Artikel Diulas : 30-01-2024

## UJI AKURASI SLOPE GRADIENT DIGITAL TERRAIN MODEL HASIL PEMOTRETAN FOTO UDARA

## (STUDI KASUS : KECAMATAN LOWOKWARU, KOTA MALANG)
Fransisca Dwi Agustina 1 , Martinus Edwin Tjahjadi 1 , Imam Zulham 1
1 Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Nasional Malang e-mail : siscaagustina@lecturer.itn.ac.id
Abstrak. Penelitian ini mengkaji terkait uji akurasi slope gradient pada Digital Terrain Model ( DTM ) yang dihasilkan dari pemotretan foto udara, khususnya dengan menggunakan teknologi drone .  Pemotretan foto udara  dengan drone telah  menjadi  metode  yang  umum  digunakan  untuk  tujuan  pemetaan.  Metode pemotretan teknologi drone memungkinkan pengambilan data fotogrametri dengan resolusi tinggi dan detail yang signifikan, namun penting untuk memvalidasi akurasi hasil pemodelan DTM , terutama terkait dengan parameter slope gradient . Slope gradient memiliki implikasi penting dalam pemodelan kemiringan lereng, analisis  kestabilan  lereng,  dan  perencanaan  tata  guna  lahan.  Penelitian  ini  melibatkan  uji  akurasi DTM dengan membandingkan nilai slope gradient dari model dengan nilai slope yang diukur secara langsung di lapangan.    Metode  yang  digunakan  yaitu  pemrosesan  data  dari  foto  udara  dan  ekstraksi  informasi  dari kemiringan tanah. Data lapangan tersebut mencakup pengukuran kemiringan secara langsung pada titik-titik tertentu.  Analisis  statistik  digunakan  untuk  membandingkan  hasil  dari DTM dengan  data  lapangan  guna menguji  tingkat  akurasi.  Berdasarkan  hasil  persentase  kemiringan  lereng  memiliki  pengaruh  terhadap kestabilan  lereng.  Penggunaan  informasi  yang  diperoleh  dari  data DTM yang  dihasilkan  dari  foto  udara dengan menerapkan proses filtering dapat dimanfaatkan untuk menganalisis slope gradient atau kemiringan lereng.  Hal  tersebut  dapat  dinyatakan  dengan  melihat  nilai RMSE dari  pengujian  kelayakan  sampel  area, yang menunjukkan bahwa perbedaan keseluruhan area sampel adalah kurang dari 8%. Dalam standar yang telah ditetapkan perbedaan sebesar 8% masih dianggap sebagai area yang relatif datar. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang sejauh mana akurasi slope gradient dari DTM hasil pemotretan foto udara dan memiliki implikasi penting pada penggunaan foto udara dan teknologi pemetaan untuk analisis topografi dan perencanaan wilayah.
Kata Kunci: Digital Terrain Model; Drone; Slope Gradient
Abstract. This research examines slope gradient accuracy tests on Digital Terrain Models (DTM) resulting from aerial photography, especially using drone technology. Aerial photography with drones has become a commonly  used  method  for  mapping  purposes.  Drone  technology  shooting  methods  allow  capturing photogrammetric data with high resolution and significant detail, but it is important to validate the accuracy of DTM modeling results, especially regarding the slope gradient parameters. Slope gradient has important implications in slope slope modeling, slope stability analysis, and land use planning. This research involves testing the accuracy of the DTM by comparing the slope gradient value from the model with the slope value measured  directly  in  the  field.  The  method  used  is  processing  data  from  aerial  photos  and  extracting information from the slope of the land. The field data includes direct slope measurements at certain points. Statistical analysis is used to compare the results from DTM with field data to test the level of accuracy. Based on the results, the slope percentage has an influence on slope stability. The information obtained from DTM data produced from aerial photos through a filtering process can be used to analyze slope gradients. This can be confirmed by examining the RMSE value from the sample area feasibility test, which indicates that  the  variation  in  the  overall  sample  area  is  less  than  8%.  According  to  the  established  standards,  a difference of 8% is still considered relatively flat terrain. It is hoped that the results of this research will provide  a  better  understanding  of  the  extent  of  slope  gradient  accuracy  of  DTM  results  from  aerial photography and have important implications for the use of aerial photography and mapping technology for topographic analysis and regional planning.
