JURNAL SISFOTENIKA Vol. 13 No. 1, Januari 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i1.1274

## Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik

## Implementation of Random Erasing and GridMask Data Augmentations on CNN for Batik Classification
Chan Uswatun Khasanah* 1 , Angkin Kusuma Pertiwi 2 , Farrel Witamajaya 3 1,2,3 Politeknik Akbara Surakarta; Jl. Sumbing Raya, Mojosongo, Jebres, Surakarta, (0271) 8591185
e-mail: * 1 chanuswatunkhasanah@gmail.com , 2 angkinkusuma123@gmail.com ,
3 farrel.witamajaya@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh data augmentation Random Erasing dan  GridMask  pada  klasifikasi  batik  dengan  550  gambar  yang  terbagi  menjadi  5  kelas,  yaitu Ceplok, Kawung, Lereng, Nitik, dan Parang, serta mengetahui manakah data augmentation yang memiliki  akurasi  lebih  tinggi.  Dataset  terbagi  menjadi  data  train,  validation,  dan  test  dengan perbandingan 70% : 20% : 10% sehingga masing-masing data train dan validation terdiri dari 500  gambar  dan  jumlah  data  test  adalah  50  gambar.  Kami  mengimplementasikan  data augmentation Random Erasing dan GridMask pada model pre-trained VGG16 dengan metode transfer  learning  dan  fine-tuning  (melakukan  training  pada  block5  convolutional  layer). Berdasarkan  training  menggunakan  model  pre-trained  VGG16  pada  dataset  batik  dengan membandingkan  metode  fine-tuning  dan  transfer  learning  menunjukkan  bahwa  metode  fine- tuning  menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  daripada  transfer  learning.  Training  tanpa  data augmentation dapat  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi  daripada  saat  menggunakan data augmentation, namun jumlah gambar yang diprediksi benar lebih sedikit (mengalami overfitting). Meningkatkan akurasi dan memperkecil overfitting dapat dilakukan dengan mengimplementasikan  data  augmentation  Random  Erasing  dan  GridMask.  Dari  kedua  data augmentation tersebut yang memiliki akurasi paling tinggi pada klasifikasi batik menggunakan CNN  adalah  GridMask.  Kendala penelitian  ini  adalah  kurva  pelatihan  yang  dihasilkan  masih belum cukup stabil (fluktuatif) karena menggunakan dataset yang kecil dan gambar-gambar batik pada  dataset  tersebut  belum  bisa  merepresentasikan  berbagai  macam  motif  batik.  Di  masa mendatang, peneliti berharap adanya dataset batik yang sudah tersedia secara “official” dengan jumlah gambar yang banyak dan kompleks sehingga penelitian-penelitian klasifikasi batik dapat menggunakan dataset tersebut.
Kata  kunci—Klasifikasi  batik,  VGG16,  transfer  learning,  fine-tuning,  overfitting,  data augmentation

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  Random  Erasing  and  GridMask  data augmentations  on  the  classification  of  batik  with  550  images  divided  into  5  classes,  namely Ceplok, Kawung, Slope, Nitik, and Parang, and to find out which data augmentation has higher accuracy.. The dataset is divided into train, validation, and test data with a ratio of 70% : 20% :
10% so that each train and validation data consists of 500 images and the number of test data is 50  images.  We  implemented  Random  Erasing  and  GridMask  data  augmentations  on  the  pre- trained  VGG16  model  with  transfer  learning  and  fine-tuning  methods  (training  on  the  block5 convolutional layer). Based on training using the VGG16 pre-trained model on the batik dataset by comparing the fine-tuning and transfer learning methods, it shows that the fine-tuning method produces  higher  accuracy  than  transfer  learning.  Training  without  data  augmentation  can produce higher accuracy than when using data augmentation, but the number of images that are correctly  predicted  is  less  (overfitting).  Improving accuracy  and minimizing overfitting  can  be done by implementing Random Erasing and GridMask data augmentations. Data augmentations with highest accuracy in the classification of batik using CNN is GridMask. The problem of this research is that the resulting training curve is still unstable (fluctuative) because it uses a small dataset and the batik images in this dataset cannot represent various kinds of batik motifs. In the future,  researchers  hope  that  there  will  be  an  “official”  available  batik  dataset  with  a  large number of complex images so that batik classification studies can use this dataset.
Keywords—Batik  classification,  VGG16,  transfer  learning,  fine-tuning,  overfitting,  data augmentation

