Abstrak—Kondisi  yang  tidak  seimbang  antara  ketersediaan lahan  dengan  perkembangan  pembangunan  menyebabkan pemanfaatan  lahan  yang  sebelumnya  horizontal  beralih menjadi
vertikal. Kebutuhan tersebut mendorong berkembangnya  kadaster  3D.  Saat  ini  Indonesia  menerapkan sistem  kadaster  2D.  Inventarisasi  HMASRS  menjadi  penting dalam  menunjang  pengembangan  kadaster  3D.  Perlu  cara terkini  dalam  melakukan  inventarisasi  tersebut,  baik  teknik survei  maupun  penyimpanan  datanya.    Cahyono  dan  Fuadi (2019)  membuat  pemodelan  3D  pada  bangunan  vertikal  yang dikombinasikan dengan pembuatan basis data kepemilikannya. Handayani  dan  Zakaria  (2016)  membuat  model  3D  bangunan candi menggunakan terrestrial laser scanner. Penelitian tersebut membuktikan  bahwa  penggunaan  terrestrial  laser  scanner terbukti  efektif  dan  mampu  menghasilkan  ketelitian  yang memenuhi  toleransi  untuk  pemodelan  obyek  dalam  bentuk  3 dimensi.  Penelitian  ini  akan  membuat  model  3  dimensi  Tower Honolulu  Apartemen  Gold  Coast  Pantai  Indah  Kapuk,  Kota Jakarta  Utara  dari  data  point  cloud  hasil  pengukuran menggunakan  terrestrial  laser  scanner.  Pemodelan  3D  akan dibantu oleh perangkat lunak terstandardisasi BIM. Basis data kepemilikan  ruang  dalam  bentuk  geodatabase  menggunakan perangkat  lunak  berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG). Model  3D  akan  diintegrasikan  dengan  geodatabase  yang memuat  informasi  data  kepemilikan  ruang.  Hasil  akhir  dari penelitian ini adalah informasi kepemilikan atas satuan rumah susun dalam bentuk peta interaktif 3D.
Kata  Kunci—Geodatabase,  Kadaster  3D,  Point  Cloud, Pemodelan 3D.

## I. PENDAHULUAN
ADASTER 3 Dimensi merupakan sistem kadaster yang pendaftarannya dilakukan dengan memberikan pandangan kewenangan ( right ) dan pembatasan ( restriction ) yang tidak hanya sebatas persil tanah, akan tetapi pada unit property [1]. Kadaster3D sudah banyak dikembangkan dalam bidang  pertanahan  [2].  Kebutuhan  penggunaan  ruang  yang semakin  mendesak,  khususnya  di  kota-kota  besar  menjadi salah satu faktor yang mendorong dikembangkannya kadaster 3D  [3].  Kondisi  yang  tidak  seimbang  antara  ketersediaan lahan  dengan  perkembangan  pembangunan  menyebabkan pemanfaatan  lahan  yang  sebelumnya  horizontal  beralih menjadi vertikal [4]. Contoh nyata pemanfaatan lahan secara vertikal  adalah  dengan  semakin  banyaknya  dibangun berbagai  jenis  rumah  susun  yang  didasarkan  pada  tujuan- tujuan  yang  berbeda,  seperti  rumah  susun  umum,  rumah susun  khusus,  rumah  susun  negara,  dan  rumah  susun komersial atau yang biasa dikenal dengan apartemen.
Budisusanto dan Lestari (2017) telah melakukan penelitian mengenai  inventarisasi  kadaster  3D  pada  Rumah  Susun Grudo,  Surabaya.  Penelitian  ini  menghasilakan  model  3D dari  data Detail  Engineering  Design (DED).  Model  3D direlasikan dengan basis data kepemilikan setiap ruang. Hasil akhir dari penelitian ini berupa sistem informasi kadaster 3D berbasis web .  Penelitian  terdahulu  lainnya  telah  melakukan
pembuatan  visualisasi  3D  bangunan  cagar  budaya menggunakan terrestrial laser scanner . Hasilnya membuktikan  bahwa  visualisasi  3D  melalui  survei menggunakan terrestrial laser scanner merupakan salah satu cara  yang  efektif.  Selisih  horizontal  antara  pengukuran terrestrial laser scanner dengan total station sebesar 1 mm sedangkan  selisih  vertikalnya  sebesar  3  mm  [5].  Penelitian tersebut hanya sebatas membuktikan bahwa terrestrial laser scanner dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah visualisasi 3D, tetapi belum sampai pada pemanfaatan lebih jauh secara praktis.
Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  peta interaktif  3D.  Peta  3D  nantinya  mampu  memberikan informasi  berupa  data  spasial  3D  yang  dilengkapi  dengan data  keruangan.  Peta  ini  dapat  membantu  pihak  terkait, khususnya Badan Pertanahan Nasional Kanwil Jakarta dalam rangka  inventarisasi  Hak  Milik  Atas  Satuan  Rumah  Susun (HMASRS).

