JGISE  Vol. 3 No. 2 (2020), pp. 106 - 112     |     https://doi.org/10.22146/jgise.58768

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Perbandingan Ketelitian Posisi Tiga Dimensi dari Perangkat Lunak Pengolahan Data GNSS Komersial
Comparison of Three Dimensional Positioning Accuracy of Commercial GNSS Data Processing Software
Syafril Ramadhon 1 , Wahyu Widiat Miko 2 , Gian Nugraha 3
1 Pusat Pengembangan Sumber Daya Manusia Minyak dan Gas Bumi Kementerian ESDM, Indonesia
2 PT. Asaba Surveying Division, Indonesia
3 PT. GPSLands Indosolutions, Indonesia
Penulis Korespondensi: Syafril Ramadhon | Email: syafril.ramadhon@gmail.com
Diterima (Received): 19/08/2020     Direvisi (Revised): 19/10/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 23/10/2020

## ABSTRAK
Pasar  receiver  GNSS  di  Indonesia  sudah  semakin  berkembang  dan  bergerak  ke  arah  positif,  yang  ditandai  dengan  penjualan  yang semakin meningkat serta semakin beragamnya merek receiver GNSS dan perangkat lunak pengolahan data yang ada di pasaran. Atas dasar  banyaknya  perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS  yang  beredar  di  Indonesia,  maka  rumusan  masalah  yang  dikedepankan dalam  penelitian  ini  adalah  apakah  setiap  perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS  dapat  memberikan  hasil  koordinat  tiga  dimensi yang sama dari suatu data pengukuran. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan koordinat tiga dimensi hasil survei  GNSS  menggunakan  tiga  perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS  komersial.  Metode  yang  digunakan  adalah  dengan membandingkan data  survei GNSS menggunakan metode relatif diferensial static pada moda radial pada delapan titik pengamatan dengan  panjang  baseline  <  300  m  dan  lama  pengukuran  >  30  menit  menggunakan  tiga  perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS komersial,  yaitu  Trimble  Business  Center  (TBC),  Leica  Geo  Office  (LGO),  dan  MAGNET  Tools  (MT).  Hasil  penelitian  memberikan kesimpulan  bahwa  terdapat  perbedaan  hasil  pengolahan  data  koordinat  tiga  dimensi  pada  tiga  perangkat  lunak  pengolahan  data GNSS komersial di delapan titik pengamatan dengan perbedaan maksimum kisaran 5 mm pada sumbu northing, 9 mm pada sumbu easting, dan 68 mm pada data tinggi.

## Kata Kunci: GNSS, perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial, ketelitian posisi tiga dimensi

## ABSTRACT
GNSS receiver market in Indonesia is getting developed and moving toward a positive direction, which is characterized by the  increased sales;  and  the  more  various  brands  of  GNSS  receivers  and  data  processing  softwares  in  the  market.  Due  to  the  number  of  the  data processing softwares in Indonesia, the problem formulation of this study is whether any GNSS data processing software can provide the same  three-dimensional  coordinate  results  of  a  measurement  datum.  Therefore,  this  study  aims  to  compare  the  three-dimensional coordinate results of GNSS survey using three commercial GNSS data processing softwares. The method applied in this study is to compare the  GNSS  survey  data  utilizing  the  relative  static  differential  method  in  the  radial  mode  at  eight  observation  points with  the baseline length of <300 m and the measurement time of > 30 minutes using three commercial GNSS data processing softwares, namely Trimble Business  Center  (TBC),  Leica  Geo  Office  (LGO),  and  MAGNET  Tools  (MT).  This  study  presents  that  there  are  differences  of  the  three- dimensional  coordinate  results  using  three  commercial  GNSS  data  processing  softwares  at  eight  observation  points.  The  maximum differences are about 5 mm on the northing axis, 9 mm on easting axis, and 68 mm on the height data..

## Keywords: GNSS, commercial GNSS data processing software, three dimensional position accuracy
© Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Global  Navigation  Satellite  Systems  merupakan kumpulan  sistem  satelit  penentuan  posisi  yang  sekarang beroperasi ataupun masih  direncanakan  yang terdiri atas
Global  Positioning  Systems  (GPS),  GLONASS,  Galileo, BeiDou,  dan  sistem  satelit  lainnya  (Jeffrey,  2010).  Pada beberapa tahun terakhir, GNSS telah mengalami kemajuan yang signifikan, karena Galileo dan BeiDou sudah  hampir mencapai  kemampuan  operasional  secara  penuh,  serta
ditambah dengan telah dioperasikannya beberapa system satelit navigasi regional seperti Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) dan Quasi-Zenith Satellite Systems (QZSS)  milik  Jepang,  yang  berdampak  pada  semakin meningkatnya  reliabilitas  dan  akurasi  data  posisi  yang dihasilkan (Lipatnikov & Shevchuk, 2019).
