## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721

## Penerapan Deep Learning Dalam Pengenalan Endek Bali Menggunakan Convolutional Neural Network
Theresia Hendrawati, Dewa Ayu Putri Wulandari, I Gde Swiyasa Surya Dharma, Ni Luh Wiwik Sri Rahayu Ginantra * , Christina Purnama Yanti
Fakultas Teknologi dan Informatika, Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Bali, Indonesia Email: 1 theresia.hendrawati@instiki.ac.id, 2 putri.wulandari@instiki.ac.id, 3 gdeswiyasa@gmail.com, 4,* wiwik@instiki.ac.id,
5 christinapy@instiki.ac.id Email Penulis Korespondensi: wiwik@instiki.ac.id
Abstrak− Kain Endek telah diakui sebagai salah satu Kekayaan Intelektual dari Ekspresi Budaya Tradisional, dengan nomor registrasi EBT 12.2020.0000085 pada tanggal 22 Desember 2020. Di era sekarang, banyak masyarakat kesulitan membedakan antara kain endek dan kain batik karena polanya hampir mirip. Penelitian ini bertujuan untuk membantu mengenali kain Endek Bali berdasarkan citra digital. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah metode  Convolutional Neural Network dengan ResNet50, yang merupakan metode pembelajaran mendalam yang digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasi objek pada citra digital. Hasil evaluasi dari pengujian model terbaik dengan model testing baru dengan menggunakan Confession Matrix mendapatkan  hasil  akurasi  90.69%,  recall  90.69%,  precision  90.60%  dan  f1-score  90.68%.  Dengan  demikian,  model  yang dikembangkan dalam penelitian ini menunjukkan performa optimal dalam mengklasifikasikan gambar kain Endek Bali.
Kata Kunci: Deep Learning; Convolutional Neural Network; Endek Bali; ResNet50
Abstract− Endek  Bali  has  been  recognized  as  one  of  the  Intellectual  Property  of  Traditional  Cultural  Expressions,  with registration number EBT 12.2020.0000085 on December 22, 2020. In the present era, many people find it difficult to distinguis h between endek fabric and batik fabric because their patterns are quite similar. This research aims to help identify Bali's Endek fabric based on digital images. One of the approaches used is the Convolutional Neural Network method with ResNet50, which is a deep learning method used to recognize and classify objects in digital images. Evaluation result from testing the best model with new testing model using confession matrix get result of 90,69% accuracy, 90,69% recall, 90,60% precision and 90,68% f1-score. Thus, the model developed in this research demonstrates optimal performance in classifying images of Bali's Endek.
Keywords : Deep Learning; Convolutional Neural Network; Endek Bali; ResNet50

## 1. PENDAHULUAN
Pulau  Bali  terkenal  dengan  indahnya  alam,  seni,  budaya,  adat  istiadat  dan  karya  atau  kerajinannya.  Sektor pariwisata di Bali saat ini masih menjadi favorit bagi wisatawan asing maupun lokal [1]. Pertumbuhan pada bidang pariwisata tidak lepas kaitannya dengan adanya industri kreatif yang memiliki ciri khas  tersendiri, salah satunya yaitu Endek Bali. Endek Bali adalah jenis kain tradisional khas Bali yang terbuat dari bahan-bahan alami seperti sutra, kapas, dan benang emas atau perak. Kain ini memiliki ciri khas pola anyaman yang rumit dan indah, sehingga sering digunakan untuk pakaian adat, seperti kebaya, sarung, dan kain obor. Pola dan desain pada endek biasanya dihasilkan  dari  teknik  anyaman,  baik  dengan  mesin  tenun  maupun  tenun  manual.  Proses  pembuatannya memerlukan keahlian khusus dan memakan waktu yang cukup lama [2]. Untuk membuat endek, seorang pengrajin harus melakukan beberapa tahap, mulai dari pemilihan bahan, pencelupan, hingga proses anyaman. Kain Endek telah  dicatatkan  sebagai  salah  satu  Kekayaan  Intelektual  Komunal  Ekspresi  Budaya  Tradisional  dengan  nomor EBT 12.2020.0000085 pada tanggal 22 Desember 2020. Kain tenun ikat endek memiliki beragam jenis, seperti flora, fauna, dan motif tradisional yaitu gringsing. Pada gambar 1 merupakan salah satu contoh motif kain endek dengan motif tradisional grinsing.
Gambar 1. Kain Tenun Endek Motif Gringsing
Setiap  jenis  endek  memiliki  karakteristiknya  tersendiri  seperti  flora  dimana  kain  tenun  endek  jenis  ini memiliki motif menyerupai tumbuhan, fauna yang memiliki motif binatang dan kain tenun endek Gringsing yang memiliki karakteristik unik dimana pada zaman dahulu kain endek ini digunakan untuk penolak bala agar dijauhi dari  penyakit.  Namun  seiring  dengan  perkembangan  zaman,  endek  semakin  populer  dan  kini  dapat  ditemukan dalam  berbagai  bentuk  dan  motif  yang  lebih  modern.  Saat  ini  keberadaan  kain  endek  Bali  sering  salah  di definisikan  oleh  masyarakat  karena  memiliki  bentuk  serta  corak  yang  sangat  mirip  dengan  batik  [3].  Menurut artitkel  berita  harian  Kompas,  pada  saat  acara  G20  yang  berlangsung  di  Bali  pada  tahun  2022,  para  pemimpin

