## ANALISIS PERBANDINGAN KETELITIAN PENGUKURAN LUASAN BIDANG TANAH
ANTARA CITRA SATELIT ALOS PRISM DAN FORMOSAT-2
(Studi Kasus : Pucang, Surabaya)
Andika Yudha Gutama, Lalu Muhamad Jaelani,Hepi Hapsari Handayani
1 rogram Studi Teknik Geomatika FTSP-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111 Email : gm0705@geodesy.its.ac.id

## Abstrak
Pengembangan teknologi penginderaan jauh telah menyediakan banyak pilihan citra beresolusi tinggi. Sebagai citra beresolusi tinggi, ALOS PRISM dan FORMOSAT-2 dapat digunakan untuk memperbaharui peta yang sudah ada selama ketelitian  dan  hasil  yang  diperoleh  memenuhi  ketentuan  yang  disyaratkan.  Penelitian  mengenai  kemampuan keduanya dalam mengukur luasan bidang tanah memungkinkan pembuatan peta-peta skala besar dari citra satelit ini.
Dalam  penelitian  ini,  citra ALOS  PRISM dan FORMOSAT-2 dipotong,  lalu  dikoreksi geometrik  menggunakan metode polinomial orde kedua dengan 7 GCP. Sampel bidang tanah pada citra diukur untuk mendapatkan data panjang dan luas. Uji t dilakukan pada hasil pengukuran menggunakan derajat kepercayaan 5%. Kemudian hasilnya dibandingkan dengan data bidang tanah BPN untuk mendapatkan nilai ketelitian dan akurasinya.
Berdasarkan hasil koreksi geometrik, diperoleh RMSE sebesar 0,619 untuk ALOS PRISM dan 0,354 untuk FORMOSAT- 2 . Selain itu, diperoleh standar deviasi 0,590 untuk ALOS PRISM dan 0,522 untuk FORMOSAT-2 . Persentase perbedaan luas  antara  pengukuran  pada  data  acuan  dengan  hasil  dijitasi  sampel  pada  citra  adalah  sebesar  1,83%  untuk FORMOSAT-2 dan  4,01%  untuk ALOS  PRISM . Dari  penelitian  ini,  disimpulkan  bahwa citra FORMOSAT-2 mempunyai ketelitian  dan  akurasi  posisi  yang  lebih  baik  daripada  citra ALOS  PRISM .  Untuk  cakupan  wilayah  yang  sempit FORMOSAT-2 lebih  efektif  digunakan  karena  ketelitian  dan  akurasinya  lebih  baik  daripada ALOS  PRISM .  Untuk cakupan  wilayah  yang  luas,  citra ALOS  PRISM lebih  efisien  digunakan  karena  lebih  murah  dengan  ketelitian  dan akurasi yang relatif sama dengan citra FORMOSAT-2 . Kata Kunci : citra ALOS PRISM dan FORMOSAT-2 , koreksi geometrik, luas.

## PENDAHULUAN
Pengembangan teknologi penginderaan jauh telah menyediakan  banyak  pilihan  citra  beresolusi tinggi. Sebagai citra beresolusi tinggi, ALOS PRISM dan Formosat-2 dapat digunakan untuk memperbaharui  peta  yang  sudah  ada  selama ketelitian  dan  akurasi  yang  diperoleh  memenuhi ketentuan  yang  disyaratkan.  Penelitian  mengenai kemampuan  keduanya  dalam  mencari  luasan bidang  tanah  memungkinkan  pembuatan  peta- peta skala besar dari citra satelit ini.
Maksud  dan  tujuan  penelitian  ini  adalah mengetahui  perbandingan  kemampuan  citra satelit  ALOS  dan  FORMOSAT-2  dalam  mengukur luasan  bidang  tanah  sehingga  dapat  dijadikan alternatif  untuk  penyediaan  peta  berskala  besar melalui  pemanfaatan  teknologi  penginderaan jauh.

## METODOLOGI PENELITIAN
Citra ALOS PRISM Citra FORMOSAT-2 Titik Orde 3 Surabaya Koreksi Geometrik RMSE ≤ 1 pixel Tidak Cropping Citra Peta Bidang Tanah Skala 1:1000 Pengukuran Jarak dan Luasan Analisis Perbandingan, Uji t , Uji Beda Luas, Akurasi dan Ketelitian Jarak dan Luas Ya Citra Terkoreksi Nilai akurasi dan ketelitian Citra ALOS PRISM dan Formosat- 2 dalam pengukuran luasan bidang tanah Persiapan Pengumpulan Data Pengolahan Data Analisis Kesimpulan Gambar 1 Pengolahan Data

## Pemotongan Citra
Pemotongan dilakukan menggunakan menu Data Preparation  Subset  Image, lalu  masukkan file yang akan dipotong pada Input File dan simpanlah dengan  nama  baru  pada Output  File. Batas pemotongan  disesuaikan  pada Subset  Definition dengan  memperhatikan  letak  sampel  bidang tanah dan posisi dari GCP yang digunakan.

## Koreksi Geometrik
Koreksi geometrik dilakukan menggunakan metode  polinomial  orde  ke-2,  dengan    GCP berupa  titik  dasar  orde-3  kota  Surabaya.  Lokasi GCP  dipilih  berdasarkan  sebaran  posisi  titik  yang melingkupi wilayah Pucang.

## Tabel 1 Koordinat dan Lokasi GCP
GCP Easting Northing Lokasi 1201060  693599,926  9196581,254 Samping Barat PDAM Kota Surabaya 1201049  692516,830  9195206,207 Barat Jembatan Keputran 1201026  693685,041  9192282,138 Tepi Utara Kali Jagir 1201031  696997,503  9193855,426 Pojok Halaman Convention Hall GCP Easting Northing Lokasi 1201048  696146,180  9194871,992 Jalan Kertajaya Indah Timur 1201033  693479,630  9194109,244  Jalan Kalibokor 1201032  695372,049  9193817,658 Gardu PLN Jalan Arif Rahman Hakim (Sumber: BPN Kota Surabaya)
Koreksi  geometrik  menggunakan  menu Data Preparation  Image  Geometric  Correction pada perangkat  lunak ERDAS  IMAGINE  9.2 .  Lalu  pilih citra yang akan dikoreksi. Kita bisa memilih From Viewer seandainya  citra  tersebut  sudah  dibuka sebelumnya  dan  juga  bisa  memilih From  Image File seandainya  citra  tersebut  belum  dibuka. Setelah  kita  klik  OK  maka  kita  akan  disuruh memilih  model  geometriknya  serta  mengatur datum dan sistem proyeksinya. Pada penelitian ini model  atau  metode  yang  digunakan  adalah metode Polynomial orde  2  dengan  proyeksi yang digunakan  adalah Universal  Tranverse  Mercator (UTM) pada zona 49 selatan dan datumnya World Geodetic  System 1984  (WGS  84).  Setelah  diatur, lalu klik Set Projection from GCP Tool dan gunakan referensi  titik  dari  titik  Orde-3  BPN  dengan memilih Keyboard  Only pada  kotak  dialog Collect Tool  Reference  Setup. Setelah  itu  maka
penempatan GCP sudah bisa dilakukan dan tinggal memasukkan koordinat yang ada. Koordinat input adalah koordinat dari citra yang akan kita koreksi geometrik.  Nilainya  bisa  kita  dapat  ketika  kita meng-klik  pada  citra  yang  ada  dalam viewer . Sedangkan untuk koordinat referensi diisi dengan koordinat  GCP.  Nilai  RMSE  akan  muncul  ketika jumlah  minimum  GCP  sudah  terpenuhi.  Koreksi Geometrik  dilakukan  menggunakan  metode polinomial  orde  2  dengan  minimal  6  GCP  yang dibutuhkan.  Metode  ini  dipilih  karena  wilayah penelitian  relatif  datar.  GCP  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  7  GCP.  Koreksi dilakukan  sampai  memperoleh  hasil  terbaik  yang dilihat dari nilai RMSE, yaitu RMSE ≤ 1 piksel. File Input dan referensi  bisa  disimpan  dalam  format . gcc .
Setelah  penempatan  GCP  selesai  dan  diperoleh nilai  RMSE  nya  maka  citra  tadi  harus  di- resampling. Metode resampling yang  digunakan adalah  metode cubic  convolution .  Metode  ini dipilih karena metode ini memberikan keakuratan secara  spasial  yang  baik.  Citra  yang  sudah mengalami  pra-pengolahan  data  ini  kemudian dilakukan  pengecekan  ulang  dengan  cara ditampalkan  dengan  data  persebaran  titik  orde-3 BPN kota Surabaya.

## Menghitung Nilai standar deviasi (σ) GCP
Tingkat  kepresisian  data  koordinat  citra  setelah koreksi  geometrik  diketahui  berdasarkan  nilai standar  deviasi.  Nilai  standar  deviasi  merupakan fungsi  dari  ukuran  lebih,  bukan  jumlah  titik kontrol yang dipakai (Saputra, 2004). Rumus yang digunakan  untuk  menentukan  standar  deviasi tersebut adalah :
........(1) ........(2) ...................................(3)
Dimana,
n = jumlah titik kontrol yang digunakan
u       = jumlah titik kontrol minimum yang harus digunakan
r = jumlah ukuran lebih ( redundancy) σ x = standar deviasi komponen x σ y = standar deviasi komponen y σ x,y = standar deviasi resultan

