## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Pengenalan Pola untuk Identifikasi Jenis Kain Tenun Sibolga Menggunakan Metode Principal Component Analysis dan
K-Nearest Neighbours
Dinara Sarvina Piliang * , Sriani
Fakultas Sains Dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* dinarasarvina03@gmail.com, 2, sriani@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: dinarasarvina03@gmail.com Submitted: 02/08/2024; Accepted: 08/08/2024; Published: 09/08/2024
Abstrak −Kain tenun Sibolga merupakan salah satu kain tradisional  Indonesia yang  memiliki  nilai  seni dan budaya tinggi. Motif  kain  tenun  Sibolga  biasanya  terinspirasi  dari  alam,  seperti  flora,  fauna,  dan  budaya  lokal.  Kain  tenun  Sibolga  dan terkenal  dengan  motifnya  yang  unik  dan  beragam.  Motif  kain  tenun  Sibolga  biasanya  terinspirasi  dari  alam,  seperti  flora, fauna,  dan  budaya  lokal.    Klasifikasi  jenis  kain  tenun  Sibolga  secara  manual  merupakan  proses  yang  memakan  waktu  dan membutuhkan  keahlian  khusus.  Hal  inilah  menyebabkan  kerumitan  motif  dan  variasi  warna  yang  terdapat  pada  kain  tenun Sibolga. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat mengklasifikasikan jenis kain tenun Sibolga secara otomatis dan akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ekstraksi fitur, yaitu melakukan ekstraksi fitur baru dari kumpulan  data  awal.  Salah  satu  teknik  ekstraksi  fitur  yang  dapat  digunakan  adalah  Principal  Component  Analysis(PCA). Penggunaan PCA dapat digunakan untuk mereduksi dimensi data yang lebih rendah dengan risiko kehilangan informasi yang sangat kecil. Penelitian ini juga menggunakan KNN karena algoritma ini digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan kain  berdasarkan  fitur-fitur  utama  ini,  sehingga  mengurangi  kompleksitas  komputasi  dan  meningkatkan  akurasi.  Hasil klasifikasi  kain  tenun  sibolga  menggunakan  algoritma  K-NN  dengan  memanfaatkan  proses  ekstraksi  fitur  mengguanakan PCA  mendapatkan  akurasi  sebesar  72%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  klasifikasi  kain  tenun  sibolga  menggunakan  algoritma menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbours  (K-NN)  dapat  dilakukan  dengan  melakuakan  ekstraksi  fitur  menggunakan metode (Pricipal Component Analysis) PCA.
Kata Kunci: Kain Tenun Sibolga; Klasifikasi; PCA; KNN; Pola
Abstract −Sibolga  woven  fabric  is  one  of  Indonesia's  traditional  fabrics  that  has  high  artistic  and  cultural  value.  Sibolga woven  fabric  motifs  are  usually  inspired  by  nature,  such  as  flora,  fauna,  and  local  culture.  Sibolga  woven  fabric  and  is famous for its unique and diverse motifs. Sibolga woven fabric motifs are usually inspired by nature, such as flora, fauna, and local  culture.    Manually  classifying  the  types  of  Sibolga  woven  fabrics  is  a  time-consuming  process  and  requires  special expertise. This causes the complexity of motifs and color variations found in Sibolga woven fabrics. Therefore, a system is needed that can classify the types of Sibolga woven fabrics automatically and accurately. The method used in this study is the feature extraction method, which is to extract new features from the initial data set. One of the feature extraction techniques that can be used is Principal Component Analysis (PCA). The use of PCA can be used to reduce the lower dimensions of data with very little risk of information loss. The study also uses KNN because this algorithm is used effectively to classify fabrics based  on  these  key  features,  thereby  reducing  computational  complexity  and  improving  accuracy.  The  results  of  the classification  of  sibolga  woven  fabrics  using  the  K-NN  algorithm  by  utilizing  the  feature  extraction  process  using  PCA obtained an accuracy of 72%. It can be concluded that the classification of sibolga woven fabrics using an algorithm using the K-Nearest Neighbours (K-NN) algorithm can be done by extracting features using the PCA method (Pricipal Component Analysis).
Keywords : Sibolga Woven Cloth; Classification; PCA; KNN; Pattern

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Setiohardjo  &  Harjoko,  Indonesia  memiliki  banyak  kekayaan  budaya  dalam  bentuk  kain  tradisional, salah satunya kain tenun dari Sibolga[1]. Kain tenun dari Sibolga memiliki ciri khas motif masing-masing yang merupakan  manifestasi  kehidupan  sehari-hari,  kebudayaan  dan  kepercayaan  masyarakat  setempat.  Kain  Tenun merupakan  hasil dari kerajinan  yang berupa bahan  kain  yang terbuat dari benang dengan cara  menggabungkan benang – benang secara memanjang atau melintang. Tenunan tradisional indonesia berasal dari berbagai  daerah[2].  Setiap  tenunan  dibuat  berdasarkan  kebudayaan,  adat  istiadat,  kebiasaan  budaya  dan  lain sebagainya yang berasal dari setiap daerah masing – masing sehingga ragam corak dan motif memiliki khasnya tersendiri[3].  Salah  satunya  tenunan  dari  kota  sibolga  yang  merupakan  kreasi  dari  pengrajin  tenun  yang menampilkan kekayaan alam yang ada di Kota Sibolga yang memiliki motif Ikan Saiyo Sakato, Sanggu Gadang, Ikan Lidah – lidah, Pucuk Rebung, Lupis – lupis, Mursala, Kapal Layar, Siku - siku dan Angkar Lupis.
Kain tenun Sibolga merupakan salah satu kain tradisional Indonesia yang memiliki nilai seni dan budaya tinggi[4]. Kain ini diproduksi di Sibolga, Sumatera Utara, dan terkenal dengan motifnya yang unik dan beragam. Motif kain tenun Sibolga biasanya terinspirasi dari alam, seperti flora, fauna, dan budaya lokal. Klasifikasi jenis kain  tenun  Sibolga  secara  manual  merupakan  proses  yang  memakan  waktu  dan  membutuhkan  keahlian khusus[5].  Keahlian  khusus  ini  meliputi  menghani  adalah  memilah  helaian  benang-benang  untuk  kemudian menjadi  lungsi  yang  di  letakkan  pada  alat  hani.  Setelah  di  lakukannya  menghani  tahapan  selanjutnya  adalah memasang benang lungsi pada alat tenun (ATBM). Helai demi helai benang di pasangkan ke alat tenun dengan sangat teliti dan sabar, Tahap selanjutnya adalah pencucukan. Pencucukan adalah memasukkan benang lungsi ke

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
mata gun sesuai dengan corak tenun. Tahapan selanjutnya adalah pencucukan pada sisir. Proses ini memasukkan benang lungsi  ke sisir sesuai  dengan corak dan pola kain tenun, langkah  selanjutnya adalah ikat benang lungsi pada kain dilakukan setelah lungsi melalui mata gun dan sisir, lalu penyetelan, setelahnya menenun dan bukan berarti selesai setelah menenun, melepas kain tenun juga sedikit hati-hati[6]. Hal inilah menyebabkan kerumitan motif dan variasi warna yang terdapat pada kain tenun Sibolga. Oleh karena itu, dilakukan klasifikasi otomatis menggunakan  metode  PCA  dan  KNN  untuk  mempercepat  dan  mempermudah  identifikasi  jenis  kain  tenun, mengurangi  ketergantungan  pada  penilaian  manual  yang  membutuhkan  waktu  dan  keahlian  khusus.  Tujuanya yaitu  mengembangkan  sistem  klasifikasi  yang  efisien  dan  akurat  untuk  mengenali  berbagai  jenis  kain  tenun Sibolga, sehingga dapat meningkatkan produktivitas, standardisasi, dan pelestarian warisan budaya tersebut.
Reduksi dimensi dapat dilakukan dengan memakai dua metode yaitu, metode pemilihan fitur dan metode ekstraksi  fitur[7].  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  ekstraksi  fitur,  yaitu  melakukan ekstraksi  fitur  baru  dari  kumpulan  data  awal[8].  Salah  satu  teknik  ekstraksi  fitur  yang  dapat  digunakan  adalah Principal  Component  Analysis(PCA).  PCA  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menyederhanakan  kumpulan dari  data  -  data  dengan  cara  mentransformasi  linier  sehingga  terbentuk  sistem  koordinat  baru  dengan  varian minimum[9]. Penggunaan PCA dapat digunakan untuk mereduksi dimensi data yang lebih rendah dengan risiko kehilangan informasi yang sangat kecil. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python  dan  beberapa  library  seperti  numpy  dan  pandas  untuk  memproses  sebuah  data[10].  K-Nearest Neighbours  (KNN)  merupakan  metode  supervised  learning.  Instance  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  sampel training terdekat di ruang fitur[11]. Pada penelitian ini penulis mengusulkan menggunakan KNN dengan melihat fakta di atas bahwa akurasi dari penelitian-penelitian sebelumnya tidak jauh berbeda antara satu dengan lainnya. Peneliti akan mengambil sebuah foto atau memasukkan gambar kain tenun yang akan diuji dalam sistem. Data gambar  pelatihan  merupakan  tahap  dari  proses  sistem  di  mana  perhitungan  jarak  KNN  dan  pendekatan  yang dilakukan pada citra secara otomatis. Ekstraksi pada warna dan bentuk ialah hasil dari proses segmentasi dalam sebuah objek, di mana sistem akan bekerja untuk melakukan proses pencocokan data gambar berdasarkan warna dari data pelatihan yang ada[12].
Untuk  memperkuat  penjelasan  mengenai  penelitian  menggunakan  PCA  dan  KNN,  peneliti  mengambil sebuah  penelitian  yang  berjudul  “Pengenalan  Pola  Citra  Digital  Motif  Kain  Tenunan  Mollo  Menggunakan Metode Principal Component Analysis Dan Euclidean Distance” oleh Mauko dkk, menerapkan aplikasi matlab berbasis GUI dalam pengolahan citra dan menggunakan dua metode yaitu principal component analysis. Melalui PCA  setiap  titik  sampel  data  citra  kain  tenun  sibolga  ditranformasikan  berdasarkan  principal  component-nya sehingga  variasi  penyebaran  data  hasil  transformasi  yang  dimensinya  lebih  kecil  dapat  mewakili  variasi penyebaran data asli yang dimensinya jauh lebih besar[13]. Oleh karena itu, peneliti akan melakukan penelitian yang mirip mengenai pengolahan citra tentang pengklasifikasian jenis kain tenun. Namun pada penelitian yang akan  dilakukan  ini  menggunakan  data  dan  objek  penelitian  yang  berbeda.  Penelitian  ini  adalah  kain  tenun sibolga, dimana data bersumber dari wawancara pengrajin kain tenun sibolga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  ekstraksi  fitur.  Dengan  menggunakan  penelitian ekstraksi  fitur,  peneliti  dapat  mengembangkan  algoritma  PCA  dan  KNN  yang  lebih  akurat  dan  relevan  untuk identifikasi pola kain tenun Sibolga. Untuk membuat penelitian lebih mudah dipahami, kerangka penelitian juga harus  dirancang  dan  diterapkan[14].  Hal  ini  disebabkan  fakta  bahwa  penelitian  selanjutnya  harus  disampaikan secara runtut dan sesuai jalurnya, sehingga pembuatan kerangka penelitian diperlukan. Tahapan dalam kerangka penelitian masalah yang dibahas dapat dilihat pada Gambar 1[15].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
1. Perencanaan Dalam perencanan, ada beberapa langkah yang harus dilakukan diantaranya[16]:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  ini  adalah  tahap  mengidentifikasi  pertanyaan  yang  akan  dijawab  dalam penelitian[17].  Identifikasi  masalah  melibatkan  mengajukan  pertanyaan  yang  jelas  dan  spesifik  dalam konteks penelitian.
b. Perumusan Masalah
Penerapan  metode  principal  component  analysis  (pca)  dalam  suatu  sistem  untuk  meng  -  klasifikasikan kain tenun dalam bentuk citra.
c. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  adalah  untuk  menerapkan  metode  principal  component  analysis  untuk  memeperoleh hasil suatu klasifikasi pada suatu kain tenun.
d. MetodePenelitian
Metode penelitian yang diigunakan adalah metode principal component analysis dan algoritma k – nearest neighbors.
e. Rencana Pengambilan Data
Penelitian  ini  memerlukan  data  tentang  kain  tenun  disalah  satu  di  salah  satu  rumah  tenun  yang  ada  di Sibolga. Sumber data didapat melalui wawancara dari seorang pengrajin tenun yaitu Ibu Novita.
f. Rencana Uji Coba
Rencana  uji  coba  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  bahwa  metode  yang  digunakan  peneliti  dapat memberikan hasil klasifikasi yang relavan dengan ilmu pengetahuan[18].
g. Rencana Implementasi
Rencana  implementasi  penelitian  ini  adalah  menerapkan  dalam  pembuatan  sistem  berbasis  web  yang dapat mengetahui dan memperoleh hasil suatu klasifikasi pada suatu pengolahan citra[19].
2. Pengumpulan Data Pada tahapan ini ada 3 teknik pengumpulan data[20]:
a. Studi Pustaka Dalam penelitian ini dilakukan pencarian dan pengumpulan dengan mencari jurnal, ebook, browsing interner, artikel dan lainnya yang relavan dengan topik penelitian.
b. Wawancara Penelitian ini dilakukan dengan mewawancarai seorang pengrajin tenun disalah satu di rumah tenun yaitu Usaha Tenun Putri Sibolga.
c. Observasi  Pada  penelitian  ini  dilakukan  teknik  observasi  secara  langsung  ke  Rumah  Tenun  untuk mewawancarai agar data yang didapat adalah data yang akurat dan data valid.
3. Analisis Data
Data yang digunakan untuk analisis adalah data motif kain tenun yang berisi tentang menggunakan algoritma KNN dengan ekstraksi PCA yang terdapat dalam flowchart.
4. Perencanaan Sistem
Proses  penelitian  ini  melakukan  perencanaan  dengan  mengklasifikasikan  pola  kain  tenun  menggunakan sistem berbasis web yang didukung dengan bahasa pemograman Pyhton.

## Gambar 2. Alur Penelitian Sistem
Alur ini menggambarkan bahwa sistem ini menggunakan PCA untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan klasifikasi  dengan  K-NN.  PCA  membantu  dalam  mengurangi  dimensi  data  dan  menyaring  fitur-fitur  yang relevan,  sehingga  meningkatkan  kinerja  dari  algoritma  K-NN.  K-NN  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan kemiripannya dengan data latih.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3. Diagram Alur Proses Klasifikasi K-NN
Alur ini menggambarkan bahwa sistem ini menggunakan PCA untuk mempersiapkan data sebelum dilakukan klasifikasi  dengan  K-NN.  PCA  membantu  dalam  mengurangi  dimensi  data  dan  menyaring  fitur-fitur  yang relevan,  sehingga  meningkatkan  kinerja  dari  algoritma  K-NN.  K-NN  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan kemiripannya dengan data latih.
5. Pengujian
Pada proses pengujian data akan diekstraksikan pola menggunakan metode PCA dan diklasifikasikan dengan algoritma K-NN untuk melakukan pra-pemrosesan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data dikumpulkan dari toko kain tenun di sibolga. Data yang dikumpulkan kemudian diolah dan dipreprocessing sebelum  dilakukan  proses  analisis.  Terdapat  9  kategori  tenun  yang  akan  di  analisis,  setiap  kategori  masing- masing memiliki 89 citra. Sehingga total keseluruhan data citra berjumlah 801 citra. Data yang digunakan terdiri dari  citra  kain  tenun  Sibolga,  yang  diambil  dari  berbagai  jenis  kain  untuk  membentuk  dataset  yang komprehensif. Dataset dibagi  menjadi dua bagian: dataset pelatihan  yang berjumlah 640 dan dataset pengujian yang  berjumlah  161.  Dataset  pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model  KNN,  sementara  dataset  pengujian digunakan untuk mengevaluasi performa model. Beberapa sampel dari ragam kain tenun yang akan diteliti dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Sampel Ragam Motif Kain Tenun

## 3.1 Prepocessing Data
1. Proses Grayscaling
Pada  penelitian  ini,  konversi  citra  berwarna  menjadi  grayscale  (hitam  putih)  merupakan  langkah  krusial dalam  praprosesing  data.  Berikut  ini  adalah  contoh  data  citra  sebelum  dan  sesudah  melalui  tahapan grayscaling .
2. Proses Resizing
Resizing  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  semua  citra  kain  tenun  memiliki  ukuran  yang  seragam, sehingga analisis PCA dan KNN dapat berjalan dengan lancar dan menghasilkan hasil yang konsisten.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 6. Proses Resizing

## 3.2 Ekstraksi Fitur dengan PCA
PCA mampu mengurai kompleksitas motif kain tenun menjadi sekumpulan fitur esensial yang mudah dipahami dan  dianalisis.  Pada  penelitian  sebenarnya,  jumlah  fitur  PCA  yang  digunakan  ada  15  fitur.  Sampel  proses eksraksi fitur PCA pada citra yang berdimensi 2x5 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampel Citra 2x5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1. Standarisasi Data
Pertama, standarisasikan data dengan menghitung rata-rata dan deviasi standar untuk setiap fitur. Rata-rata μ dari setiap fitur :
Deviasi standar σ dari setiap fitur :
√ (   )  (   )  (   )  (   )  (   ) √ √
√ (   )  (   )  (   )  (   )  (    ) √
√
Setelah standarisasi, data akan menjadi seperti tabel dibawah ini.
Tabel 2. Sampel Citra Setelah Standarisasi -2.12 -1.41 -0.71 -0.71 0.71 0 2.12 0.71 3.54 1.41 2. Perhitungan Matriks Kovariansi
Selanjutnya, hitung matriks kovariansi dari data yang telah di standarisasi. Matriks kovariansi S berukuran d x d , dimana d adalah jumlah fitur. 𝑆 = 1 𝑛 -1 𝑍 𝑇 𝑍
Disini, Z adalah matriks data standarisasi, dan n adalah jumlah data citra.

## 𝑍
[ ]
𝑍     [ ]
Setelah matriks Z dan ZT dikalikan, maka akan menghasilkan matriks baru. Kemudian matriks baru dimasukkan ke persamaan sehingga akan diperoleh matriks nilai S.
𝑆 [ ]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
𝑆   [ ]
3. Perhitungan Eigenvalue dan Eigenvector
Selanjutnya, hitung eigenvalue λ dan eigenvector v dari matriks kovariansi S. Carilah eigenvector v dengan memecahkan persamaan Sv = λv.
𝑆
𝑆   [ ]
Hitung determinan :
(         )(          )– (    )
Dengan menggunakan persamaan kuadrat, hitung nilai λ. Sehingga diperoleh nilai λ1 = 8.11 dan λ2 = 0.14. 4. Normalisasi Eigenvector
Hitung panjang (norm) dari masing-masing vektor eigen:

## √                     √

## √                   √
Vektor yang telah dinormalisasi adalah v 1 𝑛𝑜𝑟𝑚 dan v 2 𝑛𝑜𝑟𝑚 .
[ ]   [ ]
[ ]   [ ]
5. Transformasi Data
Untuk mentransformasi data X ke dalam ruang baru yang didefenisikan oleh eigenvector yang sudah dinormalisasi V, dikalikan X dengan V.
[ ] [ ] [ ]
Jadi, hasil akhir dari transformasi data X menggunakan eigenvector yang sudah dinormalisasi V adalah 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑜𝑟𝑚𝑒𝑑 .

## 3.3 Proses Klasifikasi K-NN
Setelah  data  tenun  Sibolga  diolah  dan  direpresentasikan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis (PCA), langkah selanjutnya adalah mengklasifikasikan jenis tenun menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Sajian nilai latih dan uji dalam proses klasifikasi KNN dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4:
Tabel 3. Sajian nilai piksel citra latih Fitur Tenun
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 1 4 3 7 6 9 10 11 12 A 9 7 4 4 1 6 9 5 1 2 B
8 1 1 2 7 3 2 11
2 9 C

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
Data  yang disajikan dalam tabel  merupakan representasi  sederhana dari citra latih  yang akan digunakan dalam  penelitian  pengenalan  pola  untuk  mengidentifikasi  jenis  kain  tenun  Sibolga.  Kolom  1  hingga  10  ini merepresentasikan fitur-fitur yang diekstrak dari citra kain tenun.
Tabel 4. Sajian nilai piksel citra uji Fitur Tenun 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2.18 1.51 4.62 3.97 7.06 6.43 9.5 8.89 11.94 11.35 ?
Data  yang disajikan dalam tabel  merupakan representasi  sederhana dari citra latih  yang akan digunakan dalam  penelitian  pengenalan  pola  untuk  mengidentifikasi  jenis  kain  tenun  Sibolga.  Jika  dibandingkan  dengan data latih, data uji memiliki perbedaan utama yaitu pada kolom tenun. Pada data latih, kolom tenun sudah terisi dengan  label  kelas  yang  benar.  Hal  ini  karena  data  latih  digunakan  untuk  melatih  model  agar  dapat  belajar mengenali pola dari setiap kelas. Langkah-langkah dalam proses klasifikasi KNN:
1. Menentukan nilai K Pada sampel ini, akan diinisiasi nilai K=5
2. Menghitung Jarak
Hitung jarak antara pola fitur citra uji baru dengan pola fitur dari setiap citra dalam data latih: Jarak ke Citra Uji Terhadap Tenun A :
√ ((        ) (        ) (        ) (        ) )   (        ) (        ) (       )
(         ) (          ) (          )

## √
Jarak ke Citra Uji Terhadap Tenun B :
√ ((        ) (        ) (        ) (        ) )   (        ) (        ) (       )
(        ) (         ) (         )

## √
Jarak ke Citra Uji Terhadap Tenun C :
√ ((        ) (        ) (        ) (        ) )   (        ) (        ) (       ) (         ) (         ) (         )
√
3. Mencari Tetangga Terdekat
Berdasarkan  nilai  jarak  euclidean,  urutan  3  tetangga  terdekat  dari  citra  uji  baru  adalah  Tenun  A,  Tenun  C, dan Tenun B.
4. Menentukan Kelas
Berdasarkan  nilai  jarak  euclidean,  urutan  3  tetangga  terdekat  dari  citra  uji  baru  adalah  Tenun  A,  Tenun  C, dan Tenun B

## 3.4 Pengujian
Dalam  penelitian  ini,  splitting  data  merupakan  langkah  penting  untuk  memastikan  kualitas  dan  generalisasi model  klasifikasi  tenun  Sibolga  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Proses  ini  membagi  data menjadi  dua  bagian:  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  untuk  melatih  model  KNN,  di  mana  model mempelajari  pola  dan  karakteristik  dari  berbagai  jenis  tenun  Sibolga.  Data  uji  digunakan  untuk  mengevaluasi performa  model KNN pada data  yang belum pernah dilihatnya  sebelumnya. Hal ini penting  untuk  memastikan bahwa  model  dapat  mengklasifikasikan  tenun  Sibolga  dengan  benar  dan  akurat.  Model  splitting  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  8:2.  Dimana  dari  total  data,  80%  digunakan  sebagai  data  latih  dan  20% dijadikan sebagai data uji. Sehingga akan diperoleh sebanyak 640 data latih dan 161 data uji. Nilai akurasi detail dari proses pengujian jumlah fitur PCA yang digunakan dalam proses klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengujian Fitur PCA Jumlah Fitur Akurasi 2 0.391 3 0.547 4 0.59

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
Jumlah Fitur Akurasi 5 0.571 6 0.571 7 0.615 8 0.634 9 0.677 10 0.665 11 0.702 12 0.698
Ketika  jumlah  fitur  dinaikkan  dari  2  menjadi  7,  secara  umum  terjadi  peningkatan  akurasi.  Ini menunjukkan  bahwa  penambahan  fitur  awal  memberikan  informasi  yang  lebih  lengkap  kepada  model  untuk melakukan klasifikasi.

## 3.5 Penerapan
Proses  klasifikasi  citra  tenun  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python.  Berikut  ini  adalah penerapan pada penelitian yang dilakukan.
1. Inisialiasai dan import library yang akan digunakan
Untuk melakukan proses klasifikasi menggunakan python, digunakan beberapa library untuk mempermudah proses. Seperti library numpy, pandas, sklearn dan matploblib. Berikut adalah kode untuk import/inisialisasi library.
2. Pembacaan dataset
Dataset yang digunakan merupakan citra dari berbagai jenis tenun. Seluruh citra tenun dimasukkan ke dalam folder dan folder diberi nama dari jenis citra tenun yang disimpan pada folder tersebut. Dengan menggunakan python, seluruh folder dengan nama jenis tenun diakses menggunakan kode berikut.
3. Grayscaling dan resizing
Setelah  seluruh  dataset  citra  dibaca  oleh  program,  citra-citra  tersebut  diubah  ke  dalam  skala  abu-abu kemudian diubah ukuran yang sama yaitu 500x500 piksel.
4. Proses pengujian jumlah PCA
Tahapan  ini  adalah  tahapan  untuk  menguji  akurasi  dari  beberap  nilai  PCA.  Nilai  PCA  dengan  akurasi tertinggi  akan  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  nantinya.  Adapun  hasil  dari  proses  pengujian  PCA  dapat dilihat pada gambar berikut ini.

## Gambar 7. Grafik Pengujian Jumlah Fitur PCA
Ketika  jumlah  fitur  dinaikkan  dari  2  menjadi  sekitar  8,  secara  umum  terjadi  peningkatan  akurasi.  Ini mengindikasikan  bahwa  penambahan  fitur  awal  memberikan  informasi  yang  lebih  lengkap  kepada  model untuk melakukan klasifikasi. Setelah mencapai titik maksimum, akurasi mulai menurun. Hal ini bisa terjadi karena  penambahan  fitur  setelah  titik  optimal  justru  memperkenalkan  noise  atau  informasi  yang  tidak relevan, sehingga mengganggu kinerja model.
5. Proses Klasifikasi K-Nearest Neighbour (K-NN)
Setelah  melakukan  pengujian  PCA,  selanjutnya  dilakukan  penerapan  algoritma  K-NN  untuk  proses klasifikasi.
Dengan menggunakan nilai PCA = 15 dan nilai K =5 berdasarkan sampel pada tabel nilai citra latih dan cita  uji  .  Diperoleh  nilai  akurasi  klasifikasi  sebesar  72%.  Classification  report  dari  hasil  klasifikasi  yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 8 .

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. Classification Report
Kelas seperti 'bungaros', 'pucukrebung', 'sanggugadang', dan 'sikusiku' memiliki nilai precision, recall, dan F1-score  yang  tinggi,  menunjukkan  bahwa  model  sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  kelas-kelas  ini.  Kelas seperti 'ikansayosakato', 'kapallayar', 'lidahlidah', dan 'lupislupis' memiliki nilai precision atau recall yang rendah, mengindikasikan bahwa model masih kesulitan dalam mengklasifikasikan kelas-kelas ini.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan proses  klasifikasi pada  kain tenun sibolga  menggunakan algoritma (K-Nearest Neighbours) K-NN dengan memanfaatkan fitur (Pricipal Component Analysis) PCA, diperoleh kesimpulan proses klasifikasi kain  tenun  sibolga  menggunakan  algoritma  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbours  (K-NN)  dapat dilakukan dengan melakuakan ekstraksi fitur menggunakan metode (Pricipal Component Analysis) PCA. Proses klasifikasi kain tenun dengan K-NN dilakukan dengan menggunakan 15 fitur PCA dan nilai K=5 dengan model splitting data 8:2. Jumlah data latih adalah 640 sedangkan jumlah data uji adalah 161. Selain itu, Hasil klasifikasi kain  tenun  sibolga  menggunakan  algoritma  K-NN  dengan  memanfaatkan  proses  ekstraksi  fitur  mengguanakan PCA  mendapatkan  akurasi  sebesar  72%.  Tujuan  dibuatnya  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem klasifikasi  yang  efisien  dan  akurat  untuk  mengenali  berbagai  jenis  kain  tenun  Sibolga,  sehingga  dapat meningkatkan  produktivitas,  standardisasi,  dan  pelestarian  warisan  budaya  tersebut.  Untuk  penelitian selanjutnya,  mengumpulkan  lebih  banyak  dataset  tenun  Sibolga  dari  berbagai  daerah  dan  pengrajin  untuk meningkatkan representasi variasi tenun Sibolga dan meningkatkan akurasi klasifikasi.

## REFERENCES
[1] R.  I.  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto,  “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Radial  Basis  Function,” Bull.  Informatics  … ,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/article/view/3
[2] M. Fansyuri and D. Yunita, “Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jenis Kelamin Berdasarkan Analisis Citra Wajah,” KLIK
Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , 2023, [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/827
[3] F. Fatmayati, D. Nurnaningsih, N. Nugroho, “Pengembangan Sistem Pakar Menggunakan Pendekatan Dempster-Shafer Theory  Pada  Diagnosis  Gangguan  Makan  Pada  Anak,” …  Tek.  Inform.  dan  … ,  2024,  [Online].  Available: http://www.djournals.com/resolusi/article/view/1884
[4] Q.  N.  Azizah,  “Klasifikasi  Penyakit  Daun  Jagung  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  AlexNet,”
sudo Jurnal Teknik Informatika . jurnal.ilmubersama.com, 2023. [Online]. Available:
https://jurnal.ilmubersama.com/index.php/sudo/article/download/227/148
[5] I.  S.  Dewi  And  S.  I.  Akutansi,  “Mempelajari  Berbagai  Jenis  Sistem  Informasi  Akuntansi :  Memilih  Solusi  Tepat Untuk,” Vol. 4, No. 1, Pp. 1–26, 2024.
[6] D.  Fadhlan,  “Optimalkan  Kampanye  Digital  Anda  Dengan  Analisis  Visual,” Jurnal  Teknologi  Pintar .
Teknologipintar.Org, 2024. [Online]. Available: Http://Teknologipintar.Org/Index.Php/Teknologipintar/Article/View/653
[7] A.  Hasan,  “Integrasi  Sistem  Informasi  Akuntansi  Dan  Teknologi  Terkini  Untuk  Efisiensi  Operasional,” Jurnal  Ilmu Data . Ilmudata.Org, 2024. [Online]. Available: Http://Ilmudata.Org/Index.Php/Ilmudata/Article/View/340
[8] D. A. N. Alat, “Visualisasi Data Untuk Pemodelan Prediktif : Metode,” Vol. 4, No. 5, Pp. 1–19, 2024.
[9] A.  Mahendra,  “Visualisasi  Data  Untuk  Pemantauan  Kinerja  Proyek:  Teknik  Dan  Tools,” Jurnal  Teknologi  Pintar . Teknologipintar.Org, 2024. [Online]. Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipintar/article/view/651
[10]  D.  Pratiwi,  “Strategi  Pengelolaan  Keuangan  Yang  Lebih  Efektif  Melalui  Sistem  Informasi  Akuntansi  Berbasis
Teknologi,” Jurnal Ilmu Data . ilmudata.org, 2024. [Online]. Available:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 4, August 2024, Page 796-805 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i4.5727
http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/view/381
[11]  Sriani,  Supriyandi,  M.  Furqan,  and  W.  Fadilla  Rischa,  “Pengenalan  Pola  Penyakit  Daun  Jambu  Air  Menggunakan Metode  PCA  dan  KNN,” J.  Jar.  Sist.  Inf.  Robot. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  158–163,  2023,  [Online].  Available: http://ojsamik.amikmitragama.ac.id
[12]  I. P. Sari, F. Ramadhani, A. Satria, and D. Apdilah, “Implementasi Pengolahan Citra Digital dalam Pengenalan Wajah menggunakan Algoritma PCA dan Viola Jones,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 146–157, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i3.346.
[13]  A. Putra, “Visualisasi Data Untuk Pengambilan Keputusan: Metode Dan Strategi,” Teknologipintar.org , vol. 4, no. 5, pp. 1–22, 2024.
[14]  J.  Supriyanto,  “MEMBANGUN  SISTEM  INFORMASI  AKUNTANSI  YANG  EFEKTIF:  PANDUAN  LENGKAP UNTUK  IMPLEMENTASI  YANG  SUKSES,” Jurnal  Ilmu  Data .  ilmudata.org,  2024.  [Online].  Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/view/346
[15]  N.  Susanti,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  OTOMASI  PENJADWALAN  PRODUKSI  MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA,” Jurnal
Ilmu Data . ilmudata.org, 2024. [Online]. Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/view/394
[16]  A.  Syahputra,  “Penggunaan  Sistem  Informasi  Akuntansi  (Sia)  Untuk Pemantauan  Dan Pengendalian  Keuangan  Yang Lebih Efektif,” Ilmudata.org , vol. 4, no. 1, pp. 1–29, 2024.
[17]  P.  N.  Andono  and  E.  H.  Rachmawanto,  “Evaluasi  Ekstraksi  Fitur  GLCM  dan  LBP  Menggunakan  Multikernel  SVM untuk  Klasifikasi  Batik,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  1–9,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i1.2615.
[18]  A. Septiarini, Rizqi Saputra, Andi Tejawati, and Masna Wati, “Deteksi Sarung Samarinda Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Pengolahan Citra,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 5, pp. 927–935, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3435.
[19]  A. Z. Putra, A. M. Husein, and A. M. Simarmata, “Klasifikasi Buah Guava Menggunakan Computer Vision,” vol. 3, no. 2, pp. 104–109, 2024.
[20]  F.  R.  Malau  and  D.  I.  Mulyana,  “Classification  of  Edelweiss  Flowers  Using  Data  Augmentation  and  Linear Discriminant  Analysis  Methods,” J.  Appl.  Eng.  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  139–148,  2022,  doi: 10.37385/jaets.v4i1.960.