## 1. PENDAHULUAN
Image  processing adalah  bidang  penelitian  yang  sangat  aktual  dan  menantang  serta menjadi  bagian  dari  kehidupan  sehari-hari.  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dikenal berhasil  memecahkan  masalah  yang  berhubungan  dengan  citra/gambar.  CNN  memiliki kemampuan untuk mendeteksi dan mengenali objek pada sebuah gambar serta dapat mengungguli metode tradisional dalam tugas computer vision dan pattern recognition , seperti object detection [1], classification [2], image segmentation [3], [4], dan text recognition [5].
CNN sudah banyak diimplementasikan pada  berbagai macam pekerjaan, salah satunya adalah klasifikasi batik. Tristanto dkk  [6] dan Handhayani dkk  [7] melakukan klasifikasi  batik dengan merancang CNN menggunakan empat convolutional layer dan tiga convolutional layer . Selain menggunakan arsitektur CNN yang dirancang sendiri, beberapa penelitian juga melakukan klasifikasi  batik  menggunakan  model pre-trained ,  seperti  VGG16  dan  VGG19 [8],  [9] serta IncRes [10]. VGG16 berhasil mengungguli metode SURF dan SIFT dalam klasifikasi batik [9] dengan rata-rata akurasi 89%±7%, sedangkan model berbasis SIFT dan SURF mencapai rata-rata akurasi 88±10% dan 88±8%. Karena alasan tersebut, CNN menjadi salah satu metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi dengan hasil yang optimal.
Kemampuan  untuk  menggeneralisasi  adalah  hal  yang  harus  diperhatikan  pada  CNN. Ketika suatu model sangat kompleks, seperti memiliki banyak parameter dibandingkan jumlah sampel  pelatihan,  maka overfitting dapat  terjadi  dan  melemahkan  kemampuan  generalisasi. Overfitting adalah suatu keadaan saat model belajar dengan baik terhadap data train , namun tidak dapat memprediksi dengan tepat saat diberikan data lain yang serupa [11] . Krizhevsky  dkk  [12]  melakukan data  augmentation dan dropout untuk  mengatasi overfitting . Data  augmentation dipilih  karena  memiliki  kemampuan  meningkatkan  variasi gambar dengan melakukan manipulasi melalui beberapa cara, seperti flipping , resizing , random- cropping ,  dan color-translating [13]  sehingga  cocok  apabila  diimplementasikan  pada dataset kecil.  Beberapa  penelitian  juga  telah  memperkenalkan  teknik data  augmentation baru,  seperti Random Erasing [14] dan GridMask [15] yang telah diuji coba pada dataset , seperti CIFAR10 dan CIFAR100 serta pada arsitektur CNN yang memiliki beragam parameter [16]–[18] . Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  akan  mengimplementasikan data  augmentation Random Erasing dan GridMask pada model pre-trained VGG16 dengan metode fine-tuning dan transfer  learning untuk  melakukan  klasifikasi  batik.  Pada  metode fine- tuning,  pelatihan  hanya

## Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik
dilakukan pada convolutional layer block5 ( trainable layer ). Dataset yang digunakan adalah 550 gambar batik yang terdiri dari 5 kelas, yaitu Ceplok, Kawung, Lereng, Nitik, dan Parang. Jumlah data tersebut tergolong kecil untuk digunakan pada CNN sehingga memiliki peluang lebih besar terjadi overfitting .  Peneliti  menerapkan data  augmentation untuk  melihat  efek  apa  yang dihasilkan pada klasifikasi batik berdasarkan nilai akurasi.
2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan berbagai macam data yang diperlukan selama  penelitian.  Data  yang digunakan diunduh di  Google  Image  dengan  jumlah  300  gambar untuk lima jenis batik [19].
2. 2 Alur Penelitian
Gambar 1. Alur penelitian
Rincian alur penelitian berdasarkan Gambar 1 adalah sebagai berikut.
a. Tahap membangun dataset
Dataset berisi 550 gambar batik yang terdiri dari 5 kelas, yaitu Ceplok, Kawung, Lereng, Nitik, dan  Parang. Dataset diperoleh  dengan  mengunduh  gambar  batik  di  Google  Image  dengan menuliskan keyword ,  seperti  “batik  Ceplok”  (tanpa  tanda  petik).  Tidak  ada  kriteria  khusus dalam menentukan gambar batik yang digunakan untuk dataset , seperti ukuran, warna, jenis, dan  sebagainya. Dataset terbagi  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  70%  data train ,  20%  data validation , dan 10% data test . Data train dan validation digunakan untuk melatih model CNN pada klasifikasi batik, sedangkan data test digunakan untuk memprediksi gambar batik. b. Tahap implementasi data augmentation
Terdapat  dua  skenario  pada  penggunaan data  augmentation ,  yaitu  data train tanpa mengimplementasikan data augmentation dan data train dengan mengimplementasikan data augmentation . Data augmentation yang digunakan adalah Random Erasing dan GridMask.
c. Tahap pelatihan menggunakan CNN
Model CNN yang digunakan untuk pelatihan adalah VGG16 [8], [9] .
d. Tahap analisis dan pembahasan
Tahap ini merupakan tahap untuk melakukan evaluasi (penilaian) berdasarkan tahap pelatihan menggunakan  CNN.  Ada  dua  evaluasi  yang  dilakukan,  yaitu  1)  Perbandingan  akurasi data augmentation dengan metode fine-tuning dan transfer learning [8] pada klasifikasi batik, 2) Data augmentation dengan akurasi tertinggi pada klasifikasi batik

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Membangun Dataset

## 3.1.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  berupa  gambar  yang  terdiri  dari  lima  macam  motif  batik,  yaitu Ceplok, Kawung, Lereng, Nitik, dan Parang. Gambar diperoleh dengan mengunduh dari Google Image dengan rincian 250 gambar untuk data train dan validation serta 50 gambar untuk data test . Kami mengembangkan 250 gambar menjadi 500 gambar menggunakan metode slicing dengan membagi gambar menjadi dua bagian yang sama [8], [9] , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Metode slicing pada gambar batik

## 3.1.2 Pengelompokan Data
Setelah  data  terkumpul,  masing-masing  kelompok  gambar  dibagi  menjadi  data train , validation , dan test dengan struktur folder seperti pada Gambar 3.
Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik

## Gambar 3. Struktur folder
Perbandingan  jumlah  gambar pada  data train , validation , dan test adalah  70%  :  20%  : 10%, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4. Setiap kelas terbagi menjadi 80 gambar untuk data train dan 20 gambar untuk data validation , sedangkan data test terdiri dari 50 gambar.
Gambar 4. Pengelompokan data

## 3.2 Tahap Implementasi Data Augmentation
3.2.1 Random Erasing
Gambar 5. Visualisasi Random Erasing
Random Erasing bekerja dengan cara melakukan penghapusan secara acak pada gambar, seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5. Cara mengimplementasikan Random Erasing adalah dengan menambahkan script di bawah ini pada model pelatihan.
1. train_datagen = ImageDataGenerator (
2. preprocessing_function = get_random_eraser ( p = 0.5 ,
3. s_l = 0.02 , s_h = 0.4 , 4. r_1 = 0.3 , r_2 = 1 / 0.3 ,
5. v_l = 0 , v_h = 350 ,
6. pixel_level = False ) 7. )

## 3.2.2 GridMask

## Gambar 6. Visualisasi GridMask
GridMask  bekerja  dengan  cara  menambahkan  pola grid pada  gambar.  Cara mengimplementasikan GridMask adalah dengan menambahkan script di bawah ini pada model pelatihan.
1. transforms_train = albumentations. Compose([ 2. albumentations. OneOf([
3. GridMask ( num_grid = 3 , mode = 0 , rotate = 180 ) , 4. GridMask ( num_grid = 3 , mode = 2 , rotate = 180 ) ,
5. ] , p = 0.7 ) 6. ])