## Interpretasi dan Dijitasi Citra
Sebelum  interpretasi  dilakukan,  maka  perlu dilakukan pengenalan obyek yang akan diinterpretasi.  Pengenalan  ini  dilakukan  dengan memperhatikan  kunci-kunci  interpretasi  citra dengan  melakukan  pengambilan  sampel  obyek. Interpretasi  visual  menggunakan tool perbesaran ( zooming) dan  pergeseran  ( pan) pada  citra  yang dibuka. Perbesaran citra dilakukan sampai bidang- bidang  tanah  yang  dijadikan  sampel  penelitian terlihat jelas batas-batasnya. Dalam penelitian ini perbesaran  dilakukan  sampai  skala  1:2.500,  baik pada citra ALOS PRISM maupun FORMOSAT-2 .

## Pengukuran Sampel Jarak dan Luasan
Pengukuran  jarak  (panjang  dan lebar)  dan  luasan bidang  tanah  pada  beberapa  sampel  objek  yang terdapat pada citra ALOS  PRISM dan FORMOSAT- 2 .
Pengukuran  dilakukan  menggunakan  metode deliniasi on screen . Dalam melakukan penghitungan,  tidak  semua  sisi  bidang  tanah nantinya  dijadikan  sampel  karena  disesuaikan dengan  sisi  bidang  tanah  yang  paling  jelas kenampakannya.  Begitu  juga  dengan  luas  bidang tanah,  tidak  semua  dijadikan  sampel  karena disesuaikan dengan bentuk dan luas bidang tanah tersebut.
Untuk  menghitung  jarak  digunakan  rumus jarak dari data koordinat sebagai berikut :
.............   (4) Dimana, d =  jarak antara dua titik,
X 1 ,Y 1 = Koordinat titik pertama X 2 ,Y 2 = Koordinat titik kedua Untuk  penentuan  luas  sebuah  bidang  tanah dengan garis batas yang menghubungkan titik- titik  batas  yang  telah  diketahui  koordinatnya dapat dilakukan perhitungan luas berdasarkan
nilai titik koordinat yang bersangkutan.
.........(5)

## HASIL DAN ANALISA

## Analisis Ketelitian Posisi Titik pada Citra
Tabel 2. RMSE hasil Koreksi Geometrik Citra RMSE GCP ALOS PRISM 0,619 FORMOSAT-2 0,354
Nilai RMSE GCP kurang dari 1 piksel citra, artinya koreksi  geometrik  yang  dilakukan  mempunyai akurasi  posisi  titik  yang  cukup  baik  dengan pergeseran posisi titik kurang dari 1 piksel. Hal ini penting sekali karena akurasi posisi titik yang baik akan berpengaruh terhadap penentuan jarak dan luas  pada  proses  dijitasi  dalam  kedua  citra.  Nilai akurasi rata-rata posisi titik pada citra FORMOSAT-2 lebih  baik  daripada  citra ALOS PRISM .  RMSE  pada ALOS  PRISM nilainya  hampir dua  kali  lebih  besar  daripada  RMSE  pada FORMOSAT-2 .  Padahal  selisih  resolusi  spasial keduanya  hanya  0,5  meter.  Besarnya  nilai tersebut  dimungkinkan  terjadi  karena  resolusi spasial ALOS  PRISM yang  lebih  kecil  ikut mengurangi tingkat kedetilan tampilannya. Dengan begitu kemungkinan terjadinya penyimpangan  dalam  peletakan  GCP-nya  akan lebih  besar  dan  terakumulasi  besar  kesalahannya pada nilai total RMSE.
Tabel 3. Nilai Standar Deviasi (σ) GCP Citra Citra σ GCP (m) ALOS PRISM 0,590 FORMOSAT-2 0,522
Berdasarkan  tabel  di  atas  tingkat  ketelitian  GCP kedua  citra  sekitar  0,5  meter,  artinya  masing- masing  mempunyai  tingkat  ketelitian  yang  cukup baik.  Mengingat  resolusi spasial  kedua  citra  pada nadirnya sebesar 2,5 meter dan 2 meter. Dari nilai standar  deviasi  tersebut  dapat  diketahui  bahwa citra FORMOSAT-2 lebih  presisi  daripada  citra ALOS  PRISM .  Perbedaan  nilai  standar  deviasi antara  kedua  citra  tersebut  dimungkinkan  terjadi karena  ketidaktepatan  dalam  menempatkan posisi  GCP  di  citra  pada  saat  identifikasi  posisi titik. Hal ini  bisa  terjadi, mengingat ukuran piksel
terkecil kedua citra adalah 2,5 dan 2 meter.  Jadi, citra ALOS  PRISM dengan  resolusi  spasial  2,5 meter  cenderung  akan  lebih  besar  kesalahannya daripada  citra FORMOSAT-2 dengan  resolusi spasial 2 meter.

