## SURVEY TEKNIK PENGKLASIFIKASIAN GAYA ARSITEKTUR
PADA FASAD BANGUNAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEEP LEARNING CNN
SURVEY TECHNIQUE OF CLASSIFICATION OF ARCHITECTURAL STYLE ON BUILDING FACILITIES USING APPROACHDEEP LEARNING CNN
Edy Sutomo Program Studi Teknik Arsitektur, Universitas Gunadarma edysutomo@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Teknik pengklasifikasian gaya arsitektur pada fasad bangunan menjadi bagian penting pada dunia perancangan, guna mempercepat proses dalam melakukan kajian tipologinya. Dewasa ini dengan semakin berkembangnya teknologi informasi, sangat memungkinkan bila seiring waktu dengan berbagai  kemajuan  metode  dalam  mengekstraksi  obyek  bangunan  utamanya  fasad  bangunan. Penelitian  dalam  pengklasifikasian  fasad  bangunan  banyak  dilakukan  untuk  menelusuri  jenis bangunan  maupun  aspek  estetika  lainnya.  Demi  tujuan  tersebut  studi  survey  ini  dimaksudkan untuk  mengetahui  teknik  komputasi  Deep  Learning  (DL)  yang  dapat  digunakan  dalam mengidentifikasi fasad  bangunan secara lebih akurat dengan  membedakan dan mengelompokkannya  agar  lebih  mudah  dikenali  tipe  bangunannya.  Metode  yang  digunakan dalam melakukan penelitian ini menggunakan teknik seleksi dan eliminasi, berasal dari penelitian di berbagai jurnal yang relevan terhadap pengklasifikasian gaya arsitektur bangunan. Hasil survey literatur menunjukkan bahwa terdapat  kesenjangan, hasil akurasi dari yang tertinggi ke terendah sebesar 48,19 % sehingga diperlukan adanya inovasi pada perangkat sistemnya. Teknik DL paling banyak  digunakan  dengan  pendekatan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang dikombinasikan dengan sistem perangkat lain, daripada fiturnya sendiri guna meningkatkan nilai akurasi.
Kata kunci: Gaya Arsitektur, Fasad, Deep  Learning.

## Abstract
The technique of classifying architectural styles on building facades is an important part of the design world, in order to speed up the process of conducting typological studies. Nowadays, with the development of information technology, it is possible that over time with various advances in methods of extracting building objects, especially building facades. Research in the classification of building facades is carried out to explore the types of buildings and other aesthetic aspects. For  this  purpose,  this  survey  study  is  intended  to  identify  Deep  Learning  (DL)  computational techniques that can be used to identify building facades more accurately by differentiating and grouping them to make it easier to identify the building type. The method used in conducting this research  uses selection  and  elimination  techniques,  derived  from  research  in  various journals that are relevant to the classification of building architectural styles. The results of the literature survey show that there is a gap, the accuracy results from the highest to the lowest are 48,19% so that innovation is needed in the system equipment. The DL technique is most widely used with the Convolutional Neural Network (CNN) approach in combination with other device systems, rather than its own features to increase the accuracy value.
Keywords: Architecture style, Facades, Deep Learning.

## PENDAHULUAN
Tipologi  menurut  kamus webster adalah  studi  atau  analisis  atau  klasifikasi berdasarkan  jenis  atau  kategori,  dalam perjalannya  studi  tentang  tipologi  menjadi berkembang meliputi semua aspek dalam ilmu pengetahuan.  Penelitian  yang  berhubungan dengan  pengenalan  bentuk  visual  tidak  akan terlepas  dari  aspek-aspek  yang  berkaitan  erat dengan  teknik  pengklasifikasian  suatu  obyek yang dapat dicerap oleh panca indera. Namun dalam  perjalannya  mengingat  keterbatasan memori  manusia  sering  kita  jumpai  bahwa kepastian dalam mengenali obyek visual dapat berubah-ubah  atau  tidak  konsisten  seiring kemampuan  seseorang  dalam  mengingatnya. Demi  tujuan  tersebut  maka  arsitek  dalam melaksanakan  studi  tipologi  dapat  menggu- nakan serta memanfaatkan teknologi komputasi yang semakin maju.
Pengklasifikasian merupakan salah satu aspek terpenting dalam dunia Arsitektur dalam rangka  untuk  menemukan  atau  melacak  jenis atau  tipe  apakah  yang  digunakan  dalam mendesain suatu bangunan. Fasad merupakan elemen  utama  dalam    arsitektur  yang  dapat menyuarakan  fungsi  serta  makna  dari  sebuah bangunan.  Hal  ini  lebih  mudah  diidentifikasi melalui  elemen  penyusunannya,  fasad  secara implisit  memberitahukan  kondisi  budaya ketika  bangunan  itu  dibuat,  fasad  juga mengungkapkan parameter tatanan dan penataan,  dan  berjasa  memberikan  ruang kreatifitas  dalam  hal  ornamentasi  dan dekorasi.  Kondisi  fasad  dari  suatu  gedung dapat  menceritakan  keadaan  penghuninya serta  merupakan  wujud  identitas  kolektif dalam komunitas masyarakat tertentu (Sastra, 2016).
Sejarah  pengklasifikasian  gaya  dan jenis  arsitektur  dapat  ditinjau  dari  berbagai perspektif. Gaya arsitektur (mis., Renaissance, Baroque )  menyediakan  format  dasar  untuk mendesain  bangunan  individu  di  wilayah geografis pada zaman tertentu. Ornamen yang berkaitan  dengan  gaya  tertentu  dianggap
sebagai  ekspresi  keindahan  untuk  setiap zaman, fitur/ornamen ini kemudian mengubah bangunan biasa menjadi struktur dan arsitektur secara  signifikan.  Dengan  demikian  elemen visual  seperti  jendela,  pilar,  dan  tatanan arsitektur  dapat  memberikan  petunjuk  untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan
arsitekturnya menjadi gaya tertentu. Klasifikasi berbasis elemen pada arsitektur  cagar  budaya,  sejumlah  besar arsitektur  modern  dan  kontemporer  yang bertipologi  fungsi,  perubahan  ini  sebagian besar  disebabkan  oleh  adanya  perubahan konsep  desain  gaya  Internasional  yang bertujuan  untuk  mengekspresikan  fungsi bangunan melalui "estetika mesin", menghasilkan pembentukan arsitektur modern menjadi white  box .  Ornamen  dan  dekorasi bersejarah ditolak dan "mesin" menjadi model arsitektur  modern.  Dengan  demikian,  kaum modernis cenderung mereduksi segala bentuk menjadi  abstraksi.  Selain  itu,  ruang  dan pengalamannya  menjadi  salah  satu  topik terpenting  dalam  desain  arsitektur    modern dan  kontemporer.
Kompleksitas pengklasifikasian karena ruang  tidak  dapat  diidentifikasi  oleh  elemen, melainkan  muncul  ketika  dikelilingi  oleh kombinasi  beberapa  elemen  spasial  bersama dengan cahaya. DCNN secara teknis menurut cakupannya  dapat  berkontribusi  terhadap klasifikasi  gaya  desain  maupun  klasifikasi yang berbasiskan elemen. Penggunaan teknik Deep  Learning terbaru  dapat  dikembangkan dalam  memproses  gambar  visual  dalam mengklasifikasikan  dataset  yang  diambil melalui  sampel,  kemudian  dikelompokkan menurut  kesamaan  visual  yang  diukur  oleh algoritma.  Hasil  akhir  dapat  dibandingkan dengan klasifikasi yang dibuat oleh sejarawan dan  ahli  teori  arsitektur.  Dengan  demikian dapat  ditunjukkan  kemampuan  kecerdasan buatan  untuk  mengklasifikasikan  desain arsitektur modern dan kontemporer.
Klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  komputer vision  memberikan  wawasan  untuk  mening-
katkan  pemahaman  tentang  desain  arsitektur (Yoshimura et al., 2018).
Fasad  disusun  dari  elemen  tunggal, suatu  kesatuan  tersendiri  yang  mampu mengekspresikan  diri  mereka  sendiri.  Kata fasad berasal dari literatur bahasa Latin  yaitu “facies” sinonim dari kata “face” (wajah) dan selanjutnya
disebut
“appearance”
(penampilan).  Fasad  dapat  dimaknai  sebagai muka  utama  yang  menghadap  eksterior  dari bangunan,  berada  pada  sisi  utama  yang  pada umumnya  menghadap  ke  arah  jalan  utama. Fasad  utama  merupakan  sisi  bangunan  yang mempunyai pintu masuk utama/entrance yang biasanya mempunyai detail yang menarik.(Sastra,  2016).  Unsur  pembentuk fasad  meliputi  pagar,  ornamen  dan  semua atribut yang melekat pada muka bangunan.
Melalui tipologi suatu obyek arsitektur/bangunan  bisa  dianalisis/dijelaskan perubahannya yang terkait dengan bentuk/bangun  dasar,  sifat  dasar,  dan  juga proses  perkembangan  maupun  perubahan bangun  dasar  tersebut.  Pengetahuan  tipologi berikutnya akan berorientasi pada usaha dalam mengkelaskan, mengklasifikasikan atau mengelompokkan  melalui  aspek  atau  aturan tertentu  antara  lain:  (1)  fungsi  (terdiri  dari struktural, simbolis, ruang dan lain sebagainnya);  (2)  geometrik  (terdiri  dari prinsip tatanan, bentuk dan lain sebagainnya); (3)  langgam  (terdiri  dari  periode,  etnik, budaya,  lokasi  atau  geografi,  politik  atau kekuasaan dan lain sebagainnya). (Ramadanta,
2010)  Dalam  kaitan  ini  langgam  diusulkan menjadi  gaya/ style agar  mudah  dipahami untuk tujuan penelitian ini.
Pemanfaatan Deep  Learning (DL) untuk computer  vision (CV)  memungkinkan sifat-sifat  penglihatan  manusia  diterapkan pada komputer. Dapat berbentuk smartphone, drone , CCTV, pemindai MRI, dan sebagainya. Melalui  berbagai  sensor  untuk  penginderaan. Klasifikasi  gambar  merupakan  pemberian label  seluruh  gambar  dengan  objek  atau konsep.  Aplikasi  ini  termasuk  klasifikasi gender  yang  diambil  dari  gambar  wajah seseorang,  mengidentifikasi  jenis  hewan peliharaan,  menandai  foto,  dan  sebagainya. Keluaran  klasifikasi  dari  fitur  ini  adalah deteksi,  segmentasi,  uji  kemiripan,  pelabelan gambar,  generatif  model  dan  analisis  video. Convolutional  neural  networks (CNN)  mirip dengan  jaringan  saraf  yang  di  dalamnya memiliki  bobot,  bias,  dan  keluaran  melalui aktivasi  non  linier.  Jaringan  saraf  reguler mengambil  input  dan  neuron  yang  terhubung sampai  ke  lapisan  berikutnya.  Neuron  dalam lapisan  yang  sama  tidak  berbagi  koneksi  apa pun.  Jika  menggunakan  jaringan  saraf  biasa untuk  gambar,  akan  sangat  besar  ukurannya karena sejumlah besar neuron yang mengakibatkan  overfitting.  Tambah  ukuran model (resize  model) karena  membutuhkan sejumlah  besar neuron .  Suatu  gambar  dapat dianggap  sebagai  volume  dengan  dimensi tinggi,  lebar,  dan  kedalaman.  (Sarkar  et  al., 2018)
Gambar 1. Fasad Bangunan Sumber: Pesto,2016
Makalah ini bertujuan untuk melakukan survey penelitian tentang teknik pengklasifikasian  fasad  bangunan  melalui teknik visi komputer, berdasarkan penampilan visual maupun elemen penyusunannya. Teknik Deep  Learning CNN  dapat mengidentifikasi  fitur  desain  pada  fasad bangunan    dengan  membedakan  produk perancangannya  dan  mengelompokkannya menjadi  tipologi  arsitektur tertentu.  Sehingga hasil  akhir  penelitian  ini  dapat  menjadi referensi  sebagai  pengetahuan  baru  dalam bidang yang relevan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  berfokus    pada  pencarian database  ilmiah  elektronik  yang  berasal  dari berbagai  pengelola  jurnal  ilmiah.  Tahapan penelitian secara garis besar mengikuti kriteria inklusi  antara  lain  terkait  tentang  studi  pada penerapan CNN untuk teknik klasifikasi gaya arsitektur  pada  fasad  bangunan  dengan publikasi tahun 2010 sampai 2020, kemudian kriteria  eliminasi  berfokus  pada  studi  yang berasal  dari  buku  serta  laporan  penelitian ditahun yang sama.
Tahapan  survey  literatur    dapat diuraikan  sebagai  berikut  diawali  dengan proses  pencarian  literatur  serta  proses  yang mendasari  CNN.  Terdapat  beberapa  proses
dalam  menyusun  sebuah    survey  literatur, diantaranya  yaitu    proses  pencarian  awal, proses  seleksi  dan  eliminasi,  kemudian identifikasi  studi  primer  dan  yang  terakhir telaah  literatur.  Mengingat  keterbatasan  pada penelitian  maka  dilakukan  modifikasi  dalam tahapan  disesuaikan  keperluannya.  Secara umum  proses  survey  literatur  pada  penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan merekonstruksi pemodelan  kota  melalui  pendekatan  struktur buatan  merubahnya  menjadi  label  semantik secara  otomatis,  baik  melalui  gambar  2D maupun  gambar  3D,  selanjutnya  klasifikasi dari dataset yang digunakan terdiri dari 4 kelas yaitu atap, dinding, bukaan (termasuk jendela dan  pintu)  dan  balkon.  Hasil  menunjukkan bahwa fitur 3D dapat memperbaiki kesalahan dalam  pengklasifikasian  dengan  piksel  serta dapat memberikan informasi tambahan terkait spasial.  Terdapat  perbaikan  kinerja  dalam pengklasifikasian  kelas  balkon  menggunakan FC-DenseNet  yang  terlatih  dengan  informasi 2D  yang  dikombinasikan  dengan  fitur  3D. Kinerja  FC-DenseNet  dan  DeepLabV3  plus semuanya  membaik  dengan  menambahkan fitur 3D. Di FC-DenseNet, IoU meningkat dari 59,28%  menjadi  64,41%;  Di  DeepLab,  IoU

## Gambar 2. Tahapan Survey Literatur
Sumber: Penulis, 2020
meningkat  dari  62,09%  menjadi  62,16%.
Akurasi keseluruhan juga semuanya meningkat  dalam  dua  model:  dari  88,42% menjadi  91,30%  di  FC-DenseNet  dan  dari 89,08%  menjadi  91,10%  masing-masing  di DeepLab.  FC-DenseNet  yang  terlatih  dengan fitur  3D  gabungan  3D  mendapatkan  hasil terbaik  dengan  akurasi  91,30%  dan  64,41% IoU. Dalam beberapa tahapan terbukti bahwa fitur 3D dapat meningkatkan kinerja segmentasi, terjadi kebingungan membedakan antara  atap  dan  dinding  pada  tahapan  ini. Dibandingkan  kedua  model  ini,  DeepLabV3 plus  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  pada eksperimen  2D,  dan  FC-DenseNet  mencapai kinerja  terbaik  dengan  akurasi  91,30%  dan 64,41%  IoU  saat  menambahkan  fitur  3D (Huang, 2019).
Dalam  makalah  ini  menggunakan elemen  jalur  pipa  untuk  segmentasi  semantik bangunan  yang  berasal  dari  gambar  yang diperoleh melalui drone atau UAV (Unmanned Aerial Vehicles) dengan pendekatan  CNN.  Simulasi  berbagai  gambar tampilan udara dari gambar terestrial berdasarkan perkiraan homografi, melalui data pelatihan yang banyak tanpa memberi anotasi gambar  UAV  secara  manual.  Eksperimen  ini menunjukkan  bahwa  jaringan  terlatih  dapat mencapai kinerja segmentasi yang wajar untuk gambar yang dihasilkan oleh UAV. Selain itu tampilan  yang  disimulasikan  juga  dapat ditingkatkan  nilai  akurasi  segmentasinya secara  signifikan.  Gambar  yang  dihasilkan oleh  UAV  untuk  pengujian  dipilih  data  yang berasal dari dataset UAV yang tersedia, yaitu dataset ISPRS "Zeche Zollern" dan "Stadthaus",  yang  merupakan  representasi bangunan  bergaya  modern  dan  tradisional. Kemudian  dikumpulkan  gambar  fasad  rumah yang  berasal  dari  tempat  yang  terpisah  di Morschenich,  Jerman,  menggunakan  UAV rotari. Perbedaan dari dataset ISPRS di mana jendela  ditampilkan  dengan  kaca  transparan, beberapa  jendela  rumah  ini  ditutupi  dengan tirai dan tampak buram.  Untuk mengevaluasi
akurasi  segmentasi,  pelabelan  gambar  uji dilakukan  secara  manual  digunakan  sebagai data  dasar.  Hasil  segmentasi  piksel  adalah sebagai berikut dengan perbandingan dari data asal  meliputi  obyek  bangunan  84,92%,  pintu 37,70%, jendela 80,39%, vegetasi 91,83% dan ground  83,11%.  Data  simulasi  menunjukkan peningkatan  nilai  akurasi  yaitu  obyek bangunan  87,66%,  pintu  41,87%,  jendela 84,01%, vegetasi 92,60% dan ground 84,34% (Zhuo et al., 2019).
Obyek  penelitian  ini  adalah  pengkla- sifikasian  gambar  fasad  bangunan  yang memiliki elemen tangga dari jalan raya untuk dijadikan  kelas  utilitas  yang  berbeda,  dengan tingkat  kerumitan  yang  cukup  tinggi    sangat tergantung  pada  properti  gambar,  properti objek  dan  faktor  lingkungan  (variasi  skala objek  dan  orientasi,  perubahan  jumlah bangunan per gambar, dipangkas fasad dalam gambar,  oklusi,  mengubah  pencahayaan. Usulan penelitian ini melalui  pendekatan end to  end untuk  mengklasifikasikan  gambar tangga  pada  fasad  bangunan  melalui  tingkat abstraksi  yang  tinggi  hingga  mencapai  hasil yang sesuai untuk pengayaan model semantik perkotaan  dalam  3D  secara  otomatis.  Untuk memberikan penilaian yang wajar atas kinerja CNN. Selanjutnya melalui penggunaan dataset untuk  mendapatkan  data  kinerja  manusia sebagai perbandingan. Kebutuhan untuk studi seperti  itu  sangat  jelas  karena  penampilan fasad  tidak  selalu  sesuai  dengan  penggunaan aktual  bangunan  atau  alih  fungsi.  Asumsi bahwa  perbedaan ini tidak dapat  diselesaikan dalam ruang visual, maka dengan adanya batas alami untuk mendapatkan nilai akurasi secara keseluruhan.  Demikian  tingkat  kesalahan klasifikasi  gambar  36%  (kasus  5  kelas) diperlukan  perbaikan  lanjutan.  Penelitian  ini mencoba dengan merubah metode pendekatan, melalui  peningkatan  partisi  kelas/klasifikasi dan mengurangi variansi intra kelas. Perlunya penggunaan model mutakhir (VGG16, VGG19,  ResNet50)  karena  cukup  kompleks tingkat  kesulitannya,  maka  hasilnya  kinerja
sistemnya  menjadi  sedikit  lebih  buruk. Perbaikannya digunakan data pratraining yang berasal  dari  ImageNet.  Hasil  data  pratraining meningkatkan kinerja sebesar 8-10% meskipun gambar yang berasal dari ImageNet sangat berbeda dengan dataset. Jaringan yang dirancang  sendiri  dapat  mencapai  akurasi secara keseluruhan 52,29% sekaligus mengurangi  jumlah  parameter  sekitar  72% (Laupheimer & Haala, 2018).
Kontribusi  penelitian  ini  bermaksud untuk  penyediaan  set  data  pelatihan  dengan menghubungkan  informasi  semantik  yang sudah ada pada database yang disediakan dari badan  pemetaan  nasional  atau  administrasi kota ke gambar fasad bangunan terkait gambar yang  diambil  dari  SV (street  view). Konsep penelitian  ini  menggunakan  CNN  dan classifier  sebagai  alternatif.  Data  untuk pelatihan  dan  pengujian  CNN  yang  sama dengan  sebelumnya,  jumlah  dataset  pelatihan terdiri  dari  8000  gambar  (4  kelas,  masing- masing  2.000  gambar)  dan  dataset  validasi berisi berjumlah 70 gambar per kelas. Adapun data  latih  sejumlah  2.200  gambar  dengan distribusi  untuk  bangunan  komersial  19%, hibrid/campuran  22%,  perumahan  43%  dan penggunaan  khusus  16%.  Data  simulasi menunjukkan  hasil peningkatan nilai akurasi berdasarkan  klasifikasi  fungsi  bangunan sebelumnya  recall  yaitu  obyek  komersial 71,62%  campuran/hibrid  76,80%,  perumahan 75,89%  dan  peruntukan  khusus  78,48  %. Setelah  dievaluasi  akurasi  dapat  ditingkatkan untuk obyek komersial
72,60%,
campuran/hibrid  80,67%,  perumahan  85,00% dan  peruntukan  khusus  63,27%  (Tutzauer  & Haala, 2017).
Studi  ini  adalah  membuat  dataset  baru dengan  cara  memasukkan  gambar  struktur asitektonik  bangunan  yang  berasal  dari Mexico  terbagi  menjadi  3  kategori  yaitu prahispanik,  kolonial  dan  modern.  Gambar berasal dari lembaga budaya Meksiko berupa video yang diekstraksi. Dataset berisi berbagai jenis  gambar  dalam  format  perspektif
bangunan yang di dalamnya termasuk keempat kategori dalam klasifikasi tersebut dan gambar non-arsitektur.  Agar  dapat  meningkatkan jumlah gambar dalam dataset dapat diperoleh melalui transformasi. Kemudian matriks yang tidak  konsisten (class  confusion) kelas  dari pelatihan dengan kinerja terbaik, hal ini sangat berguna untuk mendeteksi evolusi pembelajaran  di  kelas  selama  fase  pelatihan. Pada diagonal utama, persentase prediksi yang benar  dari  setiap  klasifikasi  dapat  dilihat secara  individual.  Setiap  klasifikasi  berupa besaran prosentase ketidakkonsistenan dengan yang  lain  disebabkan  adanya  kesamaan  antar kelas  pada  gambar  yang  terdapat  pada database. Dalam gambar prehispanic , terdapat banyak  konten  alam,  langit,  atau  tumbuhan seperti  di  klasifikasi  lain  dan  sebaliknya terdapat konten sejenis pada gambar kelas lain namun  tanpa  arsitektur prehispanic .  Hal  ini menyebabkan kebingungan dengan kelas lain, perilaku ideal pengklasifikasian harus terdapat diskriminasi  gaya  arsitektur  dari  kelas  lain. Hasil  ringkasan  perbandingan  antara  dataset dengan  label  prediksi    dengan  4  kelas  untuk data  set  yaitu  Prahispanik  89,16%,  Kolonial 87,95%, Modern 83,39% dan lainnya 91,96% (Obeso et al., 2016).
Penelitian  ini  bertujuan  membuat klasifikasi  gambar  dan  pemulihan  gambar berbasis konten (CBIR) menggunakan
convolutional neural networks (CNN). Dalam hal  ini  dengan  mengusulkan  representasi tingkat menengah berupa pemba- haruan/novelty menggunakan CNN pra terlatih,  untuk  mengekstraksi  fitur  dan menggunakannya dalam menyelesaikan pengklasifikasian,  serta  pengambilan  pada dataset  gambar  bangunan  dengan  gaya arsitektur  yang  berbeda.  Dataset  berupa gambar  warna  bangunan  dari  25  gaya arsitektur  yang  berbeda  berisikan  4.794  foto. Gambar  ini  diunduh  dari  koleksi  Wikimedia dan menampilkan banyak pilihan dari era yang berbeda.  Klasifikasi  terdiri  dari  kelas  gaya arsitektur  Mesir  kuno, American craftsman ,
American  square  styles ,  Romawi,  Gotik  dan selebihnya adalah gaya campuran. Dalam hal ini  obyek  penelitiannya  adalah    komparasi metode  lain  dengan  CNN  yang  sudah dimodifikasi  dengan  menggunakan  25  kelas gaya  arsitektur.  Hasilnya  dapat  dijelaskan sebagai  berikut  GIST  17.39%,  SP  44.52%, OB-Partless 42.50%, OB-Part 45.41%, DPM-
LSVM 37.69%, DPM-MLLR 42.55%, MLLR+SP  46.21%  dan  diperbaiki  dengan
CNN layer 16 Raw+EFM 63.90% (Meltser et al., 2018).
Pengklasifikasian  gambar
dalam penelitian  ini  menggunakan Convolutional
Neural  Networks (CNN)  dan  segmentasi gambar  berdasarkan  piksel,  menunjukkan fleksibilitas ketika mendeteksi dan mengklasifikasikan  berbagai  jenis  objek, bahkan  dalam  situasi  di  mana  manusia  gagal memahami  perbedaan  dalam  skenario  kota. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengeksplorasi  dan  bereksperimen  dengan teknik  pelabelan  semantik  pada  model perkotaan  dalam  format  3D.  Tahapan penelitian dibagi menjadi dua jalur pemrosesan  utama:  pertama,  cara  memberi label  pada  fitur  fasad  dalam  domain  2D,  di mana  CNN supervised digunakan  untuk mengelompokkan gambar fasad berbasis darat menjadi enam kelas fitur yaitu, atap, jendela , dinding,  pintu,  balkon  dan  toko;  kedua,  alur kerja Structure-from-Motion (SfM) dan Multi- View-Stereo (MVS) digunakan untuk mengekstraksi  elemen  geometri  pada  fasad bangunan, di mana gambar tersegmentasi pada tahap  sebelumnya  kemudian  digunakan  label mesh  yang  dihasilkan  dari "inverse” teknik penelusuran  sinar.  Kumpulan  data  SJC merupakan bangunan  perumahan di São José dos  Campos,  São  Paulo,  Brasil.  Gaya arsitektur    yang  terdapat  di  seluruh  kota  ini tidak  unik  (campuran),  sering  menyimpang atau  tidak  jelas  antara  gaya  bebas  dan  gaya modern. Dataset sebanyak 175 gambar secara berurutan  serta  tumpang  tindih  diambil  pada saat  yang  sama.  Makalah  ini  menunjukkan
bahwa  metodologi  yang  diusulkan  cukup memadahi  dalam  skenario  yang  kompleks. Kesimpulan fitur fasad telah mencapai akurasi hingga 93% atas  sebagian besar  dataset  yang digunakan  (Lotte et al., 2018).
Dalam  penelitian  ini    dilakukan eksplorasi dalam
pembelajaran
mengkategorikan  gambar  ke  dalam  kelas abstrak  dimungkinkan  karena  tidak  adanya batas    visual  yang  jelas  antara  kategori  dan gambar,  misalnya  mengidentifikasi  citra dengan suasana hati senang, sedih dan netral. Algoritma diusulkan melalui menggabungkan CNN dan prior ontologi untuk menyimpulkan pola  abstrak  dalam  gambar  menara  pada bangunan  yang  menyerupai  masjid  di  India. Pendekatan yang digunakan berbasis pembelajaran  transfer  di  mana,  pengetahuan
(knowledge) sebagai  domain  ditransfer  ke CNN  saat  pelatihan (transfer  top-down) dan inferensi  dibuat  menggunakan  prediksi  CNN serta pohon ontologi / prior (transfer bottom- up). Kemudian  dengan  mengklasifikasikan gambar  ke  dalam  kategori  seperti  Makam, Benteng  dan  Masjid.  Melalui  pendekatan metode  tersebut    terjadi  peningkatan  yang signifikan  dibandingkan  dengan  pengelom- pokan  logistik  menggunakan  pendekatan pembelajaran  transfer  lainnya.  Hasilnya dengan  menggunakan  3 classifier yaitu Logistik  54.62%,  Obyektif  1  63.55%, Obyektif  2  71.43%  diperbaiki  melalui pendekatan leaf  node  accuracy menjadi Obyektif 1 21.51%, Obyektif 2 75.59% (Gupta & Chaudhury, 2016).
Penelitian ini mengeksplorasi algoritma yang  menyediakan  fasilitas  klasifikasi  piksel untuk  fasad  bangunan,  dikarenakan  fasad bangunan  terdapat  lingkungan  yang  kaya elemen  untuk  menguji  teknik  segmentasi semantik.  Fasad  bangunan  dengan  berbagai gaya  akan  mencerminkan  karakteristik  visual dan  tata  letak,  selain  itu  juga  menunjukkan tingkat  stabilitas  dalam  pengaturan  pola struktur material. Alasan tersebut menjadikan sebab untuk mengintegrasikan tampilan visual
dan  petunjuk  tata  letak  dalam  satu  kerangka. Pelabelan  yang  paling  memungkinkan  yaitu berdasarkan  penampilan  visual  diperoleh melalui  penerapan Convolutional  Neural Networks (CNN) yang telah dimodifikasi dan dioptimasi  dengan Restricted  Boltzmann Machines (RBM) selanjutnya diterapkan pada scanlines  vertikal  dan  horizontal  dari  fasad bangunan.  Tahapan  berikutnya  menguji algoritma  pada  dataset  ECP-Monge  dan dataset CMP. ECP-Monge berisi 104 gambar yang  diperbaiki  dari  fasad  dalam  gaya Hausmannian.  Terdapat  8  struktur  yang ditentukan  dalam  peta groundtruth .  Dataset CMP  berisi  sejumlah  378  sampel  dengan  12 struktur  dari  berbagai  gaya  (seringkali  sulit untuk  model).  Selanjutnya  dalam  percobaan, sy dan sx disatukan pada semua gambar serta diatur  masing-masing  menjadi  300  dan  200. Hasil untuk dataset ECPMonge 90,49%   dan dataset  CMP  adalah  65,54%  (Fathalla  & Vogiatzis, 2017).
Pemetaan  gaya  arsitektur  terhadap rumah  dari  blok  perumahan  di  Amerika Serikat  yang  memiliki  gaya  arsitektur  khas daerah diantaranya gaya Ranch dan Craftsman.  Obyek  yang  diteliti  meliputi bagian fasad bangunan termasuk elemen unsur pembentuknya. Dataset model yang digunakan berasal dari ResNet-18 dan ResNet-34, terdiri dari  2500  gambar  yang  didistribusikan  ke dalam  5  kelas  sehingga  masing-masing menggunakan  500  gambar.  Kelas  dibuat berdasarkan gaya arsitektur yang berbeda pada wilayah perumahan tersebut.
Metode pengklasifikasian  menggunakan  kerangka
Deep Learning Pytorch untuk model baseline pelatihan end  to  end dan  bobot  model pratraining. Hasil menunjukkan bahwa sangat memungkinkan  untuk  mengklasifikasikan gaya  arsitektur  rumah  di  AS.  dengan  CNN. Akurasi  mencapai  tingkat  klasifikasi  hingga 79,8%, dan nilai skor lokalisasi deviasi 0,710 pada dataset tes dengan menggunakan ResNet- 34 sebagai ekstraktor fitur (Pesto, 2016).
Ekstraksi  fasad  bangunan  merupakan
komponen kunci dalam merekonstruksi street scene dalam  bentuk  3D.  Penelitian  ini mengusulkan  metode Deep  Learning untuk segmentasi  fasad  ke  dalam  klasifikasi semantik.  Struktur  buatan  manusia  sering menghadirkan  karakteristik  yang  simetri, terkait  pada masalah ini  mengusulkan adanya regulator/pengatur    simetris  untuk  melatih CNN. Metode yang diusulkan dapat memanfaatkan  kekuatan  jaringan  saraf  yang terdapat  pada  struktur  arsitektur  buatan manusia,  melalui  perbaikan  hasil  segmentasi dengan  menggunakan  kotak  partisi  yang dihasilkan  oleh Region  Proposal  Network melalui  cara  melatih  jaringan  FCN-8  dengan function loss baru. Hasil eksperimen menunjukkan  bahwa  metode  yang  diusulkan melampaui metode sebelumnya secara signifikan  pada  dataset  ECP  maupun  dataset eTRIMS. Aturan buatan dimasukkan  ke dalam sistem end-to-end dari Deep  Convolutional Neural Networks (DCNN), perlunya penggunaan  istilah  baru  yaitu  kerugian (loss) berdasarkan simetri yang biasanya ditemukan dalam  struktur  seperti  bukaan  pada  jendela, dinding,  dan  pintu.  Teknik  segmentasi  juga ditemukan  deteksi  berbasis Deep  Learning (DL)  sangat  membantu  dalam  prosedur parsing di samping segmentasi  pipa ujung ke ujung  bangunan.  Hasil  dengan  menggunakan klasifikasi  terdiri  dari  Bangunan  96.03%, Mobil  94.20%,  Pintu  80.66%,  Perkerasan 84.81%,  Jalan  90.58%,  Langit  98.06%, Vegetasi  94.16%,  Jendela  90.91%,  dan    total akumulasi 91.18% (Liu et al., 2017).
Parsing fasad menjadi masalah mendasar  dalam  pemodelan  perkotaan  yang merupakan  tulang  punggung  dari  masalah pemodelan berbasis prosedur, analisis arsitektur, dan rekonstruksi perkotaan, hal ini sangat bergantung pada segmentasi semantik. Dengan  beralih  ke  pendekatan  berbasis Deep Learning , dataset skala kecil yang ada menjadi hambatan  untuk  membuat  kemajuan  lebih lanjut dalam segmentasi fasad yang
berdampak pada fasad parsing. Dalam tesis ini
mengusulkan dataset gambar fasad baru dalam segmentasi  semantik  yang  disebut  sebagai PSV-22,  yang  merupakan  dataset  terbesar serta  memungkinkan  adanya  perbaikan  hasil dari semantik fasad dari dataset yang ada.  Di samping itu melalui tiga modifikasi segmentasi  semantik  berbasis Deep  Learning menunjukkan bahwa modifikasi ini meningkatkan  kinerja  pada  dataset  perbaikan dan  dataset  yang  sudah  ada.  Pada  bagian  ini dengan mengevaluasi dataset PSV baru untuk menunjukkan  bahwa  hal  itu  mengarah  ke model  yang  lebih  umum.  Selain  itu  dengan menggunakan  dataset  eTRIMS,  ECP,  dan CMP, guna membandingkan teknik pendekatan  sebelumnya  pada  set  data  yang telah ditetapkan. Dengan menggunakan kombinasi  data  PSV  dan  CMP  untuk  studi ablasi karena menggunakan serangkaian label yang umum, sehingga hasilnya yang didasarkan  pada  1200  gambar  yang  dipilih acak. Secara  kuantitatif untuk pelabelan pada PSV  (dikombinasikan  dengan  CMP)  data menggunakan DLV3 + MES. Hasil penelitian menunjukkan akurasi dengan klasifikasi fasad berdasarkan  elemen  berikut:  Fasad  95%, Jendela  93.%,  Pintu  79%,  Cornice  87%, Ambang  81%,  Balkon  89%,  Blind  90%, dekorasi  69%,  kolom  92%,  Toko  88%  dan komulatif rerata 96,74% (Para, 2019).
Dalam tulisan ini mengusulkan pendekatan end-to-end
untuk mengklasifikasikan  gambar  terestrial  dari fasad  bangunan  menjadi  lima  kelas  utilitas yang berbeda (komersial, hibrida, perumahan, penggunaan khusus, dalam konstruksi) dengan menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN).  Dengan  menggunakan  gambar  yang disediakan  oleh Google  Street  View gambar tersebut  secara  otomatis  ditautkan  ke  model kota kasar, termasuk garis sempadan bangunan serta kelas penggunaan masing-masing sesuai fungsinya. Dengan dataset yang tersedia untuk pelatihan  dan  evaluasi  pipa  menggunakan Deep  Learning. Makalah  ini  menjelaskan pendekatan ujung ke ujung yang
diimplementasikan  untuk  mengklasifikasikan gambar jalan tangga dari fasad bangunan serta membahas  eksperimen  dengan  berbagai metode  pendekatan  CNN.  Selain  hasil klasifikasi,  yang  disebut Class  Activation Maps (CAM) dievaluasi. Kemudian peta akan menunjukkan  bagian  fasad  yang  telah ditentukan  serta  digunakan  sebagai  fitur selama  proses  pelatihan.  Selanjutnya  peta dapat digunakan untuk meneruskan presentasi abstrak dengan difasilitasi pemahaman berkonten  gambar  semantik.  Representasi yang  abstrak  merupakan  hasil  dari  metode penetapan, rendering gambar berbasis kegunaan/fungsi.  Melalui  bantuan  dengan penambahan  data  priori (flipping  horizontal, warping,  cropping,  jittering ,  dan  modifikasi saturation )  dengan  membuat  dataset  yang terdistribusi  secara  merata  menggunakan jumlah sampel yang sama untuk setiap kelas. Dataset  pelatihan  terakhir  menggunakan dataset  yang  seimbang  terdiri  dari  75.000 gambar  berlabel  secara  total  (15.000  gambar per  kelas/klasifikasi).  Perangkat  validasi  dan perangkat  uji  masing-masing  terdiri  dari  350 gambar  berlabel  (70  gambar  per  kelas). Ukuran  uji  dan  validasi  yang  relatif  kecil  ini disebabkan  oleh  pemisahan  dataset  sebelum augmentasi data. Semua paket yang disediakan dibagi  menjadi  tiga  bagian:  gambar  untuk pelatihan (  training  set), gambar  untuk memvalidasi  kinerja  jaringan  selama  proses pelatihan (validation  set) dan  gambar  untuk mengevaluasi  kinerja  jaringan  setelah  proses pelatihan ( sample set ). Hasilnya akhir sebagai berikut  yaitu  VGG  16  63.43%,  VGG19 63.14%,  ResNet  50  55.43%  dan  Interception V3  64.00%  rerata  sebesar  60,25  %  (D. Laupheimer et al., 2018)
Makalah  ini    meneliti  guna  mengenali elemen  berbagai  bangunan  untuk  mengambil serta mengenali spesifikasi teknis dari literatur perdagangan  kontemporer.  Metode  mengam- bil studi kasus Perpustakaan Umum Carnegie di Inggris. Dalam hal probabilitas Pengenalan obyek  mencapai  nilai  di  atas  ambang  batas
arbitrer,  dengan  kotak  terikat  secara  spesifik dianggap  mengandung  obyek  yang  sesuai. Area  algoritma  menghasilkan  ribuan  kotak yang  berbeda,  prosesnya  terikat  sehingga menghasilkan  deteksi  yang  tumpang.  Karena itu,  sebagai  langkah  terakhir,  penumpukan tidak  maksimal  harus  diterapkan  untuk membersihkan  deteksi.  Kinerja benchmark
Traditional Machine Learning (TML),
Convolutional  Neural  Networks (CNN  dan Feature Phiramid Neural (FPN) dapat dilihat pada  bagian  akhir  paragraf.  Jika  kita  melatih ulang  perbandingannya  dimungkinkan  untuk melihat bahwa arsitektur FPN yang lebih maju tampil,  seperti  yang  diharapkan,  sedikit  lebih baik  daripada  arsitektur  CNN  klasik.  Hasil akhir akurasi perbandingan dengan menggunakan  5  klasifikasi  adalah  sebagai berikut: TML 56%, CNN 78%, dan FPN 82% (Pezzica et al., 2019).
Penelitian ini menerapkan teknik Deep Learning (DL)  dan  visi  komputer  untuk mengukur  kesamaan  visual  antara  desain arsitektur bangunan oleh arsitek yang berbeda. Melalui  pemeriksaan  bobot  dalam  model DCNN  yang  terlatih,  dapat  diukur  secara kuantitatif  kesamaan  visual  antara  karya arsitek  yang  secara  implisit  dipelajari  oleh model DCNN. Penggunaan ukuran ini melalui mengelompokkan  arsitek  yang  diidentifikasi serupa  dan  membandingkan  hasil  temuan dengan  klasifikasi  konvensional  yang  dibuat oleh  sejarawan  dan  ahli  teori  arsitektur. Pengelompokan  desain  arsitektur  bangunan dengan  hasil  sangat  menguatkan  pandangan konvensional  dalam  sejarah  arsitektur,  dan fitur  arsitektur  yang  dipelajari  juga  sejalan dengan  pemahaman  tradisional  tentang  DL. Dengan menggunakan dataset yang terdiri dari gambar  yang  dikikis  dari  web  serta  koleksi yang  asli  yang  berasal  dari  gambar  karya arsitektur  sejumlah  19.568  bersumber  dari berbagai web, pertama dengan melatih model neural  network (DCNN)  konvensional  yang mampu  mencapai  akurasi  73%  dalam mengklasifikasikan  karya-karya  milik  34
arsitek yang berbeda (Yoshimura et al., 2018)
Riset  ini  merupakan  laporan  akhir proyek  yang  dilakukan  pada  tahun  terakhir sarjana  Ilmu  Komputer.  Informasi  ini  terkait tentang  masalah  yang  diusulkan  oleh  De Energie bespaarders, sebuah perusahaan start- up  di  Amsterdam  yang  berkonsentrasi  pada penghematan energi. Laporan tersebut menjelaskan gambar rumah dengan
pendekatan  penerapan  pembelajaran  mesin (DL)  dalam  bentuk  jaringan  saraf  (CNN) untuk  mengenali  jendela,  pintu,  dan  dinding. Tujuan  awal  dari  jaringan  saraf  adalah pengklasifikasian setiap fitur yang ditemukan melalui  segmentasi  berupa  bukaan  jendela atau  pintu.  Klasifikasi    akan  terdokumentasi dengan  baik  menggunakan  jaringan  saraf konvolusional  (CNN),  mencapai  akurasi setinggi 93,72% untuk kumpulan data standar seperti CIFAR-10 (Kolenbrander et al., 2017)
Melalui  media Google  Earth  imagery terdapat  1005  gambar  spasial  yang  terbagi menjadi 19 kelas beresolusi tinggi dengan 600 × 600 piksel. Terdapat setidaknya 50 gambar mewakili setiap kelas yang diperoleh melalui pemandangan udara. Sejauh ini, dataset WHU- RS digunakan secara ekstensif untuk penelitian metode klasifikasi yang berasal dari pemandangan udara. Seting percobaan melalui simulasi dengan pengklasifikasian berdasarkan  karakteristik  yang  berasal  dari lapisan  jaringan  kerja (networks). Hasil  yang diperoleh  melalui  80%  dataset  UC-Merced digunakan  untuk  set  pelatihan  dan  dataset WHU-RS  dengan  rasio  pelatihan  60%. (Petrovska et al., 2020)
NetVLAD  merupakan  lapisan  VLAD terinspirasi  oleh  tampilan "Vector  of  Locally Aggregated  Descriptors" yang  digunakan dalam  pengambilan  gambar.  Layer  tersebut dihubungkan ke dalam arsitektur CNN dengan pelatihan  melalui  propagasi  mundur.  Terjadi penurunan kinerja peringkat dari unsupervised dataset, memungkinkan pembelajaran menyeluruh  dari  parameter  arsitektur  dari gambar, tempat yang sama pada saat diunduh
dari Time  Machine  Google  Street  View . Melalui  Layer Full  Convolutional (FC)  yang terhubung  penuh  terdapat  beberapa  masalah yaitu: (i) tidak dapat berubah atau tidak dapat diubah  ukuran  layernya,  (ii)  ukurannya menjadi  sangat  besar  pada  fokus  utamanya, (iii)  terjemahan  menjadi  tidak  invarian  pada skala  atau  oklusi  parsial  karena  memaksakan ketetapan  tata  letak  spasial.  Eksperimen  di Tokyo diketahui bahwa penggabungan diperlukan,  karena baseline  "no  pool" yang terlatih  capaian  terbaik  pada recall @  5  dari 63,5%,  berbanding  dengan  82,5%  pada NetVLAD.. (Arandjelovic et al., 2018)
Fokus  penelitian  pada  bangunan  di perkotaan dengan mengklasifikasikan menjadi 10  kategori  yaitu  gereja,  masjid,  sinagoge, wihara,  apartemen,  mal,  gudang,  restauran, dan  bangunan  perkantoran  menggunakan multi  hirarki  label  CNN  yaitu Branch Convolutional  Neural  Network (B-CNN). Menggunakan 2 dataset dengan gaya arsitektur yang  berbeda  untuk  284  gambar,  selanjutnya terdapat 4 kelas kategori dengan 2000 gambar namun hanya 1028 yang dapat dikenali dengan gaya  arsitekturnya,  berikutnya  ditingkatkan
menggunakan  gaya  arsitektur  dengan  6  kelas meliputi  Gotik,  Bisantium,  Baroq,  Modern, Islam  dan  kolonial  akurasinya  92,65  % menggunakan  21.190.606  jenis  parameter, total Loss 0,89. (Taoufiq et al., 2020)
CBIR merupakan teknik klasifikasi dan pengambilan gambar berbasis konten di mana terdapat permasalahan kompleks pada bidang visi komputernya.
Jaringan saraf
konvolusional  (CNN)  menjadi  pilihan  untuk membangun sistem pengklasifikasian gambar.
Dataset  ini  terdiri  dari  gambar  bangunan berwarna terdapat 25 gaya arsitektur berbeda, yang  berisi  4794  foto.  Gambar  diunduh  dari Wikimedia  dengan  menampilkan  banyak pilihan dari era yang berbeda. Nama kategori berikut jumlah gambar masing-masing dataset. Percobaan  menggunakan  metode  kation klasifikasi  dengan  menggunakan  30  gambar dari  setiap  kelas  untuk  pelatihan  klasifikasi. Fitur CNN  pada lapisan perantara (lapisan 9- 16)  mengungguli  lapisan  bawah  dan  atas. Akurasi  klasifikasi  tertinggi  yang  didapatkan dengan  klasifikasi  gaya  arsitektur  adalah 63,9%  lebih  besar  17%  peningkatannya  dari metode MLLR + SP. (Meltser et al., 2018)

## Tabel 1. Deep Learning Untuk Jenis Kategori dan Akurasi
Rujukan Jenis obyek data Jumlah Kategori Akurasi Penelitian 1 Gambar 4 91,30 % Penelitian 2 Gambar 10 78,10 % Penelitian 3 Gambar 5 52,29 % Penelitian 4 Gambar 4 75,14 % Penelitian 5 Video 4 88,12 % Penelitian 6 Gambar 25 63,90 % Penelitian 7 Gambar 3 93,00 % Penelitian 8 Gambar 3 48,55 % Penelitian 9 Gambar 12 78,02 % Penelitian 10 Gambar 5 79,80 % Penelitian 11 Gambar 8 91,18 % Penelitian 12 Gambar 10 96,74 % Penelitian 13 Gambar 5 60,25 % Penelitian 14 Gambar 5 78,00% Penelitian 15 Gambar 34 73,00 % Penelitian 16 Gambar 3 93,72 %
Penelitian 17 Gambar 19 80,00 % Penelitian 18 Gambar - 82,50 % Penelitian 19 Gambar 6 92,65 % Penelitian 20 Gambar 25 63,90 %
Sumber: Penulis,2021
Setelah meninjau berbagai paper di atas dapat  dijelaskan  sebagai  berikut  bahwa penggunaaan Convolutional  Neural  Network (CNN)  banyak  digunakan  secara  murni dengan semua fitur yang terdapat pada metode tersebut,  namun  pada  beberapa  penelitian CNN dimodifikasi sesuai kebutuhan, diantaranya dengan mengembangkan algoritma serta Restricted Boltzmann
Machines (RBM).  Fenomena  yang  dapat dipahami  dalam  survey  literatur  ini  adalah adanya keinginan untuk meningkatkan kinerja dari CNN dalam melakukan pengklasifikasian
fasad  bangunan.  Hasil  dari  masing-masing penelitian  tingkat  akurasinya  paling  rendah yaitu  penelitian  8  sebesar  48.55%  dan  yang paling  tinggi  nilai  akurasinya  dilakukan  oleh penelitian 12 sebesar 96,74%. Komparasi hasil akurasi tiap penelitian dapat dilihat pada grafik 1  dan  Tabel  1.  Nilai  akurasi  yang  rendah tersebut  dikarenakan  metode  deteksi  gambar sebanyak  1200  data.  Sebaliknya  nilai  akurasi dapat  capai  dengan  prosentase  yang  besar salah  satunya  disebabkan  segmentasi  fasad menggunakan  klasifikasi  dalam framework semantik.

## Teknik Pendekatan   Jumlah Paper
Terkait Klasifikasi gambar             20 paper Deteksi,lokalisasi, Segmentasi                        20 paper Kemiripan                        20 paper Diskripsi gambar                3 paper
Generatif model                  2 paper Analisis video                     1 paper Sumber: Penulis,2021
Tabel 2. Deep Learning Untuk Teknik Penglasifikasian
Grafik 1.  Deep Learning untuk Akurasi Sumber: Penulis,2021
Pada  tabel  2  berisikan  ringkasan  yang memuat tentang teknik pendekatan yang yang digunakan  terhadap  obyek  risetnya.  Hal  ini didapatkan melalui hasil studi dari state of the arts pada  penelitian  sebelumnya,  terkait penggunaan Deep  Learning  Convolutional Neural  Networks (DLCNN)  baik  yang  murni dari  fitur  aslinya,  maupun  dengan  modifikasi dalam sistem perangkatnya.
Berdasarkan  tabel  2  dalam  melakukan penelitian  menggunakan  pendekatan deep learning  CNN menunjukkan  trend  bahwa klasifikasi  gambar  menjadi  pilihan  paling banyak  digunakan  dalam  melakukan  analisis terhadap  obyek  gambar.  Terbukti  bahwa teknik pendeteksian digunakan untuk klasifikasi gambar digunakan dalam 20 paper, deteksi  lokasi  dan  segmentasi  dipakai  dalam penelitian  sebanyak  20  paper,  berikutnya kemiripan  juga  digunakan  dalam  penelitian terdapat  pada  paper  sebanyak  20  paper, selanjutnya  diskripsi  gambar  digunakan  oleh peneliti  dalam  3  paper,  berikutnya  fitur generatif model digunakan penelitian dalam 2 paper  dan  yang  terakhir  adalah  fitur  analisis video hanya 1 yang menggunakannya. Hal ini dikarenakan peneliti pada umumnya menggunakan  pendekatan  yang  memiliki akurasi  tinggi  namun  tidak  terlalu  kompleks peralatannya.

## SIMPULAN
Secara  umum  penelitian  yang  disurvei pada  penggunaan Deep  Learning dengan metode Convolutional  Neural  Networks, dalam  melakukan  pengklasifikasian  gaya arsitektur pada fasad bangunan dapat memberikan  hasil  yang  cukup  memuaskan, didukung  dengan  dataset  training  yang memadahi.  Hasil  akurasi  yang  rendah  dan sangat  tinggi  terjadi  dikarenakan  beberapa faktor  antara  lain  terlalu  banyaknya  dataset yang ditraning, fungsi kerugian (loss function), optimisasi,
regularisasi,
algoritma pembelajaran,  dan  inovasi  dalam  perangkat sistemnya.
Penerapan Deep  Learning dengan metode Convolutional  Neural  Networks di dalam  klasifikasi  pada  fasad  bangunan menunjukkan terdapat bermacam variasi baik berupa  teknik  murni,  maupun  dengan  cara memodifikasi  untuk  berbagai  tujuan  dan fungsi.  Kontribusi  rekayasa  tersebut  juga tersebar ke dalam berbagai bidang penelitian. Penelitian  ini  merekomendasikan  beberapa arah  penelitian  yang  dipandang  perlu  untuk diteliti  dimasa  depan  dalam  lingkup Deep Learning dengan  metode Convolutional Neural  Networks dalam  proses  perancangan Arsitektur bangunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arandjelovic, R., Gronat, P., Torii, A., Pajdla, T., & Sivic, J. (2018). NetVLAD: CNN Architecture  for  Weakly  Supervised Place  Recognition . IEEE  Transactions on  Pattern  Analysis  and  Machine Intelligence , 40 (6), 1437–1451. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2017.2 711011  viewed on 01/02/2021  Fathalla,  R.,  &  Vogiatzis,  G.  (2017). A  deep learning  pipeline  for  semantic  facade segmentation . British  Machine  Vision Conference  2017,  BMVC  2017 ,  1–13. https://doi.org/10.5244/c.31.120  viewed on 17/04/2020 
Gupta,  U.,  &  Chaudhury,  S.  (2016). Deep transfer  learning  with  ontology  for image classification . 2015 5th National
Conference on Computer Vision,
Pattern Recognition, Image Processing and  Graphics,  NCVPRIPG  2015 ,  1–4. https://doi.org/10.1109/NCVPRIPG.20 15.7490037  viewed on 17/04/2020  Huang,  S.  (2019). Building  segmentation  in oblique  aerial  imagery .  58  viewed  on 17/04/2020  .
Kolenbrander,  T.,  Ruiter,  F.  De,  &  Yue,  T.
(2017).  Facade  labelling  using  neural networks. Delft University of Technology .  viewed on 01/02/2021 
Laupheimer,  D.,  Tutzauer,  P.,  Haala,  N.,  &
Spicker, M. (2018). NEURAL NETWORKS for the CLASSIFICATION
of  BUILDING  USE  from  STREET-
VIEW  IMAGERY . ISPRS  Annals  of the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial Information Sciences . https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV- 2-177-2018  viewed on 17/04/2020 
Laupheimer,  Dominik,  &  Haala,  N.  (2018). Deep Learning for the Classification of Building Facades . 38. Wissenschaftlich- Technische  Jahrestagung  Der  DGPF Und PFGK18 Tagung in München , 19 , 701–709.  viewed on 17/04/2020 
Liu,  H.,  Zhang,  J.,  Zhu,  J.,  &  Hoi,  S.  C.  H. (2017). Deepfacade:  A  deep  learning approach  to  facade  parsing . IJCAI
International  Joint  Conference  on Artificial Intelligence , 2301–2307. https://doi.org/10.24963/ijcai.2017/320
 viewed on 17/04/2020 
Lotte,  R.  G.,  Haala,  N.,  Karpina,  M.,  de Aragão, L. E. O. e. C., & Shimabukuro, Y.  E.  (2018). 3D  façade  labeling  over complex  scenarios:  A  case  study  using convolutional  neural  network  and structure-from-motion . Remote Sensing , 10 (9). https://doi.org/10.3390/rs10091435
 viewed on 17/04/2020 
Meltser, R. D., Banerji, S., & Sinha, A. (2018).
What’s  that  Style?  A  CNN-based Approach for Classification and Retrieval of Building Images . 2017 9th International  Conference  on  Advances in Pattern Recognition, ICAPR 2017 , 9–
14. https://doi.org/10.1109/ICAPR.2017.85
93206  viewed on 17/04/2020 
Obeso, A. M., Benois-Pineau, J., Acosta, A. Á.
R.,  &  Vázquez,  M.  S.  G.  (2016). Architectural  style  classification  of Mexican historical buildings using deep convolutional  neural  networks  and
sparse  features . Journal  of  Electronic Imaging , 26 (1), 011016. https://doi.org/10.1117/1.jei.26.1.01101 6  viewed on 17/04/2020 
Para, W. (2019). Facade Segmentation in the Wild .  King  Abdullah  University  of Science  and  Technology  Thuwal, Kingdom  of  Saudi  Arabia.  viewed  on 17/04/2020 
Pesto,  C.  (2016). Classifying  U.S.  Houses  by Architectural Style Using Convolutional Neural Networks . 1–9. http://cs231n.stanford.edu/reports/2017 /pdfs/126.pdf  viewed on 17/04/2020 
Petrovska,  B.,  Zdravevski,  E.,  Lameski,  P., Corizzo,  R.,  Štajduhar,  I.,  &  Lerga,  J. (2020). Deep  learning  for  feature extraction  in  remote  sensing:  A  case- study  of  aerial  scene  classification. Sensors  (Switzerland) , 20 (14),  1–22. https://doi.org/10.3390/s20143906
 viewed on 01/02/2021 
Pezzica,  C.,  Schroeter,  J.,  Prizeman,  O.  E.,
Jones,  C.  B.,  &  Rosin,  P.  L.  (2019). Between  images  and  built  form: Automating the recognition of standardised building components using  deep  learning. ISPRS  Annals  of the  Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences ,
4 (2/W6), 123–132. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-IV- 2-W6-123-2019  viewed on 17/04/2020  Ramadanta,  A.  (2010).  KAJIAN  TIPOLOGI DALAM PEMBENTUKAN KARAKTER VISUAL DAN STRUKTUR KAWASAN (Studi kasus: Kawasan Ijen, Malang). Jurnal SMARTEK , Vol.  8 , No ,  130–142.
 viewed on 17/04/2020 
Sarkar,  D.,  Bali,  R.,  Sharma,  T.,  Sarkar,  D.,
Bali,  R.,  &  Sharma,  T.  (2018). Deep Learning  for  Computer  Vision .  In Practical  Machine  Learning  with
Python .  https://doi.org/10.1007/978-1- 4842-3207-1_12  viewed on 17/04/2020 
Sastra, S. (2016). Kajian Estetika Bentuk Pada Fasade  Perumahan  Real  Estate  Di Yogyakarta. Inersia , 12 (1),  78–84.
https://doi.org/10.21831/inersia.v12i1.1
0355  viewed on 17/04/2020 
Taoufiq, S., Nagy, B., & Benedek, C. (2020).
Hierarchynet: Hierarchical CNN-based urban  building  classification . Remote Sensing , 12 (22), 1–20. https://doi.org/10.3390/rs12223794  viewed on 01/02/2021 
Tutzauer, P., & Haala, N. (2017). Processing of  crawled  urban  imagery  for  building use classification . International Archives  of  the  Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 42 (1W1), 143–149. https://doi.org/10.5194/isprs-archives- XLII-1-W1-143-2017  viewed on 17/04/2020 
Yoshimura, Y., Cai, B., Wang, Z., & Ratti, C.
(2018). Deep learning architect:
Classification  for  architectural  design through the eye of artificial intelligence . Lecture  Notes  in  Geoinformation  and Cartography , 249–265. https://doi.org/10.1007/978-3-030- 19424-6_14  viewed on 17/04/2020 
Zhuo, X., Monks, M., Esch, T., & Reinartz, P.
(2019). Facade  segmentation  from oblique  UAV  imagery . 2019  Joint Urban  Remote  Sensing  Event,  JURSE 2019 .
https://doi.org/10.1109/JURSE.2019.88
09024  viewed on 17/04/2020 