Optimasi Penerapan Algoritma Yolo dan Data Augmentasi dalam Klasifikasi Pakaian Tradisional Kebaya
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Sahroni 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibu kota Jakarta, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 30 July 2023 Received in revised form 22 November 2023 Accepted 3 December 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1446.
Keywords: Kebaya; Clothing; YOLO.
Kata Kunci: Kebaya; Pakaian; YOLO.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Kebaya is one of Indonesia's traditional clothes which has a long history and is rich in culture.  Each  region  or  tribe  in  Indonesia  has  a  kebaya  with  its  own  characteristics, including unique patterns, colors and decorations .Indonesian society want to know the kebaya from their area of origin but have difficulty distinguishing the kebayas because there are only slight differences in certain parts of the kebaya which are characteristic of kebaya from one area with kebaya from other regions. Therefore we need a system that can  detect  or  classify  traditional  kebaya  clothes  in  Indonesia.  Researchers  use  the YOLOv8  version  in  making  this  system.  The  YOLOv8  algorithm  goes  through  a classification system for kebaya clothes, processes such as annotation, preprocessing, augmentation,  training  to  testing.  The  research  results  show  good  results  with  a confidence  value  of  90%  - 97%.  The  final results of  testing  on  12  images  show  the output  by  knowing  the  kebaya  class  and  good  accuracy  and  producing  an  average accuracy value of 94%.

