Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Pendeteksian Jumlah Bangunan Berbasis Citra Menggunakan Metode Deep Learning
Radhinka Bagaskara 1 , Alya Khairunnisa Rizkita 2 , Rivaldo Fernandes 3 , Winda Yulita 4 * 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Produksi dan Industri, Institut
Teknologi Sumatera
Jl. Terusan Ryacudu, Way Huwi, Kec. Jati Agung, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung 35365, (0721)8030188 radhinka.bagaskara@if.itera.ac.id, *winda.yulita@if.itera.ac.id

## Abstract
Counting residential houses is one of the problems faced when determining population density level  in  Indonesia,  therefore  it’s  required  to  find  a  method  that’s  able  to  solve  said  problem. Deep learning  method  is capable  of creating a prediction  model for  detecting the  number  of buildings  from  an  image.  The  deep  learning  prediction  model  is  created  with  MobileNetv2 application.  The  prediction  model  is  trained  by  using  a  dataset  from  Kaggle.  The  prediction model is tested using satellite photos taken from Way Kandis-Sukarame, Bandar Lampung. The result is a deep learning prediction model with accuracy of 91.30% for SenseFly and 10.34% for Way  Kandis  dataset.  The  research  can  be  further  improved  by  using  a  better  training  and testing dataset.
Keywords : Deep Learning, Building Detection, MobileNetv2

## Abstrak
Perhitungan  jumlah  rumah  penduduk  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi dalam  mengetahui  tingkat  kepadatan  penduduk  di  Indonesia,  sehingga  dibutuhkan  sebuah metode yang bisa memecahkan masalah tersebut. Metode deep learning bisa digunakan dalam membuat sebuah model prediksi yang bisa mendeteksi jumlah bangunan dalam sebuah citra. Model  prediksi  deep  learning  tersebut  dibuat  menggunakan  aplikasi  MobileNetv2.  Model prediksi  dilatih  menggunakan  dataset  training  berisi  foto-foto  satelit  dari  Kaggle.  Model tersebut  diuji  coba  dengan  menggunakan  dataset  testing  berisi  foto-foto  satelit  dari  daerah Way Kandis-Sukarame, Bandar Lampung. Hasil penelitian adalah sebuah model prediksi deep learning  dengan  akurasi  sebesar  91.30%  untuk  dataset  SenseFly  dan  10.34%  untuk  dataset Way Kandis. Penelitian bisa dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan dataset training dan testing yang lebih baik.
Kata kunci : Deep Learning,  Deteksi Bangunan,  MobileNetv2

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang menempati daftar negara dengan  populasi  terbesar  di  dunia.  Menurut  sensus  tahun  2020,  Indonesia berada  di  peringkat  ke-empat  dari  daftar  negara  dengan  populasi  terbesar, dibawah  Cina,  India,  dan  Amerika  Serikat  [1].  Tingkat  populasi  yang  tinggi menyebabkan  tingginya  tingkat  kepadatan  penduduk  di  Indonesia. Kepadatan  penduduk  yg  tinggi  menyebabkan  berbagai  fenomena,  seperti penyebaran  penyakit  demam  berdarah  [2]  pneumonia  [3],  hingga penyebaran  COVID-19  [4].  Sehingga,  dibutuhkan  sebuah  metode  untuk mengetahui tingkat kepadatan penduduk di Indonesia. Salah satu metodenya
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
adalah  dengan  menghitung  jumlah  rumah  penduduk  di  suatu  daerah tertentu.
Perhitungan  jumlah  rumah  penduduk  bisa  kita  lakukan  dengan menggunakan  bantuan  foto-foto  satelit  bumi.  Foto-foto  tersebut  diperoleh dari platform pemetaan  digital  seperti Google Maps , Bing Maps ,  atau Apple Maps .  Tetapi,  proses  penghitungan  rumah  secara  manual  membutuhkan waktu dan usaha yang besar karena jumlah bangunan yang mencapai angka yang  besar.  Sehingga,  dibutuhkan  sebuah  metode  yang  bisa  mendeteksi jumlah bangunan secara otomatis menggunakan foto satelit bumi.
Deep  learning adalah  bagian  dari  metode  pembelajaran  mesin berdasarkan  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  [5].  JST  adalah  sebuah  sistem komputasi  yang  menirukan  sistem  syaraf  makhluk  hidup,  sedangkan Deep learning merupakan  sebuah  tipe  sistem  JST  yang  mengandung layer dalam jaringannya.  Dengan  menggunakan  data training ,  algoritma deep  learning bisa  dilatih  untuk  mengeluarkan  sebuah  model  prediksi.  Model  prediksi tersebut bisa menghasilkan prediksi dengan menggunakan data testing . Salah satu aplikasi deep learning adalah untuk membuat sistem pendeteksian objek dalam  sebuah  gambar  citra.  Sistem deep  learning bisa  dilatih  untuk mendeteksi objek-objek bangunan dalam sebuah foto satelit bumi, dan bisa menghasilkan  model  prediksi  jumlah  bangunan.  Sehingga,  metode deep learning bisa digunakan untuk pendeteksian jumlah bangunan berbasis citra.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dengan  5  tahapan  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Tren DIBL untuk MOSFET
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penelitian  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  dataset  foto  satelit bangunan  dari  berbagai  sumber  seperti Google  Maps dan  situs  kumpulan dataset  seperti Kaggle .  Seluruh  dataset  foto  yang  sudah  dikumpulkan selanjutnya  akan  diberikan  label  untuk  mengelompokan  bagian  pada  foto yang merupakan bangunan.
Dataset  foto  yang  sudah  diberikan  label  akan  dilatih  untuk menghasilkan model pengenalan. Pelatihan data ini menggunakan penerapan aplikasi MobileNetv2 . Aplikasi MobileNetv2 berdasarkan pada konvolusi yang dapat  dipisahkan  secara  mendalam.  Aplikasi  tersebut  juga  merupakan bentuk  konvolusi  terfaktor,  artinya  aplikasi MobileNetv2 memfaktorkan bentuk  konvolusi  standar  menjadi  konvolusi  mendalam.  Konvolusi mendalam  menerapkan  satu layer filter  pada  setiap  channel  masukan  dan memiliki pointwise konvolusi yang berguna untuk menggabungkan keluaran dari  konvolusi  mendalam.  Sehingga, MobileNetV2 merupakan  salah  satu bentuk  dari  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  bernama convolutional neural network (CNN)  yang  melibatkan  banyak  layer  dan  berbasiskan  ponsel. Perbedaan  dari  arsitektur  CNN  lainnya, MobileNetv2 menggunakan  filter yang menyesuaikan dengan ketebalan dari gambar masukan [6].
Dataset terdiri  menjadi  dua  jenis  data,  yaitu  data  latih  ( training) dan data  uji  ( testing ).  Data  latih  digunakan  pada  tahapan  pelatihan  model pengenalan  dan  data  uji  digunakan  untuk  memvalidasi  kemampuan  model dalam  mendeteksi  bangunan.  Pembagian  dataset  akan  disesuaikan  dengan jumlah dataset yang ada, karena berdasarkan penelitian [6] untuk pembagian dataset  yang  berjumlah  sangat  besar  (lebih  dari  1000  data)  sebaiknya memiliki  rasio  data  latih  sebesar  70%  atau  80%.  Model  yang  dihasilkan selanjutnya  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  model  dalam mengidentifikasi  dan  menghitung  jumlah  bangunan  pada  gambar  yang disediakan.  Hasil  dari  identifikasi  akan  dievaluasi  untuk  mengetahui kekurangan dan batasan yang dimiliki oleh model yang telah dibangun.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini, hardware komputer  yang  digunakan  untuk menjalankan aplikasi MobileNetv2 adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Spesifikasi komputer Bagian Perangkat Jenis Perangkat CPU AMD Ryzen 7 5800H (8/16 core , 4.40 GHz, 20 MB cache memory ) RAM 16 GB GPU Nvidia Geforce RTX 3060 Mobile (3840 CUDA cores + 120 Tensor Cores , 1703 MHz, 6 GB VRAM, PCIe 4.0 x16, CUDA version 8.6) Penyimpanan SSD NVME M.2 512 GB
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Foto  yang  digunakan  sebagai  dataset  berbentuk  foto  satelit  yang menampilkan bentuk bangunan dari atas seperti yang terlihat pada Gambar 2,  dan  foto  dikumpulkan  melalui  situs dataset senseFly .  Foto  yang dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  adalah  sebanyak  250  foto  dengan spesifikasi  minimal  terdapat  1  bangunan  pada  foto.  Proses  pelabelan  foto dilakukan  setelah  foto  bangunan  sudah  terkumpul  dengan  menggunakan layanan LabelImg pada Python .
Gambar 2. Foto satelit untuk training model dari dataset senseFly
Proses  pelabelan  foto  hanya  dilakukan  dengan  menyorot  bagian  foto yang  tergolong  sebagai  bangunan  dan  memberikan  label  pada  sorotan tersebut.  Tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  pelatihan  model pengenalan  bangunan  menggunakan MobileNetv2 yang  diawali  dengan membagi data latih dan data uji dalam rasio 80:20. Pemilihan rasio 80:20 ini didasarkan  pada  penelitian  [7]  yang  menyatakan  bahwa  untuk  rasio  data training  sebesar  80%  akan  memberikan  performa  yang  jauh  lebih  baik, terlebih  pada  dataset  yang  jumlahnya  banyak.  Proses  pelatihan  model dilakukan  menggunakan  GPU  komputer.  Keluaran  dari  proses  ini  adalah sebuah model prediksi yang bisa mendeteksi bangunan dari sebuah foto. Selanjutnya  adalah  proses testing menggunakan  model  prediksi  yang sudah  dibuat  dan  foto-foto  satelit  sebagai dataset  testing .  Dalam menginputkan foto ke dalam model prediksi, ada tiga buah parameter yang juga  harus  diinput: number  class,  batch  size, dan step  size . Number  class menunjukkan jumlah jenis objek yang akan dideteksi, batch size merupakan jumlah sampel data yang diproses, dan step size adalah jumlah langkah iterasi yang  dilakukan  dalam  memproses  setiap batch data.  Keluaran  dari  proses testing adalah  sebuah  foto  yang  berisi  berapa  jumlah  bangunan  yang terdeteksi oleh model prediksi.
Foto  yang  digunakan  dalam  proses testing adalah  foto  dari  dataset SenseFly untuk  validasi  dan  foto-foto  satelit  di  daerah  Kecamatan  Way Kandis-Sukarame,  Kota  Bandar  Lampung,  Provinsi  Lampung,  seperti  yang terlihat di Gambar 4. Foto-foto tersebut diambil menggunakan platform Apple
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Maps .  Proses  testing  dijalankan  menggunakan  parameter  yang  terlihat  di Tabel 2.
Tabel 2. Parameter testing Parameter Nilai Number Class 1 Batch Size 4 Step Size 20000
Gambar 3. Hasil pendeteksian testing model dari dataset senseFly
Gambar 4. Foto satelit untuk testing model dari Way Kandis
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 5. Hasil pendeteksian bangunan dari foto testing Way Kandis
Seperti  yang  terlihat  di  Gambar  2  dan  Gambar  4,  model  berhasil mendeteksi  beberapa  jumlah  bangunan  dari  foto  inputan testing .  Batas minimum  keyakinan  model  ( model confidence threshold )  dalam  mendeteksi bangunan  adalah  sebesar  25%.  Nilai  akurasi  model  dalam  menghitung jumlah  bangunan  dalam sebuah foto  satelit  dataset SenseFly adalah sebesar 91.30%, sedangkan nilai akurasi model dalam menghitung jumlah bangunan dalam foto satelit dari Way Kandis adalah 10.34%. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi nilai akurasi tersebut. Foto-foto dataset training dari senseFly yang digunakan merupakan foto satelit perumahan yang mempunyai warna atap  yang  berbeda,  sehingga  mempengaruhi  model  dalam  mendeteksi bangunan jika menggunakan foto satelit bangunan Indonesia. Jumlah dataset training mempengaruhi  kualitas  model  prediksi,  dengan  semakin  banyak jumlah  foto  yang  digunakan  untuk  training,  maka  semakin  bagus  kualitas model prediksinya. Kualitas foto juga mempengaruhi akurasi testing , karena foto-foto testing dari Apple Maps memiliki resolusi yang relatif rendah yaitu sebesar 2311 * 1554 piksel.
4.  SIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan model deep learning yang bisa mendeteksi jumlah  bangunan  berbasis  citra.  Model  tersebut  dibangun  dengan menggunakan  aplikasi MobileNetv2. Nilai  akurasi  model  dalam  menghitung jumlah  bangunan  dalam sebuah foto  satelit  dataset SenseFly adalah sebesar 91.30%, sedangkan nilai akurasi model dalam menghitung jumlah bangunan dalam  foto  satelit  dari  Way  Kandis  adalah  10.34%.  Penelitian  ini  bisa dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan dataset training yang lebih besar,  menggunakan dataset  training yang  sesuai  dengan  daerah  dalam dataset  testing ,  dan  meningkatkan  kualitas dataset  testing dengan  cara meningkatkan kualitas & resolusi foto.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 94-100 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan Pusat Statistik. “Hasil Sensus Penduduk 2020”, 2021.
[2] Singga,  Siprianus,  and  Wanti  Wanti.  "Hubungan  Jumlah  Anggota Keluarga,  Kepadatan  Rumah  dan  Mobilitas  dengan  Kejadian  Demam Berdarah  Dengue  di  Kota  Kupang.",  Prosiding  Semnas  Sanitasi,  212- 217, 2019.
[3] Hariyanto,  Hendri.  "Kejadian  Pneumonia  pada  Anak  Usia  12-59 Bulan.", HIGEIA (Journal of Public Health Research and Development) 4, no. Special 3, 549-560, 2020.
[4] Ikbar,  Iffat  Nabila,  Ahmad  Ghiffari,  and  Rista  Silvana.  "Identifikasi Faktor  Sosial  Ekonomi  Dan  Lingkungan  Yang  Berhubungan  Dengan Kerentanan  Terhadap  Covid-19  Di  Kota  Palembang.",  MESINA (Medical Scientific Journal) 2, 28-39, 2021
[5] Schmidhuber,  J.  "Deep  Learning  in  Neural  Networks:  An  Overview", Neural Networks. 61, 85–117, 2015.
[6] Sandler,  Mark,  Andrew  Howard,  Menglong  Zhu,  Andrey  Zhmoginov, and  Liang-Chieh  Chen.  "Mobilenetv2:  Inverted  residuals  and  linear bottlenecks.", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 4510-4520, 2018.
[7] Rácz, Anita, Dávid Bajusz, and Károly Héberger. "Effect of dataset size and  train/test  split  ratios  in  QSAR/QSPR  multiclass  classification.", Molecules 26.4, 1111, 2021