## Ekstraksi Data Bangunan Dari Data Citra Unmanned Aerial Vehicle Menggunakan Metode
Convolutional Neural Networks (CNN) (Studi Kasus: Desa Campurejo, Kabupaten Gresik) Building Data Extraction of Unmanned Aerial Vehicle Image Data Using Convolutional Neural Networks (CNN) Method (Case Study: Campurejo Village, Gresik Regency)

## Citra Ayu Sekar Kinasih*, Husnul Hidayat
D epartemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: citraayusekark@gmail.com
Diterima: 16082021; Diperbaiki: 02112021; Disetujui: 15112021; Dipublikasi: 10012022
Abstrak: Seiring meningkatnya pembangunan akibat pertumbuhan penduduk, diperlukan suatu pengawasan dalam pemanfaatan lahan secara tepat salah satunya melalui pemetaan sebaran bangunan. Pemetaan sebaran bangunan dapat dilakukan  dengan  cara  menganalisis  citra  penginderaan  jauh  yang  diambil  menggunakan  berbagai  wahana  salah satunya  menggunakan  wahana Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV) yang  mampu  menyediakan  citra  resolusi  sangat tinggi. Namun, selama ini proses klasifikasi seringkali dilakukan dengan cara digitasi secara manual yang dianggap kurang efektif dan efisien sehingga dibutuhkan cara ekstraksi otomatis.  Dalam penelitian ini metode Convolutional Neural Networks (CNN) digunakan untuk mengatasi tantangan ekstraksi bangunan menggunakan data citra foto udara resolusi  tinggi  pada  Desa  Campurejo,  Kabupaten  Gresik  dengan  menggunakan  algoritma  Mask  R-CNN,  di  mana algoritma ini diharapkan mampu membantu proses  klasifikasi secara otomatis dengan menggunakan data masukan ( training  data) .  Hasil  klasifikasi  kemudian  dilakukan  validasi  dan  uji  akurasi  sehingga  mampu  menghasilkan  peta sebaran bangunan skala besar yaitu 1:5000. Akurasi hasil klasifikasi bangunan dengan metode Mask R-CNN diuji dengan menggunakan confusion matrix yang menghasilkan nilai precision 94,78%, recall 82,63%, F1 Score 88,29% dan accuracy 79,03% untuk wilayah 1 dan untuk wilayah 2 menghasilkan nilai precision 98,10%, recall 78,37%, F1 Score 87,13% dan accuracy 77,20%. Sementara jumlah bangunan yang dapat dideteksi pada wilayah 1 sebanyak 2102 bangunan dan wilayah 2 sebanyak 247 bangunan. Prosedur ini menunjukan potensi yang besar untuk memanfaatkan metode Convolutional Neural Networks (CNN) dalam melakukan ekstraksi bangunan.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Along with increasing development due to population growth, a proper monitoring of land use is needed, one of which is through mapping the distribution of buildings. Mapping the distribution of buildings can be done by analyzing remote sensing images taken using various vehicles, one of which is the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) which can provide very high-resolution images. However, up to now the classification process is often done by manual digitization which is considered less effective and efficient so that an automatic extraction method is needed. In this study, the Convolutional Neural Networks (CNN) method was used to overcome the challenges of building extraction using  high  resolution  aerial  photo  image  data  in  Campurejo  Village,  Gresik  Regency  using  the  Mask  R-CNN algorithm, where this algorithm is expected to be able to help the classification process automatically by using the Mask R-CNN algorithm. input data (training data). Then the results of the classification are validated and tested for accuracy  to  produce  a  large-scale  building  distribution  map,  namely  1:  5000.  The  accuracy  of  the  building classification results using the Mask R-CNN method was tested using a confusion matrix which resulted in a precision value  of  94.78%,  recall  82.63%,  F1  Score  88.29%  and  accuracy  79.03%  for  region  1  and  for  region  2  resulted precision value 98.10%, recall 78.37%, F1 Score 87.13% and accuracy 77.20%. While the number of buildings that can be detected in area 1 is 2102 buildings and area 2 is 247 buildings. This procedure shows great potential to utilize the Convolutional Neural Networks (CNN) method in extracting buildings.
Kata kunci: Bangunan, Convolutional Neural Networks , Mask-RCNN , Foto Udara
Cara untuk sitasi: Kinasih, C.A. & Hidayat, H. (2021). Ekstraksi Data Bangunan Dari Data Citra Unmanned Aerial Vehicle Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Networks  (CNN) (Studi  Kasus:  Desa  Campurejo,  Kabupaten Gresik). Geoid, 17 (1), 81 - 92.

## Pendahuluan
Bangunan adalah salah satu variabel masukan utama untuk membentuk model demografis dan sosial ekonomi (Xie dan Zhou 2017). Bangunan Gedung menurut Undang- Undang nomer 28 tahun 2002 adalah wujud fisik hasil pekerjaan konstruksi yang menyatu dengan tempat kedudukannya, sebagian atau seluruhnya berada di atas dan/atau di dalam tanah dan/atau air, yang berfungsi sebagai tempat manusia melakukan kegiatannya, baik untuk  hunian  atau  tempat  tinggal,  kegiatan  keagamaan,  kegiatan  usaha,  kegiatan  sosial,  budaya,  maupun kegiatan  khusus.  Seiring  meningkatnya  pembangunan  akibat  pertumbuhan  penduduk  menuntut  adanya peningkatan  tugas  pengawasan,  peningkatan  standar  prosedur  dan  perencanaan  dalam  pemanfaatan  ruang untuk peruntukan lahan secara tepat salah satunya melalui pemetaan sebaran bangunan.
Dalam praktiknya, pemetaan sebaran bangunan dapat dilakukan dengan cara menganalisis citra penginderaan jauh  yang  diambil  menggunakan  berbagai  wahana  salah  satunya  menggunakan  wahana Unmanned  Aerial Vehicle (UAV) yang mampu menyediakan citra resolusi sangat tinggi yang dapat digunakan untuk pembuatan peta skala besar. Dalam penelitian pemetaan desa dalam skala 1: 2000 menggunakan orthophoto dari data citra UAV rotary wing yang dilakukan oleh Hidayat dan Sukojo (2017) dihasilkam hasil peta yang dapat diterima sesuai  standar  yang  berlaku  oleh  Badan  Informasi  Geospasial.  Namun,  selama  ini  proses  pemetaan  dan pengambilan informasi seringkali dilakukan dengan cara digitasi secara manual yang dianggap kurang efektif dan efisien karena memakan banyak waktu, tenaga dan biaya serta memiliki hasil yang cenderung bergantung terhadap subjektifitas. Ekstraksi otomatis bangunan dari data penginderaan jauh sangat penting untuk banyak aplikasi,  seperti  pembaruan  peta,  pemodelan  kota,  analisis  pertumbuhan  kota,  pemantauan  perubahan, penanggulangan  bencana,  dll  (Khoshelham,  K.  et  al.,  2010).  Ektraksi  fitur  merupakan  proses  pengukuran, mengolah atau mendeteksi fitur dari gambar sampel. Dua jenis fitur yang paling umum dalam ekstraksi adalah ekstraksi ciri geometris dan ekstraksi ciri warna (Gavali dan Banu, 2019). Dalam tata perkotaan yang kompleks seringkali terjadi kesulitan dalam mengklasifikasikan jenis bangunan.
Algoritma Deep Learning (DL) semakin banyak digunakan dalam aplikasi penginderaan jauh (Kussul, N., et al., 2017), salah satunya Convolutional Neural Networks (CNN) . CNN adalah arsitektur hierarki yang dapat dilatih pada kumpulan data skala besar untuk melakukan pengenalan dan deteksi objek (Hu, F., et al., 2015). Setiap proses pemahaman gambar yaitu klasifikasi gambar dan objek menggunakan model CNN memerlukan input  data  pelatihan.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Mask  R-CNN  yaitu  salah  satu  model  yang dikembangkan  dari  model  Faster-  RCNN  yaitu region-  based  convolutional  neural  networks yang  dimana mampu mendeteksi objek dalam gambar sekaligus menghasilkan segmentasi instance dimana bertujuan untuk mendeteksi kelas objek bersama dengan prediksi kotak pembatas dalam gambar.
Oleh  karena  itu,  penulis  bertujuan  untuk  menggunakan  potensi  CNN  untuk  membantu  melakukan  fitur klasifikasi otomatis yang menghindari digitasi secara manual untuk mengatasi tantangan ekstraksi bangunan pada citra resolusi tinggi pada daerah Desa Campurejo, Kabupaten Gresik. Algoritma Mask-RCNN digunakan untuk  mengatasi  tantangan  proses  segmentasi  bangunan  dimana  algoritma  ini  dapat  membantu  dalam melakukan pendeteksian batas tidak hanya berupa semantic segmentation namun juga instance segmentation . Wilayah  desa  Campurejo  dipilih  karena  memiliki  tingat  kompleksitas  yang  tinggi.  Dimana  wilayah  ini memiliki sebuah eksklave yang membagi wilayahnya menjadi dua wilayah. Hal ini membuat desa campurejo memiliki kondisi dan bentang alam yang berbeda- beda sehingga berpengaruh pula terhadap persebaran dan bentuk geometri bangunannya.

## Data dan Metode
Lokasi yang dijadikan studi kasus pada penelitian ini adalah Desa Campurejo, Kecamatan Panceng, Kabupaten Gresik. Wilayah Desa Campurejo mempunyai 2 wilayah yang terpisah dengan total luas wilayah ± 677 Ha. Secara  administrasi  Desa  Campurejo  terletak  pada  koordinat  6°52'28.75”  LS  -  6°54'53.96”  LS  dan 112°26'41.2” BT-112°29'8.19” BT.

## Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data batas administrasi (.shp) Desa Campurejo dan data foto udara Desa Campurejo, Kecamatan Panceng, Kabupaten Gresik (.tiff). Data foto udara yang digunakan adalah data citra dengan akuisisi menggunakan Unmaned Aaerial Vehicle (UAV) pada tahun 2020 yang memiliki resolusi spasial masing- masing 4,17 cm/pix untuk wilayah 1 dan 4,05 cm/pix untuk wilayah 2.
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak ArcGIS Pro dengan lisensi ITS serta Deep Learning Framework agar dapat dilakukan proses deteksi objek bangunan menggunakan deep learning pada aplikasi.
Proses pengolahan menggunakan metode Mask R-CNN untuk ekstraksi bangunan terdiri dari beberapa tahap utama, yaitu (1) Pembuatan Training Sample; (2) Train Model; (3) Klasifikasi dan Deteksi Objek ; (4) Validasi dan Uji Akurasi; (5) Pengolahan Pasca Pemrosesan.

## 1. Pembuatan Training Sample
Pembuatan training  sample dilakukan dengan  cara  pembuatan  label  objek.  Dalam  penelitian  ini dilakukan pelabelan dengan menggunakan satu kelas yaitu bangunan. Training sample untuk proses Mask-RCNN  dilakukan  secara  manual  dengan  digitasi  beberapa  bangunan  yang  dijadikan sample . Hasil  dari  label  objek  kemudian  dilakukan  proses export  training  data  to  deep  learning agar selanjutnya  dapat  dilakukan  proses train  model. Dalam  penelitian  ini  digunakan training  sample bangunan kurang lebih 25% wilayah dari citra dengan total jumlah training sample ditunjukkan pada tabel 1 untuk mengetahui kemampuan model dalam melakukan deteksi objek. Training sample yang digunakan harus mampu mewakili keberagaman jenis bangunan yang berada diwilayah studi baik ciri geometris maupun ciri spectral/ warna nya. Semakin beragam jenis training sample yang ada, semakin baik model akan mendeteksi bangunan yang ada.
Tabel 1. Jumlah Training Sample Kelas Metode Training Sample Bangunan Campurejo Wilayah 1 1261 Campurejo Wilayah 2 262

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan
2. Train Model
Tahap train  model dilakukan  dengan  menggunakan  gambar  dan  label  yang  dihasilkan  dari  tahap sebelumnya. Dalam tahap ini perlu diatur beberapa parameter untuk membentuk model seperti Max Epoch , Batch Size, Model Type, Backbone Model dan Validation. Hasil train model kemudian akan dievaluasi  hasil  prediksi  dan  bentuk  grafik  pembelajarannya,  apabila telah sesuai  dapat  dilanjutkan tahap berikutnya.
3. Klasifikasi dan Deteksi Bangunan
Hasil  model  yang  telah  terbentuk  kemudian  diuji  coba  kedalam  data  citra  dengan  menggunakan bantuan alat geoprocessing “ Detect Object Using Deep Learning ”. Pada tahap ini parameter seperti padding, threshold dan batch size perlu ditentukan. Dalam hal ini sasaran yang dapat dideteksi adalah bangunan- bangunan yang ada di desa Campurejo sehingga dapat diklasifikasi menjadi satu kelas yang sama yaitu bangunan.
4. Validasi dan Uji Akurasi
Dalam tahap validasi dilakukan penentuan titik- titik validasi berupa bangunan dari data foto udara UAV desa Campurejo, yang kemudian dilakukan overlay antara vector bangunan hasil deteksi dengan titik- titik validasi tersebut. Selain itu, data validasi lainnya adalah berupa digitasi polygon bangunan dimana selanjutnya akan mempertimbangkan Rasio Intersection over Union (IoU) .  Rasio Intersection over Union (IoU) digunakan sebagai ambang batas untuk menentukan apakah hasil yang diprediksi adalah true positive atau false positive . IoU adalah jumlah tumpang tindih antara kotak pembatas di sekitar objek yang diprediksi dan kotak pembatas di sekitar data referensi tanah. Dalam penelitian ini digunakan ambang batas 0,5 yang artinya bangunan dianggap bertampalan apabila memiliki overlay melebihi 50%.
Tahap  uji  akurasi  dilakukan  dengan  perhitungan confusion  matrix. Pengujian  dilakukan  terhadap sampel yang mewakili objek tertentu dalam suatu polygon hasil klasifikasi dengan titik yang sesuai
dilapangan dalam hal ini yaitu titik validasi. Dari nilai True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN) , dan True Positive (TP) dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, F1 Score dan recall .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 𝑙 𝑖=1 𝑙 ∗ 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝐹𝑃 𝑖 +𝑇𝑃 𝑖 ) 𝑙 𝑖=1 ∗ 100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=1 ∑ (𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 ) 𝑙 𝑖=1 ∗ 100% (3) 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)𝑥 2 ∗ 100% (4)
5. Pengolahan Pasca Pemrosesan
Dalam  tahap  ini  dilakukan  proses  perbaikan  hasil  klasifikasi  seperti regularize  polygon untuk memperbaiki  hasil  delineasi  bangunan, clipping untuk  menyeleksi  bangunan,  merge  untuk memperbaiki hasil polygon yang bertampalan ( overlay ), dan layouting peta.

## Hasil dan Pembahasan
1.   Hasil Training Data
Gambar 3. Training Data Dari Hasil Digitasi
Gambar 4. Hasil Proses Export Training Data
Pembuatan training sample menggunakan label objek pada citra sebagai data masukan. Sumber data masukan yang digunakan untuk training data yaitu training data dari hasil digitasi yang ditunjukkan pada  Gambar 3 untuk  proses  Mask  R-CNN.  Pemberian  label  dikelompokkan  menjadi  satu  kelas  yaitu  bangunan.    Hasil pelabelan kemudian dilakukan proses export training data for deep learning sehingga dapat digunakan dalam proses pembentukan deep learning. Hasil dari proses ini ditunjukkan pada Gambar 4 yaitu berupa image chips yaitu  kumpulan  chip  gambar  dari  raster  yang  dipotong  sesuai  dengan tile  size  XY dan label  chips yaitu kumpulan label gambar chip dari raster yang telah dipotong.

## 2.   Train Model
Pada  pembentukan  Model  ini  algoritma  CNN  yang  digunakan  adalah  Mask  R-CNN.  Proses train  model menggunakan image chips dan label chips dari proses sebelumnya. Dalam proses train model ini digunakan Max  Epoch 20, Batch  Size  2,  Model  Type MaskRCNN ,  Backbone  Model  ResNET  50 dan Validation 20% dengan data masukan yaitu masing- masing citra. Setiap train model akan menujukkan hasil prediksi seperti Gambar 5 dan hasil kurva pembelajaran pada Gambar 6.
Gambar 5. Hasil Prediksi Model
Gambar 6. Hasil Kurva Pembelajaran Model
Kurva  pembelajaran  adalah  kurva  yang  menujukkan  plot  kinerja  pembelajaran  model  selama  beberapa pengalaman  atau  waktu.  Hasil  kurva  diamati  untuk  menentukan  apakah  model  termasuk  kedalam  kategori underfit, overfit atau good fit. Berdasarkan hasil kurva pembelajaran model yang telah dibuat dapat dikatakan bahwa hasil ini termasuk kedalam kondisi model good fit . Model dikatakan masuk kedalam kategori good fit apabila  memiliki  ciri  plot training loss dan validation  loss menurun  ketitik  yang  stabil  dan  memiliki  celah kerugian yang kecil.

## 3.   Hasil Klasifikasi dan Deteksi Bangunan
Klasifikasi bangunan dilakukan dengan menggunakan deteksi otomatis menggunakan deep learning algoritma Mask-RCNN dari hasil train model. Dalam proses pendeteksian nilai parameter yang digunakan yaitu padding 64 ,  threshold 0.9 dan batch  size 4 . Nilai  parameter  yang  digunakan  dalam  proses  pendeteksian  didapatkan melalui proses trial and error untuk menemukan parameter yang tepat. Klasifikasi ini hanya menghasilkan satu kelas yaitu bangunan. Jumlah bangunan yang mampu dideteksi oleh metode ini yaitu untuk wilayah 1 5.670 polygon dan wilayah 2 sebanyak 558 polygon . Hasil klasifikasi ini masih perlu dilakukan pengeditan secara manual.
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Bangunan

## 4.   Validasi dan Uji Akurasi
Gambar 8. Sebaran Titik Validasi
Validasi sebuah proses untuk menguji ketepatan dari hasil deteksi bangunan dengan keadaan sesungguhnya dilapangan.  Hasil  validasi  ini  kemudian  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  untuk  uji  akurasi.  Data validasi yang digunakan adalah titik- titik letak bangunan dan beberapa sample bangunan berupa polygon yang diplot dari data citra UAV desa Campurejo. Citra UAV dianggap mampu mewakili keadaan sesungguhnya dilapangan  karena  memiliki  resolusi  yang  tinggi.  Untuk  daerah  Campurejo  wilayah  1  memiliki  4639  titik validasi dan wilayah 2 memiliki 527 titik validasi yang mewakili jumlah bangunan diwilayah tersebut seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Sementara itu, banyaknya sample bangunan berupa polygon yang digunakan yaitu untuk wilayah 1 sebanyak 260 bangunan sementara wilayah 2 sebanyak 50 bangunan yang ditunjukkan pada Gambar 9. Sample polygon yang  digunakan  merupakan  hasil  digitasi  secara  manual,  bangunan  yang  dipilih  untuk  digunakan  sebagai validasi  yaitu  bangunan-  bangunan  yang  tidak  dijadikan  dalam training  data. Titik-  titik  validasi  tersebut kemudian digunakan dalam perhitungan uji akurasi.
Gambar 9. Sebaran Polygon Validasi
Tahap  uji  akurasi  dilakukan  dengan  perhitungan confusion  matrix. Pengujian  dilakukan  hasil  klasifikasi bangunan dengan titik yang sesuai dilapangan dalam hal ini yaitu titik validasi dan sample polygon validasi. Kemudian  dapat  ditentukan  nilai True  Positive (TP), False  Positive (FP), False  Negative (FN),  dan True Negative (TN) sehingga dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall dan F1 Score.
Tabel 2. Perhitungan Akurasi Titik Validasi (Point) Titik Validasi (Polygon) Wilayah 1 Wilayah 2 Wilayah 1 Wilayah 2 Jumlah  bangunan (terdeteksi) 5670 558 281 56 Jumlah  bangunan (validasi) 4639 527 260 50 True Positive 3833 413 167 39
False Positive 211 8 21 6 False Negative 806 114 93 11 Precision 94,78% 98,10% 88,83% 86,67% Recall 82,63% 78,37% 64,23% 78,00% F1 Score 88,29% 87,13% 74,55% 82,11% Accuracy 79,03% 77,20%

## 5.   Analisa Hasil
Dari  hasil  pengolahan,  dapat  dilihat  bahwa  metode  Mask  R-CNN  mampu  membantu  proses  klasifikasi ekstraksi  bangunan  secara  otomatis  dengan  memasukan  sejumlah training  data. Hal  ini  dinilai  sangat membantu dalam meningkatan efisiensi dan efektivitas waktu dibandingkankan proses digitasi secara manual dimana CNN mampu melakukan ekstraksi ribuan data bangunan secara otomatis dari training data dan hanya perlu divalidasi secara manual.
Hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2  menggambarkan  nilai  untuk  penilaian  akurasi  objek  untuk  kelas bangunan menggunakan dua data validasi berbeda. Nilai akurasi dilakukan pada seluruh citra wilayah desa Campurejo baik wilayah 1 maupun wilayah 2. Penilaian akurasi menghitung antara nilai TP ( True Positive), TN ( True Negative), FP ( False Positive), dan FN ( False Negative). Nilai pertampalan ( overlay) ditunjukkan oleh nilai TP atau dengan kata lain model mampu mendeteksi dengan benar bangunan yang ada. Sementara nilai TN tidak memiliki nilai dalam  penelitian ini karena nilai TN menunjukkan model mampu mendeteksi non-bangunan  sebagai  non-bangunan.  Hal  ini  dikarenakan  deteksi  hanya  dilakukan  untuk  bangunan  yang memiliki satu kelas sehingga objek selain itu dianggap sebagai non bangunan. Oleh sebab itu nilai TN tidak diperhitungkan didalam penelitian ini.
Dari hasil uji akurasi klasifikasi bangunan menggunakan titiik validasi dapat dilihat bahwa metode Mask R- CNN  yang  digunakan  masih  belum  memenuhi  nilai  akurasi  klasifikasi  bangunan  yang  disyaratkan  oleh Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15  Tahun  2014  yaitu  memiliki  ketelitian  85%.    Uji akurasi menggunakan validasi titik menghasilkan nilai precision 94,78%, recall 82,63%, F1 Score 88,29% dan accuracy 79,03% untuk wilayah 1 dan untuk wilayah 2 menghasilkan nilai precision 98,10%, recall 78,37%, F1 Score 87,13% dan accuracy 77,20%. Sementara hasil menggunakan uji akurasi menggunakan data validasi berupa data luasan ( polygon ) juga belum memenuhi persyaratan tersebut dengan dapat dilihat menghasilkan nilai precision 88,83%, recall 64,23%  dan  F1 Score 74.55%  untuk  wilayah  1  dan  untuk  wilayah  2 menghasilkan  nilai precision 86,67%, recall 78%  dan  F1 Score 82,11%.  Meskipun  belum  memiliki  nilai akurasi yang optimal, namun hasil model memiliki model yang baik dengan dikategorikan sebagai good fit dan telah mampu memprediksi dengan baik. Dari nilai hasil precision , recall dan F1 Score juga menujukkan hasil yang baik.
Dalam  melakukan  ekstraksi  bangunan  terdapat  dua  jenis  fitur  yang  paling  umum  dalam  ektraksi  yaitu  ciri geometris dan ciri warna. Keragaman bentuk bangunan, serta padatnya bangunan yang saling menempel satu sama  lain  di  desa  Campurejo  membuat  model  sulit  untuk  mendeteksi  bangunan  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 10a dimana bangunan berbeda dideteksi sebagai satu bangunan. Selain itu, bangunan yang memiliki bentuk dan ukuran yang tidak biasa seperti gubuk dan bangunan yang memiliki banyak atap juga sulit dideteksi oleh sistem. Dari ciri warna atau spektral, bangunan campurejo memiliki warna yang berbeda- beda bergantung pada  pemilihan  bahan.  Selain  itu  bentang  alam  yang  berbeda  mengakibatkan  beberapa  bangunan  terlihat berbaur  dengan  vegetasi,  tanah  dan  air  disekitarnya  seperti  yang  terjadi  pada  Gambar  10b  dimana  tambak memiliki  warna  yang  hampir  mirip  seperti  genteng  bangunan  sehingga  model  mendeteksinya  sebagai bangunan. Strategi yang dapat dilakukan yaitu dengan memperbanyak jenis ragam warna, ukuran, bentuk pada sampel training data.
Sejauh ini, dapat dilihat bahwab metode Mask-RCNN memiliki potensi yang sangat besar dalam melakukan klasifikasi bangunan. Proses perbaikan manual diperlukan untuk memperbaiki dan menganalisa kekurangan dari proses klasifikasi secara otomatis. Oleh sebab itu masih diperlukan peran operator terlatih manusia untuk
melakukannya.    Meskipun  memiliki  hasil  yang  belum  optimal,  namun  hingga  saat  ini  hasil  pendeteksian otomatis yang cepat belum mampu dicapai dengan metode lain. Sehingga dengan digunakannya metode ini diharapkan mampu membantu proses klasifikasi otomatis secara cepat. Proses klasifikasi otomatis ini apabila telah membuahkan hasil yang optimal dapat dimanfaatkan untuk banyak aplikasi dan bidang terutama dalam percepatan penyediaan peta dasar di Indonesia.
Gambar 10. Kesalahan Deteksi

## 6.   Hasil Pengolahan Pasca Pemrosesan
Pengolahan pasca pemrosesan yaitu proses perbaikan hasil klasifikasi yang dilakukan secara manual meliputi proses regularize polygon untuk memperbaiki hasil delineasi bangunan, clipping untuk menyeleksi bangunan- bangunan  yang  berada  didalam  wilayah  desa  Campurejo, merge untuk  memperbaiki  hasil  polygon  yang bertampalan ( overlay ), dan terakhir proses layouting peta.
Setelah  dilakukan  pengolahan  pasca  pemrosesan  dihasilkan  jumlah attribute  polygon bangunan  yang ditunjukkan oleh Tabel 3. Titik validasi digunakan untuk menghitung selisih jumlah bangunan yang dianggap benar dan jumlah bangunan yang terdeteksi. Dari hasil metode Mask R-CNN untuk wilayah 1 terdapat 2102 bangunan  dengan  selisih  142  bangunan  dengan  data  validasi  dan  untuk  wilayah  2  terdapat  247  bangunan dengan selisih 57 bangunan dengan data validasi.
Tabel 3. Jumlah Bangunan
Mask R-CNN Wilayah 1 Wilayah 2 Jumlah bangunan (validasi) 2244 304 Jumlah bangunan (terdeteksi) 2102 247 Selisih 142 57
Terlepas dari pendeteksian otomatis, suatu kontrol kualitas dan analisa lebih lanjut oleh operator masih tetap dibutuhkan  untuk  menghilangkan  dan  memperbaiki  kesalahan.  Dalam  penelitian  ini  peran  manusia  dalam melakukan perbaikan dan pengeditan secara manual masih banyak diperlukan.  Meskipun masih diperlukan pengeditan manual namun ditinjau dari kecepatan ekstraksi bangunan, metode ini dapat dikatakan lebih cepat dibanding  digitasi  secara  manual,  terutama  untuk  menghasilkan  peta  skala  besar  pada  area  yang  luas  dan bangunan  yang  relatif  banyak.  Waktu  yang  cukup  lama  dibutuhkan  dalam  proses  pembuatan  model  ( train model).
a G
b G

## Gambar 11. Peta Hasil Klasifikasi Sebaran Bangunan Desa Campurejo dengan Metode Mask R-CNN

## Kesimpulan
Dalam penelitian ini dilakukan penggunaan metode Mask R-CNN untuk melakukan ekstraksi bangunan dari data citra UAV dengan memasukan training sample sebagai data masukan. Training sample yang digunakan berasal dari digitasi manual. Setelah dilakukan deteksi bangunan secara otomatis, dilakukan validasi dan uji akurasi.  Nilai  akurasi  yang  didapat  dari  hasil  pengolahan  dengan  metode  Mask  R-CNN  ini  masih  belum
mampu memenuhi standar ketelitian dari Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 untuk bangunan yaitu 85%. Proses pasca pemrosesan masih diperlukan dengan cara perbaikan secara manual oleh  operator  terlatih  (operator)  untuk  memperbaiki  kesalahan-  kesalahan  yang  terjadi.  Meskipun  begitu, berdasarkan tingkat efisiensi waktu metode ini memiliki potensi yang besar dalam melakukan pendeteksian bangunan secara otomatis sehingga diharapkan mampu membantu proses percepatan penyediaan peta dasar di Indonesia.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Laboratorium Geospasial Departemen Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember yang telah mendukung dalam penyediaan sarana prasana untuk mengerjakan penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Gavali, P., & Banu, J. S. (2019). Deep convolutional neural network for image classification on CUDA platform. In Deep Learning and Parallel Computing Environment for Bioengineering Systems (pp. 99-122). Academic Press. Hidayat, H., & Sukojo, B. M. (2017). Analysis of Horizontal Accuracy for Large Scale Rural Mapping Using Rotary Wing UAV Image. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 98, No. 1, p. 012052). IOP Publishing.
Hu, F., Xia, G. S., Hu, J., & Zhang, L. (2015). Transferring deep convolutional neural networks for the scene classification of high-resolution remote sensing imagery. Remote Sensing , 7 (11), 14680-14707.
Khoshelham,  K.,  Nardinocchi,  C.,  Frontoni,  E.,  Mancini,  A.,  &  Zingaretti,  P.  (2010).  Performance  evaluation  of automated  approaches  to  building  detection  in  multi-source  aerial  data. ISPRS  Journal  of  Photogrammetry  and Remote Sensing , 65 (1), 123-133.
Kussul, N., Lavreniuk, M., Skakun, S., & Shelestov, A. (2017). Deep learning classification of land cover and crop types using remote sensing data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 14 (5), 778-782. Pemerintah Indonesia. 2002. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 28 Tahun 2002 Tentang Bangunan Gedung . Xie, J., & Zhou, J. (2017). Classification of urban building type from high spatial resolution remote sensing imagery using extended MRS and soft BP network. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing , 10 (8), 3515-3528.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .