Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1894
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 789-798
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## APPLICATION OF CANNY OPERATOR IN BATIK MOTIF IMAGE CLASSIFICATION WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK APPROACH
Iwan Jaya Bakti 1 , Nirwana Hendrastuty *2
1,2 Informatics, Faculty of Engineering and Computer Science, Universitas Teknokrat Indonesia, Indonesia Email: 1 iwan_jaya_bakti@teknokrat.ac.id , 2 nirwanahsndrastuty@teknokrat.ac.id
(Article received: February 22, 2024; Revision: March 20, 2024; published: May 28, 2024)

## Abstract
Batik, as Indonesia's cultural heritage, has high artistic value and has a variety of unique motifs.. The main focus of this research is to solve the problem of the complexity and diversity of motifs found in Indonesian batik culture. The Canny operator is used as a first step to extract the edges of batik motifs, with the aim of improving the quality of feature extraction before entering the classification stage using CNN, specifically by using the DenseNet121 model.  The  dataset  of  this  study  was  obtained  through  the  Kaggle  platform,  published  by  Dionisius  Darryl Hermansyah. The platform consists of 983 images (.jpg) with 20 different Indonesian batik motifs. Pre-processing includes the use of Canny for edge detection and data augmentation to increase the diversity of the dataset. Next, variations in the number of epochs and batch size were used to train the model. The results show that in the first test, the use of the Canny operation gives a higher confidence level in the model. In the model with Canny, there is a 1.6% increase in accuracy (33.57% with Canny and 31.97% without Canny). In addition, there are differences in the level of confidence in some batik classes. For example, the "batik mega mendung" class shows an increase in  confidence of 66.57% with Canny (88.53%  with Canny and 21.96% without  Canny), while the "batik sekar" class shows a decrease in confidence of 12.09% with Canny.
Keywords : Batik Motif, Canny Operator, Classification, Convolutional Neural Network, DenseNet121.

## PENERAPAN OPERATOR CANNY DALAM KLASIFIKASI CITRA MOTIF BATIK DENGAN PENDEKATAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK

## Abstrak
Batik, sebagai warisan budaya Indonesia, memiliki nilai seni tinggi dan memiliki beragam motif yang unik. Fokus utama penelitian ini adalah untuk memecahkan masalah kompleksitas dan perbedaan motif yang ditemukan dalam budaya batik Indonesia. Operator Canny digunakan sebagai langkah awal untuk mengekstraksi tepi motif batik, dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kualitas  ekstraksi  fitur  sebelum  memasuki  tahap  klasifikasi  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), khususnya dengan menggunakan model DenseNet121 . Dataset penelitian ini diperoleh  melalui platform Kaggle , yang diterbitkan oleh Dionisius Darryl Hermansyah. Platform  ini terdiri dari  983  gambar  (.jpg)  dengan  20  motif  batik  Indonesia  yang  berbeda. Pre - processing mencakup  penggunaan Canny untuk deteksi tepi dan augmentasi data untuk meningkatkan keragaman dataset. Selanjutnya, variasi jumlah epoch dan ukuran batch digunakan untuk  melatih  model. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa pada pengujian pertama, penggunaan operasi Canny memberikan tingkat confidence yang lebih tinggi pada model. Pada model dengan Canny ,  terdapat  peningkatan  akurasi  sebesar  1.6%  (33.57%  dengan Canny dan  31.97%  tanpa Canny ). Selain  itu, terlihat  perbedaan  tingkat confidence pada  beberapa  kelas  batik.  Sebagai  contoh,  kelas  "batik  mega mendung"  menunjukkan  peningkatan confidence sebesar  66.57%  dengan Canny (88.53%  dengan Canny dan 21.96% tanpa Canny ), sedangkan kelas "batik sekar" menunjukkan penurunan confidence sebesar 12.09% dengan Canny (30.28% dengan Canny dan 17.19% tanpa Canny ).
Kata kunci : DenseNet121, Convolutional Neural Network, Klasifikasi, Motif Batik, Operator Canny.

## 1. PENDAHULUAN
Batik,  sebagai  warisan  budaya  Indonesia, memiliki  nilai  seni  tinggi  dan  memiliki  beragam motif yang unik [1]. Pengenalan dan klasifikasi motif batik menjadi sebuah tantangan karena adanya variasi
bentuk  dan  warna.  Oleh  karena  itu,  penerapan teknologi pengolahan citra, khususnya menggunakan operator  Canny  dan Convolutional  Neural  Network (CNN),  dapat  memberikan  kontribusi  besar  dalam upaya klasifikasi motif batik. Dalam konteks seni dan
budaya,  batik  menjadi  bagian  integral  dari  identitas Indonesia.  Motif  batik  tidak  hanya  mencerminkan keindahan  estetika,  tetapi  juga  mengandung  makna simbolik  dan  sejarah  [2].  Keanekaragaman  motif batik  memberikan  gambaran  tentang  kekayaan warisan  budaya  yang  perlu  dilestarikan  dan  dijaga. Meskipun telah ada upaya untuk mendokumentasikan dan menjaga keaslian motif batik, namun pengolahan data secara manual memiliki keterbatasan dalam hal kecepatan dan akurasi.
Dalam  konteks  pengolahan  citra,  CNN  telah menjadi  salah  satu  pendekatan  utama  dalam pengenalan  pola  dan  klasifikasi.  CNN  terdiri  dari lapisan-lapisan  konvolusi  yang  secara  efektif  dapat mengekstrak  fitur-fitur  hierarkis  dari  data  citra, memungkinkan  model  untuk  memahami  informasi yang  semakin  kompleks  pada  tingkat  yang  berbeda [3].  Kemampuan  CNN  untuk  secara  otomatis mempelajari  representasi-fitur  dari  data input membuatnya  sangat  sesuai  untuk  tugas-tugas pengenalan pola seperti klasifikasi citra dengan motif yang bervariasi [4].
Sementara  itu,  operator  Canny  adalah  metode deteksi  tepi  dalam  pengolahan  citra,  telah  terbukti efektif  dalam  mengekstrak  fitur-fitur  penting  pada citra [5]. Operator ini bekerja dengan mengidentifikasi  tempat-tempat  di  mana  intensitas citra  mengalami  perubahan  tajam,  yang  sering  kali menandakan  batas-batas  objek  dalam  citra  [6]. Langkah-langkah operator Canny, seperti pembulatan  sudut  arah  tepi,  penekanan  non- maksimum,  dan  penggunaan thresholding untuk mengumpulkan piksel tepi, membantu menghasilkan tepi yang jelas dan akurat dalam citra. [7] Penggunaan operator  Canny  sebagai  langkah  awal  dalam  proses pengolahan citra, sebelum tahap klasifikasi menggunakan  CNN,  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas ekstraksi fitur dan memfasilitasi identifikasi pola yang kompleks dalam motif batik.
Penelitian  terdahalu  berfokus  pada  otomatisasi klasifikasi  motif  batik  menggunakan deep  learning dengan  CNN.  Penelitian  ini  menggunakan  598  citra batik  berjenis  ceplok,  kawung,  lereng,  nitik,  dan parang  digunakan  untuk  melatih  model.  Peneliti menggunakan Gray  Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi fitur. Hasilnya menunjukkan  akurasi  sebesar  66.14%  untuk  dataset baru  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  yang  lama, dan  augmentasi  data  tidak  signifikan  meningkatkan akurasi [8]. Tetapi masih terdapat celah penggunaan metode  ekstraksi  fitur  lainnya  dan  memperbanyak kelas citra batik.
Beberapa penelitian terdahulu telah mendokumentasikan  penggunaan  operator  Canny dalam berbagai konteks pengolahan citra diantaranya adalah  penelitian  tentang  deteksi  tepi  pada medical image menggunakan Canny. Metode yang digunakan melibatkan  pembulatan  sudut  arah  tepi,  penekanan non-maksimum,  pelacakan  tepi  dengan  histeresis, perhitungan probabilitas, dan pengukuran pelacakan
tepi.  Hasil  dibandingkan  menggunakan  nilai  MSE dan  PSNR,  menunjukkan  metode  yang  diusulkan mengungguli metode tradisional lain dalam mendeteksi  tepi  pada  pemindaian  CT  paru-paru, sinar-X toraks, dan gambar mamografi [9].
Penelitian lain menyajikan implementasi algoritma deteksi tepi Canny untuk gambar ber- noise
dengan menggunakan filter median untuk mengurangi noise dan  meningkatkan  akurasi. Algoritma Canny melibatkan langkah-langkah seperti deteksi noise, menghitung gradien gambar, penekanan non-maksima, penggandaan ambang, dan pelacakan tepi dengan histeresis. Hasil menunjukkan bahwa  metode  yang  diusulkan  ini  dapat  efektif mengatasi  gangguan  noise,  mempertahankan  data tepi, dan meningkatkan ketepatan deteksi tepi [10].
Kemudian Penelitian lain membahas penggunaan CNN dan Canny untuk
mengklasifikasikan  simbol-simbol  stenografi  tulisan tangan.  Model  CNN  mencapai  akurasi  95%  dalam pelatihan dan validasi, dengan akurasi rata-rata 77% menggunakan  Koefisien  Kappa  pada  data  uji.  Hasil menunjukkan potensi penggunaan teknologi modern untuk  mengenali  dan  mengklasifikasikan  tulisan stenografi  historis,  dengan  aplikasi  potensial  dalam sidang pengadilan dan jurnalisme. Canny meningkatkan  akurasi  klasifikasi,  menunjukkan bahwa  penggunaan  algoritma  ini  dapat  membantu dalam  proses  pengenalan  simbol-simbol  stenografi [11].
Selanjutnya,  penelitian  untuk  mengidentifikasi 6  jenis  buah  durian  Filipina  dengan  menggunakan CNN  dan  Canny.  algoritma  Deteksi  Tepi  Canny digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  buah  Durian  pada gambar  yang  diambil.  Tahapan  yang  digunakan adalah menghitung magnitudo dan sudut gradien tepi, kemudian menerapkan supresi non-maksimum untuk menemukan  puncak  gradien  tepi.  Selanjutnya, dilakukan thresholding untuk  mengumpulkan  piksel tepi  yang akan dipertimbangkan dalam rentang nilai ambang  yang  ditentukan.  Piksel  tepi  yang  lemah ditolak sementara piksel tepi yang kuat dipertahankan. Eksperimen dilakukan dengan mengambil  gambar  buah  Durian  di  tempat  umum, dan  hasilnya  menunjukkan  tingkat  akurasi  sebesar 71,429% [12].
Penelitian lain mendeteksi goresan pada gambar menggunakan  metode  deteksi  tepi  dan  identifikasi goresan.  Metode  yang  diusulkan  menggunakan jaringan  saraf  konvolusi  dan  berhasil  mencapai akurasi tinggi sebesar 97.1%. Selain itu, penelitian ini juga  mengusulkan  pendekatan  deteksi  tepi  Canny berbasis CNN untuk mendeteksi goresan pada mobil menggunakan pemrosesan gambar dan deep learning . Sistem  yang  diusulkan  mencapai  akurasi  deteksi tinggi  sebesar  97.31%  dan  mengurangi noise dalam gambar sebesar 12.76% [13].
Selain  itu  terdapat  juga  penelitian  tentang penggunaan  CNN  untuk  mengklasifikasikan  orang dengan normal cognition (CN), early mild cognitive
impairment (EMCI),  dan late  mild  cognitive impairment (LMCI) berdasarkan data MRI. Sebelum menggunakan  arsitektur  CNN  dengan  tiga  lapisan konvolusi,  langkah-langkah preprocessing seperti normalisasi,  pengambilan  sampel,  dan  penghalusan gambar materi abu-abu dilakukan. Melalui klasifikasi yang  akurat  dari  berbagai  tahap  gangguan  kognitif, penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  diagnosis dini penyakit Alzheimer. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  kelompok  CN  dan  LMCI memiliki klasifikasi CNN terbaik secara keseluruhan pada  tampilan  sagital  dengan  akurasi  94,54%. Pasangan EMCI/LMCI memiliki akurasi 93,96% dan CN/EMCI memiliki akurasi 93,30% [14].