Keywords: Digital Terrain Model; Drone; Slope Gradient
Artikel Diulas : 30-01-2024

## PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  pemotretan  foto  udara  guna  untuk  pemetaan  telah  menjadi  pilihan  yang  umum dalam memberikan data spasial yang detail dan luas. Salah satu hasil dari pemotretan foto udara yaitu Digital Terrain  Model ( DTM ). Digital  Terrain Model ( DTM )  yang  merupakan  representasi  digital  dari  permukaan bumi yang mencakup informasi mengenai elevasi atau ketinggian dari suatu wilayah (Zevenbergen & Thorne, 1987). DTM memungkinkan  untuk  melakukan  analisis  yang  lebih  detail  terhadap  karakteristik  topografi, seperti slope gradient atau kemiringan lereng. Kemiringan lereng memiliki peran penting dalam pemahaman dan mitigasi risiko bencana alam, perencanaan tata guna lahan, dan manajemen sumber daya alam.
Kemiringan lereng menunjukan sudut kemiringan dalam persen atau derajat. Misalnya, Dua titik yang berjarak horizontal 100 m  dengan selisih tinggi 10 m  membentuk kemiringan lereng 10%. Semakin curam kemiringan,  semakin  besar  kecuraman  dari  permukaan,  yang  dapat  menimbulkan  peningkatan  aliran permukaan.  Pada  saat  kemiringan  mencapai  100%,  hal  tersebut  setara  dengan  kecuraman  45%  yang  tidak hanya meningkatkan jumlah aliran permukaan namun juga dapat mempercepat erosi tanah. Menurut (Sahara, 2014) jika kemiringan tanah menjadi dua kali lebih curam, erosi tanah di area yang sama dapat meningkat menjadi 2,0 – 2,5 kali lipat. Kemiringan yang lebih curam dan panjang akan meningkatkan kecepatan aliran permukaan serta volume air permukaan (Martono, 2004). Hal tersebut yang menyebabkan risiko kerusakan lahan oleh curah hujan, termasuk kemungkinan terjadinya longsor dan  erosi lapisan tanah subur yang lebih tinggi.
Slope  gradient menunjukkan  tingkat  kemiringan  atau  kecuraman  suatu  permukaan,  sementara Digital Terrain Model ( DTM ) merupakan representasi digital dari permukaan bumi yang  meliputi detail  topografi seperti elevasi tanah. Perbedaan antara keduanya adalah bahwa DTM mencakup informasi elevasi tanah secara umum, sedangkan slope gradient memberikan informasi spesifik tentang kemiringan atau lereng pada suatu lokasi (Wilson & Gallant. 2000). Pentingnya slope gradient dalam berbagai bidang ini menunjukkan bahwa akurasi DTM hasil pemotretan foto udara menjadi faktor kunci dalam membuktikan keakuratan hasil analisis kemiringan lereng. Adanya perbedaan antara nilai slope gradient yang dihasilkan oleh DTM foto udara dengan kondisi  lapangan  yang  sebenarnya dapat  mengakibatkan  kesalahan interpretasi dan  pengambilan  keputusan yang kurang tepat.
Oleh  karena  itu,  uji  akurasi  terhadap slope  gradient pada DTM menjadi  hal  yang  penting  untuk memvalidasi kualitas dan ketepatan hasil pemetaaan menggunakan fotogrametri.

## METODOLOGI

## 1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini berlokasi di daerah Tunggulwulung, Kota Malang, Jawa Timur, pada koordinat geografis -7°55’32.722’’LS  112°36’7.859”BT.  Dapat  dilihat  pada  ilustrasi  Gambar  1  ortofoto  area  penelitian, merupakan kenampakan area jembatan, tanah datar, dan berlereng ( slope ). Data yang diperlukan yaitu ortofoto dan data GPS dari hasil pengukuran terestrial untuk menvisualisasikan area penelitian sebenarnya.
Artikel Diterima : 15-03-2024
Gambar 1. Ortofoto Area Penelitian
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menerapkan metode grid . Metode grid merupakan pendekatan  dalam  analisis  spasial  dalam  bentuk  kerangka grid (Longley  &  Rhind.  2015).  Metode  tersebut dilakukan  dengan  interpolasi  volumetrik  menggunakan  kerangka grid atau  jaringan  untuk  memproses  dan menganalisis data spasial.

## 2. Pengambilan Data
a. Pemotretan Foto Udara
Pemotretan fotogrametri yang dilakukan dengan  menggunakan teknologi  drone DJI Phantom 4 Pro.  Tinggi  terbang  disesuaikan  dengan  peningkatan  70  meter  untuk  mencapai Ground  Sampling Sistance ( GSD )  kurang  dari  5  cm/piksel,  berguna  untuk  meningkatkan  akurasi  ortofoto  untuk interpretasi.
b. Survei Global Positioning System ( GPS ) Pada penelitian ini pengambilan data GCP dan ICP pada foto udara adalah salah satu tahap penting dalam  proses  pemetaan.    Pengambilan  data GCP dan ICP dapat  dilakukan  menggunakan  berbagai metode termasuk menggunakan perangkat GPS , pemetaan GNSS , atau total station.
Pada survei GPS dengan moda jaringan dan radial merupakan dua metode pendekatan yang umum digunakan dalam pemetaan pemrosesan data GPS . Moda jaringan melibatkan beberapa titik kontrol yang tersebar dalam satu jaringan saling terhubung dengan yang lain. Sementara itu, survei GPS moda radial  fokus  pada  satu  stasiun/  titik  pusat  yang  mengumpulkan  data  dari  jangkauan  titik  kontrol lainnya,  ilustrasi gambar terlihat pada Gambar 2 survei GPS Moda Jaring dan Moda Radial.
3. Metode Pembuatan Digital Terrain Model (DTM)
Digital  Terrain  Model ( DTM )  merupakan  representasi  digital  yang  memuat  informasi  elevasi  dari permukaan  bumi  yang  terbuka  dan  tidak  dipengaruhi  oleh  vegetasi  atau  unsur  buatan  manusia  lainnya, sedangkan Digital Surface Model ( DSM ) adalah representasi digital dari permukaan bumi yang  mencakup semua  objek  atau  fitur  di  atas  permukaan,  termasuk  elemen  buatan  manusia  seperti  bangunan,  pohon,  dan struktur lainnya Wirantiko, M., Handayani, H. H. dan Cahyono, AB (2020). Perbedaan utama antara DSM dan DTM yaitu DSM mencakup semua objek di permukaan, termasuk elemen buatan manusia, sementara DTM hanya mencakup fitur topografi alami tanah tanpa elemen buatan manusia.
Berdasarkan hasil dari proses filtering DSM menghasilkan model permukaan bumi yaitu DTM . DTM yang telah  melalui  proses filtering dapat  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  wilayah  penelitian  berdasarkan kemiringan lereng dari pemotretan foto udara (Pratama Arbad, S. T. 2017).
4. Metode Slope Gradient
Slope gradient adalah sudut atau tingkat kemiringan dari suatu permukaan tanah,  yang dapat dinyatakan dalam bentuk derajat atau persentase. Hal tersebut menunjukkan tingkat kemiringan dari permukaan tersebut.
