## KAJIAN PROSEDUR PEMBUATAN AUTOMATIC DEM ( DIGITAL ELEVATION MODEL ) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT PLEIADES (STUDI KASUS KOTA BANDUNG – JAWA BARAT)
Dian Ika Aryani 1 , Agung Budi Harto 2 , Budhy Soeksmantono 3 1 Magister Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika, Institut Teknologi Bandung
2,3 Peneliti Kelompok Keahlian Inderaja dan Sistem Informasi Geografi, ITB
1 dian.haebaragi@gmail.com , 2 abh.geodesi@gmail.com , 3 budhy4771@gmail.com

## ABSTRACT
The  topographic  maps  can  be  derived  from  Digital  Elevation  Model  (DEM),  which  can  be obtained from satellite imagery data extraction. This result might be achieved by using a Very High-Resolution Satellites (VHRS) Imagery, such as Pleiades Satellite. The main objective of this  research  is  to  review the  procedures  of  Automatic  DEM  Extraction  in  order  to  obtain minimum  error.  The  systematic  implementations  of  this  research  are  modeling  the  sensor, generating automatic tie point and performing automatic DEM extraction. The results of DEM extraction can be either point cloud data or mesh data which are verified by comparing the reference data. This is lead to acquire pairing combination of Pleiades imagery data which has the smallest error value among all of them. The comparison showed that the tri stereo pairing combination of the DEM extraction model has a lower accuracy than the backward – nadir pairing combination.
Keywords: Digital Elevation Model, the Pleiades, DEM Automated, RFM, RPC, Tri Stereo

## ABSTRAK
Peta topografi dapat diturunkan dari data Digital Elevation Model (DEM). Data DEM dapat diperoleh dari  ekstraksi data citra Satelit Pleiades.  Tujuan dari  penelitian ini adalah  mengkaji  prosedur  dalam  pembuatan  DEM  secara  otomatis  sehingga menghasilkan  DEM  yang  mempunyai  error  paling  kecil.  Tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam penelitian ini diantaranya melakukan pemodelan sensor, melakukan generate  tie  point  secara  otomatis,  kemudian  melakukan  ekstraksi  DEM  secara otomatis. Hasil ekstraksi DEM berupa data point cloud dan data mesh yang kemudian diuji dengan membandingkan dengan data model referensi untuk dicari kombinasi data citra Pleiades mana yang mempunyai nilai error paling kecil diantara semuanya. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa kombinasi citra tri-stereo dalam ekstraksi model  DEM  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  lebih  rendah  daripada  konfigurasi pairing citra backward – nadir.
Kata Kunci: Digital Elevation Model, Pleiades, DEM Otomatis, RPC, Tri-Stereo

## PENDAHULUAN
Informasi  Geospasial  diperlukan sebagai  bahan  dasar  pertimbangan pengambilan
keputusan dalam pembangunan, baik penataan ruang/wilayah, kebencanaan, pengelolaan sumberdaya alam,
sumberdaya  manusia,  dan  sumberdaya lainnya. Di dalam Pasal 22 UU No 4 / 2011
mengatur  bahwa  Badan  Informasi Geospasial  (BIG)  bertanggung  jawab dalam penyelenggaraan Informasi Geospasial  Dasar  (IGD).  Salah  satu produk  dari  IGD  adalah  Peta  Topografi. BIG  dituntut  untuk  menyediakan  peta topografi  dalam  berbagai  skala  untuk seluruh  wilayah  Indonesia.  Kebutuhan peta  topografi  skala  besar  dalam  jumlah
160 Gea . Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 17, Nomor 2, Oktober 2017.
yang besar dan dalam waktu yang singkat merupakan  sebuah  tantangan  tersendiri. Peta topografi dapat diturunkan dari data DEM.
Data  DEM  dapat  diperoleh  dari ekstraksi  data  citra  satelit.  Penggunaan citra satelit beresolusi tinggi menjadi salah satu  alternatif  untuk  mendapatkan produk  peta  skala  besar  dalam  waktu singkat.  Dengan  kapasitas  kemampuan yang  dimiliki  oleh  Satelit  Pleiades kemudian  menjadi  salah  satu  alternatif pilihan  yang  dapat  dipertimbangkan. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengkaji  prosedur  dalam  pembuatan DEM  secara  otomatis  sehingga  dapat menghasilkan  DEM  yang  mempunyai error paling kecil.
