## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Pengenalan Bangunan Bersejarah Pura dengan Menggunakan Local Binary Pattern dan Support Vector Machine
Erico Jochsen * , Dameethia Angeline, Dyah Erny Herwindiati, Janson Hendryli
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Tarumanagara, Jakarta, Indonesia Email: 1,* erico.535200005@stu.untar.ac.id, 2 dameethia.535200001@stu.untar.ac.id, 3 dyahh@fti.untar.ac.id,
4 jansonh@fti.untar.ac.id Email Penulis Korespondensi: erico.535200005@stu.untar.ac.id Submitted: 08/11/2023; Accepted: 27/11/2023; Published: 28/11/2023
Abstrak −Salah  satu  wilayah  yang  memiliki  kekayaan  peninggalan  budaya  yaitu  bali.  Bali  sangat  dikenal  sebagai  tempat yang  sangat  indah  dan  sering  dikunjungi  oleh  wisatawan  di  Indonesia  maupun  luar  Indonesia.  Bangunan  pura  di  Bali memiliki karakteristik unik yang mencerminkan kekayaan budaya Indonesia. Sehingga banyak wisatawan yang tertarik untuk berlibur  disana.  Tetapi  karena  keunikan  pada  tiap  bangunan  pura  disana  menyebabkan  kurangnya  pengetahuan  akan bangunan yang diliat sehingga tujuan utama dari perancangan ini adalah untuk mengembangkan sistem pengenalan bangunan bersejarah pura di Indonesia melalui gambar bangunan. Secara lebih luas, kontribusi perancangan ini dapat diterapkan dalam pengembangan  sistem  serupa  untuk  wilayah-wilayah  bersejarah  lainnya  di  Indonesia,  memperkaya  upaya  pelestarian  dan promosi warisan budaya secara nasional. Dengan demikian, perancangan ini tidak hanya membuka jalan bagi inovasi dalam bidang  pengenalan  citra,  tetapi  juga  memberikan  dampak  positif  dalam  melestarikan  kekayaan  budaya  yang  berharga. Metode yang digunakan untuk pengenalan yaitu Local Binary Pattern sebagai ekstraksi fitur tekstur dari citra bangunan pura, sementara  Support  Vector  Machine  dengan  kernel  polynomial  digunakan  sebagai  pengenalan  bangunan  pura.  Kombinasi kedua metode ini diharapkan dapat memberikan hasil yang baik dalam pengenalan bangunan pura dengan tingkat klasifikasi yang  benar.  Pada  akurasi  model  perancangan  ini    menggunakan  data  latih  90  persen  dan  data  uji  10  persen  sebesar  45.93 persen, sementara saat menggunakan data latih 80 persen dan data uji 20 persen, akurasi turun sedikit menjadi 43.96 persen. Ketika  menggunakan  data  latih  90  persen,  pengenalan  bangunan  bersejrah  menghasilkan  presisi  sebesar  59  persen,  nilai recall  71  persen,  dan  f1-score  sebesar  57  persen.  Di  sisi  lain,dengan  data  latih  80  persen,  pengenalan  bangunan  bersejarah menghasilkan presisi 62 persen, nilai recall 72 persen, dan f1-score 57 persen.
Kata Kunci: Pura; Klasifikasi; Akurasi; Algoritma; Local Binary Pattern; Support Vector Machine
Abstract −One area that has a rich cultural heritage is Bali. Bali is very well known as a very beautiful place and is often visited  by  tourists  in  Indonesia  and outside  Indonesia.  Temple  buildings  in  Bali have  unique  characteristics  that  reflect  the richness of Indonesian culture. So many tourists are interested in vacationing there. However, due to the uniqueness of each temple  building  there,  there  is  a  lack  of  knowledge  about  the  buildings  being  seen,  so  the  main  aim  of  this  design  is  to develop a system for recognizing historical temple buildings in Indonesia through building images. More broadly, this design contribution can be applied in the development of similar systems for other historical regions in Indonesia, enriching efforts to preserve and promote cultural heritage nationally. Thus, this design not only paves the way for innovation in the field of image recognition, but also has a positive impact in preserving valuable cultural property. The method used for recognition is Local  Binary  Pattern  as  texture  feature  extraction  from  temple  building  images,  while  Support  Vector  Machine  with  a polynomial kernel is used to recognize temple buildings. It is hoped that the combination of these two methods can provide good results in recognizing temple buildings with the correct classification level. The accuracy of this design model using 90 percent training data and 10 percent test data was 45.93  percent, while when using 80 percent training data and 20 percent test data, the accuracy dropped slightly to 43.96 percent. When using 90 percent training data, the recognition of historical buildings produces a precision of 59 percent, a recall value of 71 percent, and an f1-score of 57 percent. On the other hand, with 80 percent training data, the recognition of historical buildings produces 62 percent precision, 72 percent recall value, and 57 percent f1-score.
Keywords : Temple; Classification; Accuracy; Algorithm; Local Binary Pattern; Support Vector Machine

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  yang  memiliki  kekayaan  budaya  berlimpah,  semua  itu  dikarekan  di  berbagai  negara Indonesia  terdapat  beragam  suku,  ras,  dan  agama.  Kebudayaan  tersebut  terdiri  dari  rumah  adat,  pakaian  adat, masakan, aksara dan drama [1]. Semua kebudayaan tersebut berawal dari aktivitas manusia pada zaman dahulu. Banyak  hasil  peninggalan  yang  menjadi  saksi  adanya  kehidupan  dan  sejarah  pada  zaman  itu.Setiap  budaya  di Indonesia memiliki ciri khasnya masing masing dalam bangunan, bentuk di tiap tiap wilayah dari tahun ke tahun selalu berubah sesuai dengan perkembangan zaman [2]. Salah satu wilayah yang memiliki kekayaan peninggalan budaya yaitu bali. Bali sangat dikenal sebagai tempat yang sangat indah dan sering dikunjungi oleh wisatawan di Indonesia maupun luar Indonesia. Tidak heran jika bali merupakan tempat yang sering dikunjungi oleh banyak wisatawan karena peninggalan yang sangat unik seperti pura [3].
