## PENERAPAN ARSITEKTUR VGG UNTUK KLASIFIKASI HUTAN
Yuslena Sari 1) , Andreyan Rizky Baskara 2) , Ferry Pratama 3) , dan Muhammad Faidhorrahman 4) 1, 2, 3, 4) Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Lambung Mangkurat Jl. Brigjen H. Hasan Basri, Kayu Tangi, Banjarmasin, Indonesia e-mail: yuzlena@ulm.ac.id 1) , andreyan.baskara@ulm.ac.id 2) , 1810817110018@mhs.ulm.ac.id 3) , 1910817210006@mhs.ulm.ac.id 4)

## ABSTRAK
Kerapatan vegetasi penting untuk dibedakan guna mengetahui penggunaan lahan dan degradasi lahan. Menurut Standar Nasional Indonesia (SNI 7645:2014), vegetasi diklasifikasikan berdasarkan kerapatan. Indeks kerapatan vegetasi dibagi men- jadi 4 yaitu non vegetasi, rendah, sedang dan tinggi. Kerapatan vegetasi dapat dihitung dengan Normalized Difference Veg- etation  Index  (NDVI)  atau  index  vegetasi.  Perhitungan  NDVI  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu  mengumpulkan  informasi terkait vegetasi dengan melakukan survey terhadap suatu lahan. Proses survey ini merupakan tantangan yang dihadapi di- mana  medan  survey  untuk  setiap  lahan  berbeda-beda.  Salah  satu  cara  dalam  mengatasi  hal  tersebut  adalah  dengan  me- manfaatkan penginderaan jarak jauh dan pemanfaatan computer vision dan machine learning. Penginderaan jauh dapat dil- akukan  salah  satunya  dengan  menggunakan  Unmanned  Vehicle  Unit  (UAV).  Penelitian  ini  menggunakan  data  citra  yang didapatkan dari hasil tangkapan drone. Metode klasfikasi yang digunakan yaitu metode Transfer Learning dalam melakukan klasifikasi  jenis  tutupan  lahan  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi  dan  menggunakan  arsitektuk  VGG16.  Hasil  menunjukkan arsitektur VGG16 dapat melakukan klasifikasi tutupan hutan lahan basah dengan akurasi sebesar 0.8333

## Kata Kunci: klasifikasi hutan, unmanned vehicle unit, transfer learning, VGG16

## ABSTRACT
Vegetation density is important to distinguish in order to determine land use and land degradation. According to the Indo- nesian National Standard (SNI 7645:2014), vegetation is classified based on density. The vegetation density index is divided into 4, namely non-vegetation, low, medium and high. Vegetation density can be calculated using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) or also called the vegetation index. NDVI calculation is done by first collecting information related to vegetation by conducting a survey of a land. This survey process is a challenge faced where the survey field for each land is different. One way to overcome this is by utilizing remote sensing and the use of computer vision and machine learning. One of the ways to do remote sensing is using an Unmanned Vehicle Unit (UAV). This study uses image data obtained from drone captures. The classification method used is the Transfer Learning method in classifying land cover types, namely low, medium, and high and uses the VGG16 architecture. The results show that the VGG16 architecture can classify wetland forest cover with an accuracy of 0.8333
Keywords: forest classification, unmanned vehicle unit, transfer learning, VGG16

## I. P ENDAHULUAN
ALAH satu faktor yang berpengaruh dalam analisis geografis untuk melakukan analisis lingkungan adalah tutupan lahan. Analisis lingkungan dilakukan dengan mengkaji informasi yang mana salah satunya adalah informasi  tutupan  lahan  berdasarkan  vegetasi  permukaan  [1].  Vegetasi  adalah  sebuah  istilah  tentang  area tumbuh  dan  berkembangnya  suatu  tanaman  yang  menutupi  sebuah  lahan.  Menurut  Standar  Nasional  Indonesia (SNI  7645:2014),  vegetasi  diklasifikasikan  berdasarkan  kerapatan.  Indeks  kerapatan  vegetasi  dibagi  menjadi  4 yaitu non vegetasi, rendah, sedang dan tinggi [2]. Kerapatan vegetasi penting untuk dibedakan guna mengetahui penggunaan lahan dan degradasi lahan.
Kerapatan vegetasi dapat dihitung dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) atau index vegetasi. NDVI  adalah  indeks  yang  menggambarkan  tingkat  kehijauan  suatu  tanaman  [3].  Indeks  vegetasi  merupakan kombinasi  matematis  antara  band  merah  dan  band  NIR  (Near-Infrared  Radiation)  yang  telah  lama  digunakan sebagai  indikator  keberadaan  dan  kondisi  vegetasi.  Perhitungan  NDVI  dilakukan  dengan  terlebih  dahulu mengumpulkan  informasi  terkait  vegetasi  dengan  melakukan  survey  terhadap  suatu  lahan.  Proses  survey  ini merupakan tantangan yang dihadapi dimana medan survey untuk setiap lahan berbeda-beda. Salah satu cara dalam mengatasi hal tersebut adalah dengan memanfaatkan penginderaan jarak jauh.
Penginderaan  jauh  dilakukan  dengan  menggunakan  satelit  ataupun  Unmanned  Vehicle  Unit  (UAV). Penginderaan  jauh  menghasilkan  tangkapan  gambar  dari  sebuah  lahan  dimuka  bumi.  Penginderaan  jauh menggunakan dua data dalam memperoleh informasi yaitu data satelit dan data UAV. Penelitian sebelumnya yang telah  menggunakan  teknologi  penginderaan  jauh  dengan  memanfaatkan  data  satelit  menghasilkan  akurasi  dari penggunaan data yaitu 63% – 85% dengan penggunaan metode yang berbeda [4]–[8]. Penginderaan jauh dengan
S
data satelit dalam identifikasi dan klasifikasi  pola tutupan lahan pada cakupan geografis yang luas telah banyak digunakan, namun penggunaan data satelit yang memiliki ketinggian operasi yang tinggi dan mudah dipengaruhi oleh cuaca, awan dan faktor eksternal lainnya menjadi pertimbangan kembali dalam penggunaan data satelit.
Teknologi yang terus berkembang, menghadirkan sarana penginderaan jauh yang lebih praktis dan lebih mudah penerapan  nya  yaitu  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV).  Salah  satu  alat  yang  digunakan  dalam  penerapan  UAV adalah dengan menggunakan drone. Pembuatan informasi spasial berdasarkan data citra udara menggunakan drone sangat memberikan potensi baik terhadap pengembangan teknologi penginderaan jauh seperti klasifikasi suatu area [9]. Citra yang didapatkan dari tangkapan drone dapat digunakan sebagai data untuk melakukan klasifikasi.
Perkembangan  ilmu  di  bidang  komputer,  khusunya  di  bidang Machine  Learning sekarang  ini  memberikan manfaat yang sangat besar di berbagai aspek salah satunya menghemat waktu dan tenaga dalam mengklasifikasikan jenis suatu lahan dibandingkan dengan melakukan secara langsung ke lapangan. Citra yang didapatkan dari proses penginderaan  jauh  digunakan  sebagai  data  masukan  untuk  proses  klasifikasi.  Metode  klasifikasi  dalam  bidang Machine Learning telah banyak digunakan dalam pengklasifikasian lahan, salah satunya adalah Deep Learning . Metode deep learning begitu populer dalam analisis citra satelit dan kuat serta cerdas dalam bidang pemrosesan gambar [10]. Metode deep learning terus berkembang dan hingga saat ini memiliki hasil paling signifikan dalam pengenalan  citra  dalam  metode  deep  learning  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  [10].  Deep  Learning  telah menunjukkan  bahwa  arsitektur  ini  khususnya  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dapat  mempelajari  solusi dengan  kemampuan  tingkat  manusia  untuk  tugas  visual  tertentu.  Metode  ini  telah  digunakan  khususnya  dalam tugas  analisis  citra  penginderaan  jauh,  termasuk  mendeteksi  objek  pada  citra,  perekam  citra,  klasifikasi pemandangan,  segmentasi,analisis  citra  berbasis  objek,  penggunaan  lahan  dan  klasifikasi  tutupan  lahan  [11]. Walaupun  akurasi  klasifikasi  yang  dihasilkan  metode  Deep  Learning  terbilang  bagus,  namun  Deep  Learning memerlukan jumlah data yang sangat banyak dalam proses pelatihan modelnya. Untuk mengatasi masalah tersebut, Metode Transfer Learning dapat digunakan.
Transfer  Learning adalah  metode  pembelajaran  mesin  di  mana  model  yang  dikembangkan  untuk  suatu  tugas digunakan kembali sebagai titik awal untuk model pada tugas kedua. Ini adalah pendekatan populer dalam Deep Learning di mana model pra-terlatih digunakan sebagai titik awal pada visi komputer dan tugas pemrosesan bahasa alami mengingat sumber daya komputasi dan waktu yang sangat banyak yang diperlukan untuk mengembangkan model jaringan saraf pada masalah ini. Salah satu arsitektur CNN yang dapat digunakan untuk Transfer Learning adalah VGG16.  VGG16  adalah  arsitektur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  digunakan  untuk memenangkan kompetisi ILSVR (Imagenet) pada tahun 2014. Arsitektur ini dianggap sebagai salah satu arsitektur model  vision  yang  sangat  baik  hingga  saat  ini  [12].  Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  metode Transfer Learning dalam  melakukan  klasifikasi  jenis  tutupan  lahan  yaitu  rendah,  sedang,  dan  tinggi  dan  menggunakan arsitektuk VGG16.

## II. P ENELITIAN TERKAIT
Beberapa penelitian tentang klasifikasi jenis hutan telah dilakukan, antara lain, Miranda et al. yang melakukan klasifikasi hutan dengan citra satelit sentinel-2 menggunakan metode Convolutional Neural Network [13]. Citra yang digunakan adalah citra lahan disekitar kota Semarang, Jawa Tengah. Penelitian ini mengklasifikasikan jenis hutan  secara  umum.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  klasifikasi  jenis  hutan  dapat  dilakukan  dengan metode Deep Learning.
Penelitian  lainnya,  yaitu  penelitian  yang  dilakukan  Watanabe  tentang  mengidentifikasi  jenis  vegetasi. Identifikasi  jenis  vegetasi  yang  dilakukan  mengarah  spesifik  ke  kasus  hutan  bamboo  di  Jepang.  Data  yang digunakan berupa citra dari Google Earth. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Convolutional Neural Network  14.  Hasil  penelitian  menunjukkan  metode  deep  learning  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan metode machine learning tradisional dalam mengidentifikasi jenis vegetasi lahan.
Penelitian berikutnya, yaitu penelitian yang dilakukan oleh Li. Pada penelitiannya, Li dkk melakukan klasifikasi jenis hutan menggunakan metode machine learning seperti Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF) dan  Decision  Tree  (DT)  [15].  Dataset  yang  digunakan  adalah  data  citra  yang  didapat  dari  Huntington  Wildlife Forest  (HWF)  yang  berlokasi  di  Tengah  Gunung  Adirondack,  Kota  New  York.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa klasifikasi jenis hutan dapat dilakukan menggunakan pendekatan machine learning.
Dari beberapa penelitian terkait yang dijabarkan, belum ada penelitian yang melakukan klasifikasi secara spesifik di hutan lahan basah dimana hutan lahan basah memiliki topografi dan jenis pepohonan yang berbeda dengan hutan pada umumnya. Dari beberapa penelitian terkait juga menggunakan metode deep learning yang memerlukan data yang sangat banyak untuk melatih model untuk menyelesaikan kasus klasifikasi. Hal ini akan mempengaruhi hasil akhir klasifikasi ketika data citra yang digunakan sedikit. Sehingga metode Transfer Learning cocok digunakan.

## III. M ETODE YANG DIUSULKAN
Metode penelitian yang dilakukan adalah metode penelitian kuantitatif. Dimulai dari proses pengidentifikasian masalah hingga pengembangan desain sistem klasifikasi citra lahan basah berbasis web dijelaskan. Tahapan dari penelitian metode penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Data yang diperlukan untuk melakukan penelitian ini adalah data citra UAV tampak atas permukaan bumi yang berfokus pada hutan  lahan basah.  Data  citra  kemudian  akan  dibagi  menjadi data  latih  dan  data  uji dengan  rasio 70/30 dan 80/20.

## B. Analisa Data
Data  latih  dan data  uji  input  yang berupa  citra  satelit  tampak  atas  bumi diberi  label  manual  oleh pakar  untuk menentukan jenis hutan yang ada dalam citra tersebut. Label tersebut berguna sebagai groundtruth yang nantinya akan digunakan untuk mengukur performa hasil klasifikasi dari metode Transfer Learning yang digunakan.

## C. Pengujian
Untuk menguji  hasil  klasifikasi,  data  yang  akan  digunakan yaitu  data  testing  input berupa  citra  satelit  berlabel. Hasil dari pembelajaran model menggunakan transfer learning akan diujikan dengan memasukkan data input ke dalam model yang akan menghasilkan output berupa hasil klasifikasi jenis tutupan hutan. Output klasifikasi yang dihasilkan  oleh  model  Transfer  Learning  akan  dibandingkan  dengan  label  data  sebenarnya  yang  diberikan  oleh pakar. Kemudian akurasi dari klasifikasi akan diukur dengan Confussion Matrix.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengambilan Data
Data yang digunakan adalah citra yang diambil langsung di lapangan, yaitu di Hutan Lindung Liang Anggang Blok I, Banjarbaru. Data diambil menggunakan perangkat UAV (Unmanned Aerial Vehicle) berupa drone seperti di- tunjukkan  pada  Gambar  2.  Drone  mengelilingi  lapangan  seluas  10  hektar  dan  merekamnya  menjadi  foto.  Data gambar yang telah didapat tersebut kemudian akan diproses pada pengolahan data dan dijadikan sebagai data latih dan data uji yang diperlukan dan dijalankan pada sistem pada penelitian ini.

## B. Pengolahan Data
Pada penelitian ini perlu untuk mengolah data pada sistem yang dibuat. Data yang disiapkan yaitu data training dan data testing, data tersebut adalah berupa citra udara lahan basah sebanyak 300 data. Terbagi tiga yaitu 100 citra udara  lahan  basah  tipe  rendah,  sedang, dan  tinggi.  Data  tersebut  diolah dan nantinya disimpan ke  dalam  sistem sebagai data training untuk mendapatkan estimasi parameter nilai dari metode transfer learning. Nilai tersebut yang nantinya dipakai dalam proses klasifikasi tutupan lahan basah. Contoh gambar yang sudah didapatkan dari pengam- bilan data menggunakan drone ditunjukkan pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar. 2.  Perangkat UAV berupa drone

## C. Implementasi
Sistem  untuk  mengklasifikasikan  jenis  tutupan  hutan  dibangun  dengan  menggunakan  Bahasa  Pemrograman Python dan menggunakan dua Library yaitu, Keras dan Tensorflow.

## D. Hasil
Pengujian  dilakukan  dengan  mengukur  seberapa  tepat  (akurasi)  arsitektur  VGG16  dalam  melakukan  klasifikasi tutupan lahan menggunakan Confusion Matrix. Dua skenario pengujian dilakukan yaitu dengan membandingkan jumlah  rasio  pembagian  data  training dan  data  testing.  Pertama  adalah  70%  data  training dan 30%  data  testing. Kedua adalah 80% data training dan 20% data testing. Hasil Confusion Matrix untuk pengujian pertama ditunjuk- kan oleh Tabel I dan hasil akurasi untuk pengujian kedua ditunjukkan oleh Tabel II.
Gambar. 3.  Citra UAV tutupan lahan basah tipe sedang
Gambar. 4.  Citra UAV tutupan lahan basah tipe rendah T ABEL I H ASIL PENGUJIAN DENGAN RASIO DATA 70 30
Hasil Klasifikasi Sistem Rendah Sedang Tinggi Data Sebenarnya Rendah 26 4 0 Sedang 0 25 5 Tinggi 0 6 24
Setelah didapatkan tabel confusion matrix untuk setiap pengujian, akurasi dapat dihitung menggunakan persamaan (1) berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑡𝑝 + 𝑡𝑛)/(𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛) (1)
Dimana tp adalah True Positive, tn adalah True Negative, fp adalah False Positive dan fn adalah False Negative.
Hasil akurasi dari kedua pengujian ditunjukkan oleh Tabel III. Hasil menunjukkan pembagian ratio 70% data latih dan 30% data uji memberikan hasil yang lebih baik. Hal ini menunjukkan banyaknya jumlah data latih dan data uji mempengaruhi hasil akurasi klasifikasi oleh arsitektur VGG16

