Penerapan Algortima Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Identifikasi Lahan Kosong Di Kota Tegal Berdasarkan Citra Google Earth - Mohammad Amin Triwinanto Triwinanto; Aang Alim Murtopo; Syefudin Syefudin; Gunawan Gunawan (Jurnal Minfo Polgan, 2024)
Lahan kosong memiliki berbagai macam jenis. Setiap jenis lahan kosong memiliki macam-macam tertentu dengan model yang beragam. Dalam menentukan jenis lahan kosong maka perlu dilakukan sebuah klasifikasi dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Dengan penggunaan CNN dapat dilakukan ekstraksi sebuah fitur kemudian fitur-fitur tersebut akan menjadi data dalam menentukan klasifikasi jenis lahan kosong. Data gambar lahan kosong yang dikumpulkan dari data augmentasi adalah sebanyak 120 gambar dengan jenis lahan kosong tambak, rawa, pemukiman, dan sawah. Keempat kelas jenis lahan kosong tersebut memiliki perbandingam data latih 70% dan data uji 30%. Masing-masing kelas menggunakan empat convolutional layer dengan filter 32, 32, 64, dan 64 dan menggunakan pool size sebesar 2x2 dengan neuron (hidden layer) sebanyak 512. Pengujian website image classification dengan menggunakan metode confusion matrix didapatkan akurasi sebesar 80,5% dari pengujian yang dilakukan pada data uji.