InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.14, no.2, Agustus 2024, 97-105 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Perbandingan Model Deep Learning Untuk Prediksi Klasifikasi Jenis Batik
Kahfi Heryandi Suradiradja * , Karno Nano
Universitas Pamulang, Jl. Puspitek, Buaran, Kec. Pamulang, Kota Tangerang Selatan, Banten *Email Penulis Koresponden: dosen01514@unpam.ac.id
Abstrak : Keanekaragaman  budaya  menjadi  identitas  bangsa Indonesia, keanekaragaman budaya sebagai bagian landasan dalam  membangun  identitas  bagi  bangsa  Indonesia. Pemanfaatan batik menjadi salah satu bagian warisan budaya Indonesia adalah menjadi bagian dalam membangun nation brand. Tidak semua penduduk Indonesia mengingat berbagai motif  batik  yang  beraneka  ragam  dan  dengan  harapan generasi  muda  turut  menjaga  dan  selalu  mencintai  batik sebagai budaya bangsa. Pada penelitian ini membandingkan model  prediksi  klasifikasi  citra  dengan  algoritma  deep learning.  Objek  dari  kajian  ini  adalah  motif  batik  yang bersumber dari dataset citra batik. Tujuan dari penelitian ini, mengidentifikasi algoritma deep learning yang cocok dalam membuat  model  untuk  mengklasifikasikan  15  jenis  motif batik. Tahapan metode penelitian yakni analisa pemahaman terhadap  terhadap  masalah  pengklasifikasian  motif  batik. Pengambilan data citra diambil dari publikasi dataset batik berupa  data  citra.  Selanjutnya  proses  beberapa  arsitektur algoritme deep learning yakni Simple CNN, RESNET50 V2, VGG16, MobileNet dan Inception V3. Pengukuran evaluasi menggunakan metric akurasi dan MSE untuk mendapatkan model  arsitektur  dengan  hasil  yang  terbaik.  Hasilnya diperoleh  dengan  tingkat  akurasi  terbaik  pada  algoritme RESNET50  V2  sebesar  86,36%  dan  memiliki  nilai  error MSE  sebesar  0,0151.  Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah model  klasifikasi  menggunakan  algoritme  deep  learning CNN  dengan  arsitektur  RESNET50  V2  direkomendasikan bagi  pengembang  sistem  aplikasi  ataupun  device  dalam mengklasifikasi 15 jenis motif batik.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci :
Batik , Deep Learning , Klasifikasi
Riwayat Artikel: Diserahkan 27 Februari, 2023 Direvisi 05 Juli, 2024 Diterima13 Juli, 2024
DOI :
10.22441/incomtech.v14i2.19651

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Keputusan  Presiden  pada  tanggal  2  Oktober  2009  telah menetapkan  bahwa  Hari  Batik  Nasional  adalah  salah  satu  wujud  apresiasi  serta
penghargaan  terhadap  batik  sebagai  warisan  asli  budaya  milik  Indonesia.  Tahun 2003  dengan  terdaftarnya  batik  sebagai  warisan  budaya  dunia  tak  benda  dari UNESCO  ( United  Nations  Educational,  Scientific  and  Cultural  Organization ), telah memposisikan batik sebagai brand identitas bangsa Indonesia. Tentunya ha ini  membuat  pemenuhan  kriteria  dari  batik  yang  kaya  dari  simbol  –  simbol kehidupan rakyat Indonesia dan memberi kontribusi bagi warisan budaya dunia tak benda saat ini hingga masa mendatang [1]. Dalam penelitian [2] mengemukakan upaya pemerintahdan para seniman batik dalam rangka meningkatkan kesadaran generasi muda turut melestarikan batik. Tidak hanya sebatas mengenakan pakaian batik pada Hari Batik Nasional saja, namun juga menghadirkan para generasi muda turut  serta  secara  langsung  dalam  berinovasi,  mempromosikan  dan  melestarikan batik sebagai warisan budaya bangsa Indonesia. Industri kerajinan dan batik telah masuk dalam bagian subsektor fesyen dan kriya. Subsektor yang turut memberikan kontribusi  besar  terhadap  industri  ekonomi  kreatif  yaitu  fesyen  sebesar  18,15%, kuliner sebesar 41,69%, serta industri kriya 15,70% [3] . Beberapa  penelitian  terhadap  batik  dengan  teknologi machine  learning ataupun deep learning telah dilakukan sebelumnya [4], Batik pattern recognition menggunakan  SIFT  dengan error  rate 8,47% [5], pengenalan  motif  batik menggunakan algoritme KNN dengan akurasi 66,67% [6] , klasifikasi batik dengan GLCM  pada  algoritme  ANN  menghasilkan  akurasi  90,48% [7] ,  Batik pattern recognition dengan  CNN  arsitektur  DenseNet  menghasilkan  akurasi  99% [8] , klasifikasi batik riau dengan CNN menghasilkan akurasi 65% [9] dan klasifikasi batik dengan grayscale dataset untuk algoritme CNN menghasilkan akurasi 70%
[10] yang mayoritas menggunakan algoritme convolutional neural network (CNN) dengan  berbagai  arsitektur.  Algoritme  CNN  juga  sering  digunakan  di  berbagai bidang  penelitian  seperti  deteksi  Parkinson  menggunakan  algoritme  MobileNet dengan akurasi 99,75% [11], algoritme Faster R-CNN dengan arsitektur VGG16 dalam  mendeteksi  adanya  pneumonia  pada  pasien  COVID-19  memiliki  akurasi 85,8% [12] dan  penelitian  penggabungan  algoritme  PCA  dengan  CNN  untuk klasifikasi  ekspresi  wajah  dengan  akurasi  70,4% [13]. Model  algoritme  CNN merupakan  pengembangan  dari  algoritme Neural  Network yang  mengambil inspirasi  dari  fungsi  otak  manusia  seperti  pembentukan  pola,  kognisi, pembelajaran, serta dalam pengambilan keputusan [14] . Model dari deep learning secara mayoritas dengan meniru dari struktur dasar sistem saraf manusia [15].

## 2. METODE
Prosedur  kerja  pada  penelitian  ini  pada  dasarnya  menggunakan  metode standar CRISP-DM yang tentunya disesuaikan dengan kondisi penelitian. Menurut [16] bahwa CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) yang dikembangkan sejak 1996 oleh para analis dari DaimlerChrysler, SPSS, dan NCR. CRISP sebagai non-proprietary standard process serta tersedia secara bebas untuk menyesuaikan  data  mining  ke  dalam  strategi  pemecahan  masalah  yang  bersifat bisnis umum.
Penyesuaian detil pekerjaan dari tahapan prosedur kerja global CRISP-DM pada penelitian ini diilustrasikan seperti pada Gambar 1. Urutan setiap tahapan yang sifatnya  adaptif,  maksudnya  tahapan  berikutnya  sering  tergantung  dari  hasil
tahapan  sebelumnya.  Gambaran  ketergantungan  yang  signifikan  antar  setiap tahapan ditunjukkan oleh sebuah gambar panah.

## Gambar 1. Prosedur kerja penelitian
Metode  penelitian  ini  menggunakan  CRISP-DM.  Menurut [16] CRISP- DM,  proyek  data  mining  memiliki  siklus  dengan  enam  tahapan.  Digambarkan setiap  tahapan  dalam  bagan  siklus  alir  penelitian  ini  dengan  penjelasan  setiap proses, luaran serta indikator target capaian sebagai berikut:
a) Business/Research Understanding
Fase pemahaman penelitian untuk mengembangkan model klasifikasi deteksi jenis  motif  batik  dengan  cara  perumusan  identifikasi  masalah,  batasan  dan tujuan penelitian.
b) Data Understanding
Dataset  penelitian  mengambil  data  darri  publikasi  dataset  citra  objek  motif batik,  sehingga  luaran  proses  ini  adalah  data  citra  batik  yang  diatur penempatannya dalam data training dan testing.
c) Data Preparation
Kegiatan  preprocessing  ini  dilakukan  dengan  cara  augmentasi  data,  yakni proses penggandaan data citra dengan cara melakukan proses transformasi yang dilakukan secara otomatis oleh sistem agar kombinasi data citra menjadi lebih bervariasi.
d) Modelling
Tahap pemilihan dan penerapan model yang tepat dan pengaturan model untuk hasil yang optimal. Pada proses ini data yang telah dipersiapkan pada proses preprocessing menjadi  bahan  input  untuk  pembentukan  model,  baik  sebagai data  training  dan  data  testing.  Secara  siklus  prosesnya  dari  modelling dilanjutkan ke evaluation kemudian apabila ukuran metric pengukuran masih perlu ditingkatkan, maka diproses kembali dengan tuning pada parameter.
e) Evaluation
Tahap  proses  evaluasi  terhadap  hasil  luaran  proses  model.  Metode  evaluasi yang  akan  digunakan  adalah  pengukuran  nilai accuracy dan mean  squared error (MSE).
f) Deployment
Tahap pemanfaatan model yang telah selesai dibuat sesuai dengan hasil akhir evaluation  yang  diharapkan  untuk  direkomendasikan  dalam  implementasi untuk menjadi sebuah aplikasi pengklasifikasi motif batik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  data  understanding,  pengumpulan  dataset  motif  batik  didapat dari  Kaggle  pada  link https://www.kaggle.com/datasets/alfanme/indonesian-batik- motifs-corak-app?resource=download-directory yang  memiliki  15 class jenis  motif batik dari 1.358 citra dengan ukuran 224- pixel x 224 pixels.

## Gambar 2. Dataset 1.358 motif batik
Pada tahap preparation atau pra-proces data dari 1.358 data citra motif batik tersebut disiapkan kedalam 1050 buah data training dan 308 buah data citra motif untuk  kebutuhan  testing  data.  Dari  15  kelas  tersebut  mencakup  klasifikasi  motif batik  Bali,  Betawi,  Cendrawasih,  Dayak,  Geblek,  Ikat  Celup,  Insang,  Kawung, Lasem, Mega Mendung, Pala, Parang, Poleng, Sekar dan Tambal.
Pelaksanaan  penelitian  pada  tahap  pemodelan  menggunakan  beberapa pilihan arsitektur algoritme CNN Simple CNN, RESNET V2, VGG16, MobileNet dan Inception V3. Model arsitektur jaringan Simple CNN dengan layer-layer yang digunakan  mulai  dari layer  convolution (32,64,128)  menggunakan  activation RELU, layer pooling dengan pool size (2,2), ditambah fungsi dropout 0,9 untuk mengurangi over fitting dan terakhir di layer output dengan activation jenis softmax untuk menghasilkan sebanyak 15 klasifikasi. Proses compile model optimizer jenis SGD dengan learning rate=0,001 dan jenis loss adalah categorical crossentropy . Proses  pemodelan  menggunakan  fitur earlyStoping dengan  kondisi  apabila  nilai loss selama  7  kali  berturut-turut  sama  maka  diselesaikan  pada  epoch  tersebut walaupun ditentukan di awal sebanyak 100 epoch. Hasilnya accuracy dan loss dari setiap epoch seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Accuracy (a) dan loss (b) pemodelan arsitektur Simple CNN
Model arsitektur jaringan RESNET dengan banyak layer secara garis besar parameter fungsi arsitektur RESNET menggunakan weight adalah imagenet dengan shape  224, activation menggunakan  RELU,  nilai  dropout  0,9  yakni  guna mengurangi over fitting dan di layer terakhir untuk menghasilkan output dengan activation jenis softmax untuk  menghasilkan  sebanyak  15  klasifikasi.  Proses compile model  optimizer  jenis  SGD  dengan  learning  rate=0,001  dan  jenis loss categorical crossentropy Model menggunakan fitur earlyStoping dengan parameter 7. Hasilnya accuracy dan loss dari tiap epoch seperti ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Accuracy (a) dan loss (b) pemodelan arsitektur RESNET Model arsitektur jaringan VGG16 dengan banyak layer secara garis besar parameter fungsi arsitektur VGG16 menggunakan weight adalah imagenet dengan shape  224,  dropout  0,9  dan  di layer terakhir  untuk  menghasilkan  output  dengan activation jenis softmax untuk  menghasilkan  sebanyak  15  klasifikasi.  Proses compile model optimizer VGG16 jenis SGD dengan learning rate=0,001 dan jenis loss categorical  crossentropy Model  menggunakan  fitur earlyStoping dengan parameter 7. Hasilnya accuracy dan loss dari tiap epoch seperti ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Accuracy (a) dan loss (b) pemodelan arsitektur VGG16
Model  arsitektur  jaringan  MobileNET  dengan  banyak  layer  secara  garis besar  parameter  fungsi  arsitektur  MobileNET  menggunakan weight adalah imagenet dengan shape 224, dropout 0,9, layer output dengan activation softmax untuk 15 klasifikasi. Proses compile model optimizer MobileNet jenis SGD dengan learning  rate=0,001  dan  jenis loss adalah categorical  crossentropy Model menggunakan fitur earlyStoping dengan parameter 10. Hasilnya accuracy dan loss dari setiap epoch seperti ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Accuracy (a) dan loss (b) pemodelan arsitektur MobileNet
Model  arsitektur  jaringan  Inception  V3  menggunakan weight adalah imagenet dengan shape 224, dropout 0,9 dan layer output dengan activation jenis softmax untuk  15  klasifikasi.  Model  menggunakan  fitur earlyStoping dengan parameter loss 7  kali.  Hasilnya accuracy dan loss dari  setiap  epoch  seperti ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Accuracy (a) dan loss (b) pemodelan arsitektur Inception V3
Hasil evaluasi kelima arsitektur model antara nilai loss dan accuracy dari setiap  epoch  yakni  Simple  CNN  ditunjukkan  pada  Gambar  3,  RESNET50  v2 ditunjukkan  pada  Gambar  4,  VGG16  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  MobileNet ditunjukkan  pada  Gambar  6  dan  terakhir  Inception  V3  pada  Gambar  7.  Nilai accuracy yang mendekati nilai 1 atau 100% adalah semakin baik sedangkan nilai error yang sangat baik adalah yang paling mendekati titik 0. Secara detil pada Tabel 1 ditunjukkan metric pengukuran lebih lengkap. Maka dapat kita lihat bahwa nilai accuracy tertinggi  dan  MSE  terendah  ada  pada  penggunaan  model  arsitektur RESNET50 v2.
Tabel 1. Metric pengukuran arsitektur CNN Arsitektur Epoch stop Loss Accuracy % MSE Durasi Simple CNN 100 1,9128 46,10 0,0497 7m 45s
RESNET50 v2 100 0.7896 86,36 0.0150 10m 49s VGG16 100 1.1651 83,76 0,0171 15m 50s Mobile Net 100 0,7986 85,39 0,0154 8m 36s Inception V3 100 0,7854 83,12 0,0167 21m 43s

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  berdasarkan  hasil  pengukuran  penelitian  ini  yakni  bahwa model  arsitektur  RESNET50  v2  dapat  direkomendasikan  sebagai  solusi  bagi pengembang  sistem  aplikasi  baik  pada  perangkat  mobile  ataupun  device  untuk menggunakan model ini dalam memprediksi 15 jenis klasifikasi motif batik Bali, Betawi, Cendrawasih, Dayak, Geblek, Ikat Celup, Insang, Kawung, Lasem, Mega Mendung, Pala, Parang, Poleng, Sekar dan Tambal.
Analisis dengan perbandingan dari hasil penelitian ini guna memprediksi klasifikasi motif batik ini yang hanya membandingkan dari 5 arsitektur algoritme saja  dengan  arsitektur  deep  learning  CNN.  Saran  untuk  pertimbangan  penelitian selanjutnya yakni inovasi penelitian dengan model arsitektur jaringan lainnya.

## R EFERENSI
[1]   Suryanto, "Batik Indonesia Resmi Diakui UNESCO," Antara News, 2 10 2009. [Online]. Available: https://www.antaranews.com/berita/156389/batik-indonesia-resmi-diakui-unesco. [Accessed 18 02 2023].
[2]   L. M. Hakim, "Batik Sebagai Warisan Budaya Bangsa dan Nation Brand Indonesia," Journal of International Studies, vol. 1, no. 1, pp. 61-90, 2018.
[3]   Kemenperin, "Kementerian Perindustrian," Batik Indonesia Resmi Diakui UNESCO, 13 11 2019. [Online]. Available: https://kemenperin.go.id/artikel/21248/Kemenperin-Ingin-
Hidupkan-Kembali-Peran-Koperasi-Industri-Kreatif. [Accessed 17 02 2023].
[4]   T. Bariyah and M. A. Rasyidi, "Convolutional Neural Network Untuk Metode Klasifikasi Multi-Label Pada Motif Batik Convolutional Neural Network for Multi-Label Batik Pattern Classification Method," Techno.COM, pp. 155-165, 2021.
[5]   P. Y. Amilia, A. Yufis and E. A. Minarno, "Klasifikasi Jenis Batik Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network," REPOSITOR, vol. 3, no. 2, pp. 199-206, 2021.
[6]   J. W. Yodha and A. W. Kurniawan, "Pengenalan Motif Batik Menggunakan Deteksi Tepi Canny Dan K-Nearest Neighbor," Jurnal Teknologi Informasi, vol. 13, no. 4, pp. 251-262, 2014.
[7]   A. A. Kasim, R. Wardoyo and A. Harjoyo, "Batik classification with artificial neural network based on texture-shape feature of main ornament," International Journal of Intelligent Systems and Applications, vol. 9, no. 6, pp. 55-65, 2017.
[8]   M. A. Rasyidi and T. B. , "Batik pattern recognition using convolutional neural network," Electrical Engineering and Informatics, vol. 9, no. 4, pp. 1430-1437, 2020.
[9]   H. Fonda, "Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN)," Jurnal Ilmu Komputer, vol. 9, no. 1, p. 7–10, 2020.
[10]  R. Mawan, "Klasifikasi Motif Batik Menggunakan Convolutional Neural Network," JNANALOKA, vol. 1, no. 1, pp. 45-50, 2020.
[11]  W. Bismi and H. Harafani, "Perbandingan Metode Deep Learning dalam Mengklasifikasi Citra Scan MRI Penyakit Otak Parkinson," Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 12, no. 3, pp. 177-185, 2022.
[12]  H. D. Hekmatyar, W. A. Saputra and C. Ramdani, "Klasifikasi Pneumonia dengan Deep Learning Faster Region Convolutional Neural Network Arsitektur VGG16 dan ResNet50," Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 12, no. 3, pp. 186-203, 2022.
[13]  D. L. Zuharah Astuti, S. and D. P. Rini, "Real-Time Classification Of Facial Expressions Using A Principal Component Analysis And Convolutional Neural Network," Sinergi, vol. 23, no. 3, pp. 239-244, 2019.
[14]  A. Y. Appiah, X. Zhang and B. Beklisi, "Spectrum prediction based on taguchi method in deep learning with long short-term memory," IEEE Access, vol. 6, no. 1, p. 15923–15933, 2018.
[15]  T. Beysolow, Introduction to Deep Learning Using R, Apress, 2017.
[16]  D. T. Larose and C. D. Larose, Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining, Wiley, 2005.
[17]  I. Nurhaida, R. Manurung and A. M. Arymurthy, "Performance comparison analysis features extraction methods for batik recognition," Jakarta, 2015.
[18]  A. Haake, "The role of symmetry in Javanese batik patterns," Computers & Mathematics with Applications, vol. 17, no. 4, pp. 815-826, 1989.