## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 13 Number 1, Tahun 2024, pp. 118-125 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i3.50399

## Deteksi  Motif  Tradisional  Bali  dengan  Algoritma Learning Vector Quantization
I  Gusti  Agung  Gede  Arya  Kadyanan 1* ,  Nyoman  Gunantara 2 ,  Ida  Bagus  Gede Manuaba 3 , Komang Oka Saputra 4
1, Prodi Doktor Ilmu Teknik, Universitas Udayana, Badung, Indonesia
2,3,4 Prodi Teknik Elektro, Universitas Udayana, Badung, Indonesia

## A B S T R A K
Tidak semua orang mengenal motif tradisional yang beragam hanya melalui ciri- ciri yang tampak secara visual. Sering kali mereka salah dalam mengenali motif tertentu,  dikarenakan  motif  yang  bervariasi  dan  hampir  serupa.  Penelitian  ini dilakukan dengan tujuan merancang dan mengimplementasikan sistem informasi deteksi motif kain yang mampu mengenali citra dari kain tenun dengan cepat dan tepat  menggunakan  algoritma Learning  Vector  Quantization .  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Learning Vector Quantization untuk proses deteksi motif tradisional Bali dan ekstraksi fitur tepi dengan metode Sobel. Jenis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dilihat  dari  cara  memperolehnya adalah data primer. Pada penelitian ini data motif yang digunakan sebanyak 210 citra, dengan citra yang digunakan sebagai data training sebanyak 80% atau 168 citra dan data testing sebanyak 20% atau 42 citra. Data tersebut dibagi menjadi 6 kelas dari masing-masing motif yang digunakan. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu wawancara dan observasi langsung ke objek penelitian. Teknik pengujian yang digunakan yaitu pengujian akurasi pada algoritma Learning Vector Quantization . Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu melakukan deteksi motif tradisional Bali dengan mengimplementasikan algoritma Learning Vector Quantization dan metode ekstraksi fitur tepi Sobel dimana hasil ekstraksi fitur Sobel berpengaruh terhadap citra yang akan di klasifikasi dan di deteksi.

## A B S T R A C T
Not everyone recognizes diverse traditional motifs only through visual characteristics. Often they are wrong in recognizing certain motifs, because the motifs are varied and almost similar. This research was conducted with the aim of designing and implementing a fabric motif detection information system that is able to recognize images of woven fabrics quickly and precisely using the Learning Vector Quantization algorithm. The method used in this research is the Learning Vector Quantization method for the detection process of traditional Balinese motifs and edge feature extraction with the Sobel method. The type of data used in this study in terms of how to obtain it is primary data. In this study, the motif data used were 210 images, with the images used as training data as much as 80% or 168 images and testing data as much as 20% or 42 images. The data is divided into 6 classes from each motif used. The data collection techniques used are interviews and direct observation to the object of research. The testing technique used is accuracy testing on the Learning Vector Quantization  algorithm.  The  results  showed  that  the  system  built  was  able  to  detect  traditional  Balinese  motifs  by implementing the Learning Vector Quantization algorithm and the Sobel edge feature extraction method where the results of Sobel feature extraction affect the image to be classified and detected.

## 1. PENDAHULUAN
Tenun merupakan salah satu jenis seni kriya Nusantara yaitu kriya tekstil. Tenun merupakan salah satu kerajinan seni yang patut dilestarikan. Kain tenun merupakan hasil kerajinan berupa kain yang terbuat dari benang (kapas, sutra, dan bahan lainnya) dengan cara memasukkan bahan secara melintang pada lusi. Proses menenun adalah proses pengerjaan dari bahan berupa kapas sampai menjadi kain. Proses tersebut dibagi menjadi tiga bagian yaitu membuat benang dari kapas, persiapan menenun dan menenun (Astuti & Ernawati, 2020; Baso et al., 2022; Nurcahyani, 2018) . Kain tenun sudah banyak di produksi di Indonesia khususnya pulau Bali. Kain atau wastra dalam adat di masyarakat Bali memiliki keanekaragaman jenis dan motif. Masing-masing daerah di Bali memiliki ciri khas kainnya sendiri yang mempunyai macam-macam tenun salah satunya seperti tenun gringsing, tenun endek, kain cepuk, kain songket dan tenun rangrang yang menjadi  penanda  sebagai  salah  satu  identitas  budaya  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  aset  kekayaan budaya dari pulau Bali. Untuk menghasilkan sebuah kain tenun yang bagus memerlukan waktu pembuatan yang lama. Sebuah kain tenun yang bagus dan berusia sangat tua dianggap sebagai warisan keramat yang

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received June 02, 2023 Accepted November 13, 2023 Available online April 25, 2024
Kata Kunci: Kain Tenun, Learning Vector Quantization , Sobel Keywords: Woven Fabrics, Traditional Bali, Learning Vector Quantization, Sobel
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2024 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
hanya dikeluarkan dan digunakan pada waktu tertentu. Motif-motif kain tenun yang digunakan umumnya memiliki arti yang menunjukkan adanya asosiasi dengan symbol kepercayaan yang dianut oleh masyarakat setempat (Dwisapta & Wulan, 2022; Hou et al., 2021) .
