Jurnal TRANSFORMATIKA , Vol.20, No.2, Januari 2023, pp. 13-22 P-ISSN: 1693-3656, E-ISSN: 2460-6731 https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/
■page 13
Peningkatan  Fitur  Ekstraksi  Berbasis  Discrete  Wavelet Transform dan Principal Component Analysis

## Pada Pengenalan Citra Batik
Edi Sugiarto 1 , Fikri Budiman 2 *, Muslih 3 , Zaenal Arifin 4 , Amiq Fahmi 5 , Novi Hendriyanto 6 1 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: edi.sugiarto@dsn.dinus.ac.id 2 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id 3 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: muslih@dsn.dinus.ac.id 4 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: zaenal.arifin@dsn.dinus.ac.id 5 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: amiq.fahmi@dsn.dinus.ac.id 6 Fakultas Ilmu Komputer Universias Dian Nuswantoro Jl. Imam Bonjol No 207, (024) 3517261, e-mail: nvhendriyanto@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
History of the article : Received 28 Agustus 2022 Received in revised form 29 Desember 2022 Accepted 3 Januari 2023 Available online 30 Januari 2023

## Keywords:
Batik,  Discrete  Wavelet  Transform,  Principal Component Analysis.

## * Correspondece:
Telepon:
08122804229
E-mail: fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRACT
Pengenalan pola batik menjadi penting karena batik sebagai  warisan  budaya  bangsa  perlu  dilestarikan kepada generasi ke generasi. Salah satu upaya untuk memperkenalkan  pola  batik  ini  yaitu  dengan memperkenalkan  keragaman  motif  atau  polanya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengoptimalisasi metode  fitur  ekstraksi  dengan  menggunakan metode  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  dan Principal  Component  Analysis  (PCA)  untuk mereduksi hasil fitur ekstraksi yang diperoleh dari DWT berdasarkan fitur-fitur yang memiliki korelasi yang baik. Tahapan dilakukan dengan menggunakan  310  data  berupa  citra  batik  yang terdiri  dari  7  motif  dengan  komposisi  240  untuk data training dan 70 untuk data testing. Pada tahap fitur ekstraksi dengan menambahkan metode PCA pada DWT mampu mereduksi fitur dari 20 menjadi 5  fitur.  Selanjutnya  fitur  tersebut  diuji  dengan melakukan klasifikasi menggunakan metode KNN dan  SVM.  Hasil  dari  klasifikasi  dapat  dibuktikan bahwa  dengan  menggunakan  metode  PCA  dan DWT pada tahap fitur ekstraksi mampu meningkatkan klasifikasi hingga 5%.

