## KLASIFIKASI JENIS SARUNG ADAT ILE APE MENGGUNAKAN GLCM DAN SVM
Kanisius Napulun, Istiadi, Aviv Yuniar Rahman Teknik Informatika, Universitas Widyagama Malang Jl. Borobudur No.35, Kota Malang, Indonesia kanisiusnapulun20@gmail.com

## ABSTRAK
Indonesia  dikenal  dengan  keragaman  budayanya,  salah  satu  yang  terkenal  adalah  Kain  Tenun.  Menenun adalah proses pembuatan kain dengan  memasukkan benang pakan secara horizontal pada benang  lungsin  yang telah diikat dan dicelup dengan pewarna alami, serta masih menggunakan cara tradisional. Ada empat motif sarung adat Ile  Ape  yaitu wate hebe, wate mea, wate tenapang, dan wate topo yang diwariskan secara turun-temurun. Kain tenun memiliki keunikan tersendiri dalam proses pembuatannya dan digunakan dalam berbagai acara seperti mahar  (belis),  upacara  adat,  pernikahan,  menyambut  tamu  (natoni),  dan  pemakaman.  Namun,  perkembangan teknologi membuat masyarakat awam kesulitan membedakan motif-motif ini. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan klasifikasi SVM untuk mengklasifikasi empat jenis sarung adat Ile Ape dan mengevaluasi akurasinya. Hasil terbaik diperoleh dari pengujian Kernel Gaussian dengan akurasi 97%. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi GLCM dan SVM efektif untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kain sarung adat dengan akurasi tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat melestarikan budaya melalui digitalisasi dan klasifikasi kain sarung adat Ile Ape.
Kata kunci:  GLCM, SVM, Klasifikasi, Sarung Adat, Ile Ape

