ANALISIS PERBANDINGAN KETELITIAN POSISI GPS CORS RTK-NTRIP DENGAN METODE RAPID STATIK

ANALISIS PERBANDINGAN KETELITIAN POSISI GPS CORS RTK-NTRIP DENGAN METODE RAPID STATIK King Adhen El Fadhila 1) dan Khomsin 2) Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 e-mail: king.adenore@yahoo.com, khomsin95@yahoo.com. Abstrak- Penentuan posisi untuk keperluan pemetaan yang berbasis foto udara dan penginderaan jauh selama ini diperoleh dari pengamatan GPS Geodetik yang menuntut ketelitian tinggi dan memerlukan beberapa koreksi yang memerlukan banyak waktu.. Dengan meningkatnya bandwith yang tersedia dari internet, para peneliti mulai mengembangkan penggunaan internet sebagai alternatif transmisi data pengamatan GPS. Sehingga memungkinkan untuk streaming data koreksi DGPS atau RTK untuk penentuan posisi dan navigasi yang tepat. Teknologi baru ini diumumkan pada akhir tahun 2004 dengan nama Networked Transport of RTCM via Internet Protocol (NTRIP) dan dikembangkan oleh Federal Agency for Cartography and Geodesy, Germany (BKG). Didukung dengan adanya jaringan GPS CORS (Continuously Operating Reference Station) yang beroperasi selama 24 jam, penggunaan metode RTK- NTRIP menjadi lebih efisien. Dengan membandingkan koordinat hasil Metode RTK-NTRIP dengan Metode Rapid Statik diperoleh hasil yang baik, yaitu rata-rata selisih dn dan de masing-masing 0,202 m dan 0,17 m. Dari hasil perbandingan tersebut menunjukkan Metode RTK-NTRIP dapat digunakan sebagai alternatif untuk memenuhi kebutuhan penentuan posisisi. Kata Kunci : CORS, GPS, NTRIP, RTK. I. PENDAHULUAN erkembangan ilmu geomatika mengalami P peningkatan selama beberapa tahun terakhir, seperti pemetaan berbasis citra satelit dan foto udara. Dengan semakin meningkatnya penggunaan citra sateit dan foto udara, maka kebutuhan akan titik kontrol tanah juga semakin besar. Kebutuhan mengenai titik kontrol yang selama ini diperoleh dari GPS Geodetik dengan ketelitian tinggi masih memerlukan koreksi dengan berbagai macam metode seperti metode Diferensial dan RTK. Sebagian besar koreksi dari metode ini diperoleh dari informasi yang dikirim antara base station dan receiver. Selama ini data koreksi dikirim dengan sinyal radio VHF (Very High Frequency), meskipun dalam beberapa tahun terakhir teknologi komunikasi mengalami peningkatan, masih banyak kesulitan dan kelemahan dalam menggunakan metode ini. Kemajuan teknologi komunikasi mendorong para peneliti untuk menggunakan internet sebagai media transmisi data pengamatan GPS. Sehingga memungkinkan pengamat di lapangan untuk streaming data koreksi secara langsung. Teknologi baru ini diumumkan pada akhir tahun 2004 dengan nama Networked Transport of RTCM via Internet Protocol (NTRIP) dan dikembangkan oleh Federal Agency for Cartography and Geodesy, Germany (BKG). Pengembangan sistem dengan fasilitas akses internet mobile melalui general packet radio service (GPRS) dan global system for mobile (GSM), menyediakan metode cepat dan handal untuk mendistribusikan baris data GPS atau koreksi diferensial real-time (DGPS / RTK) ke penerima GPS di daerah manapun yang berada di bawah jangkauan jaringan telepon seluler. Data NTRIP standar dari radio technical commission for maritime services (RTCM) dijadikan sebagai standar data GNSS di seluruh dunia. Oleh karena itu perlu diadakan sebuah studi mengenai ketelitian metode NTRIP sebagai salah satu metode alternatif dalam memenuhi kebutuhan titik kontrol maupun untuk keperluan pemetaan lainnya.