## 1. INTRODUCTION
Batik  merupakan  salah  satu  seni  kuno  yang  menjadi  warisan  leluhur  bangsa  indonesia, batik berasal dari bahasa jawa yang berarti “amba” dan “nitik” yang memiliki maksud yaitu menulis titik atau diartikan menulis dengan lilin. Saat ini batik telah ditetapkan sebagai warisan budaya tak benda  oleh  United  National  Educational,  Science,  and  Cultural  Organisation  (UNESCO)  [1]. Secara umum pola batik terbagi menjadi dua motif utama yaitu : geometris dan non-geometris. Pola batik geometris menggambarkan kesimetrisan pola serta pengulangan arah baik secara horisontal, vertikal,  maupun  diagonal  yang  membentuk  sudut  antar  bentuk.  Sedangkan  pola  non-geometris tidak menggambarkan kesimetrisan tersebut [2]. Pola geometris yang sering digunakan antaralain: kawung, banji, pilin, ceplok, parang, lereng, dan nitik. Dan untuk pola non geometris yang sering digunakan antaralain : lung lungan, semen, pagersari dan taplak meja.keragaman corak pada motif batik ini perlu dilestarikan yaitu dengan cara terus mempertahankan ciri motif batik tersebut dan terus mengenalkan kepada generasi penerus sehingga warisan  budaya batik ini akan terus dikenali dari generasi ke generasi[3].
Salah satu upaya untuk memperkenalkan motif batik tersebut yaitu dengan menggunakan teknologi  yang  mampu  mengenali  pola  batik  secara  otomatis  berdasarkan  mofit,  teknologi  ini dikenal dengan teknologi pengenalan pola (pattern recognition). Tahapan utama yang dilakukan dalam  proses  pengenalan  pola  antaralain  :  preprocessing,  fitur  ekstraksi,  dan  klasifikasi. Keberhasilan dalam klasifikasi untuk mendapatkan pola yang sesuai sangat tergantung dalam tahap fitur  ekstraksi  tersebut.  Wavelet  transform  merupakan  metode  fitur  ekstraksi  yang  mengadopsi metode Fourier Transform dan Short Time Fourier Transform (STFT). Metode wavelet transform ini melakukan ekstraksi fitur dengan melakukan dekomposisi ruang vektor ke dalam ruang vektor bersarang dengan resolusi yang berbeda. Metode wavelet transform telah banyak digunakan untuk proses fitur ekstraksi dalam berbagai penelitian antaralain dalam bidang seperti pengolahan citra, analisis signal, komputer grafik, analisa numerik, dll [4]. Beberapa penelitian menggunakan metode wavelet  transform  ini  menghasilkan  fitur  terbaik  pada  level  3[5][6],  meskipun  hasil  klasifikasi menunjukkan  bahwa  metode  ini  dapat  menghasilkan  fitur  yang  baik,  namun  dimensi  yang dihasilkan pada tahap fitur ekstraksi masih terlalu tinggi sehingga perlu ada pengurangan dimensi pada fitur dengan melakukan seleksi pada fitur-fitur yang terbaik sehingga performa pada tahap klasifikasi dapat ditingkatkan. Dengan demikian maka pengurangan dimensi menjadi langkah yang diperlukan dan penting karena dimensi fitur yang tinggi dan adanya atribut yang tidak relevan dan redundant dapat menurunkan performa dalam tahap klasifikasi [7].
Principal  component  analysis  (PCA)  merupakan  metode  multivariant  yang  digunakan untuk  mereduksi  dimensi  variabel  asli  menjadi  variabel  baru  yang  tidak  berkorelasi  namun memiliki informasi yang besar tentang variabel aslinya[8]. Metode PCA ini sangat berguna jika data yang digunakan memiliki jumlah dimensi variabel yang besar serta masing-masing variabel saling berkorelasi. Karena dengan PCA maka dimensi variabel yang besar tersebut akan direduksi menjadi lebih sedikit tanpa  harus kehilangan  informasi  yang termuat  pada  data  sebelumnya [9]. Metode PCA ini telah banyak digunakan dalam berbagai penelitian terutama untuk permasalahan fitur ekstraksi dan dapat dibuktikan bahwa metode ini dapat menghasilkan fitur yang baik [7].
Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan  peningkatan  fitur  ekstraksi  pada metode discrete wavelet transform (DWT) dengan principal component analysis (PCA) kemudian pada  proses  klasifikasi  diujikan  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  (KNN)  dan  support vector  machine  (SVM)  dimana  metode  KNN  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  mayoritas kedekatan jarak, sedangkan SVM melakukan klasifikasi dengan mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan  jarak  antar  kelas.  Dengan  menggunakan  dua  algoritma  klasifikasi  tersebut sehingga dapat diketahui peningkatan hasil fitur ekstraksi yang telah dilakukan.

## RESEARCH METHODS Penelitian Terkait
Penelitian tentang pengenalan pola batik telah dilakukan oleh fikri budiman [6] fokus penelitianya adalah melakukan komparasi hasil fitur ekstraksi dengan DWT dengan beberapa metode klasifikasi seperti  :  OAO  SVM,  OAA  SVM,  dan  DAG  SVM.  Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan eksperimen dengan beberapa jumlah datatraining yaitu 200, 350, 1000, dan 3000, Serta jumlah data testing sebanyak 74 data. Tahap fitur ekstraksi dilakukan menggunakan metode discrete wavelet transform level 3 dengan tipe wavelet yaitu daubechies 2 sehingga menghasilken 20 fitur untuk setiap dataset, kemudian hasil dari fitur ekstraksi digunakan untuk tahap klasifikasi dengan lebih dahulu melakukan optimalisasi parameter C dan γ untuk metode DAG SVM, OAA SVM, dan OAO SVM. Hasil dari penelitian dibuktikan bahwa metode wavelet transform dapat menghasilkan fitur yang baik namun masih dapat dioptimalkan dengan menentukan fitur yang memiliki korelasi yang tinggi  dan  mengurangi  fitur-fitur  yang  tidak  berkorelasi  sehingga  performa  klasifikasi  dapat ditingkatkan baik dalam waktu training maupun tingkat akurasi.

