## OPTIMASI KLASIFIKASI BATIK BETAWI MENGGUNAKAN DATA AUGMENTASI DENGAN METODE KNN DAN GLCM
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Ali Akbar 2
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
2 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl. Radin Inten II No. 8 Duren Sawit Jakarta Timur Indonesia
1 mahvin2012@gmail.com, 2 aliakbar04dev@gmail.com

## ABSTRAK
Batik  telah  menjadi  salah  satu  warisan  budaya  leluhur  negara  Indonesia  yang    terus  dikembangkan, dilestarikan  dan  dijadikan  identitas  budaya  bangsa  Indonesia.  Salah  satu  batik  yang  belum  terangkat  ke permukaan  adalah  batik  Betawi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasikan  batik  betawi  ke  dalam beberapa  kelas  berdasarkan  motif  nya  sehingga  mempermudah  dalam  pengenalan  batik  betawi  secara  citra digital. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor untuk menentukan kedekatan antara citra uji dengan citra  latih  sedangkan Gray-Level  Co-occurrence  Matrix untuk  ekstraksi  ciri  teksturnya.  Untuk  dataset  penulis menggunakan  dataset  publik  dari  website Kaggle yang  berjudul “Indonesian  Batik  Motifs” dan  beberapa sumber dari Google . Karena kekurangan banyak dataset,  maka penulis  mengaugmentasi dataset yang sudah di dapatkan  hingga  berjumlah  1.020  citra.  Dan  hasilnya  persentase  nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  motif Burung  Hong,  Monas,  Nusa  Kelapa,  Pengantin  Betawi,  Ondel-Ondel,  Rasamala  dan  Salakanagara  sebanyak 97%.  Untuk  nilai  akurasi  terendah  terdapat  pada  motif    Kali  Ciliwung  dan  Topeng  Betawi  sebanyak  93%. Selebihnya yaitu motif Golok, Penari Ngarojeng dan Pucuk Rebung mendapatkan nilai akurasi sebanyak 95%. Dan  nilai  rata-rata  akurasi  dari  semua  motif  batik  Betawi  ini  mendapatkan  nilai  96%.  Hasil  ini  menunjukan bahwa penelitian ini sangat baik.
Kata kunci : Klasifikasi, Batik Betawi, K-Nearest Neighbor, Gray-Level Co-occurrence Matrix .

## ABSTRACT
Batik has  become  one  of  the  ancestral  cultural  heritage  of  the  Indonesian  state  which  continues  to  be developed, preserved and used as the cultural identity of the Indonesian nation. One of the batik that has not been  raised  to  the  surface  is  Betawi  batik.  This  research  was  conducted  to  classify  Betawi  batik  into  several classes  based  on  the  motifs  so  as  to  facilitate  the  introduction  of  Betawi  batik  in  digital  images.  The  method used is K-Nearest Neighbor to determine the proximity between the test image and the training image, while the Gray-Level  Co-occurrence  Matrix  is  used  to  extract  the  texture  features.  For  the  dataset  the  author  uses  a public  dataset  from  the  Kaggle  website  entitled  "Indonesian  Batik  Motifs"  and  several  sources  from  Google. Due to the lack of many datasets, the authors augment the datasets that have been obtained to a total of 1,020 images. And the result is that the highest percentage of accuracy values is found in the motifs of the Hong Bird, Monas, Nusa Kelapa, Betawi Brides, Ondel-Ondel, Rasamala and Salakanagara as much as 97%. The lowest accuracy value is found in the Kali Ciliwung motif and the Betawi Mask as much as 93%. The rest, namely the motif of Golok, Ngarojeng dancers and Pucuk Rebung get an accuracy value of 95%. And the average value of accuracy of all these Betawi batik motifs gets a value of 96%. These results indicate that this research is very good.
Keywords : Classification, Batik Betawi, K-Nearest Neighbor, Gray-Level Co-occurrence Matrix.

