## KLASIFIKASI CITRA EUROSAT MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN,
DECISION TREE DAN RANDOM FOREST
Yusril Iza Fajarendra, Yulis Rizal Fauzan, Shofwatul ‘Uyun Informatika, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta Jl. Laksda Adisucipto, Papringan, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
Fajarendra1999@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  teknologi  citra  satelit  telah  berkembang  pesat  dan  banyak  dimanfaatkan  untuk  penelitian, mencakup  pegunungan,  sungai,  danau,  dan  lainnya.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  dataset EuroSat yang memiliki 10 label yang mendeskripsikan perubahan bentuk lahan dan pemukiman di wilayah Eropa. Perubahan tersebut disebabkan oleh kerusakan akibat aktivitas manusia dan alam seperti pertanian, irigasi, dan bencana alam. Selain  itu,  kompleksitas  dan  variabilitas  dataset EuroSat yang  beragam  memerlukan  pendekatan  yang  mampu mengenali  pola-pola  halus  dan  berbeda  pada  setiap  kategori.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkomparasikan  kinerja  beberapa  algoritma  dalam  klasifikasi  citra  satelit.  Dalam  hal  ini,  digunakan  tiga algoritma yaitu KNN, Decision Tree , dan Random Forest untuk dibandingkan kinerjanya dalam klasifikasi citra data EuroSat . Metode penelitian yang digunakan meliputi import data, normalisasi data, konversi label ke one- hot encoding, ekstraksi fitur, dan normalisasi fitur menggunakan model VGG16 yang ditraining terlebih dahulu untuk mendapatkan representasi fitur yang informatif. Fitur yang diekstraksi kemudian digunakan sebagai input untuk  ketiga  algoritma  tersebut.  Pengujian  performa  model  dilakukan  menggunakan K-Fold  Cross  Validation . Hasil yang diperoleh memperlihatkan bahwa Random Forest memiliki kinerja terbaik dengan accuracy 81,32%, recall 81,33%, precision 81,18%, dan f1 score 80,82% . Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Random Forest dapat meningkatkan akurasi dan performa dalam klasifikasi citra satelit.
Kata Kunci : Klasifikasi Citra, K-Fold Cross Validation, EuroSat, KNN, Decision Tree, Random Forest, VGG16