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  keragaman  motif  kain tenunnya  tersendiri  yang  disebabkan  oleh  perbedaan kultur,  adat  istiadat,  mata  pencarian,  dan  letak geografis yang mempengaruhi makna dari setiap motif tenun  yang  dimiliki.  Salah  satu  daerah  di  Indonesia yang  melestarikan  budaya  tenun  ialah  Flores,  Nusa Tenggara Timur. Beberapa daerah yang menjadi pusat penghasil kain tenun di Flores adalah lembata dengan kain sarung adat Ile Ape. Adapun 4 jenis sarung adat ile ape yang dibahas dalam penelitian ini adalah wate hebe,  wate  mea,  wate  tenapang  dan  wate  topo. Pengklasifikasian  ini  dianggap  penting  karena  di  era modern  ini  masyrarakat  awam  semakin  lupa  akan budaya,  terlebih  pada  motif-motif  kain  tenun  yang telah  diwariskan  dan  masyrakat  pun  kesulitan  dalam membedakan motif kain tenun tersebut.[1]
Selain  itu,  kain  tenun  merupakan  kain  yang dibuat  dengan  teknik  menenun.  Menenun  atau biasannya  disebut  tenun  itu  sendiri  merupakan kegiatan membuat  kain  sarung  dengan  cara memasukan  atau  menyilangkan  benang  pakan[2]. Horizontal pada benang-benang lungsin yang biasanya telah  diikat  terlebih  dahulu  dan  sudah  dicelupkan dengan  pewarna  yang  masih  sangat  alami  yang diambil dari dedaunan atau akar-akar pohon dan cara pembuatannya  yang  masih  sangat  tradisional  serta membutuhkan waktu yang cukup lama.[2]
Kain  sarung  adat  Ile  Ape  memiliki  keunikan motif dan warna pada kain sarung  ini  mencerminkan identitas  budaya,  sejarah,  dan  tradisi  yang  kaya.  Ciri khas kain sarung adat Ile Ape adalah motif dan corak yang  bervariasi  dengan  warna  yang  cerah  dan  kaya akan  simbol-simbol  budaya.  Motif-motif  yang digunakan dalam kain sarung adat Ile Ape sering kali terinsperasi  oleh  alam,  mitos,  dan  kehidupan  sehari-
hari  ada  pun  juga  digunakan  dalam  acara  adat  yang harus di wajibkan untuk mengenakan sarung adat Ile Ape.
Dalam beberapa tahun terakhir, pengenalan kain tradisional  telah  menjadi  fokus  penelitian  yang menarik  minat  banyak  penelitian,  penilitian  yang dilakukan  oleh  terutama  dalam  konteks  motif  kain sarung  (utan)  Maumere.  Penelitian  ini  menggunakan metode  tepi  canny  untuk  melakukan  deteksi  tepi dengan mengeimplementasikan proses deteksi tersebut melalui perangkat lunak Matlab 6.5. Dari hasil analisa  keluaran  program  operator  canny  mendetksi pola  motif  dengan  baik.  Penelitian  ini  mendapatkan hasil  bahwa  dari  hasil  proses  klasifikasi  pengenalan pola motif sarung yang diperoleh hasil akurasi sebesar 91,67%.[3]
Penelitian terkait pengenalan pola kain. Menerapkan  metode Color Moments dan Gray Level Co-occurrence  Matrix  (GLCM)  untuk  ekstraksi  fitur warna dan tekstur, serta Naive Bayes untuk klasifikasi, dengan tujuan mendeteksi sarung Samarinda berdasarkan  fitur  warna  dan  tekstur  melalui pengolahan  citra.  Deteksi  ini  bertujuan  untuk membedakan antara jenis sarung Samarinda dan Non Samarinda.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menujukkan bawah penerapan metode color momennts, GLCM dan Naive  Bayes  menggunakan  prescantage  spilt  (70%) mampu menghasilkan akurasi terbaik yaaitu mencapai 0,987  dibandingkan  menggunakan  cross-validation (K=10) dengan akurasi 0,984 perbedaan tersebut dapat terjadi karena jumlah data latih dan uji pada penerapan dan cross-validation tersebut berbeda.[4]
Support  Vector  machine  (SVM)  merupakan metode  yang  bekerja  dengan  cara  mendefinisikan batas antara dua kelas dengan jarak maksimal dari data yang  terdekat,  jarak  maksimal  ini  didapatkan  dengan
menemukan  hyperplane  (garis  pemisah)  terbaik  pada input space yang diperoleh dengan mengukur margin hyperplane. Margin merupakan jarak antara hyperplane  dengan  titik  terdekat  dari  masing-masing kelas.  Dalam  hal  ini  support  vector  machine  (SVM) merupakan  metode  perhitungan  yang  baik  di  dalam mendapatkan  hasil  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi tinggi  yang  dimana  pengklasifikasian  dilakukan dengan  mengklasifikasikan  sebuah  gambar  yang sebelumnya  melalui  sebuah  pengklasifikasi  yang dibentuk dari data training. [5]
Yang  membedakan  penelitian  ini  dengan penelitian terdahulu adalah objek yang diteliti. Adapun tujuan yang ingin dacapai dari penelitian adalah untuk mengklasifikasi  4  jenis  sarung  adat  ile  ape menggunakan ekstraksi fitur GLCM dan Metode SVM serta  mengevaluasi  kinerja  dari  penerapan  metode SVM itu sendiri.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  tentang  Deteksi  Sarung  samarinda menggunakan metode Naïve Bayes berbasisi pengolahan  citra”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  mengembangkan  metode  deteksi  sarung samarinda untuk membedakan antara sarung samarinda  dan  bukan  sarung  samarinda  (non samarinda).  Hasil  uji  coba  menunjukkan  bahwa penerapan  metode  Color  Moment,  Gray  Level  Co- occurrent  Matrix  (GLCM)  dan  Naïve  Bayes  dengan menggunakan pembagian presentasi 70/30 menghasilkan  tingkat  presisi  terbaik  sebesar  0.987, dibandingkan dengan penggunaan validasi silang yang menghasilkan tingkat akurasi sebesar 0.984. [2]
Penelitian  tentang  Evaluasi  Ekstraksi  Fitur GLCM  dan  LBP  Menggunakan  Multikernel  SVM untuk  Klasifikasi  Batik”.  Dalam  penelitian  ini digunakan jenis batik cap dengan berbagai motif batik pesisir di Jawa Tengah. Algoritma untuk klasifikasi di pilih Support Vector Machine (SVM) dengan ekstraksi fitur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan Local  Binary  Pattern  (LBP).  Hasil  akurasi  yang diperoleh  dari  algoritma  SVM,  GLCM  dan  LBP menghasilkan  akurasi  sebesar  100%  pada  kernel polyniomial,  linear  dan  gaussian  dengan  jarak  pada GLCM 1, 3, dan 5, dimana pada jarak 1 kernel linear 78.1%,  gaussian  93.7%.  Pada  jarak  3  kernel  linear 75%,  gaussian  87.5%  dan  pada  jarak  5  kernel  linear 84.3%,  gaussian  87,5%.  Pada  algoritma  SVM  dan GLCM  akurasi  yang  dihasilkan  pada  jarak  1  dengan kernel polynomial 96.8%, linear 68.7%, dan gaussian 75%.  Pada  jarak  3  dengan  kernel  polynomial  100%, linear  71.8%,  dan  gaussian  78.1%,  sedangkan  untuk jarak 5 pada kernel polynomial 87.5%, linear 75%, dan gaussian 81.2% [1]
Penelitian  tentang  “Pengenalan  Pola  Motif Sarung (Utan) Maumere Dengan Metode Deteksi Tepi Canny”.  Dari  hasil  analisa  keluaran  program  maka dapat diketetahui program meningkatkan dan mendeteksi tepi gambarakan  lebih  baik  jika  masukan
gambar mempunyai banyak tekstur, hasil dari gambar keluaran  ditentukan  dengan  faktor  perkalian  kernel (Marks). Dari hasil analisa keluaran program operator canny  mendeteksi pola  motif dengan  baik. Penelitian ini  mendapatkan  hasil  bahwa  dari  hasil  proses klasifikasi  pengenalan  pola  motif  sarung  diperoleh hasil akurasi sebesar 91,67% .[3]
Penelitian tentang “Implementasi  Metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi  Motif  pada  Citra  Sasirangan”.  Proses pengenalan motif Sasirangan secara manual memerlukan  waktu  dan  usaha  yang  besar.  Dengan mengadaptasi  metode Convolutional Neural Network kedalam klasifikasi citra motif Sasirangan, diharapkan dapat  mempermudah  dan  mempercepat  proses identifikasi motif serta meningkatkan akurasi klasifikasinya. Berdasarkan hasil implementasi metode CNN untuk klasifikasi citra motif sasirangan, Nilai  performansi  model  arsitektur  CNN  yang diusulkan  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  82% untuk training pada data random dengan 25 epoch dan saat  melakukan  pengujian  data  dengan  data  uji sebanyak 26 data maka didapat hasil akurasi sebanyak 76%. [6]
Penelitian  tentang  “Klasifikasi  12  Motif  Batik Banten  Menggunakan  Support  Vector  Machine”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi  12  motif  batik  Banten  menggunakan metode  SVM.  Penelitian  dilakukan  secara  beberapa tahap  yaitu  resize  untuk  menyamakan  dimensi  citra, grayscale  untuk  menyederhanakan  citra  dengan mengubah  menjadi  citra  aras  keabuan,  median  filter untuk menghilangkan noise pada batik, dan ekstraksi ciri  sebagai  masukan  untuk  klasifikasi  menggunakan SVM.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  SVM  orde  1 yaitu sebesar 85%, dan untuk orde 2 sebesar 87,2%.[7]
Penelitian  tentang  “Klasifikasi  Tenun  Timor Menggunakan  Metode  Svm  Berdasarkan  Fitur  Surf Dengan  Representasi  Bag  Of  Visual  Words”. Pengenalan  pola  yang  merupakan  solusi  untuk mengenali  citra  tenun  secara  otomatis.  Dalam penelitian ini, klasifikasi citra tenun Timor mengaplikasikan  metode SURF (Speeded Up Robust Feature)  sebagai  ekstraksi  fitur  dengan  representasi BoVW  (Bag  of  Visual  Words)  sedangkan  SVM (Support Vector Machine) digunakan sebagai metode classifier.  Agar  kinerja  BoVW  lebih  baik,  digunakan pendekatan  untuk  menentukan  jumlah  cluster  yang tepat untuk mengelompokkan pola visual words. Hasil pada  visual  words  dengan  nilai  cluster  500  dengan algoritma  klasifikasi  multi  class  SVM  yaitu  metode OVO  (One  Versus  All)  menggunakan  kernel  linear memperoleh  hasil  terbaik  pada  penelitian  ini  dengan tigkat Accuracy mencapai 98,10% [8].
Selanjutnya  penelitian  tentang  Pengenalan  Pola Citra  Kain  Tradisional  Menggunakan  GLCM  dan KNN.  Penelitian  ini  bertujuan  mengenali  pola sasirangan  dari  banyaknya  pola  kain  tradisional  di Indonesia. Dengan penerapan ektraksi fitur Grey Level Cooccurence  Matrices  (GLCM)  dengan  metode
klasifikasi  menggunakan  KNN  untuk  mencari  jarak sehingga  mendapatkan  tingkat  akurasi  dari  hasil klasifikasi.  Pengenalan  pola  sasirangan  mencapai akurasi  paling  tinggi  yaitu  63%  pada  iterasi  pertama ketika k=1. Sistem pengenalan pola sasirangan masih belum  dapat  mengklasifikasikan  data  sesuai  dengan kelas gambar kain sasirangan dan kain tradisional. Hal ini dapat disebabkan dari pengambilan data yang tidak konsisten  sehingga  mempengaruhi  kualitas  gambar yang akhirnya nilai akurasi belum terlalu baik.[9]