## 1. PENDAHULUAN
Batik  adalah  seni  melukis  di  atas  kain  untuk  membuat  pakaian  yang  telah  menjadi  salah  satu  ciri budaya keluarga kerajaan Indonesia kuno. Ada berbagai jenis batik di Indonesia, tergantung dari daerah asal atau ciri-ciri warnanya. Menurut [1] Batik adalah kain bermotif yang dibuat khusus dengan cara menulis atau waxing kain tersebut kemudian diolah dengan cara tertentu yang memiliki ciri khas tersendiri. Setiap motif batik juga memiliki cerita tersendiri. Batik itu sendiri telah menjadi salah satu warisan budaya leluhur negara Indonesia yang  terus dikembangkan, dilestarikan dan dijadikan identitas budaya bangsa Indonesia [2]. Batik menjadi identitas  sekaligus  simbol   masyarakat baik  lokal  maupun nasional. Batik  merupakan salah satu dari kecerdasan lokal yang dapat diidentifikasi melalui coraknya. Kita dapat menentukan batik daerah mana yang diproduksi melalui corak batik tersebut. Pada taraf nasional, batik dianggap mewakili identitas budaya masyarakat  Indonesia.  Kain  batik  Indonesia  sendiri  telah  ditetapkan  sebagai  warisan  budaya  dunia  oleh UNESCO  pada  2  Oktober  2009  yang  berdampak  positif  bagi  pertumbuhan  dan  perkembangan  ekonomi masyarakat  Indonesia  [3].  Seiring  dengan  semakin  populernya  batik,  berbagai  daerah  berusaha mengembangkan batik dengan meningkatkan tradisi dan ciri khas daerah tersebut. Salah satunya yaitu DKI Jakarta  yang  mengusung  Batik  Betawi.  Bagian  dari  khasanah  kerajinan  Indonesia,  kain  batik  lebih  dari sekadar pakaian. Hiasan batik tersebut merupakan representasi dari bentuk yang dapat memberikan wawasan dan refleksi terhadap budaya sang pencipta, dalam hal  ini masyarakat Betawi.
Seiring  waktu,  banyak  motif  batik  Betawi  bermunculan  bersama  dengan  motif  batik  Tumpal  yang memiliki  bentuk  segitiga  siku-siku  di  bagian  depan.  Adapula  gambar  burung  hong  yang  melambangkan kebahagiaan yang merupakan salah satu ciri khas batik Betawi karena merupakan hasil identifikasi dengan batik Hokokai. Perkembangan batik Betawi sudah ada sejak zaman Batavia. Keanekaragaman ornamen batik merupakan ekspresi dari bentuk yang dapat memberikan wawasan dan refleksi terhadap budaya pembuatnya, dalam hal  ini masyarakat Betawi [4]. Dahulu batik Betawi dapat ditemukan di beberapa tempat di wilayah Jakarta  seperti  Palmerah,  Bendungan  Hilir,  Karet  Tengsin  dan  Kebon  Kacang.  Beberapa  contoh  batik  asli Betawi dapat ditemukan di Museum Tekstil di kawasan Tanah Abang Jakarta Pusat [5]. Dan dari segi warna, pada  umumnya  Batik  Betawi    menggunakan  warna-warna  cerah  untuk    menciptakan  kesan  dinamis,  ceria dan  optimis.  Komposisi  warna  merah,  kuning,  jingga,  ungu,  hijau,  dan  biru  sering  diterapkan  secara harmonis pada ornamen, huruf, dan latar belakang.  Warna-warna cerah tersebut diambil dari karakter batik Betawi  modern  yang  popular  dengan  visualisasi  objek-objek  popular  betawi  [6]. Menurut  Pratiwi (Kusumowardhani, 2017), warna cerah batik Betawi diperoleh dari warna  alam.