Digital  Elevation  Model  (DEM) dapat digunakan dalam berbagai macam aplikasi, misalnya telekomunikasi, navigasi, manajemen bencana, perencanaan  sipil,  orthorektifikasi  citra satelit  dan airbone .  DEM  dapat  diperoleh melalui  berbagai  macam  teknik  seperti stereo  fotogrametri  dari  survey  foto udara,  LiDAR,  IFSAR,  dan  survey pemetaan.  Metode  lain  yang  dapat digunakan  dalam  pembuatan  DEM misalnya RTK-GPS, block adjustment dari citra  satelit  dan  peta  topografi.  (Wan Mohd, 2014).
Seiring  berkembangnya  teknologi satelit,  ekstraksi  DEM  juga  dapat dilakukan
langsung dengan menggunakan citra satelit. Proses ekstraksi dapat dilakukan secara otomatis ataupun manual. Menurut Trisakti (2007), informasi topografi yang  bersumber dari data DEM dapat dihasilkan menggunakan  citra  satelit  stereo.  Citra stereo merupakan 2 (dua) atau lebih citra yang diambil dari sudut perekaman yang berbeda  untuk  lokasi  yang  sama  di permukaan bumi. Kombinasi  citra stereo tersebut dapat digunakan untuk menghasilkan  DEM  dengan  keakurasian yang  baik  dengan  arti  masih  memenuhi
toleransi  yang  ada  untuk  memetakan permukaan  bumi  dalam  skala  1:25.000 atau lebih besar. Penggunaan titik kontrol GCP  akan  membantu  meningkatkan keakurasian orientasi satelit (Soeksmantono, 2015).

## Satelit Pleiades
Pada  tahun  2011,  CNES  (Center Natioal  d’Etudes  Spatiales),  badan  dari negara  Perancis  mengembangkan  satelit luar  angkasa  yang  dapat  menghasilkan citra  dengan  resolusi  tinggi  ( Very  High Resolution Satellite Imagery) atau selanjutnya  dinamakan  Pleiades.  Satelit Pleiades  dilengkapi  dengan  sensor  CMG (Control  Moment  Gyroscope)  sehingga mampu  memaksimalkan  cakupan  luas area  yang  direkamnya  dari  20  km – 120 km  (Astrium,  2012).  Pada  band pankromatik  citra  satelit  Pleiades  ini memiliki resolusi spasial 0.5 m dan 2.8 m pada band multispektralnya.
Satelit  Pleiades  mampu  merekam data secara tri-stereo. Perekaman data Tri- Stereo  adalah  kemampuan  satelit  untuk merekam suatu wilayah dari 3 (tiga) sudut pandang yang berbeda pada waktu yang hampir bersamaan. Dalam model 3D, data stereo ini hasilnya lebih akurat dari data citra satelit stereo biasa, dengan data dari titik  nadir  yang  mengurangi  resiko missing-hidden-object (Soeksmantono, 2015).
Adapun  kelebihan  dari  tristereo adalah dapat mengambil area yang lebih besar dan mengolahnya  ke dalam model 3D  (lihat  Gambar  1).  Secara  khusus, penelitian  ini  akan  membahas  mengenai langkah-langkah untuk melakukan ekstraksi  DEM  yang  dihasilkan  secara otomatis  dari  kombinasi  stereo  dan tristereo  citra  satelit  Pleiades  dengan menggunakan perangkat lunak LPS yang terintegrasi  dengan  perangkat  lunak ERDAS Imagine 2013.
Metode
Stereoplotting
menggunakan  teknik Automatic  Tie  Point
Generation digunakan
untuk mempermudah  proses  Image  Matching dan  sebagai  pendukung  dalam  proses pembuatan otomatisasi DEM ini.
Sumber: Astrium (2012) Gambar 1. Pleiades data Tri-stereo

## METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian digambarkan pada diagram alir yang ada pada Gambar 5. Penelitian diawali dengan memasukkan  data  input  yang  berupa  4 (empat) data citra Pleiades berupa, 1 (satu) data  citra  Pleiades  tri-stereo  dan  3  (tiga) data  citra  Pleiades  stereo.  Langkah selanjutnya  proses  koreksi  geometrik yang  dilakukan  dengan  melakukan proses  orientasi  citra.  Orientasi  citra adalah  proses  merekonstruksi  posisi  dan
orientasi  sensor  kamera  satelit  secara matematis dan geometris.
Dalam  penelitian  ini  pemodelan  sensor kamera  satelit  yang  dilakukan  adalah pemodelan  secara  generik.  Pemodelan secara generik dilakukan dengan merepresentasikan  transformasi  antara dimensi  objek  di  lapangan  dan  di  citra dengan  fungsi  dan  generik  (Tao  &  Hu, 2001).
Metode  yang  digunakan  dalam proses  orientasi  citra  adalah  RFM (Rational  Function  Model)  (Rudianto, 2011).  Dalam  penelitian  ini  proses orientasi  citra  menggunakan  parameter RPC  dan  data  tie  point  baik  yang diperoleh  secara  otomatis  maupun  yang diukur  langsung  di  lapangan.  Pada langkah pekerjaan orientasi citra diperlukan  titik-titik  yang  well-defined points,  yaitu  titik-titik  yang  terlihat dengan  jelas  di  citra  dan  dapat diidentifikasi  dengan  jelas  di  lapangan. Titik-titik  tersebut  kemudian  diukur koordinatnya,  menggunakan  metode DGPS.
Gambar 3. Hasil dari proses Image Matching
Gambar 4. Footprint citra satelit Pleiades
Titik-titik  yang  well-defined  dan sudah  diukur  koordinatnya  disebut  tie- point. Tie-point merupakan titiktitik yang koordinatnya  digunakan  untuk  proses refinement orientasi citra, disebut Ground Control  Point  (GCP).  Tie-point  yang koordinatnya  digunakan  untuk  cek lapangan, yaitu membandingkan koordinatnya dengan koordinat peta hasil refinement orientasi citra, disebut Independent Control Point (ICP) (Soetaat, 2015).  Di  dalam  model  RFM  terdapat berbagai macam parameter (RPC, Rigorous,  atau  Universal)  yang  dapat diperhalus atau diperbaiki menggunakan informasi tie-point tersebut.
Rational  Function  Model (RFM) digunakan untuk membangun hubungan geometrik  antara  dimensi  objek  di lapangan  dan  di  citra.  Informasi  titik control  digunakan  dalam  penelitian  ini untuk memperbaiki RFM dengan menggunakan  parameter  RPC.  Titik kontrol  dimasukkan  ke  dalam  citra melalui  beberapa  eksperimen  untuk menentukan  konfigurasi  jumlah  dan posisi  distribusi  GCP  dan  ICP.  Proses selanjutnya  adalah  pembuatan  tie  point secara otomatis.
Automatic  tie  point  generation dilakukan  dengan  mencocokkan  objek yang  sama  (Image  Matching)  diantara  3 (tiga)  citra  Satelit  Pleiades  yang  ada.
Semakin  banyak  tie  point  yang  berhasil di-generate menandakan bahwa semakin banyak  pula  objek  sama  yang  dapat diidentifikasi dari ketiga data citra Satelit Pleiades untuk kemudian dapat dihitung nilai RMS-nya. Kemudian proses ekstraksi DEM secara otomatis dapat dilakukan.
Proses  ekstraksi  DEM  dilakukan dengan  menghitung  nilai  elevasi  pada objek tersebut pada kombinasi citra stereo dan  tri-stereo  yang  berbeda.  Proses ekstraksi DEM secara otomatis menggunakan software LPS yang terintegrasi  dengan  software  ERDAS Imagine  2013.  Hasil  ekstraksi  DEM  data citra  satelit  Pleiades  yang  berupa  data point  cloud  dan  data  mesh  yang kemudian  diuji  dengan  membandingkan model  yang  satu  dengan  yang  lain  dan mencari  kombinasi  data  citra  Pleiades mana yang mempunyai nilai Error paling kecil diantara semuanya. Dengan membandingkan  antar  model  DEM tersebut  diharapkan  dapat  terlihat  pola Error, sehingga dapat ditentukan kombinasi  data  citra  satelit  mana  yang paling baik dan bagus untuk pembuatan model DEM.

## Data
Data  yang  digunakan  sebagai bahan  dalam  penelitian  ini  antara  lain, citra  satelit  Pleiades  (Forward – Nadir – Backward), tie point (GCP, ICP, automatic tie  point),  DEM  yang  di-generate  secara otomatis  dengan  menggunakan  tie  point dari  citra  Satelit  Pleiades  tri-stereo  dan stereo, dan DEM yang di-generate secara otomatis  dari  citra  Satelit  Pleiades  tri stereo dan stereo tanpa menggunakan tie point. Wilayah kajian pada penelitian ini adalah Kota Bandung (Gambar 4), dengan batas selatan adalah pusat kota dan batas utaranya  berupa  area  yang  curam.  Luas areanya mencakup kurang lebih 110 km2. Secara geografis lokasi terletak di -60 o 50’ 10.68”  LS  1070  34’  38.64”  BT  dan - 60  56’
10.32” LS 1070 40’ 17.40” BT.
Gambar 5. Diagram Alir Metode Penelitian
Rational Polynomial Coefficient (RPC) Pemodelan  hubungan  geometris direpresentasikan  secara  sistematis  ke dalam  suatu  model  sensor  dengan menggunakan ratio fungsi-fungsi polinomial untuk menghubungkan secara matematis  koordinat  citra  dan  koordinat objek  di  lapangan.  Pemodelan  dengan menggunakan parameter fungsi polinomial  tersebut  dinamakan  Rational Polynomial Coefficient (RPC), sedangkan bentuk  general  dari  pemodelan  tersebut
disebut  Rational  Function  Model  (RFM). RFM  merupakan  salah  satu  tipe pemodelan  sensor  secara  generik,  yang digunakan pada citra Satelit Pleiades.
Pemodelan  sensor  ini  dilakukan untuk mendefinisikan hubungan geometrik  antara  objek  di  citra  dan  di lapangan  dengan  merepresentasikan transformasi  antara  dimensi  objek  di lapangan dan di citra dengan fungsi yang generik  (Tao  &  Hu,  2001).  RFM  adalah model  yang  menggunakan  rasio  fungsi-
164 Gea . Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 17, Nomor 2, Oktober 2017.
fungsi polinomial untuk menghubungkan secara  matematis  koordinat  citra  dan koordinat objek (Tao & Hu, 2001). Sebagai ilustrasi diberikan di Gambar 2.
Persamaan  RFM  dibentuk  dari persamaan koordinat citra atau pixel (line, sample)  yang  didefinisikan  sebagai  rasio fungsi polinomial dari koordinat objek di tanah  ( 𝜑 , 𝜆 , ℎ ).  Model  matematika  yang digunakan  untuk  orientasi  satelit  adalah RPC  dengan  bias  removal  yang  dapat dilihat  pada  persamaan  (1)  dan  affine refinement  yang  secara  matematis  dapat dilihat  pada  persamaan  (2)  (Kobzeva, 2004).
Gambar 2. Konsep pemodelan sensor menggunakan RFM5
RPC Adjustment: bias removal 𝑙𝑖𝑛𝑒 = 𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑅𝑃𝐶 (𝜑, 𝜆, ℎ) + 𝑎 0 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 = 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑅𝑃𝐶 (𝜑, 𝜆, ℎ) + 𝑏 0 … (1) RPC Adjustment: affine refinement 𝑙𝑖𝑛𝑒 = 𝑎 𝑙𝑖𝑛𝑒 . 𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑅𝑃𝐶 + 𝑎 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 . 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑅𝑃𝐶 + 𝑎 0 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 = 𝑏 𝑙𝑖𝑛𝑒 . 𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑅𝑃𝐶 + 𝑏 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 . 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑅𝑃𝐶 + 𝑏 0 … (2)
Dengan
𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑁 = 𝑁 𝑙𝑖𝑛𝑒 (𝜑 𝑁 ,𝜆 𝑁 ,ℎ 𝑁 ) 𝐷 𝑙𝑖𝑛𝑒 (𝜑 𝑁 ,𝜆 𝑁 ,ℎ 𝑁 ) … (3.1)
𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑁 = 𝑁 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 (𝜑 𝑁 ,𝜆 𝑁 ,ℎ 𝑁 ) 𝐷 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 (𝜑 𝑁 ,𝜆 𝑁 ,ℎ 𝑁 ) … (3.2)
Di mana, line N dan sample N adalah nilai yang telah dinormalisasi dari baris dan kolom di dalam koordinat pixel pada citra, dan 𝜑 , 𝜆 , ℎ adalah nilai koordinat objek di lapangan.  Nilai-nilai  koordinat  citra  dan  nilai  koordinat  tanah  terlebih  dahulu dinormalisasi agar memperkecil error dan menjaga stabilitas penyelesaian persamaan. Normalisasi dilakukan dengan memberi nilai offset dan faktor skala. Nilai-nilai tersebut diperoleh menggunakan persamaan 3 (Kobzeva, 2004).
𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑁 = 𝑙𝑖𝑛𝑒−𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝑙𝑖𝑛𝑒 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 𝑙𝑖𝑛𝑒 , 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑁 = 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒−𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝜑 𝑁 = 𝜑−𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜑 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 𝜑 , 𝜆 𝑁 = 𝜆−𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 𝜆 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 𝜆 , ℎ 𝑁 = ℎ−𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 ℎ 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 ℎ … (3)
Dengan menggunakan persamaan- persamaan  tersebut  ditambah  dengan parameter-parameter
RPC-nya,
terbangun  model  matematik  yang menjelaskan  hubungan  geometrik  antara objek di citra dan di lapangan.

## Image Matching
Metode  Pencocokan  Citra  (Image Matching)  merupakan  metode  yang digunakan  dalam  berbagai  aplikasi pengolahan  citra  untuk  keperluan otomatisasi  proses.  Metode  pencocokan citra  adalah  menentukan  seberapa mirip/sama  bentuk  objek  baik  secara
semantik maupun geometrik antara citra yang satu dengan citra yang lainnya. Pada fotogrametri,  metode analog  dan  analitis proses  pengolahan  tersebut  dilakukan secara  manual,  sementara  pada  sistem digital  hal  ini  dapat  dilakukan  secara otomatis.
Pada  literatur  proses  mencari entitas  yang  sesuai  secara  otomatis  pada beberapa  scene  citra  satelit  disebut sebagai  Image  Matching/Pencocokan citra atau sebagai masalah korespondensi (Schenk, 1999 dalam Potuckova, 2004).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil RMS Error Triangulasi Tabel 1. Nilai RMS Error Triangulasi
GCP RMSE 1. Uncheck 0,177 2. Check 0,181 3. Tanpa autorie 0,261 Tanpa GCP 1. Uncheck 0,092 2. Check 0,092 3. Tanpa autorie 0,292 Tabel 1 dan Gambar 6
menunjukkan  bahwa  pengolahan  citra yang menggunakan titik kontrol GCP dan tie point memiliki nilai Error yang relatif lebih  tinggi  daripada  yang  tidak menggunakan  titik  kontrol  GCP.  Hal  ini bukan berarti bahwa dengan nilai RMSE
yang  lebih  kecil  itu  berarti  lebih  teliti. Pengolahan  citra  yang  memakai  titik kontrol GCP mempunyai nilai RMS Error yang  lebih  besar  karena  nilai  tersebut diukur  dengan  pengukuran  absolut dimana  titik-titik  koordinat  pada  citra satelit yang telah dikoreksi menggunakan RPC  di  referensikan  ke  dalam  titik-titik koordinat  asli  lapangan  yang  diukur dengan  menggunakan  pengukuran  D- GPS, sehingga letak posisi koordinat citra sudah  sesuai  dengan  keadaan  di lapangan.  Sedangkan  pengolahan  citra yang  tidak  menggunakan  titik  kontrol GCP  mempunyai  nilai  RMS  Error  yang kecil karena nilai tersebut diukur dengan pengukuran relatif yang didapat dari hasil Automatic  Tie  Point  Generation  yang nilainya hanya dikoreksi dengan menggunakan
RPC saja, tidak menggunakan  titik  kontrol  asli  di lapangan. Sehingga letak posisi koordinat citra masih ada sedikit perbedaan dengan keadaan di lapangan.

## Hasil Ekstraksi DEM
Hasil processing Data Citra Pleiades yang diolah output-nya berupa data DEM Point  Cloud.  Data  DEM  ini  terdiri  atas jutaan  point  cloud  atau  titik-titik  yang tersebar di seluruh area cakupan data citra yang masing-masing titiknya menginterpretasikan atau mewakili posisi suatu objek di lapangan.
166 Gea . Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 17, Nomor 2, Oktober 2017.
Titik-titik tersebut berisi informasi koordinat  X,  Y  dan  informasi  Z  yang merupakan  informasi  ketinggian  objek tersebut.  Hasil  ekstraksi  otomatis  data DEM  yang  berupa  Point  Cloud  dapat dilihat pada Gambar 7. Area yang  dapat direkam  oleh  Satelit  Pleiades  berukuran sangat luas, yaitu ±100 km2. Semakin luas area yang direkam, semakin lama waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan processing data.

## DEM Extraction Report
Informasi  yang  dapat  diperoleh dari file DEM Extraction Report terdapat informasi Global Accuracy yang meliputi nilai  Root  Mean  Square  Error  (RMSE), Nilai  LE90  (Linear  Error  90),  dan  Nilai Mean Error dari data ekstraksi DEM. Nilai dari informasi tersebut terangkum dalam Tabel 2.
Dari  informasi  Tabel  2,  untuk mempermudah  melihat  dan  melakukan analisa  dapat  dibuat  tren  grafik  yang dilihat  pada  Gambar  8.  Berdasarkan Gambar 8. dapat dilihat bahwa tren grafik mempunyai  pola.  Polanya  adalah  pada pairing citra Forward - Nadir nilai – nilai error, seperti nilai LE90, nilai RMS Error melonjak  tajam  hampir  3  (tiga)  kali  lipat daripada pairing citra yang lainnya. Dan itu berulang membentuk pola yang sama
untuk  pengolahan  citra  menggunakan titik kontrol GCP yang menggunakan tie point  ataupun  yang  tidak  menggunakan tie point.
Pada  pairing  citra  kanan – tengah mempunyai nilai Error paling  kecil, baik Nilai  RMSE,  Nilai  LE90,  dan  Nilai  Mean Error  nya.  Dan  nilai  Error  paling  besar dimiliki  oleh  pairing  citra  kiri – tengah. Untuk data DEM yang tidak menggunakan  titik  GCP  dan  titik  ICP, informasi nilai – nilai Error seperti RMSE, LE90,  Mean  Error  tidak  tersedia.  Hal  ini dikarenakan  tidak  adanya  titik  kontrol yang bisa dijadikan sebagai georeferencing atau  pemberian  informasi  referensi spasialnya.  Hasil  Perbandingan  2  (dua) Model  DEM  Secara  Absolut  Pengujian model  secara  absolut  dilakukan  dengan menggunakan  data  kontur  skala  1:5.000 sebagai  model  referensinya.  Proses perhitungan  menggunakan  ekstraksi model  data  Point  Cloud  sebagai  model perbandingannya,  sehingga  perhitungan dilakukan antara data Mesh dengan data Point Cloud.
Hasil dari perhitungan perbandingan  tersebut  dapat  dilihat melalui  grafik  yang  ada  pada  Gambar  9 yang terdiri atas berbagai area resampling,  seperti  Area  Campuran, Open Area dan Area Pemukiman.

## Tabel 2. Nilai Error pada Model DEM
Nilai Error pada Model DEM GCP Pairi ng Citra Global Vertical Accuracy Block GCP to DTM Vertical Accuracy Block Tie point to DTM Vertical Accuracy RMSE  LE90 Mean Error RMSE  LE90 Mean Error RMSE LE90 Mean Error 1. check B - N  2.2165  3.7775  1.1348  2.1849  3.8269  1.1745  2.243 3.7735 1.101 F - B  2.4512  3.9926  1.7318  2.5439  3.9926  1.8059  2.3695  3.7081  1.6689 F - N  6.3229  10.569  3.9858  5.5666  9.9476  4.0255  6.901  10.6134  3.9521 2. uncheck B - N  2.2063  3.4213  1.1424  2.1273  3.9127  1.1392  2.2712  3.2043  1.1451 F - B  2.4512  3.9926  1.7318  2.5439  3.9926  1.8059  2.3695  3.7081  1.6689 F - N  6.3229  10.569  3.9858  5.5666  9.9476  4.0255  6.901  10.6134  3.9521 3. tanpa tie point B - N  2.2063  3.4213  1.1424  2.1273  3.9127  1.1392  2.2712  3.2043  1.1451 F - B  2.4524  3.9926  1.7328  2.5439  3.9926  1.8059  2.3719  3.7081  1.6706 F - N  6.3229  10.569  3.9858  5.5666  9.9476  4.0255  6.901  10.6134  3.9521
Gambar 7. Hasil Ekstraksi Otomatis DEM
Gambar 8. Nilai Error pada Data Model DEM
Pada ketiga Gambar tersebut, tren garis  pada  grafik  memiliki  pola  yang hampir sama, yaitu melonjak sangat tajam ketika model DEM yang digunakan tidak menggunakan  titik  kontrol  GCP  dan konsisten  berulang  dengan  nilai  standar deviasi  terendah  pada  pairing  citra backward – nadir dan nilai standar deviasi tertinggi  pada  pairing  citra  forward – nadir.