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan teknologi citra satelit telah menjadi bagian  terpenting  dalam  proses  monitoring  keadaan lingkungan,  pemetaan  muka  bumi  serta  perubahan yang  terjadi  pada  alam  ini.  Data  citra  satelit  sangat menyajikan deskripsi yang luas dan ketelitian tentang keadaan  permukaan  bumi  dari  ketinggian  sehingga sangat  bermanfaat  diterapkan  dalam berbagai pengaplikasian  dari  monitoring  pertanian  sampai pemetaan  bencana  alam  [1].  Data  ini  sangat memberikan  pandangan  kepada  para  peneliti  dan pembuat  kebijakan  dalam  melakukan  pemantauan secara  real-time  dan  mendeteksi  adanya  perubahan kecil  maupun  besar  di  berbagai  belahan  dunia.  Satu diantara  dataset  citra  satelit  yang  digunakan  adalah EuroSat  yang  merupakan  kumpulan  gambar  citra satelit  dari  Sentinel-2  yang  dioperasikan  oleh European Space Agency (ESA).
Dataset  ini  terdiri  dari  5000  citra  satelit  yang memiliki  10  kelas  dengan  resolusi  spasial  tinggi sehingga  membuat  data  ini  merepresentasikan berbagai  jenis  tutupan  lahan  yang  ada  di  Eropa. Penggunaan  informasi  ini  sangat  penting  termasuk sumber  daya  alam,  mitigasi  bencana,  dan  penelitian perubahan iklim. Pemanfaatan dataset citra memerlukan  teknik  klasifikasi  yang  baik  dan  efektif. Pada  klasifikasi  citra  proses  piksel  dalam  citra diidentifikasi dan diberikan label sesuai kelas tertentu [2].
Penggunaan machine learning sekarang ini  juga memberikan  dampak  yang  sangat  besar  dalam berbagai  aspek  termasuk  dalam  pengklasifikasian
jenis-jenis lahan. Manfaat utamanya adalah menghemat  waktu  dan  energi  dibandingkan  dengan melakukan pengklasifikasian secara langsung dilapangan. Penelitian yang telah dilakukan sebelumnya  berhasil  mengklasifikasi  citra  tutupan lahan  menggunakan data EuroSatt dan  menggunakan algoritma  Xception  dengan  akurasi  sebesar  96,6% dengan  activation  function  ReLU  dan  95,9% menggunakan activation  function swish  [3]. Riset  ini menunjukan  wujud  perhatian  pada  perkembangan pada suatu daerah dipermukaan bumi.
Klasifikasi  adalah  sebuah  tahapan  pencarian model  yang  mendeskripsikan  dan  membedakan  class data atau konseptualisasi supaya model tersebut dapat dipakai  dalam  memprediksi  kelas  dari  suatu  objek yang  label  kelasnya  belum  ditemukan  [4].  Beberapa algoritma klasifikasi yang sering dimanfaatkan secara luas  antara  lain Decision  Tree,  Naïve  Bayes,  KNN, CNN, Algoritma Genetika, SVM, Metode Rule Based, Rough Sets, dan Memory Based Reasoning . Algoritma random forest adalah algoritma machine learning yang menggunakan kumpulan pohon keputusan. Algoritma ini bekerja dengan membentuk sejumlah besar pohon keputusan,  di  mana  setiap  pohon  dibangun  dari pengamatan  yang  diambil  secara  acak  dengan penggantian  dari  data  pelatihan  [5].  Pada  penelitian selanjutnya, klasifikasi citra penyakit daun menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN) menghasilkan  akurasi  sebesar  80%.  Algoritma KNN adalah  metode  klasifikasi  yang  digunakan  untuk mengelompokkan objek ke dalam lebih dari satu kelas yang  serupa  atau  berbeda  [6].  KNN  juga  digunakan
untuk memberikan prediksi nilai asli pada sampel yang tidak diketahui
Dalam penelitian tentang klasifikasi citra burung Lovebird  menggunakan  Decision  Tree  J48  dengan empat  jenis  evaluasi,  untuk  mengurangi  tahapan ekstraksi  fitur  dan  mempercepat  komputasi,  hasilnya menunjukkan  akurasi  sebesar  100%,  recall  100%, precision  100%,  dan  f1  score  100%.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  ekstraksi  tingkat  pertama  di Decision  Tree J48 mampu  meningkatkan kinerja  dan menghasilkan akurasi yang sangat tinggi [7].
Permasalahan  utama  dalam  klasifikasi  citra satelit adalah kompleksitas dan variabilitas data yang mana  pada  tutupan  lahan  yang  beraneka  ragam  dan kompleks.    Pendekatan  yang  dapat  mengenali  pola- pola  yang  halus  dan  berbeda  disetiap  kategori  inilah yang  memungkinkan  karakteristik  spektural  yang tumpang  tindih  sehingga  membuat  tugas  klasifikasi menjadi  berat.  Penerapan  model  klasifikasi  yang membutuhkan  sumber  daya  komputasi  yang  tinggi seringkali  tidak  praktis  diterapkan  dalam  keadaan sumber daya terbatas.
Selain  itu,  tutupan  lahan  juga  merupakan  akar variabel dalam mengukur bermacam-macam fenomena  yang  terjadi  di  permukaan  bumi  contoh perubahan  lingkungan,  akibat  bencana  alam  dan kerusakan  oleh  manusia , maupun  mengevaluasi pengelolaan lahan dan tata wilayah [8]. Perkembangan bentuk  tanah  dan  pemukiman  disuatu  daerah  akan memperoleh  perubahan  yang  mudah  dilihat  secara visual.  Perubahan  tersebut  terjadi  karena  disebabkan oleh  factor  manusia  dan  alam  seperti  pertanian, perkebunan,  irigasi,  dan  pembangunan  yang  sangat membantu  dalam  penilaian  dan  perkembangan  suatu wilayah,  usaha  dalam  konservasi lahan dan perencanaan  pembangunan  infrastruktur  didaerah tersebut [9].
Berdasarkan  penjelasan  yang  diuraikan  diatas, penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  algoritma KNN,  Decision  Tree  dan  Random  Forest dalam menganalisis  klasifikasi  citra  dataset  EuroSat  yang terdiri dari 500 citra gambar dengan 10 label. Melalui kombinasi  metode  dan  algoritma  yang  digunakan, diharapkan dapat mencapai klasifikasi yang efektif dan akurat untuk dataset citra tutupan lahan EuroSat .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  tinjauan  pustaka  ini  menjelaskan tentang  beberapa  teori,  penelitian  sebelumnya  dan literatur  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi  citra  dan algoritma  yang  digunakan  yaitu KNN , Decision  Tree dan Random  Forest .  Selain  itu  juga  membahas mengenai  normalisasi,  ekstraksi  dan  konversi  label pada  data.  Tinjauan  Pustaka  ini  berfungsi  agar memberikan dasar teoritis mengenai topik yang diteliti sehingga  mempermudah  memahami  latar  belakang dan landasan ilmiah dari penelitian ini. Beberapa teori dan  penelitian  sebelumnya  yang  dibahas  antara  lain sebagai berikut.

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan model  atau  fungsi  yang  menggambarkan  dan membedakan kelas data atau konsep  yang digunakan untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya tidak atau belum diketahui  [10]. Berikut  ini algoritma klasifikasi  yang sering dimanfaatkan untuk penelitian  diantaranya Decision  Tree,  Naïve  Bayes, KNN,  CNN,  Algoritma  Genetika,  SVM,  Metode  Rule Based, Rough Sets, dan Memory Based Reasoning [4] .

## 2.2. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah  salah  satu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi data citra. Metode  ini  diaplikasikan  untuk  mengatasi  masalah identifikasi  yang  diukur  secara  kualitatif  dan kuantitatif  berdasarkan  data  pembelajaran  dengan jarak  terdekat.  Untuk  menemukan  jarak  data  ke tetangga  ( Euclidean  Distance) ,  diperlukan  penentuan nilai  K  tetangga (neighbor). Fungsi  algoritma  K-NN adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  atribut  data  dari  sampel  training berdasarkan  jarak Euclidean  Distance. Secara  umum rumus  persamaan  algoritma  K-NN  dengan  jarak Euclidean Distance adalah sebagai berikut [11].
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟=1
Keterangan : 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) : Jarak tetangga (Euclidean Distance) (𝑥 𝑖 ) : record ke - i (𝑥 𝑗 ) : record ke - j 𝑎 𝑟
: data ke- r
𝑖, 𝑗
: 1,2,3,4……..n
Ilustrasi  algoritma  K-NN  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 1. Ilustrasi algoritma KNN

## 2.3. Algoritma Decision Tree
Decision Tree adalah algoritma yang mempunyai bagan  bentuk  menyerupai  pohon  pada  setiap  node yang  merupakan  pengujian  terhadap  variabel  atribut. Penggunaan  algoritma  ini  adalan  untuk  menganalisis proses  klasifikasi  dan  prediksi  [12].  Berbagai penelitian  telah  dilakukan  dengan  menggunakan
(1)
algoritma Decision Tree yaitu mengatasi missing value dan pruning [13]. Persamaan algoritma Decision Tree adalah sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖(𝑠) − ∑ − |𝑠 𝑖 | |𝑠| 𝑛 𝑖−0 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑖 𝑠 𝑖
Keterangan : 𝑆 : himpunan kasus 𝐴 : Atribut 𝑛 : jumlah partisi atribut A |𝑠 𝑖 | : jumlah kasus partisi ke-i |𝑠| : jumlah kasus dalam S
Sedangkan  persamaan  untuk  mencari  nilai  Entropy adalah sebagai berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑠) =   ∑ −𝑝 𝑖 𝑘 𝑖=1 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Keterangan : 𝑆 : himpunan kasus 𝑘 : jumlah partisi S 𝑝 𝑖 : probabilitas yang diperoleh dari jumlah (ya/tidak) dibagi total kasus 3
Pemodelan  bagan  arsitektur  algoritma  Decision Tree dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 2. Bagan model algoritma Decision Tree
Semua  gambar  harus  diberi  penjelasan  dalam bentuk paragraf dibawahnya, contoh: dari grafik pada gambar 1, dapat dilihat…..
a. Format Gambar (in  line with text) diletakkan di tengah halaman ( center alignment ) baik itu pada kolom  1  ataupun  pada  kolom  2  dengan  judul ditengah.
b. Seluruh  gambar  harus  diberi  judul  dibawah gambar,  dengan  penomoran  secara  berurutan mulai angka 1 contoh Gambar 1. dan seterusnya bukan Gambar 2.1.
c. Jika gambar besar boleh diubah menjadi 1 kolom diletakkan di tengah, untuk selanjutnya dikembalikan menjadi 2 kolom lagi.

## 2.4. Algoritma Random Forest
Random  Forest  adalah  pemodelan  dengan metode  melakukan  pemisahan  biner  rekursif  agar menggapai  node  akhir  pada  bagan  bentuk  pohon berdasarkan pada pohon-pohon klasifikasi dan regresi [11]. Keuntungan dari penggunaan algoritma random
forest  adalah  dapat  menghasilkan  error  yang  relative kecil,  proses  dalam  klasifikasi  performanya  baik, mampu  menyelesaikan  data  training  dalam  jumlah yang  banyak  secara  efektif,  dan  algoritma  ini  sangat baik  dalam  mengatasi  missing  data.  Random  Forest mampu  membentuk  banyak  pohon  independent dengan  subset  yang  dipilih  secara  acak  melalui bootstrap  dari  sampel  pelatihan  dan  inputan  pada setiap node  [14]. Persamaan algoritma random  forest dalam dilihat pada gambar dibawah ini.
Persamaan  1  Gini  Impurity  adalah  pengukuran ketidakmurnian suatu simpul dalam pohon keputusan . Rumus :
𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑡) = 1 −   ∑ 𝑃 𝑖 2 𝐶 𝑖=1 Keterangan : t :  Simpul pada pohon C :  Jumlah kelas Pi :  Proporsi dikelas i pada simpul t
Setiap pohon dalam Random Forest dilatih menggunakan sampel  bootstrap dari dataset  asli. Jika kita memiliki dataset D dengan N sampel, maka akan dipilih N sampel  dengan  penggantian  (dengan probabilitas  yang  sama  untuk  setiap  sampel)  untuk membentuk dataset bootstrap 𝐷 𝑖 :
𝐷 𝑖 =   {(𝑥 𝑖1 , 𝑦 𝑖1 ), (𝑥 𝑖2 , 𝑦 𝑖2 ), … . . , (𝑥 𝑖𝑁 , 𝑦 𝑖𝑁 )}
Keterangan : 𝐷 𝑖 : Set bootstrap ke-i, subset data yang diperoleh dengan penggantian dari dataset asli 𝑥 𝑖𝑗 : Fitur atau atribut dari sampel ke-j dalam set bootstrap ke -i 𝑦 𝑖𝑗 : Label atau nilai target dari sampel ke-j dalam set bootstrap ke -i N : Total sampel dalam set bootstrap 𝐷 𝑖
Ilustrasi pemodelan arsitektur algoritma random forest adalah sebagai berikut :
Gambar 3. Struktur algoritma Random Forest
2.5. K-Fold Cross Validation K-Fold  Cross  Validation merupakan  model evaluasi  performa  algoritma  dengan  Teknik  validasi silang  yaitu  membagi  data  membentuk  K  bagian  set
(4) (2) (3) (5)
data yang memiliki ukuran sama. Pemanfaatan metode K-Fold Cross Validation berfungsi sebagai peniadaan bias sehingga evaluasi dilakukan secara optimal [15]. Data  training  dan  testing  dilakukan  sejumlah  K  kali sehingga  semua  data  akan  menjadi  data  training  dan data  testing  [16].  Tahapan  evaluasi K-Fold  Cross validation dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Tabel 1.  Metode K-Fold Cross Validation 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

## 2.6. VGG16-Net
VGG16-net adalah arsitektur deep learning yang dominan  dipakai  pada  klasifikasi  citra.  Arsitektur VGG16  terdiri  atas  16  layer  yaitu  kombinasi convolutional  layer,  max  pooling  layer  dan  fully connected layer. Arsitektur VGG16 ini memang sudah terbukti sangat baik dalam melakukan klasifikasi citra pada  berbagai  dataset  citra  misalnya  dataset ImageNET. Berikut adalah ilustrasi VGG16 MODEL ARSITEKTUR VGG16 U [17].
Gambar 4. Model VGG16

## 2.7. Augmentasi Data
Augmentasi  data  merupakan  cara  yang  banyak digunakan  untuk  mengurangi  over-fitting  dan  noise. Pada  augmentasi  data  diperoleh  data  baru  dengan menggunakan  transformasi  data  asli  sehingga memungkinkan dalam meningkatkan generalisasi data [18].  Ada  beberapa  tahapan  augmentasi  data  yaitu rotasi, pergeseran lebar dan tinggi, geseran, zoom dan flip  horizontal.  Contoh  gambar  yang  telah  melalui tahap augmentasi.
Gambar 5. Augmentasi Data

## 2.8.   Data Citra
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu citra  satelit  EuroSat  yang  diperoleh  dari  link https://www.kaggle.com/datasets/apollo2506/eurosat- dataset/data .  Dataset  EuroSat  ini  adalah  tentang gambar  citra  satelit  yang  digunakan  untuk  tugas pengenalan  citra  pada  klasifikasi  citra  yang  berada diwilayah  benua  Eropa  terutama  dalam  penggunaan lahan  pada  citra  geospasial.  Dataset  ini  terdiri  atas gambar  yang  didapat  dari  Sentinel-2.  EuroSat memiliki  10  label  diantaranya  adalah  tanaman tahunan,  hutan,  vegetasi  herbal,  jalan  raya,  industry, padang  rumput,  pangkas  permanen,  permukiman, sungai,  dan  danau  laut  dengan  total  gambar  citra sebanyak 5000 data. Setiap gambar berukuran 64 x 64 piksel  dengan  Groud  Sampling  Distance  10  m  yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini
Gambar 6. Dataset EuroSat

## 2.9.   Normalisasi Data
Proses  yang  lebih  umum  yang  mencakup normalisasi fitur dengan contoh melakukan penanganan pada missing value atau transformasi log, penghapusan data yang duplikasi dan lainnya [19].

## 2.10.  Konversi Label
Konversi  Label  merupakan  proses  untuk mengubah bentuk label kategori yaitu nama label atau nama  kelas  menjadi  format  numerik  yng  digunakan oleh algoritma machine learning [20].

## 2.11.  Ekstraksi dan Normalisasi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  tahapan  dalam memperoleh  informasi  yang  relevan  dari  data  untuk dipakai  dalam  machine  learning.  Tujuannya  adalah untuk  mengubah  data  menjadi  format  yang  lebih representatif serta informatif sehingga bisa meningkatkan  kinerja  model  algoritma  salah  satunya adalah  pengolahan  citra.  Ekstraksi  fitur  yang digunakan dalam penelitian ini adalah model pralatih VGG16 untuk ekstraksi fitur gambar [21]. Normalisasi fitur merupakan proses skala nilai-nilai fitur ke rentang tertentu  antara  0  dan  1  serta  membantu  dalam membentuk  fitur  yang  memiliki  skala  sebanding sehingga  model  machine  learning  tidak  memberikan bobot  yang  berlebihan  pada  fitur  tertentu  yang mempunyai rentang nilai lebih besar. [21].
Data Pelatihan Data Pengujian

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan metode penelitian pada klasifikasi citra dataset  EuroSat  ini  adalah  import  data,  normalisasi data,  konversi  label,  augmentasi  data,  ekstraksi  fitur, normalisasi  fitur, klasifikasi dan evaluasi.  Berikut  ini adalah  flowchart  metode  penelitian  yang  digunakan pada riset ini.

## Gambar 7. Metode penelitian

## 3.1.   Normalisasi Data
Pada  penelitian  ini,  tahapan  normalisasi  dataset EuroSat  akan  diubah  dari  rentang  [0,  255]  menjadi [0,1] sehingga piksel akan dibagi dengan 255.

## 3.2.   Konversi Label
Pada penelitian ini teknik konversi label datanya adalah One-Hot  encoding  yaitu  label kategori diubah menjadi  format  biner  sehingga  dalam  setiap  kategori yang diubah menjadi vector biner hanya ada 1 elemen yang bernilai 1 dan semua elemen lainnya bernilai 0.

## 3.3.   Augmentasi Data
Tahapan augmentasi data yang dilakukan ada 6 teknik yaitu rotasi ( rotation ), pergeseran tinggi dan lebar ( width shift and height shift ), shear, zoom, dan horizontal flip.

## 3.4. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  model  pralatih  VGG16  untuk ekstraksi  fitur  gambar.  Ketika  menggunakan  model VGG16  ini  biasanya  menghapus  lapisan  fully connected terakhir.

## 3.5.   Normalisasi Fitur
Tahapan  Normalisasi  fitur  ini  menggunakan model  VGG16      menggunakan  teknik  Min-Max Scaling  yang  berfungsi  untuk  memastikan  bahwa
nilai-nilai fitur sebanding dan tidak ada mendominasi dalam skala yang berbeda.

## 3.6.   Klasifikasi
Algoritma  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  ini adalah  KNN,  Decision  Tree  dan  Random  Forest dengan  tujuan  untuk  melihat  model  terbaik  dalam melakukan klasifikasi terhadap dataset EuroSat.

## 3.7.  Evaluasi
Untuk  melatih  model  ketiga  algoritma  yang digunakan  dalam  klasifikasi  ini  adalah  dengan menggunakan K-Fold Cross Validation dengan tujuan agar semua data bisa menjadi data training dan testing serta  untuk  meniadakan  bias  pada  sehingga  evaluasi dilakukan secara optimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  akan  menjelaskan  hasil penelitian yang dilakukan secara bertahap yang sudah tercantum  dalam  metode  penelitian.  Hasil-hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  akan  berfungsi  untuk memahami implikasi dan relevansinya terhadap tujuan penelitian. Berikut ini penjelasan hasil dan pembahasan penelitian klasifikasi citra.

## 4.1.  Normalisasi Data
Setelah  dilakukan  import  data,  maka  tahapan selanjutnya  adalah  normalisasi  data  dengan  tujuan mengurangi perbedaan skala antar fitur dan mencegah overfitting  dalam  memperlancar  pembelajaran  model. Pada konteks penelitian  ini  normalisasi data membagi nilai  piksel  oleh  255  menjadi  0-1  sehingga  nilai-nilai piksel tersebut berada dalam rentang antara 0 dan 1.

## Gambar 8. Normalisasi data

## 4.2.    Konversi Label
Hasil  dari  konversi  label  pada  penelitian  ini adalah  dalam  bentuk  one-hot  encoding  yang merupakan  proses  mengubah  label  kategori  menjadi representasi  biner  sesuai  yang  digunakan  dalam pembelajaran  mesin.  Data  yang  digunakan  ada  10 kelas  sehingga  hanya  satu  elemen  yang  diaktifkan bernilai  1  yang  memiliki  kategori  yang  sesuai, sedangkan elemen lainnya adalah 0 sebanyak 10 biner. Berikut  beberapa  hasil  dari  konversi  label  one-hot encoding

## Gambar 9. Konversi label

## 4.3.  Augmentasi Data
Hasil dari augmentasi dataset citra EuroSat yaitu menerapkan  beberapa  teknik  augmentasi  rotasi ( rotation ), pergeseran tinggi dan lebar ( width shift and height shift ), shear, zoom, dan horizontal flip dengan tujuan  untuk  menunjukkan  variasi  dari  citra  sampel yang  kemudian  akan  dievaluasi  serta  meningkatkan variasi  data  dan  performa  model  algoritma  pada klasifikasi  citra KNN,  Decision  Tree, dan Random Forest . Hasil  nya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 10. Hasil augmentasi data

## 4.4.  Model VGG16
Model  VGG16  pada  dataset  citra  EuroSat memiliki  arsitektur  lapisan  konvolusi  yang  cukup dalam (hingga 13 lapisan) akan tetapi pada penelitian ini  hanya  menampilkan  3  lapisan  saja  yang  di  ikuti oleh lapisan pooling maksimum dalam mengekstraksi fitur gambar citra Eurosat sebanyak 5000 data gambar. Pada  setiap  beberapa  lapisan  konvolusi,  dilakukan max  pooling  untuk  mengurangi  dimensi  spasial  dari fitur  yang  diperoleh  dalam  mencapai  invariansi translasi.  Hasil  dari  pemodelan  VGG16  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 11. Arsitektur hasil model VGG16

## 4.5.  Ekstraksi dan Normalisasi Fitur
Pada penelitian ini hasil ekstraksi fitur dari model VGG16  mengacu  pada  proses  penggunaan  bagian lapisan  konvolusi  arsitektur  VGG16.  Model  VGG16 telah  dilatih    pada  dataset  citra  EuroSat  yang  berarti bobot  lapisan  konvolusi  telah  disesuaikan  sehingga model  bisa  mendapatkan  pola  visual  umum  yang
mewakili  berbagai  kategori  objek.  Pada  saat dilakukannya  ektraksi  fitur,  biasanya  membuang bagian  lapisan  Fully  Connected  (FC)  yang  terdapat pada  bagian  akhir  model    sehingga  hanya menggunakan  lapisan dan pooling  sebelumnya untuk memperoleh  fitur-fitur  dari  gambar.  Setelah  itu dilakukan  normalisasi  fitur  yang  yang  menggunakan teknik normalisasi yaitu skala min-max nilai fitur yang diubah menjadi rentang 0-1 untuk memastikan bahwa fitur yang diekstraksi pada gambar citra memiliki skala atau  rentang  nilai  yang  konsisten.  Hasilnya  dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 12. Normalisasi fitur

## 4.6.  Klasifikasi KNN
Wilayah yang berwarna memberikan arti prediksi model KNN dengan nilai K=5 pada area tersebut dan setiap  warna  mewakili  kelas  yang  diprediksi  oleh model KNN berdasarkan titik terdekat. Titik data latih ditampilkan  diatas  wilayah  keputusan  sesuai  warna dengan  kelas  sebenarnya.  Garis  batas  warna  yang berbeda  memperlihatkan  perbatasan  dimana  model KNN  beralih  dari  satu  kelas  ke  kelas  dua.  Daerah inilah  yang  dihasilkan  berdasarkan  tetangga  terdekat dari  setiap  titik  digrid.  Hasil  visualisasi  algoritma KNN dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 13. Hasil visualisasi algoritma KNN

## 4.7.   Klasifikasi Decision Tree
Hasil  Visualisasi  Decision  Tree  menunjukkan setiap  node  pada  pohon  mewakili  keputusan berdasarkan pada nilai dan fitur tertentu dan node Root (atas)  adalah  titik  dasar  dimana  keputusan  pertama dibentuk.  Garis  yang  menunjukkan  bagaimana keputusan dapat dijelaskan berdasarkan alur dari atas ke  bawah  dan  dari  node  ke  node  selanjutnya.  Node yang  berisi  warna  menandakan  kelas  mayoritas  atau
nilai prediksi. Pada node berisi informasi tentang fitur tang  dipakai  untuk  keputusan,  jumlah  sampel,  nilai split dan distribusi kelas. Visualisasi dibawah ini dapat menunjukkan  keputusan  pertama  yang  dibentuk  oleh model  dan  bagaimana  proses  data  yang  dipecah menjadi  bercabang-cabang  berdasarkan  nilai  fitur. Hasil  visualisasi  algoritma decision tree dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 14. Hasil visualisasi Decision Tree

## 4.8.  Klasifikasi Random Forest
Hasil  klasifikasi  algoritma  Random  Forest merupakan  hasil  dari  pengembangan  algoritma decision  tree  sehingga  pohon  keputusan  yang terbentuk  banyak,  bercabang-cabang  dan  random seperti  hutan.  Pada  penelitian  ini  menampilkan  4 pohon  keputusan  dari  model  random  forest.  Untuk setiap  node  dalam  pohon  mewakili  keputusan berdasarkan  nilai  dari  fitur  tertentu.  Hampir  mirip dengan  algoritma  decision  tree    dan  untuk  batas kedalaman  hanya 2  level saja dari  setiap pohon  yang ditampilkan agar lebih sederhana sehingga menunjukkan  variasi  dalam  pohon  yang  membentuk ensemble, yang merupakan inti dari kekuatan Random Forest  dalam  mengatasi  overfitting  dan  setiap  pohon individual dalam Random Forest membentuk keputusan berdasarkan fitur input.
Gambar 15. Hasil visualisasi Random Forest 4.9.  Evaluasi Model K-Fold Cross Validation Pengujian model klasifikasi dengan
menggunakan  metode  K-Fold  Cross  Validation  yaitu nilai  K=10  diperoleh  hasil  accuracy  66,74%,  recall 66,66%,  precision  70,38%,  F1  score  65%  untuk algoritma KNN. Algoritma decision tree memperoleh hasil  accuracy  59,35%,  recall  59,20%,  precision 59,25%,  dan  f1  score  58,92%.  Sedangkan  algoritma Random  Forest  accuracy  81,32%,  recall  81,33%, precision  81,18%,  dan  f1  score  80,82%.  Berikut  ini tabel hasil evaluasi K-Fold Cross Validation.
Tabel 2.  Hasil performa K-Fold Cross Validation Evaluasi Kinerja Model KNN Decision Tree Random Forest Accuracy 66,74% 59,35% 81,32% Recall 66,66% 59,20% 81,33% Precision 70,38% 59,25% 81,18% F1 Score 65,44% 58,92% 80,82%
Perbandingan performa model dari algoritma KNN, Decision Tree, dan Random Forest dapat dilihat pada grafik dibawah ini.
Gambar 16. Grafik K-Fold Cross Validation

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan pada  klasifikasi  citra  Klasifikasi  Citra  Data EuroSat sebanyak  5000  gambar  citra  satelit  menggunakan perbandingan  tiga  algoritma KNN,  decision  tree, dan random  forest evaluasi  performa  K-fold  cross validation  nilai  k=10  dengan  10  label  kelas,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Random  Forest mendapatkan performa terbaik dibandingkan algoritma KNN dan Decision  Tree dengan  nilai accuracy  81,32%,  recall  81,33%,  precision  81,18%, dan f1 score 80,82%.
Penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan algoritma klasifikasi lainnya sehingga dapat membandingkan  model  yang  cocok  diterapkan  pada dataset EuroSat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Inarossy  and  S.  Y.  J.  Prasetyo,  “Klasifikasi Wilayah  Risiko  Bencana  Kekeringan  Berbasis Citra  Satelit  Landsat  8  Oli  Dengan  Kombinasi Metode  Moran’s  I  dan  Getis  Ord  G*(Studi Kasus:  Kabupaten  Boyolali  dan  Klaten),” Indones. J. Comput. Model. , vol. 2, no. 2, pp. 37– 54, 2019.
[2]  I.  I.  A.  Widyan,  “Implementasi  Convolutional Neural Network Menggunakan Arsitektur Visual Geometry Group-19 (Vgg-19) untuk Klasifikasi Citra Buah Salak (Studi Kasus: Klasifikasi Citra Buah  Salak  Asal  DI  Yogyakarta).”  Universitas Islam Indonesia, 2024.
[3]  M.  Ichwan  and  I.  S.  Hadi,  “Kinerja  Model EfficientNetV2M dalam Klasifikasi Citra Tutupan  dan  Penggunaan  Lahan,” MIND (Multimedia Artif. Intell. Netw. Database) J. , vol. 8, no. 2, pp. 203–216, 2023.
[4]  H.  Annur,  "Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2018.
[5]  D.  Marlina,  “Klasifikasi  Tutupan  Lahan  pada Citra  Sentinel-2  Kabupaten  Kuningan  dengan NDVI dan Algoritme Random Forest,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 1, p. 41, 2022, doi: 10.30998/string.v7i1.12948.
[6]  E.  H.  Rachmawanto  and  H.  P.  Hadi,  “Optimasi Ekstraksi  Fitur  Pada  Knn  Dalam  Klasifikasi Penyakit Daun Jagung,” Dinamik , vol. 26, no. 2,
pp. 58–67, 2021, doi:
10.35315/dinamik.v26i2.8673.
[7]  A.  Y.  Rahman,  “Klasifikasi  Citra  Burung Lovebird  Menggunakan  Decision  Tree  dengan Empat Jenis Evaluasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  688– 696, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3210.
[8]  Y.  Florensia,  S.  Saparudin,  and  S.  Samsuryadi, “Kombinasi  3D  Convolutional  Neural  Network Dalam  Klasifikasi  Citra  Hiperspektral  Pada Tutupan  Lahan,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 5, no. 4, p. 1611, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3183.
[9]  M.  Ichwan  and  S.  Hadi,  “MIND  (Multimedia Artificial  Intelligent  Networking  Database Kinerja Model EfficientNetV2M dalam
Klasifikasi  Citra  Tutupan  dan  Penggunaan
Lahan,” J. MIND J. | ISSN , vol. 8, no. 2, pp. 203– 216, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v8i2.203- 216
[10]  E. T. L. Kusrini and E. Taufiq, “Algoritma data mining,” Yogyakarta Andi Offset , 2009.
[11]  A. Purnamawati, W. Nugroho, D. Putri, and W.
F.  Hidayat,  “Deteksi  Penyakit  Daun  pada
Tanaman Padi Menggunakan Algoritma Decision  Tree,  Random  Forest,  Naïve  Bayes, SVMdan KNN,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol.  Jar. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  212–215,  2020, [Online].
Available:
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2934
[12]  P.  K.  S.  U.  A.  Mas  and  F.  A.  Santoso, “Implementasi Decision Tree Untuk Menentukan Status Pinjaman”.
[13]  Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta  Didik,” J.  Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 217–224, 2018.
[14]  F. Y. Pamuji and V. P. Ramadhan,  “Komparasi Algoritma  Random  Forest  dan  Decision  Tree untuk
Memprediksi
Keberhasilan
Immunotheraphy,” J.  Teknol.  dan  Manaj.
Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  46–50,  2021,  doi: 10.26905/jtmi.v7i1.5982.
[15]  D.  Normawati  and  D.  P.  Ismi,  “K-Fold  Cross Validation  for  Selection  of  Cardiovascular Disease  Diagnosis  Features  by  Applying  Rule- Based Datamining,” Signal Image Process. Lett. , vol.  1,  no.  2,  pp.  23–35,  Jul.  2019,  doi: 10.31763/simple.v1i2.3.
[16]  F.  Tempola,  M.  Muhammad,  and  A.  Khairan, “Perbandingan  Klasifikasi  antara  KNN  dan Naïve  Bayes  Pada  Penentuan  Status  Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” vol. 5, no. 5, pp. 577–584, 2018, doi: 10.25126/jtiik20185983.
[17]  A.  Saputro,  S.  Mu’min,  Moch.  Lutfi,  and  H. Putri,  “Deep  Transfer  Learning  Dengan  Model Arsitektur  Vgg16  Untuk  Klasifikasi  Jenis Varietas  Tanaman  Lengkeng  Berdasarkan  Citra Daun,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6, no. 2, pp. 609–614, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5456.
[18]  G. Lukas Hansel and H. Bunyamin, “Penggunaan Augmentasi Data pada Klasifikasi  Jenis  Kanker Payudara dengan Model Resnet-34,” J. Strateg. , vol. 3, no. 1, pp. 187–193, 2021.
[19]  Z. Setiawan et  al. , Buku Ajar Data Mining . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[20]  I.  D.  Id, Machine  Learning:  Teori,  Studi  Kasus dan Implementasi Menggunakan Python , vol. 1. Unri Press, 2021.
[21]  A.  Dwi  Putro  and  H.  Tantyoko,  “Hybrid Algoritma  Vgg16-Net  Dengan  Support  Vector Machine  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Buah  dan sayuran,” JTIM    J.  Teknol.  Inf.  dan  Multimed. , vol.  5,  no.  2,  pp.  56–65,  2023,  doi: 10.35746/jtim.v5i2.335.