## Analisis  Kemampuan  Algoritma  Random  Sample  Consensus  (RANSAC)  untuk  Klasifikasi Ground Pada Data Light Detection and Ranging (LiDAR)
Analysis of the Random Sample Consensus (RanSaC) Algorithm for Ground Classification on Light Detection and Ranging (LiDAR)Data
Nur Muhammad Ikram 1 , Monica Maharani* 1 , Dwi Wahyuningrum 1 , Maman Rohaman 2 1 Program  Studi  Teknik  Geomatika,  Universitas  Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Yogyakarta,  Yogyakarta,  55281, Indonesia
2 Program  Studi  Teknik  Geofisika,  Universitas  Pembangunan  Nasional  “Veteran”  Yogyakarta,  Yogyakarta,  55281, Indonesia *Korespondensi penulis: monica.maharani@upnyk.ac.id
Diterima: 18042023; Diperbaiki: 03072023; Disetujui: 25072023; Dipublikasi: 08092023
Abstrak: Teknologi LiDAR memiliki kemampuan yang mampu digunakan untuk membuat Digital Terrain Model (DTM). Tahapan yang penting dalam membuat DTM adalah klasifikasi ground , yang bertujuan untuk memisahkan informasi ground dengan non ground dari data point cloud . Berbagai perangkat lunak dan aplikasi untuk klasifikasi ground telah berkembang, namun hampir seluruh perangkat lunak maupun aplikasi tersebut menggunakan algoritma Random Sample Consensus (RanSaC). Algoritma ini merupakan algoritma yang digunakan untuk mengkelaskan objek ground dalam  metode  segmentasi  yang  berbasiskan  model  planar.  Meskipun  algoritma  ini  sudah  umum  untuk digunakan untuk mengkelaskan objek ground , namun masih banyak perangkat lunak  maupun aplikasi dari algoritma RanSaC yang mengkombinasikan algoritma tersebut dengan algoritma lainnya untuk memperoleh hasil yang akurat. Oleh karena itu, dalam penelitian akan dikaji mengenai algoritma RanSaC dalam melakukan klasifikasi ground pada data  LiDAR.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  program  yang  menggunakan  algoritma  RanSaC  untuk mengolah data LiDAR. Point cloud ground yang dihasilkan dari program tersebut akan diuji akurasinya menggunakan data  pembanding  yang  telah  diuji  kebenarannya.  Hasil  yang  diuji  dan  analisis  berupa point  cloud  ground hasil klasifikasi  dan  DTM  yang  dibentuk.  Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  hasil  bahwa  algoritma RanSaC  mampu  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi ground pada  data point  cloud .  Namun,  algoritma  RanSac hanya memberikan hasil yang memadai pada area dengan medan yang relatif datar, yang ditunjukkan dengan nilai akurasi  LE90  sebesar  0,123  meter.  Kelemahan  ini  disebabkan  karena  prinsip  pengoperasian  algoritma  yang  lebih cocok untuk medan datar. Saat akurasi LE90 diuji dalam kondisi medan yang beragam, akurasinya menurun menjadi 3,296 meter. Temuan ini menegaskan bahwa kesimpulan bahwa algoritma RanSac secara optimal digunakan untuk mengklasifikasikan ground dan membentuk DTM di daerah dengan medan yang relatif rendah.
Copyright © 2023 Geoid. All rights reserved.
Abstract: LiDAR technology can be used to  create Digital Terrain Models (DTM). An important step in making a DTM is ground classification, which aims to separate ground and non-ground information from point cloud data. Various software and applications for ground classification have been developed, but almost all of this software and applications use the Random Sample Consensus (RanSaC) algorithm. This algorithm is an algorithm used to classify ground  objects  in  a  segmentation  method  based  on  a planar  model.  Although  this  algorithm  is  commonly  used  to classify ground objects, there are still many RanSaC algorithm software and applications that combine this algorithm with other algorithms to obtain accurate results. Therefore, in this research, we will examine the RanSaC algorithm in conducting ground classification on LiDAR data. This research was conducted by creating a program that uses the RanSaC algorithm to process LiDAR data. The point cloud ground generated from the program will be tested for accuracy using comparative data that has been verified for accuracy. The results tested and analyzed are in the form of a point cloud ground resulting from the classification and the formed DTM. The results of the research that has been  done,  the  results  show  that  the  RanSaC  algorithm  can  be  used  to  classify  the  ground  on  point  cloud  data. However, the RanSac algorithm only provides adequate results in areas with relatively flat terrain, as indicated by the LE90 accuracy value of 0,123 meters. This weakness is due to the principle of operation of the algorithm which is more  suitable  for  flat  terrain.  When  the  LE90’s  accuracy  was  tested  in  various  terrain  conditions,  its  accuracy decreased to 3,296 meters. This finding confirms the conclusion that the RanSac algorithm is optimally used to classify ground and form DTMs in areas with relatively low terrain.
Kata kunci: Klasifikasi ground ; Algoritma RanSaC; DTM;  LiDAR
Cara untuk sitasi: Ikram, N.M., Maharani, M., Wahyuningrum, D., Rohaman, M. (2023). Analisis Kemampuan Algoritma Random  Sample  Consensus  (RanSaC)  untuk  Klasifikasi  Ground  Pada  Data  Light  Detection  and  Ranging  (LiDAR). Geoid, 19(1) , 58-72.

## Pendahuluan
Light Detection and Ranging (LiDAR) merupakan teknologi yang menggunakan jenis sensor aktif yang dapat mengukur  jarak  antara  sensor  ke  posisi  objek  di  permukaan  bumi  melalui  sinar  laser  yang  dipancarkan  ke target di permukaan bumi (Istarno, 2011). Dalam proses akuisisi data, GPS dan IMU dapat merekam posisi dan pergerakan dari wahana terbang, sementara jarak antara wahana terbang dengan objek di permukaan bumi dapat diketahui melalui sensor LiDAR sehingga hasil dari akuisisi tersebut menghasilkan data berupa point cloud yang dapat diketahui koordinat posisinya (Pfeifer & Briese, 2007). Data point cloud yang dihasilkan dari hasil akuisisi LiDAR dapat menghasilkan data turunan dalam bentuk raster dari suatu wilayah tertentu yang  disebut  dengan Digital  Surface  Model (DSM)  dan Digital  Terrain  Model (DTM)  (Wijanarko  & Djurdjani, 2022). Dalam membuat Digital Terrain Model (DTM) dari data LiDAR, salah satu tahapan yang penting  untuk  dilakukan  adalah  klasifikasi ground dan non  ground (You  et  al.,  2021),  yakni  tahapan  yang dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengubah Digital  Surface  Model (DSM)  menjadi Digital  Terrain  Model (DTM) (Susetyo & Syetiawan, 2016). DSM merupakan model elevasi yang terbentuk dari seluruh objek yang ada di permukaan bumi (Maune, 2007), sedangkan DTM hanya model elevasi dari data point cloud ground yang diperoleh (Sari & Cahyono, 2016). Klasifikasi ground merupakan teknologi utama untuk memisahkan dan  mengekstrak  informasi ground dari  data point  cloud yang  diperoleh  (Huang  et  al.,  2020;  Zhao  et  al., 2019). Tahapan ini merupakan tahapan yang berfungsi untuk mengidentifikasi permukaan tanah pada point cloud dengan  parameter-parameter  tertentu(Susetyo  &  Syetiawan,  2016). Point  cloud yang  dihasilkan  dari proses klasifikasi akan diinterpolasi menjadi Digital Terrain Model (DTM) (Susetyo & Syetiawan, 2016).