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
negara  menggunakan  pakaian  yang  terbuat  dari  kain  ikat  bali  atau  Endek,  namun  banyak  warganet  salah menafsirkan  bahwa  pakaian  tersebut  merupakan  kain  tradisional  batik,  sehingga  menimbulkan  ambiguitas  dan menyulut api di sosial media terutama twitter [4]. Proses identifikasi menggunakan jaringan neural atau saraf tiruan yang digunakan dalam proses klasifikasi dan deteksi objek pada sebuah gambar atau data.  Convolutional Neural Network (CNN) saat ini telah mencapai hasil yang relevan pada beberapa tugas dalam mengklasifikasikan serta mendeteksi  sebuah  objek  sebagaimana  jaringan  neural  network  bekerja.  Jaringan  neural  network  biasanya memvariasikan  input  dengan  meneruskannya  ke  sirkuit  lapisan  tersembunyi  (hidden  layer)  [5].  Setiap  lapisan terdiri dari sekumpulan neuron, dimana setiap lapisan terhubung secara penuh dengan semua neuron pada lapisan sebelumnya.  Akhirnya,  lapisan  yang  terhubung  sepenuhnya  (output  layer)  digunakan  untuk  merepresentasikan prediksi.  Penerapan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sudah  pernah  diterapkan  oleh  para  peneliti sebelumnya  salah  satunya  dalam  klasifikasi  motif  batik  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan judul Modified Convolutional Neural Network Architecture for Batik Motif Image Classification yang disusun oleh Wicaksana dkk [6].
Penelitian ini dilakukan dengan menggabungkan dua metode dalam Convolutional Neural Network (CNN) yaitu GoogleNet dan Residual Network dengan output menghasilkan sebuah arstektur baru yaitu IncRes dengan tingkat akurasi mencapai 70,84%. Penelitian terkait lainnya dalam penerapan algoritma untuk deteksi objek serta klasifikasi  gambar  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  Klasifikasi  motif  batik menggunakan  Convolutional  Neural  Network.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  proses  klasifikasi  batik menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  yang  dikombinasikan  dengan  Grayscale.  Batik  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  batik  kawung,  megamendung  dan  parang.  Penelitian  ini  diuji  menjadi  2 metode uji coba yaitu hanya menggunakan Convolutional Neural Network dan mengkombinasikan Convolutional Neural Network dengan Grayscale. Tingkat akurasi hanya dengan menggunakan Convolutional Neural Network yaitu mencapai 65% sedangkan jika dikombinasikan dengan Grayscale tingkat akurasinya mencapai 70%. Banyak sekali  arsitektur  CNN  yang  biasanya  digunakan  oleh  peneliti  untuk  kasus  pengklasifikasian  gambar  2D  entah dengan menggunakan arsitektur Custom (arsitektur yang dirancang sendiri oleh peneliti) maupun arsitektur yang sudah  disediakan  oleh  para  ahli  dan  sudah  teruji  melalui  beberapa  skenario  pengujian  [7].  Pada  penelitian  ini penulis akan menggunakan arsitektur yang sudah ada yaitu ResNet. Arsitektur (Residual neural network) cukup revolusioner dan arsitektur ini menjadi state of the art tidak hanya dalam klasifikasi, namun dalam semua kategori termasuk object detection, dan semantic segmentation. ResNet juga mempunyai kemampuan untuk menghindari masalah pengurangan gradien. Berdasarkan masalah pada latar belakang dipaparkan di atas, maka penelitian ini membahas  bagaimana  proses  sistem  mampu  mengenali  objek  yaitu  Endek  Bali  dengan  motif  yang  unik  dan sebagai  warisan  budaya  lokal  Bali  dapat  terdigitalisasi  yang  nantinya  dapat  dikembangkan  ke  aplikasi  mobile dengan  mengimplementasikan  ilmu  deep  learning  serta  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan arsitektur ResNet50 [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini memiliki alur atau proses pada setiap tahapan yang digambarkan pada gambar 2. Alur ini menjadi pedoman  dari  tahap  awal  hingga  akhir  penelitian  yang  bertujuan  agar  tahapan  yang  dilakukan  berjalan  secara terstruktur.
Gambar 2. Tahapan-tahapan penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada tahapan  ini  akan  dilakukan  proses  pengumpulan  data  endek  Bali  yang  akan  digunakan  untuk  proses  data masukkan. Data didapatkan melalui sumber media internet. Berikut metode yang digunakan dalam pengumpulan data a. Observasi
Untuk  memperoleh  data  primer,  penulis  menggunakan  metode  observasi  data.  Penulis  meninjau  serta mengamati kain endek bali sebagai data melalui media internet. Data yang diperoleh akan dibagi menjadi 3 kelas yaitu kain endek bali flora, fauna dan gringsing. Dimana masing-masing data akan melewati proses data augmentasi yang bertujuan untuk menambah variasi dataset yang akan digunakan dalam proses data training nantinya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
b. Studi Pustaka
Studi  Pustaka  atau  Literatur  digunakan  untuk  mencari  data  pendukung  dari  berbagai  sumber  seperti buku,ebook,  maupun  jurnal-jurnal  yang  relevan  dengan  pembahasan  penelitian  yang  dilakukan.  Untuk mendukung landasan teori pada penelitian ini, maka digunakan metode kepustakaan. Kepustakaan diambil dari internet dan buku – buku yang dapat menunjang penelitian. Metode ini dilakukan dengan mengumpulkan data dan materi dari berbagai sumber jurnal mengenai sistem informasi.

## 2.2 Data Augmentasi
Proses augmentasi data bertujuan untuk memperkaya data secara sintetis sehingga  menambah  jumlah  feature  yang dihasilkan.  Hal  ini sangat berguna untuk meningkatkan kinerja model agar lebih maksimal. Teknik augmentasi yang akan dilakukan adalah  random horizontal  flip, random  vertical  flip, random rotation, dan  Random Resize Crop [9]. Dari proses augmentasi sejatinya tidak menambah data secara fisik secara atau permanen akan tetapi data hasil augmentasi ditambah secara sintetis dan data tersebut bersifat sementara dan disimpan di memori. Dari proses augmentasi didapatkan data baru yang kemudian dapat dimasukkan ke dalam proses training.

## 2.2.1 Cropping
Cropping  adalah  proses  dimana  gambar  di  potong  pada  bagian  tertentu  [10]. Tujuan  dari  proses  ini  yaitu  agar proses  klasifikasi  tidak  terpengaruh  oleh  bagian  gambar  yang  tidak  penting.  Gambar  4  merupakan  contoh penerapan cropping.

## 2.2.2 Flipping
Flipping yaitu suatu perubahan orientasi citra secara Horizotal dengan tujuan menambah variatif suatu data [11]. Gambar 3.4 merupakan penjelasan pada proses Flip.

## 2.2.3 Rotate
Rotate yaitu suatu operasi memutar suatu citra terhadap titik pusatnya terhadap arah jarum jam atau berlawanan jarum  jam  [12].  Hal  ini  dilakukan  bertujuan  menambah  data  agar  semakin  variatif  sehingga  model  dapat mempelajari  data  baru  dengan  mudah.  Gambar  5  merupakan  penjelasan  tentang  proses  rotate,  disini  penulis menggunakan rotate dengan kelipatan 15°.

## 2.2.4 Flipping dan Rotate
Proses Flipping dan Rotate yaitu suatu operasi memutar pada suatu citra yang telah di Flip terhadap titik pusatnya terhadap arah  jarum jam atau berlawanan  jarum  jam. Hal  ini  dilakukan  bertujuan  menambah data agar semakin variatif  sehingga  model  dapat  mempelajari  data  baru  dengan  mudah.  Gambar  5  merupakan  penjelasan  tentang proses rotate, disini penulis menggunakan rotate dengan kelipatan 15°.

## 2.3 Pemodelan CNN dengan ResNet50
Penerapan Deep Learning pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan    model arsitektur ResNet50 dikombinasikan dengan Data Augmentasi.
2.3.1 Residual Network 50 (ResNet50)
Gambar 3. Pemodelan CNN menggunakan ResNet50
Pada  gambar  3  di  atas  menjelaskan  mengenai  tahapan  ResNet50. Berikut merupakan tahapan- tahapan arsitektur ResNet50.
1. Data citra Endek berukuran 128 x 128 pixel sebagai data      masukan.
2. Data masukan diproses dengan menambahkan zero padding berukuran 3 x3.
3. Stage 1
a. Dilakukan operasi convolutional dengan filter 7 x 7 dengan 64 channel.
b. Dilakukan operasi fungsi batch normalization.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
c. Ditambahkan fungsi aktivasi menggunakan ReLu.
d. Dilakukan operasi fungsi max pooling 3 x 3 dengan stride = 2.
e. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 64 x 64 pixel.
4. Stage 2
a. Dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 64, 64 dan 256 serta stride = 1.
b. Dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1
c. Dengan channel 64, 64 dan 256 serta stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali.
d. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 32 x 32 pixel.
5. Stage 3
a. Dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 128, 128 dan 512.
b. Dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 128, 128 dan 512 yang dilakukan perulangan sebanyak 3 kali.
c. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 16 x 16 pixel.
6. Stage 4
a. Dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 256, 256 dan 1024.
b. Dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 256, 256 dan 1024 yang dilakukan perulangan sebanyak5 kali.
c. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 8 x 8 pixel.
7. Stage 5
a. Dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 512, 512 dan 2048.
b. Dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 512, 512 dan 2048 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali.
c. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 4 x 4 pixel.
8. Output dari proses convolutional sebelumnya akan diproses dengan menambahkan average pooling dan melakukan proses flatten, sehingga akan menghasilkan output array satu dimensi.
9. Output dari operasi flatten selanjutnya akan diproses pada neural network menggunakan fully connected layer dengan algoritma backpropagation.
10. Setelah proses pada neural network selesai maka akan dihasilkan nilai bobot yang selanjutnya akan dilakukan proses klasifikasi dengan metode softmax.
11. Hasil dari proses klasifikasi akan dihasilkan berupa kelas data

## 2.4 Implementasi dan Pengujian

## 2.4.1 Implementasi
Pada  tahapan  ini,  implementasi  model  berdasarkan  analisa  dan  perancangan.  Implementasi  dilakukan  dengan menjalankan  model  ResNet50.  Tahapan  pengujian  dilakukan  untuk  menguji  model  telah  dibuat  dapat berkerja dengan  baik  serta  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi yang  didapatkan.  Metode  pengujian  model  ResNet50 menerapkan  berdasarkan  perancangan  skenario.  Pengujian  yang  dilakukan  adalah menguji  tingkat  akurasi  yang didapatkan  menggunakan  data  augmentasi  dengan  skenario  K-fold  cross  serta  dengan  bebagai  nilai hyperparameter  seperti learning rate, dan epoch [13].
K-fold cross validation merupakan salah satu metode statistik yang diimplementasikan untuk mengevaluasi performansi dari model atau algoritma yang telah dirancang. Pada tahap pelatihan dataset dibagi menjadi data latih dan data validasi. Model akan dilatih menggunakan data latih dan divalidasi menggunakan data validasi sebanyak k-fold kali. Pada penelitian  ini digunakan  5-fold  cross validation  dalam  mengevaluasi kinerja  model.  Five-fold cross  validation  merupakan  metode  yang  paling  direkomendasikan  untuk  estimasi  kemampuan  model  dalam generalisasi data. Pada 5-fold cross validation data dibagi menjadi 5-fold dengan ukuran sama, dimana 4-fold akan digunakan sebagai data latih dan 1-fold digunakan sebagai data validasi.

## 2.4.2 Skenario Pengujian
Skenario pengujian merupakan tahapan jalan cerita yang akan dilakukan peneliti pada tahap pengujian. Berikut beberapa skenario yang akan dilakukan yaitu 1. Pengujian dilakukan dengan data yang berbeda dengan  metode K-fold cross validation.
2. Untuk proses training dengan jumlah data sebanyak 2421.
3. Pengujian  learning  rate  dan  epoch  dilakukan  dengan  learning rate  dari  0.001  dan  perbandingan  epoch sebanyak 10 sampai 50.

## 2.4.3 Evaluasi
Tahap evaluasi merupakan tahap pemeriksaan akurasi hasil eksperimen yang di desain menjadi beberapa skenario pengujian. Tahap evaluasi menggunakan data testing yang bertujuan untuk mengevaluasi model dengan beberapa skenario pengujian. Tahap evaluasi terhadap akurasi digunakan dengan matrik klasifikasi yaitu confusion matrix, dengan melakukan penilaian dari segi accuracy [14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pada tahap ini penulis mengumpulkan foto dari kain Endek dengan 3 jenis motif yaitu Gringsing, Flora dan Fauna melalui  media  internet.  Data  yang  telah  dikumpulkan  akan  dilakukan  proses  training  data  namun  sebelum  itu peneliti akan melakukan augmentasi data. Hal ini bertujuan untuk menambah jumlah serta variasi dari setiap data [15].

