## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Klasifikasi Tutupan Lahan Melalui Citra Satelit SPOT-6 dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Rita Magdalena #1 , Sofia Saidah #2 , Nor Kumalasari Caecar Pratiwi #3 , Akbar Trisnamulya Putra #4
# Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi no 1, Bandung
1 ritamagdalena@telkomuniversity.ac.id
2 sofiasaidahsfi@telkomuniversity.ac.id
3 caecarnkcp@telkomuniversity.ac.id
4 akbartrisnamulya@gmail.com
Abstrak—  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.
Kata  kunci — Akurasi,  Citra,  CNN,  Klasifikasi,  Lahan, Satelite SPOT 6

## I. P ENDAHULUAN
Lahan merupakan suatu wilayah dimana seluruh bagian biosfer dianggap tetap atau bersifat siklis yang terdapat di atas maupun di bawah permukaan bumi[1]. Tutupan lahan adalah penampakan fisik permukaan bumi, informasi dari penampakan  fisik  ini  sangatlah  penting  dan  diperoleh melalui  teknik  penginderaan  jarak  jauh,  salah  satunya melalui  pengamatan  citra  satelit.  Salah  satu  manfaat  dari pengamatan  citra  satelit  mengenai  tutupan  lahan  yaitu dengan  cara  melakukan  klasifikasi  daerah  tutupan  lahan untuk selanjutnya digunakan dalam memudahkan pemantauan penggunaan serta pengaturan tata letak lahan pada  suatu  wilayah.  Klasifikasi  tutupan  lahan  ini
diperlukan untuk membantu pemerintah dalam  memantau perkembangan  penggunaan  tutupan  lahan  secara  spasial atau keruangan.
Beberapa penelitian mengenai klasifikasi tutupan lahan sudah pernah dilakukan. Pada penelitian [2] telah dilakukan klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  metode Gray  Level  Co- occurance  Matrix (GLCM)  dan  Naïve  Bayes  yang mengklasifikasikan perkebunan, hutan, pemukiman, sawah dan sungai dengan akurasi terbaik yang dihasilkan adalah 85%.  Pada  penelitian  [3]  dilakukan  klasifikasi  tutupan lahan dengan membandingkan struktur CNN yang berbeda berdasarkan  database  geospasial  dengan  akurasi  terbaik adalah  85,7%.  Penelitian  lain  [4]  melakukan  klasifikasi terhadap  10  kelas  tutupan  lahan  hasil  penginderaan  jarak jauh dari citra Landsat 8 menggunakan metode Maximum Likelihood Classification (MLC) memiliki akurasi overall sebesar 99.61% dan kappa sebesar 99.51%. Penelitian [5] melakukan  analisis  terhadap  tutupan  lahan  dari  citra Landsat menggunakan metode klasifikasi tidak terbimbing dengan beragam akurasi yang dihasilkan 92,5%. Penelitian [6] memanfaatkan citra Landsat untuk klasifikasi terhadap tutupan lahan lanskap perkotaan Kota Palu. Penelitian ini menghasilkan  luas  keseluruhan  dari  area  kelas  tutupan lahan  yang  terdiri  dari  area  bangunan,  hutan,  perkebunan dan daerah perairan di Kota Palu. Penelitian [7] melakukan klasifikasi  tutupan  lahan  dengan  segmentasi  berbasis algoritma  multiresolusi  yang  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 99%. Penelitian [8] melakukan klasifikasi tutupan lahan  menggunakan  citra  Landsat  8 Operational  Land Imager (OLI)  di  Kecamatan  Pangandaran  dengan  tingkat akurasi ketelitian 86,67%.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, dapat  disimpulkan bahwa tutupan lahan yang diklasifikasikan masih terbatas jenisnya. Adapun penelitian yang mengklasifikasikan kelas yang  sama  masih  memiliki  akurasi  di  bawah  90%,  yang artinya penelitian tersebut masih bisa dilakukan perbaikan. Oleh  karena  itu,  peneliti  berupaya  melakukan  perbaikan
dalam  hal  jenis  tutupan  lahan  yang  diklasifikasi  dan peningkatan dari sisi akurasi sistem dengan menggunakan citra yang berasal dari satelit SPOT 6. Pada penelitian ini klasifikasi tutupan lahan dilakukan berdasarkan citra satelit SPOT 6 karena memiliki resolusi spasial tertinggi saat ini dari  seri  satelit  SPOT.  Dari  sisi  spasial,  SPOT  6  bisa menghasilkan peta dengan  skala 1:10.000  –  1:20.000 [9]. Oleh  karena  itu,  citra  tutupan  lahan  yang  akan  dilakukan klasifikasi memiliki kualitas resolusi yang baik.
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan Metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  pada  klasifikasi citra  digital  karena  arsitekturnya  dapat  bekerja  secara efektif  pada  proses  pengenalan  objek  dimana  salah  satu fungsinya  adalah  untuk  melakukan  klasifikasi  citra. Dengan  penggunaan  data  dan  metode  ini  diharapkan mendapat hasil yang akurat dan efisien [10].

