Vol. 4, No. 1, January 2022: 69-85
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Kajian Perbandingan Akurasi DTM Pengolahan Data Foto Udara Menggunakan Metode Otomatis Dan Semi-Otomatis Filtering
Raynier Geraldino Dadu Kerong 1 , Martinus Edwin Tjahjadi 1 , Fransisca Dwi Agustina 1
1 Program Studi Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, Jl.Sigura-gura No.2, Kota Malang 65152, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRACT Article history:
Received: 17 November 2021 Accepted: 21 January 2022 Published: 29 January 2022

## Keywords:
Automatic Filtering; DTM; Semi- Automatic Filtering; Spot-Height; UAV
Corresponding author: Raynier Geraldino Dadu Kerong Email: rayniergeraldino@gmail.com
Read online:
Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online. Advances in UAV technology produce various superior products that can be utilized for the development and analysis of natural dynamics. One of them is DTM which is a visual representation of the shape of the ground surface that is displayed in 3 dimensions. DTM is obtained from the results of DSM filtering, where all features above the ground are digitally removed using a certain method. To produce a good DTM, a good quality DSM is needed, therefore a Horizontal and Vertical accuracy analysis was carried out based on ASPRS 2015. In this study, two software with different data processing  methods  were  used,  namely  automatic  filtering  and  semi- automatic filtering from DSM to DTM. To determine the quality of DTM, spot-height data is used as a comparison which is considered to be the actual form in the field. From the series of data processing processes, DTM results were  obtained  which  were  then  tested  for  accuracy  utilizing  statistical validation tests using the calculation of RMSEZ values and non-statistical validation tests (Visual) using the transverse profile method. The test results show  that  the  DTM  produced  by  the  PCI  Geomatica  software  with  the semi-automatic filtering method has more accurate and precise quality than the DTM from the SAGA GIS software with the automatic filtering method with an elevation value of 1,249 m and RMSEz 3,542 m to the spot-height. Then the visualization of the DTM transverse profile produced by the PCI Geomatica software semi-automatic filtering method to the spot height also does not appear to experience a significant difference where the elevation at Point 1 is 0.5 m and Point 2 is 0.5 m.
How to cite: Kerong, R. G. D., Tjahjadi, M. E., & Agustina, F. D. (2022). Kajian Perbandingan Akurasi DTM Pengolahan Data Foto Udara  Menggunakan  Metode  Otomatis  Dan  Semi-Otomatis  Filtering. Jambura  Geoscience  Review,  4 (1),  69-85. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i1.12046

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  dengan  kamera  non-metrik  sangat membantu  dalam  pekerjaan  pemetaan  dibidang  foto  udara.  Namun,  pemanfaatan  foto  udara dengan kamera non-metrik memiliki keterbatasan pada Interior Orientation Parameter (IOP) yang tidak  stabil.  Keterbatasan  tersebut  diantaranya  adalah  pengaruh  angin  saat  terbang,  yang berpotensi terjadi drift dan perbedaan skala. Hal ini juga berpengaruh pada area cakupan yang kecil, sehingga  tidak  mendukung  untuk  dilakukan  pemrosesan  secara  fotogrametri  analitik,  seperti pemrosesan pada foto udara metrik. Alternatif lain yang dapat dilakukan yaitu dengan menerapkan teknologi  fotogrametri  digital,  dengan  kombinasi  antara  teknologi  fotogrametri  dan  komputer vision (Riadi, 2015). Teknologi fotogrametri digital yang digunakan adalah sebuah software untuk memproses metadata foto udara dari UAV. Perangkat lunak ini menghasilkan berbagai produk fotogrametri digital, salah satu contohnya adalah Digital Terrain Model (DTM). DTM merupakan
bentuk  digital  dari  permukaan  tanah,  yang  tidak  ada  objek  di  atasnya.  Selain  itu,  merupakan representasi  tiga  dimensi  permukaan  tanah  yang  terdiri  dari  koordinat  x,  y,  dan  z.  Koordinat tersebut disimpan ke dalam bentuk digital yang mencakup unsur-unsur geografis dan fitur alami seperti sungai, jalur pegunungan, dan lain-lain (Duantari et al., 2017).
Berkembangnya  ilmu  pengetahuan,  mendorong  penemuan software yang  mampu  mengolah metadata  foto  udara  menjadi  DTM.  Namun,  masing-masing software tersebut  memiliki  tingkat akurasi  yang  berbeda-beda,  terutama  dalam  menghasilkan  DTM  secara  akurat  dan  presisi. Dikarenakan beda software berbeda juga metode pengolahannya, ada yang diproses secara otomatis filtering ,  ada  yang  diproses  secara  manual filtering ,  dan  ada  yang  diproses  secara  semi-otomatis filtering . Sementara itu beberapa dekade ini semakin banyak pekerjaan dibidang fotogrametri yang menuntut kinerja dalam menghasilkan kualitas DTM yang akurat dan presisi.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  (Martiana  et  al.,  2017;  Franstein  et  al.,  2019; Wirantiko et al., 2020) software yang sering digunakan dan terbukti dapat menghasilkan DTM yang presisi adalah software dengan metode pengolahan otomatis filtering . Akan tetapi DTM hasil dari software dengan metode otomatis filtering ini belum menunjukan kemiripan atau keakuratan yang mendekati DTM Stereoplotting yang digunakan sebagai benchmark- nya. Dikarenakan kekurangan software tersebut  penulis  menggunakan  sebuah software dengan  metode  berbeda  yaitu software dengan  metode  pengolahan  semi-otomatis filtering sebagai  pembandingnya. Software ini  sudah sangat sering digunakan baik itu di dalam maupun di luar negeri namun hanya untuk pembuatan orthophoto dan  jarang  digunakan  untuk  pembuatan  DTM,  akan  tetapi  berdasarkan  penelitian (Muhammad & Tahar, 2021; Pepe et al., 2021) terbukti software dengan metode pengolahan semi- otomatis filtering juga dapat menghasilkan DTM yang presisi. Penelitian  ini  fokus  mengkaji  perbandingan  akurasi  DTM,  antara  hasil  pengolahan  data otomatis filtering dengan  data  semi-otomatis filtering .  Perbadingan  ini  dilakukan  terhadap  hasil pengukuran Spotheight (nilai  ketinggian  tanah)  yang  dianggap  sebagai  bentuk  sebenarnya  di lapangan. Sebelum hal tersebut dilakukan, diperlukan proses menganalisis ketelitian Digital Surface Model (DSM) berdasarkan standar American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). DSM  merupakan  representasi  suatu  permukaan  fisik  dari  sekumpulan  titik-titik  koordinat  tiga dimensi. Data hasil DSM berisi vegetasi, jalan, bangunan, dan fitur medan alami. DSM digunakan untuk  membentuk  DTM  dengan  membuang  semua  fitur  pada  permukaan  area  secara  digital (Duantari et al., 2017).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  DTM  yang  lebih  presisi  dan  akurat. Penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagi surveyor dalam memanfaatkan software yang tepat untuk  menghasilkan  DTM  Presisi. Software yang  memiliki  akurasi  DTM  yang  tinggi  dapat digunakan sebagai dasar pemetaan dan analisis bencana alam.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi Penelitian dan Tahapan Pengumpulan Data
Penelitian  ini  berlokasi  di  daerah  dekat  Waduk  Selorejo,  Desa  Pandansari,  Kecamatan Ngantang,  Kabupaten  Malang,  Jawa  Timur  (Gambar  1).  Secara  geografis  Desa  Pandansari terletak di 7°51’57,58” LS dan 112°21’39,68” BT. Area penelitian ini terletak pada ketinggian 555- 657  meter  dari  permukaan  laut.  Luas  lokasi  penelitian  mencapai  (±  25  Ha),  daerah  ini  dipilih karena tingkat vegetasinya yang rendah serta konturnya yang bervariasi. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  merupakan  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dengan  pengukuran  di lapangan. Persiapan dan pengumpulan data GPS, spotheight, dan foto udara dalam penelitian ini merupakan 3 bagian utama.
2.2.1. Persiapan dan Pengumpulan Data GPS
Tahapan ini bertujuan untuk memperoleh data GPS, yaitu data koordinat GCP dan koordinat ICP.  Sebelum  melakukan  pengambilan  data,  dilakukan  persiapan  terlebih  dahulu  diantaranya adalah penentuan jumlah GCP. Peneliti menetapkan 4 titik patok beton dengan mengacu pada Peraturan  BIG  No.1  Tahun  2020.  Patok  ini  sebelumnya  telah  dibuat  dan  juga  memanfaatkan patok-patok yang sudah ada di lokasi penelitian seperti pada Gambar 2. Titik GCP tersebar pada area penelitian, yaitu terletak pada pojok, perimeter, dan tengah area pekerjaan (BIG, 2020).
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
Pengambilan  data  GCP  menggunakan  GPS  Comnav  T300  metode rapit  static ,  dengan  lama pengamatan  30  menit  pada  setiap  titik/patok  GCP  (Khomsin  et  al.,  2019).  Pengamatan  ini menggunakan  3 receiver ,  dimana  terdapat  koordinat  titik  tetap/BM  pada  daerah  penelitian. Selanjutnya, dilakukan pengamatan secara bersamaan dengan base tetap pada BM dan 2 rover pada titik  GCP  1  dan  GCP  2  kemudian Rover pindah  ke  titik  GCP  3  dan  GCP  4.  Pengamatan  ini menghasilkan 4 data titik koordinat.
Gambar 1 . Peta lokasi penelitian
Gambar  2. (a)  patok  yang  dibuat  sendiri,    (b)  patok  yang  sudah  ada  di  area  penelitian,  (c) persebaran titik GCP
Penentuan jumlah persebaran ICP didasarkan pada standar ASPRS dan disesuaikan dengan luas area penelitian. Jumlah ICP yang digunakan dalam penelitian ini adalah 25 titik  (ASPRS, 2015). Patok yang dijadikan sebagai titik ICP sama dengan GCP, yang di buat sendiri dari beton dan memanfaatkan patok ada di area penelitian. Persebaran 25 titik ICP tersaji pada Gambar 3. Pengambilan  data  ICP  menggunakan  GPS  Comnav  T300  metode Real  Time  Kinematic (RTK). Metode  RTK  menggunakan Network  Transport  of  RTCM  via  Internet  Protocol (NTRIP),  dengan
Gambar 3. Persebaran titik ICP
Gambar 4. Proses setting base dan rover untuk pengambilan data metode RTK
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
waktu pengamatan 15 detik (Harfan et al., 2019). Adapun proses setting RTK yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 4. Pengambilan data dilakukan sebanyak 4 kali Fixed pada setiap titik/patok ICP seperti pada Gambar 6. Pengamatan ini menggunakan 2 receiver , dimana Base tetap pada titik BM dan Rover yang  berpindah  dari  titik  ICP  1,  ICP  2  dan  berurutan  sampai  ICP  25,  sehingga menghasilkan 25 data titik koordinat.
2.2.2. Persiapan dan Pengumpulan Data Spotheight
Tahapan ini tujuan utamanya adalah memperoleh data koordinat Spotheight . Tahap persiapan yang  dilakukan  adalah  pengecekan  kelengkapan  alat total  station beserta instrument pendukung lainnya dan penentuan titik berdiri alat. Penempatan alat berada pada tempat yang bebas dan luas pandangan, sehingga dapat di maksimalkan dalam pengambilan data. Apabila persiapan sudah tepat, maka selanjutnya dilakukan pengambilan data detail ketinggian tanah ( Spotheight ) (Fauzan et  al.,  2021).  Pengumpulan  data  tersebut  menggunakan  alat Total  Station  Topcon ES-65  SN: YL1492. Metode  pengukurannya memanfaatkan titik-titik  GCP  dan  ICP  yang  sudah diketahui koordinatnya sebagai Backsight (titik stasiun belakang) dan juga sebagai titik alat berdiri. Detail ketinggian  tanah  diperoleh  dari  bidikan  ke  prisma/reflektor  yang  digunakan  sebagai  titik pengukuran.  Setiap  titik  detail  diambil  sebanyak  3  kali  dan  dilakukan  pada  1454  titik  detail ketinggian tanah yang tersebar di seluruh area penelitian. Pengukuran ini menghasilkan 1454 titik koordinat detail ketinggian tanah ( spotheight ).

## 2.2.3. Persiapan dan Pengumpulan Data Foto Udara
Tahapan  ini  tujuan  utamanya  adalah  memperoleh  data  foto  udara  melalui  survey  lokasi, pemasangan premark, dan membuat rencana jalur terbang. Prosedur ini berdasarkan Peraturan BIG No.1 Tahun 2020, akan tetapi disesuaikan dengan area penelitian dan tujuan pengambilan data. Diantaranya menentukan Area of Interest (AOI), membuat jalur terbang sesuai dengan bentuk AOI  dan  topografinya,  mendesain  pertampalan  ke  muka  ( forward  overlap )  ≥  60%,  mendesain pertampalan  ke  samping  ( side  overlap )  ≥  30%,  mendesain  nilai Ground  Sampling  Distance (GSD)
Gambar 6. Setting untuk pengambilan data ICP
dengan target GSD < 5cm, posisi base station harus berada pada daerah terbuka (BIG, 2020). Jika persiapan  sudah  selesai,  selanjutnya  melakukan  pengambilan  data  Foto  Udara  menggunakan wahana UAV yaitu Drone Dji Phantom 4 Pro yang menghasilkan 1654 data foto.

## 2.2. Pengolahan Data
Sebelum  dilakukan  pengolahan  data,  hal  penting  dilakukan  adalah  kontrol  kualitas  data, meliputi: (1) kontrol kualitas data rinex pada hasil pengamatan GPS yaitu khususnya data GCP karena  menggunakan  metode rapit  static ,  (2)  mengetahui  kualitas  data  ICP  hasil  pengamatan menggunakan metode RTK, dengan melakukan perhitungan ketelitian data yaitu standar deviasi rata-rata dari 25 titik ICP. Semakin kecil standar deviasinya maka semakin bagus juga datanya, (3) mengetahui  kualitas  data spotheight hasil  pengukuran  Total  station  metode  Radial,  dengan melakukan  perhitungan  ketelitian  data  yaitu  standar  deviasi  rata-rata  dari  1454  titik spotheight . Semakin kecil standar deviasinya maka semakin bagus juga datanya, (4) mengetahui kualitas data foto  udara  dari  pemotretan  menggunakan  wahana  UAV,  dengan  me- report kualitas  data  hasil pemotretannya menggunakan sebuah software fotogrametri, khususnya report hasil orthorektifikasi terhadap 4 titik GCP untuk mengetahui hasil akurasi terhadap sumbu x, y, dan z.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa software ,  antara  lain:  (1) software fotogrametri untuk pengolahan data foto udara dan data GCP menjadi DSM dan Orthophoto, (2) PCI  Geomatica  2014  dengan  metode  pengolahan  semi-otomatis filtering digunakan  untuk pengolahan data DSM menjadi DTM, (3) SAGA GIS 7.7.0 dengan metode pengolahan otomatis filtering digunakan untuk pengolahan data DSM menjadi DTM, (4) software pemetaan digunakan untuk pengolahan data spotheight menjadi DTM spotheight topografi, Uji ketelitian DSM terhadap data  ICP,  dan  Validasi  statistik  DTM  hasil  dari  2 software berbeda  terhadap  data spotheight ,  (5) software pemetaan digunakan untuk uji validasi non-statistik (visual) DTM metode profil melintang dari 2 software berbeda terhadap DTM spotheight Topografi, (6) Microsoft Excel 2019 digunakan untuk perhitungan data spotheight . Perhitungan data ICP, perhitungan RMSE berdasarkan standar ASPRS (2015), perhitungan uji ketelitian DSM terhadap ICP, dan perhitungan validasi statistik DTM hasil dari 2 software berbeda terhadap data spotheight .
2.3. Analisis Data Fokus utama penelitian ini adalah membandingkan 2 software yaitu; SAGA GIS dengan metode pengolahan  otomatis filtering dan  PCI  Geomatica  dengan  metode  pengolahan  semi-otomatis filtering ,  untuk  mengetahui  DTM  yang  lebih  presisi  dan  akurat  hasil  perbandingan  2 software tersebut.  Validasi  atau  data  pembanding  yang  digunakan  adalah  data  detail  ketinggian  tanah (spotheight) hasil pengukuran secara terestris yang di anggap benar dan mewakili nilai ketinggian sebenarnya dilapangan.
Sebelum proses validasi DTM terhadap data spotheight , melakukan analisis ketelitian data DSM terhadap ICP. Hal tersebut dilakukan untuk mengatahui tingkat ketelitian DSM yang dijadikan bahan utama untuk menghasilkan DTM. Mengetahui ketelitian dari DSM, dilakukan perhitungan Root Mean Square Error (RMSE). RMSE  adalah suatu Teknik peramalan yang digunakan untuk mengukur  tingkat  akurasi  hasil  prakiraan  suatu  model.  RMSE  merupakan  nilai  rata-rata  dari jumlah kuadrat kesalahan. Selain itu, menyatakan ukuran besarnya kesalahan yang di hasilkan oleh suatu model prakiraan. Nilai RMSE dihitung menggunakan Persamaan 1, 2, dan 3 (Putra, 2016) :
RMSEx  = √ ∑(x data, i − x cek, i) 2
n (1)
RMSEy  = √ ∑(y data, i − y cek, i) 2 n (2)
RMSEz  = √ ∑(z data, i − z cek, i) 2 n (3)
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
dimana: RMSEx adalah Nilai root mean square error x; RMSEy adalah Nilai root mean square error y; RMSEz adalah Nilai root mean square error z; x data i, y data i, dan z data I adalah Koordinat posisi titik ke-1 data set; x cek i, y cek i, dan z cek I adalah Koordinat posisi titik ke-1 data titik cek; n adalah Jumlah titik cek yang diuji; I adalah Bilangan bulat dari 1 sampai n. Nilai RMSE untuk komponen horizontal dihitung menggunakan Persamaan (4) dan (5):
RMSEr = √ ∑(x data, i − x cek, i) 2 +  (y data, i − y cek, i) 2
n (4)
Tabel 1 . Standar akurasi horizontal untuk data geospasial Kelas akurasi horizontal Akurasi Mutlak Ketidakcocokan seamline citra ortho mosaic (cm) RMSEx dan RMSEy (cm) RMSEr (cm) Akurasi horizontal pada tingkat kepercayaan 95% (cm) X-cm ≤ X ≤ 1.414*X ≤ 2.448*X ≤ 2*X Sumber: ASPRS (2015) Tabel 2 . Akurasi horizontal/ contoh kualitas untuk data geospasial Skala peta Perkiraan sumber gambar GSD Kelas akurasi data horizontal RMSEx atau RMSEy (cm) RMSEr (cm) Akurasi horizontal pada tingkat kepercayaan 95% (cm) 1:100 1-2 cm I 1.3 1.8 3.1 II 2.5 3.5 6.1 III 3.8 5.3 9.2 1:200 2-3 cm I 2.5 3.5 6.1 II 5.0 7.1 12.2 III 7.5 10.6 18.4 Sumber: ASPRS (2015) Tabel 3. Standar akurasi vertikal untuk data elevasi digital
Kelas akurasi vertikal Akurasi mutlak Akurasi relatif (jika ada) RMSez non- vegetasi (cm) NVA pada tingkat kepercaya an 95% (cm) VVA pada tingkat kepercaya an 95% (cm) Di dalam petak pengulangan permukaan yang keras (perbedaan maks) (cm) Petak-ke-petak medan non- vegetasi (RMSDz) (cm) Petak-ke-petak medan non- vegetasi (perbedaan maks) (cm) X-cm ≤X ≤1.96*X ≤3.00*X ≤ 0.60*X ≤ 0.80*X ≤ 1.60*X Sumber: ASPRS (2015)
Tabel 4 . Akurasi vertikal / contoh kualitas untuk data elevasi digital
Kelas akurasi data vertikal RMSEz di medan non- vegetasi (cm) Akurasi vertikal non-vegetasi pada tingkat kepercayaan 95% (cm) Akurasi vertikal bervegetasi (VVA) pada tingkat kepercayaan 95% (cm) Petak akurasi relatif di medan yang non- vegetasi (RMSDz/perbedaan maks) (cm) I 1.0 2.0 2,9 0.8/1.6 II 2,5 4.9 7.4 2.0/4.0 III 5.0 9.8 14,7 4.0/8.0 IV 10,0 19,6 29,4 8.0/16.0 V 12,5 24,5 36,8 10.0/20.0 VI 20,0 39.2 58,8 16.0/32.0 VII 33.3 65.3 98,0 26.7/53.3 Sumber: ASPRS (2015)
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
RMSEr  = √(RMSEx) 2 + (RMSEy) 2 (5)

## RMSE untuk komponen horizontal dihitung menggunakan Persamaan 6 dan komponen vertikal menggunakan Persamaan 7, pada tingkat kepercayaan 95%.
RMSEr  =  1.7308  ∗  RMSEr                                                                                                                              (6) RMSEz  =  1.9600  ∗  RMSEz                                                                                                                              (7)
Hasil  perhitungan  RMSE  pada  tingkat  kepercayaan  95%  disesuaikan  dengan  Akurasi horizontal/  contoh  kualitas  untuk  data  geospasial yang  tersaji  pada  Tabel  2,  Akurasi  vertikal/ contoh kualitas untuk data elevasi digital tersaji pada Tabel 4, sesuai dengan standar ASPRS untuk di analisis kelas akurasinya serta skala pada peta (ASPRS, 2015). Perhitungan RMSE ini selain digunakan untuk pengujian ketelitian DSM terhadap ICP. Selain itu, digunakan untuk Uji Validasi dan Analisis DTM hasil pengolahan software SAGA GIS (metode otomatis filtering ) dengan PCI Geomatica (metode semi-otomatis filtering ) terhadap data Spotheight . DTM yang memiliki RMSE paling kecil, dalam hal ini yang difokuskan adalah ketelitian vertikalnya (RMSEz), adalah DTM yang diasumsikan lebih presisi dan akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengolahan Data GCP dan ICP
Data mentah terlebih dahulu diolah pada software pengolahan data GPS, sehingga data hasil pengukuran lebih akurat dan sesuai dengan posisi sebenarnya dilapangan. Adapun hasil kualitas data rinex dari pengamatan 4 GCP tersaji seperti Tabel  5 dan multipath for GNSS signal untuk GCP tersaji pada Gambar 7. Hasil pengolahan data GCP ditunjukan pada Tabel 6, desain pengikatan titik  GCP  terhadap  BM  tersaji  pada  Gambar  8.  Pengambilan  data  menggunakan  GPS  juga menghasilkan  25  data  titik  koordinat  ICP  dengan  metode  RTK.  Data  koordinat  ICP  tersebut kemudian  dihitung  rata-rata  dan  standar  deviasinya  dengan  hasil  seperti  tersaji  pada  Tabel  7, desain pengikatan titik ICP terhadap BM seperti tersaji pada Gambar 8.

## 3.2. Hasil Pengolahan Data Spotheight
Pengolahan data spotheight menggunakan 2 software yaitu software pengolahan data total station untuk mengecek data terekam atau tidaknya saat pengukuran dan software Microsoft Excel untuk menghitung datanya. Pengolahan ini menghasilkan data koordinat spotheight seperti tersaji pada Tabel 8.
3.3. Hasil Pengolahan Data Foto Udara Pengolahan foto udara dilakukan dengan menggunakan software fotogrametri, proses tersebut menggunakan data foto sebanyak 1654 foto, 1 titik koordinat BM, dan 4 titik koordinat GCP yang diperoleh dari hasil pengukuran GPS. Secara garis besar, proses ini dinamakan orthorektifikasi dengan hasil report nya tersaji pada Gambar 9. Adapun hasil pengolahan data foto udara tersebut
Tabel 5 . Kualitas data rinex dari pengamatan 4 GCP
No Baseline pengamatan Diproses Jenis solusi Frekuensi yang digunakan Presisi Horizontal Presisi Vertikal RMS Durasi pemrosesan 1 BM…GCP_ 1 (B1) Invalid leap seconds Fixed Dual Frequency (L1,L2) 0,005 m 0,008 m 0,015 m 0:30:40 2 BM…GCP_ 2 (B2) Invalid leap seconds Fixed Dual Frequency (L1,L2) 0,004 m 0,005 m 0,010 m 0:30:00 3 BM…GCP_ 3 (B1) Invalid leap seconds Fixed Dual Frequency (L1,L2) 0,003 m 0,006 m 0,008 m 0:29:50 4 BM…GCP_ 4 (B2) Invalid leap seconds Fixed Dual Frequency (L1,L2) 0,004 m 0,006 m 0,012 m 0:32:30
berupa DSM yang memuat informasi berupa data ketinggian Vegetasi dan Non Vegetasi tersaji pada Gambar 10 dan orthophoto yang menggambarkan posisi dan objek apa saja yang ada pada daerah penelitian seperti tersaji pada Gambar 11. Selanjutnya setelah data DSM dan Orthophoto diperoleh maka dilakukan analisis ketelitian yang meliputi analisis ketelitian Horizontal (Ketelitian Orthophoto) dan ketelitian Vertikal (Ketelitian DSM), analisis ini dilakukan dengan menggunakan perhitungan  RMSE  Horizontal  dan  Vertikal,  untuk  mengetahui  besarnya  nilai  ketelitian Horizontal dan Vertikal berdasarkan pada standar ASPRS (2015).
3.3.1. Hasil Analisis Ketelitian Horizontal (Ketelitian Orthophoto )
Ketelitian Horizontal dihasilkan dari besarnya kesalahan atau perbedaan posisi objek di peta (Orthophoto) dengan posisi sebenarnya (ICP). Proses analisis ini dilakukan dengan cara menghitung selisih nilai koordinat x dan y dari 25 titik ICP hasil dari pengukuran GPS dengan nilai koordinat x  dan  y  dari  Orthophoto  yang  sudah  didigitasi  menggunakan software pemetaan.  Digitasi  yang
(a)                                                                            (b)
(c)                                                                           (d)
Gambar 7. Multipath untuk GNSS signal data; (a) GCP 1, (b) GCP 4,  (c) GCP 2, (d) GCP 3
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
dimaksud adalah mendigitasi 25 patok/titik ICP yang terlihat pada orthophoto . Hasil perhitungan ini  tersaji  pada  Tabel  9.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  ketelitian  horizontal,  nilai NSSDA Horizontal Accuracy 95% confidence Level adalah 0.20589 m (20.589 cm). Ini berarti bahwa ketelitian Horizontal dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukan kesesuaian dengan standar ASPRS 2015 yang dapat dilihat pada Tabel 2, yaitu pada ketelitian skala peta 1:200.
3.3.2. Hasil Analisis Ketelitian Vertikal (Ketelitian DSM)
Ketelitian Vertikal dihasilkan dari besarnya nilai kesalahan atau perbedaan nilai ketinggian atau elevasi objek dipeta (DSM) dengan nilai ketinggian sebenarnya (ICP). Proses analisis ini dilakukan dengan menghitung selisih elevasi atau nilai koordinat z dari 25 titik ICP hasil dari pengukuran GPS, dengan elevasi atau nilai koordinat z dari DSM yang sudah didigitasi menggunakan software pemetaan.  Digitasi  yang  dimaksud  adalah  mendigitasi  25  patok/titik  ICP  yang  terlihat  pada Orthophoto yang di overlay dengan DSM, hasil perhitungan ini tersaji pada Tabel 10. Berdasarkan hasil perhitungan ketelitian vertikal, nilai NSSDA Vertical Accuracy pada tingkat kepercayaan 95%
Tabel 6 . Hasil pengolahan data GCP Point ID X (m) Y (m) Z (m) σ X (m) σ Y (m) σ Z (m) BM 649368.116 9129541.381 618.195 GCP_1 649700.146 9129097.718 625.985 0.002 0.002 0.004 GCP_2 649322.02 9129126.314 570.116 0.001 0.001 0.003 GCP_3 649379.33 9128871.361 590.478 0.002 0.001 0.003 GCP_4 649114.958 9129238.722 560.617 0.001 0.001 0.003 Total (m) 0.006 0.005 0.013 Akurasi σ (X,Y,Z) (m) 0.008 Tabel 7 . Hasil pengolahan data ICP Point ID X (m) Y (m) Z (m) σ X (m) σ Y (m) σ Z (m) ICP_1 649332.1318 9129473.037 609.2274 0.0061 0.0059 0.0028 ICP_2 649425.8483 9129469.427 611.30125 0.003 0.0111 0.0047 ICP_3 649513.5624 9129344.058 603.9826 0.0104 0.0168 0.0048 ICP_4 649568.8388 9129263.589 614.416 0.0072 0.0105 0.0055 …. …. …. …. …. …. …. ICP_25 649145.7498 9129284.368 559.589 0.0122 0.0221 0.044 Total (m) 0.0095 0.0117 0.0053 Akurasi σ (X,Y,Z) (m) 0.009
Gambar  8 . Persebaran titik GCP (kiri) dan titik ICP (kanan), serta desain pengikatan terhadap BM
adalah 0.65227 m (65.227 cm). Ini berarti bahwa ketelitian Vertikal dengan tingkat kepercayaan 95% menunjukan kesesuaian dengan standar ASPRS (2015) yang dapat dilihat pada Tabel 4, yaitu pada Kelas akurasi data vertikal VII .

## 3.4. Hasil Pengolahan Data DSM dan Data Spotheight Menjadi DTM
Hasil  DSM  dari  pengolahan software fotogrametri  sebelumnya  masih  mengandung  unsur vegetasi (pohon, bangunan, jalan, dll), sehingga perlu dilakukan filtering atau penapisan. Filtering yang  dimaksud  yaitu,  menghilangkan  unsur  vegetasi  untuk  menghasilkan  DTM yang  hanya mengandung unsur Non Vegetasi (permukaan tanah/ ground ) tanpa ada unsur vegetasi di atasnya. Pengolahan  data  DSM  dilakukan  menggunakan software SAGA  GIS  dengan  metode  otomatis filtering dengan hasil DTM tersaji pada Gambar 12, dan software PCI Geomatica dengan metode otomatis-manual filtering dengan  hasil  DTM  tersaji  pada  Gambar  13.  Selanjutnya  dilakukan pengolahan data ketinggian tanah (spotheight) dengan jumlah 1454 titik koordinat hasil pengukuran menggunakan total station , menggunakan software pemetaan. Hasil pengolahan ini menghasilkan DTM spotheight topografi tersaji pada Gambar 14.

## 3.5. Hasil Uji Validasi DTM Foto Udara Terhadap Data Spotheight
Uji validasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar selisih elevasi DTM foto udara dengan data Spotheight hasil  pengukuran  menggunakan total  station .  Uji  validasi  dalam  penelitian  ini dibedakan atas 2 yaitu uji validasi statistik dan non-statistik (visual).
Tabel 8 . Hasil pengolahan data spotheight No Point ID X (m) Y (m) Z (m) σ X (m) σ Y (m) σ Z (m) 1 DTL 649316.5238  9129450.32 606.1441294  0.0012 0.0016 0.0002 2 DTL 649313.3882  9129451.378  608.4272534  0.0009 0.0015 0.0001 3 DTL 649309.7122  9129452.318  612.5202772  0.0015 0.0028 0.0002 4 DTL 649323.4058  9129476.15 608.582518 0.0029 0.0042 0.0006 5 DTL 649319.7031  9129476.891  611.7284916  0.003 0.004 0.0004 … … … … … … … … 1454  DTL 649307.4175  9129279.938  610.0034244  0.0005 0.0105 0.0009 Total (m) 0.0031 0.004 0.0016 Akurasi σ (X,Y,Z) (m) 0.003
Gambar 9 . Hasil orthorektifikasi terhadap data BM dan 4 GCP
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 3.5.1. Uji Validasi Statistik
Uji validasi statistik dilakukan dengan cara menghitung selisih nilai elevasi dan nilai RMSEz dari 1454 titik referensi spotheight hasil dari pengukuran total station dengan DTM hasil pengolahan software SAGA GIS metode otomatis filtering dan software PCI Geomatica metode semi-otomatis filtering. DTM di digitasi menggunakan sebuah software pemetaan. Digitasi yang dimaksud adalah mendigitasi  1454  titik spotheight yang  terlihat  pada Orthophoto dan  di overlay dengan DTM hasil pengolahan software SAGA  GIS  metode  otomatis filtering dan software PCI  Geomatica  metode semi-otomatis filtering .
Gambar 10 . Hasil DSM
Gambar 11. Hasil Orthophoto
Berdasarkan hasil perhitungan uji validasi statistik, diperoleh hasil selisih elevasi, dan RMSEz paling kecil terdapat pada Tabel 12 dibandingan dengan Tabel 11. Dapat disimpulkan DTM hasil pengolahan software PCI  Geomatica  metode  semi-otomatis filtering lebih  presisi  dan  akurat dibandingkan dengan DTM hasil pengolahan software SAGA GIS metode otomatis filtering , karena memiliki elevasi yang kurang lebih sama dengan daerah sebenarnya dilapangan dalam hal ini data spotheight.
3.5.2. Uji Validasi Non-Statistik (Visual) Pengolahan  ini  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  tampilan  atau  visual  DTM  hasil pengolahan software SAGA GIS metode otomatis filtering dan DTM hasil pengolahan Software PCI Geomatica  metode  semi-otomatis filtering ,  dengan  DTM Spotheight Topografi  hasil  pengolahan menggunakan  sebuah software pemetaan.  Uji  visual  DTM  ini  menggunakan  metode  profil melintang yang bertujuan untuk mengetahui beda tinggi atau tinggi rendahnya tanah sepanjang garis melintang yang dijadikan sampel area dalam pengujian ini. Area yang dipilih adalah area yang memiliki elevasi bervariasi, mencakup area DAS, dan perbukitan.
Uji perbandingan visual profil melintang DTM, dilakukan pada daerah yang sama yaitu dengan membuat garis melintang yang diawali dari posisi titik A (X:649154.526, Y:9129259.314) ke posisi titik  B  (X:649433.864,  Y:9128973.079)  sampel  area  ini  dipilih  karena  merupakan  area  yang memiliki elevasi yang bervariasi dikarenakan mencakup area DAS dan perbukitan dengan Panjang profil melintang 400 m, seperti tersaji pada Gambar 15 dan 16.
Tabel 9. Hasil perhitungan RMSE horizontal Point ID Koordinat orthophoto (m) Koordinat ICP (m) Residual errors (m) x y x y Δ x² Δ y² ICP_1 649332.0864  9129473.112  649332.1318  9129473.037  0.002060161  0.00567913 ICP_2 649425.8699  9129469.595  649425.8483  9129469.427  0.000467641  0.028106523 ICP_3 649513.5964  9129343.94 649513.5624  9129344.058  0.001153961  0.013978333 ICP_4 649568.8216  9129263.561  649568.8388  9129263.589  0.000294569  0.000774509 ICP_5 649354.5997  9129449.077  649354.61 9129448.851  0.000106936  0.050981124 …. …. …. …. …. …. …. ICP_25  649145.7442  9129284.504  649145.7498  9129284.368  3.12146E-05  0.018580416 Number check point 25 25 Total (m) 0.120198064  0.233600008 Mean (m) 0.004807923  0.009344 RMSEx (m) 0.069339185 RMSEy (m) 0.096664369 RMSEr (m) 0.118961855 NSSDA Horizontal Accuracy 95% Confidence Level (m) 0.205899178 Tabel 10. Hasil perhitungan RMSE vertikal Point ID Koordinat DSM (m) Koordinat ICP (m) Residual errors (m) z z Δ z² ICP_1 608.7637269 609.2274 0.21499276 ICP_2 611.0337517 611.30125 0.071555323 ICP_3 603.8256142 603.9826 0.024644548 ICP_4 613.3014706 614.416 1.242175884 ICP_5 591.3215848 591.2675 0.002925171 …. …. …. …. ICP_25 559.5830364 559.589 3.55647E-05 Number check point 25 Total (m) 2.768798384 Mean (m) 0.110751935 Rmsez (m) 0.332794134 NSSDA vertical accuracy 95% confidence level (m) 0.652276502
Perbedaan elevasi paling besar terdapat pada titik 1 yaitu pada jarak 50 m dari arah posisi titik A. Selisih elevasi sekitar 1 m dilihat dari elevasi DTM hasil software SAGA GIS metode otomatis filtering DTM sebesar 564 m terhadap elevasi DTM spotheight topografi sebesar 563 m. Titik 2 pada jarak 200 m dari arah posisi titik A dengan selisih elevasi sekitar 5 m dilihat dari elevasi DTM hasil
Gambar 12. Hasil DTM dari software SAGA GIS metode otomatis Filtering
Gambar 13. Hasil DTM dari software PCI geomatics metode semi-otomatis Filtering
Gambar 14. Hasil DTM spotheight topografi
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
software SAGA GIS metode otomatis filtering DTM sebesar 570 m terhadap elevasi DTM spotheight topografi sebesar 565 m (Gambar 15). Jika dibandingkan dengan perbedaan elevasi terbesar pada Gambar 15, untuk Gambar 16 diposisi yang sama di titik 1. Jarak 50 m dari arah posisi titik A, selisih elevasi sekitar 0.5 m dilihat dari elevasi DTM hasil software PCI Geomatica metode semi- otomatis filtering sebesar 563.5 m terhadap elevasi DTM spotheight topografi sebesar 563 m. Titik 2 pada jarak 200 m dari arah posisi titik A dengan selisih elevasi sekitar 0.5 m dilihat dari elevasi DTM  hasil software PCI  Geomatica  metode  semi-otomatis  filtering  sebesar  565.5  m  terhadap elevasi DTM spotheight topografi sebesar 565 m.
Berdasarkan hasil uji validasi non-statistik (visual) diperoleh selisih elevasi, paling kecil terdapat pada  Gambar  16  dibandingan  dengan  Gambar  15.  Hal  tersebut  disebabkan  pengolahan  DTM menggunakan  SAGA  GIS  metode  otomatis filetering ,  masih  meninggalkan  unsur  vegetasi  atau penapisan yang kurang halus, sehingga objek yang harusnya dihilangkan teridentifikasi sebagai bentuk  ground  sehingga  tidak  dihilangkan.  Pengolahan  DTM  menggunakan  PCI  Geomatica metode semi-otomatis filtering penapisannya lebih halus, sehingga lebih menyerupai bentuk ground pada daerah sebenarnya yaitu dalam hal ini DTM spotheight topografi.
Tabel 11 . Hasil selisih elevasi dan RMSEz DTM hasil pengolahan software SAGA GIS metode otomatis filtering terhadap data spotheight No Point ID Koordinat DTM Selisih elevasi (m) Residual errors (m) Spotheight Software metode pengolahan otomatis Z (m) Z (m) 1 DTL 606.1441294 605.6616569 0.482472451  0.232779666 2 DTL 608.4272534 608.0204625 0.406790886  0.165478825 3 DTL 612.5202772 611.637006 0.883271203  0.780168018 4 DTL 608.582518 608.523099 0.059418989  0.003530616 5 DTL 611.7284916 611.3750265 0.353465093  0.124937572 … … … … 1454  DTL 610.0034244 586.2614672 23.74195717  563.6805305 Jumlah titik referensi 1454 Total 1929.460711  22807.93035 Mean 1.327001865  15.68633449 RMSEz 3.960597745 Tabel 12 . Hasil selisih elevasi dan RMSEz DTM hasil pengolahan software PCI geomatica metode semi-otomatis filtering terhadap data Spotheight No Point ID Koordinat DTM Selisih elevasi (m) Residual errors (m) Spotheight Software metode pengolahan semi- otomatis Z (m) Z (m) 1 DTL 606.1441294 605.9633231 0.18080628 0.032690911 2 DTL 608.4272534 608.2515653 0.175688093 0.030866306 3 DTL 612.5202772 612.3467067 0.173570478 0.030126711 4 DTL 608.582518 608.1889299 0.39358806 0.154911561 5 DTL 611.7284916 611.6596277 0.068863897 0.004742236 … … … … 1454 DTL 610.0034244 583.8506185 26.1528059 683.9692564 Jumlah titik referensi 1454 Total 1816.965467 18244.79859 Mean 1.249632371 12.54800453 RMSEz 3.542316267
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  perbandingan  akurasi  DTM  hasil  dari  pengolahan  2 software metode berbeda, didapatkan DTM hasil dari Software PCI Geomatica dengan metode pengolahan semi- otomatis filtering memiliki kualitas yang lebih akurat dan presisi, dimana nilainya lebih mendekati data spotheight dibandingkan  dengan  DTM  yang  dihasilkan  dari software SAGA  GIS  dengan
Gambar 15. Perbandingan visual profil melintang DTM hasil pengolahan dari software SAGA GIS metode otomatis filtering (garis putus-putus warna biru) dengan  DTM spotheight topografi (garis putus-putus warna merah)
Gambar  16. Perbandingan  visual  profil  melintang  DTM  hasil  pengolahan  dari software PCI Geomatica metode semi-otomatis filtering (garis putus-putus warna biru) dengan DTM spotheight topografi (garis putus-putus warna merah)
1 2
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.
metode  pengolahan  otomatis filtering .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  Uji  Validasi  Statistik  dan  Uji Validasi  Non-Statistik  (Visual).  Pada  Uji  Validasi  Statistik  untuk  DTM  hasil  dari software PCI Geomatica mempunyai Selisih Elevasi sebesar 1.249 m dan RMSEz sebesar 3.542 m terhadap data spotheight , sedangkan DTM hasil dari software SAGA GIS mempunyai selisih Elevasi sebesar 1.327 m  dan  RMSEZ  sebesar  3.960  m  terhadap  data Spotheight .  Kemudian  pada  Uji  Validasi  Non- Statistik (Visual) dilakukan dengan menggunakan metode profil melintang. Perbandingan profil melintang berdasarkan sample yang telah dibuat, pada titik yang sama perbedaan ketingian/elevasi terhadap  DTM Spotheight paling  kecil didapatkan dari DTM  hasil  dari software PCI  Geomatica yaitu sebesar 0.5 m pada titik 1 dan pada titik 2 sebesar 0.5 m, sedangkan pada DTM hasil dari software SAGA GIS pada titik 1 sebesar 1 m dan pada titik nomor 2 sebesar 5 m.

## 5. REFERENSI
ASPRS.  (2015). Positional Accuracy  Standards  for  Digital  Geospatial  Data.  Photogrammetric Engineer and Remote Sensing, 81(3), A1-A26.
BIG. (2020). Peraturan Badan Informasi Geospasial Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2020 Tentang Standar Pengumpulan Data Geospasial Dasar Untuk Pembuatan Peta Dasar Skala Besar.
Duantari, N., & Cahyono , B. A. (2017). Analisis Perbandingan DTM (Digital Terrain Model) dari LIDAR (Light Detection and Ranging) dan foto udara dalam pembuatan kontur peta rupa bumi Indonesia. Jurnal Teknik ITS, 6(2), A699-A703
Fauzan , M. R. M., Jupri., & Ridwana, R. (2021). Pengukuran Topografi Untuk Pembangunan Penampungan Air Bersih (Studi Kasus: Daerah Rajamandala, Kabupaten Bandung Barat). Jurnal Pendidikan Dan Ilmu Geografi, 6(1), 35-48.
Franstein K. J. B., Prasetyo, Y., & Sukmono, A. (2019). Aalisis Akurasi DTM Hasil Ekstraksi Data  Pemetaan  Airborne  Lidar  Skala  Besar  Menggunakan  Algoritma  Cloth  Simulation Filtering, Parameter-Free Ground Filtering Dan Simple Morphological Filtering Terhadap Slope Based Filtering. Jurnal Geodesi Undip, 8(4), 195-204.
Harfan , A., Yudhatama, D., & Bachrodin, I. (2019). Pemanfaatan Metode Fotogrametri Untuk Pengukuran  Garis  Pantai  Dan  Identifikasi  Objek-Objek  Tematik  Dengan  Menggunakan Wahana  UAV  (Unmanned  Aerial  Vehicle)  (Studi  Kasus  Pengukuran  Garis  Pantai  Di Pangkalan TNI AL Pondok Dayung). Jurnal Chart Datum, 5(1), 71-84.
Khomsin .,  Anjasmara,  M.  I.,  &  Romadhon,  R.  (2019).  Analisis  Ketelitian  Hasil  Pengamatan GNSS Metode Radial Berdasarkan Lama Pengamatan Untuk Efisiensi Pengukuran Ground Control Point. Geoid Journal Of Geodesy And Geomatics, 15(1), 89-96.
Martiana,  N.  D.,  Prasetyo,  Y.,  &  Wijaya,  P.  A.  (2017).  Analisis  Akurasi  DTM  Terhadap Penggunaan  Data  Point  Clouds  Dari  Foto  Udara  Dan  LAS  Lidar  Berbasis  Metode Penapisan Slope Based Filtering Dan Algoritma Macro Terrasolid. Jurnal Geodesi Undip, 6(1), 293-302.
Muhammad, M., & Tahar, N. K. (2021). Comprehensive Analysis of UAV Flight Parameters for High  Resolution  Topographic  Mapping.  IOP  Conf.  Series:  Earth  and  Environmental Science, 767, 1-6. doi:10.1088/1755-1315/767/1/012001.
Pepe, M., Costantino, D., Alfio, S. V., Cartellino, E., & Vozza, G. (2021). A Novel Method Based on Deep Learning, GIS and Geomatics Software for Building a 3D City Model from VHR Satellite Stereo Imagery. ISPRS International Journal Of Geo-Information, 10(697), 1-17. Putra,  P.  D.  (2016).  Pembuatan  Peta  Orthophoto  Pemotretan  Udara  Dengan  Fixed  Lens Menggunakan Pesawat UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Skripsi. Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional, Malang.
Riadi,  S.  (2015).  Pembuatan  Peta  Topografi  Skala  Besar  Secara  Fotogrametris  Dengan Memanfaatkan  Foto  Udara  UAV  Kamera  Non-Metrik.  Skripsi.  Teknik  Geodesi,  Institut Teknologi Nasional, Malang.
Wirantiko,  M.,  Handayani,  H.  H.,  &  Cahyono,  B.  A.  (2021).  Studi  Pembuatan  DTM Menggunakan  Metode  Slope  Based  Filtering  dan  Grid  Based  Filtering  (Studi  Kasus: Kelurahan  Wonokromo  Dan  Lontar,  Kota  Surabaya).  Geoid  Journal  Of  Geodesy  And Geomatics, 16(1), 46-56.