Beragamnya  motif  yang  dimiliki  batik  Betawi  menyebabkan  kesulitan  dalam  mengenali  motif-motif nya dari segi citra digital. Selain itu ada masalah lain yang tak kalah penting yaitu terbatasnya jumlah citra dataset  di  internet  mengingat  jenis  batik  Betawi  tidak  sepopuler  batik  Pekalongan,  Cirebon,  Solo  dan sebagainya.    Dengan  adanya  masalah  ini  memunculkkan  ide  kepada  penulis  untuk  melakukan  penelitian tentang  mengklasifikasikan  citra  batik  Betawi  berdasarkan  kelas  masing-masing  sehingga  dapat  dengan mudah  dikenali  berdasarkan  motif  batiknya.  Untuk  mengatasi  keterbatasan  citra  dataset,  penulis mengaugmentasi dataset batik Betawi tersebut sehingga diharapkan mendapatkan hasil yang maksimal dari penelitian ini. Ada 12 kelas atau motif batik Betawi yang penulis gunakan dalam penelitian ini yaitu motif Burung Hong,  Kali Ciliwung,  Monas,  Nusa Kelapa, Ondel-Ondel,  Penari Ngarojeng,  Pengantin Betawi, Pucuk  Rebung,    Rasamala,  Golok,  Salakanagara  Dan  Topeng  Betawi  yang  ditotal  berjumlah  1.020  citra. Setelah  di  Augmentasi  kemudian  di  ekstraksi  fitur  menggunakan Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix (GLCM). Sementara metode yang penulis pilih adalah K-Nearest Neighbor (KNN).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Klasifikasi
Di  dalam  KBBI,  klasifikasi  adalah  penyusunan  bersistem  dalam  kelompok  atau  golongan  menurut kaidah atau standar yang ditetapkan. Secara harfiah bisa pula dikatakan bahwa klasifikasi adalah pembagian sesuatu menurut kelas-kelas. Sedangkan menurut [7] Klasifikasi atau Clustering adalah teknik penambangan data  tanpa  pengawasan  yang  mempartisi  titik  data  yang  tidak  berlabel  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda berdasarkan  kesamaannya.  Selama  tiga  dekade  terakhir,  banyak  algoritma  pengelompokan  telah  diusulkan, dan  algoritma  ini  telah  mencapai  hasil  yang  signifikan  dalam  aplikasi  di  beberapa  domain.  Seringkali bermanfaat atau perlu untuk memeriksa seberapa baik hasil klasifikasi untuk kelas-kelas tertentu [8].
Menurut  [9]  Selama  satu  dekade  terakhir,  sejumlah  besar  pengklasifikasi  piksel  diterapkan,  termasuk Random Forest, KNN, SVM dan Sparse Representation . Namun, metode ini hanya berfokus pada informasi
spektral,  mengabaikan  informasi  kontekstual  spasial  yang  juga  mempengaruhi  kinerja  klasifikasi. Bagaimanapun,  itu  adalah  fenomena  universal  bahwa  gambar  penginderaan  jauh  ada  "tubuh  yang  berbeda dengan spektrum yang sama" atau "tubuh yang sama dengan spektrum yang berbeda".
Klasifikasi citra telah mendapat perhatian besar dari komunitas ilmiah, misalnya banyak literatur terkait Pascal VOC dan ImageNet. Sebagian besar pendekatan modern mengikuti pendekatan Bag-Ofword (BOW), diwakili oleh pipa 3 langkah:  ekstraksi fitur gambar lokal,  penyandian deskriptor citra lokal dan penyatuan deskriptor yang disandikan ini ke dalam representasi citra global,  pelatihan dan klasifikasi deskriptor citra global untuk tujuan pengenalan objek [10].
Sementara  itu  menurut  [11]  Hasil  dari  proses  klasifikasi  seringkali  mengalami  masalah  yaitu ketidaktepatan  dalam  klasifikasi.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka  algoritma  klasifikasi  perlu ditingkatkan optimasinya.