## 2.2. Data Citra Jenis Sarung Adat Ile Ape
Gambar  1. Data kain Sarung adat Ile Ape
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  citra  kain  sarung  adat  ile  ape.  Pada  gambar  1 diatas  merupakan  gambar  Wate  Hebe,  Wate  Mea, Wate Tenapang, dan Wate Topo
. 2.3. Preprocessing
Pre-processing ini bertujuan untuk memudahkan pemuatan data gambar dengan nilai ekstraksi ciri. Pre- processing yang dilakukan meliputi crop dan resize.

## 2.3.1. Cropping
Pada tahap crop citra terjadi proses normalisasi dimensi citra sarung adat Wate Hebe, yaitu pengecilan dimensi citra  menjadi dimensi  yang ditentukan  yakni 1133x867 titik. Citra yang digunakan untuk memotong citra  asli  diambil  titik  koordinat  yaitu  3025,  1892, 1701, 834, dengan tujuan untuk menyamakan dimensi image  dari  tiap  citra  yang  dimasukkan.  Gambar  2. menampilkan  salah  satu  contoh  gambar  sarung  adat Wate  Hebe  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  proses cropping.  Dengan  demikian,  pada  proses  ekstraksi fitur  nanti  tidak  ada  perbedaan  dimensi  dari  matriks data citra sarung adat Wate Hebe.