## Batik
Dalam budaya indonesia, Batik merupakan salah satu bentuk seni kuno yang bermutu tinggi. Batik berasal  dari  kata  “amba”  yang  artinya  nulis,  dan  “nitik”  yang  berarti  titik.  Yang  berarti  bahwa maksud dari gabungan kata tersebut artinya menulis dengan lilin. Sehingga proses pembuatan batik diatas  kain  menggunakan  canting  yang  ujungnya  berukuran  kecil  memberikan  kesan  seseorang sedang menulis titik-titik [10]. Batik secara garis besar dibagi dibagi menjadi dua motif utama yaitu : geometris dan non-geometris. Pola batik geometris tersusun dengan pengurangan arah horizontal yang simetris sedangkan non geometris tidak menunjukkan pola-pola yang simetris tersebut [2]. Beberapa pola geometris yang sering digunakan antaralain : kawung, banji, pilin, ceplok, parang, lereng, dan nitik. Dan untuk pola non geometris yang sering digunakan antaralain : lung lungan, semen, pagersari dan taplak meja.
(a) Kawung (b) Banji (c) Pilin
(d) Ceplok (e) Parang (f) Lereng (g) Nitik Gambar 1. Motif batik untuk ragam hias geometris

## Discrete Wavelet Transform
Transformasi  wavelet  merupakan  perbaikan  dari  transformasi  fourier  yang  mulai  diperkenalkan pada 1980-an oleh morlet dan grossman. Transformasi wavelet ini merupakan fungsi matematis untuk  merepresentasikan  data  dan  fungsi  sebagai  alternatif  trasnformasi  matematika  untuk menangani  masalah  resolusi  [11].  Transformasi  wavelet  ini  memiliki  dua  seri  dalam
pengembanganyan yaitu Continues Wavelet Transform (CWT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT).  DWT  menggambarkan  suatu  skala  waktu  sinyal  digital  yang  diperoleh  dengan menggunakan  teknik  filterisasi  digital  [11].  proses  transformasinya  dilakukan  dengan  langkah berikut : citra semula ditransformasi menjadi 4 sub-image baru untuk menggantikanya. Tiap sub- image berukuran 1/4 kali dari citra asli. 3 sub-image pada posisi kanan atas, bawah kiri dan bawah kanan akan terlihat versi kasar karena berisi frekuensi tinggi dari citra asli. Sedangkan 1 sub-image di bagian kiri atas akan terlihat halus karena berisi komponen frekuensi rendah. Dari 1 sub-image dengan  frekuensi  rendah  tersebut  dapat  dibagi  menjadi  4  sub-image  baru,  proses  demikian dilakukan  seterusnya  dengan  level  transformasi  yang  diinginkan  [12].  Pada  citra  2D  proses transformasi dilakukan pada baris terlebih dahulu, kemudian dilanjutkan dengan transformasi pada kolom.
Gambar 2. Model transformasi wavelet 2D
Hasil transformasi wavelet 2D sering dibuat dalam bentuk skema berikut:
CA, CV, CH, dan CD berturut-turut menyatakan komponen Aproksimasi, Vertikal, Horizontal, dan Diagonal.

## Principal Component Analysis
Principal  component  analysis  (PCA)  merupakan  algoritma  untuk  fitur  ekstraksi  yang  banyak digunakan, serta dapat dikatakan merupakan analisis tertua dan paling terkenal dari teknik statistika multivariate [9]. Metode ini pertama kali diperkenalkan oleh karl pearson pada tahun 1991 sebagai metode multivariant yang digunakan untuk mereduksi dimensi variabel asli menjadi variabel baru yang  tidak  berkorelasi  namun  memiliki  informasi  yang  besar  tentang  variabel  aslinya  [8][9]. Perhitungan dari PCA didasarkan pada perhitungan nilai eigen dan vektor eigen yang menyatakan penyebaran data dari suatu dataset. Tujuanya adalah mereduksi variabel menjadi lebih sedikit tanpa harus kehilangan informasi yang termuat pada data aslinya [9]. PCA dapat diformulasikan sebagai regresi  untuk  tipe  permasalahan  optimasi,  hal  ini  dicapai  dengan  mengubah  variabel  kuantitatif awal  yang  dihubungkan  (disebut  berkorelasi)  dengan  variabel  kuantitatif  yang  baru  yang  tidak berkorelasi  satu  sama  lain,  yang  disebut  principal  component  atau  komponen  utama.  Setiap komponen  utama  adalah  kombinasi  linear  dari  variabel  aslinya  dengan  koefisien  yang  sama  ke eigen vektor dari matrik korelasi atau kovarian [7]. Bentuk umum perhitungan komponen utamanya dapat dilihat pada formula berikut ini:
𝑃𝐶 1 = 𝑏 11 (𝑥1) + 𝑏 12 (𝑥2)+. . . + 𝑏 1𝑝 (𝑥𝑝) (1)
Peningkatan Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform dan Principal Component Analysis Pada Pengenalan Citra Batik Title of Paper.( Edi Sugiarto )
Dimana b 1 p adalah koefisien regresi untuk variabel p th yang merupakan eigen vektor dari matrik kovarian antara masing-masing variabel, dan x p adalah nilai dari variabel p th

## Proses Pengenalan Pola
Tahap ini dimulai dari tahap pengumpulan data, preprocessing, fitur ekstraksi, dan terakhir yaitu klasifikasi. Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan citra batik sebanyak 7 motif batik antaralain:  kawung,  banji,  pilin,  ceplok,  parang,  lereng,  dan  nitik.  Data  dalam  bentuk  citra  ini nantinya akan  digunakan sebagai  dataset  untuk pengujian  akurasi  sistem pengenalan  pola.  Citra yang  dikumpulkan  sebanyak  310  citra  dengan  komposisi  240  untuk  data  training  dan  70  untuk testing. Setelah data terkumpul langkah berikutnya adalah preprocessing yaitu mengatur kembali citra  yang  telah  diperoleh  dengan  menentukan  resolusi  yang  ditentukan.  Kemudian  tahap berikutnya fitur ekstraksi menggunakan discrete wavelet transform (DWT) untuk mendapatkan ciri dari  citra  tersebut.  setelah  ciri  diperoleh  maka  berikutnya  dihitung  korelasi  tiap  komponen penggunakan principal component analysis (PCA) sehingga fitur-fitur sebagai komponen utamanya dapat  ditemukan  yaitu  fitur  yang  memiliki  korelasi  yang  tinggi.  Tahap  berikutnya  adalah  tahap klasifikasi, pada tahap klasifikasi ini dilakukan pengujian klasifikasi dengan beberapa metode yaitu : KNN dan SVM. Langkah terakhir pengujian akurasi dilakukan menggunakan confusion matrix untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  proses  klasifikasi  tersebut.  metode  penelitian  ini digambarkan dalam diagram berikut:
Gambar 3. Metode Penelitian

## Preprocessing
Pada tahap ini citra yang telah dikumpulkan diatur resolusinya menjadi 160x160, kemudian warna diubah dari RGB menjadi Grayscale. setelah citra batik ditransformasi menjadi warna grayscale kemudian dilakukan deteksi tepi untuk mendapatkan motif batik pada setiap jenisnya.
Gambar 4. Tahap preprocessing pada citra batik

## Fitur Ekstraksi dengan DWT dan PCA
Pada tahap  fitur  ekstraksi ini  pertama  kali  citra  batik diambil fitur menggunakan  metode  DWT, metode ini melakukan proses pengambilan fitur dengan mengurangi dimensi gambar dari dimensi tinggi ke dimensi rendah dengan cara membagi citra kedalam 4 subband pada setiap tahapannya yakni  :  Aproximasi  (CA),  frekuensi  tinggi  horisontal  (CH),  frekuensi  tinggi  vertikal  (CV),  dan frekuensi tinggi diagonal (CD). Berikut ini gambar hasil discrete wavelet transform hingga level 3.

## Gambar 5. Skema discrete wavelet transfrom level 3
Fitur hasil fitur ekstraksi menggunakan DWT ini akan menghasilkan fitur-fitur sebanyak 20 fitur. Dari  20  fitur  tersebut  kemudian  dihitung  tingkat  korelasinya  menggunakan  metode  PCA,  pada dasarnya  perhitungan  PCA  didasarkan  pada  nilai  eigen  yang  lebih  dari  satu.  Perhitungan  PCA pertama  kali  dilakukan  dengan  menghitung  matrik  kovarian,  kemudian  menghitung  nilai  eigen, menghitung vektor eigen, dan terakhir membentuk variabel baru dengan mengalikan variabel asli dengan matrik vektor eigen. Tahapanya sbb:
• Melakukan pengujian Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan Barlet Test, hal ini dilakukan untuk menganalisis layak atau tidaknya variabel-variabel yang digunakan.
• Menghitung  communalities,  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  varians  dari  variabel awal yang dapat dijelaskan berdasarkan faktor.
• Menentukan total variance explain berdasarkan eigen value
• Membentuk variabel baru hasil perkalian variabel asli dengan matrik vektor eigen.
Hasil  dari  perhitungan  PCA  terhadap  20  fitur  batik  hasil  dari  DWT  diketahui  memiliki  nilai communalities diatas 0.5 artinya bahwa variabel yang mewakili fitur tersebut dapat dianalisis:
Tabel1. Hasil perhitungan communalities
Communalities Initial Extraction x1 1.000 0.907 x2 1.000 0.844 x3 1.000 0.908 x4 1.000 0.812 x5 1.000 0.914 x6 1.000 0.735 x7 1.000 0.922 x8 1.000 0.885 x9 1.000 0.942 ... ... ...
Peningkatan Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform dan Principal Component Analysis Pada Pengenalan Citra Batik Title of Paper.( Edi Sugiarto )
x18 1.000 0.889 x19 1.000 0.902 x20 1.000 0.918 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Selanjutnya setelah diketahui bahwa seluruh variabel tersebut mewakili fitur maka dihitung eigen value  untuk  mencari  total  variance  explain.  Maka  dihasilkan  total  variance  explain  dari  fitur tersebut sbb:
Tabel2. Perhitungan total variance explained Total Variance Explained Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 7.624 38.118 38.118 7.624 38.118 38.118 2 4.844 24.219 62.338 4.844 24.219 62.338 3 3.056 15.279 77.617 3.056 15.279 77.617 4 1.385 6.923 84.540 1.385 6.923 84.540 5 1.049 5.247 89.787 1.049 5.247 89.787 6 0.689 3.447 93.234 7 0.638 3.188 96.421 8 0.246 1.228 97.649 9 0.212 1.061 98.710 10 0.141 0.706 99.415 11 0.040 0.200 99.615 12 0.023 0.117 99.732 13 0.018 0.088 99.820 14 0.016 0.082 99.902 15 0.009 0.043 99.944 16 0.007 0.035 99.980 17 0.002 0.011 99.991 18 0.001 0.006 99.997 19 0.001 0.003 100.000 20 0.001 0.001 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Berdasarkan hasil dari total variance explained maka dapat diketahui akan terbentuk sebanyak 5 variabel baru dengan variance yang terbaik. Maka untuk setiap citra batik dengan 5 variabel atau fitur baru  tersebut menjadi sbb:
Tabel3. Fitur baru yang terbentuk X1 X2 X3 X4 X5 Class Citra_001 -0.69313 -0.44618 -0.03594 -1.00816 0.31206 1 Citra_002 -0.69313 -0.44618 -0.03594 -1.00816 0.31206 1
Citra_003 1.43747 0.0148 -1.36767 -0.70666 -0.01706 1 Citra_004 1.014 0.08234 -0.13462 0.62231 1.39495 1 Citra_005 1.02864 0.21565 -0.12278 0.1019 1.69946 1 Citra_006 0.46066 0.52511 0.14653 -0.21643 0.2921 1 Citra_007 0.46066 0.52511 0.14653 -0.21643 0.2921 1 Citra_008 0.46066 0.52511 0.14653 -0.21643 0.2921 1 Citra_009 -0.63033 -0.31982 -0.03078 0.91594 -0.03586 1 Citra_010 0.96785 0.00827 -2.67066 -1.17081 -1.1125 1 Citra_011 0.96785 0.00827 -2.67066 -1.17081 -1.1125 1 Citra_012 0.15886 -0.16508 0.01229 -0.0201 1.39284 1 Citra_013 0.15886 -0.16508 0.01229 -0.0201 1.39284 1 ... ... ... ... ... ... ... Citra_305 1.1533 0.87248 0.92185 0.15846 -0.47014 7 Citra_306 0.77983 0.48781 -0.44056 1.06578 0.15158 7 Citra_307 0.77983 0.48781 -0.44056 1.06578 0.15158 7 Citra_308 -0.0607 1.2537 -0.1778 1.43403 0.02126 7 Citra_309 -0.0607 1.2537 -0.1778 1.43403 0.02126 7 Citra_310 -0.00351 -0.33624 -1.28208 -1.83751 1.79072 7
Setelah terbentuk 5 fitur untuk 310 dataset maka selanjutnya diambil 240 data untuk data training, dan  70  untuk  data  testing.  Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  klasifikasi  untuk  mengukur tingkat akurasi dari fitur baru yang dihasilkan dari metode principal component analysis tersebut.

