Bab IV Analisa dan Pembahasan. Dalam bab ini akan dikemukakan mengenai analisa dari materi penelitian secara menyeluruh.

Transkripsi

1 38 Bab IV Analisa dan Pembahasan Dalam bab ini akan dikemukakan mengenai analisa dari materi penelitian secara menyeluruh. IV.1. Analisis Sumber Data Peta-peta Pendaftaran Tanah yang kami jadikan obyek penelitian merupakan peta dasar dengan kerangka dasarnya hasil pengukuran pada tahun yang cukup lama 32 tahun yang lalu yaitu tahun Hanya ada satu peta yaitu Peta Siantan Hulu Lembar 36 yang dibuat tahun 2000, namun merupakan peta salinan peta tahun Tanggal pengesahan peta tersebut sama yaitu tanggal 28 Juni 1976, sehingga dimungkinkan peta merupakan peta hasil satu proyek yang sama. Petapeta tersebut masih aktif dalam arti sampai saat ini digunakan sebagai peta untuk melakukan pendaftaran tanah atau pensertipikatan tanah untuk masyarakat. Petapeta pendaftaran tersebut semua merupakan peta dengan skala yang sama yaitu 1 : dengan sistem koordinat yang lokal karena tidak ada data koordinatnya sama sekali. Peta-peta ini masih dalam bentuk analog dengan kondisi terdapat beberapa bagian yang mengalami robek atau koyak. Dari hasil identifikasi lapangan sudah banyak terjadi perubahan yang tidak dilakukan perbaikan atau pembaruan peta sesuai kondisi yang ada pada masa kini. Sehingga hasil identifikasi adalah mutlak dilakukan perbaikan peta sehingga tingkat kualitasnya dapat dipertanggungjawabkan dan meminimalkan kesalahan data spasial yang berdampak pada persengketaan atau ketidaksesuaian posisi daripada posisi yang sebenarnya. Data citra QuickBird yang kami peroleh dari PT. Biasreka Enginneering sebagai konsultan BPN dalam Pengadaan Peta Dasar di Pontianak, merupakan data raster dengan jenis QuickBird Panchromatic dengan Level Standar. Data ini sudah dilakukan koreksi radiometrik dan waktu pengamatannya adalah tanggal 19 September Data mentah citra Quick Bird untuk kesepuluh peta pendaftaran

2 39 tidak dalam satu scene namun terbagi menjadi 4 buah bagian yang antara satu dengan yang lain tepat bersebelahan tanpa ada gap atau pertampalan. Dari adanya data yang terbagi-bagi ini dipastikan bahwa adanya kemungkinan terjadi noise akibat suatu lokasi ketika di amat terdapat halangan seperti awan yang di Pontianak sering terjadi dan disebut awan abadi, sehingga ketika diamat lagi maka daerah yang jelek diganti dengan pengamatan yang dilokasi tersebut yang bersih dari awan. Data Citra QuickBird diwilayah penelitian berkisar pada wilayah selebar 4,5 km x 5,6 km. Dari data citra diperoleh kenyataan bahwa wilayah yang diamat tepat pada garis equator, sehingga ada wilayah berada di Lintang Selatan dan ada yang di Lintang Utara. Titik sekutu untuk koreksi geometrik citra dan penentuan elemen transformasi peta-peta pendaftaran diikatkan pada Titik Dasar Teknik (TDT) Orde III yang tersebar diseluruh wilayah Kota Pontianak. TDT orde III yang diperoleh hanya mencantumkan data koordinat dalam Koordinat Geodetik, Koordinat UTM, Koordinat TM-3 dan faktor skala tanpa mencantumkan variansnya. Dalam penelitian ini titik ikatnya diperoleh dari Base Station Kantor PBB kota Pontianak yang telah dikonversikan ke sistem koordinat TM-3. IV.2. Analisa Titik Sekutu GCP Titik sekutu yang digunakan untuk koreksi maupun penyatuan peta pendaftaran diperoleh melalui pengukuran GPS Geodetik secara deferensial rapid static. Hasil dari GPS diperoleh ketelitian yang tidak terlalu tinggi yaitu kesalahan residual titiknya antara 0,001 m sampai 2,088 m. Dari titik tersebut terendah pada titik P40-03 dan tertinggi di P Jarak Base Station dengan titik-titik sekutu yang menjadi GCP antara 2,3 km sampai 6,8 km. Jarak terjauh adalah titik PKNA-03 sebesar 6.737,2095 m dan jarak terdekat PKRB-01X sebesar 2.365,3614 m. Sebagai pengujian dilakukan pengamatan Titik Dasar Teknik Orde III yang sudah ada yaitu titik dan diperoleh koordinat ( ,551 ; ,918), sedangkan berdasarkan buku tugu koordinatnya adalah ( ,610 ; ,877).

3 40 Dengan masih besarnya nilai residual titik yang menggambarkan bahwa metode pengukurannya masih belum baik ketelitiannya. Ini bisa disebabkan karena waktu pengamatan GPS yang pendek sekitar 15 menit. Untuk meningkatkan ketelitian titik sekutunya bisa dilakukan pengamatan GPS yang lebih lama terutama di lokasi yang tidak lapang dan diperkirakan banyak multipath dan atau kualitas alat GPS seperti penggunaan alat GPS Geodetik yang dua frekuensi. Selain itu bisa juga digunakan metode pengamatan yang teliti seperti pengamatan statik. Ketelitian rendah ini akan terbawa pada saat melakukan transformasi dan koreksi geometrik. IV.3. Analisa Digitalisasi Peta Pendaftaran Peta-peta Pendaftaran sebelum dilakukan transformasi perlu dilakukan konversi kedalam data dijital sehingga memudahkan untuk dilakukan pengolahan datanya. Didalam mengkonversi menjadi data dijital dilakukan dua kegiatan yaitu scanning dan dijitasi secara onscreen. Scanning peta-peta pendaftaran dilakukan menggunakan scanner untuk ukuran A0 dengan resolusi yang digunakan adalah 600 dpi, sehingga tiap peta menghasilkan file dengan format JPEG dan ukuran file sekitar 50 MB. Data hasil scanning berupa data raster. Dalam pengolahan ini tidak dibahas lebih dalam mengenai kesalahan dalam melakukan scanning atau dijitalisasi. Dalam penelitian ini proses scanning diasumsikan tidak memiliki kesalahan. Hasil peta-peta yang didijitalkan dengan scanner masih dalam bentuk raster tersebut dilakukan vektorisasi dengan menggunakan dijitasi onscreen. Data dijitasi yang diambil berupa bidang-bidang yang terdaftar dan jalan. Hasil pelaksanaan dijitasi diasumsikan kesalahan operator dalam proses dijitasi onscreen dianggap tidak memiliki kesalahan, sehingga proses yang dilaksanakan adalah kesalahan ketelitian terhadap hitungan dengan berbagai metode tadi.

4 41 IV.4. Analisa Pra Pengolahan Citra Citra QuickBird yang digunakan dalam penelitian ini tidak dalam satu scene, tetapi terdiri dari beberapa scene yang tidak utuh, ini disebabkan dilokasi penelitian sering terdapat awan yang dikenal sebagai awan abadi. Dengan adanya hambatan tersebut dimungkinkan bahwa bagian scene tidak dilakukan dalam satu eksposure, namun dari data yang diperoleh ternyata antara blok yang berdampingan telah dilakukan pemotongan dengan format yang tidak bertampalan. Dengan melihat wilayah penelitian, maka citra-citra tadi dilakukan lagi pemotongan sesuai keperluan. Setelah dilakukan pemotongan dilanjutkan proses penjamanan agar kenampakan obyek menjadi lebih jelas dalam mengidentifikasikan obyek dilapangan. Ketajaman dari masing-masing citra berbeda, tetapi pengaruh peningkatan image juga diasumsikan tidak berpengaruh atau tidak pengaruhnya kecil. Namun secara visual citra yang warnanya agak kabur dapat lebih terang dan mudah dalam identifikasinya. IV.5. Analisa Pengolahan Citra QuickBird Proses pengolahan citra QuickBird untuk mengkoreksi kesalahan geometrik dilakukan dengan dua pola yaitu empat buah scene citra diolah sendiri-sendiri (citra independent) dan dilakukan penggabungan dahulu baru dilakukan pengolahan citranya (citra utuh). Pengolahan citra QuickBird dilakukan dengan software PCI Geomatica 9.0 dengan metode polinomial. 1. Pengolahan Citra Independent Dari pola pertama, empat buah scene yang dilakukan pengolahan sendiri-sendiri RMSx dan RMSy ada yang mencapai 0,00 pada citra Kanan Atas, sementara yang paling besar RMSx dan RMSy adalah citra Kanan Bawah yaitu 0,64 m dan 1,12 m. Masing-masing scene di proses dengan titik sekutu yang berlainan. Dengan melakukan transformasi secara manual transformasi Helmert maka diperoleh elemen transformasinya. Pada elemen rotasinya maka dua citra mempunyai besaran positif yaitu Kiri Atas dan Kanan Bawah, sedangkan dua

5 42 lainnya bernilai negatif. Selain itu besaran faktor skala dan elemen translasinya juga berbeda. Ini menjadikan bahwa terjadi gap maupun overlaping karena arah yang berlawanan dan besaran yang berbeda, dibuktikan bahwa pada citra hasil rektifikasi terdapat gap atau kekosongan sebesar maksimum yaitu : Peta Citra Kiri Atas Kanan Atas : 5,74 m Peta Citra Kiri Atas Kiri Bawah : 2,98 m Peta Citra Kiri Bawah Kanan Bawah : overlap Peta Citra Kanan Atas Kanan Bawah : 3,54 m Terdapat gap paling besar antara citra kiri atas dengan kanan atas sebesar 5,74 m, sedangkan yang paling kecil antara kiri bawah dengan kiri atas sebesar 2,98 m. Dari kedua hasil transformasi maka RMS dari transformasi metode Affine lebih rendah dari metode Helmert. Ini membuktikan bahwa dalam pengamatan titik sekutu untuk ikatan sebagai GCP terdapat kesalahan yang tidak seragam dan arah tidak beraturan besarnya. Besaran RMS terendah baik Helmert maupun Affine di scene citra kiri bawah. Titik sampel dengan residu yang besar yaitu titik P19-01, P34-01, P37-01, P37-02 dan P Pengolahan Citra Utuh Pola kedua yaitu keempat scene citra digabungkan baru dilakukan koreksi geometrinya. Dengan pola ini tidak terjadi gap atau overlap pada citra tetapi hasil RMS dari titik-titik menjadi lebih besar yaitu 2,0390 m, sementara untuk pengolahan sendiri-sendiri paling besar 2,0389 m. Dari pengolahan gabungan ini metode Affine mempunyai hasil RMS yang lebih kecil dari metode Helmert. Titik yang mempunyai residu terbesar adalah titik P23-02 sebesar 3,039 m sedangkan yang terkecil adalah Pkrb-01 sebesar 0,159 m Analisa koordinat titik sampel pada kedua pola pengolahan dilakukan terhadap titik GCP yang tidak dibuat sebagai titik sekutu, menghasilkan bahwa RMS Citra Utuh lebih baik yaitu 2,9253 m sedangkan citra diolah sendiri-sendiri sebesar 3,6297 m. Dari data ini walaupun hasil RMS citra utuh lebih tinggi tetapi dengan hasil titik sampel yang lebih baik terlihat bahwa walaupun dititik sekutu lebih

6 43 rendah tetapi kesalahan yang ada lebih merata sehingga hasil secara keseluruhan lebih baik. Untuk lebih baik bisa dilakukan pengujian statistik untuk mencari titik sekutu yang kurang baik untuk dikeluarkan dalam melakukan proses transformasinya, sebagaimana lampiran H. Dengan melakukan data snooping maka RMS hasil yang diperoleh menjadi lebih kecil. Berdasarkan standar dari Badan Pertanahan Nasional bahwa peta yang dapat menjadi peta dasar dengan ketelitian planimetrik sama atau lebih kecil dari 0,3 mm pada faktor skala peta, maka hasil dari pengolahan ini belum dapat masuk standar karena angka RMSnya masih diatas 0,3 m (skala peta yang dipakai 1 : 1.000). RMS hasil penelitian titik sekutu citra utuh dengan metode affine yang sebesar 1,7031 m maka diperoleh skala peta optimum 1 : 5.677, sementara dengan metode Helmert RMSe sebesar 2,0390 m maka diperoleh skala peta optimum 1 : IV.6. Analisa Peta Pendaftaran Dari hasil penelitian terjadi rotasi peta-peta pendaftaran yang relatif sama, ini disebabkan bahwa pembuatan peta bersamaan sehingga kesalahannya relatif sama sekitar 10 searah jarum jam. Dalam penentuan titik sekutu sangat sulit disebabkan kondisi peta dengan kondisi realita sangat berbeda. Kesulitan dalam identifikasi obyek pada peta pendaftaran dikarenakan peta memfokuskan pada gambaran batas bidang yang sebagian besar maya. Sementara obyek yang terlihat jelas seperti jalan sudah banyak berubah terutama lebarnya. Dari parameter transformasi yang diperoleh terhadap semua peta baik parameter rotasi, perbesaran, maupun translasi besarannya relatif sama. Elemen rotasi pada peta 30 dan peta 40 terdapat perbedaan yang dimungkinkan adanya kesalahan yang ada peta itu sendiri bukan karena perbedaan metode transformasinya. Dari ketiga metode transformasi pengolahan peta pendaftaran yang mempunyai RMS yang lebih kecil ke lebih besar adalah metode Lauf, metode Affine baru metode Helmert. Metode Affine dan Lauf yang titik sekutunya hanya 3 RMSnya 0,00 m, karena tidak ada ukuran lebih. Hasil titik sampel terhadap peta-peta transformasi

7 44 yang diperoleh adalah 14,0384 m untuk Helmert, 13,3091 m untuk Affine dan 16,8033 m untuk Lauf. Dengan RMS titik hasil transformasi yang sangat besar ini perlu dilakukan perbaikan kualitasnya. Metode Lauf mempunyai RMS sekutu yang paling rendah tetapi RMS titik sampel terbesar, ini menandakan bahwa metode Lauf kesalahannya tidak tersebar merata. Sesuai toleransi Ketelitian Luas (KL) ½ L, dimana L adalah luas bidang tersebut, dari tabel diatas sebagian besar tidak memenuhi syarat ketelitian luas. Dari hasil transformasi global untuk sampel cek luas bidang sebanyak 61 bidang, untuk metode Helmert diperoleh sebanyak 12 bidang yang memenuhi standar atau 19,67%, metode Affine 11 bidang atau 18,03% sedangkan metode Lauf 11 bidang atau 18,03%. Dari sampel bidang-bidang yang diambil secara acak ternyata selisih dari luas bidang hasil transformasi dengan ukuran lapangan adalah sebagai berikut : Tabel IV.1. Perbandingan Luas Bidang Sampel No. Gambar LUAS Peta Ukur/Surat Helmert Affine Lauf LUAS (m²) KL (m²) Ukur L (m²) % L (m²) % L (m²) % Peta 19 GS , ,43 350,60 6,98% 280,93 5,60% 219,14 4,37% GS 17/ ,6218 7,42 1,38 0,63% 1,88 0,86% 2,70 1,23% GS 57/94 175,0065 6,61 0,01 0,00% 2,62 1,50% 1,72 0,98% GS 895/02 219,1917 7,21 11,19 5,38% 14,46 6,95% 5,46 2,63% SU 224/ , ,76 78,82 5,60% 101,00 7,17% 26,80 1,90% GS 2982/ , ,60 75,40 4,04% 104,38 5,59% 62,13 3,33% Peta 22 GS 6945/94 289,6785 7,95 36,68 14,50% 36,11 14,27% 33,15 13,10% GS 6962/94 307,1236 8,83 4,88 1,56% 5,48 1,76% 0,24 0,08% GS ,9265 7,83 2,07 0,85% 2,55 1,04% 3,31 1,35% GS 3466/ ,525 63,27 466,48 2,91% 497,10 3,10% 634,45 3,96% GS 4432/94 563, ,62 23,80 4,41% 22,69 4,20% 9,32 1,73% GS 4435/94 371,8359 9,49 11,84 3,29% 11,10 3,08% 7,88 2,19% Peta 23 GS 470/ , ,56 407,97 3,99% 536,97 5,25% 664,57 6,50% GS 1370/ , ,75 59,70 1,69% 103,38 2,92% 80,15 2,26% GS 3868/ , ,34 21,38 2,00% 34,60 3,24% 84,77 7,94% GS 2282/ ,187 15,91 0,81 0,08% 11,46 1,13% 93,79 9,27% Peta 30 SU 1831/ ,9263 6,50 22,07 13,06% 17,81 10,54% 0,59 0,35% SU 1834/ ,223 9,89 31,78 8,13% 21,34 5,46% 10,98 2,81% GS 5009/ , ,05 429,77 5,29% 206,45 2,54% 109,08 1,34% SU 1893/ 1699, ,66 306,61 22,01% 355,97 25,55% 39,49 2,83% SU 900/ , ,27 141,16 4,12% 45,70 1,33% 531,93 15,52% Peta 31 GS 1106/90 296,8046 9,68 78,20 20,85% 72,65 19,37% 56,89 15,17% SU 863/ ,4608 5,98 18,54 12,96% 16,22 11,34% 19,07 13,33% GS 512/91 578, ,31 130,56 18,42% 119,76 16,89% 188,47 26,58% GS 400/93 241,9376 8,51 48,06 16,57% 43,55 15,02% 45,35 15,64% GS 402/93 222,5253 8,15 43,47 16,34% 39,32 14,78% 52,11 19,59% GS 4160/89 712, ,17 208,71 22,66% 195,41 21,22% 233,40 25,34% GS 4161/89 363, ,74 97,32 21,11% 90,53 19,64% 108,76 23,59% bersambung.

8 45 lanjutan.. Peta 34 SU 09/ , ,97 48,07 7,14% 7,27 1,08% 23,77 3,53% SU 10/ , ,38 89,20 9,43% 33,26 3,52% 48,25 5,10% GS 4125/90 570, ,18 70,46 14,09% 107,70 21,54% 44,16 8,83% GS 1819/ ,6799 7,19 4,32 2,09% 8,91 4,31% 2,65 1,28% SU 1761/ ,13 6,87 4,87 2,58% 7,15 3,78% 9,65 5,11% Peta 35 SU 939/02 313,3516 9,21 25,65 7,57% 45,84 13,52% 45,12 13,31% GS 4720/92 400,5028 9,68 25,50 6,80% 0,30 0,08% 101,01 26,94% GS 235/93 469, ,15 57,64 13,99% 27,38 6,65% 96,66 23,46% GS 1416/ , ,58 98,72 7,99% 172,00 13,92% 7,64 0,62% GS 64/89 521, ,84 51,20 10,89% 17,61 3,75% 15,12 3,22% SU 889/02 209,7023 8,06 50,30 19,35% 63,81 24,54% 81,22 31,24% Peta 36 GS 656/ , ,40 262,16 17,42% 229,86 15,27% 251,47 16,71% GS 588/ , ,37 164,38 12,18% 133,56 9,89% 104,97 7,78% SU 1294/03 349,0545 9,94 45,95 11,63% 36,87 9,33% 20,95 5,30% GS 1436/ , ,90 433,64 13,93% 363,97 11,69% 1021,51 32,80% GS 5216/94 170,9768 6,78 13,02 7,08% 8,58 4,66% 39,72 21,59% GS 1163/93 286,1153 9,07 42,88 13,03% 35,45 10,77% 80,84 24,57% SU 934/02 551,681 12,82 105,32 16,03% 90,98 13,85% 136,99 20,85% GS 1273/91 639, ,44 83,04 11,49% 66,40 9,18% 100,29 13,87% GS 4510/94 94,5327 5,50 26,47 21,87% 24,01 19,84% 19,70 16,28% GS 1696/90 150,0201 6,20 3,98 2,58% 0,08 0,05% 14,82 9,63% Peta 37 GS 1565/ , ,93 139,13 6,07% 77,92 3,40% 299,95 13,09% GS 49/90 180,7017 6,71 0,70 0,39% 3,85 2,14% 12,83 7,13% GS 54/90 391, ,16 21,34 5,17% 31,20 7,56% 56,74 13,74% GS 4745/ , ,10 9,32 0,52% 53,92 3,03% 192,45 10,81% GS 4748/ ,085 20,29 8,09 0,49% 33,58 2,04% 198,43 12,06% SU 952/02 168,4918 6,08 20,49 13,85% 16,25 10,98% 13,43 9,07% GS /95 465, ,52 22,71 5,13% 10,98 2,48% 19,66 4,44% Peta 40 SU 947/02 261,8867 7,30 48,89 22,95% 68,16 32,00% 8,18 3,84% SU 948/02 200,0926 6,48 32,09 19,10% 46,82 27,87% 2,36 1,41% GS 4097/95 350,7362 9,38 1,26 0,36% 24,54 6,97% 48,11 13,67% GS 413/95 248,771 8,22 21,23 7,86% 2,92 1,08% 18,90 7,00% GS 415/95 233,9514 7,94 18,05 7,16% 0,83 0,33% 14,76 5,86% Rata-rata prosentase 9,14% 8,73% 10,15% IV.7. Analisa Penyesuaian Obyek Segmentasi Transformasi global peta-peta pendaftaran ternyata tidak dapat memenuhi standar planimetrik dengan residual yang besar sebagai akibat penggunaan elemen transformasi yang sama untuk seluruh obyek dan kesalahan tiap titik yang ada saling mempengaruhi untuk keseluruhan obyek. Dalam usaha meminimalkan tingkat kesalahan kedalam suatu kesalahan yang seragam maka dibuatkan segmentasi. Penyesuaian obyek segentasi dilakukan terhadap obyek transformasi dengan membuat segmentasi dan titik sekutu baru yang diperoleh dari peta citra QuickBird terkoreksi. Peta ini dijadikan dasar karena hasil ketelitian posisi dari peta citra utuh sebesar 2,9253 m jauh lebih baik daripada hasil transformasi peta pendaftaran yaitu dengan metode Helmert 14,0384 m, Affine 13,3091 m dan Lauf 16,8033 m.

9 46 Tabel IV.2. RMS Titik Sekutu Transformasi dan Penyesuaian Segmentasi Metode Transformasi Global (m) Penyesuaian Segmentasi (m) Helmert 12, , Affine 8, , Lauf 6, , Dari tabel segmentasi maka pada titik sekutu terjadi penurunan RMS yaitu pada metode helmert sebesar 6,0411 m (46,75%), metode Affine sebesar 5,6117 m (63,88%) dan metode Lauf sebesar 3,3383 m (49,33%). Tabel IV.3. RMS Titik Sampel Metode Transformasi Global (m) Transformasi Parsial (m) Helmert 14, , Affine 13, , Lauf 16, , Dari tabel tersebut segmentasi menampakkan peningkatan yang cukup besar dan dapat meminimalkan kesalahan obyek tanpa mempengaruhi obyek disekitarnya, baik itu metode helmert, affine maupun lauf. Metode helmert mengalami penurunan RMS sebesar 6,3096 m (44,94%), affine penurunan sebesar 6,335 m (47,60%) dan lauf penurunan sebesar 9,6164 m (57,23%) terhadap RMS sebelum segmentasi. Dari hasil segmentasi juga dilakukan pengamatan terhadap luasan bidang sampel sebagai penguatan bahwa terdapat peningkatan planimetrik bidang-bidang tersebut dilihat dari RMS. Secara rinci dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel IV.4. Perbandingan Luas Bidang (Blok) Metode Transformasi Global (m) Penyesuaian Segmentasi (m) Helmert 144, , Affine 139, , Lauf 209, , Dari hasil luasan terjadi penurunan nilai RMS pada ketiga metode.

10 47 IV. 8. Analisa Blok Dengan hasil transformasi yang tidak memenuhi standar dari Badan Pertanahan Nasional, dilakukan pengamatan terhadap suatu blok secara lebih akurat. Blok terletak pada peta Siantan Hulu lembar 35. Secara visual terjadi gap dari sumber data peta pendaftaran, walaupun pada kenyataan lapangan tidak terjadi gap. 4 5 Kenyataan bersebelahan Gambar IV.1. Penyebaran Bidang Sampel (Blok) Selain itu blok besar relatif empat persegi panjang sementara dalam peta pendaftaran cenderung trapesium. Tabel IV.5. Hasil Perhitungan Residual Jarak Bidang Jarak Helmert (m) Affine (m) Lauf (m) Bidang 1 1 ke 2 0, , , ke 3 0, , , ke 4 1, , , ke 1 0, , , Bidang 2 1 ke 2 1, , , ke 3-0, , , ke 4 1, , , ke 1-0, , , Bidang 3 1 ke 2 1, , , ke 3 0, , , ke 4 1, , , ke 1-0, , , Bidang 4 1 ke 2 0, , , ke 3 0, , , ke 4 0, , , ke 1 0, , , Bidang 5 1 ke 2-0, , , ke 3 0, , , ke 4-3, , , ke 1-0, , , bersambung

11 48 lanjutan. Bidang 6 1 ke 2-0, , , ke 3 6, , , ke 4-0, , , ke 1 6, , , Bidang 7 1 ke 2 0, , , ke 3-0, , , ke 4 0, , , ke 1-0, , , Bidang 8 1 ke 2 0, , , ke 3 0, , , ke 4 1, , , ke 1 0, , , Bidang 9 1 ke 2 1, , , ke 3-0, , , ke 4 1, , , ke 1-0, , , RMS 1, , , Dari residual jarak ternyata RMS terkecil adalah menggunakan transformasi Affine sebesar 1,3406 m, sedangkan metode Helmert sebesar 1,3406 m serta metode Lauf sebesar 2,6062 m. Berarti jarak hasil transformasi Affine mendekati jarak sebenarnya di lapangan. Bidang Sudut Tabel IV.6. Perbandingan Sudut Lapangan Awal Helmert ( ) Affine ( ) Lauf ( ) Helmert ( ) Affine ( ) Lauf ( ) Bidang 1 Sudut 1,2,3-8,119-12,151-7,860 0,000-4,033 0,258 Sudut 2,3,4 2,897 7,312 3,158 0,000 4,415 0,262 Sudut 3,4,1-2,817-7,218-3,075 0,000-4,401-0,258 Sudut 4,1,2 8,039 12,057 7,777 0,000 4,018-0,262 Bidang 2 Sudut 1,2,3-3,574-7,970-3,493 0,000-4,396 0,081 Sudut 2,3,4 3,285 7,629 3,361 0,000 4,344 0,076 Sudut 3,4,1-3,033-7,353-3,114 0,000-4,320-0,081 Sudut 4,1,2 2,278 6,650 2,202 0,000 4,372-0,076 Bidang 3 Sudut 1,2,3-14,125-18,536-14,058 0,000-4,411 0,067 Sudut 2,3,4 3,926 8,453 3,986 0,000 4,527 0,060 Sudut 3,4,1-2,690-7,198-2,757 0,000-4,508-0,066 Sudut 4,1,2 12,889 17,281 12,829 0,000 4,392-0,060 Bidang 4 Sudut 1,2,3 3,186 7,931 3,106 0,000 4,745-0,080 Sudut 2,3,4-2,897-7,619-2,841 0,000-4,722 0,056 Sudut 3,4,1 2,515 7,270 2,594 0,000 4,756 0,080 Sudut 4,1,2-2,586-7,365-2,642 0,000-4,779-0,056 Bidang 5 Sudut 1,2,3 3,144 8,265 3,037 0,000 5,121-0,107 Sudut 2,3,4 0,116-5,019 0,257 0,000-5,135 0,141 Sudut 3,4,1-12,709-7,579-12,603 0,000 5,130 0,107 Sudut 4,1,2 9,449 4,334 9,309 0,000-5,116-0,141 Bidang 6 Sudut 1,2,3 5,064-0,031 4,824 0,000-5,095-0,240 Sudut 2,3,4-3,620-8,685-3,393 0,000-5,065 0,227 Sudut 3,4,1 2,604 7,685 2,406 0,000 5,081-0,199 Sudut 4,1,2-4,684 0,445-4,412 0,000 5,129 0,272 bersambung

12 49 lanjutan Bidang 7 Sudut 1,2,3-0,224-5,148-0,159 0,000-4,924 0,066 Sudut 2,3,4-0,160 4,782-0,126 0,000 4,942 0,034 Sudut 3,4,1-2,598-7,669-2,664 0,000-5,070-0,066 Sudut 4,1,2 2,982 8,035 2,948 0,000 5,053-0,034 Bidang 8 Sudut 1,2,3-0,546-5,524-0,477 0,000-4,978 0,069 Sudut 2,3,4 1,119 6,076 1,155 0,000 4,957 0,036 Sudut 3,4,1-2,117-7,126-2,186 0,000-5,009-0,069 Sudut 4,1,2 1,664 6,694 1,628 0,000 5,030-0,037 Bidang 9 Sudut 1,2,3-1,422-6,398-1,310 0,000-4,976 0,112 Sudut 2,3,4-1,275 3,818-1,201 0,000 5,093 0,074 Sudut 3,4,1-1,029-6,223-1,140 0,000-5,194-0,112 Sudut 4,1,2 3,779 8,856 3,705 0,000 5,077-0,074 RMS 5,208 8,207 5,150 0,000 4,799 0,137 Dari perubahan sudut bahwa metode helmert tidak mengalami perubahan sudut atau bersifat konform tetapi terhadap sudut sebelum dan sesudah transformasi. Sedangkan affine mengalami perubahan sekitar 4,799 dan lauf bersifat konform tetapi terdapat perubahan sudut yang kecil akibat adanya kelengkungan. Tetapi dari hasil ukuran lapangan terjadi perbedaan sudut yang terkecil metode Lauf sebesar 5,150, kemudian Helmert sebesar 5,208 dan paling besar Affine sebesar 8,207. Perbandingan residual hasil luas bidang setelah ditransformasi terhadap luasan di lapangan secara rinci sebagaimana tabel berikut ini : Tabel IV.7. Residual Luasan Bidang Residual Luas (m²) Lapangan Awal Helmert Affine Lauf Helmert Affine Lauf Ketelitian Luas (m²) Bidang 1 40,321 10,061 79,335 26,451-3,809 65,465 10, Bidang 2 9,135 0,058 21,017 7,935-1,143 19,817 5, Bidang 3 10,777 3,527 20,339 6,337-0,913 15,900 5, Bidang 4 5,592-1,655 16,127 6,335-0,912 16,870 5, Bidang 5-24,163-36,827-1,676 11,070-1,594 33,558 7, Bidang 6-61,265-7, ,310-59,079-5, ,497 12, Bidang 7 1,934-3,279 10,036 4,557-0,656 12,659 4, Bidang 8 12,190 6,543 21,025 4,936-0,711 13,771 4, Bidang 9-28,929-36,451-16,906-34,779-42,301-22,756 6, RMS Dari hasil residual ternyata yang paling sesuai adalah metode affine baik terhadap bentukan awal sebesar 14,313 m² maupun terhadap ukuran lapangan yaitu sebesar 18,008 m². Setelah itu metode Helmert dan terbesar Lauf. Tetapi dari residual tiap bidang pada bidang 5 dan 9 metode Helmert lebih baik dari metode Affine. Dari

13 50 hasil perbedaan visual, jarak, sudut dan luasan maka metode Helmert tidak bisa menghilangkan kesalahan bentuk yang tidak sebangun, sementara kesalahan kebanyakan bidang di peta pendaftaran bersifat acak dan tidak sebangun. Dengan berdasarkan toleransi Ketelitian Luas 0,5 L maka dari tabel diatas hanya sebagian dari pengolahan dengan metode affine yang memenuhi yaitu bidang 2, 3, 4, 6 dan 7 saja. Ini membuktikan bahwa kondisi dari peta pendaftaran tidak dapat dilakukan pengolahan dengan bentuk yang sama atau konform. IV.9. Analisa Peraturan Perubahan Data Fisik. Dalam Peraturan Pemerintah No. 24/1997 pasal 17 menyatakan bahwa data fisik untuk pendaftaran tanah, bidang tanah yang akan dipetakan harus diukur, ditetapkan letaknya, batas-batasnya dan ditempatkan tanda batas setiap sudut bidang tanah berdasarkan kesepakatan para pihak berkepentingan. Sementara atruan pelaksananya PMNA/KBPN No. 3 /1997 pasal 41 menyebutkan bahwa Pemeliharaan peta dasar pendaftaran, peta pendaftaran, gambar ukur dan data-data ukur terkait merupakan tanggung jawab Kepala Kantor. Pemeliharaan meliputi data rusak, hilang, kesalahan teknis data ukuran yang tidak sesuai keadaan sebenarnya di lapangan. Perubahan dilakukan pada gambar ukur, peta pendaftaran dan surat ukur dan dibuatkan berita acaranya dan Pasal 20 bahwa apabila terdapat sengketa penetapan batas diselesaikan secara damai melalui musyawarah antara pemegang hak dan pemegang hak tanah berbatasan, kalau tidak dapat kesepakatan diajukan ke pengadilan. Pada dasarnya BPN telah memfasilitasi legalisasi dari perubahan data fisik dari berbagai kesalahan, namun spesifikasi teknis secara lebih rinci mengenai permasalahan perubahan fisik belum teruraikan, seperti standar apa yang digunakan dan berapa besarnya. Ini juga disebabkan belum adanya data base spasial yang akurat mengenai akurasi dari kerangka kontrolnya sehingga hal-hal tersebut menjadi kendala dalam perubahan yang dapat diterima oleh masyarakat.

14 51 IV.10. Analisa Data Proses Penyatuan Dari pelaksanaan penelitian proses penyatuan peta pendaftaran diperoleh kenyataan peta-peta pendaftaran sebagai sumber data mempunyai kualitas planimetrik yang rendah dan lebih besar dari standar planimetrik yang ditentukan. Walaupun mempunyai kualitas yang rendah tetapi peta pendaftaran sebagai suatu sumber data yang mempunyai dasar hukum tidak bisa dengan begitu saja dihilangkan atau tidak dapat diabaikan, sehingga peta-peta ini mutlak dilakukan perbaikan menuju standar yang ditetapkan secara bertahap. Proses penyatuan sumber dari peta pendaftaran yang mempunyai kesalahan yang beragam akan sangat sulit, oleh karena itu perlu pemanfaatan teknologi modern untuk meningkatkannya kualitasnya. Untuk proses awal dapat dilakukan pengadaan titik sekutu dengan alat GPS. Kesalahan yang cukup besar maka dapat dilakukan perbanyakan titik kontrol, penyebaran titik sekutu dan ketelitian yang titik sekutu untuk dapat melakukan transformasi secara optimal. Pada saat proses penyatuan ternyata transformasi peta pendaftaran masih belum dapat menghasilkan sesuai standar, untuk itu dilakukan segmentasi terhadap peta pendaftaran untuk transformasi secara parsial. Penyatuan peta secara menyeluruh untuk daerah setara kabupaten/kota memerlukan banyak titik kontrol, untuk lebih efisien maka dapat dimanfaatkan peta citra QuickBird terkoreksi dan telah dalam sistem koordinat TM-3. Titik sekutu yang diperlukan untuk transformasi hasil segmentasi tadi dapat diperoleh tambahan titik sekutu transformasi secara merata diseluruh daerah peta pendaftaran dapat diperoleh dari Peta Citra QuickBird tersebut. Dari hasil terhadap titik sampel mulai transformasi awal sampai segmentasi terlihat peningkatan kualitas planimetrik dibuktikan semakin kecilnya RMS dari titik sampel tersebut. Namun itupun belum dapat memenuhi standar yang ditentukan sebesar 0,3 mm skala peta, untuk itu perlu dilakukan segmentasi yang lebih sempit atau satu bagian menjadi bagian yang lebih kecil agar lebih mendekati kebenaran.