Abstrak—Rembesan  minyak  merupakan  salah  satu  peristiwa yang merugikan lingkungan pada industri minyak dan gas. Hal ini  dikarenakan  senyawa  kimia  yang  terkandung  pada rembesan  minyak  dapat  mengakibatkan  penurunan  kualitas lingkungan  hidup.  Rembesan  minyak  (Oil  Seep)  tidak  hanya terjadi  di  wilayah  perairan,  tetapi  juga  di    daratan,  yang terserap  oleh  tanah.  Kejadian  ini  dapat  mengindikasikan adanya sistem perminyakan di bawah permukaan tanah. Dalam penelitian ini daerah terdampak rembesan minyak diidentifikasi  menggunakan  metode  deep  learning  dengan Convolutional  Neural  Networks  dimana  mesin  diharapkan meniru  sistem  kerja  otak  manusia  dalam  mengidentifikasi objek. Data foto udara yang telah terorthorektifikasi dilakukan proses  segmentasi  untuk  membantu  proses  pelabelan  training data  pada  tahap  selanjutnya.  Training  data  tersebut  menjadi data masukan pada tahap train deep learning model, dan akan dilakukan  proses  klasifikasi  piksel  untuk  mendeteksi  area terdampak  oil  seep.  Hasil  pengolahan  berupa  tingkat  akurasi model  mencapai  93%  dan  raster  yang  menampilkan  area terdampak  oil  seep,  yang  kemudian  dihitung  luasan  areanya, dan menghasilkan perhitungan area terdampak oil seep  seluas ± 1,4 hektar.
Kata  Kunci—Oil  Seep,  Rembesan  Minyak,  Deep  Learning, Convolutional Neural Networks, Pembobotan, Area Terdampak Rembesan Minyak.

## I. PENDAHULUAN
NDUSTRI minyak dan gas telah menjadi salah satu sumber pendapatan utama negara, yang meliputi proses eksplorasi dan  eksploitasi.  Namun,  pelaksanaan  proses  ini  juga memberikan  dampak  buruk  bagi  lingkungan,  misalnya pengilangan  minyak  bumi,  kecelakaan  transportasi,  dan kebocoran  pipa  yang  dapat  mengakibatkan  penurunan kualitas lingkungan hidup [1].
Rembesan minyak tidak hanya terjadi di wilayah perairan, namun  juga  di  daratan,  yang  terserap  tanah . Contoh  kasus rembesan  minyak  yang  sering  terjadi  yakni  pada  wilayah pantai  California  dan  teluk  Meksiko.  Di  Indonesia,  kasus rembesan  minyak  terjadi  di Prabumulih,  Sumatera  Selatan yang mengalir hingga ke Kebun Warga .
Kasus  lain  rembesan  minyak  di  darat  terjadi  di  wilayah yang disamarkan, yang merupakan wilayah kontrak minyak dan gas bumi. Di wilayah ini, banyak terdapat sumur tua hasil eksploitasi perusahaan konsesi minyak dari Hindia Belanda sejak  tahun  1894.  Sumur-sumur  tua  tersebut  dikelola  oleh instansi,  tetapi  beberapa  sumur  masih  dikelola  oleh masyarakat  setempat.    Namun,  pada  praktiknya,  kegiatan eksplorasi  dan  eksploitasi  minyak  bumi  ini  belum
memperhatikan peraturan AMDAL dan merupakan kegiatan illegal [2].
Pemantauan  area  terdampak  secara  langsung  di  lapangan dapat  menimbulkan  berbagai  resiko,  mulai  dari  kontak langsung  dengan  minyak,  bahaya  lokasi,  hingga  konflik masyarakat  [3].  Sehingga,  peneliti  menganggap  perlu dilakukan  pemetaan  area  terdampak oil  seep, salah  satunya dengan memanfaatkan data foto udara tanpa kontak langsung di lapangan. Tampilan rembesan minyak pada foto berwarna hitam dan tersebar, hal ini dikarenakan minyak yang muncul ke  permukaan  tanah  akan  berubah  dari  cairan  menjadi  zat seperti tar karena unsur minyak yang lebih ringan menguap, dan  meninggalkan  senyawa  minyak  yang  lebih  berat kemudian teroksidasi oleh udara dan bakteri.
Foto  udara  bermanfaat  dalam  mengidentifikasi  tutupan lahan di sekitar area pertambangan, karena memiliki resolusi

## Identifikasi Area Terdampak
Oil Seep di Darat dari Data Foto Udara Menggunakan Metode Object Based Image Analysis dan Convolutional Neural Networks (Studi Kasus: Kelurahan “X”)
Nurul Fitri Alya, Filsa Bioresita, Noorlaila Hayati, Muhammad Alfian Romadhon, dan Sondy Hardian Meisajiwa
Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : noorlaila@geodesy.its.ac.id

## I
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian.
spasial  yang  tinggi  hingga  satuan centimeter [4].  Sehingga, area  terdampak oil  seeps dapat  diidentifikasi.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  area terdampak oil  seep s  yaitu  dengan  memanfaatkan Deep Learning, khususnya teknik Convolutional Neural Networks (CNN) yang  meniru  sistem  pengenalan  citra  pada  visual korteks  manusia  sehingga  memiliki  kemampuan  mengolah informasi  citra  [5] . Beberapa  penelitian  juga  menerapkan metode Object Based Image Analysis untuk menaikkan tinkat akurasi, seperti penelitian yang dilakukan dengan menerapkan  metode  OBIA  dan  CNN  untuk  klasifikasi tutupan  lahan,  yang  mendapatkan  peningkatan  akurasi  dari 90,6% menjadi 93,2% [6].
Penelitian ini bermaksud untuk mendeteksi area terdampak oil seep dari data foto udara menggunakan metode OBIA dan CNN.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian disamarkan untuk menjaga kerahasiaan data instansi terkait, yang merupakan wilayah kontak minyak dan gas. Di lokasi ini, banyak terdapat sumur tua sejak jaman Hindia Belanda yang sampai sekarang beberapa diantaranya masih  dikelola  oleh  masyarakat  setempat.  Luas  lokasi penelitian  seluas ± 84  hektar.  Gambaran  wilayah  penelitian disajikan pada Gambar 1.

## B. Data dan Peralatan
Adapun data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data  Foto  Udara  yang  telah  terorthorektifikasi  dengan akuisisi data tahun 2015 dengan resolusi spasial 8cm.
2. Vektor Batas Penelitian

## C. Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Perangkat  keras  yang digunaan adalah komputer. Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan deep learning adalah aplikasi pengolahan citra dan ArcGIS Pro 2.7, dan perangkat lunak pengolah kata dan angka yakni Microsoft Office.

## D. Pengolahan Data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  secara  garis  besar
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data.
Gambar 3. Pelabelan objek.
Gambar 4. Pelabelan objek tiap kelas (biru; area tidak terdampak, dan merah; area terdampak).
berupa  pembuatan training  data,  training  model, dan klasifikasi  piksel.  Adapun  detail  pengolahan  tersebut ditunjukkan oleh diagram alir yang ada pada Gambar 2.

## 1) Pemotongan Foto Udara
Pemotongan  foto  udara  dilakukan  di  awal  sesuai  batas lokasi penelitian agar mempermudah dalam pengolahan data.

## 2) Segmentasi
Segmentasi  merupakan  tahap  pada  metode  OBIA,  yakni proses yang membagi foto menjadi beberapa segmen sesuai karakteristik masing-masing piksel. Beberapa parameter pada segmentasi  yang  perlu  diatur  antara  lain spectral  detail (parameter untuk memberikan perbedaan fitur spectral pada foto) , spatial detail (parameter untuk membedakan fitur pada foto) , dan minimum  segment  size .  Parameter-parameter tersebut diatur dengan nilai sebagai berikut, antara lain:
a) Spectral Detail: 20
b) Spatial Detail: 17
c) Minimum Segment Size in Pixels: 10
E. Pelabelan Training Sampel
Pembuatan  label  pada  foto  dilakukan  sebagai input data pada  proses deep  learning .  Pelabelan  objek  dilakukan  dari hasil segmentasi dan terbagi menjadi 2 kelas, yakni kelas area terdampak  dan  tidak  terdampak.    Sampel  area  terdampak dibuat  sebanyak  1700  sampel,  sedangkan  area  tidak terdampak  sebanyak  260  titik.  Penentuan  jumlah  sampel berdasarkan  kenampakan  di  foto,  cukup  tersebar  rata  pada semua bagian foto udara, seperti yang terlihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
F. Export Label
Export label dilakukan untuk merubah format label objek menjadi  format training  data untuk  proses deep  learning. Proses export  label ini  menghasilkan  luaran  berupa image chips sebanyak 15,843 potongan citra seperti pada Gambar 5. Image  chips didapat  dari  pelabelan  objek  dan menjadikannya  menjadi  potongan-potongan  citra  yang dilakukan  pergeseran/translasi  maupun  perputaran/rotasi untuk  mendapatkan  lebih  banyak  informasi  dari  pelabelan objek.

## G. Train Model
Hasil export label akan menjadi data masukan pada proses Train  Model .  Pada  proses train  deep  learning  model di ArcGIS  Pro,  terdapat  beberapa  parameter  yang perlu  diatur pada saat proses train deep learning ini, antara lain: 1. Max epochs (parameter yang mengatur berapa kali dataset akan dilakukan forward-pass dan backward dalam neural networks) : 10
2. Model Type: U-Net Classification
3. Batch  Size (jumlah training  sampel yang  akan  diproses untuk peatihan dalam satu waktu): 8
4. Backbone Model: Resnet-34
5. Validation: 20%
Nilai parameter-parameter ini didapatkan dari proses trial- error untuk  mendapatkan  nilai  yang  tepat  untuk  diterapkan pada  data.  Namun,  untuk  angka  validasi  sebesar  20%, menandakan  bahwa  20%  dari  data  akan  disisakan  untuk dijadikan data validasi.

## H. Klasifikasi Piksel
Klasifikasi  piksel  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  tiap piksel  pada  foto  untuk  mengidentifikasi  tutupan  lahan  area terdampaknya.  Luaran  dari train  model akan  selanjutnya dilakukan  proses  klasifikasi  piksel.  Pada  tahap  ini, parameternya antara lain:
1. Padding (penambahan ukuran piksel dengan nilai tertentu disekitar data input agar hasil dari bidang receptive tidak terlalu  kecil  sehingga  tidak  banyak  informasi  yang hilang).
2. Batch Size (ukuran banyak data yang dimasukan ke proses pelatihan dalam satu iterasi).
Kedua  pearameter  ini  diatur  tingkatannya  sesuai karakteristik data yang digunakan, yang melalui proses trial- error untuk mendapatkan nilai yang sesuai. Pada penelitian ini, nilai padding sebesar 64, dan b atch size sebesar 8.

## I. Analisa Area Terdampak
Hasil  klasifikasi  kemudian  tampalkan  dengan  foto  udara
Gambar 5. Image chips.
Gambar 6. Hasil Segmentasi.
sehingga  presentase  luas  area  terdampak  dapat  dilakukan. Perhitungan  luas  dilakukan  dengan export data  hasil klasifikasi  piksel  dari  raster  ke  poligon,  dan  menghitung luasan total poligon yang terdeteksi.
Pembuatan layout peta tutupan lahan area terdampak dan yang ditampalkan dengan foto udara dan dibuat sesuai kaidah kartografi.

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Segmentasi
Pada tahap segmentasi foto, foto dibagi menjadi beberapa segmen  dengan  pengaturan  parameter  tertentu,  seperti spectral detail, spatial detail, dan minimum size in pixel.
Ketiga  parameter  ini  diterapkan  sesuai  karakteristik  data yang digunakan, misalnya pada spectral detail diatur tingkat nya  di  angka  maksimal,  yakni  20  agar  foto  udara  terbagi menjadi segmen-segmen yang lebih kecil untuk menghasilkan segmentasi lebih detil. Nilai spatial detail juga diatur tinggi dengan nilai 17, untuk membedakan fitur yang mirip seperti lahan kosong dan jalan seperti yang ditunjukkan Gambar 6.
Hasil segmentasi cukup baik untuk dijadikan sebagai data masukan.  Hal  ini  dapat  dilihat  di  Gambar  3  dan  Gambar  4, yang menunjukkan segmen terklasifikasi dengan baik sesuai batas tutupan lahan area terdampak dan tidak terdampak.

## B. Pelabelan Training Sampel
Pelabelan training sampel dalam penelitian ini dilakukan pelabelan  objek  area  terdampak  seperti  pada  Gambar  4. Sampel  kemudian  di export ke  dalam  format training  data pada  proses deep  learning dengan  ukuran  sampel  256 × 256 piksel sebanyak 1700 sampel.
Tahap selanjutnya yakni merubah format training sampel tersebut  menjadi  format training  data untuk  deep  learning. Pada proses ini, mesin memodifikasi training sampel dengan melakukan translasi, rotasi, dan peemotongan ke ukuran lebih kecil  untuk  memperoleh  lebih  banyak  informasi  untuk dipelajari.

## C. Train Model
Proses train model membutuhkan waktu 22 jam 10 menit. Waktu  ini  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  seperti  ukuran data,  pengaturan  parameter,  spesifikasi  komputer  dan sebagainya. Pada penelitian ini, penetapan epoch di angka 10 melalui tahap trial-error. Hasil train  model berupa deep  learning  package dan akurasi yang didapat dari rerata akurasi per epoch, didapatkan sebesar 93%. Gambar 7 merupakan grafik yang menunjukkan tingkat  optimalisasi epoch terhadap  data training dan  data validasi.
Grafik menunjukkan nilai loss pada data training dan data validasi terhadap epoch. Pada grafik, terdapat perbedaan nilai loss antara  data training dan  data  validasi,  serta  pengaruh jumlah epoch pada  proses  pelatihan  model.  Pada  grafik tersebut, epoch 6 dianggap epoch yang paling optimum untuk melatih  model  terhadap  data,  karena  menunjukkan  tingkat loss yang rendah sebelum terjadi kenaikan loss pada epoch ke 7.
Hasil dari train model ini akan menjadi data masukan pada tahap selanjutnya, yaitu proses klasifikasi piksel.

## D. Klasifikasi Piksel
Proses  klasifikasi  piksel  membutuhkan  waktu  selama  1 jam  26  menit.  Lama  proses  ini  juga  dipengaruhi  oleh parameter  klasifikasi  seperti padding,  batch  size ,  serta spesifikasi  komputer,  dan  sebagainya.  Klasifikasi  piksel menghasilkan tampilan pendeteksian berupa raster. Gambar 8 menujukkan hasil klasifikasi piksel untuk pendeteksian oil seep di  darat  dengan  area  terdampak  direpresentasikan dengan poligon merah.

## E. Analisa Area Terdampak
Dengan  total  jumlah  poligon  area  terdampak  yang terdeteksi sebanyak 10100 poligon, total luas area terdampak seluas 13,953.0702 𝑚 2 atau 1,4 hektar.
Dari  hasil  tersebut,  peta  area  terdampak  disusun  Peta disusun  dari  data  hasil  terklasifikasi  dengan  metode deep
Gambar 7. Grafik loss terhadap jumlah epoch.
learning dan  ditampalkan  dengan  foto  udara  dan  disusun sesuai kaidah kartografi seperti yang ditunjukka Gambar 9.
Area  terdampak  rembesan  minyak  cenderung  memiliki karakteristik  tutupan  lahan  yang  kering,  namun  terdapat vegetasi  di  sekitar  sumur-sumur  tersebut.  Lokasi  penelitian pun  tidak  memiliki  lahan  pemukiman  karena  termasuk wilayah  kontrak  minyak  dan  gas  dan  dikelola  oleh  instansi terkait, seperti pada Gambar 10.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Dari hasil analisis penelitian yang dilakukan dapat diambil kesimpulan yaitu: (1) Proses pendeteksian area terdampak oil seep di darat dengan metode object based image analysis dan deep  learning jenis convolutional  neural  networks  yang terdiri dari proses segmentasi pada foto udara, yang kemudian hasilnya digunakan sebagai pembuatan label training sampel. Training sampel selanjutnya digunakan sebagai data masukan untuk  melakukan  pelatihan  model deep  learning dengan mengatur beberapa parameter seperti epoch, batch size, dan
sebagainya.  Selanjutnya  hasil  luaran  dari  pelatihan  model berupa deep  learning  package (.dlpk)  akan  dijadikan  data masukan ada proses klasifikasi piksel untuk mendeteksi area terdampak oil  seep pada  foto  udara;  (2)  Proses  pelatihan model  dengan  metode deep  learning jenis convolutional neural  networks untuk  klasifikasi  piksel  pada  foto  udara menghasilkan  akurasi  sebesar  93% epoch ke-6  dianggap sebagai epoch paling  optimum  dalam  klasifikasi.  Tahap  ini menghasilkan  dokumen  dengan  format deep  learning package yang  nantinya  dapat  digunakan  kembali  pada  data lain  yang  karakeristik  wilayah  yang  mirip  dan  tujuan  yang sama,  yakni  klasifikasi  piksel  untuk  tutupan  lahan  area terdampak oil  seep di  darat;  (3)  Hasil  klasifikasi  piksel menghasilkan  tampilan  pendeteksian  dalam  bentuk  raster, yang  menunjukkan  hasil  kurang  baik  untuk  tutupan  lahan karena poligon tidak seluruhnya menutup.

## B. Saran
Adapun saran yang diberikan pada penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut: (1) Menambah training sampel agar yang  terdeteksi  lebih  banyak  pula.  Hal  ini  perlu memperhatikan spesifikasi computer untuk pengolahan data karena  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama  dan penyimpanan yang lebih besar; (2) Melakukan proses image enhancement setelah  melakukan  proses  klasifikasi  piksel dengan tujuan untuk memperbaiki poligon hasil deteksi agar
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Piksel.
Gambar 9. Peta Area Terdampak Oil Seep.
Gambar 10. Peta Keterangan Area Terdampak Oil Seep.
tampilan  lebih  baik;  (3)  Melakukan  perhitungan  uji  akurasi klasifikasi dengan confussion matrix agar dapat mengetahui tingkat  akurasi  hasil  pendeteksian  yang  didapat;  (4) Membandingkan  data  dengan  data  atau  metode  lain  untuk mengetahhui  keunggulan  metode  CNN  dari  metode  lain untuk pendeteksian area terdampak oil seep.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Sulistyono and M. Masykuri, “Kajian dampak tumpahan minyak dari kegiatan operasi kilang minyak terhadap kualitas air dan tanah (Studi Kasus Kilang Minyak Pusdiklat Migas Cepu),” J. Ekosains , vol. 4, no. 2, pp. 23–34, 2012.
[2]  S.  Suprapti,  “Penyelesaian  sengketa  pengelolaan  sumur  tua  secara
tradisional oleh masyarakat di desa Wonocolo Bojonegoro ditinjau dari aspek hukum,” J. Sos. Hum. , vol. 4, no. 2, pp. 121–134, 2011.
[3]  S.  T.  Yekeen,  A.-L.  Balogun,  and  K.  B.  W.  Yusof,  “A  novel  deep learning  instance  segmentation  model  for  automated  marine  oil  spill detection,” ISPRS  J.  Photogramm.  Remote  Sens. ,  vol.  167,  pp.  190– 200, 2020.
[4]  K. Wikantika and T. M. Susantoro, “Peranan Teknologi Penginderaan Jauh  Pada  Kegiatan  Minyak  Dan  Gas  Bumi,”  Institut  Teknologi Bandung, 2017.
[5]  I. W. S. E. Putra, A. Y. Wijaya, and R. Soelaiman, “Klasifikasi Citra Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pada  Caltech 101,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[6]  S. Timilsina, S. K. Sharma, and J. Aryal, “Mapping urban trees within cadastral parcels using an object-based convolutional neural network,” ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. , vol. 4, pp. 111– 117, 2019.