GNSS  umumnya  digunakan  untuk  menyediakan informasi  posisi  secara  3  dimensi  yang  teliti  di  seluruh permukaan  bumi  dengan  reliabilitas  tinggi,  yang  tidak bergantung  kepada  waktu,  cuaca,  maupun  saling keterlihatan antar alat seperti halnya peralatan survei dan pemetaan  lainnya  (Ghilani  &  Wolf,  2012).  Akan  tetapi, ketelitian  data  informasi  posisi  berupa  koordinat  dari GNSS  dipengaruhi  oleh  kesalahan  dan  bias  data  (Pirti, Tunalioglu,  Ocalan,  &  Hosbas,  2016).  Kesalahan  dan  bias data  GNSS  terdiri  atas  medium  propagasi  sinyal (Ionospheric  dan  Tropospheric),  obstruksi  sinyal  dan multipath,  konfigurasi  geometri  satelit,  kesalahan  data orbit  satelit  serta  kesalahan  jam  satelit  (Baybura, Tiryakioǧlu, Uǧur, Solak, & Şafak, 2019).
Metode  yang  digunakan  untuk  mereduksi  dan  bahkan mengeliminasi  berbagai  bias  dan  kesalahan  data  GNSS sehingga  memberikan  ketelitian  data  yang  optimum adalah dengan melakukan penentuan  posisi secara relatif diferensial  (Han,  Wu,  &  Liu,  2012;  Ocalan,  Erdogan, Tunalioglu,  &  Durdag,  2016;  Correa-Muños  &  Cerón- Calderón,  2018).  Prinsip  metode  penentuan  posisi  secara relatif  diferensial  adalah  dengan  melakukan  akuisisi  data menggunakan minimum dua  receiver GNSS geodetik yang secara  simultan  mengamati  satelit-satelit  GNSS,  dimana satu  receiver  GNSS  ditempatkan  pada  titik  ikat  pemetaan yang  sudah  diketahui  koordinatnya  (base),  dan  receiver lainnya  ditempatkan  pada  titik  yang  akan  ditentukan koordinatnya (rover), sehingga data receiver GNSS baik di base  maupun  di  rover  yang  mengamati  satelit  yang  sama secara  simultan,  akan  saling  mengurangi  (differencing) berbagai  kesalahan  dan  bias  yang  kemudian  berdampak pada  kesalahan  dan  bias  pada  rover  dapat  dihilangkan atau  dikurangi,  sehingga  koordinat  yang  dihasilkan  akan semakin teliti (Alkan, Erol, Ozulu, & Ilci, 2020).
Metode  survei  GNSS  relatif  diferensial  statik  telah banyak  digunakan  untuk  menghasilkan  koordinat  tiga dimensi dengan ketelitian tinggi  (Correa-Muños & Cerón- Calderón, 2018). Pada metode ini, proses differencing data dilakukan secara post-processing menggunakan perangkat lunak  pengolahan  data  GNSS  (Alkan  et  al.,  2020).  Secara umum,  perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS  dibagi menjadi  dua  kelompok,  yaitu  perangkat  lunak  saintifik yang dikembangkan oleh universitas atau pusat penelitian yang terpercaya untuk mendapatkan ketelitian data GNSS yang sangat akurat, serta perangkat lunak komersial yang dikembangkan  oleh  perusahaan  yang  memproduksi receiver GNSS sebagai sarana untuk mengolah data untuk keperluan  pengguna  secara  praktis  (Hamidi  &  Javadi, 2017).  Meskipun  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan  dengan  perangkat  lunak  komersial, kompleksitas  penggunaan  perangkat  lunak  saintifik membuat  perangkat  lunak  ini  sulit  untuk  dipahami  dan juga  dikuasai  (Wang,  2013).  Berbeda  halnya  dengan
perangkat  lunak  komersial  yang  didesain  user  friendly sehingga  para  pengguna  dapat  dengan  cepat  menguasai perangkat lunak tersebut (Hamidi & Javadi, 2017).
Pasar  GNSS  di  Indonesia  sendiri  sudah  semakin berkembang  dan  bergerak  ke  arah  positif  (Andreas  & Noveriansyah, 2019). Hal tersebut ditunjukkan berdasarkan  data  penjualan  receiver  GNSS  tipe  geodetik dari  berbagai  merek  yang  pada  tahun  2018  terjual sebanyak  3430  unit,  dan  pada  tahun  2019  terjual sebanyak  5000  unit  (PT.  GPSLands  Indosulutions,  2020). Adapun  jumlah  merek  receiver  GNSS  yang  beredar  di Indonesia  berjumlah  12  (PT.  GPSLands  Indosulutions, 2020).  Umumnya, perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial  dijual  satu  paket  dengan  receiver  GNSS, sehingga  setiap  merek  receiver  GNSS  mempunyai perangkat lunak pengolahan data sendiri (Gülmez & Tuşat, 2017).