## 3.3 Tahap Pelatihan dengan CNN

## 3.3.1 Transfer Learning dan Fine-Tuning VGG16
Kami  menggunakan  CNN  untuk  melakukan  klasifikasi  batik  seperti  yang  ditunjukkan Gambar  7. Dataset dilatih  menggunakan  model  CNN,  yaitu  VGG16  agar  model  dapat mengklasifikasikan 5 jenis batik, yaitu Ceplok, Kawung, Lereng, Nitik, dan Parang.
Gambar 7. Klasifikasi batik menggunakan CNN
Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik
VGG16 terdiri dari 5 block convolutional layer sebagai feature extraction . VGG16 telah dilatih untuk melakukan klasifikasi pada 1000 kelas dengan dataset Imagenet yang terdiri dari 1.200.000  gambar  untuk  data train dan  100.000  gambar  untuk data test .  Kami  menggunakan metode transfer  learning [8],  [9] dan fine-tuning saat  menggunakan  VGG16,  seperti  yang ditunjukkan Gambar 8.
Gambar 8. Transfer learning dan fine-tuning VGG16
Transfer  learning berarti  menggunakan  kembali  kemampuan  klasifikasi  VGG16  pada dataset yang berbeda ( dataset batik). Untuk melakukan klasifikasi batik menggunakan transfer learning maka convolutional layer harus dibekukan ( freeze layer ) dan hanya melakukan pelatihan ( trainable  layer )  pada fully  connected  layer. Konsep  antara transfer  learning dan fine-tuning hampir sama. Jika menggunakan fine-tuning maka beberapa convolutional layer ada yang dilatih kembali  ( trainable  layer ).  Pada  metode fine-tuning ,  kami  melakukan  pelatihan  hanya  pada convolutional layer block5 ( trainable layer ) dan membekukan ( freeze layer ) convolutional block 1 sampai block 4. Kami juga merancang fully connected layer sesuai dengan model pelatihan yang akan kami buat. Pada bagian output , kami membagi menjadi 5 kelas, sesuai dengan jumlah kelas yang kami miliki.
Rincian dari setiap convolutional layer pada model pre-trained VGG16 dengan input size 96 px ditunjukkan pada Tabel 1. Baris yang tanpa cetak tebal ( bold ) merupakan convolutional layer yang  kami  bekukan  ( freeze  layer ),  sedangkan  baris  yang  cetak  tebal  ( bold )  merupakan convolutional layer yang kami latih ( trainable layer ).
Tabel 1. Arsitektur Model Pre-Trained VGG16 Layer Name Type VGG16 Output Shape Param input_1 InputLayer 96, 96, 3 0 block1_conv1 Conv2D 96, 96, 64 1792 block1_conv2 Conv2D 96, 96, 64 36928 block1_pool MaxPooling2D 48, 48, 64 0 block2_conv1 Conv2D 48, 48, 128 73856 block2_conv2 Conv2D 48, 48, 128 147584 block2_pool MaxPooling2D 24, 24, 128 0 block3_conv1 Conv2D 24, 24, 256 295168
block3_conv2 Conv2D 24, 24, 256 590080 block3_conv3 Conv2D 24, 24, 256 590080 block3_pool MaxPooling2D 12, 12, 256 0 block4_conv1 Conv2D 12, 12, 512 1180160 block4_conv2 Conv2D 12, 12, 512 2359808 block4_conv3 Conv2D 12, 12, 512 2359808 block4_pool MaxPooling2D 6, 6, 512 0 block5_conv1 Conv2D 6, 6, 512 2359808 block5_conv2 Conv2D 6, 6, 512 2359808 block5_conv3 Conv2D 6, 6, 512 2359808 block5_pool MaxPooling2D 3, 3, 512 0
Perbedaan  utama  antara  metode transfer  learning dan fine-tuning yang  kami  lakukan terletak pada jumlah parameter yang dilatih ( trainable parameter ). Jumlah parameter yang dilatih dengan metode fine-tuning lebih banyak daripada metode transfer learning dengan selisih hingga tujuh juta parameter, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Trainable Parameter Transfer Learning VGG16 Fine-Tuning VGG16 Total parameter 15.895.877 15.895.877 Trainable parameter 1.181.189 8.260.613 Non-trainable parameter 14.714.688 7.635.264

