Abstrak— Fotogrametri Jarak Dekat (Close Range Photogrammetry) adalah teknik fotogrametri dengan menggunakan prinsip kesegarisan atau kolinearitas, namun dalam pengambilan  data  dilakukan  pada  jarak  dekat    yakni  100  mm sampai  dengan  300  m.  Seiring  perkembangan  Perkembangan teknologi  era  digital  semakin  memudahkan  manusia  dalam menyelesaikan  masalah.  Perhitungan  CRP  dapat  digunakan dengan  metode  image  matching,  Image  matching  ini  memiliki kegunaan  antara  lain  :  melakukan  proses  orientasi  relatif, pembentukan  3D  model,  pembentukan  DEM  (Digital  Elevation Model), serta pembuatan ortofoto. Dalam penelitian ini melakukan visualisasi  3D  model  objek  dengan  memanfaatkan  teknologi komputer dalam melakukan pengukuran 3D  Teknik Fotogrametri jarak  dekat  pada  objek  kontainer  (beraturan).  Bentuk  objek tersebut  memiliki  ukuran  kecil  sehingga  pengukuran  GCP (Ground  Control  Point  menggunakan  alat  pita  ukur.  Visualisasi 3D  Objek  dapat  dibentuk  dari  point  cloud  dan data DEM (Digital Elevation Model).
Kalibrasi  dikalukan  dengan  dua  cara  yaitu  kalibrasi  secara otomatis  (image  maching)  pada  objek  grid  dan  kalibrasi  analitik (manual) pada objek kontainer. Hasil kedua kalibrasi dapat dilihat bahwa  nilai  panjang  fokus  memiliki  perbedaan  yang  relatif  kecil sebesar  0,142  mm.  Nilai  koordinat  pusat  kamera  memiliki perbedaan selisih sebesar 0,503 mm untuk sumbu x dan 0,117 mm untuk  sumbu  y.  Selisih  nilai  K 1, K 2, dan  K 3 pada  kedua  kalibrasi sebesar  0,0000169; 0,000 dan 0,000. Sedangkan nilai koefisien P 1 dan  P 1 memiliki  selisih  sebesar  0,000498  ;  0,000. Perbedaan nilai kalibrasi  kamera  diatas  dapat  dipengaruhi  oleh  kondisi  objek kalibrasi.  Dan  ketelitian  koordinat  3D  objek  kalibrasi  otomatis lebih akurat terhadap koordinat ICP pita ukur, yaitu 80% kordinat X,  Y,  dan  Z  dapat  diterima,  sedangkan  hasil  koordinat  3D  model kalibrasi  analitik  yaitu  60  %  titik  koordinat  Y  dapat  diterima  dan 80% titik koordinat X dan Z dapat diterima.
Kata Kunci: Close Range Photogrammetry, Kalibrasi Kamera,, 3D Model

## I. PENDAHULUAN
OTOGRAMETRI  Jarak  Dekat  merupakan  suatu  cabang penting  ilmu  fotogrametri  dengan  kamera  berada  di permukaan  bumi  yang  menpunyai  jarak  antara  kamera dengan  objek  sampai  dengan  300  meter.    Kamera  Foto  ini mudah dicapai sehingga dapat dilakukan pengukuran langsung untuk memperoleh posisi pemotretan  [1]. Penggunaan metode alternatif yang relatif murah untuk melakukan pemodelan suatu bangunan, yakni dengan teknologi Close
Range Photogrametry (CRP)  atau  Fotogrametri  Rentang  Dekat, dengan memanfaatkan kamera Digital Single Lens
Reflex (DSLR)  .Dalam teknik CRP, kualitas proses penentuan koordinat  dapat  ditingkatkan  dengan  cara  melakukan pembidikan  ke  objek  secara  konvergen  dari  kamera  agar diperoleh  ukuran  lebih.  Teknik  ini  mempunyai  kelebihan terutama jika objek yang akan diukur sulit untuk dijangkau dan atau  memiliki  dimensi  yang  kecil  [2].  Dengan  aplikasi  lain yaitu dalam penentuan volume suatu bidang [3].
Prinsip Dasar dalam penyelesaian permasalahan Fotogrametri  Jarak  Dekat  adalah  dengan  menerapkan  prinsip persamaan  kondisi  kolinearitas.  Kolinearitas  merupakan kondisi  dimana  stasiun  pemotretan  foto,  titik  objek,  dan gambar  foto,  semua  terletak  pada  satu  garis  lurus.  Persamaan kolinearitas yang digunakan adalah [4] :
Dengan merupakan  koordinat  titik  A  di  foto, merupakan  koordinat  titik  utama,  koordinat merupakan  koordinat  titik  A  pada  objek, merupakan  koordinat  pusat  pemotretan,
merupakan  panjang  fokus  kamera,  dan merupakan  elemen matriks rotasi.
Image maching atau biasa disebut automatic streo matching dimulai  pada  tahun  50-an  yang  dilakukan  oleh Hobrough dengan mencocokkan 2 foto berdasarkan derajat keabuan atau grey  level s  [5]. Image  Maching suatu  proses  mencari  atau mengidentifikasi  pasangan  suatu  titik  yang  muncul  pada  dua foto atau lebih secara otomatis. Pada instrumen analog/analitik image  matching  dilakukan  oleh  operator  secara  manual menggunakan persepsi 3D mata kiri dan kanan.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  cara melakukan pembntukan 3D model objek dengan menggunakan metode  CRP.  Objek  yang  digunakan  memiliki  bentuk beraturan,  yaitu  memiliki  bentuk  kotak  yang  bertujuan  untuk mengurangi kesalahan dalam pengukuran. Pengukuran dengan pita  ukur  dilakukan  keperluan  CRP  dikarenakan  objek pengukuran  memiliki  ukuran  relatif  kecil.  Kalibrasi  kamera dilakukan  menggunakan  perhitungan Bundle  Adjusment Laboratory Calibration pada dua objek, yaitu objek grid untuk kalibrasi  otomatis  ( image  matching )  dan  objek  kotak  sebagai objek  penelitian  untuk  kalibrasi  analitik  (manual).  Hasil

## Visualisasi 3D Objek Menggunakan Teknik Fotogrametri Jarak Dekat
Sarkawi Jaya Harahap dan Hepi Hapsari Handayani Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hapsari@geodesy.its.ac.id
F
visualisai  3D  objek  dari  hasil  kedua  kalibrasi  tersebut  akan dibandingakn  ketelitian  koordinat  beerdasarkan  uji  statistika dengan koordinat pengukuran pita ukur yang dianggap benar.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  Tugas  Akhir  ini  dengan  objek  kotak kontainer  berlokasi  di  halaman  Workshop  Mobil  Listrik  ITS, kampus ITS Sukolilo Surabaya.
Gambar 1. Lokasi dan objek penelitian
B. Data dan Perangkat Lunak

## Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini atara lain :
a. Bidang kalibrasi kamera 2D berupa grid untuk kalibrasi otomatis  dan  foto  kalibrasi  objek  kontainer  untuk kalibrasi Analitik (manual).
b. Data  spesifikasi  kamera  digital  non-metrik  Nikon D3000.
c. Data pengukuran Grund Control Point (GCP) kontainer menggunakan pita ukur.
d. Foto-foto  objek  kontainer  untuk  pembentukan  3d model.

## Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini terbagi dalam kelompok hardware (perangkat keras) dan software (perangakt lunak) yaitu :
1. Perangkat keras
a. Kamera  digital  non-metrik  SLR  Nikon  D3000  10 megapiksel,  CCD  Sensor  APS-C  (23,6  x  15,8), resolusi piksel 3872 x 2592, digunakan sebagai alat untuk  pengabilan  foto  kalibrasi  dan  pembuatan  3D model
b. Pita  ukur Komelon  Unigrip  Flx  Kmc  1800 berukuran  panjang  30  meter,  dengan  skala  bacaan terkecil milimeter, bahan pita Fiber Glass.
c. Laptop sebagai alat pengolahan data
2. Perangkat Lunak
a. Perangkat pengolah data fotogrametri
b. MATLAB untuk pengolahan data kalibrasi Analitik.

## C. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan  pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  penelitiian ini  terbagi  menjadi  2  yaitu,  tahapan  pengolahan  kalibrasi kamera dan pengolahan data CRP.
Foto Objek Kontainer untuk hasil kalibrasi Otomatis IOP Kalibrasi Analitik Reseksi Spasial ( image matching ) EOP Foto Objek Kontainer
Georeferencing (manual) Pembuatan Model 3D Data GCP Point Cloud Analisa Ketelitian uji Statistika RMSE < 1 Foto Objek Kontainer untuk hasil kalibrasi Otomatis
Reseksi Spasial ( image matching ) EOP Foto Objek Kontainer
Georeferencing (manual) Pembuatan Model 3D Data GCP Point Cloud RMSE < 1 IOP Kalibrasi Otomatis
Kalibrasi Kamera Analitik Kalibrasi Kamera Otomatis ( image matching ) Pembuatan Digital Elevation Model (DEM) Pembuatan Digital Elevation Model (DEM)

## Gambar 3. Diagram alir pengolahan CRP
Penjelasan diagram alir diatas adalah sebagai berikut: 1. Kalibrasi kamera Otomatis
Kalibrasi  kamera  otomatis  pada  objek  grid  2D  secara otomatis  dilakukan  menggunakan  software  menggunakan bidang  grid  2D  memiliki  100  titik    dengan  4  titik  kontrol. Pemotretan  kalibrasi  dilakukan  dengan  empat  sisi  dengan masing-masing sisi terbagi menjadi 3 foto, yaitu foto dengan posisi  landskape  dan  2  foto  dengan  posisi  potrait  masing- masing  rotasi  90  ke-kanan  dan  90  ke-kiri.  Jumlah pengambilan  foto  serta  intensitas  pencahayaan  sangat mempengaruhi  kualitas  kalibrasi  kamera.  Kemudian dilakukan  pengolahan  kalibrasi  secara  otomatis  ( image maching dengan  metode self  calibration .  Dalam  hal  ini kalibrasi yang baik harus memiliki RMS ≤ 1 piksel. Selain itu  titik-titik  kalibrasi  harus  terorientasi  satu  sama  lain minimal 80%.
2. Kalibrasi kamera analitik (manual)
Kalibrasi  dengan  objek  kontanier  bertujuan  untuk mendapatkan  geometris  IOP  lebih  baik  daripada  grid  2D. Adapun  kegiatan  dalam  melakukan  kalibrasi  bidang  objek kontainer adalah sebagai berikut:
a. Penempatan  titik  kontrol  yang  tersebar  secara  merata pada  objek  kontainer  sebelum  melakukan  pemotretan. Jumlah desain titik kotrol berjumlah 16 titik GCP.
b. Melakukan pengukuran GCP dengan alat ukur pita ukur masing-masing GCP dengan sistem koordinat 3D (X,Y dan Z).
c. Melakukan pemotretan bidang kalibrasi.
d. Melakukan ektraksi koordinat GCP dalam piksel (2D).
e. Melakukan  transformasi  koordinat  piksel  GCP  ke koordinat  foto  dalam  mm  dengan  memasukkan  data spesifikasi  kamera  yaitu  ukuran  sensor  dan  ukuran piksel foto.
f. Melakukan  proses  reseksi  spasial  untuk  mendapatkan nilai  parameter  orientasi  luar  (EOP)  yaitu  Xl.  Yl,  Zl, Omega, phi dan kappa.
g. Melakukan  proses Bundle  Adjustment  Laboratory Calibration untuk  mendapatkan  nilai  orientasi  dalam (IOP).  Proses Bundle  Adjustmen  Self  Calibration dilakukan  secara  simultan  sampai  mencapai  nilai konstan  pada  setiap  parameter  IOP  kamera,  sehingga nilai RMSE < 1 mm.
3. Pengolahan  data  CRP  dilakukan  dengan  kegiatan  berikut ini:
a. Penentuan  titik  GCP  yang  tersebar  pada  objek kontainer.
b. Titik  GCP  tersebut  di  ukur  dengan  pita  ukur  untuk mendapatkaan  data  jarak.  Sehingga  mendapatkan koordinat  3D  (X,  Y  dan  Z).  Titik  GCP  ini  digunakan untuk georeferencing pada foto.
c. Pengolahan  data  CRP  dilakukan  dengan  dua software yang  berbeda,  sehingga  pengolahan  foto  juga dilakukan dengan foto yang berbeda.
d. Reseksi  spasial  atau  orientasi  reltif  dilakukan  secara otomatis  dengan  metode image  matching pada software.  Reseksi  spasial  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  koordinat  stasiun  pemotretan    dan orientasi kamera (Xl, Yl, Zl, Omega, phi, Kappa). e. Georeferencing dilakukan dengan memasukkan koordinat  GCP  hasil  pengukuran  untuk  mendapatkan koordinat  nyata  pada  foto.  Georeferencing  ini dilakukan  secara  manal  dengan  melakukan  marking pada  foto  yang  bertampalan.  Hasil Georeferencing ini harus memiliki RMSE < 1 piksel.
f. Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  3D  Model dengan  mengasilkan  permukaan  objek  dalam  bentuk point  cloud . Point  cloud ini  kemudian  dibentuk menjadi data Digital Elevation Model (DEM).

## III. HASIL DAN ANALISA

## A. Hasil dan Analisa Kalibrasi Kamera Objek Otomatis
Pada pengolahan kalibrasi kamera otomatis dapat diketahui nilai  parameter  internal  seperti  panjang  fokus  terkalibrasi adalah 24,216 mm. Hal ini terdapat selisih perubahan panjang fokus awal sebesar 0,216 mm. Principal point (koordinat pusat kamera)  pada  sensor  kamera  memiliki  nilai  Xp  dan  Yp masing-masing  11,968  mm  dan  7,884  mm.  Nilai  koordinat kamera 0,0 mm berada di posisi pojok kanan atas, seperti yang diilustrasikan pada gambar 4.8 dibawah. Nilai K1, K2, dan K3 masing-masing  bernilai  0,0001  mm,  -0,00000003  dan  0,000 mm.  Nilai  K3  tidak  dapat  dihitung,  karena  pada  perangkat lunak nilai K3 digunakan ketika memiliki wide angle lenses . Untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik  pada  kalibrasi  harus memiliki  nilai  RMS  dibawah  1  piksel.  Tetapi  hasil  kalibrasi menunjukkan  terdapat  nilai  lebih  besar  dari  satu  piksel,  yaitu 1,32  piksel  pada  titik  5  photo  12.  Hal  ini  dikarenakan  pada saat  pemotretan  terdapat  kesalahan  terutama  kurangnya pencahyaan sehingga mengakibatkan perbedaan gradasi warna
atara  satu  foto  dengan  foto  yang  lain.  Sedangkan  nilai  RMS secara umum memiliki nilai 0,272 piksel dimana memiliki nilai lebih  kecil  dari  1  piksel.  Jumlah  area  foto  yang tertutupi oleh titik  adalah  79%,  hal  ini  merupakan  kurang  1%  untuk mencapai 80% .