## Gambar  2. Proses cropping

## 2.3.2. Resize
Resize citra bertujuan untuk mengubah dimensi gambar  menjadi  lebih  kecil.  Ini  adalah  tahap  kedua setelah  pemotongan  gambar  atau  proses  cropping,  di mana  gambar  yang  telah  dicrop  kemudian  diresize. Tujuan dari proses resize ini adalah untuk mengurangi ukuran  asli  citra  yang  telah  dipotong,  sehingga dimensinya  menjadi  setengah  dari  ukuran  hasil pemotongan sebelumnya.

## Gambar  3. Proses resize

## 2.3.3. Grayscale
Citra Grayscale adalah sebuah  matriks data di mana  setiap  nilai  merepresentasikan  intensitas  tiap piksel dalam rentang 0-255. Setiap piksel membutuhkan  memori  sebesar  8  bit.  Gambar  4. memperlihatkan  citra  grayscale  dari  dekat  dengan beberapa nilai intensitas piksel yang diambil.
Gambar  4. Proses Grayscale
2.4. Ekstraksi  Fitur  dengan  Gray  Level  Co occurance Matrix (GLCM)
Ekstraksi  fitur  GLCM  (Gray  Level  Co- Occurrence Matrix) diterapkan untuk mengambil fitur atau ciri  yang terdapat pada citra. Proses kerja dalam metode GLCM adalah dengan membentuk cooccurrence pada data citra, kemudian   menentukan karakteristik fungsional matriks antar piksel [9]. Fitur GLCM yang digunakan adalah contrast dengan rumus pada  persamaan  1,  correlation  dengan  rumus  pada persamaan 2, energy dengan rumus pada persamaan 3, dan homogeneity dengan rumus pada persamaan 4.
𝐶𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡  =   ∑ ∑ (𝑖 − 𝑗) 2 𝑝 (𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (1)
𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛  =   ∑ ∑ (𝑖−𝜇 𝑥 )(𝑗−𝜇 𝑦 )𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦 𝑗 𝑖 (2)
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦  =   ∑ ∑  𝑝 2 (𝑖, 𝑗) 𝑗 𝑖 (3) 𝐻𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑒𝑖𝑡𝑦  =   ∑ ∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+|𝑖−𝑗| 𝑗 𝑖 (4)

## 2.5. Klasifikasi SVM
Metode  klasifikasi  Kernel  Support  Vector Machine  (SVM)  digunakan  untuk  menemukan hyperplane optimal yang dapat memisahkan dua kelas, yaitu  kelas  -1  dan+1.  Algoritma  Support  Vector Machine (SVM) bersifat linier, namun  menggunakan kernel  untuk  menangani  data  yang  memiliki karakteristik  nonlinier.  Jenis-jenis  kernel  yang  sering digunakan  dalam  Support  Vector  Machine  (SVM) mencakup  kernel  linier,  polinomial,  sigmoid,  dan RBF.  Support  Vector  Machine  (SVM)  memiliki keunggulan dalam mengatasi data yang kompleks dan mampu  menangani  permasalahan  non-linier  dengan menerapkan  konsep  kernel  trick  pada  ruang berdimensi  tinggi.  Keberhasilan  Support  Vector Machine  (SVM)  terbukti  dalam  berbagai  aplikasi dunia nyata dan secara umum memberikan solusi yang lebih baik dibandingkan metode klasifikasi
konvensional  ada  pun  jenis  kernel  yang  digunakan dalam  Support  Vector  Machine  (SVM)  melibatkan kernel  linier,  polinomial,  sigmoid,  dan  RBF.  Berikut adalah  penjelasan  dan  rumus  untuk  masing-masing kernel [7].
Tabel 1. Kernel SVM Jenis Kernel Definisi Polynomial 𝐾(𝑥, 𝑦) = (𝑥. 𝑦 + 𝑐) 𝑑 Linear 𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑥. 𝑦. Gaussian 𝐾(𝑥, 𝑦) = 𝑒𝑥𝑝(−𝑙𝑙𝑥 − 𝑦𝑙𝑙 + 𝑐) 𝑑 Sigmoid 𝐾(𝑥, 𝑦) = tanh (𝜎(𝑥. 𝑦) + 𝑐)

