## AUGMENTASI DATA MENGGUNAKAN DCGAN PADA GAMBAR TANAH
(DATA AUGMENTATION USING DCGAN FOR SOIL IMAGE)
Patmawati 1) , Andi Sunyoto 2) , dan Emha Taufiq Luthfi 3)
1, 2,3) Teknik Informatika dan Universitas Amikom Yogyakarta Yogyakarta
Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
e-mail: patmawati@students.amikom.ac.id 1) , andi@amikom.ac.id 2) , emhataufiqluthfi@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Beberapa penelitian terkait klasifikasi jenis tanah telah dibanyak dilakukan. Namun, masing-masing penelitian tersebut menggunakan dataset yang berbeda. Hanya sebagian kecil peneliti yang membagikan dataset citra tanah secara public. Selain itu, dataset yang dipublish memiliki  ketidakseimbangan jumlah data pada setiap kelasnya yang akan menghasilkan performa model yang buruk atau over fit, khususnya deep learning. Untuk menangani masalah tersebut digunakan proses augmentasi data sintesis dengan menggunakan model DCGAN. Jaringan gen- erator yang terdapat pada model DCGAN memiliki inputan laten space dimension yang nilainya dapat bervariasi. Ukuran  latent  space  dimension  sangat  penting  dalam  memungkinkan  rekonstruksi  data  atau  citra  saat  proses pelatihan.  Penelitian ini, melakukan uji coba nilai latent space dimension pada jaringan generator. Nilai latent space yang digunakan pada percobaan ini yaitu 64, 100, 128, 256 dan 512.  Untuk menguji efek dimensi ruang laten  pada  citra  digunakan  metode  evaluasi  secara  kuantitaif,  yaitu  Fre'chet  Inception  Distance  (FID). Score terkecil dari FID menunjukkan model  GAN yang lebih baik dalam menghasilkan citra sintesis.  Dari hasil evaluasi didapatkan score terkecil bernilai 267,39 dengan menggunakan inputan latent space dimension yang ber- nilai 100.
Kata Kunci: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN), Latent space dimension, Fr´echet Inception Distance (FID), Gambar Sintesis.

## ABSTRACT
Several  studies  related to  soil  type  classification  have  been  conducted.  However,  each  of  these  studies  uses different datasets. Only a small number of researchers share soil image datasets publicly. In addition, the published dataset has an imbalance in the amount of data in each class which will result in poor model performance or over fit,  especially  deep  learning.  To  handle  this  problem,  a  synthetic  data  augmentation  process  is  used  using  the DCGAN model. The gene-erator network contained in the DCGAN model has a latent space dimension input whose value can vary. The size of the latent space dimension is very important in enabling data or image reconstruction during the training process.  This research tests the latent space dimension value on the generator network. The latent space values used in this experiment are 64, 100, 128, 256 and 512. To test the effect of latent space dimen- sion on the image, a quantitative evaluation method, namely Fre'chet Inception Distance (FID), is used. The small- est score of FID indicates a better GAN model in producing synthesized images. From the evaluation results, the smallest score is 267.39 by using latent space dimension input which is 100
Keywords: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN), Latent space dimension, Evaluation, Fr´echet Inception Distance (FID), Image synthesis.

## I. P ENDAHULUAN
emanfaatan  dari Artificial  Intellegence serta Machine  Learning dalam image  processing dapat  membantu  dalam  mendeteksi  atau mengklasifikasi jenis tanah [1].Beberapa penelitian terkait  klasifikasi  jenis  tanah  menggunakan ma- chine learning ataupun deep learning telah banyak dilakukan oleh para peneliti sebelumnya.
Penelitian  yang  dilakukan  [2]  yaitu,  klasifikasi jenis tanah menggunakan teknis machine learning, diantaranya Decision  Tree,  K-Nearest  Network (KNN) , Support Vector Machine (SVM) dan ANN. Pada  peneltian    berikut  [3]  yang  melakukan penelitian untuk menangani multi class dalam klas- ifikasi  jenis  tanah  dengan  menggunakan  metode SVM. Selanjutnya [4] yang melakukan klasifikasi jenis tanah menggunakan DT, ANN dan SVM ber- dasarkan segmentation warna tanah. Penelitian [1]
P
yang melakukan klasifikasi citra tanah menggunakan  enam  model  DCNN,  yaitu  Rest- Net152V2,  VGG-16,  VGG-19,  Inception-Rest- NetV2,  Exception  dan  DenseNet201.  Performa akurasi dari model yang dihasilkan rata-rata men- capai  98.46%.  Masing-masing  penelitian  tersebut menggunakan dataset yang berbeda dengan model pengambilan data yang juga berbeda. Hanya seba- gian kecil peneliti yang membagikan dataset  citra tanah  secara  publik.  Terbatasnya  dataset  tersebut dapat  mengakibatkan  terjadinya  ketidakseim- bangan jumlah data pada setiap kelasnya yang akan menghasilkan  performa  model,  khususnya deep learning ,  menjadi  buruk  atau overfitting [5]. Dengan augmentation data , variasi data baru dapat terbentuk  sehingga  dapat  menangani  masalah keterbatasan jumlah dataset.
Salah  satu  model  augmentasi  modern  adalah dengan  membuat  citra  sintesis  berkualitas  tinggi. Citra  sintesis  dianggap  sebagai  cara  efektif  untuk melengkapi  dataset  yang  akan  digunakan  dalam proses training model (Zhu et al. 2018).  Citra sin- tesis  dapat  dibentuk  dengan  menggunakan  model inovatif  yaitu Generative  Adversial  Network (GAN) (Waheed et al. 2020). GAN telah diimple- mentasi  di  beberapa  penelitian  dalam  proses menghasilkan citra sintesis berkualitas tinggi yang digunakan untuk proses training model.
Saat  ini  model  GAN  telah  mengalami  perkem- bangan dan kombinasi teknik sehingga menghasi- kan model GAN yang baru, salah satu diantaranya yaitu Deep  Convolutional  Generative  Adversial Network (DCGAN).  DCGAN  merupakan  model yang baik dalam meningkatkan stabilitas pelatihan GAN dan kualitas hasil citra (Ma et al. 2020).
Gambar yang dihasilkan oleh jaringan generator merupakan gambar fotorealistik baru yang ditrans- formasikan  berdasarkan  pemetaan latent  vector yang  teracak  dan  berada  pada  ruang  latent  n-  di- mensi.  [6].  Transformasi  gambar  yang  bermakna dihasilkan  dari latent  vector melalui  operasi  arit- matika  dalam latent  space  dimension [7]. Penelitian  sebelumnya  [8],  menganalisis  dampak pemilihan  nilai  k  latent  space  dimension au- toeconder terhadap  performa  akhirnya.  Pada penelitian sebelumnya, latent space dimension dia- tur pada nilai 64, 100, 128 serta 512. Ukuran latent space  dimension sangat  penting  dalam  memung- kinkan rekonstruksi data pelatihan yang akurat [9].
Untuk  menguji  efek  dimensi  ruang  laten  pada citra  yang  dihasilkan  oleh  generator  dibutuhkan evaluasi GAN dengan menggunakan metode yang efisien dan objektif, yaitu metode evaluasi kuanti- tatif [6]. Terdapat dua metrik evaluasi GAN secara kuantitaif, salah satunya adalah Fre'chet Inception Distance (FID). Metrik tersebut melakukan perhi- tungan terhadap kemiripan gambar yang dihasilkan dan gambar asli dari data training [10].
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  pada penelitian  ini,  peneliti  mencoba  melakukan  riset pembuatan  citra  sintesis  menggunakan  model DCGAN  dengan  percobaan  pengubahan  nilai  pa- rameter pada latent space dimension untuk menge- tahui pengaruhnya terhadap kualitas gambar yang dihasilkan.  Diharapkan  dengan  adanya  penelitian ini, dapat membantu dalam pembuatan dataset citra yang  memiliki  kualitas  citra  terbaik  untuk  me- nangani  masalah  ketersedian  dataset  atau  imbal- anced dataset.

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitian  terkait  pembuatan  citra  sintesis menggunakan  model  DCGAN  telah  banyak  dil- akukan. Seperti penelitian (Venu and Ravula 2021) yang melakukan evaluasi terhadap model DCGAN dalam  proses  augmentasi  dataset medical . Penelitian tersebut dilakukan untuk menangani im- balanced pada  dataset  yang  dapat  mengakibatkan over  fitting pada  saat  proses training  model menggunakan deep  learning .  Dataset  yang digunakan adalah citra rotgen dada yang terdiri atas dua  kategori,  yaitu  Normal  dan  Pneumonia.  Da- taset  tersedia  sebanyak  5216  citra.  Ukuran  citra yang  digunakan  adalah  128  x  128  dengan latent space dimension sebesar 100. Layer pada Genera- tor dan Discriminator menggunakan  empat  layer convolutional .  Jumlah  citra  sintensis  yang dihasilkan tidak dipaparkan dalam penelitian. Citra x-ray meningkat  menjadi  lebih  baik  pada epoch 500.  Evaluasi  model  DCGAN  mengguna  metode Fréchet Distance of Inception (FID) dengan score mencapai 1.289, dimana semakin kecil nilai score FID maka semakin baik citra tersebut.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh (Yu- wana et al. 2020) yang melakukan klasifikasi citra penyakit  daun  tea  dengan  melakukan  proses  aug- mentasi  data  menggunakan  model  GAN  dan DCGAN (Yuwana et al. 2020).  Dataset terdiri atas 4 kategori yaitu Daun tea Sehat, Blister Blight, Em- poasca, dan Looper Caterpillar. Skenario
penelitian, yaitu peneliti melakukan trainig model GAN dengan epoch 1000 dan 2000. Hal yang sama dilakukan  juga  menggunakan  model  DCGAN. Pada model GAN dan DCGAN yag dibuat, image size yang  digunakan  adalah  64x64  pixel,  dengan optimizer  Adam serta learning  rate =  1e-5. Penelitian  ini  melakukan  dua  kali  percobaan dengan  mengubah  nilai epoch .  Citra  yang dihasilkan  sebanyak  1000  citra  untuk  setiap  kate- gori dengan epoch 1000 dan 2000 pada setiap kat- egori  citra  untuk  epoch  2000.  Sehingga  tidak  ter- dapat  proses balance data,  hanya  terjadi  proses penambahan data.
Penelitian  terkait  DCGAN  juga  dilakukan  oleh (Smaida  et  al.)  yang  mencoba  meningkatkan akurasi  citra  penyakit  mata  dengan  menggunakan proses augmentasi DCGAN (Smaida, Yaroshchak, and El Barg 2021). Dataset terdiri  atas 4 kategori penyakit mata, yaitu Glaucoma, Diabetic retinopa- thy,  Myopia, dan Normal .  Citra  sintesis  yang dihasilkan  hanya  digunakan  untuk  penambahan data training. Penelitian ini memperkenalkan GMD model  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  data pelatihan,  pengujian  dan  validasi  menggunakan ukuran akurasi. Citra sintesis yang disimpan untuk menjadi dataset adalah gambar yang memiliki nilai D(G(z)) antara 0.76 hingga 1. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, Ma et al. melakukan  augmentasi  data  menggunakan  model DCGAN  untuk  mengatasi unbalance dataset  sel darah  (Ma  et  al.  2020).  Hanya  saja,  dalam penelitian, citra sintesis hasil augmentasi hanya dit- ambahkan  untuk  proses training saja.  Kemudian, terdapat  adanya  proses pre-processing data  yaitu berupa  operasi transformation seperti flipping, clipping dan scalling pada  citra  yang  dilakukan sebelum  diproses  menggunakan  model  DCGAN. Model klasifikasi yang digunakan adalah Convolu- tional  Neural  Network (CNN)  arsitektur  ResNet dengan  parameter epoch 30.  Kesimpulan  yang didapatkan adalah terjadi peningkatan hasil akurasi klasifikasi citra.
Penelitian yang dilakukan (Frid-Adar et al. 2018) melakukan penelitian menggunakan model DCGAN untuk meningkat akurasi klasifikasi citra serta  menambah  jumlah  dataset  (Frid-Adar  et  al. 2018).  Dataset  yang  digunakan  hanya  terdiri  atas 182 dengan 3 kategori citra hati lesion, yatiu Cyst, Met dan Hem .  Jumlah  citra  pada  Dataset  setelah adanya  proses  augmentasi  menjadi  302  citra. Jumlah  tersebut  masih  dianggap  sedikit  untuk proses  klasifikasi  menggunakan deep  learning . Data penambahan data juga dilakukan hanya untuk
training data. Performa model yang dibuat diukur dengan menggunakan nilai Sensitivity dan Specific- ity .

## III. METODE PENELITIAN
Alur penelitian dapat  dilihat pada Gambar 1. yang dimulai dari studi pustaka atau literatur ter- hadap penelitian-penelitian lainnya yang berkaitan dengan  model  DCGAN.  Selanjutnya,  dataset  dik- umpul untuk  proses  pembuatan citra sintesis. Da- taset  yang  digunakan  adalah  dataset  yang  telah digunakan pada penelitian sebelumnya [1]. Dataset terdiri atas 4 kategori yaitu alluvial, black soil, clay soil dan red soil

## Gambar 1 Alur Penelitian

## Gambar 2 Dataset Penelitian
Gambar  2,  diatas  adalah  dataset  untuk penelitian  ini.  Setelah  dataset  terkumpul,  sebe- lumnya  dataset  terlebih  dahulu  di preprocessing ,
untuk  disamakan  file  ekstensi  citra  yang  terdapat didalam dataset.
Proses pembangun model dilakukan setelah preprocessing dataset selesai. Model DCGAN yang dibangun  menggunakan  arsitektur generator dan discriminator yang  telah  ditentukan  oleh  peneliti dalam penelitian ini.

## Gambar 3 Arsitekur DCGAN
Pada  Gambar  3,    diatas  adalah  arsitektur DCGAN  yang  terdiri  dari  jaringan generator dan discriminator. Pada jaringan generator menggunakan layer convolutional tanspose ( Convo2dTranpose )  yang  terdiri  atas  empat  layer Conv2DTransposes dengan aktivasi Rectified Lin- ear  Unit  (ReLU) untuk  setiap  layer  kecuali  pada layer terakhir menggunakan fungsi tanh. Untuk de- tail parameter yang digunakan pada jaringan gen- erator dapat dilihat pada Tabel 1. Arsitektur Gen- erator.  Inputan  dim  latent  vector  yang  digunakan adalah 64,100,128,256, dan 512
Tabel 1 Arsitektur Generator 𝑛  ∈ {64,100,128,256,512}
Generator Input n-dim latent vector z Dense 16 x 16 x 256 ReLU Reshape (16,16,256) Conv2DTranpose 256 4x4 filters, stide 2 ReLU Conv2DTranpose 512 4x4 filters, stide 2 ReLU Conv2DTranpose 1024 4x4 filters, stide 2  ReLU Conv2DTranpose 3 5x5 filters, stride 2 tanh Output 128x128x3
Sedangkan  jaringan discriminator ,  layer  yang digunakan adalah convolution Conv2D yang terdiri atas tiga layer dengan aktivasi LeakyReLU pada se- tiap  layernya  dan  layer  terakhir  menggunakan fungsi sigmoid . Optimizer yang digunakan adalah Adam dengan learning rate sebesar 0.0002, beta_1 =0,5 serta batch size = 32. Untuk Ukuran gambar,
peneliti  mencoba  melakukan  pengujian  dengan ukuran 128x128x3 dengan epoch percobaan yaitu 1000.  Untuk  detail  parameter  serta  arsiktektur jaringan discrimanator dapat dilihat pada Tabel 2 arsitektur discrimantor
Tabel 2 Arsitektur Disrcriminator
Discriminator Input 128x128x3 Conv2D 128 4x4 filters, stide 2 ReLU Conv2D 512 4x4 filters, stide 2 ReLU Conv2D 512 4x4 filters, stide 2 ReLU FLATTEN DROPOUT (0.3) Dense 1 Sigmoid Dataset  kemudian  dimasukan  kedalam model DCGAN untuk diproses sehingga menghasilkan  citra  sintesis  (D(G(z)).  Nilai (D(G(z))  yang  dijadikan  sebagai  dataset  >  0.7 hingga  1.  Selanjutnya  citra  sintesis  yang  telah diberhasil  dibuat,  dievaluasi  menggunakan  perhi- tungan FID Score.