Dalam proses analisa slope gradient hal yang terlebih dahulu ditentukkan yaitu nilai kemiringan lereng. Faktor kemiringan lereng dihitung dengan memanfaatkan nilai slope /W untuk kemiringan lereng 40°, 45°, 50°, 55° dan 60°, data tersebut menunjukkan beberapa metode dan hasil perhitungan (Munir, A. P. 2018).
Pada  umumnya  lereng  merupakan  ukuran  kemiringan  suatu  nilai  relatif  terhadap  permukaan  datar  dan biasanya  dinyatakan  dalam  persentase.  Kemiringan  lereng,  panjang  lereng,  dan  karakteristik  lereng mempengaruhi laju erosi dan limpasan. Algoritma perhitungan menurut (SAPIANEM, hal. 2020) :
𝐾𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑥 − 𝑦 = 𝑥−𝑦 𝑏𝑒𝑑𝑎 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑚𝑒𝑑𝑎𝑛 × 100 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐾𝑒𝑙𝑒𝑟𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 (%) = ℎ 𝑟 × 100% (2) 𝐷𝑒𝑟𝑎𝑗𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑙𝑒𝑟𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 (°) = 𝑎𝑟𝑐 tan ℎ 𝑟 × 57.29578 (3)
Keterangan :
ℎ : Elevasi (m)
𝑟 : Jarak datar (m)
Artikel Diulas : 30-01-2024 Artikel Diterima : 15-03-2024
Gambar 4. Area Kelerangan Landai (Sedang)
Gambar 5. Area Kelerangan Landai (Rendah)

## 5. Perhitungan Root Mean Square Error (RMSE)
Menurut  Putra  (2016),  terdapat  metode  alternatif  untuk  mengevaluasi  metode  peramalan  yang  disebut RMSE , dapat mengukur tingkat akurasi hasil peramalan model. RMSE (Root Mean Square Error) juga dapat menunjukkan  seberapa  besar  kesalahan  yang  dihasilkan  oleh  model  peramalan.  Nilai RMSE yang  rendah menunjukkan bahwa variasi nilai yang dihasilkan oleh model prediksi hampir sama dengan variasi nilai yang diamati. RMSE horizontal dihitung menggunakan nilai RMSEx dan RMSEy , sedangkan RMSE vertikal diukur dengan nilai RMSEz . Nilai RMSE dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut  (Putra, 2016).
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑥 = √ ∑(𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖−𝑥 𝑐𝑒𝑘,𝑖) 2 𝑛
(4)
𝑅𝑀𝑆𝐸𝑦 = √ ∑(𝑦 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖−𝑦 𝑐𝑒𝑘,𝑖) 2 𝑛 (5)
𝑅𝑆𝑀𝐸𝑟 = √ ∑(𝑥 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖−𝑥 𝑐𝑒𝑘,𝑖) 2 +(𝑦 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖−𝑦 𝑐𝑒𝑘,𝑖) 2 𝑛
(6)
𝑅𝑆𝑀𝐸𝑧 = √(𝑅𝑀𝑆𝐸𝑥) 2 + (𝑅𝑀𝑆𝐸𝑌) 2 (7)
Nilai RMSE untuk komponen vertikal dapat dihitung dengan persamaan berikut :
RMSEz = √ ∑(𝑧 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖−𝑧 𝑑𝑎𝑡𝑎,𝑖) 2 𝑛 (8) Keterangan : RMSEx : Nilai Root Mean Square Error x RMSEy : Nilai Root Mean Square Error y RMSEz : Nilai Root Mean Square Error z RMSEr : Nilai Root Mean Square Error untuk   Komponen Horizontal (r) RMSEz : Nilai Root Mean Square Error untuk Komponen Vertikal (z) Zcek : Nilai Elevasi pada Pengukuran Lapangan Zdata : Nilai Elevasi pada DEM n
: Jumlah Titik Sampel

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Ortofoto dan Digital Surface Model ( DSM )
Ortofoto  yang  dihasilkan  merupakan  sekumpulan  foto  yang  telah  diolah  secara  fotogrametri  untuk menghilangkan  adanya  distorsi  geometris,  sehingga  dapat  memberikan  representasi  peta  yang  akurat  dari permukaan bumi. Pada hasil ortofoto yang tersaji pada Gambar 6 dapat memberikan informasi detail terkait dengan topografi dan fitur permukaan seperti bangunan, jalan, sungai, dan vegetasi.