## RESULTS  AND DISCUSSION
Setelah  fitur  hasil  perhitungan  PCA  ditemukan  maka  selanjutnya  dilakukan  eksperimen  untuk mengukur tingkat akurasi dari fitur-fitur tersebut. eksperimen dilakukan dengan menggunakan 310 data  citra  batik  yang  terdiri  dari  7  kelas  motif  batik.  310  data  tersebut  selanjutnya  diatur komposisinya dengan 240 untuk data training dan 70 untuk data testing. Citra batik selanjutnya diatur  ukuran  atau  resolusinya  menjadi  160x160,  kemudian  warna  diubah  dari  RGB  menjadi grayscale  dan  dilakukan  deteksi  tepi  untuk  mendapatkan  kelasnya.  Kemudian  pada  tahap  fitur ekstraksi digunakan metode DWT yang dioptimasikan dengan PCA sehingga dari 20 fitur dapat direduksi menjadi 5 fitur yang digunakan pada tahap klasifikasi. Pada tahap klasifikasi dilakukan menggunakan  beberapa  metode  klasifikasi  untuk  menguji  tingkat  akurasinya,    metode  yang digunakan  yaitu  K-Nearest  Neighboor  (KNN)  dan  Support  Vector  Machine(SVM).  Pengujian dilakukan dengan pertama kali melakukan klasifikasi hasil fitur ekstraksi dengan DWT sebanyak 20  fitur  dengan  masing-masing  metode  klasifikasi,  kemudian  pengujian  berikutnya  melakukan klasifikasi untuk hasil fitur ekstraksi dari PCA sebanyak 5 fitur terhadap masing-masing metode klasifikasi.  Untuk  metode  SVM  diatur  setting  parameternya  menjadi  gamma/γ=2 -15 dan pinalti/C=2 8 . Sedangkan pada KNN diatur jumlah k sebanyak 3. untuk mengukur tingkat akurasi tersebut maka digunakan confusion matrix, hasil dari pengukuran akurasi dalam confusion matrix dapat dilihat pada tabel berikut:
Peningkatan Fitur Ekstraksi Berbasis Discrete Wavelet Transform dan Principal Component Analysis Pada Pengenalan Citra Batik Title of Paper.( Edi Sugiarto )
Tabel4. Perhitungan confusion matrix Metode True Positive (TP) False Positive (FP) True Negative (TN) False Negative (FN) Over All Accuracy (AC) DWT+KNN 59 11 0 0 0,84 DWT+SVM 60 10 0 0 0.86 DWT+PCA+KNN 62 8 0 0 0.89 DWT+PCA+SVM 64 6 0 0 0.91
Dari pengukuran akurasi menggunakan  confusion matrix dapat diketahui bahwa tingkat akurasi ketika  fitur  ekstraksi  dilakukan  hanya  menggunakan DWT  maka  pada metode KNN  akurasinya sebesar 84% dan SVM sebesar 86%. Namun setelah fitur ekstraksi dioptimasi dengan PCA yang sebelumnya sebanyak 20 fitur menjadi 5 fitur terjadi peningkatan pada akurasi, hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi pada metode KNN menjadi 89% dan SVM menjadi 91%. Sehingga dengan menambahkan  metode  PCA  pada  DWT  pada  proses  fitur  ekstraksi  dapat  meningkatkan  tingkat akurasi klasifikasi hingga 5%.

## CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Dari eksperimen yang telah dilakukan metode PCA sangat baik dalam melakukan reduksi dimensi fitur dimana fitur yang telah dihasilkan dari metode DWT dapat direduksi hingga 15 fitur sehingga menyisakan  5  fitur  yang  terbaik.  Selanjutnya  setelah  dilakukan  pengujian  dengan mengklasifikasikan  ketujuh  fitur  tersebut  dengan  metode  KNN  dan  SVM  dengan  melakukan klasifikasi  terhadap  70  data  testing  dapat  dibuktikan  bahwa  terjadi  peningkatan  akurasi  pada metode KNN sebesar 5% dan pada metode SVM sebesar 5% sehingga dengan penambahan metode PCA  pada  DWT  maka  klasifikasi  meningkat  hingga  5%.  Adapun  penelitian  selanjutnya  perlu dilakukan optimalisasi kembali pada metode fitur ekstraksi dengan penambahan metode yang lain sehingga akurasi dapat ditingkatkan.

## REFERENCES
[1]. Iskandar,  2016, Batik sebagai  Identitas Kultural Bangsa Indonesia di Era Globalisasi, Jurnal GEMA, No. 52/Agustus 2016, ISSN:0215-3092.
[2]. Ida  Nuraidam,  2015,  Automatic  Indonesian  Batik  Pattern  Recognition  Using  SIFT Approach, Procedia Computer Science 59 (2015) 567-576.
[3]. Ignatia  Dhian  E.K.R,  2016,  Klasifikasi  Batik  Menggunakan  KNN  Berbasis  Wavelet, Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  2016  (SENTIKA  2016),  ISSN  : 2089-9815, Yogyakarta.
[4]. Nanik Suciati (2013),”Ekstraksi Fitur Berbasis Wavelet Pada Sistem Temu Kembali Citra Tekstur”, jurnal SCAN VOL. VII NOMOR 2 ISSN: 1978-0087.
[5]. Fikri  Budiman,  2016,  Wavelet  Decomposition  Level  Analysis  for  Indonesia  Traditional Batik Classification, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Vol. 92 No. 2, ISSN: 1992-8645.
[6]. Fikri Budiman, 2021, Non-linear Multiclass SVM Classification Optimization using Large Datasets of Geometric Motif Image, (IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications,Vol. 12, No. 9, 2021.
[7]. S.  Lhazmir,  I.  El  Moudden  and  A.  Kobbane,  "Feature  extraction  based  on  principal component analysis for text categorization," 2017 International Conference on Performance
Evaluation and Modeling in Wired and Wireless Networks (PEMWN), 2017, pp. 1-6, doi: 10.23919/PEMWN.2017.8308030.
[8]. Arista  Marlince  Tamonob,  2015,  Nonlinear  Principal  Component  Analysis  And  Principal Component  Analysis  With  Successive  Interval  In  K-Means  Cluster  Analysis,  Forum Statistika dan Komputasi : Indonesian Journal of Statistics ISSN : 0853-8115, Vol. 20 No.2, Oktober 2015, p: 68-77.
[9]. Galih Hendro M (2012), "Penggunaan Metodologi Analisa Komponen Utama (PCA) untuk Mereduksi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Jantung Koroner", SciETec 2012, 22 February 2012, UNIBRAW, Malang.
[10]. Alicia  (2020),”Filosofi  Motif  Batik  Sebagai  Identitas  Bangsa  Indonesia”,  Jurnal  FOLIO Volume 1 No. 1 Februari 2020.
[11]. Ruswiansari,  M.,  Novianti,  A.,  &  Wirawan,  W.  (2016).  IMPLEMENTASI  DISCRETE WAVELET TRANSFORM (DWT) DAN SINGULAR VALUE DECOMPOSITION (SVD) PADA  IMAGE  WATERMARKING.  Jurnal  Elektro  Dan  Telekomunikasi  Terapan,  3(1). doi:10.25124/jett.v3i1.130
[12]. Darma Putra (2010), “Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta.