MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No. 2 | Halaman 203 - 216 DOI :  https://doi.org/10.26760/mindjournal.v8i2.203-216 Desember 2023
Kinerja Model EfficientNetV2M dalam Klasifikasi Citra Tutupan dan Penggunaan Lahan

## MUHAMMAD ICHWAN, IHSAN SAIFUL HADI
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ichwan@itenas.ac.id
Received 14 Juli 2023 | Revised 29 Agustus 2023 | Accepted 29 September 2023

## ABSTRAK
Tutupan lahan merujuk pada unsur-unsur fisik yang terlihat di permukaan bumi, termasuk berbagai material seperti rumput, aspal, pepohonan, tanah terbuka, air, dan material fisik lainnya. Penggunaan lahan mengacu pada bagaimana manusia memanfaatkan  lahan,  baik  di  wilayah  perkotaan  maupun  pedesaan.  Klasifikasi menggunakan deep learning merupakan metode yang akurat dan bertujuan untuk membantu mendapatkan informasi mengenai tutupan lahan di suatu wilayah. Pada penelitian  ini  digunakan  metode  EfficientNetV2M  yang  merupakan  versi  terbaru dari  pendahulunya  yaitu  EfficientNet,  yang  mana  metode  EfficientNetv2M diharapkan  mampu  melakukan  tugasnya  untuk  klasifikasi  citra  satelit  tutupan lahan.  Beberapa  hyperparameter  yang  digunakan  untuk  membantu EfficientNetV2M dalam mencapai kinerja yang optimal ini adalah activation function ReLU dan GELU. Hasil klasifikasi tertinggi yang dapat dicapai oleh EfficientNetV2M ini  adalah  97%  dengan  menggunakan  ReLU  Activation  Function  dan  Optimizer Adamax.
Kata  kunci :  Deep  Learning,  EfficientNetV2M,  tutupan  lahan,  hyperparameter, activation function.

## ABSTRACT
Land cover refers to the physical elements visible on the Earth's surface, including materials  such  as  grass,  asphalt,  trees,  bare  soil,  water,  and  other  physical materials. Land  use refers to how humans utilize land, both in urban and rural areas. Classification using deep learning is an accurate method and aims to help obtain information about land cover in an area. In this study, the EfficientNetV2M method  was  used  which  is  the  latest  version  of  its  predecessor,  namely EfficientNet, which method is expected to be able to carry out operations for land cover  satellite  image  classificationSome  of  the  hyperparameters  used  to  help EfficientNetV2M achieve optimal performance are the ReLU and GELU activation functions. The highest classification result that can be achieved by EfficientNetV2M is 97% by using ReLU Activation Function and Optimizer Adamax.
Keywords :  Deep  Learning,  EfficientNetV2M,  land  cover,  hyperparameter, activation function.

