Abstrak—Foto  tegak  adalah  foto  yang  diambil  dengan menggunakan  wahana  pesawat  ataupun  UAV,  foto  tegak memiliki  sumbu  optik  kamera  yang  vertikal  atau  hampir vertikal.  Orthomosaic  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  foto udara  dengan  menggunakan  software  fotogrametri  tertentu. Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis,  data  yang digunakan  adalah  data  foto  udara  dan  GPS  wilayah Kebonwaris,  Kecamatan  Pandaan,  Pasuruan  –  Jawa  Timur. Sofware  yang  digunakan  sebagai  perbandingan  adalah WenODM  dan  Pix4Dmapper  trial  version.  Pada  dasarnya pengolahan  data  dimulai  dari  import  images,  import  control point,  build  point  clouds,  build  mesh,  build  terrain  model,  dan build  orthomosaic.  Nilai  yang  didapatkan  Pix4Dmapper  untuk RMSe  horisontal  0,67361672  dan  RMSe  vertikal  0,664288006. Sedangkan  nilai  ketelitian  yang  didapatkan  WebODM  untuk RMSe horisontal sebesar 1,92810327 dan RMSe vertikal sebesar 1,195321336. Didapatkan pula nilai resolusi WebODM sebesar ≈ 5,5cm/piksel  dan  Pix4Dmapper  sebesar ≈ 6,4cm/piksel. Berdasarkan hasil analisis penelitian ini, Pix4Dmapper unggul pada  ketelitian  yang  diperoleh,  sedangkan  WebODM  unggul pada resolusi yang diperoleh.
Kata Kunci—OpenDroneMap, orthofoto, orthomosaic, Pix4Dmapper.

## I.PENDAHULUAN
OTOGRAMETRI merupakan suatu seni dan ilmu sains dalam membuat informasi 3D dari hasil foto. Proses dari fotogrametri  meliputi  pengambilan  foto  secara  overlap  atau bertampalan  dari  suatu  objek,  struktur,  maupun  ruang  dan mengubahnya  menjadi  model  digital  dua  dimensi  atau  tiga dimensi.  Fotogrametri  sering  digunakan  oleh  surveyor, arsitek, insinyur hingga para kontraktor dalam membuat peta topografi,  mesh,  point  cloud,  maupun  gambar  berdasarkan objek aslinya.
Data  foto  udara  dapat  diolah  menggunakan  software- sofware tertentu mulai dari yang berbayar hinga open-source. Masing-masing software  memiliki kelebihan  dan kekurangan  masing-masing.  Pada  salah  satu  jurnal  tugas akhir  menyebutkan  bahwa dalam  pembuatan data  orthofoto dan  DSM  didapatkan  bahwa  hasil  orthofoto  Pix4D  lebih unggul dalam akurasi geometri dibandingkan dengan kedua software komersial lainnya yaitu Agisoft dan APSMenci [1]. Web OpenDroneMap merupakan versi browser interface dari OpenDroneMap.  OpenDroneMap  merupakan  perangkat lunak open-source sehingga WebODM salah satu perangkat lunak  fotogrametri  yang  tidak  berbayar.  WebODM  juga memiliki fitur yang cukup lengkap untuk aerial mapping yang salah  satunya  adalah  fitur  Ground  Control  Point.  Fitur-fitur
yang  dimiliki  WebODM  diantaranya Measurements,  Plant Health,  Multispectral,  Contour,  Point  Clouds,  Elevation Models, dan 3D Models.
Dalam penelitian tugas akhir ini, penulis meneliti tentang analisis perbandingan ketelitian hasil orthomosaic menggunakan perangkat lunak Pix4DMapper dan WebODM dengan  studi kasus  Desa  Kebonwaris,  Kecamatan  Pandaan, Pasuruan-JawaTimur.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  dan  menganalisis  perbandingan  kemampuan perangkat  lunak open  source ,  yaitu  WebOpenDroneMap, terhadap  perangkat  lunak  komersial,  yaitu  Pix4DMapper, dalam memproduksi orthomosaic yang sesuai dengan standar PERKA BIG Nomor 6 Tahun 2018 dan PERKA BIG Nomor 1 Tahun 2020.