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Tutupan Lahan
Tutupan lahan merupakan bentuk fisik permukaan bumi yang  mendeskripsikan  keterkaitan  proses  alami  terhadap proses  sosial  sehingga  informasi  untuk  pemodelan  dan pemahaman  fenomena  alam  di  permukaan  bumi memungkinkan  untuk  diperoleh.  Terdapat  dua  kategori daerah  tutupan  lahan  yaitu  daerah  bervegetasi  yang merupakan  konsep  struktur  fisiognomi  dari  bentuk tumbuhan,  tutupan,  tinggi  tumbuhan  dan  distribusi spasialnya,  serta  daerah  tak  bervegetasi  yang  dapat diartikan  pada  aspek  permukaan  tutupan,  distribusi  atau kepadatan, dan ketinggian atau kedalaman objek[11].

## B. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu bagian dari Deep Neural Network yang diimplementasikan  untuk image  recognition. Metode  ini merupakan  pengembangan  dari Multilayer  Perception (MLP).  Namun  MLP  menerima  input  data  satu  dimensi, sementara CNN data dua dimensi dan salah satunya adalah citra.  CNN  adalah  salah  satu  jenis  model  deep  learning untuk mengolah data itu memiliki pola grid, seperti gambar. CNN  adalah  matematika  konstruksi  yang  terdiri  dari  tiga jenis layer, yaitu convolution layer, pooling layer dan fully connected  layer .  Untuk Convolution  layer dan pooling layer berfungsi melakukan ekstraksi fitur. Sedangkan, fully connected  layer memetakan  fitur  hasil  ekstraksi  menjadi keluaran  akhir  seperti  klasifikasi. Convolution  layer memainkan  peran  penting  dalam  CNN  yang  terdiri  dari banyak  operasi  matematis.  Salah  satu  kelebihan  metode CNN  adalah  dengan  metode  ini  tidak  dibutuhkan  metode ekstraksi  ciri  tertentu  yang  pada  prosesnya  memerlukan beberapa tahapan untuk menghasilkan ciri yang dibutuhkan pada  proses  klasifikasi.  Namun  demikian  dengan  metode CNN dibutuhkan jumlah data yang jauh lebih banyak untuk proses training sehingga  secara  komputasi  membutuhkan Unit Pemrosesan Grafis yang mahal dari segi biaya untuk pelatihan model [12].

## C. Convolution Layer
Convolution Layer adalah proses utama yang mendasari metode  CNN  yaitu dengan  operasi  konvolusi  pada output dari layer sebelumnya [13]. Convolution Layer menggunakan  filter  berupa  kernel  untuk  melakukan ekstraksi  objek  atau  ciri  dari  sebuah  citra  input.  Isi  dari Kernel ini berupa bobot yang digunakan untuk mendeteksi karakter  dari  objek.  Selanjutnya,  operasi  konvolusi dilakukan  untuk  menghasilkan  transformasi  linear  dari citra input yang sesuai dengan informasi spasial pada data [14].  Bobot  pada  layer  tersebut  berisi  tentang  kernel konvolusi  yang  digunakan,  sehingga  dapat  dilatih berdasarkan input pada CNN [13]. Berikut adalah ilustrasi proses konvolusi pada citra yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Representasi visual layer konvolusi

## D. Stride
Stride merupakan  sebuah  parameter  untuk  menyatakan jumlah  pergeseran  pada  sebuah  filter.  Apabila stride bernilai  1,  maka  pada  proses  konvolusi  kernel  bergeser sebanyak 1 pixel secara horizontal lalu vertikal. Jika stride bernilai  2,  kernel  akan  bergeser  sebanyak  2  pixel  secara horizontal  lalu  vertikal.  Jika  nilai stride yang  digunakan semakin kecil, informasi  yang diperoleh dari  sebuah citra input akan semakin detail walaupun waktu komputasi yang dibutuhkan  semakin  besar.  Meskipun  demikian,  dengan nilai stride yang  kecil  dan  informasi  yang  diperoleh semakin  detail  bukan  berarti  bahwa  performansi  yang dihasilkan oleh sistem akan semakin baik.