Di Bali, kain tenun tidak hanya digunakan sebagai pakaian untuk upacara agama namun menjadi salah  satu  komoditas  penting  di  sektor  industri  kerajinan  pariwisata  Bali  yang  banyak  diminati  oleh wisatawan.  Kain  tenun  dijadikan  sebagai  media  pembelajaran  serta  sebagai  cinderamata  yang  sangat diminati (Mujaddidah  & Wahyurini,  2017; Sudana et al., 2020; Sudarmanto, 2022) .  Namun sekarang ini tidak semua masyarakat maupun wisatawan mengenal motif kain tenun yang beragam hanya melalui ciri- ciri  yang  hanya  tampak  secara  visual.  Dampak  dari  hal  tersebut  adalah  sering  kali  masyarakat  dan wisatawan salah dalam membeli kain tenun, dikarenakan  motif dari tiap kain tenun yang bervariasi dan memiliki  motif  yang  hampir  serupa.  Hal  inilah  yang  mendasari  diperlukannya  sebuah  sistem  informasi deteksi  motif  kain  tenun  Bali  dengan  menggunakan  algoritma Learning  Vector  Quantization untuk mendeteksi citra motif tenun, dimana dengan adanya sistem tersebut dapat membantu mengenali citra dari motif  tenun  serta  sebagai  media  penyampaian  informasi  mengenai  jenis,  asal  dan  makna  dari  tiap  kain tenun.
Terdapat  sejumlah  jurnal  penelitian  dengan  topik  serupa  mengenai  Pengenalan  Motif  Batik Pekalongan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation dengan  tingkat  akurasi  yang  diperoleh  mencapai 88,62%, dalam penelitian ini ruang lingkup pengenalan motif batik yang digunakan terbatas yakni hanya batik pekalongan saja, sehingga diperlukan sebuah sistem yang dapat mengenali motif kain selain kain batik (Lamasigi, 2021; Pebrianasari et al., 2015; Surya et al., 2019) . Masih dalam domain citra Batik Lamazigi dengan  metode  DCT  memperoleh  capaian  akurasi  maksimal  sebesar  84,88%.  Adapun  pada  penelitian sebelumnya  yang  dilakukan  oleh (Hasan  &  Liliana,  2020;  Imelda,  2021;  Yodha  &  Kurniawan,  2014) mengenai  Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Deteksi  Tepi Canny dan K-Nearest  Neighbor mencapai akurasi sebesar 66,67%,  namun  metode  tersebut  memiliki kekurangan yaitu  citra batik yang digunakan tidak memiliki kemiripan motif dan sangat berbeda satu dengan lain, sehingga diperlukan sebuah sistem yang  dapat  mengklasifikasikan  kain  yang  memiliki  kemiripan  tiap  motif  kain.  Selain  itu  terdapat  pula penelitian  mengenai  Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Deteksi  Tepi Canny dan K-Nearest  Neighbor (Hasan & Liliana, 2020; Imelda, 2021; Yodha & Kurniawan, 2014) . Pada penelitian tersebut digunakan 6 motif batik yang dijadikan kelas dalam proses klasifikasi dengan algoritma K-Nearest Neighbor. Uji akurasi sangat rendah dengan prosentase akurasi hanya mencapai 56.67% serta terdapat beberapa motif yang tidak dapat di klasifikasikan secara sempurna oleh sistem karena adanya pengaruh kedekatan antara satu motif dengan  motif  lainnya.  Penelitian  berikutnya  berjudul  Implementasi  Segmentasi  Citra  dan  Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) Dalam Pengenalan Bentuk Botol (Andri, 2012; Sudibyo et al., 2018) . Dari hasil pengujian proses pengenalan didapatkan akurasi sebesar 88% dimana proses deteksi tepi didapatkan hasil  pengenalan  yang  optimal  dengan  menggunakan  nilai threshold sebesar  250,  karena  nilai threshold memiliki pengaruh dalam melakukan deteksi tepi, dimana nilai threshold yang rendah membuat semakin banyak piksel yang dianggap sebagai tepi dari citra. Perbandingan metode Backpropagation dengan Metode Learning Vector Quantization ( LVQ ) pada pengenalan citra barcode (Aprizal et al., 2019; Hendriyani, 2020) . Dalam penelitian ini, dilakukan implementasi sebuah sistem informasi mengenai deteksi corak kain tenun tradisional dari daerah Bali dengan algoritma yang diusulkan adalah algoritma Learning Vector Quantization untuk fitur pengenalan corak pada kain tenun.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini  dilaksanakan  untuk  mendeteksi  corak  kain tenun tradisional Bali, serta seberapa besar prosentase keakuratan dari implementasi algoritma Learning Vector Quantization yang digunakan dalam mendeteksi corak kain tenun tradisional Bali. Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini yaitu, merancang dan mengimplementasikan sistem informasi deteksi motif kain yang mampu mengenali citra dari kain tenun  dengan cepat  dan  tepat menggunakan algoritma Learning Vector  Quantization yang  tentunya  dengan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dari  sejumlah  penelitian sebelumnya.