## 2.6. Evaluasi Counfusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  tabel  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  suatu  model  klasifikasi. Tabel  ini  menampilkan  jumlah  prediksi  yang  benar dan yang salah untuk setiap kelas. Terdiri dari empat elemen, yaitu True Positive (TP), False Positive (FP), True  Negative  (TN),  dan  False  Negative  (FN).  TP adalah  jumlah  prediksi  benar  untuk  kelas  positif,  FP adalah  jumlah  prediksi  salah  untuk  kelas  positif,  TN adalah jumlah prediksi benar untuk kelas negatif, dan FN adalah  jumlah prediksi  salah untuk kelas  negatif. Confusion Matrix dapat digunakan untuk menghitung berbagai  metrik  evaluasi  klasifikasi,  seperti  akurasi, presisi  dan  recall.  Selain  itu,  Confusion  Matrix  juga dapat  digunakan  untuk  memvisualisasikan  kinerja model  klasifikasi  dengan  menggunakan  heatmap. Dalam  konteks  evaluasi  model  atau  algoritma klasifikasi, konfusi matriks menjadi salah satu metrik evaluasi yang paling umum digunakan.[10].
Metode pengujian pada penelitian ini mengunakan akurasi, presisi dan recall.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋 100% (1)
Presisi = TP FP+TP 𝑋 100% (2)
Recall = TP TN+ FN 𝑋100% (3)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran
Gambar  5. Kerangka Pemikiran Dalam  kerangka  pemikiran  analisis  data  dan pemrosesan citra, parameter kernel seperti polynomial, linear,  gaussian  dan  sigmoid,  memainkan  peran penting dalam menyesuaikan model dengan
karakteristik  data.  Kernel  linear  efektif  untuk  data berfitur  banyak,  sementara  kernel  polynomial menghadapi  data  yang  tidak  dapat  dipisahkan  secara linear dan bergantung pada derajat polynomial. Kernel sigmoid  mengubah  data  menjadi  bentuk  non-linear melalui  fungsi  tangen  hiperbolik  dengan  parameter pengaruh.  Kernel  gaussian,  tanpa  parameter  tertentu, bergantung pada jarak antar data dan cocok untuk data non-linear. Model seperti input model, GLCM model untuk  ekstraksi  fitur  tekstur,  dan  SVM  model  untuk klasifikasi  memberikan  fondasi  kuat  untuk  analisis. Pengukuran  kinerja,  seperti  akurasi  dan  sensitivitas, menjadi kunci dalam mengevaluasi efektivitas model, menggaris  bawahi  pentingnya  metrik  tersebut  dalam konteks  SVM  dengan  berbagai  kernel.  Dengan mempertimbangkan elemen-elemen ini, dapat dibangun sistem analisis data dan citra yang kuat dan efektif sesuai dengan kebutuhan.

## 3.2. Flowchart Metode
Gambar  6. Tahapan Umum Penelitan
Gambar  6  diatas,  merupakan  diagram  yang menggambarkan  tiga  tahap  utama  dalam  penelitian pengenalan kain sarung adat Ile Ape. Dimulai dengan pengumpulan data kain, dilanjutkan dengan penerapan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk analisis  dan  klasifikasi,  dan  diakhiri  dengan penerimaan  sistem  yang  menunjukkan  bahwa  hasil dari proses tersebut telah berhasil dengan baik.

## 3.3. Pengumpulan Dataset
Dataset  ini  terdiri  dari  600  citra  sarung  adat  Ile Ape yang dibagi menjadi 4 kelas, di mana setiap kelas memiliki  150  citra.  Pembagian  data  dilakukan  untuk data latih (90%) dan data uji (10%).

## 3.4. Preprocessing
Pada pre-processing di atas, proses ini bertujuan untuk  memudahkan  pemuatan  data  gambar  dengan nilai  ekstraksi  ciri.  Pre-processing  yang  dilakukan meliputi crop dan resize.
3.5. Ekstraksi Fitur GLCM
Menggunakan metode Gray Level Co- occurrence Matrix (GLCM) untuk mengekstraksi fitur tekstur dari citra kain sarung adat Ile Ape, Fitur yang diekstraksi  meliputi  kontras,  korelasi,  energi  dan homogenitas.[5]

## 3.6. Implementasi Metode SVM
Dalam penelitian ini, kami menerapkan Support Vector Machine (SVM) dengan berbagai jenis kernel seperti  polynomial,  linear,  gaussian,  dan  sigmoid untuk  klasifikasi  gambar.  Setiap  jenis  kernel  diuji untuk  menentukan  mana  yang  menghasilkan  kinerja terbaik dalam klasifikasi citra.

## 3.7. Pengujian Sitem
Setelah model SVM dilatih dengan dataset yang ada, langkah selanjutnya adalah menguji model untuk mengevaluasi kinerjanya dalam klasifikasi. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji  yang dipisahkan  dari  data  latih  untuk  memastikan  bahwa model  tidak  hanya  menghafal  data  latih  tetapi  juga dapat  menggeneralisasi  dengan  baik  pada  data  yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 3.8. Sistem Terima Dengan Baik
Hasil  pengujian  kemudian  dievaluasi  untuk memastikan bahwa mereka sesuai dengan standar yang telah ditentukan sebelumnya. Ini melibatkan pemeriksaan  apakah  metrik  performa  seperti  akurasi, presisi  dan  recall,  mencapai  atau  melampaui  ambang batas yang diinginkan.

## 3.9. Analisa
Hasil  pengujian  dianalisis  dengan  teliti  untuk mengevaluasi seberapa efektif sistem dalam menjalankan  tugasnya.  Ini  mencakup  penilaian terhadap  metrik  kinerja  seperti  akurasi,  presisi  dan recall,  serta  analisis  confusion  matrix  untuk menemukan  di  mana  model  melakukan  kesalahan. Tujuannya  adalah  memperoleh  pemahaman  yang komprehensif mengenai kinerja model, mengidentifikasi  kelebihan  dan  kekurangannya,  serta memahami alasan di balik hasil yang dicapai.

