Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517

## IDENTIFIKASI CITRA BATIK DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
1 Ayu Ratna Juwita, 2 Tohirn Al Mudzakir, 3 Adi Rizky Pratama, 4 Purwani Husodo, 5 Rahmat Sulaiman
Teknik Informatika, FakultasTeknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang 1,2,3 , Teknik Informatika, Stikom Elrahma 4, Teknik Informatika, Institut Sains dan Bisnis Atma Luhur 5 . ayurj@ubpkarawang.ac.id 1 , tohirin@ubpkarawang.ac.id 2 , adi.rizky@ubpkarawang.ac.id 3 , purwanihusodo@gmail.com 4 , rahmatsulaiman@atmaluhur.ac.id 5

## ABSTRAK
Batik merupakan suatu kerjianan tangan yang memiliki nilai seni yang cukup tinggi dan juga salah satu bagian  dari  budaya  indonessia.  Untuk  melestraikan  budaya  warisan  batik  dapat  dikakukan  dengan berbagai cara dengan pengenalan pola batik yang sangat beragam khususnya batik karawang. Penelitian ini  membahas  klasifikasi  pola  batik  karawang  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan  ciri gray  level  Co-ocurrence  Matrix .  Proses  awal  yang  akan  dilakukan yaitu  preprocessing untuk  mengubah  citra  warna  menjadi grayscale ,  selanjutnya  citra  akan  di  segmentasikan  sehingga memisahkan  citra  pola  batik  dengan background menggunakan  metode otsu dan  di  ekstraksi menggunakan  metode gray  level  co-ocurrence  matrix untuk  mendeteksi  pola-pola  batik.  selanjutnya akan diklasifikasikan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) yang memberikan hasil klasifikasi citra batik. Dengan penerapan model klasifikasi citra batik Karawang ini memliki data training  sebanyak  1094  citra  latih  dengan  nilai  akurasi  18,19%  untuk  citra  latih,    citra  dapat mengklasifikasikan  dengan  uji  coba  344  citra  batik,  45  citra  batik  Karawang,  299  citra  batik  luar Karawang mencapai 18,60% nilai tingkat akurasi, sedangkan hasil  uji coba menggunakan citra batik karawang yang dapat dikenali dan diklasifikasikan mencapai nilai tingkat akurasi 73,33 %.
Kata Kunci : Klasifikasi citra batik, CNN, GLCM, Otsu, Image Processing

## ABSTRACT
Batik is a handicraft that has a high artistic value and also Batik is a part of Indonesian culture. To preserve the cultural heritage of batik it can be do in various ways with the introduction of many diverse batik patterns, especially karawang batik.. This study discusses the classification of Karawang batik patterns  using  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  gray  level  co-occurrence  matrix characteristics. Initial process is preprocessing to convert the color image to grayscale, Then the image will be segmented. It can separated the image of the batik pattern from the background using the Otsu method and extracted using the gray level co-occurrence matrix method to detect batik patterns. Then, it will be classified using the Convolutional Neural Network (CNN) method which gives the results of batik image classification. With the application of this Karawang batik image classification model, it has training data of 1094 training images with an accuracy value of 18.19% for training images, images can be classified by testing 344 batik images, 45 Karawang batik images, 299 outer Karawang batik images reaching 18.60 % the value of the accuracy level, while the results of the trial using the image of batik karawang which can be recognized and classified reach an accuracy level of 73.33%.
Keywords: Batik image classification, CNN, GLCM, Otsu, Image Processing
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517

