## Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan Hasil Foto Udara (Studi Kasus Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang)

## Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Masuk: 13 11 2023 / Diterima: 20 02 2024 / Dipublikasi: 30 06 2024
Abstract Building  extraction  processes,  still  heavily  reliant  on  time-consuming  conventional methods, call for the exploration of faster and more accurate alternatives. This study investigates a swift and precise method for automated building extraction, specifically tailored for residential areas. The proposed approach capitalizes on orthophoto images as the foundation for classifying building extraction. Utilizing object-based image analysis (OBIA) within eCognition, our method integrates segmentation techniques and employs multiresolution methods to optimize outcomes. Research  findings  reveal  an  automated  extraction  accuracy  of  87%,  meeting  the  precision standard established by Chief Regulation of the Geospatial Information Agency Number 15 of 2014, which stipulates an 85% threshold for building accuracy. The use of OBIA for automatic extraction  emerges  as  a  promising  alternative  method.  Importantly,  future  research  holds  the potential  to  further  refine  OBIA  variables  by  incorporating  high-resolution  data  or  LiDAR.  This could significantly enhance extraction accuracy and broaden the scope of investigation, inspiring new avenues of exploration.
Keywords: Automated Building Extraction; OBIA; Orthomosaic

## Abstrak
Pekerjaan  ekstraksi  bangunan  masih  didominasi  oleh  metode  konvensional  yang  memakan waktu lama, sehingga penting untuk menjelajahi metode alternatif yang cepat dan akurat untuk menyelesaikan tugas ini. Penelitian ini menyajikan investigasi terhadap metode cepat dan akurat untuk ekstraksi bangunan secara otomatis di kawasan permukiman. Metode ini memanfaatkan citra ortomosaik sebagai dasar klasifikasi ekstraksi bangunan. Klasifikasi berbasis objek (OBIA) di  dalam  eCognition  digunakan  dengan  melakukan  segmentasi  metode  multiresolusi  untuk mencapai hasil yang optimal. Akurasi klasifikasi berbasis OBIA diuji secara geometris terhadap representasi  digital  dari  desain  atap  rumah  yang  ada  berdasarkan  survei  lapangan  dengan metode RTK. Hasil penelitian menunjukkan akurasi ekstraksi otomatis sebesar 87%, memenuhi standar ketepatan yang ditetapkan oleh Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15  Tahun  2014  untuk  bangunan,  yaitu  85%.  Ekstraksi  otomatis  menggunakan  OBIA  dapat menjadi  alternatif  yang  efektif  untuk  ekstraksi  bangunan.  Penelitian  mendatang  dapat meningkatkan variabel OBIA dengan data resolusi tinggi atau LiDAR untuk meningkatkan lagi akurasi ekstraksi dan memperluas cakupan penelitian.
Kata kunci : Ekstraksi Bangunan Otomatis; OBIA; Ortomosaik
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2021 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## 1. Pendahuluan
Kemajuan teknologi yang semakin canggih mendorong permintaan  akan  data  geospasial
P-ISSN 0216-8138 | E-ISSN 2580-0183 MKG Vol. 25, No.1, Juni 2024 (66 - 80) DOI: https://doi.org/10.23887/mkg.v25i1.70181
Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito Universitas Diponegoro, Indonesia
firdausmw@students.undip.ac.id
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
semakin  meningkat  (Martiana  et  al., 2017).  Data  dan  informasi  geospasial merupakan  salah  satu  kunci  utama dalam  penentuan  kebijakan  terkait perencanaan,  pengelolaan,  maupun evaluasi kebijakan. Kebutuhan informasi geospasial  yang  terus  meningkat menuntut penyediaan informasi dilakukan dengan cepat pula. Ekstraksi  bangunan  jadi  dasar acuan dalam berbagai konteks
geospasial,  seperti  pembaruan  peta, perencanaan  perkotaan,  pemodelan wilayah  perkotaan,  dan  sebagainya (Kim et al., 2012). Informasi spasial dari objek  bangunan  Data  spasial  dari bangunan dapat memberikan perkiraan tentang  berbagai  atribut  terkait,  seperti struktur, ukuran, dan ketinggian bangunan (Bimanjaya et al., 2021).
Ekstraksi atap bangunan sendiri menjadi pekerjaan yang menantang dan membutuhkan  banyak  waktu  dalam proses  klasifikasinya.  Faktor  utamanya adalah belum terdapat metode esktraksi bangunan secara otomatis yang digunakan  secara  masif  melainkan masih  secara  manual  (Noraini  et  al., 2021).
Metode  Klasifikasi  Berbasis Objek atau lebih dikenal dengan Object- Based  Image Analysis memiliki potensi yang  besar  dalam  proses  ekstraksi otomatis  dari  data  citra  resolusi  tinggi (Sharma  et  al.,  2023).  Dengan perkembangan  teknologi  penginderaan jauh  mendorong  penggunaan  citra  foto udara resolusi tinggi meluas ke berbagai aspek  karena  menyediakan  informasi tekstur  dan  spektral  yang  melimpah (Hossain dan Chen, 2019). Berdasarkan hasil review Hossain  dan  Chen  pada
2019 ekstraksi bangunan akan
menghasilkan  akurasi  lebih  baik  dari
hasil orthophoto karena  dianggap memiliki resolusi spasial yang lebih baik dibanding citra satelit.
Metode klasifikasi berbasis objek adalah pendekatan yang
mengintegrasikan  informasi  spektral dan spasial untuk meningkatkan akurasi jika  disandingkan  dengan  klasifikasi berbasis  piksel.  Pada  metode  OBIA, parameter  seperti  ukuran,  bentuk,  dan kelompokannya  digunakan  sebagai faktor  penentu  untuk  mencapai  hasil yang optimal.
Hossain dan Dongmei Chen me- review 290  jurnal  dengan  kata  kunci segmentation , remote  sensing dan object-based pada rentang waktu 1999 sampai  2018.  Penelitian  tersebut melakukan  survei  yang  ekstensif tentang  teknik  OBIA,  membahas berbagai teknik dan algoritma segmentasi  serta  penerapannya  pada OBIA. Hal mengenai konsep dan teknik secara  detail  juga  diterangkan  dengan kelebihan
dan kekurangannya.
Perangkat  yang  digunakan  dalam proses  segmentasi  juga  dirangkum dalam  penelitian  tersebut.  Hasilnya algoritma  segmentasi  terbukti  sangat mempengaruhi akurasi klasifikasi, namun segmentasi bukan satu-satunya faktor.  Hasil  dari  kombinasi  parameter yang  berbeda  terkadang  menghasilkan akurasi  klasifikasi  yang  tidak  jauh berbeda (Hossain dan Chen, 2019).
Pada  penelitian  bertujuan  untuk mencari alternatif metode dalam pekerjaan  ekstraksi  bangunan  secara otomatis  dengan  cepat  dan  akurat dengan  metode  OBIA  menggunakan data  ortomosaik.  Kecepatan  dan keakuratan menjadi poin penting dalam proses penyelesaian pekerjaan sehingga  hasil  penelitian  ini  dapat
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
menjadi  metode  alternatif  pekerjaan ekstraksi bangunan secara otomatis.

## 2. Metode
Penelitian ini menggunakan foto udara  hasil  akuisisi  dengan  drone sebagai  bahan  utama  dalam Object- Based  Image  Analysis (OBIA)  untuk ekstraksi bangunan di area perumahan. Setelah  ekstraksi  bangunan  selesai,
dilakukan uji akurasi untuk mengevaluasi keakuratan hasil ekstraksi. Wilayah Penelitian Wilayah  pada  penelitian  ini  adalah
Perumahan  Gedang  Asri  Baru.  Berada di Kelurahan Gedanganak di Kecamatan Ungaran Timur, Kabupaten
Semarang  Provinsi  Jawa  Tengah  pada 7°8'38.60"  -  7°8'43.52"  Lintang  Selatan dan 110°25'21.15" - 110°25'26.36" Bujur Timur seluas 2,1 hektar. Secara  topografis,  perumahan  Gedang Asri Baru terletak pada ketinggian 350- 390  mdpl  termasuk  ke  dalam  dataran
menengah.  Area  perumahan  memiliki tingkat  kemiringan  15,2%  sehingga terklasifikasi  sebagai  lahan  yang  agak curam  menurut  SOP  BIG  Tentang Pemetaan  Kemiringan  tahun  2012 sebelum akhirnya diratakan.
Pemilihan lokasi penelitian pada Perumahan  Gedang  Asri  Baru  karena perumahan dengan tipe klaster merupakan tipe perumahan yang paling banyak  diminati  sekarang.  Perumahan tipe  klaster  memiliki  jenis  rumah  yang homogen termasuk pada atap jika dilihat dari  atas.  Bentuk  atap  yang  homogen tersebut  menjadi  faktor  penentu  dalam proses segmentasi dan klasifikasi. Pada masa  mendatang  permukiman  tipe klaster  akan  menjadi  paling  dominan sehingga  dapat  menjadi  tempat  belajar untuk  pekerjaan  di  masa  yang  akan datang.

## Data Penelitian
Adapun  data  yang  dipergunakan pada penelitian ini:
Tabel 1. Data Penelitian
Nama Data Keterangan Foto Udara  Perumahan Gedang  Asri  Baru  Skala 1:1000 Foto  udara  didapat  dari  hasil  akuisisi  secara  langsung menggunakan drone DJI Phantom 4 pada Agustus 2023. Foto udara digunakan sebagai bahan utama dalam proses ekstraksi otomatis atap bangunan dengan metode OBIA. Koordinat Titik Kontrol dengan  Tingkat  Ketelitian Orde 2 Metode Statik untuk GCP Foto Udara Koordinat  titik  kontrol  didapat  dari  hasil  pengukuran  GNSS selama 2 jam dengan metode pengamatan jaring. Pengolahan dengan  metode  PostProccesing  untuk  mendapatkan  tingkat ketelitian sesuai dengan  Spesifikasi Teknis Pengukuran Jaring Kontrol Geodetik Orde-00 s/d Orde-4.
Koordinat Bentuk Atap Bangunan Hasil Survei GNSS Koordinat  bentuk  atap  didapat  dari  hasil  pengukuran  gps dengan  metode Real  Time  Kinematic pada  ujung  bangunan sebagai bahan dalam validasi hasil ekstraksi
Klasifikasi Berbasis Objek Klasifikasi  Berbasis  Objek  atau Object- Based  Image  Analysis merupakan metode  penginderaan  jauh  dalam mengelompokan objek dengan mengambil  pertimbangan  terhadap aspek  spektral  dan  spasial,  objek dibentuk dengan melakukan
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
segmentasi, yang melibatkan pengelompokan piksel-piksel yang
berdekatan  dan  memiliki  karakteristik yang  serupa.  Otomasi  dalam Object- Based  Image  Analysis (OBIA)  merujuk pada  penggunaan  algoritma  komputer dan  perangkat  lunak  untuk  secara otomatis atau semi-otomatis mengidentifikasi,
mengklasifikasikan, atau menganalisis objek atau fitur dalam citra  penginderaan  jauh.  Tujuan  dari analisis  citra  berbasis  objek  atau  OBIA mengembangkan
sistem penggambaran  secara  manual  pada citra  foto  udara  dengan  cara  otomatis penuh atau metode semi otomatis (Hay dan  Castilla,  2006).  Konsep  otomasi dalam OBIA terjadi pada hasil segmentasi  berupa  pengelompokan piksel-piksel dengan karakteristik serupa  ke  dalam  kelas  yang  sama, dengan masing-masing objek
diidentifikasi  sebagai  entitas  tunggal pada  seluruh  citra  yang  berdasar  dari beberapa  sampel.  Klasifikasi  citra penginderaan  jauh  bertujuan  untuk menciptakan peta tematik yang
menggunakan  berbagai  warna  untuk menggambarkan berbagai penampakan objek dalam citra.
Metode klasifikasi berbasis objek memiliki kelebihan dalam
hal kemampuannya  untuk  menganalisis citra  digital  dengan  cara  visual berdasarkan  informasi  yang  diperoleh dari sekumpulan piksel yang serupa. Proses dari metode klasifikasi berbasis objek memiliki tiga langkah;
1) Segmentasi 2) Klasifikasi objek
3) Pasca klasifikasi, proses pengecekan ulang  dan  filter  kesalahan  untuk perbaikan hasil.
Pada segmentasi multi resolusi, terdapat  tiga  parameter  utama  yang perlu diatur yaitu kekompakan (c ompactness ),  bentuk  ( shape )  dan skala  ( scale  parameter ).  Parameter-
parameter  tersebut  dilakukan  melalui metode  eksperimen  hingga  diperoleh hasil  segmentasi  yang  sesuai  dengan objek  tutupan  lahan  yang  diinginkan. Homogenitas/heterogenitas objek ditentukan berdasarkan skala parameter yang  dipilih.  Skala  parameter  sangat tergantung dengan resolusi spasial dan objek  yang  ingin  dipetakan,  seringkali trial  and  error dalam  analisis  visual dilakukan untuk  memperoleh  nilai yang sesuai (Radoux dan Bogaert, 2017).
Penyusunan  rule  set  pada perangkat  memiliki  pengaruh  yang signifikan  terhadap  hasil  ekstraksi informasi  bangunan  (Dwi  dan  Aries Rokhmana,  2019).  Namun,  parameter segmentasi yang sama diterapkan pada lokasi  berbeda  akan  memberikan  hasil yang berbeda (Aisyah Fauziana Koman et al., 2022).
Khatriker dan Kumar pada tahun 2018  melakukan  penelitian  dengan membandingkan
dua metode segmentasi. Kedua metode yang diteliti adalah  metode Rule-based milik  ENVI dan Multiresolution  segmentation milik eCognition. Kesimpulannya adalah algoritma Multiresolution lebih  akurat dibanding
algoritma
Rule-based
(Khatriker dan Kumar, 2018).
Multiresolution Segmentation Penelitian  ini  menggunakan segmentasi dengan metode multiresolution untuk mendapatkan hasil yang maksimal. Segmentasi Multiresolusi bekerja dengan
menggabungkan  piksel  atau  objek gambar  yang  sudah  ada  secara berurutan. Pada dasarnya, algoritma ini mengidentifikasi  objek  gambar  tunggal yang  berukuran  sebuah  piksel  dan menggabungkannya  dengan  piksel
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
terdekatnya, berdasarkan kriteria homogenitas relatif. Kriteria
homogenitas  ini  merupakan  kombinasi dari kriteria spektral dan bentuk.
Pada  segmentasi  multi-resolusi,
terdapat  tiga  parameter  utama  yang perlu diatur yaitu kekompakan (c ompactness ),  bentuk  ( shape )  dan skala  ( scale  parameter ).  Parameter- parameter  tersebut  dilakukan  melalui metode  eksperimen  hingga  diperoleh hasil  segmentasi  yang  sesuai  dengan objek  tutupan  lahan  yang  diinginkan. Nilai  parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah Scale  Parameter 50, Shape 0,5  dan Compactness 0,5 agar objek berupa atap bangunan dapat tersegmentasi  dengan  jelas  dan  tepat sasaran.  Nilai  parameter  tersebut didapat dari hasil trial and error selama pengolahan  hingga  mendapatkan  hasil terbaik.

## Uji Akurasi
Uji  akurasi  merupakan  bagian penting  dalam  proses  ini  karena membandingkan hasil yang didapat dari pengolahan citra dengan data dari hasil survey lapangan (Somantri dan Himayah,  2022).  Uji  akurasi  digunakan untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  peta penggunaan yang dihasilkan dari proses klasifikasi  digital  sesuai  dengan  hasil survei  lapangan.  Uji  ketepatan  posisi dijalankan  secara  berulang  hingga tingkat akurasi yang diinginkan tercapai.
Matriks  konfusi  adalah  suatu tabel  yang  memberikan  gambaran tentang  sejauh  mana  citra  yang  telah diklasifikasi sesuai dengan data
referensi  yang  sebenarnya.  Dengan menggunakan  matriks  konfusi,  kita dapat mengukur tingkat akurasi
interpretasi  citra  berdasarkan  situasi sebenarnya.
Matriks  Konfusi  dapat  dijadikan alat  analisis  yang  digunakan  dalam prediksi  untuk  membandingkan  nilai- nilai  yang  sebenarnya  dengan  hasil prediksi  yang  diberikan  oleh  model. Selain itu, matriks ini juga berguna untuk menghitung  metrik  evaluasi  seperti Overall Accuracy, Precision, Recall, dan F1-Score
1. Overall Accuracy mengukur tingkat keseluruhan akurasi model  dalam  proses  klasifikasi dengan benar. 𝑻𝑷+𝑻𝑵 𝑻𝑷+𝑻𝑵+𝑭𝑷+𝑭𝑵 𝒙𝟏𝟎𝟎% (1) 2. Precision mencerminkan  akurasi antara data yang diminta dengan hasil  prediksi  yang  dihasilkan oleh program.
𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 𝒙𝟏𝟎𝟎 (2) 3. Recall mengindikasikan  tingkat akurasi model memprediksi objek lain yang sebenarnya ada.
l 𝑻𝑷 𝑻𝑷𝒙𝑭𝑵 𝒙𝟏𝟎𝟎% (3) 4. F-score menggambarkan perbandingan  rata-rata Precision dan Recall dengan  bobot  yang diberikan. 𝟐 𝒙 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏∗𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 𝒑𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏+𝒓𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 (4)
Keterangan: TP : True Positive FP : False Positive TN : True Negative FN : False Negative

## 3. Hasil dan Pembahasan Hasil dan Pembahasan Titik Kontrol
Hasil pengolahan GNSS
menghasilkan 9 titik koordinat dari 3 sesi pengamatan  dengan  waktu  selama  2 jam  tiap  sesi.  Nilai  standar  deviasi horizontal  terendah  0,007  m  dan
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
tertinggi 0,017 m dari hasil pengolahan tiitk koordinat dengan panjang baseline 1 – 22  km.  Hasil  tersebut  memiliki keselarasan  dengan  nilai  standar deviasi horizontal yang dihasilkan pada penelitian  Khomsin  et  al.,  tentang ketelitian hasil pengamatan GNSS pada tahun 2020 dimana nilai standar deviasi horizontal  berkisar  0,007  m  hingga 0,011  m.  Hasil  tersebut  menunjukan hasil  pengukuran  GNSS  kurang  dari  5 cm  dan  dapat  digunakan  sebagai  titik kontrol atau Ground Control Point pada foto udara. Hasil pengolahan GNSS  titik koordinat  tersebut  berpredikat  sebagai titik  GCP  dan  memenuhi  standar ketelitian  titik  hasil  pengolahan  GNSS untuk  dijadikan  sebagai  GCP  dalam pembuatan  peta  dasar  skala  maksimal 1:5000.

## Hasil dan Pembahasan Foto Udara
Pengolahan  udara  bertujuan membentuk  ortomosaik  untuk  ekstraksi bangunan.  Ortomosaik  yang  dihasilkan dari 145 foto dengan drone DJI Phantom 4  memiliki  kualitas  tinggi  dengan  GSD
2,53 cm/pixel dari hasil tinggi terbang 70 m,  lebih  baik  daripada  hasil  pada penelitian  Cahyono  et  al.,  pada  2023 dengan  tinggi  terbang  150  m  yang menghasilkan  GSD  sebesar  4,31 cm/pixel. Nilai GSD akan semakin kecil jika tinggi terbang UAV semakin rendah (Lillesand et al., 2015)
Uji ketelitian
dilaksanakan dengan  mengecek data koordinat lokasi menggunakan  perbandingan  antara lokasi di foto dengan lokasi sebenarnya. Terdapat 16 titik uji yang digunakan dan tersebar  merata  pada  foto  udara, perbandingan  koordinat  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Foto  udara  hasil  akuisisi  juga dicek  dengan  uji  ketelitian  horizontal menurut  Peraturan  Badan  Informasi Geospasial  Tentang  Perubahan  Perka BIG  Nomor    15  Tahun  2014  Tentang Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta  Dasar dengan hasil seperti pada Tabel 6. Foto udara  hasil  akuisisi  mendapat  nilai akurasi  0,362  sehingga  tergolong memenuhi  standar  foto  udara  skala 1:1000 pada kelas 2.
Gambar 1. Hasil pengolahan foto udara dari hasil orthorektifikasi dari data koordinat pengolahan GNSS
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Hasil  dan  Pembahasan  Ekstraksi Otomatis
Pengolahan ekstraksi bangunan menghasilkan  data  berupa  vektor  shp atap  bangunan.  Secara  sekilas  hasil ekstraksi  otomatis  dapat  menampilkan
atap  bangunan  dengan  akurat  namun masih  terdapat  beberapa  kesalahan dalam  klasifikasi  sehingga  objek  yang bukan atap bangunan terdefinisi sebagai atap bangunan.
Gambar 2. Hasil Ekstraksi OBIA Seluruh Atap Rumah
Hasil dan analisis perbandingan antara  hasil  digitasi  manual  dengan otomatis adalah untuk melihat
perbedaan  hasil  dari  ekstraksi  sebuah bangunan  dari  hasil  digitasi  manual dengan otomatis.
Ekstraksi hasil klasifikasi metode OBIA  pada  Gambar  3  masih  terdapat beberapa  objek  yang  terklasifikasi sebagai  bangunan  meskipun  secara nyata  di  lapangan  bukan  merupakan sebuah  rumah.  Hasil  tersebut  dapat terjadi  karena  objek  yang  terklasifikasi sebagai bangunan memiliki warna yang senada  dengan  atap  rumah  sebagai acuan  klasifikasi.  Permukaan  atap rumah  di  permukiman  memiliki  warna dan  spektral  yang  beragam,  sehingga
cukup  sulit  untuk  mengekstraksi  batas bangunan secara otomatis (Nyandwi et al.,  2019).  Beberapa  objek  seperti  sisa pekerjaan pembangunan rumah di lahan terbuka  juga  terklasifikasi  sebagai bangunan.
Hal-hal tadi menjadi informasi penting mengenai
kemampuan  OBIA  dalam  ekstraksi bangunan  yang  masih  terbatas  dan butuh campur tangan operator. Metode OBIA memiliki akurasi yang cukup tinggi untuk  pemetaan  bidang  tanah  secara semi-otomatis, namun intervensi manusia  tetap  dibutuhkan  sehingga pembentukan  algoritma  yang  100% otomatis  dari  metode  OBIA  sulit dilakukan  (Putri  dan  Trianawati  Sugito, 2023)
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Gambar 3. Hasil Ekstraksi OBIA
Hasil  digitasi  manual  memiliki hasil  dengan  perpotongan  garis  yang lebih  simpel  dan  sederhana  dibanding dengan  hasil  ekstraksi  secara  otomatis yang  yang  lebih  mengikuti  secara natural bentuk objek. Hal tersebut terjadi karena  manusia  sebagai  operator  atau manusia  akan  cenderung  membentuk garis  digitasi  dengan  lebih  rasional seperti  pada  atap  yang  tidak  mungkin berkelok-kelok alih-alih lurus.
Hasil tersebut dapat dilihat pada Gambar  4  dimana  ekstraksi  bangunan
secara  otomatis  dengan  OBIA  akan membentuk  garis-garis  yang  berkelok mengikuti bentuk objek yang ada di foto secara  mutlak.  Berbeda  dengan  hasil digitasi manual oleh  manusia yang akan membentuk  suatu  bangunan  dengan garis  lurus  seperti  layaknya  bangunan pada  umumnya  dimana  tembok  akan berdiri tegak lurus. Interpretasi manusia tersebut  yang  membedakan  antara pekerjaan  manusia  dengan  dengan mesin.
Gambar 4. Perbandingan Hasil Digitasi Manual Dengan OBIA
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Hasil dari ekstraksi OBIA berbentuk berkelok-kelok karena mesin akan  mengikuti  bentuk  objek  yang dijadikan  contoh.  Pada  kasus  di  dalam Gambar  5  algoritma  mendeskripsikan bangunan dengan berpacu pada contoh yaitu kelas atap warna merah dan putih dan  dapat  menerapkan  dengan  baik. Namun,  pada  bangunan  yang  memiliki atap berupa cor semen maka algoritma
tidak akan mendefinisikan objek tersebut  sebagai  bangunan  sehingga menghasilkan ekstraksi bangunan yang tidak  mencakup  cor  semen  tersebut. Tentu  hal  tersebut  berbeda  dengan manusia  yang  memiliki  toleransi  dan pengetahuan  tentang  bangunan  yang lebih  luas  dibanding  mesin  yang terbatas.
Gambar 5. Perbandingan Hasil OBIA dengan Digitasi Manual
Pola  yang  sama  juga  terlihat dalam  kelas  jalan  pada  Gambar  5, ekstraksi OBIA tidak dapat membedakan kedua objek yang secara visual sama namun memiliki fungsi dan jenis  yang  berbeda.  Kombinasi  data tambahan lain seperti Lidar akan dapat membantu  meningkatkan  akurasi  dari klasifikasi  OBIA  (Taha  et  al.,  2021). Pada  konteks  penggunaan  OBIA, seringkali kita dihadapkan pada tantangan  yang  melibatkan  citra  yang mengandung  objek  dengan  tampilan serupa  secara  visual,  tetapi  memiliki perbedaan dalam hal fungsi, jenis, atau konteksnya.
Contohnya
dapat ditemukan dalam Gambar 5 di mana kita memiliki  situasi  di  mana  OBIA  sulit membedakan antara jalan dan atap cor. Meskipun  keduanya  tampak  identik ketika dilihat dari atas, pada
kenyataannya, mereka memiliki perbedaan dalam hal penggunaan Jalan adalah  infrastruktur  transportasi  yang digunakan  untuk  kendaraan  bermotor, sementara  atap  cor  adalah  bagian  dari struktur bangunan.
Permasalahan  semacam  ini mencerminkan  masalah  umum  dalam analisis  citra  di  mana  algoritma  yang digunakan untuk
melakukan pemrosesan  sering  kali  tidak  memiliki kemampuan  seperti  manusia  dalam memahami konteks dan merasionalisasi perbedaan  antara  objek-objek  yang serupa secara visual. Manusia, sebagai operator,  memiliki  keunggulan  yang signifikan karena dapat menggabungkan pengetahuan, pengalaman,  dan  konteks  yang  ada untuk  memahami  dan  membedakan objek-objek semacam itu.
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito

## Gambar 6. Hasil Ekstraksi OBIA Kelas Jalan

## Hasil  dan  Pembahasan  Akurasi Ekstraksi Otomatis
Hasil dari ekstraksi otomatis dari 30 sampel mendapatkan nilai dari True Positive  sebesar  1765,942  m²  ,  False Positive  95,512  m²,  True  Negative  dan False  Negative  sebesar  0  m²  dan 167,396 m². True Positive (FP), didapat dari intersek antara hasil ekstraksi OBIA
dengan luas hasil digitasi manual. False Positive  (FP),  didapat  dari  luas  hasil ekstraksi  dikurangi  luas  intersek.  False Negative (FN), didapat dari luas validasi dikurangi  luas  intersek.  True  Negative (TN),  memiliki  nilai  0  karena  tidak  ada kelas lain selain atap bangunan.
Tabel 2. Nilai Parameter Akurasi
Parameter OBIA (m²) Digitasi Manual (m²) True Positive (TP) 1765,942 1855,244 False Positive (FP) 95,512 25,383 True Negative (TN) 0 0 False Negative (FN) 167,393 78,091 Tabel 3. Nilai Presentase Parameter Parameter OBIA Digitasi Manual Overall Accuarcy 87,0% 94,7% Precision 94,9% 98,7% Recall 91,3% 96,0% F-score 93,1% 97,3%
Hasil  tadi  menjadi  nilai  input dalam  menghitung  Overall  Accuracy, Precision,  Recall,  dan  F-score  dimana mendapat  hasil  berturut-turut  87,0%, 94,9%,  91,3%  dan  93,1%.  Secara lengkap hasil perhitungan akurasi dapat dilihat pada Tabel Nilai Overall Accuracy sebesar  87%  artinya  akurasi  dari
ekstraksi  bangunan  secara  otomatis dapat  melewati  batas  minimal  akurasi digitasi  bangunan  menurut  Peraturan Kepala  Badan  Informasi  Geospasial Nomor  15  Tahun  2014  Tentang Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta  Dasar sebesar 85%. Hasil tersebut lebih tinggi dibanding hasil penelitian Aisyah Koman
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
et  al  pada  2022  selain  karena perbedaan  parameter  yang  digunakan, penggunaan  foto  udara  resolusi  tinggi juga  berperan  dalam  tingkat  akurasi hasil  ekstraksi.  Ketelitian  sebesar  87%
juga  selara  dengan  hasil  penelitian (Khatriker  dan  Kumar  pada  2018) sebesar 88,9% yang menggunakan foto udara  resolusi  tinggi  dan  dengan metode multiresolution segmentation.
Gambar 7. Hasil Ekstraksi Sampel J17
Sampel  J17  memiliki  nilai Precision  sangat  tinggi  hingga  100%, hasil tersebut didapat dari nilai TP yang tinggi  dan  FP  yang  rendah.  Nilai Precision  yang  tinggi  didapat  karena model  mendefinisikan  atap  bangunan pada  objek  yang  benar  tapi  tidak keseluruhan,  artinya  masih  terdapat atap bangunan yang didefinisikan bukan
sebagai  atap  bangunan.  Namun  nilai Precision  yang  tinggi  bukan  jaminan untuk mendapat akurasi yang maksimal terbukti  J17  memiliki  nilai  yang  rendah pada  Overall  Accuracy,  Recall  dan  F- Score.
Nilai FN yang tinggi menyebabkan Overall Accuracy, Recall dan F-Score menjadi rendah.
Gambar 8. Hasil Ekstraksi Sampel I8
Sampel  I8  memiliki  nilai  Recall terendah  yaitu  83,7%,  hasil  tersebut didapat dari nilai FN yang tinggi. Nilai FN yang  tinggi  didapat  karena  masih banyak  area  yang  sebenarnya  adalah bangunan namun tidak dapat
didefinisikan  sebagai  bangunan  oleh algoritma OBIA. Pada sampel I8 nilai FN
seluas  10,48  m²  tergolong  besar dibanding  luas  hasil  validasi  yaitu  64,5 m².  Artinya  hampir  1/6  luas  bangunan tidak  didefinisikan  sebagai  bangunan oleh  ekstraksi  OBIA  pada  sampel  I8. Parameter  tersebut  menyebabkan  nilai Recall    dan  OA  pada  sampel  I8  relatif rendah.
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Gambar 9. Hasil Ekstraksi Sampel A1
Sampel  dengan  nilai  tertinggi pada  seluruh  parameter  adalah  A1. Hasil tersebut didapat dari nilai FN yang sangat  rendah  dan  FP  yang  rendah pula.  Nilai  FN  dan  FP  yang  rendah menjelaskan  jika  algoritma  melakukan
kesalahan  prediksi  dengan  nilai  yang rendah.  Nilai  TP  yang  tergolong  tinggi juga menjadikan keseluruhan parameter akurasi pada sampel A1 menjadi tinggi juga, jauh di atas rata-rata.
Gambar 10. Hasil Ekstraksi Sampel H10
Nilai  terendah  pada  Overall Accuracy,  Precision  dan  F-score  yaitu H10  memiliki  nilai  yang  sangat  besar pada FP bahkan lebih dari setengah nilai TP. Hal tersebut akibat program memiliki kesalahan yang besar dengan mendefinisikan  objek  lain  sebagai  atap bangunan.  Akan  tetapi  H10  tetap memiliki  nilai  Recall  yang  relatif  tinggi karena  objek  atap  bangunan  dapat terdefinisi  dengan  cukup  baik  oleh algoritma  OBIA.  Bentuk  atap  rumah memiliki  peran  krusial  dalam  proses
ekstraksi dengan OBIA. Pada dasarnya, atap  yang  memiliki  bentuk  yang  jelas dan  terdefinisi  dengan  baik  akan meningkatkan akurasi ekstraksi (Kumar dan Bhardwaj, 2020).
Pada  Gambar  9  menunjukan atap  dengan  warna  dan  bentuk  serupa memberikan  hasil  ekstraksi  yang  lebih akurat. Sebaliknya, ketika atap memiliki warna dan bentuk yang berbeda seperti pada  Gambar  7  dan  Gambar  8 menjadikan hasil akurasi ekstraksi yang cenderung  lebih  rendah.  Adanya
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
perbedaan  visual  pada  atap  dapat menyulitkan  proses  pemisahan  objek. Selain  itu,  keakuratan  ekstraksi  juga dipengaruhi  oleh  objek  di  sebelah  atap yang  memiliki  warna  atau  bentuk  yang serupa seperti pada Gambar 10 di mana lahan terbuka di sebelah rumah memiliki warna  yang  mirip  dengan  atap  karena tertutup  bayangan  sehingga  terdefinisi sebagai  atap.  Atap  bangunan  belum dapat terklasifikasi dengan  baik karena masih  terdeteksi  sebagai  objek  lain karena  kemiripan  bentuk  dan  warna (Noraini  et  al,  2021).  Faktor  ini menambah kompleksitas dalam menentukan batas antara objek, sehingga  perlu  diperhatikan  dalam merancang  metode  ekstraksi  untuk meningkatkan ketepatan hasil.

## 4.  Penutup
Bentuk, warna, dan keberadaan objek  di  sekitar  atap  memiliki  peran krusial pada hasil ekstraksi OBIA. Atap dengan  bentuk  yang  jelas  mendukung pemisahan objek dengan tingkat akurasi tinggi.  Sebaliknya,  perbedaan  warna dan bentuk pada atap dapat mengurangi akurasi ekstraksi, terutama ketika objek di sekitarnya serupa. Keberadaan objek di  lingkungan  sekitar  atap  menambah kompleksitas  pada  faktor  penentu akurasi.  OBIA  masih  membutuhkan pendekatan yang lebih terutama pemahaman  interaksi  antara  bentuk, warna,  dan  konteks  spasial  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  di masa  mendatang.  Meskipun  hasil ekstraksi OBIA dengan 87% tidak lebih baik dari digitasi manual dengan 94,7% namun tetap memenuhi standar ketelitian  dari  Peraturan  Kepala  Badan Informasi  Geospasial  Nomor  15  Tahun 2014  untuk  bangunan  yaitu  85%.
Metode  OBIA  dapat  menjadi  metode alternatif pekerjaan ekstraksi bangunan terutama  pada  pekerjaan  dengan volume  besar.  Penelitian  selanjutnya sebaiknya  ditambahkan  variabel  baru seperti data ketinggian DTM dan DSM. Dengan adanya data ketinggian ditambah  penambahan  algoritma  OBIA diharapkan dapat meminimalisir
kesalahan akibat kemiripan warna objek bangunan  dengan  sekitar  sehingga dapat menambah akurasi hasil ekstraksi dan  memperkaya  hasil  penelitian  yang dilakukan.

## Daftar Pustaka
Aisyah,  F.  K.,  W.,  Shofiyal,  I.,  &
Candraningtyas, D. (2022). Perbandingan Parameter Segmentasi OBIA dalam Klasifikasi Tutupan Lahan. Jurnal Paradigma: Jurnal  Multidisipliner  Mahasiswa Pascasarjana Indonesia , 3(2). BIG.  (2014). Peraturan  Kepada  Badan Informasi  Geospasial  Nomor  15 Tahun  2014  Tentang  Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar . BIG. BIG. (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 .  Badan Informasi Geospasial.
Bimanjaya,  A.,  Handayani,  H.  H.,  & Darminto,  M.  R.  (2021).  Ekstraksi Tapak  Bangunan  dari  Orthophoto Menggunakan Model Mask R-CNN (Studi  Kasus:  Kelurahan  Darmo, Kota Surabaya). Jurnal Teknik ITS ,
10 .
Cahyono,  A.  B.,  Handayani,  H.  H.,  &
Nurwatik. (2023). Analisis
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
Pemetaan Skala 1:1000 Menggunakan  Data  Unmanned Aerial Vehicle (UAV) (Studi Kasus: Waduk  Selorejo  -  Kabupaten
Malang). Geoid , 18 (2), 221 – 228.
Deputi  Informasi  Geospasial  Tematik
Pusat  Pemetaan  Dn  Integrasi
Tematik. (n.d.). Standard Operating Procedures  Pemetaan  Kemiringan Lereng (Patent 16 Tahun 2012).
Dwi,  F.  A.,  &  Aries  Rokhmana,  C.
(2019). Ekstraksi  Bangunan  Pada Ortofoto  Menggunakan  Teknik Klasifikasi Citra Berbasis Objek .
Hay,  G.,  &  Castilla,  G.  (2006).  Object- Based  Image  Analysis:  Strengths,
Weaknesses,  Opportunities  And Threats  (SWOT). Earth  Sciences ,
454 .
http://en.wikipedia.org/wiki/SWOT_
Analysis Hossain,  M.  D.,  &  Chen,  D.  (2019). Segmentation  for  Object-Based Image Analysis (OBIA): A review of algorithms  and  challenges  from remote sensing
perspective.
ISPRS Journal of Photogrammetry and  Remote  Sensing , 150 ,  115 – 134. https://doi.org/10.1016/J.ISPRSJP RS.2019.02.009 Khatriker,  S.,  &  Kumar,  M.  (2018).
Building  Footprint  Extraction  From High  Resolution  Satellite  Imagery Using Segmentation . https://doi.org/10.5194/isprs- archives-XLII-5-123-2018
Khomsin,  A.,  Ira,  M.,  &  Romadhon,  R.
(2020).  Analisis  Ketelitian  Hasil Pengamatan GNSS Metode Radial
Berdasarkan  Lama  Pengamatan Untuk Efisiensi Pengukuran Ground Control Point. Geoid , 15 (1),
89 – 96.
https://iptek.its.ac.id/index.php/geo id/article/view/3998
Kim,  Y.,  Han,  Y.,  Yeom,  J.,  Han,  D.,  &
Kim,  Y.  (2012).  Object-based classification and building extraction  by  integrating  airborne LiDAR  data  and  aerial  image. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , 6200 – 6202. https://doi.org/10.1109/IGARSS.20
12.6352673
Kumar,  M.,  &  Bhardwaj,  A.  (2020).
Building Extraction from Very High
Resolution Stereo Satellite Images
Using  OBIA  and  Topographic Information. Environmental Sciences Proceedings 2021, Vol. 5, Page 1 , 5 (1), 1. https://doi.org/10.3390/IECG2020- 08908 Lillesand,  T.  M.,  Kiefer,  R.  W.,  &
Chipman,  J.  W.  (2015). Remote Sensing  and  Image  Interpretation (Seventh  edition).  John  Wiley  & Sons, Inc.
Martiana,  D.  N.,  Prasetyo,  Y.,  &  Putra Wijaya, A. (2017). Analisis Akurasi DTM  Terhadap  Penggunaan  Data Point CLouds Dari Foto Udara Dan LAS  LiDAR  Berbasis  Metode Penapisan  Slope  Based  Filtering Dan Algoritma Macro Terrasolid. In Jurnal Geodesi Undip Januari (Vol.
6, Issue 1).
Noraini, A., Sudiasa, I. N., & Tjahjadi, M.
E.  (2021).  Aplikasi  Metode  Object
Based  Image  Analysis  (OBIA) Untuk  Identifikasi  Atap  Bangunan. Buletin Poltanesa , 22 (1). https://doi.org/10.51967/tanesa.v2
2i1.462
Nyandwi,  E.,  Koeva,  M.,  Kohli,  D.,  & Bennett,  R.  (2019).  Comparing
Kajian  Ketelitian  Ekstraksi  Otomatis  Atap  Bangunan  Hasil  Foto  Udara  (Studi  Kasus  Perumahan Gedang Asri Baru, Semarang) /Firdaus Mulya Wardhana, Yudo Prasetyo, Bandi Sasmito
human  versus  machine-driven cadastral boundary feature extraction. Remote Sensing ,
11 (14).
https://doi.org/10.3390/rs11141662 Putri, N., & Trianawati Sugito, N. (2023).
The  Effectiveness  Analysis  of  On- Screen  Digitizing  and  Object- Based Image Analysis Method from Unmanned Aerial Vehicle Data for Cadastral  Boundary  Mapping  In Settlement  Area  (Case  Study  in
Ciwaruga  Village,  Parongpong Subdistrict, West Bandung Regency) . 19 (1), 73. Radoux, J., & Bogaert, P. (2017). Good Practices for Object-Based Accuracy  Assessment. Remote Sensing  2017,  Vol.  9,  Page  646 , 9 (7), 646. https://doi.org/10.3390/RS9070646
Sharma, S. K., Kumar, M., Maithani, S.,
&  Kumar,  P.  (2023). Feature Extraction  in  Urban  Areas  Using UAV Data . 87 – 98. https://doi.org/10.1007/978-3-031-
19309-5_7/COVER Somantri,  L.,  &  Himayah,  S.  (2022). Pemanfaatan Object-Based Image Analysis (OBIA) pada Citra SPOT- 6  untuk  Identifikasi  Jenis  Penutup Lahan  Vegetasi  di  Kota  Bogor . http://ejournal.unikama.ac.id/index. php/JPIG/
Taha, L. G. E.-D., Ramzi, A. I., Syarawi,
A.,  &  Bekheet,  A.  (2021).  Urban Feature  Extraction  from  Merged Airborne  LiDAR  Data  and  Digital Camera Data. Geoplanning: Journal of Geomatics and Planning , 7 (2), 57 – 74. https://doi.org/10.14710/geoplanni ng.7.2.57-74