Tenun Ikat Bandar Kediri adalah salah satu jenis batik berupa kain yang ditenun dan diberi suatu pola dan motif pada teksturnya menggunakan suatu mesin tenun kayu tradisional. Pola dan motif pada batik tenun ikat sangat bervariasi tergantung pada rumah produksinya. Biasanya setiap rumah produksi memiliki suatu ciri khas khusus pada pola dan motifnya. Banyaknya pola dan motif tersebut akan menjadikan masyarakat sulit mengenali dan mempelajari ciri visual Tenun Ikat tersebut sehingga bila ada suatu sistem yang mempelajari pola dan motif tersebut maka akan sangat membantu masyarakat. Sistem klasifikasi yang akan dibuat pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network(CNN) dengan ekstraksi tekstur Tenun menggunakan fitur GLCM dan ekstraksi warna menggunakan fitur CCM. Pada penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 125 citra gambar dari 5 motif pada suatu rumah produksi tenun ikat dengan proporsi setiap pola yang seimbang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa rata-rata akurasi dari setiap pengujian mencapai angka 90%, ini menunjukkan bahwa metode yang dimaksudkan telah dapat melakukan klasifikasi dengan baik.

Kata Kunci : Batik, Tenun Ikat, GLCM, CCM, Cross Validation, CNN.