386 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933

## Ekstraksi Fitur Warna Dengan Histogram HSV Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang
Yohannes* 1 , Muhammad Ezar Al Rivan 2 , Siska Devella 3 , Meiriyama 4 1,2,3 Informatika, Universitas Multi Data Palembang
4 Manajemen Informatika, Universitas Multi Data Palembang e-mail: * 1 yohannesmasterous@mdp.ac.id , 2 meedzhar@mdp.ac.id, 3 siskadevella@mdp.ac.id,
4 meiriyama@mdp.ac.id

## Abstrak
Songket  Palembang  adalah  jenis  kain  tenun  tradisional  yang  telah  terdaftar  sebagai warisan  budaya  takbenda  Indonesia  sejak  tahun  2013.  Songket  Palembang  memiliki  banyak motif  diantaranya  Bunga  Cina,  Cantik  Manis  dan  Pulir.  Motif  pada  Songket  Palembang memiliki  makna  berbeda-beda  yang  dapat  mempengaruhi  harga  jual  songket  tersebut. Pengenalan  dan  klasifikasi  jenis  dan  motif  songket  Palembang  dapat  dilakukan  dengan memanfaatkan teknologi komputer seperti pengolahan citra digital dan machine learning. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi motif songket Palembang dengan menggunakan fitur warna dengan  histogram  dalam  ruang  Hue,  Saturation  dan  Value  (HSV)  dan  algoritma  machine learning  Support  Vector  Machine  (SVM).  Pengujian dilakukan  pada  sistem  klasifikasi  dengan menggunakan 45 citra uji. Metode histogram HSV dan SVM dengan kernel terbaik yaitu RBF mampu  mengklasifikasikan  motif  songket  Palembang  dengan  hasil  akurasi  sebesar 0,956; presisi sebesar 0,94; recall sebesar 0,933; dan f1-score sebesar 0,931.
Kata kunci —Histogram, HSV, Klasifikasi, Songket, SVM

## Abstract
Palembang  Songket  is  a  type  of  traditional  woven  cloth  that  has  been  registered  as Indonesia's  intangible  cultural  heritage  since  2013.  Palembang  Songket  has  many  motifs including  Bunga  Cina,  Cantik  Manis,  and  Pulir.  The  motifs  on  Palembang  Songket  have different  meanings  which  can  influence  the  selling  price  of  the  Songket.  Recognition  and classification  of  Palembang  Songket  types  and  motifs  can  be  done  by  utilizing  computer technology  such  as  digital  image  processing  and  machine  learning.  In  this  research,  the classification  of  Palembang  Songket  motifs  was  carried  out  using  color  features  with histograms in Hue, Saturation, and Value (HSV) space and the Support Vector Machine (SVM) machine  learning  algorithm.  Testing  was  carried  out  on  a  classification  system  using  45  test images. The histogram of HSV and SVM methods with the best kernel, namely RBF, were able to  classify  Palembang  Songket  motifs  with  an  accuracy  of  0.956;  precision  of  0.94;  recall  of 0.933; and f1-score of 0.931.
Keywords —Classification, Histogram, HSV, Songket, SVM
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E- ISSN 2503-2933 387

## 1. PENDAHULUAN
ongket  Palembang  adalah  jenis  kain  tenun  tradisional  yang  berasal  dari  Palembang, Sumatera  Selatan  dan  merupakan  warisan  budaya  takbenda  Indonesia  yang  telah didaftarkan  sejak  tahun  2013.  Saat  ini  Songket  Palembang  tidak  hanya  ditenun  dengan menggunakan  tangan  tetapi  sudah  banyak  pengrajin  songket  Palembang  menggunakan  mesin sebagai alat tenun. Songket Palembang memiliki banyak jenis dan motif. Jenis dan motif pada songket  memiliki  makna  yang  berbeda-beda  dan  menggambarkan  status  sosial  bagi penggunanya  serta  juga  mempengaruhi  harga  jual  songket  tersebut  sehingga  pengetahuan masyarakat dinilai penting untuk menghindari tindakan kecurangan pada prose jual beli songket [1], [2], [3].
Pengenalan jenis dan motif songket Palembang dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi  komputer  seperti  pengolahan  citra digital dan machine  learning .  Proses  pengenalan motif songket Palembang dibagi menjadi tiga tahap yaitu praproses citra songket, ekstraksi fitur dan  klasifikasi  citra  songket.  Dengan  menggunakan  berbagai  metode  dan  algoritma,  motif songket  Palembang  dapat  dikenali  dengan  akurat.  Penelitian  tentang  pengenalan  Songket Palembang telah banyak dilakukan dengan berbagai metode dan algoritma [4], [5].
Metode Histogram of Oriented Gradient (HOG) dengan Support Vector Machine pada klasifikasi motif songket Palembang memberikan hasil yang cukup baik yaitu 88,1% [6]. Pada penelitian  lainnya  dengan  menggunakan  metode Speeded  Up  Robust  Feature (SURF)  [7]  dan Scale-Invariant  Feature  Transform (SIFT)  [8]  dengan Random  Forest sebagai  algoritma klasifikasi  menghasilkan  akurasi  masing-masing  sebesar  68,89%  dan  92,98%.  Selain penggunaan fitur bentuk, klasifikasi motif songket juga dapat menggunakan fitur warna. Metode ekstraksi fitur  warna telah banyak  digunakan  pada  berbagai  penelitian pengolahan  citra  antara lain  RGB,  HSV,  dan  L*a*b  [9],  [10],  [11],  [12],  [13],  [14].  Berdasarkan  penelitian  tersebut, metode HSV mampu memberikan hasil dengan baik dibandingkan metode fitur warna lainnya. Maka pada penelitian ini, fitur warna dengan histogram HSV digunakan sebagai ekstraksi fitur untuk klasifikasi motif songket Palembang.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, digunakan metode penelitian yang terdiri dari serangkaian tahapan terinci untuk memastikan konsistensi dan ketepatan dalam setiap langkahnya.
S
388 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar  1  menampilkan  serangkaian  tahapan  penelitian  yang  dijalankan  mulai  dari identifikasi  masalah,  studi literatur,  pengumpulan  data,  perancangan,  implementasi, pengujian, hingga  analisis  pengujian.  Setiap  tahap  memegang  peran  penting  dalam  proses  penelitian  ini, dimulai  dari  mengidentifikasi  masalah  yang  ingin  diselesaikan,  memahami  kerangka  teoritis melalui  studi  literatur,  hingga  merancang,  mengimplementasikan,  dan  menguji  solusi  yang diusulkan, serta menganalisis hasil pengujian.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Salah  satu  permasalahan  yang  menjadi  perhatian  adalah  kurangnya  metode  yang optimal  untuk  mengenali  dan  mengklasifikasikan  motif  Songket  Palembang  berdasarkan  fitur- fitur warna yang unik. Mengingat hal ini didukung dengan meningkatnya dominasi variasi motif Songket  Palembang  yang  juga  terletak  pada  warna.  Permasalahan  yang  ada  menyoroti  bahwa metode-metode  yang  telah  ada  belum  mampu  sepenuhnya  memanfaatkan  informasi  warna secara optimal, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih efektif untuk mengekstrak fitur-fitur warna yang relevan.