Hasil pengolahan foto udara selain ortofoto yaitu DSM . DSM merupakan representasi digital dari permukaan bumi, termasuk fitur-fitur seperti bangunan, vegetasi, dan objek lainnya.  Data ortofoto dan DSM digunakan dalam pembuatan data DTM melalui proses filtering.
Gambar 7. Digital Surface Model

## 2. Pengolahan Filtering DTM
Pada umumnya filtering DTM merupakan proses penghilangan atau pengurangan noise atau ketidakpastian pada data elevasi untuk meningkatkan akurasi representasi terhadap permukaan bumi (Hengl & Evans. 2009). Pengolahan  filtering DTM merupakan  langkah  penting  dalam  pemrosesan  data  topografi  untuk  dapat menghasilkan  representasi  yang  akurat  pada  permukaan  tanah.  Pada  umumnya  hasil  dari  pemrosesan fotogrametri yang dikenal sebagai DSM mencakup unsur-unsur vegetasi seperti pohon, bangunan, dan jalan. Oleh  karena  itu,  diperlukan  proses  filtering  atau  penyaringan.  Filtering  tersebut  bertujuan  untuk menghilangkan unsur- unsur vegetasi agar dapat menghasilkan DTM yang hanya memuat unsur non-vegetasi ilustrasi gambar pada Gambar 8 hasil filtering DTM .
Gambar 8. Hasil Filtering Digital Terrain Model 3. Hasil DTM Spot Height DTM spot height merujuk pada representasi digital dari elevasi tanah sesuai dengan lokasi yang sebenarnya (Peucker & Douglas. 1975). DTM spot height merupakan DTM yang melalui proses filtering memiliki ground
Artikel Diterima : 15-03-2024
sebenarnya di lapangan. Data spot height dihasilkan dari analisis foto udara dengan menggunakan nilai elevasi yang diketahui dari titik-titik validasi.
Pada  hasil DTM  Spot  Height penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 DTM  Spot  Height, terlihat  pada gambar memiliki tingkatan warna yang berbeda di kelaskan sesuai dengan elevasi tanah yang diukur sesuai dengan kondisi lapangan dengan survei GPS.

## Gambar 9. DTM Spot Height
4. Uji Validasi
Persentase kemiringan dari data DTM dihitung dengan menggunakan rumus berikut : Kemiringan  x-y  =  beda  tinggi  x-y/jarak di  lapangan  x  100,  dan  hasil  perhitungan slope tersebut menunjukkan kemiringan lereng. Uji validasi dilakukan dengan membandingkan hasil slope foto udara dengan DTM Spot Height , dan dilakukan pada 3 kelas yaitu kelas kelerengan rendah, sedang, dan tinggi. Pengujian tersebut dapat dievaluasi melalui nilai RMSE total yang diperoleh dari setiap kelas slope . Hal tersebut dilakukan guna untuk menilai seberapa akurat nilai kemiringan dari DTM foto udara yang dihasilkan menggunakan  metode  otomatis  filtering  dan  semi-otomatis  filtering  terhadap  data spotheight yang  diukur menggunakan GPS Geodetik .
Tabel 1. Hasil RMSE Kelas Slope Tinggi
Id POINT_X (m) POINT_Y (m) Z (m) (Spot Height) Z (m) (Slope Foto Udara) ΔZ² (m) 1 676608,4506 9123552,553 548,0933597 547,4227844 0,449671 2 676613,3813 9123551,756 550,0818381 549,7338913 0,121067 3 676618,3116 9123550,958 552,8044888 551,9300633 0,76462 4 676623,242 9123550,16 554,9468627 553,4199059 2,331597 5 676622,3246 9123545,246 556,4149815 556,5766678 0,026142 6 676617,394 9123546,042 556,167294 555,0071117 1,346023 7 676612,4638 9123546,842 554,5789093 552,5645017 4,057838 8 676607,5334 9123547,64 551,5126497 549,987239 2,326878 9 676606,616 9123542,726 554,6366631 552,631804 4,01946 10 676611,5463 9123541,927 557,2869056 555,0996905 4,78391 11 676616,4767 9123541,129 557,2827725 556,9986202 0,341234 12 676621,4071 9123540,331 557,2925851 557,5306887 0,056693 Ʃ ΔZ² = 20,6 RMSE Z = 1,30
Artikel Diterima : 15-03-2024
Tabel 2. Hasil RMSE Kelas Slope Sedang Id POINT_X (m) POINT_Y (m) Z (m) (Spot Height) Z (m) (Slope Foto Udara) ΔZ² (m) 1 676710,631 9123655,374 566,038 565,5621 0,476 2 676714,305 9123651,985 565,992 565,4812 0,511 3 676717,978 9123648,593 565,951 565,3964 0,554 4 676721,652 9123645,201 565,909 565,3323 0,577 5 676718,21 9123641,577 564,983 564,6829 0,300 6 676714,535 9123644,968 565,296 564,6528 0,644 7 676710,861 9123648,359 565,333 564,9812 0,352 8 676707,186 9123651,751 565,105 564,723 0,382 9 676703,74 9123648,127 564,026 563,3355 0,691 10 676707,417 9123644,734 563,970 563,2332 0,737 11 676711,091 9123641,344 563,866 563,2318 0,634 12 676714,764 9123637,954 563,334 563,0447 0,289 13 676711,319 9123634,331 561,760 561,9034 -0,143 14 676707,646 9123637,717 562,034 561,9952 0,039 15 676703,972 9123641,109 562,411 562,264 0,147 16 676700,298 9123644,501 562,500 562,2843 0,215 Ʃ ΔZ² = 6,4 RMSE Z = 0,63
Tabel 3. Hasil RMSE Kelas Slope Rendah Id POINT_X (m) POINT_Y (m) Z (m) (Spot Height) Z (m) (Slope Foto Udara) ΔZ² (m) 1 676853,2 9123844 570,9182 571,1376 0,219366 2 676857,8 9123842 570,8123 571,1376 0,325244 3 676862,4 9123840 570,7066 571,1371 0,430472 4 676867 9123838 570,6008 571,1063 0,505495 5 676871,6 9123836 570,5952 570,9522 0,356991 6 676869,5 9123831 570,5859 570,8407 0,254773 7 676864,9 9123833 570,679 571,0673 0,388229 8 676860,3 9123835 570,7847 571,1376 0,352825 9 676855,7 9123837 570,8905 571,1454 0,254868 10 676851,1 9123839 570,9878 571,1454 0,15756 11 676867,5 9123827 570,6646 570,898 0,233373 12 676862,8 9123829 570,7572 571,1298 0,37259 13 676858,2 9123831 570,863 571,1373 0,274373 14 676853,6 9123833 570,9614 571,1454 0,184008 15 676849 9123835 571,018 571,1476 0,129527 Ʃ ΔZ² = 8,88 RMSE Z = 0,77
Tabel 4. Kelas Slope berdasarkan Persentase Kemiringan No Kelas Slope %Kemiringan (Slope Spotheight) %Kemiringan (Slope Foto Udara) 1 Slope Tinggi 51,68% 56,79% 2 Slope Sedang 20,37% 17,42% 3 Slope Rendah 2.09% 1.48%
Berdasarkan hasil uji validasi terhadap hasil DTM Spot Height dengan hasil slope, yaitu hasil pada kelas kelerengan  tinggi dengan  tingkat  persentase  kemiringan  51,68  %  nilai RMSE yang  diperoleh  1,3  meter, sedangkan  pada  kelas  kelerengan  sedang  dengan  tingkat  persentase  kemiringan  20,37  %  nilai RMSE yang diperoleh 0,63 meter, dan pada kelas kemiringan rendah dengan tingkat persentase kemiringan 2,09 % nilai RMSE yang diperoleh 0,77 meter. Hasil tersebut menunjukkan bahwa  hasil uji akurasi pada slope gradient DTM dengan  tingkat  persentase  kemiringan  slope  sekitar  2,09  %  -  20,37  %  masuk  pada  standar  ketelitian RMSE dibawah 1 m. Sedangkan dengan tingkat persentase kemiringan slope sekitar 50 % ketelitian RMSE yang diperoleh sekitar 1 m. Nilai RMSE rendah menunjukkan bahwa model tersebut memiliki tingkat presisi yang  tinggi  dalam  memprediksi  variabilitas  nilai  yang  sesuai  dengan  data  yang  pengukuran  sebenarnya
(Willmott & Matsuura. 2005).  Hal tersebut menunjukkan bahwa data Slope Gradient DTM dapat digunakan pada tingkat persentase kemiringan cenderung datar.

## PENUTUP

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  uji  validasi  yang  diperoleh  bahwa  pemanfaatan  data  filtering DTM foto  udara  dapat digunakan untuk analisa slope gradient atau kemiringan lereng.
Hal tersebut terbukti dengan melihat hasil nilai RMSE dari uji validasi di area sampel, dimana seluruh area yang  diklasifikasikan  sebagai  tingkat  kelerengan  tinggi,  sedang,  dan  rendah  menunjukkan  perbedaan  yang kurang dari 8%. Dalam standar yang telah ditetapkan, perbedaan sebesar 8% masih dianggap sebagai datar.

## Saran
1. Penentuan  tinggi  terbang  berpengaruh  pada  nilai  GSD  yang  didapatkan  guna  untuk  mendapatkan kenampakan permukaan yang lebih jelas.
2. Penggunaan  dan  penambahan  titik  kontrol  sebagai  titik  georeferencing  guna  menghasilkan  posisi geografis yang lebih presisi.
3. Penggunaan metode filtering yang digunakan mempengaruhi hasil dari DTM slope .

## DAFTAR PUSTAKA
Afrizal, R., Ruspianda, R., & Pratiwi, R. (2022). PEMANFAATAN DRONE DJI PHANTOM 4 PRO DAN APLIKASI SIG  (ArcGIS)  UNTUK  IDENTIFIKASI  BATAS  ADMINISTRASI  WILAYAH  DI  KEC.  KUANTAN  TENGAH KABUPATEN KUANTAN SINGINGI. JURNAL PERANGKAT LUNAK , 4 (3), 172-181.
Fadilah, N., Arsyad, U. dan Soma, A.S. 2019. Analisis tingkat  kerawanan  tanah  longsor  menggunakan metode  frekuensi rasio  di  Daerah  Aliran  Sungai Bialo. Journal of Perennial 15(1)
Falkiya, I., & Harimurti, H. (2014). Pengaruh Kemiringan Lereng Dan Lebar Pondasi Dengan Rasio D/b= 1 Terhadap Daya Dukung Pondasi Pada Pemodelan Fisik Lereng Dengan Perkuatan Geotekstil (Doctoral dissertation, Brawijaya University).
Gunawan, M. I., Sugiarto, D., & Mardianto, I. (2020). Peningkatan Kinerja Akurasi prediksi penyakit diabetes mellitus menggunakan  metode  grid  Seacrh  Pada  algoritma  logistic  regression. JEPIN  (Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian Informatika) , 6 (3), 280-284.