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Learning Vector Quantization untuk proses deteksi motif tradisional Bali dan ekstraksi fitur tepi dengan metode Sobel . Langkah-langkah dalam penelitian  ini  memiliki  4  tahapan  yaitu  tahap  penyiapan  dataset,  tahap  perancangan  model,  tahap implementasi  sistem,  dan  tahap  pengujian  sistem (Aisuwarya,  2018;  Humeau-Heurtier,  2019) .  Untuk mendukung kebenaran dari data yang diperoleh, dilakukan melalui teknik wawancara. Teknik wawancara dilakukan  melalui  diskusi  dengan  beberapa  ahli  yang  menguasai  seluk  beluk  mengenai  kain  tenun tradisional bali, sehingga pengetahuan dan pengalaman yang dimiliki dapat dipercaya. Selajutnya dilakukan
observasi dengan memperoleh data secara langsung ke objek penelitian yang dilakukan dengan mendatangi pengrajin-pengrajin kain tenun yang ada di Bali, Dinas Kebudayaan Provinsi Bali serta Museum Bali.
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini dilihat dari cara memperolehnya adalah data primer. Data primer adalah data yang diambil langsung dari objek penelitian atau merupakan data yang berasal dari sumber asli atau pertama. Data primer tersebut harus dicari melalui narasumber atau responden yaitu orang yang dijadikan objek penelitian atau orang yang dijadikan sebagai sarana informasi maupun data (Evriani  &  Antoni,  2022;  Suhono  &  Al  Fatta,  2021). Pada  penelitian  ini  data  motif  kain  yang  digunakan sebanyak 210 citra kain, dengan citra yang digunakan sebagai data training sebanyak 80% atau 168 citra dan data testing sebanyak 20% atau 42 citra. Perbandingan jumlah data training dan data testing yaitu sebesar 80% data training dan 20% data testing diperoleh dari kajian beberapa artikel sebelumnya (Hasan & Liliana, 2020; Imelda, 2021; Yodha & Kurniawan, 2014) . Pada penelitian ini dilakukan pengujian terhadap kinerja  algoritma  dan  pengujian  sistem.  Program  akan  diuji  secara  keseluruhan  sebagai  sistem  yang lengkap  untuk  memastikan  bahwa  persyaratan  perangkat  lunak  telah  dipenuhi  dan  sesuai  dengan kebutuhan serta keinginan pengguna. Pada penelitian ini teknik pengujian yang digunakan yaitu pengujian akurasi pada algoritma Learning Vector Quantization . Pengujian Akurasi didefinisikan sebagai pengujian untuk  mengetahui  kinerja  dari  sistem . Akurasi  dihitung  dari  jumlah  hasil  pengenalan  yang  tepat  dibagi dengan  jumlah  data.  Perhitungan nilai  prosentase akurasi sebagai berikut (Kosasih, 2021; Lee &  Kwon, 2021; Maitre et al., 2019) .
Pengujian dilakukan dengan data testing sebanyak 42 citra uji yang akan diuji dengan perubahan parameter epoh 20, 50, 100, 1000 dan 10000. Epoh maksimum yang menjadi Standar Internasional bernilai 10.000, sebagaimana telah dibahas pada penelitian (Santoso & Irawan, 2016; Semadi & Pulungan, 2019; Vyas et al., 2018) . Pengujian akurasi algoritma dilakukan dengan beberapa variasi dari learning rate dan epoh yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  algoritma  apabila  diinputkan  dengan  variasi  parameter yang  berbeda-beda  apakah  akan  berpengaruh  dengan  hasil  pengenalan,  dan  variasi  parameter  terbaik untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  optimal. Pada  pengujian  ini  dilakukan  variasi  perubahan  nilai learning rate dengan rentang dari 0.001 sampai 0.1. dan epsilon 0.0001 ..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Tampilan antarmuka setelah user memilih citra yang ingin di deteksi dapat dilihat pada Gambar 1 . Pada tampilan ini user dapat melakukan proses rotasi citra, zoom in , zoom out dan cropping citra sebelum dilakukan preprocessing dan deteksi tepi Sobel , sehingga citra yang akan di deteksi memiliki rasio ukuran yang sama. Tampilan antarmuka yang menampilkan output hasil deteksi corak dapat dilihat pada Gambar 2 . Output yang didapat user adalah berupa gambar dari kelas citra yang memiliki jarak terdekat dengan inputan citra user, jarak kedekatan citra terhadap semua kelas yang ada, serta nama corak yang memiliki jarak terdekat dengan inputan user.