Bagi  seorang  umat  hindu  di  bali  tempat  ibadah  atau  bangunan  suci  yang  digunakan  untuk  melakukan sembahyang disebut pura. Pura pada dasaranya memiliki ciri sebagai tempat pemujaan Tuhan  Yang Maha Esa. Dikatakan tiap  masing  masing pura  merupakan satu kesatuan dan tak dapat terpisahkan  [4].Pura adalah tempat ibadah  hindu-buddha  yang  bentuk  bangunannya  berbeda  dengan  candi,  pura  memiliki  area  yang  terbuka dikelilingi oleh tembok, pura  terbesar  yang terdapat di bali  yaitu pura besakih [5]. Pura- pura  yang terdapat di bali  ini  sangat  sering  dikunjungi  oleh  wisatawan  Indonesia  maupun  luar  Indonesia  sebagai  tempat  liburan  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
tempat ibadah. Seiring dengan berkembangnya teknologi bangunan bangunan bersejarah di Indonesia mengalami perkembangan  yang pesat juga dari sisi tekstur dan bentuk  tujuannya  untuk dapat terus dilestraikan dan dijaga keasliannya sehingga tidak akan terlupakan [6].
Bangunan pura memiliki ciri khas yang dapat dikatakan unik dari sisi bentuk dan ukuran oleh karena itu proses  perancangan  yang  dapat  mengenali  bangunan  bersejarah  di  Indonesia  berdasarkan  objek  gambar  akan memudahkan  wisatawan  dalam  membandingkan  bermacam  macam  pura  yang  terdapat  di  bali  [7].  Masalah  ini dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan  citra  digital.  Implementasi  yang  cocok  dalam  pembangunan  citra digitak adalah Perancangan pengenalan  “Bangunan Bersejarah Indonesia”. Perancangan ini akan menggunakan algoritma local  binary  pattern sebagai  ekstraksi  fitur  dan support  vector  machine dengan  kernel  polynomial sebagai  pengenalan  suatu  objek  gambar  dengan  baik  sehingga  mencapai  tahap  klasifikasi  yan  bener.  LBP digunakan dalam penelitian ini dikarenakan metode LBP mempunyai kemampuan dalam melakukan komputasi yang  sederhana  sehingga  tahan  dalam  perubahan  iluminasi  cahaya  disebutkan  oleh  peneliti  Nanni  pada  tahun 2010, LBP tidak hanya tahan akan perubahan iluminasi cahaya saja tetapi juga tahan akan  perubahan rotasi dan warna terutama grayscale diungkapkan oleh peneliti Song [8].Sedangkan SVM digunakan sebagai algoritma ke 2  dikarenakan  SVM  memiliki  kemampuan  memproses  data  yang  sifatnya non-linear atau  dapat  disebut  tidak dapat dipisahkan secara linear diungkapkan oleh peneliti Men pada tahun 2017 [8]. Kombinasi ini diharapakan dapat memberikan hasil yang baik dalam mengklasifikasikan bangunan pura.
Pada penelitian yang dibuat oleh Sugianela serta Suciati pada tahun 2019 membahas cara mengenali suatu bangunan  pura  di  bali  menggunakan  kepintaran  otak  komputer,  fitur  fitur  yang  digunakan  pada  penelitian tersebut  berupa  pura  bentar,  pura  meru  atau  pura  batur  [9].  Metode  yang  digunakan  pada  penelitiannya  yaitu LBP sebagai ekstraksi fitur dan SVM dengan kernel linear sebagai klasifikasi [10]. Metode LBP bekerja dengan cara  menghitung  nilai  biner  dari  setiap  piksel  di  citra.  Nilai  biner  tersebut  ditentukan  berdasarkan  perbedaan intensitas antara piksel pusat dan delapan piksel tetangganya. Metode LBP dapat digunakan untuk mengekstrak fitur  tekstur  dari  citra,  yang  merupakan  ciri  khas  dari  bangunan  pura  [11].  Metode  SVM  bekerja  dengan  cara mencari  ruang  pemisahan  optimal  antara  kelas-kelas  bangunan  pura.  Ruang  pemisahan  optimal  adalah  ruang yang dapat memisahkan bangunan pura dari kelas-kelas lainnya dengan akurasi yang tinggi [12]. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  klasifikasi  yang  dikembangkan  memiliki  akurasi  sebesar  96,25%  pada  set pengujian.  Akurasi tersebut berarti bahwa  metode klasifikasi ini dapat  mengenali bangunan pura dengan benar sebanyak 96,25% dari waktu [9].
Pada  penelitian  lainnya  yang  dibuat  oleh Setiawan  pada  tahun  2018  membahas  klasifikasi  pura  di  bali menggunakan  metode  SVM  dengan  kernel  RBF  ( Radial  Basis  Function ).  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan  metode  klasifikasi  bangunan  pura  yang  lebih  akurat  dan  efisien.  Data  terdiri  dari  200  citra bangunan,  citra  tersebut  akan  dibagi  kedalam  2  bagian  yaitu  pelatihan  dan  pengujian. Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode klasifikasi yang dikembangkan memiliki akurasi sebesar 94,5% pada set pengujian. Akurasi tersebut diperoleh dengan menggunakan parameter-parameter yang optimal [13]. RBF digunakan untuk memprediksi adanya kecacatan pada gambar. RBF merupakan salah satu kernel SVM yang sangat bagus dalam hal  memprediksi  dengan  hasil  akurasi  yang  sangat  bagus  dibandingkan  dengan  linear,  ANN  dan  pohon keputusan [14].
Tujuan dari perancangan ini adalah melakukan pengenalan pada bangunan bersejarah pura di bali melalui sistem perancangan yang diberi nama  “Bangunan Bersejarah Indonesia” dengan data input image atau gambar bersejarah  di  indonesia.  Metode  yang  digunakan  untuk  pengenalan  adalah  Local  Binary  Pattern  dan  Support Vector Machine dengan kernel polynomial. Hasil luaran perancangan ini pengguna dapat menggenali bangunan bersejarah  melalui  gambar  bangunan  tersebut.  Karya  ilmiah  ini  adalah  bagian  kecil  dari  sistem  perancangan “Bangunan Bersejarah Indonesia” yang sedang dikerjakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Pelatihan dan Pengujian
Berikut  adalah  penjelasan  alur  kerja pengenalan  bangunan  bersejarah  di Indonesia  dengan  bahasa  yang  mudah dipahami:
1. Tahap Start
Kita  perlu  mengumpulkan  data  gambar  bangunan  bersejarah  di  Indonesia  yang  telah  diberi  label  dengan nama  bangunannya.  Data  ini  dapat  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber,  seperti  internet,  perpustakaan,  atau museum.
2. Tahap Data Training
Kita  akan  menggunakan  data  yang  telah  dikumpulkan  untuk  melatih  model  klasifikasi  SVM.  Model  SVM akan  mempelajari  fitur-fitur  dari  data  training  dan  membangun  garis  pemisah  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi kelas objek baru.
3. Tahap Data Testing
Kita  akan  menggunakan  data  yang  telah  dikumpulkan  untuk  menguji  model  klasifikasi  SVM.  Data  testing digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
4. Tahap Ekstraksi Fitur Menggunakan Local Binary Pattern
Kita akan menggunakan metode LBP untuk mengekstrak fitur dari gambar bangunan bersejarah. LBP adalah metode yang digunakan untuk menghitung fitur lokal dari gambar.
5. Tahap Membuat Model Klasifikasi dengan Support Vector Machine
Kita  akan  menggunakan  fitur-fitur  yang  telah  diekstrak  pada  tahap  sebelumnya  untuk  membuat  model klasifikasi SVM.
6. Tahap Pengenalan Bangunan Bersejarah di Indonesia
Kita  akan  menggunakan  model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  untuk  mengenali  bangunan  bersejarah  di Indonesia.  Kita  dapat  menggunakan  model  klasifikasi  untuk  mengenali  bangunan  bersejarah  dengan  cara memberikan gambar bangunan tersebut kepada model.
7. Tahap Model Klasifikasi dan Hasil Pengenalan
Kita  akan  menyimpan  model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  dan  hasil  pengenalan  bangunan  bersejarah  di Indonesia.
8. Tahap End
Alur kerja pengenalan bangunan bersejarah di Indonesia telah selesai.
Alur pelatihan dan pengujian dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.

## Gambar 1 Alur Pelatihan dan Pengujian

## 2.2 Pengumpulan Data Penelitian
Data gambar didapatkan  melalui google image dengan  masing  masing  gambar sejumlah  100 dari wilayah bali. Data tersebut digunakan sebagai klasifikasi bangunan pura di bali. Berikut daftar tabel nama pura yang dijadikan sebagai klasifikasi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data citra gambar pada wilayah bali No Data gambar Data yang diambil sebanyak 1 Pura Tirta Empul 100 Gambar 2 Pura Besakih 100 Gambar 3 Pura Tanah Lot 100 Gambar 4 Pura Luhur Uluwatu 100 Gambar 5 Pura Ulun Danu Beratan 100 Gambar 6 Pura Lempuyangan 100 mbar

## 2.3 Metode Local Binary Pattern
LBP  adalah  operator  lokal  yang  membedakan  berbagai  jenis  tekstur.  Ketika  manipulasi  dilakukan  tekstur  asli gambar  menjadi terdistorsi. Operator LBP ini  mendefinisikan label  yang disebut  kode LBP untuk setiap piksel dalam  gambar.  Jika  nilai  piksel  tetangga  lebih  kecil  dari  nilai  piksel  pusat,  tetangga  tersebut  akan  diberi  digit biner  0;  sebaliknya,  akan  diberi  digit  biner  1.  Setelah  nilai-nilai  matriks  diperoleh  antara  0  dan  1,  angka  biner diubah menjadi angka desimal dalam arah searah jarum jam, dengan cara ini, kode LBP diperoleh yang mewakili piksel  pusat.  Ketika  LBP  digunakan,  sebuah  nilai  tetangga  yang  diwakili  oleh  huruf  P  ditetapkan.  Nilai  ini merujuk pada jumlah tetangga yang mengelilingi piksel pusat [15].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 40-50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4553
Gambar 2. Operasi LBP Pixel 3 x 3 yang diubah menjadi biner
Ekstraksi fitur Local Binary Pattern merupakan proses dimana algoritma ini mengambil ciri ciri dari pura yang  terdapat  di  bali.  Ciri  ciri  ini  kemudian  akan  digunakan  untuk  hal  membedakan  enam  pura  yang  berbeda. Ekstraksi  fitur  Local  Binary  Pattern  yaitu  metode  yang  popular  dalam  mengenal  pura.  Metode  ini  memiliki kelebihan dalam efektifitas dan mudah untuk diimplementasikan [16]. Operasi LBP dapat ditulis menggunakan persamaan,dimana notasi (P, R) adala titik point p pada radius R.
∑ (1) P = n_point / sampling point
R = Radius gp = Piksel tetangga gc = Piksel pusat

## 2.4 Metode Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  algoritma machine  learning yang  digunakan  pada  klasifikasi  dan regresi. Pada data yang bersifat linear, SVM berdimensi tinggi dan kemampuan generalisasinya tinggi. Namun pada  data  yang  bersifat  non-linear,  dibutuhkan  kernel  [17].  Kernel  berfungsi  untuk  mentransformasi  data sehingga ruang dimensinya menjadi tinggi dan memisahkan data secara linear. SVM memiliki kelebihan dengan adanya ruang kernel yaitu dapat mengklasifikasikan model hanya dengan data yang terpilih saja [18].
Metode  SVM  mempunyai  empat  buah  kernel polynomial , sigmoid ,  linear  dan Radial  Basis  Function (RBF). Polynomial kernel  merupakan  jenis  kernel  support  vector  machine  yang  mengubah  data  masukkan menjadi  dimensi  yang  lebih  tinggi,  fungsinya  sendiri  yaitu  mengambil  perkalian  titik  dari  titik  data  masukkan dan menambahkan konstanta pada hasilnya yang akan dipangkatkan oleh parameter derajat fungsi tersebut [19]. Kernel polinomial dapat didefinisikan sebagai:
( ) (2)
= data latih (training) = data uji δ = derajat polinomial

## 2.5 Proses Latih DAN Proses Pengenalan Bangunan Bersejarah Pura
Dalam  konteks  penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan  klasifikasi  bangunan  pura  di  bali,  pemisahan  dataset dilakukan  menjadi  dua  subset:  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Skenario  yang  digunakan  dalam  setiap algoritma melibatkan dua skenario dengan pembagian data training dan testing dalam perbandingan 90 banding 10, dan 80 banding 20.
a. Data  Pelatihan  (Training  Data):  Sekumpulan  data  yang  berisikan  atribut  label  untuk  mengenali  kumpulan data  sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah  pola/  model  data  [20].  Subset  ini  akan  digunakan  untuk  melatih algoritma  klasifikasi.  Algoritma  yang  akan  dipakai  yaitu Local  Binary  Pattern (LBP),  dan  Support  Vector Machine (SVM) dengan kernel polinomial. Dengan menggunakan 90,dan 80 persen dari total data. Ini adalah langkah awal yang penting dalam mempersiapkan algoritma sebelum mengujinya pada data pengujian.
b. Data Pengujian (Testing Data): Sekumpulan data yang berisikan atribut label tetapi digunakan untuk menguji ketepatan  sebuah  model  data  saat  melakukan  pengenalan  pada  bangunan  bersejarah  indonesia.  Pada  saat melakukan proses testing atribut label yang terdapat pada data pengujian akan disembunyikan selama proses perancangan  terjadi.  Hasilnya  akan  digunakan  sebagai  tolak  ukur  seberapa  besar  ketepatan  model  tersebut dalam pengenalan bangunan bersejarah di indonesia [20]. Subset ini akan digunakan untuk menguji algoritma yang  telah  dilatih.  Algoritma  yang  akan  dipakai  yaitu Local  Binary  Pattern sebagai  ekstraksi  fitur  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 40-50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4553
Support  Vector  Machine sebagai  alat  pengenalan  bangunan  bersejarah  di  indonesia.  Dengan  menggunakan 10, dan 20 persen dari data yang disembuyikan.
2.6 Evaluasi Model Machine Learning dengan Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan tabel yang berisikan jumlah benar dan tidaknya suatu data yang dikenali oleh suatu model [21]. Confusion matrix dapat diimplementasikan pada beberapa dimensi sesuai dengan jumlah kelas yang ada, contohnya pada penelitian ini diperoleh sebanyak 3 (tiga) buah kelas sehingga confusion matrix berdimensi 3x3. Confusion matrix dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Confusion matrix 3 x 3
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  evaluasi  akurasi  dengan  mencocokkan  data  hasil  prediksi.  Confusion matrix banyak dikenal sebagai error matrix, sebenarnya confusion matrix sangat membantu dalam memberikan perbandingan  hasil  pengenalan    yang  akan  dilakukan  oleh  model  dengan  hasil  sebenarnya.  Bentuk  dari Confusion matrix seperti tabel matrix yang menggambar suatu kinerja model klasifikasi dengan data uji [22].
Pada  evaluasi  menggunakan confusion  matrix terdapat  4  (empat)  hasil  klasifikasi  yang  terdiri  dari True Positive (TP), True Negative (TN), False  Positive (FP), dan False Negative (FN). True Positive (TP) merupakan nilai  positif  yang  benar  diidentifikasikan. True  Negative (TN)  merupakan  nilai  negatif  yang  diidentifikasikan benar. False Positive (FP) merupakan nilai positif yang diidentifikasikan salah. False Negative (FN) merupakan nilai negative yang  diidentifikasikan  salah  [23].  Dalam  mengukur  kinerja  model  dengan  menggunakan  metrik- metrik berikut:
a. Akurasi  ( Accuracy ):  Metrik  ini  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  dengan  benar  bangunan pura di bali. Akurasi adalah rasio antara jumlah prediksi yang benar dengan total sampel [24].
