## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Perancangan Aplikasi Web Untuk Deteksi Motif Batik Indonesia Berbasis Image Processing dan Machine Learning
Vina Ayumi 1a , Ida Nurhaida 2b , Wachyu Hari Haji 3c 1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Desain, Universitas Pembangunan Jaya, Indonesia
3 BINUS Entrepreneurship Center, Universitas Bina Nusantara, Indonesia
a vina.ayumi@mercubuana.ac.id, b ida.nurhaida@upj.ac.id, c wachyu.hari@binus.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-08 Revised, 2023-11-20 Accepted, 2023-11-29
Deteksi  motif  batik  pembelajaran  mesin  penting  karena  membantu mengidentifikasi,  mengklasifikasikan,  dan  menemukan  batik  berdasarkan motif dan area. Keragaman motif batik di Indonesia menimbulkan tantangan bagi  masyarakat,  karena  banyak  motif  memiliki  kesamaan  dalam  pola  atau warna,  yang  menyebabkan  kesalahan  dalam  identifikasi.  Penelitian sebelumnya telah menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mengatasi masalah  ini.  Model  pembelajaran  mesin  dengan  teknik image  preocessing seperti  teknik gabor , log  gabor ,  teknik gray  level  co-occurrence  matrix (GLCM) telah digunakan untuk mengidentifikasi motif batik dengan akurasi tinggi.  Aplikasi  ini  akan  dikembangkan  menggunakan  metodologi web information  system  development  methodology (WISDM).  Hasil  terbaik diperoleh dari penggabungan fitur gabor , log gabor , GLCM dengan kualitas retrieval rate mencapai 84.54% pada aplikasi deteksi motif batik. Penerapan dalam  pembelajaran  mesin  untuk  deteksi  motif  batik  diharapkan  dapat berkontribusi dalam melestarikan budaya dan warisan Indonesia
Kata Kunci:
Batik Indonesia WISDM GLCM
Machine Learning

## ABSTRACT
Keywords: Batik Indonesia WISDM GLCM Machine Learning Machine learning batik motif detection is important because it helps identify, classify,  and  find  batik  by  motif  and  area.  The  diversity  of  batik  motifs  in Indonesia  poses  a  challenge  to  society,  as  many  motifs  have  similarities  in pattern  or  color,  leading  to  errors  in  identification.  Researchers  have  used machine  learning  techniques  to  address  this  problem.  Machine  learning models with image preocessing techniques such as torch techniques, log gabor, gray  level  co-occurrence  matrix  (GLCM)  techniques  have  been  used  to identify batik motifs with high accuracy. This application will be developed using  the  web  information  system  development  methodology  (WISDM) methodology.  These  advances  in  machine  learning  of  batik  motif  detection contribute to preserving Indonesian culture and heritage. The best results were obtained  from  the  combination  of  gabor,  log  gabor,  GLCM  features  with retrieval rate quality reaching 84.54% in motif detection.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Vina Ayumi, Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: vina.ayumi@mercubuana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  kaya  akan  banyak  jumlah  pola  motif  batik  dan  pakemnya  Pada  umumnya,  motif  batik memiliki pola motif batik geometri dan non-geometri. Untuk menjaga kelestarian warisan budaya dari motif batik dan mencegah pengakuan dari negara lain serta memudahkan pengguna yang membutuhkan informasi tentang motif batik tertentu khas Indonesia, perlu dikembangkan aplikasi deteksi motif batik Indonesia dalam

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
bentuk sistem repositori digital motif batik. Riset tentang cultural heritage terutama pola motif batik berkaitan dengan topik riset di bidang pattern recognition terutama pengolahan citra. Teknologi pengolahan citra dapat digunakan untuk membantu proses pengenalan motif batik, dengan menggunakan metode-metode yang ada dalam pengolahan citra dapat membantu mesin mempelajari dan mengenali motif pada batik [1]–[8].
Aplikasi  pengambilan  batik penting  karena  memungkinkan  untuk  identifikasi, klasifikasi,  dan  lokasi batik  berdasarkan  motif.  Keragaman  motif  batik  dan  potensi  saling  klaim  antar  pengrajin  membuat  perlu adanya  sistem  untuk  mengukur  kesamaan  motif  batik.  Pendekatan content-based  image  retrieval (CBIR), seperti  ekstraksi  fitur  dan  algoritma machine  learning ,  telah  digunakan  untuk  mengenali  pola  batik  dan mengambil gambar yang relevan. Metode ini meminimalkan kesenjangan antara fitur gambar dan pemahaman visual  manusia,  memungkinkan  kemampuan  pengambilan real-time .  Selain  itu,  penggunaan  CBIR  dapat membantu  mengurangi  plagiarisme  motif  batik  dan  melestarikan  warisan  budaya  batik.  Selain  itu,  metode pengambilan gambar yang dioptimalkan untuk batik, seperti metode yang diusulkan menggunakan fitur global dan lokal, dapat meningkatkan identifikasi pola bentuk berhak cipta dan membantu dalam tujuan penegakan hukum [9]–[12].
Riset sebelumnya teknologi pengolahan citra dengan objek citra batik telah dimulai pada tahun 2009 hingga saat ini dengan menggunakan berbagai metode seperti grey level co-occurrence metrics (GLCM), scale invariant feature transform, canny edge detection , gabor filter , K-mean , log gabor filter dan color histogram [13]–[17].  Riset  terdahulu  yang  telah  dilakukan  di  bidang  pengolahan  citra  dengan  objek  citra  batik  telah dimulai  pada  tahun  2009  hingga  saat  ini  dengan  menggunakan  berbagai  metode  seperti grey  level  co- occurrence metrics (GLCM), scale invariant feature transform, canny edge detection , gabor filter , K-mean , log  gabor  filter dan  color histogram .  Tahun  2012,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Akta  (2012)  membahas mengenai klasifikasi citra batik menggunakan metode scale invariant feature transform . Penelitian selanjutnya pada tahun yang sama oleh Nurhaida, Manurung, & Arymurthi (2012) melakukan perbandingan performance tiga metode dalam  melakukan pengolahan citra yaitu gray level cooccurrence matrices , gabor filter dan canny edge detection .
Pada tahun 2015, Ida Nurhaida, Ary Noviyanto, Ruli Manurung, Aniati Murni Arymurthi mengusulkan pengenalan  pola  motif  batik  secara  otomatis  menggunakan pendekatan  SIFT.  Pada  penelitian  ini  dilakukan peningkatan  kinerja  SIFT  orisinal  dengan  melakukan  voting  menggunakan  Hough  Transform.  Pada  tahun 2016, Ida Nurhaida, Hong Wei, Remmy A. M. Zen, Maruli Manurung, Aniati Murni Arymurthi mengusulkan penggabungan  fitur  tekstur  ( texture  fusion) untuk  sistem  perolehan  informasi  motif  batik . Penelitian  ini menggabungkan berbagai fitur tekstur citra, seperti Gabor, Log-Gabor, Grey Level Co-Occurrence Matrices (GLCM),  dan  Local  Binary  Pattern  (LBP),  untuk  mencari  motif  yang  paling  mirip.  Pada  tahun yang  sama, Hisyam Fahmi, Remmy A.  M. Zen, Hadaiq R. Sanabila,  Ida Nurhaida, Aniati M. Arymurthi, mengusulkan seleksi dan reduksi fitur untuk perolehan informasi motif batik. Penelitian ini melanjutkan riset sebelumnya, dimana hasil penggabungan fitur tekstur yang telah berhasil dilakukan, kemudian dilakukan seleksi dan reduksi untuk meningkatkan kinerja sistem.
Rangkaian penelitian terdahulu yang dipaparkan diatas menjadi panduan untuk melakukan riset yang berbeda  agar  memberikan  kontribusi  ilmiah  berupa  hasil  riset  yang  dipublikasikan  nantinya.    Penelitian  ini mencoba mengimplementasikan algoritma machine learning dalam aplikasi web untuk deteksi pola motif batik. Pada usulan penelitian ini akan mengembangkan aplikasi deteksi motif batik indonesia berbasis web. Aplikasi ini  akan  dikembangkan  menggunakan  metodologi web  information  system  development  methodology (WISDM). Pendekatan dipilih dalam penelitian ini karena menurut Shaffi and Al-Obaidy (2013), pendakatan WISDM ini adalah pendekatan yang memiliki tahapan yang lengkap untuk pengembangan web dibandingkan dengan  metodologi  lainnya  [19].  Langkah  pengembangan  yang  ada  pada  pendekatan  WISDM  antara  lain organizational analysis , information analysis , human-computer interface  design , technical design dan work design .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode riset yang diusulkan mengadaptasi pendekatan WISDM yang masing-masing tahapan dijelaskan pada Gambar 1 .
Information analysis
Human-computer interface design Technical design Work design

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tahap information analysis dilakukan dengan cara mempresentasikan spesifikasi requirement tentang aplikasi batik yang dikembangkan dalam bentuk notasi grafis. Pada penelitian ini, pendekatan yang digunakan untuk information analysis pada aplikasi batik adalah menggunakan pemodelan UML. Tahap human-computer interaction (HCI) diselesaikan dengan merancang antarmuka pengguna aplikasi batik. HCI dari aplikasi batik ini harus dapat sesuai dengan prinsip desain dari layout halaman, skema navigasi dan usability . Tahap technical design mempresentasikan  model  perangkat  lunak  aplikasi  batik  ( software  construction )  yang  akan mengimplementasikan  algoritma  machine  learning  untuk  fitur  deteksi  motif  atau  pola  batik.  Citra  yang diinputkan  diproses  menggunakan  fitur  Gabor,  Log  Gabor,  GLCM  dengan  sebelum  diproses  menggunakan algoritma retrieval. Work design adalah tahap implementasi perancangan menjadi aplikasi yang selanjutnya dievaluasi oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  batik  yang  digunakan  terdiri  dari  5  kelas  yaitu  Ceplok,  Kawung,  Lereng,  Nitik, dan  Parang. Masing masing kelas berjumlah, Ceplok 279, Kawung 203, Lereng 116, Nitik 218, dan Parang 212. Dengan total sebanyak 1028 image dimana 719 sebagai data pelatihan dan sisanya untuk data pengujian. Penelitian ini mengembangkan  aplikasi  bernanma  Indonesian  Batk  Motif  Retrieval  Sysem  atau  yang  disebut  Sys-Batik. Aplikasi Sys-Batik ini mendukung fitur untuk mengenali motif batik yang diunggah oleh pengguna dengan halaman antar muka yang dapat dilihat pada Gambar 2 .

## Gambar 2 Halaman Aplikasi Sysbatik
Aplikasi Sys-Batik ini dikembangkan dengan menggunakan Phyton sebagai pemroses citra batik agar dapat dikenali sesuai dengan cara kerja algoritma yang telah diimplementasikan. Pada gambar sebelah kanan dapat dilihat  proses  pencocokan  citra  yang  sesuai  dengan  citra  yang  diupload  oleh  pengguna.  Aplikasi  ini menggabungkan  beberapa  fitur  yang  berbeda  untuk  meningkatkan  kualitas  pengenalan  motif  batik.  Hasil terbaik diperoleh dari penggabungan fitur Gabor, Log Gabor, GLCM dengan kualitas retrieval rate mencapai 84.54%. Proses pencocokan citra dapat dilihat pada Gambar 3 .

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 3 Proses Pencocokan Data Citra Batik
Selain itu, Aplikasi Sysbatik mendukung fitur anotasi yang digunakan untuk melakukan anotasi data batik. Pengembangan aplikasi dilakukan berbasis Web. Tujuan aplikasi ini adalah untuk membuat ground truth dari  suatu  gambar  batik.    Nilai ground  truth selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  menguji  algoritma  deteksi obyek pada citra digital motif batik. Selain itu, ground truth tersebut dapat pula digunakan untuk melakukan ekstraksi  informasi  komponen  individual  atau  pun  template  motif  batik.  Berdasarkan  komponen  individual tersebut dapat diturunkan menjadi model untuk melakukan klasifikasi data batik berdasarkan kandungan motif yang terdapat pada citra digital motif batik.
Cara kerja aplikasi adalah pengguna memberikan masukan berupa gambar batik. Human annotator akan memberikan  tanda  tertentu,  misalnya  titik,  pada  citra  digital  motif  batik.  Selanjutnya  pengguna  diminta memasukkan  data-data  lain  seperti  kelas  batik,  rotasi,  skala,  dsb.  Informasi  yang  ditambahkan  dapat disesuaikan dengan kebutuhan sistem. Selanjutnya program akan secara otomatis melakukan generate ground truth  dalam  format  yang  sudah  ditentukan,  yaitu  CSV  dan XML  dan  memproses  sesuai  epoch  seperti  yang terlihat pada Gambar 4.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Selain mendukung pengenalan motif batik, aplikasi Sys-Batik ini dikembangkan dengan menggunakan Phyton untuk dapat melakukan generate motif batik yang telah ada.  Eksperimen ini menggunakan algoritma Generative Adversarial Network pada dataset image Batik. Sebelum dataset diproses menggunakan algoritma GAN terlebih dahulu dilakukan preproses untuk menyesuaikan ukuran data yang dibutuhkan dan mengubah dataset menjadi format h5.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  yang  diusulkan  untuk  mencakup  pengembangan  web berdasarkan  metodologi  WISDM.  Studi  kasus  telah  dilakukan  di  Sys-Batik.  Eksperimen  penelitian menggunakan model machine learning dengan teknik image preocessing seperti teknik gabor, log gabor, teknik gray level co-occurrence matrix (GLCM) telah digunakan untuk mengidentifikasi motif batik. Hasil terbaik diperoleh dari penggabungan fitur gabor, log gabor, GLCM dengan kualitas retrieval rate mencapai 84.54% pada aplikasi deteksi motif batik. Implementasi pembelajaran mesin untuk deteksi motif batik ini berkontribusi dalam melestarikan budaya dan warisan Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Pusat Penelitian dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana dan yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  L.  Utari  and  A.  Zulfikar,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Networks  Menggunakan  Edge  Detection Untuk Identifikasi Motif Jenis Batik,” TeknoIS , vol. 13, no. 1, pp. 110–123, 2023.
[2]  N. W. P. Septiani, H. A. Setiawan, M. Lestari, I. Agus, R. Wulan, and A. Irawan, “Convolutional Neural Network (CNN) Algorithm for Geometrical Batik Sade’Motifs,” in 2023 International Conference  on Computer Science, Information Technology and Engineering (ICCoSITE) , 2023, pp. 597–602.
[3]  A. D. Wibawa, E. Arif Wicaksono, S. D. Suryani, and R. Rumadi, “Javanese Batik Image Classification using  Self-Organizing  Map,”  in 2023  International  Conference  on  Computer  Science,  Information Technology and Engineering (ICCoSITE) , 2023, pp. 472–477.
[4]  H. Noprisson, E. Ermatita, A. Abdiansah, V. Ayumi, M. Purba, and H. Setiawan, “Fine-Tuning Transfer Learning Model in Woven Fabric Pattern Classification,” Int. J. Innov. Comput. Inf. Control , vol. 18, no. 06, p. 1885, 2022.
[5]  H.  Noprisson,  E.  Ermatita,  A.  Abdiansah,  V.  Ayumi,  M.  Purba,  and  M.  Utami,  “Hand-Woven  Fabric Motif  Recognition  Methods:  A  Systematic  Literature  Review,”  in 2021  International  Conference  on Informatics, Multimedia, Cyber and Information System (ICIMCIS , 2021, pp. 90–95.
[6]  E. D. Putra, E. Hidayat, and H. Noprisson, “Model Mobile Positioning System Berbasis Android,” vol. III, no. September, pp. 113–121, 2016.
[7]  H.  Noprisson,  “Perbandingan  Algoritma  Xception  dan  VGG16  Untuk  Pengenalan  Lebah  Pollen- Bearing,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 223–227, 2022.
[8]  D.  I.  Sensuse et  al. , “The System Feature  Identification for Accelerating Government Human Capital Knowledge Improvement,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no. 6, pp. 2370–2377, 2022.
[9]  A.  E.  Minarno,  I.  Soesanti,  and  H.  A.  Nugroho,  “A  Systematic  Literature  Review  on  Batik  Image Retrieval,” in 2023 IEEE 13th Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE) , 2023, pp. 354–359.
[10]  A. E. Minarno, M. Y. Hasanuddin, and Y. Azhar, “Batik Images Retrieval Using Pre-trained model and K-Nearest Neighbor,” JOIV Int. J. Informatics Vis. , vol. 7, no. 1, pp. 115–121, 2023.
[11]  A. E. Minarno, I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Batik Nitik 960 Dataset for Classification, Retrieval, and Generator,” Data , vol. 8, no. 4, p. 63, Mar. 2023.
[12]  Q.  Yuan,  S.  Xu,  and  L.  Jian,  “A  new  method  for  retrieving  batik  shape  patterns,” J.  Assoc.  Inf.  Sci. Technol. , vol. 69, no. 4, pp. 578–599, 2018.
[13]  I. Nurhaida, R. Manurung, and A. M. Arymurthy, “Extraction Methods for Batik Recognition,” in 2012 International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems (ICACSIS) , 2012, pp. 978–979.
[14]  I. Nurhaida, A. Noviyanto, M. Manurung, and A. M. Arymurthi, “Automatic Indonesian’s Batik Pattern Recognition using SIFT Approach,” Procedia Comput. Sci. , vol. 59, pp. 567–576, 2015.
[15]  R.  Akta,  “Batik  Motif  Classification  using  Scale  Invariant  Feature  Transform  method,”  Thesis, Universitas Indonesia, 2012.

## JSAI : Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, November 2023, hal. 499-504 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[16]  K.-S. Loke and M. Cheong, “Efficient textile recognition via decomposition of co-occurrence matrices,” 2009 IEEE Int. Conf. Signal Image Process. Appl. Kuala Lumpur , pp. 257–261, 2009.
[17]  L. Rahadianti, R. Manurung, and A. Murni, “Clustering Batik Images based on Log-Gabor and Colour Histogram Features,” in Proceedings  of  the  International  Conference  on  Advanced  Computer  Science and Information Systems (ICACSIS) , 2009.
[18]  I.  Nurhaida,  M.  Manurung,  and  A.  M.  Arymurthi,  “Performance  Comparison  Analysis  Features Extraction Methods for Batik Recognition,” in International Conference on Advanced Computer Science and Information Systems, Depok , 2012.
[19]  A. S. Shaffi and M. Al-Obaidy, “Analysis and Comparative Study of Traditional and Web Information Systems Development Methodology (WISDM) Towards Web Development Applications,” Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng. , vol. 3, no. 11, pp. 277–282, 2013.
[20]  D. . Altman, Practical Statistics for Medical Students . London: Chapman and Hall, 1991.