Dengan  banyaknya  perangkat  lunak  pengolahan  data GNSS  komersial  tentunya  menimbulkan  pertanyaan, apakah  setiap  perangkat  lunak  tersebut  dapat memberikan  hasil  koordinat  3  dimensi  yang  sama  dari suatu  data  pengukuran.  Penelitian  mengenai  hal  tersebut telah dilakukan oleh Mageed (2015) dengan membandingkan  hasil  koordinat  3  dimensi  yang  diukur menggunakan  GNSS  dengan  moda  radial  pada  14  titik menggunakan  tiga  perangkat  lunak  komersial  yang berlokasi  di  Riyadh  Arab  Saudi.  Akan  tetapi,  penelitian tersebut  dilakukan  pada  tahun  2015  yang  berlokasi  di Arab  Saudi  yang  tentunya  mempunyai  karakteristik  yang berbeda  dengan  di  Indonesia,  karena  Indonesia  memiliki potensi  keterlihatan  satelit  GNSS  tertinggi  di  dunia (Technische Universität München, n.d.).
Atas  dasar  tersebut,  maka  penelitian  ini  bertujuan untuk  membandingkan  koordinat  3  dimensi  hasil  survei GNSS menggunakan metode relatif  diferensial statik pada 8 titik pengamatan yang berlokasi di Kabupaten Bandung Barat  Provinsi  Jawa  Barat  Indonesia  menggunakan  tiga perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial. Analisis data dilakukan dengan membandingkan hasil pengolahan data  setiap  perangkat  lunak  berupa  koordinat  3  dimensi pada setiap titik. Penelitian ini memiliki signifikansi untuk menginformasikan kepada para pengguna GNSS mengenai kisaran  perbedaan  koordinat  3-dimensi  yang  dihasilkan dari  pengolahan  data  beberapa  perangkat  lunak  GNSS komersial.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data posisi  3  dimensi  hasil  pengamatan  GNSS  yang  dilakukan dengan metode relatif diferensial statik dalam moda radial pada 8 titik pengamatan. Alat yang digunakan adalah GNSS tipe geodetik dual frekuensi yang terdiri atas 1 buah GNSS Trimble  R10  (base)  dan  4  buah  GNSS  Trimble  R6  (rover) dengan  data  satelit  yang  digunakan  adalah  GPS  dan GLONASS.
Perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial yang digunakan  adalah:  Trimble  Business  Center  (TBC),  Leica Geo  Office  (LGO),  dan  MAGNET  Tools  (MT).  Perangkat
lunak yang digunakan tersebut memiliki lisensi resmi dari setiap  vendor  alat  GNSS.    Penelitian  dilaksanakan  di Kampus  Lapangan  Pusat  Pengembangan  Sumber  Daya Manusia  Geologi  Mineral  dan  Batubara  pada  tanggal  09 Maret  2020  yang  berlokasi  di  Kecamatan  Cipatat Kabupaten Bandung Barat Provinsi Jawa Barat Indonesia. Lokasi  Base  dan  titik-titik  pengamatan  GNSS  yang disimbolkan dengan huruf “R” diberikan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Lokasi base dan titik pengamatan
2.2. Metodologi
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  maka  faktor-faktor yang  dapat  mempengaruhi  kualitas  data  3  dimensi  yang dihasilkan  GNSS  harus  direduksi,  sehingga  data  yang diperoleh  dalam  kondisi  ideal.  Faktor-faktor  utama  yang mempengaruhi  tingkat  keletitian  posisi  yang  dihasilkan GNSS selain menggunakan metode relatif diferensial statik adalah  lama  pengukuran,  jenis  receiver  GNSS,  geometri satellit  (Ocalan,  2016)  serta  jarak  antara  base  dan  rover yang  mengamati  satelit  yang  sama  (baseline)  (Han  et  al., 2012). Oleh karena itu, faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat  ketelitian  posisi  GNSS  yang  dihasilkan  harus diperhatikan dalam setiap tahapan penelitian.
Pada  tahap  pertama,  dilakukan  penentuan  lokasi  titik- titik  pengamatan  yang  bebas  dari  obstruksi  untuk mengoptimalkan  visibilitas  dan  geometri  satelit  serta mereduksi  efek  multipath  dari  lingkungan  pengamatan. Penentuan lokasi titik-titik pengamatan, selain memperhitungkan  faktor  obstruksi  juga  didesain  agar panjang  baseline  <  1  km.  Penentuan  panjang  baseline tersebut  dilakukan  untuk  memperkecil  pengaruh  bias ionosfer  dan  troposfer,  serta  untuk  memaksimalkan kemampuan  perangkat  lunak  GNSS  komersial  yang optimal  untuk  panjang  baseline  <  10  km  (Baybura  dkk., 2019).