## 2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  langkah  penting  dalam  proses  penelitian  untuk  memahami pendekatan-pendekatan  yang  telah  digunakan  sebelumnya  dalam  ekstraksi  fitur  warna  dan klasifikasi citra. Dalam tahap ini, penelitian mengevaluasi berbagai teknik ekstraksi fitur, seperti penggunaan  histogram  dalam  berbagai  ruang  warna,  serta  berbagai  algoritma  klasifikasi  yang telah  digunakan  dalam  konteks  serupa,  yaitu  klasifikasi  motif  Songket  Palembang.  Selain  itu, studi literatur membantu  mengidentifikasi kesenjangan dalam penelitian yang sudah ada, yang kemudian  menjadi  dasar  untuk  pengembangan  metode  dalam  penelitian  ini.  Dengan menganalisis  berbagai  pendekatan  yang  telah  digunakan  sebelumnya,  penelitian  ini  dapat memilih  dan  mengadaptasi  metode  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan ekstraksi  fitur  warna dan klasifikasi motif Songket Palembang.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E- ISSN 2503-2933 389

## 2.3. Pengumpulan Data
Pada  langkah  ini,  data  terkait  motif  kain  Songket  Palembang  dikumpulkan  secara menyeluruh.  Dataset  yang  dipakai  mencakup  berbagai  motif  Songket  Palembang,  termasuk Motif  Bunga  Cina,  Cantik  Manis,  dan  Pulir.  Setiap  motif  Songket  dipotret  menggunakan kamera  SLR  Nikon  D5000  dengan  jarak  sekitar  45  cm  antara  kamera  dan  objek.  Setelah  itu, citra  motif  Songket  diproses  dengan  teknik  cropping.  Total  dataset  terdiri  dari  345  citra,  yang terdiri dari 3 motif Songket, masing-masing dengan 115 citra. Proses labeling data diverifikasi oleh pengrajin Songket Palembang. Setiap motif memiliki 115 citra. Data dibagi menjadi citra latih (70%) dan citra uji (30%) untuk setiap motif Songket, sehingga terdapat 100 citra latih dan 45 citra uji. Data latih dan data uji digunakan untuk memastikan proses pelatihan dan pengujian model berjalan dengan baik. Gambar 2 menampilkan contoh citra motif Songket Palembang.
( a) ( b)
( c)
Gambar 2.  Motif Songket Palembang: (a) Motif Bunga Cina; (b) Motif Cantik Manis;
(c) Motif Pulir

## 2.4. Perancangan
Pada  tahap  ini,  dirancang  langkah-langkah  yang  dilakukan  selama  proses  klasifikasi motif  kain  Songket  Palembang.  Langkah-langkah  tersebut  meliputi  pembagian  data  menjadi data  training  dan  data  testing,  tahap  praproses,  ekstraksi  fitur  warna  menggunakan  histogram dalam ruang warna HSV, pelatihan model menggunakan metode SVM, dan akhirnya klasifikasi motif Songket Palembang. Khususnya pada tahapan ekstraksi fitur warna dilakukan berdasarkan penggabungan  setiap  normalisasi  histogram  dalam  ruang  warna  HSV.  Usulan  tahapan pembentukan  fitur  warna  dengan  histogram  HSV  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Diagram perancangan model klasifikasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4. Untuk tahapan praproses pada Gambar 4, setiap citra dalam dataset penelitian ini dilakukan praproses dengan mengubah ukuran menjadi 256 x 256 piksel agar semua gambar memiliki ukuran yang sama.
390 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Tahapan Pembentukan Fitur Warna Dengan Histogram HSV
Berikut  adalah  tahapan  proses  pembentukan  fitur  warna  berdasarkan  histogram  dalam ruang warna HSV:
1. Konversi Ruang Warna HSV
Tahap  pertama  melibatkan  konversi  gambar  dari  ruang  warna  RGB  ( Red,  Green,  Blue )  ke ruang  warna  HSV  ( Hue,  Saturation,  Value ).  Konversi  ini  dilakukan  karena  ruang  warna HSV  memisahkan  informasi  warna  ( Hue )  dari  informasi  intensitas  ( Saturation dan Value ), yang sering kali lebih representatif untuk analisis warna.
2. Ekstraksi Histogram
Histogram  digunakan  untuk  merepresentasikan  distribusi  nilai  intensitas  dalam  sebuah gambar.  Dalam  konteks  ini,  histogram  diekstraksi  untuk  masing-masing channel dalam ruang warna HSV:
• Hue (H): Merepresentasikan warna itu sendiri (misalnya, merah, hijau, biru, dll.) dengan rentang nilai dari 0 hingga 180 derajat.
• Saturation (S):  Merepresentasikan  kejenuhan  warna,  dengan  rentang  nilai  dari  0  (tidak jenuh) hingga 255 (sangat jenuh).
• Value (V):  Merepresentasikan  kecerahan  warna,  dengan  rentang  nilai  dari  0  (gelap) hingga 255 (terang).