Gambar 1. Proses Croping dan Deteksi Corak
Tenun Gambar 2. Antarmuka Prosentase Hasil Deteksi
Pada  pengujian  ini  dilakukan  variasi  perubahan  nilai learning  rate dengan  rentang  dari  0.001 sampai 0.1. dan epsilon 0.0001, dimana pengambilan nilai tersebut didasarkan atas penelitian dari (Santoso & Irawan, 2016; Semadi & Pulungan, 2019) . Pengujian dilakukan dengan data testing sebanyak 42 citra uji. Berikut adalah hasil pengujian berupa tabel yang dilakukan dengan variasi perubahan nilai learning rate . Hasil secara detail dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Learning Rate
Learning Rate Epsilon /Target Eror Jumlah Data Prosentase True False True False 0,001 0,0001 23 19 54.80% 45.20% 0,002 0,0001 22 20 52.40% 47.60% 0,003 0,0001 26 16 61.90% 38.10% 0,004 0,0001 25 17 59.50% 40.50% 0,005 0,0001 28 14 66.70% 33.30% 0,006 0,0001 28 14 66.70% 33.30% 0,007 0,0001 28 14 66.70% 33.30% 0,008 0,0001 28 14 66.70% 33.30% 0,009 0,0001 28 14 66.70% 33.30% 0,01 0,0001 29 13 69.10% 30.90% 0,02 0,0001 32 10 76.20% 23.80% 0,03 0,0001 35 7 83.30% 16.70% 0,04 0,0001 35 7 83.30% 16.70% 0,05 0,0001 35 7 83.30% 16.70% 0,06 0,0001 39 3 92.86% 7.14% 0,07 0,0001 37 5 88.10% 11.90% 0,08 0,0001 37 5 88.10% 11.90% 0,09 0,0001 36 6 85.70% 14.30% 0,1 0,0001 36 6 85.70% 14.30%
Dari Tabel  1. dapat  diamati  bahwa  presentase  nilai  akurasi  tertinggi  yang  dihasilkan  dalam pengujian Learning Rate adalah 92.86% pada nilai 0.06 dari 42 data yang digunakan, terdapat 39 data yang dikenali dengan benar dan 3 data tidak dikenali. Pada Variasi perubahan learning rate akan mempengaruhi terhadap akurasi yang dihasilkan oleh sistem. Terlihat pada Tabel 1. bahwa parameter learning rate optimal yaitu di nilai 0.06. Penggunaan nilai learning rate berpengaruh terhadap proses perubahan bobot dalam training  data .  Berikutnya  dilakukan  pengujian  berdasarkan  nilai epoh ,  pengujian  ini  dilakukan  setelah mendapatkan parameter learning rate terbaik yaitu 0.06 dengan epsilon sebesar 0.0001 sesuai hasil pada Tabel 1. diatas. Pengujian dilakukan dengan melibatkan data testing sebanyak 42 citra uji yang akan diuji dengan perubahan parameter Max epoh secara berturut-turut yaitu sebesar 5, 10, 20, 50, 100, 1000 dan 10000, dimana rentang nilai tersebut merujuk penelitian dari (Santoso & Irawan, 2016; Semadi & Pulungan, 2019) . Berikut adalah hasil pengujian dengan variasi perubahan nilai Max epoh dapat dilihat pada Tabel 2. berikut ini.
Tabel 2. Hasil Pengujian Epoh
Max epoh Learning Rate Epsilon /Target Eror Jumlah Data Prosentase True False True False 5 0,06 0,0001 11 31 26.19%  73.81% 10 0,06 0,0001 35 7 83.33%  16.67% 20 0,06 0,0001 39 3 92.86% 7.14% 50 0,06 0,0001 38 4 90.47% 9.53% 100 0,06 0,0001 37 5 88.10%  11.90% 1000 0,06 0,0001 37 5 88.10%  11.90% 10000 0,06 0,0001 37 5 88.10%  11.90%
Dari Tabel 2. dapat diamati bahwa jumlah epoh maksimum untuk mendapatkan akurasi tertinggi adalah pada epoh 20 yaitu sebesar 92.86% dari 42 data yang digunakan, terdapat 39 data yang dikenali dengan  benar  dan  3  data  tidak  dikenali.  Berdasarkan  kajian  literatur,  kesalahan  pengenalan  tersebut kemungkinan terjadi dikarenakan motif yang kurang cerah  dan memiliki kemiripan yang  tinggi dengan
motif  lainnya. Epoh maksimum  yang  menjadi  Standar  Internasional  bernilai  10.000 (Santoso  &  Irawan, 2016;  Semadi  &  Pulungan,  2019) .  Namun  dengan  menggunakan  parameter-parameter  lainnya  seperti learning rate dan epsilon , perhitungan yang dihasilkan telah mencapai error minimal ( learning rate ≤ eps ). Pada pengujian ini dapat dilihat bahwa epoh ketika mencapai error minimal, belum mencapai epoh ke 1.000 sehingga mulai dari epoh bernilai 1.000 hingga 10.000 perhitungan telah terhenti sebelum mencapai epoh maksimal.  Dengan  demikian  nilai epoh maksimal  bernilai  20  untuk  digunakan  pada  pengolahan  data selanjutnya.
