Abstrak—Peta  dasar  skala  besar  sangat  dibutuhkan  oleh  kota besar/metropolitan  seperti  Kota  Surabaya  untuk  perencanaan kota  dan  menunjang  pembangunan  kota  cerdas.  Salah  satu informasi utama yang paling dibutuhkan dari peta skala besar adalah  fitur  bangunan.  Ekstraksi  tapak  bangunan  sendiri adalah  pekerjaan  yang  sangat  menantang  karena  banyak alasan,  termasuk  sifat  heterogen  dari  geometri  dan  spektral bangunan,  kompleksitas  bangunan  yang  sulit  diprediksi,  dan data  sensor  yang  kurang  baik  (yaitu  bayangan,  kontras  yang buruk,  dan  perspektif  citra  yang  buruk).  Intepretasi  yang dilakukan  oleh  operator  secara  visual  masih  merupakan pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk  ekstraksi  informasi dari orthophoto. Akurasi intepretasi yang dihasilkan tergantung pada keterampilan dan pengalaman dari operator. Sehingga,  dapat  terjadi  inkonsistensi  pada  data  yang dihasilkan  oleh  operator  yang  berbeda.  Beberapa  tahun terakhir  ini,  ekstraksi  otomatis  tapak  bangunan  dari  citra satelit  resolusi  tinggi  maupun  orthophoto  menjadi  isu penelitian  penting  dan  menantang  yang  mendapat  perhatian lebih  besar.  Banyak  penelitian  terbaru  telah  mengeksplorasi metode deteksi objek berbasis deep learning untuk meningkatkan  kualitas  ekstraksi  bangunan.  Dalam  penelitian ini,  penulis  menerapkan  metode  deteksi  objek  berbasis  Mask Region-based  Convolutional  Neural  Network  (Mask  R-CNN) untuk  ekstraksi  tapak  bangunan memanfaatkan  orthophoto di daerah urban, yaitu Kelurahan Darmo, Kecamatan Wonokromo,  Kota  Surabaya.  Model  Mask  R-CNN  secara kuantitatif  sudah  cukup  baik  dalam  mendeteksi  objek  namun kualitas  geometri  delineasi  batas  bangunan  masih  perlu diperbaiki.  Beberapa  strategi  dirancang  dan  digabungkan dengan  model  deteksi  objek  berbasis  Mask  R-CNN,  termasuk segmentasi  orthophoto,  post-processing  menggunakan  alat otomatis yang terdiri dari regularisasi poligon untuk membuat bangunan lebih teratur, remove overlap untuk menghilangkan tumpang  tindih  antar  bangunan,  fill  gap  untuk  mengisi  celah antar  bangunan  dan  integrasi  hasil  ekstraksi  untuk keseluruhan  area  studi.  Metode  otomatis  yang  penulis terapkan  menghasilkan  kinerja  yang  baik  dengan  presisi 91,43%; kelengkapan (recall) 82,97%; dan skor-F1 86,99%.
Kata  Kunci—Convolutional  Neural  Network,  Deep  Learning, Ekstraksi Bangunan, Orthophoto, Peta Skala Besar.

## I. PENDAHULUAN
ETA Rupabumi Indonesia (RBI) adalah peta dasar yang mengintegrasikan  wilayah  darat  dan  wilayah  laut termasuk  wilayah  pantai.  Pada  Undang-Undang  nomor  11 tahun  2020  tentang  Cipta  Kerja  Substansi  Informasi Geospasial  [1].  Dijelaskan  bahwa  informasi  geospasial terdiri  dari  peta  dasar  dan  peta  tematik  dengan  skala 1:1.000.000  hingga  1:1000.  Pembuatan  peta  dasar  skala 1:5.000  hingga  1:1.000.000  mencakup  seluruh  wilayah NKRI.  Sedangkan,  peta  dasar  skala  1:1.000  diperuntukkan wilayah tertentu sesuai kebutuhan, seperti kota besar/metropolitan,  wilayah  dengan  pertumbuhan  ekonomi
tinggi,  dan  wilayah  rawan  bencana.  Kota  Surabaya  sebagai kota  terbesar  kedua  di  Indonesia  setelah  Jakarta  termasuk sebagai  kota  metropolitan  yang  membutuhkan  peta  skala besar untuk menunjang perencanaan kota.
Salah  satu  informasi  utama  yang  paling  krusial  dan dibutuhkan  dari  peta  skala  besar  adalah  fitur  bangunan. Ekstraksi  tapak  bangunan  sendiri  adalah  pekerjaan  yang sangat  menantang  karena  banyak  alasan,  termasuk  sifat heterogen dari geometri dan spektral bangunan, kompleksitas bangunan yang sulit diprediksi, dan data sesor yang kurang baik (yaitu bayangan, kontras yang buruk, dan perspektif  citra  yang  buruk)  [2].  Selain  itu,  dengan  desain arsitektur  bangunan  yang  semakin  beragam  akan  semakin menyulitkan  proses  segmentasi  tapak  bangunan  secara otomatis.  Penelitian  untuk  mendeteksi  bangunan  telah dipelajari  selama  beberapa  tahun  menggunakan  berbagai teknologi  penginderaan,  seperti  citra  satelit  [3], orthophoto [4] dan pemindaian LiDAR [5].
Intepretasi secara interaktif yang dilakukan oleh operator manusia  secara  visual  masih  merupakan  pendekatan  utama untuk  klasifikasi  digital  informasi  dari orthophoto .  Akurasi intepretasi  yang  dihasilkan  tergantung  pada  keterampilan dan  pengalaman  dari  operator.  Sehingga,  dapat  terjadi inkonsistensi  pada  data  yang  dihasilkan  oleh  operator  yang berbeda.  Intepretasi  secara  interaktif  ini  membutuhkan waktu  dan  sumber  daya  manusia  yang  semakin  banyak apabila  data  yang  diolah  semakin  besar  [6].  Perkembangan baru-baru  ini  dari  Artificial  Intelligence  (AI),  telah menunjang babak baru studi menuju analisis dan pengenalan citra  secara  otomatis  [7].  Metode  ini  menghasilkan  kinerja yang melampaui ekstraksi informasi fitur secara manual/tradisional di berbagai aplikasi citra digital [8].
Ekstraksi tapak bangunan sebagian besar didasarkan pada orthophoto karena  resolusi  spasial  yang  baik  dalam beberapa tahun terakhir, kemajuan besar telah dicapai dalam machine  learning ,  terutama  dalam deep  learning [9]. Segmentasi  dan  pemetaan  tapak  bangunan  secara  otomatis yang  akurat  dari orthophoto bisa  dimanfaatkan  untuk berbagai  aplikasi,  termasuk  untuk  perencanaan  kota, manajemen  bencana,  pemodelan  kota,  pemetaan  nasional dan manajemen kependudukan. Oleh karena itu, mengembangkan  metode  baru  yang  lebih  cepat  dan  akurat untuk  mengekstrak  tapak  bangunan  dari  citra  penginderaan jauh  resolusi  tinggi  atau orthophoto akan  memiliki  banyak manfaat [10].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  pendekatan  yang didasarkan  pada deep  learning ,  seperti Convolutional Neural  Networks (CNNs)  dan  variannya,  menjadi  banyak digunakan  untuk  pendeteksian  objek.  Wei  dkk.  [11]

## Ekstraksi Tapak Bangunan dari Orthophoto Menggunakan Model Mask R-CNN (Studi Kasus: Kelurahan Darmo, Kota Surabaya)
Alfian Bimanjaya, Hepi Hapsari Handayani, dan Mohammad Rohmaneo Darminto Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : hapsari@geodesy.its.ac.id
P
melakukan ekstraksi bangunan menggunakan Mask Region -based  Convolutional  Neural  Network (Mask  R-CNN) memanfaatkan  data orthophoto dilanjutkan  dengan  proses regularisasi.  Zhao,  Persello,  dan  Stein  [7]  menggunakan Mask  R-CNN  memanfaatkan  data orthophoto .  Pendekatan deep  learning bisa  diterapkan  pada  data orthophoto untuk mengekstraksi  tapak  bangunan  secara  otomatis  untuk efisiensi waktu, tenaga dan biaya pemrosesan data.
Informasi  geospasial  objek  bangunan  dapat  digunakan untuk mengetahui struktur dari bangunan serta memperkirakan  berbagai  atribut  yang  berkaitan,  seperti bentuk,  luas,  dan  tinggi  bangunan.  Secara  tradisional, sebenarnya  informasi  tapak  bangunan  bisa  didapatkan  dari survey langsung ke lapangan menggunakan metode terestris, namun seiring dengan perkembangan teknologi akuisisi dan pengolahan  data  geospasial,  informasi  unsur  rupabumi  dan informasi  atribut  terkait  lainnya  bisa  didapat  dan  diproses secara  otomatis  [10].  Untuk  mengembangkan  metode ekstraksi  unsur  rupabumi  pada  penelitian  ini  diperlukan data-data  yang  mendukung,  seperti  data  pelatihan  tapak bangunan untuk melatih model deep learning . Data tersebut dapat  diperoleh  dari ground  truth dan  hasil  digitasi  manual orthophoto yang diakusisi pada tahun 2016.
Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi tapak bangunan di Kelurahan  Darmo,  Kecamatan  Wonokromo,  Kota  Surabaya memanfaatkan  data orthophoto .  Kelurahan  Darmo  dipilih karena  jumlah  bangunan  yang  banyak  serta  memiliki karakteristik  data  geospasial  yang  multi  obyek  dan  multi struktur.  Metode  yang  digunakan  adalah  penerapan deep learning menggunakan  model  Mask  R-CNN  dengan backbone residual network 50 ( ResNet -50) untuk mengekstraksi tapak bangunan secara otomatis. Selanjutnya, dilakukan post-processing untuk  menghaluskan  bentuk bangunan  supaya  lebih  teratur.  Dilakukan  evaluasi kuantitatif dengan presisi, kelengkapan, dan matriks F hasil ekstraksi tapak bangunan untuk menilai performa dari model yang  diterapkan  pada  area  yang  memiliki  heterogenitas tinggi,  seperti  di  Kelurahan  Darmo.  Dari  penelitian  ini diharapkan  bisa  menjadi  solusi  untuk  percepatan  pemetaan skala besar sebagai penunjang dan rekomendasi pengambilan  kebijakan  terkait  dengan  perencanaan  Kota Surabaya.

## II. MATERIAL DAN METODE
A. Studi Area
Lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di  Kelurahan  Darmo, Kecamatan  Wonokromo,  Kota  Surabaya  (7°16'28"–7°18'0" LS  dan  112°43'34"–112°44'34"  BT).  Lokasi  ini  dipilih karena jumlah bangunan dan infrastruktur yang banyak serta memiliki karakteristik data geospasial yang multi obyek dan multi struktur. Area penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Data orthophoto ini  memiliki ground  sample  distance (GSD)  8  cm/pixel  yang  diakuisisi  pada  tahun  2016  dengan kamera  udara  metrik  yang  terpasang  pada  pesawat  yang terbang sekitar 800 meter di atas permukaan area studi. Data ini  didapatkan  dari  Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan Permukiman,  Cipta  Karya dan  Tata  Ruang,  Kota  Surabaya. Untuk  melatih  model  Mask  R-CNN  penulis  menggunakan data  poligon  tapak  bangunan  dari  dua  nomor  lembar  peta (NLP) di area studi.

## B. Persiapan Data
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  ekstraksi  tapak  bangunan di  Kelurahan  Darmo,  Kecamatan  Wonokromo,  Kota Surabaya  memanfaatkan  data orthophoto yang  didapatkan dari  Dinas  Perumahan  Rakyat  dan  Kawasan  Permukiman, Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang,  Kota  Surabaya.  Data orthophoto pada  area  studi  dibagi  menjadi  5  zona  untuk meringankan  pemrosesan.  Selanjutnya  data orthophoto dilakukan  segmentasi  untuk  menyederhanakan  variasi spektral  tanpa  mengurangi  resolusi  spasial  sehingga  dapat memudahkan  model  untuk  mendeteksi  objek.  Proses segmentasi  menggunakan  beberapa  ukuran  homogenitas melalui pengelompokan piksel yang berdekatan dengan nilai atribut  yang  sama.  Hal  tersebut  tidak  hanya  diperoleh  dari informasi spektral, tetapi juga geometrik dan tekstur  [12].
Algoritma  segmentasi  mengelompokkan  individu  piksel ke  dalam  segmen  sesuai  dengan  kriteria  berikut  [13]: homogenitas  dalam  segmen,  kemampuan  untuk  dipisahkan dari elemen yang berdekatan, dan bentuk homogenitas. Tiga kriteria  tersebut  kadang-kadang  saling  bertentangan  dan tidak  dapat  dipenuhi pada  saat  yang  sama.  Oleh  karena  itu, algoritma  segmentasi  menekankan  satu  atau  dua  saja  dari tiga kriteria yang ada [14].

## C. Model Mask R-CNN untuk Ekstraksi Bangunan
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  algoritma deep  learning (DL)  telah  mengungguli  kemampuan  komputasi Machine Learning ke  tingkat  presisi  dan  performa  yang  lebih  tinggi dengan  meningkatkan  jumlah  lapisan  atau  kedalaman  [15]. Algoritma deep  learning seperti Convolutional  Neural Networks (CNNs)  telah  dikenal  luas  sebagai  pendekatan yang  menonjol  untuk  banyak  aplikasi  computer  vision
.
Gambar  1.    Peta  lokasi  penelitian  di  Kelurahan  Darmo,  Kecamatan Wonokromo, Kota Surabaya.
(pengenalan,  ekstraksi,  dan  klasifikasi  gambar  /  video)  dan telah  menunjukkan  hasil  yang  luar  biasa  di banyak  aplikasi [16]. Deep  Learning memungkinkan  ekstraksi  fitur  yang cepat  dan  otomatis  dari  dataset  yang  cukup  besar  secara berulang  menggunakan  model  yang  kompleks  untuk mengurangi  kesalahan  klasifikasi  menggunakan  metode regresi [17].