## 3.1.1 Dataset Training
Dataset ini akan digunakan dalam proses training data dalam pemodelan Convolutional Neural Network dengan ResNet50  yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Untuk  data training  yang  digunakan  berjumlah  2321  data  dimana jumlah data jenis Gringsing adalah 702 data, jumlah data jenis flora 856 data dan jumlah data jenis fauna adalah 763 data.

## 3.1.2 Dataset Testing
Dataset  ini  akan digunakan dalam proses  testing  data dalam  pemodelan  Convolutional Neural Network  dengan ResNet50 yang telah dirancang sebelumnya [16]. Setelah melakukan proses training data dan telah menghasilkan model  terbaik,  nantinya  akan  dilakukan  testing  menggunakan  dataset  terpisah  dengan  class  yang  sama  yaitu gringsing, flora dan fauna dimana jenis Gringsing dengan jumlah data 66 data, jenis flora dengan jumlah data 58 data dan jenis fauna dengan jumlah data 55 data.

## 3.2 Augmentasi Data
Proses augmentasi data bertujuan untuk memperkaya data secara sintetis sehingga menambah jumlah feature yang dihasilkan  [17]. Hal  ini sangat berguna untuk meningkatkan kinerja  model agar lebih  maksimal. Pada tahap  ini peneliti akan melakukan cropping, rotate, flipping dan flipping + rotate [18].
Gambar 4. Proses Cropping (kiri) dan Flipping (kanan)
Gambar 5. Proses Rotate (kiri), Fliping dan Rotate (kanan)

## 3.3 K-Fold Cross Validation
Setelah  melakukan  proses  data  augmentasi,  selanjutnya  akan  dilakun  proses  pemodelan  Convolutional  Neural Netwrok dengan ResNet50. Setelah melakukan pemodelan akan dilakukan training data dengan menggunakan k- fold cross validation. Peniliti menggunakan k=5, yang artinya data training yang telah disiapkan dari 3 class akan dibagi secara otomatis dengan perbandingan 80% data training dan 20% data validation. Sebelum proses training data, peneliti akan melakukan shuffle data yang bertujuan agar dataset diacak untuk mendapatkan hasil yang terbaik [19].
Tabel 1 . Tabel Informasi k-fold cross Validation Fold DATASET 1 Validation Train Train Train Train 2 Train Validation Train Train Train 3 Train Train Validation Train Train 4 Train Train Train Validation Train 5 Train Train Train Train Validation
Tabel 1 di atas merupakan gambaran dari setiap proses testing menggunakan k-fold cross validation dengan jumlah k=5, yaitu akan dilakukan sebanyak 5 fold dengan perbandingan dataset 80% untuk training dan 20% untuk validasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721

## 3.4 Pemodelan Convolutional Neural Network
Pada tahap ini peneliti akan membangun model  Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur ResNet50 sesuai dengan gagasan  yang dipaparkan pada bab sebelumnya oleh peneliti. Gambar  6  di bawah  ini merupakan hasil dari pembangunan model Arsitektur ResNet50.
Gambar 6. Model Convolutional Neural Network dengan Arsitektur ResNet50
Pada tahap ini peneliti mencoba melakukan training dan testing data menggunakan metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  dengan  menggabungkannya  dengan  Data  Augmentation  dan  ResNet50  dengan menggunakan jumlah epochs yaitu 40 dan learning rate sebanyak 0.001 [20].
Gambar 7. Hasil Training Data menggunakan Convolutional Neural Network, Data Augmentation dan ResNet50
Gambar  7.  merupakan  hasil  training  data  menggunakan  metode  di  atas.  Pada  tahap  testing  ini  hanya menggunakan 40 epochs dan 0.001 learning rate, peneliti akan meningkatkan hasil penelitian dengan melakukan beberapa  metode  mulai  dari  menaikan  jumlah  epochs  serta  melakukan  sedikit  modifikasi  pada  proses  testing, sehingga nanti akan mendapatkan hasil akurasi yang diinginkan