Untuk  setiap channel (H,  S,  dan  V)  dilakukan  perhitungan  histogram.  Histogram  ini menggambarkan  frekuensi  kemunculan  setiap  nilai  intensitas  dalam channel tersebut. Histogram dihitung dengan jumlah bin sebanyak 16, yang  membagi rentang nilai intensitas menjadi 16 interval [6].
3. Penggabungan Histogram
Histogram  yang  telah  dihitung  untuk  masing-masing channel digabungkan  menjadi  satu vektor  fitur.  Penggabungan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  teknik  konkatenasi  yang menyatukan  tiga  histogram  menjadi  satu  dimensi  untuk  memudahkan  pemrosesan  lebih lanjut.
4. Normalisasi Histogram
Histogram yang telah digabungkan kemudian dinormalisasi dengan membagi setiap elemen vektor  dengan  jumlah  keseluruhan  elemen-elemen  tersebut.  Normalisasi  ini  dilakukan  agar nilai-nilai histogram berada dalam rentang yang konsisten dan tidak tergantung pada ukuran gambar atau jumlah piksel.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E- ISSN 2503-2933 391

## 5. Fitur Histogram HSV
Vektor fitur yang telah diekstraksi dan dinormalisasi kemudian dikembalikan sebagai output akhir. Output dari tahap ini merupakan fitur warna histogram HSV.
Gambar 4.  Diagram Perancangan Model Klasifikasi

## 2.5. Implementasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  implementasi  bahasa  pemrograman  Python  sesuai  dengan rancangan  yang  telah  disusun  untuk  mengelola  data  citra  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap sebelumnya.  Data training dan testing akan  menjalani  praproses  sebelum  kemudian  fitur-fitur warna  diekstraksi  menggunakan  histogram  dalam  ruang  HSV,  serta  dilakukan  klasifikasi menggunakan  metode Support  Vector  Machine .  Setelah  praproses  dan  ekstraksi  fitur  selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah melatih model klasifikasi dengan data pelatihan. Tujuan dari  proses  pelatihan ini  adalah  untuk  mengoptimalkan  parameter  model  SVM sehingga  dapat mengidentifikasi  pola-pola  yang  kompleks  dalam  data  gambar  motif  Songket  Palembang dengan  lebih  akurat.  Dalam  proses  ini,  parameter  kernel  akan  digunakan  untuk  memastikan model  yang  dihasilkan  memiliki  kinerja  terbaik.  Setelah  model  dilatih,  langkah  selanjutnya adalah  menguji  model  menggunakan  data  pengujian  yang  telah  disiapkan  sebelumnya  untuk mengevaluasi kinerja model secara keseluruhan dan menemukan potensi perbaikan.

## 2.6. Pengujian
Pada tahap ini, dilakukan pengujian terhadap data testing yang telah melalui praproses serta ekstraksi fitur warna menggunakan histogram dalam ruang HSV. Skenario pengujian yang diterapkan dalam penelitian ini mencakup:
a. Ekstraksi fitur histogram HSV dengan menggunakan classifier SVM kernel linear
b. Ekstraksi fitur histogram HSV dengan menggunakan classifier SVM kernel RBF
c. Ekstraksi fitur histogram HSV dengan menggunakan classifier SVM kernel polynomial
Evaluasi  dilakukan  untuk  menilai  kinerja  dari  model  klasifikasi  SVM  yang  telah diimplementasikan. Metode evaluasi yang digunakan adalah confusion matrix , yang membantu dalam mengevaluasi performa secara lebih mendalam dari model yang dikembangkan. Tahapan ini melaksanakan pengujian dengan menggunakan skenario yang telah disusun. Setiap skenario mencakup  proses  training  dan  testing  dari  model  klasifikasi  yang  bersangkutan,  dengan menggunakan kernel yang sesuai. Hasil dari pengujian ini memberikan gambaran tentang sejauh mana model mampu mengklasifikasikan motif-motif Songket Palembang dengan benar.
392 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933

## 2.7. Analisis Pengujian
Pada  langkah  ini,  hasil  pengujian  digunakan  untuk  menghitung accuracy,  precision, recall, dan f1-score untuk  klasifikasi  motif  Songket  Palembang.  Dalam  tahap  ini,  hasil  dari perhitungan ini dianalisis lebih lanjut untuk mengevaluasi performa model klasifikasi. Analisis ini  mencakup  identifikasi  motif  mana  yang  sering  salah  diklasifikasikan.  Selanjutnya,  analisis juga akan membandingkan performa antara berbagai kernel yang digunakan ( linear , RBF, dan polynomial ) untuk menentukan kernel yang paling efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Klasifikasi  motif  Songket  Palembang  dilakukan  melalui  tiga  metode  pengujian,  yaitu SVM  kernel Linear ,  RBF,  dan Polynomial .  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  30% data,  yakni  45  citra  untuk  setiap  motif  Songket  Palembang.  Semua  pengujian  memanfaatkan fitur yang sama, yaitu metode ekstraksi fitur warna menggunakan histogram dalam ruang HSV. Hasil  dari  klasifikasi  motif  Songket  Palembang  untuk  setiap  kernel  SVM  ditentukan  dengan menghitung  nilai accuracy , precision ,  dan recall .  Kernel linear merupakan  jenis  kernel  yang paling dasar dimana data ditransformasikan secara linear menggunakan dot product antara dua vektor input. Dalam hal ini, jika x dan y sebagai dua vektor input, maka kernel linear dihitung dengan K(x, y) = x * y. Sebaliknya, kernel RBF mentransformasikan data ke dalam dimensi tak hingga  dengan  membuat  fungsi  basis  radial  di  sekitar  setiap  titik  data,  sehingga  dapat menangkap pola yang kompleks. Kernel RBF dapat direpresentasikan sebagai K(x, y) = exp(- γ *  ||x  -  y|| 2 ),  di  mana γ merupakan  parameter  yang  dapat  disesuaikan  untuk  mengatur  bentuk fungsi basis radial tersebut. Berbeda dengan kernel RBF, kernel polynomial mengubah data ke dalam  dimensi  yang  lebih  tinggi  dengan  memanfaatkan  fungsi  polinomial.  Kernel polynomial dapat dinyatakan sebagai K(x, y) = (x * y + c) d , di mana c adalah konstanta dan d adalah derajat polinomial yang digunakan.
Hasil  klasifikasi  motif  Songket  Palembang  menggunakan  kernel  linear  tercatat  dalam Tabel  1.  Evaluasi  klasifikasi  menggunakan  kernel  linear  menunjukkan  bahwa  motif  Songket Pulir  memberikan  hasil  terbaik  dibandingkan  dengan  motif  Songket  Bunga  Cina  dan  Cantik Manis.  Untuk  motif  Songket  Pulir,  nilai  accuracy  mencapai  0,867;  precision  0,909;  dan  recall 0,667.  Sedangkan  motif  Songket  Bunga  Cina  mencapai  accuracy  sebesar  0,778;  dengan precision  dan  recall  memiliki  nilai  yang  sama  sebesar  0,667.  Motif  Songket  Cantik  Manis memiliki  accuracy  sebesar  0,644  dengan  precision  0,474  dan  recall  0,6.  Dalam  penggunaan kernel linear , tidak ada parameter tambahan yang digunakan selain data input.
Tabel 1. Hasil Klasifikasi Motif Songket dengan Fitur Histogram HSV dan Kernel Linear
Kelas Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Bunga Cina 0,778 0,667 0,667 0,667 Cantik Manis 0,644 0,474 0,600 0,529 Pulir 0,867 0,909 0,667 0,769 Rata-Rata 0,763 0,683 0,644 0,655
Tabel  1  memperlihatkan  hasil  klasifikasi  motif  Songket  Palembang  menggunakan kernel RBF. Mengingat nilai recall untuk motif Songket Bunga Cina dan Pulir sama, serta nilai accuracy dan precision tidak  secara  proporsional  meningkat, f1-score diambil  sebagai  kriteria utama  dalam  mengevaluasi  motif  Songket  dalam  pengujian  kernel  RBF.  Dari  segi f1-score , motif  Songket  Pulir  mencapai  evaluasi  terbaik  ( f1-score sebesar  0,968)  dibandingkan  dengan motif  Songket  Bunga  Cina  dan  Cantik  Manis.  Untuk  motif  Songket  Pulir, accuracy mencapai 0,978; precision 0,938; dan recall 1. Sedangkan motif Songket Bunga Cina mencapai accuracy
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E- ISSN 2503-2933 393
0,956; precision 0,882;  dan recall 1.  Untuk  motif  Songket  Cantik  Manis,  hasil  klasifikasinya mencapai accuracy 0,933, dengan precision 1 dan recall 0,8.
Dalam  pengujian  kernel  RBF,  terjadi  peningkatan  yang  signifikan  dalam  hasil klasifikasi  motif  Songket  Palembang.  Kernel  ini  mampu  menangani  situasi  fitur  yang  tidak memiliki  korelasi  linier  antara  fitur  dan  kelas.  Hal  ini  tercermin  dari  peningkatan  hasil  yang menggunakan kernel RBF dibandingkan kernel linear . Parameter penting yang berperan dalam kernel  RBF  adalah  gamma.  Nilai  gamma  dihitung  menggunakan  formula  1  /  (n_features  * X.var()),  dimana  n_features  adalah  jumlah  fitur  yang  diambil  dari  ekstraksi  fitur  warna menggunakan histogram dalam ruang HSV, dan X.var() adalah nilai varians dari fitur tersebut.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Motif Songket dengan Fitur Histogram HSV dan Kernel RBF
Kelas Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Bunga Cina 0,956 0,882 1,000 0,938 Cantik Manis 0,933 1,000 0,800 0,889 Pulir 0,978 0,938 1,000 0,968 Rata-Rata 0,956 0,940 0,933 0,931
Tabel  2  memperlihatkan  hasil  pengujian  kernel polynomial dalam  klasifikasi  motif Songket  Palembang.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  kernel polynomial menunjukkan  bahwa motif Songket Pulir mencapai hasil terbaik dengan nilai accuracy , precision , dan recall sebesar 1.  Namun,  terjadi  penurunan  dalam  hasil  klasifikasi  motif  Songket  Bunga  Cina  dibandingkan dengan  penggunaan  kernel  RBF,  dengan  nilai accuracy 0,867, precision 0,714,  dan recall 1. Begitu  juga  dengan  motif  Songket  Cantik  Manis,  yang  mengalami  penurunan  hasil dibandingkan  dengan  kernel  RBF,  dengan  nilai accuracy 0,867, precision 1,  dan recall 0,6. Meskipun  hasil  klasifikasi  menggunakan  kernel polynomial menunjukkan  penurunan  untuk motif Songket Bunga Cina dan Cantik Manis dibandingkan dengan kernel RBF, namun hasilnya lebih baik untuk motif Pulir. Dibandingkan dengan kernel linear , hasil pengujian dengan kernel polynomial menunjukkan  peningkatan  untuk  setiap  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1- score . Namun demikian, rata-rata nilai accuracy , precision , recall , dan f1-score dari Tabel 2 dan Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil  klasifikasi  menggunakan  kernel  RBF  masih  lebih  unggul daripada kernel polynomial untuk motif Songket Palembang.
Tabel 3 Hasil Klasifikasi Motif Songket dengan Fitur Histogram HSV dan Kernel Polynomial Kelas Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Bunga Cina 0,867 0,714 1,000 0,833 Cantik Manis 0,867 1,000 0,600 0,750 Pulir 1,000 1,000 1,000 1,000 Rata-Rata 0,911 0,905 0,867 0,861
Kernel polynomial dapat  menangani  relasi  non-linear,  namun  memiliki  keterbatasan fleksibilitas dibandingkan  dengan  RBF  dalam  mengatasi  pola  yang  kompleks.  Parameter  yang digunakan  dalam  kernel polynomial adalah  derajat  polinomial  ( degree )  dan  konstanta,  dengan derajat polinomial 3 dan konstanta 0 [6].
Tabel  4  memuat  rata-rata  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score untuk  semua jenis kernel yang diuji. Hasilnya menunjukkan bahwa nilai accuracy tertinggi adalah 0,956 dan yang  terendah  adalah  0,763,  sedangkan  nilai precision tertinggi  dan  terendah  berturut-turut adalah  0,94  dan  0,683.  Selanjutnya,  untuk  nilai recall ,  yang  tertinggi  adalah  0,933  dan  yang terendah  adalah  0,644.  Rata-rata  nilai f1-score juga  sejalan  dengan  nilai accuracy , precision , dan recall ,  dengan  nilai  tertinggi  dan  terendah  dari  masing-masing  kernel.  Dengan  demikian,
394 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933
berdasarkan  rata-rata  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score ,  kernel  terbaik  untuk klasifikasi motif Songket Palembang adalah RBF, dengan nilai accuracy rata-rata sebesar 0,956; precision 0,94; recall 0,933; dan f1-score 0,931. Hasil accuracy dari pengujian setiap kernel menunjukkan bahwa beberapa motif masih tidak  terklasifikasi  dengan  tepat.  Hal  ini  mungkin  karena  pemilihan  fitur  atau  kombinasi  fitur yang  kurang  optimal,  yang  mempengaruhi  kinerja  model.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  proses seleksi fitur atau teknik ekstraksi fitur yang lebih cermat untuk meningkatkan efektivitas model.
Tabel 4 Hasil Klasifikasi Motif Songket Berdasarkan Kernel SVM
Kernel Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Linear 0,763 0,683 0,644 0,655 RBF 0,956 0,940 0,933 0,931 Polynomial 0,911 0,905 0,867 0,861

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  metode  histogram  warna  HSV  efektif sebagai  fitur  untuk  klasifikasi  citra  motif  Songket  Palembang,  termasuk  motif  Bunga  Cina, Cantik  Manis,  dan  Pulir.  Metode  SVM  terbukti  sebagai  metode  klasifikasi  yang  dapat mengenali  motif  Songket  Palembang  berdasarkan  fitur  warna  dengan  histogram  dalam  ruang HSV, menggunakan tiga kernel: linear, RBF, dan polynomial . Di antara ketiga kernel tersebut, kernel  RBF  menunjukkan  performa  terbaik  dengan  rata-rata  nilai accuracy 0,956; precision 0,940; recall 0,933;  dan f1-score 0,931  dalam  klasifikasi  motif  Songket  Palembang.  Motif Songket  Palembang  yang  paling  mudah  diklasifikasikan  dengan  baik  oleh  semua  jenis  kernel SVM adalah motif Pulir.

## 5. SARAN
Meskipun dalam penelitian ini, fitur warna dengan histogram dalam ruang warna HSV memberikan  hasil  yang  baik  dalam  pengujian  di  setiap  kernel  SVM,  namun  terdapat  beberapa aspek penting yang dapat ditingkatkan sebagai berikut.
1. Menggunakan  metode  ruang  warna  lainnya  seperti  LAB  atau  YCbCr  untuk  dapat meningkatkan fitur histogram berbasis warna.
2. Menggunakan  teknik  ensembel  seperti Random  Forest atau Gradient  Boosting yang  dapat dieksplorasi dalam memberikan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan SVM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Efrianto dkk. , Songket  Palembang ,  no.  July.  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan Republik Indonesia, 2012. [Daring]. Tersedia pada:
https://repositori.kemdikbud.go.id/27617/1/Songket Palembang.pdf
[2] T.  Widiyanarti,  M.  Shahreza,  I.  Irwan,  dan  V.  W.  Felia, “Expressions  of  Cultural Communication  in  The  Use  of  Songket  in  Palembang  Wedding  Customs,”  Int.  J.  Educ. Vocat. Soc. Sci. , Vol. 1, No. 1, Hal. 174–186, 2022, doi:
https://doi.org/10.99075/ijevss.v1i01.48.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E- ISSN 2503-2933 395
[3] D.  D.  Ulhaq  dan  E.  Enrico,  “Transformasi  Penggunaan  Kain  Songket  Palembang  pada Dunia Fashion Indonesia,” Folio , vol. 3, no. 2, hal. 1–7, 2022.
[4] M.  A.  Hasan  dan  D.  Y.  Liliana, “Pengenalan  Motif  Songket  Palembang  Menggunakan Deteksi Tepi Canny, PCA dan KNN,” MULTINETICS , Vol. 6, No. 1, Hal. 1–7, Mei 2020, doi: 10.32722/multinetics.v6i1.2700.
[5] M. H. Nashr, M. Fachrurrozi, E. Triningsih, dan K. J. Miraswan, “Pengenalan Motif Kain Songket pada Citra Kamera Smartphone Dengan Beragam Sudut Pandang Menggunakan CNN,” J. Generic , Vol. 12, No. 1, Hal. 22–26, 2020, doi: https://doi.org/10.18495/generic.v12i1.105.
[6] Y. Yohannes, M. E. Al Rivan, S. Devella, dan M. Meiriyama, “Klasifikasi Motif Songket Palembang Menggunakan Support Vector Machine Berdasarkan Histogram of Oriented Gradients,”  J.  Teknol.  Terpadu ,  Vol.  9,  No.  2,  Hal.  143–149,  Des  2023,  doi: 10.54914/jtt.v9i2.1032.
[7] Y. Yohannes, S. Devella, dan A. H. Pandrean, “Penerapan Speeded-Up Robust Feature pada  Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang,” J.  Tek.  Inform.  dan Sist. Inf. , Vol. 5, No. 3, Hal. 360–369, Jan 2020, doi: 10.28932/jutisi.v5i3.1978.
[8] S.  Devella,  Y.  Yohannes,  dan  F.  N.  Rahmawati, “Implementasi  Random  Forest  Untuk Klasifikasi  Motif  Songket  Palembang  Berdasarkan  SIFT,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform. dan Sist. Informasi) ,  Vol.  7,  No.  2,  Hal.  310–320,  Agu  2020,  doi: 10.35957/jatisi.v7i2.289.
[9] U.  Erkut,  F.  Bostancioglu,  M.  Erten,  A.  M.  Ozbayoglu,  dan  E.  Solak,  “ HSV  Color Histogram  Based  Image  Retrieval  with  Background  Elimination,” in 2019  1st International  Informatics  and  Software  Engineering  Conference  (UBMYK) ,  IEEE,  Nov 2019, Hal. 1–5. doi: 10.1109/UBMYK48245.2019.8965513.
[10]  S. V Phakade, D. Flora, H. Malashree, dan J. Rashmi, “Automatic Fruit Defect Detection Using HSV and RGB Color Space Model,” Int. J. Innov. Res. Comput. Sci. Technol. , Vol. 2, No. 3, Hal. 67–73, 2014.
[11]  A.  Ajmal,  C.  Hollitt,  M.  Frean,  dan  H.  Al-Sahaf, “A  Comparison  of  RGB  and  HSV Colour Spaces for Visual Attention Models,” i n 2018 International Conference on Image and  Vision  Computing  New  Zealand  (IVCNZ) ,  IEEE,  Nov  2018,  Hal.  1–6.  doi: 10.1109/IVCNZ.2018.8634752.
[12]  J. Pardede, M. G. Husada, A. N. Hermana, dan S. A. Rumapea, “Fruit Ripeness Based on RGB, HSV, HSL, L*a*b* Color Feature Using SVM,” in 2019 International Conference of Computer Science and Information Technology (ICoSNIKOM) , IEEE, Nov 2019, Hal. 1–5. doi: 10.1109/ICoSNIKOM48755.2019.9111486.
[13]  R.  Khwildi  dan  A.  O.  Zaid, “Color  Based  HDR  Image  Retrieval  using  HSV  Histogram and  Color  Moments,” in 2018  IEEE/ACS  15th  International  Conference  on  Computer Systems and Applications (AICCSA) , IEEE, Okt 2018, Hal. 1–5. doi:
10.1109/AICCSA.2018.8612851.
396 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 386-396 E-ISSN 2503-2933
[14]  Y. Yohannes, D. Udjulawa, dan T. Ivan Sariyo, “Klasifikasi Jenis Jamur Menggunakan SVM  Dengan  Fitur  HSV  dan  HOG,”  PETIR ,  Vol.  15,  No.  1,  Hal.  113–120,  Des  2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1101.