I A ES   I n te r n at i o n al   Jo u r n al   o f  A r ti fi c i al   I n te l l i ge n c e   (I J - AI )   V o l .   10 ,   N o .   1 ,  Ma r ch   2021 ,   pp.   93 ~ 100   IS S N :   2252 - 8938 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j a i . v 10 .i 1 . pp 93 - 100             93       Jou r n al   h o m e pa ge :  ht t p: / / i j ai . i ae s c or e . c om   E x p e r t   r o l e   i n   i m a g e   c l a ssi f i c a t i o n   u si n g   C N N   f o r   h a r d   t o   i d e n t i f y   o b j e c t :   d i st i n g u i sh i n g   b a t i k   a n d   i t s i m i t a t i o n       Zo h an to   Wi d yan to k o ,   Ti t i k   P u r w ati   W i d o w ati ,   I s n ai n i ,   P ar as   T r ap s i l ad i   C e nt e r   o f   H a ndi c r a f t   a nd   B a t i k  Y o gy a ka r t a ,   I ndo ne s i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T   Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e d  M ar   2 0 ,   2 0 20   R e v i s e d  D ec   21 ,   20 20   A c c e pt e d  F eb   1 ,   20 21       I n  t hi s   r e s e a r c h  w e   t r y   t o   s o l v e   t he   r e c o g ni t i o n  pr o bl e m   i n  d i f f e r e n t i a t i ng   be t w e e n  b a t i k  a nd  i t s   i m i t a t i o n.   B a t i k  i s   a n  I ndo ne s i a n  he r i t a g e   o f   pr o c e s s   i n   m a ki ng   t r a d i t i o na l   t e x t i l e   pr o duc t   t ha t   i s   no w   e nda ng e r e d   by   t he   e x i s t e nc e   o f   i m i t a t i o n  p r o duc t s .   W e   t r y   t o   c om pa r e   t w o   po pul a r   C N N   m o de l   t o   c l a s s i f y   ba t i k  p r o duc t s   i nt o   f i v e   c l a s s e s .   T he   c l a s s e s   a r e   t ul i s ,   c a p,   p r i nt   w a r na ,   p r i nt   m a l a m ,   c a but   w a r na .   T u l i s   a nd  c a p  a r e   g e nui ne   b a t i k ,   a n d  t he   o t he r   t hr e e   a r e   a n  i m i t a t i o n.   W e   r e a l i z e   t ha t   t hi s   p r o bl e m   i s   g o   be y o nd  t he   r e c o g ni t i o n  o f   f i ne   g r a i n e d  i m a g e   pr o bl e m ,   i t   i s   a   h a r d  t o   i de n t i f y   i m a g e   pr o bl e m   be c a us e   e v e n  t h e   ba t i k   e x pe r t s   i s   ha v i ng   a   ha r d  t i m e   i de nt i f y i ng   ba t i k  a nd   i t s   i m i t a t i o n  i f   o nl y   ba s e d  o n  i t s   p i c t ur e .   T he   t w o   C N N   m o de l s ,   i nc e pt i o nV 3  a nd  m o bi l e ne t V 2  w e r e   t r a i n e d  o n  t h r e e   t y pe s   o f   i m a g e .   O ne   t y pe   i s   a   f r e e l y   t a ke n   i m a g e ,   t h e   o t he r   t w o   w e r e   t a k e n  ba s e d  o n  t he   e x pe r t s   s ug g e s t i o n.   T he   a c c ur a c y   s c o r e   s ho w s   t ha t   t he   m o de l   t r a i ne d  w i t h  t he   s ug g e s t i o n  ba s e d   pi c t u r e   pe r f o r m   be t t e r   t ha n   t he   o ne   t r a i n e d   w i t h   t h e   r a ndo m   pi c t ur e .   Ke y w or d s :   B a t i k   CN N   H a r d  t o   i de n t i fy   obj e c t   Im a ge   r e c o gni t i o n   Im i t a t i o n  b a t i k   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   Z o h a n t o   W i dy a n t o ko   Ce n t e r  o f   H a n d i c ra f t   a nd  B a t i k   K us um a n e g a r a   s t r e e t   n u m b e r   7  Y o gy a ka r t a ,   I n do n e s i a   E m a i l :   z o ha n t o @ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N   O n e   o f   t h e   m o s t   b l o o m i n g   r e s e a r c h   a r e a   i n   c o m put e r   s c i e nc e   n o w a da y s   un do ub t e dl y   i s   c o m put e r  v i s i o n .   W i t h   a   v i s i o n   o f   e n a b l i n g  c o m put e r   b a s e d  m a c h i n e s   a n d  r o bo t s   t o  s e e   a n d  unde r s t a n d  t h e   s u rr o undi n g   w o r l d.   It   i s   t o   b e   e xpe c t e d  t h a t   t hi s   t e c hn o l o g y   c a n   p r o duc e   r e s ul t   b a s e d  o n   s t a t i c   a n d  dy n a m i c   s c e n e .   O f   c o ur s e   t h e   s t a t i c   s c e n e   a ppl i c a t i o n   i s   t h e   b a s i c   fo r   t h e   dy n a m i c   o n e .   Im a ge   r e c o gn i t i o n   i s   t h e   e a rl y   fo r m   of  t h i s   t e c hn o l o g y   a ppl i c a t i o n.   T o   r e c o gn i z e   a n   i m a ge ,   s y s t e m   w o ul d  c l a s s i fy   i t   i nt o   a   s pe c i f i c   do m a i n   [1] .   T hus   t h i s   s y s t e m   a l s o   k n o w n   a s   a   c l a s s i f i c a t i o n  s y s t e m .     F r o m   s o l v i n g  i m a ge   c l a s s i fy i n g  p r o b l e m   t h e   a p pl i c a t i o n   o f   c o m put e r   v i s i o n   s p r e a d  i nt o   m a n y .   It   c a n  b e   u s e d  t o  r e c o gn i z e   ha n dw ri t e n   l e t t e r,   a c c e s s   c o n t r o l ,   c a m e ra   s ur v e i l a n c e ,   h u m a n   de t e c t i o n ,   hum a n   t ra c ki n g ,   di s t i ngui s h  t e xt i l e   p r o duc t s ,   c l a s s i f y i n g  a ni m a l ,   a nd  e v e n   f o r   m i l i t a r y   pur po s e s   [2 - 5].   K - n e a r e s t   n e i g h b o r   (k - N N ) ,   s uppo r t   v e c t o r   m a c h i n e   (S V M )  a n d  m a c hi n e   l e a rn i ng  (M L )  i s   a n   e xa m pl e   t e c hn i que   po pul a r  t o   s o l ve   i m a ge   r e c o gn i t i o n  p r o b l e m .   T h e   s i m p l e s t   o n e   o f   t h e   t hr e e   i s   k - N N ,   w h i c h   do   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   by   s e a r c h i n g  t h e   m o s t   s i m i l a r  i m a ge   f r o m   t h e   da t a s e t   [6 - 11] .   S V M   b a s i c a l l y   t r y   t o  pr o j e c t i n g  i n pu t   d a t a   t o   f e a t u r e   s pa c e .   T hus   r e s ul t   i n   l i n e a r   c l a s s i f i e r   o f   t h e   da t a .   T h e   a p pl i c a t i o n   o f   S V M   i n  i m a ge   r e c o gn i t i o n   f i e l d  i n c l ude   h a n dw r i t e n   r e c o gn i t i o n   a nd   s a t e l i t e   i m a ge   a na l y z e .   In   m a c hi n e   l e a rn i ng  o r  a n y   r e c o gn i t i o n   a n d   c l a s s i f i c a t i o n  a pp l i c a t i o n  f e a t u r e   e xt ra c t i o n   p l a y   i m po rt a nt   r o l e   [ 12].   A r gu a b l y   m a c h i n e   l e a rni n g  i s   t h e   l e a di ng  t e c hn o l o g y   i n   i m a ge   r e c o gn i t i o n   r i g h   n o w ,   w i t h   t h e   de e p   l e a rn i ng  m e t h o d  b e   t h e   m o s t   s uc c e s s f ul l   of   i t s   s ub s e t   [13].   D e e p  l e a rni n g  (D L )  i s   a   n e u r a l   n e t w o r k  w i t h  m ul t i p l e   h i dde n   l a y e r s .   M ul t i - l a y e r   pe r c e pt r o n   (M L P )  i s   t h e   t r a d i t i o n a l   t y pe   o f  D L   i n   w h i c h   e v e r y   e l e m e n t   of  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   10 ,   N o .   1 ,  M a r c h   20 2 1 :     9 3   –   1 00   94   t h e   pr e v i o us   l a y e r   i s   c o nn e c t e d  t o   e v e r y   e l e m e n t   o f   t h e   n e xt   l a y e r .   I n   i m a ge   r e c o gn i t i o n   f i e l d  t h e r e   i s   t hr e e  de e p  l e a rn i n g  t e c hn i q ue s   n o t a b l y   s upe r i o r ,   t ha t   i s   c o n vo l ut i o na l   n e u r a l   n e t w o r k  (CN N ),   r e s t r i c t e d  b o l t z m a nn  m a c h i n e   (R B M )  b a s e d  m o de l ,   a n d  s t a c ke d  de n o i s i n g  a ut o e n c o de r s   (S D A ).   