## 3.5 Hasil Akurasi dari  Pemodelan Convolutional Neural Network
Pada penelitian ini, peneliti akan menggunakan metode k-fold cross validation sebagai metode untuk menguji data dari hasil model Convolution Neural Network dengan ResNet50. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan 5 fold, 4-fold akan digunakan sebagai data latih dan 1-fold digunakan sebagai data validasi.
1. Fold 1 Pada pengujian pada fold pertama menghasilkan:
a. Akurasi training model : 0.93 / 93%
b. Loss training model : 0..18 / 18%
c. Akurasi testing model : 0.84 / 84%
d. Loss testing mode: 0.45 / 45%
2. Fold 2 Pada pengujian pada fold kedua menghasilkan:
a. Akurasi training model : 0.94 / 94%
b. Loss training model : 0.13 / 13%
c. Akurasi testing model : 0.87 / 87%
d. Loss testing mode: 0.40 / 40%
3. Fold 3 Pada pengujian pada fold ketiga menghasilkan:
a. Akurasi training model : 0.94 / 94%
b. Loss training model : 0..15 / 15%
c. Akurasi testing model : 0.87 / 87%
d. Loss testing mode: 0.38 / 38%
4. Fold 4 Pada pengujian pada fold keempat menghasilkan:
a. Akurasi training model : 0.94 / 94%
b. Loss training model : 0.13/ 13%
c. Akurasi testing model : 0.87 / 87%
d. Loss testing mode: 0.56 / 56%
5. Fold 5 Pada pengujian pada fold kelima menghasilkan:
a. Akurasi training model : 0.92 / 92%
b. Loss training model : 0.20 / 20%
c. Akurasi testing model : 0.88 / 88%
d. Loss testing mode: 0.33 / 33%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
Berikut adalah gambar  8  grafik dari pengujian  menggunakan k-fold cross validation. Pada gambar grafik tersebut merupakan hasil dari training terhadap validation dari setiap cv atau cross validation
Gambar 8. Grafik Pengujian K-Fold Cross Validation
Setelah  mendapatkan  akurasi  beserta  model  terbaik  yang  diinginkan  dari  setiap  fold,  kemudian  akan dilakukan perhitungan untuk mencari rata-rata akurasi dari kelima fold di atas. Tabel 2 di bawah ini merupakan perhitungan  rata-rata  dari  fold  di  atas,  dan  didapatkan  rata-rata  akurasi  training  mencapai  93.99%  dan  akurasi validation yaitu 87.06%.
Tabel 2. Rata-rata akurasi dan validasi fold Fold Skenario Model Akurasi Training Validation 1 Learning rate: 0.001 Epoch: 70 ResNet50 93.65% 84.23% 2 94.65% 87.66% 3 94% 87.48% 4 94.81% 88.31% 5 92.86% 87.66% Rata-rata 93.99% 87.06%

## 3.6 Pengujian dan Evaluasi
Pengujian dilakukan dengan validasi dari model terbaik dengan data testing baru yang telah disiapkan. Jumlah data testing adalah 179 yang terdiri dari 3 class yaitu gringsing, flora dan fauna. Berikut merupakan tabel 3 terkait hasil dari pengujian model rata-rata terbaik dengan data training baru.
Tabel 3. Pengujian model terbaik dengan data testing baru
Skenario Model Akurasi Training Validation Testing Learning rate: 0.001 ResNet50 94.81% 88.31% 89.87%
Dari  hasil  tersebut,  dilakukan  proses  evaluasi  menggunakan   metode  Confussion  Matrix.  Berikut  adalah hasil dengan Confusion Matrix pada gambar 9.
Gambar  9.  di  atas  merupakan  hasil  dari  evaluasi  pengujian  model  terhadap  data  training.  Hasil  dari pengujian tersebut menghasilkan :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
a. Model di atas dalam pengujian kain gringsing mendapatkan 55 data uji bernilai atau dikelani dengan benar dan 11 lainnya kurang tepat.
b. Pada pengujian kain dengan motif fauna menghasilkan 45 data uji bernilai benar dan 10 data dikenali kurang tepat.
c. Pengujian pada kain dengan  motif flora menghasilkan 50 data uji dikenali dengan benar dan 8 data dikenali kurang tepat.
Kemudian akan dilakukan proses perhitungan evaluasi  model terbaik dengan  data  uji  baru  menggunakan Confusion Matrix dengan hasil : a. Accuracy : 90,69% b. Precision: 90,60%
c. Recall : 90,69%
d. F1-Score : 90,68%

## 3.7 Pengaruh Parameter Model
Penentuan  model  terbaik,  harus  dicari  nilai  terbaik  parameter  parameter  dalam  model  CNN.  Parameter  yang dimaksud  adalah  pengaruh jumlah  epoch  dan  jumlah  layer.  Tujuan  dari  penentuan  parameter  model  ini  ingin membandingkan model mana yang paling terbaik dengan memperhatikan nilai parameternya.

## 3.7.1 Pengaruh Jumlah Epoch
Epoch adalah ketika seluruh dataset sudah melalui proses training pada Neural Network sampai dikembalikan ke awal dalam satu putaran. Dalam Neural Network satu epoch itu terlalu besar dalam proses pelatihan karena seluruh data diikutkan kedalam proses training sehingga akan membutuhkan waktu cukup lama. Untuk mempermudah dan mempercepat  proses  training  biasanya,  data  sate dibagi  per  batch  (  Batch Size ). Penentuan nilai dari batch size biasanya tergantung peneliti dengan melihat  banyak  sampel.  Berikut  adalah  hasil  perbandingan  epoch  dari  hasil training dengan menggunakan learning rate 0.001.
Tabel 4. Pengaruh Jumlah Epoch Epoch  Skenario Accuracy Validation Loss Validation Time/epochs in seconds 10 Learning rate: 0.001 83% 0.3734 161 20 78% 0.4241 148 30 87% 0.3461 153 40 84% 0.4279 147 50 88% 0.3397 147 60 88% 0.3654 150 70 85% 0.3985 149
Berdasarkan tabel 4 diatas dengan menggunakan nilai learning rate 0.001 didapatkan akurasi yang cukup tinggi yakni mencapai 88% pada epoch ke 5 dan 6. Tapi yang menjadi perbedaan yaitu dengan jumlah waktu yang dihabiskan dalam proses training data, dimana epoch 50 lebih cepat 3 detik dari epoch 60. Jika dilihat dari tabel dapat disimpulkan bahwa semakin banyak epoch tidak menjamin bahwa nilai akurasi semakin meningkat.

## 3.7.2 Pengaruh Jumlah Layer Konvolusi
Layer Konvolusi terhadap epoch 30, learning rate 0.001 merupakan bagian hal terepenting dalam convolutional neural network. Tujuan digunakannya layer konvolusi untuk proses ekstraksi fitur pada gambar. Penggunaan dari banyaknya layer konvolusi yang digunakan dapat mempengaruhi tingkat akurasi dari model.
Tabel 5. Pengaruh jumlah layer konvolusi
Jumlah Konvolusi Skenario Accuracy Validation Loss Validation Time in seconds 2 Learning rate: 0.001 80% 0.5970 87 9 83% 0.5125 102 6 84% 0.5003 128 15 88% 0.3397 147 17 84% 0.3564 168
Berdasarkan tabel 5 di atas menunjukan bahwa penggunaan dari banyaknya layer konvolusi pada penelitian ini  dapat  meningkatkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibanding  dengan  menggunakan  2  layer  konvolusi. Namun ketika semakin banyak penggunaan layer konvolusi akan memperlambat proses pelatihan model, hal ini disebabkan oleh banyaknya tahap ekstraksi dari fitur/gambar yang dilakukan oleh komputer sehingga memakan waktu yang cukup  lama. Sehingga dari tabel dapat  dilihat semakin  banyak  jumlah  layer konvolusi, waktu yang dibutuhkan dalam proses pelatihan model akan semakin banyak.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  beberapa  kesimpulan  yaitu:Model  CNN dengan  ResNet50  pada  penelitian  ini  menggunakan  input  shape  berukuran  128x128,  nilai  learning  rate  0.001, jumlah epoch 70, data training 2421, dan validation menggunakan k-fold cross validation. Menghasilkan tingkat akurasi training dan testing dalam melakukan klasifikasi gambar endek bali sebesar 94% training                         dan 88 % testing. Hasil evaluasi dari pengujian model terbaik dengan model testing baru dengan menggunakan Confession Matrix mendapatkan  hasil  akurasi  90.69%,  recall  90.69%,  precision  90.60%  dan  f1-score  90.68%.  Yang  artinya  hasil akurasinya  dinyatakan  sangat  baik.  Dari  beberapa  skenario  percobaan  menggunakan  parameter  yang  berbeda seperti  jumlah  epoch  dan  jumlah  layer  mendapatkan  hasil  dengan  skenario penggunaan nilai epoch didapatkan tingkat  akurasi terbaik  menggunakan  nilai  epoch  sebesar  50,  dengan  akurasi  88%.  Dalam  setiap  training  dan validation  data menunjukan  bahwa  menambah  jumlah  epoch  memang  mempengaruhi  tingkat  akurasi  tapi  tidak sepenuhnya mengalami  peningkatan  jumlah  akurasi.  Skenario  penggunaan  layer  konvolusi  didapatkan  tingkat akurasi terbaik menggunakan 15 layer konvolusi, dengan akurasi 88 %.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  mendukung  terlaksananya  penelitian  ini.  Kepada Kemendikbudristek  atas  kesempatannya  untuk  melakukan  penelitian  ini,  kepada  DRPM  INSTIKI  yang memfasilitasi terlaksananya penelitian ini hingga berjalan dengan baik. Tim Peneliti yang selalu aktif dan bekerja keras untuk penelitian PDP ini.

## REFERENCES
[1]  N.  L.  W.  S.  R.  Ginantra,  “Deteksi  Batik  Parang  Menggunakan  Fitur  Co-Occurence  Matrix  Dan  Geometric  Moment Invariant  Dengan  Klasifikasi  KNN,”  Lontar  Komputer :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi,  p.  40,  2016.  doi: 10.24843/lkjiti.2016.v07.i01.p05.
[2]  I. Gusti, A. Gede, and A. Kadyanan, “Pengembangan Aplikasi Deep Learning untuk Identifikasi Kain Endek Bali,” Jurnal Ilmu Komputer, vol. 15, no. 1, pp. 32–39, 2020.
[3]  S. Febrian Tumewu, D. H. Setiabudi, and I. Sugiarto, “Klasifikasi Motif Batik menggunakan metode Deep Convolutional Neural Network dengan Data Augmentation,” Jurnal INFRA, vol. 8, no. 2, 2020.
[4]  I.  G.  A.  G.  A.  Kadyanan,  “Sistem  Pengenalan  Kain  Endek  Khas  Bali  Berdasarkan  Fitur  Tekstur,”  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer Universitas Udayana, vol. 9, no. 2, pp. 38–43, 2018.
[5]  C. F. G. Dos Santos and J. P. Papa, “Avoiding Overfitting: A Survey on Regularization Methods for Convolutional Neural Networks,” Association for Computing Machinery, vol. 54, no. 10, 2022. doi: 10.1145/3510413.
[6]  P. A. Wicaksana,  I. Made Sudarma, and  D. C.  Khrisne, “Pengenalan Pola Motif  Kain Tenun Gringsing Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dengan Model Arsitektur Alexnet,” Jurnal SPEKTRUM, vol. 6, no. 3, 2019.
[7]  M. R. Assegaf and A. T. Wibowo, “Klasifikasi Spesies Tanaman Monstera Berdasarkan Citra Daun Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” e-Proceeding of Engineering, vol. 8, no. 4, 2022.
[8]  N. L. W. S. R. Ginantra et al., Machine Learning- Teori dan Metode, 1st ed. 2023.
[9]  L.  Hakim  et  al.,  “Klasifikasi  Citra  Motif  Batik  Banyuwangi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,”  Jurnal Teknoinfo, vol. 17, no. 1, pp. 203–211, 2023.
[10] M. Siahaan, C. Harsana Jasa, K. Anderson, M. V. Rosiana, S. Lim, and W. Yudianto, “Penerapan Artificial Intelligence (AI) Terhadap Seorang Penyandang Disabilitas Tunanetra,” Journal of Information System and Technology, vol. 01, pp. 186–193, 2020.
[11] J. Sanjaya and M. Ayub, “Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, 2020. doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[12] A. Roihan, P. Abas Sunarya, and A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 5, no. 1, pp. 75–82, 2019.
[13] A. Julianto, A. Sunyoto, D. Ferry, and W. Wibowo, “Optimasi Hyperparameter Convolutional  Neural Network Untuk Klasifikasi Penyakit Tanaman Padi,” Jurnal Teknimedia, vol. 3, no. 2, 2022.
[14] C. P. Yanti et al., “Perbandingan Metode K-NN Dan Metode Random Forest Untuk Analisis Sentimen pada Tweet Isu Minyak  Goreng  di  Indonesia,”  Jurnal  Media  Informatika  Budidarma,  vol.  7,  no.  2,  pp.  756–765,  2023.  doi: 10.30865/mib.v7i2.5900.
[15] C. Raras, A. Widiawati, and P.  Korespondensi, “Pengaruh  Dataset Terhadap Performa Convolutional  Neural  Network Pada  Klasifikasi  X-Ray  Pasien  Covid-19,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  vol.  9,  no.  6,  pp. 1109–1118, 2022. doi: 10.25126/jtiik.202295645.
[16] S.  N.  Rahmawati,  E.  W.  Hidayat,  and  H.  Mubarok,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Pengenalan  Aksara  Sunda Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” INSERT: Information System and Emerging Technology Journal, vol. 2, no. 1, 2021.
[17] R. Z. Fadillah, A. Irawan, M. Susanty, and I. Artikel, “Data Augmentasi Untuk Mengatasi Keterbatasan Data Pada Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO),” Jurnal Informatika, vol. 8, no. 2, 2021.
[18] J. Sanjaya and M. Ayub, “Augmentasi Data Pengenalan Citra Mobil Menggunakan Pendekatan Random Crop, Rotate, dan Mixup,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, Aug. 2020. doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2688.
[19] D. Putri and  A.  Dkk, “Augmentasi Data Pada  Implementasi Convolutional Neural  Network  Arsitektur  Efficientnet-B3 Untuk Klasifikasi Penyakit Daun Padi,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 239–249, 2023.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6721
[20] A. Peryanto, A. Yudhana, and R. Umar, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network dan K Fold Cross Validation,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 4, no. 1, p. 45, 2020.