## 1. PENDAHULUAN
Pada penelitian sebelumnya berhasil melakukan klasifikasi citra tutupan lahan menggunakan dataset EuroSat dan menggunakan metode  Xception yang menghasilkan nilai akurasi yaitu 96,6% dengan activation function SELU (Scaled Exponential Linear Unit), nilai akurasi 96% dengan menggunakan activation function ReLU dan nilai akurasi 95,9% dengan menggunakan activation function  Swish (Utama, 2021) .  Penelitian  tersebut  merupakan  wujud  perhatian terhadap perkembangan pada suatu wilayah pada permukaan bumi.
Perkembangan pada suatu wilayah akan menghasilkan perubahan yang dapat diamati secara visual. Perubahan fisik tersebut terjadi karena adanya perkembangan lahan yang dipengaruhi oleh  faktor  alam  dan  manusia  seperti  perkebunan,  pertanian,  reklamasi  lahan  dan pembangunan infrastruktur yang mana dapat membantu suatu penilaian dari perkembangan suatu wilayah, upaya konservasi lahan dan perencanaan pembangunan pada wilayah tersebut (Utama,  2021) .    Untuk  mengarahkan  peruntukan  lahan  secara  tepat  di  wilayah  yang mengalami  perkembangan,  diperlukan  sebuah  perencanaan  yang  baik.  Dalam  hal  ini, diperlukan  suatu  metode  yang  akurat  dan  efektif  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai tutupan lahan di wilayah tersebut. Salah satu teknologi yang efektif dalam pemetaan tutupan lahan adalah teknologi penginderaan jauh (Kusuma, Purwadi, & Marcos, 2021). Dalam konteks  ini,  tutupan  lahan  menjadi  penanda  material  fisik  permukaan  bumi,  mencakup berbagai elemen permukaan bumi (Sampurno & Thoriq, 2016) .
Tutupan lahan meliputi segala jenis penghijauan seperti hutan, pegunungan, padang rumput dan  sebagainya.  Tutupan  lahan  dapat  mengalami  perubahan  akibat  aktivitas  manusia contohnya  perkebunan,  pertanian,  danau  atau  kawasan  pemukiman  seperti  perumahan, industri  dan  bangunan  tinggi,  yang  bisa  disebut  dengan  penggunaan  lahan.Salah  satu pemanfaatan penginderaan jauh menggunakan machine learning adalah untuk memprediksi tanaman  pangan  menggunakan  citra  satelit,  perencanaan  pembangunan  infrastruktur  dan pembuatan saluran pengairan untuk penduduk setempat (Triscowati & Wijayanto, 2019). Teknologi Machine Learning  saat ini memberikan manfaat yang signifikan dalam berbagai aspek,  termasuk  dalam  pengklasifikasian  jenis-jenis  lahan.  Keuntungan  utamanya  adalah penghematan  waktu  dan  energi  dibandingkan  dengan  melakukan  pengklasifikasian  secara langsung di lapangan (Sari, Baskara, Pratama, & Faidhorrahman, 2021). Salah satu subset atau cabang dari machine learning adalah deep learning yang telah menjadi tren yang tumbuh paling cepat dalam analisis data besar dan telah diterapkan secara luas dan berhasil ke  berbagai  bidang  seperti natural  language  processing,  image  classification  dan  speech enhancement.  Dikarenakan  kinerjanya  yang  luar  biasa  dibandingkan  dengan  algoritma traditional learning (Li, Zhang, Xue, Jiang, & Shen, 2018).
Pada penelitian ini akan menggunakan sebuah metode deep learning, yaitu EfficientNetV2M yang  merupakan  iterasi  kedua  dari  versi  terdahulunya  yaitu EfficientNet.  EfficientNetV2 merupakan  keluarga  jaringan  konvolusional  baru  yang  memiliki  kecepatan  pelatihan  lebih cepat dan efisiensi parameter lebih baik dibandingkan dengan model sebelumnya. Model ini dikembangkan melalui pencarian dalam ruang pencarian yang diperkaya dengan operasi baru seperti Fused-MBConv (Tan  &  Le,  2021). Pada  penelitian  ini  juga  dilakukan  perubahan hyperparameter  yang  digunakan  daripada  penelitian  sebelumnya  dan  akan  menggunakan activation  function  ReLU  dan  GELU  sebagai  pembanding,  karena  GELU  dapat  digunakan sebagai  alternatif ReLU    yang  lebih  kompleks.  Untuk  keperluan  dataset,  akan  digunakan dataset  yang  berbeda  dari  penelitian  yang  sebelumnya  dengan  menggunakan  AID  (Aerial Image Dataset). Dataset ini juga memiliki kelas yang lebih banyak, yaitu 30 kelas dengan jumlah keseluruhan citra adalah 10.000 citra.
Kinerja Model EfficientNetV2M dalam Klasifikasi Citra Tutupan dan Penggunaan Lahan

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini, proses training model EfficientnetV2M menggunakan hyperparameter yang telah  ditentukan.  Dalam  pengerjaanya,  terdapat  tambahan  variasi hyperparameter  yang digunakan.  Dikarenakan  kebutuhan  penelitian  lebih  mendalam  atau  sebagai  pembanding. Berikut adalah beberapa proses yang dilakukan pada proses training model EfficientnetV2M dan proses pengujiannya, divisualisasikan dalam bentuk diagram blok berikut.