Deep  learning telah  menjadi  metode  inti  dalam  banyak penelitian  mengenai  ekstraksi  tapak  bangunan  dan  jaringan jalan.  Wei  dkk.  [11]  melakukan  ekstraksi  bangunan menggunakan  Mask  R-CNN  memanfaatkan orthophoto dilanjutkan  dengan  proses  regularisasi.  Zhao,  Persello,  dan Stein  [7]  menggunakan  Mask  R-CNN  memanfaatkan orthophoto .  Pendekatan deep learning bisa  diterapkan  pada orthophoto untuk  mendeteksi  unsur  rupabumi,  seperti bangunan  dan  jalan.  Ketidakteraturan  bentuk,  sulitnya memodelkan  objek  bangunan  menjadi  celah  untuk  meneliti dan mencari pendekatan strategis untuk otomatiasi ekstraksi tapak bangunan  dan jaringan jalan memanfaatkan orthophoto , dengan metode pemrosesan deep learning . Faster  R-CNN  [18]  dan  Mask  R-CNN  [19]  umumnya dianggap  sebagai  arsitektur  mutakhir  untuk  ekstraksi  objek dan  segmentasi  instan.  Kedua  arsitektur  ini  adalah  bagian dari  keluarga  CNN  berbasis  region.  Faster  R-CNN  secara efektif  adalah  dua  jaringan;  jaringan Region  Proposal Network (RPN)  dan  jaringan pendeteksi  Fast  R-CNN.  RPN menggantikan metode pencarian selektif di versi
sebelumnya (R-CNN dan Fast R-CNN) yang pemrosesannya  lebih  memakan  waktu.  Dalam  Faster  R- CNN,  RPN  menyelesaikan  ekstraksi  dengan  menggunakan peta fitur yang diturunkan dari lapisan konvolusi terakhir di backbone CNN  (yaitu  VGG16/ResNet)  sebagai  proposal untuk  jaringan  detektor.  Ini memungkinkan  arsitektur  CNN digunakan  untuk  proposal  dan  klasifikasi  region.  Jaringan kemudian  melakukan pooling  Region  of  Interest (RoI), lapisan  yang  terhubung  penuh  dan  klasifikasi  seperti  di  R- CNN  [2].  RPN  menggunakan  jangkar  untuk  menghasilkan kotak  pembatas  potensial  bersama  dengan  skor  yang menentukan  seberapa  besar  kemungkinan  setiap  kotak ekstraksi  objek.  Lokasi  proposal  awal  ditentukan  oleh penyertaan  jangkar.  Jangkar  adalah  kotak  proposal  tertentu dengan  pusat  x,  y,  yang  ditentukan  oleh  posisi  jendela  di atas  peta  fitur  pada  setiap  langkah  yang  diberikan.  Fungsi loss halus  L1  digunakan  untuk  pelatihan  dan  didefinisikan sebagai:
) , ( 1 ) , ( 1 ) , ( * * * 1 i i reg i reg i i cls cls i t t L p N p p L N t p L   + =  (1)
Di  mana i adalah  indeks  jangkar  dalam batch kecil, i p
adalah  kemungkinan  proposal  menjadi  objek, i t adalah koordinat  kotak  pembatas  yang  diprediksi, cls L adalah kehilangan  log, * i p adalah  label  objek  kebenaran  dari ground  truth, reg L adalah loss halus 1 L ,  dan * i t adalah koordinat kotak yang sebenarnya. Fungsi loss dari regressor kemudian dapat didefinisikan sebagai:
   −  = otherwise x x if x x SmoothL 5 , 0 1 5 , 0 ) ( 2 1 (2)
Mask  Region-based  Convolutional  Neural  Network (Mask  R-CNN)  diperkenalkan  sebagai  perpanjangan  dari Faster  R-CNN  untuk  memungkinkan  segmentasi  berbasis piksel yang akurat [19]. Mask R-CNN terdiri dari dua tahap utama,  yaitu Feature  Pyramid  Network (FPN)  dan Region Proposal  Network (RPN).  Dalam  FPN,  sejumlah  proposal berbeda  telah  dibuat  tentang  prediksi  objek  berdasarkan masukan  citra.  Mask  R-CNN  dibuat  langsung  di  Faster  R- CNN  dengan  menambahkan  cabang  keluaran  ketiga  untuk proposal mask setiap objek kandidat. Oleh karena itu, model ini  dapat  dilatih  secara  paralel  dengan  jaringan  Faster  R- CNN,  yang  menghasilkan mask yang  berpasangan  untuk setiap RoI. Fungsi loss diperbarui untuk kemudian termasuk prediksi mask sehingga;
mask box cls L L L L + + = ,  di  mana L adalah total loss .

## D. Evaluasi Kuantitatif
Ekstraksi  tapak  bangunan  dievaluasi  dengan  matriks presisi  (precision),  kelengkapan  (recall),  dan  skor-F1  yang dihitung  dari  perpotongan/interseksi  antara  objek  bangunan terdeteksi  dengan  bangunan  ground  truth.  Interseksi didefinisikan  sebagai  intersection  over  union  (IoU)  untuk mengevaluasi keakuratan poligon bangunan yang terdeteksi. IoU sama dengan luas persimpangan poligon bangunan yang terdeteksi  (dilambangkan  dengan  A)  dan  poligon  bangunan ground  truth (dilambangkan  dengan  oleh  B)  dibagi  dengan luas  gabungan  A  dan  B.  Jika  poligon  bangunan  yang terdeteksi  berpotongan  dengan  lebih  dari  satu  poligon bangunan  ground  truth,  maka  bangunan ground  truth dengan nilai IoU tertinggi akan dipilih:
) ( ) ( B A Area B A Area
IoU   = (3)
Setiap  satuan  objek  bangunan  terdeteksi  yang  memiliki interseksi dengan satuan objek bangunan ground truth akan dianggap sebagai ekstraksi yang berhasil ( true positive ), jika satuan objek bangunan terdeteksi tidak berinterseksi dengan satuan objek bangunan ground truth maka dihitung sebagai kesalahan  ekstraksi  ( false  positive ).  Dan  sebaliknya,  jika satuan  objek  bangunan ground  truth tidak  berinterseksi dengan  satuan  objek  bangunan  terdeteksi  maka  dihitung sebagai  kesalahan  ekstraksi  ( false  negative ).  Maka dilakukan evaluasi dengan persamaan berikut:
FP TP TP precision + = (4) FN TP TP recall + = (5) recall precision recall precision score F +   = − 2 1 (6)
Di  mana  TP  adalah True  Positive ,  FP  adalah False Positive , dan FN adalah False Negative .

## III. HASIL DAN ANALISA
A. Pelatihan  Model  Mask  R-CNN  untuk  Ekstraksi

## Bangunan
Pada penelitian ini, penulis mengimplementasikan Mask- RCNN  menggunakan backbone  residual  network 50 (ResNet-50)  yang  dikenalkan  oleh  He  dkk. [20] dibandingkan  menggunakan backbone VGG-16.  Modul residual  dari  ResNet  dengan  pintasan  yang  memungkinkan untuk mengambil aktivasi dari satu lapisan dan memasukkannya  ke  lapisan  lain  yang  berjarak  sekitar  2-3 lompatan  sehingga  sangat  efektif  dalam  mengurangi masalah  degradasi  yang  ditimbulkan  oleh  jaringan  yang lebih dalam.
Model  dilatih  menggunakan  dataset  pelatihan  poligon tapak  bangunan  dari  dua  Nomor  Lembar  Peta  (NLP)  di Kelurahan  Darmo,  Kecamatan  Wonokromo,  Kota  Surabaya sebanyak  73 epoch ,  dengan  ukuran batch 2.  Waktu  yang dibutuhkan  untuk  melatih  model  ini  pada  GPU  NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB adalah selama 93 jam 25 menit 28 detik.  Grafik loss yang  menggambarkan  proses  pelatihan model  Mask  R-CNN  untuk  ekstraksi  tapak  bangunan terhadap dataset dapat dilihat pada Gambar  2. Dataset pada area studi secara acak dibagi menjadi 70% sampel pelatihan dan  30%  sampel  validasi  untuk  jaringan  model  ekstraksi bangunan.  Jumlah  data  sampel  pelatihan  dan  validasi  dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Ekstraksi Tapak Bangunan
Model  yang  telah  terlatih  digunakan  untuk  mendeteksi tapak bangunan untuk keseluruhan Kelurahan Darmo. Hasil ekstraksi  bangunan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Terlihat bahwa model sudah cukup baik dalam mendeteksi bangunan namun  delineasi  batas  bangunan  masih  perlu  diperbaiki. Meskipun  Mask  R-CNN  dapat  melakukan  segmentasi tingkat  objek,  hasil  ekstraksi  tapak  bangunan  masih  perlu dilakukan post-processing untuk  membuat  bangunan  lebih teratur.  Ini  karena  Mask  R-CNN  kehilangan  detail  ketika secara  langsung  melakukan up-sampling peta  fitur  yang sangat kecil ke ukuran penuh dari citra input [11].
C. Integrasi dan Post-Processing
Model deep  learning Mask  R-CNN  yang  telah  terlatih sebelumnya  akan  digunakan  untuk  mendeteksi  bangunan pada  5  zona  di  area  studi.  Selanjutnya,  5  peta  tapak bangunan hasil ekstraksi menggunakan model Mask R-CNN tersebut  diintegrasikan  menjadi  satu  peta,  ditunjukkan  oleh Gambar  4.  Diperlukan post-processing untuk  memperbaiki bentuk geometri dari tapak bangunan yang sudah terdeteksi. Hasil  ekstraksi  tapak  bangunan  menggunakan  model  Mask R-CNN  masih  kurang  akurat  sehingga  perlu  dilakukan regularisasi  bangunan  untuk  membuat  bentuk  geometri bangunan  lebih  teratur  [11].  Algoritma  regularisasi  poligon efektif  untuk  penyesuaian  batas  antar  bangunan  yang tersegmentasi  menjadi  tapak  bangunan  terstruktur  [21]. Mulai  dari  poligon  awal  hasil  ekstraksi,  algoritma regularisasi  batas  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  dua langkah: penyesuaian kasar yang menghilangkan kesalahan, nyata dari ekstraksi dan penyempurnaan yang menyesuaikan arah garis dan posisi sudut.
Dilanjutkan  dengan  proses remove  overlap untuk menghilangkan  tumpang  tindih  antar  bangunan,  dan  proses
fill  gap untuk  mengisi  celah  antar  bangunan  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Maksud  dari  proses menghilangkan  tumpang  tindih  dan  celah  di  antara  poligon bangunan  adalah  untuk  memperbaiki  topologi  dari  objek bangunan  yang  terdeteksi.  Aturan  topologi  sendiri
Gambar  2.    Grafik training  loss vs validation  loss pelatihan  model Mask R-CNN untuk deteksi tapak bangunan.
Tabel 1. Perbandingan data pelatihan dan data validasi Jenis Dataset Presentase (%) Jumlah data Data pelatihan 70% 630 Data validasi 30% 270
Gambar  3.    Hasil  deteksi  bangunan  sebelum  dilakukan post- processing.
Gambar  4.    Hasil  deteksi  bangunan  sebelum  dilakukan post- processing.
digunakan untuk memodelkan hubungan spasial antara kelas fitur  dalam  suatu  dataset  dan  memastikan  fitur  tersebut konsisten  dalam  perilaku  dan  hubungan  spasialnya  [22]. Semua  alur post-processing tapak  bangunan  ini  dilakukan sebanyak  3  iterasi.  Perbandingan  hasil  ekstraksi  tapak bangunan sebelum dan sesudah post-processing ditunjukkan pada Gambar 6.

## D. Evaluasi Model Secara Kuantitatif
Penulis  menganalisis  dan  mengevaluasi  secara  kuantitatif model  Mask  R-CNN  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi tapak bangunan di Kelurahan Darmo, Kecamatan Wonokromo,  Kota  Surabaya.  Hasil  ekstraksi  tapak bangunan  akan  diuji  dengan  dataset  validasi  berdasarkan interseksi  setiap  bangunan  antara  keduanya.  Intersection over union (IoU) digunakan untuk mengevaluasi keakuratan model  Mask  R-CNN  dalam  mendeteksi  bangunan.  Dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan  IoU  50%  yang  berarti objek dianggap positif jika terdapat interseksi minimal 50% antara  poligon  bangunan  hasil  ekstraksi  dengan  bangunan validasi.
Presisi  (precision),  kelengkapan  (recall),  dan  skor-F1 dihitung  berdasarkan  Persamaan  3-6,  dimana  true  positive (TP) menunjukkan jumlah poligon bangunan yang terdeteksi dengan  benar, false positive  (FP)  menunjukkan  jumlah objek lain yang terdeteksi sebagai poligon bangunan karena kesalahan,  dan false negative  (FN)  menunjukkan  jumlah poligon  bangunan  yang  tidak  terdeteksi.  Poligon  bangunan akan dinilai sebagai terdeteksi dengan benar jika IoU antara poligon  bangunan  yang  terdeteksi  dan  poligon  bangunan ground truth lebih besar dari 50%. Evaluasi kuantitatif hasil ekstraksi  tapak  bangunan  menggunakan  model  Mask  R- CNN dapat dilihat pada Tabel 2.
Berdasarkan  evaluasi  model  secara  kuantitatif  tersebut telihat bahwa bangunan tidak terdeteksi yang termasuk false negative  (FN)  terdapat  46  bangunan.  Hal  ini  dikarenakan stuktur  pola  bangunan  di  Kelurahan  Darmo,  khususnya  di permukiman yang saling berhimpit satu sama lain  sehingga menyulitkan model untuk melakukan segmentasi batas antar bangunan. Selain itu, variasi warna dan pola atap bangunan yang  sangat  beragam  juga  menjadi  salah  satu  faktor penyebab  kesalahan  ekstraksi.  Gambar  7  menunjukkan beberapa  contoh  hasil  ekstraksi  tapak  bangunan  dari  model yang  penulis  gunakan,  di  mana  poligon hijau  menunjukkan true  positive  (TP),  poligon  merah  menunjukkan  false positive (FP), dan kuning menunjukkan false negative (FN).
(a) (b) (c)
Gambar  6.    Perbandingan  data  bangunan  validasi  dengan  bangunan hasil  deteksi  menggunakan  model  Mask  R-CNN.  (a)  data  bangunan validasi,  (b)  hasil  deteksi  bangunan  sebelum post-processing ,  dan  (c) hasil deteksi bangunan setelah post-processing.
Tabel 2.
Evaluasi kuantitatif hasil deteksi tapak bangunan menggunakan model
Mask R-CNN TP FP FN Precision Recall F 1 -score 224 21 46 91,43% 82,97% 86,99%
Gambar  7.    Poligon  hijau  menunjukkan true  positive (TP),  poligon merah  menunjukkan false  positive (FP),  dan  kuning  menunjukkan false negative (FN).
Gambar  5.    Hasil  deteksi  bangunan  setelah  dilakukan  regularisasi namun  masih  terdapat  tumpang  tindih  dan  celah  antar  bangunan ditunjukkan area berwarna merah.

## IV. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, penulis menerapkan metode deteksi objek  berbasis Mask  Region-based  Convolutional  Neural Network (Mask  R-CNN)  untuk  ekstraksi  tapak  bangunan memanfaatkan orthophoto di daerah urban, yaitu Kelurahan Darmo,  Kecamatan  Wonokromo,  Kota  Surabaya.  Penulis melatih  model  Mask  R-CNN  untuk  ekstraksi  tapak bangunan  menggunakan orthophoto dan  data  poligon  tapak bangunan  dari  dua  nomor  lembar  peta  (NLP)  di  area  studi. Beberapa strategi dirancang dan digabungkan dengan model deteksi  objek  berbasis  Mask  R-CNN,  termasuk  segmentasi orthophoto ,  yang  terdiri  dari  regularisasi  poligon  untuk membuat  bangunan  lebih  teratur,  remove  overlap  untuk menghilangkan  tumpang  tindih  antar  bangunan, fill  gap untuk  mengisi  celah  antar  bangunan  dan  integrasi  hasil ekstraksi  untuk  keseluruhan  area  studi  untuk  meningkatkan kualitas hasil ekstraksi.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  yang diterapkan  berkinerja  cukup  baik  dengan  nilai  presisi 91,43%; kelengkapan (recall) 82,97%; dan skor-F1 86,99%. Beberapa bias dan kesalahan yang tersisa serta ketidakakuratan poligon bangunan yang dihasilkan umumnya  disebabkan  oleh  pepohonan  yang  menutupi sebagian  bangunan,  atap  bangunan  yang  warnanya  sangat bervariasi,  pekerjaan  konstruksi  yang  sedang  berlangsung dan  struktur  bangunan  yang  kompleks.  Dalam  penelitian masa  depan,  penulis  menyarankan  untuk  menggabungkan orthophoto dengan data elevasi permukaan untuk meningkatkan  ketelitian  dan  memperkaya  informasi  hasil ekstraksi  karena  ada  informasi  ketinggian.  Penulis  juga menyarankan  pembuatan toolbox untuk post-processing sehingga  beberapa  proses  perbaikan  hasil  ekstraksi  objek bisa dilakukan sekaligus dengan satu tool dalam sekali jalan. Metode  yang  penulis  terapkan  belum  bisa  sepenuhnya mendapatkan  hasil  yang  baik,  perlu  adanya  quality  control dan  perbaikan  manual  oleh  operator  untuk  mendapatkan informasi geospasial tapak bangunan yang akurat. Meskipun begitu,  metode  ini  masih  mengungguli  kinerja  operator dalam  hal  efisiensi  waktu,  tenaga  dan  biaya  pemrosesan data.  Oleh  karena  itu,  penulis  percaya  bahwa  metode  yang penulis  terapkan  pada  penelitian  ini  memiliki  potensi  besar untuk  bisa  menunjang  percepatan  penyediaan  peta  dasar skala besar di Indonesia.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh  pihak yang  telah  membantu  pelaksanaan  penelitian  ini,  terutama kepada Dinas Perumahan Rakyat dan Kawasan Permukiman,  Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang,  Kota  Surabaya yang  telah  menyediakan  data  spasial  utama  penelitian  ini berupa orthophoto untuk  area  penelitian  di  Kelurahan Darmo, Kecamatan Wonokromo, Kota Surabaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pemerintah Republik Indonesia, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor  11  Tahun  2020  tentang  Cipta  Kerja .  Jakarta:  Pemerintah
Republik Indonesia, 2020.
[2] D.  Griffiths  and  J.  Boehm,  “Improving  public  data  for  building segmentation  from  convolutional neural networks  (CNNs)  for  fused airborne  lidar  and  image  data  using  active  contours,” ISPRS  J. Photogramm. Remote Sens. , vol. 154, pp. 70–83, 2019.
[3] W.  Li,  C.  He,  J.  Fang,  J.  Zheng,  H.  Fu,  and  L.  Yu,  “Semantic segmentation-based  building  footprint  extraction  using  very  high- resolution satellite images and multi-source GIS data,” Remote Sens. , vol. 11, no. 4, p. 403, 2019.
[4] D.  Yu,  S.  Ji,  J.  Liu,  and  S.  Wei,  “Automatic  3D  building reconstruction  from  multi-view  aerial  images  with  deep  learning,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. , vol. 171, pp. 155–170, 2021.
[5] S.  Du,  Y.  Zhang,  Z.  Zou,  S.  Xu,  X.  He,  and  S.  Chen,  “Automatic building extraction from LiDAR data fusion of point and grid-based features,” ISPRS  J.  Photogramm.  Remote  Sens. ,  vol.  130,  pp.  294– 307, 2017.
[6] Y.  Shi,  Q.  Li,  and  X.  X.  Zhu,  “Building  segmentation  through  a gated  graph  convolutional  neural  network  with  deep  structured feature embedding,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. , vol. 159, pp. 184–197, 2020.
[7] W.  Zhao,  C.  Persello,  and  A.  Stein,  “Building  outline  delineation: From  aerial  images  to  polygons  with  an  improved  end-to-end learning framework,” ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. , vol. 175, pp. 119–131, 2021.
[8] Xiao Xiang Zhu, D. Tuia, L. Mou, G.-S. Xia, L. Zhang, and F. Xu, “Deep learning in remote sensing: a comprehensive review and list of resources,” IEEE Geosci. Remote Sens. Mag. , vol. 5, no. 4, pp. 8– 36.
[9] G.  Pasquali,  G.  C.  Iannelli, and  F. Dell’Acqua, “Building  footprint extraction  from multispectral,  spaceborne  earth  observation  datasets using  a  structurally  optimized  u-net  convolutional  neural  network,” Remote Sens. , vol. 11, no. 23, p. 2803, 2019.
[10]  Y.  Xu,  Z.  Xie,  Y.  Feng,  and  Z.  Chen,  “Road  extraction  from  high- resolution  remote  sensing  imagery  using  deep  learning,” Remote Sens. , vol. 10, no. 9, p. 1461, 2018.
[11]  S.  Wei,  S.  Ji,  and  M.  Lu,  “Toward  automatic  building  footprint delineation from aerial images using CNN and regularization,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 58, no. 3, pp. 2178–2189, 2020.
[12]  Q.  Yu,  P.  Gong,  N.  Clinton,  G.  S.  Biging,  M.  Kelly,  and  D. Schirokauer,  “Object-based  detailed  vegetation  classification  with airborne  high  spatial  resolution  remote  sensing  imagery,” Photogramm Eng Remote Sens. , vol. 72, no. 7, pp. 799–811, 2006.
[13]  T.  Veljanovski,  U.  Kanjir,  and  K.  Oštir,  “Object-based  image analysis  of  remote  sensing  data,” Geod.  vestn. ,  vol.  55,  no.  04,  pp. 641–664, 2011.
[14]  Nussbaum,  Sven,  Menz,  and  Gunter, Object-Based  Image  Analysis and  Treaty  Verification:  New  Approaches  in  Remote  Sensing  - Applied to Nuclear Facilities in Iran . New York: Springer, 2008.
[15]  Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature , vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, 2015.
[16]  G.  Cheng,  C.  Yang,  X.  Yao,  L.  Guo,  and  J.  Han,  “When  deep learning  meets  metric  learning:  remote  sensing  image  scene classification  via  learning  discriminative  CNNs,” IEEE  Trans. Geosci. Remote Sens. , vol. 56, no. 5, pp. 2811–2821, 2018.
[17]  S. J. Pan and Q. Yang, “A survey on transfer learning,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 22, no. 10, pp. 1345–1359, 2010.
[18]  J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once:  unified,  real-time  object  detection,” IEEE  Conf.  Comput.  Vis. Pattern Recognit. , pp. 779–788, 2016.
[19]  K.  He,  G.  Gkioxari,  P.  Dollár,  and  R.  Girshick,  “Mask  R-CNN,” IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , pp. 2980–2988, 2017.
[20]  K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “Deep  residual  learning  for image recognition,” arXiv:1512.03385 , 2015. .
[21]  K.  Zhao,  J.  Kang,  J.  Jung,  and  G.  Sohn,  “Building  extraction  from satellite  images  using  mask  R-CNN  with  building  boundary regularization,” IEEE/CVF  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. Work. , pp. 242–246, 2018.
[22]  D.  B.  Susetyo,  D.  Nuraeni,  and  A.  P.  Perdana,  “Aturan  topologi untuk  unsur  perairan  dalam  skema  basis  data  spasial  rupabumi Indonesia,” in Seminar Nasional II Pengelolaan Pesisir dan Daerah
Aliran Sungai , 2016, p. 11.