Salah  satu  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam  klasifikasi ground adalah  algoritma Random  Sample Consensus (RanSaC). Algoritma ini merupakan algoritma yang digunakan dalam metode plane segmentation atau metode segmentasi yang berbasis model planar (open3d.org, 2020). Menurut Fischler dan Bolles (1981), algoritma Random  Sample  Consensus (RanSaC)  adalah  sebuah  algoritma  pendekatan  untuk  menentukan model matematik dari data pengamatan menggunakan sampel acak, yang kemudian digunakan dalam analisis data tersebut secara otomatis.  Cara kerja algoritma RanSac adalah dengan melakukan perulangan beberapa kali  untuk memilih best  inlier (Solichah,  2016).  Algoritma  ini  efisien  dalam melakukan  klasifikasi ground dengan  memisahkan  antara inlier dan outlier (Tarsha-Kurdi  et  al.,  2007).  Algoritma  RanSaC  memiliki beberapa keunggulan, diantaranya mampu mengatasi keberadaan data yang tidak sesuai dengan model secara efektif,  relatif  efisien  dalam  memproses  data,  dan  bersifat  universalitas  (Hartley  &  Zisserman,  2004). Algoritma ini bekerja dengan memilih beberapa titik secara acak untuk membangun model permukaan dan menghitung jumlah titik yang cocok dengan model tersebut (Hartley & Zisserman, 2004). Jika jumlah  titik yang cocok melebihi ambang batas  ( threshold ) tertentu, maka model dianggap valid dan titik-titik yang tidak cocok akan dihapus atau dianggap sebagai noise (Hartley & Zisserman, 2004).
Meskipun  algoritma  RanSaC  telah  banyak  digunakan  dalam  membuat  DTM  dari  data  LiDAR,  namun algoritma tersebut bukan benar-benar algoritma RanSaC yang original. Akan tetapi, algoritma yang digunakan merupakan pengembangan dan modifikasi lebih lanjut dari algoritma RanSaC. Seperti halnya yang dilakukan oleh  Torr  dan  Zisserman  (2000),  dimana  dalam  penelitian  tersebut  algoritma  yang  digunakan  yaitu M- estimator  Sample  and  Consensus (MSAC)  dan Maximum  Likelihood  Estimation  Sample  and  Consensus (MLESAC).  Selain  itu,  terdapat  modifikasi  lain  dari  algoritma  RANSAC  seperti Progressive  Sample Consensus (PROSAC) (Chum & Matas, 2005) dan Randomize Ransac (R- RanSaC) (Matas & Chum, 2002). Meskipun telah banyak perangkat lunak ataupun pengaplikasian yang memodifikasi algoritma RanSaC, hasil yang  diperoleh  tentunya  sangat  dipengaruhi  oleh  parameter-parameter  yang  dimasukkan  (Mantong,  2021).
Oleh karena itu, pengaturan parameter yang tepat dapat memastikan bahwa proses klasifikasi yang dilakukan dapat  berjalan  dengan  efektif.  Dari  penelitian-penelitian  tersebut,  maka  dapat  dilihat  bahwa  masih  sedikit penelitian  ataupun  kajian  yang  membahas  kelebihan  atau  kekurangan  algoritma  RanSaC  secara  khusus. Sementara itu, hampir semua perangkat lunak ataupun pengaplikasian dari algoritma RanSaC memodifikasi algoritma  ini,  padahal  algoritma  ini  efektif  digunakan  dalam  memisahkan outlier dalam  proses  klasifikasi (Fischler & Bolles, 1981).
Berdasarkan hal tersebut, maka dalam penelitian ini akan dianalisis mengenai kemampuan dan cara kerja dari algoritma  RanSaC  itu  sendiri  dalam  melakukan  klasifikasi ground dan non  ground. Dalam  penelitian  ini diawali dengan pembuatan program klasifikasi ground dan non ground menggunakan algoritma RanSaC dan dilanjutkan  dengan  penerapan  program  tersebut  pada  sampel  data  penelitian.  Hasil  yang  diperoleh  akan dianalisis dengan membandingkan DTM yang dihasilkan dari algoritma RanSaC terhadap DTM yang telah diolah menggunakan Software Microstation oleh lembaga terkait. Analisis ini dilakukan dengan menggunakan data LiDAR yang berlokasi di area Jatinangor dengan tingkat kerapatan titik yang tinggi. Dalam penelitian ini, akan  dianalisis  kemampuan  dan  cara  kerja  algoritma  RanSaC  dalam  melakukan  klasifikasi ground yang nantinya akan menjadi sumber data dalam proses pembentukan DTM.

