GENINTELEKTUALGENINTELEKTUAL
CoreID JournalCoreID JournalKlasifikasi jenis tanah penting bagi pertanian, geologi, dan teknik sipil karena karakteristik tanah memengaruhi kesesuaian lahan, strategi pengolahan, irigasi, pemupukan, serta stabilitas pondasi. Identifikasi tanah secara manual melalui observasi lapangan atau analisis laboratorium dapat memakan waktu dan berpotensi menimbulkan kesalahan subjektif. Penelitian ini mengusulkan pendekatan klasifikasi otomatis citra tanah menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan dataset yang mencakup enam kategori tanah—tanah hitam, tanah kuning, tanah gambut, tanah vulkanik, tanah laterit, dan tanah retak—diperoleh dari dataset publik Kaggle serta gambar tanah retak yang diekstraksi dari web. Citra dipra‑proses melalui penskalaan ulang, normalisasi, dan augmentasi pada saat pelatihan sebelum dibagi menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa CNN yang diusulkan mencapai akurasi uji sebesar 91,61% dan secara signifikan meningkatkan performa dibandingkan pelatihan tanpa pra‑proses, menandakan bahwa model berbasis CNN dengan pra‑proses yang tepat dapat memberikan dukungan keputusan yang praktis untuk identifikasi cepat jenis tanah dalam berbagai kondisi citra.
Penelitian ini mengembangkan model CNN untuk klasifikasi otomatis jenis tanah menggunakan citra permukaan tanah dari Kaggle dan ekstraksi web, dengan akurasi uji 91,61% pada enam kelas tanah.Preprocessing dan augmentasi data terbukti meningkatkan akurasi secara signifikan dari 46% menjadi 91,61%, namun keterbatasan tetap ada terkait ukuran dataset, pergeseran domain, serta kemiripan visual antar kelas.Penelitian lanjutan disarankan memperbesar volume dan keragaman data per kelas, mengevaluasi arsitektur transfer learning, serta melaporkan metrik tambahan seperti macro‑F1 dan matriks kebingungan untuk meningkatkan keandalan pada penerapan nyata.
Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki pengaruh penggunaan citra multispektral atau hiperspektral terhadap akurasi klasifikasi tanah dengan CNN, serta membandingkannya dengan citra RGB saja untuk mengetahui manfaat spektrum tambahan; selanjutnya, diperlukan pengembangan teknik adaptasi domain untuk mengatasi pergeseran antara citra Kaggle dan citra lapangan yang diambil dalam kondisi berbeda, guna meningkatkan generalisasi model pada berbagai kondisi akuisisi; terakhir, penting untuk menerapkan metode AI yang dapat dijelaskan (explainable AI) guna memvisualisasikan fitur yang dipelajari oleh jaringan, sehingga memudahkan interpretasi hasil oleh ilmuwan tanah dan menghubungkan pola visual dengan sifat fisik tanah, yang bersama‑sama dapat memperkuat keandalan dan penerapan praktis model klasifikasi tanah.
- Pemetaan dan Klasifikasi Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Tanaman Menggunakan Metode Naïve Bayes... ejournal.uksw.edu/aiti/article/view/6683Pemetaan dan Klasifikasi Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Tanaman Menggunakan Metode Nayve Bayes ejournal uksw edu aiti article view 6683
- Penerapan Speeded-Up Robust Feature pada Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang | Jurnal... journal.maranatha.edu/index.php/jutisi/article/view/1978Penerapan Speeded Up Robust Feature pada Random Forest Untuk Klasifikasi Motif Songket Palembang Jurnal journal maranatha edu index php jutisi article view 1978
- Classification of Soil Images Using Convolutional Neural Network. soil images neural network journal... doi.org/10.5815/ijigsp.2025.05.03Classification of Soil Images Using Convolutional Neural Network soil images neural network journal doi 10 5815 ijigsp 2025 05 03
- Analysis of the Level of Satisfaction of Using the Majalengka Digital Samsat Website Using the K-Nearest... ejournal.poltekmi.ac.id/index.php/jmtas/article/view/46Analysis of the Level of Satisfaction of Using the Majalengka Digital Samsat Website Using the K Nearest ejournal poltekmi ac index php jmtas article view 46
| File size | 496.7 KB |
| Pages | 5 |
| DMCA | Report |
Related /
BAJANGJOURNALBAJANGJOURNAL ), serta pendampingan teknis di lokasi mitra. Hasil pengabdian menunjukkan efisiensi pengolahan lahan secara signifikan, dengan umpan balik positif dari), serta pendampingan teknis di lokasi mitra. Hasil pengabdian menunjukkan efisiensi pengolahan lahan secara signifikan, dengan umpan balik positif dari
UNIKSUNIKS Setiap perlakuan diulang lima kali, menghasilkan 20 unit percobaan yang masing-masing berisi satu tanaman. Penelitian ini menggunakan metodologi RAL non-faktorial.Setiap perlakuan diulang lima kali, menghasilkan 20 unit percobaan yang masing-masing berisi satu tanaman. Penelitian ini menggunakan metodologi RAL non-faktorial.
UNEJUNEJ Namun, beberapa kegiatan yang dilaksanakan, seperti pelaksanaan proyek restorasi gambut berbasis komunitas, implementasi FPIC, pembentukan sekolah lapanganNamun, beberapa kegiatan yang dilaksanakan, seperti pelaksanaan proyek restorasi gambut berbasis komunitas, implementasi FPIC, pembentukan sekolah lapangan
APTKLHIAPTKLHI Meskipun kondisi suhu udara, suhu substrat, dan kelembapan tanah bervariasi, tanaman petai tetap tumbuh baik pada keempat media tanam, termasuk amelioranMeskipun kondisi suhu udara, suhu substrat, dan kelembapan tanah bervariasi, tanaman petai tetap tumbuh baik pada keempat media tanam, termasuk amelioran
APTKLHIAPTKLHI Kehilangan terbesar kedua terjadi pada hutan lahan kering sekunder sebesar 36,3 t/ha dan berikutnya pada hutan tanaman sebesar 18,5 t/ha dan semak belukarKehilangan terbesar kedua terjadi pada hutan lahan kering sekunder sebesar 36,3 t/ha dan berikutnya pada hutan tanaman sebesar 18,5 t/ha dan semak belukar
BILLFATHBILLFATH Hasil penelitian melalui proses eksplorasi menggunakan metode baiting ulat hongkong (Tenebrio molitor L. ) diperoleh cendawan entomogen, yaitu MetarhiziumHasil penelitian melalui proses eksplorasi menggunakan metode baiting ulat hongkong (Tenebrio molitor L. ) diperoleh cendawan entomogen, yaitu Metarhizium
UNPARUNPAR Hasil penelitian menunjukkan bahwa sifat hidrofobik gambut dipengaruhi oleh perbedaan penggunaan lahan. Lahan terlantar atau semak belukar memiliki sifatHasil penelitian menunjukkan bahwa sifat hidrofobik gambut dipengaruhi oleh perbedaan penggunaan lahan. Lahan terlantar atau semak belukar memiliki sifat
UIN SUSKAUIN SUSKA Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah populasi bakteri yang berada di perkebunan kelapa sawit lahan gambut pada tingkat kedalaman tanah 0 cmPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah populasi bakteri yang berada di perkebunan kelapa sawit lahan gambut pada tingkat kedalaman tanah 0 cm
Useful /
GENINTELEKTUALGENINTELEKTUAL Penelitian ini berhasil mengimplementasikan REST-API pada fitur Jam Kerja, Klaim dan Keberatan, serta Rekapitulasi dengan kode respons 200. Namun, fiturPenelitian ini berhasil mengimplementasikan REST-API pada fitur Jam Kerja, Klaim dan Keberatan, serta Rekapitulasi dengan kode respons 200. Namun, fitur
GENINTELEKTUALGENINTELEKTUAL Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan sistem dinamis melalui penggunaan causal loop diagram (CLD) efektif untuk memetakan kompleksitas hubungan antarPenelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan sistem dinamis melalui penggunaan causal loop diagram (CLD) efektif untuk memetakan kompleksitas hubungan antar
APTKLHIAPTKLHI Oleh karena itu, memahami lanskap penelitian konsrvasi di Aceh merupakan langkah pertama untuk meningkatkan praktik-praktik konservasi. Penelitian iniOleh karena itu, memahami lanskap penelitian konsrvasi di Aceh merupakan langkah pertama untuk meningkatkan praktik-praktik konservasi. Penelitian ini
APTKLHIAPTKLHI Uji lapang kayu tanpa menyentuh tanah dilakukan pada rak dengan kemiringan 45º selama 90 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi perlakuanUji lapang kayu tanpa menyentuh tanah dilakukan pada rak dengan kemiringan 45º selama 90 hari. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi perlakuan