KLASIFIKASI CITRA EUROSAT MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN, DECISION TREE DAN RANDOM FOREST - Iza Fajarendra, Yusril; Rizal Fauzan, Yulis; 'Uyun, Shofwatul (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Penggunaan teknologi citra satelit telah berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan untuk penelitian, mencakup pegunungan, sungai, danau, dan lainnya. Dalam penelitian ini, digunakan dataset EuroSat yang memiliki 10 label yang mendeskripsikan perubahan bentuk lahan dan pemukiman di wilayah Eropa. Perubahan tersebut disebabkan oleh kerusakan akibat aktivitas manusia dan alam seperti pertanian, irigasi, dan bencana alam. Selain itu, kompleksitas dan variabilitas dataset EuroSat yang beragam memerlukan pendekatan yang mampu mengenali pola-pola halus dan berbeda pada setiap kategori. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengkomparasikan kinerja beberapa algoritma dalam klasifikasi citra satelit. Dalam hal ini, digunakan tiga algoritma yaitu KNN, Decision Tree, dan Random Forest untuk dibandingkan kinerjanya dalam klasifikasi citra data EuroSat. Metode penelitian yang digunakan meliputi import data, normalisasi data, konversi label ke one-hot encoding, ekstraksi fitur, dan normalisasi fitur menggunakan model VGG16 yang ditraining terlebih dahulu untuk mendapatkan representasi fitur yang informatif. Fitur yang diekstraksi kemudian digunakan sebagai input untuk ketiga algoritma tersebut. Pengujian performa model dilakukan menggunakan K-Fold Cross Validation. Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan accuracy 81,32%, recall 81,33%, precision 81,18%, dan f1 score 80,82%. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Random Forest dapat meningkatkan akurasi dan performa dalam klasifikasi citra satelit.