[1] GPS adalah sistem satelit navigasi dan penentuan posisi menggunakan satelit. Nama formalnya adalah NAVSTAR GPS (Navigation Satellite Timing and Ranging Global Positioning System). GPS didesain untuk memberikan informasi posisi, kecepatan dan waktu. Pada dasarnya GPS terdiri atas 3 segmen utama, yaitu: Segmen angkasa (space segment), Segmen sistem control (control system segment), Segmen pemakai (user segment). [6] CORS (Continuously Operating Reference Station) adalah suatu teknologi berbasis GNSS yang berwujud sebagai suatu jaring kerangka geodetik yang pada setiap titiknya dilengkapi dengan receiver yang mampu menangkap sinyal dari satelit-satelit GNSS yang beroperasi secara penuh dan kontinyu selama 24 jam perhari, 7 hari per minggu dengan mengumpukan, merekam, mengirim data, dan memungkinkan para pengguna (users) memanfaatkan data dalam penentuan posisi, baik secara post processing maupun secara real time [2]. Dengan adanya CORS kegiatan pengamatan posisi lebih efisien untuk jumlah personel di lapangan.[7] NTRIP adalah suatu metode dalam pengiriman koreksi data GNSS (Global Navigation Satellite System) melalui jaringan internet. Ntrip dikembangkan oleh EUREFF (komisi yang menangani sistem referensi Eropa) dan BKG (Bundesamt für Kartographie und Geodäsie)[5]. Prinsip penentuan posisi GPS CORS RTK-NTRIP yaitu stasiun CORS yang berfungsi sebagai stasiun referensi (base station) yang aktif 24 jam yang telah diketahui koordinatnya, dan receiver GPS yang didukung dengan fasilitas mobile berada di lapangan sebagai rover dengan metode RTK menggunakan NTRIP. 1

Rover ini bergerak dari satu titik ke titik yang lainnya untuk merekam setiap titik yang dikehendaki[2]. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh panjang baseline terhadap koordinat hasil pengamatan metode RTK-NTRIP. I. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi penelitian berada di beberapa lokasi yang berjarak 400m, 1,5,10,15,20 km dari base station GPS CORS di Gedung Teknik Geomatika ITS. Tabel.1 Lokasi Penelitian No. Lintang Bujur Lokasi 1 7 16 54 112 47 53 ITS 2 7 17 11 112 47 17 Kertajaya Indah 3 7 18 45 112 45 25 Prapen 4 7 20 42 112 44 1 Waru 5 7 23 56 112 44 43 Gedangan, Sidoarjo 6 7 26 56 112 43 35 Jenggolo, Sidoarjo B. Metode Penelitian Identifikasi, perumusan masalah (kebutuhan titik kontrol, jarak optimal RTK NTRIP) Penentuan lokasi (jarak 400m, 1,5,10,15,20 km) GPS Topcon HiperPro (Metode Statik) Post processing Pengolahan baseline Transformasi koordinat (l,b,h ke x,y,z) Koordinat titik (x,y,z) keterangan : persiapan pelaksanaan Orientasi lapangan Pengamatan GPS Data GPS CORS Analisa Regresi LInier Kesimpulan (Persamaan Regresi) Laporan Tugas Akhir float pengolahan data analisa Studi literatur (GPS, CORS, NTRIP) GPS Promark (Metode RTK NTRIP) Fix/float fix Dowload data Konversi ke format.xls Koordinat titik (x,y,z) Gambar 1. Diagram alir penelitian akhir 2 Tahap Persiapan meliputi identifikasi dan perumusan masalah mengenai kebutuhan titik kontrol dan solusi alternatif untuk keperluan penentuan posisi secara cepat dan handal. Selain itu juga mengumpulkan informasi yang berkaitan dengan GPS, CORS, RTK- NTRIP dan lain-lain yang berkaitan. Pada tahap pelaksanaan, sebelum pengambilan data dilakukan orientasi dan penentuan lokasi untuk mencari lokasi yang cocok digunakan untuk penelitian. Lokasi pengambilan data titik sampel di beberapa lokasi, tiap lokasi diambil 3 titik sampel yang diamati menggunakan dua metode yang berbeda. Jarak lokasi yang berbeda terhadap base station bertujuan untuk memperoleh variasi ketelitian data terhadap perubahan panjang baseline. Selanjutnya pengambilan data menggunakan metode RTK-NTRIP dengan alat GPS ProMark, sedangkan GPS Topcon HiperPro untuk metode Rapid Statik sebagai pembanding dengan menggunakan base station yang sama yaitu GPS CORS ITS. Pengolahan data metode Rapid Statik (post processing) dengan data GPS CORS ITS sebagai titik referensi. Sedangkan data RTK-NTRIP yang diperoleh berupa raw data (*.txt) dikonversi menjadi (*.xls). Dari perbandingan hasil kedua metode tersebut kemudian dilakukan analisa regresi linier untuk mengetahui pengaruh panjang baseline terhadap ketelitian posisi yang diperoleh. II. HASIL DAN ANALISA A. Hasil Pengamatan Tabel 2. Perbedaan hasil pengamatan metode RTK-Ntrip dengan Rapid Statik No. dn(m) de(m) Panjang Baseline 1 0.064 0.052 2 0.067 0.043 3 0.060 0.082 1 0.116 0.063 2 0.130 0.061 3 0.129 0.068 1 0.158 0.083 2 0.164 0.146 3 0.162 0.129 1 0.232 0.214 2 0.207 0.205 3 0.226 0.195 1 0.304 0.268 2 0.311 0.270 3 0.343 0.260 1 0.324 0.306 2 0.323 0.296 3 0.318 0.326 400m 1km 5km 10km 15km 20km

Dari Tabel Perbedaan hasil pengamatan metodertk-ntrip dengan Rapid Statik diatas diperoleh nilai dn (selisih N RTK dan N Rapid Statik) terbesar 0.343 m pada panjang baseline 15 km dan de (selisih N RTK dan N Rapid Statik) terbesar 0.326 m pada panjang baseline 20 km. Sedangkan nilai terendah dn sebesar 0.06 m dan de sebesar 0.043 m pada panjang baseline 400 m. Hal ini menunjukkan bahwa panjang baseline berpengaruh pada ketelitian yang diberikan, namun besanya tidak sama terhadap nilai N dan E. Besarnya nilai tersebut disebabkan karena beberapa faktor seperti konfigurasi geometrik satelit yang kurang baik pada saat itu, kurang bebasnya pandangan receiver ke satelit sehingga mengganggu pengiriman sinyal, keterbatasan kemampuan receiver, gangguan komunikasi internet karena padatnya pengguna dan bisa juga karena kesalahan pengamat. Rata-rata perbedaan nilai dn sebesar 0.202 m, de sebesar 0.17 m, dan rata-rata nilai pergeseran linier (dli) sebesar 0,28 m, dengan standar deviasi untuk dn dan de masing-masing sebesar 0,099 dan 0,101. B. Regresi Data dn dan de Tabel 3. Rata-rata dn dan de pada tiap lokasi Panjang No. dn(m) de(m) Baseline(m) 1 0.064 0.059 400 2 0.125 0.064 1000 3 0.161 0.119 5000 4 0.222 0.205 10000 5 0.319 0.266 15000 6 0.322 0.309 20000 Jika melihat tabel rata-rata diatas, pertambahan panjang baseline berpengaruh secara linier terhadap besarnya nilai dn dan de. Maka dilakukan analisa regresi linier untuk mengetahui tren besarnya penyimpangan dengan pertambahan panjang baseline sekaligus untuk mendapatkan model atau persamaan regresi liniernya. 0.35 Scatterplot of dn(m) vs Panjang Baseline(m) Prediktor (x) panjang baseline(m) Tabel 4. Hasil Regresi dn dan Panjang Baseline Respons (y) dn(m) Hasil Regresi Koef. Determi nasi (r²) Koefisi en Korela si (r) y = 0,0918+0,000013x 0.937 0.967 Persamaan hasil regresi y = 0,0918+0,000013x memperlihatkan taksiran intersep β 0 sebesar 0,0918 dan taksiran parameter β 1 sebesar 0,000013. Artinya apabila panjang baseline meningkat 1 m, maka nilai dn rata-rata akan meningkat pula sebesar 0,000013 m. Angka 0,0918 menunjukkan bahwa jika panjang baseline bernilai 0 (nol), maka besanya nilai dn adalah 0,0918 m. Analisa variabel regresi dilakukan untuk menguji hipotesis kesesuaian model regresi untuk dn dengan data yang ada. H 0 = Ada salah satu parameter model (β 0 atau β 1 ) bernilai nol. H 1 = Parameter model (β 0 atau β 1 ) tidak nol. Hipotesis awal (H 0 ) berarti model yang dibuat tidak sesuai dengan data. Sebaliknya, hipotesis alternatif (H 1 ) berarti model yang dibuat sesuai dengan data. Uji kesesuaian model menggunakan uji statistik F. Daerah penolakannya adalah F >. Diperoleh nilai F sebesar 59,24. Dengan α sebesar 5%, dan = 7,71, maka hasilnya tolak H 0. Artinya, secara statistis tidak ada parameter model bernilai nol yang menunjukkan bahwa model regresi linier yang dibuat bisa dikatakan telah mewakili data yang ada[3]. Nilai koefisien determinasi model regresi sebesar 0,937 atau 93,7%. Artinya 93,7% sampel jumlah dn yang diperoleh dari hasil pengamatan dalam penelitian ini dijelaskan oleh panjang baseline. Koefisien korelasi (r), yang merupakan akar koefisien determinasi menyatakan hubungan linier antara variabel respons dan prediktor[3]. Koefisien korelasi 0.926 menunjukkan bahwa ada hubungan linier yang kuat antara panjang baseline dengan nilai dn. 0.30 0.25 dn(m)_2 0.20 0.15 0.10 0.05 0 5000 10000 Panjang Baseline(m) 15000 20000 Gambar 2. Kurva hasil regresi linier dn dan Panjang Baseline 3

de(m)_2 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0 Scatterplot of de(m)_2 vs Panjang Baseline(m) 5000 10000 Panjang Baseline(m) 15000 20000 Gambar 3. Kurva hasil regresi linier de dan Panjang Baseline Prediktor (x) panjang baseline(m) Tabel 5. Hasil Regresi dn dan Panjang Baseline Respons (y) de(m) Hasil Regresi Koef. Determi nasi (r²) Koefisi en Korela si (r) y = 0,0561+0,000013x 0.99 0.994 Persamaan hasil regresi y = 0,0561+0,000013x memperlihatkan taksiran intersep β 0 sebesar 0,0561 dan taksiran parameter β 1 sebesar 0,000013. Artinya apabila panjang baseline meningkat 1 m, maka nilai dn rata-rata akan meningkat pula sebesar 0,000013 m. Angka 0,0561 menunjukkan bahwa jika panjang baseline bernilai 0 (nol), maka besanya nilai dn adalah 0,0561 m. Sebagai catatan, model regresi untuk dn dan de tersebut relevan dalam penelitian ini, yaitu untuk panjang baseline antara 400 m sampai 20 km. Analisa variabel regresi dilakukan untuk menguji hipotesis kesesuaian model regresi untuk de dengan data yang ada. H 0 = Ada salah satu parameter model (β 0 atau β 1 ) bernilai nol. H 1 = Parameter model (β 0 atau β 1 ) tidak nol. Hipotesis awal (H 0 ) berarti model yang dibuat tidak sesuai dengan data. Sebaliknya, hipotesis alternatif (H 1 ) berarti model yang dibuat sesuai dengan data. Uji kesesuaian model menggunakan uji statistik F. daerah penolakannya adalah F >. Diperoleh nilai F sebesar 389,36. Dengan α sebesar 5%, dan = 7,71., maka hasilnya tolak H 0. Artinya, secara statistis tidak ada parameter model bernilai nol yang menunjukkan bahwa model regresi linier yang dibuat bisa dikatakan telah mewakili data yang ada[3]. Nilai koefisien determinasi model regresi sebesar 0,99 atau 99%. Artinya 99% sampel jumlah dn yang diperoleh dari hasil pengamatan dalam penelitian ini dijelaskan oleh panjang baseline. Koefisien korelasi (r), yang merupakan akar koefisien determinasi menyatakan hubungan linier antara variabel respons dan prediktor[3]. Koefisien korelasi 0.994 menunjukkan bahwa ada hubungan linier yang sangat kuat antara panjang baseline dengan nilai de. Tabel 6. Resolusi spasial citra satelit [4] No Citra Satelit Resolusi spasial (m) 1 Spot 10 x 10 2 Quickbird 0,65 x 0,65 3 Ikonos 1 x 1 4 Alos 4 x 4 5 Worldview 0,46 x 0,46 6 Geoeye 0,5 x 0,5 Berdasarkan Tabel 6. Resolusi spasial citra satelit tertinggi adalah citra satelit Worldview sebesar 0,46 m. Dengan hasil penelitian diperoleh nilai tertinggi dn sebesar 0,343 m, de sebesar 0,326 m, dan rata-rata pergeseran linier dli 0,28 m, dapat disimpulkan bahwa metode RTK-NTRIP layak digunakan untuk memenuhi kebutuhan titik kontrol citra satelit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa panjang baseline berpengaruh terhadap ketelitian, tetapi besarnya tidak sama untuk nilai N dan E. Selain panjang baseline, faktor lain yang berpengaruh besar adalah koneksi internet yang berhubungan dengan pengiriman koreksi data untuk metode RTK-NTRIP. Oleh karena itu diperlukan koneksi internet yang baik dan stabil agar hasil yang diperoleh lebih baik. Metode RTK-NTRIP dengan GPS CORS sebagai base station memiliki kelebihan praktis dalam bidang penentuan posisi secara real time dan area cakupan yang luas, sehingga berpotensi untuk dimanfaatkan dalam bidang geodesi seperti pemetaan topografi, kadaster, GIS, dan keperluan navigasi lainnya. IV. KESIMPULAN 1. Panjang baseline mempengaruhi ketelitian posisi hasil pengamatan GPS CORS RTK-NTRIP, tetapi nilainya berbeda untuk koordinat Northing (N) dan Easting (E). Rata-rata perbedaan nilai dn sebesar 0.202 m, de sebesar 0.17 m dengan standar deviasi untuk dn dan de masing-masing sebesar 0,099 dan 0,101. 2. Besarnya pengaruh panjang baseline terhadap nilai dn dan de masing-masing dijelaskan dengan model regresi y = 0,0918+0,000013x dan y = 0,0561+0,000013x. 3. Berdasarkan hasil uji korelasi diperoleh koefisien korelasi panjang baseline terhadap nilai dn dan de masing-masing sebesar 0.926 dan 0.994 menunjukkan hubungan yang kuat antara penjang baseline dengan nilai dn dan de. 4. Koneksi antara base station GPS CORS dengan receiver GPS RTK-NTRIP tidak stabil, sehingga 4

efektifitas pekerjaan dan hasil pengamatan tidak maksimal. DAFTAR PUSTAKA [1]Dammalage. T. Amarkoon. L. 2008. Test Results Of Rtk And Real-Time DGPS Corrected Observations Based On Ntrip Protocol. Beijing. [2]Direktorat Pengukuran Dasar. 2011. On the Job Training : Pengenalan CORS (Continously Operating Reference Station). [3]Iriawan, Nur. Astuti, Septin P. 2006. Mengolah Data Statistik dengan Mudah Menggunakan Minitab 14. Yogyakarta : Andi Offset. [4]Kusumowidagdo, Mulyadi, dkk. 2008. Penginderaan Jauh Dan Interpretasi Citra. LAPAN [5]Peterzon, Martin. 2004. Distribution of GPS-data via Internet. Lantmäteriet, Swedia : Information Technology Engineering,Uppsala University. [6]Seeber, Gunter. 2003. Satellite Geodesy : foundations,methods,and applications. New York: Walter de Gruyter GmbH & Co. KG Berlin. [7]Snay, Richard A. Soler Tomas. 2008. Continuously Operating Reference Station CORS : History, Applications, and Future Enhancements. Journal of Surveying Engineering, Vol. 134, No. 4. 5