Analisis  Efektivitas  Metode  Digitasi  On-Screen  dan  Object-Based  Image  Analysis  (OBIA) Melalui  Foto  Udara  dalam  Pemetaan  Bidang  Tanah  Kawasan  Permukiman  (Studi  Kasus  di Desa Ciwaruga, Kecamatan Parongpong, Kabupaten Bandung Barat)
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)
Nandia Putri* 1 , Darsiharjo 2 , Nanin Trianawati Sugito 2
1 Program Studi Sains Informasi Geografi, Departemen Pendidikan Geografi, Fakultas Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial, Universitas Pendidikan Indonesia, Kota Bandung, 40154, Indonesia
2 Departemen Pendidikan Geografi, Fakultas Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial, Universitas Pendidikan Indonesia, Kota Bandung, 40154, Indonesia *Korespondensi penulis: nandiaputri@upi.edu
Diterima: 25032022; Diperbaiki: 27082022; Disetujui: 23082023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Desa  Ciwaruga  berada  di  wilayah  suburban  yang  berpotensi  mengakibatkan perubahan  penggunaan  dan kepemilikan tanah kawasan permukiman secara cepat. Kondisi ini berdampak pada upaya pemantauan kepemilikan bidang  tanah  permukiman  yang  perlu  dilakukan  pembaruan  data  bidang  tanah.  Proses  untuk  memetakan  dan mengetahui letak, batas, dan luas suatu bidang tanah kawasan permukiman di atas peta tidak terlepas dari beberapa kendala.  Khususnya  pemetaan  dengan  metode direct  techniques seperti  terestrial  ataupun  survei  satelit  memiliki keterbatasan  dan  kendala  dari  segi  teknis,  waktu,  biaya,  dan  sumber  daya  manusia.  Kendala  tersebut  dapat  diatasi dengan metode pemetaan indirect techniques dengan data foto udara. Metode ini dapat memetakan dan memperbarui data bidang tanah dengan lebih cepat untuk cakupan wilayah yang lebih luas. Terdapat dua metode untuk pemetaan bidang tanah menggunakan data foto udara yaitu metode digitasi on-screen dan metode object-based image analysis (OBIA). Melalui penelitian ini, akan dikaji analisis efektivitas kedua metode dalam memetakan bidang tanah kawasan permukiman menggunakan data foto udara. Analisis ini menggunakan pengujian toleransi ketelitian planimetrik luas dan jarak berdasarkan peraturan Badan Pertanahan Nasional. Toleransi kesalahan luas adalah ± 0.5√luas sebenarnya, dan toleransi kesalahan jarak adalah ≤ 0.3 mm pada skala peta. Berdasarkan pengujian dan perbandingan ketelitian luas dan jarak, jumlah bidang, dan bentuk bidang yang dihasilkan, dapat dikatakan bahwa pemetaan dengan metode digitasi on-screen lebih  unggul  dari  metode object-based  image  analysis (OBIA).  Dari  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  peta  bidang  tanah  hasil  digitasi on-screen dapat  dipertimbangkan  menjadi  peta  bidang  dalam sertifikat  tanah,  karena  memenuhi  toleransi  kesalahan  planimetrik  luas  dan  jarak  berdasarkan  peraturan  Badan Pertanahan Nasional.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Ciwaruga Village is located in a suburban area, consequently this village has potential for rapid changes in settlement land ownership. This condition has an impact on the process to monitoring land ownership by cadastral data updates through mapping process. The process of mapping the location, boundaries, and area of settlement areas parcel is inseparable from several obstacles. Specially mapping with the direct technique method such as terrestrial or  satellite  surveys  has  limitations  and  constraints  in  terms  of  technical,  time,  cost,  and  human  resources.  These obstacles can be overcome by indirect technique method using aerial imagery data from drones. This approach allows for  faster  mapping  and  updating  of  cadastral  data  for  wider  area  coverage.  There  are  two  methods  for  cadastral mapping  using  aerial  imagery,  i.e.,  on-screen  digitizing  and  object-based  image  analysis  (OBIA).  This  study  will analyze the effectiveness of two methods in mapping informal and formal settlement parcel using drone aerial imagery data. This analysis uses a planimetric area and distance error assessment based on National Land Agency regulations. The area error tolerance is ± 0.5√actual area, and the distance error tolerance is 0.3 mm on the map scale. Based on a comparison of accuracy and planimetric errors, the number of lands, and the form of the land produced, it can be stated  that  mapping  the  settlement  areas  parcel  with  on-screen  digitazing  is  foremost  to  the  object-based  image analysis (OBIA) method. From this study it can be concluded that on-screen digitized cadastral map can be regarded as a parcel map in the land certificate, as it meets the tolerances based on the planimetric area and distance errors specified by National Land Agency.
Kata kunci: Bidang Tanah Permukiman; Digitasi on-screen ; Foto Udara; Object-based Image Analysis
Cara untuk sitasi: Nandia, P., Darsiharjo, Sugito, N.T. (2023). Analisis Efektivitas Metode  Digitasi On-Screen dan Object-Based  Image  Analysis (OBIA)  Melalui  Foto  Udara  dalam  Pemetaan  Bidang  Tanah  Kawasan  Permukiman (Studi Kasus di Desa Ciwaruga, Kecamatan Parongpong, Kabupaten Bandung Barat). Geoid, 19(1) , 73 - 87.

## Pendahuluan
Kebutuhan pengukuran dan pemetaan bidang tanah di Indonesia tergolong masih sangat tinggi. Hal ini terjadi karena masih banyaknya bidang-bidang tanah yang belum terpetakan. Dari tahun 2016 pemerintah Indonesia melaksanakan percepatan pendaftaran tanah sistematik lengkap dengan target pada tahun 2025 seluruh bidang tanah di Indonesia telah terdaftar. Berdasarkan estimasi tahun 2020, jumlah bidang tanah di seluruh Indonesia adalah  ±126.000.000  (seratus  dua  puluh  enam  juta)  bidang  dan  jumlah  bidang  tanah  yang  sudah  terdaftar sampai dengan akhir tahun 2020 mencapai 87.562.158 bidang (Kementerian ATR/BPN, 2021). Sampai akhir tahun 2020, persentase jumlah tanah yang terdaftar mencapai 69,49% sehingga terdapat 30.51% bidang tanah yang belum terdaftar. Oleh karena itu, pemerintah dalam hal ini Badan Pertanahan Nasional sebagai instansi yang menangani kebutuhan kadastral di Indonesia perlu melakukan pemetaan bidang tanah secara masif dan dalam jumlah besar untuk menunjang terlaksananya pemetaan seluruh bidang tanah di Indonesia.
Saat ini, pengukuran bidang tanah metode direct techniques dengan total station dan GPS geodetik merupakan metode  konvensional  untuk  survei  kadaster  yang  sering  digunakan.  Kedua  metode  survei  ini  memerlukan banyak waktu, biaya dan sumber daya manusia (Hassan dkk., 2019; Mulelid, 2013). Teknik pemetaan bidang tanah yang efektif dalam akuisisi data serta efisien dari segi waktu, biaya operasional, sumber daya manusia dan wilayah cakupan tentunya dibutuhkan untuk menunjang percepatan pemetaan bidang tanah di Indonesia (Adi dkk., 2017). Kendala tersebut dapat diatasi dengan metode pemetaan indirect techniques dengan data foto udara.
Terdapat  dua  metode indirect  techniques yang  dapat  digunakan  untuk  pemetaan  bidang  tanah  kawasan permukiman  menggunakan  data  dasar  foto  udara  yaitu  metode  digitasi on-screen dan  metode object-based image analysis . Metode digitasi on-screen merupakan teknik ekstraksi penarikan batas-batas kadaster secara manual oleh interpretasi manusia. Sedangkan metode object-based image analysis merupakan teknik ekstraksi batas-batas  kadaster  secara  otomatis  melalui  algoritma  klasifikasi  citra  berbasis  objek  (Crommelinck  dkk., 2016).
Object-based  image  analysis merupakan  salah  satu  metode  yang  telah  banyak  digunakan  dalam  ekstraksi informasi  objek  dari  data  citra  satelit  resolusi  tinggi.  Contohnya  dalam  penelitian  Khadanga  dkk.,  (2016) object-based image analysis digunakan untuk ekstraksi bidang tanah secara otomatis dari citra satelit resolusi tinggi  dan  membantu  pembaruan  peta  kadaster.  Teknik  otomatisasi object-based  image  analysis ini  dapat menjadi alat pendukung untuk pembuatan batas bidang digital, yang memungkinkan pendaftaran dan pemetaan hak atas tanah yang lebih cepat (Nyandwi dkk., 2019).
Seiring  berkembangnya  teknologi  penginderaan  jauh,  kehadiran  kendaraan  udara  tanpa  awak  ( Unmanned Aerial Vehicle/UAV ) dan foto udara yang dihasilkannya mulai bersaing dengan citra satelit. Melalui citra satelit resolusi setengah meter, bangunan kecil dan jalan setapak yang sempit sebagai karakteristik permukiman yang tidak direncanakan akan sulit di interpretasi (Kuffer dkk., 2014; Shukla, 2020). Sedangkan hasil foto udara UAV  memiliki  keunggulan  dalam  resolusi  yang  sangat  tinggi  dan  menjadi  alternatif  yang  efektif  untuk ekstraksi  objek  permukiman  karena  dapat  menangkap  detail  spasial  yang  tidak  terlihat  dalam  citra  satelit resolusi tinggi (Gevaert dkk., 2016; Shukla, 2020). Saat ini, data foto udara dari UAV menjadi sangat populer karena resolusi spasial yang tinggi, menghasilkan data yang real-time , biaya rendah, dan kompleksitas rendah (Crommelinck dkk., 2016).
Pemetaan bidang tanah menggunakan foto udara dari unmanned aerial vehicle sudah banyak diterapkan karena foto yang dihasilkan dapat menunjukkan batas-batas kadaster yang dapat mudah dideteksi dan didigitasi secara
manual. Penelitian Stöcker dkk., (2020) menunjukkan bahwa data foto udara dapat digunakan untuk membuat dan memperbarui peta kadaster karena kualitas informasi geospasial yang diturunkan dari foto udara termasuk baik,  sehingga  mendukung  proses  pemetaan  dan  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  hak  atas  tanah masyarakat. Dari beberapa hasil penelitian, diketahui bahwa pemetaan bidang tanah dengan foto udara hasil perekaman UAV bisa seakurat dan jauh lebih murah daripada survei lapangan (Adi dkk., 2017; Fariz dkk., 2020; Hartono & Darmawan, 2019; Ramadhani dkk., 2018; Utomo, 2018).
Selain bidang tanah pada umumnya, data foto udara hasil UAV juga memiliki penerapan yang signifikan dalam klasifikasi  dan  ekstraksi  bidang  tanah  di  kawasan  permukiman  yakni  objek  bangunan  di  daerah  perkotaan maupun  pedesaan.  Bidang tanah kawasan  permukiman  penting  untuk  dipetakan terutama  berkaitan  dengan pembaruan  data  bidang  tanah  perkotaan.  Bidang  tanah  perkotaan  cenderung  memiliki  karakteristik  cepat berubah  karena  adanya  faktor  urbanisasi  dan  pertambahan  penduduk  yang  berdampak  pada  perubahan penggunaan dan kepemilikan lahan (Alwan dkk., 2018; Hassan dkk., 2019; Tahir, 2018). Perubahan tersebut terjadi  karena  urbanisasi  dan  pertambahan  penduduk  akan  meningkatkan  kebutuhan  ruang  untuk  tempat tinggal serta tempat kegiatan kehidupan sosial ekonomi dan budaya. Namun, pada kenyataannya penyediaan lahan  di  pusat  kota  semakin  terbatas  dan  langka  dengan  harga  lahan  yang  sangat  mahal.  Kondisi  ini menyebabkan  perkembangan  perkotaan  cenderung  ”mencaplok”  wilayah  pinggiran  perkotaan  yang  masih memiliki  ketersediaan  lahan  dan  harga  yang  lebih  terjangkau  (Yunus,  2015).  Adanya  pemekaran  kota  ke wilayah pinggiran akan memicu munculnya lahan terbangun baru.
Desa  Ciwaruga  merupakan  salah  satu  desa  di  Kecamatan  Parongpong,  Kabupaten  Bandung  Barat  yang berbatasan langsung dengan Kota Bandung. Desa Ciwaruga termasuk kedalam kawasan pinggiran peri-urban Metropolitan  Bandung  Raya  yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  penduduk  tinggi  (Vitriana,  2020). Berdasarkan penelitian Wahyudi (2017), Desa Ciwaruga termasuk kedalam tiga desa dengan lahan terbangun yang  terluas  di  Kecamatan  Parongpong  karena  laju  pertumbuhan  penduduk  dan  pembangunan  yang  pesat bersama dengan Desa Sariwangi dan Desa Cihideung. Minimnya lahan untuk permukiman di Kota Bandung dapat  menyebabkan  pengembangan  permukiman  untuk  mendukung  aktivitas  urban  Kota  Bandung  yang melebar  ke  Desa  Ciwaruga.  Pengembangan  perumahan  formal  dan  informal  di  daerah  ini  cukup  cepat mengingat lokasinya yang berdekatan dengan area perkotaan (Maryati, 2019). Hal tersebut didukung dengan adanya paradigma penggunaan wilayah peri-urban yang dianggap sebagai tempat tinggal yang nyaman karena bebas dari kemacetan, polusi udara, dan kepadatan sebagaimana yang terjadi di wilayah kota (Vitriana, 2020).
Kondisi geografis dari Desa Ciwaruga yang telah dijelaskan di atas dapat menyebabkan terjadinya perubahan penggunaan  dan  kepemilikan  lahan  kawasan  permukiman  di  Desa  Ciwaruga  secara  cepat.  Kondisi  ini berdampak pada upaya pemantauan kepemilikan hak bidang tanah permukiman di Desa Ciwaruga yang perlu dilakukan  pembaruan  data  bidang  tanah.  Kondisi  ini  juga  mengakibatkan  Desa  Ciwaruga  memiliki  jenis permukiman yang beragam yaitu permukiman formal dan informal. Berdasarkan kondisi tersebut, maka Desa Ciwaruga  sesuai  untuk  digunakan  sebagai  lokasi  penelitian  dalam  menguji  efektivitas  metode  digitasi on- screen dan object-based  image  analysis pada  pemetaan  bidang  tanah  kawasan  permukiman  formal  dan informal menggunakan data dari foto udara.
Pemetaan  bidang  tanah  di  Desa  Ciwaruga  juga  penting  dilakukan  sebagai  langkah  penyusunan  basis  data permukiman tingkat desa. Basis data permukiman penting untuk dibuat karena berkaitan dengan pajak bumi dan  bangunan,  pendaftaran  sertifikat  tanah,  penanganan  sengketa  kepemilikan  tanah,  serta  legalisasi  dan manajeman  aset  desa.  Berdasarkan  pemaparan  tersebut  maka  upaya  pemetaan  bidang  tanah  kawasan permukiman di Desa Ciwaruga penting untuk dilakukan. Pada penelitian ini akan diambil sampel pemetaan di satu  kawasan  rukun  warga  yang  memiliki  jenis  permukiman  lengkap  (formal  dan  informal),  dan  belum dilakukan pembaruan data bidang tanah oleh pemerintah Desa Ciwaruga.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, maka  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengolahan  ekstraksi  bidang tanah kawasan permukiman secara semi-otomatis dari data foto udara dengan menggunakan OBIA, kemudian hasil  ekstraksi  tersebut  dibandingkan  ketelitiannya  dengan  hasil  ekstraksi  melalui  digitasi on-screen hasil interpretasi secara visual. Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang telah mengkaji kedua metode ini untuk
keperluan kadaster, seperti penelitian yang dilakukan oleh Khadanga dkk. (2016), Nyandwi dkk. (2019), dan Shukla  (2020).  Adapun  keterbaruan  penelitian  ini  terletak  pada  analisis  penggunaan object-based  image analysis untuk kajian objek bidang tanah yang tidak hanya mengkaji pada kawasan permukiman secara umum, namun  dianalisis  secara  lebih  detail  sesuai  jenis  permukiman  formal  dan  informal.  Terdapat  perbedaan karakteristik  fisik  bidang  tanah  pada  kedua  jenis  permukiman  tersebut  yang  dapat  memungkinkan  adanya perbedaan efektivitas ekstraksi object-based image analysis .

## Data dan Metode

## 1.     Area Penelitian
Lokasi  penelitian  berada  di  rukun  warga  02  Desa  Ciwaruga  Kecamatan  Parongpong  Kabupaten  Bandung Barat.  Rukun  warga  02  ini  terdiri  dari  5  rukun  tetangga,  dengan  total  luas  wilayah  14,8  Ha  dan  penduduk berjumlah 940 jiwa, sehingga memiliki kepadatan penduduk sebesar 64 Jiwa/Ha. Kenampakan permukiman informal berada di RT 02, 03, dan 04, sedangkan kenampakan permukiman formal berada di RT 01, 04, dan 05.

## 2.     Alat dan data penelitian
Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  terdiri  dari  GPS  Geodetik,  Drone  DJI  Phantom  4,  Software  Agisoft Photoscan, Leica Geo Office, Survei Master, DJI Go, Drone Deploy,  dan ArcGIS Desktop. Kemudian data yang digunakan yaitu data orthofoto , koordinat titik GCP dan ICP, data yuridis dan fisik bidang tanah, luas dan jarak sampel bidang tanah (61 bidang tanah), dan batas administrasi wilayah penelitian.

## 3.     Metodologi Penelitian
Studi ini terdiri dari lima tahapan utama yaitu: 1) pengolahan foto udara, 2) identifikasi batas bidang tanah, 3) analisis  data  metode  digitasi on-screen ,  4)  analisis  data  metode object-based  image  analysis ,  dan  5) perbandingan efektivitas kedua metode dari segi ketelitian planimetrik, jumlah bidang, dan bentuk bidang yang dihasilkan. Alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Pengolahan  foto  udara  dilakukan  dengan  menggabungkan  data  koordinat  premark  yang  diperoleh  dari pengamatan  GPS  Geodetik  secara rapid-static dengan  foto  udara  hasil  akuisisi  UAV  dan  diolah  dengan software pengolahan foto udara yakni Agisoft Metashape Professional. Tahapan pemrosesan foto udara terdiri dari: alignment  photo,  gradual  selection ,  input  data  GCP  untuk  proses orthorektifikasi ,  pembuatan dense cloud , pembuatan DEM, dan pembuatan orthomosaic/orthofoto.
Identifikasi batas bidang tanah dilakukan secara pemetaan partisipatif dengan melakukan penggalian informasi mengenai  subjek/objek  bidang  tanah  dan  validasi  batas  bidang  dengan  partisipasi  masyarakat.  Identifikasi bidang tanah ini sangat memerlukan peran aktif masyarakat, karena masyarakat setempat, terutama di daerah pedesaan akan mengetahui secara persis mengenai bidang tanah di daerahnya. Pengumpulan informasi subjek dan objek bidang tanah dilakukan langsung oleh masyarakat setempat dan perangkat desa diatas hardcopy peta kerja identifikasi bidang tanah.
Digitasi  merupakan  proses  konversi  data  dari  format  raster  ke  dalam  format  vektor  (Barkey  dkk.,  2009). Digitasi on-screen bidang tanah dilakukan pada data orthofoto terektifikasi, dengan data acuan batas dari hasil identifikasi batas bidang tanah. Digitasi ini akan menghasilkan peta bidang tanah dalam format vektor.
Hay  dan  Castilla  (2006)  mendefinisikan Object-Based  Image  Analysis yaitu  merupakan  sub-disiplin  ilmu GIScience yang ditujukan untuk mempartisi citra penginderaan jauh menjadi objek citra yang bermakna, dan menilai  karakteristiknya  melalui  skala  spasial,  spektral,  dan  temporal.  Metode  berbasis  objek mengelompokkan  sejumlah  piksel  yang  dengan  karakteristik  sejenis  ke  dalam  satu  objek,  objek  tersebut didefinisikan  sebagai  piksel  tunggal  dan  digunakan  sebagai  unit  dasar  analisis.  Metode  ini  tidak  hanya bergantung  pada  nilai  spektral  saja  tapi  juga  mampu  mengoptimasi  fitur  spasial  dalam  citra  sesuai  dengan unsur interpretasi seperti bentuk, ukuran tekstur dan informasi kontekstual lainnya. Tujuan utama dari analisis OBIA adalah mengembangkan sistem replika interpretasi manual pada citra penginderaan jauh menggunakan metode otomatis atau semi otomatis. Langkah pemrosesan OBIA terdiri dari 3 tahap yaitu segmentasi , object attribution, dan klasifikasi. Berikut merupakan tahapan pemrosesan object-based image analysis dilakukan di software eCognition Developer:
• Penyusunan ruleset ,  yaitu  tahapan  membuat  perintah  analisis  foto  udara  dalam  aplikasi  eCognition Developer. Ruleset ini  terdiri  dari  tiga  proses,  yaitu:  1) rule untuk  segmentasi  dengan  algoritma multiresolution  segmentation,  2) rule untuk  klasifikasi,  dan  3) rule untuk dissolve segmen  hasil klasifikasi dari kelas bidang tanah.
• Segmentasi citra, yaitu tahapan deteksi atau segmentasi pada objek-objek yang terdapat di foto udara. Algoritma segmentasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu multiresolution segmentation .
• Merge-region ,  yaitu  tahapan  untuk  menggabungkan  region-region  hasil  segmentasi  menjadi  objek bidang tanah yang utuh.
• Klasifikasi  citra  berbasis  objek,  yaitu  proses  klasifikasi  objek-objek  hasil  segmentasi  menjadi  kelas bangunan, vegetasi, dan jalan.
• Tahapan  terakhir  yaitu  perubahan  format  data  raster  hasil  klasifikasi  menjadi  data  vektor  untuk memudahkan uji ketelitian.
Foto udara Digitasi bidang tanah Perbandingan ketelitian planimetrik luas & jarak, jumlah bidang, dan bentuk bidang Peta bidang tanah kawasan permukiman dengan ketelitian terbaik Segmentasi Multi-resolusi Merge-region Pengukuran GCP & ICP Akuisisi Foto Udara Orthofoto Orthorektifikasi Peta hasil digitasi bidang tanah kawasan permukiman Peta bidang tanah kawasan permukiman hasil OBIA Pengujian Ketelitian Planimetrik Luas & Jarak Data yuridis dan fisik bidang tanah Sampel data luas dan jarak sisi bidang tanah Survei dokumentasi dan survei wawancara Tahapan Pengumpulan Data Tahapan Pengolahan Data Metode Digitasi On-Screen Tahapan Analisis Data Metode Digitasi Data Koordinat GCP & ICP Tahapan Pengolahan Data Metode OBIA Klasifikasi berbasis objek Pengujian Ketelitian Planimetrik Luas & Jarak Tahapan Analisis Data Metode OBIA Tahapan Analisis Perbandingan Kedua Metode Penyusunan Ruleset Data dari dokumen tanah dan pengukuran lapangan Identifikasi batas dan kepemilikan bidang tanah Analisis jumlah dan bentuk bidang tanah Analisis jumlah dan bentuk bidang tanah
Gambar 2. Alur penelitian
Dari  hasil  pemetaan,  kedua  metode  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  berdasarkan  ketelitian  planimetrik jarak  dan  luas,  jumlah  bidang,  dan  bentuk  bidang  yang  dihasilkan.  Perbandingan  ini  bertujuan  untuk menentukan metode dengan ketelitian terbaik yang efektif dan efisien untuk pemetaan bidang tanah kawasan permukiman.  Standar  pengujian  ketelitian  planimetrik  penelitian  ini  berpedoman  pada  Peraturan  Menteri ATR/BPN Nomor 3 tahun 1997 Tentang Ketentuan Pelaksanaan Peraturan Pemerintah Nomor 24 Tahun 1997 Tentang Pendaftaran Tanah.
a) Uji ketelitian planimetrik jarak
Langkah pertama dalam pengujian ketelitian jarak ini adalah menghitung selisih jarak antara jarak pada hasil peta bidang tanah dengan jarak bidang tanah dalam data dari Badan Pertanahan Nasional. Kemudian dilakukan perhitungan nilai Root Mean Square Error (RMSE) jarak menggunakan rumus berikut:
RMS E jarak= √ ∑( ∆D-∆D rata-rata ) 2
n (1)
Keterangan:
∆𝐷 = selisih jarak di foto dengan lapangan
N

## = jumlah sampel jarak
Kemudian dilakukan perhitungan toleransi kesalahan planimetrik jarak dengan rumus berikut:
RMS E jarak ≤ 0.3 mm pada skala peta
(2)
Jika nilai toleransi RMSE jarak sudah diketahui maka pengujian ketelitian planimetrik jarak dapat dilakukan dengan mengecek apakah nilai RMSE jarak yang sudah dihitung memenuhi toleransi atau tidak.
b) Uji ketelitian planimetrik luas
Langkah pertama dalam pengujian ketelitian luas ini adalah menghitung selisih luas antara luas pada hasil peta bidang  tanah  dengan  luas  bidang  tanah  dalam  dokumen  tanah.  Kemudian  selisih  luas  tersebut  diuji menggunakan rumus toleransi kesalahan seperti pada rumus berikut:

## Toleransi kesalahan luas= ± 0.5√L
(3)
Keterangan:
L = luas yang dianggap benar (luas di lapangan)
Dengan menghitung toleransi luas, maka dapat diketahui apakah hasil pemetaan bidang tanah tersebut sudah memenuhi toleransi atau tidak.
Selain perbandingan antara kedua metode, dilakukannya juga perbandingan akurasi pemetaan metode object- based  image  analysis untuk  dua  jenis  permukiman  (formal  dan  informal). United  Nations  Office  for  the Coordination of Humanitarian Affairs (2015) mendefinisikan permukiman formal sebagai permukiman yang diakui  oleh  pemerintah  dan  didukung  dengan  adanya  administrasi  dan  pengelolaan  permukiman  secara terencana. Dalam pengertian lain, permukiman formal mengacu pada pembangunan perumahan yang dibangun berdasarkan peraturan pembangunan dan melalui prosedur legal. Karakteristik perumahan formal antara lain: 1) pola jaringan jalan yang tertata dengan baik, walaupun kondisi lingkungannya masih belum tertata, baik untuk  ruang  terbuka  hijau  maupun  resapan  air,  2)  lantai  bangunan  rata-rata  berupa  dua  lantai,  umumnya memiliki fasade bangunan yang seragam sebagai identitas rumah kawasan perumahan, 3) aksesibilitas yang ada  di  kawasan  perumahan  rata-rata  memiliki  akses  yang  cukup  baik,  dan  mudah  untuk  menuju  ke  pusat pelayanan  (pendidikan,  perdagangan  dan  jasa,  perkantoran,  kesehatan,  dan  lain-lain),  dan  4)  lebar  jalan  di kawasan perumahan rata-rata antara 3-6 meter (Abebe, 2011).
Permukiman  informal  mengacu  pada  pembangunan  perumahan  tanpa  melalui  peraturan  pembangunan  dan prosedur  legal.  Permukiman  informal  adalah  fenomena  umum  di  lanskap  perkotaan  negara-negara berkembang.  Permukiman  informal  memiliki  arti  yang  lebih  luas  daripada  permukiman  kumuh  karena mengacu  pada  permukiman  "tidak  direncanakan"  yang  tidak  diizinkan  oleh  negara  sehingga  bersifat  ilegal sedangkan  perkumiman  kumuh  belum  tentu  ilegal  (Jones,  2017).  Permukiman  ini  sering  dikaitkan  dengan perumahan berstandar rendah, memiliki kepadatan yang cukup tinggi, kurang memiliki bahkan tidak memiliki halaman rumah (pekarangan) yang cukup luas, memiliki pola tatanan komunal atau mengelompok pada titik tertentu, ketidakamanan kepemilikan, kurangnya akses ke fasilitas publik, dan sebagian besar lokasinya berada di  kawasan  konservasi lingkungan  atau  kawasan rentan  banjir,  tanah longsor,  atau  bahaya lainnya  (Abebe, 2011).
Perhitungan  akurasi  ekstraksi  bidang  tanah  dengan object-based  image  analysis mempertimbangkan  nilai Completeness (Cp), Correctness (Co), dan Quality (Q) (Khadanga dkk., 2016). Ketiga nilai tersebut berkisar dari 0-1. Dalam menghitung ketiga nilai tersebut, terdapat tiga parameter yang dipertimbangkan, yakni nilai True Positives (TP), False Positives (FP), dan False Negatives (FN). TP adalah jumlah ekstraksi bidang tanah yang  benar  dan  sesuai  dengan  data referensi,  FP adalah  jumlah ekstraksi  bidang  tanah  yang  salah,  dan  FN adalah jumlah bidang tanah yang terlewat atau tidak terekstraksi oleh metode object-based image analysis .
Completeness (Cp)  adalah  rasio  jumlah  bidang  yang  benar  dengan  total  bidang  tanah  referensi.  Rumus Completeness yaitu sebagai berikut:
Cp= TP (TP +FN) Cp ∈ [0,1] (4)
Correctness (Co) adalah kemungkinan pembentukan objek bidang tanah dari setiap segmentasi yang terbentuk. Berikut rumusnya.
Co= TP (TP+FP) Co ∈ [0,1] (5)
Quality adalah nilai akurasi ekstraksi bidang tanah, yang mempertimbangkan parameter dalam completeness dan correctness . Berikut rumusnya:
Q= TP (TP+FP+FN) Q ∈ [0,1] (6)

## Hasil dan Pembahasan

## 1.     Hasil Pemetaan Bidang Tanah
Peta  bidang  tanah  dihasilkan  dari  orthofoto  yang  memiliki  nilai root  mean  square  error (RMSEr)  sebesar 0,11741 m, dan nilai ketelitian horizontal CE90 sebesar 0,178169, sehingga masuk pada ketelitian peta dasar kelas 2 untuk skala 1:500. Object-based image analysis dilakukan pada peta orthofoto tersebut.
(a)
(b)
Gambar 3. Analisis OBIA pada wilayah permukiman informal (a) Hasil segmentasi multiresolusi dengan parameter scale 200, shape 0,2 dan compactness 0,8. (b) Hasil merge segmen menjadi objek bidang tanah
Digitasi on-screen bidang tanah kawasan permukiman informal dilakukan melalui software ArcGIS 10.5. Hasil identifikasi  menunjukkan  pada  sampel  wilayah  penelitian  terdapat  tiga  rukun  tetangga.  RT  02  memiliki  86 bidang tanah, RT 03 memiliki 71 bidang tanah, dan RT 04 memiliki 61 bidang tanah. Sehingga total keseluruhan terdapat  218  bidang  tanah  permukiman  informal  di  RW  02  Desa  Ciwaruga.  Sedangkan  total  bidang  tanah permukiman formal di RW 02 Desa Ciwaruga adalah sebanyak 199 bidang (RT 04 memiliki 72 bidang, RT 01 66 bidang tanah, dan di RT 05 terdapat 61 bidang tanah). Sehingga apabila dijumlahkan dengan bidang tanah permukiman informal, RW 02 memiliki total 417 bidang tanah, yang terdiri dari bidang tanah yang diatasnya berdiri  bangunan  dan  atau  bidang  tanah  kosong  yang  telah  diperuntukkan.  Peta  bidang  tanah  hasil  digitasi digunakan sebagai acuan jumlah bidang tanah yang dianggap benar, yang kemudian akan dibandingkan dengan peta bidang hasil metode OBIA.
Pemetaan bidang tanah dengan metode OBIA menghasilkan segmentasi foto udara. Hasil dari setiap segmen ini tidak  dapat  langsung  menjadi  satu  objek  bidang  tanah,  dikarenakan  orthofoto  dari  daerah  kajian  memiliki resolusi  yang  sangat  tinggi,  sehingga  cukup  sulit  untuk  mendapatkan  hasil  segmentasi  yang  dapat  langsung digunakan sebagai objek bidang tanah. Disisi lain, batas-batas bidang tanah perlu diidentifikasi oleh surveyor, karena komputer tidak memiliki pengetahuan akan hal itu. Berdasarkan kedua alasan tersebut, maka diperlukan proses  kedua  yakni  penggabungan  hasil  segmen/ merge  region untuk  membentuk  bidang  tanah  dan  batas- batasnya  secara  utuh.  Proses merge ini  memerlukan  pengetahuan  surveyor  sehingga  perlu  dilakukan  secara manual, terkecuali pada bidang tanah jalan yang dapat di- merge secara otomatis karena merupakan bidang tanah yang sudah  jelas batas-batasnya.  Gambar  3  merupakan  contoh  hasil segmentasi  dan merge-region pada  foto udara di wilayah permukiman informal RT 02.

## 2.     Ketelitian Planimetrik Luas dan Jarak Metode Digitasi On-Screen
Pengujian ketelitian planimetrik luas dilakukan pada 30 sampel bidang tanah. Semua sampel bidang tanah hasil pemetaan dengan digitasi on-screen diterima dalam toleransi kesalahan luas. Selisih luas terkecil terdapat pada sampel bidang tanah yang memiliki luas 42 m 2 sebesar 0,03 m 2 dengan toleransi ±3,24 m 2 . Sedangkan selisih terbesar pada sampel bidang tanah no. 6 seluas 504 m 2 sebesar -6,16 m 2 dengan toleransi ±11,22 m 2 . Kemudian pengujian ketelitian planimetrik jarak dilakukan pada 31 sampel hasil pengukuran lapangan. Sampel ini diuji pada peta bidang tanah yang dibuat dengan skala 1:500, sehingga memiliki toleransi kesalahan planimetrik jarak maksimal 15 cm atau 0,15 m. Dari hasil perhitungan, didapatkan nilai RMSE jarak yaitu 0,1155 m. Berdasarkan peraturan  Badan  Pertanahan  Nasional,  maka  peta  bidang  tanah  hasil  digitasi on-screen memenuhi  syarat toleransi kesalahan planimetrik jarak.

## 3. Ketelitian Planimetrik Luas dan Jarak Metode Object-Based Image Analysis
Hasil pemetaan dengan metode object-based image analysis tidak semua sampel bidang tanah diterima dalam toleransi  kesalahan  luas.  Terdapat  18  sampel  bidang  tanah  yang  memenuhi  syarat  toleransi  kesalahan  luas menurut aturan Badan Pertanahan Nasional, sedangkan 12 sampel bidang tanah lainnya tidak diterima dalam toleransi  kesalahan  luas.  Selisih  luas  terkecil  terdapat  pada  sampel  bidang  tanah  yang  memiliki  luas  42  m 2 sebesar 0,11 m 2 dengan toleransi ±3,24 m 2 . Sedangkan selisih terbesar pada sampel bidang tanah seluas 140 m 2 sebesar  -17,76  m 2 dengan  toleransi  ±5,92  m 2 .  Selanjutnya  pada  pengujian  ketelitian  planimetrik  jarak  pun memiliki hasil yang tidak cukup bagus. Sampel pengujian dan ukuran skala peta bidang tanah hasil OBIA adalah sama dengan pemetaan hasil digitasi, sehingga memiliki toleransi kesalahan planimetrik jarak maksimal 15 cm atau 0,15 m. Berdasarkan hasil pengukuran didapatkan nilai RMSE jarak yaitu 0,2779 m. Berdasarkan peraturan Badan Pertanahan Nasional, maka peta bidang tanah hasil analisis OBIA ini tidak memenuhi syarat toleransi kesalahan planimetrik jarak.
4.     Perbandingan Ketelitian Planimetrik Luas dan Jarak dengan Metode Digitasi On-Screen dan Object- based Image Analysis
Berdasarkan Peraturan Menteri ATR/BPN Nomor 3 Tahun 1997 dan hasil pengujian ketelitian planimetrik luas dan jarak, metode digitasi on-screen menghasilkan peta bidang tanah yang memenuhi syarat ketelitian luas dan jarak.  Sementara  itu,  peta  bidang  tanah  hasil  metode Object-based  Image  Analysis tidak  memenuhi  syarat
ketelitian luas  dan jarak.  Tabel  1  menunjukkan  perbandingan  hasil  ketelitian  planimetrik  luas  dan  jarak  dari kedua metode.
Tabel 1. Perbandingan ketelitian planimetrik jarak dan luas metode digitasi on-screen dan OBIA Metode Hasil Uji Ketelitian Luas Hasil Uji Ketelitian Jarak Digitasi On-Screen 30  sampel  bidang  memenuhi  syarat toleransi ketelitian Nilai  RMS  jarak  0,1161  m,  dan memenuhi syarat toleransi ketelitian Object-based Image Analysis • 18  sampel  bidang  memenuhi syarat toleransi ketelitian • 12 sampel bidang tidak memenuhi syarat toleransi ketelitian Nilai  RMS  jarak  0,2779  m, dan  tidak memenuhi syarat toleransi ketelitian
Berdasarkan hasil tersebut diatas, maka dapat disimpulkan bahwa metode digitasi on-screen memiliki tingkat ketelitian planimetrik luas dan jarak yang lebih tinggi dibandingkan metode OBIA. Hal ini dikarenakan pada metode OBIA, batas bidang tanah sulit diidentifikasi secara pas karena terhalang oleh kanopi vegetasi sehingga hasil luasan bidang tanah ada yang berlebih ataupun ada yang kurang dari luas yang seharusnya. Gambar  4 berikut memperlihatkan kanopi vegetasi yang menghalangi batas bidang yang sebenarnya (batas berwarna biru hasil digitasi). Sehingga bidang tanah NIB.50 mengalami kelebihan luas.

## Gambar 4. Kanopi vegetasi yang menghalangi batas bidang tanah NIB.50

## 5. Perbandingan Jumlah Ekstraksi Bidang Tanah
Analisis  jumlah  ekstraksi  bidang  tanah  menggunakan  data  hasil  digitasi  sebagai  referensi  jumlah  yang dianggap benar. Tabel 2 berikut menunjukkan perbandingan hasil ekstraksi bidang tanah antara metode digitasi on-screen dan OBIA.
Tabel 2. Perbandingan jumlah ekstraksi bidang tanah
RT Jumlah bidang tanah Digitasi OBIA RT 01 66 70 RT 02 86 86 RT 03 71 70 RT 04 133 132 RT 05 61 68 Jumlah 417 426
Dari hasil penelitian, terdapat kesalahan segmentasi sehingga ada beberapa vegetasi yang masuk ke dua bidang tanah yang berbeda (lihat pada gambar 5). Gambar tersebut menunjukkan adanya segmen vegetasi/halaman yang masuk ke dua bidang tanah berbeda (NIB.105 dan NIB.104, NIB.102 dan NIB.103), yang seharusnya segmen  tersebut  terbagi  menjadi  dua  dan  masuk  ke  bidang  tanah  masing-masing.  Segmen  vegetasi  ini menyebabkan jumlah bidang hasil OBIA lebih banyak 9 bidang dibandingkan hasil digitasi.
Gambar 5. Segmen vegetasi yang masuk ke dua bidang tanah
Berkaitan dengan jumlah ekstraksi bidang tanah hasil OBIA, terdapat analisis qualitatif untuk menilai akurasi metode ini untuk memetakan jenis permukiman formal dan informal. Terdapat tiga parameter untuk penilaian ini  yaitu completeness , correctness ,  dan quality yang  perhitungannya  telah  dijabarkan  pada  bab  metode penelitian. Tabel berikut menunjukkan hasil penilaian akurasi OBIA tersebut.
Tabel 3. Perhitungan qualitatif ekstraksi bidang tanah di dua jenis permukiman dengan OBIA
Jenis Permukiman TP FN FP Completeness Correctness Quality Informal 217 1 0 0,99 1 0,99 Formal 191 7 11 0,96 0,94 0,91
Pada penelitian ini, nilai completeness termasuk kategori tinggi untuk kedua jenis permukiman (0,99 dan 0,96), artinya tingkat kebenaran hasil ekstraksi bidang tanahnya termasuk tinggi. Selanjutnya nilai correctness yang didapat (1 dan 0,94) menunjukkan bahwa kegagalan ekstraksi bidang tanah di permukiman formal lebih tinggi dibandingkan pada permukiman informal. Kegagalan ini dapat terjadi karena jenis bidang tanah permukiman formal pada lokasi penelitian cenderung heterogen dan terdapat vegetasi rapat yang menutupi batas bidang. Permukaan atap rumah di permukiman formal ini memiliki warna dan spektral yang beragam, sehingga cukup sulit untuk mengekstraksi batas bangunan secara otomatis (Nyandwi dkk., 2019). Sedangkan di permukiman informal bidang tanahnya cenderung seragam, warna atap yang cenderung homogen, jarang terdapat vegetasi, dan  batas-batas  bidang  terlihat  dengan  jelas  sehingga  hasil  segmentasi  dan  proses merge-region menjadi bidang tanah utuh lebih mudah dan tepat.
Penilaian kualitas pemetaan OBIA untuk dua jenis permukiman tersebut ditentukan oleh perhitungan quality . Nilai quality menunjukkan  nilai  akurasi ekstraksi  bidang  tanah  dari  orthofoto. Berdasarkan  tabel  3,  bidang tanah di permukiman informal memiliki nilai correctness , completeness , dan quality yang tinggi, yang berarti dapat diekstraksi dengan lebih baik dibandingkan bidang tanah di permukiman formal.

## 6.     Perbandingan Bentuk Bidang Tanah
Gambar 6 menunjukkan file vektor hasil digitasi dan OBIA. Perbandingan bentuk secara visual terlihat vektor hasil OBIA tidak lurus dan kaku seperti hasil digitasi, namun lebih bergelombang dan kurang rapih. Penyebab
pertama karena data yang digunakan adalah data foto udara hasil perekaman drone yang merupakan data citra dengan resolusi spasial sangat tinggi. Resolusi spasial sangat tinggi ini selain memiliki kelebihan karena dapat menangkap  detail  spasial  yang  tidak  terlihat  dalam  citra  dengan  resolusi  lebih  rendah,  juga  memiliki kekurangan  dalam  batas  bidang yang  terbentuk.  Resolusi  spasial  yang  sangat  tinggi ini menyebabkan  hasil ekstraksi  batas  bidang  yang  tersusun  dari  banyak  titik-titik vertices/vertex yang  membentuk polyline /garis batas (Shukla, 2020).
(a) (b)
Gambar 6. Perbandingan file vektor hasil pemetaan (a) OBIA dan (b) digitasi on-screen
Selain itu, hasil tersebut dikarenakan metode berbasis objek akan mengelompokkan sejumlah piksel di citra yang  memiliki  karakteristik  (spasial  dan  spektral)  sejenis  ke  dalam  satu  objek,  objek  tersebut  kemudian didefinisikan  sebagai  piksel  tunggal  dan  digunakan  sebagai  unit  dasar  analisis  (Hay  dan  Castilla,  2006). Tentunya karena berasal dari ekstraksi data raster merepresentasikan entitas di permukaan bumi dalam bentuk susunan  sel grid/ piksel,  maka  bentuk  vektor  yang  dihasilkan  tidak smooth seperti  halnya  data  vektor  hasil digitasi (lihat gambar 7). Oleh karena itu, operator manusia lebih mampu mengekstraksi bidang tanah dengan lebih  tepat  secara  geometris  dibandingkan  dengan  algoritma  mesin  saat  menggambar  dan  mereproduksi geometri bidang dari foto udara.

## 7.     Analisis Efektivitas Metode Digitasi On-Screen dan Object-based Image Analysis (OBIA)
Secara  umum  berdasarkan  perbandingan  tiga  parameter  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  yakni  ketelitian luas dan jarak, jumlah bidang, dan bentuk bidang yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa pemetaan bidang tanah  permukiman  dari data  foto  udara  dengan metode  digitasi on-screen lebih unggul  dari metode OBIA. Pemetaan bidang tanah permukiman dengan metode OBIA memiliki kekurangan dalam ketelitian planimetrik luas  dan  jarak  yang  tidak  memenuhi  toleransi,  jumlah  bidang  yang  tidak  sesuai,  serta  bentuk  bidang  yang dihasilkan tidak cocok untuk kajian bidang tanah permukiman.
Dari segi efektivitas, hasil penelitian menunjukkan metode digitasi on-screen dapat mengatasi kendala-kendala pada  pemetaan  bidang  tanah  kawasan  permukiman  yang  dilakukan  dengan  metode  terestrial  atau  GNSS. Pertama dari kendala teknis, metode digitasi dapat menghindarkan surveyor dari kecelakaan dan kerusakan alat karena tidak harus naik ke atap rumah untuk mengukur batas kadastral dengan GNSS. Kendala karena direct techniques tersebut dapat diatasi dengan pemilihan metode pemetaan indirect techniques melalui foto udara  dan  atau  citra  satelit  resolusi  tinggi.  Metode  ini  dapat  mengurangi  risiko  kecelakaan  surveyor  dan kerusakan  alat  pada  pemetaan  bidang  tanah  di  kawasan  permukiman  padat.  Hal  itu  dikarenakan  pemetaan dengan UAV atau citra satelit tidak memerlukan pengukuran batas secara langsung di lapangan, melainkan melalui citra secara tidak langsung. Meskipun dalam metode indirect techniques ini tetap memerlukan survei lapangan untuk identifikasi batas, namun surveyor tidak harus naik ke atap rumah untuk mengukur batasnya.
Kedua, waktu dan biaya pemetaan dengan digitasi lebih cepat dibandingkan metode terestris atau GNSS, pun bila  dibandingkan  dengan metode  OBIA  yang terdiri dari  proses  segmentasi dan merge-region , metode  ini membutuhkan  waktu  lebih  lama  dibandingkan  digitasi.  Metode  pemetaan indirect  techniques dapat memetakan  dan  memperbarui  data  bidang  tanah  lebih  cepat  untuk  cakupan  wilayah  yang  lebih  luas dibandingkan  dengan  metode direct  techniques (Crommelinck  dkk.,  2016;  Fariz  dkk.,  2020).  Menurut penelitian Wahyono (2017) yang berjudul ‘Penggunaan Teknologi UAV/Drone untuk Percepatan Pendaftaran Tanah  Sistematik  Lengkap’,  metode  fotogrametri  dalam  rentang  waktu  yang  sama  dapat  mengukur  bidang tanah lebih banyak dibandingkan metode terestris. Perbandingan jumlah bidang tanah pengukuran batas bidang tanah antara  metode terestris menggunakan total Station dengan metode Fotogrametri  teknologi UAV adalah 1 : 3.
Ketiga,  sumber  daya  manusia  yang  dibutuhkan  dengan  metode  digitasi/OBIA  lebih  sedikit  dibandingkan pengukuran terestris. Dari segi kuantitas SDM, hasil penelitian Wahyono (2017) menyimpulkan bahwa sumber daya manusia yang digunakan dalam pemetaan terestris adalah sebanyak 4 orang, sedangkan untuk pemetaan dengan UAV memerlukan 2 orang. Dalam penelitian Hassan dkk., (2019) disebutkan pula pemetaan metode terestris membutuhkan sejumlah besar implementasi tenaga kerja, sementara itu pemetaan dengan citra satelit resolusi  tinggi  mengurangi  waktu  dan  biaya  untuk  menyelesaikan  survei  kadaster.  Oleh  karena  itu, mempertimbangkan ketelitian dan akurasi yang memenuhi syarat teknis pengukuran dan pemetaan pendaftaran tanah  dari  Badan  Pertanahan  Nasional,  maka  teknologi  drone  dengan  metode digitasi  on-screen dapat digunakan untuk kegiatan percepatan pemetaan bidang tanah di kawasan permukiman.
Akan  tetapi, metode  OBIA  juga  tidak  kalah  unggul  sebagai  algoritma  pemetaan  bidang  tanah  secara  semi- otomatis, penelitian-penelitian terdahulu pun mendukung asumsi ini  (Khadanga dkk., 2016; Nyandwi dkk., 2019; Shukla, 2020). Demikian pula penelitian ini, metode OBIA memiliki akurasi yang cukup tinggi untuk pemetaan  bidang  tanah  secara  semi-otomatis.  Intervensi  manusia  tetap  dibutuhkan  dalam  pemetaan  batas kadastral  dengan  OBIA  untuk  proses merge-region ,  koreksi  bidang  secara  manual,  dan  kontrol  kualitas, sehingga pembentukan algoritma yang 100% full otomatis dari metode OBIA sulit dilakukan (Khadanga dkk., 2016). Selain itu, ekstraksi otomatis batas kadastral juga mengharuskan peneliti/surveyor untuk mengetahui aspek yuridis/sosial terkait batas-batas dan kepemilikan tanah suatu bidang. Selama proses pemetaan OBIA, surveyor  harus  mengintegrasikan  pengetahuan  kontekstual  ini  dalam  proses merge-region secara  manual, karena algoritma mesin memiliki keterbatasan untuk mengidentifikasi batas-batas yuridis secara otomatis.
Kemudian  jika  metode  OBIA  dikaji  berdasarkan  objek  bidang  di  permukiman  formal  dan  informal,  maka terdapat perbedaan diantara keduanya. Dari hasil pemetaan, proses ekstraksi batas bidang tanah di permukiman formal  menggunakan  informasi  batas  atap,  jalan,  halaman,  trotoar,  dan  pagar  cukup  menantang  karena kompleksitasnya warna dan spektral dari objek-objek tersebut. Sedangkan batas bidang tanah di permukiman informal tidak se-heterogen itu, sehingga dapat diekstraksi dengan lebih baik dan memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi. Akan tetapi jika dibandingkan dengan digitasi, maka digitasi yang lebih unggul, karena melalui metode digitasi on-screen informasi batas-batas tersebut sangat mudah diidentifikasi oleh mata surveyor.

## Kesimpulan
Berdasarkan pengujian dan perbandingan ketelitian luas  dan jarak, jumlah bidang, dan bentuk bidang yang dihasilkan,  dapat  dikatakan  bahwa  pemetaan  dengan  metode  digitasi on-screen lebih  unggul  dari  metode OBIA.  Hal  tersebut  dikarenakan  hasil  peta  bidang  tanah  permukiman  dengan  metode  OBIA  memiliki kekurangan dalam ketelitian planimetrik luas dan jarak yang tidak memenuhi toleransi, jumlah bidang yang tidak sesuai, serta bentuk bidang yang dihasilkan tidak cocok untuk kajian bidang tanah permukiman. Akan tetapi, metode OBIA juga tidak kalah unggul sebagai algoritma pemetaan bidang tanah secara semi-otomatis, hasil pengujian akurasi ekstraksi bidang tanah menunjukkan nilai yang tinggi, yakni 0,99 pada permukiman informal dan 0,91 pada permukiman formal. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa peta bidang tanah hasil digitasi on-screen dapat dipertimbangkan menjadi peta bidang dalam sertifikat tanah, karena memenuhi toleransi  kesalahan  planimetrik  luas  dan  jarak  berdasarkan  peraturan  Badan  Pertanahan  Nasional. Rekomendasi  bagi  peneliti  selanjutnya  yakni  dapat  menambahkan  objek  kajian  yang  lebih  beragam  tidak hanya  untuk  bidang  tanah  di  kawasan  permukiman  saja,  namun  juga  mengkaji  metode  OBIA  untuk mengekstraksi  bidang  tanah  di  kawasan  perkebunan  atau  pertanian,  kemudian  membandingkan  efektivitas OBIA  untuk  tiap  objek  kajian  tersebut.  Peneliti  selanjutnya  juga  dapat  membandingkan  algoritma Multiresolution Segmentation dengan algoritma segmentasi lainnya seperti Simple Line Iterative Clustering atau Graph-based  image  Segmentation ,  untuk  mengetahui  formula  yang  lebih  baik  dalam  mensegmentasi objek batas-batas bidang tanah.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala  Desa  Ciwaruga,  Ketua  Rukun  Warga  02,  dan  Badan Informasi Geospasial yang telah membantu dalam penyediaan data penelitian. Tak lupa penulis mengucapkan terima kasih juga kepada program studi Sains Informasi Geografi yang telah mendukung dalam penyediaan alat-alat penelitian.

## Daftar Pustaka
Abebe,  F.  K.  (2011). Modelling  Informal  Settlement  Growth  in  Dar  es  Salaam  Tanzania [University  of  Twente]. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.4392.7282 Adi, A., Prasetyo, Y., & Yuwono, B. (2017). Pengujian Akurasi Dan Ketelitian Planimetrik Pada Pemetaan Bidang Tanah Pemukiman Skala Besar Menggunakan Wahana Unmanned Aerial Vehicle (Uav). Jurnal Geodesi Undip , 6 (1), 208–217.
Alwan, I., Hamed, N., & Husien, H. (2018). Accuracy assessment of cadastral maps using high resolution aerial photos. MATEC Web of Conferences , 162 , 3–7. https://doi.org/10.1051/matecconf/201816203025
Barkey, R. A., Achmad, A., Rijal, S., Soma, A. S., & Talebe, A. B. (2009). Buku Ajar Sistem Informasi Geografis Tim : Laboratorium Perencanaan Dan Universitas Hasanuddin . Universitas Hasanudin.
Crommelinck, S., Bennett, R., Gerke, M., Nex, F., Yang, M. Y., & Vosselman, G. (2016). Review of automatic feature extraction  from  high-resolution  optical  sensor  data  for  UAV-based  cadastral  mapping. Remote  Sensing , 8 (8). https://doi.org/10.3390/rs8080689 Fariz, T. R., Jatmiko, R. H., Mei, E. T. W., Arnanto, A., Ramlah, R., & Ramadhan, M. F. (2020). Pemanfaatan Foto Udara Format  Kecil  Untuk  Pemetaan  Bidang  Tanah  Di  Sub  Das  Bompon. Tunas  Geografi , 9 (1),  69.
https://doi.org/10.24114/tgeo.v9i1.18058
Gevaert, C. M., Persello, C., Sliuzas, R., & Vosselman, G. (2016). Classification of Informal Settlements Through the Integration of 2D and 3D Features Extracted From Uav Data. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , III – 3 (July), 317–324. https://doi.org/10.5194/isprsannals-iii-3-317-2016 Hartono, D., & Darmawan, S. (2019). Pemanfaatan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Jenis Quadcopter untuk Percepatan Pemetaan Bidang Tanah (Studi Kasus: Desa Solokan Jeruk Kabupaten Bandung). Reka Geomatika , 2018 (1), 30– 40. https://doi.org/10.26760/jrg.v2018i1.2655
Hassan, N. D., Noori, A. M., Hasan, S. F., Shareef, M. A., & Ajaj, Q. M. (2019). Cadastral Mapping Accuracy Assessment Using  Various  Surveying  Techniques  and  High-Resolution Satellites  Images. 2nd  International  Conference  on Electrical,  Communication,  Computer,  Power  and  Control  Engineering,  ICECCPCE  2019 ,  182–187. https://doi.org/10.1109/ICECCPCE46549.2019.203770 Hay,  G.,  &  Castilla,  G.  (2006).  Object-Based  Image  Analysis:  Strengths,  Weaknesses,  Opportunities  And  Threats (SWOT). The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , 454 (May 2006).
Jones, P. (2017). Formalizing the informal: Understanding the position of informal settlements and slums in sustainable urbanization policies and strategies in Bandung, Indonesia. Sustainability , 9 (8). https://doi.org/10.3390/su9081436 Kementerian ATR/BPN. (2021). Laporan Kinerja Kementerian Agraria dan Tata Ruang/Badan Pertanahan Nasional Tahun 2020 .
Khadanga,  G.,  Jain,  K.,  &  Merugu,  S.  (2016).  Use  of  OBIA  for  extraction  of  cadastral  parcels. 2016  International Conference  on  Advances  in  Computing,  Communications  and  Informatics,  ICACCI  2016 ,  2226–2230. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2016.7732382 Kuffer, M., Barros, J., & Sliuzas, R. V. (2014). The development of a morphological unplanned settlement index using very-high-resolution  (VHR)  imagery. Computers,  Environment  and  Urban  Systems , 48 ,  138–152. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2014.07.012 Maryati, S. (2019). Informality in Formal Setting: Informal Infrastructure in Periurban-Formal Housing . Peraturan  Menteri  ATR/BPN  Nomor  3  tahun  1997  Tentang  Ketentuan  Pelaksanaan  Peraturan  Pemerintah  Nomor  24 Tahun 1997 Tentang Pendaftaran Tanah, (1997).
Mulelid, T. I. (2013). Testing the use and accuracy of satellite imagery for land registration in Angot Yedegera , Ethiopia . May .
Nyandwi, E., Koeva, M., Kohli, D., & Bennett, R. (2019). Comparing human versus machine-driven cadastral boundary feature extraction. Remote Sensing , 11 (14), 1–23. https://doi.org/10.3390/rs11141662
Ramadhani, S. A., Bennett, R. M., & Nex, F. C. (2018). Exploring UAV in Indonesian cadastral boundary data acquisition.
Earth Science Informatics , 11 (1), 129–146. https://doi.org/10.1007/s12145-017-0314-6
Shukla, A. (2020). Automatic extraction of urban land information from unmanned aerial vehicle (UAV) data . Stöcker,  C.,  Nex,  F.,  Koeva,  M.,  &  Gerke,  M.  (2020).  High-quality  uav-based  orthophotos  for  cadastral  mapping:
Guidance for optimal flight configurations. Remote Sensing , 12 (21), 1–23. https://doi.org/10.3390/rs12213625 Tahir,  R.  K.  (2018).  Integrated  photogrametry  and  geographic  information  system  in  updating  urban  cadastral  maps.
International Journal of Civil Engineering and Technology , 9 (1), 200–210. United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs. (2015). CCCM Iraq IDP Site Typologies & Duties and Responsibilities . Humanitarian Response.
https://www.humanitarianresponse.info/sites/www.humanitarianresponse.info/files/documents/files/iraq- cccm_site_typologies-20150811_0.pdf
Utomo,  B.  (2018).  Drone  Untuk  Percepatan  Pemetaan  Bidang  Tanah. Media  Komunikasi  Geografi , 18 (2),  146. https://doi.org/10.23887/mkg.v18i2.12798
Vitriana, A. (2020). Tipologi Penyediaan Infrastruktur Perumahan di Kawasan Peri- urban Utara-Selatan Metropolitan Bandung Raya T. Arsitektura , 18 (1), 151–165.
Wahyono, E. B. (2017). Penggunaan Teknologi UAV/Drone untuk Percepatan Pendaftaran Tanah Sistematik Lengkap. Prosiding  Pendaftaran  Tanah  Sistematis  Lengkap  dalam  Rangka  Modernisasi  Administrasi  Pertanahan  di Indonesia , 2–28.
Wahyudi, B. (2017). Pemanfaatan Citra Landsat untuk Menganalisis Penggunaan Lahan di Kecamatan Parongpong . Universitas Pendidikan Indonesia. Yunus, H. S. (2015). Manajemen Kota Perspektif Spasial . Pustaka Pelajar.