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah Tower Honolulu, Apartemen Gold  Coast,  Pantai  Indah  Kapuk,  Kamal  Muara,  Kec. Penjaringan,  Kota  Jakarta  Utara,  DKI  Jakarta  terletak  pada 106°44'14.72" - 106°44'17.65"E Bujur Timur dan 6°6'5.13" - 6° 6'9.30" Lintang Selatan (Gambar 1).

## B. Data dan Peralatan

## 1) Data
Data  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut: (a) Data point cloud dan (b) Data atribut.
2) Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai  berikut:  (a)  Perangkat  Keras  ( Terrestrial  Laser Scanner Leica RTC 360 yang digunakan untuk akuisisi data point  cloud dan Personal  Computer atau  laptop).  (b) Perangkat  Lunak  ( Cyclone  Register  360  trial digunakan untuk  meregistrasi  dan  georeferensi  data point  cloud, Autodesk Recap student lisence digunakan untuk

## Pemodelan 3D dari Data Point Cloud untuk Inventarisasi HMASRS
Muhammad Zhofir dan Yanto Budisusanto Jurusan Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : yanto_b@geodesy.its.ac.id
K
Gambar 1. Lokasi penelitian.
mengkonversi  data  point  cloud  menjadi  format  *.rcp, Autodesk  Revit  student  lisence digunakan  untuk  proses pemodelan  terstandardisasi Building  Information  Modelling (BIM) , ArcGIS  Pro  student  lisence digunakan  untuk manajemen  data  tabular  dan  spasial  hingga  menjadi  peta interaktif 3D, serta Perangkat pengolah kata dan angka).

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  pelaksanaan  penelitian  ini  secara  umum  terdiri dari  studi  literatur,  pengambilan  data,  pengolahan  data,  dan analisis hasil. Secara lebih detail terdiri dari:

## 1) Pembuatan Model 3D
Point  cloud hasil  pengukuran  diregistrasi  terlebih  dahulu dengan  metode cloud  to  cloud . Cloud  to  cloud merupakan teknik  registrasi  dengan  konsep  mencari offset atau  jarak terdekat secara berulang – ulang dari kedua titik yang terdekat antara  kedua kumpulan point cloud .  Pertampalan dari point clouds harus  di  atas  60%  sehingga  akan  menambah  beban kerja  pada  proses  pengambilan  data  [6].  Selanjutnya dilakukan proses georeferensi agar data point cloud posisinya sesuai dengan posisi bangunan di permukaan bumi. Filtering perlu dilakukan untuk menghilangkan noise pada point cloud atau  bagian  yang  tidak  diperlukan.  Proses  pemodelan  3D dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak  Autodesk  Revit dengan  ketelitian  mengacu  pada Level  of  Detail tingkat  3 (LOD  3).  LOD    3  secara  eksterior  sudah  menggambarkan secara nyata objek maupun fitur / bagian dari objek, seperti relief dinding, dan bagian lainnya pada sebuah model 3D.
2) Analisa Kesesuaian Point Cloud dengan Bangunan

## Sebenarnya
Idealnya  analisa  kesesuaian point  cloud dengan bangunan  sebenarnya  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  pengukuran  langsung  di  lapangan  dengan  data point cloud .  Namun  karena  keterbatasan  akses  lapangan,  analisa
dilakukan  dengan  membandingkan floor  plan atau  denah dengan point  cloud. Proses  analisa  menjadi  sangat  penting untuk  memastikan  apakah  hasil  pemodelan  sudah  sesuai dengan ukuran bangunan sebenarnya.

