Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0

## Aplikasi Metode Object Based Image Analysis (OBIA) Untuk Identifikasi Atap Bangunan
Alifah Noraini* Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 alifah_noraini@lecturer.itn.ac.id *Corresponding author
I Nyoman Sudiasa Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 nyomansudiasa@yahoo.co.id Martinus Edwin Tjahjadi Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Malang, 65145 edwin.tjahjadi@gmail.com Abstrak — Salah satu permasalahan dalam proses pembuatan peta skala besar adalah belum terdapat metode ekstraksi  objek  secara  otomatis,  sehingga  dijitasi  secara manual  masih  dilakukan.  Metode  ekstraksi  objek  secara otomatis  diharapkan  dapat  mempercepat  pemetaan  skala besar.  Di  Indonesia,  pemetaan  skala  besar  digunakan untuk  penyusunan  Rencana  Detil  Tata  Ruang  (RDTR) Kota/  Kabupaten.  Objek  detil  yang  terdapat  dalam dokumen  RDTR  tersebut  adalah  bangunan.  Tujuan dilakukan penelitian ini adalah identifikasi atap bangunan menggunakan  metode  klasifikasi  berbasis  objek.  Data yang digunakan berupa citra foto udara. Dilakukan proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolusi dengan parameter  segmentasi  skala,  bentuk,  dan  kekompakan Setelah  proses  segmentasi,  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan  metode  nearest  neighbor.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  masih  terdapat  kesalahan  dalam proses klasifikasi objek. Atap bangunan tidak teridentfikasi  secara  keseluruhan  dalam  kelas  objek bangunan.
Kata  Kunci — atap  bangunan,  citra  foto  udara,  ekstraksi, identifikasi, OBIA.

## I. P ENDAHULUAN
Metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek permukaan  bumi  selain  pengukuran  secara  langsung adalah  teknik  penginderaan  jauh.  Howard  (1991) menyatakan  bahwa  salah  satu  misi  dikembangkannya penginderaan  jauh  adalah  untuk  merekam  data  pada permukaan bumi, sehingga data tersebut dapat digunakan untuk  inventarisasi  dan  evaluasi  pemanfaatan  kekayaan alam  yang  tersimpan  di  bumi.  Teknologi  penginderaan jauh  menghasilkan  berbagai  jenis  citra  yang  direkam dengan  berbagai  sensor  (multisensor)  yang  mampu menghasilkan citra dengan berbagai resolusi.
Ciri  pengenalan  objek  yang  disebut  unsur  interpretasi citra  ( element  of  image  interpretation )  merupakan  ciri pengenalan  benda  meliputi  ciri  spectral,  ciri  spasial  dan ciri  temporal.  Diantara  tiga  ciri  ini,  ciri  spectral merupakan  ciri  utama.  Ciri  spasial  meliputi  bentuk, ukuran,  bayangan,  pola,  situs,  dan  asosiasi  (Sutanto, 1986).  Ciri  pengenalan  objek  dapat  dilakukan  secara
langsung  menggunakan  teknik  interpretasi  foto  udara maupun citra satelit.
Teknik  interpretasi  dibagi  menjadi  2  (dua)  macam, yaitu  interpretasi  manual  dan  interpretasi  dijital. Interpretasi  dijital  telah  banyak  dikembangkan  baik klasifikasi  berbasis  piksel  maupun  klasifikasi  berbasis objek. Object  Based  Image  Classification (OBIA) merupakan  teknik  klasifikasi  citra  berbasis  objek berdasarkan  pendekatan  segmentasi  dan  klasifikasi. Teknik  OBIA  biasanya  digunakan  pada  citra  yang memiliki resolusi tinggi. Citra resolusi tinggi memungkinkan  mendeteksi  jenis  tutupan  lahan  maupun penggunaan lahan secara rinci.
Keberagaman  bentuk  objek  dan  spektral  pada  saat perekaman  merupakan  salah  satu  kendala  dalam klasifikasi  berbasis  objek.  Setiap  objek  memiliki karakteristik  parameter  segmentasi  masing  –  masing. Salah  satu  kendala  proses  segmentasi  adalah  penentuan parameter  segmentasi.  Baatz  dan  Schape  (2000) menyatakan  bahwa  dalam  tahapan  OBIA  dilakukan proses  segmentasi  citra  ( pixel  level )  menjadi  segmen/ objek  ( object  level )  yang  homogen  sesuai  dengan parameternya.  Segmentasi  satu  level  biasanya  tidak efisien  dalam  mempresentasikan  satu  kajian  dalam sebuah scene citra karena dalam satu scene citra terdapat sebuah  hirarki  pola  dan  informasi  pada  skala  yang berbeda  dan  secara  simultan  bisa  ditampilkan  melalui segmentasi multiskala.
Tiga parameter yang terdapat dalam proses segmentasi yaitu  scale  parameter,  color  (informasi  spektral),  dan shape (Baatz dan Schape, 2000). Arisondang.dkk (2008), melakukan  klasifikasi  tutupan  lahan  menggunakan metode  segmentasi  berbasis  algoritma  multiresolusi menggunakan  parameter  skala  50;  bentuk  0,3;  dan kekompakan  0,5.hasil  klasifikasi  diuji  dengan  penilaian akurasi  (accuracy  assesment)  dan  validasi  objek menghasilkan  akurasi  keseluruhan  sebesar  99,948% menggunakan data citra satelit ALOS AVNIR-2.
Metode  ekstraksi  objek  secara  otomatis  diharapkan dapat  mempercepat  pemetaan  skala  besar.  Di  Indonesia, pemetaan  skala  besar  digunakan  untuk  penyusunan Rencana  Detil  Tata  Ruang  (RDTR)  Kota/  Kabupaten. Objek detil yang terdapat dalam dokumen RDTR tersebut adalah  bangunan.  Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah identifikasi atap bangunan
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0

## II. STUDI PUSTAKA
a. Penginderaan jauh
Konsep  dasar  penginderaan  jauh  terdiri  atas  beberapa elemen  atau  komponen,  meliputi  sumber  tenaga, atmosfer,  interaksi  tenaga  dengan  objek  di  permukaan bumi,  sensor,  sistem  pengolahan  data  dan  berbagai penggunaan  data.  Tenaga  dalam  penginderaan  jauh merupakan  tenaga  penghubung  yang  membawa  data tentang  obyek  ke  sensor,  dapat  berupa  bunyi,  daya magnetik,  gaya  berat,  dan  tenaga  elektromagnetik.  Citra penginderaan  jauh  adalah  gambaran  suatu  objek,  daerah, atau  fenomena,  hasil  rekaman  pantulan  atau  pancaran objek  oleh  sensor  penginderaan  jauh,  dapat  berupa  foto atau  data  digital  (Purwadhi  &  Sanjoto,  2008). Pengumpulan  data  penginderaan  jauh  dilakukan  dengan menggunakan  alat  pengindera  atau  alat  pengumpul  data yang  disebut  sensor.  Berbagai  sensor  pengumpul  data dari  jarak  jauh,  umumnya  dipasang  pada  wahana  yang berupa  pesawat  terbang,  balon,  satelit,  atau  wahana lainnya  (Somantri,  2009).  Data  penginderaan  jauh  yang dihasilkan dari perekaman sensor kemudian diolah untuk tujuan penggunaan data.
Gambar 1. Komponen  Penginderaan  Jauh  (Sabins,
1997)
b. Metode OBIA
OBIA merupakan pendekatan yang proses klasifikasinya  tidak  hanya  mempertimbangkan  aspek spektral  namun  aspek  spasial  objek.  Objek  dibentuk melalui  proses  segmentasi  yang  merupakan  proses pengelompokan  piksel  berdekatan  dengan  kualitas  yang sama  (kesamaan  spektral).  Secara  umum  proses klasifikasi  dengan  metode  OBIA  melalui  dua  tahapan utama  yaitu  segmentasi  citra  dan  klasifikasi  tiap  segmen (Xiaoxia, 2004). Pada segmentasi  multiresolusi  memiliki tiga parameter yang harus ditentukan yaitu skala, bentuk, dan kekompakan. Penentuan parameter tersebut dilakukan  secara  eksperimen  sampai  didapat  hasil segmentasi yang mewakili objek tutupan lahan (Zhou.dkk, 2018).
Segmentasi  multiresolusi  mengelompokkan  wilayah dari kesamaan nilai piksel kedalam objek. Area homogen dihasilkan  sebagai  objek  yang  lebih  besar,  dan  area heterogen menjadi objek yang lebih kecil. Homogenisitas /heterogenitas  objek  ditentukan  berdasarkan  scale parameter yang dipilih. Scale parameter sangat tergantung  dengan  resolusi  spasial  dan  objek  yang  ingin dipetakan,  seringkali  trial  and  error,  dan  analisis  visual dilakukan  untuk  memperoleh  nilai  yang  sesuai  (Radoux
&  Defourny,  2007).  Klasifikasi  citra  penginderaan  jauh bertujuan  untuk  menghasilkan  peta  tematik,  dimana  tiap warna  mewakili  sebuah  objek,  misalkan  hutan  laut, sungai, sawah dan lain-lain (Zhou.dkk, 2018).

## III. METODOLOGI
Objek  permukaan  bumi  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah bangunan. Lokasi penelitian terletak di  Kelurahan  Tasikmadu,  Kecamatan  Lowokwaru,  Kota Malang.  Secara  geografis,  Kecamatan  Lowokwaru terletak di 112° 06’ - 112° 07’ bujur timur dan 7° 06’ - 8° 02’ lintang selatan. Secara rinci lokasi penelitian terdapat dalam Gambar 1.
Gambar 2. Lokasi penelitian di Kelurahan Tasikmadu,  Kecamatan  Lowokwaru,  Kota  Malang (Google Maps, 2020)
Dalam  penelitian  ini  digunakkan  data  citra  foto  udara yang  telah  dikoreksi  geometrik  dan  dipotong  sesuai dengan  batas  area  sampilng  penelitian.  Selanjutnya dilakukan  proses  segmentasi  menggunakan  parameter dalam Tabel 1.
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Tabel 1. Parameter segmentasi Parameter Scale Shape Compactness 80 0,5 0,7 Gambar 4. Tahapan pekerjaan
Proses segmentasi menggunakan algoritma multiresolusi.  Pada  saat  melakukan  proses  segmentasi, citra yang memiliki resolusi radiometrik tinggi, lebih baik menggunakan  nilai  parameter  skala  yang  lebih  besar. Objek bangunan, jalan dan tutupan lahan dibutuhkan nilai parameter  skala  besar.  Jika  nilai  parameter  skala  terlalu kecil, akan menghasilkan banyak segmen dan menghilangkan  beberapa  info  detil  yang  dibutuhkan (Jiang,  2008).  Dari  hasil  proses  segmentasi  citra, kemudian dilakukan proses klasifikasi objek menggunakan  metode  Nearest  neighbour.  Klasifikasi Nearest Neighbour merupakan metode klasifikasi dengan mengelompokkan objek dalam satu jenis kelas yang sama (Setiani.dkk, 2016). Setelah melakukan proses klasifikasi, proses  selanjutnya  adalah  pengelompokan  objek  ( merge
region ).  Tujuan  dari  proses  merge  region  adalah pembuatan area blok objek yang sama dan berdekatan.
Gambar 3.Pembobotan komponen parameter (Definiens, 2007)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  5  merupakan  hasil  segmentasi  objek  yang menunjukkan bahwa objek pada citra foto udara dibatasi oleh  segmen  –  segmen  sesuai  algoritma  dan  parameter yang digunakan.

## Gambar 5.  Hasil segmentasi objek
Proses  selanjutnya  adalah  klasifikasi  dari  hasil segmentasi.  Klasifikasi  menggunakan  metode  Nearest neighbour  dengan  kelas  objek  4  (empat)  macam,  yaitu kelas  badan  air,  bangunan,  lahan  terbuka,  dan  vegetasi. Jumlah sampling yang digunakan sesuai dengan Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah sampling objek
No Kelas Objek Jumlah sample 1 Badan air 20 2 Bangunan 2 3 Lahan terbuka 10 4 Vegetasi 16
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Gambar 6. Hasil klasifikasi objek: badan air (biru); bangunan (merah); lahan terbuka (kuning); dan vegetasi (hijau)
Gambar  6.  merupakan  hasil  klasifikasi  data  citra  foto udara  yang  menunjukkan  bahwa  objek  citra  foto  udara terklasifikasi  sesuai  sampling  yang  diberikan.  Atap bangunan  teridentifikasi  sesuai  batas  dari  objek bangunan. Namun, terdapat beberapa atap bangunan yang teridentifikasi sebagai kelas objek lain (ditunjukkan pada Gambar 7)
Gambar 7. Contoh kesalahan dalam proses klasifikasi objek
Atap bangunan teridentifikasi sebagai kelas objek lahan terbuka
Vegetasi teridentifikasi sebagai kelas objek badan air
Buletin Poltanesa Vol. 22 No. 1 (Juni 2021) p-ISSN 2721-5350 e-ISSN 2721-5369 https://doi.org/10.51967/tanesa.v22i1.462   © 2021 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Karya ini dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Attribution 4.0
Setelah  proses  klasifikasi  objek,  selanjutnya  adalah proses merger region. Hasilnya terdapat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil merger region objek citra foto udara

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini adalah  masih terdapat kesalahan dalam proses klasifikasi objek.  Atap  bangunan  tidak  teridentfikasi  secara keseluruhan  dalam  kelas  objek  bangunan.  Upaya pengembangan  metode  ekstraksi  objek  masih  dilakukan agar  menghasilkan  ekstraksi  objek  yang  sama  dengan hasil metode dijitasi manual.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  Terima  Kasih  ditujukan  kepada  Lembaga Penelitian  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (LPPM) Institut  Teknologi  Nasional  Malang  yang  memberikan dana kepada penulis dalam melakukan penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
Arisondang,  Virgus.  Sudarsono,  Bambang  &  Prasetyo, Yudo. (2015). Klasifikasi tutupan lahan menggunakan metode  segmentasi  berbasis  algoritma  multiresolusi. Program  Studi  Teknik  Geodesi  Fakultas  Teknik Universitas Diponegoro.
Baatz,  M  &  Schape,  A.  (2000).  Multi-resolution segmentation  –  An  optimization  approach  for  high quality  multi-scale  image  segmentation.  In:  Strobl,  J. Blaschke,  T.  Griesebner,  G.  (Eds.),  Angewandte Geographische Informations Verarbeitung XII. Wichmann-Verlag Heidelberg.
Howard,  John.  (1991).  Remote  sensing  of  Forest Resources-Theory  and  Application,  diterjemahkan dalam  Judul  Penginderaan  Jauh  untuk  Sumberdaya Hutan-Teori  dan  Aplikasi  oleh.  Hartono.  Dulbahri.
Suharyadi.  Danoedoro.  Jatmiko.  Retnadi.  1996.
Universitas Gadjah Mada. Jiang,  N.,  Zhang,  J.X.,  Li,  H.T.,  dan  Lin,  X.G.  (2008). Object-oriented buinding extraction by DSM and very high-resolution orthoimage. The International
Archives  of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVII, Part B3b, Hal. 441-445. Beijing.
Purwadhi,  Sri  H  &  Sanjoto,  Tjaturrahono  B.  (2008).
Pengantar  interpretasi  citra  penginderaan  jauh. Lembaga  Penerbangan  dan  Antariksa  Nasional  dan UNNES.
Radoux,  J.  &  Defourny,  P.  2007.  A  quantitative assessment  of  boundaries  in  automated  forest  stand delineation  using  very  high  resolution  imagery. Remote Sensing of Enviroment, 110 (4), pg. 468-475. Setiani, Ari. Prasetyo, Yudo & Subiyanto, Sawitri. (2016).
Optimalisasi Parameter Segmentasi Berbasis
Algoritma  Multiresolusi  Untuk  Identifikasi  Kawasan Industri  Antara  Citra  Satelit  Landsat  dan  Alos  Palsar (Studi  Kasus:  Kecamatan  Tugu  Dan  Genuk,  Kota Semarang).  Program  Studi  Teknik  Geodesi  Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.
Somantri,  L.  (2009).  Teknologi  Penginderaan  Jauh ( Remote Sensing). Universitas Pendidikan Indonesia. Sutanto.  (1986).  Penginderaan  Jauh  Dasar  Jilid  I. Universitas Gadjah Mada.
Xiaoxia, S., Jixian,  S., & Zheungjun, L. (2004). A Comparison of  Object  Oriented  and  Pixel  Based  Classification Approach Using Quickbird Imagery. Chinese Academy of Surveiying and Mapping. Beijing, Cina.
Zhou,  W.,  Troy,  A.,  dan  Grove,  M.  2018.  Object  based  Land Cover Classification and Change Analysis in the Baltimore Metropolitan  Area  Using  Multitemporal  High  Resolution Remote Sensing Data. Sensors, 8: 1613-1636.