## 3.10. Selesai
Hasil yang didapati untuk peneltian Klasfikasi Jenis Sarung Adat Ile Ape Menggunakan GLCM Dan SVM. Kernel gausian menunjukkan performa terbaik dengan akurasi 97% membuatnya menjadi pilihan terbaik untuk penelitian ini. Pada kernel polynomial dan linear memiliki performa yang sama dengan akurasi 91%, dan kerenel sigmoid memiliki performa terendah dengan akurasi 86%.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada hasil dan pembahasan ini menjelaskan hasil dari  penelitian  dan  pembahasan  implementasi  dalam klasifikasi  sarung  adat  Ile  Ape  ekstraksi  fitur menggunakan  GLCM  dan  algoritma  SVM  dengan
pengujian kernel seperti Polynomial, Linear, Gaussian dan Sigmoid.

## 4.1. Ekstrakasi Ciri Fitur GLCM
Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) adalah suatu teknik yang digunakan untuk menganalisis  tekstur  dan  mengekstrak  fitur  citra. GLCM  dapat  dianggap  sebagai  matriks  yang menggambarkan seberapa sering pasangan dua piksel dengan intensitas tertentu muncul dalam jarak dan arah tertentu dalam citra. Pasangan piksel ini didefinisikan oleh  koordinat  dengan  jarak  (d)  dan  orientasi  sudut (Ꝋ),  di  mana  jarak  diukur  dalam  satuan  piksel  dan sudut direpresentasikan dalam derajat. Sudut orientasi dibentuk  berdasarkan  empat  arah  sudut  utama,  yaitu 0°,  45°,  90°,  dan  135°,  dengan  jarak  antar  piksel sebesar 1 piksel.
Tabel 2. Ekstraksi fitur GLCM
Hebe (1), (10), (100) Contrast Correlation Energy Homogeneity 0.075502 0.80417 0.64646 0.96301 0.12739 0.67857 0.60161 0.94021 0.51224 0.63146 0.19098 0.81097 Mea (1), (10), (100) Contrast Correlation Energy Homogeneity 0.55386 0.75685 0.11708 0.79897 0.45015 0.82156 0.11884 0.81688 10.999 0.55484 0.10147 0.72255 Tenapang (1), (10), (100) Contrast Correlation Energy Homogeneity 0.59171 0.7463 0.15011 0.80955 0.46276 0.78719 0.1412 0.83006 0.3115 0.65059 0.3039 0.86881 Topo (1), (10), (100) Contrast Correlation Energy Homogeneity 0.82359 0.76734 0.088964 0.76348 0.77831 0.78662 0.096751 0.77227 0.3057 0.60739 0.31681 0.87256

## 4.2. Klasfikasi Kernel SVM
Pada  tahap  ini,  dilakukan  perbandingan  untuk masing-masing  kernel  SVM.  Perbandingn  ini  dibuat berdasarkan akurasi terbaik dari masingmasing kernel SVM. Akurasi yang diperoleh dapat dilihat pada grafik di bawah ini.

## 4.2.1. Tahap Pengujian Kernel Polynomial
Berikut  ini  merupakan  hasil  yang  diperoleh darai tahap pengujian menggunakan kernel polynomial dengan split ratio yang berbeda-beda.
Tabel 3. Pengujian kernel SVM polynomial Split Ratio Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 10:90 60:540 91.3 % 87.5% 82.7 % 20:80 120:480 82.6% 72.5% 65.2% 30:70 180:420 73.2% 0% 46.4%
40:60 240:360 73.0% 0% 46.1% 50:50 300:300 64.% 0% 28% 60:40 360:240 63.9% 0% 27.9% 70:30 420:180 69.7% 0% 39.4% 80:20 480:120 67.0% 0% 35.8% 90:10 540:60 65% 0% 30%
Berdasarkan Tabel 3 diatas,  menjelaskan bahwa hasil  data  pengujian  menggunakan  metode  SVM Polynomial  memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu pada split ratio 50:50 dengan akurasi 85%, presisi 70% dan recall 75%. Dan nilai akurasi tertinggi yaitu pada split ratio 90:10 dengan akurasi 94%, presisi 89% dan recall  88%.  serta  hasil  perhitungan  confusion  matrix dengan  nilai  terendah  pada  split  ratio  50:50  dan tertinggi  pada  split  ratio  90:10  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar  7. Confusion Matrix Polynomial
Gambar  8. Classification Report Polynomial
Pada gambar  8 diatas.  menjelaskan bawha  hasil grafik pengujian menggunakan metode SVM Polynomial  memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu pada split ratio 50:50 dengan akurasi 85%, presisi 75% dan recall 70%. Dan nilai akurasi tertinggi yaitu pada split ratio 90:10 dengan akurasi 94%, presisi 89% dan recall 88%.