## Gambar 1. Block Diagram Penelitian
Pada Gambar 1 di atas, proses sistem diawali dengan dataset yang dilakukan proses splitting dataset,  yang  memiliki  tujuan  untuk  membagi  dataset  menjadi  tiga  himpunan  data  yaitu training,  testing  dan  validation  data.  Data  training  merupakan  data  citra  yang  akan  dilatih dengan  menggunakan  metode EfficientNetV2M,  namun  sebelumnya  data  training  akan dilakukan balancing  data  yang  dimaksudkan  untuk  menyeimbangkan  jumlah  data  yang terdapat  pada  masing-masing  kelas dataset, dan penting untuk efisiensi pembelajaran dan untuk  pengambilan  keputusan  yang  tidak bias (Susan  &  Kumar,  2021) . Kemudian  data training dan data validation akan dilakukan preprocessing, yaitu resize, rotate, flip, dan zoom khusus untuk data training dan resize untuk data validation. Lalu data training akan dilakukan training dengan menggunakan EfficientNetV2M yang dikombinasikan dengan hyperparameter seperti optimizer, activation function, epoch dan learning rate yang sudah ditentukan. Setelah selesai melakukan training, output dari proses ini akan menghasilkan tingkat akurasi, presisi, recall, F1-Score dan lama waktu yang dibutuhkan dalam melakukan training. Lalu, model yang dihasilkan  akan  dilakukan  pengujian  dengan  data testing  untuk  klasifikasi  sekaligus  untuk membuktikan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  mengujinya  langsung  menggunakan data selain data training dan data validation.

## 2.1. Dataset
Dataset yang digunakan merupakan kumpulan citra penginderaan jauh yang dikumpulkan oleh Gui-Song Xia dan dapat diakses melalui Kaggle. Terdapat sejumlah 10.000 citra yang terbagi kedalam 30 jenis atau kelas.

## Gambar 2. Sampel Citra Dataset
Gambar 2 adalah sampel dari AID ( Aerial Image Dataset) yang merupakan sebuah dataset yang  termasuk  memiliki  berskala  besar  untuk  klasifikasi  penginderaan  jauh,  yaitu  600x600 (Xia, et al., 2017).

## 2.2. Deep Learning
Deep learning adalah teknik machine learning yang menggunakan jaringan neural yang terdiri dari banyak lapisan untuk mempelajari pola-pola yang terkandung dalam data. Jaringan neural ini  terdiri  dari node  atau  unit  yang  terhubung  satu  sama  lain  dan  dapat  memproses  dan menyimpan informasi. Contoh penggunaan deep learning adalah untuk menyelesaikan tugas-
tugas seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan pemahaman bahasa. Saat ini deep learning  merupakan  pendekatan  machine  learning  canggih  baru  yang  sangat  diminati  baik dalam penelitian akademik maupun aplikasi industri (Nguyen, Kieu, & Cai, 2018). Gambar 3 merupakan contoh visualisasi dari arsitektur jaringan saraf.

## Gambar 3. Arsitektur Jaringan Saraf

## 2.3. Preprocessing dataset
Preprocessing  merupakan  salah satu  tahap  dalam  pemrosesan  data  agar  data  dapat  layak digunakan untuk tahap pemrosesan berikutnya (Edha, Sitorus, & Ristian, 2020). Hal ini juga  bertujuan  untuk  menyesuaikan  kebutuhan  ekstraksi  fiturnya  dengan  citra  yang digunakan. Dataset  yang  digunakan  akan  melalui  proses  resize  untuk  menurunkan  tingkat resolusi citra. Citra yang terdapat didalam dataset yang digunakan memiliki resolusi 600x600 akan  diturunkan  resolusinya  menjadi  200x200  agar  proses training  dapat  dilakukan  lebih singkat saat melakukan proses training.

## Gambar 4. Ilustrasi Proses Resize
Gambar 4 di atas merupakan ilustrasi proses resize. Menurunkan skala resolusi sebuah citra dalam  melakukan training  dataset  dapat  meningkatkan  efisiensi  waktu  saat  melakukan pelatihan dataset (Saponara & Elhanashi, 2021).