## I. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  satu  dari  banyak  negara  di  dunia  yang  memiliki  berbagai  macam ragam budaya. Kebudayaan di Indonesia tersebar pada seluruh aspek kehidupan masyarakat, salah satu hasil seni budaya Indonesia yaitu batik yang merupakan warisan budaya yang sudah diakui UNESCO pada tanggal 02 oktober 2009 dan memiliki berbagai macam jenis motif serta ciri  khas  sesuai  daerah  asalnya.  Motif  batik  adalah  kerangka  bergambar  yang  mewujudkan batik  secara  keseluruhan.  Motif  batik  dapat  disebut  juga  corak  atau  pola  batik  (Arisandi, Suciati, and Wijaya 2011) . Motif dan ragam hias batik lahir dan dibangun dari proses kognitif manusia  yang  didapat  dari  alam  dan  sekitarnya.  Hal  ini  dianggap  sebagai  suatu  aspek  yang menarik untuk diteliti dan dikembangkan dengan sains dan teknologi (Mulaab 2010).
Batik  Karawang  merupakan  salah  satu  jenis  batik  di  Indonesia  dan  telah  mengalami perkembangan  yang  cukup  baik,  serta  merupakan  salah  satu  ciri  khas  masyarakat  daerah Kabupaten  Karawang.  Batik  Karawang  merupakan  seni  budaya  baruwalau  terdapat  sejarah pada saat dahulu, meskipun dalam rentang waktu yang lama batik Karawang tidak lagi hidup dan hanya sebatas nama. Tahun 2011 batik karawang kembali hidup dengan adanya masyarakat yang  masih  peduli  terhadap  kelestariannya.  Maka  dari  itu  diperlukan  suatu  kegiatan  untuk melestarikan,  mengembangkan  dan  mengenalkan  motif  batik  Karawang  (Kuswoyo  2015). Batik Karawang pertama kali dibuat pada tahun 1928 sebagai alas meja peribadatan yang biasa digunakan oleh penganut agama Budha yang disebut Tok Wi, tetapi baru dikembangkan dan diproduksi pada tahun 2008. Adapun perkembangannya tidakseperti batik-batik di daerah Jawa Tengah  yang  sangat  dikenal  baik  oleh  masyarakat  lokal,  luar  daerah  bahkan  internasional seperti batik Trusmi, Pekalongan, Solo atau Yogyakarta, karena sampai saat ini masih banyak orang yang belum mengenal batik Karawang (Triana and Retnosary 2020).
Beberapa peniltian mengenai citra batik yang pernah dilakukan (Mawan 2020) Klasifikasi mennggunakan  metode  CNN  termasuk  dalam  jenis deep  neural  network karena  dalamnya tingkat  jaringan  dan  banyak  diimplementasikan  dalam  data  citra.  (Arrofiqoh  and  Harintaka 2018)  menerapkan  algoritma  CNN  untuk  membedakan  jenis  tanaman  dengan  memberikan label  semantik  dari  objek  jenis  tanaman.  (Bariyah,  Rasyidi,  and  Ngatini  2021)  menjelaskan teantang  CNN  merupakan  salah  satu  algoritma  deep  learning  pengembangan  multi-layer perceptron (MLP) yang telah banyak digunakan dalam klasifikasi data, khususnya klasifikasi citra. CNN terdiri dari satu atau lebih lapisan konvolutional, seringnya dengan sauatu lapisan
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
subsampling yang diikuti oleh satu atau lebih lapisan yang terhubung penuh sebagai standar jaringan syaraf. Dalam prosesnya CNN akan melakukan training dan testing terhdap batik Riau sehingga dapat dikumpulkan model batik  yang terklasifikasi berdasarkan ciri khas  yang ada pada batik Riau sehingga dapat ditentukan gambar ( image ) yang merupakan gambar batik Riau dan yang bukan merupakan batik Riau (Fonda 2020). Penelitian ini penerapan model klasifikasi citra batik Karawang ini dapat menghasilkan nilai akurasi mencapai 80% tingkat akurasi, hasil nilai rata-rata dari presisi mencapai 91% sedangkan  hasil nilai rata-rata  dari recall mencapai 83%.  dengan  uji  coba  50  citra  batik,  40  citra  batik  Karawang,  10  citra  batik  luar Karawang.(Juwita and Solichin 2018).

## II. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  ini  menjelaskan  model  bagaimana  mengimplementasikan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra batik dengan ciri gray level co-occurrence matrix . Sumber dan jenis data yang digunakan dalam pengumpulan data dengan menganalisis pola motif batik karawang.
Subjek  dalam  penelitian  ini  yaitu  membuat  sebuah  model  untuk  mengklasifikasikan pengenalan pola motif batik karawang menggunakan pengolahan citra. Model pengenalan ciri batik karawang menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan beberapa tahap. Langkah pertatama yaitu pemprosesan terhadap citra awal yang disebut dengan  ( pre- processing )  bertujuan  untuk  menyiapkan  peningkatan  kualias  citra  awal  sebelum  diolah menjadi grayscle .  Langkah  selanjutnya  proses  segmentasi  citra  dengan  melakukan thresholding menggunakan otsu .    Pada  tahap  Ekstraksi  fitur  dengan  ciri  nilai gray  level co- occurrence  matrix untuk  menentukan  ciri pola  batik  pada    tahapan  ini  bertujuan  untuk mendeteksi area pola motif batik, hasil  nilai ekstraksi digunakan sebagai nilai inputan untuk diklasifikasikan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN).
Langkah-langkah  penelitian  dilakukan  secara  bertahap  agar  mendapatkan  hasil  dari permasalahan. Berikut alur langkah-langkah penelitian:
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Identifikasi masalah dan perumusan masalah Studi Pustaka Pengumpulan data Implemtasi metode Pengujian metode
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
1. Identikasi Masalah dan Perumusan masalah
permasalahan  yang  dapat  diselesaikan  dalam  penelitian  ini  yaitu  identifikasi  citra  batik untuk mengklasifikasikan citra batik berdasarkan bentuk dan motifnya.
2. Studi Pustaka
Pustaka  yang  dijadikan  dalam  penelitian  ini  yaitu  referensi  buku,  jurnal  ilmiah  yang mendukung. Kajian Pustaka dalam penelitian ini yang terkait yaitu delam penggunaan fitur ekstraksi  yang  dapat  dihitung  berdasarkan  nilai  cirinya  menggunakan gray  level  co- occurrence matrix dan penggunaan Convolutional Neural Network dalam permasalahan klasifikasi citra batik.
3. Pengumpulan data
Pengumpulan data dapat diperoleh melalui sumber data primer. Data primer berupa foto pola batik yang diambil menggunakan kamera, sumber data primer didapat dari Bale Batik Taza  Karawang.  Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  studi  kepustakaan, teknik pengumpulan data tersebut dilakukan dengan cara mempelajari literatur-literatur, dan  jurnal-jurnal  penelitian  yang  berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dibahas.  Data terdiri dari 15 citra foto macam-macam motif batik.
4. Implementasi Metode
Model  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  memanfaatkan  pengolahan  citra  dengan mengklasifikasikan citra batik sebagai berikut :
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Start Akusisi Citra Batik Preprocessing Segmentasi Citra Ekstraksi Citra dengan GLCM Identifikasi Citra dengan CNN Selesai
Gambar 2. Pendekatan Komputasi untuk Identifikasi Citra Batik
a. Akusisi Citra Batik
Mengumpulkan citra batik dari beberapa jenis pola motif  batik daerah Karawang dan setiap citra pola batik disimpan pada file dengan format gambar *jpg.
b. Preprocessing
Proses pada tahapan prepocessing dilakakukan dengan cara pengambilan sample pada bagian tertentu dari obyek pola batik. Selanjutnya akan dilakukan perubahan warna dari citra RGB menjadi grayscle.
Untuk mendapatkan citra graycsle (keabuan) menggunakan rumus :
I (x, y) =  𝛼. 𝑅 +  𝛽. 𝐺 +  𝛾. 𝐵
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Start Input citra uji B = Banyak pixel dari citra I = 1 IF I <= B Rubah citra rgb  ke gray If  nilai RGB  dari Pixel  ke I  < 50 I++ Pixel I  dari gambar baru = 0 Pixel I dari gambar baru = 1 Citra hasil  treshold dari citra baru Hasil citra preprossing end Y T
Gambar 3. Alur proses prepocessing Gambar 4. Citra RGB ke Citra Grayscale (Hasil Preoocessing)
c. Segmentasi Citra
Segmentasi citra dilakukan menggunakan citra dengan tresholding otsu . Hal ini untuk memisahkan antara obyek pola dengan background . Formulasi dari metode otsu adalah sebagai berikut : Pertama-tama, probabilitas nilai intensitas i dalam histogram dihitung melalui :
𝑃(𝑖) = 𝑛 𝑖 𝑁 , 𝑝(𝑖) ≥ 0, ∑ 𝑝(𝑖) = 1
256 1
Ket :
P : Probabilitas
i : nilai intensitas
𝑛 𝑖 : Jumlah piksel berintensitas
N  : Jumlah Semua Piksel
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Start Citra hasil preprosessing Proses Otsu P=1 IF P <= B Hasil citra dengan nilai biner I++ Citra Batik Hasil citra gray segmentasi end Y T
Gambar 5.  Alur proses segmentasi otsu Gambar 6. Citra hasil segmentasi dengan otsu
d. Ektraksi Citra dengan GLCM
Ektraksi citra menggunakan ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM) bertujuan untuk mendeteksi area pola motif batik, untuk menentukan ciri fitur ekstraksi dengan GLCM, yaitu dengan nilai Contrast, Energy, Homogeneity, Correlation.
1. 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑎𝑠𝑡 =   ∑ 𝑃 𝑎,𝑏 (𝑎 − 𝑏) 2 𝑎,𝑏 2. 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦 =   ∑ 𝑃 2 ∅,𝑑 (𝑎 − 𝑏) 𝑎,𝑏
3. ℎ𝑜𝑚𝑜𝑔𝑒𝑛𝑖𝑡𝑎𝑠 =   ∑ ∑
1 1+(𝑎−𝑏) 2 𝑃 ∅,𝑑 𝑏 𝑎 (a,b)
4. 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑙𝑎𝑠𝑖 = ∑ [(𝑎𝑏)𝑃 ∅,𝑑(𝑎,𝑏)− 𝜇𝑥𝜇𝑦 𝑎,𝑏 𝜎 𝑥 𝜎 𝑦
Tahap pembentukan GLCM dengan arah 0 0 dan jarak d=1 maka ditentukan koordinat arah (x,y) yaitu (1,0). Setelah arah ditentukan selanjutnya dibentuk matriks kookurensi dengan  cara  menghitung  frekuensi  kemunculan  pasangan  nilai  keabuan  antar  piksel pada jarak dan arah yang telah ditentukan.
e. klasifikasi Citra
Convolutional Neural Network (CNN) menjadi tahap terakhir untuk pengklasifikasian dalam  mengidentifikasi  citra  batik  karawang.  Metode  CNN  merupakan  jenis Deep Learning yang  sering  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  data  citra. Neuron pada CNN di presentasikan ke dalam bentuk 2 dimensi, perbedaannya terletak pada operasi linear  dan  parameter  bobotnya.  Proses  ekstraksi  CNN  itu  sendiri  berupa  lapisan tersembunyi  ( hidden  layer )  antara  lain  lapisan  konvolusi, pooling dan  ReLU  (fungsi
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
aktifasi). Adapun arsitektur menggunakan metode  CNN terlihat seperti pada Gambar 7 dibawah ini.

## Gambar 7. Arsitektur CNN

## Lapisan Konvolusi
Operasi konvolusi ini bertujuan untuk mendeteksi karakter dari suatu objek seperti tepi, kurva atau warna. Beberapa parameter pada lapisan ini dapat diubah untuk dimodifikasi sifat  pada  tiap  lapisan  seperti  ukuran  filter,  stride  dan  padding.  Proses stride dan padding dapat diilustrasikan seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Operasi konvolusi dengan stride 1 (a) Input data 5x5 (b) filter 3x3 (c) bidang receptive 3x3

## Gambar 9. Operasi zero padding 2 pada data 3x3
Tiga keuntungan dari proses konvolusi yaitu,
1. Dapat mereduksi parameter yang ada dengan mekanisme berbagi bobot ( weigh sharing ) pada peta fitur yang sama
2. Korelasi antar pixel dapat di pelajari menggunakan konektivitas lokal
3. Invarian ke lokasi objek tertentu

## Aktifasi ReLU
Fungsi aktivasi ReLU adalah f(x) = max( 0,x ) . Nilai output neuron dapat dinyatakan s 0 jika inputnya negatif. ReLU ( Rectification Linear Unit ) adalah suatu operasi untuk
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
mengenalkan  nonlinearitas  dalam meningkatkan  representasi  model.  Jika  nilai input adalah positif, maka output dari neuron adalah nilai input aktivasi itu sendiri.

## Pooling
Pooling atau subsampling dipergunakan untuk pengurangan ukuran matriks. Ada dua pooling  yaitu average  pooling dan max  pooling .  Strategi  yang  sering  di  pakai  pada lapisan ini adalah max pooling. Nilai yang diambil pada average pooling adalah nilai rata-rata sedangkan nilai yang diambil dari max pooling adalah nilai maksimal. Berikut perhitungan pada max-pooling seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Perhitungan max-pooling
Output dari lapisan di bagi atas beberpa grid kecil, selanjutnya mengambil nilai terbesar dari  setiap grid, sehingga  akan  terbentuk  sebuah  matrik  baru  setelah  mengalami reduksi. (Arrofiqoh and Harintaka 2018)

## 5. Pengujian Metode
Hasil pengujian dihitung dengan Nilai Accuracy didapat dari seluruh jumlah true positive (TP) dibagi dengan banyaknya data atau penjumlahan dari seluruh nilai pada kolom tabel dapat di gambarkan dengan persamaan berikut
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 (1) + 𝑇𝑃 (2) + 𝑇𝑃 (3) + 𝑇𝑃 (4) + ⋯ + 𝑇𝑃 (9)

## 𝑁

## III. HASIL PENELITIAN
Hasil  penerapan  model  metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk mengidentifikasikan citra batik karawang dengan cara melakukan pelatihan citra, uji coba citra dan pengolahan citra agar mendapatkan hasil dari nilai akurasi klasifikasi citra batik.
Tabel 1. Akusisi Citra
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Citra Klasifikasi Citra Klasifikasi Batik Karawang 45 : 00 Batik Karawang 60 : 00 Batik Karawang 90 : 00 Batik Karawang 45 : 08 Batik Karawang 60 : 07 Batik Karawang 90 : 08 Batik Karawang 45 : 01 Batik Karawang 60 : 01 Batik Karawang 90 : 01 Batik Karawang 45 : 09 Batik Karawang 60 : 08 Batik Karawang 90 : 09 Batik Karawang 45 : 02 Batik Karawang 60 : 02 Batik Karawang 90 : 02 Batik Karawang 45 : 10 Batik Karawang 60 : 09 Batik Karawang 90 : 10 Batik Karawang 45 : 03 Batik Karawang 60 : 03 Batik Karawang 90 : 03 Batik Karawang 45 : 11 Batik Karawang 60 : 10 Batik Karawang 90 : 11 Batik Karawang 45 : 04 Batik Karawang 60 : 04 Batik Karawang 90 : 04 Batik Karawang 45 : 12 Batik Karawang 60 : 11 Batik Karawang 90 : 12 Batik Karawang 45 : 05 Batik Karawang 90 : 05 Batik Karawang 90 : 03 Batik Karawang 45 : 13 Batik Karawang 60 : 12 Batik Karawang 90 : 13 Batik Karawang 45 : 06 Batik Karawang 60 : - Batik Karawang 90 : 06 Batik Karawang 45 : 14 Batik Karawang 60 : 13 Batik Karawang 90 : 14
Batik Karawang 45 : 07 Batik Karawang 60 : 06 Batik Karawang 90 : 07

## 4. Proses Training Citra
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Sebelum  melakukan  uji  coba  terhadap  citra  batik  dilakukan  training citra  batik  terlebih dahulu agar dapat mengidentifikasi citra saat melakukan uji coba saat mengklasifikasikan citra batik karawang, proses training ini melalui beberapa tahap yang dijelaskan pada alur gambar 10.
Mulai Input data citra Proses Ektraksi citra ke GLCM Proses Preprossing dan segmentasi citra dengan otsu CNN Model Inisialisasi Training parameter CNN Evaluasi jaringan Network Modifikasi T Y Selesai Hasil Nilai Akurasi Gambar 11. Alur proses pelatihan citra batik
Hasil dari proses training menggunakan mottode Convolutional Neural Network (CNN) sebagai berikut :
Gambar 12. Tampilan GUI saat melakukan training data citra
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Gambar 13. Proses Trainning dengan CNN
Gambar 14. Hasil Analysis Training CNN

## 5. Proses Uji Citra
Setelah  melakukan  proses  training  citra  batik  dilakukan  pengujian  citra  batik  untuk mengidentifikasi citra batik, dengan melalui alur proses sebagai berikut :
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Mulai Input data citra Proses Ektraksi citra ke GLCM Load Network hasil training Selesai Hasil Nilai Akurasi Mulai Input data citra Load Network hasil training Klasifikasi citra dengan CNN Proses Preprossing dan segmentasi citra dengan otsu
Gambar 15. Alur proses Uji Citra Batik
Hasil dari proses pengujian citra menggunakan mottode Convolutional Neural Network (CNN) sebagai berikut :
Gambar 16. Tampilan GUI saat melakukan pengujian data citra batik
Hasil dari pengujian citra dengan data uji sebanyak 344 citra batik, 45 citra batik Karawang, 299 citra batik luar Karawang mencapai nilai18,60%.
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Gambar 17. Tampilan GUI saat melakukan pengujian data citra batik karawang hasil  uji  coba  menggunakan  citra  batik  karawang  yang  dapat  dikenali  dan  diklasifikasikan mencapai nilai tingkat akurasi 73,33 %.
6. Pengolahan citra
Proses pengolahan citra melakukan pengenalan citra batik dengan metode Convolutional Neural Network (CNN), dengan alur sebagai berikut :
Mulai Input data citra Proses Ektraksi citra ke GLCM Load Network hasil training Selesai Mulai Input data citra Load Network hasil training Klasifikasi citra dengan CNN Proses Preprossing dan segmentasi citra dengan otsu
Gambar 18. Alur proses pengolahan/pengenalan citra batik
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Gambar 19. Hasil GUI Pengenalan Citra Batik
Hasil dari pengolah citra batik karawang, dengan sample citra 06 dan hasilnya batik karawang 45 sehingga batik karawang dapat diidetifikasi dengan ciri Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. KESIMPULAN
Bedasarkan hasil pembahasan penelitian yang telah diuraikan, maka penelitian ini telah menjawab perumusan masalah penelitian sengai berikut :
1. Model sistem identifikasi batik Karawang dilakukan dengan tahapan pre-processing untuk  merubah  citra asli  RGB  menjadi grayscale, selanjutnya  akan  di segmentasi citra menggunakan metode otsu , ektraksi fitur-fitur citra dengan ciri GLCM ( Gray Level Co-occurrence Matrix ) tahap ini bertujuan untuk mendeteksi citra batik, hasil ekstraksi  fitur  digunakan  sebagai  inputan  untuk  diklasifikasikan  dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) .
2. Dalam penerapan model klasifikasi citra batik Karawang inimemliki data training sebanyak 1094 citra latih dengan nilai akurasi 18,19% untuk citra latih,  citra dapat mengklasifikasikan dengan uji coba 344 citra batik, 45 citra batik Karawang, 299 citra batik luar Karawang mencapai 18,60% nilai tingkat akurasi, sedangkan hasil
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
uji coba menggunakan citra batik karawang yang dapat dikenali dan diklasifikasikan mencapai nilai tingkat akurasi 73,33 %.

## B. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  kesimpulan  yang  didapat,  maka  saran  yang  dapat diberikan sebagai bahan acuan untuk penelitian selanjutnya adalah :
1. Penelitian  dapat  dilanjutkan  dengan  menggunakan  proses  ektrasksi  selain  ciri GLCM  yang  berbeda  untuk  mengukur  kinerja  dan  tingkat  akurasi  sehingga didapatkan hasil terbaik untuk mengidentifikasi ciri batik.
2. Pada  penelitian  selanjutnya  perlu  adanya  mempercepat  waktu  proses  untuk mengidentifikasi  gambar  citra  yang  ber-resolusi  besar  lebih  dari  (750x750 pixel ) terutama dari proses otsu .
3. Pada  penelitian  selanjutnya  perlu  dilakukan  penelitian  dengan  melakukan pengambilan citra secara langsung, sehingga sistem bisa digunakan secara realtime .
4. Perlu  dilakukan  penelitian  dengan  pengelolaan  yang  disimpan  pada  basis  data sehingga dengan data tersebut mendapatkan hasil prediksi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Arisandi, Bernardinus, Nanik Suciati, and Arya Yudhi Wijaya. 2011. “Pengenalan Motif Batik Menggunakan  Rotated  Wavelet  Filterdan  Neural  Network.” JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi 9(2): 15.
Arrofiqoh, Erlyna Nour, and Harintaka Harintaka. 2018. “Implementasi Metode Convolutional Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada  Citra  Resolusi  Tinggi.” Geomatika 24(2): 61.
Bariyah,  Taufiqotul,  Mohammad  Arif  Rasyidi,  and  Ngatini  Ngatini.  2021.  “Convolutional Neural Network Untuk Metode Klasifikasi Multi-Label Pada Motif Batik.” Techno.Com 20(1): 155–65.
Fonda,  Hendry.  2020.  “Klasifikasi  Batik Riau  Dengan  Menggunakan  Convolutional  Neural Networks (Cnn).” Jurnal Ilmu Komputer 9(1): 7–10.
Juwita, Ayu Ratna, and Achmad Solichin. 2018. “Batik Pattern Identification Using  GLCM and Artificial Neural Network Backpropagation.” Proceedings  of  the  3rd  International Conference on Informatics and Computing, ICIC 2018 : 1–6. Kuswoyo. 2015. “Analisis Visual Motif Batik Karawang (Studi Kasus Di Sentra Pengrajin Bale Batik  Taza).” Analisis  Visual  Motif  Batik  Karawang  (Studi  Kasus  di  Sentra  Pengrajin Bale Batik Taza) . http://repository.upi.edu/19353/2/S_ PSR_1102476_Abstract.pdf.
Mawan, Rizki. 2020. “Klasifikasi Motif Batik Menggunakan Convolutional Neural Network.”
Jnanaloka : 45–50.
Ayu Ratna Juwita, Tohirin Al Mudzakir, Adi Rizky Pratama, Purwani Husodo, Rahmat Sulaiman Vol 6 No 1 ISSN : 2541-6995 E ISSN : 2580-5517
Mulaab. 2010. “Ekstraksi Fitur Motif Batik Berbasis Metode Statistik Tingkat Tinggi.” Pros. Semin. Nas. Inform. UPN Veteran Yogyakarta : 69–75.
Triana,  N.  Neni,  and  Rieke  Retnosary.  2020.  “Pengembangan  Model  Pemasaran  Batik Karawang  Sebagai  Produk  Unggulan  Daerah.” Jurnal  Inovasi  dan  Pengelolaan Laboratorium 2(1): 21–27. http://ejournal.uin-suka.ac.id/pusat/jipel/article/view/2075.