## Analisis Kehandalan Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dari Data Foto Udara Menggunakan Pendekatan Deep Learning Berbasis Mask R-CNN
Analysis of the Reliability of Building Footprint Extraction Using a Deep Learning Approach Based on Mask R- CNN from Aerial Photos
Agri kristal* 1 , Harintaka 2 1 Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta
2 Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta *Korespondensi penulis: agrikristalbig@gmail.com
Diterima: 16112021; Diperbaiki: 31012022; Disetujui: 04042022; Dipublikasi: 10042022
Abstrak: Kebutuhan  peta  dasar  skala  besar  khususnya  skala  1:5.000  terus  meningkat  dari  waktu  ke  waktu.  Pada umumnya ekstraksi fitur unsur Peta Rupa Bumi Indonesia (RBI) salah satunya adalah bangunan dilakukan dengan dijitasi  atau stereoplotting unsur  secara  manual  baik  dari  data  citra  satelit  maupun  data  foto  udara.  Namun hal  itu memiliki kelemahan yaitu membutuhkan waktu yang lama tergantung pada kepadatan dan jumlah bangunan pada area yang akan dipetakan. Di sisi lain pemerintah Indonesia menjadikan percepatan penyelenggaraan Peta RBI skala 1:5000 menjadi  salah  satu  prioritas  utama  dalam  kegiatan  kebijakan  satu  peta. Deteksi  dan  ekstraksi  garis  tepi  bangunan secara otomatis menggunakan teknologi computer vision dari citra optis telah populer beberapa tahun terakhir. Salah satu  teknologi  yang  dikembangkan  adalah  dengan  pendekatan deep  learning . Ekstraksi  garis  bangunan  dengan pendekatan deep  learning memiliki  kelemahan  yaitu  poligon  garis  tepi  bangunan  yang  dihasilkan  tidak  teratur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi hasil regularisasi poligon dari ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis menggunakan metode deep learning berbasis Mask Region-base Convolutional Neural Networks ( Mask R- CNN ) dari data foto udara. Hasil penelitian menunjukkan pada area bangunan dengan kepadatan tinggi dan bentuk yang teratur (AoI 1) memiliki nilai indeks Intersection over Union (IoU) sebesar 87,8% sedangkan pada area dengan kepadatan tinggi dengan bentuk atap bangunan yang tidak teratur (AoI 2) memiliki nilai indeks IoU sebesar 82,6%. Kemudian juga dilakukan perhitungan akurasi posisi pada 25 sampel titik sudut bangunan dengan hasil CE90 pada AoI 1 sebesar 1,183 m dan pada AoI 2 sebesar 1,303 m. Secara geometri data garis tepi bangunan hasil regularisasi tersebut sudah dapat digunakan sebagai unsur bangunan Peta RBI skala 1:5.000 karena dari hasil perhitungaan uji ketelitian geometrik horisontal (CE90) menunjukkan bahwa data tersebut masuk dalam ketelitian Peta RBI 1:5.000 kelas satu.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: The need of large-scale base map, especially in 1:5,000, is increasing in Indonesia. Furthermore, as the Government of Indonesia has declared 1:5,000 RBI mapping acceleration as one of main priorities of One Map Policy implementation,  the  need  of  large-scale  topographic  map  production  is  also  rising.  Generally,  topographic  map feature  extraction,  including  building  extraction,  is  conducted  through  digitization  or  manually  through  feature stereoplotting either from satellite imagery or aerial photography. However, this method is usually time-consuming especially for high building density area mapping. Detection and extraction of building footprint automatically using computer vision of optical imagery have been favoured in recent years due to the time effective process. One of the technologies  that  have  been  developed  is  deep  learning  approach.  However,  the  building  line  resulted  from  deep learning has disadvantage,  i.e., irregular building footprint. This study attempts to assess the accuracy of polygon regularization resulted from automatically extracted building footprint using Mask Region-base Convolutional Neural Networks (Mask R-CNN) from aerial photography. The study  finds that in high building density area with regular roof  shape  (AoI  1),  the  intersection  over  union  (IoU)  index  is  87.8%.  Whereas  in  high  building  density  area  with irregular roof shape (AoI 2) has the IoU index of 82.6%. This study also assesses the positional accuracy of 25 building corner point samples and resulting CE90 of 1.183 m and 1.303 m in AoI 1 and AoI 2 respectively. The geometric horizontal accuracy is classified as the class 1 in accordance with 1:5,000 RBI map accuracy standard.  Therefore, this study concludes that geometrically, the building line resulted from the regularization is appropriate as feature in 1:5,000 RBI.
Kata kunci: Ekstraksi garis tepi bangunan, Mask R-CNN , Foto udara, Indeks IoU, Ketelitian Peta RBI
Cara untuk sitasi: Kristal, A., Harintaka. (2022). Analisis Kehandalan Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dari Data Foto Udara Menggunakan Pendekatan Deep Learning Berbasis Mask R-CNN . Geoid, 17 (2), 273-285.

## Pendahuluan
Kebutuhan peta dasar skala besar khususnya skala 1:5.000 terus meningkat dari waktu ke waktu. Kebutuhan peta tersebut terkait untuk penyusunan Rencana Detil Tata Ruang (RDTR), pemetaan batas desa, perencanaan pengembangan  kota  baru,  reformasi  agraria,  dan  lain-lain  (Abidin,  2018).  Pasal  12  Undang-Undang  No.  4 Tahun  2011  tentang  Informasi  Geospasial  menyebutkan  bahwa  peta  dasar  terdiri  dari  unsur  garis  pantai, hipsografi, perairan, nama rupabumi, batas wilayah, transportasi dan utilitas, bangunan dan fasilitas umum, dan  penutup  lahan.  Salah  satu  elemen  dalam  unsur  penutup  lahan  jenis  kawasan  permukiman  dan  unsur bangunan dan fasilitas umum adalah bangunan.
Pada umumnya ekstraksi fitur unsur peta dasar, salah satunya adalah bangunan, dilakukan dengan dijitasi atau stereoplotting unsur  secara  manual  baik  dari  data  citra  satelit  maupun  data  foto  udara.  Hasil  dijitasi  atau stereoplotting secara manual bergantung pada pengalaman dan pengetahuan operator dalam mengenali unsur peta dasar pada citra atau foto udara. Namun hasil interpretasi ini memberikan hasil deliniasi objek yang sesuai dengan  kenampakan  pada  citra  atau  foto  udara  secara  jelas  sesuai  dengan  interpretasi  dari  masing-masing operator  (Juniati,  2018).  Ekstraksi  fitur  Peta  RBI,  salah  satunya  bangunan,  yang  dilakukan  secara  manual membutuhkan waktu yang lama serta sumber daya manusia yang banyak (Widyaningrum, 2021).  Di sisi lain Pemerintah Indonesia menjadikan percepatan penyelenggaraan Peta RBI skala 1:5000 menjadi salah satu salah satu prioritas utama dalam kegiatan kebijakan satu peta.
Sejak akhir tahun 1990an dan awal tahun 2000an telah dikembangkan ekstraksi fitur bangunan secara otomatis. Ahmadi dkk., (2010); Alshehhi dkk., (2017); Mayer (1999); Qintao Hu dkk., (2021); Rottensteiner dkk., (2012); Zhao  dkk.,  (2018)  telah  melakukan  ekstraksi  garis  bangunan  secara  otomatis  dari  citra  optis.  Deteksi  dan segmentasi fitur bangunan secara otomatis menggunakan teknologi computer vision dari citra optis dan data point cloud LiDAR telah populer beberapa tahun terakhir (Griffiths & Boehm, 2019). Salah satu teknologi yang  dikembangkan  adalah  dengan  pendekatan deep learning . Deep learning merupakan  bidang  penelitian yang efektif dalam teknik machine  learning dan klasifikasi pola/ pattern . Instance segmentation merupakan salah  satu  bidang computer  vision yang  menggabungkan  antara  deteksi  objek  dan  segmentasi  semantik (Gambar  1),  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa instance  segmentation adalah  mengenai  pemberian  label, prediksi lokasi dan segmentation mask berbasis piksel terhadap setiap objek di dalam sebuah citra optis (Viana, dkk., 2020).
Gambar 1. Perbedaan Deteksi Objek, Segmentasi Semantik dan Instance Segmentation (Sumber : Li, Johnson, & Yeung, 2017)
Keunggulan dari model Mask R-CNN yaitu output yang dihasilkan berupa label individu objek, bounding box dari setiap individu objek dan segmentation mask setiap individu objek dalam waktu yang singkat (He, dkk., 2017). Ekstraksi garis bangunan dengan pendekatan deep learning berbasis Mask R-CNN memiliki kelemahan
yaitu garis poligon bangunan yang dihasilkan tidak teratur. Dalam penelitian (Zhao dkk., 2018) menyatakan bahwa poligon bangunan yang dihasilkan dari instance segmentation memiliki bentuk yang tidak beraturan dan jauh berbeda dari batas tapak bangunan yang sebenarnya, sehingga tidak bisa digunakan secara langsung untuk kebutuhan teknis dan kartografi. Untuk mengatasi masalah tersebut maka harus dilakukan regularisasi terhadap poligon hasil dari instance segmentation agar poligon bangunan yang dihasilkan lebih teratur, salah satunya dengan menggunakan algoritma polyline compression (Gribov, 2015).
Ekstraksi  garis  bangunan  secara  otomatis  menggunakan  pendekatan deep  learning berbasis Mask  R-CNN merupakan salah satu solusi dalam mendapatkan garis bangunan yang lebih cepat jika dibandingkan dengan dijitasi  manual.  Penelitian  ini  mengkaji  tentang  kualitas  regularisasi  hasil  ekstraksi  fitur  bangunan menggunakan  pendekatan deep  learning  berbasis  Mask  R-CNN dari  data  foto  udara.  Hasil  ekstraksi  fitur bangunan ini kemudian dilakukan regularisasi agar poligon bangunan dari hasil instance segmentation dapat lebih  teratur  sehingga  dapat  digunakan  untuk  keperluan  kartografi  dan  teknis.  Evaluasi  terhadap  hasil regularisasi dilakukan dengan cara perhitungan indeks IoU dan uji akurasi CE90.

## Data dan Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data true orthophoto dengan Ground Sample Distance (GSD) 15 cm, data vektor bangunan peta RBI skala 1: 5.000 merupakan data fitur bangunan yang merupakan hasil pengamatan  stereoplotting  foto  udara  digital  pada  tahun  2020.  Data  fitur  bangunan  Peta  RBI  tersebut digunakan sebagai dataset training dan juga digunakan sebagai data groundtruth untuk evaluasi hasil ekstraksi fitur bangunan. Data foto udara diakuisi pada tahun 2020 dan pembuatan Peta RBI diakukan pada tahun yang sama yaitu 2020. Lokasi penelitian terletak di sebagian Kota Solok, Provinsi Sumatera Barat. Dataset training yang digunakan merupakan data foto udara dan fitur bangunan peta RBI skala 1:5.000 Nomor Lembar Peta (NLP)  0815-1147B.  Evaluasi  regularisasi  hasil  ekstraksi  bangunan  dilakukan  terhadap  2  lokasi  dengan karakteristik  bangunan  yang  berbeda. Area  of  Interest (AoI)  1  merupakan  kawasan  permukinan  dengan kerapatan bangunan yang tinggi dan sebagian besar bentuk atap bangunan teratur, sedangkan AoI 2 merupakan kawasan permukinan dengan kerapatan bangunan yang tinggi dan sebagian besar bentuk atap bangunan tidak teratur. Gambaran lokasi penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
(a) (b) (c)
Gambar 2. Area penelitian (a) dataset training , (b) AoI 1, (c) AoI 2 (Sumber: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Tahapan  penelitian  meliputi  persiapan,  pengumpulan  data,  pemotongan  data  sesuai  lokasi  penelitian, pembuatan dataset training , pelatihan model deep learning , ekstraksi garis tepi bangunan pada AoI 1 dan AoI 2,  regularisasi  garis  bangunan  hasil  ekstraksi,  dan  evaluasi  kualitas  hasil  regularisasi  (Gambar  3).  Tahap pembuatan  dataset training ,  pelatihan  model deep  learning ,  ekstraksi  garis  tepi  bangunan,  dan  regularisasi garis tepi bangunan hasil ekstraksi dilakukan menggunakan perangkat lunak ArcGIS Pro versi 2.7.
Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Dataset training merupakan kumpulan data yang terdiri dari foto udara dan data vektor bangunan yang akan digunakan  sebagai input proses  pelatihan  model deep  learning .  Pembuatan dataset  training adalah  proses mengkonversi data vektor atau data raster berlabel menjadi set data pelatihan deep learning . Dalam penelitian ini dataset training yang digunakan adalah data vektor bangunan dan data true orthophoto pada NLP 0815- 1147B. Ukuran tile yang digunakan pada penelitian ini adalah 512x512 piksel. Nilai stride yang digunakan adalah 256x256 piksel, maka chip yang dihasilkan memiliki tampalan 50%. Pelatihan model deep learning bertujuan untuk mendapatkan model jaringan terlatih menggunakan dataset training tahap sebelumnya dengan pendekatan deep learning berbasis mask R-CNN .
Mask R-CNN merupakan penyempurnaan dari model Faster R-CNN dimana output yang dihasilkan berupa label individu objek, bounding box dari setiap individu objek dan segmentation mask setiap individu objek (He, dkk, 2017). Arsitektur network dari model Mask R-CNN dibedakan menjadi dua garis besar (Gambar 4), yaitu:
1. The convolutional backbone architecture yang digunakan untuk ekstraksi fitur di seluruh image/citra.
2. The  network  head untuk  pengenalan bounding  box (klasifikasi  dan  regresi)  dan prediksi segmentation mask pada setiap Region of Interest (RoI) .
Data true orthophoto area dataset training
Pembuatan Dataset Training
Data fitur bangunan area dataset training Pelatihan model Mask R-
CNN
Data groundtruth fitur bangunan padaAOI 1 da AOI 2 Model Mask R-CNN terlatih Evaluasi hasil Ekstraksi fitur bangunan Regularisasi poligon bangunan Poligon bangunan
Gambar 4. Framework Model Mask R-CNN (Sumber : He, dkk., 2020)
Model backbone yang digunakan dalam penelitian ini adalah Resnet-50. Dalam penelitian ini digunakan 25 epoch untuk  melatih  jaringan,  yang  artinya  dataset  akan  diproses forward dan backward melalui  model jaringan sebanyak 25 kali dengan memberlakukan early stopping untuk menghindari overfitting pada model yang  dihasilkan.  Nilai  validasi  yang  digunakan  adalah  10%,  yang artinya  90% dari  data  sampel digunakan untuk proses training dan 10% dari data sampel digunakan untuk memvalidasi hasil training . Pada epoch 25, nilai training loss yang dicapai adalah 1,987 dan nilai validation loss sebesar 1,157, sedangkan nilai presisi rata-rata adalah 81,3%. Nilai kesalahan internal pada model selama proses pelatihan ditunjukkan oleh nilai training  loss . Validation  loss merupakan  nilai  kesalahan  model deep  learning pada  saat  melakukan  proses terhadap data yang tidak dikenal atau data baru ketika melakukan pelatihan model. Grafik validation loss dan training  loss proses  dapat dilihat  pada  Gambar  5.  Dari  Gambar  5  dapat  dilihat bahwa  semakin  tinggi  nilai epoch maka semakin rendah nilai training loss dan validation loss dalam pelatihan model d eep learning yang dilakukan.
Gambar 5. Grafik Training Loss dan Validation Loss pada Proses Pelatihan Jaringan
Proses  ekstraksi  fitur  bangunan  merupakan  proses  untuk  melakukan instance  segmentation pada  data true ortophoto dengan cara menjalankan model deep learning terlatih pada input raster untuk menghasilkan kelas fitur yang berisi objek bangunan. Parameter threshold yang digunakan dalam penelitian ini adalah 0,5; 0,6; 0,7; 0,8 dan 0,9. Threshold merupakan nilai ambang batas dari nilai confidence setiap garis bangunan hasil ekstraksi.  Garis  bangunan  hasil  ekstraksi dengan  nilai confidence dibawah threshold secara  otomatis  akan dihapuskan  oleh  model. Poligon  hasil  ekstraksi  menunjukkan  garis  yang  tidak  teratur  sehingga  diperlukan proses regularisasi poligon bangunan agar garis tepi bangunan lebih tegas dan lebih teratur. Menurut Gribov, (2015) aplikasi penyederhanaan polyline juga dapat dilakukan menggunakan algoritma polyline compression . Algoritma ini digunakan untuk memfilter kesalahan acak dari sebuah polyline . Cara kerja algoritma ini yaitu dengan membagi polyline sumber menjadi beberapa cluster dan setiap cluster tersebut didekati dengan garis lurus. Hasil yang diperoleh berupa garis tepi bangunan dengan garis yeng lebih teratur dan lebih mendekati garis tepi bangunan aslinya (Gambar 6).
Gambar 6. Perbandingan Hasil Ekstraksi (Garis Hitam), Hasil Regularisasi (Garis Merah), dan Data Ground Truth (Garis Biru) (Sumber : Gribov, 2015)
Evaluasi kualitas hasil regularisasi dilakukan dengan dua cara yaitu indeks IoU dan akurasi posisi titik sudut bangunan terhadap AoI 1 dan AoI 2. Indeks Intersection over Union (IoU) yang juga dikenal sebagai indeks Jaccard ,  merupakan  salah satu metode  evaluasi  paling  populer yang digunakan dalam  menghitung  akurasi dalam hal deteksi objek (Rezatofighi, dkk. 2019). Indeks IoU merupakan perbandingan antara area yang saling tumpang  tindih  ( intersection )  antara  data  ground  truth  dan  data  hasil  prediksi  dibandingkan  dengan  total areanya ( union ). Formula untuk menghitung indeks dapat dilihat pada persamaan 1 (Carvalho, dkk. 2020).
𝐼𝑜𝑈 (𝐴, 𝐵) = 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 (𝐴 ∩ 𝐵)
𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑢𝑛𝑖𝑜𝑛 (𝐴 ∪ 𝐵) (1)
Dimana:
A: hasil prediksi melalui model pendekatan deep learning B: ground truth (data referensi)
Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial (Perka BIG) No 6 tahun 2018 menyatakan bahwa ketelitian peta merupakan nilai yang menggambarkan tingkat kesesuaian posisi dan atribut sebuah objek di peta dengan posisi dan  atribut  obyek  yang  sama  yang  sebenarnya  atau  di  lapangan.  Salah  satu  ketelitian  peta  dasar  adalah ketelitian  geometri  yang  merupakan  nilai  yang  menggambarkan  ketidakpastian  koordinat  (vertikal  dan horisontal) posisi objek yang sama pada peta terhadap posisi yang sebenarnya di lapangan.
Komponen ketelitian horisontal atau Circular Error 90% (CE90) didefinisikan sebagai radius lingkaran yang menunjukan  bahwa  90%  kesalahan  atau perbedaan  posisi  horisontal  objek  di  peta  dengan  posisi  horisontal objek yang dianggap sebenarnya tidak lebih dari 90%. Nilai RMSE dan CE90 dapat diperoleh menggunakan persamaan 2 dan 3 (Susetyo dkk., 2021 dan Badan Informasi Geospasial, 2018). Ketentuan standar ketelitian geometri Peta RBI yang dihasilkan tercantum pada Perka BIG No 6 tahun 2018.
RMSEr = √ (𝑋𝑒−𝑋𝑔)2+(𝑌𝑒−𝑌𝑔)2
𝑛 (2) CE90 = 1,5175 x RMSEr (3) Dimana: RMSEr = Root Mean Square Error posisi horisontal pada titik uji (Xe, Ye) = koordinat titik pusat bangunan hasil ekstraksi (Xg, Yg) = koordinat titik pusat bangunan data referensi n
= jumlah titik uji

## Hasil dan Pembahasan
Hasil ekstraksi garis bangunan dapat dikatakan sudah cukup baik secara visual. Sebagian besar bangunan dapat terdeteksi oleh model deep learning yang telah dilatih. Beberapa objek bangunan tidak terdeteksi pada wilayah yang memiliki bangunan dengan kerapatan yang sangat tinggi dan bentuk atap yang tidak teratur. Ekstraksi garis bangunan memiliki beberapa kelemahan seperti pada Gambar 7 (a) dan (b). Pada Gambar 7 (a) beberapa objek  bangunan  yang  seharusnya  terdeteksi  menjadi  beberapa  poligon  masih  terdeteksi  sebagai  satu  objek bangunan yang ditunjukkan oleh panah warna biru. Selain itu pada objek bangunan dengan kerapatan yang sangat tinggi terdapat bangunan yang tidak terdeteksi oleh model seperti pada Gambar 7(b) yang ditunjukkan oleh panah warna merah.
Hasil ekstraksi Hasil regularisasi Hasil regularisasi overlay data referensi
(a)

## (b)
Gambar 7. Perbandingan Hasil Ekstraksi, Hasil Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dan Data Referensi (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Gambar  8  menunjukkan  perbedaan  hasil  ekstraksi  bangunan  pada  setiap  nilai threshold .  Hasil  ekstraksi menunjukkan  bahwa  semakin  kecil  nilai threshold maka  semakin  banyak  bangunan  yang  terdeteksi  oleh model.  Gambar  8  (a)  merupakan  hasil  ekstraksi  dengan  nilai threshold 0,6,  dimana  hasil  ekstraksi menunjukkan  bahwa  terdapat  bangunan  yang  tidak  terdeteksi  pada  nilai threshold 0,7;  0,8  dan  0,9  namun terdeteksi oleh model dengan nilai threshold 0,6 yang ditunjukkan pada kotak merah. Hasil ekstraksi bangunan pada  nilai threshold 0,6  dan  0,7  terdapat  objek  bukan  bangunan  yang  terdeteksi  sebagai  bangunan  yang ditunjukkan oleh tanda panah biru.
(a)
(b)
(c)

## (d)
Gambar 8. Hasil Ekstraksi Pada Nilai Threshold (a) 0,6; (b) 0,7; (c) 0,8; (d) 0,9 (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Hasil ekstraksi dari beberapa nilai threshold menunjukkan bahwa hasil ekstraksi dengan nilai threshold 0,8 menunjukkan hasil yang paling baik. Gambar 9. menunjukkan perbandingan hasil ekstraksi garis bangunan dengan nilai threshold yang digunakan 0,8 dan hasil regularisasi garis tepi bangunan pada AoI 1 dan AoI 2. Dapat dilihat pada Gambar 9 (b) dan (d) bahwa hasil regularisasi garis bangunan lebih teratur dan lebih tegas dibandingkan  dengan  Gambar  9  (a)  dan  (c)  yang  merupakan  hasil  ekstraksi  garis  bangunan  yang  belum dilakukan proses regularisasi.
Hasil ekstraksi Hasl regularisasi
(a)

## (b)
Gambar 9. Perbandingan Hasil Ekstraksi dan Hasil Regularisasi Garis Tepi Bangunan pada AoI 1 (a) dan AoI 2 (b)

## (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Model  yang  digunakan  dapat  mengekstraksi  garis  tepi  bangunan  pada  area  yang  memiliki  bentuk  atap bangunan yang teratur dengan baik, sehingga hasil ekstraksi dan regularisasi nya cenderung mendekati garis bangunan pada data referensi (Gambar 10. a). Sedangkan untuk area dengan kerapatan bangunan tinggi dan bentuk yang tidak teratur, hasil ekstraksi garis bangunan dan regularisasi nya jauh berbeda bila dibandingkan dengan data referensi (Gambar 10. c). Dari Gambar 10., dapat dikatakan bahwa model deep learning kurang maksimal  jika  digunakan  pada  area  dengan  bangunan  yang  saling  menempel  dan  bentuk  atap  yang  tidak teratur.
Hasil ekstraksi Hasil regularisasi Hasil regularisasi overlay data referensi
(a)
(b)

## Gambar 10. Perbandingan Hasil Ekstraksi, Hasil Regularisasi Garis Tepi Bangunan dan Data Referensi (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Untuk  atap  bangunan  dengan  bentuk  sederhana  dan  tidak  terlalu  kompleks  menunjukkan  hasil  cukup  baik seperti ditunjukkan pada Gambar 11. (a) dan (b). Sedangkan untuk bangunan dengan bentuk atap kompleks menunjukkan  hasil  ekstraksi  dan  regularisasi  yang  kurang  baik  seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  11.  (c). Walaupun  hasil  ekstraksi  menunjukkan  hasil  yang  kurang  maksimal  pada  bangunan  dengan  bentuk  yang kompleks, namun dapat dilihat hasil ekstraksi garis tepi bangunan dapat mengikuti garis batas bangunan pada image dengan detil.
Hasil ekstraksi Hasil regularisasi Hasil regularisasi overlay data referensi
(a)
(b)

## (c)

## Gambar 11. Perbandingan Hasil Ekstraksi, Hasil Ekstraksi Garis Tepi Bangunan dan Data Referensi (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Selain evaluasi dari segi visual, evaluasi regularisasi garis tepi bangunan hasil ekstraksi juga dilakukan dengan cara menghitung indeks IoU. Pengujian ini dilakukan dengan melakukan perbandingan antara area yang saling tumpang  tindih  ( intersection )  antara  data ground  truth dan  data  hasil  ekstraksi  dibandingkan  dengan  total areanya ( union ). Semakin besar nilai indek IoU maka hasil ekstraksi bangunan semakin akurat. Perhitungan indeks IoU dilakukan di setiap AOI untuk mengetahui kualitas hasil ekstraksi pada area dengan karakteristik bangunan setiap AOI. Tabel 1 menunjukkan hasil perhitungan indeks IoU pada setiap AoI.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Indeks IoU pada Setiap AoI
AoI 1 AoI 2 Intersect (m²) 48922.015 52029.810 Union (m²) 55671.932 62963.371 IoU 87.8% 82.6%
Dari Tabel 1. menunjukkan bahwa niai indeks IoU pada AoI 1 (area yang memiliki kerapatan bangunan yang tinggi dan bentuk atap bagunan teratur) lebih tinggi 5,2% dibandingkan dengan AoI 2 (area yang memiliki kerapatan bangunan yang tinggi dan bentuk atap bagunan tidak teratur). Hal ini menunjukkan bahwa model deep  learning pada  penelitian  ini  dapat  mendeteksi  bangunan  lebih  baik  pada  area  dengan  bentuk  atap bangunan yang teratur dibandingkan pada area dengan bentuk bangunan yang tidak teratur.
Gambar 12. Sebaran Titik Uji (Sumber Citra Asli: Badan Informasi Geospasial, 2020)
Metode evaluasi selanjutnya adalah menghitung ketelitian geometri horisontal regularisasi garis tepi bangunan hasil ekstraksi. Titik uji yang digunakan untuk menghitung ketelitian geometri horisontal adalah titik sudut bangunan dan merupakan objek yang sama antara data hasil regularisasi dengan data groundtruth . Titik sudut bangunan yang digunakan pada setiap AoI berjumlah 25 titik dengan persebraran yang merata pada setiap AoI. Dalam hal ini data groundtruth atau data yang dianggap benar adalah data vektor bangunan Peta RBI hasil stereoplotting manual. Sebaran titik uji harus merata pada seluruh AoI (Gambar 12.).
Tabel 2. Hasil perhitungan ketelitian geometri horisontal pada AoI 1 dan AoI 2
AoI CE 90 (m) AoI 1 1,183 AoI 2 1,303
Hasil  uji  akurasi titik  pusat  bangunan pada  setiap  AoI  ini  dibandingkan  dengan standar ketelitian  geometri horisontal peta  RBI  dalam  Perka  BIG  nomor 6  tahun  2018  tentang  Ketelitian  Peta  Dasar  RBI.  Nilai  CE90 didefinisikan  sebagai  radius  lingkaran  yang  menunjukkan  90%  kesalahan  atau  perbedaan  posisi  horisontal objek dengan posisi yang dianggap benar, tidak lebih dari radius tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan Peta RBI skala 1:5.000 sehingga standar ketelitian peta dasar yang digunakan adalah kelas 1 (CE90 =1,5 m), kelas 2 (CE90 = 3 m) dan kelas 3 (CE90 = 4,5 m) seperti yang tercantum pada Perka BIG No 6 tahun 2018. Dalam hal ini data titik sudut bangunan dari hasil stereoplotting dianggap sebagai titik referensi dibandingkan dengan posisi titik sudut bangunan hasil regularisasi. Dari Tabel 2. dapat dilihat bahwa nilai CE90 setiap AoI mempunyai nilai kurang dari 1,5 m sehingga setiap AOI masuk ke dalam kelas 1 ketelitian Peta RBI.
Evaluasi hasil penelitian juga dilakukan dalam hal aspek kecepatan proses ekstraksi dan regularisasi garis tepi bangunan. Evaluasi ini dilakukan dengan membandingkan waktu pemrosesan untuk melakukan ekstraksi garis tepi  bangunan  secara  otomatis  dibandingkan  dengan  proses  dijitasi  secara  manual.  Kapasitas  pengerjaan digitasi interaktif pada foto udara dalam 1 NLP skala 1 : 5.000 berukuran 5,38 km 2 ,  memerlukan waktu 9 hari kerja  pada  area  dengan  kerapatan  bangunan  yang  sangat  tinggi  (Badan  Informasi  Geospasial,  2017)).  Jadi untuk area dengan luas 0,245 km 2 dengan kerapatan bangunan yang sangat tinggi memerlukan waktu 9 jam dalam melakukan dijitasi manual. Pada perhitungan waktu proses ekstraksi garis tepi bangunan secara otomatis, proses  pelatihan  jaringan  tidak  dimasukkan  dan  dianggap  data  model  jaringan  telah  siap  digunakan  untuk ekstraksi.  Berdasarkan model yang diperoleh, waktu yang diperlukan untuk mendapatkan hasil regularisasi garis  tepi  bangunan  pada  AoI  1  dan  AoI  2  adalah  23  menit  27  detik  (Tabel  3).  Waktu  ini  dapat  dicapai menggunakan spesifikasi perangkat keras PC dengan spesifikasi processor AMD Ryzen Threadripper 2950X- Core Processor 3.5 GHz, RAM 32 GB, GPU Nvidia RTX 2080 Ti dengan memori 11GB.
Tabel 3. Waktu yang dibutuhkan pada setiap tahapan penelitian
Tahap Luas Area (km 2 ) Waktu Ekstraksi garis tepi bangunan pada AoI 1 0,134 7 menit 5 detik Ekstraksi garis tepi bangunan pada AoI 2 0,111 14 menit 59 detik Regularisasi hasil ekstraksi bangunan pada AoI 1 0,134 39 detik Regularisasi hasil ekstraksi bangunan pada AoI 2 0,111 44 detik

## Kesimpulan
Ekstraksi garis tepi bangunan menggunakan pendekatan deep learning berbasis mask R-CNN memiliki nilai indeks IoU sebesar 87,8% pada area dengan kerapatan bangunan yang tinggi dengan bentuk atap bangunan teratur,  sedangkan  pada  area  dengan  kerapatan  bangunan  yang  tinggi  dengan  bentuk  atap  bangunan  tidak teratur mencapai 82,6%. Perhitungan CE90 menunjukkan bahwa data vektor bangunan hasil regularisasi pada AoI  1  sebesar  1,183  m  dan  pada  AoI  2  sebesar  1,303  m.  Selain itu  proses ekstraksi  garis  bangunan  secara otomatis  menggunakan  pendekatan deep  learning berbasis mask  R-CNN ini  lebih  cepat  bila  dibandingkan dengan dijitasi manual, walaupun tidak seakurat hasil dijitasi manual. Hal ini ditunjukkan pada beberapa objek bangunan yang seharusnya terdeteksi menjadi beberapa poligon masih terdeteksi sebagai satu objek bangunan dan  pada  objek  bangunan  dengan  kerapatan  yang  sangat  tinggi  terdapat  bangunan  yang  tidak  terdeteksi. Penelitian  lebih  lanjut  mengenai  penentuan  parameter  pada  model deep  learning yang  digunakan  perlu
dilakukan untuk mengetahui nilai parameter yang tepat agar dapat meningkatkan kualitas hasil ekstraksi garis tepi bangunan.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan terimakasih  disampaikan  kepada  Kementrian  Riset  dan  Teknologi  yang  telah memberikan  bantuan program beasiswa saintek dan dana penelitian. Ucapan terimakasih juga disampaikan kepada Pusat Pemetaan Rupabumi dan Toponim, Badan Informasi Geospasial yang telah memberikan bantuan data dan dokumen yang dibutuhkan dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Abidin, H. Z. (2018). Kebijakan Satu Peta dan Percepatan Peta Dasar Skala Besar. Seminar Nasional Geomatika 2018 , (Bogor). 5 September. http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.35097.06240
Ahmadi, S., Zoej, M. J. V., Ebadi, H., Moghaddam, H. A., & Mohammadzadeh, A. (2010). Automatic urban building boundary extraction from high resolution aerial images using an innovative model of active contours. International Journal
of Applied
Earth Observation
and Geoinformation , 12 (3), 150–157.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2010.02.001
Alshehhi,  R.,  Marpu,  P.  R.,  Woon,  W.  L.,  &  Mura,  M.  D.  (2017).  Simultaneous  extraction  of  roads  and  buildings  in remote  sensing  imagery  with  convolutional  neural  networks. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and  Remote Sensing , 130 , 139–149. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002
Badan Informasi Geospasial. (2018). Peraturan Badan Informasi Geospasial Nomor 6 Tahun 2018 Tentang Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Cibinong, Bogor , 2014–2016. Retrieved from https: // jdih.big.go.id/ lihatdoc? id=27330968
Badan Informasi Geospasial. (2017). Analisis Biaya Keluaran Kegiatan Penyelenggaraan Informasi Geospasial . , (2017). Gribov,  A.  (2015).  Searching  for  a  Compressed  Polyline  with  a  Minimum  Number  of  Vertices  (Discrete  Solution). Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 11009 LNCS , 54–68. https://doi.org/10.1007/978-3-030-02284-6_5
Griffiths, D., & Boehm, J. (2019). Improving public data for building segmentation from Convolutional Neural Networks (CNNs)  for  fused  airborne  lidar  and  image  data  using  active  contours. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing , 154 , 70–83. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.05.013 He, K., Girshick, R., Gkioxari, G., & Doll, P. (2020). Mask R-CNN. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelengence , 42 (2), 386–397. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2018.2844175 He, K., Gkioxari, G., Doll, P., Girshick, R., & Ai, F. (2017). Mask R-CNN. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 42(2), 386–397 . https://doi.org/https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf Juniati, E. H. (2018). 2D Semantic Labeling Penutup Lahan di Area Urban dengan Analisis Berbasis Objek Dari Foto Udara dan LiDAR . (July 2018). https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24118.32320
Li, F., Johnson, J., & Yeung, S. (2017). Detection and Segmentation . CS231n: Convo-lutional Neural Networks for Visual Recognition,Stanford University.
Mayer, H. (1999). Automatic object extraction from aerial imagery  - a survey focusing on buildings. Computer Vision and Image Understanding , 74 (2), 138–149. https://doi.org/10.1006/cviu.1999.0750
Qintao Hu, Liangli Zhen, Yao Mao, Xi Zhou, G. Z. (2021). Automated building extraction using satellite remote sensing imagery . https://doi.org/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092658052031089X
Rottensteiner,  F.,  Sohn,  G.,  Jung,  J.,  Gerke,  M.,  Baillard,  C.,  Benitez,  S.,  &  Breitkopf,  U.  (2012).  THE  ISPRS BENCHMARK  on  URBAN  OBJECT  CLASSIFICATION  and  3D  BUILDING  RECONSTRUCTION. ISPRS Annals  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences , 1 (September),  293–298. https://doi.org/10.5194/isprsannals-I-3-293-2012 Susetyo, D. B., Rizaldy, A., Hariyono, M. I., Purwono, N., Hidayat, F., Windiastuti, R., … Hartanto, P. (2021). A Simple But  Effective  Approach  of  Building  Footprint  Extraction  in  Topographic  Mapping  Acceleration. Indonesian Journal on Geoscience , 8 (3), 329–343. https://doi.org/10.17014/ijog.8.3.329-343
Viana,  F.  X.,  Araujo,  G.  M.,  Pinto,  M.  F.,  Colares,  J.,  &  haddad,  D.  B.  (2020).  Aerial  Image  Instance  Segmentation Through  Synthetic  Data  Using  Deep  Learning. Learning  and  Nonlinear  Models , 18 (1),  35–46.
https://doi.org/10.21528/lnlm-vol18-no1-art3
Widyaningrum, E. (2021). Automatic Object Extraction from Airborne Laser Scanning Point Clouds for Digital Base Map Production. In TU Delft University . https://doi.org/10.4233/uuid
Zhao,  K.,  Kang,  J.,  Jung,  J.,  &  Sohn,  G.  (2018).  Building  extraction  from  satellite  images  using  mask  R-CNN  with building  boundary  regularization. IEEE  Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern Recognition Workshops , 2018 - June , 242–246. https://doi.org/10.1109/CVPRW.2018.00045
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License