## E. Padding
Padding merupakan  parameter  untuk  menyatakan jumlah pixel berisi  nilai nol  untuk diberikan di setiap sisi citra input dengan tujuan  merekayasa dimensi output dari convolution  layer agar  dimensi  output  sama  dengan dimensi  input ataupun  tidak berkurang  dengan signifikan. Dengan demikian convolution layer yang digunakan akan lebih  dalam  yang  menghasilkan  lebih  banyak  ciri  yang berhasil diekstrak.

## F. Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  merupakan  tahapan  setelah  proses konvolusi.  Output  hasil  konvolusi  dikenakan activation function atau fungsi aktivasi. Rectified Linear Unit (ReLU) adalah  fungsi  aktivasi  yang paling sering  digunakan pada CNN  dengan  tujuan  meminimalisir  error  dan  saturasi. Fungsi  aktivasi  ini  sering  dipilih  para  peneliti  karena berfungsi  lebih  baik  dan  digunakan  pada  setiap hidden layer dari neural network . Berikut adalah persamaan fungsi aktivasi ReLU ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑓(𝑥) = { 𝑥, 𝑥 > 0 0, 𝑥 ≤ 0 (1)
Fungsi  aktivasi  ReLU  ini  akan  mengubah  nilai  input negatif menjadi nilai output 0, sedangkan untuk nilai input positif  maka  outputnya  adalah  nilai  input  dari  aktivasi tersebut.

## G. Pooling Layer
Pooling  Layer merupakan layer ekstraksi  setelah convolution  layers dengan  prinsipnya  yaitu  filter  yang memiliki  ukuran  dan  stride  tertentu  dan  bergeser  pada seluruh  area feature  map .  Ide  utama  dari  proses pooling adalah down-sampling untuk  mengurangi  kompleksitas pada layer selanjutnya. Pada pengolahan citra, hal ini bisa dianggap sebagai proses pengurangan ukuran matriks atau untuk mengurangi resolusi dari citra tersebut [15]. Terdapat dua jenis pooling yang biasa digunakan yaitu m ax pooling dengan  nilai  yang  diambil  adalah  nilai  maksimal dan average  pooling dengan  nilai  yang  diambil  adalah  nilai rata-rata [14]. Max pooling juga merupakan paling umum digunakan. Gambar 2 di bawah ini merupakan contoh dari operasi max-pooling sebuah citra.
Gambar 2. Operasi max pooling dengan filter 2x2 dan stride 2
Gambar  2  merupakan  jenis pooling  layer yang  paling umum digunakan di mana filter yang digunakan memiliki ukuran  2x2  dan  bergerak  dengan  pergeseran  kernel sebanyak  dua  langkah. Feature  map dapat  berkurang hingga  75%  dari  ukuran  asli  dengan  bentuk  seperti  ini sehingga pooling layer dapat disimpulkan memiliki tujuan untuk memperkecil dimensi feature map dan mempercepat waktu  komputasi  akibat  semakin  sedikit  parameter  yang harus di- update serta mengatasi masalah overfitting. Overfitting adalah sebuah kondisi di mana model Machine Learning memiliki error yang rendah pada data latih tetapi memiliki error yang sangat tinggi pada data uji.

## H. Fully Connected Layer
Feature  map yang  merupakan  keluaran  dari  proses ekstraksi  ciri  yang  berbentuk multidimensional  array sehingga  masih  diperlukan  proses reshape agar feature map yang dihasilkan berubah menjadi sebuah vektor untuk kemudian  digunakan  sebagai  input  pada fully  connected layer.
Fully  connected  layer merupakan layer dengan  neuron aktivasi  pada layer sebelumnya  yang saling terhubung dengan neuron di layer sebelumnya. Semua aktivasi layer sebelumnya  diubah  terlebih  dahulu  menjadi  satu  dimensi
sebelum  dihubungkan  ke  seluruh  neuron  pada fully connected layer.
Tujuan dari Fully connected layer yaitu mengolah data agar dapat diklasifikasikan. Neuron dari convolution layer hanya  terhubung  ke  suatu  daerah  tertentu  pada  input, sedangkan  neuron  dari fully  connected  layer terhubung secara keseluruhan.

## I. Dropout
Dropout merupakan  sebuah  teknik  untuk  mengurangi overfitting pada neural  networks dengan  mencegah adaptasi  kompleks  pada  proses  pelatihan  data.  Selain  itu, dropout juga  dapat  mempercepat  proses learning dengan cara  memilih  secara  acak  dan  membuang  neuron-neuron yang tidak dipakai selama proses training .

## J. Confusion Matrix
Performansi dari sebuah model klasifikasi dapat diukur dari  beberapa  parameter  performansi,  diantaranya  adalah nilai precision,  recall maupun  nilai  akurasi.  Dalam pencarian  nilai precision,  recall dan  akurasi  terdapat beberapa  istilah  yang  digunakan,  diantaranya  adalah  true positive (TP), true-negative (TN), false positive (FP), dan false  negative  (FN)  yang  kemudian  dirangkum  menjadi sebuah  matriks  yang  disebut  sebagai confusion  matrix. Gambar 3 menunjukkan bentuk dari confusion matrix.
Gambar 3. Confusion matrix

## K. Softmax
Softmax merupakan algoritma logistic regression untuk mengklasifikasikan  objek  yang  memiliki  jumlah  kelas lebih  dari  dua  kelas. Softmax dapat  menghitung probabilitas untuk setiap label kelas yang diklasifikasikan dengan cara mengambil vektor yang bernilai riil dari semua label kelas yang ada[16].

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  langkah  untuk melakukan klasifikasi jenis tutupan lahan. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## Gambar 4. Tahapan penelitian
Langkah  pertama  adalah  akuisisi  citra.  Citra  yang digunakan  adalah  citra  hasil  pemantauan  satelit  SPOT  6. Setelah  akuisisi  citra,  tahapan  selanjutnya  adalah pre- processing, yaitu resizing. Proses resize dilakukan  dengan
tujuan  untuk  menyeragamkan  ukuran  citra.  Tahap  ketiga adalah perancangan dan pelatihan model CNN. Selanjutnya dilakukan  klasifikasi  terhadap  citra  uji  apakah  termasuk kelas sawah, hutan, sungai, pemukiman atau bukit gundul.

## A. Konfigurasi Model CNN
Pada  penelitian  ini,  dibuat  sebuah  sistem  untuk mengklasifikasikan  5  jenis  tutupan  lahan  menggunakan metode  CNN  menggunakan  3 hidden  convolutional  layer dan 1 fully connected layer . Tabel 1 merupakan informasi detail  mengenai  model  CNN  yang  diusulkan  pada penelitian ini
TABEL I D ETAIL MODEL CNN Layer Ukuran Filter Output Input - 64,64,3 Conv 2d 3x3, padding 64,64,8 Activation RelU - 64,64,8 Max Pooling 2x2, stride 2 32,32,8 Conv 2d 3x3, padding 32,32,16 Activation RelU - 32,32,16 Max Pooling 2x2, stride 2 16,16,16 Conv 2d 3x3, padding 16,16,32 Activation RelU - 16,16,32 Max Pooling 2x2, stride 2 8,8,32 Flatten - 2048 Dense - 5 Softmax - 5
Dari  tabel  1,  input  citra  berupa  citra  tutupan  lahan dimasukkan ke dalam CNN. Model  CNN pada penelitian ini, hidden layer 1,2 dan 3 menggunakan filter 3x3 dengan output  channel secara  berurutan  8,16  dan  32.  Selain  itu digunakan juga RelU activation function dan max pooling pada  setiap hidden  layer. Kemudian  dilakukan flatten dengan tujuan mengubah fitur citra menjadi 1 dimensi agar tahap klasifikasi dengan 5 kelas data tutupan lahan (sungai, hutan,  pemukiman,  sawah  dan  bukit  gundul)  dapat dilakukan  dengan  baik.  Jenis  aktivasi  yang  digunakan adalah softmax  activation untuk  melakukan  klasifikasi jenis tutupan lahan tersebut.