Berdasarkan hasil yang diraih pada Tabel 2. diatas, maka berikutnya dilakukan pengujian untuk data testing dengan epoh 20. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui dan mengukur akurasi ketepatan kinerja dari algoritma yang digunakan.  Pengujian ini dilakukan setelah  medapatkan parameter learning rate , epoh , dan epsilon terbaik. Nilai terbaik yang didapatkan dalam penelitian ini adalah learning rate 0.06, epoh 20  serta epsilon 0.0001.  Pengujian  dilakukan  dengan  data testing sebanyak  42  citra  uji  yang  akan dilakukan testing dengan LVQ .  Skenario  pengujian  ini  yaitu  terdapat  42  data testing yang  dilakukan pengujian terhadap algoritma LVQ ke dalam sistem. Terdapat 6 kelas motif yang terdiri dari 7 jenis motif yang sama. Hasil pengujian data testing pada epoh 20 dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Testing Epoh 20
Corak Target Corak Nilai C j Hasil Perhitungan Corak dan Kelas Yang Ada Hasil 0 1 2 3 4 5 Gringsing Lubeng 1 0 6.284 6.288 6.379  6.352  6.422  6.442 T Gringsing Lubeng 2 0 5.869 6.183 6.151  6.197  6.184  6.207 T Gringsing Lubeng 3 0 5.597 6.035 5.904  6.019 5.95 5.958 T Gringsing Lubeng 4 0 5.808 6.099 6.029  6.088 6.06 6.069 T Gringsing Lubeng 5 0 5.844 6.127 6.095  6.112  6.113  6.119 T Gringsing Lubeng 6 0 5.921 6.124 6.094  6.141  6.138  6.123 T Gringsing Lubeng 7 0 5.967 6.146 6.133  6.172  6.152  6.186 T Gringsing Cemplong 1 1 6.32 6.28 6.335 6.29 6.346  6.358 T Gringsing Cemplong 2 1 6.363 6.154 6.373  6.326  6.394  6.412 T Gringsing Cemplong 3 1 6.426 6.173 6.407  6.356  6.418  6.476 T Gringsing Cemplong 4 1 6.315 6.224 6.317 6.25 6.298  6.328 T Gringsing Cemplong 5 1 6.366 6.217 6.386  6.311 6.34 6.383 T Gringsing Cemplong 6 1 6.267 6.211 6.223 6.23 6.236  6.242 T Gringsing Cemplong 7 1 6.362 6.276 6.325 6.3 6.354  6.363 T Endek Lubeng 1 2 6.106 6.112 5.851  6.079  6.013  6.039 T Endek Lubeng 2 2 6.062 6.094 5.915  6.035  5.989  5.984 T Endek Lubeng 3 2 6.343 6.283 6.231  6.293  6.367  6.404 T Endek Lubeng 4 2 6.314 6.219 6.253  6.206  6.192  6.199 F Endek Lubeng 5 2 6.082 6.133 5.898  6.039  6.035  6.026 T Endek Lubeng 6 2 6.03 6.108 5.867  6.059  6.011  6.029 T Endek Lubeng 7 2 6.069 6.081 5.887  6.064  5.991 6 T Endek Cemplong 1 3 6.122 6.148 6.082  6.021  6.036  6.048 T Endek Cemplong 2 3 6.013 6.047 5.908  5.958  5.886  5.849 F Endek Cemplong 3 3 6.425 6.326 6.411  6.285  6.422  6.468 T Endek Cemplong 4 3 6.304 6.253 6.292 6.22 6.29 6.308 T Endek Cemplong 5 3 6.408 6.308 6.366  6.092  6.355  6.408 T Endek Cemplong 6 3 6.243 6.227 6.236 6.16 6.228  6.246 T Endek Cemplong 7 3 5.982 6.039 5.854  5.637  5.837  5.824 T Endek Rangrang 1 4 6.126 6.129 5.993  6.014  5.964  5.989 T Endek Rangrang 2 4 6.028 6.045 5.888  5.967  5.719  5.817 T Endek Rangrang 3 4 6.026 6.079 5.99 6.047  5.878  5.968 T Endek Rangrang 4 4 6.341 6.242 6.333  6.286  6.199  6.329 T Endek Rangrang 5 4 6.123 6.112 6.06 6.038  5.859 5.93 T Endek Rangrang 6 4 6.07 6.062 5.916  5.956  5.813  5.847 T Endek Rangrang 7 4 6.244 6.189 6.176  6.157 6.08 6.166 T Rangrang Wajik 1 5 6.053 6.091 5.995  6.023  5.955  5.954 T Rangrang Wajik 2 5 5.951 6.013 5.864  5.962  5.824  5.794 T Rangrang Wajik 3 5 5.63 5.821 5.312  5.582  5.215  5.104 T Rangrang Wajik 4 5 6.308 6.237 6.328  6.258  6.268  6.306 F Rangrang Wajik 5 5 6.074 6.06 5.951  5.974  5.888  5.803 T
Corak Target Corak Nilai C j Hasil Perhitungan Corak dan Kelas Yang Ada Hasil 0 1 2 3 4 5 Rangrang Wajik 6 5 5.965 6.016 5.839  5.921  5.779  5.743 T Rangrang Wajik 7 5 6.08 6.072 5.987  6.014  5.926  5.822 T Keterangan : Target Corak 0 :  Corak Gringsing Lubeng Target Corak 1
:  Corak Gringsing Cemplong
Target Corak 2 :  Corak Endek Lubeng Target Corak 3 :  Corak Endek Cemplong Target Corak 4 :  Corak Endek Rangrang Target Corak 5
:  Corak Rangrang Wajik

## Pembahasan
Berdasarkan hasil pengujian, berhasil untuk melakukan deteksi corak kain tenun tradisional Bali. Pada proses testing, gambar inputan dapat diambil melalui kamera atau gallery kemudian gambar akan melalui tahap crop citra, preprocessing dan ekstraksi tepi Sobel . Kemudian dilakukan preparation dengan mengambil nilai dari vector inputan data testing setelah proses pengolahan citra, nilai ini digunakan sebagai bobot  awal testing dan  bobot  akhir  dari  proses training .  Dalam  proses testing ,  kedua  nilai  tersebut digunakan dalam perhitungan. Dari hasil perhitungan nilai tersebut akan dicari jarak terdekat, dimana jarak tersebut yang akan digunakan untuk menentukan kelas motif dari citra yang diuji.  Dilakukan pengujian terhadap  waktu  hitung  algoritma  ketika  dilakukan  penambahan  data training. Penambahan  data  citra dimulai dari 30 data hingga 210 data yang di training dengan rentang penambahan sebanyak 30 data citra untuk setiap proses training . Hal ini bertujuan untuk mengetahui kinerja sistem apabila jumlah data citra corak terus bertambah. Pengujian kinerja algoritma LVQ dilakukan dengan beberapa skenario pengujian dimana  masing-masing  skenario  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  kinerja  algoritma LVQ .  Pengujian dilakukan dengan variasi data sebesar 80:20 dimana 168 citra training dan 42 citra testing . Pada pengujian ini  dilakukan  variasi  perubahan  nilai learning  rate dengan  rentang  dari  0.001  sampai  0.1.  dan  epsilon 0.0001.  Dari Tabel  1. dapat  diamati  bahwa  prosentase  nilai  akurasi  tertinggi  yang  dihasilkan  dalam pengujian Learning Rate adalah 92.86% pada nilai 0.06 dari 42 data yang digunakan, terdapat 39 data yang dikenali dengan benar dan 3 data yang tidak dapat dikenali.
Hasil  akurasi  ini  relatif  lebih  baik  dari  penelitian  pada  domain  citra  batik  sebelumnya  yaitu Pengenalan  Motif  Batik  Pekalongan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation yang  hanya mencapai 84,88%  hingga  88,62 (Lamasigi,  2021;  Pebrianasari  et  al.,  2015;  Surya  et  al.,  2019) .  Begitupula  pada penelitian  mengenai  Pengenalan  Motif  Batik  Menggunakan  Deteksi  Tepi Canny dan K-Nearest  Neighbor mencapai akurasi sebesar 66,67% (Hasan & Liliana, 2020; Imelda, 2021; Yodha & Kurniawan, 2014) . Raihan nilai akurasi yang lebih rendah juga diperoleh dari penelitian Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan K-Nearest Neighbor yang menghasilkan nilai uji akurasi sangat rendah dengan prosentase akurasi hanya mencapai 56.67% serta terdapat beberapa motif yang tidak dapat di klasifikasikan secara sempurna oleh sistem karena adanya pengaruh kedekatan antara satu motif dengan motif lainnya (Hasan & Liliana,  2020;  Imelda,  2021;  Yodha  &  Kurniawan,  2014) .  Penelitian  berikutnya  berjudul  Implementasi Segmentasi  Citra  dan  Algoritma Learning  Vector  Quantization  (LVQ) Dalam  Pengenalan  Bentuk  Botol menggunakan deteksi tepi sobel sebagai fitur untuk menghasilkan citra tepi dari botol didapatkan akurasi sebesar 88% (Andri, 2012; Sudibyo et al., 2018) . Pada penelitian berikutnya yang berjudul Perbandingan metode Backpropagation dengan Metode Learning Vector Quantization ( LVQ ) pada pengenalan citra barcode dengan akurasi tertinggi yang didapatkan dari algoritma Backpropagation mencapai 75,5% dengan waktu training selama  102  detik  sedangkan  dengan  menggunakan  algoritma Learning  Vector  Quantization didapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  94%  dengan  waktu training selama  0,3  detik,  dimana  variasi  dari parameter learning  rate dan hidden  layer yang  digunakan  menjadi  pengaruh  terhadap  akurasi  yang dihasilkan serta tingkat kecocokan pada proses klasifikasi (Aprizal et al., 2019; Hendriyani, 2020) .
Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  karena  meneliti  potensi  LVQ  sebagai  alat  yang  efektif  untuk mengenali  dan  mengklasifikasikan  motif-motif  tradisional  Bali  dengan  akurasi  tinggi,  sehingga  dapat membantu  dalam  upaya  digitalisasi  dan  pelestarian  budaya  Bali (Pourghasemi  et al.,  2020;  Putra  et  al., 2022) .  Implikasinya,  temuan  ini  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  yang  mendukung industri  kreatif,  seperti  desain  kain,  pariwisata,  dan  pendidikan,  dengan  menyediakan  alat  yang  dapat mengidentifikasi dan mereproduksi motif tradisional secara otomatis. Namun tentunya penelitian ini masih memiliki beberapa kekurangan. Kekurangan penelitian ini mungkin terletak pada keterbatasan data yang digunakan untuk pelatihan algoritma, yang mungkin tidak mencakup semua variasi motif tradisional Bali. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  memperluas  dataset  dengan  lebih  banyak  sampel  motif tradisional dari berbagai daerah di Bali, serta menguji algoritma dengan metode lain untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  yang dibangun  mampu  melakukan  deteksi  motif  tradisional  Bali  dengan  mengimplementasikan  algoritma Learning  Vector  Quantization dan  metode  ekstraksi  fitur  tepi Sobel dimana  hasil  ekstraksi  fitur Sobel berpengaruh terhadap citra yang akan di klasifikasi dan di deteksi. Semakin jelas dan unik citra tepi yang dihasilkan  maka  akan  semakin  besar  citra  tersebut  dapat  dikenali  dengan  benar.  Berdasarkan  hasil pengujian, sistem telah mampu digunakan oleh user untuk melakukan deteksi corak kain tenun tradisional Bali. Dengan adanya sistem tersebut terbukti dapat digunakan dalam mengenali corak tenun serta sebagai media penyampaian informasi mengenai jenis, asal dan makna dari tiap kain tenun dengan baik.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aisuwarya, R. (2018). Rancang Bangun Instrumentasi Elektrokardiograf (EKG) dan Klasifikasi Kenormalan Jantung  Pada  Pola  Sinyal  EKG  Menggunakan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ. Journal  of Information
Technology and Computer
Engineering (JITCE , 2 (01), 19 – 26.
https://doi.org/10.25077/jitce.2.01.19-26.2018.
Andri. (2012). Implementasi Segmentasi Citra dan Algoritma Learning Vector Quantization (LVQ) dalam
Pengenalan Bentuk Botol. Jurnal SIFO Mikroskil , 13 (2), 123 – 132. https://doi.org/10.55601/jsm.v13i2.77.
Aprizal, Y., Zainal, R., & Afriyudi, A. (2019). Perbandingan Metode Backpropagation dan Learning Vector Quantization  (LVQ)  Dalam  Menggali  Potensi  Mahasiswa  Baru  di  STMIK  PalComTech. Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer  (MATRIK , 18 (2),  294 – 301. https://doi.org/10.30812/matrik.v18i2.387.
Astuti, D., & Ernawati, S. (2020). Strategi Promosi dan Word Of Mouth Dalam Upaya Peningkatan Keputusan Pembelian  Produk  Tenun. Distribusi.  Journal  of  Management  and  Business , 8 (2),  225 – 238. https://doi.org/10.29303/distribusi.v8i2.126.
Baso, B., Nababan, D., Risald, R., & Kolloh, R. Y. (2022). Segmentasi Citra Tenun Menggunakan Metode Otsu Thresholding dengan Median Filter. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (JUTIKOMP , 5 (1),
1 – 6. https://doi.org/10.34012/jutikomp.v5i1.2586.
Dwisapta, M., & Wulan, T. (2022). Identification Of Glaucoma Through Retina Images Using The Learning Vector Quantization (LVQ) Method. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JURTEKSI , 8 (3), 329 – 334. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v8i3.1559. Evriani,  N.,  &  Antoni,  F.  (2022).  Landasan  Pokok  Manajemen  Bisnis  Syariah. Journal  of  Educational  and Language Research (JOEL , 1 (8), 1129 – 1136. https://www.bajangjournal.com/index.php/JOEL/article/view/1740.
Hasan, M., & Liliana, D. (2020). Pengenalan Motif Songket Palembang Menggunakan Deteksi Tepi Canny, PCA dan KNN. MULTINETICS , 6 (1), 1 – 7. https://doi.org/10.32722/multinetics.v6i1.2700. Hendriyani, Y. (2020). Perbandingan Algoritma Backpropagation Dan Learning Vector Quantization (LVQ) dalam  Pengenalan  Pola  Bangun  Ruang  Geometri. Jurnal  Inovasi  Vokasional  dan  Teknologi (INVOTEK , 20 (2), 59 – 66. https://doi.org/10.24036/invotek.v20i2.746. Hou, Y., Fu, J., Liu, C., Zhou, Q., Feng, W., Huang, P., & Chen, D. (2021). Analysis of Crosstalk Effect in Multi- Pixel  Thermopile  Sensors  With  Networked  Arrangement. IEEE  Sensors  Journal , 21 (12),  13350 – 13355. https://doi.org/10.1109/JSEN.2021.3070551. Humeau-Heurtier,  A.  (2019).  Texture  feature  extraction  methods:  A  survey. IEEE  Access , 7 ,  8975 – 9000. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2890743.
Imelda, R. (2021). Pengenalan Motif Batik Pandeglang Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan Metode K-NN Berbasis  Android. Jurnal  Ilmiah  Tekonologi  Informasi  (RESPATI , 16 (2),  83 – 93. https://doi.org/10.35842/jtir.v16i2.404.g350. Kosasih,  R.  (2021).  Klasifikasi  Tingkat  Kematangan  Pisang  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Tekstur  dan Algoritme KNN. Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi informasi , 10 (4), 383 – 388. Lamasigi, Z. (2021). DCT Untuk Ekstraksi Fitur Berbasis GLCM Pada Identifikasi Batik Menggunakan K-NN.
Journal of Electrical and Electronics Engineering (JAMBURA
, 3 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.37905/jjeee.v3i1.7113.
Lee, J., & Kwon, S. (2021). Proposal of A New Resolution Representation for Several Pixel Arrangements.
Digest of Technical Papers - SID International Symposium , 52 (1), 462 – 464. https://doi.org/10.1002/sdtp.14717.
Maitre, J., Bouchard, K., & Bedard, L. (2019). Mineral grains recognition using computer vision and machine learning. Computers and Geosciences , 130 , 84 – 93. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2019.05.009. Mujaddidah, V., & Wahyurini, O. (2017). Perancangan Buku Visual Tenun Bali Sebagai Upaya Pelestarian
Tenun. Jurnal Sains dan Seni ITS , 5 (2), 411 – 416. https://doi.org/10.12962/j23373520.v5i2.20743. Nurcahyani,  L.  (2018).  Strategi  Pengembangan  Produk  Kain  Tenun  Ikat  Sintang. Jurnal  Pendidikan  Dan Kebudayaan , 3 (1), 56 – 72. https://doi.org/10.24832/jpnk.v3i1.530. Pebrianasari,  V.,  Mulyanto,  E.,  &  Dolphina,  E.  (2015).  Analisis  Pengenalan  Motif  Batik  Pekalongan
Menggunakan Algoritma Backpropagation. Techno.COM , 14 (4), 281 – 290. https://doi.org/10.33633/tc.v14i4.973.
Pourghasemi,  H.,  Gayem,  A.,  Lasaponara,  R.,  &  Tiefenbacher,  J.  (2020).  Application  of  learning  vector quantization and different machine learning techniques to assessing forest fire influence factors and spatial modelling. Environmental Research , 184 . https://doi.org/10.1016/j.envres.2020.109321. Putra,  I.,  Peradhayana,  W.,  &  Wardika,  I.  (2022).  Analisis  Etnomatematika  pada  Kain  Tenun  Bali. Jurnal Edukasi Matematika dan Sains , 11 (1), 1 – 11. https://doi.org/10.5281/zenodo.6415265.
Santoso, S., & Irawan, M. (2016). Classification of Poverty Levels Using k-Nearest Neighbor and Learning Vector Quantization Methods. International Journal of Computing Science and Applied Mathematics (IJCSAM , 2 (1), 8 – 13. https://doi.org/10.12962/j24775401.v2i1.1578.
Semadi,  P.,  &  Pulungan,  R.  (2019).  Improving  learning  vector  quantization  using  data  reduction.
International
Journal of Advances in Intelligent Informatics , 5 (3), 1 – 6. https://doi.org/10.26555/ijain.v5i3.330.
Sudana, O., Witarsyah, D., Putra, A., & Raharja, S. (2020). Mobile application for identification of coffee fruit maturity using digital image processing. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology , 10 (3), 980 – 986. https://doi.org/10.18517/ijaseit.10.3.11135.
Sudarmanto, I. (2022). Eksistensi Tenun Gringsing Bali Dalam Era New Normal Pandemi Covid-19. Journal of Comprehensive Science (JCS , 1 (3), 216 – 227. https://doi.org/10.36418/jcs.v1i3.46.
Sudibyo, U., Kusumaningrum, D., Rachmawanto, E., & Sari, C. (2018). Optimasi Algoritma Learning Vector Quantization (Lvq) Dalam Pengklasifikasian Citra Daging Sapi Dan Daging Babi Berbasis GLCM dan HSV. Jurnal Teknik Industri, Mesin, Elektro , 9 (1), 1 – 10. https://doi.org/10.24176/simet.v9i1.1943. Suhono, T., & Al Fatta, H. (2021). Penyusunan Data Primer Sebagai Dasar Interoperabilitas Sistem Informasi Pada  Pemerintah  Daerah  Menggunakan  Diagram  RACI  (Studi  Kasus:  Pemerintah  Kabupaten Purworejo. JNANALOKA , 2 (1), 35 – 44. https://doi.org/10.36802/jnanaloka.2021.v2-no1-35-44. Surya, R., Fadlil, A., & Yudhana, A. (2019). Identification of Pekalongan Batik Images Using Backpropagation Method. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1373 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1373/1/012049.
Vyas, A., Yu, S., & Paik, J. (2018). Fundamentals of digital image processing . Springer Singapore. Yodha, J., & Kurniawan, A. (2014). Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny dan K-Nearest Neighbor. Techno.COM , 13 (4), 251 – 262. https://doi.org/10.33633/tc.v13i4.607.