## 4.2.2. Tahap Pengujian Kernel Linear.
Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh dari tahap  pengujian  menggunakan  kernel  linear  dengan split ratio yang berbeda-beda.
Tabel 4. Pengujian Kernel Linear Split Ratio Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 10:90 60:540 91.3 % 87.5% 82.7 % 20:80 120:480 82.6% 72.5% 65.2% 30:70 180:420 73.2% 0% 46.4% 40:60 240:360 73.0% 0% 46.1%
50:50 300:300 64.% 0% 28% 60:40 360:240 63.9% 0% 27.9% 70:30 420:180 69.7% 0% 39.4% 80:20 480:120 67.0% 0% 35.8% 90:10 540:60 65% 0% 30%
Pada  Tabel  4  menjelaskan  bahwa  hasil  data pengujian  menggunakan  metode  SVM  Linear memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio  60:40  dengan  akurasi  63.9%,  presisi  0%  dan recall  27.9%.  Dan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  pada split ratio 10:90 dengan akurasi 91.3%, presisi 87.1% dan  recall  82.7%.  serta  hasil  perhitungan  confusion matrix dengan nilai terendah pada split ratio 60:40 dan tertinggi  pada  split  ratio  10:90  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar  9. Confusion Matrix Linear
Gambar  10. Classification Report Linear
Pada  gambar  10  diatas,  menjelaskan  bahwa grafik pengujian menggunakan SVM Linear memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio 60:40 dengan akurasi 63%, presisi 0% dan recall 27%. Dan nilai akurasi tertinggi yaitu pada split ratio 10:90  dengan  akurasi  92%,  presisi  87%  dan  recall 82%.

## 4.2.3. Tahap Pengujian Kernel Gaussian
Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh dari tahap pengujian menggunakan kernel gaussian dengan split ratio yang berbeda-beda.
Tabel 5. Pengujian Kernel Gaussian Split Ratio Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 10:90 60:540 97.1 % 95.3 % 94.2 % 20:80 120:480 92.2% 89.8% 84.5% 30:70 180:420 73.6% 0% 47.3% 40:60 240:360 73.7% 0% 47.5% 50:50 300:300 73.3% 0% 46.6%
60:40 360:240 72.0% 0% 44.1% 70:30 420:180 71.3% 0% 42.7% 80:20 480:120 69.5% 0% 39.1% 90:10 540:60 69.1% 0% 38.3%
Pada  Tabel  5  diatas,  menjelaskan  bahwa  hasil data  pengujian  menggunakan  metode  SVM  Linear memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio  90:10  dengan  akurasi  69.1%,  presisi  0%  dan recall  38.3%.  Dan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  pada split ratio 10:90 dengan akurasi 97.1%, presisi 95.3% dan  recall  94.2%.  serta  hasil  perhitungan  confusion matrix dengan nilai terendah pada split ratio 90:10 dan tertinggi  pada  split  ratio  10:90  dapat  dilihat  pada Gambar 11.
Gambar  11. Confusion Matrix Gaussian
Gambar  12.Classification Report Gaussian
Pada gambar 12 diatas, menjelaskan bahwa hasil garifk pengujian menggunakan metode SVM Gaussian memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio 90:10 dengan akurasi 69%, presisi 0% dan recall 38%. Dan nilai akurasi tertinggi yaitu pada split ratio 10:90  dengan  akurasi  97%,  presisi  95%  dan  recall 94%.

## 4.2.4. Tahap Pengujian Kernel Sigmoid
Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh dari tahap pengujian menggunakan kernel sigmoid dengan split ratio yang berbeda-beda.
Tabel 6. Pengujian Kernel Sigmoid Split Ratio Jumlah Data Akurasi Presisi Recall 10:90 60:540 86.0% 74.2% 72.0% 20:80 120:480 79.4% 71.0% 58.9% 30:70 180:420 53.9% 0% 7.8% 40:60 240:360 70.8% 0% 41.6% 50:50 300:300 71.8% 32.8% 43.3%
60:40 360:240 72.9% 0% 45.85 70:30 420:180 72.2% 0% 44.4% 80:20 480:120 73.3% 0% 46.6% 90:10 540:60 57.5% 0% 15%
Pada  Tabel  6  diatas,  menjelaskan  bahwa  hasil data  pengujian  menggunakan  metode  SVM  Sigmoid memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio  50:50 dengan akurasi  71.8%, presisi  32.8% dan recall  43.3%.  Dan  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  pada split ratio 90:10 dengan akurasi 86.0%, presisi 72.2% recall 72.0.%. serta hasil perhitungan confusion matrix dengan  nilai  terendah  pada  split  ratio  50:50  dan tertinggi  pada  split  ratio  90:10  dapat  dilihat  pada Gambar 13.
Gambar  13. Confusion Matrix Sigmoid
Gambar  14. Classification Report Sigmoid
Pada gambar 14 diatas, menjelaskan bahwa hasil grafik pengujian menggunakan metode SVM Sigmoid memperoleh  nilai  akurasi  terendah  yaitu  pada  split ratio 30:70 dengan akurasi 53%, presisi 0% dan recall 70%. Dan nilai akurasi tertinggi yaitu pada split ratio 90:10 dengan akurasi 86.0%, presisi 72% recall 72%.

