Karya / geospatial-facility-validation

Validasi Fasilitas Geospasial.

2026·AI / LLM·4 teknologi

§ Ringkasan

Alat validasi internal untuk produsen pakan ternak dan akuakultur. Alat ini mengaudit database lokasi pelanggan dengan citra satelit resolusi tinggi, mengelompokkan setiap koordinat sebagai kandang unggas, kolam budidaya, bangunan biasa, atau lahan pertanian dalam radius 150 m, lalu menandai data yang ternyata tidak berada di fasilitas sungguhan.

§ Fitur utama

  • 01Membaca daftar koordinat langsung dari file CSV atau Excel milik klien, tanpa perlu diubah formatnya dulu
  • 02Tiga tampilan satelit untuk setiap koordinat, dari detail jarak dekat sampai lanskap di sekitarnya
  • 03Pemeriksaan dua tahap dalam radius 150 m: fasilitas apa yang ada, lalu apakah titik ini benar-benar jatuh di atasnya
  • 04Perkiraan posisi fasilitas digambar di peta, dihubungkan ke titik yang tercatat dengan garis putus-putus kalau keduanya tidak cocok
  • 05Pengecekan wilayah terhadap kabupaten dan provinsi yang tercatat di file, serta pencocokan dengan data peta publik
  • 06Setiap hasil disertai alasannya, diekspor per baris ke spreadsheet yang bisa dibaca langsung oleh staf klien
  • 07File koreksi yang memungkinkan manusia mengubah hasil, sambil tetap menyimpan pembacaan aslinya

§ Tantangan & solusi

Sebagian besar pekerjaannya adalah mengukur, bukan menebak. Membedakan kolam dari sawah yang tergenang lewat warna tidak berhasil, karena rata-rata kecerahannya hanya selisih sekitar dua tingkat abu-abu. Setelah diukur, aturannya ditulis ulang berdasarkan tekstur permukaan: air bervariasi sekitar 7 sampai 11 tingkat abu-abu di seluruh permukaannya, sedangkan sawah basah 26 sampai 38. Kegagalan kedua lebih halus. Tampilan lebar terbaca penuh dengan kolam budidaya, lalu sebuah kolam dilaporkan berada dekat titik padahal sebenarnya tidak ada. Ini baru kelihatan setelah lingkaran jarak digambar di atas citra dan kolam aslinya ternyata berjarak 150 sampai 350 m. Resolusi citra menentukan sumber mana yang dipakai: pada 0,6 m per piksel sebuah pasar terbaca seperti deretan kandang, sedangkan pada 0,2 m per piksel terbaca dengan benar, dan mengubah kalimat prompt tidak menolong sama sekali. Karena satu kali proses bisa membalik kira-kira satu dari empat baris pada kasus yang meragukan, setiap perubahan dinilai dari beberapa kali percobaan, bukan dari satu hasil.