## a b s t r a k
Kebaya adalah salah satu pakaian tradisional Indonesia yang memiliki sejarah panjang dan kaya akan budaya. Setiap daerah atau suku di Indonesia memiliki kebaya dengan ciri khasnya sendiri, termasuk pola, warna, dan hiasan yang unik. Sebagian besar masyarakat indonesia  ingin  mengetahui  kebaya  dari  daerah  asalnya  namun  kesulitan  untuk membedakan kebaya-kebaya tersebut dikarenakan hanya sedikit perbedaan di bagian- bagian  tertentu  pada  kebaya  yang  menjadi  ciri  khas  kebaya  dari  satu  daerah  dengan kebaya  dari  daerah  lainnya.    Maka  dari  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat mendeteksi  atau  mengklasifikasikan  pakaian  tradisional  kebaya  di  indonesia.  Peneliti menggunakan YOLO versi 8 dalam pembuatan sistem ini. Algoritma YOLOv8 dalam sistem klasifikasi pakaian kebaya melewati proses-proses seperti anotasi, preprocessing, augmentasi,  training  hingga  testing.  Pada  hasil  penelitian  menujukan  hasil  yang  baik dengan  nilai  confidence  90%  -  97%.  Hasil  akhir  pengujian  pada  12  citra  kebaya menunjukan  output  engan  mengenal  kelas  kebaya  dan  akurasi  yang  baik  dan menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 94%.
*Corresponding Author. Email: sahterusroni@gmail.com 2* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kebaya  adalah  pakaian  tradisional  Indonesia  yang menjadi salah satu identitas pakaian tradisional yang akan  selalu  terasa  istimewa  saat  dikenakan  oleh wanita.  Kebaya  berasal  dari  Tiongkok  pada  tahun 1300-1600  sebelum  masehi  bentuk  pakaian  kebaya masih berupa baju tunik yang umumnya digunakan oleh wanita Tionghoa di pemerintahan Dinasti Ming. Pada  tahun  1500-1600  masehi,  wanita  imigran Tionghoa mulai masuk ke Indonesia dan model baju kebaya  berkembang  menjadi  kebaya  encim.  Lalu persebaran  kebaya  tertuju  ke  daerah  Jawa,  Bali, Sumatera,  hingga  Sulawesi  setelah  mengalami akulturasi  budaya  selama  ratusan  tahun[1]. Persebarannya dianggap sebagai pakaian khusus yang hanya  untuk  dikenakan  oleh  keluarga  kerajaan, bangsawan,  dan  priyayi.  Pada  abad  ke-19,  kebaya menjadi pakaian sehari-hari bagi semua kelas sosial. Baik  perempuan  Jawa  maupun  peranakan  Belanda. Bahkan,  kebaya  sempat  menjadi  pakaian  wajib perempuan  Belanda  yang  berdatangan  ke  Hindia Belanda  [1].  Di  era  globalisasi  ini  terjadi  proses modernisasi pada kebaya, agar dapat dipakai dengan mudah  dan  mengikuti  perkembangan  zaman. Meskipun  terjadi  proses  modernisasi  terhadap kebaya, terdapat aturan atau pakem yang tidak bisa dihilangkan. Menurut Didiet Maulana, kebaya murni Indonesia  yang  sesuai  pakem  dan  kaidah  busana adalah pakaian yang simetris bagian kanan dan kirinya [2].  Panjang  tangan  dan  panjang  kebayanya  harus simetris  antara  kiri  dan  kanannya,  sehingga tampilannya terlihat rapi.
Kebaya  adalah  salah  satu  pakaian  tradisional Indonesia  yang  memiliki  sejarah  panjang  dan  kaya akan budaya. Pakaian ini terdiri dari blus longgar yang panjang, biasanya dengan lengan panjang dan leher tinggi. Kebaya sering dipadukan dengan sarung atau rok,  dan  sering  dihiasi  dengan  berbagai  motif  dan hiasan  yang  indah  [2].  Sebagai  pakaian  tradisional yang tersebar di berbagai daerah di Indonesia, kebaya memiliki  variasi  jenis  dan  gaya  yang  berbeda-beda. Setiap daerah atau suku di Indonesia memiliki kebaya dengan  ciri  khasnya  sendiri,  termasuk  pola,  warna, dan hiasan yang unik[3]. Beberapa jenis kebaya yang terkenal di Indonesia antara lain kebaya Jawa, kebaya Bali,  kebaya  Palembang,  dan  banyak  lagi.  Sebagian besar masyarakat indonesia ingin mengetahui kebaya dari  daerah  asalnya  namun  kesulitan  untuk
membedakan  kebaya-kebaya  tersebut  dikarenakan hanya  sedikit  perbedaan  di  bagian-bagian  tertentu pada kebaya yang menjadi ciri khas kebaya dari satu daerah dengan kebaya dari daerah lainnya. Maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi atau mengklasifikasikan pakaian tradisional kebaya di indonesia.
Pada  permasalahan  diatas,  peneliti  mengidentifikasi masalah  yaitu  sebagian  besar  masyarkat  Indonesia kesulitan  untuk  membedakan  kebaya  dikarenakan hanya  sedikit  perbedaan  di  bagian-bagian  tertentu pada kebaya. Maka peneliti merumuskan permasalahannya adalah bagaimana membuat sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi dan memberikan informasi terhadap pakaian tradisional kebaya dengan akurat?.  Penelitian  ini  bertujuan  mengoptimalkan kinerja  algoritma  deteksi  objek  YOLO  dalam klasifikasi  pakaian  tradisional  kebaya  menggunakan metode data augmentasi. YOLO ( You Only Look Once ) adalah  algoritma  yang  mendeteksi  dan  mengenali berbagai  objek  dalam  gambar  (secara real-time )  [4]. Deteksi  objek  di  YOLO  dilakukan  sebagai  masalah regresi  dan  memberikan  probabilitas  kelas  dari gambar  yang  terdeteksi.  Algoritma  YOLO menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN) untuk  mendeteksi  objek  secara  real-time.  Seperti namanya,  algoritma  ini  hanya  membutuhkan  satu propagasi  maju  melalui  jaringan  saraf  untuk mendeteksi objek.
Berbagai penelitian terdahulu telah mengembangkan penerapan algoritma deteksi objek, khususnya YOLO ( You Only Look Once ), salah satunya adalah studi yang dilakukan  oleh  Zuanita  Syifaul  Jannah  dan  Felix Andreas  Sutanto  (2022),  digunakan  versi  4  Tiny (YOLOv4-Tiny)  untuk  mendeteksi  jenis  rias  adat Nusantara  pada  gambar  bagian  kepala  mempelai pengantin  wanita.  Melalui  proses  pelatihan  dataset pada  1478  citra  yang  mencakup  14  jenis  rias  adat, aplikasi yang dikembangkan berhasil mencapai tingkat akurasi  yang  tinggi,  sebesar  95.20%,  dengan  waktu deteksi  rata-rata  sekitar  327ms  [5].  Selanjutnya, penelitian Primasdika Yunia Putra, Aji Seto Arifianto, Zilvanhisna  Emka  Fitri,  dan  Trismayanti  Dwi Puspitasari  (2023)  mendeteksi  kendaraan  truk  pada video  menggunakan  metode  Tiny-YOLO  V4,  Data dari  Badan  Kebijakan  Transportasi  Kementerian Perhubungan  menunjukkan  adanya  92  laporan investigasi  kecelakaan  yang  melibatkan  kendaraan
190 angkutan barang/truk dari tahun 2007 hingga 2019, sehingga penelitian ini memiliki signifikansi yang jelas dalam  upaya  pencegahan  kecelakaan  lalu  lintas  [6]. Penelitian Mochamad Sarosa dan Nailul Muna (2019) menggarisbawahi penerapan teknologi dalam bidang kemanusiaan.  Dengan  menggunakan  algoritma YOLOv3 dan YOLOv3 Tiny, penelitian ini berhasil mencapai F1 Score sebesar 95.3% dalam mendeteksi korban  bencana  alam,  memberikan  kontribusi penting  dalam  upaya  pencarian  dan  penyelamatan korban  bencana  dengan  cepat  dan  efektif  [7]. Sementara itu, penelitian Oktaviani Ella Karlina dan Dina  Indarti  (2019)  menunjukkan  aplikasi  YOLO dalam industri makanan. Dengan akurasi pengenalan objek makanan cepat saji antara 63% hingga 100%, penelitian  ini  menyoroti  potensi  teknologi  deteksi objek  dalam  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses pengenalan dan pengelolaan inventarisasi di industri makanan [8]. Penelitian oleh Adam Fahmi Fandisyah, Nur  Iriawan,  dan  Wiwiek  Setya  Winahju  (2021) menggambarkan  signifikansi  YOLO  dalam  bidang keamanan  maritim.  Dengan  mencapai  nilai  mAP sebesar 95.06% pada data training dan 50.41% pada data testing, penelitian ini menyoroti potensi YOLO dalam  mendukung  upaya  pengawasan  dan pemantauan  kapal  di  perairan  Indonesia  [9].  Secara keseluruhan, rangkaian penelitian yang telah dibahas menegaskan  pentingnya  pengembangan  dan penerapan  algoritma  deteksi  objek  seperti  YOLO. Dari deteksi rias adat Nusantara hingga pengenalan objek makanan cepat saji, dari keselamatan lalu lintas hingga  pencarian  korban  bencana  alam,  dan  dari pemantauan  kapal  di  laut  hingga  aplikasi  dalam industri makanan, penelitian-penelitian ini membuktikan  kemampuan  teknologi  deteksi  objek dalam  meningkatkan  efisiensi,  keamanan,  dan pengetahuan  di  berbagai  bidang.  Dengan  terus berkembangnya teknologi dan penelitian lebih lanjut, diharapkan  bahwa  aplikasi-alikasi  tersebut  dapat terus ditingkatkan untuk memberikan manfaat yang lebih besar lagi bagi masyarakat secara keseluruhan.

## 2. Metode Penelitian
Bahan Penelitian Peneliti menggunakan dataset public dengan bantuan mesin pencari google images dalam menemukan citra kebaya.  Dataset  berjumlah  770  citra  digital  dengan masing-masing kebaya beserta membaginya kedalam
data train sebanyak 638 gambar, data valid sebanyak 108 gambar dan data test sebanyak 24 gambar. Dalam pembuatan  dataset  peneliti  menjalankan  proses  - proses  seperti  anotasi,  split  dataset,  preprocessing, augmentasi dan generate dataset dengan menggunakan  roboflow.  Terdapat  6  kelas  pakaian tradisional kebaya dalam penelitian ini yaitu : kebaya bali, kebaya encim, kebaya kutu baru, kebaya labuh, kebaya rancongan, dan kebaya tasik.  Berikut gambar kelas-kelas pakaian tradisional kebaya.
Gambar 1.  Bali (Kiri) dan Encim (Kanan)
Gambar 2. Kutu Baru (Kiri) dan Labuh (Kanan)

## Gambar 3. Rancongan dan Tasik
Rancangan Pengujian Dalam penelitian ini menggunakan algoritma YOLO dalam mengklasifikasikan kebaya. Pada penelitian ini, peneliti  menggunakan  beragam  software  yaitu
roboflow,  google  colaburatory,  dan  pycharm. Langkah – langkah  penelitian  oleh  peneliti  adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Langkah-Langkah Penelitian

## 1) Masukan Dataset
Masukan  Dataset  merupakan  langkah  awal untuk      memasukkan  kumpulan  jenis  gambar pakaian  kebaya  yang  diupload  di  google  colab. Untuk  pendeteksian  objek  yang  stabil  dan  dan keakuratan  yang  tinggi  tahapan  ini  sangat penting.
2) Training Dataset
Training  Dataset  merupakan  tahapan  melatih dataset untuk membuat suatu prediksi sehingga dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada suatu  gambar.  Training  dataset  dilakukan menggunakan  algoritma  YOLO  lalu  data training diambil menggunakan Google Colab.
3) Validation Dataset Validation Dataset  merupakan salah satu bagian dari dataset yang digunakan memberikan umpan balik atau feedback dari analisa yang dilakukan yakni tahapan training dataset.
4) Masukan Gambar yang Ingin Dideteksi
Masukan  gambar  yang  ingin  dideteksi merupakan tahapan untuk menguji gambar yang telah  melewati  tahapan  training.  Gambar  yang digunakan  dalam  tahap  ini  ialah  gambar  jenis-
jenis  gambar  pakaian  tradisional  pada  gambar pakaian tradisional kebaya.
5) Hasil Deteksi Hasil  Deteksi  adalah  tahapan  terakhir  yaitu sebuah  hasil  gambar  yang  sudah  diuji penedeteksian  objek  dengan  algoritma  YOLO. Pada  hasil  sebuah  gambar  terdapat  label  nama jenis  pakaian  tradisional  kebaya  dan  objek pakaian terdapat bounding box.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Training Dataset
Setelah  pembuatan  dataset  di  roboflow,  tahap selanjutnya  adalah  training  dataset.  Citra  pakaian kebaya  di  training  dengan  bantuan  Google Colaburatory.  Training  merupakan  proses  model dalam  mencari  dan  mempelajari  good  values  (nilai yang  memiliki  error  paling  rendah)  untuk  setiap weight dan bias dari labeled data train[10]. Pada tahap ini,  peneliti  menggunakan  library  python  yang bernama ultralytics dan  mengimpor  algoritma YOLOv8 dari library ultalytics tersebut.

## Gambar 5. Training Dataset

## Validating Dataset
Tahapan  selanjutnya  adalah  memvalidasi  dataset. Tahapan berguna untuk memastikan bahwa program yang dibuat dapat memprediksi dengan akurasi yang baik pada citra.
Gambar 6. Validating Dataset

## Pengujian Program
Dalam  tahap  ini  peneliti  menggunakan  software pycharm  dalam  membuat  dan  menguji  program klasifikasi  kebaya.  Setelah  mendapatkan  model dataset di tahap-tahap sebelumnya maka dataset akan masuk ke tahap pengujian. Pada tahap pengujian ini melewati  proses-proses  seperti  mendefinisikan model, mendefinisikan kelas kebaya, membuat warna dasar  bounding  box,  mengatur  bounding  box, mendefinisikan  nilai  confidence  /  persentase,  dan mengatur  warna  bounding  box  dari  setiap  kelas. Setelah  itu  salah  satu  citra  pakaian  kebaya  diuji seberapa  besar  akurasinya.  Berikut  adalah  contoh hasil output pada program.
Gambar 7. Output pada Program

## Hasil Akhir Pengujian
Gambar 8. Kurva Precision terhadap Recall Pada gambar diatas menunjukan hasil training pada program  pakaian  tradisional  kebaya  mendapatkan nilai  yang  cukup  tinggi  pada  nilai  precision mendapatkan  rata-rata  nilai  0.995  terhadap  nilai recall.
Gambar 9. Hasil Evaluasi Data Training
Gambar 10. Confusion Matrix
Dari  12  citra  yang  diuji  pada  tahap  pengujian  ini, menghasilkan  rata-rata  akurasi  dari  setiap  citra  yaitu 94%. Berikut tabel hasil dari tahap pengujian ini.
Tabel 1. Hasil Pengujian No Nama Gambar Kelas Kebaya Nilai Akurasi (%) 1 1.jpg ENCIM 97% 2 2.jpg KUTU BARU 93% 3 3.jpg LABUH 92% 4 4.jpg RANCONGAN 91% 5 5.jpg BALI 90% 6 6.jpg TASIK 97% 7 11.jpg ENCIM 97% 8 12.jpg KUTU BARU 95% 9 13.jpg LABUH 93% 10  14.jpg RANCONGAN 94%
11  15.jpg BALI 93% 12  16.jpg TASIK 96% Rata-rata akurasi 94%

## 4. Kesimpulan
Hasil  penelitian  pada  program  klasifikasi  pakaian tradisional kebaya menunjukan Algoritma YOLOv8 dalam  program  klasifikasi  pakaian  kebaya  melewati proses-proses  seperti  anotasi,  preprocessing, augmentasi,  training  hingga  testing.  Pada  hasil penelitian  menujukan  hasil  yang  baik  dengan  nilai confidence 90% - 97% dan hasil akhir pengujian pada 12 citra menunjukan output dengan mengenal kelas kebaya dan akurasi yang baik dan menghasilkan nilai rata-rata  akurasi  sebsesar  94%.  Dari  hasil  tersebut menunujukan  pengklasifikasian  algoritma  YOLOv8 yang dilakukan peneliti cukup baik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Fitria, F. and Wahyuningsih, N., 2019. Kebaya kontemporer  sebagai  pengikat  antara  tradisi dan gaya hidup masa kini. ATRAT: Jurnal Seni Rupa , 7 (2), pp.128-138.
[2] Luthfiah,  V.,  2019. Perancangan  Interior  Pusat Kebaya  Nusantara  Di  Bandung (Tugas  Akhir, Universitas Komputer Indonesia). Universitas Komputer Indonesia.
[3] Nagata,  T.  and  Sunarya,  Y.Y.,  2023. Perkembangan  kebaya  kontemporer  sebagai transformasi  budaya. Jurnal  Seni  dan  Reka Rancang:  Jurnal  Ilmiah  Magister  Desain , 5 (2), pp.239-254.
DOI: https://doi.org/10.25105/jsrr.v5i2.16502.
[4] Ghozali,  M.S.  and  Mustafa,  M.B.,  2019. Pembuatan pendeteksi obyek dengan metode you only look once (YOLO) untuk automated teller machine (ATM). Majalah Ilmiah UNIKOM , 17 (1), pp.69-76. DOI: https://doi.org/10.34010/miu.v17i1.2240.
[5] Jannah,  Z.S.  and  Sutanto,  F.A.,  2022.
Implementasi  Algoritma  YOLO  (You  Only Look  Once)  Untuk  Deteksi  Rias  Adat Nusantara. Jurnal  Ilmiah  Universitas  Batanghari Jambi , 22 (3), pp.1490-1495. DOI: http://dx.doi.org/10.33087/jiubj.v22i3.2421.
[6] Putra,  P.Y.,  Arifianto,  A.S.,  Fitri,  Z.E.  and Puspitasari,  T.D.,  2023.  Deteksi  Kendaraan Truk pada Video Menggunakan Metode Tiny- YOLO  v4. Jurnal  Informatika  Polinema , 9 (2),
pp.215-222. DOI: https://doi.org/10.33795/jip.v9i2.1243.
[7] Sarosa, M. and Muna, N., 2021. Implementasi algoritma  you  only  look  once  (YOLO)  untuk deteksi  korban  bencana  alam. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer , 8 (4),  pp.787-792. DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.2021844407.
[8] Karlina, O.E. and Indarti, D., 2020. Pengenalan objek  makanan  cepat  saji  pada  video  dan  real time  webcam  menggunakan  metode  you  look only  once  (yolo). Jurnal  Ilmiah  Informatika Komputer , 24 (3), pp.199-208. DOI: http://dx.doi.org/10.35760/ik.2019.v24i3.236 2.
[9] Fandisyah, A.F., Iriawan, N. and Winahju, W.S., 2021.  Deteksi  kapal  di  laut  indonesia menggunakan  yolov3. Jurnal  Sains  dan  Seni ITS , 10 (1), pp.D25-D32. DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v10i1.5 9312.
[10] Fadillah,  R.Z.,  Irawan,  A.,  Susanty,  M.  and Artikel,  I.,  2021.  Data  Augmentasi  Untuk Mengatasi  Keterbatasan  Data  Pada  Model Penerjemah Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Jurnal  Informatika , 8 (2),  pp.208- 214.