W i t h   CN N   a l o n e   a s   s upe r v i s e d   t y p e   w h i l e   t h e   R B M   a n d   S D A   us e   un s upe r v i s e d  a pp r o a c h.   CN N   ha s   e m i n e n c e   i n   a ut o m a t i c   f e a t u r e   l e a rn i ng,   pr o o f   t o   s c a l e / r o t a t i o n/ t ra n s l a t i o n ,   a nd  i n   ge n e r a l i z a t i o n   t o   a v o i d  o ve r f i t t i n g .     T h e   gr o w t h   o f   d e e p  l e a rn i n g  t e c hn o l o g y   i n   r e c e n t   y e a r   i s   boo s t e d  by   t hr e e   f a c t o r s :   1.   t h e   a v a i l a b i l i t y   of   pl e n t i f ul   da t a s e t   t h a t   c a n   b e   a c c e s s e d  pub l i c l y ,   2.   t h e   ra p i d   i n c r e a s e   i n  G P U - b a s e d  c o m put i n g  po w e r ,   3.   t h e   ri s e   of   n e w   m a c h i n e   l e a rn i ng  pl a t f o r m   s uc h   a s   t e n s o r f l ow ,   ke r a s ,   t h e a n o   t ha t   r e l e a s e d  i n  o pe n   s o ur c e   m a nn e r  [9].   F o r   t h e   da t a s e t s ,   t h e r e   i s   v a ri o us   s o ur c e   o n l i n e   t h a t   p r o v i de d  o pe n   da t a   t h a t   c a n   b e   d ow n l o a de d  f r e e l y .   O n e   i s   f r o m   U n i v e r c i t y   of   Ca l i f o r n i a   I r v i n e   (U CI)  t ha t   p r o v i de d  a   m a c hi n e   l e a rn i ng  r e po s i t o r y   l o a de d  w i t h   a   v a r i o us   a m o u n t   o f  da t a s e t .   S i n c e   t h e   y e a r   o f  2007  t o   2019  t h i s   r e po s i t o r y   h e l d  494  da t a s e t s   a n d  s t i l l   g r o w i n g.   B e s i de   t h a t ,   G o o gl e   t h e   i n t e rn e t   g i a nt   r e c e n t l y   r e l e a s e d  n e w   s e r v i c e   c a l l e d  da t a s e t s e a r c h ,   a   s e a r c hi n g  t o o l   t o  25  m i l l i o n   da t a s e t s .   T h o s e   t r e m e n do us   a m o u n t   o f   f r e e l y   a c c e s s i b l e   da t a s e t s   c o m b i n i n g  w i t h   f r e e l y   a v a i l a b l e   pow e r f ul l   t o o l   a n d   c h e a pe r  c o m put i ng  po w e r   r e s ul t   i n  b o os t   of   m a c h i n e   l e a rni n g  r e s e a r c h .   R e c o gn i z i n g  o b j e c t   v i a   i m a ge   i s   a n   e a s y   t a s k  fo r   h um a n,   b ut   fo r   de c a de s   be c a m e   a   da un t i n g  t a s k  fo r   m a c h i n e   o r   c o m put e r.   T ha n ks   t o   CN N ,   n o w   t r a i ni n g  a   c o m put e r   t o   c l a s s i fy   a n   i m a ge   i n t o   s e v e r a l   c a t e go r y   b e c a m e   a n   e a s i e r   t a s k.   T h e   po pul a r   i m a ge   r e c o gn i z i ng  p rob l e m   r a i s e   f r o m   s e v e r a l   o pe n   da t a s e t s   s uc h   a s   i m a ge n e t ,   M N IS T ,   CIF A R ,   P a s c a l .   T a ke   i m a ge n e t   c h a l l e nge   a s   a n   e xa m p l e ,   t h e   CN N   t e c h ni que   pr o v e d   s uc c e s s f ul l   t o   a c hi e v e   95%  a c c ura c y .   M o r e   c h a l l e n g i n g  p r o b l e m   i s   t o   r e c o gn i s e   f i n e   gra i n e d  i m a ge .   T h a t   i s   i m a ge   o f   ob j e c t s   t h a t   s e e m s   s i m i l a r  f o r   di f f e r e n t   c l a s s e s .   L i ke   t o   r e c o gn i z e   t h e   do g  b r e e ds   f r o m   i m a ge ,   o r   b i r d   o r   c a t   b r e e ds .   T hi s   o f  c o ur s e   m o r e   di f f i c ul t   t o   do   t h e n   t o   c l a s s i fy   i m a ge   i n t o   h o r s e   a n d  b i r d.   A n   e xpe r i m e n t   us i n g  G o o gl e N e t   m o de l   t r a i n e d  o n   I m a ge N e t   da t a s e t   t h e n   r e t ra i n e d  o n   f i n e - gra i n e d  f a s hi o n   d a t a s e t   y i e l d  62%  a c c ur a c y   [14].   T hus   t h e   f i n e - g r a i n e d  i m a ge   r e c o gn i t i o n  r e m a i n  c ha l l e n g i n g .   T o   i de nt i f y   b e t w e e n   b a t i k   a nd  i t s   i m i t a t i o n   w a s   a n   i m a ge   r e c o gn i t i o n  p r o b l e m   l e f t   s l i g ht l y   e xpl o r e d.   B a t i k  i s   a   t r a d i t i o na l   t e xt i l e   of   In do n e s i a   p r o duc e d  by   h o t   w a x  r e s i s t   dy e i n g  t e c hn i g ue .   T h e r e   i s   t w o   w a y s   t o  put   h o t   w a x  o n   a   f a b r i c   i n   b a t i k  m a ki ng  p r o c e s s .   T h e   f i r s t   i s   t hr o ug h   t h e   us e   c a n t i n g  t u l i s ,   t h e   s e c o n d  i s   t hr o ugh  t h e   us e   o f   c a n t i n g  c a p .   B o t h  c a n t i n g  t ul i s   a nd  c a nt i ng  c a p  a r e   t ra di t i o na l   t o o l s   fo r   m a ki ng  b a t i k.   B a t i k   t h a t   do n e   w h o l l y   t hr o ug h   t h e   us e   o f   c a n t i ng  t u l i s   t h e n   c a l l e d  b a t i k  t ul i s   o r  h a ndw r i t t e n   b a t i k,   a n d   b a t i k   t ha t   do n e   w h o l l y   t hr o ug h   t h e   us e   of   c a nt i n g  c a p  t h e   c a l l e d  b a t i k   c a p  o r   s t a m pe d  b a t i k .   B a t i k  t h a t   c o m b i n e   bo t h   t o o l s   a n d   t e c hn i g ue   t h e n  c a l l e d   b a t i k   ko m b i n a s i   o r  c o m b i n a t i o n   b a t i k.   H a n dw r i t t e n   b a t i k,   s t a m pe d  b a t i k  a nd  c o m b i na t i o n   b a t i k  a r e   t h e   t hr e e   k n o w n   a s   t r u l y   b a t i k.   T h e   pr o c e s s   of   m a ki n g  b a t i k  i s   a s   f o l l ow s .   F i r s t   us i ng  pe n c i l   a   p a t t e rn   w e r e   d r a w n   o n   t o   t h e   f a b r i c .   T hi s   j o b   c a n   t a ke   d a y s   fo r   c o m pl e x  p a t t e rn.   T h e n   t h e   w o r k  c o n t i nue   t o   w a x  s t i c ki ng  j o b .   F o r   h a ndw r i t t e n   b a t i k  t h i s   s t a ge   i s   do n e   by   us i n g  c a n t i n g  t u l i s   a nd  fo r   s t a m pe d  b a t i k  t h i s   i s   do n e   by   t h e   us e   of   c a nt i n g  c a p .   T h i s   j o b  m a y   t a ke   l o n ge r   pe r i o d  t ha n   t h e   p a t t e rn  d r a w i n g  j o b   e s p e c i a l l y   fo r   h a n dw ri t t e n   b a t i k .   A f t e r   a l l   t h e   p a t t e rn   c o v e r e d  i n  w a x  t h e n   t h e   j o b   i s   m ov e   t o   t h e   f i r s t   c o l o r i ng  w o r k.   If   m ul t i pl e   c o l o r   a r e   de s i r e d  i n   a   pi e c e   of   f a b r i c   t h e n   t h e   f i r s t   c o l o r e d  a r e a   m us t   b e   s e a l e d  by   w a x  t h e n   t h e   f o l l ow i n g  c o l o r i n g  j o b  c a n   o c c ur .   T o   de t a c h   t h e   w a x  t h e   bo i l i n g  p r o c e s s   i s   r e qui r e d.   T h e   w a x  t h a t   s t i c k  t o   t h e   f a b r i c   w i l l   b e   r e m ov e d  w h i l e   t h e   f a b r i c   i s   bo i l e d  i n   a   bo i l i n g  w a t e r .   A n y   b a t i k  l i ke s   pr o duc t   w h i c h   p r o duc e d  i nvo l v i n g  o t h e r   t e c hni que   c o n s i de r e d  a s   i m i t a t i o n  b a t i k.   Im i t a t i o n   b a t i k  c a n  b e   m a de   f a s t e r   a nd  c h e a pe r   t h e n  t h e   t rul y   b a t i k.   I m i t a t i o n  b a t i k   m a ki ng  p r o c e s s   i n c l ude   c o l o r   pr i nt i ng,   c o l o r   r e m o v a l ,   c o l d  w a x  pr i n t i n g  a n d   t h e   c o m b i n a t i o n .   T h e   i m i t a t i o n   i s   i nde e d  c a n   b e   m a de   v e r y   s i m i l a r  t o   t h e   o r i gi na l .   T h us   r e s ul t   i n  c h e a pe r  p r o duc t   f oo l i n g   t h e   o r d i n a r y   pe o pl e .     T h e   Ce n t e r   f o r   Cr a f t s   a n d  B a t i k  i n   Y o g y a ka rt a ,   I n do n e s i a   ha s   l o n g  f i ght i ng  t h e   i m i t a t i o n   b a t i k   p r o duc t .   N o w   w e   w a n t   t o   t r y   m a c hi n e   l e a rni n g  t o   h e l p  i n   i de nt i fy i n g  b a t i k  a nd  i t s   i m i t a t i o n.   Ide nt i fy i n g  b a t i k   a n d  i t s   i m i t a t i o n   i s   a   ha r d  t a s k .   E v e n   a   b a t i k  e xpe r t   ha s   di f f i c ul t y   i n   i de nt i fy i n g  a   go o d  i m i t a t i o n   f r o m   t h e   r e a l   o n e .   T ha t   b e c a us e   n o w a da y s   t h e   b a t i k  f o r ge r y   t e c h ni que   i s   s o   a dv a n c e   i t s   p r o duc e   a   v e r y   g oo d  i m i t a t i o n.   T h e r e   i s   t ra i t s   t ha t   c a n   b e   us e   t o   di ffe r e nt i a t e   b e t w e e n   b a t i k  a n d  i t s   i m i t a t i o n ,   b ut   t h o s e   w e r e   v e r y   s ub t l e   a n d  e n c o m pa s s   n o t   o n l y   v i s ua l   a s pe c t .   A   b a t i k  e v a l ua t o r   w h e n e ve r   i de n t i f y i n g  b a t i k  p r o duc t s   m us t   c o n s i de r   t h e s e   t r a i t s   a n d  t h e n   t h e i r   i n s t i n c t   t o   de duc e s   w e t h e r   t h e   p r o duc t   i s   ge n u i n e   o r   f a ke .   U s ua l l y   t h e y   d o   i t   i n   g r o up  w h i c h   t h e n  t h e y   c o ul d  di s s c us s   t h e i r   c o n c l us i o n   t ha t   m a y   di f fe r   f r o m   e a c h   o t h e r .   I t   i s   c o m m o n   f o r   b a t i k  e v a l u a t o r s   t o   de duc e s   di ff e r e n t l y   f r o m   e a c h   o t h e r.   It   w o ul d  n o t   b e   e xc e s s i ve   i f  w e   s a y   t h a t   t h e   b a t i k  a n d  n o n  b a t i k  i de nt i f i c a t i o n   p r o b l e m   w a s   go   be y o n d  f i n e   g ra i n e d  i m a ge   r e c o gn i t i o n  p r o b l e m .   F o r   a   f i n e   g ra i n e d  i m a ge   r e c o gn i t i o n  p r o b l e m   t h e   i m a ge   i t s e l f   w a s   s u f f i c i e n t   f o r   a n   e x pe r t   t o   do   t h e   c l a s s i f i c a t i o n   m a n u a l l y .   B ut   fo r   t h e   b a t i k  a n d  n o n   b a t i k  p r o b l e m ,   e v e n   a n   e xpe r t   c a nt   d r a w   a   c o h e r e nt   c o n c l us s i o n   f r o m   a   r e a l   o b j e c t   n o t   t o  m e nt i o n  d ra w i ng  a   c o n c l us i o n   f r o m   a n   i m a ge   o nl y .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       E x p e r t   r ol e   i n  i m age   c l as s i f i c at i on  us i ng   CNN   f or   har d   t o   i de nt i f y   obj e c t : . . .   ( Z ohant o   W i dy ant o k o )   95   2.   R ES EA R C H   M ET H O D   2. 1 .     R e l ate d   r e s e a r c h   Cl a s s i f i c a t i o n   o f   b a t i k  pa t t e rn   ha v e   b e e n   do n e   b e fo r e   [15 - 17].   I n   b a t i k  c l a s s i f i c a t i o n ,   t h e   CN N   m e t h o d  p r o v e d  t o   b e   t h e   b e s t   c h o i c e   [15 - 16] .   H ow e ve r   a l l   t h e   w o r k  b e fo r e   fo c us e d  o n   i de n t i fy i n g  t h e   b a t i k   m o t i f   o r   t h e   s h a pe   of   t h e   b a t i k  pa t t e rn .   R e s e a r c h   o n   h o w   t o  i de nt i fy   t h e   a ut h e n t i c i t y   of   b a t i k  t hr o ugh   t h e   us e   of   m a c h i n e   l e a rni n g  h a s   n o t   y e t   be e n   fo un d.   H ow e v e r ,   w a y s   t o   i de n t i fy   b a t i k  a ut h e n t i c i t y   c a n   b e   d o n e   b y   m a n u a l l y   ob s e r v i n g  v i s ua l ,   p h y s i c a l ,   a n d  c h e m i c a l   t r a i t s   a s   s t a t e d  by   M a s i s w o   et   al .   [18] .   T h i s   r e s e a r c h   t ri e s   t o   fo un d  a n  a u t o m a t e d  s o l ut i o n  i n   i de n t i fy i n g  b a t i k  a u t he n t i c i t y .   Ide n t i fy i n g  b a t i k  a ut h e n t i c i t y   i s   m o r e   di f f i c ul t   t h a n  c l a s s i fy i n g  b a t i k   pa t t e rn.   A   t a s k  t h a t   e v e n   t h e   e xpe r t   c a nn o t   do   e a s i l y .     2. 2 .     B at i k   e x p e r t  g r o u p   d i s c u s s i on   P r e pa ri n g  t h e   da t a s e t   i s   t h e   b us i e s t   pa r t   o f   t h e   r e s e a r c h   s t a ge s .   A   r e a dy   t o   us e   l a be l e d  da t a s e t   fo r   c l a s s i f i c a t i o n  b e t w e e n   b a t i k  a n d  n o n   b a t i k  w a s   n o t   a v a i l a b l e   y e t ,   s o   i t   ha v e   t o   be   c o m pi l e d  f i r s t .   A t   t h e   b e gi nn i n g  w e   r e a l i z e   t ha t   t h i s   p r o j e c t   w i l l   n e e d  pa r t i c ul a r   i m a ge s .   W e   h a v e   a   do ub t   fo r   a   r a n do m   i m a ge   t a ke n  f r o m   b a t i k - n o n   b a t i k  s a m pl e   w o ul d  d o   f o r   c l a s s i fy i n g.   T hus   a   b a t i k  e xpe rt   g r o up  di s c us s i o n   w a s   h e l d  t o   de c i de   w h i c h  ki nd  o f   b a t i k - n o n  b a t i k  i m a ge   w o ul d  w o r k  f o r   c l a s s i fy i n g.   T h e   r e s ul t   o f   b a t i k   e xpe rt   g r o up  di s c us s i o n  i s :     A n   i m a ge   o f   b a t i k - n o n   b a t i k  s a m pl e   t a ke n   w i t h   a   d i gi t a l   m i c r o s c o p e   w i t h   60   t i m e s   m a g ni f i c a t i o n  r e s ul t e d   i n  i m a ge   t y pe   1  de pi c t e d  i n  F i g u r e   1 .     A n   i m a ge   o f   b a t i k - n o n   b a t i k  s a m pl e   t a ke n   w i t h   a   d i gi t a l   m i c r o s c o p e   w i t h   20   t i m e s   m a g ni f i c a t i o n  r e s ul t e d   i n  i m a ge   t y pe   2  de pi c t e d  i n  F i g u r e   2 .     A n   i m a ge   o f   b a t i k - n o n   b a t i k  s a m pl e   t a ke n   w i t h   r e gul a r   s m a r t p h o n e   c a m e ra   w i t h   de f a ul t   s e t t i ng  f r o m   25c m   d i s t a n c e   m o r e   o r  l e s s .   T h e   e xpe r t s   s a y s   t h a t   i n   t h e   f i r s t   a nd  s e c o n d  t y pe   o f   i m a ge   t h e   w a x  t ra i t   c o ul d  b e   s e e m s .   W a x  t ra i t   e s pe c i a l l y   f r o m   t h e   f i r s t   w a x  s t i c ki n g  j o b   i s   i m po r t a nt   t o   i de nt i fy   t h e   a u t h e nt i c i t y   of   a   b a t i k  p r o duc t s .   T h e   t y pe   3  i m a ge s   a r e   de s i g n e d  f o r   m o b i l e   a ppl i c a t i o n s   s h o ul d   a   d i gi t a l   m i c r o s c o pe   i s   n o t   a v a i l a b l e .           F i gu r e   1 .   S a m p l e   o f   i m a ge   t y pe   1  fo r   n o n - b a t i k   c l a s s       F i gu r e   2 .   S a m p l e   o f   i m a ge   t y pe   2  fo r   b a t i k  c l a s s       2. 3 .     G a th e r i n g  s am p l e s   S a m p l e s   w e r e   di v i de d  i n t o   t w o   b i g  c l a s s e s   a n d  f i v e   s m a l l e r   c l a s s e s .   T h e   t w o   b i g  c l a s s e s   a r e :     ( a )   b a t i k ,   ( b )   n o n   b a t i k .   