## 2.4. Splitting Dataset
Dalam deep learning splitting data muncul ketika data yang diberikan dibagi menjadi dua atau lebih himpunan bagian, sehingga model dapat dilatih, diuji dan dievaluasi. Splitting dataset memiliki tujuan untuk membagi jumlah citra dataset menjadi kumpulan citra training, testing dan validation. Pada penelitian ini rasio pembagiannya adalah 90% jumlah citra training, 5% jumlah citra testing dan 5% jumlah citra validation. Tabel 1 di bawah ini merupakan jumlah data pada set data latih, set data validasi dan set data uji.
Tabel 1. Dataset No Jenis Lahan Data Latih Data Validasi Data Uji 1 Airport (Bandara) 324 18 18 2 Bare Land (Lahan kosong) 279 16 15 3 Baseball Field (Lap. Baseball) 198 11 11 4 Beach (Pantai) 360 20 20 5 Bridge (Jembatan) 324 18 18 6 Center (Pusat) 234 13 13 7 Church (Gereja) 216 12 12 8 Commercial (Komersial) 315 17 18 9 Dense Residential  (Pemukiman padat) 369 20 21 10 Desert (Gurun) 270 15 15 11 Farmland (Pertanian) 333 18 19 12 Forest (Hutan) 225 13 12 13 Industrial (Industrial) 351 20 19 14 Meadow (Padang rumput) 252 14 14 15 Medium Residential (Pemukiman Sedang) 261 14 15 16 Mountain (Gunung) 306 17 17 17 Park (Taman) 315 18 17 18 Parking (Tempat Parkir) 351 20 19 19 Playground (Taman Bermain) 333 19 18 20 Pond (Kolam) 378 21 21 21 Port (Pelabuhan) 342 19 19 22 Railway Station  (Stasiun Kereta) 234 13 13 23 Resort 261 15 14 24 River (Sungai) 369 20 21 25 School (Sekolah) 270 15 15 26 Sparse Residential (Pemukiman jarang) 270 15 15 27 Square (Lapangan) 297 16 17 28 Stadium (Stadion) 261 14 15 29 Storage Tanks (Tangki penyimpanan) 324 18 18 30 Viaduct 378 21 21

## 2.5. Activation Function
Activation function atau fungsi aktivasi pada CNN biasanya digunakan setelah proses konvolusi ( convolution), di mana hasil dari proses konvolusi tersebut merupakan fitur yang terdeteksi dari  sebuah  citra. Activation  function  memiliki  fungsi  untuk  menghitung  nilai  keluaran berdasarkan nilai input dan bobot pada neuron (Wibawa, 2017). Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan activation  function,  yaitu  ReLU  dan  GELU  yang diharapkan dapat menghasilkan hasil akhir model yang optimal.

## 2.5.1  ReLU Activation Function
Rectified Linear Unit merupakan salah satu activation function yang sering kali ditemukan pada model deep learning, dan merupakan salah satu yang paling popular, karena diketahui dapat mengurangi  waktu  pelatihan (Baldassi,  Malatesta,  &  Zecchina,  2019) .  ReLU  memiliki persamaan yang ditunjukkan pada Persamaan (1).
𝑅𝑒𝐿𝑈(𝑥) = max⁡(0, 𝑥)
(1)
Jadi, jika nilai x adalah positif atau nol, maka nilai output ReLU akan sama dengan x. Namun, jika nilai x adalah negatif, maka nilai output ReLU akan menjadi 0. Dengan kata lain, ReLU memotong  nilai-nilai  negatif  menjadi  0,  sementara  nilai-nilai  positif  atau  nol  tetap  tidak berubah.

