LAPORAN ANALISIS PERBANDINGAN DATA LIDAR DENGAN FOTO UDARA DALAM BENTUK KONTUR

(1)

Kerja Praktik – GD 4743

ANALISIS PERBANDINGAN DATA LIDAR

**(LIGHT DETECTION AND RANGING) DENGAN FOTO UDARA DALAM BENTUK KONTUR**

Muhamad Rendy Lauranda 201911430004

Paul Valen Wadja 201911430010

Zidam Firmansyah 201911430012

Dosen Pembimbing Internal Fahrul Yahya. S.T., M.T.

0707118705

Dosen Pembimbing Eksternal Sofyan Chairul Anwar. S.T

PROGRAM STUDI TEKNIK GEOMATIKA FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS DR. SOETOMO SURABAYA

2023

(2)

Kerja Praktik – GD 4743

ANALISIS PERBANDINGAN DATA LIDAR

**(LIGHT DETECTION AND RANGING) DENGAN FOTO UDARA DALAM BENTUK KONTUR**

Muhamad Rendy Lauranda 201911430004

Paul Valen Wadja 201911430010

Zidam Firmansyah 201911430012

Dosen Pembimbing Internal Fahrul Yahya. S.T., M.T.

0707118705

Dosen Pembimbing Eksternal Sofyan Chairul Anwar. S.T

PROGRAM STUDI TEKNIK GEOMATIKA FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS DR. SOETOMO SURABAYA

2023

(3)

i

PENYATAAN KEASLIAN Kerja Praktik

Dengan ini kami menyatakan bahwa isi sebagian maupun keseluruhan Kerja Praktik kami dengan judul “Analisis Perbandingan Data Lidar (Light Detection And Ranging) dengan Foto Udara Dalam Bentuk Kontur” adalah benar – benar hasil karya intelektual mandiri, diselesaikan tanpa menggunakan bahan – bahan yang tidak diijinkan dan buka merupakan karya pihak lain yang kami akui sebagai karya sendiri.

Semua referensi yang dikutip maupun dirujuk telah ditulis secara lengkap pada daftar pustaka.

Apabila ternyata pernyataan ini tidak benar, akmi bersedia menerima sanksi sesuai peraturan yang berlaku.

Muhamad Rendy Lauranda Paul Valen Wadja

Surabaya, 17 Januari 2023

Zidam Firmansyah

NIM. 201911430004 NIM. 201911430010 NIM. 201911430012

(4)

ii

HALAMAN PENGESAHAN Kerja Praktik

Diajukan Sebagai Prasyarat Mata Kuliah Kerja Praktik pada

Program Studi Teknik Geomatika Universitas Dr. Soetomo

Surabaya, 2023 Menyetujui, Dosen Pembimbing

Intern,

Dosen Pembimbing Ekstern,

Fahrul Yahya. S.T., M.T. Sofyan Chairul Anwar. S.T

NIDN. 0707118705

Mengetahui :

Ketua Program Studi Teknik Geomatika

Septa Erik Prabawa. S,Si. MT.

NIDN. 0724098405

(5)

iii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena atas limpahan rahmatnya penulis dapat menyelesaikan Kerja Praktik dengan judul “Analisis Perbandingan Data Lidar (Light Detection and Ranging) dengan Foto Udara Dalam Bentuk Kontur” ini tepat waktu dan sesuai dengan harapan.

Penulis berharap Laporan Kerja Praktek ini dapat membantu memberikan informasi tentang perbandingan kualitas dari data lidar dan foto udara dalam bentuk kontur. Penulis sangat berterima terima kasih kepada pihak – pihak lain yang telah membantu dalam menyelesaikan kerja praktek ini hingga akhir. Rasa terima kasih tersebut penulis sampaikan kepada :

1. Allah S.W.T yang telah memberikan kesehatan dan rahmat-Nya selama ini, sehingga penulis dapat menyelesaikan kerja praktek ini.

2. Bapak Septa Erik Prabawa, S.Si., M.T selaku kepala prodi Teknik Geomatika dan Fahrul Yahya. S.T., M.T. selaku dosen pembimbing yang telah bersedia meluangkan waktu serta memberikan saran dan bimbingannya selama pelaksanaan kerja praktek ini.

3. Sofyan Chairul Anwar. S.T selaku manager PT. Jelajah Semesta Teknologi yang telah bersedia memberikan kesempatan untuk melakukan kerja praktek ini.

4. Pihak – pihak lain yang telah membantu dalam terselesaikannya kerja praktek ini baik secara langsung maupun tidak langsung.

Penulis menyadari bahwa masih terdapat kekurangan dalam penulisan laporan ini.

Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat membangun agar tercapainya kesempurnaan dalam penulisan ini. Penulis berharap laporan ini dapat bermanfaat bagi penyusun dan bagi pembaca pada umumnya.

(6)

iv DAFTAR ISI

PENYATAAN KEASLIAN ... i

HALAMAN PENGESAHAN ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... iv

DAFTAR GAMBAR ... vi

DAFTAR TABEL ... vii

BAB I. PENDAHULUAN ... 1

1.1Latar Belakang... 1

1.2Rumusan Masalah ... 2

1.3Tujuan ... 2

1.4Batasan Masalah ... 2

BAB II. PROFIL MITRA KP ... 3

BAB III. TINJAUAN PUSTAKA ... 5

3.1 Lidar ... 5

3.1.1 Komponen dari LiDAR ... 6

3.2 Prinsip Kerja Sensor Laser Sebagai Bagian Integrasi Komponen Sistem LIDAR ... 7

3.3 Foto Udara ... 10

3.4 Fotogrametri ... 12

3.4.1 Kegunaan Fotogrametri ... 13

3.5 Survei Fotogrametri dalam UAV PPK ... 13

3.6 Titik Kontrol ... 14

3.6.1 GCP Ground Control Point ... 14

3.6.2 ICP (Independent Check Point) ... 14

3.6.3 Postmark ... 15

3.7 Konsep dasar DEM, DTM, dan DSM ... 15

3.8 Konsep dasar kontur ... 16

3.9 Uji Akurasi Vertikal ... 18

BAB IV. METODOLOGI ... 21

4.1 Diagram Alir ... 21

(7)

v

4.2 Alat dan Peralatan ... 24

4.3 Lokasi Pengukuran ... 30

BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN ... 31

5.1 Hasil Pengukuran GCP ... 31

5.2 Hasil DTM (Digital Terrain Model) ... 31

5.3 Hasil Kontur ... 33

5.4 Analisis Perbandingan Kontur Lidar dan Kontur Foto Udara ... 34

5.5 Analisis Uji Akurasi ... 38

BAB VI. PENUTUP ... 40

6.1Kesimpulan ... 41

6.2Saran ... 41

DAFTAR PUSTAKA ... 43

BIODATA PESERTA KERJA PRAKTIK ... 44 LAMPIRAN KEGIATAN KERJA PRAKTIK...

(8)

vi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Logo Perusahaan ... 3

Gambar 2. 2 Profil Perusahaan ... 4

Gambar 3. 1 Simulasi Proses Laser Scanning ... 5

Gambar 3. 2 Komponen-Komponen di dalam Sistem LiDAR ... 7

Gambar 3. 3 Kedudukan komponen sensor laser pada sistem LIDAR ... 8

Gambar 3. 4 Prinsip Kerja Sensor Laser ... 9

Gambar 3. 5 Prinsip sensor laser pada LIDAR ... 9

Gambar 3. 6 Prinsip Pengukuran Jarak di Sistem LiDAR ... 10

Gambar 3. 7 Foto Miring (kiri) dan Tegak (kanan) ... 11

Gambar 3. 8 Jenis foto udara ... 11

Gambar 3. 9 Fotogrametri Udara ... 12

Gambar 3. 10 Aerial Surveying ... 13

Gambar 3. 11 Ilustrasi PPK dengan Drone ... 14

Gambar 3. 12 Garis kontur . ... 16

Gambar 3. 13 Garis kontur kemiringan berbeda. ... 17

Gambar 3. 14 Garis kontur lidah bukit . ... 17

Gambar 3. 15 Garis kontur beda tinggi . ... 17

Gambar 3. 16 Garis kontur memotong sungai . ... 18

Gambar 3. 17 Garis kontur memotong jalan . ... 18

Gambar 4. 1 Diagram Alir Pengamabilan dan Pengolaha data ... 21

Gambar 4. 2 Tripod/Statif ... 24

Gambar 4. 3 Tribah ... 24

Gambar 4. 4 Meteran ... 25

Gambar 4. 5 DJI MATRICE 300 RTK ... 25

Gambar 4. 6 Lidar chcnav alpha air 450 ... 26

Gambar 4. 7 GPS Geodetik chc i50 dan Controler GPS ... 27

Gambar 4. 8 Spesifikasi Laptop 1 ... 27

Gambar 4. 11 Agisoft Metashape Profesional ... 29

Gambar 4. 12 Global Mapper ... 29

Gambar 4. 13 ArcGIS 10.3 ... 30

(9)

vii

Gambar 4. 14 Citra Google Earth ... 30

Gambar 5. 1 Hasil DTM LIDAR ... 31

Gambar 5. 2 Hasil DTM Foto Udara ... 32

Gambar 5. 3 Hasil DTM LiDAR menjadi Kontur ... 33

Gambar 5. 4 Hasil DTM Foto Udara menjadi Kontur ... 33

Gambar 5. 5 Kontur Kelerengan dari Lidar ... 34

Gambar 5. 6 Kontur Kelerengan dari Foto Udara ... 34

Gambar 5. 7 Perbandingan Kontur pada Kelerengan ... 35

Gambar 5. 8 Kontur Beda Tinggi dari Lidar ... 35

Gambar 5. 9 Kontur Beda Tinggi dari Foto Udara ... 35

Gambar 5. 10 Perbandingan Kontur pada Beda Tinggi ... 36

Gambar 5. 11 Kontur Jalan dari Lidar ... 37

Gambar 5. 12 Kontur Jalan dari Foto Udara ... 37

Gambar 5. 13 Perbandingan Kontur pada Jalan ... 37

DAFTAR TABEL Tabel 3. 1 Ketelitian Vertikal Peta RBI ... 19

Tabel 5. 1 Hasil Koordinat Pengukuran GCP ... 31

Tabel 5. 2 Hasil Uji RMSE Data Lidar ... 38

Tabel 5. 3 Hasil RMSE Data Foto Udara ... 38

Tabel 5. 4 Hasil Uji Akurasi DTM dan Foto Udara ... 39

(10)

(11)

1 BAB I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Sesuai dengan perkembangan ilmu dan teknologi yang semakin maju, semakin banyak metode survei dan pemetaan beserta aplikasi terkait yang mengalami perkembangan. Hal itu mempengaruhi sistem dan perangkat pada bidang survei pemetaan untuk dapat menghasilkan data spasial 2 dimensi maupun 3 dimensi dengan akurasi tinggi dengan jangkauan wilayah yang luas dan dapat diproses dalam waktu relatif singkat. Melihat negara kita yang memiliki wilayah yang luas serta memiliki banyak topografi yang beragam, maka diperlukan teknologi yang mampu memetakan wilayah tersebut dengan cepat namun tetap memperhatikan kuliatas akurasi data yang dihasilkan. Oleh karena itu, terdapat potensi besar dan luas untuk update basis data spasial dengan memanfaatkan teknologi tersebut.

Salah satu teknologi dalam bidang survey pemetaan yang mampu melakukan akuisi data secara cepat adalah Lidar. LiDAR (Light Detection and Ranging) adalah perangkat atau sistem yang dapat dipakai pada kegiatan survei yang menggunakan metode penginderaan jauh aktif dengan memanfaatkan cahaya dalam bentuk pulsa-pulsa sinar laser untuk mengukur jarak terhadap objek di permukaan bumi. Sistem pada Lidar pada dasarnya merupakan hasil integrasi dari 3 teknologi lainya yaitu Laser, GPS, dan INS yang dapat menghasikan model-model ketinggian digital yang akurat. Salah satu model ketinggian yang dihasilkan dari lidar berupa DTM (Digital Terrain Model) merupakan model medan digital yang hanya memuat informasi ketinggian permukaan tanah (bare earth surface) tanpa terpengaruh oleh vegetasi atau fitur buatan manusia lainya. DTM juga disertai fitur-fitur tambahan yang memberikan representasi permukaan topografi bumi yang lebih baik. DTM nanti juga dapat diolah kembali menjadi sebuah kontur untuk menampilkan ketinggian sutau wilayah dengan menghubungkan garis-garis yang memiliki nilai ketinggian yang sama.

Selain teknologi lidar, fotogrametri juga mampu menghasilkan citra foto udara beserta koordinat posisi dan ketinggianya. Pada poin cloud dari hasil pemrosesan foto udara mampu menghasilkan model ketinggian seperti DEM (Digital Elevation Model) dan DTM (Digital Terrain Model). Hasil dari pemodelan ketinggian dari foto udara itu dapat dijadikan peta kontur untuk keperluan analisa bentuk topografi suatu wilayah.

Analisa yang akan dilakukan pada kegiatan ini adalah membandingkan bentuk kontur yang dihasilkan dari DTM dari dua data yang berbeda yaitu dari data lidar dan dari data foto udara. Harapan dari analisa ini dapat memberikan informasi bahwa pembentukan kontur

(12)

2

yang berasal dari DTM data lidar dan DTM data foto udara. Selanjutnya akan dilakukan perbandingan hasil kontur tersebut dari DTM data lidar atau DTM data foto udara yang lebik konturnya dalam mempresentasikan penampakan pada permukaan bumi.

1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah pada kegiatan ini bagaimana membandingan kontur dari hasil pengolahan DTM (Digital Terrain Model) lidar dan foto udara.

1.3 Tujuan

Adapun tujuan pada kegiatan ini yaitu untuk mengetahui perbedaan bentuk kontur pada kemiringan, beda tinggi, dan jalan dari hasil pengolahan DTM (Digital Terrain Model) lidar dan foto udara.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah pada kegiatan ini yaitu:

1. Area pengambilan data ini dilakukan di SJAC (Sahabat Jiwa Aeromodeling Club) Airfield Kecamatan Cibinong Kabupaten Bogor Porvinsi Jawa Barat.

2. Mengolah DTM (Digital Terrain Model) dari data lidar dan foto udara.

3. Mengolah kontur dati DTM (Digital Terrain Model) lidar dan foto udara.

4. Membandingkan analisis kontur dari lidar dan foto udara

(13)

3 BAB II. PROFIL MITRA KP

PT. Jelajah Semesta Teknologi merupakan perusahan yang bergerak di bidang survei dan 3D Mapping yang beralamat di Centennial Tower Level 29F, Jalan Jend. Gatot Subroto, No. 27, Karet, Semanggi, jakarta Selatan.

Gambar 2. 1 Logo Perusahaan

PT. Jelajah Semesta Teknologi adalah badan usaha mendukung teknologi tinggi dalam bidang survei dan pemetaan, data tiga dimensi, dan informasi yang terkandung di dalamnya untuk membantu menganalisa berbagai solusi permasalahan teknik, solusi manajemen aset, dan solusi geospasial. PT. Jelajah Semesta Teknologi melayani jasa di bidang survei pemetaan diantaranya :

1. Terestrial Laser Scanner

Laser Scanner dengan ketelitian tinggi menyajikan data dengan cepat dan akurat.

2. Survey dan Pemetaan

Peralatan Survey yang lengkap mulai GPS Geodetik hingga Total Station untuk solusi pemetaan.

3. LiDAR

LiDAR dengan densitas rapat mampu menembus kanopi hutan ataupun identifikasi objek bangunan dengan ketelitian tinggi.

4. Foto Udara

• Kamera RGB

• Multispectral 5. Bathimetry

Penyajian data kedalaman dan kondisi topografi dibawah permukaan air dalam bentuk 3 dimensi.

(14)

4

6. Modelling dan BIM

Dunia nyata dalam bentuk model 3 dimensi untuk analisa teknik lebih mendalam.

7. Penjualan Alat

• CHCNAV VTOL P330 PRO

• CHCNAV VTOL P330 PRO + LiDAR

• LiDAR CHCNAV Alpha Air 450

• VTOL Trinity F90+ with PPK

• VTOL PLUMA with PPK (Accept Costume) 8. Small Unmmaned Aircraft System Care

Jasa service sUAS jenis Quadcopter sampai VTOL, mulai Maintenance sampai dengan Replacement Part.

Gambar 2. 2 Profil Perusahaan

Untuk info lebih lanjut tentang PT Jelajah Semesta Teknologi dapat diakses melalui website yang tersedia dengan alamat https://jelajahteknologi.com/index.html.

(15)

5 BAB III. TINJAUAN PUSTAKA

3.1 Lidar

Lidar atau ligh detection and ranging sistem adalah perangkat atau sistem yang sering digunakan pada aktivitas-aktivitas survei, pengukuran, atau pengamatan menggunakan teknik atau metode penginderaan jauh aktif dengan menggunakan cahaya dalam bentuk pulsa-pulsa sinar laser untuk mengukur jarak-jarak terhadap objek-objek di permukaan bumi dengan kerapatan dan akurasi yang tinggi. Pada tingkat fungsionalitas sistem lidar pada dasarnya merupakan hasil integrasi dari 3 teknologi yaitu Laser, GPS (Global Positioning System), dan INS (Inertial Navigation System) yang memumingkan kolaborasi deri ketiga teknologi tersebut untuk menentukan posisi-posisi tapak/jejak (footprint) sinar laser yang menyentuh objek yang berada di permukaan bumi.

Untuk pengamatan menggunakan sub-sistem laser milik lidar sudah cukup akurat hingga ke tingkatan beberapa senti-meter (CM) namun dengan akurasi keseluruhan sistem lidarnya akan bergantung pada beberapa sub sub-sistem lainya seperti penentuan posisi menggunakan GPS, IMU (Inertial Measuring Unit), beserta jarak (atau ketinggian) dari sistem sensor hingga ke objek. Berkat adanya sistem GPS dan IMU, data jarak yang didapatkan menjadi lebih akurat dengan menggunakan sistem lidar yang terpasang pada platform bergerak (seperti pada mobil dan pesawat terbang).

Gambar 3. 1 Simulasi Proses Laser Scanning

(16)

6

3.1.1 Komponen dari LiDAR 1) Laser

Laser dikategorikan berdasarkan panjang gelombangnya. Laser dengan panjang gelombang 100 - 1000 nm umum digunakan untuk keperluan non-scientific, laser tipe ini dapat dengan mudah difokuskan dan dilihat oleh mata. Untuk alasan keamanan, biasanya daya pada laser ini dibatasi dengan standar yang aman untuk mata manusia. Kemudian ada juga laser dengan panjang gelombang 1550 nm. Laser tipe ini memiliki panjang gelombang dan daya yang lebih tinggi dari tipe laser sebelumnya, namun tipe cahaya yang dihasilkan tidak terfokus dan aman untuk mata manusia. Laser jenis ini banyak digunakan pada perangkat kacamata night-vison untuk keperluan militer. LiDAR untuk mapping udara, umumnya menggunakan YAG laser dengan panjang gelombang 1064 nm atau 532 nm (bathymetric meter).

2) Pemindai dan Optik

Kecepatan pencitraan gambar yang dapat dihasilkan tergantung pada kecepatan pindai objek dari suatu sistem LiDAR. Berbagai macam mode pemindaian tersedia untuk berbagai keperluan, seperti azimuth & elevation, dual oscillating plane mirrors, dual axis scanner dan polygonal mirrors. Jenis perangkat optik menentukan resolusi dan jangkauan yang dapat dipindai oleh sistem LiDAR.

3) Photo Detector dan Receiver

Photo detector / receiver adalah perangkat yang berfungsi untuk membaca dan merekam pulsa laser yang dipantulkan dari objek terukur. Ada dua macam photo detector yang umum digunakan pada sistem LiDAR, yaitu photodioda dan photomultipliers.

4) Navigasi dan Sistem Pemetaaan

GPS (Global Positioning System) merupakan sistem satelit navigasi dan sistem penentuan posisi geografis dengan menggunakan satelit. Sistem ini menggunakan 24 satelit yang mengirimkan sinyal gelombang mikro ke Bumi. Sinyal ini diterima oleh alat penerima di permukaan dan digunakan untuk menentukan posisi, kecepatan, arah dan waktu. IMU (Inertia Measurement Unit) merupakan perangkat elektronik sistem penentuan kecpeatan, sudut, dan gaya gravitasi.

Saat sensor LiDAR dipasang pada platform bergerak seperti satelit, pesawat, atau kendaraan dan robot, sistem menganalisa kondisi awal untuk dijadikan posisi dan orientasi

(17)

7 absolut. GPS umumnya digunakan untuk menentukan informasi koordinat geografis, sedangkan sensor IMU digunakan untuk menentukan orientasi. Kombinasi kedua data dari perangkat tersebut digunakan sebagai metode penerjemahan data sensor ke static points yang kemudian diolah lebih lanjut untuk aplikasi ke berbagai sistem.

5) Pencitraan 3D

Pencitraan 3 dimensi ini dapat dicapai dengan baik dengan menggunakan sistem/perangkat scanning maupun sistem non-scanning.

6) Sistem Pengolahan dan Penyimpanan Data

Hasil-hasil pengukuran dan hitungan (jarak dan posisi) tentu saja perlu dikelola dengan baik dan akhirnya disimpan di dalam media secara permanen hingga siap di-download untuk dapat diproses lebih lanjut yaitu post-processing.

Adapun komponen-komponen LiDAR dapat digambarkan sebagai berikut:

Gambar 3. 2 Komponen-Komponen di dalam Sistem LiDAR

3.2 Prinsip Kerja Sensor Laser Sebagai Bagian Integrasi Komponen Sistem LIDAR Teknologi laser scanning mempunyai perbedaan prinsip pengukuran dan mekanisme akuisisi datanya dengan teknologi yang selama ini memanfaatkan tenaga matahari. Pada proses akuisisi data dengan menggunakan teknologi LIDAR, untuk laser scanning harus didasarkan pada perencanaan model matematika yang teliti, dengan tujuan agar bisa memenuhi persya-ratan presisi tinggi. Sedangkan untuk laser scanning terestrial kalibrasi yang teliti diperlukan juga untuk meningkatkan kualitas geometris dari hasil proses akuisisi data (Pfeifer & Christian, 2007).

(18)

8

Diluncurkannya satelit Global Positioning Sistem memungkinkan ditentukannya posisi suatu wahana yang bergerak dengan ketelitian yang tinggi, dengan mengacu pada suatu sistem koordinat tertentu. Jika posisi sensor dapat ditentukan dengan ketelitian yang cukup tinggi, dan juga jarak dan sudut antara sensor dengan titik objek di permukaan bumi, maka posisi objek tersebut dapat juga ditentukan. Karakteristik menarik dari sensor laser pada teknologi LIDAR adalah dapat diaturnya frekuensi pancaran sinyal, yang memungkinkan diatur-nya density titik tiap satuan luas tertentu. Kedudukan komponen sensor laser pada sistem LIDAR disajikan melalui gambar berikut.

Gambar 3. 3 Kedudukan komponen sensor laser pada sistem LIDAR (Terra Imaging (dalam Sutanta, tt)

Merujuk pada Gambar 3.3, dapat dijelaskan bahwa antara sensor laser, GPS maupun IMU mempunyai peran yang berbeda. Sebagai contoh INS memberikan data mengenai tipe pergerakan wahana (pitc, roll dan heading), GPS memberikan posisi koordinat wahana, dan sensor laser memberikan data jarak antara sensor laser dengan objek yang diukur. Antara sistem sensor laser dengan GPS dan INS perlu dilakukannnya integrasi berupa hubungan geometrik. Hal ini dengan harapan mereduksi bias akibat dari pergerakan wahana terbang.

Sensor laser merupakan bagian terpenting pada sistem LIDAR. Hal ini karena sensor laser berfungsi memancarkan sinar laser ke objek dan merekam kembali gelombang pantulannya setelah mengenai objek. Sensor laser memancarkan dua gelombang yang berbeda, gelombang hijau dan gelombang infra merah yang memiliki fungsi yang berbeda.

Gelombang hijau berfungsi sebagai gelombang penetrasi jika suatu sinar laser mengenai daerah perairan dan berfungsi untuk mengukur data kedalaman. Sedangkan, sinar infra merah berfungsi untuk mengukur data topografi daratan atau permukaan bumi.

(19)

9 Prinsip kerja sensor laser pada LIDAR adalah dengan menghitung jarak berdasarkan informasi selang waktu yang dibutuhkan sinar laser menempuh perjalanan dari pemancar, hingga kembali ke receiver. Secara umum prinsip kerja sensor laser adalah sebagai berikut.

Gambar 3. 4 Prinsip Kerja Sensor Laser (Nawangsidi, 2009)

Pada komponen sensor laser terdapat beberapa bagian yaitu : sinar laser, scanner, receiver dan cermin yang digunakan untuk memantulkan sinyal dari pembangkit laser ke permukaan tanah. Sistem kerja cermin pada sensor laser ini dibedakan menjadi dua yaitu cermin putar dan cermin osilasi (Istarno, 2011 dan Nawangsidi, 2009).

Pendapat yang lebih komprehensip dipaparkan oleh (Pfeifer & Christian, 2007), bahwa prinsi kerja sensor laser pada LIDAR dapat diilustrasikan sebagai berikut.

Gambar 3. 5 Prinsip sensor laser pada LIDAR (Pfeifer & Christian, 2007) Adapun prinsip pengukuran jarak di sistem LiDAR adalah sebagai berikut:

(20)

10

Gambar 3. 6 Prinsip Pengukuran Jarak di Sistem LiDAR Berikut adalah rumus untuk menghitung jarak pada sistem LiDAR:

𝑑 =𝑐 × 𝑡 2

Keterangan:

d = Jarak antara sensor dan objek yang diukur c = Kecepatan cahaya (3 × 10⁸𝑚/𝑠)

t = Waktu tempuh sinyal (s)

3.3 Foto Udara

Foto udara adalah peta foto yang didapat dari survei udara dengan melakukan pemotretan lewat udara pada daerah tertentu dengan aturan fotogrametris tertentu. Ciri-ciri foto udara antara lain :

1. Skala pada foto udara sama untuk satu lembar foto 2. Sistem proyeksi perspektif

3. Semua aspek terlihat

4. Tidak ada legenda atau simbol

Foto udara dibagi menjadi dua jenis, yaitu foto udara metrik dan foto udara non metrik. Foto udara udara metrik merupakan foto udara yang datanya diperoleh dari kamera udara. Kamera udara adalah kamera metrik yang fokusnya sudah tertentu. Kamera udara ini berbeda dengan kamera biasa yang non metrik dengan fokus yang dapat diubah-ubah sesuai dengan keinginan (Sudarsono, B., 2008). Foto udara metrik ini memiliki ketelitian yang

(21)

11 sangat tinggi karena memang dirancang khusus untuk pemetaan. Foto udara ini memiliki panjang dan lebar masingmasing adalah 23 cm x 23 cm. Pada foto ini dilengkapi dengan fiducial mark. Sedangkan, foto udara non metrik merupakan foto yang diperoleh dari kamera yang umum biasa digunakan.

Berdasarkan jenis tegaknya, foto udara dibedakan atas dua jenis, yaitu foto tegak dan foto miring. Foto udara tegak merupakan foto yang dihasilkan dari hasil pengambilan foto di mana pada saat pengambilan foto tersebut sumbu kamera berada dalam posisi tegak lurus dengan permukaan bumi. Sedangkan foto miring merupakan foto yang dihasilkan dari hasil pengambilan foto di mana pada saat pengambilan foto tersebut sumbu kamera berada dalam posisi miring. Jenis foto udara yang digunakan untuk keperluan pemetaan adalah foto udara tegak.

Gambar 3. 7 Foto Miring (kiri) dan Tegak (kanan)

Gambar 3. 8 Jenis foto udara (Modifikasi Wolf, 1993)

(22)

12

3.4 Fotogrametri

Fotogrametri adalah seni, ilmu, dan teknologi untuk memperoleh informasi terpercaya tentang objek fisik dan lingkungan melalui proses perekaman, pengukuran, dan interpretasi gambaran fotografik dan pola radiasi energi elektromagnetik yang terekam (Wolf, 1993).

Tujuan dari fotogrametri adalah membangun hubungan geometrik antara suatu objek dengan sebuah citra dan memberikan informasi tentang objek secara teliti serta detail.

Diperlukan azas fotogametri yang sangat penting sehingga dapat menginterpretasikan kenampakan medan dengan lokasi yang dapat dihitung.

Gambar 3. 9 Fotogrametri Udara (PT. Geopranata Cipta, 2017) Adapun rumus pengujian skala foto/jarak obyek di foto sebagai berikut

E = d1 - df

Keterangan :

E = Kesalahan jarak d1 = Jarak di foto df = Jarak di lapangan

Berikut ini adalah rumus cara untuk mengetahui berapa skala foto udara.

𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 = 𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑑𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑓𝑜𝑡𝑜

𝐽𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑑𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑡𝑎× 𝑆𝑘𝑎𝑙𝑎 𝑃𝑒𝑡𝑎

(23)

13 3.4.1 Kegunaan Fotogrametri

Fotogrametri mempunyai banyak kegunaan dalam pengukuran tanah dan rekayasa.

Misalnya dipakai dalam pengukuran tanah untuk menghitung koordinat titik sudut, titik sudut batas. Peta-peta skala besar seperti peta RDTR, RTRW, Peta Lahan, dan sejenisnya dibuat berdasarkan fotogrametri untuk pengkaplingan tanah, untuk memetakan garis-garis pantai, untuk menentukan koordinat titik kontrol, untuk menggambarkan penampang melintang dalam pembuatan jalan (Wolf, 1993).

Fotogrametri atau aerial surveying adalah teknik pemetaan melalui foto udara pada umumnya dipergunakan untuk berbagai kegiatan perencanaan dan desain seperti jalan raya, jalan kereta api, jembatan, jakur pipa, tanggul, jaringan listrik, jaringan telepon, bendungan, pelabuhan, pembangunan perkotaan, dsb. (Wolf, 2008).

Gambar 3. 10 Aerial Surveying 3.5 Survei Fotogrametri dalam UAV PPK

Penentuan posisi menggunakan RTK-NTRIP (Real Time Kinematik- Networked Transport of RTCM via Internet Protocol) dan RTK-Radio sering mengalami masalah atau yang biasa disebut dengan unstable connectivity antara base receiver dan UAV karena sinyal internet maupun radio apabila terhalang vegetasi lebat akan menyebabkan interferensi gelombang. Metode penentuan posisi survei fotogrametris PPK (Post Processed Kinematic) mampu mengatasi masalah itu. Hal itu disebabkan oleh pemrosesan data setelah penerbangan yang menghilangkan resiko loss signal. Selain itu, ephemeris data (data yang

(24)

14

berisi tentang informasi posisi, waktu, dan “kesehatan”) satelit GNSS yang tersedia selama postprocessing seringkali dapat memberikan solusi yang akurat (Zhang et al. 2019a).

Gambar 3. 11 Ilustrasi PPK dengan Drone (Zona Spasial, 2019) 3.6 Titik Kontrol

3.6.1 GCP Ground Control Point

Ground Control Point atau titik kontrol tanah titik kontrol adalah proses penandaan lokasi yang berkoordinat berupa sejumlah titik yang diperlukan untuk kegiatan mengkoreksi data dan memperbaiki keseluruhan citra yang disebut sebagai proses rektifikasi GCP terdiri dari sepasang koordinat X, Y, dan Z yang terdiri atas koordinat sumber dan koordinat referensi. Tingkat akurasi GCP sangan tergantung pada jenis GPS yang digunakan dan jumlah contoh GCP terhadap lokasi dan waktu pengambilan (Darmawan, 2008).

3.6.2 ICP (Independent Check Point)

Independent Control Point atau titik cek adalah titik kontrol tanah yang digunakan sebagai control kualitas dari objek dengan cara membandingkan koordinat model dengan koordinat sebenarnya. Perbedaan utama antara GCP dan ICP adalah GCP digunakan saat pengolahan data sedangkan ICP berfungsi ketika data sudah menjadi produk dan tidak termasuk dalam proses pengolahan data. Titik ini digunakan untuk mendapatkan ketelitian horizontal foto udara hasil pemotretan (Lailissaum, 2015).

(25)

15 3.6.3 Postmark

Postmark adalah titik kontrol yang diukur setelah pekerjaan survei foto udara, dengan cara mengidentifikasi objek yang terdapat pada foto, kemudian ditentukan koordinat fotonya (Zona Spasial, 2019). Data koordinat postmark diambil setelah dilakukan akuisisi foto udara. Postmark ditentukan dengan menggunakan obyek-obyek yang mudah diidentifikasi pada foto udara. Ada beberapa ketentuan dalam menentukan titik yang akan dijadikan postmark, yaitu:

1. Postmark ditentukan jika titik premark hilang atau rusak atau kurang atau tidak ada.

2. Lokasi ideal untuk menentukan postmark sama dengan premark, yaitu dengan mengidentifikasi lokasi-lokasi atau obyek-obyek yang dapat dijadikan sebagai lokasi titik postmark.

3. Karena postmark adalah titik kontrol yang diukur setelah pekerjaan survei foto udara, maka perlu dilakukan identifikasi objek yang terdapat pada foto.

3.7 Konsep dasar DEM, DTM, dan DSM

DEM (Digital Elevation Model) merupakan suatu sistem, model metode, dan alat dalam mengumpulkan prosessing, dan penyajian informasi medan. Susunan nilai-nilai digital yang mewakili distribusi spasial dari karakteristik medan, distribusi spasial diwakili oleh nilai-nilai pada sistem koordinat X, Y dan karakteristik medan diwakili oleh ketinggian medan dalam sistem koordinat Z. DEM yang menggambarkan model relief rupabumi tiga dimensi (3-dimensi) yang menyerupai keadaan sebenarnya di dunia nyata (real world) divisualisasikan dengan bantuan teknologi komputer grafis dan teknologi virtual reality.

DTM (Digital terrain model) merupakan model medan digital yang hanya memuat informasi ketinggian permukaan tanah (bare earth surface) tanpa terpengaruh oleh vegetasi atau fitur buatan manusia lainya. DTM disertai fitur-fitur tambahan yang memberikan representasi permukaan topografi yang lebih baik, contohnya breakline dari punggungan bukit atau aliran air dan sungai. DTM mampu memodelkan relief secara lebih realistik atau sesuai dengan kenyataan.

DSM (Digital surface model) merupakan representasi permukaan bumi yang memuat lebih banyak informasi ketinggian termasuk semua objek yang berada di atas permukaan bumi seperti vegetasi, gedung, dan fitur lainya. Perolehan data DSM bisa melalui

(26)

16

data dari peta, image matching, ekstraksi dari data lidar, maupun pengukuran secara langsung di lapangan.

3.8 Konsep dasar kontur

Kontur adalah garis khayal yang menghubungkan titik-titik yang mempunyai ketinggian sama. Garis kontur adalah garis yang ditarik pada peta yang menghubungkan titik-titik elevasi yang sama. Garis kontur berguna karena memungkinkan pengguna peta untuk mengetahui bentuk permukaan bumi pada peta. Kontur ini dapat memberikan informasi relief, baik secara relative maupun secara absolute. Informasi relief secara relative diperlihatkan dengan menggambarkan garis-garis kontur secara rapat untuk daerah terjal, sedangkan untuk daerah yang landai dapat diperlihatkan dengan gambar garis-garis kontur secara renggang. Informasi secara absolute diperlihatkan dengancara menuliskan nilai garis kontur yang merupakan nilai ketinggian garis tersebut di atas suatu bidang acuan tertentu Selain menunjukkan bentuk ketinggian permukaan bumi, garis kontur juga dapat digunakan untuk:

a) Menentukan potongan memanjang antara dua tempat;

b) Menghitung luas daerah genangan dan volume suatu bendungan;

c) Menentukan arah jalan dengan kelandaian tertentu;

d) Menentukan kemungkinan dua titik di lapangan yang sama tinggi dan saling terlihat.

Untuk mendapatkan bentuk relief permukaan bumi secara sempurna, dilakukan dengan menggambarkan kontur secara rapat dengan cara interval kontur dibuat seminimum mungkin, sehingga relief yang kecilpun dapat digambarkan dengan baik.

• Garis kontur selalu merupakan suatu loop, kecuali pada batas peta.

Gambar 3. 12 Garis kontur (Indosurta Group, 2021).

(27)

17

• Semakin miring keadaan tanah akan semakin rapat garis kontur digambarkan, semakin landau kmiringan tanah akan semakin jarang garis kontur digambarkan.

Gambar 3. 13 Garis kontur kemiringan berbeda (Indosurta Group, 2021).

• Garis – garis kontur yang melalui lidah bukit atau tanjung akan cembung kearah turunnya tanah.

Gambar 3. 14 Garis kontur lidah bukit (Indosurta Group, 2021).

• Garis – garis kontur dengan ketinggian berbeda tidak mungkin menjadi satu atau berpotongan, kecuali pada bagian tanah yang vertikl akan terlihat berhimpit pada penggambarannya.

Gambar 3. 15 Garis kontur beda tinggi (Indosurta Group, 2021).

(28)

18

• Garis kontur yang memotong sungai akan cembung kearah hulu sungai dan semakin cembung jika sungai bertambah dalam.

Gambar 3. 16 Garis kontur memotong sungai (Indosurta Group, 2021).

• Garis kontur yang memotong jalan akan berbentuk cembung kearah turunnya jalan.

Gambar 3. 17 Garis kontur memotong jalan (Indosurta Group, 2021).

3.9 Uji Akurasi Vertikal

Analisis akurasi posisi menggunakan RMSE yang menggambarkan nilai perbedaan antara titik uji dan titik sebenarnya. RMSE digunakan untuk menggambarkan akurasi yang meliputi kesalahan random dan sistematik. Nilai RMSE dirumuskan sebagai berikut :

𝑹𝑴𝑺𝑬 𝐊𝐞𝐭𝐢𝐧𝐠𝐠𝐢𝐚𝐧 = √^∑^𝑛^𝑖=1^(𝑧^{𝑑𝑎𝑡𝑎}^−𝑧^𝑐𝑒𝑘⁾²

𝑛

Keterangan :

Zdata = titik tinggi sebenarnya (pengukuran dengan GPS RTK) Zcek = tinggi titik uji

n = jumlah data

(29)

19 RMSE adalah akar kuadrat dari rata-rata kuadrat selisih antara nilai koordinat data dan nilai koordinat dari sumber independent yang akurasinya lebih tinggi. Apabila nilai RMSE telah didapatkan, perhitungan dapat dilanjutkan untuk mencari nilai LE (linear error). LE merupakan ukuran ketelitian geometrik vertikal berupa jarak yang menunjukkan bahwa 90

% kesalahan atau perbedaan nilai ketinggian objek pada peta dengan nilai ketinggian yang dianggap sebenarnya tidak lebih besar dari nilai jarak tersebut. Nilai LE dirumuskan sebagai berikut:

LE90 = 1,6499 x RMSEz Keterangan :

LE90 = Nilai LE menjadi tolak ukur didalam ukuran ketelitian

geometrik vertikal sebuah peta.

1,6499 = Konstanta Uji Vertikal

RMSEz = (root mean square eror vertical)

Selanjutnya akan dilakukan perbandingan dengan strandar ketelitian geometri dari SNI Nomor 8202 Tahun 2019 tentang ketelitian peta dasar yang terdiri dari ketelitian horizontal maupun vertikal. Untuk ketentuan ketelitian vertikal peta RBI berdasarkan kelas dapat ditunjukan pada tabel 3.1

Tabel 3. 1 Ketelitian Vertikal Peta RBI

No Interval Kontur (m)

Ketelitian Vertikal Peta RBI (m)

Kelas 1 Kelas 2

Vertikal (LE 90) Vertikal (LE 90)

1 400 200 400

2 200 100 200

3 100 50 100

4 40 20 50

5 20 10 20

6 10 5 10

7 4 2 4

8 2 1 2

9 1 0.5 1

10 0.4 0.2 0.4

Sumber : SNI 8202:2019

(30)

20

Halaman ini sengaja dikosongkan

(31)

21 BAB IV. METODOLOGI

4.1 Diagram Alir

Berikut diagram alir pengambilan data lapangan dan pengolahan data:

Gambar 4. 1 Diagram Alir Pengambilan dan Pengolaha data (Modifikasi)

(32)

22

Keterangan :

1. Studi Literatur

Studi literatur adalah serangkaian kegiatan yang berkenaan dengan metode pengumpulan data Pustaka, membaca dan mencatat, serta mengelolah bahan penelitian. Menurut Danial dan Warsiah (2009:80), Studi Literatur adalah merupakan penelitian yang dilakukan oleh peneliti dengan mengumpulkan sejumlah buku, majalah yang berkaitan dengan masalah dan tujuan penelitian.

Teknik ini dilakukan dengan tujuan untuk mengungkapkan berbagai teori – teori yang relevan dengan permasalahan yang sedang dihadapi/diteliti sebagai bahan rujukan dalam pembahasan hasil penelitian. Pengertian lain tentang Studi literatur adalah mencari referensi teori yang relefan dengan kasus atau permasalahan yang ditemukan.

2. Pengumpulan Data

• Pengambilan data pada Kerja Praktik ini di SJAC Airfield, Kec Cibinong, Kab Bogor.

• Pengukuran GCP (Ground Control Point) merupakan pengukuran titik control tanah yang bersifat relative menjadi model yang memiliki koordinat tanah. Titik GCP harus tersebar secara merata di sekitar daerah pengukuran.

Selain itu, keberadaan titik GCP harus ada pada pusat pemetaan, serta harus memperhatikan kondisi topografi daerah sekitar pengukuran Ketika ingin menentukan titik GCP di lokasi tersebut. Keberadaan titik GCP diusahakan berada pada tempat yang aman, terbuka, mudah diakses, serta terhindar dari berbagai halangan.

• Pengolahan GCP (Ground Control Point)

Setelah melakukan pengukuran GCP (Ground Control Point) bisa langsung di olah untuk bisa dilanjutkan untuk pengolahan GCP (Ground Control Point).

• Data GCP (Ground Control Point)

Data GCP (Ground Control Point) adalah data untuk menambahkan nilai koordinat sebagai akuisisi data.

(33)

23 3. Pre-Processing

• Raw Data Lidar adalah kumpulan baris – baris data (Record) posisi (x,y,z) titik – titik (objek) beserta intensitas dan deskripsi secara keseluruhan sering di sebut point cloud (tampilan titik – titik yang membentuk awan).

• Raw Foto Udara adalah kumpulan data berupa JPEG 4. DTM Lidar dan DTM Foto Udara

• DTM (Digital Terrain Model) Lidar adalah deskripsi digital dari permukaan medan poin 3D. DTM kemudian dapat digunakan untuk pembuatan kontur peta.

• DTM (Digital Terrain Model) Foto Udara adalah hasil dari data DTM (Digital Terrain Model) Foto udara yang merupakan data kontur.

5. Analisis Ketelitian Vertikal

Tahap ini dilakukan pengujian akurasi ketelitian vertikal DTM foto udara dan LiDAR yang mengacu pada ketentuan SNI 8202:2019. Pengujian akurasi posisi mengacu pada perbedaan koordinat vertikal antara titik uji pada DTM foto dan LiDAR dengan titik uji dari pengukuran yang lebih teliti. Pengukuran yang lebih teliti dalam hal ini merupakan hasil dari pemetaan ekstraterestris yang telah dilakukan validasi. Hasil dari pemetaan terestris yang dianggap sebagai data yang paling teliti memiliki resolusi yang sama dengan DTM dari foto udara dan LiDAR.

Analisis uji akurasi meliputi akurasi absolut dan akurasi relatif. biaya yang dikeluarkan.

Akurasi absolut dihitung berdasarkan perbandingan nilai elevasi titik sampel DTM dari foto udara dan LiDAR yang dibandingkan dengan hasil pemetaan ekstraterestris. Kesalahan elevasi titik satu dengan yang lainnya menunjukkan akurasi absolut DTM. Akurasi relatif dihitung berdasarkan perbandingan beda tinggi antar kedua titik sampel DTM dari foto udara dan LiDAR dengan kedua titik sampel pada pemetaan terestris. Kesalahan beda tinggi pasangan titik satu dengan yang lainnya menunjukkan akurasi relatif DTM. Selisih nilai ketinggian titik sampel dan beda tinggi antar titik sampel akan dihitung dan menghasilkan kesalahan vertikal pada DTM dari foto udara dan LiDAR.

(34)

24

4.2 Alat dan Peralatan

• Peralatan

➢ Tripod/Statif berfungsi untuk mendirikan alat survey. Misal : Waterpass, Theodolit, Total Station, dan GPS berbahan aluminium.

Gambar 4. 2 Tripod/Statif (Google, 2023)

➢ Tribrach adalah alat tambahan yang digunakan untuk memasang instrument survei.

Tribrach memungkinkan intrumen survei ditempatkan berulang kali pada posisi yang sama diatas titik penanda survei dengan presisi sub-milimeter, dengan melonggarkan dan mengencangkan kembali kunci untuk menyesuaikan dasar instrument pada bidang horizontal.

Gambar 4. 3 Tribah (Google, 2023)

(35)

25

➢ Meteran

Meteran berfungsi untuk mengukur jarak atau panjang.

Gambar 4. 4 Meteran (Google, 2023)

• Hardware

➢ DJI MATRICE 300 RTK

DJI MATRICA 300 RTK adalah wahana berupa drone terbaru yang digunakan untuk mengambil data Lidar dan foto udara. DJI MATRICE 300 RTK spesifikasi:

▪ Lama terbang max 55 menit

▪ Sensor Directional Sensing dan positioning 6 arah

▪ Jarak terbang max 15 km

Gambar 4. 5 DJI MATRICE 300 RTK (Google, 2023)

➢ Lidar chcnav alpha air 450

AlphaAir 450 (AA450) adalah teknologi pemetaan seluler 3D. Lidar chcnav alpha air 450 ini biasanya digunakan untuk pemeriksaan saluran listrik, pemetaan topografi, tanggap darurat, survei pertanian dan kehutanan, dan lainnya. Lidar chcnav alpha air 450 spesifikasi :

▪ Laser Scanner – Livox AVIA level 1 laser class (in accordance with IEC 60825- 1:2014)

(36)

26

▪ Industrial GNSS – Multiband, all constellations

▪ PPK Module – Advanced correction accuracy

▪ Integrated IMU – 500hz update rate

▪ Accuracy – H:<10cm V:<5cm

▪ Data Storage – 256 Gb data storage LIDAR and 128 Gb data storage Camera

▪ Integrated Calibrated Camera – 26MP, 30 fps, 6252 × 4168

Gambar 4. 6 Lidar chcnav alpha air 450 (Google, 2023)

➢ GPS Geodetik chc i50 dan Controler GPS

GPS Geodetik adalah alat ukur GPS dengan menggunakan satellite dimana akurasi yang sangat tinggi serta ketelitian yang dihasilkan sangat akurat. Alat ini dapat digunakan dalam pengukuran lahan, seperti hutan, perkebunan, dengan akurasi sampai 5-10mm. GPS Geodetik adalah GPS yang mempunyai kemampuan untuk menangkap signal L1, L2, atau GNSS. Untuk GPS Geodetik chc i50 spesifikasi :

▪ Karakteristik GNSS

✓ Saluran : 432

✓ GPS : L1, L2, L2C, L5

✓ Glonas : L1, L2

✓ BeiDou : B1, B2, B3

✓ SBAS : L1

✓ QZSS : L1, L2, L5

▪ Wi-Fi 802.11b/g/n, access point mode

▪ Data storage 8 GB internal memory

(37)

27 Gambar 4. 7 GPS Geodetik chc i50 dan Controler GPS (Google, 2023)

➢ Spesifikasi Laptop

Gambar 4. 8 Spesifikasi Laptop 1

(38)

28

• Software

➢ Software Copre (Komersial)

CoPre menyediakan akses instan ke data mentah dari semua sistem CHCNAV LiDAR. Baik ingin memproses data dari mobile mapper AlphaAir 450 yang ringkas untuk UAV, melakukan pemrosesan data besar-besaran dari Alpha3D yang dipasang di kendaraan, atau mendapatkan hasil proyek pemetaan koridor Anda dengan AA1400 atau AA2400 di helikopter, CoPre mendukung semua skenario pemetaan.

➢ Software Copro (Berbayar)

(39)

29 Setelah pengolaha pada Software Copre lanjut untuk pengolahan data pada Software copro. Software ini biasanya digunakan sebagai ground points filtering untuk pembuatan DEM.

➢ Agisoft Metashape Professional

Software pengolahan fotogrametri dari gambar digital (fotografi jarak dekat dan foto udara, citra satelit) untuk memproduksi data spasial 3 dimensi untuk digunkan pada aplikasi Sistem Informasi Geospasial (SIG), dokumentasi warisan budaya, produksi efek visual, serta pengukuran tidak langsung pada objek dengan berbagai ukuran. Di dalam software ini juga untuk membuat citra foto udara.

Gambar 4. 11 Agisoft Metashape Profesional (Google, 2023)

➢ Global Mapper

Global Mapper adalah software GIS yang digunakan untuk mengolah citra satelit maupun data peta sepert peta scan, digunakan untuk tampilan 3d view atau Analisa data topografi yang bersifat Digital Elevation Model. Pada software ini digunakan untuk melihat data DEM dengan berbagai tampilan seperti slope, hilshade.

Gambar 4. 12 Global Mapper (Google, 2023)

(40)

30

➢ Arcgis 10.3

ArcMap merupakan aplikasi yang digunakan untuk mengolah (membuat(create), menampilkan (viewing), memilih (query), editing, composing dan publishing peta.

Gambar 4. 13 ArcGIS 10.3 (Google, 2023) 4.3 Lokasi Pengukuran

Alamat SJAC Airfield terletak di sebelah barat laut Stadion Pakansari dengan alamat di Kecamatan Cibinong Kabupaten Bogor Provinsi Jawa Barat dengan koordinat pendekatanya adalah -6.4921501 dan 106.8304807.

Gambar 4. 14 Citra Google Earth (Google Earth, 2019.)

(41)

31 BAB V. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Hasil Pengukuran GCP

Berdasarkan pengukuran GCP yang didapatkan dari pengukuran menggunakan receiver GPS Geodetik dengan metode NTRIP yang diikatkan ke stasiun INA CORS BIG.

Pengukuran ini dilakukan di 4 titik yang menghasilkan koordinat dalam satuan meter.

Tabel 5. 1 Hasil Koordinat Pengukuran GCP

Nama Northing Easting Elevation

Poin 1 9282036.577 702471.4936 152.0505 Poin 2 9282042.651 702450.1488 151.7728 Poin 3 9282006.616 702434.1842 152.0769 Poin 4 9282008.431 702481.634 153.0161

Sumber : Pengukuran GCP 2022

5.2 Hasil DTM (Digital Terrain Model)

Pada Gambar 5.1 DTM lidar merupakan hasil dari pengolahan data lidar berformat las yang terdiri dari banyak point cloud kemudian diklasifikasikan berdasarkan ground dan non-ground. Setelah diklasifikasi kemudian data ground dipisah menjadi data format las tersendiri untuk diolah menjadi DTM. Setelah menjadi DTM, diketahui bahwa elevasi terendah DTM adalah 130.1 m dan elevasi tertinggi adalah 154.3 m. Daerah yang berwarna oren hingga merah merupakan daerah kebun dengan elevasi 145 m sampai 154.3 m.

Sedangkan daerah berwarna kuning merupakan daerah tambak yang memiliki elevasi 141.5 sampai dengan 142.5 m.

Gambar 5. 1 Hasil DTM LIDAR

(42)

32

Sedangkan pada gambar 5.2 merupakan hasil DTM foto udara dari hasil pengolahan data image yang digabungkan menjadi satu hingga proses pembuatan masspoint kemudian diproses menjadi data DEM (Digital Elevation Model). Kemudian dilakukan pengolahan DEM dengan cara menghilangkan objek berupa vegetasi yang tampak pada permukaan tanah sehingga dapat menghasilkan DEM yang berupa ground saja. Setelah itu dilakukan ekspor data berupa DTM dengan format tif. Pada DTM foto udara diketahui bahwa elevasi terendah adalah 130.1 m dan elevasi tertingginya adalah 154.3 m. Daerah yang berwarna oren dan merah merupakan daerah kebun dengan ketinggian 145 m sampai 154.3 m. Sedangkan daerah berwarna kuning, hijau, dan biru merupakan daerah tambak yang memiliki elevasi 130.1 sampai 140 m.

Gambar 5. 2 Hasil DTM Foto Udara

Adanya perbedaan elevasi dari DTM lidar dengan DTM foto udara karena konsep pengambilan data dan proses pengolahan datanya untuk menghasilkan DTM yang berbeda.

Cara pengambilan data lidar dengan menggunakan sensor mampu menenbakan laser ke objek sampai menembus permukaan tanah dengan menggunakan tiga kali returns. Pada pengolahanya juga data lidar dilakukan klasifikasi antara ground dan non-ground. Sehingga DTM yang dihasilkan lidar dapat merepresentasikan permukaan tanah lebih baik. Sedangkan pembentukan DTM foto udara masih terdapat vegetasi pada permukaan tanah yang perlu dilakukan penghalusan untuk menghilangkan vegetasi pada DTM.

(43)

33 5.3 Hasil Kontur

Pembuatan kontur dari data lidar (Gambar 5.3) dilakukan dengan cara mengekstrak data dtm menjadi sebuah kontur dengan interval 10 cm. Data DTM dari lidar sangat mempengaruhi hasil pembuatan kontur. Garis-garis yang menyatakan nilai ketinggian pada daerah tersebut sesuai dengan ketinggian yang dihasilkan dari data DTM.

Gambar 5. 3 Hasil DTM LiDAR menjadi Kontur

Sedangkan kontur foto udara (Gambar 5.4) dihasilkan setelah selesai proses pembuatan masspoint. Titik masspoin yang yang dihasilkan mereprensentasikan suatu ketinggian di permukaan bumi. Hasil masspoint ini merupakan titik yang memiliki nilai koordinat x, y, dan z.

Gambar 5. 4 Hasil DTM Foto Udara menjadi Kontur

(44)

34

5.4 Analisis Perbandingan Kontur Lidar dan Kontur Foto Udara

Analisa perbandingan kontur dilakukan pada 3 spot yaitu area dengan kemiringan agak terjal, beda tinggi, dan jalan. Dari ketiga spot tersebut akan membandingkan bentuk yang dihasilkan, nilai ketinggian, dan juga nilai kemiringananya.

5.4.1 Spot Kelerengan

Bentuk kontur pada permukaan tanah miring akan menghasilkan garis kontur yang semakin rapat, apabila permukaan tanah semakin landai maka kontur yang dihasilkan akan semakin renggang. Dari hasil bentuk kontur kemiringan pada Gambar 5.5 dan Gambar 5.6 memiliki kerapatan yang hampir sama namun pada kerapatanya kontur dari lidar lebih sedikit rapat dari kontur foto udara.

Gambar 5. 5 Kontur Kelerengan dari Lidar Gambar 5. 6 Kontur Kelerengan dari Foto Udara

Pada Gambar 5.7 menggambarkan kontur yang dihasilkan dari lidar memiliki nilai ketinggian terendah sebesar 143.658 m dan nilai ketinggian tertingginya adalah 152.805 m.

Sedangkan kontur dari foto udara memiliki nilai ketinggian terendah sebesar 142.857 m dan nilai tertingginya adalah 152.464 m. Dari nilai ketinggian yang dihasilkan dari kedua data tersebut diketahui bahwa terdapat selisih dengan nilai rata-rata 0.436 m. Kemudian dilihat dari segi kemiringan kontur yang dihasilkan dari data lidar memiliki kemiringan 8.9 derajat dari titik A hingga titik B. Sedangkan kontur yang dihasilkan dari data foto udara memiliki kemiringan 9.26 derajat. sehingga selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari kedua data tersebut sebesar 0.36 derajat.

A

B B

A

(45)

35 Gambar 5. 7 Perbandingan Kontur pada Kelerengan

5.4.2 Spot Beda Tinggi

Pada daerah yang memiliki ketinggian yang berbeda maka garis kontur yang dihasilkan tidak akan menjadi satu atau berpotongan, kecuali pada permukaan tanahnya vertikal akan menjadikan garis kontur berhimpitan. Pada Gambar 5.8 kontur dari lidar dan Gambar 5.9 kontur dari foto udara dapat dilihat bahwa konturnya tidak saling memotong ataupun menjadi satu. Namun garis kontur dan kerapatan yang dihasilkan dari data lidar lebih berhimpitan dan mengarah ke bawah.

Gambar 5. 8 Kontur Beda Tinggi dari Lidar Gambar 5. 9 Kontur Beda Tinggi dari Foto Udara

136 138 140 142 144 146 148 150 152 154

0.0 6.5 13.0 19.5 26.0 32.5 39.0 45.5 52.0 58.6

Ketinggian

Jarak

Profil Kelerengan

Lidar Foto Udara

A

B

A

B

(46)

36

Pada Gambar 5.10 menyatakan kontur beda tinggi dari data lidar memiliki ketinggian terendah sebesar 143.426 m dan ketinggian tertingginya adalah 145.596 m. Sedangkan kontur dari foto udara memiliki ketinggian terendah sebesar 143.129 m dan ketinggian tertingginya adalah 144.868 m. Dari nilai ketinggian yang dihasilkan kedua data tersebut mempunyai selisih rata-rata 0.77 m. Kemudian dari titik A hingga titik B dihitung kemiringan kontur yang dihasilkan dari data lidar memiliki kemiringan 30 derajat.

Sedangkan kontur yang dihasilkan dari data foto udara memiliki kemiringan 24 derajat.

sehingga selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari kedua data tersebut sebesar 6 derajat.

Gambar 5. 10 Perbandingan Kontur pada Beda Tinggi 5.4.3 Spot Jalan

Pada jalan akan menghasilkan kontur yang berbentuk cembung ke arah jalan dengan nilai elevasi lebih rendah. Dari kontur yang dihasilkan dari lidar (Gambar 5.11) dan foto udara (Gambar 5.12) terlihat bahwa kontur berbentuk cembuh ke arah bawah di bagian jalan yang memiliki elevasi rendah. Namun bentuk kontur jalan dari lidar sedikit lebih detail dibanding kontur dari foto udara.

141.5 142 142.5 143 143.5 144 144.5 145 145.5 146

0.00 0.41 0.83 1.24 1.66 2.07 2.48 2.90 3.31 3.73

Elevasi

Jarak

Profil Beda Tinggi

Lidar Foto Udara

(47)

37 Gambar 5. 11 Kontur Jalan dari Lidar Gambar 5. 12 Kontur Jalan dari Foto

Udara

Pada Gambar 5.13 kontur yang dihasilkan dari data lidar memiliki ketinggian terendah 148.701 m dan ketinggian tertingginya adalah 151.792 m. Sedangkan kontur dari foto udara memiliki ketinggian terendah sebesar 148.477 m dan ketinggian tertingginya adalah 151.675 m. Dari nilai ketinggian yang dihasilkan dari kedua data tersebut mempunyai selisih dengan rata-rata 0.146 m. Kemudian dari titik A hingga titik B dilihat kemiringan kontur yang dihasilkan dari data lidar memiliki kemiringan 3,376 derajat. Sedangkan kontur yang dihasilkan dari data foto udara memiliki kemiringan 3.49 derajat. sehingga selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari kedua data tersebut sebesar 0.114 derajat.

Gambar 5. 13 Perbandingan Kontur pada Jalan

146 147 148 149 150 151 152 153

0.0 5.7 11.5 17.2 22.9 28.7 34.4 40.1 45.8 51.6

Elevasi

Jarak

Profil Jalan

Lidar Foto Udara

B B

A A

(48)

38

5.5 Analisis Uji Akurasi

Uji akurasi dalam penelitian ini mengikuti perhitungan yang dituangkan dalam SNI Nomor 8202 Tahun 2019 Tentang Ketelitian Peta Dasar. Hal-hal yang perlu dilakukan dalam menguji akurasi ketelitian vertikal adalah perhitungan RMS Error dan LE90. Perhtiungan dilakukan pada kedua data yaitu dari data lidar maupun data foto udara.

Tabel 5. 2 Hasil Uji RMSE Data Lidar

Nama Titik

Elevasi ICP

Elevasi

Lidar (D Z) (D Z)^2 PTA 152.2651 152.2599 0.0052 0.0000270 PTB 152.1977 152.14395 0.0537486 0.0029 PT1C 152.9407 152.94299 -0.002293 0.0000053 PTD 152.5915 152.608 -0.016502 0.00027

Jumlah 0.0032

Rata-rata 0.0008

RMSE 0.0283

Sumber : Perhitungan RMSE 2023

Pada tabel 5.2 diketahui bahwa nilai RMSE data lidar dihasilkan dari uji koordinat Z terhadap ICP sebesar 0.282 m. Sedangkan pada Tabel 5.3 hasil RMSE data foto udara sebesar 0.3416. Dari perhitungan RMSE ini dapat dilanjutkan untuk mencari hasil LE90 sehingga dari hasil uji akurasi dapat diketahui ketelitian geometri berdasarkan kelasnya.

Tabel 5. 3 Hasil RMSE Data Foto Udara

Nama Titik

Elevasi ICP

Elevasi Foto Udara

(D Z) (D Z)^2 PT5 152.2651 151.8293 0.4358 0.1899 PT6 152.1977 151.839 0.3587 0.1287 PT10 152.9407 152.5559 0.3848 0.1481 PT11 152.5915 152.5827 0.0088 0.00008

Jumlah 0.4668 Rata-rata 0.1167

RMSE 0.3416

Sumber : Perhitungan RMSE 2023

Dari perhitungan RMSE sebelumnya dapat dihitung nilai LE90 pada data lidar dan juga foto udara dimana data dari lidar mempunyai hasil LE90 sebesar 0.046 m sedangkan data dari foto udara memiliki nilai sebesar 0.5636 m. Sehingga data yang dihasilkan oleh lidar dapat

(49)

39 dikelaskan ketelitian vertikalnya mempunyai kelas 1 pada skala 1 : 1000, sedangkan data dari foto udara yang mempunyai skala 1 : 1000 masuk ke kelas 2.

Tabel 5. 4 Hasil Uji Akurasi DTM dan Foto Udara

Jenis Data RMSE LE90 Skala Peta Kelas Peta

Lidar 0.0283 0.046 1 : 1000 1

Foto Udara 0.3416 0.5636 1: 1000 2

Sumber : Perhitungan 2023

Ketelitian yang dihasilkan oleh data foto udara masih belum bisa menyamai ketelitian dari data lidar. Hasil ketelitian vertikal ini dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, salah satunya pengaruh kerapatan titik data lidar yang lebih rapat jika dibandingkan dengan kerapatan titik data foto udara. Selain itu, hal yang menyebabkan ketelitian foto udara lebih rendah jika dibandingkan ketelitian peta dari lidar adalah kondisi topografi dari wilayah penelitian yang cukup bervegetasi. Area bervegetasi tersebut menyebabkan pengambilan data foto udara tidak bisa menjangkau permukaan tanah karena tertutup oleh vegetasi.

(50)

40

(51)

41 BAB VI. PENUTUP

6.1 Kesimpulan

1. Perbandingan diuji pada 3 spot penampakan kontur yaitu bagian kelerengan, jalan, dan daerah beda tinggi dengan hasil sebagai berikut :

a. Spot Kelerengan

Dari nilai ketinggian yang dihasilkan dari data lidar dan foto udara diketahui bahwa terdapat selisih ketinggian dengan rata-rata 0.436 m. Kemudian selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari data lidar dan foto udara sebesar 0.36 derajat.

b. Spot Beda Tinggi

Dari nilai ketinggian yang dihasilkan data lidar dan foto udara tersebut mempunyai selisih rata-rata 0.77 m. Kemudian selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari data lidar dan foto udara sebesar 6 derajat.

c. Spot Jalan

Dari nilai ketinggian yang dihasilkan dari data lidar dan foto udara mempunyai selisih dengan rata-rata 0.146 m. Kemudian selisih kemiringan dari kontur yang yang dihasilkan dari data lidar dan foto udara sebesar 0.114 derajat.

2. Pada perhitungan RMSE data lidar didapatkan hasil sebesar 0.283 m dan RMSE foto udara sebesar 0.3416. Kemudian pada perhitungan LE90 data dari lidar mempunyai hasil sebesar 0.046 m sedangkan data dari foto udara memiliki nilai sebesar 0.5636 m.

Sehingga data dari lidar ketelitian vertikalnya berada di kelas 1 dengan skala 1 : 1000, sedangkan data dari foto udara masuk ke kelas 2 dengan skala 1 : 1000.

6.2 Saran

Adapun saran untuk kegiatan kerja praktik ini agar dapat berjalan lebih baik adalah : 1. Untuk kegiatan selanjutnya diharapkan pada pengukuran GCP sebaiknya

menggunakan metode statik untuk menghasilkan nilai koordinat yang lebih baik.

(52)

42

(53)

43 DAFTAR PUSTAKA

Afani, I. N., Yuwono, B. D., & Bashit, N. (2019, Januari). OPTIMALISASI PEMBUATAN PETA KONTUR SKALA BESAR MENGGUNAKAN KOMBINASI DATA PENGUKURAN TERESTRIS DAN FOTO UDARA FORMAT KECIL. Jurnal Geodesi Undip, 8, 180-189.

Hapriansyah, S. A., & Hidayat, H. (2021). Analisis Perbandingan Ketelitian Hasil Orthomosaic Menggunakan Perangkat Lunak Komersial Pix4Dmapper dan Open Source WebODM Drone. JURNAL TEKNIK ITS, 10, A345-A350.

Silva, R., & Sugianthara, A. G. (2017, Oktober). Identifikasi Pola Ruang Taman Setra Di Desa Singakerta, Kecamatan Ubud, Kabupaten Gianyar, Provinsi Bali. E-JURNAL ARSITEKTUR LANSEKAP, 3, 158-169.

Syauqani, A., Subiyanto, S., & Suprayogi, A. (2017, Januari). PENGARUH VARIASI TINGGI TERBANG MENGGUNAKAN WAHANA UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) QUADCOPTER DJI PHANTOM 3 PRO PADA PEMBUATAN PETA ORTHOFOTO (STUDI KASUS KAMPUS UNIVERSITAS DIPONEGORO).

Jurnal Geodesi Undip, 6, 249-257.

(54)

A. Data Pribadi

1. Nama : Muh. Rendy Lauranda

2. Tempat & Tanggal Lahir : Lamongan, 25 Juli 2000 3. Jenis Kelamin : Laki-Laki

4. Alamat Asal : Dsn. Bendo RT/RW 02/04 Ds.

Mojorejo Kec. Modo Kab. Lamongan Provinsi Jawa Timur.

5. Nomor Telepon/Hp : 0895340736119

6. E-mail : [email protected] B. Riwayat Pendidikan Formal

• Sekolah Dasar Mojorejo 1 2007-2013

• SMP Negeri 1 Modo 2013-2016

• SMA N 1 Babat 2016-2019

• Universitas Dr. Soetomo Surabaya, Jurusan Teknik Geomatika 2019 – sekarang.

C. Pengalaman Organisasi

• Wakil Ketua Himpunan Teknik Geomatika

• Koordinator Menteri Luar Negeri BEM Teknik D. Pengalaman Kerja

• Desember 2020 Pemetaan Situasi Lahan Kebun Sengon 110 Ha di Kabupaten Tulungagung, Surveyor.

• Januari 2021 Pengukuran BM dan CP di Kabupaten Indramayu, Surveyor.

• September 2021 Pengukuran Leger Jalan di Kabupaten Ponorogo dan Kabupaten Pacitan, surveyor.

• September 2021 Pengukuran Leger Jalan di Kabupaten Pasuruan dan Kabupaten Lumajang, surveyor dan team leader.

• Januari – Februari 2022 Pengukuran Topografi dan Detail Situasi di JIIPE dan Tol Romokalisari Kabupaten Gresik, Suerveyor.

• Maret 2022 Pengukuran Topografi dan Detail Situasi di Kabupaten Tulungagung, Team Leader.

• Juni 2022 Inventarisasi Tanah Kosong, Tanah Kas Desa, Tanah Aset Kabupaten Pasuruan, Surveyor dan Drafter.

(55)

A. Data Pribadi

1. Nama : Paul Valen Wadja

2. Tempat & Tanggal Lahir : Bojonegoro, 15 Februari 2000 3. Jenis Kelamin : Laki-Laki

4. Alamat Asal : Jln Raya Kemantren Wetan no 81 RT 4 RW 1 Dusun Kemantren Wetan, Desa Terusan, Kecamatan Gedeg, Kabupaten Mojokerto Jawa Timur, Kode Pos 61351.

6. E-mail : [email protected]

B. Riwayat Pendidikan Formal

• Sekolah Dasar Khatolik St. Yusup 2007-2013

• SMP Negeri 2 Gedeg Kabupaten Mojokerto 2013-2016

• SMA N 1 Gedeg Kabupaten Mojokerto 2016-2019

C. Pengalaman Organisasi

• Ketua Himpunan Teknik Geomatika

• Divisi Riset dan Teknologi Teknik Geomatika D. Prestasi

Lolos pendanaan PKM – RE tahun 2020 dengan judul Pemanfaatan Citra Satelit Resolusi Tinggi Untuk Verifikasi Batas Wilayah Desa/Kelurahan di Kecamatan Junrejo, Kota Batu.

E. Pengalaman Kerja

• 2020 Pemetaan Situasi Lahan Kebun Sengon 110Ha Kabupaten Tulungagung Surveyor dan Drafter

• 2021 Pemetaan Situasi Lahan Kebun Singkong Menggunakan Drone Kabupaten Pati Operator Drone, Surveyor Dan Drafter

• 2022 Batimetri Kawasan Pulau Lusi Kabupaten Sidoarjo Operator Fish Finder dan Drafter

• 2022 Inventarisasi Tanah Kosong, Tanah Kas Desa, Tanah Aset Kabupaten Pasuruan

(56)

A. Data Pribadi

1. Nama : Zidam Firmansyah

2. Tempat & Tanggal Lahir : Sidoarjo, 17 April 2001 3. Jenis Kelamin : Laki-Laki

4. Alamat Asal : Ds Kalipecabean RT.03 RW.01, Candi, Sidoarjo.

6. E-mail : [email protected]

B. Riwayat Pendidikan Formal