T h e   f i v e   s m a l l e r  c l a s s e s   a r e :     B a t i k   t ul i s   (B T ) ,     B a t i k  c a p  (B C),   w h i c h  a l s o   f a l l   i n   b a t i k   c l a s s ,     P r i nt   w a rna   (P W ),     C a b ut   w a rn a   ( CW ) ,     P r i nt   m a l a m   di ngi n  (P M ) ,   w hi c h  a l s o   f a l l   i n  n o n  b a t i k   c l a s s .   S a m p l e s   w e r e   ga t h e r e d  i n  v a ri o us   fo r m ,   s o m e   s h e e t s   o f   t e x t i l e   s o m e   c l o t h e s .   T o   de c i de   i n   w h i c h   c l a s s   t h e   s a m pl e   s upo s e   t o  j o i n ,   a n   e xa m i na t i o n   by   gr o up  o f  b a t i k  e xpe r t s   w a s   do n e .   T h e   s a m p l e   t h a t   h a s   b e e n   t hr o ug h  t h e   e xa m i na t i o n   s t e p  t h e n  put   t o   j o i n  t h e   s ugge s t e d  c l a s s ,   r e a d y   fo r   i m a ge   c a pt u r e   i n  t h e   n e xt   s t e p.     2. 4 .     I m age   c ap tu r e   T h e   f i r s t   t y pe   i m a ge ,   t h e   60  t i m e s   m a g n i f i c a t i o n   i m a ge ,   a nd  t h e   s e c o n d  t y pe   i m a ge ,   t h e   20  t i m e s   m a g ni f i c a t i o n   i m a ge   w e r e   t a ke n   w i t h   a   di gi t a l   m i c r o s c o pe .   T h e   i m a ge s   w e r e   t a ke n   i n   a   r o o m   w i t h  e n o ug h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   10 ,   N o .   1 ,  M a r c h   20 2 1 :     9 3   –   1 00   96   da y l i gh t   s o ur c e s .   T h e   di g i t a l   m i c r o s c o pe   a l s o   h a v e   i t s   ow n   l i g ht n i ng  l o c a t e d  a t   t h e   t i p  n e a r   i t s   l e n s e .   T h e   m i c r o s c o pe   l e n s e   l i g ht n i ng  s e t t i n g   w a s   s e t   s o   t h e   i m a ge   do e s nt   w a s h e d  o ut   by   t h e   b ri g h t   l i g h t   c o m e s   f r o m   i t s   l a m p.   T h e   m i c r o s c o p e   s e t t i n g  a r e   a rra n ge d   s o   t h e   o ut put   i m a ge   w i l l   b e   f oc us e d  a n d   s h a r p .   W i t h  e v e r y   de t a i l   c a pt u r e d  a s   m uc h   a s   po s i b l e .   T h e   t h i rd  t y pe   i m a ge   w e r e   t a k e n   w i t h   r e gu l a r   s m a rt p h o n e   c a m e ra   w i t h   de f a ul t   s e t t i n g.   W e   us e   a n   e xt e rna l   l i g h t   s o ur c e   t o   h e l p  t a ke   pi c t u r e s   of   t h e   t hi r d  t y pe .   T h e   i m a ge   f i l e s   t h e n   di v i de d  a n d  l a b e l e d  i nt o   c l a s s e s ,   o r g a ni z e d  i n  f o l de r s .     2. 5 .     I n c e p t i o n   A s   t h e   gr o w   i n   CN N   b e c a m e   a   l e a de r   i n   c o m put e r   v i s i o n  a l go ri t hm ,   t hus   m a n y   m o de l   of   CN N   e m e r ge .   O n e   of   t h o s e   m o de l   i s   t h e   In c e pt i o n   m o de l .   I n   Im a ge N e t   da t a s e t s ,   w h i c h   h o l d  m i l l i o n   i m a ge s   fo r   1000  c l a s s e s ,   i n c e pt i o n   m o de l s   w a s   t ra i n e d  a n d  s c o r e   3, 5 %   o n   e rr o r   r a t e   [19].   I n c e pt i o n V 3  i s   b a s e d  o n   i t s   pr e de c e s s o r ,   i n c e pt i o n   V 1  a nd  I n c e p t i o n   V 2  w i t h   a   m o di f i c a t i o n   i n   t h e   i n i t i a l   s t r uc t u r e .   T h e   a r c hi t e c t u r e   of  In c e pt i o n V 3  w a s   a c c o m o da t e d  i n   t h e   G oo gl e N e t   m o de l   w h i c h   i n   2014  w a s   r e c o gn i z e d  a s   t h e   s t a t e   of   t h e   a rt   i n   i m a ge   r e c o gn i t i o n .   T h e   b a s i c   i de a   i s   i n s t e a d  de c i di n g  t h e   s i z e   of   c o n vo l ut i o n   t o   us e ,   j us t   do   a l l   t h e   c o n vo l ut i o n s   a n d  l e t   t h e   m o de l   de c i de   w h i c h   i s   b e s t .   T hi s   m e t h o d  a l l o w   m o de l   t o   f i n d  l o c a l   f e a t ur e   a n d  m o r e   a b s t ra c t e d  f e a t u r e   b o t h   b y   ut i l i z i n g   s m a l l   c o n v o l ut i o n  a nd  b i g  c o n v o l ut i o n   a l o n g  t h e   w a y .     2. 6 .    M o b i l e n e t   M ob i l e n e t   i s   a   s t r e a m l i n e d  a r c h i t e c t ur e   t ha t   us e s   de pt h w i s e   s e pa r a b l e   c o n vo l ut i o n s .   T h e   r e s ul t   of  t h i s   a r c h i t e c t u r e   i s   a   l i g ht w e i gt h  CN N   m o de l   t ha t   i s   e f f i c i e n t   fo r   m o b i l e   a nd  e m b e dde d  de v i c e   a ppl i c a t i o n  [1] ,   [20 - 22] .   M o b i l e n e t   us e s   3x3  de pt h w i s e   s e pa r a b l e   c o n vo l ut i o n   r e duc i n g  t h e   c o m put a t i o n   t o   8t o   9  t i m e s   l e s s   t h a n   t h e   s t a n d a r d  c o n v o l ut i o n s   w i t h   t h e   pri c e   of   o n l y   s m a l l   r e duc t i o n   i n   a c c ura c y .   S ur p r i s i n g l y   i n   a   f i n e   gra i n e d  r e c o gn i t i o n   p r o b l e m   l i ke   t h e   s t a n f o r d  d o g  da t a s e t   t h e   t i n y   m o b i l e n e t   m o de l   ga i n   s l i g ht l y   l e s s   a c c ur a c y   a t   g r e a t l y   r e duc e d  c o m put a t i o n   a n d   s i z e   c o m pa r e d   t o   t h e   s t a t e   o f   t h e   a r t   r e s ul t   (83 , 3% : 84 %).     2. 7 .     R e t r ai n i n g  th e   m o d e l   T r a n s f e r   l e a rni n g  i s   a   n e w   m e t h o d  i n   m a c h i n e   l e a rni n g  by   a c c o m o da t i n g  t h e   l e a rn e d  k n o w l e dge   i n   a   t r a i ni n g   t h e n   us e   t ha t   t o   s o l ve   n e w   a n d  d i f fe r e nt   b ut   r e l a t e d  t o   t h e   o l d  pr o b l e m   p r o b l e m s .   In  c o m pa r i s o n   i n  r e a l   l i f e   w e   c a n   a ppl y   t h e   k n o w l e dge   w e   ga t h e r  i n   m a ki n g  de v i c e   w i t h   a   m i c r o c o n t r o l l e r   t h e n   a pp l y   t h a t   t o   b ui l d  s i m i l a r   de v i c e   b a s e d  o n   s i n gl e   b o a r d  c o m put e r ,   o f   c o ur s e   s o m e   a da pt a t i o n   r e qu i r e d.   I n  m a c h i n e   l e a rn i ng,   w e   c a n   us e   a   m o de l   t r a i n e d  i n   a   b i gge r   a n d  c o m pl e x  da t a s e t   p r o b l e m   t h e n   us e   t h e   m o de l   a n d  t ra i n e d   a   b i t   t o   s o l v e   s i m pl e r   d a t a s e t .   T ha t s   w h a t   t r a n s f e r  l e a rni n g   do .   T h e   t ra n s f e r   l e a rn i ng  p r o c e s s   i s :     We   t ra i n  a   m o de l s   w i t h  a   b i g  a n d   c o m pl e x  d a t a s e t ,     K e e p  t h e   m o de l   a n d  c h a n ge   t h e   l a s t   l a y e r   (t h e   o ut pu t   l a y e r )  w i t h   t h e   de s i r e d  o ut put   l a y e r   of   t h e   n e w   da t a s e t ,     R e t r a i n   t h e   m o de l   w i t h   t h e   n e w   da t a s e t   by   m o di fy i n g  o n l y   t h e   c o n n e c t i o n   b e t w e e n   t h e   l a s t   l a y e r   a n d  t h e   pr e v i o us .   T h us   t h e   r e t ra i ni n g  p r o c e s s   w i l l   j us t   m o di fy   t h e   w e i gh t   p a r a m e t e r s   o f   t h e   l a s t   l a y e r   c o n n e c t i n g   t o   t h e   o ut put   de f i n e d  by   t h e   l a b e l   v e c t o r   [19 ,  23 - 25] .   A f t e r   t ha t   w e   ha v e   n e w   m o de l   w i t h   t h e   o ut p ut   l a y e r   m a t c h e d  t h e   c l a s s e s   of   t h e   n e w   da t a s e t   a n d   c a n  b e   us e d  f o r   s o l v i n g  t h e   n e w   pr o b l e m .   