## 3.3.2 Training dengan Model Pre-Trained VGG16
Saat  melakukan  pelatihan  ( training )  menggunakan  VGG16,  parameter  yang  kami gunakan ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Parameter Pelatihan Optimizer RMSprop Learning rate 1e-4 Loss categorical crossentropy Metrics accuracy Epochs 60
Kumpulan  gambar  pada dataset diproses  pada  setiap epoch .  Setiap epoch memproses gambar  yang  sama  apabila  melakukan training tanpa  menggunakan data  augmentation . Sebaliknya,  setiap epoch akan  memproses  gambar  yang  “berbeda”  jika  menggunakan data augmentation . Ilustrasi proses training menggunakan dan tanpa menggunakan data augmentation ditunjukkan pada Gambar 9.
Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik
Gambar 9. Perbandingan dengan dan tanpa data augmentation
Saat  menggunakan data  augmentation maka  gambar  asli  tidak  digunakan  saat  proses training , seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa network melihat  gambar  “baru”  yang belum pernah  “dilihat”  sebelumnya  di  setiap epoch .  Jika data  pelatihan  asli  (gambar  asli  sebelum  diimplementasikan data  augmentation )  diikutsertakan bersama gambar “baru” maka model akan “melihat” data pelatihan asli beberapa kali. Ingat bahwa tujuan data  augmentation adalah  meningkatkan  generalisasi  model.  Untuk  mencapat  tujuan tersebut maka data pelatihan “diganti” dengan data augmentation yang diubah secara acak.
Gambar 10. Konsep data augmentation

## 3.4 Tahap Analisis dan Pembahasan

## 3.4.1 Hasil Implementasi Random Erasing
Random Erasing diimplementasikan dengan empat macam parameter “maksimum area yang  terhapus  (v_h)”.  Nilai  “v_h”  yang  digunakan  adalah  50,  150,  250,  dan  350,  kemudian di training menggunakan CNN sehingga mendapatkan nilai akurasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Akurasi (%) Random Erasing Model Nilai Maksimum Area yang Terhapus (v_h) 50 150 250 350 Transfer learning VGG16 81,25 79,17 81,25 82,29 Fine-tuning VGG16 90,63 91,67 88,54 90,63
*tulisan tebal ( bold ) menunjukkan parameter dengan nilai akurasi tertinggi

## 3.4.2 Hasil Implementasi GridMask
GridMask diimplementasikan dengan empat macam parameter “ rotate ”. Nilai “ rotate” yang digunakan adalah 0, 90, 180, dan 270, kemudian di training menggunakan CNN sehingga mendapatkan nilai akurasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Akurasi (%) GridMask Model Rotate 0 90 180 270 Transfer learning VGG16 78,13 79,17 73,96 75 Fine-tuning VGG16 96,88 86,46 93,75 88,54
*tulisan tebal ( bold ) menunjukkan parameter dengan nilai akurasi tertinggi