## Data dan Metode
Dalam  penelitian  ini,  secara  garis  besar  lokasi  data  penelitian  terletak  di  asrama  ITB  yang  berlokasi  di Jatinangor, Kabupaten Sumedang, Jawa Barat. Lokasi geografis area penelitian berada pada 6° 55' 25.49" - 6° 55' 48.24" LS dan 107° 45' 56.29" - 107°46'40.86`" BT. Area penelitian memiliki luas 24, 478 hektar dengan elevasi berada pada ketinggian ± 760 meter di atas permukaan laut. Lokasi penelitian ini memiliki penggunaan lahan yang bervariasi seperti vegetasi yang rapat, area bangunan dan lahan terbuka. Oleh karena itu, maka lokasi ini dapat mewakili kondisi lahan dengan studi kasus area perkotaan. Dari keseluruhan area penelitian, tidak seluruh data tersebut digunakan dalam penelitian ini. Namun, hanya sebagian data saja yang dijadikan sebagai  sampel  dalam  penelitian  ini.  Hal  ini  disebabkan  karena  sampel  tersebut  hanya  digunakan  untuk mengidentifikasi kemampuan dari algoritma RanSac dalam mengelaskan ground dan non ground pada sampel tersebut. Adapun sampel data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Lokasi penelitian (Sumber: Orthophoto PT JST)
Keterangan :
: Area penelitian
Penelitian ini akan dilakukan dengan menguji kemampuan dari algoritma RanSaC dalam mengelaskan ground point dan non ground point. Algoritma RanSac merupakan salah satu algoritma estimasi yang paling efisien
dan juga banyak digunakan dalam bidang computer vision (Guo et al., 2009) . Dalam algoritma RanSac, setiap perulangan yang dilakukan akan menghasilkan inlier , dan program akan menyimpannya sebagai best inlier (Solichah, 2016). Dalam kondisi tersebut, setiap perulangan akan dibandingkan antara inlier dan best inlier - nya. Jika inlier baru yang didapatkan lebih baik daripada best inlier yang terakhir kali disimpan, maka best inlier tersebut akan digantikan dengan inlier baru. Hal ini dilakukan secara berulang sampai batas penentuan akhir untuk mendapatkan model atau titik-titik yang diinginkan (Flannery et al., 2013). Adapun ilustrasi cara kerja algoritma ini dapat ditunjukkan pada Gambar 2. Sementara itu, secara garis besar tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Diagam alir algoritma RanSac (Zeineldin & El-Fishawy, 2017)
Gambar 3. Diagram alir tahapan penelitian
Berdasarkan Gambar 3, penelitian ini diawali dengan membuat program untuk mengelaskan ground dan non ground terlebih  dahulu  dengan  menggunakan  algoritma  RanSaC.  Program  tersebut  akan  dibuat  pada IDE Pycharm dengan bahasa pemrograman Python .  Data yang dijalankan oleh program terdiri dari dua buah data sampel  penelitian  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.    Hasil  pengelasan  tersebut  kemudian  akan dibandingkan dengan data pembanding. Data pembanding yang digunakan merupakan data hasil klasifikasi yang  telah  teruji  kebenarannya  oleh  perusahaan  komersial  terkait.  Penggunaan  data  pembanding  ini dimaksudkan untuk memastikan keakuratan hasil pemrosesan. Dengan menggunakan data pembanding yang telah terkontrol dan teruji kebenarannya, penelitian ini dapat memberikan hasil yang lebih valid dan reliable . Selain itu,  data  pembanding  juga  dapat  digunakan  untuk memperbaiki  atau mengevaluasi  hasil  pengolahan algoritma RanSac yang digunakan dalam penelitian sehingga diperoleh hasil analisis yang lebih akurat. Secara lebih detail, tahapan pelaksanaan dalam penelitian ini meliputi:
1. Persiapan dan pengumpulan data
Tahap persiapan merupakan tahapan awal yang penting untuk dilakukan sebelum memasuki tahapan- tahapan selanjutnya. Tahap ini bertujuan mempersiapkan segala hal yang dibutuhkan dalam penelitian sehingga tahapan selanjutnya dapat dilakukan dengan lebih efektif dan efisien. Dalam penelitian ini, persiapan-persiapan  yang  dilakukan  meliputi  studi  pustaka  untuk  mendapatkan  referensi-referensi mengenai  penelitian  yang  dilakukan.  Selain  itu,  persiapan  lain  yang  dilakukan  yaitu  persiapan perangkat keras dan perangkat lunak, dalam hal ini yaitu instalasi perangkat lunak yang dibutuhkan pada  perangkat  keras  yang  digunakan.  Adapun  perangkat  lunak  yang  diinstal  meliputi pycharm, CloudCompare, Global Mapper . Selain itu, juga dilakukan proses penginstalan bahasa pemrograman python dan environment conda.
Pada tahap pengumpulan data, dilakukan pengumpulan data-data utama yang akan digunakan dalam penelitian  ini,  yaitu  data point  cloud dengan  kondisi  medan  yang  bervariasi  (terdiri  dari  vegetasi,
bangunan, dan permukaan tanah). Selain data point cloud , pada tahap ini juga dilakukan pengumpulan library yang akan digunakan dalam pembuatan program dengan cara instalasi package library , dalam hal ini library yang dinstal yaitu package library open3D, numpy, dan time.
2. Pembuatan program
Setelah seluruh package library yang dibutuhkan terkumpulkan dan terinstalasi, selanjutnya dilakukan pembuatan program klasifikasi point cloud yang menggunakan algoritma Random Sample Consensus (RanSaC) yang seluruh fungsinya dapat diambil pada package library Open3D yang telah terinstalasi. Dalam  membuat  program  algoritma  RanSaC,  perlu  diperhatikan  pengaturan  parameter-parameter seperti threshold dan iterasi agar program dapat menghasilkan hasil klasifikasi yang optimal. Secara umum, program ini terdiri dari tiga tahapan, yaitu input data, pemrosesan data, dan menyimpan serta memvisualisasikan hasil.
Dalam penelitian ini, program yang dibuat menggunakan  ekstensi .pcd. Ekstensi ini dipilih sebagai input data berdasarkan informasi dari dokumentasi library yang menyatakan bahwa ekstensi tersebut dapat  memfasilitasi  data point  cloud dengan  optimal.  Setelah  input  data,  maka  dilanjutkan  dengan pembuatan  program  untuk  pemrosesan  data.  Dalam  program  ini,  klasifikasi ground dibuat menggunakan algoritma RanSaC dengan memanfaatkan fungsi-fungsi pada package library Open3D. Selain library open3D , program pemrosesan data ini juga menggunakan package library numpy dan time . Library numpy digunakan untuk memproses data numerik point cloud , sementara library time digunakan  untuk  melihat  efisiensi  waktu  pemrosesan  yang  dibutuhkan  oleh  program  yang  dibuat. Tahap ketiga dari program ini adalah menyimpan dan memvisualisasikan hasil pemrosesan. Tujuan dari program ini agar dapat mengetahui bahwa program yang dibuat dapat dijalankan sebagaimana tujuan pembuatannya. Program visualisasi hasil akhir tersebut juga dibuat menggunakan fungsi-fungsi yang tersedia pada package library Open3D.
Setelah  program  dibuat,  langkah  selanjutnya  adalah  validasi  program.  Tahap  ini  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  program  yang  telah  dibuat  dapat  berjalan  dengan  baik  dan  telah  sesuai  dengan kaidah pembuatan program. Dalam penelitian ini, validasi program dilakukan dengan menggunakan data training yang telah tersedia dalam package library Open3D . Data tersebut telah dipastikan ideal dan normal untuk dapat dilakukan proses validasi pada program menggunakan data tersebut. Adapun tampilan sebelum dan sesudah validasi program pada data training dapat dilihat pada Gambar 4.
(sebelum validasi) (sesudah validasi)
Gambar 4. Tampilan data training yang digunakan (Sumber: open3d.org, 2020)
3. Penggunaan program
Setelah  program  yang  dibuat  telah  melewati  tahap  validasi,  selanjutnya  program  tersebut  dapat digunakan untuk melakukan proses klasifikasi ground dan non ground pada data sampel penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dua sampel data yang dapat dilihat pada Gambar 5. Data-data  tersebut  kemudian  dimasukkan  ke  dalam  program  yang  telah  dibuat.  Pada  tahapan pelaksanaan  program,  terdapat  dua  proses  yang  harus  dilakukan,  yaitu  proses  konversi  data  dan pemrosesan data menggunakan program yang dibuat. Tahap konversi data dilakukan karean ekstensi data  penelitian  masih  berupa  .las  sehingga  perlu  dikonversi  terlebih  dahulu  menjadi  .pcd.  Proses konversi tersebut dilakukan pada software CloudCompare . Setelah kedua data sampel tersebut telah terkonversi,  dilanjutkan  dengan  eksekusi  program  yang  telah  dibuat  pada  kedua  data  sampel penelitian.