L uc ki l y   e n o ugh   n o w a da y s   w e   c a n   o b t a i n   t h e   p r e t ra i n e d  m o de l s   f r o m   o n l i n e   r e po s i t o r y .   T e n s o r F l o w   a   n e w   m a c hi n e   l e a rn i n g  p l a t f o r m   r e l e a s e d  by   G oo gl e ,   t h a t   r u n   u nde r   py t h o n   l a n gu a ge ,   m a ke   a v a i l a b l e   t o   a  n u m b e r   o f   pr e t r a i n e d  m o de l s   o n   t h e i r   w e b s i t e .   W e   c a n   o b t a i n   a   p r e t ra i n e d  i n c e pt i o n,   m o b i l e n e t ,   V G G   m o de l s   a n d  m o r e   r e a dy   t o   us e   i n   o ur   t e n s o r f l o w   e n v i r o n m e n t .   F o r   t hi s   r e s e a r c h   w e   us e   a   r e a dy   t o   us e   i n c e pt i o n V 3  a n d  m o b i l e n e t V 2  m o de l s   pr e t ra i n e d  w i t h   i m a ge N e t   da t a s e t .   By   ut i l i z i ng  a   p r e t ra i n e d  m o de l s   w e   n o   l o n ge r  r e qui r e   t o   t ra i n  t h e   m o de l s   f i r s t ,   w e   c a n  s ki p   t h e   f i r s t   s t e p   i n  t ra n s f e r   l e a rni n g   p r o c e s s .     T h i s   r e s e a r c h   i n   ge n e r a l   w a s   a i m e d  i n   i de nt i f i c a t i o n   o f   b a t i k  a n d  n o n  b a t i k  p r o duc t s   i n   m o r e   de t a i l e d  t a s k  t h e   i de nt i f i c a t i o n   i s   na rr o w e d  t o   c l a s s i fy   i n t o   f i v e   s m a l l e r   c l a s s e s   m e nt i o n e d  b e fo r e   i n   p a rt   2. 1 .   F o r   b o t h  pr o b l e m   w e   w i l l   us e   t w o   m o d e l s ,   i n c e pt i o n V 3  a n d  m o b i l e ne t V 2.   F o r   t h e r e   a r e   t hr e e   t y pe s   o f  i m a ge   us e d  i n   c l a s s i fy i n g  t h e n  t h e r e   w i l l   b e   12  m o de l s   t ra i n e d.   T h e   e n v i r o nm e nt   w e   s e t   up  fo r   t h e   r e t ra i ni n g  p r o c e s s   i s   a   t e n s o r f l o w   1. 12  w i t h   py t h o n   3 . 6,   ru n   o n   a   b ui l d  up   P C  w i t h  I nt e l   c o r e   i 7  p r o c e s s o r   a n d   16G B   m e m o r y .   N o   G P U   a c c e l e r a t e d  p r o c e s s   w e r e   us e d.       3.   R ES U LTS   AND  DISCUSSIO N   3. 1 .     Th e   e x p e r t   ju d ge m e n t   F r o m   t h e   da t a   ga t h e r i n g  s t e p ,   w e   s uc c e s s   i n   a s s e m b l e   a b o ut   1000  s a m pl e   a n d  t a ki ng  a b o ut     12000  p i c t u r e   o f   t h o s e   s a m pl e s .   T h e   r e c a pi t ul a t i o n   o f   t hi s   da t a s e t   s a m pl e   a nd  p i c t u r e   ga t h e ri n g  i s   a s   s h o w n   i n  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       E x p e r t   r ol e   i n  i m age   c l as s i f i c at i on  us i ng   CNN   f or   har d   t o   i de nt i f y   obj e c t : . . .   ( Z ohant o   W i dy ant o k o )   97   T a b l e   1.   F r o m   t h e   e xpe r t   gr o up  di s c us s i o n   s t e p  a b o ut   d e c i di ng  w h i c h   pa rt   of   t h e   s a m pl e   i s   be s t   fo r   i de nt i f y i n g  b a t i k  a n d  n o n   b a t i k,   t h e   e xpe rt   c o n c l ude   t h e r e   i s   t w o   s t r o n g   v i s ua l   t ra i t   t o   i de n t i fy   b a t i k  a ut h e n t i c i t y .   T h o s e   t w o   t r a i t   u n f o r t u na t e l y   i s   a   l i t t l e   b i t   a b s t ra c t .   W h e n   t h e   e xpe rt   t r y   t o   e xpl a i n   t h o s e   t r a i t   t o   t h e   c o m m o n e r  i n  t h e   t e a m ,   w e   t h e   c o m m o n e r  c a n ’t   g r a s p  t h e   c o n c e pt   t h e y   t r y   t o   e xpl a i n .   A f t e r   t h e   l o n g  e xpl a na t i o n   a nd  que s t i o n - a n s w e r   s e s s i o n   w e   s t i l l   c a nt   a p pl y   t h e   t hi n g  t h e y   s a i d  t o   di f fe r e nt i a t e   b e t w e e n   c l a s s e s   i n   t h i s   b a t i k  n o n   b a t i k   pr o b l e m .   I n   t h e   o t h e r   h a n d  t h e   e xpe r t   s e e m s   c a pa b l e   i n   i de n t i fy i n g  t h e   b a t i k  a n d  n o n   b a t i k  p r o duc t s   e ve n   i n t o   t h e   f i ve   c a t e go r y   w h i c h   i s   ha r de r   t o   do .   F i gur e s   3 - 4  s h o w   i m a ge s   t ha t   t h e   e xpe rt   c l a i m s   s h o w s   o n e   of  t h e   t w o  v i s ua l   t ra i t .   F o r   us   c o m m o n e r   t h o s e   t w o   i m a ge   w e r e   s i m i l a r   i n   t h e   t e rm   t ha t   w e   c a nn o t   c o n c l ude   w h i c h   o n e   i s   b a t i k  a n d  w h i c h   i s   n o n   b a t i k.   F o r t u na t e l y   m o s t   of   t h e   e xpe rt   w e   t e s t   w i t h   t h e   i m a ge   c a n   a n s w e r   c o r r e c t l y .   S o m e   e xp e r t   go t   i t   w r o n g  by   a n s w e r i n g  p ri nt   m a l a m   i n s t e a d  of   t h e   c o r r e c t   a n s w e r   b a t i k  c a p.   T h e   p r i nt   m a l a m   i m i t a t i o n   i s   t h e   o n e   b a t i k  i m i t a t i o n   c o n s i de ra b l y   di ff i c ul t   t o   i de n t i fy   be c a us e   t h e   t e c h ni que   r e s ul t   i n   s i m i l a r   t o   a ut h e n t i c   b a t i k  p r o duc t .   A l l   o f   t h e   e xpe r t   a g r e e   t h a t   s o l e l y   de pe n d  o n   v i s ua l   t r a i t   t o   i de nt i fy   t h e   a ut h e nt i c i t y   of  a   b a t i k  p r o duc t   l e a d   t o   u n c e rt a i n   c o n c l us i o n .   E v e n   by   us i n g  a l l   t h e   p h y s i c a l   a n d   v i s ua l   t ra i t   a n  e xpe rt   s o m e t i m e   c a n ’ t   b e   s ur e   of   t h e   b a t i k  a ut h e n t i c i t y .   A   s t a nd a r d  l a b e l i n g  p r o c e s s   o f  a ut h e nt i c   b a t i k  p r o duc t   r e qui r e   t h e   e v a l ua t o r s   t o   e xa m i n e   t h e   p r o duc t i o n   p r o c e s s   t o   m a ke   s u r e   t h a t   t h e   f a c t o r y   i s   t r ul y   pr o duc e   a ut h e n t i c   b a t i k  p r o duc t s .             F i gu r e   3 .   b a t i k  c a p  i m a ge   60 x  m a g ni f i c a t i o n     F i gu r e   4 .   c a b ut   w a rna   i m i t a t i o n   i m a ge   6 0x  m a g ni f i c a t i o n       T a b l e   1 .   D a t a s e t   r e c a pi t ul a t i o n   S a m p l e   T y p e   60x   20x   f ra m e   t o t a l   i m a g e   s a m p l e   i m a g e   s a m p l e   i m a g e   s a m p l e   i m a g e   s a m p l e   CW   591   119   590   118   238   119   1419   356   BC   1351   271   1351   271   542   271   3244   813   PM   442   89   440   88   175   88   1057   265   PW   1491   299   1491   299   598   299   3580   897   BT   1266   254   1265   253   506   253   3037   760       3. 2 .     R e s u l t  e x p e c te d   T h e   di f f e r e n c e   r e s ul t   g i v e n   by   t h e   e xpe r t   j udge m e n t   s h o w s   t h a t   t h e r e   i s   n o   c e r t a i n   m e t h o d  i n  i de nt i fy i n g  t h e   b a t i k  a u t h e nt i c i t y .   T h e   r e c e nt   b e s t   m e t h o d,   t h e   e xpe r t   j udge m e n t   s t i l l   l e a v e   e r r o r s .   T h e r e f o r e   w e   n o t   put   t h e   100%  a c c u r a c y   a s   o ur   a i m .   I n s t e a d  w e   put   t h e   e xpe r t   j udge m e nt   a c c ura c y   a s   o ur   t a r ge t .   T h e   r e s ul t   m o de l   w i l l   b e   e xpe c t e d  t o   h a v e   t h e   e xpe r t   a c c u r a c y .   T h us   w e   l a b e l   t h e   e xpe rt   j udge m e n t   a c c u r a c y   a s   t h e   100%   a c c ur a c y   t a r ge t   w e   w a n t   t o   a c hi e v e .     3. 3 .     Ex p e r t   s u gge s ti o n   B e c a us e   t h e r e   i s   n o   w e l l   w r i t t e n   p r o c e dur e   t o   m a n u a l l y   i de n t i fy i n g  t h e   b a t i k  a ut h e n t i c i t y   t h a t   c a n   b e   fo l l ow   n a ra t i v e l y ,   a n d  b e c a us e   t h e   e xpe r t   c a nn o t   c l e a rl y   e xpl a i n  t h e   m e t h o d  t h e y   us e   i n   f i n di ng  t ra i t ,   t h e n  w e   c o n c l ude   t h a t   t h o s e   t r a i t   w e r e   a b s t r a c t   i n   s o m e   l e v e l .   W e   m ov e   t h e n   t o   j us t   f o l l ow   t h e   e xpe r t   s ugge s t i o n   t h a t   i n   a   c e r t a i n   pi c t u r e   of   s a m pl e   t h e r e   i s   t ra i t   t h a t   c a n   b e   s e e m s ,   e v e n   i f   s o m e   e xpe r t i s e   i s   n e e de d  t o   n o t i c e   t h o s e   t r a i t .   W e   t o o k  t h e   pi c t u r e   o f   t h o s e   pa rt   a nd  t h e n  us e   i t   t o   t ra i n  a   CN N   m o de l   t o   s o l v e   t h e   a ut h e nt i c   b a t i k  i de nt i f i c a t i o n   p r o b l e m .   T h e   e xpe r t   s ugge s t   t ha t   i n   a   pi c t u r e   of   s a m pl e   t a ke n   w i t h   a   d i gi t a l   m i c r o s c o p e   w i t h  60x  m a g n i f i c a t i o n   a n d  w i t h   2 0x  m a g ni f i c a t i o n  t h e r e   i s   t ra i t   t o   b e   fo un d.   O n e   o f   t h e   e xpe rt   s a i d  t ha t   t h o s e   t ra i t   w e r e   t h e   m a i n  t ra i t   t o   s po t   t h e   p ri n t   m a l a m   p r o duc t ,   t h e   h a rd e s t   t o   i de nt i fy   i m i t a t i o n.   B e s i de   t h e   60x  a n d  2 0x  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   10 ,   N o .   1 ,  M a r c h   20 2 1 :     9 3   –   1 00   98   m a g ni f i c a t i o n   w e   a l s o   i n c l ude   t h e   r e gul a r  p h o t o   f r o m   t h e   s m a rt p h o n e   c a m e r a ,   w e   c a l l   t h i s   a s   t h e   f ul l   f r a m e   i m a ge .   T hi s   t h i r d  t y pe   i m a ge   w e   t r y   t o   a l s o   i de n t i f y   t hr o ug h   CN N   r e t r a i n i ng  p r o c e s s .   F o r   a   s a m pl e   w e   t oo k  5   pi c t u r e   of   60x  m a gni f i c a t i o n,   5  pi c t u r e   of   20x  m a gni f i c a t i o n   a n d  2x  o f  f ul l   f r a m e   i m a ge ,   t o t a l   12  pi c t u r e s   pe r   s a m pl e .       3. 4 .     M o d e l s   a c c u r ac i e s   T h e   m o de l s   r e t ra i ni n g  p r o c e s s   o r   t h e   t ra n s f e r   l e a rn i ng  w a s   h e l d  o n   a   p r e t r a i n e d  m o de l s .   T h e   i n c e pt i o n V 3  a nd  m o b i l e n e t V 2  m o de l s   t h a t   h a s   b e e n   t r a i n e d  w i t h   t h e   i m a ge N e t   da t a s e t .   T h o s e   t w o  m o de l s   w e   dow n l o a d  t h e   c o p y   f r o m   t h e   t e n s o r f l ow   w e b s i t e .   F o r   b a t i k   a n d   n o n   b a t i k  p r o b l e m   o r   t h e   t w o   c l a s s   pr o b l e m   w e   t r y   bo t h   t h e   m o de l s ,   n o t   d i f fe r e nt   f r o m   w ha t   w e   do  fo r   t h e   f i v e   c l a s s   pr o b l e m .   F i r s t   w e   t ra i n  a n  i n c e pt i o n V 3  m o de l s   o n   da t a s e t   o f   60x  m a g ni f i c a t i o n   i m a ge   fo r   t w o   c l a s s   pr o b l e m .   T h e   r e s ul t   i s   74. 9%   a c c ur a c y .   T h e n   w e   r e t r a i n   a n o t h e r   c o p y   w i t h   20x  m a g ni f i c a t i o n   i m a ge   da t a s e t   f o r   t w o   c l a s s   pr o b l e m   t h a t   r e s ul t i n g  i n   7 5. 9 %  a c c u r a c y .   T h e n   f o r   t h e   f ul l   f r a m e   da t a s e t   o f   t w o   c l a s s   pr o b l e m   t h e   i n c e pt i o n V 3  m o de l s   a c hi e v e   70. 6%  a c c ur a c y .   T h e   f ul l   m o de l   a c c ura c y   r e s ul t   i s   s h o w n   i n   T a b l e   2.   T h e   a v e r a ge   t i m e   n e e de d  fo r   f ul l   r e t r a i n i ng  a   m o de l s   w i t h   t h e   p r e pa r e d   da t a s e t s   i s   l e s s   t ha n  o n e   h o u r .       T a b l e   2 .   M o de l s   a c c u r a c y   M o d e l s   A c c u ra c y   ( % )   m o b i l e n e t   b n b   2 0   6 2 . 8   m o b i l e n e t   b n b   6 0   7 7 . 8   m o b i l e n e t   b n b   f ra m e   7 2 . 7   m o b i l e n e t   a l l   2 0   5 7 . 5   m o b i l e n e t   a l l   6 0   59   m o b i l e n e t   a l l   f ra m e   5 6 . 8   i n c e p t i o n V 3   b n b   2 0   7 5 . 9   i n c e p t i o n V 3   b n b   6 0   7 4 . 9   i n c e p t i o n V 3   b n b   fra m e   7 0 . 6   i n c e p t i o n V 3   a l l   2 0   5 9 . 9   i n c e p t i o n V 3   a l l   6 0   6 2 . 1   i n c e p t i o n V 3   a l l   f ra m e   5 6 . 8       O v e r a l l   t h e   r e s ul t   i s   a s   e xpe c t e d.   T h e   i n c e pt i o n V 3  m o de l s   ga i n   hi g h e r   a c c u r a c y   t h a n   t h e   m o b i l e n e t V 2  m o de l s .   T h e   m o b i l e n e t   m o de l s   a r e   de s i g n e d  t o   r u n   i n   a   m o b i l e   e n v i r o nm e n t ,   t h e   m i ni m i z a t i o n  of   m o de l   s i z e   a nd  t i m e   t o   r u n   t h e   m o de l   i s   a   p ri o r i t y   of  m o b i l e n e t   de s i g n.   T hr o ug h  s i m pl i f i c a t i o n  t h e   m o b i l e n e t   m o de l s   e n d  t o   s m a l l e r   s i z e ,   s i m p l e r   c a l c u l a t i o n,   a nd  f a s t e r   r u n   t i m e   i n   t h e   p r i c e   o f  a c c e pt a b l e   a c c ur a c y .   T h e   m o b i l e n e t V 2   m o de l   w e   t r a i n  a pp r o xi m a t e l y   20M B   i n   s i z e .   F o u r   t i m e   s m a l l e r   t ha n   8 0M B   of  i n c e pt i o n V 3   m o de l s .   T h e   m o de l s   i de n t i fy i n g  i n  t w o   c l a s s   pr o b l e m   i s   a l s o   ha v e   be t t e r   pe r f o r m a n c e   t h a n  t h e   m o de l s   i de nt i fy i n g  t h e   f i v e   c l a s s   pr ob l e m .   T h e   t w o   c l a s s   pr ob l e m   i s   c l e a r l y   t h e   s i m pl e r   t a s k  s o   t h e   h i g h e r   a c c u r a c y   w e r e   e xpe c t e d.       4.   C O N C LU S I O N   T h e   h a r d   t o   i de n t i fy   o bj e c t   i s   a   n e w   s e c t o r   i n  i m a ge   r e c o gni t i o n   w o r l d.   T a ki ng  a   s t e p  f urt h e r  f r o m   f i n e   gra i n e d  r e c o gn i t i o n   pr o b l e m ,   a   h a r d  t o   i de nt i f y   ob j e c t   p r o b l e m   i s   t r y i n g  t o   s o l ve   t h e   i de n t i f i c a t i o n   o f   a n   ob j e c t   t h a t   e v e n   a n   e xpe r t   ha d  di f f i c ul t i e s   i n   i de n t i fy i n g  t h e   ob j e c t .   T a ke   a n   e xa m pl e   i n   i de nt i f i c a t i o n   o f   b a t i k  a n d  n o n   b a t i k  p r o b l e m .   A n   e xpe rt   i n  b a t i k  c o ul d  t r y   t o   i de n t i fy   t h e   b a t i k  a ut h e n t i c i t y   w i t h   t h e   h e l p  of  In do n e s i a n   n a t i o na l   s t a n da rd  o f   b a t i k  (S N I  B a t i k)   a s   a   gu i d a n c e   o r   b y   t h e   a b s t r a c t   k n o w l e dge   a n d  e xpe r i e n c e   t h e y   h a v e   a s   a   l o n g  t i m e   de di c a t e d  e xpe r t s .   B ut   t h e   i de n t i f i c a t i o n   r e s ul t   m a y   v a r y   a m o n g  t h e   e xpe r t s   i t s e l f .   T h us   t h e   i de n t i f i c a t i o n   b a t i k  a n d  i t s   i m i t a t i o n   p r o b l e m   i s   a   ha r d  t o   i de n t i fy   obj e c t   pr o b l e m   b e c a us e   e v e n   a n  e xpe r t   w i l l   h a v e   di ff i c ul t i e s   i n   d o i n g  t h e   t a s k .   W e   t r y   t o   s o l ve   t h i s   p r o b l e m   w i t h   t h e   h e l p  o f   CN N .   W e   r e t r a i n  i n c e pt i o n V 3  a n d  m o b i l e n e t V 2  m o de l s   fo r m e r l y   pr e t ra i n e d  o n   i m a ge n e t   da t a   s e t .   O v e r a l l   t h e   i n c e pt i o n V 3  b a s e d  m o d e l s   pe r fo r m   b e t t e r   t ha n   t h e   m o b i l e n e t V 2  b a s e d  m o de l s ,   m o de l s   o f  f e w e r   c l a s s   c a t e go r i e s   h a v e   b e t t e r   a c c ur a c y ,   a n d  m o de l s   t ra i n e d  w i t h   t h e   t y p e   o f  i m a ge   s ugge s t e d  by   t h e   e xpe r t   a l s o   ga i n   b e t t e r   a c c ur a c y   t h a n  m o de l s   t r a i n e d  w i t h  a   r a ndo m l y   t a ke n  i m a ge .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Int   J   A r t i f   I n t e l l   IS S N :   2252 - 8938       E x p e r t   r ol e   i n  i m age   c l as s i f i c at i on  us i ng   CNN   f or   har d   t o   i de nt i f y   obj e c t : . . .   ( Z ohant o   W i dy ant o k o )   99   R EF ER EN C ES   [ 1]   W .   W a ng ,   Y .   L i ,   T .   Z o u,   X .   W a ng ,   J .   Y o u,   a nd  Y .   L uo ,   “ A   N ov e l   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n  A ppr o a c h  v i a   D e ns e - M o bi l e N e t   M o de l s , ”   M o b.   I nf .   Sy s t . ,   v o l .   2020 ,   p.   7 6023 84,   J a n .   20 20,   do i :   10. 1 155 / 20 20/ 7602 384 .   [ 2]   E .   S a l a ha t ,   M .   Q a s a i m e h ,   “ R e c e n t   a dv a nc e s   i n  f e a t u r e s   e x t r a c t i o n  a nd  de s c r i p t i o n  a l g o r i t hm s :   A   c om pr e he n s i v e   s ur v e y , ”   i n  201 7  I E E E   I n t e r nat i o nal   C onf e r e nc e   on  I n dus t r i a l   T e c hno l og y   ( I C I T ) ,   T o r o nt o ,   O N ,   M a r .   2017 ,   pp .   1059 - 106 3,   do i :   10. 1 109 / I C I T . 2017. 7 9155 08 .   [ 3]   A .   F a dl i l ,   “ S I S T E M   P E N G E N A L A N   C I T R A   J E N I S - J E N I S   T E K S T I L , ”   Spe k t r um   I nd . ,   v o l .   10,   no .   1,   pp.   19 - 29 ,   A pr .   20 12 ,   do i :   10 . 129 28/ s i . v 10i 1. 1617 .   [ 4]   I .   I s na i n i   e t   al . ,   “ D e s i g ni ng   B a t i k  a nd  A r t i f i c i a l   B a t i k   D i f f e r e nt i a t o r   A ppl i c a t i o ns   U s i ng   T e n s o r f l o w , ”   pr e s e nt e d  a t   t he   P r o c e e d i ng   I ndo ne s i a n   T e xt i l e   C o nf e r e nc e   ( I T C ) ,   O c t .   2 019 ,   do i :   10. 5281 / z e no do . 3470 830 .   [ 5]   J .   F u ,   H .   Z he ng ,   a n d   T .   M e i ,   “ L oo k  C l o s e r   t o   S e e   B e t t e r :   R e c ur r e nt   A t t e n t i o n  C o nvo l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k  f o r   F i ne - G r a i n e d  I m a g e   R e c og ni t i o n , ”   i n  2017   I E E E   C on f e r e nc e   on  C om p ut e r   V i s i on   an d  P at t e r n   R e c ogn i t i o n  ( C V P R ) ,   J u l .   2 017 ,   pp.   4 476 - 448 4,   do i :   10. 1109 / C V P R . 201 7. 4 76 .   [ 6]   G .   A m a t o ,   F .   F a l c hi ,   “ kN N   ba s e d  i m a g e   c l a s s i f i c a t i o n  r e l y i ng   o n  l o c a l   f e a t ur e   s i m i l a r i t y , ”   i n  P r oc e e di ngs   o f   t he   T hi r d  I n t e r na t i ona l   C on f e r e nc e   on  SI m i l ar i t y   Se ar c h  and  A P pl i c a t i ons ,   I s t a nb ul ,   T u r ke y ,   S e p.   2 010 ,   pp .   101 - 10 8,   do i :   10. 1145 / 1 8623 44. 1862 360 .   [ 7]   P .   B ha r a t hi ,   K .   R .   R e d dy ,   a nd  G .   S r i l a ks hm i ,   “ M e di c a l   I m a g e   R e t r i e v a l   ba s e d  o n  L B P   H i s t o g r a m   F o ur i e r   f e a t u r e s   a nd  K N N   c l a s s i f i e r , ”   i n  2 014  I n t e r nat i o nal   C on f e r e nc e   on  A d v anc e s   i n  E n gi ne e r i n g  &   T e c hnol o gy   R e s e ar c h  ( I C A E T R   -   2 014) ,   U nn a o ,   I ndi a ,   A ug .   2014 ,   p p .   1 - 4 ,   do i :   10. 11 09 / I C A E T R . 2014. 7012 840 .   [ 8]   S .   S .   D e v i ,   A .   R oy ,   M .   S h a r m a ,   a nd  R .   H .   L a s ka r ,   “ kN N   C l a s s i f i c a t i o n  B a s e d  E r y t hr o c y t e   S e pa r a t i o n  i n   M i c r o s c o pi c   I m a g e s   of   T hi n  B l o o d  S m e a r , ”   i n  2016  2 nd  I n t e r na t i onal   C o nf e r e nc e   on  C om put at i on al   I nt e l l i ge nc e   and  N e t w or k s   ( C I N E ) ,   B h uba ne s w a r ,   I ndi a ,   J a n.   20 16 ,   p p.   69 - 72 ,   d o i :   10. 1 109 / C I N E . 2016 . 19 .   [ 9]   J .   G uo ,   X .   W a ng ,   “ I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n  B a s e d  o n  S U R F   a nd  K N N , ”   i n  20 19  I E E E / A C I S  18t h  I nt e r na t i ona l   C onf e r e nc e   on  C om pu t e r   an d  I n f o r m at i on   Sc i e nc e   ( I C I S) ,   B e i j i ng ,   C hi n a ,   J un .   20 19 ,   pp .   35 6 - 359,   do i :   10. 1 109 / I C I S 46139. 20 19. 8940 198 .   [ 10]   W .   S o ng ,   S .   L i ,   X .   K a ng ,   a nd  K .   H u a ng ,   “ H y pe r s p e c t r a l   i m a g e   c l a s s i f i c a t i o n  ba s e d  o n  K N N   s pa r s e   r e p r e s e n t a t i o n , ”   i n  201 6  I E E E   I n t e r na t i o nal   G e os c i e nc e   and  R e m ot e   Se ns i ng  Sy m p os i um   ( I G A R SS) ,   B e i j i ng ,   C h i n a ,   J ul .   20 16 ,   pp .   2411 - 241 4,   do i :   10. 1 109 / I G A R S S . 2016 . 772 9622 .   [ 11]   S .   Z ha ng ,   X .   L i ,   M .   Z o ng ,   X .   Z hu ,   a nd  R .   W a ng ,   “ E f f i c i e n t   kN N   C l a s s i f i c a t i o n  W i t h  D i f f e r e nt   N um be r s   o f   N e a r e s t   N e i g hbo r s , ”   I E E E   T r ans .   N e ur a l   N e t w .   L e ar n .   Sy s t . ,   v o l .   2 9,   no .   5 ,   p p.   1 774 - 17 85 ,   M a y   2018,   do i :   10. 1 109 / T N N L S . 201 7. 2 6732 41 .   [ 12]   K .   K .   P a c ho ur i ,   “ A   C o m pa r a t i v e   A na l y s i s   &   S u r v e y   o f   v a r i o us   F e a t ur e   E x t r a c t i o n  T e c hn i qu e s , ”   I n t .   J .   C om pu t .   Sc i .   I nf .   T e c hno l . ,   v o l .   6 ,   pp .   377 - 379 ,   201 5.   [ 13]   A .   V o ul o di m o s ,   N .   D o ul a m i s ,   A .   D o ul a m i s ,   a nd  E .   P r o t o pa pa d a k i s ,   “ D e e p  L e a r n i ng   f o r   C o m put e r   V i s i o n:   A   B r i e f   R e v i e w , ”   C om p ut .   I n t e l l .   N e ur os c i . ,   v o l .   201 8,   p .   7068 349 ,   F e b .   20 18,   do i :   10. 1 155 / 20 18/ 7068 349 .   [ 14]   Y .   S e o ,   K .   S hi n,   “ I m a g e   c l a s s i f i c a t i o n  o f   f i ne - g r a i ne d  f a s hi o n  i m a g e   ba s e d  o n  s t y l e   us i ng   pr e - tr a i ne d  c o nvo l ut i o na l   ne ur a l   n e t w o r k , ”   201 8  I E E E   3r d  I n t .   C on f .   B i g   D a t a  A na l .   I C B D A ,   pp.   38 7 - 390,   2 018 .   [ 15]   Y .   G ul t o m ,   A .   M .   A r y m ur t h y ,   a nd  R .   J .   M a s i ko m e ,   “ B a t i k  C l a s s i f i c a t i o n  u s i ng   D e e p  C o nv o l ut i o na l   N e t w o r k   T r a n s f e r   L e a r n i ng , ”   J .   I l m u  K om pu t .   D an   I nf . ,   v o l .   11 ,   no .   2 ,   p.   5 9,   J un .   2 018 ,   do i :   10. 21 609 / j i k i . v 11 i 2 . 507 .   [ 16]   A .   Y .   W i c a ks o no ,   N .   S uc i a t i ,   C .   F a t i c ha h,   K .   U c hi m u r a ,   a nd  G .   K o ut a k i ,   “ M o di f i e d  C o nv o l ut i o na l   N e ur a l   N e t w o r k   A r c hi t e c t ur e   f o r   B a t i k  M o t i f   I m a g e   C l a s s i f i c a t i o n, ”   I P T E K   J .   Sc i . ,   v o l .   2 ,   no .   2,   A ug .   2017 ,   do i :   10. 1 2962 / j 233 7853 0. v 2i 2. a 284 6.   [ 17]   T .   H a n dha y a ni ,   J .   H e nd r y l i ,   a nd  L .   H i r y a nt o ,   “ C o m pa r i s o n  o f   s ha l l o w   a nd  d e e p  l e a r n i ng   m o de l s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n   o f   L a s e m   ba t i k  pa t t e r ns , ”   i n  2017  1s t   I n t e r na t i ona l   C on f e r e nc e   on  I nf or m a t i c s   an d  C om pu t at i on al   S c i e n c e s   ( I C I C oS) ,   S e m a r a ng ,   N o v .   20 17,   p p.   11 - 16 ,   do i :   10. 1 109 / I C I C O S . 2017. 8276 330 .   [ 18]   M .   M a s i s w o ,   J .   S e t i a w a n ,   V .   A t i ka ,   a n d  G .   B .   M a nd e g a ni ,   “ K a r a kt e r i s t i k  F i s i k  P r o duk  B a t i k  da n  T i r u a n  B a t i k , ”   D i n.   K e r aj i n an   D an   B a t i k   M aj .   I l m . ,   v o l .   3 4,   no .   2 ,   pp.   1 03 - 112 ,   D e c .   201 7,   do i :   10. 2232 2/ d kb . v 34i 2 . 34 39.   [ 19]   J .   b a nk e r ,   N .   R .   G a v a i ,   “ C o nv o l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r k  ba s e d  I nc e pt i o n  v 3  M o de l   f o r   A ni m a l   C l a s s i f i c a t i o n , ”   I J A R C C E ,   v o l .   7,   no .   5 ,   M a y   2018,   A c c e s s e d:   M a r .   1 6,   2020 .   [ O nl i n e ] .   A v a i l a b l e :   ht t ps : / / i j a r c c e . c o m / pa pe r s / c o nv o l ut i o na l - ne ur a l - ne t w o r k - ba s e d - i nc e pt i o n - v3 - m o de l - f o r - a ni m a l - c l a s s i f i c a t i o n/ .   [ 20]   A .   H o w a r d  e t   al . ,   “ M o bi l e N e t s :   E f f i c i e nt   C o nvo l ut i o na l   N e u r a l   N e t w o r ks   f o r   M o bi l e   V i s i o n  A ppl i c a t i o ns , ”   A pr .   2017 .   [ 21]   S .   Z .   M .   Z a ki ,   M .   A s y r a f   Z ul ki f l e y ,   M .   M o hd  S t o f a ,   N .   A .   M .   K a m a r i ,   a nd  N .   A y uni   M o ha m e d ,   “ C l a s s i f i c a t i o n  o f   t o m a t o   l e a f   di s e a s e s   u s i ng   M o bi l e N e t   v 2, ”   I A E S  I n t .   J .   A r t i f .   I n t e l l .   I J - AI ,   v o l .   9,   no .   2 ,   p.   2 90 ,   J un .   2020 ,   do i :   10. 1 1591 / i j a i . v 9. i 2. pp29 0 - 296.   [ 22]   F .   Z h a ng ,   Q .   L i ,   Y .   R e n ,   H .   X u ,   Y .   S o ng ,   a nd  S .   L i u ,   “ A n  E x pr e s s i o n  R e c o g ni t i o n  M e t ho d  o n  R o b o t s   B a s e d  o n  M o bi l e ne t   V 2 - S S D , ”   i n  2019   6t h  I nt e r n at i on al   C onf e r e nc e   on   Sy s t e m s   and  I nf or m a t i c s   ( I C SA I ) ,   S ha ng ha i ,   C h i na ,   N ov .   201 9,   pp .   118 - 12 2,   do i :   10. 1109 / I C S A I 48974. 2 019 . 901 0173 .   [ 23]   X i a o l i ng   X i a ,   C ui   X u,   a nd  B i ng   N a n,   “ I nc e pt i o n - v 3  f o r   f l o w e r   c l a s s i f i c a t i o n, ”   i n  2 017  2 nd  I nt e r n at i on al   C onf e r e nc e   on  I m age ,   V i s i on   and   C om pu t i ng  ( I C I V C ) ,   C h e ng du,   C h i na ,   J un .   20 17,   pp .   7 83 - 787 ,   do i :   10. 1 109 / I C I V C . 2017. 79 8466 1.   [ 24]   C .   S z e g e d y   e t   al . ,   “ G o i ng   de e p e r   w i t h  c o nvo l ut i o ns , ”   i n  2 015  I E E E   C onf e r e nc e   on  C om put e r   V i s i on  an d  P at t e r n   R e c ogni t i on  ( C V P R ) ,   B o s t o n,   M A ,   U S A ,   J un .   2015 ,   pp .   1 - 9,   do i :   10. 110 9/ C V P R . 20 15 . 729 8594 .   [ 25]   S .   L .   R a ba no ,   M .   K .   C a ba t ua n ,   E .   S y bi ngc o ,   E .   P .   D a di o s ,   a nd  E .   J .   C a l i l u ng ,   “ C o m m o n  G a r ba g e   C l a s s i f i c a t i o n  U s i ng   M o bi l e N e t , ”   i n  20 18  I E E E   10 t h  I nt e r n at i on al   C on f e r e nc e   on  H um anoi d ,   N ano t e c hno l ogy ,   I nf o r m a t i o n  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2252 - 8938     I n t   J   A rt i f   I nt e l l ,   V o l .   10 ,   N o .   1 ,  M a r c h   20 2 1 :     9 3   –   1 00   100   T e c hnol o gy , C om m un i c a t i on  and  C o nt r o l ,   E nv i r o nm e nt   an d  M an age m e nt   ( H N I C E M ) ,   B a g ui o   C i t y ,   P hi l i pp i ne s ,   N ov .   201 8,   pp .   1 - 4,   do i :   10. 1109 / H N I C E M . 201 8. 8666 300 .       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S       Z o h an t o   Wi d y an t o k o   r e c e i v e d  m a s t e r   de g r e e   i n   C hi e f   o f   I nf o r m a t i o n  O f f i c e r   f r o m   t he   G a d j a h   M a d a   U ni v e r s i t y   i n  2015,   i s   no w   t he   he a d  o f   T r a i ni ng   S e c t i o n  a t   T he   C e n t e r   O f   B a t i k  a n d   H a ndy c r a f t ,   M i n i s t r y   o f   I ndus t r y   l o c a t e d   i n   Y o gy a ka r t a   I ndo ne s i a .         T i t i k   P u r w at i   W i d o w at i   o bt a i ne d  he r   m a s t e r   d e g r e e   i n  a g r i c ul t ur e   f r o m   t he   G a dj a h  M a d a   U ni v e r s i t y .   C ur r e n t l y   s e r v e s   a s   t h e   H e a d  o f   C e nt e r   o f   B a t i k  a n d  H a ndi c r a f t s   ,   t h e   M i n i s t r y   of   I ndus t r y   l o c a t e d  i n  Y o gy a ka r t a   I ndo ne s i a .         I s n a i n i   o bt a i n e d  a   ba c he l o r ' s   de g r e e   i n  200 4  m a j o r i ng   i n  e ng i ne e r i ng   phy s i c s   a t   G a dj a h  M a d a   U ni v e r s i t y   Y ogy a ka r t a ,   I ndo ne s i a .   C ur r e n t l y   s e r v e s   a s   t he   H e a d  o f   t he   B a t i k  r e s e a r c h  f a c i l i t y   s e c t i o n  a t   t he   C e n t e r   o f   B a t i k  a n d  H a nd i c r a f t s   ,   t he   M i n i s t r y   o f   I n dus t r y   l oc a t e d  i n  Y o gy a ka r t a   I nd o ne s i a .         P a r as   T r ap s i l ad i   r e c e i v e d  m a s t e r   d e g r e e   i n  C h i e f   o f   I n f o r m a t i o n  O f f i c e r   f r o m   t he   G a dj a h  M a da   U ni v e r s i t y   i n  2018 , ha s   be e n  a s   s t a f f   of   i nf o r m a t i o n  S e c t i o n  of   T he   C e nt e r   O f   B a t i k  a n d   H a ndi c r a f t   i n   Y o gy a ka r t a   I ndo ne s i a   s i nc e   20 09 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.