## IV.H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  digunakan  total  data  citra  tutupan lahan keseluruhan yaitu 350 data citra dengan jumlah data setiap kelasnya terdiri  dari  76 citra bukit gundul, 66  citra hutan,  64  citra  pemukiman,  84  citra  sawah  dan  60  citra sungai. Dari total 350 data, sebanyak 25% data digunakan sebagai data uji dan 75% digunakan sebagai data latih.
Citra  tutupan  lahan  akan  dilatih  terlebih  dahulu menggunakan  model  CNN  yang  telah  dibuat  dengan beberapa  parameter.  Tabel  2  menunjukkan  parameter- parameter  yang  menghasilkan  performansi  terbaik  pada model CNN yang diusung.
TABEL II P ARAMETER T ERBAIK DARI H ASIL P ELATIHAN DAN P ENGUJIAN M ODEL CNN YANG D IUSUNG
Parameter Hasil Terbaik Optimizer Adam Learning rate 0.001 Loss Categorical Crossentropy Epoch 100
Berdasarkan  tabel  2,  pada  penelitian  ini,  parameter optimizer yang digunakan adalah Adam optimizer dengan nilai learning rate yang digunakan adalah 0.001. Loss yang digunakan  adalah categorical_crossentropy .  Pada  proses training dan testing, total iterasi yang dilakukan sebanyak 100  iterasi  (nilai epoch 100)    dengan batch  size 32. Parameter  performansi  yang  diukur  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah  akurasi, loss,  f1-score,  recall dan precision.
Tahapan  pengujian  dilakukan  setelah  proses  training selesai  dilakukan.  Hasil  dari  pengujian  akurasi  dan loss dengan  menggunakan  model  CNN  yang  diusulkan  pada penelitian ini ditunjukkan pada gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 5. Grafik peningkatan akurasi pada proses latih dan uji
Gambar 6. Grafik penurunan loss pada proses latih dan uji
Gambar  5  menunjukkan  adanya  peningkatan  nilai akurasi  untuk  setiap  iterasi.  Dari  gambar  tersebut  terlihat bahwa  hasil  penelitian  tidak  menunjukkan  terjadinya overfitting yang  ditandai  dengan  perbedaan  nilai  akurasi pada  proses  latih  dan  validasi  yang  tidak  terlalu  jauh. Demikian  pula  pada  gambar  6,  nilai loss yang  dihasilkan pada  proses  latih  dan  validasi  tidak  menghasilkan
perbedaan  yang  terlalu  jauh.  Gambar  6      menunjukkan adanya  penurunan  nilai loss pada  proses  latih  maupun validasi.  Performansi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini berdasarkan Gambar 4 yaitu akurasi rata-rata 95,45% dan loss rata-rata 0,2457 berdasarkan Gambar 6.
Gambar  7  merupakan confusion  matrix hasil pengujian sistem. Dari hasil yang diperoleh, dapat dilihat bahwa dari sebanyak 88 data uji yang digunakan, sebagian besar data uji  dapat  diklasifikan  dengan  benar  sesuai  dengan  kelas tutupan lahan yang ada. Selain itu, pada tabel 3 dapat dilihat parameter  performansi  lainnya,  yaitu f1-score,  recall dan precision dengan  nilai  rata-rata  yang  dihasilkan  untuk setiap  parameternya  adalah  0.92.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  CNN  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini memiliki  akurasi  yang  terbilang  tinggi  untuk  dapat mengklasifikasikan 5 kelas tutupan lahan yang terdiri dari hutan, bukit gundul, sungai, pemukiman dan sawah.
Gambar 7. Confusion matrix hasil pengujian sistem TABEL IIII
P ARAMETER P ERFORMANSI S ISTEM DARI M ODEL CNN Kelas Precision Recall F-1 Score Jumlah Data Bukit Gundul 1.00 0.95 0.97 19 Hutan 0.89 1.00 0.94 17 Pemukiman 0.94 1.00 0.97 16 Sawah 0.86 0.86 0.86 21 Sungai 0.92 0.80 0.86 15 Rata-rata 0.92 0.92 0.92 88

## V. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem untuk mengklasifikasikan 5 jenis tutupan lahan, yaitu hutan, bukit gundul,  sawah,  pemukiman  dan  sungai.  Dataset  yang digunakan  pada  peneltiian  ini  adalah  data  primer  yang diambil melalui satelit SPOT 6 dengan total data latih dan data uji yaitu 350 data  citra tutupan lahan. Dari total data keseluruhan yang ada, sebanyak 88 data digunakan sebagai data  uji.  Model  CNN  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini terdiri dari 3 hidden layer , 1 fully connected layer , sebuah filter ukuran 3x3 dengan output channel secara  berurutan 8,16  dan  32,  serta  aktivasi softmax .  Berdasarkan  hasil pengujian sistem  yang telah dilakukan, model CNN yang
diusung  oleh  peneliti  mampu  untuk  mengklasifikasikan  5 kelas  tutupan  lahan  dengan  performansi  terbaik  yang dihasilkan  yaitu  akurasi  95,45%,  loss  0,2457, precision 0.92, recall 0.92 dan f-1 score 0.92.

## R EFERENSI
[1] Juhadi, “Pola-Pola Pemanfaatan Lahan Dan Degradasi Lingkungan Pada  Kawasan  Perbukitan,” J.  Geogr .,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–24, 2007.
[2] Sa’idah,  S.,  Pratiwi,  N.  K.  C.,  Aprilia,  B.  S.,  Magdalena,  R.,  & Fu’adah,  Y.  N.  “Land  cover  classification  using  Grey  Level Co- occurrence  Matrix  and  Naive  Bayes”. Journal  of  Physics: Conference Series . 2019.
[3] C, Y., F, R., & C, H.. “Classification of Land Cover and Land Use Based  on  Convolutonal  Neural  Networks”. ISPRS  Annals  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences , 1V (3), 251.2018.
[4] Sampurno,  R.  M.,  &  Thoriq,  A.  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kabupaten Sumedang” (Land Cover Classification using Landsat 8 Operational  Land  Imager  (OLI)  Data  in  Sumedang  Regency). Jurnal Teknotan , 10 (2), 62–70.2016.
[5] Cahyono,  B.  E.,  Febriawan,  E.  B.,  &  Nugroho,  A.  T.  “Analisis Tutupan  Lahan  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Tidak Terbimbing  Citra  Landsat  di  Sawahlunto,  Sumatera  Barat”. TEKNOTAN , 13 (1), 8–14. 2019.
[6] ACHSAN,  A.  C.  “Pemanfaatan  Citra  Landsat  Untuk  Klasifikasi Tutupan  Lahan  Lanskap  Perkotaan  Kota  Palu”. E-JURNAL ARSITEKTUR LANSEKAP , 3 (1), 59–65.2017
[7] Arisondang,  V.,  Sudarsono,  B.,  &  Prasetyo,  Y.  “Klasifikasi Tutupan  Lahan  Menggunakan  Metode  Segmentasi  Berbasis Algoritma Multiresolusi”. Jurnal Geodesi Undip , 4 (1), 9–19.2015.
[8] Derajat, R. M., Sopariah, Y., Aprilianti, S., Taruna, A. C., Tisna, H. A.  R.,  Ridwana,  R.,  &  Sugandi,  D.  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) di Kecamatan  Pangandaran”. Jurnal  Kajian  Ilmu  Dan  Pendidikan Geografi , 3 (1), 1–10.2020.
[9] Suwargana,  N.  “Pengembangan  Model  Total  Suspended  Matter (TSM) Menggunakan Data Satelit SPOT 6 (Studi Kasus: di Muara Sungai  Citanduy,  Segara  Anakan)”. Akuatika  Indonesia , 2 (1), 23.2017.
[10] Setiaji, D., & Harintaka. “Ekstraksi Fitur Bangunan Secara   Cepat pada  Foto  UAV  Menggunakan  Metode  Deep  Residual  Neural Network Berbasis FCN”. Elipsoida , 02 (01), 42–49.2019.
[11] K.  Veriana,  I.  B.  Hidayat,  and  S.  Saidah,  “Identifikasi  dan Klasifikasi  Tutupan  Lahan  Melalui  Olahan  Citra  Google  Earth Dengan Metode Singular Value Decomposition dan Klasifikasi K- Nearest  Neighbor,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  4797– 4804, 2018.
[12] Yamashita,  R.,  Nishio,  M.,  Kinh,  R.,  Do,  G.,  &  Togashi,  K. “ Convolutional  neural  network :  an  overview  and  application  in radiology” . 611–629.2018.
[13] Eka  Putra,  W.  S.  ‘Klasifikasi  Citra  Menggunakan  Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101”. Jurnal Teknik ITS , 5 (1). 2016.
[14] Arrofiqoh,  E.  N.,  &  Harintaka,  H.  “Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra Resolusi Tinggi”. Geomatika , 24 (2), 61.2018.
[15] Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-Zawi, S. “Understanding of a convolutional neural network”. Proceedings of 2017 International Conference on Engineering and Technology, ICET pp 1–6. 2018. [16] S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada Identifikasi Jenis Tumbuhan Berdasarkan Citra Daun Menggunakan  Convolutional  Neural  Network,” Jurnal  UnMuh Jember. vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.