## V. K ESIMPULAN
Penelitian ini melakukan klasifikasi tutupan hutan lahan basah yaitu rendah, sedang, tinggi dengan menggunakan metode Transfer  Learning .  Arsitektur Transfer  Learning yang  digunakan  yaitu  VGG16.  Hasil  penelitian menunjukkan VGG16 dapat melakukan klasifikasi tutupan lahan basah dengan akurasi sebesar 0.8333.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  peneliti  ucapkan  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat Universitas  Lambung  Mangkurat  atas  pendanaan  yang  telah  diberikan  melalui  Program  Dosen  Wajib  Meneliti Tahun Anggaran 2021 dengan nomor kontrak 008.95/UN8.2/PL/2021. Dengan pendanaan ini maka penelitian dan publikasi ini dapat terwujud.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Z. Xu, K. Guan, N. Casler, B. Peng, and S. Wang. (2018).  A 3D convolutional neural network method for land cover classification using LiDAR and multitemporal Landsat imagery. SPRS J. Photogramm. Remote Sens. , vol 144, hal. 423–434. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.08.005
[2] S. N. Indonesia and B. S. Nasional, “SNI: Klasifikasi penutup lahan,” 2014.
[3] N. A. Harahap, “Analisis Kerapatan Vegetasi di Kecematan Medan Deli,”, 2019.
[4] Winarti and R. Rahmad, “Analisis Sebaran dan Kerapatan Vegetasi menggunakan Citra Landsat 8 di Kabupaten Dairi, Sumatera Utara,” J. Swarnabhumi, pp. 5–24, 2019.
[5] A. M. Farhan, “Mengindetifikasi Perubahan Kerapata Vegetasi pada Kota Semarang,” J. Geogr., vol. 8, no. 2, pp. 12–26, 2020.
[6] Dwi Yanti et al., “Analisis Kerapatan Vegetasi di Kecamatan Pangandaran melalui Citra Landsat 8,” J. Geogr. Edukasi dan Lingkung., vol. 4, no. 1, pp. 32–38, 2020, doi: 10.29405/jgel.v4i1.4229.
[7] U. Wahrudin et al., “Pemanfaatan Citra Landsat 8 untuk Identifikasi Sebaran Kerapatan Vegetasi di Pangandaran,” J. Geogr. Edukasi dan Lingkung., vol. 4, no. 1, pp. 32–38, 2020, doi: 10.29405/jgel.v4i1.4229.
[8] B. Latuamury and K. Resesi, “Pengaruh Kerapatan Vegetasi Penutup Lahan terhadap Karakteristik Resesi Hidrograf pada Beberapa Subdas di Propinsi Jawa Tengah Dan Propinsi DIY,” Maj. Geogr. Indones., vol. 26, no. 2, pp. 98–118, 2016, doi: 10.22146/mgi.13418.
[9] J. R. Sitompul, C. D. Ruswanti, H. Sukandar, A. S. Ganesa, and H. Siagian, “Klasifikasi Vegetasi dan Tutupan Lahan Pada Citra UAV Menggunakan Metode Object-Based Image Analysis di Segara Anakan , Kabupaten Cilacap Classification of Vegetation and Land Cover in UAV Images Using the Object-Based Image Analysis Method in Segara Anak,” pp. 504–511, 2019.
[10] E. Miranda and M. Aryuni, “Klasifikasi Tutupan Lahan Menggunakan Convolutional Neural Network pada Citra Satelit Sentinel-2,” Sistemasi, vol. 10, no. 2, p. 323, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1226.
[11] O. Youme, T. Bayet, J. M. Dembele, and C. Cambier, “Deep Learning and Remote Sensing: Detection of Dumping Waste Using UAV,”  Procedia Comput. Sci., vol. 185, no. June, pp. 361–369, 2021, doi:10.1016/j.procs.2021.05.037.
[12] K. Simonyan and A. Zisserman,  Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, 3rd International  Conference on Learning Representations, ICLR 2015
T ABEL II H ASIL PENGUJIAN DENGAN RASIO DATA 80 20
Hasil Klasifikasi Sistem
Rendah Sedang Tinggi Data Sebenarnya Rendah 15 2 3 Sedang 0 15 5 Tinggi 1 5 14
T ABEL III H ASIL A KURASI Skenario Pengujian Hasil Akurasi Skenario 1 0.8333 Skenario 2 0.8167
[13] E. Miranda, A. B. Mutiara, Ernastuti, and W. C. Wibowo, Forest Classification Method Based on Convolutional Neural Networks and Sentinel-2 Satellite Imagery,  International  Journal  of  Fuzzy  Logic  and  Intelligent  Systems  Vol.  19,  No.  4,  December  2019,  pp.  272-282 http://doi.org/10.5391/IJFIS.2019.19.4.272
[14] S. Watanabe, K. Sumi, and T. Ise, Identifying the vegetation type in Google Earth images using a convolutional neural network: a case study for Japanese bamboo forests, BMC Ecology and Evolution, pp 1-14, 2020
[15] M. Li, J. Im, and C. Beier, Machine learning approaches for forest classification and change analysis using multitemporal Landsat TM images over Huntington Wildlife Forest, GIScience and Remote Sensing 50(4): 361–84, 2013