Pada  tahap  kedua,  dilakukan  akusisi  data  GNSS menggunakan  metode  relatif  diferensial  statik  dalam moda  radial.  Berdasarkan  Ghilani  &  Wolf  (2012)  yang menyatakan bahwa untuk mendapatkan ketelitian ± (3 s.d 5  mm  +  1  ppm),  maka  lama  pengukuran  untuk  receiver GNSS  dual  frekuensi  adalah  selama  20  menit  +  2 menit/km.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengoptimalkan kualitas  data  dan  untuk  memberikan  ukuran  lebih
sehingga  bias  mendapatkan  ketelitian ≤ 5  mm,  maka waktu pengamatan pada setiap baseline dibuat > 30 menit. Pada penelitian ini, pengamatan GNSS di base dan rover dilakukan  pada  epoch  rate  15  detik  dan  mask  angle  15 o yang disesuaikan dengan spesifikasi teknis terkait metode dan  strategi  pengamatan  jaring  titik  control  geodetic untuk  orde  2  s.d  0rde  4  berdasarkan  SNI  19-6724-2002. Adapun pengukuran tinggi antena receiver GNSS dilakukan pada lever  of  R10  extension untuk  base  dan  center  of bumper  untuk  rover  pada  ketiga  sisi  secara  slant.  Secara spesifik,  panjang  baseline  dan  lama  pengukuran  dapat dilihat pada tabel 2.1.
Tabel 2.1 Panjang baseline dan lama pengukuran Baseline Jarak (m) Lama Pengukuran Base-R1 ± 57 34'50" Base-R2 ± 79 36'50" Base-R3 ± 178 37'30" Base-R4 ± 203 31'10" Base-R5 ± 254 32'20" Base-R6 ± 275 35'10" Base-R7 ± 254 50'30" Base-R8 ± 288 43'00"
Pada  tahap  ketiga  dilakukan  pengolahan  data  GNSS menggunakan tiga perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial.  Keluaran  utama  pada  tahapan  ini  adalah  data koordinat  3-dimensi  titik-titik  pengamatan.    Pengolahan data  menggunakan  perangkat  lunak  TBC  dilakukan menggunakan  format  data  asli  dari  alat.  Agar  bisa  diolah oleh  perangkat  lunak  LGO,  dan  MT,  maka  data  hasil pengukuran  dirubah  formatnya  menjadi  Receiver Independent Exchange (RINEX). Agar data posisi 3 dimensi yang  dihasilkan  sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  maka tidak dilakukan modifikasi terhadap data pengukuran.
Pada  tahap  keempat  dilakukan  analisis  data.  Kegiatan ini dilaksanakan dengan membandingkan hasil pengolahan  data  koordinat  3  dimensi  setiap  perangkat lunak pada setiap titik pengamatan berdasarkan nilai rata- rata  dan  selisih  antar  perangkat  lunak  di  setiap  titik pengamatan.  Untuk  memudahkan  analisis  data,  data koordinat  3  dimensi  disajikan  dalam  system  koordinat Universal  Transverse  Mercator  (UTM)  dengan  bidang referensi  tinggi  yang  digunakan  adalah  tinggi  ellipsoid dengan  datum  geodesi  World  Geodetic  Systems  (WGS) 1984.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengolahan  data  berupa  posisi  3  dimensi  dari delapan  titik  pengamatan  yang  diolah  menggunakan  tiga perangkat  lunak  pengolahan  data  GNSS  diberikan  pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Posisi tiga dimensi hasil pengolahan data tiga perangkat lunak GNSS pada setiap titik pengamatan
Nama Titik Koordinat (m) UTM zone 48 S Perangkat Lunak Northing Easting Elevation R1 9243755.614 770193.356 850.054 TBC 9243755.615 770193.359 850.047 MT 9243755.617 770193.359 850.013 LGO R2 9243736.721 770169.674 850.363 TBC 9243736.720 770169.672 850.337 MT 9243736.724 770169.678 850.323 LGO R3 9243708.527 770074.319 848.122 TBC 9243708.526 770074.325 848.073 MT 9243708.530 770074.320 848.081 LGO R4 9243704.357 770049.386 847.600 TBC 9243704.358 770049.392 847.560 MT 9243704.360 770049.388 847.560 LGO R5 9243683.053 770002.344 843.191 TBC 9243683.053 770002.353 843.123 MT 9243683.056 770002.347 843.153 LGO R6 9243674.063 769982.209 840.244 TBC 9243674.060 769982.217 840.185 MT 9243674.065 769982.209 840.202 LGO R7 9243715.522 769996.560 849.040 TBC 9243715.520 769996.560 849.020 MT 9243715.524 769996.560 849.002 LGO R8 9243738.436 769961.235 850.941 TBC 9243738.433 769961.241 850.903 MT 9243738.437 769961.236 850.896 LGO
Pembahasan  hasil  penelitian  secara  spesifik  akan difokuskan pada posisi horisontal dan data tinggi.