(Sampel data 1)
(Sampel data 2)
Gambar 5. Tampilan sampel data penelitian (sumber: pemrosesan data)
4. Pembentukan DTM
Pada  penelitian  ini,  proses  pembentukan Digital  Terrain  Model (DTM)  dari point  cloud hasil klasifikasi  RanSac  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak Global  Mapper . Global  Mapper merupakan perangkat lunak yang mampu melakukan berbagai macam analisis dan pengolahan data geospasial,  termasuk  pembentukan  DTM  dari point  cloud .  Proses  pembentukan  DTM  pada Global Mapper dilakukan menggunakan fitur ‘ Create Elevation Grid ’ yang terdapat pada menu ‘ Analysis ’. Dalam proses ini, terdapat beberapa parameter yang perlu diatur. Adapun pengaturan parameter yang digunakan dalam membentuk DTM pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Parameter pembentukan DTM pada Global Mapper (Sumber: pemrosesan data)
5. Pengujian hasil
Pada tahap uji akurasi dilakukan dengan menghitung nilai Root Mean Square Error (RMSE) dari data DTM hasil pengolahan klasifikasi point cloud permukaan tanah menggunakan algoritma RANSAC. Nilai RMSE dihitung dengan menggunakan Independent Control Point (ICP) yang terdiri dari titik- titik yang berasal dari point cloud yang diambil secara merata dari hasil klasifikasi point cloud ground yang telah teruji oleh PT. Jelajah Semesta Teknologi. ICP digunakan untuk mengukur kesalahan atau perbedaan  antara  elevasi  pada  DTM  hasil  klasifikasi  dengan  nilai  elevasi  sebenarnya  di  lapangan. Hasil  nilai  RMSE  tersebut  dilanjutkan  dengan  perhitungan  LE90  untuk  mendapatkan  ketelitian vertikal sesuai dengan SNI 8202:2019 tentang ketelitian Peta Dasar. Berdasarkan perhitungan tersebut didapatkan  skala  dan  kelas  ketelitian  yang  didapatkan  dari  perhitungan  uji  akurasi.  Selain  itu,  uji akurasi  juga  dapat  menunjukkan  kemampuan  algoritma  RANSAC  dalam  klasifikasi ground dan membantuk DTM yang dapat diandalkan dalam proses pemodelan relief permukaan bumi.
Gambar 7. Sebaran ICP pada sampel penelitian
Dalam penelitian ini, jumlah keseluruhan rencana ICP yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu 24 ICP seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7. Titik-titik ICP tersebut didesain agar dapat tersebar merata di seluruh area sampel penelitian. Hal ini dimaksudkan agar hasil uji akurasi yang diperoleh dapat merepresentasikan keseluruhan area sampel penelitian yang diuji.
6. Perbandingan dan analisis
Setelah  seluruh  data  terolah,  maka  tahapan  yang  selanjutnya  dilakukan  adalah  melakukan perbandingan  dan  analisis.  Tahapan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  performa  dan akurasi  dari  kedua  metode  tersebut  dalam  memklasifikasikan  data point  cloud untuk  membentuk DTM. Pada tahap ini, akan dianalisis performa dan akurasi kedua metode dalam membentuk DTM. Data hasil klasifikasi dari masing-masing metode akan diproses untuk membentuk DTM, kemudian diuji  akurasi  menggunakan  ICP.  Hasil  analisis  akan  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  besar kemampuan algoritma Random Sampel Consensus (RanSaC) dalam melakukan klasifikasi ground dan non ground untuk membentuk Digital Terrain Model (DTM).

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC
Proses  klasifikasi ground dan non  ground dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma Random  Sample Consensus (RanSaC)  pada  program  yang  dibuat.  Setelah  itu,  dilakukan  visualisasi  hasil  klasifikasi  untuk memastikan  bahwa  klasifikasi ground telah  dilakukan  dengan  benar.  Dari  hasil  visualisasi  tersebut  dapat dilihat bahwa program yang telah dibuat dapat melakukan klasifikasi ground dengan akurasi yang cukup baik pada  kedua  sampel  data  yang  digunakan.  Namun,  hasil  visualisasi  juga  menunjukkan  bahwa  masih  ada beberapa titik non ground yang salah diklasifikasikan sebagai ground seperti yang ditunjukkan pada Gambar 8. Hal ini mungkin terjadi karena algoritma RanSaC bekerja berdasarkan bidang datar sehingga medan yang memiliki variasi yang tinggi tidak cocok untuk  diklasifikasikan dengan algoritma ini. Kondisi tersebut juga didukung  oleh  penelitian  yang  dilakukan  Narksri dkk (2018)  yang  menyatakan  bahwa  algoritma  RanSaC memang bekerja dengan membentuk model planar/datar terlebih dahulu sebagai best inlier sebagai dasar untuk mengkelaskan objek ground .

## Gambar 8. Tampilan kesalahan dalam pengkelasan
Selain melakukan klasifikasi pada kedua sampel data, juga dilakukan pengukuran waktu yang dibutuhkan oleh program dalam melakukan klasifikasi. Pengukuran ini dilakukan dengan menggunakan package library time dalam  program.  Hasil  dari  program  tersebut  menunjukkan  bahwa  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  program bervariasi pada masing-masing sampel data. Waktu yang dibutuhkan oleh program untuk memproses masing- masing  sampel  data  dapat  dilihat  pada  Gambar  9.  Pada  sampel  data  pertama,  program  berhasil  melakukan klasifikasi dalam waktu 54,2 detik. Kemudian pada sampel data kedua, waktu yang dibutuhkan program lebih cepat lagi, yaitu 5,2 detik.

## Gambar 9. Tampilan waktu pemrosesan tiap sampel

## 2. Perbandingan dan analisis hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC terhadap data pembanding
Dalam membandingkan antara hasil klasifikasi ground dengan algoritma RanSaC terhadap data pembanding, terdapat  beberapa  parameter  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  membandingkan  hasil  klasifikasi. Parameter-parameter tersebut mencakup jumlah dan densitas point cloud ground yang terklasifikasi sebagai ground dan ukuran ( size ) file setelah terklasifikasi sebagai ground antara hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC dengan data pembanding yang dianggap benar. Dari kedua sampel data penelitian, terdapat perbedaan jumlah point cloud antara hasil klasifikasi dari program yang dibuat dengan data pembanding.
