Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
Penelitian ini berlandaskan pada masalah data radar di lokasi studi kasus, yaitu Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Sistem sebelumnya yang sudah dibangun  menggunakan  radar  kapal  untuk  mendeteksi  cuaca  yang  diberi  nama SANTANU.  Terkadang  saat  pengamatan  terjadi  gangguan  gangguan  yang  menyebabkan radar tidak menghasilkan data secara utuh sehingga sistem ini menghasilkan data yang tidak normal. Penelitian ini bertujuan untuk bisa mengenali data data yang tidak normal tersebut,  sehingga  jika  dalam  pengamatannya  sering  muncul  data  tidak  normal  dapat dilakukan  penanganan  pada  radar  cuaca  tersebut.  Hasil  yang  didapatkan  dengan menggunakan algoritma CNN didapat nilai akurasi latih (training accuracy) sebesar 98.2% dan  96.6%  pada  akurasi  validasi.  Hasil  ini  menunjukan  data  yang  sudah  diklasifikasi menggunakan algoritma CNN menghasilkan akurasi yang baik.
-  CNN, Klasifikasi, Data, Radar dan Cuaca
.
-
Penyajian  informasi  cuaca  saat  ini dimanfaatkan  oleh  masyarakat  untuk keperluan  di  berbagai  sektor,  misalnya dibutuhkan untuk prakiraan keberangkatan  unuk  kunjungan  wisata, mencari  ikan  di  laut  dan  sebagainya. Berbagai macam metode yang dikembangkan
untuk
melakukan prakiraan cuaca meliputi metode stokastik  dan  deterministik.  Di  Lembaga Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional (LAPAN)  dikembangkan  sistem  bernama SANTANU  (Sistem  Pendeteksi  Hujan Spasial)  sistem  ini  dimanfaatkan  untuk pengamatan cuaca secara real-time hujan yang sedang terjadi di sekitar area radar. Informasi yang disajikan kepada
pengguna  dalam  bentuk  citra  radar melalui website.
Masalah  yang  terjadi  saat  ini  data yang  dihasilkan  oleh  sistem  SANTANU terkadang  tidak  normal  ini  disebabkan karena  radar  mengalami  gangguan  dan menghasilkan  data  yang  tidak  utuh sehingga sistem mengeluarkan data yang tidak normal  dan   menyajikan  informasi yang  tidak  sesuai  dengan  kondisi  cuaca di lapangan.
Sebelumnya  gangguan  ini  hanya bisa dideteksi melalui pengamatan visual secara manual. Untuk mendeteksi gangguan  lebih  cepat  diperlukan  sebuah teknik  untuk  mengenali  data  data  yang tidak  normal  sehingga  bisa  cepat  tindak lanjuti apabila sistem mengeluarkan data tidak normal dalam jumlah yang banyak.
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Teknik  klasifikasi  dapat  digunakan untuk mengelompokan data yang bertujuan  untuk  memudahkan  untuk mendeteksi data data yang tidak normal. Klasifikasi merupakan bagian dari Machine  Learning.  Salah  satu  teknik klasifikasi  yang  umum  digunakan  untuk sebuah citra dapat menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN).  Algoritma  CNN  dapat  melakukan pengenalan  citra  dan  menghasilkan akurasi  yang  menyaingi  manusia  pada dataset tertentu
Berdasarkan  kasus  yang  sudah dipaparkan, maka peneliti akan menyelesaikan  permasalahan  yang  ada dengan cara melakukan “Klasifikasi Data Radar  Menggunakan  Algoritma  CNN”. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat bermanfaat  dan  membantu  menangani gangguan  gangguan  yang  terjadi  pada radar.  Penelitian  dilakukan  dengan menggunakan  library  tensorflow  dan keras yang ada di python.
SANTANU  adalah  suatu  sistem pemantauan  hujan  spasial,  sebuah pengembangan  teknologi  x-band  radar yang  dikembangkan  menjadi  radar deteksi  hujan  oleh  LAPAN  (Ari  Nugroho and  Sinartra,  2018).  Sistem  ini  mampu melakukan  pengamatan  dengan  resolusi yang  cukup  tinggi  dengan  resolusi spasial  sebesar  240  meter  x  240  meter dan resolusi temporal sebesar dua menit, dengan daerah cakupan yang cukup luas kurang lebih 44 kilometer.
Sistem  ini  mengolah  sinyal  yang ditangkap oleh radar dan menyajikannya melalui website dengan alamat santanu.sains.lapan.go.id  dalam  bentuk citra  spasial  diatas  peta  sehingga pengguna  dapat  mengetahui  kondisi hujan di daerah skala perkotaan.
Convolutional Neural Network (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang  untuk  mengolah  data  dua dimensi  (Eka  Putra, 2016). Convolutional Neural  Network  (CNN)  termasuk  dalam jenis  deep  learning  karena  kedalaman
jaringannya. Deep learning adalah cabang dari Machine learning yang dapat mengajarkan komputer untuk melakukan pekerjaan  selayaknya  manusia,  seperti komputer  dapat  belajar  dari  proses training (Li Deng and Dong, 2013).  CNN berbentuk  sebuah  layer  yang  memiliki susunan 3D (lebar, tinggi dan kedalaman) [].  Ukuran  layer  digambarkan  dengan sebuah lebar dan tinggi objek, sedangkan jumlah layer digambarkan dengan kedalaman  objek.  Secara  umum  CNN dibagi  menjadi  2  layer,  yaitu  :  Layer ekstraksi  :  layer  ini  berada  pada  awal arsitektur  tersusun  atas  beberapa  layer. Setiap  layer  tersusun  atas  neuron  yang saling  terhubung  dengan  local  region sebelumnya.  Layer  Klasifikasi  :  layer  ini tersusun atas beberapa layer. Setiap layer tersusun  atas  neuron  yang  saling terhubung  secara  penuh  dengan  layer lainnya.
Penelitian  sebelumnya  melakukan klasifikasi  citra  menggunakan CNN  pada Caltech 101 (Eka Putra, 2016). Hasil yang didapat  dengan  menggunakan  CNN Secara keseluruhan, klasifikasi citra yang dilakukan menghasilkan persentase kebenaran  antara  20%  sampai  50%. Penelitian  lainnya  melakukan  penerapan algoritma  CNN  untuk  klasifikasi  citra buah  (Maulana  and  Rochmawati,  2019) dan jenis kendaraan (Fadlia and Kosasih, 2019). Dilihat dari kesimpulan penelitian- penelitian  tersebut  membuktikan  bahwa algoritma  CNN  memiliki  akurasi  yang baik untuk klasifikasi sebuah citra/gambar.
Python adalah bahasa pemrograman  interpretatif  multiguna dengan filosofi perancangan yang berfokus pada tingkat keterbacaan kode. (Syahrudin  and  Kurniawan,  2018).  Multi paradigm  pemrograman  didukung  oleh python.  Python  menyediakan  berbagai macam fitur, salah Bahasa pemrograman yang  dinamis  dan  dilengkapi  dengan manajemen  memori  secara  otomatis. Saat  ini,  python  dapat  dijalankan  di berbagai  platform,  diantaranya  adalah  : Java  Virtual  Machine,  Palm,  Amiga, Windows, Mac OS dan Linux/Unix.
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Python didistribusikan dengan beberapa  lisensi  yang  berbeda  dari berbagai  macam  versi,  namun  python tidak bertentangan baik menurut definisi Open  Source  maupun  General  Public License (GPL).
Keras Framework
merupakan sebuah  perangkat  lunak  yang  berjalan diatas  platform  Python    (Chollet,  2017) untuk  mendukung  proses  komputasi cerdas diantaranya adalah untuk pengenalan  citra  (gambar)  (Santoso  and Ariyanto, 2018), Konversi Formulir(Saputra, Naf’an and Nurrochman,  2019)  dan  Klasifikasi
(Sukardi1,  Zainal  Arifin2,  2017).  Keras merupakan  neural  network  library  yang mudah digunakan ( , 2020).  Fitur  yang  menonjol  dari  Keras yaitu:  Keras  menggunakan  TensorFlow dan  Theano  sebagai  backendnya.  Keras dapat  berjalan  lancar  di  kedua  CPU  dan GPU.  Keras  mendukung  hampir  semua model  jaringan  saraf  –  sepenuhnya terhubung, konvolusional, pooling, recurrent,  embedding,  dan  lain  lain. Selanjutnya, model
ini
dapat dikombinasikan untuk membangun model yang lebih kompleks. Keras adalah kerangka  kerja  berbasis  Python,  yang membuatnya mudah untuk dideteksi dan dijelajahi atau dipelajari.
Penelitian
terdahulu melakukan
klasifikasi gambar dengan judul “Implementasi  Deep  Learning  Berbasis Keras Untuk Pengenalan Wajah” (Santoso and Ariyanto, 2018). Hasil dari penelitian tersebut  menunjukan  proses  training dengan menggunakan Convolutional Neural  Network  menghasilkan  tingkat akurasi  kecocokan  data  sebesar  98.57% dan 90.57%
Tensorflow adalah framework machine  learning  yang  bersifat  open source  yang  didukung  oleh  Google dalam  rangka  pengembangan  penelitian berbasis  komputer  cerdas(Abadi , 2016). Tensorflow menyediakan antarmuka untuk mengekspresikan algoritma  machine  learning  secara fleksibel  dan  dapat  berjalan  diberbagai
sistem.  Tensorflow  merupakan  salah satu  library  untuk  data  science  paling populer dengan memiliki jumlah pengembang dan komunitas yang besar .
Secara garis besar, proses klasifikasi  data  radar  menggunakan Algorima CNN dimulai dari pengumpulan data di lapangan. Data tersebut digunakan sebagai dataset untuk dilakukan  proses dan . Proses
preprocessing selanjutnya dilakukan  perancangan  model  Algoritma CNN  dan  dilanjutkan  dengan  melakukan pengujian  model.  Setelah  model  diuji maka  akurasi  akan  didapatkan.  Tahap akhir  adalah  menguji  algoritma  CNN dengan menggunakan
Gambar 1. Proses Klasifikasi Menggunakan CNN
Pengumpulan data Data  dikumpulkan  langsung  dari sistem  SANTANU  yang  berada  di  kantor
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
LAPAN  PSTA  di  pasteur,  Bandung.  Data berasal dari pengamatan tahun 2018 dan 2019.  dari  data  ini  kemudian  diambil sampel  untuk  dijadikan  data  latih  dan data  uji.  Sampel  yang  digunakan  total sebanyak  1600  data  untuk  training  dan 100 data untuk validasi.
Gambar 2. Contoh Sampel Data dari

## SANTANU
Pembagian Data Data  yang  dikumpulkan  kemudian dibagi menjadi dua bagian yaitu data uji dan  data  latih  dimana  masing  masing memiliki  dua  kelas  klasifikasi  yaitu klasifikasi  data  normal  dan  data  tidak normal dengan persentase tertentu. Data uji  akan  digunakan  dalam  proses training  model  sedang  data  latih  akan digunakan  pada  proses  testing  setelah model terbentuk.
Pra proses data Sebelum melakukan training data terlebih    dahulu  harus  diproses  atau dipersiapkan,  data  dipersiapkan  dengan cara mengubah ukuran data menjadi 200 pixel  x  200  pixel  dan  mengubah  citra menjadi grayscale karena yang klasifikasi akan  berfokus  pada  bentuk  data  bukan pada  warna  data,  proses  ini  juga bermanfaat  untuk  mengurangi  beban belajar  ketika  proses  training  dilakukan. Gambar 3  contoh  data  yang  telah  di  pra proses
Gambar 3. Pra Proses Data
Perancangan CNN Pada  proses  ini  ditentukan  jumlah layer  yang  digunakan,  jenis  aktivasi, jumlah  batch,  jumlah  epoch,  ukuran convolution, ukuran pooling dan
beberapa parameter lainya yang diperlukan. Klasifikasi CNN
Diproses  ini  data  yang  telah disiapkan akan digunakan untuk melakukan dengan  kelas  yang telah  ditentukan  yaitu  data  normal  dan data tidak normal, dan akan menghasilkan  sebuah  model.  Model  ini kemudian akan digunakan dalam testing dan jika terbukti baik bisa
diimplementasikan  ke  dalam  sistem santanu Pengujian Proses  ini  akan  menguji  model  yang telah  hasilkan  sebelumnya  kemudian diuji  dengan  data  uji  yang  telah disiapkan.  Data  uji  ini  akan  mewakili data  data  baru  yang  nantinya  dihasilkan oleh  sistem  SANTANU  bertujuan  untuk mengecek tingkat akurasi pada implementasi sesungguhnya. Tahap akhir adalah  melakukan  pengujian  algoritma CNN menggunakan Confusion Matrix.

## Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  dari  sistem  SANTANU yang  berada  di  kantor  PSTA,  dan  dibagi menjadi dua kelas yaitu kelas data tidak normal  dan  kelas  data  normal  dengan pembagian  seperti  yang  tertera  pada Tabel 1 Tabel 1. Pengumpulan Data Latih dan Uji
Data Tidak Normal Normal Latih 800 800 Uji 50 50
Data  Tidak  normal  dan  data  normal disajikan  dalam  bentuk  visual  untuk mempermudah pengguna membaca informasi  yang  sudah  diolah  dari  data yang  didapatkan  dari  radar.  Sajian informasi  ini  dapat  dilihat  di  situs  web SANTANU LAPAN. Adapun contoh visual pembagian kelas data dapat dilihat pada Gambar 4.
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121

## Gambar 4. Visual Pembagian Kelas Data
Processing Data Training Training dilakukan
dengan menggunakan  data  latih  yang  berjumlah 800 data untuk kelas data normal begitu juga  800  data  untuk  kelas  data  tidak normal  data  ini  kemudian  akan  dipisah kembali menjadi 70% untuk training dan 30% untuk validasi.
Training  akan  menggunakan  2 convolution  dengan  ukuran  3x3  dan pooling 2x2, layer dengan ReLU (Rectified Linear  Unit)  sebagai  fungsi  aktivasinya, 10  epoch  dengan  batch  size  sebesar  16 mendapatkan  hasil  sebagai  terlihat dalam gambar 5
Gambar 5. Grafik Data Akurasi
Epoch  yang  berbeda  akan  menghasilkan akurasi dan loss yang berbeda. Data loss terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Grafik Data Loss
Terlihat  bahwa  pada  proses  training mendapatkan  akurasi  sebesar  98.2%  dan training  loss  sebesar  0.051  sedang  pada proses  validasi  mendapatkan  akurasi sebesar 96.6% dan loss sebesar 0.093.
Hasil  ini  menunjukan  bahwa  model mampu melakukan ktlasifikasi pada data SANTANU  dengan  baik  yaitu  mencapai 96.6% don loss yang sangat kecil hampir mendekati 0 yaitu sebesar 0.09.
Pengujian Model yang telah dibangun
sebelumnya  akan  diuji  dengan  data  uji untuk  melihat  akurasinya,  pengujian dilakukan pada  100 data  dengan masing masing 50 data untuk setiap kelasnya.
Pengujian  menghasilkan  klasifikasi pada  data  normal  berhasil  mengenali  49 data  sebagai  data  normal  dan  1  data sebagai  data  tidak  normal,  sementara pengujian  pada  hasil  data  tidak  normal mengenali  48  data  sebagai  data  tidak
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
normal  dan  2  data  sebagai  data  normal, atau tergambar dalam tabel 2.
Aktual
Pr ed iksi Data
Tidak Normal Normal Tidak Normal 48 1 Normal 2 49 Dari tabel tersebut didapatkan hasil : 1. True Normal : 49 dokumen
2. True Tidak Normal : 48 dokumen
3. False Normal : 1 dokumen
4. False Tidak Normal : 2 dokumen Dengan  hasil  dari  confusi  matrix diperoleh akurasi:
Akurasi  =  (True  Normal  +  True  Tidak Normal) / (True Normal + True Tidak Normal + False Normal + False Tidak Normal)
Akurasi = (49 + 48) / (1 + 48 + 49 + 2) Akurasi = 0.97 Akurasi = 97%
Akurasi algoritma CNN yang
didapatkan dengan menggunakan adalah  0,97  atau  97% dalam  pengklasifikasian  data  radar menjadi  data  normal  dan  data  tidak normal. Untuk akurasi setiap kelas:
1. Data Normal Nilai Prediktif Normal = True Normal / (True Normal + False Normal) Nilai Prediktir Normal = 49/( 49 + 1 ) Nilai Prediktif Normal = 49/50 Nilai Prediktif Normal = 0.98 Nilai Prediktir Normal = 98% Hasil  akurasi  nilai  prediktif  normal mencapai  0.98  atau  98%,  sehingga misclassification yang dudapat hanya 12%.
2. Data Tidak Normal Nilai  Prediktif  Tidak  Normal  =  True Tidak Normal / (True Tidak Normal + False Tidak Normal) Nilai  Prediktir  Tidak  Normal  =  48/( 48 + 2 ) Nilai Prediktif Tidak Normal = 48/50 Nilai Prediktif Tidak Normal = 0.96 Nilai Prediktir Normal = 96% Hasil  akurasi  nilai  prediktif  normal mencapai  0.96  atau  96%,  sehingga misclassification yang dudapat hanya 4%.
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakuakan, data radar berhasil dilakukan klasifikasi  dengan  nilai  akurasi  data klasifikasi  menggunakan  Algoritma  CNN sebesar 96.6% dan nulai akurasi Algoritma CNN sebesar 97%.
Berdasarkan  Model  yang  dibuat mendapat  mendapatkan  akurasi  data radar  sebesar  96.6%.  Ini  membuktikan penerapan  Algoritma  CNN  memberikan hasil klasifikasi yang sangat baik, dimana hanya  mendapatkan  nilai akurasi sebesar
0,99.
Klasifikasi berhasil dilakukan  dengan  baik  menggunakan CNN  dengan  Tensorflow  dengan  akurasi yang didapatkan sebesar 97%. Berdasarkan  akurasi  tersebut  dapat membuktikan  bahwa  penerapan  CNN dengan Tensorflow memiliki kinerja yang sangat baik dalam teknik klasifikasi.
Abadi,  M. (2016)  ‘TensorFlow:  A System  for  Large-Scale  Machine Learning’,
, pp. 265–283.
Ari  Nugroho,  G.  and  Sinartra,  T.  (2018)
. Bandung: Antasena.
Chollet,  F.  (2017)  ‘Xception:  Deep learning  with  depthwise  separable convolutions’,
,  2017-Janua,  pp.  1800–1807. doi: 10.1109/CVPR.2017.195.
Eka  Putra,  W.  S.  (2016)  ‘Klasifikasi  Citra Menggunakan Convolutional Neural Network  (CNN)  pada  Caltech  101’, ,  5(1).  doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
Fadlia,  N.  and  Kosasih,  R.  (2019)
‘Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn)’,
,  24(3),  pp.  207–215.  doi:
10.35760/tr.2019.v24i3.2397. (2020)
. Available at: https://keras.io.
Li  Deng  and  Dong,  Y.  (2013)  ‘Deep
Vol. 4, No. 2, February 2021, Pages 115-121
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Learning Methods and Applications’, .  doi: 10.1136/bmj.319.7209.0a. Maulana, F. F. and Rochmawati, N. (2019) ‘Klasifikasi Citra Buah Menggunakan Convolutional Neural Network’, , 01, pp. 104– 108. Available at: jurnalmahasiswa.unesa.ac.id › article. Santoso,  A.  and  Ariyanto,  G.  (2018) ‘Implementasi Deep Learning Berbasis  Keras  Untuk  Pengenalan Wajah’,
,  18(01),  pp.  15–21.  doi:
10.23917/emitor.v18i01.6235. Saputra,  W.  A.,  Naf’an,  M.  Z.  and Nurrochman, A. (2019) ‘Implementasi  Keras  Library  dan Convolutional Neural Network Pada Konversi Formulir Pendaftaran
Siswa’,
, 1(10), pp. 524–531. Sukardi1,  Zainal  Arifin2,  M.  R.  (2017) ‘Klasifikasi Penentuan Gambar Berbasis Tensorform Dan Framework Dengan Algoritma Cnn’, , (November), pp. 1–4. Syahrudin,  A.  N.  and  Kurniawan,  T. (2018)  ‘Input  Dan  Output  Pada Bahasa Pemrograman Python’, , (January), pp. 1–7.