿 𝑖=1 (3)
3. Homogenitas  ( Homogenity) adalah  representasi dari ukuran nilai kesamaan variasi dari intensitas citra. Apabila  semua  nilai  piksel  memiliki  nilai yang seragam maka homogenitas memiliki nilai
maksimum.  Persamaan  untuk  menghitung  nilai homogenitas adalah sebagai berikut:
𝐇𝐨𝐦𝐨𝐠𝐞𝐧𝐢𝐭𝐚𝐬 = ∑ ∑ 𝑮𝑳𝑪𝑴(𝒊,𝒋) 𝟏+(𝒊−𝒋) 𝟐 𝑳 𝒋=𝟏 𝑳 𝒊=𝟏 (4)
4. Energy (ASM)  adalah  penjumlahan  yang berkaitan  dengan  keberagaman  intensitas keabuan  dalam  piksel.  Persamaan  untuk mendapatkan nilai energy adalah sebagai berikut:
𝐀𝐒𝐌 = ∑ ∑ (𝑮𝑳𝑪𝑴(𝒊, 𝒋)) 𝟐 𝑳 𝒋=𝟏 𝑳 𝒊=𝟏 (5)
5. Korelasi ( Correlation ) adalah perhitungan yang memiliki  keterkaitan  linier  pada  derajat  citra keabuan.  Kisaran  nilai  korelasi  adalah  dari  -1 hingga  1.  Untuk  mendapatkan  nilai  korelasi dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐊𝐨𝐫𝐞𝐥𝐚𝐬𝐢 = ∑ ∑ (𝒊−𝝁 𝒊′ )∗(𝒊−𝝁 𝒋′ ) ∗ 𝑮𝑳𝑪𝑴(𝒊,𝒋) 𝝈 𝒊′ ∗𝝈 𝒋′ 𝑳 𝒋=𝟏 𝑳 𝒊=𝟏 (6)
Proses ekstraksi fitur ini menghasilkan lima ciri atau fitur usulan yang disimpan dalam file berformat csv. Proses ini dilakukan  pada  semua  dataset  yang  dikumpulkan  yang terdiri  dari  tiga  kelompok  atau  kelas  motif  batik,  yaitu motif batik Gajah Oling, Kopi Pecah dan motif batik lain. Hasil ekstraksi fitur yang tersimpan dalam file berformat csv  tersebut  merupakan  data  acuan  yang  lebih  dikenal dengan data latih.

## 2.4. Klasifikasi
Tahap klasifikasi  adalah tahapan pencocokan antara data tes  ( testing  data) dan  data  latih  ( training  data ).  Data  tes merupakan  data  baru  selain  yang  digunakan  pada  data latih.  Untuk  melakukan  klasifikasi,  data  tes  baru  juga melewati tahapan yang sama dengan tahap mendapatkan data  latih  yakni  dari  akuisisi  citra  hingga  ekstraksi  fitur, sehingga  fitur  yang  didapatkan  dari  data  latih  dicocokan dengan  data  latih.  Proses  pencocokan  ini  adalah  tahap klasifikasi  yang  mana  pada  tahapan  ini  menggunakan metode k-Nearest  Neighbors. Metode  ini  bekerja berdasarkan  jarak  terpendek  dari query  instance ke training sample untuk menentukan kNN. Training sample diproyeksikan ke  ruang dimensi  banyak dimana masing- masing dimensi merepresentasikan fitur dari data [8]. Pada  algoritma  kNN,  tahap  pertama  yang  dilakukan adalah  menentukan  K  tetangga.  Penentuan  K  ini  sangat mempengaruhi hasil performansi dari klasifikasi. Setelah itu, mencari jarak terdekat  antara data tes dan data latih. Ada banyak rumus jarak yang digunakan dalam algoritma kNN.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  rumus  jarak Euclidean dalam  mencari  jarak  terdekat  karena berdasarkan beberapa literatur menyebutkan rumus jarak ini  paling  powerful  dibandingkan  dengan  rumus  jarak lainnya  [9]–[12].  Rumus  jarak Euclidean didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑑 𝑖 = √∑ = (𝑥 2𝑖− 𝑥 2𝑖 ) 2 𝑝 𝑘 (7)

## 2.5. Evaluasi Performasi Sistem
Tahap  ini  merupakan  tahap  pengujian  sistem  untuk mengukur seberapa akurat metode usulan mengenali motif batik.  Penelitian  ini  menggunakan  nilai  akurasi  untuk mengukur performansi sistem dengan persamaan sebagai berikut.
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥100 (7)
Dimana  nilai  akurasi  didapatkan  dari  pembagian  antara data yang benar dan jumlah semua data yang diuji. Nilai 100 menunjukkan persentase dari akurasi sistem

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil dari Pengambilan Dataset
Tahap  pengambilan  dataset  mendapatkan  79  citra  dari motif  batik  Gajah  Oling,  89  citra  dari  motif  Kopi  pecah serta  48  citra  selain  dari  kedua  motif  tersebut,  sehingga total dataset yang didapatkan sejumlah 216 citra. Berikut merupakan sampel dari dataset yang digunakan.

## Tabel 1. Hasil pengambilan dataset
Gambar Keterangan Jumlah Gajah Oling 79 Gambar Kopi Pecah 89 Gambar Batik Lainnya  48 Gambar

## 3.2. Hasil Tahap Pre-Processing
Tahap pre-processing dilakukan proses transformasi dari citra asli yang memiliki ruang warna RGB menjadi citra keabuan  ( greyscale). Hasil  dari  proses  ini  ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 2. Hasil Pre-processing
Citra Asli Citra Keabuan

## 3.3. Hasil Tahap Ekstraksi Fitur
Tahap  ekstraksi fitur merupakan salah satu tahapan yang sangat penting karena pada tahap ini yang menentukan ciri unik  dari  masing-masing  motif  batik.  Jika  metode  yang dipilih tidak sesuai dengan karakteristik pengenalan objek, maka  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  performansi sistemnya.  Pada  tahapan  ekstraksi  fitur  terdapat  tahapan pembuatan matrix co-occurrence, dalam proses pembuatan matrix ini meliputi beberapa langkah, seperti:
1)  Mencari  jumlah  hubungan  spasial  pada  matrix grayscale, 2)  Selanjutnya matrix  co-occurrence di transpose  untuk  mengubah  baris  menjadi  kolom,  3)
Kemudia  dilanjutkan  dengan  pembuatan matrix simetris dengan cara menjumlahkan matrix co-occurrence dengan matrix  transpose, 4)  Selanjutnya matrix simestris dinormalisasikan  nilai-nilainya  dengan  membaginya dengan  jumlah  total  kemungkinan  (jumlah  nilai  piksel), dan 5) Langkah selanjutnya yaitu mengekstraksi informasi statistiknya  ke  dalam  beberapa  fitur  yakni  diantaranya adalah  nilai  kontras, dissimilarity, homogenitas, energy dan korelasi.
Proses  untuk  mencari  nilai  dari  fitur-fitur  tersebut menggunakan library  skimage dimana  dalam  216  data training dibutuhkan waktu selama kurang lebih 1 menit 7 detik  untuk  mendapatkan  nilai  setiap  fitur.  Penggunaan teknik ini sangat efektif digunakan dalam proses ekstraksi fitur  karena  beberapa  penelitian  terdahulu  dengan  objek penelitian yang berbeda mendapatkan akurasi yang cukup tinggi  [13]–[17].  Hasil  ekstraksi  fitur  pada  batik  gajah oling,  kopi  pecah  dan  batik  lainnya  ditunjukkan  pada gambar berikut:
Gambar 3. Nilai kontras
Gambar 4. Hasil ekstraksi fitur batik gajah oling
Gambar 5. Hasil ekstraksi fitur batik kopi pecah
Gambar 6. Hasil ekstraksi fitur batik lainnya
Hasil  ekstraksi  fitur  pada  gambar  di  atas  dibedakan berdasarkan  kelasnya  untuk  fitur  nilai  korelasi,  energi, homogenitas  dan  dissimilarity.  Namun,  pada  hasil ekstraksi  fitur  dari  nilai  kontras  dibedakan  dengan  fitur yang  lain  karena  hasil  yang  didapatkan  jauh  lebih  tinggi dibandingkan  keempat  fitur  lainnya.  Jika  semua  fitur dimasukkan dalam satu grafik, maka fluktuasi nilai grafik kurang bisa terbaca dengan baik. Untuk tahapan ini, pada penelitian  ini  menggunakan library  scikit-image dan pandas yang  merupakan  library  bahasa  pemrograman python untuk keperluan analisis struktur data.

## 3.4. Hasil Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  dimulai  dengan  tahap  pelabelan terhadap data latih yang diperoleh dari hasil ekstraksi ciri dengan metode GLCM. Tujuan dari pelabelan  ini adalah untuk mempermudah proses klasifikasi yakni pencocokan antara  data  tes  dan  data  latih.  Sehingga  data  tes  dapat dideteksi  termasuk  batik  gajah  oling,  kopi  pecah  atau bukan  keduanya.  Proses  dari  tahapan  klasifikasi  adalah melakukan rangkin selisih  terendah  diantara  kelas  yang ada. Jadi proses awal dari kNN adalah mencari nilai selisih dari  semua  data  latih  dan  data  tes.  Setelah  mendapatkan nilai  selisih  seluruhnya,  kemudian  dilakukan mapping untuk  mencari  nilai  selisih  terendah  sebanyak  sesuai dengan  nilai  parameter  K.  setelah  ditemukan,  maka dihitung  nilai  terendahnya  lebih  banyak  di  kelas  yang mana dan jika dalam perangkingan diambil dalam voting terbanyak yang termasuk kelas yang terpilih.
Selanjutnya pada pengujian klasifikasi adalah menentukan nilai  K  terbaik.  Nilai  K  yang  diuji  coba  antara  K  =  1 sampai dengan K = 23. Berdasarkan percobaan dari nilai K tersebut menunjukkan nilai akurasi tertinggi didapatkan pada  K  =  9  dengan  persentase  akurasi  sebesar  87,5%. Persentase  tersebut  didapatkan  dari  proses  uji  dengan melibatkan  32  citra  uji.  Adapun  akurasi  dari  hasil klasifikasi  dari  percobaan  K  =  1  sampai  dengan  K  =  23 secara keseluruhan ditunjukkan pada gambar berikut.
0 50 100 1 9 17 25 33 41 49 57 65 73 81 89 NILAI CONTRAST D A TA SE T KE - Contrast contrast batik lainnya contrast kopi pecah contrast gajah oling 0 2 4 6 8 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 Gajah Oling Dissimilarity Homogeneity Energy Correlation
0 2 4 6 1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 Kopi Pecah Correlation Energy Homogeneity Dissimilarity
0 1 2 3 4 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 Batik Lainnya Correlation Energy Homogeneity Dissimilarity
Gambar 7. Akurasi Hasil Deteksi atau Klasifikasi
Berdasarkan gambar diagram di atas menunjukkan bahwa nilai akurasi menunjukkan nilai yang konsisten pada nilai K  =  9  sampai  dengan  K  =  19.  Sedangkan  pada  nilai  K lainnya masih menunjukkan nilai akurasi di bawah 80%. Adapun  sampel  hasil  deteksi  ditunjukkan  pada  gambar berikut.

## Gambar 8. Hasil Deteksi
Berdasarkan nilai akurasi yang didapatkan menunjukkan bahwa  hasil  deteksi  masih  terdapat  beberapa  kesalahan. Kesalahan tersebut diantaranya: 1) Beberapa dataset yang digunakan  memiliki  tekstur  yang  hampir  sama  dengan citra  yang  bukan  di  kelasnya,  dan  2)  Motif  batik  yang digunakan  sebagai  dataset  memiliki  bentuk  atau  teksutr yang hampir sama. Sehingga untuk batik selain kopi pecah dan  gajah  oling  dipilih  secara  selektif  karena  beberapa batik memiliki nilai yang hampir sama dengan batik kopi pecah ataupun batik gajah oling.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan didapatkan  bahwa  metode  usulan  yakni  metode  GLCM ( Gray Level Co-occurrence matrics ) dengan fitur kontras, dissimilarity,  energy, homogenitas  dan  korelasi  dapat bekerja dengan baik untuk kasus deteksi motif batik gajah oling, kopi pecah dan selain kedua motif  batik tersebut. Dalam  proses  pembuatan  sistem  ini  juga  menggunakan
metode  kNN  ( k-Nearest  neighbors) sebagai  metode klasifikasi  yang  dilakukan  ujicoba  dari  K  =  1  sampai dengan  K  =  23  yang  didapatkan  hasil  akurasi  optimasi dengan persentasel sebesar 87,5% dengan K = 9. Proses deteksi melibatkan sebanyak 216 citra data latih dan 32 citra sebagai data uji. Oleh karena itu, metode usulan pada penelitian  ini  bisa  dijadikan  pertimbangan  dalam pengembangan sistem deteksi motif batik. Adapun dalam pengembangannya,  sistem  ini  masih  perlu  banyak perbaikan seperti menambah dataset yang digunakan dan jenis motif batik yang dideteksi, karena di lapangan motif batik Banyuwangi ada banyak variannya yakni lebih dari 30  motif.  Selain  itu,  dalam  pengembangan  sistem  perlu pertimbangan  pemilihan  metode  yang  lebih  relevan dengan  jumlah  dataset  dan  kelas  yang  banyak.  Oleh karena  itu,  pada  penelitian  yang  selanjutnya  akan dilakukan pengembangan lebih lanjut dengan menggunakan metode deep learning dan juga melakukan penambahan dataset serta motif batik yang diklasifikasikan.

## Daftar Pustaka
[1] I.  Ratnawati, Batik  Gajah  Oling  Banyuwangi . Malang: Pustaka Kaiswaran, 2011.
[2] 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. [3] 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.
[4] T.  Bariyah,  M.  A.  Rasyidi,  and  N.  Ngatini, “Convolutional  Neural  Network  untuk  Metode Klasifikasi  Multi-Label  pada  Motif  Batik,” Techno.Com ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  155–165,  2021, doi: 10.33633/tc.v20i1.4224.
[5] D. Hardiyanto, S. Kristiyana, D. Kurniawan, and D.  A.  Sartika,  “Klasifikasi  Motif  Citra  Batik Yogyakarta  Menggunakan  Metode  Adaptive Neuro  Fuzzy  Inference  System,” Setrum    Sist. Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi- komputer ,  vol.  8,  no.  2,  p.  229,  2019,  doi: 10.36055/setrum.v8i2.6545.
[6] A. S. Amal et al. ,  “Motif dan Corak Batik Jawa Timur,” Umm , pp. 1–12, 2014.
[7] B.  S. V, A.  Unnikrishnan,  and  K.  Balakrishnan, “Grey Level Co-Occurrence Matrices: Generalisation  and  Some  New  Features,” Int.  J. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 151–157, 2012, doi: 10.5121/ijcseit.2012.2213.
[8] Z.  Zhang,  “Introduction  to  machine  learning:  k- nearest neighbors,” Ann. Transl. Med. , vol. 4, no.
11, pp. 218–218, 2016, doi:
59,37 65,62 75 75 87.5 81,25 81,25 81,25 81,25 81,25 75 71,87 0 20 40 60 80 100 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 Akurasi Akurasi  %
10.21037/atm.2016.03.37.
[9] A.  (Lovely  P.  U.  Singh  and  B.  Pandey,  “An Euclidean  Distance  based  kNN  Computational Method for Assessing Degree of Liver Damage.”
[10] D. J. Im and G. W. Taylor, “Learning a metric for class-conditional  KNN,” Int.  Jt.  Conf.  Neural Networks , pp. 1932–1939, 2016, doi:
10.1109/IJCNN.2016.7727436.
[11] L. Hakim, A. D. Wibawa, E. Septiana Pane, and M. H. Purnomo, “Emotion Recognition in Elderly Based  on  SpO2  and  Pulse  Rate  Signals  Using Support  Vector  Machine,” Proc.  -  17th IEEE/ACIS Int. Conf. Comput. Inf. Sci. ICIS 2018 , pp. 474–479, 2018, doi: 10.1109/ICIS.2018.8466489. [12] L. Hakim, S. P. Kristanto, A. Z. Khoirunnisaa, and A.  D.  Wibawa,  “Multi-  scale  Entropy  and Multiclass  Fisher  ’s  Linear  Discriminant  for Emotion  Recognition  based  on  Multimodal Signal,” Kinet. Game Technol. Inf. Syst. Comput. Network, Comput. Electron. Control , vol. 5, no. 1, pp. 71–78, 2020.
[13] C. Irawan, E. N. Ardyastiti, D. R. I. M. Setiadi, E. H.  Rachmawanto,  and  C.  A.  Sari,  “A  survey: Effect  of  the  number  of  GLCM  features  on classification  accuracy  of  lasem  batik  images
using K-nearest neighbor,” 2018 Int. Semin. Res. Inf. Technol. Intell. Syst. ISRITI 2018 , pp. 33–38,
2018, doi: 10.1109/ISRITI.2018.8864443.
[14] 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.
[15] A.  R.  Juwita  and  A.  Solichin,  “Batik  pattern identification  using  GLCM  and  artificial  neural network  backpropagation,” Proc.  3rd  Int.  Conf. Informatics  Comput.  ICIC  2018 ,  2018,  doi: 10.1109/IAC.2018.8780412.
[16] N. Yunari, E. M. Yuniarno, and M. H. Purnomo, “Indonesian  batik  image  classification  using statistical  texture  feature  extraction  Gray  Level Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  and  Learning Vector  Quantization  (LVQ),” J.  Telecommun. Electron. Comput. Eng. , vol. 10, no. 2–3, pp. 67– 71, 2018.
[17] R.  A.  Surya,  “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, [Online]. Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.