## 4.3. Hasil Perbandingan Kernel SVM
Untuk masing-masing kernel SVM. Perbandingn ini dibuat berdasarkan akurasi terbaik dari masingmasing  kernel  SVM.  Akurasi  yang  diperoleh dapat dilihat pada grafik di bawah ini.
Tabel 7. Perbandingan Kernel SVM Kernel Split Ratio Jumlah Data Akurasi Polynomial 90:10 540 91%
Linear 90:10 540 91% Gaussian 90:10 540 97% Sigmoid 90:10 540 86%
Gambar  15. Grafik Perbandingan Kernel SVM
Bawha  kernel  gaussian  menunjukkan  performa terbaik  dengan  akurasi  97%  membuatnya  menjadi pilihan  terbaik  untuk  penelitian  ini.  Pada  kernel polynomial  dan  linear  memiliki  performa  yang  sama dengan  akurasi  91%,  dan  kerenel  sigmoid  memiliki performa  terendah  dengan  akurasi  86%.  Secara keseluruhan,  hasil  ini  menunjukan  bahwa  pemilihan kerenl yang tepat sangat penting dalam klasfikasi citra menggunakan  metode  SVM,  kerena  beberapa  kernel dapat  memberikan  performa  yang  jauh  lebih  baik dibandingankan dengan yang lain.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan GLCM dan SVM dalam mengklasifikasi  jenis  sarung  adat  ile  ape  diperoleh akurasi yang tinggi. Hal ini dilihat dari hasil pengujian kernel  SVM,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian kernel SVM, kernel Gaussian menunjukkan performa terbaik  dengan  nilai  akurasi  97%,  menjadikannya pilihan paling efektif pada penelitian ini.
Untuk itu, dapat disimpulkan bahwa kernel SVM memiliki  pengaruh  terhadap  hasil  akurasi  yang diperoleh, hal ini dilihat dari adanya perbedaan akurasi yang diperoleh dari semua kernel pada penelitian ini. Sehingga  dapat  dikatakn  bahwa  metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  menujukan  performa yang  baik dalam  mengklasifikasikan  jnis  sarung adat ile ape. Untuk penelitian lebih lanjut, disarakan untuk menggunakan jumlah dataset yang lebih banyak, serta kualitas  citra  yang  digunakan  harus  lebih  natural, menambahkan  jenis  kelas  yang  digunakan  dan  bisa menggunakan  ektraksi  fitur  yang  lain.  dengan mempertimbangkan saran tersebut, diharapkan mampu memperoleh hasil akurasi yang lebih baik dari penelitan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. N. Andono and E. H. Rachmawanto, “Evaluasi Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  LBP  Menggunakan Multikernel  SVM  untuk  Klasifikasi  Batik,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi:
10.29207/resti.v5i1.2615.
[2]  A. Septiarini, Rizqi Saputra, Andi Tejawati, and Masna  Wati,  “Deteksi  Sarung  Samarinda Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Berbasis Pengolahan Citra,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  927–935, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3435.
[3]  S. M. Itu et al. , “Pengenalan Pola Motif Sarung (Utan)  Maumere  Dengan  Metode  Deteksi  Tepi Canny,” J.  Creat.  (Inovasi  dan  Kreasi  dalam Teknol. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 40–44, 2023.
[4]  E.  Maria  Yohana  Andriani  and  Y.  Ery Kurniawati,  “Penerapan  Metode  Convolutional Neural  Network  untuk  Klasifikasi  Motif  Tenun Ikat Manggarai, Nage-Keo, dan Ngada,” J. Mhs. Inst. Teknol. dan Bisnis Kalbis , vol. 8, no. 1, pp. 476–484, 2022, [Online]. Available: http://ojs.kalbis.ac.id/index.php/kalbisiana/articl e/view/291
[5]  Z.  MUSIAFA,  “Perancangan  Ekstraksi  Fitur Motif  Sasirangan  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Berbasis  Color  Histogram  Dan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrices  (Glcm),” Technol. J. Ilm. , vol. 8, no. 2, p. 108, 2019, doi: 10.31602/tji.v8i2.1114.
[6]  Tri  Wahyu  Qur’ana,  “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk Klasifikasi Motif pada Citra Sasirangan,” Media Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  10,  2023,  [Online]. Available: http://jurnal.big.go.id/index.php/GM/article/vie w/810
[7]  R. Wiryadinata, M. R. Adli, R. Fahrizal, and R. Alfanz,  “Klasifikasi  12  Motif  Batik  Banten Menggunakan  Support  Vector  Machine,” J. EECCIS , vol. 13, no. 1, pp. 60–64, 2019.
[8]  Y. P. K. Kelen and B. Baso, “Klasifikasi Tenun Timor Menggunakan Metode SVM Berdasarkan Speeded Up Robust Features,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  6,  pp.  1353–1360, 2023, doi: 10.25126/jtiik.1067625.
[9]  J.  Wahyudi  and  I.  Maulida,  “Pengenalan  Pola Citra Kain Tradisional,” Jtiulm , vol. Volume 04, no. Nomor 02, p. (hlm. 43), 2019.
[10]  A. B. Seran, A. Y. Rahman, and I. Istiadi, “Temu Kembali Kemiripan Motif Citra Tenun Menggunakan  Transformasi  Wavelet  Diskrit Dan  GLCM,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan
Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  958–966, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3484.