## 2.5.2  GELU Activation Function
Gaussian Error Linear Units merupakan salah satu alternatif activation function selain ReLU. Fungsi aktivasi GELU hadir sebagai alternatif yang halus dan dapat dihitung turunan untuk menggantikan fungsi aktivasi ReLU yang umum digunakan, tanpa mengurangi manfaat yang dimiliki oleh ReLU. GELU dapat dirumuskan sebagai Persamaan (2) (Lee, 2023) .
𝐺𝐸𝐿𝑈(𝑥) = 0.5𝑥(tanh⁡[√ 2 𝜋 (𝑥 + 0.044715𝑥 3 )] (2)

## 2.6. EfficientNetV2M
EfficientnetV2  merupakan  pengembangan  dari  versi  terdahulunya,  yaitu  EfficientNet. Perbedaan paling terlihat adalah dari struktur arsitekturnya, dengan tambahan sebuah operasi baru, yaitu Fused-MBConv. Gambar 5 di bawah merupakan arsitektur EfficientNetV2M.
Metode EfficientNetV2M  ini  dikombinasikan  dengan  hyperparameter  sehingga  diharapkan dapat menghasilkan nilai akurasi dan kinerja yang baik pada saat proses training. Beberapa optimizer yang digunakan adalah Adam, Adamax dan RMSprop. Dan menggunakan Activation function yang berbeda yaitu, ReLU dan GELU.

## 2.7. Confusion matrix
Confusion matrix merupakan sebuah tabel yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari sebuah algoritma klasifikasi. Ini adalah cara untuk menyimpulkan hasil dari evaluasi klasifikasi, di  mana  baris  mewakili  label  kelas  yang  sebenarnya  dan  kolom  mewakili  label  kelas  yang diprediksi. Entri di dalam tabel adalah jumlah dari instance yang diprediksi untuk termasuk ke dalam kelas tertentu. Berikut adalah contoh dari Tabel 2 Confusion Matrix.
Tabel 2. Confusion Matrix Actual Values True False Predicted Values True True Positive (TP) False Positive (FP) False False Negative (FN)  True Negative (TN)
Dimana:
True Positives (TP) merupakan jumlah data positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem.
True Negatives (TN) merupakan jumlah data negatif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem.
False Negatives (FN) merupakan jumlah data negatif yang diklasifikasikan salah oleh sistem. False Positives (FP) merupakan jumlah data positif yang diklasifikasikan salah oleh sistem. Secara  umum,  akurasi  merupakan  perbandingan  antara  data  yang  diklasifikasikan  dengan benar dengan seluruh data. Nilai akurasi dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (3) (Pratiwi, Handayani, & Sarjana, 2020) :
Akurasi = ⁡ TP + TN TP + TN + FP + FN ⁡ × 100% (3)
Kemudian  terdapat  nilai  presisi  yang  menggambarkan  jumlah  data  dengan  kategori  positif yang  diklasifikasikan  secara  benar  dibagi  dengan  total  data  yang  diklasifikasikan  dengan positif,  berikut  persamaan  untuk  memperoleh nilai  presisi  ditunjukkan  pada  Persamaan  (4) (Pratiwi, Handayani, & Sarjana, 2020) :
Presisi = ⁡ TP TP + FP ⁡ × 100% (4)
Lalu  terdapat  nilai recall yang menunjukan berapa persentase data dengan kategori positif yang  terklasifikasi  dengan  benar  oleh  sistem,  berikut  adalah  persamaan  untuk  mengetahui nilai recall ditunjukkan pada Persamaan (5) (Pratiwi, Handayani, & Sarjana, 2020) :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ⁡ TP TP + FN ⁡ × 100% (5)
Untuk mengetahui indikasi bahwa model klasifikasi yang dibuat mempunyai presisi dan recall yang baik dapat dihasilkan melalui nilai f1-score, nilai tersebut memiliki nilai terbaik dengan index 1.0 dan nilai terburuk sama dengan 0. Berikut adalah persamaan untuk menghasilkan nilai f1-score ditunjukkan pada Persamaan (6):
1 𝐹1 = ⁡ 1 2 ( 1 Presisi + 1 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) (6)
Kinerja Model EfficientNetV2M dalam Klasifikasi Citra Tutupan dan Penggunaan Lahan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  proses training  model  menggunakan  metode  EfficientNetV2M  yang dijalankan  melalui  aplikasi website  Google  Colab.  Untuk  mengimplementasikan  dua hyperparameter activation function, yaitu ReLU, GELU. Dilakukan beberapa percobaan untuk mencari nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score terbaik dengan mengkombinasikan activation function bersama dengan beberapa optimizer  dan learning rate. Pada percobaannya dilakukan dengan menggunakan nilai epoch 40 dan 50. Kemudian dengan menggunakan learning rate 0.1, 0.01 dan 0.001. Juga dengan menggunakan optimizer adam, adamax, RMSprop dan SGD. Dalam  percobaan  tersebut  nilai  epoch  40  menjadi  lebih  efektif,  karena  dalam  proses pelatihannya nilai akurasi terbaik sudah dapat dihasilkan pada epoch 21 hingga 37 dengan menggunakan  metode EarlyStop  sehingga  proses  pelatihan  dapat  dihentikan  pada  epoch tertentu ketika sudah mencapai nilai loss paling rendahnya dan pada 4 epoch selanjutnya tidak mengalami penurunan nilai loss. Hal ini dilakukan untuk menghindari model yang overfitting. Kemudian  dalam  percobaan  tersebut  menghasilkan  nilai  learning  rate  0.001  dengan  nilai akurasi tertinggi, juga optimizer adam, adamax dan RMSprop yang menghasilkan nilai akurasi yang  cukup  tinggi.  Oleh  karena  itu  dilakukan  pengujian  menggunakan  epoch  40  dengan learning rate 0.001 dan optimizer adam, adamax dan RMSprop untuk mencapai nilai akurasi, presisi, recall  dan  f1-score  yang  tinggi  dan  model  yang  optimal.  Namun  pemilihan  epoch, learning rate dan optimizer yang digunakan dapat berbeda, tergantung dengan dataset dan arsitektur yang digunakan.