3.1. Posisi Horisontal
Pembahasan  hasil  penelitian  pada  posisi  horizontal diberikan  pada  hasil  pengolahan  data  di  sumbu  Northing dan sumbu Easting. Berdasarkan hasil pengolahan data di sumbu  northing  terdapat  perbedaan  nilai  rata-rata  hasil antara perangkat TBC dan MT sebesar 1mm, TBC dan LGO sebesar 2 mm, serta MT dan LGO sebesar 3  mm.  Adapun selisih terbesar antar perangkat lunak adalah: 3 mm pada TBC dan MT, 3 mm pada TBC dan LGO, serta 5 mm pada MT dan LGO.
Pada sumbu easting, berdasarkan hasil pengolahan data di  terdapat  perbedaan  nilai  rata-rata  hasil  antara perangkat  TBC  dan  MT  sebesar  5  mm,  TBC  dan  LGO sebesar 2 mm, serta MT dan LGO sebesar 4 mm.  Adapun selisih terbesar antar perangkat lunak adalah: 9 mm pada TBC dan MT, 4 mm pada TBC dan LGO, serta 8 mm pada MT dan LGO.
Tabel 3.2 Selisih nilai koordinat antar perangkat lunak di sumbu northing
Sumbu Northing (m) Titik TBC-MT TBC-LGO MT-LGO R1 0.001 0.003 0.002 R2 0.001 0.003 0.004 R3 0.001 0.003 0.004 R4 0.001 0.003 0.002 R5 0.000 0.003 0.003 R6 0.003 0.002 0.005 R7 0.002 0.002 0.004 R8 0.003 0.001 0.004 Mean 0.001 0.002 0.003 SD 0.001 0.001 0.001
Secara umum, hasil pengolahan data di sumbu northing memiliki  perbedaan  hasil  antar  perangkat  lunak  yang lebih  kecil  apabila  dibandingkan  dengan  sumbu  easting. Akan tetapi, yang perlu menjadi perhatian adalah dengan baseline yang relatif pendek (< 300m), lokasi pengukuran yang bebas obstruksi, serta durasi pengukuran yang relatif lama,  selisih  perbedaan  maksimum  lunak  di  sumbu northing  adalah  5  mm  dan  bahkan  di  sumbu  easting mencapai 9 mm.
Tabel 3.3 Selisih nilai koordinat antar perangkat lunak di sumbu easting
Sumbu Easting (m) Titik TBC-MT TBC-LGO MT-LGO R1 0.003 0.003 0.000 R2 0.002 0.004 0.006 R3 0.006 0.001 0.005 R4 0.006 0.002 0.004 R5 0.009 0.003 0.006 R6 0.008 0.000 0.008 R7 0.000 0.000 0.000 R8 0.006 0.001 0.005 Mean 0.005 0.002 0.004 SD 0.003 0.001 0.003
Sebagai  perbandingan,  berdasarkan  penelitian  Mageed (2015)  yang  melakukan  pengukuran  menggunakan receiver GNSS trimble R8 (base dan rover) untuk kemudian diolah  menggunakan  tiga  perangkat  lunak  pengolahan data  GNSS  komersial  dengan  baseline  sepanjang  2.1  km dan  lama  pengukuran  60  menit  didapatkan  hasil  selisih maksimum tiga perangkat lunak di sumbu northing adalah 4  mm  dan  di  sumbu  easting  mencapai  8  mm.  Adapun
berdasarkan penelitian El-Hattab (2013) yang melakukan pengukuran menggunakan receiver GNSS Leica GS15 (base dan  rover)  untuk  kemudian  diolah  menggunakan  dua perangkat lunak pengolahan data GNSS komersial dengan baseline  sepanjang  27.3  km  dan  lama  pengukuran  3  jam, didapatkan  hasil  selisih  maksimal  di  sumbu  northing adalah  4  mm  dan  di  sumbu  easting  6  mm.  Akan  tetapi, apabila  jenis  receiver  GNSS  antara  base  dan  rover  tidak sama (Leica GS15 di base dan Trimble R-8 di rover), selisih posisi  horizontal  apabila  dibandingkan  dengan  posisi horizontal  yang  didapat  menggunakan  alat  yang  sama  di base dan rover mencapai 39 mm di sumbu northing dan 14 mm di sumbu easting (El-Hattab, 2013).
Berdasarkan dua  penelitian  tersebut,  apabila dikaitkan dengan  data  hasil  penelitian,  dimana  receiver  GNSS  yang digunakan pada base adalah Trimble R10 dan pada rover adalah Trimble R6, maka faktor utama yang kemungkinan besar  menyebabkan  perbedaan  maksimum  hasil  antar perangkat lunak di sumbu  northing yang mencapai 5 mm dan  9  mm  di  sumbu  easting  adalah  karena  jenis  receiver GNSS  yang  digunakan  antara  base  dan  rover  berbeda, karena  faktor-faktor  lain  yang  dapat  mempengaruhi kualitas data pada saat akuisisi data telah direduksi.
3.2. Data Tinggi
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  tinggi,  terdapat perbedaan  nilai  rata-rata  perbedaan  hasil  antara perangkat  TBC  dan  MT  sebesar  38  mm,  TBC  dan  LGO sebesar 41 mm, serta MT dan LGO sebesar 16 mm. Adapun selisih terbesar antar perangkat lunak adalah: 68 mm pada TBC dan MT, 45 mm pada TBC dan LGO, serta 34 mm pada MT dan LGO.
Tabel 3.4 Selisih data tinggi antar perangkat lunak
Data Tinggi (m) Titik TBC-MT TBC-LGO MT-LGO R1 0.007 0.041 0.034 R2 0.026 0.040 0.014 R3 0.049 0.041 0.008 R4 0.040 0.040 0.000 R5 0.068 0.038 0.030 R6 0.059 0.042 0.017 R7 0.020 0.038 0.018 R8 0.038 0.045 0.007 Mean 0.038 0.041 0.016 SD 0.020 0.002 0.012
Perbedaan data tinggi yang dihasilkan setiap perangkat lunak secara umum memiliki perbedaan yang cukup tinggi. Hasil tersebut kemungkinan disebabkan karena dua faktor, yaitu:  faktor pengaruh ofset pusat fase  antena dan  faktor penggunaan  jenis  receiver  GNSS  yang  berbeda  pada  base dan rover pada saat akuisisi data.
Pada faktor pertama, pengaruh ofset pusat fase  antena dapat terjadi apabila jenis tipe antena receiver GNSS yang
digunakan  pada  saat  akuisisi  data  tidak  terdapat  atau tidak  secara  spesifik  sama  pada  perangkat  lunak  yang tidak  satu  pabrikan  dengan  alat.  Sebagai  ilustrasi,  tipe antena  receiver  GNSS  yang  digunakan  untuk  akusisi  data pada penelitian ini adalah Trimble R10 Internal pada base dengan pengukuran tinggi pada lever of R10 extension dan Trimble  R6-2  internal  dengan  pengukuran  tinggi  pada center of bumper. Apabila perangkat lunak yang digunakan adalah  TBC  yang  satu  pabrikan  dengan  receiver  GNSS Trimble,  tentunya  jenis  antena  dan  letak  pengukuran tinggi  akan  terdapat  dalam  opsi  di  perangkat  lunak, bahkan  muncul  secara  otomatis  pada  perangkat  lunak tersebut.  Akan  tetapi,  apabila  pengolahan  data berdasarkan data RINEX dan dilakukan dengan perangkat lunak yang berbeda pabrikan dengan alat yang digunakan, maka  terdapat  dua  kemungkinan.  Kemungkinan  yang pertama  adalah  jenis  antena  yang  digunakan  pada  saat akusisi  data  tidak  terdapat  dalam  opsi  jenis  antena, sehingga  tipe  antena  berpotensi  dipilih  berdasarkan kedekatan  karakteristik  tipe.  Pada  kemungkinan  yang kedua,  adalah  letak  titik  pengukuran  tinggi  alat  tidak terdapat  dalam  opsi,  sehingga  akhirnya  dipilih  yang dianggap  sama.  Hal  ini  tentunya  sangat  berpotensi menyebabkan  perbedaan  offset  pada  pusat  fase  antena, sehingga  berdampak  pada  perbedaan  data  tinggi  yang dihasilkan.
Pada  faktor  kedua,  disebabkan  karena  jenis  receiver GNSS  yang  digunakan  pada  base  dan  rover  berbeda  pada saat akusisi data. Pengaruh perbedaan jenis receiver GNSS antara  di  base  dan  rover  pada  data  tinggi  juga  dibahas pada  penelitian  El-Hattab  (2013)  yang  menyatakan apabila  base  dan  rover  menggunakan  alat  yang  sama, kemudian  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  yang berbeda dengan memperhitungkan variasi ofset pusat fase antena,  maka  memberikan  selisih  data  tinggi  maksimum sebesar  6  mm.  Namun,  apabila  digunakan  receiver  GNSS yang berbeda antara  base dan rover, terdapat selisih data tinggi  apabila  dibandingkan  dengan  data  tinggi menggunakan  alat  di  base  dan  rover  yang  sama  hingga mencapai 77 mm.
Berdasarkan  penelitian  tersebut,  pengukuran  ofset pusat fase antena tentunya harus dilakukan dengan teliti, terutama  apabila  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk mengolah  data  GNSS  berbeda  dengan  receiver  yang digunakan. Oleh karena itu disarankan untuk menggunakan jenis receiver GNSS yang sama di base dan di rover  sebagai  upaya  untuk  mereduksi  pengaruh  ofset pusat fase antena.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa terdapat  perbedaan  hasil  pengolahan  data  koordinat  3 dimensi  pada  delapan  titik  pengamatan  dengan menggunakan  tiga  perangkat  lunak  pengolahan  data komersial. Pada sumbu northing terdapat perbedaan nilai rata-rata hasil antara perangkat TBC dan MT sebesar 1mm, TBC dan LGO sebesar 2 mm, serta MT dan LGO sebesar 3 mm.  Adapun  selisih  terbesar  antar  perangkat  lunak  pada
sumbu  northing  adalah:  3  mm  pada  TBC  dan  MT,  3  mm pada  TBC  dan  LGO,  serta  5  mm  pada  MT  dan  LGO.  Pada sumbu  easting,  terdapat  perbedaan  nilai  rata-rata  hasil antara perangkat TBC dan MT sebesar 5 mm, TBC dan LGO sebesar  2  mm,  serta  MT  dan  LGO  sebesar  4  mm.  Selisih terbesar antar perangkat lunak pada sumbu easting adalah: 9 mm pada TBC dan MT, 4 mm pada TBC dan LGO, serta 8 mm  pada  MT  dan  LGO.  Pada  data  tinggi,  terdapat perbedaan  nilai  rata-rata  perbedaan  hasil  antara perangkat  TBC  dan  MT  sebesar  38  mm,  TBC  dan  LGO sebesar 41 mm, serta MT dan LGO sebesar 16 mm. Selisih terbesar antar perangkat lunak pada data tinggi adalah: 68 mm pada TBC dan MT, 45 mm pada TBC dan LGO, serta 34 mm pada MT dan LGO
Salah satu implementasi dari survei GNSS adalah untuk membuat  titik  kerangka  dasar  pemetaan  dalam pembuatan peta Rupa Bumi Indonesia (RBI). Berdasarkan Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15 Tahun  2014  tentang  Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta Dasar,  ketentuan  ketelitian  geometri  posisi  horisontal maupun  vertikal  peta  Rupa  Bumi  Indonesia  pada berdasarkan  skala  dan  kelas  peta  dapat  ditentukan berdasarkan tabel 4.1.

## Tabel 4.1 Ketentuan ketelitian geometri peta RBI
berdasarkan kelas
Ketelitian Kelas 1 (m) Kelas 2 (m) Kelas 3 (m) Horisontal 0.2 mm x bilangan skala 0.3 mm x bilangan skala 0.5 mm x bilangan skala Vertikal 0.5 x interval kontur 1.5 x ketelitian kelas1 2.5 x ketelitian kelas 1
Sebagai ilustrasi, berdasarkan tabel 4.1, perbedaan hasil posisi  horisontal  tertinggi  sebesar  5  mm  pada  sumbu northing dan 8 mm pada sumbu  easting, serta perbedaan data  tinggi  tertinggi  sebesar  68  mm,  masih  dapat digunakan  untuk  peta  kelas  1  pada  skala  1:1000.  Hal tersebut  disebabkan  karena  syarat  ketelitiah  geometri posisi  horisontal  dan  vertikal  untuk  kelas  dan  skala  peta tersebut adalah sebesar 200 mm.
Penelitian ini memberikan signifikansi berupa informasi kepada  pengguna  GNSS,  khususnya  di  Indonesia  agar sebisa  mungkin  menggunakan  perangkat  lunak  yang merupakan  bawaan  dari  receiver  GNSS  yang  digunakan dalam  kegiatan  akuisisi  data.  Untuk  melengkapi  hasil penelitian  ini,  diharapkan  ada  penelitian  lanjutan  yang khusus meneliti pengaruh penggunaan receiver GNSS yang berbeda pada base dan rover.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Alkan, R. M., Erol, S., Ozulu, I. M., & Ilci, V. (2020). Accuracy comparison  of  post-processed  PPP  and  real-time absolute  positioning  techniques.  Geomatics, Natural
Hazards and Risk, 11(1), 178–190.
https://doi.org/10.1080/19475705.2020.1714752 Andreas,  H.,  &  Noveriansyah,  S.  (2019).  Identifying  GNSS Market  in  Indonesia  Before  and  the  Future.  In International  Symposium  on  Global  Navigation Satellite  System  2018  (Vol.  94,  pp.  1–6).  Bali:  E3S
Web of Conferences. https://doi.org/10.1051/e3sconf/20199403010 Badan  Standarisasi  Nasional.  (2002).  SNI-19-6724-2002. Jaring Kontrol Horizontal. Jakarta: Dewan Standarisasi Indonesia
Baybura, T., Tiryakioǧlu, İ., Uǧur, M. A., Solak, H. İ., & Şafak, Ş.  (2019).  Examining  the  Accuracy  of  Network  RTK and  Long  Base  RTK  Methods  with  Repetitive Measurements.  Journal  of  Sensors,  2019,  1–12. https://doi.org/10.1155/2019/3572605
Correa-Muños,  N.  A.,  &  Cerón-Calderón,  L.  A.  (2018). Precision and Accuracy of the Static GNSS method for Surveying  Networks  Used  in  Civil  Engineering.
Ingenieria e Investigacion, 38(1), 52–59. https://doi.org/10.15446/ing.investig.v38n1.64543
EL-Hattab,  A.  I.  (2013).  Influence  of  GPS  Antenna  Phase Center  Variation  on  Precise  Positioning.  NRIAG Journal of Astronomy and Geophysics,  2(2),  272–277. https://doi.org/10.1016/j.nrjag.2013.11.002 . Ghilani,  C.  D.,  &  Wolf,  P.  R.  (2012).  Elementary Surveying: An Intoduction  to Geomatics  (13th  Ed.).  New  Jersey: Prentice Hall.
Gülmez, S., & Tuşat, E. (2017). The Analysis of GPS Data in Different  Observation  Periods  Using  Online  GNSS Process
Services. International Journal of
Environment  and  Geoinformatics,  4(1),  43–53. https://doi.org/10.30897/ijegeo.306492
Hamidi,  M.,  &  Javadi,  P.  (2017).  The  Analysis  of  Scientific and  Commercial  Softwares  Accuracy  in  GPS Observation  Processing.  Open  Journal  of  Geology, 07(03),
267–278. https://doi.org/10.4236/ojg.2017.73019
Han,  J.-Y.,  Wu,  Y.,  &  Liu,  R.-Y.  (2012).  Determining  the
Optimal Site Location of GNSS Base Stations. Boletim de Ciências Geodésicas, 18(1), 154–169. https://doi.org/10.1590/s1982- 21702012000100009
Jeffrey,  C.  (2010).  An Introduction to GNSS: GPS, GLONASS,
Galileo and Other Global Navigation Satellite Systems (First Ed.). Calgary, Alberta, Canada: NovAtel Inc.
Lipatnikov,  L.  A.,  &  Shevchuk,  S.  (2019).  Cost  Effective Precise  Positioning  with  GNSS.  Copenhagen: International Federation of Surveiors (FIG). Mageed,  K.  M.  A.  (2015).  Comparison  of  GPS  commercial software  packages  to  processing  static  baselines  up to  30  km.  ARPN  Journal  of  Engineering  and  Applied Sciences, 10(22), 10640–10650.
Ocalan,  T.  (2016).  Accuracy  assessment  of  GPS  precise point  Positioning  (PPP)  technique  using  different
web-based  online  services  in  a  forest  environment.
Sumarski List, 140(7–8), 357–368. https://doi.org/10.31298/sl.140.7-8.4
Ocalan,  T.,  Erdogan,  B.,  Tunalioglu,  N.,  &  Durdag,  U.  M. (2016).  Accuracy  Investigation  of  PPP  Method Versus  Relative  Positioning  Using  Different  Satellite Ephemerides Products Near/Under Forest Environment. Earth Science, 20(4), 1–9. https://doi.org/10.15446/esrj.v20n4.59496
Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar
Pirti, A., Tunalioglu, N., Ocalan, T., & Hosbas, R. G. (2016). An  alternative  method  for  point  positioning  in  the
forested  areas.  Sumarski  List,  140(3–4),  155–163. https://doi.org/10.31298/sl.140.3-4.6 PT.  GPSlands  Indosolutions.  (2020).  Geospatial  Market Share 2018-2019.
Technische  Universität  München.  (n.d.).  Satellite Navigation.  Retrieved  July  24,  2020,  from https://www.fsd.lrg.tum.de/research/sensors-data- fusion-and-navigation/research-and-competence- areas/satellite-navigation/
Wang,  G.  (2013).  Teaching  High-Accuracy  Global Positioning  System  to  Undergraduates  Using  Online Processing  Services.  Journal of Geoscience Education, 61(2),  202–212.  https://doi.org/10.5408/12-295.