Penelitian ini mengevaluasi metode Daubechies Wavelet dan NOHIS-Tree Diagram untuk Pengambilan Gambar Berbasis Konten Batik, dengan fokus pada efektivitasnya dalam mengidentifikasi motif Batik. Bab ini membandingkan metode-metode ini dengan metode lain, mengeksplorasi validitas, potensi bias, dan keandalan data, serta membahas implikasi praktis untuk aplikasi dunia nyata dan manfaat industri. Kain batik, yang merupakan warisan budaya Indonesia, sering dikaitkan dengan kurangnya kesadaran masyarakat sehingga menyebabkan klaimnya sebagai budaya bangsa lain dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini menunjukkan perlunya perhatian segera untuk mencegah kesalahpahaman tersebut. Metode pengenalan pola khususnya metode wavelet dengan jenis wavelet Daubechies digunakan untuk mengenali motif batik. Prosesnya diawali dengan input citra batik dalam skala abu-abu, dilanjutkan dengan dekomposisi hingga diperoleh koefisien wavelet. Nilai energi dan entropi wavelet dihitung, dan nilai masukan dibandingkan dengan nilai database. Semakin kecil nilai errornya maka semakin mirip gambar tersebut. Penelitian ini menyelidiki penggunaan metode Daubechies Wavelet dan NOHIS-Tree Diagram pada aplikasi Image Retrieval Berbasis Konten Batik. menggunakan Batik dalam berbagai format dan menggunakan variasi wavelet tatanan Daubechies sebagai ekstraktor fitur. Diagram Pohon NOHIS digunakan sebagai sistem identifikasi Batik. Penelitian ini menggunakan software MATLAB R2011b untuk mengukur kinerja metode. Tujuannya adalah untuk berkontribusi terhadap pengembangan pemrosesan digital, khususnya dalam identifikasi Batik, dan membantu pembuatan perangkat lunak yang dapat mengenali pola Batik dengan peningkatan akurasi dan efektivitas. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aplikasi CBIR Batik dengan menggunakan Wavelet Daubechies dan Diagram NOHIS-Tree memiliki tingkat akurasi tertinggi bahwa aplikasi Content Based Image Retrieval motif batik menggunakan WaveletDaubechies memliki tingkat akurasi 100% pada hasil uji 9 teratas, 100% pada hasil uji 6 teratas, 80% pada hasil uji 3 teratas, dan40% pada hasil uji 1 teratas.