Hariyanto,  E.  K.  (2015). PERBANDINGAN  PENGGUNAAN  SOFTWARE  AGISOFT  PHOTOSCAN  DAN  PCI GEOMATICA  UNTUK  PEMBUATAN  ORTHOPHOTO  DARI  DATA  UAV  KAMERA  NON-METRIK  (Studi  Kasus Desa Gading Kulon–Kecamatan Dau–Kabupaten Malang) (Doctoral dissertation, ITN MALANG).
Hengl, T., & Evans, I. S. (2009). Mathematical and digital models of the land surface. Development in Soil Science 33, 173-200.
Jensen,  J.  R.  (2007).  Remote  Sensing  of  the  Environment:  An  earth  resource  perspective.  2ndPrentice-Hall  series  in Geographic Information Science, USA
Kalay, D. E., Lopulissa, V. F., & Noya, Y. A. (2018). Analisis kemiringan lereng pantai dan distribusi sedimen pantai perairan  Negeri  Waai  Kecamatan  Salahutu  Provinsi  Maluku. TRITON:  Jurnal  Manajemen  Sumberdaya Perairan , 14 (1), 10-18.
Longley, P. A., Goodchild, M. F., Maguire, D. J., & Rhind, D. W. (2015). Geographic information science and systems. John Wiley & Sons.
Munir,  A.  S.  (2018).  Kestabilan  Lereng  Menggunakan  Program  Slope/w  pada  Pit  GN-10  Pulau  Gag  Kabupaten  Raja Ampat Papua Barat. Jurnal Geomine , 6 (3), 157-162.
Pratama  Arbad,  S.  T.  2017  Pemanfaatan  Foto  Udara  Untuk  Identifikasi  Potensi  Desa  Berdasarkan  Arahan  Fungsi Kawasan, Studi Kasus Dusun Iii, Desa Way Galih, Kecamatan Tanjung Bintang, Kabupaten Lampung Selatan.
Purwanto,  T.  H.  (2017).  Pemanfaatan  foto  udara  format  kecil  untuk  ekstraksi  digital  elevation  model  dengan  metode stereoplotting. Majalah Geografi Indonesia , 31 (1), 73-89.
Artikel Diterima : 15-03-2024
SAPIANEM,  S.  (2020). EVALUASI  KESESUAIAN  LAHAN  UNTUK  TANAMAN  KAKAO  (Theobroma  cacao  L.)  DI DESA SUKADANAKECAMATAN BAYAN KABUPATEN LOMBOK UTARA (Doctoral dissertation,
Universitas_Muhammadiyah_Mataram).
Suherlan, E., 2001. Zonasi Tingkat Kerentanan Banjir Kabupaten Bandung Menggunakan Sistim Informasi  Geografis. Skripsi Fakultas MIPA Institut Pertanian Bogor.
Syafri,  S.  H.  (2015).  Identifikasi  Kemiringan  Lereng  Di  Kawasan  Permukiman  Kota  Manado  Berbasis  SIG. Spasial , 1 (1),  70-79
Willmott, C. J., & Matsuura, K. (2005). Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance. Climate Research, 30(1), 79-82.
Wilson, J. P., & Gallant, J. C. (2000). Terrain analysis: principles and applications. John Wiley & Sons.
Wirantiko, M., Handayani, H. H., & Cahyono, A. B. (2020). Studi Pembuatan DTM Menggunakan Metode Slope Based Filtering dan Grid Based Filtering (Studi Kasus: Kelurahan Wonokromo Dan Lontar, Kota Surabaya). Geoid , 16 (1), 46-56.
Zevenbergen, L.W., & Thorne, C. R. (1987). Quantitative analysis of land surface topography. Earth Surface Processes and Landforms, 12(1), 47-56.
-----------------