Sedangkan  untuk  model  DEM yang  menggunakan  GCP  sebagai  titik kontrolnya  mempunyai  nilai  standar
deviasi  terendah  3.052599  pada  tie  point uncheck  pairing  forward – nadir  dan tertinggi pada model DEM tanpa tie point pairing citra forward – nadir dengan nilai 8.749202.

## KESIMPULAN
Penggunaan titik kontrol GCP dan tie  point  sebagai  titik  ikat  sangat mempengaruhi hasil geometrik dari data citra. Dengan menggunakan titik kontrol tersebut,  tingkat  keakurasian  yang dihasilkan  dari  model  DEM  yang
168 Gea . Jurnal Pendidikan Geografi, Volume 17, Nomor 2, Oktober 2017.
diekstraksi  secara  otomatis  ini  menjadi lebih tinggi. Berbeda dengan model DEM yang  tidak  menggunakan  titik  kontrol GCP ataupun tie point, tingkat keakurasian  yang  dihasilkan  akan menjadi  rendah.  Hal  ini  dibuktikan dengan  informasi  nilai  RMS  Error,  nilai LE90, dan nilai Mean Error yang terdapat pada  file  report  data  ekstraksi  model DEM. Sedangkan untuk model DEM yang tidak menggunakan titik kontrol GCP dan tie point, informasi nilai RMS Error, nilai LE90, dan nilai Mean Error tidak ada atau tidak tercantumkan pada file report data ekstraksi  model  DEM.  Dan  agar  kualitas DEM  lebih  meyakinkan,  dilakukan  uji model selanjutnya, yaitu pengujian secara absolut.
Hasil  pengujian  model  secara  absolut menunjukkan  bahwa  nilai  perbandingan yang  didapat  besar  dikarenakan  pada
pengujian  absolut  ini  data  yang dibandingkan  tidak  sejenis.  Data  model DEM yang digunakan masih berupa DSM, sedangkan data konturnya sendiri sudah merupakan  bentuk  DTM.  Diantara  DSM dan  DTM  terdapat  objek-objek  misalkan bangunan,  pohon,  semak – semak,  dan yang  lainnya  yang  menyebabkan  terjadi gap  atau  selisih  yang  besar  antara  hasil perbandingan  secara  relatif  dan  absolut. Akan  tetapi  jika  dilihat  pola  yang dihasilkan, pada perbandingan absolut ini polanya  konsisten  antara  satu  dengan yang lainnya. Pada perbandingan absolut, konfigurasi citra yang direkomendasikan untuk  ekstraksi  model  DEM  adalah pairing  citra  forward – nadir.  Pairing  ini mempunyai  nilai  standar  deviasi  yang rendah dibandingkan dengan konfigurasi pairing citra yang lain.
Gambar 9. Hasil Perbandingan Absolut pada Resampling Area

## REKOMENDASI
Dari  hasil  penelitian  ini  dapat disarankan  beberapa  hal  berkaitan dengan  prosedur  pengolahan  data  Citra Satelit  Pleiades  Tri-stereo  yang  benar sehingga  dapat  diperoleh  model  DEM yang baik, sebagai berikut:
1. Melakukan identifikasi ulang objek di  lapangan  dengan  data  model DEM  untuk  menghilangkan  data outlier atau blunder sehingga hasil yang didapat bisa lebih akurat.
Menggunakan  data  reference  yang  sama dengan  data  pembandingnya,  misalnya jika data pembanding menggunakan data DSM,  maka  data  reference  lebih  baik menggunakan data DSM juga.

## DAFTAR PUSTAKA
Astrium.  (2012):  Pleiades  Geoelevation Suite, ASTRIUM: 2013.
Astrium.  (2012):  Pleiades  Imagery  User Guide, ASTRIUM
Danoedoro,  Projo.  (1996):  Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta. Fakultas Geografi Universitas Gadjah Mada.
Deilami, Kaveh; Hashim, Mazlan. (2011): Very  High  Resolution  Optical Satellites  for  DEM  Generation:  A Review.  European  Journal  of Scientific
Research: http://www.eurojournals.com/ejs
r.htm.
Delussy,  F.,  Greslou,  D.  Geometrik Calibration of PLEIADES Location Model.
Delussy, F., Kubik Philippe; dkk. Pleiades- hr  image  system  products  and quality  Pleiades-hr  image  system products  and  geometrik  accuracy. Diakses dari www.ipi.uni- hannover.de/fileadmin/institut/p df/075-delussy.pdf .
Durupt,  Melanie;  Flamanc,  David;  dkk. Evaluation of The Potential System For  3D  City  Models  Production:
Building,  Vegetation,  and  DTM Extraction. France: Institut Geographique National. Faizal,  Muhammad.  (2015):  Kajian Pembuatan  DEM  Secara  Otomatis Dari Citra Satelit Pleiades. Bandung:ITB Jacobsen, K. (2011): Characteristics of Very High  Resolution  Optical  Satellites for Topographic Mapping. Germany:  ISPRS  Hannover  2011 Workshop
Kobzeva,  Elena.  Malyaniva,  Nadezhda., Titarov, Petr., (2013): A Case Study of  Pleiades  Tri-Stereo  Imagery. France.
Lapan.  (2011):  Informasi  Satelit  Pleiades. Jakarta: LAPAN
Pakoksung, Kwanchai., Takagi, Masataka. (2016): Digital elevation models on accuracy  validation  and  bias correction in vertical. Diakses dari http://link.springer.com/article/1 0.1007/s40808-015-0069-3.12
Poli,  D.,  Remondino,  F.;  dkk.  (2015): Radiometric and Geometric Evaluation of GeoEye-1, WorldView-2,  and  Pleiades-1A stereo  images  for  3D  information extraction.  ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing 100 (35-47).
Potuckova,  Marketa.  (2004):  Image
Matching  and  Its  Applications  in Photogrammetry. Aalborg: Institut for Samfundsudvikling og Planlægning,  Aalborg  Universitet. (ISP-Skriftserie; No. 314).
Rudianto,  Bambang.  (2011):  Analisis
Pengaruh Sebaran Ground Control Point  terhadap  Ketelitian  Objek pada Peta Citra Hasil Ortorektifikasi.  Institut  Teknologi Nasional: Jurnal Rekayasa. Soeksmantono,  Budhy.,  Harto,  Agung Budi;  dkk.  (2015):  A  Study  of Pleiades Tri-Stereo Satellite Imagery for Large Scale Topographic Mapping in Indonesia. Bandung: ITB.
Soetaat.  (2015):  Pemetaan  Dengan  Citra Satelit  Resolusi  Tinggi  untuk Mendukung Kebijakan Percepatan Pembuatan  Peta  Desa  dan  Tata Ruang: Contoh Kasus Pemetaan di Kecamatan  Beji,  Bangil,  dan Kraton,  Kabupaten  Pasuruan, Jatim. Yogyakarta: UGM.
Trisakti,  Bambang.  (2007):  Ekstraksi Otomatis  Informasi  DEM  Dari Citra Stereo PRISM-ALOS. Jakarta: LAPAN.
Toutin,  Thierry.,  Chenier,  Rene.  (2004): GCP  Requirement  for  High Resolution Satellite Mapping. Proceedings,  ISPRS  2004  Istanbul,
Turkey. Tao, V., Hu, Y. (2001): A Comprehensive Study  of  the  Rational  Function Model for Photogrammetric Processing. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 67, No. 12, 1347-1357. Undang – Undang  Negara  Republik Indonesia, Nomor 4, Tahun 2011.
Wan Mohd, Wan Mohd Naim; Abdullah,
Mohd  Azhafiz;  Hashim,  Suhaila. (2014):  Evaluation  of  Vertical Accuracy  of  Digital  Elevation Models  Generated  from  Different Sources:  Case  Study  of  Ampang and  Hulu  Langat,  Malaysia. Malaysia: FIG Congress, June 2014.