Gambar 4. Tampilan posisi kamera dan titik GCP kalibrasi

## B. Hasil dan Analisa Kalibrasi Analitik (Manual)
Foto  kalibrasi  objek  kontainer menggunakan panjang fokus yang  sama  dengan  kalibrasi  laboratorium  grid  2D  yaitu  24 mm.  Hal  ini  telah  disesuaikan  dengan  kondisi  lapangan  pada saat  pemotretan.  Titik  GCP  berjumlah  16  titik  terebar  secara teratur  dengan  jarak  antar  titik  untuk  x  dan  y  adalah  100  cm dan 60 cm diukur menggunakan pita ukur.
Tabel 1.
Hasil Parameter Internal Kamera Parameter Internal Nilai (mm) Standar Deviasi Panjang Fokus 24,216 0,003 Xp 11,968 0,003 Yp 7,884 0,004 K1 0,0001 0,000002 K2 0,0000018 0,00000001 K3 0 0 P1 0,00002 0,000002 P2 -0,000008 0,000002
Tabel 2. Kualitas Kalibrasi Kamera Kualitas Parameter Nilai Foto kalibrasi Jumlah Foto 12 Jumlah terorientasi 12 Kamera Jumlah foto yang digunakan 12 Area foto ter- cover 79% Titik Residual RMS Keseluruhan 0,272 piksel Maksimum 1,317 piksel Minimum 0,202 piksel RMS Maksimum 0,107 piksel RMS Minimum 0,107 piksel Kerapatan titik Maksimum 0,00083 m Minimum 0,00016 m Presisi Titik RMS panjang vector keseluruhan 0,00009 m Panjang vektor maksimum 0,0001 m Panjang vektor minimum 0,00009 m
Gambar 5. Objek kalibrasi analitik dan stasiun pemotretan
Proses Bundle Adjustment Self Calibration dilakukan secara simultan sampai mendapatkan nilai yang stabil hingga 12 kali pengulangan  (iterasi).  Adapun  hasil  kalibrasi  kamera  dapat dilihat dari 5 foto dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini.
Pada  pengolahan  kalibrasi  objek  kontainer  dapat  diketahui kualitasnya  seperti  stabilitas  perubahan  setiap  iterasi Bundle Adjustment  Self  Calibration. Selisih  iterasi  dapat  dilihat kokonstanan  atau  nilai  perubahan  setiap  iterasi.  Pararameter Xp mencapai nilai konstan pada iterasi 10, Yp mencapai nilai konstan pada iterasi ke 6, panjang fokus (f ) dan K1 mencapai nilai  konstan  pada  iterasi  9,  K2  mencapai  nilai  konstan  pada iterasi  ke  10,  K3  pada  ietrasi  8,  P1  pada  iterasi  10,  dan  P2 pada iterasi 11. Masing-masing parameter memiliki menunjukkan bahwa kekontanan nilai perubahan berbeda-beda satu  sama  lain.  Nilai  parameter  orientasi  dalam  yang digunakan  pada  iterasi  ke  12.  Kamera  SLR  Nikon  D3000 merupakan jenis kamera format kecil karena memiliki panjang fokus  18-55  mm.  Kamera  ini  memiliki  distorsi  lensa  yang cukup besar karena mencapai nilai stabil pada iterasi ke 8.
Kesalahan radial dapat diketahui dari perhitungan koefisien distorsi  radial  (K1,  K2  dan  K3)  dengan  jarak  radial  dengan mengikuti deret aritmatika dimana nilai jarak radial mengalami kenaikan  order  perkalian  setiap  koefisien  yang  berbeda.  Jika nilai kesalahan radial < 1 maka maka lensa kamera mengalami distorsi cembung. Sedangkan nilai kesalahan radial > 1, maka lensa  kamera  mengalami  distorsi  cekung.  Pada  tabal  dibawah diketahui nilai kesalahan radial pada foto tengah kurang dari 1, sehingga dapat dikatakan lensa kamera SLR D3000 mengalami distorsi cembung.

## C. Hasil dan Analisa Pembentukan 3D Model Objek
Pengolahan  foto  menjai  3D  Model  dilakukan  beberapa tahapan  seperti,  reseksi  spasial  secara  otomatis  dan  secara manual,  georferencing,  pembentukan point  cloud untuk mendapatkan  bentuk  permukaan  objek,  dab  pembentukan DEM.
Reseksi  spasial  secara  otomatis  dilakukan  untuk mendapatkan  posisi  stasiun  kamera  dan  orientasi  sudut terhadap  posisi  objek,  sedangkan  reseksi  spasial  secara manual digunakan sebagai titik GCP lapangan.
Foto  yang  digunakan  untuk  membentuk  model  3D berjumlah  56  buah  foto  dengan  pengambilan  jarak  antara stasiun  rata-rata  1  meter  dan  jarak  antara  kamera  terhadap objek rata-rata 4 meter. Posisi pengambilan foto kamera tegak lurus  terhadap  objek.  Bagian  atas  objek  tidak  dilakukan pengambilan  foto  karena  dianggap  memiliki  permukaan  yang rata.
Gambar 6. Hasil Dense Surface Modelling untuk pembentukan point cloud (hasil kalibrasi otomatis)
Gambar 7. Hasil 3D model setelah melakukan proses triangulation
Tabel 3.
Hasil Parameter Internal Kamera Objek Kontainer IOP Value (mm) Focal Length 24,358 Xp -0,535 Yp -0,237 K1 0,0003 K2 -0,000002 K3 0,000 P1 0,0005 P2 -0,0001
Tabel 4. Kesalahan Radial Pada Foto Tengah (satuan mm) Tititk X Y 1 -0,136 -0,072 2 -0,121 -0,019 3 -0,125 0,026 4 -0,145 0,084 5 -0,022 0,041 6 -0,009 0,006 7 -0,008 -0,004 8 -0,020 -0,032 9 0,023 -0,034 10 0,011 -0,004 11 0,012 0,007 12 0,027 0,043 13 0,154 0,086 14 0,133 0,027 15 0,130 -0,019 16 0,144 -0,072
Pengolahan foto 3D CRP pada objek dilakukan secara otomatis  menggunakan  perangkat  pengolahan  CRP. Proses  tersebut  terdiri  dari  proses  reseksi  spasial  yang dilakukan  secara  otomatis  antar  foto  yang  sesui, pembentukan point  cloud ,  serta  pembentukan  DEM. Jumlah  foto  yang  digunakan  berjumlah  48  foto.  Teknik pengambilan foto sesuai dengan frame (area) pengambilan  foto  pada  saat  melakukan  kalibrasi  dengan jarak antara stasiun rata-rata 1 meter.
Gambar 8. Point cloud sebelum proses editing (Hasil kalibrasi Analitik)
Gambar 9. Hasil 3D model setelah melakukan proses editing
Analisa  bentuk  3D  Model  hasil  kalibrasi  otomatis pada  pengolahan  foto  masih  terdapat  kekurangan. Pada  gambar  4.16  diatas  proses  pembetukan point cloud belum  sempurna.  Dilihat  dari  bentuk  DSM yang  tidak  tertutupi.  Adapun  faktor  penyebabnya seperti  kualitas  foto,  metode  pengambilan  foto  serta terdapat  objek  lain  yang  dapat  menghalangi pembentukan  3D  Model.  Kualaitas  foto  dapat dipengaruhi dengan pencahayaan yang kurang, hal ini mengakibatkan pembentukan DEM yang kurang baik. Analisa  Planimetris  dapat  dilihat  dari  data  orientasi relatif  secara  otomatis  dan  manual.  Secara  otomatis berjumlah  11.706  titik,  sedangkan  jumlah  titik oreintasi relatif secara manual berjumalah 12 titik.
Hasil  Pada  pengolahan  foto  dengan  12  titik  GCP pada  model  kalibrasi  analitik  memiliki  RMSE  0,359 piksel  atau  0,002  mm.  Nilai  RMSE  tersebut  <  1 piksel. Ukuran 1 piksel pada foto sama dengan 0,006 mm  pada  koordinat  foto.  Analisa  bentuk  3D  Model hasil  kalibrasi  objek  kontainer  dapat  dilihat  pada gambar  4.20.  Gambar  tersebut  terlihat  sempurna  dan memililiki  tekstur  yang  jelas  pada  permukaan  objek. Pada  bagian  atas  dan  bawah  dapat  tertutup  secara otomatis  sehingga  pembuatan  DEM  dapat  dilakukan dengan sempurna. Bentuk permukaan yang bergelombang  juga  dapat  dibedakan  dari  bentuk  3D
Model  ini.  Hal  ini  metode image  macthing pada pengolahan foto ini memiliki kualitas yang bagus.

## Gambar 10. Tampilan DEM hasil kalibrasi 0tomatis
Gambar 11. Tampilan DEM hasil kalibrasi analitik

## D. Pengukuran dengan Pita Ukur
Pengukuran  jarak  horiontal  dengan  pita  ukur  merupakan penerapan  panjang  yang  diketahui  pada  pita  berpembagian skala  langsung  pada  sebuah  garis  beberapa  kali.  Metode pengukuran  jarak  dengan  pita  ukur  dengan  mengurangkan bacaan  skala  pita  ukur  dibelakang  dengan  bacaan  skala  pita ukur didepan. Untuk mengurangi kesalahaan dalam pengukuran  ini  maka  dilakukan  pegukuran  berulang kali. Jika panjang  objek  yang  diukur  lebih  kecil  dari  panjang  pita  ukur yang  digunakan,  maka  langsung  dapat  ditentukan  jarak  ketia titik tersebut. Dalam hal ini menggunakan pita ukur 30 meter, sedangkan  jarak  objek  kontainer  maksimal  sebesar  6,040 meter  sehingga  dapat  ditentukan  jarak  antara  titik  tanpa dilakukan pengukuran bertahap. Pengukuran GCP dalam penelitian  ini  untuk  medapatkan  data  GCP  kalibrasi  analitik dan GCP georeferencing 3D Objek dan koordinat ICP.

## E. Uji Statistik
Analisa uji statistika pada pemodelan 3D dilakukan dengan membandingkan  koordinat  hasil  3D  Model  dengan  koordinat ICP  ( Independent  Check  Point ).  Kordinat  ICP  merupakan kordinat  GCP  yang  tidak  dimasukkan  pada  saat  melakukan georeferencing.  Perbandingan  hasil  koordinat  ICP  3D  Model dengan  koordniat  ICP  hasil  pengukuran  pita  ukur  dilakukan menggunakan  uji  stastistik t-student. Titik  ICP  hasil pengukuran  pita  ukur  berjumlah  5  titik.Hipotesa  nol  diterima atau  ditolah  maka  dibutuhkan  konsultasi  terhadap  tabel distribusi t-student dimana  derajat  kepercayaan  yang digunakan  adalah  90%  dengan  metode  berupa two-tailed  test dimana H 0 ditolak jika T > t α/2,n atau T < -t α/2,n maka α = 10 %,
maka nilai t pada tabel t-student bernilai 2,92 dengan derajat bebas n adalah 2.
Hipotesa nol ditolak  ditantadi berwana merah pada tabel 4, 5  dan  6.  Secara  umum,  Koordinat  hasil  3D  Model  Objek kalibrasi  Analitik  dilihat  dari  prosentase  diterimanya  hipotesa nol  pada  koordinat  X,  Y  dan  Z  berturut-turut  adalah  80%, 60%,  dan  80%,  sedangkan  koordinat  3D  Model  kalibrasi Otomatis  diterimanya  hipotesa  nol  berturut-turut  adalah  80%, 80%,  dan  80%.  Kalibrasi  Kontainer  dikategorikan  baik  untuk sumbu X dan Z, dan cukup untuk sumbu Z. Sedangkan kualitas koordinat  3D  Model  Objek  kalibrasi  otomatis  dikategorikan baik untuk sumbu X, Y dan Z. Sehingga kualitas koordinat 3D Model  Objek  Kalibrasi  Kontainer  dikategorikan  baik  untuk sumbu X dan Z, dan cukup untuk sumbu Z. Sedangkan kualitas koordinat  3D  Model  Objek  kalibrasi  otomatis  dikategorikan baik untuk sumbu X, Y dan Z. Dari penjelasan tersebut  dapat disimpulkan  bahwa  koordinat  3D  Model  kalibrasi  otomatis lebih  akura  dari  koordinat  3D  Model  kalibrasi  analitik. Kesalahan  koordinat  tersebut  disebabkan  bentuk  3D  model objek yang tidak sempurna.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian tugas akhir ini adalah  3D  Objek  dapat  dibentuk  dengan  metode  CRP  dapat divisualisasikan  dalam  bentuk point  cloud dan  data  DEM. Selisih  kalibrasi  otomatis  dengan  analitik  tidak  teralu signifikan, dan nilai setiap parameter internel kamere memiliki nilai lebih besar dari hasil kalibrasi otomatis.
Hasil  koordinat  3D  model  kalibrasi  otomatis  lebih  akurat terhadap  koordinat  ICP  pita  ukur,  yaitu  80%  kordinat  X,  Y,
dan  Z  dapat  diterima,  sedangkan  hasil  koordinat  3D  model kalibrasi  analitik  yaitu  60  %  titik  koordinat  Y  dapat  diterima dan 80% titik koordinat X dan Z dapat diterima.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Wolf,  P.  R.,  &  Dewitt,  B.  A.  2000. Elements  of  Photogrammetry  with Applications in GIS: 3rd Edition. New York: McGraw Hill.
[2] Handayani,  H.H.,  Yuwono,  Taufik.M.,  2015, Preliminary  Study  of Bridge  Deformation  Monitoring  Using  GPS  and  CRP  (Case  Study: Suramadu  Bridge) ,  Procedia  Environmental  Sciences  Vol.24  pp.266- 276, Elsevier.
[3] Mulia,  D.,  Handayani  H.H.,  2014,  Studi  Fotogrametri  Jarak  Dekat dalam Pemodelan 3D dan Analisis Volume Objek, Jurnal Geoid Vol.10 No.1 hal.32-39.
[4] Atkinson,  K.  B.  1996. Close  Range  Photogrammetry  and  Machine Vision. Scotland : Whittles Publishing.
[5] Schenk, T. 1999. Digital Photogrammetry Volime 1 . TerraScience. The Ohio State University.
Tabel 5 . Hasil Uji t-Student Koordinat Y (meter) Nama Min Interval Max. Interval 3D Model kalibrasi Analitik 3D Model kalibrasi Otomatis ICP1 -0.084 0.084 -0.024 -0.028 ICP2 1.751 1.919 1.933 1.897 ICP3 2.346 2.514 2.447 2.425 ICP4 2.098 2.266 2.044 2.074 ICP5 2.346 2.514 2.493 2.416 Tabel 6. Hasil Uji t-Student Koordinat Z (meter) Nama Min Interval Max. Interv al 3D Model kalibrasi Kontainer 3D Model kalibrasi Grid ICP1 1.334 1.472 1.418 1.416 ICP2 2.074 2.212 1.869 2.138 ICP3 1.289 1.427 1.174 1.339 ICP4 0.345 0.483 0.372 0.414 ICP5 2.501 2.639 2.51 2.52
Tabel 4.
Hasil Uji t-Student Koordinat  X (meter) Nama Min Interval Max. Interv al 3D Model kalibrasi Analitik 3D Model kalibrasi Otomatis ICP1 2.039 2.101 2.076 2.076 ICP2 6.009 6.071 6.061 6.031 ICP3 2.604 2.666 2.62 2.646 ICP4 0.019 0.081 0.047 0.071 ICP5 -0.031 0.031 0.0912 0.039