JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2 (2017), ( X Print)

dokumen-dokumen yang mirip
ANALISIS KETINGGIAN MODEL PERMUKAAN DIGITAL PADA DATA LiDAR (LIGHT DETECTION AND RANGING) (Studi Kasus: Sei Mangkei, Sumatera Utara)

Analisa Data Foto Udara untuk DEM dengan Metode TIN, IDW, dan Kriging

Analisa Ketelitian Geometric Citra Pleiades Sebagai Penunjang Peta Dasar RDTR (Studi Kasus: Wilayah Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur)

REVIEW HASIL CEK LAPANGAN PEMETAAN RUPABUMI INDONESIA (RBI) SKALA 1:25

PENGGUNAAN CITRA SATELIT RESOLUSI TINGGI UNTUK PEMBUATAN PETA DASAR SKALA 1:5.000 KECAMATAN NGADIROJO, KABUPATEN PACITAN

1. BAB I PENDAHULUAN PENDAHULUAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Jurnal Geodesi Undip Januari 2017

Proses Stereoplotting Data IFSAR untuk Memutakhirkan Peta RBI Skala 1: Daerah Kabupaten Luwu Utara, Sulawesi Selatan

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

Tujuan. Model Data pada SIG. Arna fariza. Mengerti sumber data dan model data spasial Mengerti perbedaan data Raster dan Vektor 4/7/2016

PERATURAN KEPALA BADAN INFORMASI GEOSPASIAL NOMOR 15 TAHUN 2014 TENTANG PEDOMAN TEKNIS KETELITIAN PETA DASAR DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA,

Model Data Spasial. by: Ahmad Syauqi Ahsan

3/17/2011. Sistem Informasi Geografis

3.3.2 Perencanaan Jalur Terbang Perencanaan Pemotretan Condong Perencanaan Penerbangan Tahap Akuisisi Data...

Analisa Ketelitian Planimetris Citra Quickbird Guna Menunjang Kegiatan Administrasi Pertanahan (Studi Kasus: Kabupaten Gresik, 7 Desa Prona)

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

APLIKASI CLOSE RANGE PHOTOGRAMMETRY UNTUK PERHITUNGAN VOLUME OBJEK

Mekanisme Persetujuan Peta untuk RDTR. Isfandiar M. Baihaqi Diastarini Pusat Pemetaan Tata Ruang dan Atlas Badan Informasi Geospasial

BAB I PENDAHULUAN. I.1. Latar Belakang

Analisis Ketelitian Geometric Citra Pleiades 1B untuk Pembuatan Peta Desa (Studi Kasus: Kelurahan Wonorejo, Surabaya)

BAB III METODE PENELITIAN

Pemetaan Geologi Skala 1:50000 dengan Menggunakan Citra Radarsat 2 dan Landsat 8 (Studi Kasus : Nangapinoh Provinsi Kalimantan Barat)

ANALISA BATAS DAERAH ALIRAN SUNGAI DARI DATA ASTER GDEM TERHADAP DATA BPDAS (STUDI KASUS : SUB DAS BUNGBUNTU DAS TAROKAM)

BAB III DESKRIPSI TEMPAT PLA DAN PELAKSANAAN PLA

Perbandingan Penentuan Volume Suatu Obyek Menggunakan Metode Close Range Photogrammetry Dengan Kamera Non Metrik Terkalibrasi Dan Pemetaan Teristris

Perbandingan Penentuan Volume Obyek Menggunakan Metode Close Range Photogrammetry- Syarat Kesegarisan dan Pemetaan Teristris

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. x, No. x, (2014) ISSN: xxxx-xxxx (xxxx-x Print) 1

Isfandiar M. Baihaqi

Defry Mulia

BAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

HASIL DAN PEMBAHASAN. Pembuatan Tampilan 3D DEM SRTM

Konsep Kartografi (Konv ensional)

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print)

KERANGKA ACUAN KERJA (KAK)

Pengukuran Kekotaan. Lecture Note: by Sri Rezki Artini, ST., M.Eng. Geomatic Engineering Study Program Dept. Of Geodetic Engineering

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. X, No. X, (Juni, 2013) ISSN:

Analisis Ketelitian Geometric Citra Pleiades 1A untuk Pembuatan Peta Dasar Lahan Pertanian (Studi Kasus: Kecamatan Socah, Kabupaten Bangkalan)

BAB I PENDAHULUAN I.1.

Jurusan Teknik Geodesi dan Geomatika FT UGM TGGM KARTOGRAFI DIGITAL. Oleh Gondang Riyadi. 21 March 2014 Kartografi - MGR

BAB III TEKNOLOGI LIDAR DALAM PEKERJAAN EKSPLORASI TAMBANG BATUBARA

Sistem Informasi Pertanahan untuk Evaluasi Bidang Tanah (Studi Kasus : Perumahan Bumi Marina Emas Kelurahan Keputih Kecamatan Sukolilo Surabaya)

Gambar 7. Lokasi Penelitian

PEMBUATAN MODEL ELEVASI DIGITAL DARI STEREOPLOTTING INTERAKTIF FOTO UDARA FORMAT SEDANG DENGAN KAMERA DIGICAM

BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang

BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN

BAB III METODE PENILITIAN. Lokasi penelitian mengambil daerah studi di Kota Gorontalo. Secara

BAB IV PENGOLAHAN DATA

Materi : Bab II. KARTOGRAFI Pengajar : Ir. Yuwono, MS

TEKNOLOGI RIMS (RAPID IMAGING AND MAPPING SYSTEMS)

C I N I A. Survei dan Pemetaan Untuk Perencanaan Jaringan Gas Bumi Bagi Rumah Tangga Menggunakan Metode Terrestrial dan Fotogrametri Jarak Dekat

JURNAL TEKNIK ITS Vol. 5, No. 2, (2016) ISSN: ( Print)

PRESENTASI TUGAS AKHIR

Stereokompilasi Unsur Rupabumi Skala 1: Menggunakan Data TerraSAR-X dan Citra SPOT-6

PEMBUATAN MODEL TIGA DIMENSI (3D) SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) UNTUK VISUALISASI WILAYAH KOTA

PERATURAN MENTERI KEHUTANAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR : P.59/Menhut-II/2013 TENTANG TATA CARA PENETAPAN BATAS DAERAH ALIRAN SUNGAI

III. METODOLOGI PENELITIAN

PEMBUATAN MODEL ELEVASI DIGITAL DARI STEREOPLOTTING INTERAKTIF FOTO UDARA FORMAT SEDANG DENGAN KAMERA DIGICAM

STUDI PEMBUATAN PETA BATAS DAERAH KABUPATEN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DENGAN DATA CITRA LANDSAT 7 ETM DAN DEM SRTM

BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA

- Sumber dan Akuisisi Data - Global Positioning System (GPS) - Tahapan Kerja dalam SIG

BAB 4 HASIL DAN ANALISIS

Gambar 1. Lokasi Penelitian

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

ORTHOREKTIFIKASI CITRA RESOLUSI TINGGI UNTUK KEPERLUAN PEMETAAN RENCANA DETAIL TATA RUANG Studi Kasus Kabupaten Nagekeo, Provinsi Nusa Tenggara Timur

III. BAHAN DAN METODE

BAB V TINJAUAN MENGENAI DATA AIRBORNE LIDAR

Gambar 2. Peta Batas DAS Cimadur

Studi Perbandingan Total Station dan Terrestrial Laser Scanner dalam Penentuan Volume Obyek Beraturan dan Tidak Beraturan

PERBANDINGAN NILAI KOORDINAT DAN ELEVASI ANTAR MODEL STEREO PADA FOTO UDARA HASIL TRIANGULASI UDARA

Bab III Pelaksanaan Penelitian

Pemrosesan Data DEM. TKD416 Model Permukaan Digital. Andri Suprayogi 2009

BAB III APLIKASI PEMANFAATAN BAND YANG BERBEDA PADA INSAR

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Remote Sensing (Penginderaan Jauh)

LAPORAN PRAKTIKUM PENGINDERAAN JAUH REGISTRASI DAN REKTIFIKASI DENGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE ENVI. Oleh:

EKSTRAKSI GARIS PANTAI MENGGUNAKAN HYPSOGRAPHY TOOLS

Jurusan Teknik Geomatika Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Sepuluh Nopember

9. PEMOTRETAN UDARA. Universitas Gadjah Mada

Key word : digital surface model, digital terrain model, slope based filtering.

Analisa Kalibrasi Kamera Sony Exmor Pada Nilai Orientasi Parameter Interior untuk Keperluan Pemetaan (FUFK)

PDF Compressor Pro BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Jurnal Geodesi Undip Januari 2015

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. Indonesia adalah negara yang memiliki wilayah yang sangat luas, kekayaan alam yang

LAPORAN PRAKTIKUM MATA KULIAH PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

ATURAN TOPOLOGI UNTUK UNSUR PERAIRAN DALAM SKEMA BASIS DATA SPASIAL RUPABUMI INDONESIA

Analisa Kesesuaian Kartografi Peta Desa Skala 1:5000 Berdasarkan Peraturan Kepala BIG Nomor 3 Tahun 2016 (Studi Kasus: Desa Beran Kabupaten Ngawi)

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

PEMBUATAN MODEL ORTOFOTO HASIL PERKAMAN DENGAN WAHANA UAV MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK FOTOGRAMETRI

Aplikasi Penginderaan Jauh Untuk Monitoring Perubahan Ruang Terbuka Hijau (Studi Kasus : Wilayah Barat Kabupaten Pasuruan)

PENGEMBANGAN MODEL KOREKSI GEOMETRI ORTHO LANDSAT UNTUK PEMETAAN PENUTUP LAHAN WILAYAH INDONESIA

METODE. Waktu dan Tempat

ANALISIS PENGARUH TUTUPAN LAHAN TERHADAP KETELITIAN ASTER GDEM V2 DAN DEM SRTM V4.1 (STUDI KASUS: KOTA BATU, KABUPATEN MALANG, JAWA TIMUR)

BAB III PELAKSANAAN PENELITIAN

Transkripsi:

A699 Analisis Perbandingan DTM (Digital Terrain Model) dari LiDAR (Light Detection and Ranging) dan Foto Udara dalam Pembuatan Kontur Peta Rupa Bumi Indonesia vita Duantari dan Agung Budi Cahyono Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan PerencanaanInstitut Teknologi Sepuluh pember (ITS) e-mail: agungbc@geodesy.its.ac.id Abstrak Digital Terrain Model (DTM) adalah deskripsi digital dari permukaan medan poin D. Pengertian lain tentang DTM merupakan DEM yang telah ditambah dengan unsur-unsur seperti breaklines dan pengamatan selain data asli. Contoh sumber data yang digunakan untuk membuat data DTM yaitu dengan menggunakan data foto udara dan data LiDAR (Light Detection and Ranging). DTM kemudian dapat digunakan untuk pembuatan kontur peta. Ketelitian kontur pada peta RBI diatur dalam Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial. 5 Tahun 04. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data LiDAR dan foto udara. Pengolahan kedua data tersebut pun memiliki perbedaan. Pengolahan data LiDAR diawali dengan proses editing masspoint dan menghilangkan noise serta spike. Setelah proses editing dilakukan kemudian dilakukan pembuatan model TIN untuk mendapatkan kontur dari DTM data LiDAR. Sedangkan, data foto udara diolah dengan menggunakan cara stereoplotting. Proses stereoplotting ini diawali dengan pembuatan stereomate dan pembentukan model stereo. Hasil stereoplotting tersebut yang kemudian menghasilkan kontur. Setelah terbentuk kontur dari masing-masing data, dilakukan pengujian ketelitian berdasarkan PERKA BIG. 5 Tahun 04. Hasil dari penelitian ini yaitu uji LE90 pengolahan data LiDAR sebesar 0,57 m dan foto udara sebesar,099 m. Berdasarkan Perka BIG. 5 Tahun 04 pada ketelitian peta skala :5000, hasil pengolahan data LiDAR masuk ke dalam klasifikasi kelas dan foto udara masuk kelas. Berdasarkan hasil kontur yang dihasilkan, kontur hasil stereoplotting lebih sederhana karena hanya menampilkan kontur yang diperlukan dalam sebuah peta, tidak terdapat titik-titik tinggi hasil perekaman yang tidak diperlukan, dan lebih mudah dipahami pengguna sesuai dengan syarat peta apabila dibandingkan dengan hasil kontur LiDAR. Kata Kunci Digital Terrain Model, Foto Udara, LiDAR, Uji Ketelitian. D I. PENDAHULUAN IGITAL Elevation Model (DEM) adalah gambaran model relief rupabumi tiga dimensi (D) yang menyerupai keadaan sebenarnya di dunia nyata (real world) divisualisasikan dengan bantuan teknologi komputer grafis dan teknologi virtual reality[]. DEM memberikan informasi hanya tentang elevasi, sedangkan Digital Terrain Model memberikan informasi tentang elevasi morfologi dan layer permukaan []. Pengertian lain tentang DTM merupakan DEM yang telah ditambah dengan unsur-unsur seperti breaklines dan pengamatan selain data asli. Terdapat beberapa sumber data dalam pembentukan DTM. Contoh sumber data yang digunakan untuk membuat data DTM yaitu dengan menggunakan data foto udara dan data LiDAR (Light Detection and Ranging). Foto Udara adalah citra fotografi hasil perekaman dari sebagian permukaan bumi yang diliput dari pesawat udara pada ketinggian tertentu menggunakan kamera tertentu. Sedangkan, LiDAR adalah teknologi yang menerapkan sistem penginderaan jauh sensor aktif untuk menentukan jarak dengan menembakkan sinar laser yang dipasang pada wahana pesawat udara survei kecil atau helikopter. Salah satu metode untuk pengolahan data foto udara untuk menghasilkan DTM yaitu dengan cara stereoplotting. Sedangkan, pembentukan DTM dengan data LiDAR berdasarkan Triangular Irregular Network (TIN)[]. Permasalahan yang diangkat dari penelitian ini adalah bagaimana ketelitian kontur dari DTM LiDAR dan foto udara serta bagaimana perbandingan keduanya. Ketelitian kontur pada peta RBI ini berdasarkan pada Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial. 5 Tahun 04 []. Manfaat yang diharapkan pada penelitian ini adalah dapat memberikan informasi bahwa pembentukan kontur peta RBI dapat berasal dari DTM data LiDAR dan DTM data foto udara serta memberikan analisis perbandingan DTM data LiDAR dan DTM data foto udara dalam pembentukan kontur peta RBI. A. Data dan Peralatan II. METODE PENELITIAN ) Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah:. Data Digital Surface Model LiDAR Sei Mangkei, Sumatera Utara NLP 079-4C. Data Digital Terrain Model LiDAR Sei Mangkei, Sumatera Utara NLP 079-4C. Data foto udara Sei Mangkei, Sumatera Utara NLP 079-4C (format.tif) 4. Data Pengukuran Lapangan titik GCP dan ICP

A700 ) Peralatan Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah:. Komputer workstation dengan spesifikasi minimal setara dengan i7, 64bit, 8GB RAM, TB internal harddisk dengan monitor 0Hz. Software pengolah kata. Software pengolah angka 4. Software pengolah data LiDAR 5. Software stereoplotting 6. Kacamata D 7. Mouse D Foto Udara Pengambilan sampel Konversi data DSM Pembuatan Stereo Ortho Image / Stereomate A LiDAR Pengambilan sampel Editing Masspoint Menghilangkan ise dan Spike B. Lokasi Penelitian Data LIDAR dan foto udara dalam penelitian Studi ini berlokasi di Sei Mangkei, Sumatera Utara dengan koordinat 7 7.598 LU - 0 47.7696 LU dan 99 9 8.646 BT - 99 4.9776 BT. Pembentukan Model Stereo Stereoplotting Plotting Vektor D Klasifikasi Manual Pembuatan Model TIN DTM DTM dan Kontur Pembuatan Kontur Kontur Perhitungan RMS Error (D ) /n RMS Error Ya Perhitungan LE90 =,6499 * RMS Error Uji ketelitian dengan PERKA BIG. 5 Th. 04 Masuk dalam - Ketelitian Peta RBI berdasarkan PERKA BIG. 5 Tahun 04 Ya Analisis Perbandingan DTM LiDAR dan Foto Udara Selesai Gambar. Diagram alir pengolahan data Gambar. Lokasi Penelitian C. Diagram Alir Pengolahan Data Tahapan pengolahan data yang dilaksanakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : III. HASIL DAN DISKUSI A. Stereoplotting (Kontur Foto Udara) Kontur foto udara dihasilkan setelah proses pembuatan masspoint selesai dilakukan. Kontur ini menghubungkan daerah-daerah pada area penelitian yang memiliki ketinggian yang sama. Start Data Sources A

A70 (a) (b) Gambar. (a) Masspoint dan Kontur Foto Udara, (b) Kontur Foto Udara Titik masspoint yang dihasilkan seperti gambar di atas merepresentasikan suatu ketinggian di permukaan bumi. Hasil masspoint ini memberikan hasil titik yang merepresentasikan koordinat x, y, dan z. Hasil dari pembuatan masspoint di atas dapat pula digunakan untuk membuat DEM dari Foto Udara. Hasil dari DEM tersebut juga dapat digunakan untuk membuat kontur foto udara. B. Analisis Stereoplotting (Kontur Foto Udara) Pelaksanaan kegiatan stereoplotting menghasilkan data vektor berupa titik-titik sebaran ketinggian atau mass point. Digitasi mass point dibuat di seluruh permukaan tanah sehingga diharapkan merepresentasikan informasi suatu lokasi dipermukaan tanah yang memuat informasi x, y, maupun z nya. Perbedaan pembuatan mass point dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel. Perbedaan Pembuatan Masspoint Nama Unsur Hasil Permukaan tanah berupa bentang alam seperti sawah, ladang, lahan kosong, dll Sungai Digitasi untuk unsur tutupan lahan, seperti sawah, lahan kosong, dan ladang dibuat berdasarkan kondisi tutupan lahannya. Misalnya, titik-titik untuk lahan kosong lebih renggang dari pada titik-titik untuk sawah dan ladang. Digitasi untuk unsur hidrografi, dalam hal ini sungai, dibuat titik-titik di tepi-tepinya. Titik-titik untuk tepian sungai ini dibuat rapat sehingga dapat merepresentasikan adanya gap suatu obyek. Sementara untuk unsur transportasi, dalam hal ini jalan, titiktitiknya dibuat linier mengikuti jalan. C. Pembuatan Kontur LiDAR Pembuatan kontur dari data LiDAR dilakukan dengan cara buka data DTM hasil pengolahan terakhir. Gambar 4. Kontur LIDAR Kontur hasil dari data LiDAR merupakan kontur yang tergantung pada hasil pengolahan DTM. Ketinggian kontur tersebut juga sama dengan ketinggian yang dihasilkan pada data DTM. D. Analisis Perbandingan Kontur Foto Udara dan LiDAR Seperti telah dijelaskan sebelumnya bahwa kontur dapat dihasilkan dari pengolahan data foto udara dan LiDAR. Berikut perbedaan kontur dari hasil data foto udara dan LiDAR: Tabel. Perbedaan Kontur LiDAR dan Foto Udara Parameter Perbedaan Kerapatan Gambar a. Foto Udara b. LiDAR Penjelasan Hasil dari pengolahan kedua data memiliki perbedaan yaitu kerapatan kontur yang dihasilkan. Pada kontur LiDAR kontur yang dihasilkan lebih rapat apabila dibandingkan dengan kontur foto udara Hal tersebut dikarenakan kontur yang dihasilkan sangan dipengaruhi oleh proses pembuatan masspoint dan breakline pada saat stereoplotting. Jalan Lanjutan Tabel. Perbedaan Kontur LiDAR dan Foto Udara Parameter Gambar Penjelasan Perbedaan Objek yang berkontur a. Foto Udara Berdasarkan kedua data disamping terdapat perbedaan yang cukup signifikan. Pebedaan tersebut yaitu pada data LiDAR terdapat kontur pada bangunan sedangkan

A70 Kontur yang dihasilkan b. LiDAR a) Foto Udara b) LiDAR pada kontur foto udara tidak ada. Gambar disamping merupakan salah satu perbedaan kontur yang dihasilkan dari data foto udara dan LiDAR. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya bahwa hasil kontur foto udara sangat tergantung pada proses stereoplotting. Oleh karena pada foto bagian atas tidak dibuat titik-titik masspoint maka kontur yang dihasilkan tidak membentuk secara sempurna. Berdasarkan tabel di atas dapat diambil kesimpulan bahwa kontur data LiDAR tergantung pada Model TIN yang dihasilkan. Sedangkan, untuk kontur data foto udara sangat tergantung pada pembuatan breakline dan masspoint pada proses stereoplotting. Selain itu, juga dilakukan analisis perbedaan kontur yang dihasilkan keseluruhan. Oleh karena kontur merupakan salah satu komponen dalam peta maka kontur yang baik akan mendukung adanya peta yang baik pula. Sebuah peta yang baik tentunya memiliki syarat yang harus dipenuhi. Syarat-syarat peta yang baik adalah sebagai berikut [4]: a. boleh membingungkan b. Mudah dimengerti atau ditangkap maknanya oleh pengguna peta c. Dapat memberikan gambaran yang sebenarnya. Ini berarti peta harus cukup teliti dan sesuai dengan tujuan d. Mudah dilihat sehingga peta harus rapi dan bersih. Jika dilihat hasil akhir kontur yang dibentuk dari kedua data secara garis besar memang sama. Namun, apabila diteliti kedua hasil kontur tersebut memiliki perbedaan. Berdasarkan syarat peta di atas, tentunya terlihat jelas kontur dari data foto udara lebih memenuhi syarat dibandingkan dengan kontur LiDAR. Kontur yang dihasilkan oleh foto udara lebih sederhana dan tidak membingungkan. Selain itu, kontur hasil LiDAR masih terdapat titik-titik yang tidak perlu ditampilkan. Hal tersebut dapat menyebabkan pengguna sulit untuk mengerti kontur yang disajikan. Serta, jelas terlihat bahwa kontur hasil data foto udara lebih rapi dan bersih. E. Analisis Uji Akurasi Uji akurasi dalam penelitian ini mengikuti perhitungan yang dituangkan dalam Perka BIG. 5 Tahun 04. Hal-hal yang perlu dilakukan dalam uji akurasi adalah perhitungan RMS Error dan LE90. Rumus perhitungan RMS Error adalah sebagai berikut : RMSEz = (D ) /n () Keterangan: RMSEz = Root Mean Square Error Nilai D = Selisih Nilai n = Jumlah Titik LE90 adalah ukuran ketelitian geometrik vertikal yaitu nilai jarak yang menunjukkan bahwa 90% kesalahan atau perbedaan nilai ketinggian objek di peta dengan nilai ketinggian sebenarnya tidak lebih besar daripada nilai jarak tersebut. Nilai LE90 didapatkan dengan persamaan sebagai berikut: LE90 =,6499 x RMSEz () Keterangan: LE90 = Ukuran Ketelitian Geometrik Vertikal Hasil pengujian ketelitian pada penelitian ini dilakukan dengan membandingkan nilai yang didapatkan dari pengolahan foto udara dan LiDAR dengan nilai hasil dari nilai GCP/ICP. Tabel. Hasil Titik Koordinat Data LIDAR Nama Titik GCP/ICP) LIDAR) (D ) (D )^ S79 8,47 8,060 0,4 0,70 SME00 9,54 9,60 0,64 0,070 Jumlah 0,9 Rata-rata 0,0 RMSE 0,46 Akurasi LE90 0,57 Tabel di atas membandingkan koordinat hasil pengolahan data LiDAR dengan koordinat GCP/ICP. Terdapat dua titik GCP/ICP yang dijadikan sebagai pembanding yaitu titik S79 dan SME00. Nilai kemudian dihitung nilai RMS Error dan LE90. Nilai RMS Error yang didapatkan sebesar 0,46 m dan LE90 yang didapatkan sebesar 0,57 m. Hasil dari perhitungan di atas kemudian dibandingkan dengan ketelitian Peta RBI berdasarkan PERKA BIG. 5 Tahun 04. Hasil dari perhitungan tersebut dilihat apakah masuk ke dalam syarat minimal nilai ketelitian atau tidak. Hasil perhitungan LE90 tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 4. Hasil Uji Data LiDAR Ketelitian Hasil uji LE90 Ketelitian Peta skala :5.000 Vertikal 0,57.5.5 Berdasarkan tabel di atas hasil uji LE90 yaitu 0,57 m ketelitian peta skala :5000 masuk ke dalam klasifikasi kelas. Tabel 5. Hasil Titik Koordinat Data Foto Udara. Nama Titik GCP/ICP) Foto) (D ) (D )^ S79 8,47 7,7 0,750 0,56

A70 SME00 9,54 8,954 0,570 0,5 Jumlah 0,887 Rata-rata 0,444 RMSE 0,666 Tabel di atas menggambarkan hasil koordinat plotting data foto udara dengan koordinat GCP/ICP. Terdapat dua titik GCP/ICP yang dijadikan sebagai pembanding yaitu titik S79 dan SME00. Nilai kemudian dihitung nilai RMS Error dan LE90. Nilai RMS Error yang didapatkan sebesar 0,666 m dan LE90 yang didapatkan sebesar,099 m. Hasil dari perhitungan di atas kemudian dibandingkan dengan ketelitian Peta RBI berdasarkan PERKA BIG. 5 Tahun 04. Hasil dari perhitungan tersebut dilihat apakah masuk ke dalam syarat minimal nilai ketelitian atau tidak. Hasil perhitungan LE90 tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini: Tabel 6. Hasil Uji Data Foto Ketelitian Hasil uji LE90 Ketelitian Peta skala :5.000 Vertikal,099.5.5 Berdasarkan tabel di atas hasil uji LE90 yaitu,099 m ketelitian peta skala :5000 masuk ke dalam klasifikasi kelas. Pada dasarnya harusnya hasil dari stereoplotting menghasilkan ketelitian yang lebih tinggi dibandingkan dengan hasil data LiDAR. Namun, pada penelitian hasil yang didapatkan adalah sebaliknya. Hal tersebut disebabkan oleh faktor kesalahan ketika melakukan stereoplotting terutama dalam menentukan ground atau tanah. IV. KESIMPULAN/RINGKASAN Hasil dari penelitian ini yaitu uji LE90 pengolahan data LiDAR sebesar 0,57 m dan foto udara sebesar,099 m. Berdasarkan Perka BIG. 5 Tahun 04 pada ketelitian peta skala :5000, hasil pengolahan data LiDAR masuk ke dalam klasifikasi kelas dan foto udara masuk kelas. Berdasarkan hasil kontur yang dihasilkan, kontur hasil stereoplotting lebih sederhana karena hanya menampilkan kontur yang diperlukan dalam sebuah peta, tidak terdapat titik-titik tinggi hasil perekaman yang tidak diperlukan, dan lebih mudah dipahami pengguna sesuai dengan syarat peta apabila dibandingkan dengan hasil kontur LiDAR. UCAPAN TERIMA KASIH Penulis N. D. mengucapkan terima kasih kepada Badan Informasi Geospasial dan PT. Waindo Specterra yang telah menyediakan data hibah foto udara dan LiDAR Sei Mangkei, Sumatera Utara. DAFTAR PUSTAKA [] T. H. Purwanto, Digital Terrain Modelling, Univ. Gadjah Mada, 05. [] A. Rahmayudi, A., & Rizaldy, Comparison of Semi Automatic DTM from Image Matching with DTM from LIDAR, The International Archives of the Photogrammetry, vol. XLI-B. 06. [] B. I. Geospasial, Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial. 5 Tahun 04 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. 04. [4] I. & T. S., Modul Kartografi. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional., 04.