## Klasifikasi Gambar Pemandangan dengan Kecerdasan Buatan Berbasis CNN
Mozes Hasian Veltin Sinaga 1* , Muhammad Albirra 2 , Muhammad Fajar Sidiq 3
1*,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Kota Purwokerto, Kabupaten Banyum as, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 24 July 2023 Received in revised form 12 January 2024 Accepted 20 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1424.
Keywords: Artificial Intelligence; CNN; Classification.
Kata Kunci: Kecerdasan Buatan; CNN;
Klasifikasi.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The use of Artificial Intelligence based on Convolutional Neural Network (CNN) has made  remarkable  advancements  in  visual  analysis,  particularly  in  landscape  image classification. This study applies the CNN method to automatically classify landscape images. Through sophisticated network training and feature extraction steps, CNN can recognize  unique  patterns  and  features  from  various  landscape  categories,  such  as mountains, forests, streets, seas, and glaciers. The key advantage of CNN lies in its ability to identify complex and abstract features in images. The evaluation results show that the CNN  model  achieves  satisfying  accuracy  in  classifying  landscape  images.  The application of this method offers practical benefits in various areas, including location recognition, virtual travel, and environmental analysis. AI based on CNN opens new possibilities in visual landscape recognition and its potential to contribute to automated understanding of the beauty of nature.

## a b s t r a k
Penggunaan Kecerdasan Buatan berbasis Convolutional Neural Network (CNN) telah mencapai  kemajuan  pesat  dalam  analisis  visual,  khususnya  dalam  klasifikasi  gambar pemandangan. Penelitian ini menerapkan metode CNN untuk mengklasifikasikan secara otomatis  gambar-gambar  pemandangan  alam.  Dengan  langkah-langkah  pelatihan jaringan dan ekstraksi fitur yang canggih, CNN dapat mengenali pola dan fitur unik dari berbagai  kategori  pemandangan,  seperti  gunung,  hutan,  jalan,  laut,  dan  gletser. Keunggulan  utama  CNN  terletak  pada  kemampuannya  untuk  mengidentifikasi  fitur- fitur kompleks dan abstrak dalam gambar. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CNN  mencapai  akurasi  yang  memuaskan  dalam  mengklasifikasikan  gambar pemandangan.  Penggunaan  metode  ini  menawarkan  manfaat  praktis  dalam  berbagai aplikasi,  termasuk  pengenalan  lokasi,  perjalanan  virtual,  dan  analisis  lingkungan. Kecerdasan  Buatan  berbasis  CNN  membuka  peluang  baru  dalam  pengenalan  visual alam  dan  potensinya  untuk  berkontribusi  dalam  memahami  keindahan  alam  secara otomatis.
*Corresponding Author. Email: mozessinaga007@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kecerdasan  Buatan  ( Artificial  Intelligence /AI)  telah mencapai kemajuan yang pesat dalam beberapa tahun terakhir  [1].  Salah  satu  aspek  penting  dalam pengembangan  AI  adalah  kemampuannya  untuk memahami  dan  mengklasifikasikan  gambar.  Salah satu  metode  yang  paling  sukses  dalam  klasifikasi gambar  adalah  menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Konvolusi  ( Convolutional  Neural  Network /CNN)  [2]. Pemandangan  alam  memiliki  keindahan  yang  luar biasa  dan  menjadi  subjek  yang  populer  dalam fotografi dan seni visual. Mengklasifikasikan gambar pemandangan alam secara otomatis dapat membantu dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan lokasi, perjalanan  virtual,  identifikasi  objek  dalam  gambar, dan banyak lagi [3]. Jaringan Saraf Tiruan Konvolusi (CNN) adalah salah satu jenis arsitektur yang paling sukses  dalam  pengenalan  gambar.  CNN  dirancang secara khusus untuk memahami pola dan fitur dalam gambar.  Arsitektur  ini  terinspirasi  oleh  cara  kerja visual manusia, di mana kita mengidentifikasi objek berdasarkan pola dan fitur spesifik [4].
Penggunaan  CNN  dalam  klasifikasi  gambar pemandangan  alam  melibatkan  beberapa  tahap. Pertama, CNN dilatih menggunakan sejumlah besar data gambar pemandangan yang telah dikategorikan sebelumnya.  Selama  pelatihan,  jaringan  belajar mengenali  pola  dan  fitur  khas  dari  setiap  kategori pemandangan,  seperti  pegunungan,  pantai,  hutan, dan lainnya [5]. Setelah melalui tahap pelatihan, CNN dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  gambar pemandangan  yang  tidak  diketahui.  Proses  ini melibatkan ekstraksi fitur dari gambar menggunakan lapisan konvolusi, di mana jaringan menemukan pola dan  fitur-fitur  penting.  Kemudian,  fitur-fitur  ini diumpankan  ke  lapisan-lapisan  berikutnya,  yang secara bertahap mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori  yang  sesuai  berdasarkan  apa  yang  telah dipelajari selama pelatihan [6].
Keunggulan  CNN  dalam  klasifikasi  gambar pemandangan adalah kemampuannya untuk mengenali  fitur-fitur  yang  sangat  kompleks  dan abstrak.  Misalnya,  CNN  dapat  membedakan  antara berbagai  jenis  awan,  mengidentifikasi  struktur  dan tekstur  yang  berbeda  pada  pegunungan,  serta mengenali ciri-ciri khas pantai seperti pasir, ombak, dan langit biru. Penggunaan CNN dalam klasifikasi
gambar  pemandangan  tidak  hanya  memberikan manfaat praktis dalam pengenalan objek dan kategori pemandangan, tetapi juga menghadirkan potensi baru dalam  berbagai  bidang  seperti  pariwisata,  pemetaan, dan analisis lingkungan. Dalam pengembangan masa depan,  teknik-teknik  AI  berbasis  CNN  akan  terus ditingkatkan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan keandalan dalam klasifikasi gambar pemandangan [7]. Dengan  demikian,  dalam  penelitian  ini,  kita  akan mengeksplorasi  penggunaan  Kecerdasan  Buatan berbasis CNN untuk klasifikasi gambar pemandangan alam.  Melalui  pelatihan  jaringan  dan  ekstraksi  fitur yang  canggih,  kita  akan  mencari  cara  untuk meningkatkan kemampuan AI dalam mengenali dan mengklasifikasikan  pemandangan  alam  secara otomatis.

## 2. Metode Penelitian
Klasifikasi adalah pendekatan analisis yang digunakan untuk  memprediksi  atau  mengklasifikasikan  data  ke dalam  beberapa  kategori  atau  kelas  berdasarkan atribut atau fitur yang dimiliki. Metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau relasi di antara data yang dapat digunakan untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang hubungan antar variable [8]. Salah satu metode klasifikasi yang umum digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). CNN  awalnya  dikembangkan  untuk  analisis  dan pemrosesan  data  visual,  terutama  dalam  pengenalan gambar.  Namun,  metode  CNN  juga  telah  diperluas untuk  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti pengolahan teks, pengenalan suara, dan analisis data lainnya [9].
Metode Convolutional Neural Network (CNN) Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  adalah salah  satu  teknik  dalam  bidang  kecerdasan  buatan yang  digunakan  untuk  analisis  dan  pemrosesan  data visual,  seperti  gambar  dan  video.  CNN  memiliki kemampuan  untuk  secara  otomatis  mengekstraksi fitur-fitur  yang  relevan  dari  data  visual  tersebut  dan menggunakannya  untuk  melakukan  klasifikasi  [10]. Langkah-langkah dalam menggunakan metode CNN sebagai berikut:
1) Persiapan Data Mengumpulkan  dan  menyusun  data  yang  akan digunakan untuk pelatihan dan pengujian model
Mozes Hasian Veltin Sinaga, Muhammad Albirra, Muhammad Fajar Sidiq / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 412-417
414
CNN.  Data  tersebut  harus  memiliki  label  atau kategori yang jelas untuk proses klasifikasi.
2) Pembentukan Arsitektur CNN
Menentukan  arsitektur  atau  struktur  jaringan CNN  yang  akan  digunakan.  Arsitektur  CNN terdiri  dari  beberapa  layer,  seperti  layer konvolusi, layer pooling, dan layer fully connected . 3) Pelatihan Model
Melakukan pelatihan model CNN menggunakan data  pelatihan  yang  telah  disiapkan.  Proses pelatihan  melibatkan  pengoptimalan  parameter- parameter model untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
4) Validasi dan Evaluasi
Menggunakan  data  validasi  untuk  menguji performa  model  CNN  yang  telah  dilatih. Mengukur metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, recall,  dan  F1-score,  untuk  mengevaluasi performa model.
5) Prediksi
Setelah model CNN dilatih dan dievaluasi, model tersebut  dapat  digunakan  untuk  melakukan prediksi  atau  klasifikasi  pada  data  baru  yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Dengan  menggunakan  metode Convolutional  Neural
Network (CNN),
penelitian
ini dapat
mengklasifikasikan  data  visual  dengan  akurasi  yang tinggi,  seperti  gambar  produk  atau  atribut  visual lainnya, untuk tujuan analisis dan pemahaman yang lebih mendalam.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Persiapan  data  dilakukan  dengan  pengambilan  data menggunakan  Kaggle.  Kaggle  adalah  sebuah platform kompetisi dan sumber daya berbasis online yang  memfasilitasi  dan  menyediakan  akses  untuk belajar,  berlatih,  dan  berkompetisi  dalam  berbagai masalah analisis data dan ilmu data.
Gambar 1. Dataset Kaggle
Pembentukan Arsitektur CNN Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan algoritma  deep  learning  yang  digunakan  untuk mengolah  input  data  berupa  gambar.  Algoritma  ini bertujuan  untuk  menentukan  bobot  dan  bias  yang dapat dipelajari untuk mengidentifikasi berbagai aspek dalam  gambar,  dan  secara  khusus  berfungsi  untuk membedakan objek satu dengan objek lainnya. CNN adalah  salah  satu  jenis  arsitektur neural  network yang umum  digunakan  untuk  tugas-tugas  analisis  data berbasis gambar. Meskipun demikian, CNN ini pada dasarnya  tidak  berbeda  secara  signifikan  dengan neural network pada umumnya.
Gambar 2. Arsitektur CNN bagian 1
Gambar 3. Arsitektur CNN bagian 2
Pelatihan Model Pelatihan model CNN AI adalah proses mengajarkan jaringan saraf tiruan untuk mengenali pola dalam data gambar. Dilakukan dengan dataset gambar dan label, model  disesuaikan  dan  diperbarui  berulang  kali menggunakan  algoritma  optimisasi  seperti Stochastic Gradient Descent (SGD). Tujuannya adalah mencapai kinerja yang baik dalam klasifikasi, deteksi, atau tugas lain berbasis gambar.
Gambar 4. Code untuk Pelatihan Data bagian 1

## Gambar 5 Code untuk pelatihan data bagian 2

## Validasi dan Evaluas
Akurasi  merupakan  metrik  yang  digunakan  untuk mengevaluasi performa dari model klasifikasi. Metrik ini mencerminkan persentase prediksi yang tepat dari model  dibandingkan  dengan  total  prediksi  yang dilakukan.
Gambar 6. Code untuk mengukur tingkat akurasi
Gambar 7. Grafik Train and Test Accuracy
Gambar 8. Grafik Train Loss Hasil Prediksi Hasil  klasifikasi  menggunakan Convolutional  Neural Network (CNN)  untuk  klasifikasi  pemandangan dengan  kategori  mountain,  forest,  street,  sea,  dan glacier  adalah  prediksi kategori  untuk  setiap  gambar pemandangan  yang  diberikan.  Model  CNN  telah dilatih  dengan  menggunakan  dataset  yang  berisi berbagai  gambar  pemandangan  yang  sudah  diberi label sesuai dengan kategori yang ditentukan.
Setelah melalui proses pelatihan yang dilakukan oleh CNN,  model  tersebut  telah  belajar  mengekstraksi fitur-fitur  visual  yang  relevan  dari  gambar
Mozes Hasian Veltin Sinaga, Muhammad Albirra, Muhammad Fajar Sidiq / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 412-417
416 pemandangan.  Kemudian,  model  tersebut  dapat memproses  gambar  pemandangan  baru  dan menghasilkan  prediksi  kategori  berdasarkan  fitur- fitur  yang  telah  dipelajari.  Hasil  klasifikasi ditampilkan dalam bentuk kategori seperti mountain, forest,  street,  sea,  atau  glacier,  yang  menunjukkan kategori  pemandangan  yang  paling  sesuai  dengan gambar yang diberikan. Akurasi dan performa model dapat diukur dengan menghitung persentase prediksi yang  benar  terhadap  keseluruhan  gambar pemandangan yang diuji.
Gambar 9. Code untuk memprediksi data gambar

## Gambar 10. Hasil dari prediksi

## 4. Kesimpulan
Setelah  melakukan  pelatihan  model  menggunakan dataset  pemandangan  yang  telah  disiapkan,  kami melakukan  validasi  dan  evaluasi  untuk  mengukur performa model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model  CNN  mampu  mengklasifikasikan  gambar pemandangan dengan akurasi yang baik.
Penerapan  metode  CNN  dalam  klasifikasi  gambar pemandangan  alam  memiliki  potensi  untuk memberikan manfaat dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan  lokasi,  perjalanan  virtual,  analisis lingkungan, dan banyak lagi. Keberhasilan metode ini dalam  mengklasifikasikan  gambar  pemandangan menunjukkan  kemajuan  pesat  dalam  pengembangan kecerdasan  buatan  dan  pengenalan  gambar.  Potensi besar penggunaan Kecerdasan Buatan berbasis CNN dalam  klasifikasi  gambar  pemandangan  alam  dan memberikan  pandangan  bagaimana  AI  dapat berkontribusi  dalam  pemahaman  dan  pengenalan visual dunia alam.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  atas  kontribusi  penelitian  yang  telah dilakukan  dalam  menggunakan  metode Convolutional Neural  Network (CNN)  untuk  mengklasifikasikan gambar pemandangan alam dengan akurasi yang baik. Penelitian  ini  telah  membuktikan  potensi  besar Kecerdasan Buatan dalam mengenali dan mengklasifikasikan  pemandangan  alam  secara otomatis.  Kami  mengapresiasi  upaya  dalam mengembangkan arsitektur CNN dan melatih model dengan  dataset  yang  relevan.  Hasil  prediksi  yang diperoleh  menunjukkan  kemajuan  pesat  dalam pengenalan  visual,  dan  kami  percaya  bahwa  metode ini memiliki manfaat praktis yang luas, seperti dalam aplikasi pariwisata, pemetaan, dan analisis lingkungan. Terima  kasih  atas  kontribusi  berharga  untuk  para dosen  dan  rekan-rekan  kami  dalam  memajukan bidang  kecerdasan  buatan  dan  analisis  gambar. Semoga  penelitian  ini  menjadi  landasan  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  memanfaatkan teknologi  AI  dalam  memahami  dan  mengapresiasi keindahan  alam.  Sukses  selalu  dalam  penelitian  dan pengembangan teknologi masa depan.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Li, J., Zhang, H., Li, D., & Chen, H. (2015). On the  performance  of  wireless-energy-transfer- enabled  massive  MIMO  systems  with superimposed
pilot-aided channel estimation. IEEE  Access , 3 ,  2014-2027.  DOI: 10.1109/ACCESS.2015.2492780.
[2] Qin, J., Pan, W., Xiang, X., Tan, Y., & Hou, G. (2020).  A  biological  image  classification method  based  on  improved  CNN. Ecological Informatics , 58 , 101093. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.10109.
[3] Azmi,  K.,  Defit,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2023). Implementasi  convolutional  neural  network (CNN)  untuk  klasifikasi  batik  tanah  liat sumatera barat. Jurnal Unitek , 16 (1), 28-40.
[4] Xin, R., Zhang, J., & Shao, Y. (2020). Complex network  classification  with  convolutional neural network. Tsinghua Science
and technology , 25 (4), 447-457.
[5] Zhang,  P., Wang, X.,  Zhang,  W., &  Chen,  J. (2018).  Learning  spatial – spectral – temporal EEG features with recurrent 3D convolutional neural  networks  for  cross-task  mental workload  assessment. IEEE  Transactions  on neural  systems  and  rehabilitation  engineering , 27 (1), 31-42. DOI: 10.1109/TNSRE.2018.2884641.
[6] Lu,  Y.,  Lu,  G.,  Lin,  R.,  Li,  J.,  &  Zhang,  D.
(2019).  SRGC-Nets:  Sparse  repeated  group convolutional
neural
networks. IEEE transactions  on  neural  networks  and  learning systems , 31 (8), 2889-2902.
DOI:
10.1109/TNNLS.2019.2933665.
[7] Lin, B. S., Cheng, J. S., Liao, H. C., Yang, L. W., Yang, T., & Chen, K. C. (2021). Improvement of  multi-lines  bridge  defect  classification  by hierarchical architecture in artificial intelligence automatic defect classification. IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing , 34 (3), 346-351. DOI: 10.1109/TSM.2021.3076808.
[8] Qaffas, A. A., Hajkacem, M. B., Ncir, C. B., & Nasraoui, O. (2023). Interpretable Multi-criteria ABC  analysis  based  on  semi-supervised clustering and Explainable Artificial Intelligence. IEEE Access . DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3272403.
[9] Yuan, L., Wei, X., Shen, H., Zeng, L. L., & Hu, D.  (2018).  Multi-center  brain  imaging classification  using  a  novel  3D  CNN approach. IEEE  Access , 6 ,  49925-49934.  DOI:
10.1109/ACCESS.2018.2868813.