## Analisis Perbandingan Interpretasi dan Dijitasi
Interpretasi  atau  penafsiran  citra  secara  visual memiliki  arti  hubungan  interaktif  (langsung)  dari penafsir  dengan  citra,  artinya  ada  proses perunutan  dari  penafsir  untuk  mengenali  obyek hingga  proses  pendeliniasian  batas  obyek  untuk medefinisikan  obyek  tersebut.  Ada  dua  faktor yang  harus  diperhatikan  pada  metode  deliniasi yakni kaidah perbesaran ( Zooming ) dan Kartografi pemetaan dalam penafsiran citra.
Tingkat  ketelitian  pemetaan  disesuaikan  dengan tingkat skala yang digunakan. Semakin besar skala pemetaannya  semakin  rinci  informasi  yang  harus disajikan  dan  sebaliknya.  Dimensi  citra  LANDSAT Thematic  Mapper (TM)  7+  dapat  memberikan ketelitian sampai skala 1 : 50.000. Dalam praktek ini  skala  visualisasi  diupayakan  maksimal  1  : 50.000,  hal  ini  untuk  menjaga  kualitas  hasil penafsiran.
Akurasi  geometrik  pemetaan  melalui  penafsiran citra  ditentukan  oleh  dua  hal  yakni  akurasi geometrik  citra  dan  akurasi  deliniasi  antar  obyek yang  dipetakan.  Akurasi  geometrik  ditentukan oleh koreksi geometrik yang dilakukan pada citra.
Akurasi deliniasi ditentukan oleh penafsir, apabila kedua  hal  ini  telah  dilakukan  kaidah  kartografis yang  harus  diperhatikan  adalah  ukuran  luas polygon  yang  yang  harus  dideliniasi.  Luasan sangat  tergantung  pada  tujuan  skala  pemetaan yang  direncanakan.  Proses  ini  dikenal  dengan nama generalisasi pemetaan. Aturannya menentukan luas polygon terkecil adalah 0,5 x 0,5 x  skala  pemetaan.  Tulisan  terkait  hal  ini  bisa dibaca  juga  pada  Dulbahri  (1985)  serta Lillesand and Kiefer (1993).
Pemilihan  sampel  untuk  interpretasi  pada penelitian ALOS  PRISM dan FORMOSAT -2  ini dipilih  pada  objek  yang  memiliki  kenampakan
yang baik, dimana batas-batasnya bisa diidentifikasi  dengan  baik.  Dijitasi  pada  objek dalam  citra  dilakukan  seragam  pada  perbesaran dengan  skala  1:2.500,  karena  secara  keseluruhan pada  skala  tersebut  kenampakan  objek  tidak terlalu besar dan tidak terlalu kecil. Hal ini untuk menjaga  kualitas  hasil  penafsiran.  Jika  terlalu besar akan menimbulkan kendala dalam penentuan batas karena piksel mengalami pecah. Sebaliknya,  jika  terlalu  kecil  maka  akan menimbulkan  kesalahan  yang  besar  jika  kurang tepat pada waktu dijitasi citra. Secara keseluruhan, citra ALOS  PRISM memiliki tampilan warna yang lebih cerah dengan tekstur yang lebih kasar.  Sedangkan  citra FORMOSAT-2 memiliki tampilan  warna  yang  lebih  redup  dengan  tekstur yang lebih halus.

## Hasil Dijitasi Sampel Jarak Pada Citra

## (lihat pada lampiran)
Analisis Akurasi Sampel Jarak Hasil Dijitasi Analisis  yang  digunakan  adalah  uji t sample berpasangan. Uji t sampel berpasangan berfungsi untuk  menguji  dua  sampel  yang  berpasangan, apakah  mempunyai  rata-rata  yang  secara  nyata berbeda ataukah tidak.
Uji t ini menggunakan uji dua sisi dengan derajat kepercayaan (α) =  5 %, degrees of freedom (df) = 9, t tabel = 1,833. Sehingga Ho diterima jika -1,833< t hitung <1,833  dan  Ho  ditolak  (Ha  diterima)  jika t hitung <-1,833  atau t hitung >1,833.  Uji  ini  dilakukan dengan membandingkan antara hasil pengukuran jarak  dari  data  acuan  dengan  sampel  jarak  dari dijitasi citra FORMOSAT-2.  D engan hipotesis yang akan diuji adalah :
Ho : Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara  hasil  pengukuran  jarak  dari  data  acuan dengan  hasil  pengukuran  sampel  jarak  dari dijitasi citra FORMOSAT-2 .
Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengukuran jarak dari data acuan dengan hasil pengukuran sampel jarak dari dijitasi citra FORMOSAT-2 .
Dari perhitungan diperoleh t hitung = -0,606. Dengan demikian  tidak  terdapat  perbedaan  yang
signifikan  terhadap  hasil  pengukuran  jarak  dari data acuan dengan hasil pengukuran sampel jarak pada citra FORMOSAT-2 .
Dari  uji t pada  ALOS  PRISM  juga  diperoleh  hasil perhitungan t hitung =  0,572.  Sehingga  tidak terdapat perbedaan yang signifikan terhadap hasil pengukuran  jarak  dari  data  acuan  dengan  hasil pengukuran sampel jarak pada citra ALOS PRISM .

## Hasil Dijitasi Sampel Luas Pada Citra

## (lihat pada lampiran)

## Analisis Akurasi Sampel Luas Hasil Dijitasi
Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  uji t sample berpasangan dan uji beda luas.
Uji t ini menggunakan uji dua sisi dengan α = 5 %, df=9, t tabel =  1,833.  Sehingga  Ho  diterima  jika  - 1,833< t hitung <1,833 dan Ho ditolak  (Ha diterima) jika t hitung <-1,833  atau t hitung >1,833.  Uji  ini dilakukan  dengan  membandingkan  antara  hasil pengukuran luas dari data acuan dengan luas dari dijitasi  citra FORMOSAT-2 ,  dengan  hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut:
Ho : Tidak  terdapat perbedaan yang signifikan antara  hasil  pengukuran  luas  dari  data  acuan dengan hasil pengukuran luas dari dijitasi citra FORMOSAT-2 .
Ha : Terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengukuran luas dari data acuan dengan hasil  pengukuran  luas  dari  dijitasi  citra FORMOSAT-2 .
Dari  perhitungan  diperoleh t hitung =-0,040.  Karena t hitung berada  pada  daerah  Ho  diterima  (Ha ditolak),  dengan  demikian  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  terhadap  hasil pengukuran  luas  dari  data  acuan  dengan  hasil pengukuran sampel luas pada citra FORMOSAT-2 .
Pada  ALOS  PRISM,  uji t yang  dilakukan  diperoleh t hitung =  -0,023.  Dengan  demikian  tidak  terdapat perbedaan  yang  signifikan  terhadap  hasil pengukuran  luas  dari  data  acuan  dengan  hasil pengukuran sampel luas pada citra ALOS PRISM . Uji beda luas merupakan selisih luas suatu bidang tanah  yang  dihitung  dengan  dua  metode.  Dalam menghitung  beda  luas  tersebut,  salah  satu
metode  digunakan  sebagai  acuan  pembanding dan diasumsikan mempunyai ketelitian yang lebih baik. Sedangkan presentasi beda luas adalah hasil beda  luas  dibagi  dengan  luas  acuan  dikalikan 100%.  Analisis  beda  luas  dilakukan  dengan menggunakan  toleransi  yang  digunakan,  yaitu sesuai  dengan  surat  keputusan  Direktur  Jenderal Pajak  nomor  :  KEP-533/PJ/2000  jo.  KEP 115/OJ/2002  yaitu  sebesar  10%.  Selain  itu  juga mengacu pada toleransi yang ditetapkan oleh BPN sebagaimana  tercantum  di  dalam  spesifikasi teknis  Peraturan  Menteri  Negara  Agraria (PMNA)/Kepala  Badan  Pertanahan  Nasional (KBPN)  Nomor  3  tahun  1997  yaitu  sebesar  2%. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan, diperoleh hasil sebagai berikut:
Presentasi  beda  luas  antara  pengukuran  pada data  acuan  dengan  hasil  dijitasi  sampel  luas pada  citra FORMOSAT-2 secara  keseluruhan sebesar 1,83%.  Dengan hasil ini berarti dijitasi bidang  tanah  pada  citra FORMOSAT-2 memenuhi  tingkat  akurasi  untuk  kepentingan PBB  dan  juga  memenuhi  toleransi  yang ditetapkan  oleh  BPN  sebagaimana  tercantum di dalam spesifikasi teknis PMNA/KBPN Nomor 3 tahun 1997.
Presentasi  beda  luas  antara  pengukuran  pada data  acuan  dengan  hasil  dijitasi  sampel  luas pada  citra ALOS  PRISM secara  keseluruhan sebesar  4,01.  Hasil  ini  berarti  bahwa  dijitasi bidang  tanah  pada  citra ALOS  PRISM masih memenuhi  tingkat  akurasi  perbedaan  luas untuk  kepentingan PBB. Namun hasil tersebut tidak memenuhi toleransi yang ditetapkan oleh BPN.
Analisis  Simpangan  Rata-Rata  dan  RMSE  Hasil Dijitasi
a. Simpangan Rata-rata dan RMSE Jarak
Tabel 4. Simpangan Rata-rata dan RMSE Jarak
Citra Simpangan Rata- Rata(m) RMSE Jarak(m) FORMOSAT-2 0,376 0,859 ALOS PRISM 0,553 1,326
Berdasarkan  informasi  di  atas,  dapat  dilihat bahwa  simpangan  rata-rata  dan  RMSE  jarak  hasil dijitasi  sampel  jarak  pada  citra FORMOSAT-2 memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan  jarak  hasil  dijitasi  citra ALOS  PRISM .
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa dijitasi  pada  citra FORMOSAT-2 memberikan akurasi  dan  ketelitian  jarak  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  dijitasi  pada  citra ALOS PRISM . b. Simpangan Rata-rata dan RMSE Luas

## Tabel 5. Simpangan Rata-rata dan RMSE luas
Citra Simpangan Rata- rata (m 2 ) RMSE Luas (m 2 ) FORMOSAT-2 3,620 10,331 ALOS PRISM 12,278 25,756
Berdasarkan informasi di atas dapat dilihat bahwa simpangan  rata-rata  luas  dan  RMSE  luas  hasil dijitasi  sampel  luas  pada  citra FORMOSAT-2 memiliki  nilai  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan  luas  hasil  dijitasi  sampel  luas  pada  citra ALOS PRISM . Dengan demikian dapat disimpulkan dijitasi  pada  citra FORMOSAT-2 memberikan akurasi  dan  ketelitian  luas  yang  lebih  baik  jika dibandingkan dengan ALOS PRISM .
Analisis  Ketelitian  Citra  terhadap  Interpretasi Objek
Analisis  ini  digunakan  untuk  menguji  batas  luas minimum  yang  masih  dapat  diinterpretasi  pada citra FORMOSAT-2 dan  citra ALOS  PRISM dengan akurat.  Pengertian  interpretasi  ada  dua,  yaitu interpretasi kuantitatif dan kalitatif
Interpretasi  kuantitatif  berkaitan  dengan  dimensi (geometrik). Karena ketelitian citra yang dibandingkan  berbeda  dan  koordinat  citra  (baris dan  kolom)  yang  besarnya  tergantung  dari resolusi  spasial  citra  maka  objek  yang  bisa diidentifikasi  adalah  objek  yang  lebih  besar  dari resolusi spasialnya.
Interpretasi  kualitatif  berkaitan  erat  dengan resolusi tematik, yaitu banyaknya jenis objek yang dapat  ditentukan  dari  citra.  Banyaknya  objek tergantung dari minimum cartiladge , yaitu ukuran terkecil  objek  yang  masih  harus  diinterpretasi untuk tujuan pemetaan pada skala tertentu. Peta skala  besar  mempunyai  skala  1  :  1000,  artinya  1 mm  mewakili  1  meter  di  lapangan.  Secara  teori baik citra FORMOSAT-2 maupun ALOS PRISM tidak akan  bisa  dipakai  untuk  melakukan  interpretasi kualitatif  pada  skala  tersebut  karena  hanya
diwakili  1  piksel.  Kemudian  harus  dicari  skala maksimal untuk masing-masing citra.
Berdasarkan penelitian (Herman, 2005) peta citra Quickbird  tipe pan  sharpened resolusi  spasial  0,6 meter  hasil  rektifikasi  adalah  1:2000.  Sedangkan menurut  Saputra  (2004)  citra  Ikonos pan sharpened resolusi spasial 1 meter hasil rektifikasi adalah  1:4800.  Skala  1:2000  artinya  1  mm mewakili 2 meter di lapangan,  sedangkan 1:4800 artinya 1 mm mewakili 4,8 meter di lapangan. Jika kemampuan  kita  dalam  interpretasi  peta  hanya mampu  sampai  0,5  mm,  maka  dengan FORMOSAT-2 yang  memiliki  resolusi  spasial  2 meter  secara  teori  kita  bisa  membuat  peta  skala 1:4000 atau yang lebih kecil dari itu serta kita juga bisa  membuat  peta  skala  1:5000  atau  lebih  kecil dari  itu  jika  menggunakan ALOS  PRISM yang memiliki resolusi spasial 2,5 meter. Namun, pada prakteknya  tidak  semudah  itu  menghubungkan resolusi  spasial  dengan  skala  peta  yang  bisa dibuat. Hal ini karena selama proses pengambilan data  pasti  terjadi  kesalahan,  baik  itu  karena kesalahan  alat,  kesalahan  alami,  maupun  karena human  error .  Ditambah  lagi  besarnya  resolusi spasial  yang  dicantumkan  pada  spesifikasi  satelit hanya terdapat pada titik nadirnya saja. Sehingga semakin  jauh  suatu  objek  dari  titik  nadir  maka akan semakin besar juga distorsi yang terjadi.

## Analisis Ketelitian Citra terhadap Biaya
Menurut  Herman  (2005)  persoalan    umum pemetaan secara garis besar dapat ditinjau empat hal, yaitu  Metode  dan Produk, Waktu,  Biaya, dan Tujuan.
Pada kondisi ideal, semua pengguna menginginkan  metode  pemetaan  yang  cepat, murah,  bagus  (ketelitian),  dan  memenuhi  tujuan. Berdasarkan  data  luas  yang  diperoleh  dilakukan analisa kuantitatif sebagai berikut :
FORMOSAT-2 Archive B/W resolusi 2 m = 2.500 Euro  (SPOTIMAGE,  2011)  atau  Rp30.0000.000 per scene (dengan  kurs  Rupiah  Rp12.000  per Euro). Hal ini setara dengan Rp52.000 per km 2 ALOS  PRISM =  500  Euro  (EURIMAGE,  2011) atau  Rp  6.000.000  per scene (dengan  kurs Rupiah  Rp12.000  per  Euro).  Hal  ini  setara dengan Rp2.500 per km 2
Bila diasumsikan bahwa  luas hasil dijitasi masing- masing  citra  adalah  benar  maka  diketahui  biaya yang  dikeluarkan  lebih  mahal  adalah  citra FORMOSAT-2 untuk  penentuan  luas  objek  yang sama  di  lapangan,  dibandingkan  dengan  citra ALOS  PRISM (dari  aspek  biaya).  Kemudian  dilihat juga  dari  sisi  akurasinya,  untuk  luas  yang  relatif kecil  terutama  pada  objek-objek  di  pemukiman padat  maka FORMOSAT-2 lebih  bagus  digunakan karena memiliki resolusi spasial yang lebih bagus. Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa FORMOSAT-2 lebih  teliti  daripada ALOS  PRISM .  Namun,  untuk wilayah yang lebih luas dengan tujuan pembuatan peta  dengan  skala  lebih  kecil  atau  skala  sedang maka ada kecenderungan akurasi keduanya relatif sama.  Dalam  area  yang  luas,  ada  kecenderungan lebih  samar  untuk  memakai FORMOSAT-2 atau ALOS  PRISM dari  aspek  ketelitian.  Jadi,  secara garis  besar FORMOSAT-2 menjadi  mahal  bila tujuan  interpretasi  untuk  penentuan  luasan  yang relatif besar. Karena dengan biaya yang lebih kecil ALOS  PRISM juga  bisa  dipakai  untuk  penentuan luas dengan keakuratan yang relatif sama.
Kesimpulannya  untuk  interpretasi  luasan  tanah yang kecil, seperti pemukiman yang
membutuhkan ketelitian
tinggi sebaiknya memakai FORMOSAT-2 . Sebaliknya, untuk interpretasi  tanah  yang  luas  seperti  perkebunan, perhutanan, dan pertambangan sebaiknya memakai ALOS  PRISM karena  lebih  efisien  dari segi biaya dengan akurasi yang relatif sama.

## KESIMPULAN
Citra FORMOSAT-2 mempunyai  akurasi  dan ketelitian  yang  lebih  baik  daripada  citra ALOS PRISM.
Berdasatkan  uji t sampel  berpasangan  tidak  ada perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil  dijitasi sampel jarak dan luas pada citra FORMOSAT-2 dan ALOS  PRISM secara  keseluruhan  dengan  hasil pengukuran sampel jarak dan luas di lapangan.
Persentase  perbedaan  luas  antara  pengukuran pada data acuan dengan hasil dijitasi sampel pada citra  adalah  sebesar  1,83%  untuk FORMOSAT-2 dan 4,01% untuk ALOS PRISM .
Citra FORMOSAT-2 secara  keseluruhan  sudah memenuhi  toleransi  beda  luas  2%  untuk kepentingan  BPN  dan  10%  untuk  kepentingan PBB.
Citra ALOS  PRISM secara  keseluruhan  memenuhi toleransi  beda  luas  10%  untuk  kepentingan  PBB, namun  tidak  memenuhi  toleransi  beda  luas  2% untuk kepentingan BPN.
Citra FORMOSAT-2 lebih  efektif  digunakan  untuk mengukur  luasan  bidang  tanah  dalam  cakupan wilayah  yang  sempit.  Namun  ALOS  PRISM  lebih efisien  digunakan  untuk  mengukur  luasan  bidang tanah dengan cakupan wilayah yang luas.

## SARAN
Pemilihan  dan  penggunaan  GCP  sebaiknya  pada titik-titik  perpotongan  jalan  atau  daerah  yang mudah  diinterpretasi  untuk  mempermudah  dan mempercepat pengolahan citra.
Pemilihan dan penggunaan citra satelit beresolusi tinggi  sebaiknya  disesuaikan  dengan  tujuan interpretasi agar lebih efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
________.1997. Peraturan Menteri Negara
Agraria/Kepala  Badan  Pertanahan  Nasional Nomor  3  Tahun  1997. Jakarta:  Kementerian Negara Agraria.
________.  2000. Petunjuk  Pelaksanaan  Pendaftaran, Pendataan,  dan  Penilaian  Objek  dan  Subjek Pajak  Bumi  dan  Bangunan  dalam  Rangka Pembentukan  dan  atau  Pemeliharaan  Basis Data  Sistem  Manajemen  Informasi  Objek  Pajak (SISMIOP), Kep.533/PJ.06/2000. Jakarta: Direktorat Jenderal Pajak.
Ariyunian. 2007. Analisis Akurasi Penentuan Luas Objek PBB  menggunakan  Citra  Quickbird  dan  Ikonos. Bandung: Institut Teknologi Bandung.
Atkinson.  1985. Preliminary  Results  of  the  Effect  of Resampling  on  Thematic  Mapper Imagery .  Falls Church, Virginia: American Society.
Campbell,  James  B.  1987. Introduction  to  Remote Sensing . New York : The Guillford Press
Dulbahri,  1985.  Interpretasi  Citra  Untuk  survey
Vegetasi. Puspics – Bakorsurtanal – UGM, Yogyakarta. Gruen, A., Kocaman, S. 2008. “ Geometric Modeling And Validation Of Alos/Prism Imagery And
Products”.  Beijing,  3-11July.  In:  Internasional Archives  of  Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences, Vol.  37,  Part B1-2, pp.731-738.
Herman.  2005. Kajian  Penelitian  Planimetrik  Citra Satelit Quickbird dalam Memproduksi Peta Garis Skala  Besar. Bandung:  Departemen  Teknik Geodesi FTSP ITB.
Jensen. 1996. Introductory Digital Image Processing: A Remote  Sensing Perspective  2nd  ed.  Englewood Cliffs. New Jersey: Prentice-Hall.
Lillesand and Kiefer.  1987. Remote Sensing and Image Interpretation. New  York:  John  Wiley  &  Sons, Inc.
Lillesand and Kiefer,  1993.  Remote  Sensing  And Image Interpretation, Jhon Villey and Sons, New York.
Saputra.  2004. Studi  Terhadap  Ketelitian  Penggunaan Citra Ikonos Ditinjau dari Aspek Geometrik untuk Pengembangan  Wilayah  Pengeboran  Minyak. Bandung: Departemen Teknik Geodesi ITB.
Wolf, Paul R. dan Ghilani, Charles D.1997. Adjustment Computations. United States of America:John Willey&Sons,Inc.
Yang.  1997.  Georeferencing  CAMS  Data:  Polynomial Rectification  and  Beyond. Ph.  D.  dissertation. University of South Carolina.

## LAMPIRAN
Nilai RMSE pada ALOS PRISM
Nilai RMSE pada FORMOSAT-2
Uji Beda Luas antara Citra Formosat-2 dan ALOS PRISM dengan Peta Bidang Tanah BPN
No Luas Tanah  (m 2 ) Selisih (m 2 ) Selisih (%) BPN Formosat-2 ALOS PRISM Formosat-2 ALOS PRISM Formosat-2 ALOS PRISM 1 2178 2165,8 2195,6 11,7 18,1 0,53731343 0,831228473 2 331 344,76 358 13,76 27 4,1570997 8,157099698 3 719 707,8 706,5 11,2 12,5 1,55771905 1,73852573 4 1471 1486,66 1508 15,66 37 1,06458192 2,515295717 5 893,5 905,53 934,3 12,03 40,8 1,3463906 4,566312255 6 237,4 245,24 252,43 7,84 15,03 3,30244313 6,331086773 7 328 335,16 344,8 7,16 16,8 2,18292683 5,12195122 8 355 361,13 367,34 6,13 12,34 1,72676056 3,476056338 9 219,8 216,58 214,13 3,22 5,67 1,46496815 2,579617834 10 869,5 877,56 910,66 8,06 41,16 0,92696952 4,733755032 Rata-rata 1,82671729 4,005092907 No  BPN Rata-rata Pengukuran (m) ALOS PRISM  FORMOSAT-2 1 39,5 41,3 40,6 2 62,8 61,6 63,7 3 33,1 35,1 33,9 4 55,4 56,1 56 5 35,4 34,44 35 6 34,2 32,9 33,61 7 38,15 39,9 39,21 8 25,3 26,31 26,83 9 27,2 27,18 27,34 10 24,6 25,91 25,2 Panjang Sampel Sisi Bidang Tanah Hasil Dijitasi Pada Citra dan Peta Bidang Tanah