Pada setiap sampel data penelitian, dilakukan perbandingan antara jumlah point cloud yang dihasilkan dari klasifikasi ground dengan algoritma RanSaC dan data pembanding. Hasil perbandingan tersebut menunjukkan bahwa dari kedua sampel data penelitian, jumlah point cloud pada hasil klasifikasi dari program yang dibuat lebih banyak daripada point cloud ground pada data pembanding. Hal ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Jumlah point cloud No ID Sampel Jumlah point cloud Data pembanding Hasil algoritma RANSAC 1 Sampel_part1 256.106 4.373.877 2 Sampel_part2 277.908 11.381.560
Dari Tabel 1, dapat dilihat bahwa pada sampel data pertama, jumlah point cloud pada hasil  klasifikasi dari program yang dibuat sebanyak 4.373.877 titik, sedangkan jumlah point cloud dari data pembanding berjumlah 256.106 titik. Untuk sampel data kedua, hasil klasifikasi dari program yang dibuat menghasilkan point cloud ground sebanyak  11.381.560  titik,  sementara  jumlah point  cloud  ground dari  data  pembanding  hanya menghasilkan 277.908 titik. Dengan demikian, maka dapat diketahui bahwa hasil klasifikasi dari program yang telah dibuat memperoleh jumlah point cloud ground yang jauh lebih banyak jika dibandingkan terhadap point cloud ground pada data pembanding.
Meskipun  jumlah point  cloud pada  hasil  klasifikasi  dari  program  yang  dibuat  lebih  banyak,  namun  tidak terdistribusi secara merata dan masih terdapat beberapa area yang tidak terkelaskan objek ground -nya seperti yang ditunjukkan pada Gambar 10. Pada gambar tersebut menunjukkan bahwa point cloud yang berwarna abu- abu  merupakan  hasil  klasifikasi  dari  program  yang  dibuat,  sementara point  cloud yang  berwarna  cokelat merupakan point cloud ground data pembanding. Terlihat bahwa algoritma RanSaC tidak dapat mengkelaskan objek ground pada area yang berada dalam kotak berwarna merah. Hal ini disebabkan karena keberagaman kondisi  medan  di  setiap  sampel  data  yang  diolah.  Kondisi  medan  yang  berbeda  di  setiap  sampel  data merupakan  faktor  yang  mempengaruhi  keberhasilan  dari  proses  klasifikasi  objek ground pada point  cloud . Kondisi  medan  yang  berbeda,  seperti  perbedaan  elevasi  yang  signifikan  maupun  kondisi  topografi  dapat mempengaruhi keberhasilan dari hasil klasifikasi saat menggunakan algoritma RanSaC. Seperti yang diketahui bahwa metode ini menggunakan model bidang datar/planar untuk memisahkan antara point cloud ground dan point cloud non ground .
Selain jumlah point cloud , dilakukan juga perbandingan terhadap perbedaan densitas antara hasil klasifikasi ground dari  program  yang  dibuat  dengan  data  pembanding.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  hasil klasifikasi ground dari  program  yang  telah  dibuat  juga  memiliki  tingkat  densitas  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan point  cloud  ground pada  data  pembanding.  Kondisi  tersebut  terjadi  pada  kedua  data sampel yang diolah. Hal ini membuktikan bahwa baik dalam hal jumlah point cloud ground maupun densitas point cloud, hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC ini lebih tinggi dibandingkan dengan data pembanding yang  digunakan.  Namun,  hal  ini  tidak  dapat  menjamin  bahwa  klasifikasi ground menggunakan  algoritma RanSaC lebih baik daripada menggunakan perangkat lunak microstation atau perangkat lunak lainnya karena
terdapat  parameter-parameter  lain  yang  perlu  diperhatikan  dalam  membandingkan  kedua  hasil  klasifikasi tersebut. Salah satunya adalah distribusi point cloud ground yang dihasilkan dari hasil klasifikasi.
Gambar 10. Tampilan hasil klasifikasi yang tidak merata
Dalam penelitian ini, selain membandingkan jumlah dan densitas point cloud ground yang dihasilkan, juga dilakukan  analisis  perbandingan  ukuran  file  antara  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  RanSaC  dan  hasil klasifikasi  pada  data  pembanding.  Dalam  hal  ini,  hasil  klasifikasi  dengan  algoritma  RanSaC  menunjukkan ukuran  file  yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  ukuran  file  dari  data  pembanding.  Hal  ini  dapat  terjadi karena jumlah point cloud pada data hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC lebih besar daripada jumlah point cloud ground pada data pembanding. Meskipun demikian, peningkatan ukuran file pada data klasifikasi dengan  algoritma  RanSaC  sebanding  dengan  peningkatan  densitas point  cloud  ground yang  dihasilkan. Adapun perbandingan ukuran ( size ) file tersebut dapat dilihat pada Gambar 11.
(a)
(b) Gambar 11. Tampilan perbedaan ukuran file pada sampel data 1

## 3. Analisis hasil program
Analisis  hasil  program  dilakukan  untuk  menguji  tingkat  keandalan  dari  program  yang  telah  dibuat  untuk diterapkan  pada  sampel-sampel  dengan  kondisi  medan  yang  bervariasi.  Sampel  yang  diuji  terdiri  dari  dua sampel data penelitian, dimana masing-masing sampel tersebut memiliki karakteristik kondisi medan masing- masing. Dari hasil klasifikasi ground pada sampel data pertama terlihat bahwa objek-objek bangunan maupun vegetasi yang sebelumnya terlihat telah berhasil dihilangkan. Selanjutnya, hasil klasifikasi tersebut dianalisis terhadap  data  pembanding  yang  telah  diperoleh  sebelumnya.  Dari  hasil  perbandingan  tersebut,  area  yang ditandai  dengan  kotak merah  pada  Gambar  12 menunjukkan  kesamaan  elevasi antara  hasil  klasifikasi  oleh program  dengan  data  pembanding.  Selain  itu,  di  sampel  yang  sama  juga  terlihat  adanya  perbedaan  elevasi antara hasil klasifikasi dengan algoritma RANSAC dan data pembanding pada area yang ditandai dengan kotak kuning.  Perbedaan  ini  disebabkan  oleh  cara  kerja  algoritma  RANSAC  yang  mengklasifikasikan  objek berdasarkan  pembentukan  model  bidang  planar  sebagai best  inlier ,  sehingga  titik-titik  yang  berada  di  luar
bidang planar tersebut tidak akan terklasifikasi sebagai objek ground . Oleh karena itu, perbedaan antara hasil klasifikasi dengan algoritma dengan data pembanding akan terlihat dengan jelas.