## 3) Pengolahan Data Atribut
Konsep  model  kadaster  3D  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah pure  3D  cadastre yang  merupakan bagian dari konsep full 3D cadastre dengan entitasnya berupa volume  [1].  Volume  ruang  pribadi  dihasilkan  dari perhitungan  pada Autodesk  Revit .  Perhitungan  volume mengacu pada wall finish. Autodesk Revit juga menyediakan fitur schedule yang dapat  diisi  dengan  informasi  keruangan dari  model  yang  sudah  dibuat,  seperti  luas,  volume,  nomor ruang,  dan  sebagainya. Schedule pada Autodesk  revit di- export menjadi  file  berkestensi  *.csv  untuk  dilakukan penambahan  data  lainnya  jika  diperlukan.  File  berekstensi *.csv kemudian dimasukkan pada ArcGIS Pro untuk menjadi geodatabase sehingga memiliki relasi dengan model 3D yang dihasilkan sebelumnya.

## 4) Tahap Akhir
Pada  tahap  akhir  didapatkan  peta  interaktif  3D  yang menggambarkan  informasi  kepemilikan  apartemen  Gold Coast  PIK  dalam  bentuk  model  3D  beserta  relasi kepemilikannya. Hasil akhir akan ditampilkan pada ArcGIS Enterprise yang memberikan informasi tentang kepemilikan atas satuan rumah susun

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pengukuran Terrestrial Laser Scanner Point cloud hasil pengukuran ditunjukkan pada Gambar 2. Data tersebut merupakan data sebelum dilakukan pengolahan lebih lanjut.
Gambar 4. Posisi TLS saat akuisis data point cloud .
Gambar 5. Tampilan point cloud pada mode bundle cloud.
Gambar 2. Lantai 2 sebelum proses filtering.
Gambar 3. Lantai 2 sesudah proses filtering.
Terdapat  beberapa  istilah  perangkat  lunak  Cyclone  R egister 360 yang perlu dipahami dari hasil pengukuran TLS: (a) Setup, merupakan  tempat  berdirinya terrestrial  laser scanner .  (b) Link, merupakan  garis  yang  menghubungkan antar setup . (c) Bundle, merupakan kumpulan setup dan link yang saling terhubung.
Titik merah pada Gambar 2 merupakan setup , garis hijau merupakan link ,  dan  satu  kesatuan link dan setup pada Gambar 2 merupakan bundle .
1) Filtering
Proses filtering bertujuan untuk membuang titik yang tidak diperlukan  dari  data point  cloud ,  baik  bagian  yang  tidak termasuk  area  pengukuran  maupun noise. Proses  ini dilakukan  secara  manual  menggunakan  perangkat  lunak cyclone  register  360 .  Gambar  3,  Gambar  4  dan  Gambar  5 adalah  contoh  sebelum  dan  sesudah  proses  filtering  pada lantai 2:

## 2) Georeferencing
Proses  georeferencing  dilakukan  untuk  mengubah koordinat lokal point cloud ke dalam sistem koordinat global. Karena  tujuan  penelitian  ini  untuk  kebutuhan  kadaster  3D, maka  sistem  koordinat  yang  digunakan  adalah  TM-3. Koordinat Ground Control Point (GCP) didapatkan dari hasil pengukuran  menggunakan  GPS  RTK  pada  Tabel  1. Koordinat  GCP  hasil  pengukuran  GPS  RTK  di- tie  in pada
GCP  yang  terlihat  pada point  cloud sebagaimana  yang ditunjukkan pada Gambar 6.
Untuk  menyamakan  referensi  antara  satu  lantai  dengan lantai  lainnya  dilakukan  penggabungan.  Penggabungan antara  satu  lantai  dengan  lantai  lainnya  dilakukan  dengan menyamakan posisi objek pada tangga darurat yang terdapat pada sisi barat maupun sisi timur bangunan (Gambar 7).
3) Exporting Data
Point cloud yang sudah tergeoreferensi di- export agar bisa dibaca  oleh  perangkat  lunak  pembangun  model  3D.    File berformat  *.e57  pada  Cyclone  Register  360  perlu  di-export ke dalam format *.rcs agar bisa ditampilkan pada perangkat lunak Autodesk Recap (Gambar 8). File yang tersimpan pada Autodesk  Recap  akan  di- import ke  Autodesk  Revit  untuk dilakukan proses pemodelan 3D.
Tabel 1. Koordinat GCP hasil pengukuran GPS RTK Titik Easting (m) Northing (m) H (m) CP1 226365,461 825393,864 22,917 CP2 226344,179 825365,317 22,956 CP3 226344,821 825343,791 22,912 CP4 226272,355 825309,160 22,802 CP5 226268,820 825290,431 22,847 CP6 226271,451 825259,426 22,826 Tabel 2.
Perbandingan ukuran objek point cloud dengan floor plan Objek Ukuran Objek Floor Plan (m) Ukuran  Objek Point Cloud (m) ΔUkuran (m) 1 2,910 2,908 0,002 2 7,989 8,002 0,013 3 4,154 4,163 0,009 4 4,758 4,750 0,008 5 4,758 4,754 0,004 6 3,002 3,006 0,004 7 2,514 2,517 0,003 8 3,372 3,374 0,002 9 1,949 1,945 0,004 Tabel 3.
Pergeseran unit M lantai 2 terhadap unit M lantai 2 Titik Pergeseran Pergeseran (m) 1 0,004 2 0,032 3 0,018 4 0,009 5 0,001 6 0,004
Tabel 4. Perbedaan luas unit M lantai 2 terhadap unit M lantai 1
Luas  Unit  M  Lantai  1 (m 2 ) Luas  Unit  M  Lantai  2 (m 2 ) ΔLuas (m 2 ) 22.69 22.96 0.27
Gambar 6. Persebaran GCP pada pengamatan.
Gambar 7. Hasil penggabungan point cloud antar lantai.
Gambar 8 . Point cloud dalam format *.rcs.
Gambar 9. Persebaran sampel objek validasi.

## B. Analisa  Kesesuaian  Point  Cloud  dengan  Bangunan Sebenarnya
Untuk keperluan validasi, digunakan objek-objek tertentu yang  tersebar  serta  mudah  dikenali  untuk  membandingkan panjang  pada point  cloud dengan  bangunan  sebenarnya. Keterbatasan akses lapangan membuat floor plan atau denah dijadikan  sebagai  data  yang  dianggap  benar.  Gambar  9 menunjukkan persebaran objek sampel.
Tabel 2 menjelaskan perbandingan objek pada point cloud terhadap floor  plan .  Dari  hasil  pengukuran  pada  Tabel  2, didapatkan rata-rata selisih ( 𝑥̅ ) sebesar 0,005 m dan standar deviasi (σ) sebesar 0,003 m.

## C. Model 3D
Pembangunan  model  3D  Tower  Honolulu,  Apartemen Gold  Coast,  Pantai  Indah  Kapuk  menggunakan  spesifikasi level  of  detail 3 (LOD3).  Menurut Open  Geospatial Consortium , Level  of  detail merupakan  konsep  dalam pemodelan  3D  yang  digunakan  untuk  menunjukkan bagaimana  data  3D  yang  harus  disurvei  dan  berapa  banyak detail yang harus dimodelkan. Terdapat lima tingkatan dalam
LOD,  yaitu  LOD0,  LOD1,  LOD2,  LOD3,  dan  LOD4. Tingkatan LOD ditunjukkan pada Gambar 10.

## 1) LOD0
LOD0  merupakan  tingkat  detail  bangunan  yang  hanya direpresentasikan  dengan footprint (tapak).  LOD1  dapat diperoleh dengan foto udara, laser scanner udara, atau survei terestris.

## 2) LOD1
LOD1 merupakan model 3D yang berbentuk balok. Setiap titik  pada  satu  poligon  mempunyai  ketinggian  yang  sama. Pembentukan  LOD1  ini  sangat  sederhana  karena  hanya menambahkan unsur tinggi pada data poligon / tapak. Model ini memiliki bentuk yang simpel dan memiliki atap yang datar sehingga  tidak  menggambarkan  kondisi  sebenarnya.  Data model  LOD1  ini  dapat  diperoleh  dari  pengukuran  GPS, pengukuran  terestris, laser  scanner udara,  maupun  foto udara.

## 3) LOD2
LOD2  merupakan  model  3D  yang  sudah  mendekati kondisi  sebenarnya,  memiliki  atap  yang  menyerupai
Gambar 13. Lantai hunian yang memiliki unit D, E dan PQ.
Gambar 14. Lantai hunian yang memiliki unit DE, P, dan Q.
Gambar 15. Model 3D basement.
Gambar 16. Model 3D lantai parkir.
Gambar 10. Contoh level of detail menurut open geospatial consortium .
Gambar 11. File lantai 2 dan lantai 3 memiliki definisi ketinggian yang sama.
Gambar 12. Lantai hunian yang memiliki unit PQ dan DE.
kedetailan kondisi sebenarnya. Model ini dapat diperoleh dari survei terestris, foto udara, dan laser scanner .

## 4) LOD3
LOD3  merupakan  model  yang  secara  eksterior  sudah menggambarkan  secara  nyata  objek  maupun  fitur  /  bagian dari  objek,  seperti  relief  dinding,  dan  bagian  lainnya. Pembentukan model ini menggunakan laser scanner.
5) LOD4
LOD4 merupakan model yang secara eksterior dan interior menggambarkan secara nyata objek dan fiturnya. Pembentukan model ini menggunakan laser scanner . Pembangunan  model  3D  mengacu  pada  data point  cloud yang diolah pada perangkat lunak Autodesk Revit. Autodesk Revit  merupakan  perangkat  lunak  terstandardisasi Building Information Modelling (BIM). Pada penelitian ini dihasilkan 39 lantai model 3D, terdiri dari 32 lantai hunian, ground floor, basement, 3 lantai parkir, refugee, dan rooftop.
Berdasarkan percobaan menggabungkan model 3D antara dua lantai, terdapat beberapa hal yang perlu diperhatikan agar model bisa digabungkan: (a) File setiap lantai harus memiliki definisi  ketinggian  yang  sama.  Yang  dimaksud  definisi
ketinggian yang sama adalah setiap level yang sama pada file yang berbeda harus memiliki penamaan dan nilai ketinggian yang sama. Secara lebih jelas akan ditunjukkan pada Gambar 11. (b) Klasifikasi families pada Revit harus sama pada setiap lantai. Families merupakan kumpulan elemen-elemen serupa yang  memiliki  spesifikasi  yang  sama,  seperti  tampilan, ukuran,  dan  sebagainya.  Contoh  yang  termasuk families adalah wall , door , window , dan sebagainya. Berdasarkan floor plan , point cloud hasil pengukuran, dan hasil  pemodelan  3D  terdapat  3  perbedaan  bentuk  lantai hunian  sebagai  berikut:  (a)  Lantai  dimana  unit  P  dan  Q tergabung menjadi PQ serta unit D dan E tergabung menjadi DE. Bentuk seperti ini tedapat pada lantai 1,2,3,5,6,7,8,9,10, 15,  22,  25,  28,  29,  30,  31,  32,  33,  35,  36,  dan penthouse (Gambar 12). (b) Lantai dimana unit P dan Q terpisah serta unit  D  dan  E  tergabung  menjadi  DE.  Bentuk  seperti  ini terdapat  pada  lantai  20  dan  27  (Gambar  13).  (c)  Lantai dimana unit P dan Q tergabung menjadi PQ serta unit D dan E terpisah. Bentuk seperti ini terdapat pada lantai 11, 12, 17, 18, 19, 21, 23, dan 26 (Gambar 14). Gambaran 3D basement dan lantai parkir terlihat pada Gambar 15 dan Gambar 16.
Gambar 20. Model 3D ground floor.
Gambar 21. Model 3D refugee.
Gambar 22. Model 3D rooftop.
Gambar 23. Penggabungan model basement sampai lantai 5.
Gambar 17. Pergeseran model unit M lantai 2 terhadap unit M lantai 1.
Gambar 18. Hasil room tagging pada unit.
Gambar 19. Contoh tampilan data atribut dalam bentuk geodatabase.
Sedangkan  Gambar  17  menunjukkan  model  3D ground floor ,  Model  3D refugee pada  Gambar  18,  serta  Model  3D rooftop Gambar  19.  Faktor  keamanan  data  membuat penggabungan  model 3D  hanya  menggunakan data  sampel, yaitu basement hingga  lantai 5.  Hasil  penggabungan  model 3D ditunjukkan pada Gambar 20.
Hasil  penggabungan  model  memperlihatkan  terdapat pergeseran  antara  model  satu  lantai  dengan  lantai  lainnya (Gambar 21).  Namun  pergeseran  tidak  terlihat  jelas  apabila tidak diperhatikan secara detail. Sampel pergeseran diambil pada  unit  M  lantai  2  terhadap  unit  M  lantai 1.  Secara  lebih detail, besarnya pergeseran dijelaskan pada Tabel 3.
Dari  hasil  perhitungan  Tabel  3,  didapatkan  rata-rata pergeseran  ( 𝑥̅ )  sebesar  0,0113  m  dan  standar  deviasi  (σ) sebesar 0,0117 m. Pergeseran pada model antar lantai perlu dipastikan  apakah  mempengaruhi  hasil  perhitungan  luas setiap unitnya. Perbedaan luas unit M lantai 2 terhadap unit M  lantai  1  ditunjukkan  oleh  Tabel  4  dan  Gambar  21.  Dari Tabel 4 bahwa perbedaan luas unit M lantai 2 dengan unit M lantai  1  sebesar  0,27  m 2 .  Pergeseran  model,  dapat  terjadi karena hal-hal berikut: (1) Terdapat ruangan unit yang tidak bisa  diakses  secara  langsung  sehingga  tidak  bisa  dilakukan pengukuran  secara  langsung  menggunakan  TLS.  Jika terdapat unit yang tidak bisa diakses, dilakukan penggandaan data dari lantai yang memiliki tipe unit sama. Namun tanpa memperhatikan  batas  dengan  unit  sebelahnya  karena  unit sebelahnya  sudah  mengacu  pada point  cloud .  (2)  Metode registrasi cloud to cloud yang dilakukan pada penelitian ini tanpa menggunakan titik bantu untuk mengenali objek. Tidak adanya  titik  bantu  membuat  penggabungan  antar  lantai dilakukan  secara  manual.  Penggabungan  dilakukan  dengan menghubungkan setup yang ada pada tangga serta menggeser point  cloud secara  manual.  Registrasi cloud  to  cloud seharusnya dilakukan dengan titik bantu [6].