Fréchet Distance of Inception (FID) adalah salah  satu  model  evaluasi  GAN  yang  banyak digunakan  [13].  Fréchet  Distance  of  Inception (FID)  merupakan  pengukuran  evaluasi  kinerja GAN  berdasarkan  kualitas  citra  dengan  mem- bandingkan  kesamaan  citra  antara  citra  yang  ber- hasil  dibuat  terhadap  citra  asli  [10].    FID  Score menggunakan arsitektur InceptionV3, dimana layer pooling terakhir digunakan untuk menangkap fea- tures  spesifik  dari  inputan  citra.  Fungsi  aktivasi pada  setiap  citra  nyata  dan  citra  yang  nyata menghasilkan  jarak  distribution Gaussian  Multi- variate dan jarak distribusi citra tersebut akan dihi- tung  menggunakan  Fréchet  Distance,  yang kemudian  disebut  persamaan Wassertein-2  dis- tance. Score terkecil dari FID menunjukkan model GAN yang lebih baik [14]. Penelitian ini menghi- tung  Fréchet  Distance  of  Inception  (FID)  score menggunakan library python yang telah disediakan [15]. Hasilnya akan dianalisis untuk dilaporkan da- lam penelitian ini

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Dataset
Citra yang terdapat pada dataset digunakan untuk membuat citra sintesis baru dengan menambahkan
jumlah  data  pada  dataset  tanah  sebelumnya.  Da- taset  yang  semulanya  berjumlah  903,  ditambah hingga menjadi 2000 citra dengan jumlah penam- bahan  citra  pada  setiap  kategori  adalah  sebagai berikut : Tabel 3. Hasil Augmentasi Data
No Citra Awal DCGAN Total 1 Black Soil 259 241 500 2 Red Soil 230 270 500 3 Clay Soil 191 309 500 4 Alluvial Soil 223 277 500 5 Total 903 1097 2000
Pada Tabel 3 diatas, penambahan citra sebanyak 1097 dari total citra awal yang tebagi atas 241 citra sintesis Black Soil, 270 citra sintesis kategori Red Soil, 309 citra sintesis kategori Clay Soil dan 277 citra  sintesis  kategori  Alluvial  Soil.  Total  citra keseluruhan setelah ditambahkan citra sintesis ada- lah  2000  dimana  masing-masing  kategori  terdiri atas 500 citra. Citra sintesis yang disimpan dalam dataset adalah citra yang memiliki nilai D(G(z)) an- tara 0.76 hinga 1.

## B. Augmentasi Data
Proses  augmentasi  data  menggunakan  model DCGAN  dilakukan  dengan  melakukan  pengu- bahan terhadap nilai parameter latent space dimen- sion . Ukuran citra yang digunakan pada penelitan ini yaitu 128x128. Nilai parameter lantent space di- mension yang  digunakan  yaitu  64,  100,  128,  256 dan 512. Berikut Gambar 4. adalah Hasil Augmen- tasi menggunakan model DCGAN dengan variasi latent
space dimension
𝑛  ∈
{64, 100,128, 256,512}
Gambar 4 a Hasil Citra Sintesis n  ∈ = 64
Gambar 4 c Hasil Citra Sintesis n  ∈ = 128
Gambar 4 b Hasil Citra Sintesis n  ∈ = 100
Pada  Gambar  4  (a),  (b),  (c)  dan  (d)  diatas merupakan  citra  dataset  yang  menggunakan  in- putan  citra  berukuran  128x128.  Gambar  4.  (a) merupakan citra sintesis yang nilai parameter latent space dimensionnya 64. Pada gambar tersebut tam- pak  citra  terlihat  masih  blur  secara  keseluruhan. Pada citra kategori Clay_Soil yang diberi kotak hi- jau,  tekstur  tanahnya  masih  belum  jelas.  Masih banyak  area  yang  berwarna  putih.  Sama  halnya dengan  citra  kategori  Alluvial_Soil  yang  diberi tanda kotak merah, masih terdapat area pada citra yang  berwarna  putih  dan  warna  dominan  citra tanah tidak terlalu nampak.
Sedangkan pada Gambar 4 (b) nilai parameter latent  space  yang  digunakan  adalah  100.  Pada Gambar 4  (b), terlihat  citra  kategori Alluvial  Soil yang diberi  tanda kotak  merah, masih  terlihat  be- lum menyerupai permukaan citra alluvial soil dan nampak  blur.  Namun  bila  dibandingkan  dengan hasil  citra  alluvial  soil  menggunakan  latency  64, citra  alluvial  soil  menggunakan  latent  dimension 100 lebih baik. Sudah nampak ada penggabungan atau perpaduan citra.
Selanjutnya pada Gambar 4 (c) nilai parameter latent dimensi yang digunakan adalah 128. Setiap citra  dengan  kategori  berbeda  terlihat  lebih  baik bila dibandingan dengan citra pada Gambar 4.1 (b). khususnya  untuk  kategori  Alluvial  soil  yang ditandai  dengan  kotak  merah.  Perwarnaan  pada hasil  citra  sintesis  tersebut  terlihat  telah  terk- ombinasi dengan baik serta efek blur pada citra su- dah berkurang bila dibandingkan dengan citra sin- tesis menggunakan latent dimensi 64 dan 100.
Pada  Gambar  4  (d)  citra  sintesis  tanah  yang dibuat dengan menggunakan nilai latent space di- mension  adalah  256,  terlihat  seperti  tidak  ada perbedaan antara jenis tanah red (diberi tanda kotak merah)  dengan  jenis  tanah  alluvial  (diberi  tanda kota  hijau).  Warna  dominan  merah  orange  pada tanah  red  tidak  begitu  nampak  pada  hasil  citra. Citra  sintesis  kategori  Alluvial  (ditandai  dengan kotak  hijau)  memiliki  banyak  pixel  yang  blur,
sehingga  tidak  terlihat  seperti  permukaan  tanah. Dan  juga  warna  hitam  pada  citra  kategori  black juga tidak begitu gelap bila dibandingankan dengan citra tanah kategori black yang menggunakan nilai latentspace  dimension  64,  100  dan  128.  Sebagian citra jenis clay yang diberi tanda kotak biru, masih memiliki ruang pixel yang berwarna putih.
Terakhir,  pada  gambar  4  (e),  citra  sintesis tanah yang dibuat dengan menggunakan nilai latent space dimession yaitu 512. Pada gambar tersebut, citra  sintesis  kategori  black  soil  terlihat  berbeda. Pada  citra  tersebut,  terlihat  ada  kotak-kotak  pixel seperti  pattern  yang  tidak  menyatu.  Dan  gam- barnya telihat blur. Hal tersebut juga terlihat pada hasil citra kategori alluvial soil dan red soil.
Keempat  dataset  citra  sintesis  yang  berhasil dibuat  dengan  perbedaan  latent  space  dimension tersebut, kemudian dievaluasi dengan menggunakan  metrik  perhitungan  Fre'chet  Incep- tion Distance (FID). Tujuannya yaitu untuk menge- tahui  efektivitas  latent  space  terhadap  kualitas gambar  yang  dihasilkan  menggunakan  model DCGAN. Metrik FID melakukan perhitungan ter- hadap kemiripan gambar yang dihasilkan dan gam- bar asli [10]. Score terkecil dari FID menunjukkan bahwa  model  GAN  yang  lebih  baik  [14] dalam menghasilkan citra.
Pada  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  dua kali percobaan untuk menghitung score FID yaitu, percobaan pertama, dengan menghitung score FID pada setiap kategori citra tanah dengan latent space dimension  yang  berbeda-beda.  Percobaan  kedua, dengan  menghitung  score  FID  berdasarkan  latent space dimension yang digunakan.
Untuk  percobaan  pertama,  hasil  score  FID citra sintesis tiap kategori dapat dilihat pada Tabel 4. dibawah ini.

## Tabel 4 Hasil Score FID Per Kategori
𝑛  ∈ {64, 100,128, 256,512}
Kategori Latent space dimensi ( 𝒏 ) 64 100 128 256 512 Alluvial Soil 360,66 322,0 370,01 344,54 385,67 Clay Soil 344,48 332,84 340,64 381,50 322,08 Black Soil 401,59 374,96 360,80 359,24 383,60 Red Soil 315,12 327,34 442,48 344,68 256,67
Berdasarkan  Tabel  4.  diatas,  untuk  latent  space dimension  bernilai  64,  diketahui  score  tertinggi dimulai dari black soil, alluvial soil, clay soil dan red soil. Padahal jika dilihat kembali pada Gambar 4. (a), citra sintesis yang terlihat kurang bagus ada- lah alluvial soil dan clay soil. Sedangkan black soil masih terlihat sesuai dengan citra aslinya.
Gambar 4 e Hasil Citra Sintesis n  ∈ = 512
Untuk  latent  space  dimension  100,  nilai  score FID  yang  didapatkan  dimulai  dari  tertinggi  yaitu, black  soil,  clay  soil,  red  soil  dan  terakhir  alluvial soil. Sedangkan jika dilihat kembali pada Gambar 4.  (b),  hanya  citra  kategori  alluvial  saja  yang  ter- lihat  blur  sekali  dan  kombinasi  atau  perpaduan gambar  belum  terlihat  baik.  Selanjutya  lantent space dimension 128. Untuk latent space tersebut, didapatkan score FID tertinggi mulai dari red soil, alluvial soil, black soil dan clay soil. Pada Gambar 4. (c), citra yang masih terlihat kurang bagus dalam perpaduan  gambarnya  adalah  citra  alluvial  soil. Berikutnya  adalah  hasil  score  FID  menggunakan latent space dimension 256. Pada tabel 4.2 diatas, diketahui  bahwa nilai  FID score tertinggi  dimulai dari clay soil, black soil, alluvial soil dan red soil. Nilai threshold antara alluvial soil dan red soil tidak jauh berbeda. Hal ini sesuai dengan hasil citra pada Gambar 4.1. (d), dimana terlihat hampir tidak ada perbedaan warna antara citra alluvial dan red soil. Dan  terakhir  adalah  penggunaan  latent  space  di- mension dengan nilai 512. Score FID tertinggi dim- ulai dari alluvial soil, black soil, clay soil dan red soil. Pada Gambar 4.1 (e), citra sintesis yang tam- pak blur dan kombinasi warna yang kurang bagus terlihat pada citra sintesis kategori black soil, allu- vial soil dan red soil.
Berikut adalah Gambar 5 Grafik score FID hasil citra  sintesis  untuk  setiap  kategori  tanah menggunakan  latent  space  dimension  yang  ber- beda-beda.

## Gambar 5 Grafik Score FID setiap  kategori gambar
Berdasarkan  gambar  grafik  diatas,  disimpulkan bahwa untuk citra kategori alluvial memiliki kuali- tas  citra  terbagus  saat  menggunakan  latent  space dimension  bernilai  100  dan  yang  paling  buruk menggunakan nilai latent space dimension bernilai 512. Selanjtunya untuk kategori clay soil, kualitas citra  terbaik  dihasilkan  saat  menggunkan  latent
space dimension 100 dan 512, sedangkan kualitas yang  kurang  bagus  menggunakan  latent  space  di- mension 256. Pada kategori black soil, nilai latent space dimension yang menghasilkan kualitas citra bagus adalah 128 dan 256 sedangkan kualitas bu- ruk menggunakan nilai 64. Terakhir pada kategori red soil, latent space dimension yang menghasilkan kualitas  citra  bagus  yaitu  512  dan  kualitas  citra yang buruk dihasilkan menggunakan nilai 128.
Pada  percobaan  kedua,  peneliti  mencoba melakukan  perhitungan  score  FID  dengan  meng- gabungkan  setiap  kategori  gambar  pada  latent space dimension yang sama. Berikut adalah Tabel 4.3 hasil socre FID pada percobaan kedua.

## Tabel 4. 1 Hasil Score FID per Dataset
Kategori Latent space dimensi ( 𝒏 ) 64 100 128 256 512 Data_DCGAN 287,61 267,39 310,96 290,58 275,76
Jika melihat tabel diatas, penggunaan nilai latent space  dimension  yang  dapat  menghasil  kualitas citra bagus dimulai dari 100, 512, 64, 256 dan ter- akhir  adalah  128.  Namun,  apabila  dilihat  pada Gambar 4 (a), (b), (c), (d) dan (e), menurut penga- matan  penelitian,  citra  sintesis  yang  memiliki kualitas bagus adalah dengan menggunakan latent space  dimension  128.  Pada  citra  sintensis  hasil penggunaan latent space dimension 128, tidak ban- yak  terlihat  pixel  pada  gambar  yang  blur.  Hanya saja, penilaian dengan cara melihat langsung ada- lah  penilian  yang  bersifat  relative,  artinya  boleh jadi, masing-masing peneliti dapat memiliki perbe- daan  pendapat  dalam  penentuan  citra  yang  mem- iliki kualitas bagus.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti, dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh la- tent  space  dimension  terhadap  kualitas  hasil  citra tanah yang dihasilkan oleh model DCGAN. Apa- bila  dilihat  secara  langsung,  tidak  begitu  nampak perbedaannya,  namun  apabila  dievalusi  dengan menggunakan  metrik  score  FID,  dapat  terlihat perbedaan score FID yang dihasilkan. Untuk kuali- tas  citra  terbaik  pada  kategori  alluvial  soil menggunakan  latent  space  dimension  100.  Untuk kategori clay soil, kualitas citra terbaik dihasilkan menggunakan latent space dimension 100 dan 512. Pada ketegori black soil, penggunaan latent space dimension  terbaik  adalah  128  dan  untuk  red  soil kualitas citra terbagus dihasilkan dengan
penggunaan  latent  space  512.  Selain  itu,  apabila citra pada setiap kategori digabungkan pada latent space  dimension  yang  sama  diperoleh  nilai  FID score  terbaik  yaitu  276,39  dengan  menggunakan latent space dimension bernilai 100. Dari hasil ter- sebut dapat membantu penelitian lain dalam mem- ilih  latent  space  dimension  yang  akan  digunakan pada model DCGAN. Perlu adanya penelitian lebih lanjut  atau  pengembangan  penelitian  terkait  pen- jelasan  lebih  detail  terkait  cara  penilaian  kualitas citra  menggunakan  FID  score.  Selain  itu,  perlu adanya  pengembang  penelitian  terkait  arsitektur model  DCGAN  serta  parameter-parameter  yang berpengaruh terhadap kualitas citra yang dihasilkan oleh model DCGAN sehingga dapat dil- akukan perbandingan score FID yang dihasilkan

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada dosen pembimbing dan penguji Program Studi Teknologi Informasi Pasca Sarjana  Universitas  Amikom  Yogyakarta,  keluarga, teman-teman  dan  peneliti  sendiri,  yang  selalu memberikan motivasi dan dukungan selama penelitian berlangsung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  G.  Lanjewar  and  O.  L.  Gurav,  “Convolutional Neural  Networks  based  classifications  of  soil images,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  81,  no.  7,  pp. 10313–10336,  2022,  doi:  10.1007/s11042-022- 12200-y.
[2] R. Thakur, “Recent Trends Of Machine Learning In Soil Classification : A  Review,”  no. November, pp. 25–32, 2018.
[3] U.  Barman  and  R.  D.  Choudhury,  “Soil  texture classification  using  multi  class  support  vector machine,” Inf. Process. Agric. , vol. 7, no. 2, pp. 318– 332, 2020, doi: 10.1016/j.inpa.2019.08.001.
[4] B.  Bhattacharya  and  D.  P.  Solomatine,  “Machine learning in soil classification,” Neural Networks , vol.
19, no. 2, pp. 186–195, 2006, doi:
10.1016/j.neunet.2006.01.005.
[5] X.  Ying,  “An  Overview  of  Overfitting  and  its Solutions,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1168, no. 2, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1168/2/022022.
[6] I. Marin, S. Gotovac, M. Russo, and D. Božić-Štulić, “The effect of latent space dimension on the quality of  synthesized  human  face  images,” J.  Commun. Softw. Syst. , vol. 17, no. 2, pp. 124–133, 2021, doi:
10.24138/jcomss-2021-0035.
[7] A. Radford, L. Metz, and S. Chintala, “Unsupervised representation  learning  with  deep  convolutional generative  adversarial  networks,” 4th  Int.  Conf. Learn. Represent. ICLR 2016 - Conf. Track Proc. , pp. 1–16, 2016.
[8] K. M. N. and M. Hwang, “Finding the best k for the dimension  of  the  latent  space  in  autoencoders,”  in
International Conference on Computational Collective  Intelligence ,  2020,  pp.  453–464.  doi: 10.1007/978-3-030-63007-2 35.
[9] M.  Of,  T.  H.  E.  Latent,  S.  On,  T.  O.  Fit,  T.  H.  E. Distribution, and T. H. E. A. Of, “Impact of the latent space on the ability of GANs to fit the distribution,” no. 2014, pp. 1–13, 2020.
[10] M. Heusel, H. Ramsauer, T. Unterthiner, B. Nessler, and S. Hochreiter, “GANs trained by a two time-scale update  rule  converge  to  a  local  Nash  equilibrium,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 2017-Decem, no. Nips, pp. 6627–6638, 2017.
[11] E.  Secada  Purba,  “IMPLEMENTATION  OF GENERATIVE  ADVERSARIAL  NETWORKS FOR  CREATING  DIGITAL  ARTWORK  IN  THE FORM OF ABSTRACT IMAGES.”
[12] B.  Liu,  J.  Lv,  X.  Fan,  J.  Luo,  and  T.  Zou, “Application  of  an  Improved  DCGAN  for  Image Generation,” Mob.  Inf.  Syst. ,  vol.  2022,  2022,  doi: 10.1155/2022/9005552.
[13] A.  Borji,  “Pros  and  cons  of  GAN  evaluation measures,” Comput.  Vis.  Image  Underst. ,  vol.  179, pp. 41–65, 2019, doi: 10.1016/j.cviu.2018.10.009.
[14] S.  K.  Venu  and  S.  Ravula,  “Evaluation  of  deep convolutional  generative  adversarial  networks  for data  augmentation  of  chest  x-ray  images,” Futur. Internet ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–13,  2021,  doi: 10.3390/fi13010008.
[15] “pytorch-fid,” 2023. https://pypi.org/project/pytorch- fid/