Keterangan : ........ : Point cloud ground data pembanding ........ : Point cloud ground hasil klasifikasi RANSAC ........ : Area dengan point cloud yang berimpit ........ : Area dengan point cloud yang tidak berimpit

## Gambar 12. Analisis Program pada Sampel pertama
Dari hasil klasifikasi ground pada sampel data kedua terlihat bahwa objek-objek bangunan maupun vegetasi yang termasuk ke dalam kelas non ground telah berhasil dihilangkan. Selanjutnya, hasil klasifikasi tersebut dianalisis terhadap data pembanding yang telah diperoleh sebelumnya. Dari hasil perbandingan tersebut, area yang  ditandai dengan  kotak  merah  pada  Gambar  13 menunjukkan  hasil  antara klasifikasi point  cloud yang menggunakan algoritma RanSaC yang berwarna abu-abu terhadap data pembanding yang berwarna cokelat memiliki kesamaan elevasi dan terlihat secara visual. Hal ini terjadi pada area lapangan yang secara visual memang merupakan area yang memiliki kondisi medan yang terbuka dan relatif datar. Sementara itu, di sampel yang sama juga terlihat bahwa area yang berada dalam kotak berwarna kuning, antara hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC dan data pembanding memiliki perbedaan elevasi sehingga terlihat titik-titik antara kedua hasil  klasifikasi  tersebut  tidak  berimpit.  Hal  ini  disebabkan  karena  cara  kerja  dari  algoritma  RanSaC  yang mengkelaskan objek berdasarkan model bidang planar yang terbentuk sehingga titik-titik yang berada di area di luar bidang tersebut tidak akan terkelaskan sebagai objek ground . Dengan demikian, area yang memiliki perbedaan signifikan terhadap bidang planar akan dianggap sebagai objek non ground . Hal ini menyebabkan banyak area pada sampel data kedua mengalami kekosongan data jika dibandingkan dengan data pembanding.
Keterangan : ........ : Point cloud ground data pembanding ........ : Point cloud ground hasil klasifikasi RANSAC ........ : Area dengan point cloud yang berimpit ........ : Area dengan point cloud yang tidak berimpit
Gambar 13. Analisis Program pada Sampel Kedua

## 4. Analisis uji akurasi
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  uji  akurasi  hasil  klasifikasi ground yang  menggunakan  algoritma  RanSaC dengan  membandingkannya  dengan  titik-titik Independent  Control  Point (ICP)  yang  berasal  dari  data pembanding.  Titik-titik  ICP  tersebut  digunakan  sebagai  titik  kontrol  yang  terdistribusi  secara  merata  pada seluruh sampel data pembanding untuk memastikan akurasi hasil klasifikasi dari program yang dibuat. Dalam
penelitin ini, jumlah ICP yang awalnya digunakan untuk menguji hasil klasifikasi dari program berjumlah 24 titik ICP yang tersebar merata di kedua sampel data penelitian.
Meskipun kenampakan  kedua puluh empat ICP tersebut telah tersebar merata di seluruah area sampel data peneltian. Namun, tidak semua titik ICP tersebut digunakan untuk mengecek hasil klasifikasi dari program yang dibuat. Hal ini disebabkan karena DTM yang diperoleh dari hasil klasifikasi dengan algoritma RanSaC tidak sempurna dan terdapat beberapa area yang tidak dapat terbentuk DTM-nya. Kondisi ini terjadi akibat banyaknya point cloud ground yang tidak terkelaskan sebagai kelas ground saat menggunakan program yang dibuat seperti yang telah dibahas pada sub bab sebelumnya. Beberapa titik ICP yang tidak digunakan untuk uji akurasi dalam penelitian ini secara visual dapat dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14. Contoh kondisi ICP tidak digunakan untuk uji akurasi
Berdasarkan  kondisi  yang  terjadi,  maka  titik-titik  ICP  yang  digunakan  untuk  melakukan  uji  akurasi  dalam penelitian ini berjumlah 23 titik. Titik-titik ICP tersebut kemudian digunakan untuk menghitung nilai RMSE dari DTM yang terbentuk pada program yang dibuat. Dari hasil perhitungan menggunakan rumus tersebut, diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  1,997  m.  Hasil  perhitungan  tersebut  dapat  ditunjukkan  pada  Tabel  2. Berdasarkan nilai RMSE yang diperoleh, maka nilai tersebut dapat digunakan untuk menghitung nilai LE90 yang  menunjukkan  kesalahan  vertikal  dari  hasil  klasifikasi.  Nilai  LE90  dari  yang  diperoleh  dari  hasil klasifikasi ini sebesar 3,296 meter.

## Tabel 2 Uji akurasi DTM hasil RanSaC dengan 23 ICP
No ID Easting (m) Northing (m) Z pembanding (m) Z program (m) dZ (m) 1 ICP 1 805896.844 9233451.96 784.315 784.262 0.053 2 ICP 2 805933.163 9233484.374 784.123 784.124 -0.001 3 ICP 3 805979.245 9233520.693 783.722 783.809 -0.087 4 ICP 4 806035.48 9233560.526 784.16 784.181 -0.021 5 ICP 5 805935.115 9233396.115 783.706 782.241 1.465 6 ICP 6 805975.698 9233429.006 783.794 782.414 1.38 7 ICP 7 806020.348 9233470.662 783.532 782.987 0.545 8 ICP 8 806075.412 9233515.963 782.509 782.712 -0.203 9 ICP 9 805981.295 9233348.428 780.208 780.324 -0.116 10 ICP 10 806027.377 9233387.871 778.617 780.885 -2.268 11 ICP 11 806066.039 9233430.829 777.243 781.445 -4.202 12 ICP 12 806114.855 9233475.739 781.919 781.924 -0.005 13 ICP 13 806094.938 9233360.925 774.243 779.67 -5.427 14 ICP 14 806142.972 9233411.693 776.722 780.449 -3.727 15 ICP 15 805850.84 9233494.681 786.801 786.803 -0.002 16 ICP 16 805850.398 9233549.865 786.887 786.884 0.003
17 ICP 17 805849.957 9233611.67 786.806 786.805 0.001 18 ICP 18 805855.696 9233667.295 787.45 787.458 -0.008 19 ICP 19 805925.006 9233526.908 784.719 787.324 -2.605 20 ICP 20 805923.24 9233592.687 787.073 787.11 -0.037 21 ICP 21 805920.15 9233644.78 790.923 787.415 3.508 22 ICP 23 805996.965 9233584.299 785.192 786.659 -1.467 23 ICP 24 805990.343 9233653.609 787.548 787.471 0.077 24 ICP 25 805972.708 9233043.184 755.662 756.876 -1.214 Jumlah -13.144 Rata-rata -0.571 RMSE 1.997 LE90 3.296
Nilai RMSE dan LE90 yang diperoleh dari hasil perhitungan tersebut masih tergolong sangat besar sehingga perlu dianalisis lebih lanjut mengenai anomali tersebut. Pada sampel data pertama, terlihat bahwa ICP 5, ICP 6,  ICP  7,  ICP  10,  dan  ICP  11  tidak  memiliki point  cloud  ground yang  terkelaskan  di  sekitarnya.  Hal  ini menyebabkan DTM yang terbentuk di area tersebut hanya merupakan hasil dari interpolasi point cloud ground lainnya.  Hal  yang  sama  juga  terjadi  pada  ICP  21  dan  ICP  23  yang  terdapat  pada  sampel  data  kedua. Kenampakan mengenai kondisi tersebut dapat dilihat pada Gambar 15. Selain itu, anomali lainnya juga terlihat pada ICP 13 dan ICP 14 pada sampel data pertama serta ICP 19 pada sampel data kedua. Pada Gambar 16 terlihat bahwa pada area itu point cloud ground hasil klasifikasi mengalami kesalahan. Terdapat perbedaan elevasi yang cukup signifikan antara hasil klasifikasi dari program yang dibuat dengan data pembanding. Hal ini terjadi karena cara kerja dari algoritma RANSAC dalam mengkelaskan objek ground yaitu berdasarkan model bidang planar yang menjadi best inlier yang terbentuk. Dengan demikian, lokasi ICP 13, ICP 14 , dan ICP  19  yang  jauh  dari  bidang  planar  menyebabkan  area  tersebut  memiliki  kesalahan  dalam  mengkelaskan objek ground . Kesalahan pengekelasan tersebut tentunya juga berdampak pada hasil DTM yang terbentuk.
Gambar 15. Tampilan anomali kekurangan point cloud pada sampel data pertama (kiri) dan kedua (kanan)
Anomali-anomali  yang  telah  digambarkan,  menyebabkan  beberapa  ICP  dari  kedua  sampel  data  penelitian memiliki  perbedaan  elevasi  yang  cukup  tinggi  sehingga  mengurangi  akurasi  pengujian  yang  dilakukan. Kondisi tersebut disebabkan karena cara kerja dari algoritma RanSaC berdasarkan parameter yang dimasukkan ( threshold, ransac_n, num_iteration ), dimana setelah algoritma ini membaca kumpulan point cloud ground yang dianggap sebagai model bidang planar ( best inlier ), maka titik-titik yang masuk ke dalam model tersebut dikelaskan  sebagai ground dan  titik-titik  di  luar  model  tersebut  dikelaskan  sebagai non  ground ( outlier ). Algoritma  ini  efektif  jika  digunakan  pada  area  yang  memiliki  kondisi  medan  yang  relatif  datar.  Hal  ini dibuktikan dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dimana pada gambar di atas, perbedaan elevasi tersebut terjadi  pada  area  yang  memiliki  kondisi  medan  yang  tidak  datar  dan  memiliki  perbedaan  yang  signifikan terhadap best inlier yang telah ditetapkan oleh algoritma RanSaC. Anomali-anomali inilah yang menyebabkan nilai RMSE yang diperoleh juga sangat besar. Oleh karena itu, dalam penelitian ini titik-titik ICP yang berada jauh  dari best  inlier ataupun  mengalami  kekosongan  data point  cloud akan  dihilangkan.  Hal  ini  dilakukan
untuk menghitung keakuratan dari best inlier yang terbentuk dari program dengan algoritma RanSaC yang telah dibuat.
Gambar 16. Tampilan anomali perbedaan elevasi point cloud pada sampel data pertama (kiri) dan kedua (kanan)
Berdasarkan permasalahan tersebut, maka dilakukan kembali perhitungan nilai RMSE dan LE90. Perhitungan tersebut dilakukan menggunakan data ICP yang berada pada area best inlier yang telah dideteksi menggunakan program yang telah dibuat. Jumlah ICP area best inlier yang digunakan pada pengujian kedua ini berjumlah 13 titik. Jumlah titik tersebut sudah termasuk ke dalam kategori dapat digunakan sesuai dengan ketentuan SNI 8202:2019 tentang Ketelitian Peta Dasar. Titik-titik ICP tersebut kemudian digunakan untuk menghitung nilai RMSE  dari  DTM  yang terbentuk  dari  hasil  program yang telah dibuat.  Dari  hasil perhitungan  nilai  RMSE dapat  menghasilkan  nilai  sebesar  0,074  meter.  Dengan  menggunakan  nilai  RMSE  yang  didapatkan,  dapat dihitung juga nilai LE90 yang menunjukkan kesalahan vertikal dari hasil klasifikasi. Nilai LE90 yang diperoleh dari hasil uji akurasi tersebut sebesar 0,123 meter. Adapun tabel hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil uji akurasi elevasi DTM hasil klasifikasi RanSaC dengan 13 ICP
No ID Easting (m) Northing (m) Z pembanding (m) Z program (m) dZ (m) 1 ICP 1 805896.844 9233451.96 784.315 784.262 0.053 2 ICP 2 805933.163 9233484.374 784.123 784.124 -0.001 3 ICP 3 805979.245 9233520.693 783.722 783.809 -0.087 4 ICP 4 806035.48 9233560.526 784.16 784.181 -0.021 5 ICP 8 806075.412 9233515.963 782.509 782.712 -0.203 6 ICP 9 805981.295 9233348.428 780.208 780.324 -0.116 7 ICP 12 806114.855 9233475.739 781.919 781.924 -0.005 8 ICP 15 805850.84 9233494.681 786.801 786.803 -0.002 9 ICP 16 805850.398 9233549.865 786.887 786.884 0.003 10 ICP 17 805849.957 9233611.67 786.806 786.805 0.001 11 ICP 18 805855.696 9233667.295 787.45 787.458 -0.008 12 ICP 20 805923.24 9233592.687 787.073 787.11 -0.037 13 ICP 24 805990.343 9233653.609 787.548 787.471 0.077 Jumlah 0.072 Rata-rata 0.005 RMSE 0.074 LE90 0.123
Berdasarkan hasil uji akurasi yang telah diperoleh, maka didapatkan hasil uji akurasi dengan 23 ICP yaitu nilai RMSE sebesar 1,997-meter dan nilai LE90 sebesar 3,296 meter. Sementara itu, hasil uji akurasi yang dilakukan dengan  13  ICP  diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  0,074-meter  dan  nilai  LE90  sebesar  0,123  meter.  Dari  hasil pengujian tersebut, maka DTM yang dihasilkan berdasarkan pengujian dengan 23 ICP dapat digunakan untuk pembuatan  peta dasar  kelas  1  dengan interval kontur  10  meter.  Sementara itu, dari  hasil  pengujian akurasi dengan 13 ICP terhadap best inlier yang dideteksi oleh program yang dibuat. Maka, diketahui bahwa DTM yang terbentuk dapat digunakan untuk membuat peta dasar kelas 1 dengan interval kontur 0,4 meter. Hasil ini
sesuai dengan standar ketentuan yang termuat di dalam SNI 8202:2019 tentang ketelitian peta dasar. Dari hasil tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  DTM  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  RanSaC  pada  area  yang memiliki variasi kondisi medan permukaan yang beragam memiliki nilai RMSE yang besar, sementara DTM pada area yang relatif datar menghasilkan nilai RMSE yang kecil. Hal ini membuktikan bahwa cara kerja dari algoritma RanSaC yang mengkelaskan ground berdasarkan model matematik sederhana berupa model planar sehingga objek dengan variasi yang kompleks tidak dapat terkelaskan dengan akurat.

## Kesimpulan
Algoritma Random Sample Consensus mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi ground pada data point cloud LiDAR. Hal ini dibuktikan dengan hasil uji coba yang menunjukkan bahwa algoritma RanSaC mampu mengklasifikasikan point cloud ground pada beberapa area dengan kondisi medan yang datar/planar. Namun, pada area – area dengan kondisi medan yang bervariasi, point cloud ground yang dihasilkan sebagian besar tidak sesuai dengan kondisi asli di lapangan. Hal ini disebabkan karena algoritma RanSaC memerlukan model matematik  sederhana  dan  data  yang  relatif  homogen  untuk  mengestimasi  parameter  model.  Pada  kondisi medan  yang  bervariasi,  model  matematik  yang  sederhana  tidak  dapat  merepresentasikan  kondisi  asli  yang akurat. Dengan demikian, point cloud ground yang dihasilkan juga menjadi tidak akurat.
Sementara itu, tingkat kamampuan algoritma Random Sample Consensus (RanSaC) dalam proses klasifikasi ground pada data point cloud LiDAR diketahui melalui perhitungan nilai root mean square error (RMSE) dan linear error 90% (LE90) pada hasil DTM yang terbentuk.  Dari hasil perhtiungan yang dilakukan, diperoleh bahwa nilai RMSE dan LE90 yang diperoleh ketika diuji dengan 73 ICP yang tersebar merata di seluruh area DTM berturut-turut adalah 2,229 meter dan 3,678 meter. Hasil tersebut menunjukkan bahwa ketelitian yang dihasilkan masih belum akurat. Hal ini disebabkan karena algoritma RanSaC kurang mampu digunakan pada kondisi medan yang relatif bervariasi. Namun, saat diuji menggunakan 37 ICP pada area yang relatif datar, diperoleh nilai RMSE dan LE90 berturut-turut sebesar 0,112 meter dan 0,184 meter. Dengan demikian, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma RanSaC ini mampu menghasilkan ketelitian yang tinggi pada area yang memiliki kondisi medan yang relatif datar/planar.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Program Studi Teknik Geomatika UPN “Veteran” Yogyakarta atas dukungan dan fasilitas yang telah diberikan sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini. Selain itu, penulis juga mengucapkan terima kasih kepada PT. Jelajah Semesta Teknologi yang telah menyediakan data berupa data point cloud LiDAR sehingga dapat digunakan sebagai bahan uji dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
Chum,  O.,  &  Matas,  J.  (2005).  Matching  with  PROSAC-progressive  sample  consensus. 2005  IEEE  computer  society conference on computer vision and pattern recognition (CVPR’05) , 1 , 220–226.
Fischler, M. A., & Bolles, R. C. (1981). Random sample consensus:  a paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography. Communications of the ACM , 24 (6), 381–395.
Flannery,  M.,  Fenn,  S.,  &  Budden,  D.  (2013).  RANSAC:  identification  of  higher-order  geometric  features  and applications in humanoid robot soccer. arXiv preprint arXiv:1310.5781 .
Guo, J., Wu, X., Zhong, Z., Yu, S., Xu, Y., & Zhang, J. (2009). An intelligent surveillance system based on RANSAC algorithm. 2009 International Conference on Mechatronics and Automation , 2888–2893. Hartley, R., & Zisserman, A. (2004). Multiple View Geometry in Computer Vision (2 ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/DOI: 10.1017/CBO9780511811685 Huang, S. Y., Liu, L. M., & Dong, J. (2020). Review of ground filtering algorithms for vehicle LiDAR scans point cloud data. Opto-Electronic Engineering , 47 (12), 190688. Istarno. (2011). Pembentukan model elevasi digital dari data LiDAR dan interpretasibilitasnya untuk objek tutupan lahan
di daerah koridor Nganjul-Kertosono [Universitas Gadjah Mada].
http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/detail/50176
Mantong, H. I. (2021). Pemanfaatan Digital Terrain Model Hasil Fotogrametri Unmanned Aerial Vehicle untuk Estimasi Ketinggian Genangan Air Banjir Hasil Deteksi Citra Synthetic Apperture Radar. JURNAL SUMBER DAYA AIR , 17 (1), 39–48.
Matas,  J.,  &  Chum,  O.  (2002).  Randomized  RANSAC  with  T(d,d)  test. Procedings  of  the  British  Machine  Vision Conference 2002 , 43.1-43.10. https://doi.org/10.5244/C.16.43 Maune, D. (2007). Digital elevation model technologies and applications: The DEM users manual . open3d.org. (2020). Plane Segmentation . www.open3d.org. Pfeifer, N., & Briese, C. (2007). Laser scanning–principles and applications. Geosiberia 2007-international exhibition and scientific congress , cp-59. Sari, D. R., & Cahyono, A. B. (2016). Analisa Geometrik 3D True orthophoto Data LiDAR . Solichah,  U.  (2016). Pendeteksian  Gawang  Menggunakan  Algoritma  Ransac  pada  Platform  Darwin-op  Berbasis Peraturan KRSBI 2016 . Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Susetyo, D. B., & Syetiawan, A. (2016). Perbandingan Metode Interpolasi Terhadap Hasil Pembentukan Digital Terrain Model (DTM). Seminar Nasional 3rd CGISE Dan FIT ISI 2016 .
Tarsha-Kurdi, F., Landes, T., & Grussenmeyer, P. (2007). Hough-transform and extended ransac algorithms for automatic detection of 3d  building  roof planes  from  lidar data. ISPRS  Workshop on  Laser  Scanning  2007  and  SilviLaser 2007 , 36 , 407–412.
Torr, P. H. S., & Zisserman, A. (2000). MLESAC: A new robust estimator with application to estimating image geometry. Computer vision and image understanding , 78 (1), 138–156.
Wijanarko, B., & Djurdjani, D. (2022). Klasifikasi Digital Tutupan Lahan Berbasis Objek menggunakan Integrasi Data Lidar dan Citra Satelit di Kawasan Tamalanrea Indah, Kota Makassar. JGISE: Journal of Geospatial Information Science and Engineering , 5 (1), 51. https://doi.org/10.22146/jgise.68994 You, H., Li, S., Xu, Y., He, Z., & Wang, D. (2021). Tree extraction from airborne laser scanning  data in urban areas. Remote Sensing , 13 (17), 3428.
Zeineldin,  R.  A.,  &  El-Fishawy,  N.  A.  (2017).  A  survey  of  RANSAC  enhancements  for  plane  detection  in  3D  point clouds. Menoufia J. Electron. Eng. Res , 26 (2), 519–537.
Zhao, H., Xi, X., Wang, C., & Pan, F. (2019). Ground surface recognition at voxel scale from mobile laser scanning data in urban environment. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , 17 (2), 317–321.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .