Abstract:
Klasifikasi jenis tanah seperti aluvial, inceptisol, dan entisol memiliki peranan
penting dalam perencanaan penggunaan lahan, pertanian, serta pengembangan
infrastruktur. Proses identifikasi jenis tanah secara manual melalui observasi
lapangan dan analisis laboratorium seringkali memakan waktu, biaya besar, serta
memerlukan keahlian khusus. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan
sistem klasifikasi otomatis terhadap jenis tanah aluvial, inceptisol, dan entisol
menggunakan metode deep learning dengan algoritma Convolutional Neural
Network (CNN). Dataset berupa citra tanah diperoleh dari sumber primer
(pengambilan langsung) dan sekunder (pangkalan data online). Proses penelitian
mencakup preprocessing data seperti normalisasi, augmentasi, dan perubahan
ukuran citra, dilanjutkan dengan pelabelan dan pelatihan model CNN. Hasil
pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan ketiga jenis
tanah tersebut dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga pendekatan ini efektif
untuk mempercepat proses klasifikasi dan mengurangi ketergantungan pada
metode manual. Temuan ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif dalam
mendukung pengambilan keputusan berbasis teknologi di bidang geoteknik dan
lingkungan.