## II.METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi data penelitian ini dilakukan di Desa Kebonwaris, Kecamatan  Pandaan,  Pasuruan–Jawa  Timur  seperti  yang ditunjukkan Gambar 1. Lokasinya berjarak sekitar 60 km ke arah selatan dari Kota Surabaya.

## B. Data yang Digunakan
Berikut adalah data yang digunakan dalam penelitian ini: 1. Data hasil pemotretan foto udara penelitian terdahulu [2]. Memiliki  tinggi  terbang  ±150m,  overlap  dan  sidelap ±80%,  dengan  jumlah  foto  1764  foto,  menggunakan wahana UAV quadcopter.

## Analisis Perbandingan Ketelitian Hasil Orthomosaic Menggunakan Perangkat Lunak Komersial Pix4Dmapper dan Open Source WebODM Drone
Sultan Alifian Hapriansyah, dan Husnul Hidayat Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : hidayat_husnul@geodesy.its.ac.id
F
Gambar 1. Lokasi penelitian di Kebonwaris, Pandaan, Pasuruan–Jawa Timur.
2. Data  GCP  penelitian  terdahulu  mengunakan  metode diferensial  dengan  interval  5  detik  selama  ±30  menit, sejumlah 8 GCP [2].
3. Data  ICP  penelitian  terdahulu  mengunakan  metode diferensial  dengan  interval  5  detik  selama  ±15  menit, sejumlah 10 GCP [2].

## C. Software dan Hardware yang Digunakan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari software dan hardware sebagai berikut:
1. Laptop dengan spesifikasi AMD Ryzen 5 4600H, 16GB RAM, 512GB SSD Storage, NVIDIA GeForce GTX1650 Ti.
2. PC  komputer  dengan  spesifikasi  Intel  Core  i7-9700F, 64GB  RAM,  500GB  SSD  Storage,  NVIDIA  GeForce RTX 2080.
3. Pix4Dmapper 4.6.4 trial version.
4. WebODM dan Docker
5. FastStone Photo Resizer
6. ArcGIS 10.8
7. Microsoft Office 2019
D. Tahapan Penelitian
1) Pengumpulan dan Pengecekan Data
Pada tahapan ini semua data dikumpulkan lalu dilakukan pengecekan. Selanjutnya dilakukan proses penamaan semua data  foto  yang  akan  digunakan  untuk  menghindari  adanya duplikasi nama file foto. Pada penelitian ini data foto dibagi menjadi  dua  area dikarenakan  kurangnya  spesifikasi hardware yang dimiliki. Pada tahap ini juga dilakukan resize foto  untuk  mengurangi  ukuran  file  tanpa  menurunkan kualitas foto.

## 2) Pengolahan Data Menggunakan WebODM
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  yang  dimulai  dari identifikasi  GCP , processing  image  and  GCP , download data , hingga mosaic data .
3) Pengolahan Data Menggunakan Pix4Dmapper
Pada tahapan ini dilakukan proses yang dimulai dari input image , initial processing , input GCP , point cloud and mesh , DSM, orthomosaic and index , hingga mosaic data .
4) Analisa Data
Pada tahap analisa data, data hasil pengolahan foto udara kedua software dilakukan uji akurasi horisontal dan vertikal dengan menggunakan data ICP ( Independent Control Point ) seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  2.  Data  koordinat horisontal didapatkan dari hasil mosaic orthofoto sedangkan
data  koordinat  vertikal  didapatkan  dari  data  DSM  hasil pengolahan masing-masing software.
Nilai  ketelitian  posisi  peta  berdasarkan  PERKA  BIG Nomor  6  Tahun  2018  adalah  nilai  CE90  untuk  ketelitian horisontal  dan  nilai  LE90  untuk  ketelitian  vertikal.  Setelah nilai  CE90  dan  LE90  didapatkan,  skala  dan  kelas  dari  peta yang  akan  dihasilkan  dapat  ditentukan  dengan  melihat ketelitian peta RBI pada Tabel 1.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑥 𝑖 − 𝜏) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
𝐶𝐸90 = 1,5175  × 𝑅𝑀𝑆𝐸𝑟 (2) 𝐿𝐸90 = 1,6499  × 𝑅𝑀𝑆𝐸𝑦 (3)
Pada  tahap  analisa  data  juga  dilakukan  analisa  GSD ( Ground  Sampling  Distance ).  GSD  rata-rata  orthomosaic juga bisa didapatkan dari hasil report pengolahan dari kedua software.
𝐺𝑆𝐷 = 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑇𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑔 𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑓𝑜𝑘𝑢𝑠 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 × 𝑝𝑖𝑥𝑒𝑙 𝑠𝑖𝑧𝑒 (4)
Skala peta orthofoto yang akan dihasilkan juga dijelaskan pada  PERKA  BIG  Nomor  1  Tahun  2020  tentang  Standar Output Peta Dasar Skala Besar Survei Fotogrametri Kamera Non-Metrik seperti pada Tabel 2.

## III.HASIL DAN DISKUSI

## A. Hasil Pengolahan Data WebODM
Dalam  proses  pengolahan  data  menggunakan  WebODM terdapat beberapa langkah yang dilakukan diantaranya:

## 1) Identifikasi GCP
Proses  identifikasi  GCP  dilakukan  dengan  menggunakan GCP  Interface pada  WebODM  seperti  yang  ditunjukkan Gambar 3. Tahap ini dilakukan untuk mengidentifikasi GCP yang  terdapat  pada  data  foto.    Pada  interface  bagian  kanan menampilkan koordinat dari masing-masing GCP, sedangkan interface  bagian  kiri  menampilkan  posisi  GCP  pada  foto. Output yang dihasilkan dari identifikasi GCP adalah GCP file dengan format text file .
Pada  Gambar  4  terlihat  format  penulisan  dari  GCP  file. Pada  baris  pertama  menjelaskan  proyeksi  yang  digunakan. Lalu pada baris selanjutnya memperlihatkan koordinat GCP pada  masing-masing  foto  dengan  format  penulisan  “geo_x geo_y  geo_z  im_x  im_y  image_name  [gcp_name]  [extra1] [extra2]”.
Tabel 1. Ketelitian Peta RBI No Skala Interval Kontur (m) Ketelitian Peta RBI Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) Horisontal (CE90 dalam m) Vertikal (LE90 dalam m) 1. 1:1.000.000 400 300 200 600 300 900 400 2. 1:500.000 200 150 100 300 150 450 200 3. 1:250.000 100 75 50 150 75 225 100 4. 1:100.000 40 30 20 60 30 90 40 5. 1:50.000 20 15 10 30 15 45 20 6. 1:25.000 10 7,5 5 15 7,5 22,5 10 7. 1:10.000 4 3 2 6 3 9 4 8. 1:5.000 2 1,5 1 3 1,5 4,5 2 9. 1:2.500 1 0,75 0,5 1,5 0,75 2,3 1 10. 1:1.000 0,4 0,3 0,2 0,6 0,3 0,9 0,4

## 2) Processing Image and GCP
Pada tahap ini, data foto udara dan GCP file area pertama diupload  ke  WebODM  untuk  dilakukan processing  image and GCP seperti yang ditunjukkan Gambar 5. Setelah proses selesai dilanjutkan dengan processing area kedua.
Hasil output yang didapatkan dari pengolahan menggunakan  WebODM  adalah  DSM  dan  orthomosaic seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  6,  Gambar  7,  Gambar  8, dan Gambar 9.
Tabel 2. Standar Output Orthophoto Skala Peta Dasar Nilai resolusi (cm) 1:10.000 ≤ 30 1:5.000 ≤ 15
1:2.500 ≤ 10 1:1.000
≤ 8
Gambar 2. Lokasi masing-masing ICP.
Gambar 3. Proses identifikasi GCP WebODM.
Gambar 4. Output identifikasi GCP.
Gambar 5. Processing image and GCP.
Gambar 6. Hasil orthomosaic WebODM area pertama.
Gambar 7. Hasil DSM WebODM area pertama.
Gambar 8. Hasil orthomosaic WebODM area kedua.
Gambar 9. Hasil DSM WebODM area kedua.

## B. Hasil Pengolahan Data Pix4Dmapper
Dalam
proses pengolahan data menggunakan Pix4Dmapper  terdapat  langkah-langkah  yang  dilakukan diantaranya:

## 1) Initial Processing
Pada  tahap intial  processing software  melakukan mengkomputasi keypoint pada masing-masing foto, keypoint dibutuhkan  untuk  mencari  kecocokan  antar  foto  yang selanjutnya  dilakukan Automatic  Aerial  Triangulation dan Bundle  Block  Adjustment seperti  yang  ditunjukkan  Gambar 10.
Pada Gambar 11 terlihat hasil yang didapatkan dari initial process adalah orientasi kamera dan tie point.

## 2) Identifikasi GCP
Tahap identifikasi GCP dilakukan untuk mengidentifikasi GCP yang terdapat pada data foto. Tampilan interface bagian kanan  mengandung  informasi  GCP  yang  digunakan,  lalu pada  interface  bagian  tengah  menampilkan  model  tiga dimensi, sedangkan interface bagian kiri menampilkan layer hasil  pengolahan.  Setelah  identifikasi  GCP,  selanjutnya dilakukan proses Reoptimize untuk mengoptimalkan kembali
parameter  internal  dan  eksternal  dari  kamera  seperti  yang ditunjukkan Gambar 12.

## 3) Point Cloud and Mesh
Tahap point cloud and mesh ini meningkatkan densitas dari 3D points yang telah didapatkan dari tahap sebelumnya. Hasil yang didapatkan dari tahap ini adalah 3D point clouds dan 3D Mesh seperti yang ditunjukkan Gambar 13 dan Gambar 14.
4) DSM, Orthomosaic and Index
Pada tahap DSM, orthomosaic and index , dilakukan proses pembentukan  DSM  dan  orthomosaic  dari  data-data  yang sudah  diperoleh  pada  tahap  sebelumnya  yaitu  tahap point cloud and mesh . Output yang dihasilkan pada tahap ini yaitu DSM dan orthomosaic seperti yang ditunjukkan Gambar 15, Gambar 16, Gambar 17, dan Gambar 18.
Gambar 10. Initial processing Pix4Dmapper.
Gambar 11. Hasil initial processing.
Gambar 12. Proses identifikasi GCP.
Gambar 13. Hasil point clouds Pix4Dmapper.
Gambar 14. Hasil 3D Mesh Pix4Dmapper.
Gambar 15. Hasil orthomosaic Pix4Dmapper area pertama.
Gambar 16. Hasil DSM Pix4Dmapper area pertama.

## C. Hasil Mosaic Data
Mosaic  data dilakukan  untuk  menggabungkan  hasil orthomosaic kedua area menjadi satu data raster baru. Mosaic data dilakukan  dengan  menggunakan  tool Mosaic  to  New Raster pada ArcGIS. Sebelum melakukan mosaic data raster ,
semua  hasil  orthomosaic  dilakukan  proses cropping untuk menghilangkan  warna  hitam  pada  orthomosaic  dengan menggunakan tool Extract by Mask pada ArcGIS seperti yang ditunjukkan Gambar 19, Gambar 20, dan Gambar 21.

## D. Analisis Data
Analisis  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu analisis  ketelitian  untuk  peta  RBI  dan  analisis  GSD.
Gambar 17. Hasil orthomosaic Pix4D area kedua.
Gambar 18. Hasil DSM Pix4D area kedua.
Gambar 19. Hasil crop area 1 (kiri) dan area 2 (kanan).
Gambar 20. Hasil mosaic data WebODM.
Gambar 21. Hasil mosaic data Pix4Dmapper.
Gambar 22. Nilai Absolute Error WebODM.
Gambar 23. Resolusi orthomosaic area 1 WebODM.
Gambar 24. Resolusi orthomosaic area 2 WebODM.
Gambar 25. Perhitungan RMSe Pix4Dmapper.
Gambar 26. Resolusi orthomosaic area 1 Pix4Dmapper.
Gambar 27. Resolusi orthomosaic area 2 Pix4Dmapper
Koordinat ICP hasil pengukuran dengan menggunakan GPS dibutuhkan untuk mendapatkan nilai RMSe pada ICP.

## 1) Analisis Data WebODM
Didapatkan  koordinat  ICP  hasil  pengukuran  GPS  dan koordinat ICP pada hasil pengolahan WebODM seperti yang ditunjukkan Tabel 3.
Setelah  koordinat  masing-masing  ICP  didapatkan, dilakukan  perhitungan  RMSe  untuk  horisontal  dan  vertikal. Didapatkan hasil RMSe horisontal untuk WebODM sebesar 1,92810327 dan RMSe vertikal sebesar 1,195321336 seperti yang ditunjukkan Gambar 22.
Setelah  RMSe  horisontal  dan  vertikal  didapatkan,  nilai CE90  dan  LE90  untuk  hasil  pengolahan  WebODM  dapat diketahui.  Didapatkan  nilai  CE90  sebesar  3,030014288  dan nilai LE90 sebesar 1,972160672.
Pada  hasil  report  pengolahan  WebODM  didapatkan  nilai GSD  rata-rata  orthomosaic  untuk  area  pertama  sebesar  5,5 cm/piksel  dan  area  kedua  sebesar  5,6  cm/piksel.  Sehingga nilai GSD rata-rata untuk hasil pengolahan WebODM adalah ≈ 5,55  cm/piksel  seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  23  dan Gambar 24.
Berdasarkan standar ketelitian peta RBI pada Tabel 1 dan standar  output  orthofoto  pada  Tabel  2,  maka  skala  yang paling sesuai untuk hasil pengolahan WebODM adalah skala 1:5.000 kelas 2.

## 2) Analisis Data Pix4Dmapper
Didapatkan  koordinat  ICP  hasil  pengukuran  GPS  dan koordinat  ICP  pada  hasil  pengolahan  Pix4Dmapper  seperti yang ditunjukkan Tabel 4.
Setelah  koordinat  masing-masing  ICP  didapatkan, dilakukan  perhitungan  RMSe  untuk  horisontal  dan  vertikal. Didapatkan  hasil  RMSe  horisontal  untuk  Pix4Dmapper sebesar 0,67361672 dan RMSe vertikal sebesar 0,664288006 seperti yang ditunjukkan Gambar 25.
Setelah  RMSe  horisontal  dan  vertikal  didapatkan,  nilai CE90  dan  LE90  untuk  hasil  pengolahan  Pix4D  dapat
diketahui.  Didapatkan  nilai  CE90  sebesar  1,022213372  dan nilai LE90 sebesar 1,09600878.
Pada  hasil  report  pengolahan  Pix4Dmapper  didapatkan nilai GSD rata-rata orthomosaic untuk area pertama sebesar 6,49  cm/piksel  dan  area  kedua  sebesar  6,59  cm/piksel. Sehingga  nilai  GSD  rata-rata  untuk  hasil  pengolahan WebODM  adalah ≈ 6,54cm/piksel  seperti  yang  ditunjukkan Gambar 26 dan Gambar 27.
Berdasarkan standar ketelitian peta RBI pada Tabel 1 dan standar  output  orthofoto  pada  Tabel  2,  maka  skala  yang paling  sesuai  untuk  hasil  pengolahan  Pix4Dmapper  adalah skala 1:5.000 kelas 1.

## IV.KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini,  penulis  mendapatkan  beberapa kesimpulan  yaitu:  (1)  WebODM  dan  Pix4Dmapper  sama- sama  dapat  digunakan  untuk mengolah  data  foto  udara  dan menghasilkan output berupa orthomosaic, DSM, point cloud dan hasil report. (2) Tingkat ketelitian yang didapatkan dari pengolahan  Pix4Dmapper  lebih  baik  dari  pengolahan WebODM.  Nilai  RMSe  ICP  yang  didapatkan  dari Pix4Dmapper  adalah  sebesar  0,67361672  untuk  horisontal dan  vertikal  sebesar  0,664288006.  Sedangkan  nilai  RMSe ICP  yang  didapatkan  dati  WebODM  adalah  sebesar 1,92810327 untuk horisontal dan vertikal sebesar 1,195321336. (3) Resolusi orthomosaic WebODM lebih baik dari  resolusi  orthomosaic  Pix4Dmapper.  Nilai  GSD  yang didapatkan dari pengolahan WebODM adalah ≈ 5,5cm/piksel sedangkan  nilai  GSD  yang  didapatkan  dari  pengolahan Pix4Dmapper adalah ≈ 6,4cm/piksel. (4) Software Pix4Dmapper  lebih  unggul  dalam  hal  ketelitian,  sedangkan WebODM  lebih  unggul  pada  resolusi  orthomosaic  yang dihasilkan  (5)  Skala  dan  kelas  yang  sesuai  dengan  hasil pengolahan  WebODM  adalah  1:5.000  pada  kelas  2,
Tabel 3.

## Koordinat ICP hasil orthomosaic WebODM
Nama WebODM X Y Z1 Z2 Z rata2 ICP02 688104,338 9154214,907 174,930 174,930 ICP04 688345,995 9154631,146 167,230 167,230 ICP05 688045,171 9154327,741 175,230 175,230 ICP06 689196,279 9154234,598 161,580 161,830 161,705 ICP07 689198,707 9154240,670 161,580 160,750 161,165 ICP08 688305,230 9155194,915 157,070 157,070 ICP09 687820,779 9154929,446 164,420 164,420 ICP10 688704,218 9154723,159 160,920 166,913 163,916 ICP11 688941,079 9154907,947 156,530 159,660 158,095 ICP12 689303,196 9154612,026 153,110 153,110 Tabel 4. Koordinat ICP hasil orthomosaic Pix4Dmapper Nama Pix4Dmapper X Y Z1 Z2 Z rata2 ICP02 688103,944 9154214,706 174,868 174,868 ICP04 688346,242 9154631,377 166,746 166,746 ICP05 688044,822 9154327,975 175,519 175,519 ICP06 689199,948 9154236,818 160,353 160,184 160,269 ICP07 689202,361 9154242,724 160,325 160,274 160,299 ICP08 688305,088 9155194,634 157,300 157,300 ICP09 687821,198 9154931,359 163,987 163,987 ICP10 688704,430 9154723,958 160,176 164,964 162,570 ICP11 688941,604 9154908,529 155,913 155,622 155,767 ICP12 689304,171 9154611,288 153,971 153,971
sedangkan  skala  dan  kelas  yang  sesuai  dengan  hasil pengolahan Pix4D adalah 1:5.000 pada kelas 1.

## B. Saran
Adapun saran-saran yang mungkin dapat diterapkan untuk penelitian-penelitian  selanjutnya  yaitu:  (1)  Semakin  banyak jumlah foto yang digunakan, maka semakin besar pula RAM dan  storage  yang  dibutuhkan  untuk  mengolah  data  foto menggunakan WebODM. (2) Melakukan perbandingan dari
segi fitur dan kecepatan pemrosesan dari kedua software.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. S. S. Thaariq, “Perbandingan Software Agisoft Photoscan, PIX4D, dan  Aps  Menci  untuk  Pemrosesan  Data  Foto  Udara  Menjadi Orthophoto  dan  Digital  Surface  Model,”  Universitas  Gadjah  Mada, 2018.
[2]  H.  Hidayat and  B. M.  Sukojo, “Analysis of  Horizontal  Accuracy  for Large Scale Rural Mapping Using Rotary Wing UAV Image,” in IOP Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  2017,  vol.  98, no. 1, p. 12052.