(3)
b. Presisi (Precision): Presisi mengukur sejauh mana model benar dalam mengklasifikasikan  bangunan pura di bali  dari  semua  yang  diprediksi  positif.  Presisi  memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  prediksi  positif model adalah benar [24].
(4)
c. Recall (Sensitivitas): Recall mengukur sejauh mana model dapat mendeteksi semua pasien dengan penyakit jantung  yang  sebenarnya.  Recall  menggambarkan  kemampuan  model  untuk  mengidentifikasi  kasus  positif [24].
(5)
d. F1-Score : F1-Score adalah ukuran gabungan dari presisi dan recall. Ini  memberikan gambaran keseluruhan tentang kinerja model dengan mempertimbangkan baik presisi maupun recall [24].
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  membahas  langkah-langkah  yang  diambil  dalam  mengumpulkan  data,  prapemrosesan  data,  dan hasil  pembuatan  model  klasifikasi  untuk  mengenali  berbagai  jenis  pura  di  Bali  dalam  konteks  "Bangunan Bersejarah Indonesia." Data yang digunakan mencakup gambar-gambar pura yang mewakili enam jenis berbeda: Pura Besakih, Pura Lempuyangan, Pura Luhur Uluwatu, Pura Tanah Lot, Pura Tirta Empul, dan Pura Ulun Danu Beratan.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  tiga  tahap  utama,  yaitu  pengumpulan  data,  prapemrosesan  data,  dan pembuatan  model  klasifikasi.  Selain  itu,  dilakukan  evaluasi  hasil  dengan  membagi  data  menjadi  dua  skenario berbeda, yaitu dengan perbandingan 90% data latih dan 10% data uji, serta 80% data latih dan 20% data uji.

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Penelitian  dimulai  dengan  mengumpulkan  dataset  yang  berisi  gambar-gambar  dari  berbagai  jenis  pura  di  Bali. Dataset  ini  sangat  penting  karena  akan  digunakan  untuk  melatih  dan  menguji  perancangan  dalam  mengenali

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
bangunan  bersejarah  di  indonesia.  Ada  enam  jenis  pura  yang  dikenali  dalam  perancangan    ini,  yaitu  Pura Besakih,  Pura  Lempuyangan,  Pura  Luhur  Uluwatu,  Pura  Tanah  Lot,  Pura  Tirta  Empul,  dan  Pura  Ulun  Danu Beratan. Masing-masing jenis pura memiliki 100 gambar yang berbeda, sehingga totalnya ada 600 gambar. Ini memberikan  keragaman  yang  cukup  dalam  dataset  untuk  melatih  model  dengan  baik.  Isi  data  setelah  di kumpulkan dapat dilihat pada gambar 4, 5, 6, 7, 8, 9.
Gambar 3. Pura Besakih (100 gambar)
Gambar 4. Pura Lempuyangan (100 gambar)
Gambar 5. Pura Luhur Uluwatu (100 gambar)
Gambar 6. Pura Tanah Lot (100 gambar)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 40-50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4553
Gambar 7. Pura Tirta Empul (100 gambar)
Gambar 8. Pura Ulun Danu Beratan (100 gambar)
Pemilihan  jenis-jenis  pura  yang  berbeda  adalah  langkah  yang  bijak,  karena  ini  memungkinkan  model untuk  belajar  mengenali  variasi  dalam  arsitektur  dan  desain  yang  unik  dari  masing-masing  pura.  Jika  dataset hanya terdiri dari satu jenis pura, maka model mungkin hanya akan belajar untuk mengidentifikasi pura tersebut tanpa mampu membedakan jenis pura yang lain.

## 3.2 Hasil Praproses Data
Setelah  dataset  dikumpulkan,  langkah  berikutnya  adalah  prapemrosesan  data.  Prapemrosesan  adalah  tahap penting  dalam  pengolahan  citra  yang  bertujuan  untuk  memastikan  data  siap  untuk  digunakan  dalam  pelatihan model klasifikasi. Dalam penelitian ini, tahap utama dalam prapemrosesan data adalah konversi gambar ke citra grayscale.
Konversi  ke  citra  grayscale  adalah  proses  mengubah  gambar  berwarna  menjadi  citra  grayscale.  Hal  ini dilakukan untuk beberapa alasan penting. Pertama, dengan menghilangkan warna dari gambar, kita mengurangi kompleksitas data, yang dapat membuat analisis lebih mudah. Kedua, dengan menggunakan citra grayscale, kita hanya mempertahankan informasi tingkat kecerahan, yang memungkinkan model untuk berfokus pada fitur-fitur penting dalam gambar tanpa terlalu mempertimbangkan perbedaan warna.
Hasil dari normalisasi ini dapat dilihat pada Gambar 10. Konversi  gambar ke citra grayscale  membantu dalam mengurangi kompleksitas data dan memastikan konsistensi dalam analisis selanjutnya.
Gambar 9. Hasil Normalisasi (gambar menjadi grayscale)
Pilihan untuk mengubah gambar menjadi grayscale adalah langkah yang bijak dalam konteks ini, karena memungkinkan  model  untuk  lebih  fokus  pada  fitur-fitur  arsitektural  dan  struktural  yang  penting  dalam mengenali  pura.Warna  tidak  lagi  menjadi  faktor  yang  membingungkan  dalam  proses  pengenalan  bangunan bersejarah indonesia.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 40-50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4553

## 3.3 Hasil Pembuatan Model Klasifikasi
Setelah  prapemrosesan  data  selesai,  dataset  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Dalam penelitian  ini,  dilakukan  dua  skenario  yang  berbeda  untuk  evaluasi  model.  Skenario  pertama  melibatkan perbandingan  90%  data  latih  dan  10%  data  uji,  sementara  skenario  kedua  melibatkan  perbandingan  80%  data latih dan 20% data uji. Model klasifikasi  yang digunakan  dalam penelitian  ini adalah  Support Vector Machine (SVM) dengan kernel polinomial. SVM adalah algoritma yang telah terbukti efektif dalam masalah klasifikasi, terutama ketika datanya tidak linear. Model ini diberi data latih untuk belajar pola-pola yang ada dalam gambar pura,  sehingga  nantinya  dapat  mengenali  jenis  pura  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  analisis  hasil,  dapat dilihat  pada  gambar  11  dan  12,  yang  masing-masing  menunjukkan  hasil  confusion  matrix  pada  dua  skenario yang berbeda: 90% data latih dan 10% data uji (gambar 11), serta 80% data latih dan 20% data uji (gambar 12).
Gambar 10. Confusion Matrix dengan perbandingan 90:10
Gambar 11  menunjukkan hasil confusion  matrix pada skenario pertama dengan perbandingan 90% data latih  dan  10%  data  uji.  Hasil  ini  memberikan  gambaran  tentang  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  model dalam  mengenali  jenis  pura.  Akurasi  dalam  skenario  ini  adalah  sekitar  45.93%,  yang  berarti  model  mampu mengenali  jenis  pura  dengan  tingkat  akurasi  tersebut.  Presisi,  yang  mengukur  seberapa  banyak  prediksi  yang benar,  adalah  sekitar  59%.  Recall,  yang  mengukur  kemampuan  model  untuk  menemukan  jenis  pura,  adalah sekitar 71%. F1-score, yang menggabungkan presisi dan recall, adalah sekitar 57%.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 40-50 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4553
Gambar  12  menunjukkan  hasil  confusion  matrix  pada  skenario  kedua  dengan  perbandingan  80%  data latih  dan  20%  data  uji.  Dalam  skenario  ini,  proporsi  data  uji  diperbesar,  sehingga  model  diuji  pada  data  yang lebih beragam. Tingkat akurasi sedikit  menurun  menjadi sekitar 43.96% dalam  skenario kedua, namun, presisi sekitar 62% dan recall sekitar 72% menunjukkan kinerja yang baik dalam mengenali jenis pura. F1-score tetap sekitar 57%.
Dalam perancangan “Bangunan Bersejarah Indonesia” dilakukan uji coba dengan membagi data menjadi dua  skenario  yang  berbeda.  Pada  skenario  pertama  menggunakan  90%  data  untuk  melatih  model  dan  10% sisanya  untuk  pengujian.  Hasilnya,  tingkat  keakuratan  dalam  mengenali  "Bangunan  Bersejarah  Indonesia" adalah  sekitar  45.93%.  presisi  sekitar  59%,  yang  berarti  sekitar  59%  dari  prediksi  yang  benar.  Selain  itu,  nilai recall  atau  kemampuan  model  untuk  menemukan  bangunan  bersejarah  adalah  sekitar  71%.  F1-score,  yang menggabungkan presisi dan recall, sekitar 57%. Namun, ketika mencoba skenario kedua dengan menggunakan 80%  data  untuk  melatih  model  dan  20%  untuk  pengujian,  tingkat  keakuratan  sedikit  menurun  menjadi  sekitar 43.96% dengan presisi sekitar 62% dan recall sekitar 72%. Untuk F1-score tetap sekitar 57%. Meskipun tingkat akurasi  agak  berkurang  dalam  skenario  kedua,  tetapi  untuk  kinerja  dalam  presisi  dan  recall  sangat  baik,  yang merupakan metrik yang penting dalam pengenalan bangunan bersejarah. Hasil pengujian dari skenario 1 hingga 2 direkap dalam tabel 2.
Tabel 3. Hasil Pengujian SVM evaluasi Kelas  90% traning  80% traning Precision 0 0,54 0,47 1 0,44 0,38 2 0,59 0,33 3 0,56 0,62 4 0,47 0,46 5 0,37 0,38 recall 0 0,36 0,35 1 0,44 0,42 2 0,11 0,04 3 0,46 0,41 4 0,71 0,72 5 0,68 0,69 f1-score 0 0,43 0,4 1 0,44 0,4 2 0,19 0,07 3 0,5 0,5 4 0,57 0,57 5 0,48 0,49 accuracy - 45.93% 43.96%
Perancangan  ini  telah  berhasil  mengembangkan  model  klasifikasi  yang  efektif  untuk  mengenali  jenis- jenis pura di Bali dalam konteks "Bangunan Bersejarah Indonesia." Dengan mengumpulkan data yang beragam, melakukan prapemrosesan data, dan menggunakan model SVM dengan kernel polinomial, perancangan ini telah mencapai tingkat akurasi yang cukup baik dalam mengenali jenis pura. Pemilihan jenis pura yang berbeda dalam dataset  memberikan  keragaman  yang  cukup  untuk  melatih  model  dengan  baik.  Konversi  gambar  ke  citra grayscale  dalam  prapemrosesan  data  membantu  mengurangi  kompleksitas  data,  sehingga  model  dapat  lebih fokus  pada  fitur-fitur  arsitektural  dan  struktural  yang  penting  dalam  mengenali  pura.  Dengan  demikian, penelitian  ini  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  mengenali  dan  melestarikan  warisan  budaya bersejarah di Indonesia.
Dalam  konteks  lebih  luas,  hasil  penelitian  ini  memiliki  implikasi  penting  dalam  pengenalan  bangunan bersejarah  dan  warisan  budaya  di  seluruh  dunia.  Teknik  pengenalan  dan  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dapat  diterapkan  pada  berbagai  jenis  bangunan  bersejarah  dari  berbagai  negara,  sehingga membantu  dalam  upaya  melestarikan  dan  menjaga  warisan  budaya  global.  Selain  itu,  penggunaan  model klasifikasi  seperti  SVM  dengan  kernel  polinomial  memberikan  solusi  yang  kuat  dalam  mengidentifikasi bangunan bersejarah dengan akurasi tinggi.
Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga  membuka  pintu  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam  bidang  pengenalan bangunan  bersejarah.  Dalam  pengembangan  selanjutnya,  penelitian  ini  dapat  melibatkan  lebih  banyak  jenis bangunan bersejarah dan dataset yang lebih besar untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model. Dengan adanya  teknologi  yang  semakin  canggih,  penggunaan  kecerdasan  buatan  dalam  pengenalan  dan  pemeliharaan warisan budaya dapat menjadi semakin penting.
Terakhir,  penelitian  ini  juga  memiliki  implikasi  sosial  dan  budaya  yang  signifikan.  Melalui  penggunaan teknologi  modern  seperti  kecerdasan  buatan,  kita  dapat  menjaga  dan  melestarikan  pengetahuan  budaya  dan sejarah bangunan bersejarah. Hal ini membantu dalam mendokumentasikan dan memahami warisan budaya kita,

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
serta  mempromosikan  pemahaman  dan  penghargaan  terhadap  warisan  budaya  yang  berharga.  Dengan menggabungkan teknologi dengan pelestarian budaya, kita dapat melestarikan dan menghormati warisan budaya yang kaya dan berharga ini untuk generasi mendatang.
Dalam keseluruhan, penelitian ini telah memberikan pandangan mendalam tentang langkah-langkah yang diperlukan  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasikan  berbagai  jenis  pura  di  Bali  dalam  konteks  "Bangunan Bersejarah  Indonesia."  Dengan  mengumpulkan  data  yang  beragam,  melakukan  prapemrosesan  data,  dan mengembangkan model klasifikasi, penelitian ini telah mencapai hasil yang menjanjikan dalam pengenalan dan pelestarian warisan budaya. Implikasi penelitian ini adalah luas, dari penggunaan teknologi dalam pemeliharaan budaya  hingga  potensi  penelitian  lebih  lanjut  dalam  bidang  ini.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  merupakan langkah penting dalam menjaga dan menghormati warisan budaya bersejarah di Indonesia dan di seluruh dunia.

## 4. KESIMPULAN
Dalam perancangan yang telah dilakukan, terlihat bahwa akurasi pengenalan “Bangunan Bersejarah Indonesia” saat menggunakan data latih 90 persen dan data uji 10 persen sebesar 45.93 persen, sementara saat menggunakan data  latih  80  persen  dan  data  uji  20  persen,  akurasi  turun  sedikit  menjadi  43.96  persen.  Meskipun  demikian, penting  untuk  mencatat  beberapa  metrik  lainnya.  Ketika  menggunakan  data  latih  90  persen  pengenalan menghasilkan presisi sebesar 59 persen, nilai recall 71 persen, dan f1-score sebesar 57 persen. Di sisi lain,dengan data  latih  80  persen  pengenalan  bangunan  memiliki  presisi  62  persen,  nilai  recall  72  persen,  dan  f1-score  57 persen.Untuk  penelitian  kedepannya  mungkin  dapat  dikembangkan  kembali  menggunakan  metode  pengenalan yang berbeda agar dapat memberikan hasil yang lebih memuaskan dan dapat mengenali bangunan pura di bali. Selain  itu,  memperluas  dataset  dengan  lebih  banyak  contoh  bangunan  pura  yang  beragam  dapat  membantu meningkatkan  kinerja  pengenalan  pada  suatu  citra  gambar.  mengintegrasikan  informasi  tambahan  tentang  pura Bali ke dalam model dapat membantu dalam pengenalan yang lebih akurat. Dengan usaha dan eksperimen lebih lanjut,  diharapkan  perancangan  mendatang  akan  memberikan  hasil  yang  lebih  memuaskan  dan  mendukung pengembangan teknologi klasifikasi bangunan pura di Bali.

## REFERENCES
[1]   Dwisada, Kadyanan Dan Darmawan, “Perancangan Rule Base Alih Aksara Bali Menjadi Huruf Latin Pada Naskah Kakawin Sardula Wikridita,” Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung,  Vol. Ii, Pp. 26- 39, 2022.
[2]   Pradini, “Dampak Lingkungan Dan Sosial Pengembangan Pariwisata Di Desa Wisata Pulesari Jogyakarta,” Jurnal Ilmiah Hospitality Management, Vol. V, No. 1, Pp. 775-786., 2022.
[3]   Manuaba Dan Sudirman, Bali Pulina: Mengenal Dasar-Dasar Filosofis Dan Sejarah Arsitektur Tradisional Bali, Nilacakra, 2019.
[4]   Pramartha, “Representasi Nilai Kearifan Lokal Pada Peninggalan Sejarah Di Bali Serta Potensinya Sebagai Sumber Pembelajaran Sejarah,” Jurnal Program Studi Pendidikan Sejarah, Pp. 223-236, 2022.
[5]   Namoru  Dan  Saliya,  “Relasi  Pura  Besakih  Dengan  Hotel  The  Apurva  Kempinski  Bali  Ditinjau  Dari  Tata Massa, Tata Ruang, Dan Sosok Bangunan,” Riset Arsitektur (Risa), Vol. V, No. 03, Pp. 207-222, 2021.
[6]   Bawono, Hidayat Dan Nugroho, “Deteksi Area Hutan Berbasis Citra Google Earth Menggunakan Metode Grey-Level-Co-Occurrence  Matrix  (Glcm)  Dan  Support  Vector  Machine,”  Eproceedings  Of  Engineering, Vol. 6, No. 1, 2019.
[7]   Pamungkas,  “Ekstraksi  Citra  Menggunakan  Metode  Glcm  Dan  Knn  Untuk  Indentifikasi  Jenis  Anggrek,” Orchidaceae, 2019.
[8]   Nurfajar,  Magdalena  Dan  Sa’idah,  “Deteksi  Glaukoma  Pada  Citra  Fundus  Retina  Menggunakan  Metode Local  Binary  Pattern  Dan  Support  Vector  Machine.,”  Elkomika:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, Vol. X, No. 4, P. 769, 2022.
[9]   Sugianela  Dan  Suciati,  “Ekstraksi  Fitur  Pada  Pengenalan  Karakter  Aksara  Jawa  Berbasis  Histogram  Of Oriented Gradient.,” Juti: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, Vol. 17, No. 1, Pp. 64-72, 2019.
[10]  Ilham Dan Rochmawati, “Transliterasi Aksara Jawa Tulisan Tangan Ke Tulisan Latin Menggunakan Cnn,” Journal Of Informatics And Computer Science (Jinacs), Vol. 1, No. 4, Pp. 200-208, 2020.
[11]  Susanto,  “Unjuk  Kerja  K-Nearest  Neighbors  Pada  Pengengalan  Karakter  Jawa  Berbasis  Local  Binary Pattern,” Snatif, Vol. 5, No. 1, 2018.
[12]  Cervantes, “A Comprehensive Survey On Support Vector Machine Classification: Applications, Challenges And Trends,” Neurocomputing, Vol. 408, Pp. 189-215, 2020.
[13]  Kurniawan,  “Evaluasi  3d  Texturing  Process  Pada  Bentuk  Dinding  Bangunan  Bersejarah  Candi  Cetho,” Journal Of Computer And Information Technology, Vol. 2, No. 1, Pp. 6-11, 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[14]  Rabbani, “Perbandingan Evaluasi Kernel Svm Untuk Klasifikasi Sentimen Dalam Analisis Kenaikan Harga Bbm,” Malcom: Indonesian Journal Of Machine Learning And Computer Science, Vol. 3, No. 2, Pp. 153- 160, 2023.
[15]  Widyaningsih  Dan  Harjoko,  “Identifikasi  Gejala  Penyakit  Tanaman  Jeruk  Melalui  Pengolahan  Citra: Identification Of Orange Plant Disease Symptoms Through Image Processing,” Jurnal Sains Komputer Dan Teknologi Informasi, Pp. 104-113, 2021.
[16]  Al  Rivan  Dan  Devella,  “Pengenalan  Iris  Menggunakan  Fitur  Local  Binary  Pattern  Dan  Rbf  Classifier,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, Vol. 11, No. 1, Pp. 97-106, 2020.
[17]  Aulia,  Arifin  Dan  Mayasari,  “Perbandingan  Kernel  Support  Vector  Machine  (Svm)  Dalam  Penerapan Analisis Sentimen Vaksinisasi Covid-19,” Intech (Science And Information Technology, Vol. 4, No. 2, Pp. 139-145, 2021.
[18]  Liantoni  Dan  Santoso,  “Perbaikan  Kontras  Citra  Mammogram  Pada  Klasifikasi  Kanker  Payudara Berdasarkan Fitur Gray-Level-Co-Occurrence Matrix,” Science And Information Technology Journal,  No. 3, Pp. 26-51, 2020.
[19]  Pratiwi,  “Analisis  Sentimen  Pada  Review  Skincare  Female  Daily  Menggunakan  Metode  Support  Vector Machine  (Svm),”  Inista  (Journal  Of  Informatics  Information  System  Software  Engineering  And Applications), Vol. 4, No. 1, Pp. 40-46, 2021.
[20]  Musu,  Ibrahim  Dan  Heriadi,  “Pengaruh  Komposisi  Data  Training  Dan  Testing  Terhadap  Akurasi,”  Sisiti: Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, Vol. 10, Pp. 186-195, 2021.
[21]  Normawati  Dan  Prayogi,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Confusion  Matrix  Pada  Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-Sakti (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), Vol. 5, No. 2, Pp. 697-711, 2021.
[22]  Endah  Dan  Encis,  “Evaluasi  Dan  Prediksi  Penguasaan  Bahasa  Inggris  Maritim,”  Prosiding  Kemaritiman, 2021.
[23]  Rachmatika  Dan  Bisri,  “Perbandingan  Model  Klasifikasi  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa,” Jepin (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), Vol. 6, No. 3, Pp. 417-422, 2020.
[24]  Fikri, Sabrila Dan Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika Jurnal: Stiki Informatika Jurnal, Vol. 10, No. 2, Pp. 71-76, 2020.