## D. Data Atribut
Data  atribut  dalam  basis  data  didapatkan  dari  hasil schedule yang  terdapat  pada  Autodesk  Revit. Schedule merupakan  data  tabular  yang  berisi  informasi  dari  elemen dalam sebuah model yang berisi luas dan volume unit. Dalam penelitian ini yang digunakan adalah room schedule . Room schedule berisi informasi, seperti NIB, nomor unit, luas dan volume  unit.    didapatkan  dengan  membuat room  tag pada Autodesk  Revit . Batas  perhitungan  luas  dan  volume  unit mengacu pada sisi dalam semua batas-batas ruang yang ada.
Untuk  memasukkan  informasi  pada room  schedule ,  unit yang ada perlu ditandai menggunakan room tag (Gambar 22). Fitur room tag pada Revit tidak mengizinkan ada penomoran ganda pada ruang yang berbeda. Room tag juga menghasilkan highlight volumetrik transparan pada sebuah ruang.
Schedule pada  Autodesk  revit  di-export  menjadi  file berkestensi *.csv untuk dilakukan penambahan data lainnya jika diperlukan. File berekstensi *.csv kemudian dimasukkan pada ArcGIS Pro untuk menjadi geodatabase (Gambar 23).

## E. Peta Interaktif 3D
Peta  interaktif  3D  dibuat  menggunakan  perangkat  lunak berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),  yaitu ArcGIS Pro . ArcGIS Pro dapat mengintegrasikan hasil pemodelan 3D dengan  data  atribut. Input data  hasil  pemodelan  3D  pada ArcGIS  Pro dilakukan  menggunakan geoprocessing  tool , yaitu Bim file to Geodatabase dan Make Building Layer . Data spasial  dan  atribut  pada ArcGIS  Pro diunggah  ke ArcGIS Enterprise .  Tampilan  peta  interaktif  3D  ditunjukkan  pada Gambar 24 dan Gambar 25.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: (1) Visualisasi 3D Tower Honolulu, Apartemen Gold Coast, Pantai Indah Kapuk dilakukan dengan melakukan pemodelan 3D  pada  Autodesk  Revit.  Pemodelan  mengacu  pada point cloud yang sudah teregistrasi dan tergeoreferensi. Penggunaan point cloud efektif digunakan untuk inventarisasi  kadaster  3D.  Dalam  penelitian  ini  rata-rata selisih ukuran point cloud dengan floor plan sebesar 0,005 m dan  standar  deviasinya  sebesar  0,003  m.  Metode cloud  to cloud tanpa  titik  bantu  dapat  menyebabkan  terjadinya pergeseran pada point cloud antar lantai apabila salah dalam melakukan  interpretasi  secara  visual.  (2)  Basis  data kepemilikan  ruang  pada  Tower  Honolulu,  Apartemen  Gold Coast  dibuat  dari schedule  room hasil room  tagging pada Autodesk  Revit. Schedule  room dikonversi  menjadi  file berekstensi *csv kemudian dapat dimasukkan pada perangkat lunak berbasis  SIG  untuk  menjadi geodatabase .  Fitur room tag pada Revit tidak mengizinkan ada penomoran ganda pada ruang  yang  berbeda.  (3)  Peta  interaktif  3D  dibuat  pada perangkat  lunak  berbasis  SIG,  yaitu ArcGIS  Pro .  Peta kemudian  diunggah  pada ArcGIS  Enterprise untuk memberikan  informasi  tentang  kepemilikan  atas  satuan rumah susun.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kepada  PT  Mustika  Paruh Anggang yang telah memberikan kesempatan kepada penulis untuk mengakses data guna menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Stoter,  H.  Ploeger,  and  P.  van  Oosterom,  “3D  cadastre  in  the
Gambar 25. Tampilan peta interaktif 3D pada ArcGIS Enterprise.
Gambar 24. Pop up informasi keruangan pada peta interaktif 3D.
Netherlands: Developments and international applicability,” Comput. Environ. Urban Syst. , vol. 40, pp. 56–67, 2013.
[2]  S. D. Putri and H. Idajati, “Karakteristik kawasan wisata pantai paseban berdasarkan konsep pariwisata berkelanjutan di Kabupaten Jember,” J. Tek. ITS , vol. 7, no. 2, 2019.
[3]  A.  R.  E.  K.  Mappatombong,  E.  B.  Wahyono,  and  R.  Laksamana, “Permodelan 3D cadastre untuk penyajian informasi penggunaan dan pemanfaatan ruang bawah tanah,” Tunas Agrar. , vol. 3, no. 1, pp. 50– 69, 2020.
[4]  S. Pinuji, “Integrasi sistem informasi pertanahan dan infrastruktur data
spasial dalam rangka perwujudan one map policy,” BHUMI J. Agrar. dan Pertanah. , vol. 2, no. 1, pp. 48–64, 2016.
[5]  F. E. Rachmawan, “Visualisasi 3D Bangunan Cagar Budaya (Cultural Heritage) Menggunakan Terrestrial Laser Scanner (Studi Kasus: Tugu Pahlawan,  Surabaya,  Jawa  Timur),”  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2016.
[6]  M. Santana Quintero and B. Van Genechten, “Three Dimensional Risk- Mapping  for  Anti-Disaster  Recording  of  Historic  Buildings,”  in The ICOMOS & ISPRS Comittee for Documentation of Cultural Heritage CIPA2007 XXI International Symposium , 2007, vol. 36, no. 5/C53.