## 2.2   Data Augmentasi
Data  hadir  dalam  jumlah  besar,  tetapi  masalah  kumpulan  data  yang  tidak  seimbang  muncul  berulang kali,  mengganggu  pengklasifikasi  dan  mengurangi  akurasi  [12].  Augmentasi  data  adalah  proses memodifikasi atau memanipulasi suatu citra sehingga citra asli dalam bentuk yang telah disiapkan berubah bentuk  dan  posisinya.  Augmentasi  data  bertujuan  untuk  memungkinkan  mesin    belajar  dan  mengenali  dari gambar  yang  berbeda,  dan  dapat  digunakan  untuk  merekonstruksi  data.  Dalam  kebanyakan  kasus, penggunaan  peningkatan  data  berhasil  meningkatkan  kinerja  model.  Peningkatan  ini  terjadi  karena  mesin dapat  mengenali  lebih  banyak  objek  dengan  bentuk  dan  pola  yang  berbeda.  Peningkatan  data  ini  penting mengingat banyaknya keuntungan yang bisa diperoleh seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Selain itu, dalam  menambah  data deep  learning juga  akan    membantu  mengatasi  banyak  masalah  umum  dalam  deep learning  yaitu data  hungry (banyak data  yang dibutuhkan)  karena setiap  level data akan  mendapatkan data baru  dari  increment  yang  dilakukan.  Lebih  banyak  data  baru  dapat  diperoleh  jika  kita  menggabungkan beberapa jenis augmentasi data. Oleh karena itu, sebuah gambar dapat memiliki beberapa peningkatan [13].

## 2.3 Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM)
Gray-Level  co-occurrence  matrix (GLCM)  adalah  metode  pengenalan  pola  yang  awalnya  digunakan sebagai  fungsi  ekstraksi  citra  yang  pertama  kali  diusulkan  oleh Haralick  et.al . GLCM adalah  matriks  di mana jumlah baris dan kolom sama dengan jumlah tingkat keabuan dalam sebuah gambar  [14]. Sedangkan menurut  [15] GLCM dapat  diperoleh  dari  citra  keabuan,  dan  karakteristiknya  dapat  digunakan  untuk merepresentasikan beberapa fitur tekstur citra. Momen perbedaan terbalik mewakili homogenitas lokal dari suatu  gambar.  Momen  perbedaan  terbalik  yang  besar  menunjukkan  bahwa  wilayah  tekstur  citra  hanya berbeda  sedikit  dan  homogenitas  lokal  sangat  seragam. GLCM mewakili  hubungan  antara  2  piksel ketetanggaan  dengan  intensitas,  jarak  dan  sudut  dalam  skala  abu-abu.  Ada  4  sudut  yang  bisa  digunakan dalam GLCM , antara lain 0°, 45°, 90°, 135° [16].
Gambar 1. Orientasi Sudut Dan Jarak Pada Metode GLCM Sumber : https://images.app.goo.gl/qVWBXU1icNhNNUCJ6

## 2.4 K-Nearest Neighbor (KNN)
Menurut  [17]  K-Nearest  Neighbor  adalah  pendekatan  non-parametrik,  yang  mengklasifikasikan  titik data  tertentu  menurut  mayoritas  tetangganya.  Algoritma  KNN  menyelesaikan  eksekusinya  dalam  dua langkah,  pertama  menemukan  jumlah  tetangga  terdekat  dan  kedua  mengklasifikasikan  titik  data  ke  dalam kelas  tertentu  menggunakan  langkah  awal  tadi.  Dan  menurut  [18]  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  sekumpulan  data  berdasarkan  pembelajaran  data  yang  sudah
terklasifikasikan  sebelumnya.    Sedangkan  menurut  [19]  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  metode  yang menggunakan  algoritma  supervised  mana  hasil  dari    instance  kueri  baru  diurutkan  berdasarkan  mayoritas kategori di KNN. Algoritma KNN menggunakan pembelajaran terawasi untuk menemukan pola baru dalam data  dengan  menghubungkan  pola  data  yang    ada  dengan  data    baru.  KNN  merupakan  metode  klasifikasi untuk suatu dataset berdasarkan data latih yang telah diklasifikasikan menjadi objek baru berdasarkan atribut dan sampel latih. Metode ini bekerja secara sederhana,  menggunakan jarak terpendek antara instance kueri dan  sampel  pelatihan  untuk  menentukan  KNN-nya.  Sampel  pelatihan  itu  sendiri  diproyeksikan  ke  dalam ruang  dimensi  untuk  mewakili  karakteristik  data.  Dan  kekurangannya  yaitu,  biaya  yang  digunakan  cukup besar karena, pada keseluruhan data dibutuhkan perhitungan Query Istance untuk perhitungan jaraknya [20]. Menurut  [21]  Pengujian  klasifikasi  menggunakan  metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor)  menggunakan  data cluster  dan  fitur  yang  telah  diekstraksi,  jarak  yang  digunakan  dalam  metode  ini  menggunakan  jarak Euclidean. Secara umum, rumus jarak Euclidean dalam ruang satu dimensi adalah sebagai berikut:

## ( )   √∑(
)
Gambar 2. Formula jarak Euclidean satu variabel Sumber : https://ilmudatapy.com/algoritma-k-nearest-neighbor-knn-untuk-klasifikasi/

## 2.5   Penerapan Metodologi
Berikut adalah tahapan metodologi yang digunakan dalam penelitian ini:
Gambar 3. Tahapan Metodologi Yang Penulis Gunakan Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data

## 2.5.1 Persiapan Data
Pada  tahap  awal  yaitu  persiapan  data  disini  diartikan  mengumpulkan  citra  dataset  Batik Betawi yang sudah penulis kumpulkan setelah proses Augmentasi yang berjumlah 1.020 citra.
Gambar 4. Dataset motif ondel-ondel Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
2.5.2 Data Training dan Data Testing
Pada  tahap  ini  penulis  memisahkan  data Training dan  Data Testing .  Data Training yang penulis  gunakan  sebanyak  1.020  citra.  Sedangkan  data Testing yang  penulis  pakai  berjumlah  300 citra.
2.5.3 Ekstraksi Fitur Dengan Gray-Level Co-occurrence matrix (GLCM)
Pada  tahap  ini  untuk  mendapatkan  ekstraksi  fitur  dari  citra  dengan  menggunakan GLCM , adapun  alasan  menggunakan GLCM karena GLCM lebih  mudah  diimplementasikan  untuk  analisis tekstur dan batik sangat mudah dibedakan berdasarkan tekstur citranya.
Gambar 5. Dataset motif ondel-ondel yang telah di ekstraksi dengan GLCM Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data

## 2.5.4 Pengujian K-Nearest Neighbor (KNN)
Selanjutnya  masuk ke tahap pengujian klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor dengan  data  yang  telah  di  kelompokan  dan  telah  diekstraksi  cirinya,  jarak  yang  digunakan  pada metode  ini  adalah  dengan  perhitunggan  jarak  ketetanggaan  menggunakan  pendekatan  Euclidian Distance dengan persamaan [22].
Gambar 6. Visualisasi grafik penyebaran hasil ekstraksi GLCM motif ondel-ondel Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  beberapa  dataset  publik  website Kaggle yang  berjudul “Indonesian Batik Motifs” dan beberapa sumber di Google . Dataset berjumlah 1.020 citra yang terdiri dari 12 motif terdiri dari motif burung hong,  kali ciliwung,  monas,  nusa kelapa, ondel-ondel,  penari ngarojeng, pengantin betawi, pucuk rebung,  rasamala, golok, salakanagara dan topeng betawi.  Kemudian memisahkan antara data Training sebanyak 70% dan data Testing sebanyak 30%.
Selanjutnya proses ekstraksi fitur untuk memperoleh informasi dari sebuah citra dimana hasil tersebut akan  digunakan  sebagai  parameter  proses  prediksi  menggunakan KNN nantinya.  Dari  penelitian  yang dilakukan kali ini untuk mengambil citra menggunakan GLCM , alasan menggunakan GLCM adalah karena GLCM lebih mudah dilakukan untuk analisis  tekstur dan batik mudah dibedakan dibedakan dengan tekstur gambarnya. Yang terakhir adalah hasil  ekstraksi GLCM akan ditempatkan pada variabel matriks berukuran 1  x  n  dimana  nilai  n  adalah dissimilairity,  correlation,  homogeneity,  contrast,  ASM dan energy. Pengujian ini  menggunakan parameter  sudut  GLCM ( 0 ° , 45 ° , 90 ° , 135 ° ) digunakan  secara bersamaan dan jarak (d) sebesar 5 piksel.
Gambar 7. Hasil proses ekstraksi GLCM pada salah satu dataset yaitu motif ondel-ondel Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Dari hasil proses ekstraksi fitur dengan GLCM diatas yang di ambil dari beberapa sudut mendapatkan nilai dissimilairity 0 ° , dissimilairity 45 ° , dissimilairity 90 ° , dissimilairity 135 ° ,  correlation 0 ° , correlation 45 ° , correlation 90 ° , correlation 135 ° ,  homogeneity 0 ° , homogeneity 45 ° , homogeneity 90 ° , homogeneity 135 ° , contrast 0 ° , contrast 45 ° , contrast 90 ° , contrast 135 ° , ASM 0 ° , ASM 45 ° , ASM 90 ° , ASM 135 ° , energy 0 ° , energy 45 ° , energy 90 ° , energy 135 ° yang  nantinya  akan  digunakan  untuk  perhitungan  akurasi klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor.
Gambar 8. Hasil Classification Report salah satu motif batik yaitu ondel-ondel Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix salah satu motif batik yaitu ondel-ondel Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Setelah mendapatkan nilai fitur, langkah selanjutnya adalah menentukan kelas motif batik berdasarkan kedekatannya dengan data latih dan data uji. Perhitungan jarak nilai ketetanggaan menggunakan pendekatan jarak Euclidean .  Masuk  ke  tahap  terakhir  yaitu  pengujian  klasifikasi  menggunakan  metode K-Nearest Neighbor dengan  data  yang  telah  di  ekstraksi  diatas  serta  beberapa  motif  lain  yang  telah  di  uji  maka  di dapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 1. Hasil akurasi proses K-Nearest Neighbor pada dataset batik Betawi Sumber : Gambar Olahan Data Sendiri dari Pengolahan Data
Hasil  akurasi  dari  tabel  diatas  mendapatkan  nilai  dengan  akurasi  tertinggi  pada  motif  Burung  Hong, Monas,  Nusa  Kelapa,  Pengantin  Betawi,  Ondel-Ondel,  Rasamala  dan  Salakanagara  sebanyak  97%, sedangkan dengan nilai akurasi terendah terdapat pada motif  Kali Ciliwung dan Topeng  Betawi  sebanyak 93%,  selebihnya  yaitu  motif  Golok,  Penari  Ngarojeng  dan  Pucuk  Rebung  mendapatkan  nilai  akurasi sebanyak 95%. Dan nilai rata-rata akurasi dari semua motif batik Betawi ini mendapatkan nilai 96%. Untuk lebih mudahnya jika dibuatkan diagram akurasi maka hasilnya akan seperti gambar dibawah ini :
Kelas/Motif Batik Betawi Hasil Akurasi(%) Burung Hong 97 Golok 95 Kali Ciliwung 93 Monas 97 Nusa Kelapa 97 Ondel-Ondel 97 Penari Ngarojeng 95 Pengantin Betawi 97 Pucuk Rebung 95 Rasamala 97 Salakanagara 97 Topeng Betawi 93 Rata-Rata Akurasi 96
91 92 93 94 95 96 97 98 Hasil Akurasi(%)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pemaparan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa K-Nearest  Neighbor  (KNN) mampu mengklasifikasikan  citra  batik  Betawi  yang  telah  di  augmentasi  kemudian  di  ekstraksi  menggunakan  fitur Gray  Level  Cooccurrence  Matrix  (GLCM) di  dapatkan  hasil  6  fitur  yaitu dissimilairity,  correlation, homogeneity,  contrast,  ASM dan  energy  dengan  sudut  0°,  45°,  90°  dan  135°  dan  Persentase  nilai  akurasi tertinggi terdapat pada motif Burung Hong, Monas, Nusa Kelapa, Pengantin Betawi, Ondel-Ondel, Rasamala dan  Salakanagara  sebanyak  97%.  Untuk  nilai  akurasi  terendah  terdapat  pada  motif    Kali  Ciliwung  dan Topeng  Betawi  sebanyak  93%.  Selebihnya  yaitu  motif  Golok,  Penari  Ngarojeng  dan  Pucuk  Rebung mendapatkan  nilai  akurasi  sebanyak  95%.  Dan  nilai  rata-rata  akurasi  dari  semua  motif  batik  Betawi  ini mendapatkan nilai 96%. Hasil ini menunjukan bahwa penelitian ini sangat baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Hardiyanto, S. Kristiyana, D. Kurniawan, and D. A. Sartika, “Klasifikasi Motif Citra Batik Yogyakarta Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System,” Setrum  Sist. Kendali- Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer , vol. 8, no. 2, p. 229, 2019, doi: 10.36055/setrum.v8i2.6545.
[2] E. Sentosa, D. I. Mulyana, A. F. Cahyana, and N. G. Pramuditasari, “Implementasi Image Classification Pada Batik Motif Bali Dengan Data Augmentation dan Convolutional Neural Network,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 6, no. 1, pp. 1451–1463, 2022.
[3] D. C. Afreeandhanie, “Kajian Motif Ondel-Ondel pada Batik Betawi,” Ornamen J. Kriya Seni , vol. 15, no. 2, pp. 93–108, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.isi- ska.ac.id/index.php/ornamen/article/view/2538/2315.
[4] M. R. Srihardi, D. Pratama, and A. F. Muntazori, “KAJIAN MOTIF BATIK BETAWI SERACI KHAS BEKASI Pendahuluan,” vol. 9, no. 1, pp. 47–63, 2021.
[5] P. Kusumowardhani, “Identifikasi Unsur Visual Bentuk dan Warna yang Menjadi Ciri Khas Motif Ragam Hias Batik Betawi Tarogong Jakarta,” Semin. Nas. Seni dan Desain 2017 , pp. 97–105, 2017.
[6] A. Priyono Susilo Ahmad, R. Kartika, and H. B. Wibowo, “Motif Batik Betawi Sebagai Inspirasi Dalam Desain Poster Peribahasa Indonesia,” Titik Imaji , vol. 2, no. 1, pp. 11–18, 2019, doi: 10.30813/.v2i1.1524.
[7] J. H. Kim, J. H. Choi, Y. H. Park, C. K. S. Leung, and A. Nasridinov, “Knn-sc: Novel spectral clustering algorithm using k-nearest neighbors,” IEEE Access , vol. 9, pp. 152616–152627, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3126854.
[8] G. Shao, L. Tang, and H. Zhang, “Introducing image classification efficacies,” IEEE Access , vol. 9, pp. 134809–134816, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3116526.
[9] Y. Guo, S. Han, Y. Li, C. Zhang, and Y. Bai, “K-Nearest Neighbor combined with guided filter for hyperspectral image classification,” Procedia Comput. Sci. , vol. 129, pp. 159–165, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.03.066.
[10] R. Sicre, A. M. Awal, and T. Furon, “Identity Documents Classification as an Image Classification Problem,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 10485 LNCS, pp. 602–613, 2017, doi: 10.1007/978-3-319-68548-9_55.
[11] R. Prathivi, “Optimasi Algoritme Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Gempa Bumi di Indonesia Berdasarkan Hiposentrum,” Telematika , vol. 13, no. 1, pp. 36–43, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.928.
[12] A. Islam, S. B. Belhaouari, A. U. Rehman, and H. Bensmail, “K Nearest Neighbor OveRsampling approach: An open source python package for data augmentation,” Softw. Impacts , vol. 12, no. December 2021, p. 100272, 2022, doi: 10.1016/j.simpa.2022.100272.
[13] Adhi Setiawan, “Augmentasi Data Pada Computer Vision,” Data Folks Indonesia , 2021. https://medium.com/data-folks-indonesia/augmentasi-data-pada-computer-vision-45c5ebe10e8f (accessed Jun. 16, 2022).
[14] B. Sandy, J. K. Siahaan, P. Permana, and ..., “Klasifikasi Citra Wayang Dengan Menggunakan Metode k-NN & GLCM,” Semant. (Seminar … , vol. 2, no. November, pp. 71–77, 2019, [Online]. Available: http://semantika.polgan.ac.id/index.php/Semantika/article/view/48.
[15] M. Zhao, X. Zhang, Z. Shi, P. Li, and B. Li, “Restoration of Motion Blurred Images Based on Rich Edge Region Extraction Using a Gray-Level Co-Occurrence Matrix,” IEEE Access , vol. 6, pp. 15532– 15540, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2815608.
[16] Muhammad Yunus, “Feature Extraction : Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM),” medium.com , 2020. https://yunusmuhammad007.medium.com/feature-extraction-gray-level-co-occurrence-matrix-
glcm-10c45b6d46a1 (accessed Jun. 16, 2022).
[17] A. Bablani, D. R. Edla, and S. Dodia, “Classification of EEG data using k-nearest neighbor approach for concealed information test,” Procedia Comput. Sci. , vol. 143, pp. 242–249, 2018, doi: 10.1016/j.procs.2018.10.392.
[18] T. Harlina, E. Handayani, M. Informatika, S. Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi, T. Informatika, and S. A. Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi Jl Jend Yani No, “Klasifikasi Motif Batik Banyuwangi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (K-Nn) Berbasis Android,” vol. 07, pp. 82–96, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/article/view/2411/1127.
[19] Y. Kusumawati, A. Susanto, I. Utomo, W. Mulyono, and D. P. Prabowo, “Klasifikasi Batik Kudus Berdasarkan Pola Menggunakan K-NN dan GLCM,” LPPM-Universitas Muhammadiyah Purwokerto , pp. 509–514, 2020.
[20] A. Pariyandani, D. A. Larasati, E. P. Wanti, and Muhathir, “Klasifikasi Citra Ikan Berformalin Menggunakan Metode K-NN dan GLCM,” Pros. Semin. Nas. Teknol. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 42–47, 2019.
[21] I. G. Wirayudhana, “Klasifikasi Mutu Buah Jambu Biji Getas Merah Berdasarkan Tekstur Menggunakan Grey Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dengan Klasifikasi KNN,” J. Indones. Sos. Teknol. , vol. 2, no. 6, pp. 953–964, 2021, doi: 10.36418/jist.v2i6.166.
[22] P. A. Simanungkalit, H. Fitriyah, and E. Setiawan, “Sistem Klasifikasi Telur Ayam Fertil dan Infertil Menggunakan Fitur Tekstur Dan Metode K-Nearest Neighbor Berbasis Raspberry,” vol. 5, no. 1, pp. 405–411, 2021, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.