Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK (UAV-PHOTOGRAMMETRY)
Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)
1 Jurusan Teknik Sipil, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur. email: susilohelik@polinema.ac.id

## ABSTRAK
Survei data kerusakan jalan bisa dilaksanakan melalui berbagai metode, salah satunya dengan metode survei langsung yaitu pemeriksaan manual. Cara ini cukup lama dan membutuhkan banyak tenaga, sehingga tidak  efektif  dan  efisien.  Penelitian  ini  berfokus  pada  survei  kerusakan  jalan  menggunakan  teknologi  drone dengan  pengambilan  foto  udara  menggunakan  metode  UAV-Photogrammetry.  Pemotretan  udara  dilakukan disepanjang jalan yang menjadi wilayah studi. Hasil foto udara yang parsial diolah menggunakan perangkat lunak image processing sehingga menjadi peta orthofoto dan digital elevation model (DEM). Dari  data peta ortofoto dan peta DEM dilakukan interpretasi visual dengan mengukur dimensi (panjang, lebar, kedalaman) berbagai  macam model kerusakan jalan.  Sehingga hasil penelitian menunjukan  model kerusakan jalan yang teridentifikasi  dari  data  peta  orthofoto  dan  peta  DEM  pada  wilayah  studi  yaitu  lubang,  retak  blok,  retak sambung  dan  tambalan.  Akurasi  dari  dimensi  kerusakan  jalan  yang dihasilkan  dari peta  orthofoto  dan peta DEM dibandingkan dengan dimensi kerusakan jalan yang diukur secara langsung dilapangan mempunyai nilai perbedaan untuk dimensi horizontal sebesar 0,001   - 0,088 m dan dimensi vertikal sebesar 0,010 – 0,019 m, nilai RMSE berkisar antara 0,005 sampai 0,058. Hasil uji statistik t-test memperlihatkan tidak ada perbedaan yang signifikan antara pengukuran dimensi kerusakan jalan dari data peta orthofoto dan peta DEM dengan hasil pengukuran langsung dilapangan.
Kata kunci: Inspeksi, Kerusakan jalan, UAV-Fotogrametri .

## ABSTRACT
Survey of road damage data can be conducted by the direct survey method or manual inspection, but that mothod is quite long and requires a lot of employers, so it is not effective and efficient. This research focuses on  the  inspection  of  road  damage  using  drone  technology  by  taking  aerial  photos  using  the  UAV- Photogrammetry method. Aerial photography was carried out along the roads in the study area. The partial aerial  photos  are  processed  using  image  processing  software  to  become  the  orthophoto  map  and  digital elevation model (DEM). Road damage data identification was carried out by measuring the dimensions (length, width, and depth) from the orthophoto map and DEM by the visual interpretation method. The research results show that the types of road damage identified from the orthophoto map and DEM in the study area are potholes, block cracks, continuous cracks, and patches. The accuracy of the dimensions of road damage produced from the  orthophoto  map  and  DEM  compared  to  the  dimensions  of  road  damage  measured  directly  has  different values for horizontal of 0.001  - 0.088 m and vertical of 0.010  - 0.019 m, RMSE values range from 0.005 to 0.058. The results of the t-test statistical test show that there is no significant difference between measurements of road damage dimensions from the orthophoto map and DEM and the results of direct measurements.
Keys Word: Inspection, Road Damage, UAV-Photogrammetry.
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5

## PENDAHULUAN
Drone  merupakan  pesawat  udara  tak  berawak unmanned  aerial  vehicle (UAV)  yang  terbang  ribuan kilometer  dan  drone  kecil  yang  terbang  di  ruang  terbatas.  Kendaraan  udara  yang  tidak  membawa  operator manusia, terbang jarak jauh atau mandiri, dan membawa muatan mematikan atau tidak mematikan dianggap sebagai drone. Kendaraan balistik atau semi balistik, rudal jelajah, proyektil artileri, torpedo, ranjau, dan satelit tidak dapat dianggap sebagai drone. Kemajuan dalam fabrikasi, navigasi, kemampuan kendali jarak jauh, dan sistem penyimpanan daya telah memungkinkan pengembangan berbagai macam drone yang dapat digunakan dalam berbagai situasi di mana kehadiran manusia sulit, tidak mungkin, atau berbahaya .Tergantung pada misi penerbangan drone, ukuran dan jenis peralatan yang dipasang berbeda-beda.
Keuntungan besar dari drone telah menyebabkan banyak sekali penelitian yang fokus pada optimalisasi dan  peningkatan  kinerja  drone  ini.  Sesuai  dengan  karakteristik  yang  disebutkan  di  atas,  drone  mempunyai potensi untuk melakukan berbagai operasi termasuk pengintaian, patroli, perlindungan, pengangkutan muatan, dan  aerologi.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  penggunaan pesawat  nirawak/  drone menjadi  pilihan  alternatif dalam menginspeksi lokasi atau objek tertentu. Drone adalah instrumen penyedia data berbasis video atau foto. Dalam penggunaannya untuk inspeksi, drone dinilai lebih memberikan nilai efektif serta efisien perihal waktu dan biaya, juga dapat dioperasikan lebih dekat dengan objek untuk mendapatkan citra objek dengan resolusi beberapa sentimeter [1]. Selain itu, drone juga dapat digunakan untuk mengumpulkan data di area yang luas dalam waktu yang lebih singkat. Drone dapat dikendalikan dari jarak jauh atau melalui rencana penerbangan yang dikendalikan oleh perangkat lunak yang terintegrasi dengan GPS ( Global Positioning System ).
Jalan termasuk dalam infrastruktur transportasi  yang penting untuk mendukung pertumbuhan ekonomi dan kegiatan lainnya. Ketahanan pembangunan jalan yang direncanakan tidak sesuai dengan jangka waktu yang direncanakan, dan  jalan  mengalami  kerusakan  sebelum  mencapai  akhir  umur  pakainya. Faktor-faktor  seperti cuaca, suhu, kelembaban, dan berat lalu lintas kendaraan dapat merubah serta merusak struktur perkerasan lentur dan  menimbulkan  berbagai  tegangan  yang  dapat  merusak  permukaan  jalan,    tidak  hanya  mempengaruhi penggunaan jalan tetapi juga menimbulkan kerugian ekonomi. [2]. Survei dan pendataan kerusakan jalan bisa dilakukan  melalui  berbagai  cara,  salah  satunya  yaitu  metode  survei  dengan  menyusuri  jalan  dan  mengukur kerusakan jalan dengan inspeksi manual [3]. Cara ini cukup lama dan memerlukan tenaga yang besar sehingga tidak  efektif  dan  efisien  [4].  Untuk  mengatasi  keterbatasan  proses  penilaian  visual,  beberapa  upaya  telah dilakukan untuk mengembangkan alat teknis untuk  mengakuisisi dan deteksi kerusakan permukaan jalan [5]. Dalam beberapa dekade terakhir, pengembangan dan penggunaan metode computer vision dalam aplikasi teknik perkerasan telah mengalami pertumbuhan yang sangat cepat [6].
Data  kerusakan jalan dapat dikumpulkan melalui rekaman video dengan  kamera yang dipasang pada kendaraan [7], selain itu pengumpulan data berbasis kamera juga dapat menggunakan wahana drone atau yang disebut dengan metode UAV-Photogrammetry. Pengoperasian sistem UAV membuka berbagai aplikasi baru dalam  domain  jarak  dekat,  menggabungkan  fotogrametri  udara  dan  terestrial.  Ini  adalah  aplikasi  baru  yang hampir real-time dan alternatif berbiaya rendah dibandingkan fotogrametri udara berawak klasik. Fitur utama fotogrametri  UAV  dipertimbangkan  sehubungan  dengan  biaya  (biaya  rendah),  ketinggian  terbang  (rendah- tinggi), kemampuan akuisisi gambar secara real-time sehingga kualitasnya bergantung pada fitur sensor, kinerja penerbangan. Membandingkan penggunaan UAV dan pesawat berawak, UAV dapat digunakan dalam pemetaan situasi  berisiko  tinggi  (misalnya,  daerah  bencana,  zona  pegunungan  dan  vulkanik,  banjir,  gempa  bumi  dan berbagai daerah kecelakaan, dll.), tanpa menimbulkan bahaya terhadap kehidupan manusia. pilot. Dengan sistem UAV, karena ukurannya yang kecil, gambar dapat diambil sangat dekat dengan suatu objek dalam ruang yang sangat  kecil  atau  di  wilayah  yang  terlindung  oleh  pepohonan  atau  badan  air,  jalan  kota  yang  sempit,  dll. Kendaraan  UAV  yang  murah  bersifat  ringan,  oleh  karena  itu  kendaraan  amatir  kamera  dapat  diintegrasikan sedemikian rupa sehingga resolusi dan kualitas gambar mungkin tidak selalu memenuhi kebutuhan pengguna.
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Kemungkinan  penerapan  UAV  untuk  pemetaan  meluas  ke  kebutuhan  yang  sangat  khusus,  misalnya  analisis kerusakan jalan.
Penerapan  metode  ini  memiliki  kecenderungan  untuk  menjadi  lebih  ekonomis,  konsisten,  serta memungkinkan pemeriksaan yang lebih cepat yang mencakup area yang lebih besar [8]. Analisis [9] bahwa data orthofoto hasil pemotretan menggunakan metode UAV-Phtogrammetry dapat mendeteksi sampai 6 jenis hasil kerusakan jalan yaitu kerusakan retak kulit buaya, lubang, tambalan, amblas, sungkur, dan retak tepi. Penelitian ini berfokus pada survei kerusakan jalan menggunakan teknologi drone dengan melakukan foto udara dengan metode  UAV-Photogrammetry  dan  mengkomparasikan  antara  dimensi  kerusakan  yang  diukur  di  atas  peta orthofoto  dengan  dimensi  hasil  pengecekan  kerusakan  dilapangan.  Survey  kerusakan  dengan  metode  ini diharapkan dapat mengurangi waktu survey dan juga jumlah personil pada pekerjaan survey kerusakan jalan sehingga lebih efisien dan efektif.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilaksanakan pada jalan raya Tegalweru, Kecamatan Dau, Kabupaten Malang, Gambar 1 berikut  menampilkan  lokasi  penelitian.  Dari  survei  awal,  diketahui  jenis  pad  konstruksi  perkerasan  jalan tersebut yaitu konstruksi perkerasan lentur ( flexible pavement ), serta terlihat kondisi jalan tersebut mengalami beberapa jenis kerusakan, sehingga lokasi tersebut layak menjadi objek penelitian ini.
Gambar 1. Lokasi Penelitian.
Penelitian ini dilakukan dengan tiga tahapan yaitu, tahap pengumpulan data, tahap pengolahan data, serta tahap evaluasi data atau analisis data. Gambar 2 menampilkan diagram tahapan penelitian.
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Gambar 2. Tahapan penelitian.
Proses pengumpulan data diawali dengan perencanaan jalur penerbangan. Pengambilan data foto udara memerlukan  perencanaan  jalur  penerbangan  agar  foto  yang  dihasilkan  berkualitas  baik.  Jalur  penerbangan direncanakan berdasarkan daerah penelitian, sehingga dapat ditentukan bentuk dan ukuran lokasi pengambilan gambar. Tabel 1 menampilkan parameter perencanaan jalur terbang yang digunakan untuk pengambilan data foto udara. Parameter pada Tabel 1 dimasukan ke dalam perangkat lunak navigasi drone berbasis android untuk otomasi jalur terbang.

## Tabel 1. Parameter Pemotretan Udara.

## Parameter Pemotratan Udara
1 Tinggi Terbang ( Flight Altitude ) 45 m 2 GSD (Ground Sample Distance) 1 cm / px 3 Tampalan Depan (Front Lap) 80 % 4 Tampalan Samping (Side Lap) 75 % 5 Kecepatan Terbang (Flight Speed) 3 m/s 6 Sudut Kamera (Gimbal Angle) -90 7 Arah Terbang (Flight Direction) 167
Pemotretan udara dilakukan sepanjang area studi secara otomatis berdasarkan parameter pada Tabel 1 yang sudah dimasukan ke dalam perangkat lunak navigasi berbasis android. Pemotretan udara menghasilan foto parsial sebanyak 170 buah, selanjutnya hasil pemotretan udara dari drone berupa foto-foto parsial kemudian diproses  mejadi peta  foto  udara  yang  utuh (peta  orthofoto) dan  mempunyai  geometri  sistem  koordinat.  Pada Gambar 3 menampilkan peta orthofoto dari hasil pemotretan udara menggunakan metode UAV-Fotogrametri. Peta  orthofoto  tersebut  mempunya ground  sample  distance (GSD)  sebesar  1  cm/px,  peta  tersebut  dapat digunakan  untuk  melakukan  inspeksi  atau  identifikasi  berbagai  jenis  kerusakan  jalan  menggunakan  metode
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
intepretasi visual. Inspeksi atau identifikasi jenis kerusakan jalan tersebut juga dapat mengukur dimensi panjang (p), lebar (l) dan kedalaman (d) dari masing-masing jenis kerusakan.
Gambar 3. Peta orthofoto.
Hasil dari peta orthofoto pada Gambar 3. selanjutnya dikonversi menjadi bentuk peta Digital Elevation Model (DEM). Peta DEM merupakan representasi model elevasi digital yang dimungkinkan untuk mengukur ketinggian  relatif  dari  berbagai  titik  di  permukaan  dalam  format raster/grid yang  dapat  diturunkan  menjadi informasi elevasi atau ketinggian. Gambar 4. Menampilkan peta  DEM hasil pemotretan udara menggunakan metode  UAV-Fotogrametri.  Dari  data  peta  DEM  dapat  digunakan  untuk  mengukur  dimensi  vertikal  atau kedalaman dari kerusakan jalan seperti lubang, depresi, dll.
Gambar 4. Peta Digital Elevation Model.
Identifikasi  jenis  kerusakan  jalan  dari  data  peta  ortofoto  dan  peta  DEM  dilakukan  melalui  Teknik interpretasi visual. Interpretasi citra  adalah suatu metode  memperoleh informasi tentang objek  berlandaskan dengan  identifikasi  dan  interpretasinya  pada  foto  udara  atau  mosaik  ortofoto.Interpretasi  masalah  adalah penerjemahan konten yang berbeda berdasarkan persepsi pengguna[10] .Kerusakan diintepretasi dari data peta orthofoto untuk dimensi horizontal dan peta DEM untuk dimensi vertikal. Berikut jenis  kerusakan jaln yang dapat di intepretasi pada area studi,
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
1. Lubang ( Potholes )
Lubang merupakan kerusakan berbentuk seperti mangkok yang dapat menampung dan menyerap air  pada  jalan.  Dari  data  peta  ortofoto,  lubang  bisa  diidentifikasi  dengan  metode  interpretasi  visual, identifikasi tersebut berupa dimensi panjang, lebar dan kedalaman. Pengukuran data dimensi horizontal (panjang x lebar) menggunakan perangkat lunak Autocad seperti pada Gambar 5. dan untuk dimensi kedalaman menggunakan perangkat lunak global mapper seperti pada Gambar 6 .
Gambar 5. Intepretasi visual kerusakan jalan jenis lubang.
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Gambar 6. Pengukuran kedalam kerusakan jalan jenis lubang dari data DEM.
2. Retak Blok ( Block Cracking )
Retakan kotak-kotak/balok ini berbentuk balok-balok atau bujur sangkar pada perkerasan jalan. Retakan  ini  umumnya  terjadi  pada  lapisan  tambahan  (overlay)  yang  mencerminkan  pola  retakan perkerasan di bawahnya. Dari data peta orthofoto retak blok dapat diidentifikasi melalui metode intpretasi visual,  identifikasi  tersebut  berupa  dimensi  panjang  dan  lebar.  Pengukuran  data  dimensi  horizontal (panjang x lebar) menggunakan perangkat lunak Autocad seperti pada Gambar 7 .
Gambar 7. Intepretasi visual kerusakan jalan jenis retak blok.
3. Retak Sambung ( Joint Reflection Cracking )
Kerusakan ini biasa terjadi pada perkerasan aspal yang diletakkan di atas perkerasan beton. Kerusakan ini biasa terjadi pada perkerasan aspal yang diletakkan di atas perkerasan beton semen Portland. Retakan yang  muncul  pada  lapisan  aspal  tambahan  (overlay),  mencerminkan  pola  retakan  yang  berbeda  pada perkerasan  beton  lama  di  bawahnya..  Melalui  data  peta  orthofoto  retak  sambung  dapat  diidentifikasi melalui metode intpretasi visual, identifikasi tersebut berupa dimensi panjang dan lebar. Pengukuran data dimensi horizontal (panjang x lebar) menggunakan perangkat lunak Autocad seperti pada Gambar 8 .
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Gambar 8. Intepretasi visual kerusakan jalan jenis retak sambung.
4. Tambalan ( Patching and Utility Cut Patching )
Tamblan/Penambalan  merupakan  suatu  bidang  perkerasan  yang  bertujuan  untuk  memulihkan perkerasan  yang  rusak  dengan  material  baru  untuk  memperbaiki  perkerasan  eksisting.  Penambalan merupakan suatu pertimbangan untuk mengganti kerusakan dengan material baru yang lebih baik untuk memperbaiki  perkerasan  sebelumnya.  Penambalan  dilakukan  terhadap  seluruh  atau  sebagian  kondisi kerusakan  pada  badan  jalan.  Dari  data  peta  ortofoto,  patch  dapat  diidentifikasi  dengan  menggunakan metode interpretasi visual, identifikasinya berupa dimensi panjang dan lebar.. Pengukuran data dimensi horizontal (panjang x lebar) menggunakan perangkat lunak Autocad seperti pada Gambar 9 .
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Gambar 9. Intepretasi visual kerusakan jalan jenis retak tambalan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  dari  akurasi  dimensi  kerusakan  jalan  yang  diukur  dari  data  peta  orthofoto  dan  peta  DEM menggunakan Root  Mean  Square  Error (RMSE).  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari  rata-rata  kuadrat  selisih dimensi dari pengukuran dari data orthofoto dan peta DEM dengan hasil pengukuran langsung di lapangan yang akurasinya lebih tinggi. Persamaan 1 merupakan rumus dasar yang dipakai untuk memperoleh RMSE.
𝑅𝑀𝑆 𝐸 = √ ∑(𝑀𝑂𝑟𝑡ℎ𝑜𝑓𝑜𝑡𝑜−𝑀𝐿𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛) 2
𝑁−1
(1)
Dimana:
𝑀 𝑂𝑟𝑡ℎ𝑜𝑓𝑜𝑡𝑜 : Dimensi dari pengukuran orthofoto
𝑀 𝐿𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∶ Dimensi dari pengukuran lapangan

## 𝑁                 ∶ 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙
Pengukuran  dimensi  dari  kerusakan  jalan  di  atas  peta  orthofoto  dilakukan  dengan  bantuan  perangkat lunak Autocad, Gambar 9. menampilkan proses pengukuran dimensi kerusakan dari data peta orthofoto.
Gambar 9. Pengukuran dimensi kerusakan jalan jenis retak tambalan dari data peta orthofoto.
Hasil sampel pengukuran dimensi kerusakan jalan dari data peta orthofoto terdapat pada Tabel 2 Pada sampel tersebut jenis kerusakan jalan yaitu lubang, lubang di ukur panjang (p), lebar (l), dan kedalaman (d).
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Tabel 2. Identifikasi Pada Peta Orthofoto
No Jenis Kerusakan p (m) l (m) L (m2) d (m) 1 Lubang I 1,345 0,929 1,250 0,075 2 Lubang II 0,934 0,541 0,505 0,039 3 Lubang III 0,747 0,567 0,424 0,041 4 Lubang IV 1,097 0,574 0,630 0,069 5 Lubang V 1,912 0,666 1,273 0,050
Pengukuran dimensi kerusakan jalan dilapangan dilakukan secara langsung di lapangan, Gambar 10 Menampilkan proses pengukuran langsung di lapangan.
Gambar 10. Pengukuran dimensi kerusakan jalan dilapangan.
Hasil sampel pengukuran dimensi kerusakan yang dilakukan secara langsung di lapangan terdapat pada Tabel 3 . Pada sampel tersebut tersebut jenis kerusakan jalan yaitu lubang, lubang di ukur panjang (p), lebar (l), dan kedalaman (d).
Tabel 3. Identifikasi Dilapangan No Jenis Kerusakan p l L d 1 Lubang I 1,400 0,900 1,260 0,090 2 Lubang II 0,860 0,540 0,464 0,050 3 Lubang III 0,780 0,730 0,569 0,060 4 Lubang IV 1,070 0,580 0,621 0,055 5 Lubang V 2,000 0,700 1,400 0,040
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Perbedaan  antara  hasil  pengukuran  di  atas  peta  orthofoto  dengan  pengukuran  langsung  dilapangan terdapat pada Tabel 4 .
Tabel 4. Error p l L d -0,055 0,029 -0,010 -0,015 0,074 0,001 0,041 -0,011 -0,033 -0,163 -0,146 -0,019 0,027 -0,006 0,009 0,014 -0,088 -0,034 -0,127 0,010
Dari data Tabel 4 . dapat dilihat bahwa perbedaan nilai untuk dimensi panjang berkisar antara 0,027 m sampai 0,088, untuk dimensi lebar berkisar antara 0,001 sampai 0,034, untuk luas berkisar antara 0,009 sampai 0,0127, dan untuk kedalam lubang beriksar antara 0,010 sampai 0,019. Selisih untuk dimensi horisontal (p x l) masih dimungkinkan lebih akurat, hal tersebut bergantung pada kualitas pada waktu melakukan digitasi dimensi di  atas  peta  orthofoto,  semakin  teliti  melakukan  digitasi  maka  kan  semakin  akurat.  Untuk  nilai  RMSE ditampilkan pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai RMSE Sampel RMSE Panjang 5 0,019 Lebar 5 0,043 Luas 5 0,058 Kedalaman 5 0,005
Dari data Tabel 5 dapat dilihat bahwa nilai RMSE dari data panjang, lebar, luas dan kedalaman berkisar antara 0,005 sampai 0,058. Nilai RMSE yang paling kecil terdapat pada dimensi kedalaman dan nilai RMSE paling  besar  terdapat  pada  dimensi  luas.  Perbedaan  dimensi  antara  identifikasi di  atas  peta  orthofoto  dengan identifikasi  di  lapangan  diuji  secara  statistik  dengan  memakai  uji t-test .  Uji t-test untuk  mengetahui  apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil dimensi hasil identifikasi di atas peta orthofoto dengan dimensi hasil  identifikasi  dilapangan.  Uji  statistik  dilakukan  secara  sederhana  menggunakan one sample  t-test untuk perbedaan panjang, lebar, luas dan kedalaman antara metode orthofoto terhadap metode pengukuran langsung dilapangan, dengan hipotesis seperti berikut:
Ho  =Tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  hasil  identifikasi  dimensi  kerusakan  jalan  metode  orthofoto dengan identifikasi langsung di lapangan.
H1 =Terdapat perbedaan signifikan antara hasil identifikasi dimensi kerusakan jalan metode orthofoto dengan identifikasi langsung di lapangan.
Hasil estimasi uji statistik t-test dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini,
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
Tabel 6. Hasil t-test t hitung t tabel kesimpulan Panjang -0,024 2,306 diterima Lebar -0,103 2,306 diterima Luas -0,053 2,306 diterima Kedalaman -0,119 2,306 diterima
Dari data tabel 6. hasil uji t-test , jika t hitung lebih kecil daripada t tabel maka nilai Ho diterima. Dari data Tabel 6 tersebut menunjukan nilai t hitung lebih keci dari t tabel pada semua jenis dimensi ukuran,  dari hasil tersebut menyatakan tidak ada perbedaan yang signifikan antara data dimensi hasil pengukuran diatas peta orthofoto  dengan  dimensi  hasil  pengukuran  langsung  di  lapangan.  Hasil  tersebut  juga  liner  dengan  hasil penelitian dari [11]

## SIMPULAN
Hasil penelitian menunjukan bahwa survei data kerusakan jalan dapat dilakukan dengan menggunakan drone dengan metode UAV-Fotogrametri. Jenis kerusakan jalan yang teridentifikasi dari data peta orthofoto dan peta  DEM  pada  wilayah  studi  yaitu  lubang,  retak  blok,  retak  sambung  dan  tambalan.  Akurasi  dari  dimensi kerusakan  jalan  yang  dihasilkan  dari  peta  orthofoto  dan  peta  DEM  dibandingkan  dengan  dimensi  kerusakan jalan yang diukur secara langsung dilapangan mempunyai nilai perbedaan untuk dimensi horizontal dengan nilai 0,001  - 0,088 m dan dimensi vertikal sebesar 0,010 – 0,019 m, nilai RMSE berkisar antara 0,005 sampai 0,058. Hasil  uji  statistik  t-test  memperlihatkan  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  pengukuran  dimensi kerusakan jalan dari data peta orthofoto dan peta DEM dengan hasil pengukuran langsung dilapangan.

## REFERENSI
[1] H. Eisenbeiß, “UAV Photogrammetry,” 2009.
[2] D.  A.  Roberts  and  M.  Herold,  “Mapping  asphalt  road  conditions  with  hyperspectral  remote  sensing,” 2005. [Online]. Available: http://www.ncgia.ucsb.edu/ncrst/,
[3] P. L. Y. Tiong, M. Mustaffar, and M. B. Rosli, “Road surface assessment of pothole severity by close range  digital  photogrammetry  method  PTSF  on  Two-lane  Highways  View  project  Sustainable Performance of Formwork System in Malaysia View project,” 2012, doi: 10.5829/idosi.wasj.2012.19.06.3353.
[4] G. Leonardi, V. Barrile, R. Palamara, F. Suraci, and G. Candela, “3D mapping of pavement distresses using  an  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  system,”  in Smart  Innovation,  Systems  and  Technologies , Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2019, pp. 164–171. doi: 10.1007/978-3-319- 92102-0_18.
[5] A. Ragnoli, M. R. De Blasiis, and A. Di Benedetto, “Pavement distress detection methods: A review,” Infrastructures ,  vol.  3, no. 4. MDPI  Multidisciplinary  Digital  Publishing  Institute,  Dec.  19,  2018.  doi: 10.3390/infrastructures3040058.
[6] C. Koch, K. Georgieva, V. Kasireddy, B. Akinci, and P. Fieguth, “A review on computer vision based defect  detection  and  condition  assessment  of  concrete  and  asphalt  civil  infrastructure,” Advanced Engineering Informatics , vol. 29, no. 2, pp. 196–210, Apr. 2015, doi: 10.1016/j.aei.2015.01.008.
[7] S.  C.  Radopoulou,  I.  Brilakis,  K.  Doycheva,  and  C.  Koch,  “A  Framework  for  Automated  Pavement Condition  Monitoring,”  in Construction  Research  Congress  2016:  Old  and  New  Construction Technologies Converge in Historic San Juan - Proceedings of the 2016 Construction Research Congress,
Jurnal Qua Teknika Vol. 14 No. 1 Maret 202 4 ISSN 2088-2424 ( Cetak ) : ISSN 2527-3892 (Elektronik) Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar Https://ejournal.unisbablitar.ac.id/index.php/qua ; Email:quateknika@unisbablitar.ac.id Helik Susilo 1) , Martince Novianti Bani 1) , Muhammad Tri Aditya 1) , Eri Cahyani 1) , Achendri M. Kurniawan 1)

## ANALISIS INSPEKSI JENIS KERUSAKAN JALAN MENGGUNAKAN DATA PETA ORTHOFOTO HASIL
PEMOTRETAN PESAWAT TANPA AWAK ( UAV-PHOTOGRAMMETRY ) Jurnal Qua Teknika, (2024), No(14): Hal. 53 -6 5
CRC  2016 ,  American  Society  of  Civil  Engineers  (ASCE),  2016,  pp.  770–779.  doi: 10.1061/9780784479827.078.
[8] E. Schnebele, B. F. Tanyu, G. Cervone, and N. Waters, “Review of remote sensing methodologies for pavement management and assessment,” European Transport Research Review , vol. 7, no. 2, Jun. 2015, doi: 10.1007/s12544-015-0156-6.
[9] I. Mandaya and Harintaka, “Pemanfaatan Teknologi UAV (Unmanned Aerial Vehicle) Untuk Identifikasi Dan Klasifikasi - Jenis Kerusakan Jalan,” Rekayasa Sipil , vol. 14, no. 3, 2020, Accessed: Sep. 23, 2023. [Online]. Available: https://rekayasasipil.ub.ac.id/index.php/rs/article/view/698
[10] H.  Svatonova,  “Analysis  of  visual  interpretation  of  satellite  data,”  in International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information  Sciences  -  ISPRS  Archives ,  International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, pp. 675–681. doi: 10.5194/isprsarchives-XLI- B2-675-2016.
[11] M. Zeybek, S. Bicici, T. Uzaktan Algılama ve CBS Dergisi, and S. Biçici, “Road Distress Measurements Using UAV Application of LiDAR Systems in Forest Ecosystems View project Road Surface Monitoring with UAV View project Turkish Journal of Remote Sensing and GIS Road Distress Measurements Using UAV İHA Kullanarak Yol Bozukluk Ölçmeleri,” 2020.