Penggunaan  operator  Canny  sebagai  langkah awal  dalam  proses  klasifikasi  dapat  meningkatkan kualitas ekstraksi fitur, sehingga memudahkan CNN untuk  mengidentifikasi  pola  yang  kompleks  pada motif  batik.  CNN  telah  menjadi  andalan  dalam pengolahan  citra  dan  pengenalan  pola.  Kekuatan CNN  terletak  pada  kemampuannya  untuk  secara otomatis  mempelajari  fitur-fitur  hierarkis  dari  data input ,  yang  membuatnya  sangat  sesuai  untuk  tugas klasifikasi  bermotif  yang  kompleks  [15].  Penelitian ini mencoba mengisi celah pengetahuan dengan fokus pada penerapan operator Canny sebagai langkah awal dalam pengolahan citra motif batik sebelum masuk ke tahap  klasifikasi  menggunakan  CNN.  Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan  teknologi  untuk  melestarikan  dan mengenali motif batik secara efisien.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengikuti kerangka  kerja  untuk  memastikan  bahwa  penelitian ini terstruktur dan terarah.   Tahapan kerangka kerja penelitian  dimulai  dari  studi  literatur,  pengumpulan data  citra  batik  dan  pengembangan  sistem  yang mampu  mengklasifikasikan  citra  batik  seperti  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Studi literatur menjadi langkah awal yang kritis dalam  penelitian  ini.  Pemahaman  mendalam  terkait pengolahan  citra,  metode  deteksi  tepi  menggunakan operator Canny, konsep augmentasi data, dan prinsip dasar  CNN  akan  membantu  mengidentifikasi  gap pengetahuan dan memastikan keberlanjutan penelitian  ini  dalam  kerangka  ilmiah  yang  kokoh. Analisis literatur juga akan membantu mengidentifikasi teknik-teknik terkini dalam pengenalan  motif  pada  citra  dan  memberikan  dasar yang  kuat  untuk  merancang  metodologi  penelitian yang tepat.

## 2.2. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  melalui  platform  Kaggle,  sebuah  sumber data  terbuka  yang  menyediakan  berbagai  dataset untuk  keperluan  penelitian  dan  pengembangan. Pemilihan  dataset  dari  Kaggle  dilakukan  dengan pertimbangan untuk mendapatkan variasi motif batik yang  luas,  mencakup  berbagai  daerah  di  Indonesia. Dataset  yang  diterbitkan  oleh  Dionisius  Darryl Hermansyah  di  Kaggle  terdiri  dari  983  citra  (.jpg) dengan 20 motif batik Indonesia yang beragam. Data ini  dikumpulkan  melalui  proses image-scraping menggunakan  layanan  Bing.com  oleh  Ultralytics. Proses  pemecahan  dataset  dilakukan  dengan membagi  dataset  menjadi  dua  bagian  utama:  data latih  ( training data)  dan  data  uji  ( testing data). Adapun  pembagian  data  ini  dilakukan  dengan proporsi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji. Contoh dari data batik  yang digunakan dapat  dilihat pada Gambar  2.
Gambar 2. Sampel Citra Batik (a) Bali, (b) Betawi, (c) Celup, (d) Cendrawasih, (e) Ceplok, (f) Ciamis, (g) Sogan, (h) Garutan, (i) Gentongan, (j) Kawung, (k) Keraton, (l) Lasem, (m) Megamendung, (n) Tambal, (o) Parang, (p) Pekalongan, (q) Priangan, (r) Sekar, (s) Sidoluhur, (t) Sidomukti
2.3. Pre-processing
Tahap pre-processing data melibatkan komponen  utama  yaitu  penerapan  operator  Canny untuk  deteksi  tepi  dan  augmentasi  data  untuk meningkatkan  keragaman  dataset.  Operator  Canny dipilih dengan untuk membantu dalam mengidentifikasi  tepian  objek  citra  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi,  memberikan  informasi  visual yang lebih jelas dan relevan kepada model CNN [16]. Selain itu, untuk meningkatkan kemampuan generalisasi  model,  teknik  augmentasi  data  seperti width_shift_range , height_shift_range , dan zoom_range digunakan. Dengan
mengimplementasikan augmentasi data, variasi kecil pada  posisi  dan  skala  citra  dapat  dipertimbangkan selama  proses  pelatihan  dan  menghasilkan  dataset yang lebih beragam. Hal ini bukan hanya membantu meningkatkan  kinerja  model  pada  data  yang  belum pernah  dilihat  sebelumnya,  tetapi  juga  berperan dalam  mencegah overfitting ,  sehingga  model  lebih adaptif  terhadap  variasi  yang  mungkin  terjadi  pada citra  batik  yang  sebenarnya  [17].  Dengan  demikian, tahap pre-processing yang  holistik  dan  cermat  ini memastikan bahwa model CNN dapat memanfaatkan informasi  tepi  yang  akurat  dan  dihadapkan  pada berbagai  situasi  dengan  keberagaman  yang  cukup, menjadikannya  lebih robust dan  responsif  terhadap variasi motif batik yang ada.

## 2.4. Perancangan Arsitektur CNN
Perancangan  arsitektur  dalam  penelitian  ini mengusulkan penggunaan model DenseNet.
DenseNet  bertujuan  untuk  meningkatkan  kinerja tugas  target  dengan  menerapkan transfer learning , yaitu  mentransfer  pengetahuan  yang  telah  dipelajari dari  tugas  sumber  ke  tugas  target  [18].  DenseNet merupakan jenis arsitektur CNN yang memperkenalkan  konsep  konektivitas  yang  padat antara  lapisan-lapisan.  Dalam  DenseNet,  setiap lapisan  menerima  input  dari  semua  lapisan sebelumnya  dalam  satu  blok  atau  satuan.  Hal  ini menghasilkan  aliran  informasi  yang  lebih  langsung dan  memungkinkan  jaringan  untuk  memanfaatkan kembali fitur-fitur yang telah dipelajari lebih efisien.

## 2.5. Pengujian Model
Pengujian model ini dilakukan dengan menggunakan gambar batik yang diperoleh dari hasil pencarian  di  Google  yang  tidak  ada  dalam  dataset. Proses pengujian ini bertujuan untuk menguji sejauh mana kemampuan model CNN dalam mengklasifikasikan  citra  batik  yang  tidak  terlibat dalam  proses  pelatihan.  Keempat  gambar  tersebut dipilih dengan tujuan untuk menciptakan variasi yang lebih luas dan menantang bagi model.
Pada  setiap  gambar,  model  CNN  akan melakukan  prediksi  terkait  dengan  motif  batik  yang terdapat pada gambar tersebut. Hasil prediksi tersebut kemudian  dievaluasi  untuk  menilai  keakuratan  dan
ketepatan model dalam mengidentifikasi motif batik. Confusion  Matrix adalah  metode  yang  umum digunakan  untuk  mengevaluasi  pengukuran  kinerja klasifikasi. Confusion  matrix menggambarkan  hasil klasifikasi  berdasarkan  empat  kemungkinan  hasil: True  Positive (TP)  -  jumlah  data  positif  yang diklasifikasikan dengan benar, True Negative (TN) - jumlah  data  negatif  yang  diklasifikasikan  dengan benar, False Positive (FP) - jumlah data negatif yang diklasifikasikan  secara  tidak  benar  sebagai  positif, dan False  Negative (FN)  -  jumlah  data  positif  yang diklasifikasikan  secara  tidak  benar  sebagai  negatif. Akurasi,  presisi,  recall,  dan  skor  F1  digunakan sebagai metrik untuk mengevaluasi model. Persamaan untuk menghitung akurasi, presisi, recall, dan  skor  F1  diwakili  oleh  Persamaan  1  hingga Persamaan 4.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Persiapan Data Awal
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah membuat  citra  dalam  mode grayscale dengan menggunakan.  Ini  penting  karena  mode grayscale memungkinkan representasi citra dengan satu saluran warna saja, yaitu tingkat keabuan. Dalam konteks ini, warna  tidak  diperlukan  untuk  analisis,  dan  mode grayscale memungkinkan  representasi  yang  lebih sederhana  dan  efisien.  Setelah  citra  dibaca  dalam mode grayscale , langkah selanjutnya adalah mengubah ukurannya menjadi 224 x 224.
Gambar 3. Citra Setelah Resize dan Grayscale

## 3.2. Hasil Penerapan Canny
Penerapan  operator  Canny  bertujuan  untuk mengekstraksi tepi pada citra dengan memanfaatkan teknik  pengurangan noise ,  perhitungan  gradien, pemilihan tepi terlokalisasi, dan penerapan histeresis. Tahap  pertama  citra  input  melewati  proses
penghalusan ( smoothing ) menggunakan filter Gaussian .  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengurangi noise  yang  mungkin  ada  dalam  citra  dan  secara bersamaan  mempertahankan  tepi  yang  signifikan. Filter  Gaussian  bekerja  dengan  menerapkan  kernel Gaussian pada setiap piksel dalam citra, di mana nilai piksel baru dihitung sebagai rata-rata tertimbang dari nilai  piksel  di  sekitarnya,  dengan  bobot  tertinggi diberikan pada piksel yang lebih dekat dengan piksel yang  sedang  diproses.  Hasil  dari  proses  ini  adalah citra yang lebih halus, di mana noise telah dikurangi, tetapi  tepi  yang  signifikan  tetap  dipertahankan dengan baik [19], dengan hasil yang bisa dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil Penerapan Gaussian Filter
Setelah proses penghalusan menggunakan filter Gaussian,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan gradien untuk menentukan di mana tepi yang signifikan mungkin terletak dalam citra. Proses perhitungan  gradien  ini  melibatkan  konvolusi  citra dengan  kernel  Sobel  secara  terpisah  untuk mendapatkan  gradien  vertikal  (Y)  dan  gradien horizontal (X) seperti pada Gambar 5 dan Gambar 6. Gradien  vertikal  mengukur  perubahan  intensitas piksel  sepanjang  sumbu  vertikal,  sementara  gradien horizontal mengukur perubahan intensitas sepanjang sumbu horizontal.
Gambar 5. Gradient X Yang Dihasilkan
Gambar 6. Gradient X Yang Dihasilkan
Setelah  kedua  gradien  ini  dihitung,  mereka digabungkan  untuk  menghitung  magnitudo  gradien,
yang  menunjukkan  seberapa  signifikan  perubahan intensitas piksel dalam citra tersebut. Hasil dari tahap ini  adalah  citra  gradien,  di  mana  intensitas  piksel merepresentasikan seberapa besar perubahan intensitas  terjadi  pada  titik  tersebut.  Pada  citra gradien,  daerah-daerah  dengan  perubahan  intensitas yang  signifikan  akan  memiliki  intensitas  yang  lebih tinggi, dengan hasil seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Magnitudo Gradient Yang Dihasilkan
Tepi  yang  dihasilkan  dari  perhitungan  gradien kemudian disaring untuk mempertahankan hanya tepi yang  terlokalisasi.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metode  non-maximum  suppression. Teknik  non-maximum  suppression  bekerja  dengan membandingkan  magnitudo  gradien  di  setiap  titik tepi  dengan  magnitudo  gradien  di  sekitarnya  dalam arah  normal  terhadap  garis  gradien.  Proses  ini menghasilkan citra dengan tepi yang lebih tajam dan terlokalisasi,  di  mana  hanya  tepi  yang  signifikan dipertahankan,  sementara  tepi  yang  lemah  atau terkontaminasi  oleh  noise  dihilangkan.  Hasil  dari tahap ini akan direpresentasikan dalam Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Ekstraksi Tepi

## 3.3. Hasil Augmentasi
Dalam  penelitian  ini,  augmentasi  dilakukan menggunakan width_shift_range dan
height_shift_range dengan  nilai  diatur  ke  0.2  atau sama  dengan  20%.  Dalam  hal  ini,  gambar  digeser hingga 20% dari lebar dan tinggi gambar. Pergeseran ini  berguna  untuk  simulasikan  variasi  posisi  motif batik  dalam  citra  seperti  yang  bisa  dilihat  pada Gambar 9 dan Gambar 10.
Augmentasi  juga  dilakukan  menggunakan zoom_range ,  nilai  diatur  sebesar  20%.  Dengan  nilai ini,  gambar  dapat  di zoom hingga  20%.  Ini  dapat membantu  model  mengatasi  variasi  dalam  jarak pemotretan atau perbedaan resolusi citra dengan hasil seperti pada Gambar 11.
Gambar 9. Sampel Hasil Augmentasi Width Shift Range
Gambar 10. Sampel Hasil Augmentasi Height Shift Range
Gambar 11. Hasil Augmentasi Zoom Range

## 3.4. Perancangan Arsitektur
Dalam hal ini, model DenseNet akan digunakan karena  kemampuannya  mengatasi  masalah vanish gradient dalam  arsitektur  CNN,  dan  telah  berhasil diimplementasikan dalam berbagai penelitian sebelumnya  [20],  dengan  konfigurasi  seperti  pada Tabel 2.
Tabel 2. Konfigurasi DenseNet Layer Config Input Layer Input shape: (224, 224, 3) DenseNet121 Base Model Weight initialization: 'imagenet' Include top: False GlobalAveragePooling2D Layer Dense Layer (Hidden) Number of units: 512 Activation function: ReLU Dropout Layer Dropout rate: 0.2 Dense Layer (output) Number of units: 20 Activation function: Softmax
Model  pada  Tabel  2  yang  diimplementasikan menggunakan  arsitektur  DenseNet121  memiliki konfigurasi yang terdiri dari lapisan-lapisan. Dimulai dengan  lapisan input yang  menentukan  dimensi gambar  (224x224  piksel  dengan  tiga  saluran  warna RGB),  model  menggunakan  DenseNet121  sebagai base model  untuk transfer learning dengan inisialisasi  bobot  dari  dataset  ImageNet  dan mengabaikan fully-connected layer  teratas  [21]. Global  Average  Pooling2D digunakan  untuk menggantikan  Flatten,  diikuti  oleh  lapisan  Dense dengan  512  unit  dan  aktivasi  ReLU  untuk  ekstraksi fitur yang lebih kompleks [22]. Penambahan Dropout dengan  tingkat  0.2  membantu  mencegah overfitting dengan  secara  acak  menonaktifkan  sebagian  unit
selama  pelatihan  [23].  Lapisan output terakhir memiliki 20 unit (sesuai dengan jumlah kelas aksara Lampung) dan fungsi aktivasi softmax , menghasilkan distribusi probabilitas untuk setiap kelas.
Total  parameter  dalam  model  ini  mencapai 7,572,564,  dengan  535,060  parameter  yang  dapat dilatih, termasuk parameter dari  lapisan Dense  yang dapat  diubah  selama  pelatihan,  dan  7,037,504 parameter  yang  tidak  dapat  dilatih  dari  base  model DenseNet121  yang  diinisialisasi  dengan  bobot  dari dataset  ImageNet,  dengan  ringkasan  yang  dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Ringkasan Model.

## 3.5. Training Model
Training Model dilakukan menggunakan model dari  DenseNet.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan tuning  parameter,  dimana  fungsi tuning ini  untuk mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dari  kombinasi parameter epoch dan batch dari model [24]. Training dilakukan terhadap dua jenis  model. Model pertama ditraining dengan citra yang diekstraksi fitur tepinya menggunakan  canny,  kemudian  model  kedua ditraining menggunakan data asli tanpa ekstraksi tepi. Hasil dari kedua training dapat dilihat pada Tabel  3 dan Tabel 4.
Tabel 3. Hasil Training Data Canny No Epoch Batch Size Val Accuracy 1 50 16 0.3096 2 50 32 0.3197 3 50 64 0.3299 4 100 16 0.3357 5 100 32 0.3350 6 100 64 0.3045 Tabel 4. Hasil Training Data Tanpa Canny No Epoch Batch Size Val Accuracy 1 50 16 0.2690 2 50 32 0.3147 3 50 64 0.2538 4 100 16 0.3197 5 100 32 0.2893 6 100 64 0.2842
Pada  Tabel  3,  peningkatan  jumlah epoch meningkatkan  kinerja  model.  Ini  dapat  terlihat  dari perbandingan  antara  hasil epoch 50  dan  100  pada batch size 16 dan 32, di mana val accuracy meningkat atau  tetap  relatif  stabil. Batch size 64  memiliki  val accuracy yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan batch size 16  dan  32  pada epoch 50.  Namun,  pada
epoch 100, batch size 64 menghasilkan val accuracy yang lebih tinggi dibandingkan dengan batch size 16 dan 32. Terdapat variasi dalam kinerja model ketika menggunakan  metode  Canny.  Pada  beberapa  kasus, menggunakan Canny (seperti pada epoch 50 dengan batch size 32)  menghasilkan  peningkatan val accuracy ,  sedangkan  pada  Tabel  4  mencerminkan performa  model  tanpa  Canny,  menunjukkan  bahwa val accuracy cenderung  lebih  rendah  secara  umum. Grafik  hasil  model  terbaik  dari  kedua  ekseperimen pelatihan dapat dilihat pada Gambar 13 dan Gambar 14.
Gambar 13. Grafik Pelatihan Model Canny

## Gambar 14. Grafik Pelatihan Model Tanpa Canny

## 3.6. Pengujian Model
Pada
proses pelatihan sebelumnya
menghasilkan  sebuah  model,  yang  kemudian  dapat digunakan  untuk  tujuan  klasifikasi.  Pada  penelitian ini,  model  terbaik  dari  ekseperimen  menghasilkan dua model, yaitu model dengan penerapan canny dan model  tanpa  canny.  Model  tersebut  kemudian  diuji dengan  menggunakan  gambar  batik  yang  diperoleh dari hasil pencarian di Google yang tidak ada dalam dataset.  Hasil  dari  pengujian  model  pertama  adalah dengan  penerapan  canny  dapat  dilihat  pada  Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Pengujian Model Dengan Canny (a) Bali, (b) Betawi, (c) Celup, (d) Cendrawasih, (e) Ceplok, (f) Ciamis, (g) Sogan, (h) Garutan,  (i) Gentongan, (j) Kawung, (k) Keraton, (l) Lasem, (m) Megamendung, (n) Tambal, (o) Parang, (p) Pekalongan, (q) Priangan, (r) Sekar, (s) Sidoluhur, (t) Sidomukti
Berdasarkan Gambar 15, hasil pengujian model klasifikasi  citra  batik  dengan  menerapkan  metode Canny Edge Detection  menunjukkan performa  yang cukup  baik.  Dari  total  20  pengujian,  sebanyak  16 prediksi  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar, sementara  4  prediksi  lainnya  salah.  Meskipun demikian, terdapat beberapa prediksi  yang  memiliki tingkat  kepercayaan  (confidence)  yang  rendah, seperti pada contoh "Tambal" dan "Parang", di mana confidence-nya kurang dari 15%. Hal ini menunjukkan  bahwa  model  cenderung  tidak  yakin dalam melakukan prediksi pada kasus-kasus tertentu.
Meskipun  demikian,  terdapat  juga  prediksi  dengan tingkat  kepercayaan  yang  cukup  tinggi,  seperti "Megamendung" dengan 88.71% dan "Celup" dengan 78.29%, yang ternyata benar. Namun, terdapat kasus di mana prediksi salah meskipun memiliki confidence yang  cukup  tinggi,  seperti  contoh  "Ceplok"  dengan 34.61%  yang  diprediksi  sebagai  "Ceplok",  namun seharusnya merupakan "Keraton".
Pengujian  ke  dua  dilakukan  menggunakan model tanpa penerapan canny yang dapat dilihat pada Gambar 16.
DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.3.1894
Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 789-798
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Gambar 15. Hasil Pengujian Model Tanpa Canny (a) Bali, (b) Betawi, (c) Celup, (d) Cendrawasih, (e) Ceplok, (f) Ciamis, (g) Sogan, (h) Garutan,  (i) Gentongan, (j) Kawung, (k) Keraton, (l) Lasem, (m) Megamendung, (n) Tambal, (o) Parang, (p) Pekalongan, (q) Priangan, (r) Sekar, (s) Sidoluhur, (t) Sidomukti
Dalam  pengujian  model  klasifikasi  citra  batik tanpa  menerapkan  metode  Canny  Edge  Detection, hasilnya  menunjukkan  performa  yang  berbeda dengan  pengujian  sebelumnya.  Dari  total  20 pengujian, hanya 9 prediksi yang berhasil diklasifikasikan dengan benar, sementara 11 prediksi lainnya salah. Tingkat kepercayaan (confidence) pada prediksi-prediksi  ini  juga  bervariasi,  namun  secara umum,  terdapat  kecenderungan  tingkat  kepercayaan yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  hasil pengujian sebelumnya. Beberapa prediksi yang salah juga  menunjukkan  adanya  ketidakcocokan  yang signifikan antara kelas prediksi dan kelas aktual citra batiknya.  Misalnya,  citra  batik  dengan  kelas "Cendrawasih"  diprediksi  sebagai  "Lasem"  dengan confidence 29.63%, yang merupakan salah klasifikasi yang  cukup  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa model  tanpa  penerapan  Canny  Edge  Detection mungkin  memiliki  kinerja  yang  lebih  rendah  dalam mengenali pola dan fitur pada citra batik..

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  berhasil  menghasilkan  model klasifikasi  batik  yang  mampu  mengidentifikasi  20 jenis batik dengan penerapan Canny sebagai ekstraksi fitur  menggunakan CNN. Pelatihan  dilakukan  pada dua  kondisi,  yaitu  dengan  dan  tanpa  penerapan Canny. Selama pelatihan, dilakukan tuning parameter untuk  mencari  kombinasi  terbaik  dari epoch dan batch size pada masing-masing model.
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pada model  dengan  penerapan  Canny,  parameter  terbaik yang ditemukan adalah epoch 100 dan batch size 16, dengan  akurasi  mencapai  33.57%.  Sedangkan  pada model  tanpa  penerapan  Canny,  parameter  terbaik
adalah epoch 100 dan batch size 16, dengan akurasi 31,97%.
Pada tahap pengujian dengan penerapan Canny, model  menunjukkan  tingkat confidence yang bervariasi untuk berbagai kelas batik. Sebagai contoh, beberapa prediksi memiliki tingkat kepercayaan yang tinggi,  seperti  pada  contoh  batik  celup  dengan confidence 78.29%  dan  batik  megamendungg] dengan confidence 88.71%.
Pada pengujian  model tanpa penerapan Canny, hasil  eksperimen  menunjukkan  tingkat confidence yang lebih rendah untuk beberapa kelas batik tertentu. Dari 20 pengujian, hanya 9 prediksi  yang benar dan 11  prediksi  salah.  Ini  menunjukkan  bahwa  model memiliki tingkat akurasi sekitar 45%, yang jauh lebih rendah  dibandingkan  dengan  pengujian  sebelumnya yang menggunakan Canny.
Penelitian  sebelumnya  terkait  klasifikasi  citra batik  menggunakan  metode  GLCM  dan  JST  [25]. Terdapat beberapa kekurangan yang dapat diidentifikasi. Pertama, penelitian sebelumnya memiliki  batasan  dalam  menghadapi  kompleksitas motif batik yang bervariasi. Algoritma backpropagation digunakan  untuk  mengklasifikasi citra  batik  berdasarkan  motif  geometri  dan  non geometri dengan akurasi  sebesar 85.71%. Penelitian tersebut  tidak  secara  khusus  membahas  atau menerapkan  teknik  deteksi  tepi  seperti  operator Canny,  yang  dapat  memberikan  wawasan  tambahan terhadap  detail  tepi  dan  membantu  memperbaiki tingkat confidence .
Selain  itu,  penelitian  lain  bertujuan  untuk mengklasifikasi dan mengenali motif batik menggunakan CNN berdasarkan K-means Clustering [26].  Data  citra  batik  Yogyakarta  digunakan,  terdiri dari  tiga  jenis  batik:  Batik  Kawung  Lama,  Batik
Parang  Barong,  dan  Batik  Semen  Sidomukti.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  median filter  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada sharpening .  Proses  klasifikasi  citra  batik  dengan CNN  berdasarkan  K-means Clustering dari  hasil median filter memiliki akurasi 100%, sementara dari hasil sharpening memiliki  akurasi  80%.  Penelitian sebelumnya juga memiliki batasan dalam menghadapi kompleksitas motif batik yang bervariasi dibandingkan penelitian yang telah dilakukan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  operasi  Canny  pada  pengujian pertama memberikan hasil dengan tingkat confidence yang  lebih  tinggi.  Operasi  Canny  tampaknya membantu model dalam mengekstrak fitur-fitur yang lebih diskriminatif, meningkatkan kemampuan model untuk mengklasifikasikan kelas-kelas tersebut. Di sisi lain,  pada  pengujian  tanpa  operasi  Canny,  model memberikan  tingkat confidence yang  lebih  rendah, menunjukkan  pengaruh  signifikan  dari  proses  pra- pemrosesan  terhadap  hasil  prediksi.  Perbedaan tingkat confidence antara  kelas  batik  menyoroti kompleksitas dalam pengklasifikasian beberapa motif dan  pola,  dengan  beberapa  kelas  mendapatkan prediksi  yang  lebih pasti dibandingkan dengan  yang lain.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  model dengan Canny mampu mengidentifikasi 20 jenis batik dengan  akurasi  sebesar  33.57%,  sedangkan  model tanpa Canny mencapai akurasi 31.97% dengan selisih peningkatan akurasi sebesar 1.6%.
Dengan  menerapkan  Canny,  model  klasifikasi citra  batik  mampu  memberikan  prediksi  dengan tingkat  kepercayaan  yang  lebih  tinggi  dan  jumlah prediksi  yang  benar  lebih  dominan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  Canny  memberikan kontribusi positif terhadap kemampuan model dalam mengenali pola dan fitur pada citra batik. Sebaliknya, tanpa  penerapan  Canny,  performa  model  menurun dengan jumlah prediksi yang benar lebih rendah dan tingkat  kepercayaan  yang  juga  cenderung  lebih rendah.  Dengan  demikian,  kesimpulan  yang  dapat diambil adalah penerapan Canny merupakan langkah yang efektif dalam  meningkatkan akurasi klasifikasi citra batik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Saifulloh,  H.  A.  Mumtahana,  and  M.  W. Astuti,  “Pelatihan  Design  Motif  Batik
Berbasis Kearifan Lokal Di Kelompok Batik Bogo  Desa  Kediren  Kecamatan  Lembeyan Kabupaten  Magetan,” Jurnal Altifani Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  13–21,  Jan.
2022, doi: 10.25008/altifani.v2i1.193.
[2] G.  P.  Kurniawan,  H.  Almash,  and  A. Shofwana,  “Analisis  Makna  Filosofis  Motif Batik  Ponorogo  Sebagai  Upaya  Penanaman
Pendidikan Karakter,” Attractive : Innovative Education  Journal ,  vol.  3,  no.  2,  2021, [Online]. Available:
https://www.attractivejournal.com/index.php
/aj/
[3] S.  S.  Yadav  and  S.  M.  Jadhav,  “Deep convolutional  neural  network based  medical image classification for disease diagnosis,” J Big  Data ,  vol.  6,  no.  1,  Dec.  2019,  doi: 10.1186/s40537-019-0276-2.
[4] M.  Shafaey,  M.  ElBery,  M.  Salem,  H.
Moushier,  E.-S.  A.  El-Dahshan,  and  M. Tolba, “HYPERSPECTRAL IMAGE ANALYSIS USING
A CUSTOM
SPECTRAL CONVOLUTIONAL NEURAL
NETWORK,” International  Journal  of Intelligent  Computing  and  Information Sciences ,  vol.  22,  no.  4,  pp.  146–158,  Dec.
2022, doi: 10.21608/ijicis.2022.147175.1198.
[5] Y. Liu et al. , “Richer Convolutional Features for  Edge  Detection,” IEEE  Trans  Pattern Anal  Mach  Intell ,  vol.  41,  no.  8,  pp.  1939– 1946, Aug. 2019, doi: 10.1109/TPAMI.2018.2878849.
[6] S. T. H. Kieu, A. Bade, and M. H. A. Hijazi, “Modified  canny  edge  detection  technique for  identifying  endpoints,”  in Journal  of
Physics:  Conference  Series ,  Institute  of
Physics, 2022. doi: 10.1088/1742-
6596/2314/1/012023.
[7] M.  He,  R.  Zhang,  S.  Liu,  Y.  Tan,  and  Y. Zeng, “Ultrasonic Image Diagnosis of Liver and  Spleen  Injury  Based  on  a  Double- Channel  Convolutional  Neural  Network,” Wirel  Commun  Mob  Comput ,  vol.  2021, 2021, doi: 10.1155/2021/2827011.
[8] D. Gede, T. Meranggi, N. Yudistira, and  Y. A.  Sari,  “INTERNATIONAL  JOURNAL
ON  INFORMATICS  VISUALIZATION journal homepage : www.joiv.org/index.php/joiv INTERNATIONAL JOURNAL ON INFORMATICS  VISUALIZATION  Batik Classification  Using  Convolutional  Neural Network with Data Improvements.” [Online].
Available: www.joiv.org/index.php/joiv
[9] S.  Widiyanto,  D.  Sundani,  Y.  Karyanti,  and D.  T.  Wardani,  “Edge  Detection  Based  on Quantum  Canny  Enhancement  for  Medical Imaging,”  in IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , Institute of Physics Publishing, 2019. doi: 10.1088/1757-899X/536/1/012118.
[10] E.  A.  Sekehravani,  E.  Babulak,  and  M. Masoodi,  “Implementing  canny  edge detection  algorithm  for  noisy  image,”
Bulletin  of  Electrical  Engineering  and
798 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 3, June 2024, pp. 789-798
Informatics ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  1404–1410, Aug. 2020, doi: 10.11591/eei.v9i4.1837.
[11] Amity  University.  Dubai  Campus,  Amity University.  Dubai  Campus.  IEEE  Student
Branch, Institute of Electrical and Electronics Engineers.  UAE  Section,  and  Institute  of Electrical and Electronics Engineers, Proceedings of 2019 International
Conference  on  Computational  Intelligence and  Knowledge  Economy  (ICCIKE’  2019) :
11--12  December  2019,  venue:  Amity
University Dubai, UAE .
[12] J.  N.  Uy  and  J.  F.  Villaverde,  “A  Durian Variety  Identifier  Using  Canny  Edge  and CNN,” in 2021 7th International Conference on Control Science and Systems Engineering, ICCSSE  2021 ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  Jul.  2021,  pp. 293–297. doi: 10.1109/ICCSSE52761.2021.9545195.
[13] A.  Sasikumar,  M.  Sathyanarayanan,  A.  N. Sriayapppan,  R.  Santhosh,  and  R.  Reshma, “A  CNN-based  Canny  Edge  Detection
Approach for Car Scratch Detection,” in 6th
International Conference on Inventive
Computation  Technologies,  ICICT  2023  - Proceedings ,  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers  Inc.,  2023,  pp.  404– 409. doi: 10.1109/ICICT57646.2023.10134444.
[14] H.  T.  Gorji  and  N.  Kaabouch,  “A  deep learning  approach  for  diagnosis  of  mild cognitive impairment based on mri images,”
Brain  Sci ,  vol.  9,  no.  9,  Sep.  2019,  doi: 10.3390/brainsci9090217.
[15] M. A. Rasyidi and T. Bariyah, “Batik pattern recognition  using  convolutional  neural network,” Bulletin of Electrical Engineering and Informatics , vol. 9, no. 4, pp. 1430–1437, Aug. 2020, doi: 10.11591/eei.v9i4.2385.
[16] A. Baloch, T. D Memon, F. Memon, B. Lal,
V. Viyas, and T. Jan, “Hardware Synthesize and  Performance  Analysis  of  Intelligent Transportation Using Canny Edge Detection Algorithm,” International Journal of Engineering and Manufacturing , vol. 11, no.
4, pp. 22–32, Aug. 2021, doi:
10.5815/ijem.2021.04.03.
[17] C.  Shorten  and  T.  M.  Khoshgoftaar,  “A survey  on  Image  Data  Augmentation  for Deep  Learning,” J  Big  Data ,  vol.  6,  no.  1,
Dec. 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[18] Y. D. Zhang, S. C. Satapathy, X. Zhang, and S.  H.  Wang,  “COVID-19  Diagnosis  via DenseNet  and  Optimization  of  Transfer Learning Setting,” Cognit Comput , 2021, doi:
10.1007/s12559-020-09776-8.
[19] A. Imam Rauyani, M. Hamka Ibrahim, and S.
Pramono,  “ROI  based  Indonesian  Paper Currency  Recognition  Using  Canny  Edge
Detection.”
[20] S. H. Noh, “Performance comparison of CNN models  using  gradient  flow  analysis,” Informatics ,  vol.  8,  no.  3,  Sep.  2021,  doi: 10.3390/informatics8030053.
[21] H. Alshazly, C. Linse, M. Abdalla, E. Barth, and T. Martinetz, “COVID-Nets: deep CNN architectures  for  detecting  COVID-19  using chest  CT  scans,” PeerJ  Comput  Sci ,  vol.  7, pp. 1–40, 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.655.
[22] L. Lv, M. Peng, X. Wang, and Y. Wu, “Multi- scale  information  fusion  network  with  label smoothing strategy for corneal ulcer classification  in  slit  lamp  images,” Front Neurosci ,  vol.  16,  Nov.  2022,  doi: 10.3389/fnins.2022.993234.
[23] K.  Sanjar,  A.  Rehman,  A.  Paul,  and  K. Jeonghong,  “Weight  dropout  for  preventing neural  networks  from  overfitting,”  in 2020
8th  International  Conference  on  Orange
Technology,  ICOT  2020 ,  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc., Dec. 2020. doi: 10.1109/ICOT51877.2020.9468799.
[24] N.  ALHAWAS  and  Z.  TÜFEKCİ,  “The Effectiveness of Transfer Learning and Fine- Tuning  Approach  for  Automated  Mango Variety Classification,” European Journal of Science  and  Technology ,  Mar.  2022,  doi:
10.31590/ejosat.1082217.
[25] A. A. Kasim, J. Jurusan, I. Komputer, and D.
Elektronika, “Klasifikasi Citra Batik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan  Gray  Level  Co-Occurrence Matrices (GLCM) Agus Harjoko.” [26] A. P. A. Masa and H. Hamdani, “Klasifikasi Motif Citra Batik Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Berdasarkan K-means  Clustering,” JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, p. 1292, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3246.