## 3.1.  Pengujian model
Pada pengujian ini dilakukan dengan hyperparameter epoch 40, Optimizer Adam, Adamax dan RMSprop dan dengan nilai Learning Rate 0.001. Berikut adalah hasil dari pengujian tersebut ditunjukkan pada Tabel 3 dan Tabel 4:
Tabel 3. Pengujian Activation Function ReLU No Optimizer Val Acc Loss Test Acc  Precision Recall F1-Score 1 Adam 0,97 0,36 0,97 0,97 0,96 0,96 2 Adamax 0,96 0,39 0,97 0,97 0,97 0,97 3 RMSprop 0,95 0,28 0,96 0,96 0,95 0,95
Tabel 4. Pengujian Activation Function GELU
Hasil dari pengujian dengan menggunakan activation function ReLU di atas menghasilkan nilai akurasi paling tinggi yaitu 0,97 dengan menggunakan optimizer Adamax. Kemudian hasil dari pengujian dengan menggunakan activation function GELU di atas menghasilkan nilai akurasi paling tinggi yaitu 0,97 dengan menggunakan optimizer RMSprop. Pada kedua tabel hasil di atas juga dapat dilihat bahwa model dengan optimizer RMSprop menghasilkan nilai loss paling rendah di antara dua tabel hasil di atas.
Kemudian, berikut adalah grafik akurasi dan loss dari salah satu pengujian dengan nilai akurasi tertinggi ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
No Optimizer Val Acc  Loss Test Acc  Precision Recall F1-Score 1 Adam 0,96 0,42 0,95 0,95 0,95 0,94 2 Adamax 0,96 0,43 0,96 0,96 0,96 0,96 3 RMSprop 0,97 0,28 0,96 0,97 0,97 0,97

## Gambar 6. Grafik Akurasi Dan Loss Pengujian Menggunakan Activation Function ReLU
Pada grafik yang terdapat pada Gambar 6 diatas, untuk model dengan menggunakan optimizer Adamax di atas memperlihatkan bahwa nilai loss paling rendah terjadi pada epoch ke-37, lalu nilai akurasi terbaik terjadi pada epoch ke-27.
Gambar 7. Grafik Akurasi Dan Loss Pengujian Menggunakan Activation Function GELU
Dari  hasil  grafik  pada  Gambar  7,  akurasi  dan  loss  model  dengan  menggunakan optimizer RMSprop di atas memperlihatkan bahwa nilai loss terendah dan nilai akurasi tertinggi terjadi pada epoch ke-34.

## Gambar 8. Confusion Matrix Pengujian Menggunakan Activation Function ReLU
Gambar  8  merupakan  visualisasi  hasil  kinerja  klasfikasi  salah  satu  model  EfficientnetV2M terbaik  dengan  fungsi  aktivasi ReLU  dalam  melakukan  pengujian  prediksi  dengan menggunakan data uji. Masih terdapat kesalahan prediksi dari beberapa percobaan contohnya pada  prediksi  citra  yang  sebenarnya  adalah Bareland  namun  pada  sistem  memprediksinya sebagai Meadow.
Gambar 9. Confusion Matrix Pengujian Menggunakan Activation Function GELU
Pada  Gambar  9  di  atas  merupakan  visualisasi  hasil  kinerja  klasifikasi  salah  satu  model EfficientnetV2M  dengan  fungsi  aktivasi  GELU  dalam  melakukan  pengujian  prediksi  dengan menggunakan data uji. Masih terdapat kesalahan prediksi dari beberapa percobaan contohnya pada  prediksi  citra  yang  sebenarnya  adalah School  namun  pada  sistem  memprediksinya sebagai Baseball Field.

## 3.2.  Analisis kinerja model
Pada analisis kinerja model ini akan membandingkan hasil kinerja EfficientNetV2M untuk kasus klasifikasi citra lahan dari penelitian ini dengan hasil kinerja dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan metode Xception.
Tabel 5. Perbandingan dengan Hasil Penelitian Sebelumnya
Arsitektur Dataset Akurasi Xception (Swish) Eurosat 95,9% Xception (SELU) Eurosat 96,6% Xception (ReLU) Eurosat 96% EfficientNetV2M (ReLU) AID 97% EfficientNetV2M (GELU) AID 97%
Dengan hasil pada Tabel 5 di atas dapat dilihat bahwa EfficinentNetV2 menghasilkan tingkat akurasi  yang  lebih  tinggi  pada activation  function  ReLU.  Namun  hasil  tersebut  tidak  dapat dibandingkan  secara  seimbang,  dikarenakan  penggunaan dataset  yang  berbeda  dan hyperparameter  yang  juga  berbeda.  Oleh  karena  itu  dilakukan  kembali  percobaan  dengan menggunakan metode xception dengan parameter yang sama dengan hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini. Maka diperoleh hasil berikut yang ditunjukkan pada Tabel 6:
Tabel 6. Perbandingan Hasil dengan Activation Function ReLU dan GELU

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dihasilkan bahwa EfficientNetv2M mampu menghasilkan model klasifikasi dengan menggunakan activation function ReLU dengan nilai akurasi 97%, presisi 97%, recall 97% dan f1-score 97% pada pengujian dengan menggunakan learning rate 0.001, optimizer Adamax,  40  epoch  dan  pada  pengujian  model  klasifikasi  dengan  menggunakan  activation function GELU yang menghasilkan nilai akurasi 96%, presisi 97%, recall 97% dan f1-score 97%  pada  pengujian  dengan  menggunakan learning  rate  0.001,  optimizer    RMSprop,  40 epoch. Penggunaan activation function ReLU dan GELU tidak menghasilkan perbedaan tingkat akurasi yang signifikan dan keduanya mampu menghasilkan model yang optimal.
Secara keseluruhan, temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa model EfficientNetV2M menunjukkan kinerja yang lebih unggul dalam melakukan klasifikasi tutupan lahan pada citra satelit,  terutama saat  menggunakan fungsi  aktivasi ReLU. Hal ini terbukti  dari peningkatan nilai akurasi pada tahap validasi dan pengujian, serta melalui evaluasi matriks yang mencakup
Activation Function Optimizer Val Acc  Loss Test Acc  Precision  Recall F1-Score ReLU Adam 0,96 0,33 0,96 0,96 0,96 0,96 Adamax 0,96 0,38 0,96 0,96 0,96 0,96 RMSprop 0,97 0,24 0,97 0,97 0,97 0,97 GELU Adam 0,97 0,31 0,96 0,96 0,96 0,96 Adamax 0,96 0,36 0,97 0,97 0,97 0,97 RMSprop 0,96 0,25 0,96 0,96 0,96 0,96
presisi, recall, dan nilai F1-score. Namun, skenario yang berbeda terjadi ketika fungsi aktivasi GELU  digunakan;  dalam  kasus  ini,  model  Xception  justru  menunjukkan  hasil  yang  lebih superior  dibandingkan  dengan EfficientNetV2.  Implikasi  dari  penemuan  ini  adalah  potensi penggunaan model ini untuk memberikan kontribusi signifikan dalam upaya pemetaan dan pemantauan lahan, yang diharapkan dapat dilakukan dengan efisiensi dan akurasi yang lebih tinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Baldassi, C., Malatesta, E. M., & Zecchina, R. (2019). Properties of the Geometry of Solutions and  Capacity  of  Multilayer  Neural  Network  with  Rectified  Linear  Unit  Activations.
Physical Review Letters 123, 170602.
Edha, H., Sitorus, S. H., & Ristian, U. (2020). Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Hue  Saturation  Intesity  (HSI)  Untuk  Mendeteksi  Kematangan  Buah  Mangga  Harum Manis. Jurnal Komputer dan Aplikasi , 1-10.
Kusuma, B. A., Purwadi, & Marcos, H. (2021). Pelatihan Klasifikasi Tutupan Lahan Sebagai Teknologi Penginderaan Jarak Jauh untuk Pemantauan Lahan Pertanian Di Kabupaten Banyumas. Community Engagement & Emergence Journal, 28-35.
Lee, M. (2023). GELU Activation Function in Deep Learning: A Comprehensive Mathematical Analysis and Performance. arXiv preprint arXiv:2305, 12073.
Li, Y., Zhang, H., Xue, X., Jiang, Y., & Shen, Q. (2018). Deep learning for remote sensing image  classification:  A  survey. Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and Knowledge Discovery, 8(6), e1264.
Nguyen, H., Kieu, L.-M., & Cai, C. (2018). Deep learning methods in transportation domain: a review. IET Intelligent Transport Systems.
Pratiwi, B. P., Handayani, A. S., & Sarjana. (2020). Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi WSN Menggunakan Confusion Matrix. Jurnal Informatika Upgris.
Sampurno, R. M., & Thoriq, A. (2016). Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) Di Kabupaten Sumedang. Jurnal Teknotan Vol. 10 No. 2, November 2016, 62-71.
Saponara, S., & Elhanashi, A. (2021). Impact of Image Resizing on Deep Learning Detectors . International  Conference  on  Applications  in  Electronics  Pervading  Industry, Environment and Society, 10-17.
Sari, Y., Baskara, A. R., Pratama, F., & Faidhorrahman, M. (2021). Penerapan Arsitektur VGG Untuk  Klasifikasi  Hutan. Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat (JTIULM), 6(2), 85-92.
Susan,  S.,  &  Kumar,  A.  (2021).  The  balancing  trick:  Optimized  sampling  of  imbalanced datasets — A  brief  survey  of  the  recent  State  of  the  Art. Engineering  Reports,  3(4), e12298.
Tan, M., & Le, Q. (2021). EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training. International conference on machine learning, 10096-10106.
Triscowati, D. W., & Wijayanto, A. W. (2019). Peluang Dan Tantangan Dalam Pemanfaatan Teknologi  Penginderaan  Jauh  Dan  Machine  Learninguntuk  Prediksi  Data  Tanaman Pangan Yang Lebih Akurat. Seminar Nasional Official Statistics, Vol. 2019, No. 1, pp. 177-187.
Utama,  A.  D.  (2021).  Deteksi  Jenis  Tutupan  Dan  Penggunaan  Lahan  Menggunaka Convolutional Neural Network Arsitektur Xception. Itenas Library, 95.
Wibawa,  M.  S.  (2017).  P{Engaruh  Fungsi  Aktivasi,  Optimisasi  dan  Jumlah  Epoch  Terhadap Performa Jaringan Saraf Tiruan. Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 167-174.
Xia, G.-S., Hu, J., Hu, F., Shi, B., Bai, X., Zhong, Y., & Zhang, L. (2017). AID: A Benchmark Dataset  for  Performance  Evaluation  of  Aerial  Scene  Classification. IEEE  Trans.  on Geoscience and Remote Sensing.