## Identifikasi Potensi Lahan Budidaya Udang Di Pesisir Teluk Banten Menggunakan Algoritma CNN
M. Andre Setiawan 1,* , Ishak Ariawan 2 , Luthfi Anzani 3
Program Studi Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Indonesia
1 m.andre12@upi.edu; 1 ishak_ariawan@upi.edu; 1 luthfi_anzani@upi.edu;
*corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 7 November 2022 Direvisi: 19 Desember 2022 Diterbitkan: 20 Desember 2022 Udang  menjadi  salah  satu  komoditas  perikanan  yang  melimpah  di Provinsi Banten. Budidaya udang biasa dilakukan petani di area tambak. Kesesuaian  lahan  menjadi  pertimbangan  dalam  pemilihan  tambak udang.  Sulitnya  dalam  identifikasi  kesesuaian  lahan  budidaya  udang bagi  masyarakat  mengakibatkan  produksi  budidaya  udang  menurun. Maka  dari  itu  dibutuhkan  proses  identifikasi  lahan  berpotensi  menjadi tambak  udang  yang  dilakukan  menggunakan  teknologi.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengidentifikasi lahan yang berpotensi dijadikan lahan budidaya  udang  di  pesisir  Teluk  Banten.  Data  terdiri  dari  peta  jenis tanah bersumber dari FAO-UNESCO dan peta administrasi kota Serang bersumber dari Indonesia-Geospasial. Peta diolah sehingga menghasilkan  total  160  gambar  dengan  pembagian  80  untuk  data gambar  lahan  berpotensi  dan  80  gambar  lahan  tidak  berpotensi.  Model klasifikasi  yang  digunakan  adalah Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  terdiri  dari convolution  layer , pooling  layer , flatten  layer , dan dense  layer . Library  tensorflow diterapkan  pada  model  sebagai pendukung  eksekusi  algoritma  dan framework yang  membantu  dalam perhitungan  numerik.  Hasil  dari  model  tersebut  berdasarkan  variasi batch  size dan epoch diperoleh accuracy terbesar  yaitu  99%  dan loss 21% dengan ukuran batch size 8 dan jumlah epoch 30. Performa model menghasilkan nilai accuracy 97,20%, precision 94,63%, dan sensitivity 95,81%. Model dapat dikatakan baik karena tidak terlihat adanya tanda overfitting ataupun underfitting yang  dilihat  dari  grafik loss dan accuracy .  Dapat  disimpulkan  bahwa  model  klasifikasi  lahan  budidaya udang  di  pesisir  Teluk  Banten  dapat  digunakan  dengan  baik  dalam identifikasi  lahan  berpotensi  atau  tidak  berpotensi  menjadi  lahan budidaya udang.
Kata Kunci Budidaya udang CNN Deep learning Google earth engine Klasifikasi lahan

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  perikanan  yang  dimiliki  oleh  Provinsi  Banten  termasuk  dalam  kategori yang  melimpah.  Posisi  Provinsi  Banten  yang  berada  di  ujung  barat  Pulau  Jawa  dan berbatasan  langsung  dengan  Samudra  Hindia  menjadikan  Provinsi  Banten  cukup  unik. Selain  berbatasan  dengan  Samudra  Hindia,  pada  bagian  utara  Provinsi  Banten  terdapat Laut Jawa, dan pada bagian barat terjadi percampuran massa air di Selat Sunda [1]. Pada tahun  2019  luas  perairan  Provinsi  Banten  adalah  11.000  km 2 [2].  Posisi  Provinsi  Banten yang  sangat  strategis  dan  perairan  yang  tergolong  luas  menjadikan  Banten  memiliki sumber daya perikanan yang melimpah.
Udang menjadi salah satu komoditas perikanan yang melimpah di Provinsi Banten. Banyak  nelayan  yang  menangkap  udang  maupun  membudidayakannya.  Area  tambak menjadi wilayah yang biasa digunakan petani dalam membudidayakan udang. Akan  tetapi budidaya  udang  mengalami  penurunan  dalam  perkembangannya,  hal  itu  karena  adanya
pemanfaatan  lahan  untuk  tempat  tinggal  penduduk,  industri,  transportasi  dan  sektor lainnya. Lahan tambak mengalami pergeseran pemanfaatan lahan yang berdampak negatif terhadap  lingkungan  secara  ekologi,  sosial,  ekonomi  dan  keamanan  [3].  Kawasan  pesisir Teluk Banten sendiri memiliki luas 5.028,3 ha, namun pada tahun 2015 hanya sekitar 90 ha yang dimanfaatkan sebagai area tambak udang [4]. Sedikitnya pemanfaatan lahan yang dijadikan  lahan  tambak  disebabkan  karena  adanya  penurunan  kualitas  lingkungan  yang layak  dijadikan  lahan  tambak  dan  sulitnya  menemukan  lahan  yang  memenuhi  kriteria lahan tambak udang. Berdasarkan alasan tersebut banyak masyarakat yang memilih untuk tidak memanfaatkan lahan yang berpotensi menjadi lahan tambak udang.
Kemajuan  teknologi  kini  tergolong  berkembang  sangat  pesat  dimana  hampir  seluruh bidang  ilmu  tersentuh  oleh  adanya  teknologi. Deep  Learning hadir  sebagai  bagian  dari teknologi  cerdas  yang  diharapkan  mampu  membantu  kegiatan  manusia. Deep  Learning adalah  bagian  dari artificial  intelligence dimana deep  learning merupakan  sub  bidang terdalam  yang  tersusun  dari  banyak  lapisan  dan  membentuk  tumpukan.  Untuk menghasilkan  suatu output ,  perlu  adanya  perintah  klasifikasi  atau  algoritma  tersebut disusun  atas  lapisan-lapisan  yang  bertumpuk  [5].  Pada  implementasinya,  algoritma  yang diadaptasi  oleh deep  learning adalah  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  lapisan  yang  lebih banyak. Algoritma jaringan syaraf tiruan terinspirasi dari bagaimana otak manusia bekerja. Semakin banyak lapisan yang digunakan baik dalam lapisan input maupun lapisan output , maka  akan  semakin  baik  kinerja  dari  jaringan  dalam deep  learning itu  sendiri,  jaringan tersebut  juga  dapat  disebut  sebagai deep  neural  network [6]. Deep  Learning menjadi sebuah bidang yang perkembangannya cukup singkat dan makin diminati, hal itu didukung dari  perkembangan  komputasi  yang  semakin  baik  dan  kuat  dalam  pemrosesan  dataset dengan ukuran yang lebih besar.
Algoritma  atau  metode  yang  berkembang  kini  dalam deep  learning adalah Convolutional  Neural  Network atau  biasa  dikenal  dengan  CNN.  Dibandingkan  dengan algoritma  yang  lain  CNN  menjadi  cukup  populer  karena  data  yang  menjadi input adalah data gambar yang akan melewati proses konvolusi dan akan diolah berdasarkan filter yang sudah  ditentukan.  Dalam  salah  satu  penelitian  algoritma Convolution  Neural  Network digunakan  dalam  bidang  akuakultur  untuk  prediksi  oksigen  terlarut.  Ta  &  Wei  [7] membandingkan  algoritma  CNN  dengan backpropagation (BP) neural  network dengan kondisi yang sama. Disebutkan bahwa algoritma CNN lebih baik dari pada algoritma (BP) Neural Network yang dioptimalkan dalam kondisi yang sama. Kemampuan prediksi yang lebih baik dan lebih stabil serta hasil yang diperoleh dari model yang diusulkan akurat dan cukup  stabil  untuk  memenuhi  kebutuhan  produksi  aktual.  Penggunaan  algoritma  CNN dilakukan  juga  terhadap  klasifikasi  ikan  yang  dikolaborasikan  dengan computer  vision yang  pada  prakteknya  dibantu  dengan drone . Drone bawah  air  dan drone udara  dipilih sebagai  sarana  dalam  pengambilan  gambar  untuk  membantu  mengumpulkan  foto  atau gambar jenis ikan diantaranya cakalang, tuna, dan mahi-mahi. Algoritma CNN digunakan untuk image  processing dan  menggunakan  augmentasi  untuk  memastikan  gambar terpenuhi yang nantinya digunakan pada deep learning . Pemilihan fitur dengan algoritma gabungan  ABC-ANN  dan  klasifikasi  menggunakan machine learning model  SVM,  KNN dan  ANN.  didapati  bahwa  klasifikasi  ANN  memiliki  nilai  accuracy  tinggi  dengan  nilai 93.01% dan menjadi klasifikasi kesegaran ikan terbaik [8].
CNN  digunakan  dalam  beberapa  penelitian  seperti  klasifikasi  tutupan  lahan  dan penggunaan  lahan  dimana  CNN  dikolaborasikan  dengan  MLP.  Pada  penelitian  tersebut didapati akurasi 82% untuk tutupan lahan dan 80% untuk penggunaan lahan [9]. Kemudian turunan  CNN  dibandingkan  dengan  beberapa  algoritma  lainnya  diantaranya  CNN  1-d, CNN  2-d, Random  Forest dan Envolving  Neural  Network ,  untuk  melihat  performanya
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 262-273
dalam  klasifikasi  tutupan  lahan  dan  jenis  tanaman.  Nilai  akurasi  yang  diperoleh  masing- masing algoritma adalah Random Forest 88,7%, Envolving Neural Network 92%, CNN 1-d 93,5%  dan  CNN  2-d  94,6%  [10].  Penelitian  selanjutnya  penggunaan  CNN  dalam klasifikasi  tiga  genus  ikan  karang  dengan  memanfaatkan backpropagation dan feedforward. Penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi  85,31%,  presisi  89,92%,  dan sensitivity 86,49%  [11].  Kemudian  terdapat  penelitian  yang  membandingkan antara  CNN dengan  SVM  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  citra  penginderaan  jauh  lahan  pertanian. Penggunaan  algoritma  tersebut  menghasilkan  akurasi  82,96%  untuk  SVM  dan  akurasi CNN 90,82% [12].
Berdasarkan  uraian  diatas,  tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  lahan  yang  berpotensi  dijadikan  lahan  budidaya  udang  di  pesisir  Teluk Banten  dengan  menggunakan library Tensorflow  dan  algoritma  CNN  dalam  klasifikasi lahan  di  Pesisir  Teluk  Banten.  Pengumpulan  data  lahan  menggunakan  gambar  yang diperoleh dari citra satelit dengan dilakukan pelabelan pada gambar sebagai data training dan  data  pengujian.  Kemudian  algoritma deep  learning yang  dipergunakan  untuk klasifikasi data lahan budidaya yaitu Convolution Neural Network (CNN).

## METODE

## Waktu dan Lokasi Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada bulan September sampai dengan November 2022. Dimulai pada bulan September dengan dilakukannya pengumpulan data peta jenis tanah dari FAO- UNESCO  dan  citra  satelit  pesisir  Teluk  Banten  dengan software google  earth  engine . Wilayah  pada  penelitian  ini  berfokus  pada  pesisir  Teluk  Banten  dan  hanya  mencakup identifikasi  lahan  yang  berpotensi  dijadikan  lahan  budidaya  udang  dengan  melihat parameter  kualitas  tanah.  Pada  bulan  Oktober  dilakukan  tahap  olah  data  untuk  peta  jenis tanah  dan  peta  pesisir  Teluk  Banten  dengan  menggunakan software arcgis.  Tahap perancangan code program  klasifikasi  menggunakan  CNN  dilaksanakan  pada  bulan Oktober akhir setelah tahapan persiapan data.

## Proses Penelitian
Gambar 1. Flowchart Alur Penelitian
Pada  Gambar  1,  alur  penelitian  dimulai  dari  pengumpulan  dan  olah  data.  Data  yang dipergunakan  yaitu  peta  wilayah  pesisir  Teluk  Banten  yang  diambil  dari google  earth engine ,  kemudian  peta  jenis  tanah  yang  bersumber  dari  FAO-UNESCO  dan  peta administrasi  kota  Serang  yang  bersumber  dari  Indonesia-Geospasial.  Tahap  olah  data
dimulai  dari  dilakukannya cropping pada  tiap-tiap  peta  untuk  mendapatkan  peta  dengan area  yang  dibutuhkan.  Setelah  tahap cropping ,  dilakukan  tahap overlay untuk penggabungan  2  peta  (peta  jenis  tanah  &  peta  wilayah  pesisir  Teluk  Banten).  Dalam pembuatan  peta  jenis  tanah  di  pesisir  Teluk  Banten  diperlukan  beberapa  data  yang  harus dipersiapkan.  Peta  jenis  tanah  seluruh  dunia  dan  peta  administrasi  kota  Serang  menjadi data utama dalam penyusunan peta jenis tanah di pesisir Teluk Banten. Di dalam data peta administrasi  kota  Serang  terdapat  banyak  data  mulai  dari  area  tambak,  sungai,  irigasi, rumah sakit, sekolah, dan lain sebagainya. Dalam peta administrasi kota Serang digunakan beberapa data untuk proses penyusunan peta jenis tanah pesisir Teluk Banten diantaranya area tambak, sungai kecil, sungai besar, dan irigasi.

## Olah Data
Pada peta jenis tanah seluruh dunia dilakukan pemilihan area yang disesuaikan dengan area peneliti. Tahap pertama dilakukan cropping agar yang terlihat hanya peta jenis tanah di negara Indonesia saja, dengan begitu  diperoleh peta jenis tanah Indonesia. Selanjutnya dilakukan proses cropping pada peta administrasi kota Serang sehingga sesuai dengan area yang diteliti, hal tersebut bertujuan untuk mendapatkan peta wilayah pesisir Teluk Banten. Peta  pesisir  Teluk  Banten  selanjutnya  dijadikan  satu  dengan  peta  jenis  tanah  Indonesia untuk  dilakukan  proses cropping kembali  pada  peta  jenis  tanah  Indonesia,  dengan demikian  peta  jenis  tanah  Indonesia  telah  terpotong  menjadi  peta  jenis  tanah  di  sekitar pesisir  Teluk  Banten.  Menampilkan  area  tambak,  sungai  kecil,  sungai  besar,  dan  irigasi menjadi  proses  dalam  persiapan  data  sebelum  selanjutnya  dilakukan  proses overlay . Selanjutnya peta pesisir Teluk Banten yang diperoleh dari google earth engine dilakukan fitur  ekstraksi  untuk  melihat  kualitas  pada  tanah.  Berdasarkan  hasil  overlay  didapati  titik atau  daerah  yang  memiliki  potensi  sebagai area  budidaya  udang.  Titik  tersebut  dilakukan cropping untuk dijadikan sebagai dataset .

## Pemodelan Klasifikasi CNN
Tahap  klasifikasi  dengan  algoritma  CNN,  dimulai  dengan preprocessing data diantaranya penyesuaian format ekstensi menjadi PNG (.png) agar tidak ada ekstensi yang tidak sesuai untuk proses input . Persiapan selanjutnya melakukan resize citra agar gambar citra yang diperoleh memiliki ukuran yang sama, kemudian dilakukan pembagian dataset menjadi data train dan data testing dengan rasio 70% dan 30%.
Gambar 2. Struktur Pada Arsitektur CNN
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 262-273
Pada  Gambar  2,  pemodelan  dalam  struktur  CNN  digunakan  beberapa layer seperti convolution  layer , pooling  layer , flatten  layer ,  dan dense  layer . Convolution  layer digunakan untuk klasifikasi citra dengan diterapkan ketentuan ukuran awal (254, 254, 16), sehingga  gambar  dapat  dipecah  agar  mempermudah  proses  komputasi. Tensorflow merupakan  sebuah framework dalam  pengembangan artificial  intelligence untuk membantu  perhitungan  numerik  [13].  Karenanya library  tensorflow digunakan  untuk mendukung  eksekusi  algoritma  pada  pemodelan  CNN  yang  diterapkan  pada convolution layer pertama.  Berdasar  Gambar  3, convolution  layer merupakan  proses  konvolusi  yang melakukan ekstraksi fitur-fitur penting pada gambar.
Gambar 3. Ilustrasi Convolution Layer
Pooling  layer merupakan  tahapan  pengurangan  dimensi  dari feature  map ,  sehingga proses komputasi menjadi lebih cepat karena ukuran gambar akan dipecah lagi menjadi 2 setelah  melewati  tahap convolution  layer sebelumnya,  sehingga  ukurannya menjadi  (127, 127,  16).  Metode pooling  layer yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah max-pooling yang mengambil nilai terbesar dalam satu bagian seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Pooling Layer
Convolution  layer dan pooling  layer dijadikan  satu  tahap  atau  lapisan,  karena  pada penelitian  ini  akan  diterapkan  3  lapisan  ( convolution  layer dan pooling  layer ).  Ukuran piksel  gambar  akan  semakin  kecil  sejalan  dengan  banyaknya  lapisan  yang  diterapkan. Flatten  layer merupakan layer yang  meratakan  nilai  pada  konvolusi. Flatten perlu dilakukan  sehingga  data  dapat  dijadikan  input  untuk layer selanjutnya  yaitu dense  layer (Fully Connected). Ilustrasi flatten layer dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Ilustrasi Flatten Layer
Layer  terakhir  dalam  model  yang  dirancang  yaitu dense  layer yang  berfungsi  sebagai penghubung keseluruhan ( fully connected ) antara seluruh nilai gambar yang berdasar pada flatten  layer . Dense  layer juga  merupakan  pemadatan  nilai  sehingga  nantinya  proses klasifikasi  menjadi  lebih  mudah  dan  ringan.  Berikut  merupakan  Gambar  6  yaitu  ilustrasi dari dense layer :
Gambar 6. Ilustrasi Dense Layer
Penerapan aktivasi dilakukan pada beberapa layer diantaranya aktivasi Relu diterapkan pada convolution  layer dan dense  layer pertama,  sedangkan  aktivasi  sigmoid  diterapkan pada dense layer kedua. Aktivasi relu memungkinkan untuk mempertahankan nilai positif dan merubah nilai negatif menjadi 0, hal ini memungkinkan untuk memperhitungkan pola non-linear.  Aktivasi  sigmoid  memungkinkan  mengambil output dengan  rentang  nilai  0 hingga 1.

## Evaluasi Model
Tahap  evaluasi  model  dipilih  dengan  menggunakan confusion  matrix sebagai  metode evaluasi  klasifikasi  lahan  yang  berpotensi  atau  tidak  berpotensi  untuk  dijadikan  tambak udang. Confusion  matrix digunakan  untuk  dapat  mengetahui  kinerja  model  dalam mengidentifikasikan  data  yang  baru  dan  berbeda  dari  data train maupun validation . Confusion  matrix menjadi  metode  dalam  pengukuran  performa  pada  model  CNN penelitian ini, dengan terdiri dari true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false  negative (FN).  Pengukuran accuracy dapat  dilakukan  dengan  Persamaan  (1), precision dapat  dilakukan  dengan  Persamaan  (2),  dan sensitivity dilakukan  dengan Persamaan (3) [14]:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 × 100 (1)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 × 100 (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 × 100 (3)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Kondisi Tanah Pesisir Teluk Banten
Gambar  7  Menunjukan  tentang  jenis  tanah  yang  berada  di  pesisir  Teluk  Banten  yang diklasifikasikan  oleh  FAO-UNESCO.  Pada  klasifikasinya  didapati  bahwa  pesisir  Teluk Banten terbagi menjadi 2 jenis yaitu Fluvisol dan Acrisol . Fluvisol merupakan tanah-tanah berasal  dari  endapan  baru,  hanya  mempunyai horizon penciri ochrik , umbrik , histik atau sulfuric , bahan organik menurun tidak teratur dengan kedalaman berlapis-lapis. Kemudian acrisol merupakan  tanah  yang  memiliki horizon  argilik dan  mempunyai  KB  kurang  dari 50%  serta  tidak  terdapat epipedon  mollik .  Tanah Fluvisol lebih  mendominasi  untuk kawasan  yang  hendak  dijadikan dataset sampel  dengan  luas  4,6  ha.  Sedangkan  tanah dengan  jenis acrisol memiliki  luas  0,6  ha.  Tekstur  tanah acrisol umumnya  tanah  liat sedangkan  tanah fluvisol memiliki  tekstur  liat  berlumpur.  Unsur  kalsium  dan  besi  dinilai memiliki  pengaruh  yang  kecil  untuk  kesesuaian  lahan  budidaya  udang,  karenanya  tanah fluvisol termasuk ke dalam lahan yang sesuai untuk dijadikan area budidaya udang. Tanah pada pesisir Teluk Banten memiliki potensi redoks yang baik dan pH tanah cukup rendah sehingga  perlu  adanya  kenaikan  nilai  pH  nya.  Rendahnya  nilai  pH  pada  pesisir  Teluk Banten  diindikasi  karena  masih  baru  dan  mempunyai  potensi  sebagai  area  tambak budidaya udang.
Selain  jenis  tanah,  pada  Gambar  2  ditunjukan  beberapa  aliran  sungai  yang  berada  di Pesisir  Teluk  Banten.  Aliran  sungai  yang  mengarah  ke  laut  atau  merupakan  daerah pencampuran air payau dengan air laut mempengaruhi kualitas tanah dan kesesuaian lahan budidaya.  Daerah  yang  memiliki  jarak  tidak  jauh  dari  aliran  sungai  menjadikan  lahan memiliki potensi untuk dijadikan area budidaya.

## Citra Gambar Pesisir Teluk Banten
Gambar 8. Citra Gambar Pesisir Teluk Banten
Citra gambar pesisir Teluk Banten pada Gambar 8 diperoleh dengan men download peta dari google earth engine yang merupakan citra satelit beresolusi tinggi. Terdapat beberapa tahap  untuk  dapat  mempersiapkan  data  citra  pesisir  Teluk  Banten  dimulai  dari  pencarian area  yang  hendak  diambil.  Pemberian  tanda  /  titik  agar  dapat  memberi  tanda  pada  area yang akan simpan, dalam pemberian tanda akan menampilkan latitude dan longitude yang nantinya akan digunakan untuk tahap georeferencing . Proses dari georeferencing memiliki tujuan  untuk  menyesuaikan  titik  koordinat  sehingga  dapat  berada  pada  titik  yang  sesuai dengan  peta  jenis  tanah  yang  sebelumnya  diolah.  Apabila  pemberian  tanda  dirasa  sudah sesuai  maka  selanjutnya  dilakukan  proses download citra. Georeferencing dilakukan dengan menggunakan software arcgis agar titik koordinat yang ada pada citra pesisir Teluk Banten dapat sesuai dengan google earth engine .
Pada  citra  gambar  pesisir  Teluk  Banten dilakukan  ekstraksi agar titik  koordinat  sesuai dengan titik peta berdasarkan ketentuan wilayah Indonesia, dengan demikian citra gambar dapat dilakukan overlay dengan data peta yang lainnya yaitu peta jenis tanah. Peta pesisir
teluk banten diperoleh dengan rentang waktu dari tahun 2018 hingga 2022 dengan maksud memperkaya data.

## Overlay
Hasil overlay (dengan  operasi union )  pada  peta  jenis  tanah  dan  citra  satelit  ditujukan untuk  mengetahui  lahan  yang  sesuai  dijadikan  lahan  budidaya  udang  untuk  selanjutnya dilakukan cropping dan  memperoleh  data  gambar.  Operasi union merupakan penggabungan  dua  atau  lebih  fitur  sehingga  seluruh  fitur  dan  data  atributnya  digunakan pada  fitur  baru.  Kesesuaian  lahan  didapat  dari  hasil overlay dengan  melihat  posisi  lahan terbuka  dan  jarak  sungai  sehingga  didapatkan  letak  wilayah  atau  daerah  yang  memiliki potensi  dijadikan  lahan  budidaya  udang.  Berdasar  pada  hasil  analisis overlay yang dilakukan, didapati beberapa titik lahan yang sesuai dan memiliki potensi lahan budidaya sebanyak 16 lahan dalam citra gambar per satu tahun. Dengan demikian data gambar yang diperoleh  terdapat  80  gambar  sampel  lahan  yang  hendak  dijadikan dataset potensi  lahan budidaya udang di pesisir Teluk Banten.

## Data Preprocessing
Pada tahap preprocessing dilakukan koreksi data gambar agar format ekstensi dari suatu gambar yang terpilih adalah PNG (.png). Tahapan tersebut bertujuan untuk memilih format gambar  yang  akan  digunakan  untuk  menjadi  bahan input pada  model,  dengan  demikian tidak akan ada data yang memiliki format ekstensi tidak sesuai. Persiapan data selanjutnya untuk proses training dilakukan normalisasi nilai piksel dan mengubah skala pada gambar. Pada dataset terdapat 2 kelas yaitu kelas berpotensi dan tidak berpotensi dengan masing- masing 80 data gambar.

## Gambar 9. Menampilkan Sampel Data
Pelabelan  pada  gambar  dikelompokan  dalam  2  kategori  yaitu  berpotensi  dan  tidak berpotensi.  Setiap  gambar  terdiri  dari  kumpulan  array  yang  tersusun  menjadi  beberapa batch .  Akumulasi  dari batch pada  gambar  ditetapkan  agar  nilai  nya  berkisar  antara  0 hingga 1. Dengan nilai batch 0 hingga 1, maka dapat meringankan proses pengelompokan gambar.  Pada  Gambar  9  ditunjukan  gambar  dengan  nilai  0  memiliki  kategori  berpotensi, sedangkan gambar dengan nilai 1 dikategorikan sebagai tidak berpotensi.
Pembagian  data  dilakukan  dengan  proporsi  70%  untuk  data train pada  tiap  kelas dan  30%  sebagai  data testing .  Terdapat  sebanyak  56  data  gambar  pada  masing-masing kelas sebagai data train dan 24 data gambar untuk data testing . Adanya peningkatan dalam set pengujian bisa saja terjadi karena model dan accuracy yang lebih tinggi.

## Evaluasi Model
Pada  tahap modeling , dataset diproses  dengan  arsitektur Convolution  Neural  Network menggunakan training  set sebanyak  56  data  dan testing  set sebanyak  24  data.  Percobaan dilakukan dengan variasi batch size dan epoch (perulangan).
Hasil  percobaan  dengan  variasi batch  size dan epoch berdasarkan  tabel  2,  diperoleh bahwa batch size dengan ukuran 8 lebih unggul dibandingkan batch size dengan ukuran 16 dan 32. Hal itu dipengaruhi karena berbedanya jumlah partisi dan iterasi, dengan batch size
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 262-273
8 didapatkan jumlah partisi 20 dan jumlah  iterasi 10. Partisi sendiri merupakan kumpulan dari  data  yang  dikelompokan  menjadi  beberapa  kelompok  disesuaikan  dengan  ukuran batch  size .  Jumlah  seluruh dataset akan  dibagi  dengan  ukuran batch  size sehingga didapatkan  jumlah  partisi,  dalam  hal  ini  160  data  dibagi  8 batch  size sama  dengan  20 partisi.  Iterasi merupakan jumlah data yang akan di train dalam 1 epoch atau perulangan. Besaran nilai iterasi ditentukan dari jumlah partisi yang dibagi 2, sehingga apabila partisi berjumlah 20 maka jumlah iterasinya adalah 10.
Selanjutnya  dilakukan  validasi  model sequence yang  dilakukan  pada  setiap batch  size dengan jumlah epoch 20 dan 30. Batch size 8 terbukti lebih unggul dibandingkan dengan batch size 16 dan 32, hal ini terlihat dari epoch 20 yang menghasilkan accuracy 98% dan loss 23%. Kemudian dengan epoch 30 diperoleh hasil accuracy 99% dan loss 21%.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Variasi Batch Size dan Epoch Batch size Banyak partisi iterasi Epoch 20 30 8 20 10 Accuracy 98% Accuracy 99% Loss 23% Loss 21% 16 10 5 Accuracy 92% Accuracy 93% Loss 23% Loss 21% 32 5 2 Accuracy 84% Accuracy 86% Loss 25% Loss 23%
Gambar 10. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix
Pada  Gambar  10  menunjukan  hasil  dari  evaluasi  model  menggunakan confussion  matrix yang  terdiri  dari true  positive (TP), true  negative (TN), false  positive (FP),  dan false negative (FN). Confusion  matrix memperlihatkan actual dan predicted dalam  sebuah model yang dilakukan dengan menggunakan data testing.
Gambar 11 menunjukan nilai rata-rata dari hasil pengujian model CNN yang dirancang. Perhitungan  nilai accuracy digunakan  rumus  persamaan  1,  untuk  menghitung precision digunakan  persamaan  2,  dan sensitivity menggunakan  rumus  persamaan  3.  Berdasar persamaan 1, 2, dan 3 diperoleh hasil accuracy 97,20%, precision 94,63%, dan sensitivity 95,81%.
Gambar 12. Grafik Loss Dan Accuracy Model
Grafik  pada  Gambar  12  memperlihatkan  pergerakan  arah accuracy dan loss yang diperoleh  dari  percobaan  data train dan  data testing .  Untuk  garis loss dan accuracy merupakan visualisasi performa dari pelatihan dengan menggunakan data train . Sedangkan garis val_loss dan val_accuracy merupakan  visualisasi  performa  dari  pelatihan  dengan menggunakan data testing .
Secara  keseluruhan  visualisasi  pergerakan  grafik  dari accuracy model  CNN  yang dirancang cenderung mengalami kenaikan yang tidak stabil, walaupun demikian accuracy yang  diperoleh  mendapat  nilai  performa  yang  baik.  Berbeda  dengan  grafik loss ,  arah penurunannya lebih stabil daripada grafik accuracy , dan nilai performa yang diperoleh pun sudah seminimal mungkin. Melihat dari pergerakan grafik loss dan accuracy , maka model yang dirancang sudah tergolong baik karena garis val_loss ataupun val_accuracy bergerak berdampingan  dengan  garis loss maupun accuracy dan  tidak  terlihat  gap  diantaranya. Dengan  begitu  dapat  dikatakan  bahwa  model  yang  dirancang  sudah  cukup  baik  karena tidak terlihat tanda adanya overfitting maupun underfitting .

## Pembahasan
Percobaan  yang  dilakukan  pada  variasi batch  size dan epoch berdasarkan  tabel  2, menunjukan bahwa semakin besar batch size maka accuracy yang dihasilkan akan semakin kecil.  Namun  apabila batch  size semakin  kecil  maka accuracy yang  diperoleh  menjadi semakin besar. Pernyataan tersebut sejalan dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ariawan, dkk [11] dimana dengan batch size 16 accuracy sebesar 96,4%, sedangkan batch  size 64  menghasilkan accuracy 74,4%.  Selain  itu,  dalam  penelitian  lainnya  juga didapati  bahwa accuracy yang  tinggi  biasanya  tidak  tercapai  dengan  ukuran batch  size yang besar [15]. Berbeda halnya dengan epoch , semakin besar epoch maka semakin tinggi accuracy yang  diperoleh  dalam  sebuah  model  klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini  kenaikan accuracy yang  disebabkan  adanya  penambahan epoch berdampak  pada  naiknya accuracy sebesar  1-2  %.  Pada  penelitian  terdahulu  dinyatakan accuracy bertambah  seiring  dengan bertambahnya  jumlah epoch [16].  Dalam  penelitian  lainnya  pun  terlihat  bahwa  dengan penambahan epoch menjadikan  nilai accuracy meningkat,  peningkatannya  cenderung bervariasi  [11].  Menambahkan  nilai epoch yang  semakin  besar  dapat  mengakibatkan model  mengalami overfitting ,  dimana  kondisi  terjadinya accuracy tinggi  tetapi  jika dilakukan testing dengan  data  baru  mengalami  penurunan  performa  yang  signifikan  [17]. Berdasar  pada  Gambar  12,  pergerakan  pada  grafik loss dan accuracy terlihat  memiliki
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 262-273
pergerakan  yang  konsisten  dan  searah  antara loss dan val_loss ,  begitupun accuracy dan val_accuracy .  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  model  CNN  yang  dibuat  sudah dikategorikan  baik  untuk  klasifikasi  potensi  lahan  budidaya  udang  karena  tidak  terlihat adanya gap pada grafik loss maupun accuracy . Hasil evaluasi model menunjukan performa model  yang  baik  dengan  perolehan  nilai accuracy 97,20%, precision 94,63%,  dan sensitivity 95,81%.

## KESIMPULAN
Pesisir  Teluk  Banten  memiliki  2  jenis  tanah  berdasarkan  klasifikasi  FAO-UNESCO dengan tanah fluvisol yang lebih mendominasi pada area penelitian. Tekstur tanah fluvisol liat berlumpur dan tanah di pesisir Teluk Banten memiliki potensi redoks yang baik serta pH  masih  perlu  dinaikan  nilainya  karena  diindikasi  sebagai  endapan  baru  dan  memiliki potensi  sebagai  area  tambak  budidaya  udang.  Aliran  sungai  menjadi  faktor  pendukung dalam  kesesuaian  lahan  budidaya  udang  karena  dapat  berpengaruh  pada  kualitas  tanah. Pada  tahap overlay dapat  diperoleh  titik  lokasi  yang  berpotensi  sebagai  lahan  budidaya udang  dengan  menggabungkan  tumpang  tindih  peta  jenis  tanah  dengan  peta  citra google earth .  Penggunaan  model Convolutional neural  network pada  identifikasi lahan  budidaya udang  pada  penelitian  ini  menggunakan tensorflow sebagai interface yang  membantu dalam mengekspresikan dan mengaplikasikan algoritma. Sequence model yang terdiri dari beberapa layer  pooling dan max  pooling serta convolution  layer dengan  perbandingan batch  size dan epoch 20  dan  30.  Pada  percobaan batch  size 8,  16,  dan  32  diperoleh  hasil bahwa batch  size 8  lebih  unggul  diantara batch  size lain  dikarenakan  jumlah  partisi  dan iterasi  yang  lebih  banyak.  Dengan epoch 20  didapatkan  hasil accuracy 98%,  validasi accuracy 98%, loss 23%  dan  validasi loss 1%.  Kemudian  dengan epoch 30  didapatkan hasil accuracy 99%,  validasi accuracy 99%, loss 21%,  dan  validasi loss 1%.  Selain  itu pada  evaluasi  model  diperoleh  hasil accuracy,  precision,  dan  sensitivity dengan  nilai masing-masing  97,20%,  94,63%,  dan  95,81%.  Algoritma  pada  model  CNN  yang menggunakan layer berlapis  memungkinkan  tercapainya accuracy yang  baik,  bahkan hanya dengan menambahkan satu layer saja dapat meningkatkan accuracy sebesar 2%.

## 1. REFERENSI
[1] R.  Irnawati,  A.  Hamzah,  D.  Surilayani,  H.  Sutrawan,  A.  S.  Nurdin,  dan  F.  N.  Supadminingsih, “Sistem logistik perikanan pelagis di selat sunda dalam mewujudkan ketahanan pangan perikanan di Provinsi Banten,” dalam Book Chapter: Center of Excellence for Local Food Innovation , 1 ed., vol. 17,  Serang  -  Banten:  Untirta  Press,  2021,  hlm.  24–40.  [Daring].  Tersedia  pada: https://eprints.untirta.ac.id/3385/1/Book%20chapter_penelitian%20tentang%20ikan.pdf#page=24
[2] DKP  Banten, Buku  Statistik  Tahun  2019 .  Dinas  Kelautan  dan  Perikanan  Provinsi  Banten,  2019. [Daring]. Tersedia pada: https://dmsppid.bantenprov.go.id/upload/dms/37/buku-saku-dkp-2019.pdf
[3] Kholil dan I. K. Dewi, “Evaluation of Land Use Change in the Upstream of Ciliwung Watershed to Ensure Sustainability of Water Resources,” Asian J. Water Environ. Pollut. , vol. 12, no. 1, hlm. 11– 19, 2015.
[4] M. Farkan, D. Djokosetiyanto, R. S. Widjaja, Kholil, dan Widiatmaka, “Kesesuaian Lahan Tambak Budidaya Udang Dengan Faktor Pembatas Kualitas Air, Tanah Dan Infrastruktur Di Teluk  Banten Indonesia,” J. Segara , vol. 13, no. 1, Apr 2017, doi: 10.15578/segara.v13i1.6378.
[5] Nurfita,  R.  Darma,  dan  G.  Arianto,  “Implementasi  Deep  Learning  Berbasis  Tensorflow  Untuk Pengenalan  Sidik  Jari,”  Skripsi,  Universitas  Muhammadiyah  Surakarta,  2018.  [Daring].  Tersedia pada: http://eprints.ums.ac.id/id/eprint/63025
[6] K.  P.  Danukusumo,  “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Untuk  Klasifikasi  Citra  Candi  Berbasis  GPU,”  Sarjana,  UAJY,  2017.  [Daring].  Tersedia  pada: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/12425
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 262-273
[7] X. Ta dan Y. Wei, “Research on a dissolved oxygen prediction method for recirculating aquaculture systems based on a convolution neural network,” Comput. Electron. Agric. , vol. 145, hlm. 302–310, Feb 2018, doi: 10.1016/j.compag.2017.12.037.
[8] S.  Liawatimena dkk. ,  “Drones  Computer  Vision  using  Deep  Learning  to  Support  Fishing Management in Indonesia,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 426, no. 1, hlm. 012155, Feb 2020, doi: 10.1088/1755-1315/426/1/012155.
[9] C.  Zhang dkk. ,  “Joint  Deep  Learning  for  land  cover  and  land  use  classification,” Remote  Sens. Environ. , vol. 221, hlm. 173–187, Feb 2019, doi: 10.1016/j.rse.2018.11.014.
[10] N.  Kussul,  M.  Lavreniuk,  S.  Skakun,  dan  A.  Shelestov,  “Deep  Learning  Classification  of  Land Cover and Crop Types Using Remote Sensing Data,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , vol. 14, no. 5, hlm. 778–782, Mei 2017, doi: 10.1109/LGRS.2017.2681128.
[11] I.  Ariawan,  W.  A.  Arifin,  A.  A.  Rosalia,  Lukman,  dan  N. Tufailah,  “Klasifikasi  Tiga  Genus  Ikan Karang  Menggunakan  Convolution  Neural  Network,” J.  Ilmu  Dan  Teknol.  Kelaut.  Trop. ,  vol.  14, no. 2, hlm. 205–216, Agu 2022, doi: 10.29244/jitkt.v14i2.33633.
[12] G. Chen, X. Sui, dan M. M. Kamruzzaman, “Agricultural Remote Sensing Image Cultivated Land Extraction Technology Based on Deep Learning,” technology , vol. 9, no. 10, hlm. 12, 2019.
[13] T. P. Pereira Padilha dan L. E. Alves de Lucena, “A Systematic Review About Use of TensorFlow for  Image  Classification  and  Word  Embedding  in  the  Brazilian  Context,” Acad.  J.  Comput.  Eng. Appl. Math. , vol. 1, no. 2, hlm. 24–27, Jun 2020, doi: 10.20873/uft.2675-3588.2020.v1n2.p24-27.
[14] J.  Han,  J.  Pei,  dan  H.  Tong, Data  mining  concepts  and  techniques .  Cambridge-United  States: Morgan Kaufmann, 2022.
[15] I.  Kandel  dan  M.  Castelli,  “The  effect  of  batch  size  on  the  generalizability  of  the  convolutional neural networks on a histopathology dataset,” ICT Express , vol. 6, no. 4, hlm. 312–315, Des 2020, doi: 10.1016/j.icte.2020.04.010.
[16] F. Nashrullah dan S. A. Wibowo, “Investigasi Parameter Epoch Pada Arsitektur ResNet- 50 Untuk Klasifikasi Pornografi,” vol. 1, no. 1, hlm. 8, 2020.
[17] X.  Ying,  “An  Overview  of  Overfitting  and  its  Solutions,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1168,  hlm. 022022, Feb 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.