Klasifikasi Tutupan Lahan Melalui Citra Satelit SPOT-6 dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Magdalena, Rita; Saidah, Sofia; Pratiwi, Nor Kumalasari Caecar; Putra, Akbar Trisnamulya (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2021)
Lahan merupakan suatu wilayah dimana seluruh bagian biosfer dianggap tetap atau siklis yang terdapat di atas maupun di bawah permukaan bumi. Klasifikasi lahan dilakukan dengan tujuan untuk memudahkan pemantauan penggunaan serta pengaturan tata letak lahan pada suatu wilayah. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap citra lahan yang diperoleh dari satelit SPOT-6 dengan menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Jenis lahan yang dilakukan klasifikasi berupa sawah, hutan, pemukiman, sungai dan bukit gundul dengan jumlah data yang digunakan adalah 350 data citra lahan. Dari total data, sebanyak 75% data digunakan sebagai data latih dan 25% digunakan sebagai data uji. Model CNN yang digunakan pada penelitian ini yaitu basic CNN dengan arsitektur yang terdiri dari 3 hidden convolutional layer, 1 fully connected layer dan 2 stride. Hasil performansi sistem yang diperoleh pada penelitian ini diantaranya adalah akurasi 95,45%, loss 0,2457, serta rata-rata dari masing-masing nilai precision, recall dan f1-score sebesar 0,92. Dapat disimpulkan bahwa metode CNN dapat digunakan secara optimal dalam mengklasifikasikan 5 jenis tutupan lahan.