## 3.4.2 Hasil
Nilai akurasi pada klasiifkasi batik setelah mengimplementasikan data augmentation ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Akurasi Klasifikasi Batik
Model Data Augmentation Parameter Akurasi (%) Gambar (data test ) yang diprediksi benar Transfer learning VGG16 Tanpa data augmentation - 85,42 18 Random Erasing v_h     = 350 82,29 18 GridMask rotate  = 90 79,17 23 Fine- tuning VGG16 Tanpa data augmentation - 91,67 24 Random Erasing v_h     = 150 91,67 25 GridMask rotate  = 0 96,88 26
Nilai akurasi pada Tabel 6 merupakan nilai akurasi tertinggi yang didapatkan dari uji coba menggunakan empat parameter yang berbeda di setiap metode data augmentation . Berdasarkan Tabel 6, klasifikasi batik menghasilkan akurasi yang lebih tinggi saat menggunakan metode fine- tuning daripada transfer learning serta saat mengimplementasikan data agumentation . Pada  model transfer  learning VGG16,  nilai  akurasi  tanpa  mengimplementasikan data augmentation memberikan hasil yang tinggi (85,42%) namun gambar yang diprediksi benar lebih sedikit  (18  gambar).  Hal  inilah  yang  dinamakan overfitting ,  yaitu  suatu  keadaan  ketika  model memiliki  kemampuan  yang  baik  saat  mempelajari  data train namun  tidak  bisa  memprediksi dengan tepat jika diberikan data lain (data test ).
Data  augmentation dapat  digunakan  untuk  memperkecil overfitting meskipun  nilai akurasi yang dihasilkan lebih kecil, namun jumlah gambar yang diprediksi benar lebih banyak. Salah satu cara untuk mengetahui apakah model mengalami overfitting adalah dengan melakukan pengamatan  pada  kurva  akurasi,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Kurva  akurasi  yang memiliki gap cukup jauh antara kemampuan model dalam mempelajari data train (garis warna biru)  dan  memprediksi  data test (garis  warna orange )  maka  dapat  dipastikan  model  tersebut mengalami overfitting .
Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik
Kurva akurasi pada Tabel 7 masih mengalami fluktuasi (tidak stabil), yaitu keadaan saat tingkat sensitifitas model masih tinggi yang menunjukkan bahwa overfitting masih belum dapat diatasi  secara  maksimal.  Tingkat  sensitifitas  tinggi  dikarenakan  model  belum  bisa menggeneralisasi  ciri-ciri  dari  lima  macam  motif  batik  akibat  dari  jumlah dataset yang  belum kompleks. Hal ini juga dibuktikan dengan rata-rata jumlah gambar yang diprediksi dengan benar hanya berkisar 50% dari 50 gambar pada data test . Maka dari  itu diperlukan jumlah data yang lebih kompleks dan implementasi data augmentation yang lebih “agresif”.
Tabel 7. Kurva Akurasi Klasifikasi Batik
Transfer learning VGG16
Fine-Tuning VGG16
Tanpa data augmentation Random Erasing GridMask

## 4. KESIMPULAN

## Chan Uswatun Khasanah, Angkin Kusuma Pertiwi, Farrel Witamajaya
Berdasarkan  tahap  analisis  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan bahwa:
a. Data  augmentation Random  Erasing  dan  GridMask  dapat  memperkecil overfitting dan meningkatkan  akurasi  pada  klasifikasi  batik. Tanpa  menggunakan data  augmentation maka nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dapat  lebih  tinggi  daripada  saat  menggunakan data augmentation ,  namun  jumlah  gambar  yang  diprediksi  benar  lebih  sedikit  (mengalami overfitting ).
b. Data augmentation Random Erasing dan GridMask yang memiliki akurasi paling tinggi pada klasifikasi batik menggunakan CNN adalah GridMask.

## 5. SARAN
Implementasi data  augmentation berhasil  memperkecil overfitting dan  meningkatkan akurasi pada klasifikasi batik. Namun kurva pelatihan yang dihasilkan masih belum cukup stabil (fluktuatif)  karena  menggunakan dataset yang  kecil  dan  gambar-gambar  batik  pada dataset tersebut  belum  bisa  merepresentasikan  berbagai  macam  motif  batik.  Hasil  penelitian  ini  juga belum  diimplementasikan  secara  nyata.  Di  masa  mendatang,  peneliti  berharap  adanya dataset batik  yang  sudah  tersedia  secara  “ official ”  dengan  jumlah gambar  yang  banyak dan  kompleks sehingga penelitian-penelitian klasifikasi batik dapat menggunakan dataset tersebut. Peneliti juga berharap agar hasil penelitian ini dapat diimplementasikan pada suatu aplikasi/perangkat sehingga output penelitian ini dapat terlihat secara nyata.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. L. Galvez, A. A. Bandala, E. P. Dadios, R. R. P. Vicerra, and J. M. Z. Maningo, “Object Detection  Using  Convolutional  Neural  Networks,”  in IEEE  Region  10  Annual International  Conference,  Proceedings/TENCON ,  2019,  vol.  2018-October.  doi: 10.1109/TENCON.2018.8650517.
[2] N.  Jmour,  S.  Zayen,  and  A.  Abdelkrim,  “Convolutional  neural  networks  for  image classification,”  in 2018  International  Conference  on  Advanced  Systems  and  Electric Technologies, IC_ASET 2018 , 2018. doi: 10.1109/ASET.2018.8379889.
[3] D.  Liao,  H.  Lu,  X.  Xu,  and  Q.  Gao,  “Image  Segmentation  Based  on  Deep  Learning Features,”  in 11th  International  Conference  on  Advanced  Computational  Intelligence, ICACI 2019 , 2019. doi: 10.1109/ICACI.2019.8778464.
[4] A. J. Rozaqi, A. Sunyoto, and M. rudyanto Arief, “Deteksi Penyakit Pada Daun Kentang Menggunakan  Pengolahan  Citra  dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,”
Creative Information Technology Journal , vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.24076/citec.2021v8i1.263.
[5] X.  Liu,  T.  Kawanishi,  X.  Wu,  and  K.  Kashino,  “Scene  text  recognition  with  high performance CNN classifier and efficient word inference,” in ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings , 2016, vol. 2016- May. doi: 10.1109/ICASSP.2016.7471891.
[6] J. Tristanto, J. Hendryli, and D. Erny Herwindiati, “Classification of Batik Motifs Using Convolutional  Neural  Networks,” SSRN Electronic Journal , 2018, doi: 10.2139/ssrn.3258935.
[7] T. Handhayani, J. Hendryli, and L. Hiryanto, “Comparison of shallow and deep learning models for classification of Lasem batik patterns,” in Proceedings - 2017 1st International Conference on Informatics and Computational Sciences, ICICoS 2017 , 2017, vol. 2018- January. doi: 10.1109/ICICOS.2017.8276330.
[8] I. M. A. Agastya and A. Setyanto, “Classification of Indonesian batik using deep learning techniques and data augmentation,” in Proceedings - 2018 3rd International Conference
Implementasi Data Augmentation Random Erasing dan GridMask pada CNN untuk Klasifikasi Batik
on Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering, ICITISEE 2018 , 2018. doi: 10.1109/ICITISEE.2018.8720990.
[9] Y.  Gultom,  A.  M.  Arymurthy,  and  R.  J.  Masikome,  “Batik  Classification  using  Deep Convolutional Network Transfer Learning,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi , vol. 11, no. 2, 2018, doi: 10.21609/jiki.v11i2.507.
[10] A.  Y.  Wicaksono,  N.  Suciati,  C.  Fatichah,  K.  Uchimura,  and  G.  Koutaki,  “Modified Convolutional Neural Network Architecture for Batik Motif Image Classification,” IPTEK Journal of Science , vol. 2, no. 2, 2017, doi: 10.12962/j23378530.v2i2.a2846.
[11] B.  Ghojogh  and  M.  Crowley,  “The  Theory  Behind  Overfitting,  Cross  Validation, Regularization, Bagging, and Boosting: Tutorial,” May 2019.
[12] A.  Krizhevsky,  I.  Sutskever,  and  G.  E.  Hinton,  “ImageNet  classification  with  deep convolutional  neural  networks,” Commun  ACM ,  vol.  60,  no.  6,  2017,  doi: 10.1145/3065386.
[13] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016, vol. 2016-December. doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[14] Z. Zhong, L. Zheng, G. Kang, S. Li, and Y. Yang, “Random erasing data augmentation,” in AAAI  2020  -  34th  AAAI  Conference  on  Artificial  Intelligence ,  2020.  doi: 10.1609/aaai.v34i07.7000.
[15] P. Chen, S. Liu, H. Zhao, and J. Jia, “GridMask Data Augmentation,” Jan. 2020.
[16] S. Zagoruyko and N. Komodakis, “Wide Residual Networks,” in British Machine Vision Conference 2016, BMVC 2016 , 2016, vol. 2016-September. doi: 10.5244/C.30.87.
[17] G.  Huang,  Z.  Liu,  L.  van  der  Maaten,  and  K.  Q.  Weinberger,  “Densely  connected convolutional networks,” in Proceedings - 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017 , 2017, vol. 2017-January. doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[18] D. Han, J. Kim, and J. Kim, “Deep pyramidal residual networks,” in Proceedings - 30th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2017 , 2017, vol. 2017-January. doi: 10.1109/CVPR.2017.668.
[19] “Google Images.” https://images.google.com/