## PENDEKATAN OTOMATISASI EVALUASI KUALITAS KELENGKAPAN PADA INFORMASI GEOSPASIAL
Ari Sutanto 1,2,* , Trias Aditya 1
1 Program Studi Magister Teknik Geomatika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
2 Badan Informasi Geospasial *Penulis Korespondensi : ari.sutanto@mail.ugm.ac.id
Abstrak. Program  percepatan  penyediaan  informasi  geospasial  skala  besar  harus  diimbangi  dengan percepatan proses evaluasi kualitas. Evaluasi kualitas kelengkapan informasi geospasial skala besar masih dilakukan secara visual. Evaluasi dilakukan dengan pencocokan terhadap sumber data berupa data mozaik orthophoto . Evaluasi  secara  visual  memerlukan  waktu lebih  lama dan  tidak akan  mampu  mengimbangi kegiatan percepatan penyediaan informasi geospasial skala besar. Penelitian ini bertujuan untuk mencari pendekatan  evaluasi  kualitas  kelengkapan  data  spasial  yang  terstandar  dan  berjalan  secara  otomatis. Evaluasi  dilakukan  terhadap  layer  bangunan  berbentuk  poligon  yang  merupakan  salah  satu  produk informasi geospasial dasar skala besar. Kelengkapan data diukur dari jumlah kelebihan data ( commission ) dan  kekurangan  data  ( omission ).  Pendekatan  evaluasi  kualitas  dilakukan  dengan  pembangunan  tools deteksi kelengkapan ( omission dan commission ). Tools deteksi menggunakan metode pencocokan pada level unsur dengan membandingkan seluruh data uji terhadap referensi. Ada 4 skenario yang digunakan dalam  menguji kemampuan tools evaluasi  berdasarkan  bentuk data  pembanding dan matching option . Hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  pembanding  poligon  memperoleh true  commission dan true omission yang  lebih  baik  dibanding  menggunakan  pembanding point (radius  2,5  meter)  pada  opsi pencocokan  “ intersect ”  dan  “ Have  Their  Center  In ”.  Pendekatan  evaluasi  kelengkapan  secara  otomatis masih  memiliki  kesalahan  deteksi omission dan commission .  Untuk  mendukung  percepatan  pengadaan informasi geospasial skala besar, diusulkan prosedur evaluasi kualitas semi otomatis yang menggabungkan deteksi otomatis dan validasi visual untuk memperoleh hasil evaluasi kualitas kelengkapan yang lebih baik. Kata Kunci: otomatisasi; evaluasi kualitas; elemen kelengkapan; informasi geospasial skala besar
Abstract. The program of geospatial information provision acceleration in large scale must be offset by the acceleration  of  quality  evaluation  process.  The  quality  evaluation  of  large  scale  geospatial  information completeness is still conducted visually. The evaluation is conducted by matching the data sources in the form of orthophoto mosaic data. Visual evaluation needs quite a long time and it will not be capable of offsetting the acceleration activity of large scale geospatial information provision. This research aims to find out the approach of standardized qualitiy evaluation of spatial data completeness and runs automatically. The evaluation was conducted on building layer in the form of polygon which is one of the products of large scale basic geospatial information. The data completeness was measured from the total of data excess data (commission)  and  lack  of  data (omission).  Quality evaluation  approach  was  conducted with building  of completeness  detection  tools  (omission  and  commission).  Detection  tools  used  matching  method  at component level by comparing all test data towards the reference. There were 4 scenarios used in testing the ability of evaluation tools based on comparative data form and matching option. The results of this research show that polygon comparator obtains true commission and better true omission compared by using point comparator (radius 2,5 meter) at matching option “intersect” and “have their center in”. The completeness evaluation approach automatically still has mistake of omission detection and commission detection.  To  support  the  acceleration  of  large  scale  geospatial  information  provision,  semi-automatic quality  evaluation  procedure  is  proposed  which  combines  automatic  detection  and  visual  validation  to obtain better result of completeness quality evaluation.
Keywords: automation; quality evaluation; completeness element; large scale geospatial information

## PENDAHULUAN
Kebutuhan informasi geospasial (IG) skala besar yang  semakin  tinggi  dan  cepat,  mendorong pemerintah Indonesia untuk mempercepat
penyediaan  informasi  geospasial  skala  besar  di seluruh  wilayah  Indonesia.    Penyediaan  informasi geospasial  dasar  skala  besar  di  seluruh  wilayah Indonesia  menjadi  salah  satu  target  prioritas
pembangunan  kewilayahan  dalam  RPJMN  2020- 2024  (Kemenkumham  RI,  2020).  Hal  ini,  menuntut penyelenggara  informasi  geospasial  pemerintah maupun swata untuk menyusun strategi pemenuhan IG skala besar dalam upaya percepatan penyediaan data geospasial.
Perpres  Satu  Data  Indonesia  nomor  39  tahun 2019  menyatakan  bahwa  “ketersediaan  data  yang berkualitas harus mudah diakses dan dibagipakaikan”.  Perpres  ini  merupakan  salah  satu dasar utama penjaminan kualitas dalam penyediaan data  geospasial.    Percepatan  penyediaan  informasi geospasial  skala  besar,  harus  diimbangi  dengan penjaminan  informasi  kualitasnya.  Undang-undang Nomor 4 Tahun 2011 tentang Informasi Geospasial, mewajibkan  penyelenggara  Informasi  Geospasial melakukan  penjaminan  dan  memberitahukan kualitas  setiap  IG  yang  diselenggarakannya. Informasi  kualitas  sangat  penting  dalam  ketepatan penggunaan  dan  pemanfaatan  IG.  Jantung  dari sebuah sistem informasi geospasial adalah database spasial  yang  handal  dan  berorientasi  pengguna (Ahmed, 2020). Saat ini, informasi  geospasial yang dibagipakaikan  masih  banyak  yang  tidak  disertai dengan  informasi  kualitas,  hal  ini  dapat menyebabkan  pengguna  data  salah  dalam mengimplementasikan  pemanfaatan  informasi geospasial tersebut.
Kendala  yang  dihadapi  dalam  proses penjaminan  kualitas  adalah  belum  adanya  data pembanding  untuk  evaluasi  kelengkapan  dalam bentuk  data  vektor  skala  besar.  Data  pembanding satu  satunya  yang  tersedia  adalah  sumber  data produksi  peta  Rupabumi  Indonesia  berupa  foto udara.  Proses  pelaksanaan  evaluasi  kualitas kelengkapan informasi geospasial skala besar masih dilakukan  secara  manual  (visual  cek)  terhadap sumber  data  (foto  udara).  Proses  manual  tentu memerlukan waktu lebih lama. Hal tersebut menjadi hambatan  dalam  program  percepatan  pemenuhan informasi  geospasial  dasar  skala  besar.  Percepatan pengadaan  informasi  geospasial  skala  besar  di Indonesia  perlu  diimbangi  dengan  pendekatan metode  otomasi  dalam mengevaluasi  kualitas data spasial  sehingga  produk  percepatan  informasi
geospasial  skala  besar  tersebut  tetap  terjamin kualitasnya.
Wan  dkk.,  (2015)  menyatakan  bahwa  “ada kebutuhan  mendesak  untuk  mengembangkan sistem generik otomatis atau sistem otomatis dalam evaluasi kualitas data spasial”. Seiring perkembangan  teknologi  terkini,  evaluasi  kualitas lebih mengarah pada pada metode pendekatan yang lebih otomatis dengan tujuan standarisasi proses dan mengurangi resiko (Jakobsson dkk., 2010). Devillers dkk.  (2007)  melakukan  penelitian  tentang  desain tools yang  dapat  mengelola  informasi  kualitas  dan mendukung pengguna  dalam menilai  kualitas data. Informasi  kualitas  data  yang  heterogen  dikelola dalam tools yang  menyediakan  fungsi  untuk mendukung  pengguna  dalam  melakukan  penilaian fitness for use sebuah dataset serta menggabungkan konsep  dari Geographic  Information  System (GIS) dan business  intelegence .  Pendekatan  metode evaluasi  kualitas  dengan  alur  kerja  dapat meningkatkan interoperabilitas data geospasial dan kecerdasan  fungsi  berbasis  GIS  berdasarkan metadata  terstandarisasi,  algoritma  kualitas  data, dan alat bantu visual dari informasi kualitas data (Shi dkk., 2015).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyusun pendekatan otomatis evaluasi kualitas  berdasarkan standar  kualitas  data  spasial.  Uji  coba  pendekatan evaluasi  kelengkapan  dilakukan  terhadap layer bangunan  (poligon)  yang  merupakan  produk informasi geospasial dasar skala besar. Pendekatan teknis  menggunakan  konsep  pencocokan  dengan obyek  referensi  menggunakan geoprocessing  tools dalam platform GIS.

## METODOLOGI
Penelitian  meliputi  tahapan  persiapan  data, penyusunan geoprocessing  tools dengan  skenario, tahap  uji  coba tools deteksi  kelengkapan,  analisis hasil  dan  rekomendasi  prosedur  evaluasi  kualitas kelengkapan.
Persiapan  data  meliputi  data  uji  berupa  layer bangunan,  bersumber  dari  dataset  peta  RBI  Skala 1:5.000,  NLP  1209-4212B  wilayah  Kab.  Bogor  yang diproduksi Badan Informasi Geospasial tahun 2016.
Data  referensi  berupa  mosaik orthophoto , bersumber  dari  foto  udara  yang  merupakan  data dasar pemetaan RBI skala 1:5.000 wilayah Kab. Bogor akuisisi  tahun  2014.  Data  pembanding  analisis berupa  hasil  digitasi on-screen dan  deteksi  obyek bangunan  menggunakan deep  learning terhadap foto udara.
Lokasi  sampel  berada  pada  sebagian  wilayah Kabupaten  Bogor  dengan  luasan  1  km².  Lokasi sampel  dipilih  berdasarkan  keberagaman  tingkat kepadatan  bangunan  agar  dapat  memberikan gambaran  pada  hasil  implementasi tools otomasi. Lokasi penelitian disajikan pada Gambar 1.
Pemilihan  elemen  kualitas  untuk  evaluasi dataset informasi geospasial (IG) pada penelitian ini menggunakan elemen kualitas kelengkapan dengan sub-elemen Commission dan Omission sesuai dengan (Badan  Standar  Nasional  Indonesia,  2015). Persyaratan  kualitas  bangunan  yang  digunakan, mengikuti persyaratan spesifikasi produk basis data geospasial nasional Indonesia sebagai berikut:
Kelengkapan (completeness) adalah  ukuran sejauh mana konten data sesuai dengan dunia nyata sesuai dengan pengambilan  data,  cakupan  dataset, dan  pada  tingkat  yang  diperlukan  (Badan  Standar Nasional  Indonesia,  2015).  Ukuran  kualitas  yang digunakan dalam mengevaluasi elemen kelengkapan ( commission dan omission )  adalah error  rate .  Pada sub-elemen commission ,  yang  dimaksud  dengan error rate adalah persentase item yang berlebih pada
dataset (rate of excess items), sedangkan error rate pada  sub-elemen omission adalah  persentase  item yang tidak ada (kurang) pada dataset (rate of missing items). Pada  spesifikasi  produk  data  IG  dari  Badan Informasi  Geospasial,  standar  kualitas  kelengkapan untuk  IG  dasar  terbagi  menjadi  3  (tiga)  kelas (Tabel.II.1).  kelas  A  maksimal error rate tidak  lebih dari 1%. Umtuk error rate antara 1% sampai dengan kurang dari 4% masuk pada kelas B, sedangkan error rate yang lebih dari 4% masuk pada kriteria kelas C (Badan Informasi Geospasial, 2020).
Brovelli dan Zamboni (2018) melakukan metode pencocokan tapak bangunan data OSM  berdasarkan perbandingan  dataset  otoritatif.  Pencocokan  ini dilakukan  dengan  memeriksa  kesamaan  bangunan,
sehingga dapat dideteksi dan dihitung kelengkapannya.  Kelengkapan  dapat  dihitung melalui operasi standar (Razniewski dan Nutt, 2013). Pencocokan  spasial  menurut  Xavier  dkk.  (2016) dapat  diklasifikasikan  sesuai  level  terjadinya korespondensi, yaitu dilakukan pada tingkat skema, unsur, dan internal. Pencocokan pada tingkat skema merupakan  level  tertinggi,  pencocokan  ini    terjadi pada model.  Pencocokan unsur terjadi pada tingkat obyek  dan  pencocokan  internal  terjadi  didalam komponen  internalnya,    contohnya node dalam vertex .
Penelitian Xavier dkk. (2016) juga menjelaskan tentang  derajat  hubungan  yang  dapat  terjadi  pada pencocokan  spasial. Derajat hubungan yang terjadi dapat  dikelompokan  kedalam  3  nilai  relasi  yaitu relasi 1-1 (satu ke satu), 1-n (satu ke banyak) dan n- m (banyak ke banyak).
Dalam  evaluasi  kualitas  kelengkapan,  untuk mendapatkan  obyek  data  berlebih  ( Commission ) digunakan  metode  pencocokan  pada  level  unsur. Pencocokan  ini  membandingkan  seluruh  data  uji
Gambar 1. Lokasi sampel penelitian
Tabel 1. Kelas kualitas data untuk elemen kelengkapan (Sumber: Spesifikasi produk Data IG
(BIG)) Kelas Error rate A ≤ 1% B >1% dan ≤ 4% C >4%
terhadap data referensi. Dengan teknik spatial join , data  uji  digunakan  sebagai  layer  target,  kemudian dilanjutkan  dengan  operasi  selection. Selection dilakukan terhadap nilai join =0 atau obyek layer uji yang  tidak  memiliki  pasangan  yang  dinyatakan sebagai commission .    Demikian  sebaliknya  untuk mendapatkan  obyek  data  kurang  ( omission ), perbandingan data uji terhadap data referensi, layer referensi  digunakan  sebagai  layer  target.  Sehingga obyek layer referensi yang tidak memiliki pasangan atau  nilai  join=0  dinyatakan  sebagai omission
ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 2.
Shi  dkk.  (2015)  melakukan  pendekatan  sistem evaluasi  kualitas  dengan  mengeksplorasi  hubungan antara  informasi  kualitas  data  geospasial  dalam penggunaan  fungsi  GIS. Geoprocessing merupakan seperangkat  alat  untuk  melakukan  pemrosesan terhadap data spasial. Pemrosesan dilakukan untuk tujuan  menghasilkan  turunan  data  spasial  baru. Serangkaian alat geoprocessing dapat dibuat model untuk  melakukan  pengelolaan  dan  analisis  data spasial. Pada penelitian ini digunakan model builder pada platform ArcGIS. Model  builder dalam  ArcGIS merupakan  bahasa  pemrograman  visual  yang digunakan  dalam  pembuatan workflow diagram (Dobesova, 2013). Model builder dapat dikelola dan dimodifikasi  sesuai  tujuan  analisis. Model  builder
dapat  digunakan  untuk  proses  otomasi  (Perdana dkk.,  2012).  Bahasa  pemrograman  visual  ini membuat  proses  pengolahan  data  spasial  menjadi lebih  mudah  karena  mampu  mengotomatisasi workflow dan  diproses  secara  bersamaan  (Schaller dan Mattos, 2009). Model builder ini dimanfaatkan untuk menyelesaikan tugas evaluasi kualitas secara otomatis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Evaluasi  kualitas  data  spasial  merupakan  cara mendapatkan nilai atau tingkat baik buruknya data spasial.  Proses  mendapatkan  nilai  kualitas  dapat menggunakan  pendekatan  manual  dan  otomatis. Penelitian  ini  mencoba  mendapatkan  nilai  kualitas kelengkapan  secara  otomatis.  Pendekatan  evaluasi kualitas  secara  otomatis  dilakukan  untuk mengurangi  campur  tangan  manusia  dalam mengeksekusi  tugas  analitik  secara  spesifik  dan berulang.  Proses  sepenuhnya  dikendalikan  oleh program yang berjalan dalam komputer. Parameter harus  ditentukan  dalam  sebuah  program  untuk mendapatkan  keluaran.  Parameter  pemrosesan untuk mendapatkan  keluaran  dari  evaluasi  kualitas kelengkapan  masih  beragam.  Hal  ini  menjadi bahasan  pokok  dalam  penelitian  ini  untuk  mencari parameter  terbaik  dalam  pembangunan  sistem evaluasi kelengkapan secara otomatis.
Evaluasi kelengkapan dilakukan untuk mendapatkan nilai kesalahan data lebih ( commission )  dan  data  kurang  ( omission ). Implementasi  otomasi  dilakukan  dengan  membuat model  builder dan script Python  pada  perangkat lunak  ArcGIS.  Model  dibuat  untuk  mendeteksi kesalahan  data  lebih  dan  data  hilang.  Model  yang dibangun  memerlukan  parameter  yang  perlu diujicoba  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik. Algoritma yang dibangun dalam model adalah fungsi aggregate  polygons , spatial  join , select dan get count .  Pembuatan tools otomatis  untuk  deteksi obyek omission dan commission menggunakan model builder seperti disajikan pada Gambar 3.
Gambar 2. Omission dan commision pada pencocokan data spasial

## Deteksi kelengkapan secara visual
Sebelum  menjalankan  proses  deteksi  kelengkapan secara  otomatis,  dilakukan  terlebih  dahulu  deteksi kelengkapan  secara  visual.  Deteksi  kelengkapan secara  visual  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil omission dan commission acuan.  Visual  cek merupakan metode manual yang dilakukan dengan mencocokkan layer bangunan dengan kenampakan obyek  bangunan  pada  foto  udara.  Pengecekan secara  visual  dilakukan  terhadap  seluruh  cakupan data  dengan  mengidentifikasi  jumlah  item  yang kurang ( omission ) merupakan obyek bangunan yang belum  dilakukan plotting dan  item  berlebih ( commission )  merupakan  obyek  bangunan  yang dianggap salah plotting .  Hasil pengecekan ini akan menjadi  acuan  dalam  pengujian  kemampuan tools otomasi.  Pengecekan  dilakukan  terhadap  2480 item/obyek  bangunan  pada  data  uji  dengan  luas wilayah 1 Km².  Wilayah penelitian merupakan area dengan  kepadatan  bangunan  bervariasi  dari  jarang
sampai padat. Hasil pengecekan kelengkapan secara visual pada wilayah penelitian tersaji pada Tabel 2.

## Deteksi kelengkapan secara otomatis
Deteksi  kesalahan  dan  evaluasi  kualitas dilakukan  pada  layer  bangunan  dataset  RBI menggunakan geoprocessing tools evaluasi kelengkapan.  Deteksi  menggunakan geoprocessing tools dilakukan dengan empat skenario berdasarkan data pembanding dan matching option . Skenario ini bertujuan untuk mencari pilihan model tools terbaik untuk pengembangan otomasi pengecekan kelengkapan. Skenario didasarkan pada bentuk data pembanding (poligon dan titik), operasi pencocokan, dan operasi join.
Dalam  operasi  pencocokan  digunakan  pilihan Intersect dan Have  Their  Center  In .  Operasi pencocokan Have  Their  Center  In menggunakan radius  2,5  m,  dengan  radius  ini  diharapkan  obyek yang  berpasangan  adalah  benar-benar  obyek  yang berlokasi  sama.  Operasi  pencocokan Intersect memberikan  kelonggaran  pada  obyek,  obyek  yang berpasangan adalah obyek yang saling bertampalan. Operasi join menggunakan  hubungan  1-m, penggunaan  operasi join 1-m  dimaksudkan  agar obyek  berpasangan  lebih  leluasa  dikenali,  hal  ini diterapkan  karena  adanya  perbedaan  segmentasi obyek  bangunan  uji  dan  referensi.  Hasil  deteksi kelengkapan  secara  otomatis  ini  menghasilkan possibility of omission dan possibility of commission
Gambar 3. Model Builder untuk mendapatkan Omission dan  Commission
Tabel 2. Kelas kualitas data untuk elemen kelengkapan dengan pengecekan visual
No Komponen Kualitas Kelengkapan Nilai Pengukuran 1 Jumlah item berlebih ( commission ) 37 2 Tingkat item berlebih 1.49 % 3 Jumlah item yang hilang ( omission ) 17 4 Tingkat item yang hilang 0.69 %
yang  akan  divalidasi  secara  visual  untuk menghasilkan omission dan commission yang fix .
Ada  empat  skenario  yang  diterapkan  untuk mendapatkan  hasil  deteksi  otomatis  yaitu  poligon- poligon  dengan  matching  operation  “ Have  Their Center In ”, poligon-titik dengan matching operation Have  Their  Center  In (radius  2,5  meter)  ,  poligon- poligon  dengan matching  operation  intersect ,  dan poligon-titik  dengan matching  operation  intersect .
Hasil  deteksi  otomatis  dengan  empat  skenario menggunakan tools  geoprocessing tools  evaluasi kelengkapan adalah sebagai berikut:
Skenario 1 mendeteksi 47 item  berlebih dengan 10  item  merupakan false  commission dan mendeteksi  47  item  yang  hilang  dengan  30  item merupakan false  omission .  Kesalahan  deteksi  ini disebabkan oleh obyek bangunan yang berbentuk U atau  L  sehingga  titik tengah  berada  di  luar  poligon bangunan. Pada operasi pencocokan menggunakan Have  Their  Center  In ,  unsur join tidak  menemukan pasangan  pada  poligon  referensi  sehingga menyebabkan  bangunan  terdeteksi  sebagai  item yang  hilang  atau omission (Gambar  4a).  False commission  terjadi  pada  kasus  perbedaan  ploting dan digitasi terhadap obyek bangunan (Gambar 4b) sehingga menyebabkan bangunan terdeteksi sebagai item berlebih.
Skenario  2  menggunakan  data  pembanding berupa  titik  dan  menerapkan matching  operation : Have  Their  Center  In dengan  radius  2,5  m  dengan pola  realasi  1-m.    Hasil  deteksi  sejumlah  242  item berlebih  dengan  jumlah true  commission sebanyak 16  item.  Hal  ini  disebabkan  operasi  pencocokan menggunakan  titik  pusat  menyebabkan  unsur  join berupa titik tidak selalu dapat berpasangan dengan titik  tengah  obyek  target  dan  menyebabkan false commission yang  cukup  banyak  (lihat  Gambar  5a). Deteksi item yang hilang pada skenario ini sejumlah 17  item  dengan  1  item  merupakan false  omission . Hal ini disebabkan karena posisi titik referensi tidak selalu  berada  tepat  pada  poligon  data  uji  (Gambar 5b).
Skenario  3  menggunakan  data  pembanding poligon  dan  menerapkan matching  operation :
intersect . Hasil yang diperoleh adalah 33 commission dan 19 omission . Dari 33 item commission , terdapat 4  item misdetection ,  hal  ini  disebabkan  obyek bangunan  yang  seharusnya  merupakan  item berlebih  masih  bersentuhan  dengan  poligon referensi  disebelahnya  sehingga  dianggap  bukan kesalahan commission (lihat  Gambar  6a).  Hal  yang sama  terjadi  juga  pada  deteksi  obyek  yang  hilang,
(a)                                           (b) Gambar 4. Hasil false omission (a) dan false commission (b) pada skenario 1
Tabel 3. Hasil deteksi otomatis dengan opsi operasi pencocokan Ske- nari o Data Uji- Pemban- ding Join Opera tion Matching Operation Hasil (Jumlah item possibility ) 1 Poligon- Poligon 1-m Have Their Center In Commission: 47 Omission: 47 2 Poligon- Titik 1-m Have Their Center In (radius 2,5m) Commission: 242 Omission: 17 3 Poligon- Poligon 1-m Intersect Commission: 33 Omission: 19 4 Poligon- Titik 1-m Intersect Commission:242 Omission:17
(a)                                           (b) Gambar 5. Hasil false omission (a) dan false commission (b) pada skenario 2
dari  19  item omission ,  2  item  obyek  merupakan misdetection /tidak  terdeteksi  sebagai omission ,  hal ini disebabkan karena obyek uji masih bersinggungan dengan  obyek  referensi  (Gambar  6b).    Penerapan aturan intersect dengan  relasi  1-m  kurang  cocok untuk  mendeteksi omission dan commission pada lokasi obyek rapat.
Skenario  4  menerapkan  operasi  pencocokan intersect pada  data  pembanding  yang  berupa  titik. Hasil  skenario  4  mampu  mendeteksi commission sejumlah  242  item  dengan true  commission sebanyak  16  item, misdetection 1  item  dan false commission sebanyak  225  item.  Kesalahan  deteksi pada  skenario  ini  disebabkan  oleh  titik  bangunan referensi tidak bersentuhan dengan poligon data uji, hal  ini  terjadi  karena  adanya  segmentasi  pada boundary  bangunan  (Gambar  7a).  Hasil    deteksi omission diperoleh sebanyak 17 item  dengan 1 item merupakan false omission dan 1 item misdetection , hal ini disebabkan karena titik referensi masih berada pada radius 2,5 m sehingga tidak terdeteksi sebagai omission (Gambar 7b).
Hasil  yang  diperoleh  dari  ke  empat  skenario pendekatan  deteksi  otomatis  diatas  tidak  sama
dengan hasil deteksi secara manual (visual). Masing masing  pendekatan  memiliki  kesalahan  deteksi dengan  nilai  prosentase  berbeda.  Apabila  hasil deteksi  visual  digunakan  sebagai  acuan,  maka diperoleh perbandingan seperti disajikan pada Tabel 4.  Hasil  ini  menggambarkan  kemampuan tools deteksi  kelengkapan  yang  mampu  mendeteksi kesalahan omission dan commission ,  namun  masih terdapat  beberapa  kesalahan  deteksi  yang disebabkan  oleh  kondisi  data  uji  dan  data pembanding.
Dari  Gambar  8  dapat  disimpulkan  bahwa skenario  evaluasi  kualitas  menggunakan  data pembanding  poligon  dapat  menghasilkan true commission dan true omission yang  baik  dengan kesalahan  deteksi  minimum  dibandingkan  dengan menggunakan data pembanding titik (radius 2.5m). Semua  metode  pencocokan  menghasilkan false detection ,  sehingga  perlu  dilakukan  proses  validasi visual  setelah  proses  deteksi  secara  otomatis. Berdasarkan  hasil  diatas,  dapat  disimpukan  bahwa pemanfaatan tools otomasi  menggunakan  data pembanding secara otomatis belum dapat dilakukan secara full otomastis karena masih ditemukan false detection pada data hasil evaluasi kualitas.
(a)                                           (b) Gambar 7. Hasil misdetection pada commission (a) dan misdetection pada omission skenario 4
(a)                                           (b) Gambar 4. Hasil false omission (a) dan false commission (b) pada skenario 3
Tabel 4. Perbandingan true commission- true omission berdasarkan visual check dan populasi data Ske- nario True Com. False Com. True Om. False Om. 1 37 10 17 30 2 16 226 15 2 3 29 4 15 4 4 16 226 15 2
Gambar 8. Tingkat keberhasilan deteksi otomatis pada 4 skenario

## Evaluasi Kelengkapan Semi Otomatis
Penggunaan  data  pembanding  merupakan persyaratan  mutlak  untuk  menjalankan  prosedur evaluasi  kelengkapan  secara  otomatis.  Data pembanding  dapat  berupa  poligon  maupun  titik. Permasalahannya  adalah  tidak  tersedianya  data pembanding  yang  representatif  untuk  peta  skala besar  kecuali  data  dasarnya  sendiri  berupa  foto udara.  Percobaan  menggunakan tools yang diotomasi  masih  perlu  dioptimalkan  agar tools tersebut dapat digunakan secara full otomatis.
Hal  ini  memunculkan  gagasan  untuk menjalankan prosedur semi otomatis dalam evaluasi kelengkapan  (lihat  Gambar  9).  Prosedur  ini
menggabungkan  operasi  otomatis  menggunakan geoprocessing tools dan  operasi  manual  dalam pengambilan  keputusan  secara  visual.  Operasi otomatis  yang  dijalankan  adalah  operasi  deteksi kelengkapan  berdasarkan  data  pembanding  yang diperoleh dari proses ekstraksi data secara otomatis seperti object detection dengan deep learning . Tahap pertama  dalam  prosedur  semi  otomatis  adalah mendeteksi  obyek  yang  menjadi possibility  error secara  otomatis,    tahap  kedua  melakukan  validasi obyek  kesalahan  secara  visual  dan  tahap  ketiga melakukan kalkulasi kualitas secara otomatis. Berikut
ini  adalah  diagram  alir  proses  evaluasi  kualitas kelengkapan secara semi otomatis.
Berdasarkan  ketersediaan  data  referensi  dan percobaan tools otomasi  diatas  maka  untuk mendapatkan error  rate ,  digunakan  pendekatan semi otomatis. Pendekatan ini dapat dibagi menjadi 3 (tiga) tahap yaitu :
Pertama, adalah deteksi kelengkapan otomatis. Tahap  ini  menggunakan  data  pembanding  berupa point  vektor  bangunan.  Data  bangunan point diperoleh  dari  konversi bounding-box hasil  object detection pada foto udara yang diolah menggunakan teknik deep learning menggunakan model single shot detection (SSD)  (Liu  dkk.,  2015).    Metode  deteksi kelengkapan  otomatis  adalah  pencocokan  dataset obyek vektor bangunan pada data uji dengan objek vektor ( point ) data pembanding. Dataset dinyatakan commission jika  setelah  dibandingkan  diketahui obyek  pada  dataset  bangunan  uji  lebih  banyak dibanding  dengan  obyek  pembanding.  Dan sebaliknya  dataset  dinyatakan  omission  jika  obyek pada  dataset  bangunan  kekurangan  dibanding dengan  obyek  pembanding.  Metode  perbandingan antara  dataset  bangunan  data  uji  dengan  dataset pembanding  adalah dengan pendekatan spatial join dan  fungsi select .  Karena  data  pembanding  bukan merupakan  data  dengan  kualitas  yang  sudah  teruji maka  hasil omission dan commission dianggap sebagai  obyek  kemungkinan  yang  akan  dilakukan pengecekan kembali pada tahap selanjutnya.
Kedua,  adalah validasi visual. Tahap  ini adalah tahap pengecekan omission dan commission secara visual. Visual cek dilakukan hanya pada possibility of omission dan commission secara  visual  diatas  foto udara  sebagai  referensi.  Pada  tahap  ini  sangat mengandalkan  kemampuan  intepretasi  foto  udara dan  pengetahuan  lokal reviewer .  Data  pengecekan lapangan  terhadap  obyek possibility akan  sangat direkomendasikan.  Obyek false  omission dan false commission akan  dihapus  sehingga  menghasilkan obyek omission dan commission terkoreksi.
Ketiga,  adalah  evaluasi  kualitas  otomatis. Evaluasi  kualitas  adalah  melakukan  kalkulasi kelengkapan  dimana  kegiatan  ini  menilai  sejauh mana  konten  data  sesuai  dengan  dunia  nyata.
Mulai Omisi dan komisi (possibility) Pencocokan data set bangunan dengan data pembanding Data set bangunan (vektor) Data Pembanding. Hasil ekstraksi/ object detection (deep learning) Visual cek omisi komisi Selesai Data dasar (Foto Udara) Omisi dan komisi terkoreksi Evaluasi kualitas Laporan Kualitas Tools deteksi kelengkapan Validasi visual Tools evaluasi kelengkapan
Gambar 5. Rekomendasi alur proses evaluasi kualitas kelengkapan semi otomatis layer bangunan
Batasan evaluasi kualitas kelengkapan sesuai dengan cakupan dataset dan tingkat skala yang diperlukan. Hasil  yang  diperoleh  pada  tahap  ini  adalah  tingkat item berlebih ( rate of excess items ) dan tingkat item yang tidak ada ( rate of missing items ).

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan pendekatan evaluasi  kualitas  pada  penelitian  ini  dapat  diambil kesimpulan diantaranya:
1. Pendekatan  evaluasi  kualitas  kelengkapan dapat dilakukan menggunakan analisis
pencocokan  antara  data  uji  dan  data pembanding  dengan  menentukan  parameter matching operation dan join operation .
2. Pembangunan  tools  deteksi  kelengkapan menggunakan teknik pencocokan memerlukan parameter  operasi  pencocokan.  Hasil  operasi pencocokan  dengan  “ intersect ”  dan    “ Have Their Center In ” berpengaruh pada data poligon, sedangkan untuk data pembanding berupa titik, kedua pilihan matching operation menghasilkan nilai yang sama.
3. Skenario  evaluasi  kualitas  menggunakan  data pembanding  poligon  dapat  menghasilkan true commission dan true  omission yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  menggunakan  data pembanding point dengan radius 2.5m.
4. Pendekatan  metode  pencocokan  memiliki kesalahan  deteksi omission dan commission dengan  prosentase  berbeda,  sehingga  masih perlu  dilakukan  proses  validasi  setelah dilakukan deteksi secara otomatis.
5. Berdasarkan
hasil penelitian diatas, pengembangan tools otomasi  menggunakan data pembanding secara otomatis belum dapat dilakukan secara full otomastis.
6. Prosedur  untuk  evaluasi  kualitas  yang  dapat dijalankan  untuk  percepatan  adalah  prosedur evaluasi kualitas semi otomatis dengan tahapan deteksi possibility error otomatis, validasi visual dan kalkulasi kualitas otomatis.

## Saran
Berdasarkan  kekurangan  dan  keterbatasan dalam penelitian ini, saran yang dapat disampaikan diantaranya:
1. Agar  metode  pencocokan  dapat  digunakan dalam mendukung percepatan evaluasi kualitas kelengkapan  secara full otomatis,  maka  perlu dikembangkan tools deteksi yang lebih  akurat berbasis GIS maupun machine learning .
2. Untuk  memperoleh omission dan commission yang lebih akurat dalam evaluasi kelengkapan, dapat  diperdalam  pada  parameter maItching operation .

## Ucapan Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Badan  Informasi Geospasial  atas  bantuan  informasi  dan  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Terimakasih disampaikan  juga  kepada  Program  studi  Magister Geomatika,  Universitas  Gadjah  Mada  yang memfasilitasi  terlaksananya  penelitian  ini,  serta semua pihak yang memberikan masukan konstruktif terhadap tulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmed, Z. (2020), Quality Control and Quality Assurance in GIS Database and Applications , GIS Consultant – Ain Shams University.
Badan  Informasi  Geospasial  (2020), Spesifikasi  Produk Data Basisdata Geospasial Nasional Indonesia , Vol.1, No.April, hal. 7–8.
Badan  Standar  Nasional  Indonesia  (2015), SNI/ISO 19157:2015 Informasi Geografis - Kualitas Data .
Brovelli, M.A. dan Zamboni, G. (2018), "A New Method for the Assessment of Spatial Accuracy and Completeness of  OpenStreetMap  Building  Footprints", ISPRS International Journal of Geo-Information , Vol.7, No.8, hal. 289. http://doi.org/10.3390/ijgi7080289.
Devillers,  R.,  Bédard,  Y.,  Jeansoulin,  R.  dan  Moulin,  B. (2007),  "Towards  Spatial  Data  Quality  Information Analysis Tools for Experts Assessing the Fitness for Use of Spatial Data", International Journal of Geographical Information  Science ,  Vol.21,  No.3,  hal.  261–282. http://doi.org/10.1080/13658810600911879.
Dobesova, Z. (2013), "Strengths and Weaknesses in Data Flow Diagrams in GIS", Proceedings - 2013 , hal. 803– 807, http://doi.org/10.1109/CSA.2013.192.
Jakobsson, Mäkelä, Henriksson, Tsoulos, L., Beare, M. dan J,  M.  (2010), Implementing  Quality  in  Spatial  Data Infrastructures – Introducing Building Blocks of Quality Web Services ,.
Kemenkumham RI (2020), Peraturan Presiden Nomor 18 Tahun 2020 Tentang Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional Tahun 2020-2024 Kemenkumham RI,.
Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C.-Y. dan Berg, A.C. (2015), "SSD: Single Shot MultiBox Detector", Computer  Vision ,  Lecture  Notes  in Computer Science, Eds.: Leibe, B., Matas, J., Sebe, N., dan  Welling,  M.,  Springer  International  Publishing, Cham, hal. 21–37, http://doi.org/10.1007/978-3-319- 46448-0_2.
Perdana, A., Ginanjar, A., Mersariany, N. dan Mayasari, R. (2012), "Model Builder untuk Pembentukan Basisdata Nama Rupabumi Guna", Paper Konferensi FIT ISI , hal.
0–4, http://doi.org/10.13140/2.1.2585.5363.
Razniewski,  S.  dan  Nutt,  W.  (2013),  "Assessing  the Completeness  of  Geographical  Data", Big  Data , Lecture Notes in Computer Science, Eds.: Gottlob, G., Grasso,  G.,  Olteanu,  D.,  dan  Schallhart,  C.,  Springer,
Berlin, Heidelberg, hal. 228–237,
http://doi.org/10.1007/978-3-642-39467-6_21.
Schaller, J. dan Mattos, C. (2009), "ArcGIS ModelBuilder Applications for Landscape Development Planning in the  Region  of  Munich,  Bavaria", Peer  Reviewed Proceedings  of  the  Digital  Landscape  Architecture Conference, Valletta, Malta , Malta, hal. 127–136,.
Shi,  W.,  Bo,  W.  dan  Stein,  A.  (2015), Uncertainty Modelling  and  Quality  Control  for  Spatial  Data ,  CRC Press.
Wan, Y., Shi, W., Gao, L., Chen, P. dan Hua, Y. (2015), "A General  Framework  for  Spatial  Data  Inspection  and Assessment", Earth  Science  Informatics ,  Vol.8,  No.4, hal.  919–935.  http://doi.org/10.1007/s12145-014- 0196-9.
Xavier, E., Ariza-Lopez, F. dan Ureña-Camara, M. (2016), "A  Survey  of  Measures  and  Methods  for  Matching Geospatial Vector Datasets", ACM Computing Surveys ,
Vol.49, No.2, hal. 1–34. http://doi.org/10.1145/2963147.
-------------------