## ANALISIS PERBANDINGAN METODE GEOREFERENSI LANGSUNG DAN TIDAK LANGSUNG PADA DATA POINT CLOUDS (STUDI KASUS : GEDUNG PAU ITB)
SELLA L. NURMAULIA* 1 , RATRI WIDYASTUTI 1 , ASEP YUSUF SAPTARI 1 , AKHMAD A. A. HENDANA 1
1. Program Studi Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung (ITB), Jl, Ganesha No. 10 Bandung, Jawa Barat, Indonesia.
*Korespondensi : sella@itb.ac.id
Sari – Teknologi Terrestrial Laser Scanning (TLS) dapat menghasilkan pemodelan 3-Dimensi dengan geometri yang baik.  Namun,  untuk  dapat  menghasilkan  ketelitian  geometri  yang  baik  diperlukan  teknik  registrasi  dan  proses georeferensi yang tepat. Teknik registrasi yang banyak digunakan adalah menggunakan algoritma Iterative Closest Point (ICP). Keberhasilan teknik registrasi ini dipengaruhi oleh presentase overlap , besarnya sudut dan jarak antar dua data point clouds . Pada teknik georeferensi tidak langsung, data point clouds yang dihasilkan belum semuanya memiliki koordinat global sehingga untuk menyatukan semua hasil pemindaian, maka metode registrasi dilakukan dengan menggunakan registrasi target-to-target atau registrasi cloud-to-cloud perlu dilakukan sebelum menggunakan algoritma ICP. Pada teknik georeferensi langsung, data point clouds untuk seluruh hasil pemindaian sudah memiliki hasil koordinat global sehingga teknik registrasi yang digunakan bisa langsung menggunakan algoritma ICP. Hasil yang diperoleh adalah nilai Root Mean Square Error (RMS) adalah sama untuk kedua metode georeferensi langsung maupun georeferensi tidak langsung .
Kata kunci : target-to-target , cloud-to-cloud , Iterative Closest Point (ICP)
Abstract - Terrestrial Laser Scanning (TLS) technology can produce 3-dimensional modeling with good geometry. However, to be able to produce good geometric accuracy, one of which is the need for proper registration techniques and georeferencing processes. The registration technique that is widely used is the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. The success of this registration technique is affected by the percentage of overlap, the magnitude of the angle, and the distance between the two data point clouds. In the indirect georeferencing technique, the point cloud data does not yet have global coordinates, so to unify all the scan results, the registration method using target-to- target registration or cloud-to-cloud registration needs to be done before using the ICP algorithm. Whereas in direct georeferencing, point cloud data for all scan results already has global coordinates so that the registration technique can directly use the ICP algorithm. How precise is the direct georeferencing method compared to the indirect georeferencing method on the results of the registration of the two point cloud data will be discussed in this study. The results obtained are the Root Mean Square Error (RMS) value is the same for both direct georeferencing and indirect georeferencing methods.
Key words : target-to-target, cloud-to-cloud , Iterative Closest Point (ICP)

## 1.  PENDAHULUAN
Teknologi Terrestrial Laser Scanning (TLS) banyak digunakan untuk kebutuhan pembuatan model  3-Dimensi  (3D)  yang  menghasilkan geometri  yang  akurat  (Barus  dkk.,  2017; Keawaram  &  Dumrongchai,  2017;  Prasetyo, 2018;  Son  Simbolon  dkk.,  2017).  Teknologi tersebut juga banyak digunakan untuk berbagai keperluan  pemetaan  seperti  konstruksi, pertambangan, cagar budaya, kadaster, dan lain sebagainya  (Grussenmeyer  dkk.,  2012; Hendriatiningsih  dkk.,  2019;  Keawaram  & Dumrongchai,  2017;  Tang  dkk.,  2010).  Hasil pemindaian  menggunakan  teknologi  TLS  ini berupa point clouds yang  memerlukan proses
registrasi  dan  modeling  untuk  menghasilkan model  3D.  Proses  registrasi  yang  banyak digunakan  adalah  dengan  menggunakan algoritma Iterative Closest Point (ICP) (Features,  2017;  J.  Besl  &  Mckay,  1992;  Li dkk., 2020; Murtiyoso & Grussenmeyer, 2018; Vassilaki dkk., 2012). Namun, algoritma ICP ini  memerlukan  nilai  pendekatan  awal  yang tidak  boleh  terlalu  jauh  karena  dapat menyebabkan  iterasi  berhenti  dan  nilai kesalahan  minimumnya  berada  pada  ekstrim lokal  sehingga  posisi  antar  dua  data point clouds berbeda. (Features, 2017; Li dkk., 2020). Hal  ini  dipengaruhi  oleh  presentase overlap,

## BULLETIN OF
Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian (FITB) Institut Teknologi Bandung (ITB)
jarak, dan sudut orientasi antara dua data point clouds (Li  dkk.,  2020).  Untuk  mengatasi  hal tersebut, maka sebelum menggunakan algoritma ICP, perlu dilakukan registrasi awal untuk  mendekatkan  dua  data point clouds . Setelah itu baru dilakukan georeferensi secara global atau dapat dilakukan secara bersamaan pada saat proses registrasi dengan menggunakan  satu  data  pemindaian  sebagai acuan dari koordinat global. Metode ini disebut sebagai  metode  georeferensi  secara  tidak langsung,  artinya  menggunakan  transformasi antara  sistem  koordinat  alat  TLS  dan  tanah untuk  memperoleh  koordinat  global  untuk seluruh point clouds yang  telah  direkam (Reshetyuk,  2009).  Metode  ini  memudahkan pada  saat  melakukan  pemindaian  di  lapangan karena  tidak  semua  titik  berdiri  alat  perlu diketahui  koordinat  tanah/globalnya.  Akan tetapi  saat  proses  pengolahan,  memerlukan proses yang cukup panjang karena
memerlukan titik sekutu berupa natural points atau  target  yang  dipasang  saat  proses pemindaian.  Pada  metode  georeferensi langsung,  memerlukan  koordinat  global  di setiap  titik  berdiri  alat  TLS  agar  data point clouds yang dihasilkan langsung terikat kepada sistem koordinat global sehingga memudahkan pada saat melakukan proses registrasi (Scaioni & Polo, 2004). Oleh karena itu, perbandingan kedua  metode  ini  perlu  dilakukan  untuk melihat ketelitian registrasi yang dihasilkan.
Pemindaian  dilakukan  dengan  menggunakan alat  Terrestrial  Laser  Scanner  (TLS).  Prinsip kerja  TLS  pada  dasarnya  serupa  dengan  alat reflectorless total stations . Tujuan dilakukannya  penelitian  ini  adalah  melihat seberapa presisi metode georeferensi langsung dibandingkan  dengan  metode  georeferensi tidak  langsung  pada  hasil  registrasi  dua  data point clouds .

## 2. DATA DAN METODOLOGI
Data  yang  digunakan  adalah  pemindaian bangunan  di  Gedung  PAU  ITB  Alat  yang digunakan  adalah  TLS  Topcon  GLS-2000 dengan    pengukuran  jarak  menggunakan metode Pulse/TOF, akurasi jarak 3,5 mm dan kerapatan titik sebesar 12 mm.
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Metodologi penelitian.
Pada pemindaian, data yang diambil oleh alat TLS  adalah  jarak,  sudut  vertikal  dan  sudut horizontal  (Reshetyuk,  2009).  Pengukuran jarak  dilakukan  dengan  mengukur  waktu tempuh saat laser dipancarkan oleh transmitter dan ditangkap kembali oleh receiver sehingga waktu tempuh diolah untuk memperoleh jarak dari alat ke objek (Van Genechten dkk., 2008). Hasil  pemindaian  berupa  berjuta-juta point clouds . Tiap titik akan terdefinisi pada sistem koordinat yang ada pada alat. Parameter yang diperoleh adalah jarak (r), sudut horizontal (θ), dan  sudut  vertikal  (φ).  Persamaan  yang digunakan  untuk  menghitung  koordinat kartesian dari parameter yang sudah diperoleh adalah sebagai berikut (Van Genechten, 2008):

## X
Y Z r cos φ cos θ r  cos φ sin θ r  sin φ (Pers. 1)
dimana:
X, Y, Z : koordinat point clouds pada alat r,  φ,  θ  :  data  pengukuran  secara  berurutan berupa  jarak,  sudut  horisontal,  dan  sudut vertikal
Selain  koordinat point clouds ,  TLS  juga menyimpan data berupa warna (RGB) dari tiap titik yang diperoleh dari foto yang diambil oleh kamera  pada  alat  saat  proses  pemindaian berlangsung (Soudarissanane, 2016).
Pada  prinsipnya,  teknik  pemindaian  ini  bisa dilakukan  dengan  cara  georeferensi  langsung dan  tidak  langsung.  Teknik  pemindaian georeferensi  langsung  dapat  menghasilkan hasil  pemindaian  berupa  data point clouds berkoordinat  global  sedangkan  georeferensi tidak langsung menghasilkan data point clouds berkoordinat lokal. Untuk metode georeferensi tidak langsung, tetap diperlukan minimal satu data point clouds berkoordinat  global  untuk dapat  digunakan  sebagai  referensi  registrasi global  yaitu  mengubah  data point clouds berkoordinat lokal menjadi berkoordinat global sehingga  untuk  metode  georeferensi  tidak langsung,  tidak  memerlukan  seluruh  titik berdiri  alat  memiliki  koordinat  global, sedangkan untuk metode gereferensi langsung, maka seluruh titik berdiri alat memerlukan data berupa  koordinat  global,  yang  disebut  titik kontrol  pada  penelitian  ini.  Agar  hasil pemindaian  berupa point clouds berkoordinat global,  maka  memerlukan  pengukuran backsight ,  yaitu  alat  TLS  berdiri  di  titik referensi  yang  telah  diketahui  koordinatnya dan  membidik  titik  lainnya  yang  sudah diketahui koordinat globalnya untuk mengetahui orientasi dan pemindaian.

## Metode Georeferensi Langsung
Metode  georeferensi  langsung  merupakan metode untuk menghasilkan data point clouds hasil pemindaian langsung menjadi data point clouds berkoordinat  global  menggunakan ilustrasi pada Gambar 2 dan persamaan (2).
Berikut  ini  adalah  persamaan  transformasi pada alat TLS untuk menghasilkan data point clouds berkoordinat global sesuai ilustrasi pada Gambar 2. (Reshetyuk, 2009).
X X R κ X (Pers. 2)
dimana:
X e :  vektor  koordinat  tanah  pada  koordinat tanah/global
X scanner :  koordinat  alat  pada  koordinat tanah/global R ie (κ) : matriks rotasi pada sumbu κ X i : vektor koordinat point clouds pada alat
Gambar 2 . Ilustrasi pengukuran TLS metode georeferensi langsung (Reshetyuk, 2009).
Data  pemindaian  ini  diolah  menggunakan perangkat  lunak magnet collage untuk menghasilkan data point clouds berformat . e57 . Perangkat  lunak  ini  dapat  dimodifikasi  untuk menghasilkan  data point clouds berkoordinat lokal  maupun  global,  sehingga  data point clouds pemindaian  pada  metode  georeferensi langsung  dan  tidak  langsung  adalah  hasil pemindaian yang sama.
Untuk memperoleh koordinat titik-titik berdiri alat atau yang disebut sebagai titik kontrol pada penelitian  ini,  maka  perlu  dilakukan pengukuran titik kontrol sebagai berikut: a. Titik Referensi Titik referensi atau yang juga disebut Titik BM pada  penelitian  ini  berjumlah  ada  dua  buah. Sistem  Koordinat  yang  digunakan  adalah sistem koordinat proyeks Universal Transverse Mercator (UTM) dan tinggi orthometrik yang mengacu kepada Sistem Referensi Geospasial Indonesia (SRGI) 2013.
b. Pengukuran Titik Kontrol Pengukuran titik kontrol menggunakan metode poligon  dan  sipat  datar  memanjang.  Terdapat 12 titik kontrol yang disebar merata. Selain itu terdapat  penambahan  titik  bantu  yang berjumlah  9  titik.  Penambahan  titik  bantu dilakukan agar hasil pemindaian menggunakan alat  TLS  memenuhi  minimum  pertampalan
sebesar  20%.  Pengukuran  titik  bantu menggunakan  metode  pengukuran  ikatan kemuka. Gambar 3 memperlihatkan distribusi persebaran  titik  kontrol  dan  titik  bantu  serta titik referensi.
Gambar 3. Sebaran titik referensi, titik kontrol dan titik bantu.
c. Pengolahan Titik Kontrol Pengolahan  titik  kontrol  terbagi  menjadi  dua bagian, yaitu menghitung koordinat horisontal dan  vertikal.  Langkah  perhitungan  koordinat horisontal  dan  vertikal  dapat  dilihat  pada Gambar 4 dan Gambar 5 .
Gambar  4 menunjukkan  pengolahan  data sudut dan jarak horisontal dengan menghitung salah  penutup  sudut,  salah  penutup  absis  dan ordinat  untuk  menghitung  koordinat  awal pendekatan  yang  akan  digunakan  untuk memperoleh  koordinat  horisontal  yang  akan dimasukkan  ke  dalam  alat  TLS  saat pemindaian  untuk  metode  georeferensi langsung. Koordinat awal pendekatan diperlukan karena persamaan penentuan posisi koordinat  horisontal  berupa  persamaan  tidak linier (Ghilani & Wolf, 2015). Selain itu, hasil ukuran  yang  dimasukkan  ke  pengolahan  ini sudah  dikoreksi  menggunakan  kesalahan kolimasi sudut.
Gambar 5 menjelaskan pengolahan data beda tinggi  dengan  teknik least square untuk memperoleh  koordinat  vertikal  yaitu  tinggi orthometrik  yang  juga  akan  digunakan  untuk penggunaan metode point clouds georeferensi langsung.
Gambar 4 .  Langkah perhitungan koordinat horisontal.
Gambar 5. Langkah perhitungan koordinat vertikal.

## Metode Georeferensi Tidak Langsung
Metode  georeferensi  tidak  langsung  ini menggunakan  dua  titik  referensi  untuk menghasilkan  satu  dataset point clouds berkoordinat global yang akan digunakan pada proses  georeferensi  data point clouds lainnya dengan menggunakan ilustrasi pada Gambar 2 dan persamaan (2) sedangkan data point clouds lainnya memiliki koordinat lokal. Oleh karena itu, untuk menyatukan antara data point clouds hasil  seluruh  pemindaian  perlu  dilakukan registrasi dan georeferensi menggunakan satu dataset point clouds yang  sudah  berkoordinat global.
Registrasi  merupakan  proses  transformasi koordinat  3D  yaitu  untuk  menentukan  tujuh parameter  transformasi  berupa  parameter translasi  terhadap  tiga  sumbu  koordinat  (ΔX, ΔY,  ΔX)  dan  parameter  rotasi  terhadap  tiga sumbu  koordinat  (ω,  φ,  κ)  serta  satu  faktor skala  (S)  (Paul  R.  Wolf  et  al.,  2014). Diperlukan setidaknya tiga titik sekutu antara dua  data point clouds yang  berbeda.  Oleh karena  itu  diperlukan  area  yang  bertampalan untuk melakukan registrasi (Abbas dkk., 2014).
Pada  registrasi,  dilakukan  antara  dua  dataset point clouds agar  seluruh  data point clouds menjadi  satu  sistem  koordinat  baik  lokal maupun  global.  Registrasi  lokal  merupakan registrasi data point clouds yang menghasilkan data point clouds hasil  registrasi  yang berkoordinat  lokal  karena  data  awan  hasil pemindaian berkoordinat lokal sedangkan hasil registrasi point clouds berkoordinat  global, maka dataset point clouds yang sudah memiliki
koordinat  global  dijadikan  referensi  untuk proses transformasi dataset point clouds yang lain.
Pemilihan titik sekutu adalah menggunakan titik target yang telah terpasang di objek pemindaian maupun titik natural objek antar  dua  dataset point clouds yang bertampalan.  Ilustrasi  prinsip  registrasi  dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6 . Registrasi dua dataset point clouds (Reshetyuk, 2009).
Algoritma ICP membangun matriks transformasi  dengan  mencari  korespondensi point-to-point antara dua dataset point clouds dan  menyelaraskan  dua  dataset point clouds secara  akurat  melalui  iterasi  (Li  dkk.,  2020). Data point clouds dari  hasil  registrasi  global metode  georeferensi  langsung  dan  tidak langsung  masih  memiliki  jarak  antara  dua dataset point clouds oleh karena itu, algoritma ini  dipakai  agar  seluruh  dataset point clouds hasil  pemindaian  memiliki  jarak  minimum. Algoritma ICP ini dipakai ketika dataset point clouds ini  sudah  berdekatan  tetapi  belum maksimal.
Konsep dari algoritma ICP ini adalah sebagai berikut (Li dkk., 2019)
1. Mengambil kumpulan titik ρ i ϵ P di dataset point clouds P sebagai referensi 2. Mencari kumpulan titik ρ i di dataset point clouds Q yang merupakan korespondensi titik-titik.
3. Menghasilkan matriks transformasi dengan menggunakan titik-titik korespondensi  dan  mengubah  dataset point clouds Q  menjadi  kumpulan  data baru dengan matriks transformasi.
4. Menentukan  apakah  nilai  dRMS(P ∗ ,Q ∗ ) lebih kecil dari ambang batas (jarak antar titik-titik tetangga terdekatnya); jika lebih besar,  kembali  ke  langkah  2;  dan  akan terus beriterasi sampai kondisi konvergen nya  memenuhi  yaitu  dimana  nilai  dRMS (P ∗ ,  Q ∗ )  iterasi  sebelumnya  dan  iterasi sesudahnya sudah mendekati nol.
Algoritma  ICP  ini  dipakai  untuk  melakukan keselarasan seluruh data point clouds baik data point clouds hasil  metode  georeferensi langsung dan tidak langsung.
Untuk  mengetahui  kualitas  registrasi  antara dua  metode  berbeda,  dilakukan  perhitungan terhadap Root Mean Square (RMS)  dari registrasi. RMS registrasi merupakan akar dari nilai jarak antara data point clouds sampel yang berkorespondensi  dengan  data point clouds referensi.  RMS  semakin  mendekati  nol  maka dataset point clouds semakin berhimpit dengan data point clouds referensi. Perhitungan RMS dari  hasil  registrasi  dataset point clouds menggunakan Persamaan (3).
RMS 1 n d Pers. (3)
dimana: RMS : kualitas registrasi n : jumlah titik sampel d i :  jarak  antara point clouds sampel korespondensi dengan point clouds referensi

## 3. HASIL
Penempatan titik kontrol di sekeliling Gedung PAU terlihat pada Gambar 7 berikut. Dengan menggunakan Electronic Total Station (ETS) diukur sebanyak 12 titik kerangka dasar dan 9 titik  bantu  yang  bereferensi  terhadap  2  BM sebagai  titik  ikat.  Berdasarkan  SNI  Jaring Kontrol  Horizontal  Nomor  19-6724-2022, batas  toleransi  salah  penutup  sudut  kerangka dasar  horizontal  dengan  orde  empat  adalah 10√n detik, dengan “n” merupakan jumlah titik kerangka yang ada pada poligon. Nilai salah penutup  sudut  yang  didapat  berada  di  bawah batas  toleransi,  yaitu  -16  detik.  Nilai  salah penutup  linier  jarak  adalah  0,093  meter  atau setara dengan 1/3500 untuk presisi relatifnya. Hasil pengukuran dan pengolahan titik kontrol berupa koordinat horisontal dan vertikal yang akan  digunakan  untuk  pengolahan  data point clouds dapat dilihat pada Tabel 1 .
Gambar 7. Penempatan titik kontrol di Gedung PAU, ITB.
Berikut adalah hasil pemindaian Gedung PAU yang  berada  di  sebelah  Barat  Gedung Perpustakaan  menggunakan  TLS  setelah melalui proses filtering yang dapat dilihat pada Gambar 8 .
Gambar 8 . Data point clouds Gedung PAU (kanan).
Tabel 1. Koordinat horisontal dan vertikal titik kontrol.
Titik Easting (m) Northing (m) Linear Error CI 95% (m) Ketinggian (m) Keterangan BM 1 788495,957 9237760,257 0 774,985 Titik ikat BM 2 788479,631 9237761,325 0 774,267 Titik ikat 1 788449,084 9237769,185 0,0217 774,406 Titik kerangka dasar 2 788418,568 9237769,601 0,0470 774,470 Titik kerangka dasar 3 788415,242 9237796,967 0,0588 775,822 Titik kerangka dasar 4 788407,944 9237817,605 0,0767 776,033 Titik kerangka dasar 5 788407,786 9237860,303 0,1085 775,489 Titik kerangka dasar 6 788429,815 9237858,163 0,0995 775,498 Titik kerangka dasar 7 788447,290 9237862,868 0,0990 775,661 Titik kerangka dasar 8 788482,919 9237855,343 0,0911 775,888 Titik kerangka dasar 9 788475,611 9237831,937 0,0729 775,768 Titik kerangka dasar 10 788482,310 9237812,226 0,0564 775,819 Titik kerangka dasar 11 788474,829 9237794,034 0,0394 775,796 Titik kerangka dasar 12 788474,747 9237775,724 0,0199 775,806 Titik kerangka dasar 1.1 788455,961 9237772,504 0,0053 774,417 Titik bantu 1.2 788437,401 9237772,110 0,0397 774,420 Titik bantu 3.1 788416,335 9237785,692 0,0023 775,661 Titik bantu 4.1 788409,632 9237807,119 0,0158 775,902 Titik bantu 5.1 788407,727 9237838,092 0,0634 775,337 Titik bantu 8.1 788467,19 9237858,876 0,0163 775,868 Titik bantu 10.1 788474,335 9237820,610 0,0014 775,806 Titik bantu 11.1 788474,267 9237781,640 0,0127 775,805 Titik bantu 12.1 788469,225 9237771,971 0,0064 774,389 Titik bantu
Dari perhitungan teknik least square diperoleh standar  deviasi  titik  kerangka  dasar  0,066  m dan standar deviasi titik bantu 0,018 m  untuk perhitungan  koordinat  horisontal,  serta  0,003 m untuk perhitungan koordinat vertikal. Hasil yang diperoleh tidak begitu baik dibandingkan dengan  kerapatan  yang  diatur  pada  alat  yaitu 0,012 m. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh ketelitian pengukuran yang berada pada orde-4.
Oleh  karena  itu  agar point clouds hasil pemindaian  satu  dengan  yang  lainnya  dapat selaras, maka diperlukan algoritma ICP.
Proses  registrasi point clouds menggunakan perangkat  lunak Maptek I-Site Studio . Visualisasi  data point clouds hasil  registrasi dapat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9. Visualisasi data point clouds hasil registrasi (bagian sebelah barat Gedung PAU).
Rekapitulasi  nilai  RMS,  jumlah  titik  sampel, dan jumlah titik korespondensi hasil registrasi point clouds untuk  metode  georeferensi langsung  dan  tidak  langsung  secara  global dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Hasil registrasi metode georeferensi langsung.
No. Titik Pindai Jumlah pasangan titik yang bersesuaian Jumlah titik sampel Persentase Pertampalan (%) Nilai RMS separasi registrasi (m) 1 1 120 100 120,0 0,006 2 1_1 99 100 99,0 0,006 3 1_2 110 100 110,0 0,006 4 2 121 100 121,0 0,006 5 3 188 100 188,0 0,005 6 3_1 180 100 180,0 0,005 7 4 230 100 230,0 0,005 8 4_1 244 100 244,0 0,005 9 5 13 100 13,0*) 0,006 10 5_1 157 100 157,0 0,005 11 6 16 100 16,0*) 0,006 12 7 53 100 53,0 0,006 13 8 75 100 75,0 0,006 14 8_1 80 100 80,0 0,006 15 9 83 100 83,0 0,005 16 10 127 100 127,0 0,006 17 10_1 97 100 97,0 0,006 18 11 80 100 80,0 0,006 19 11_1 35 100 35,0 0,006 20 12_1 77 100 77,0 0,005 21 138 47 100 47,0 0,006 Nilai RMS rata-rata (m) 0,00567
Tabel 3. Hasil registrasi metode georeferensi tidak langsung.
No. Titik Pindai Jumlah pasangan titik yang bersesuaian Jumlah titik sampel Persentase Pertampalan (%) Nilai RMS separasi registrasi (m) 1 1 99 100 99,0 0,006 2 1_1 68 100 68,0 0,006 3 1_2 139 100 139,0 0,006 4 2 116 100 116,0 0,006 5 3 102 100 102,0 0,006 6 3_1 74 100 74,0 0,006 7 4 21 100 21,0 0,006 8 4_1 121 100 121,0 0,006 9 5 82 100 82,0 0,006 10 5_1 16 100 16,0*) 0,006 11 6 29 100 29,0 0,005 12 7 15 100 15,0*) 0,005 13 8 90 100 90,0 0,006 14 8_1 43 100 43,0 0,005 15 9 100 100 100,0 0,005 16 10 83 100 83,0 0,005 17 10_1 112 100 112,0 0,005 18 11 58 100 58,0 0,006 19 11_1 121 100 121,0 0,005 20 12_1 21 100 21,0 0,006 21 138 69 100 69,0 0,006 Nilai RMS rata-rata (m) 0,00567

## 4. PEMBAHASAN
Rata-rata  RMS  hasil  registrasi  untuk  metode georeferensi  langsung  dan  tidak  langsung adalah  0,006  m.  Tidak  terdapat  perbedaan RMS antara metode georeferensi langsung dan tidak  langsung.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa metode  georeferensi  langsung  dan  tidak langsung  tidak  mempengaruhi  kualitas  hasil registrasi  baik  secara  presisi  maupun akurasinya. Data point clouds yang ditransformasi dengan metode registrasi lokal dengan menggunakan titik sekutu natural dan target khusus maupun data point clouds yang sudah berkoordinat global, tidak mempengaruhi kualitas registrasi global.
Proses registrasi menggunakan algoritma ICP, memiliki syarat pertampalan data point clouds sebesar  20%.  Untuk  proses  registrasi menggunakan  alogaritma  ICP,  terdapat  dua
dataset point clouds pada Tabel 2 (titik pindai 5 dan 6) dan Tabel 3 (titik pindai 5_1 dan 7) yang  bermasalah  saat  proses  tersebut,  karena titik-titik yang berkorespondensi tidak memenuhi 20% dari jumlah titik sampel yang diambil.  Oleh  karena  itu,  dua  dataset point clouds tersebut hanya bisa dilakukan registrasi secara  manual  dan  tidak  bisa  diteruskan menggunakan  algoritma  ICP  sehingga  RMS registrasi  untuk  dua  dataset point clouds ini berbeda. Hal ini sangat bergantung kepada titik sekutu  yang  dipilih  secara  manual  pada  saat proses manual registration sehingga  akan berpengaruh kepada ketelitian model 3D yang akan dibangun nantinya. Pada proses registrasi metode  georefrensi  langsung,  langkah  akhir menggunakan  algoritma  ICP  juga  tidak  bisa dilakukan pada kedua titik tersebut, tetapi tidak perlu dilakukan proses registrasi secara manual karena  data point clouds sudah  memiliki
koordinat global sehingga kesalahan pada saat pemilihan titik sekutu tidak akan terjadi.
Kelebihan  dari  metode  georeferensi  langsung adalah  proses  pengolahan  data point clouds lebih  cepat  dilakukan  karena  tidak  perlu menggunakan teknik registrasi manual ataupun lokal,  dan  dapat  langsung  menggunakan algoritma  ICP,  sedangkan  kekurangannya adalah  proses  pengukuran  di  lapangan  lebih rumit karena harus mengukur titik-titik kontrol terlebih  dahulu.  Proses  georeferensi  metode tidak  langsung  memiliki  kelebihan  pada  saat pengukuran di lapangan, yaitu titik berdiri alat tidak  harus  memiliki  koordinat  global/terikat ke  tanah,  hanya  diperlukan  minimal  dua  titik referensi untuk memperoleh data point clouds berkoordinat  global  yang  akan  digunakan untuk  proses  georeferensi  data point clouds . Kelemahan  dari  metode  georeferensi  tidak langsung  adalah  pada  saat  melakukan  proses registrasi.  Pemilihan  titik  sekutu  menjadi sangat  penting  pada  saat  registrasi  untuk metode georeferensi tidak langsung karena hal ini dilakukan secara manual.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah kualitas registrasi data point clouds tidak berpengaruh pada pengukuran metode georeferensi langsung  dan  tidak  langsung  dikarenakan memiliki  ketelitian  yang  sama.  Dalam pelaksanaannya, proses registrasi global lebih cepat dilakukan mengunakan metode georeferensi  langsung,  sedangkan  proses pengukuran/akuisisi  data  di  lapangan  lebih cepat dilakukan menggunakan metode georeferensi tidak langsung. Pengaruh besarnya  presentase  pertampalan  antara  dua titik point clouds terhadap  ketelitian  hasil registrasi dengan metode cloud to cloud perlu diteliti  lebih  lanjut.  Diharapkan  penelitian selanjutnya dapat menganalisis kualitas model 3-dimensi  untuk  membandingkan  hasil point clouds metode georeferensi langsung dan tidak langsung.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas, M. A., Luh, L. C., Setan, H., Majid, Z., Chong, A. K., Aspuri, A., Idris, K. M.,  Farid,  M.,  &  Ariff,  M.  (2014).
Terrestrial Laser Scanners Pre- Processing: Registration and Georeferencing. Jurnal Teknologi , 71 (4),
115–122. https://doi.org/10.11113/jt.v71.3833 Barus, N. R., Prasetyo, Y., & Hani’ah. (2017). Analisis Akurasi Pemodelan 3D Menggunakan  Metode  Close  Range Photogrammetry (Crp), Unmanned Aerial Vehicle  (Uav)  Dan  Terrestrial  Laser Scanner (Tls). Jurnal Geodesi Undip , 6 (4), 169–179.
Features, G. (2017). An Iterative Closest Points Algorithm for Registration of 3D Laser Scanner Point clouds with . https://doi.org/10.3390/s17081862 Ghilani,  C.  D.,  &  Wolf,  P.  R.  (2015). Elementary Surveying An Introduction to Geomatics. In Pearson (14th ed.). Pearson Education, Inc.
Grussenmeyer, P., Alby, E., Landes, T., Koehl, M., Guillemin, S., Hullo, J. F., Assali, P., &  Smigiel,  E.  (2012).  Recording Approach  of  Heritage  Sites  Based  on Merging Point clouds From  High Resolution Photogrammetry and Terrestrial  Laser  Scanning. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , XXXIX - B5 , 553–558. https://doi.org/10.5194/isprsarchives- xxxix-b5-553-2012 Hendriatiningsih, S., Hernandi, A., Saptari, A. Y., Widyastuti, R., & Saragih, D. (2019). Building  Information  Modeling  (BIM) Utilization  for  3D  Fiscal  Cadastre. Indonesian Journal of Geography , 51 (3), 285–294. https://jurnal.ugm.ac.id/ijg/article/view/4
1783/pdf
J. Besl, P., & Mckay, N. D. (1992). A Method for  Registration  of  3-D  Shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , 14 (2),  239–256. https://doi.org/10.1109/34.121791 Keawaram,  B.,  &  Dumrongchai,  P.  (2017). Comparisons of Surveying with Terrestrial  Laser  Scanner  and  Total Station  for  Volume  Determination  of
Overburden  and  Coal  Excavations  in
Large  Open-Pit  Mine. International Journal of Geological and Environmental Engineering , 11 (12), 1031–1039. https://waset.org/publications/10008270/
comparisons-of-surveying-with- terrestrial-laser-scanner-and-total-station- for-volume-determination-of- overburden-and-coal-excavations-in- large-open-pit-mine Li, P., Wang, R., Wang, Y., & Gao, G. (2019). Fast Method of Registration for 3D RGB Point Cloud with Improved Four Initial Point Pairs Algorithm . 1 ,  1–25.
https://doi.org/10.3390/s20010138
Li, P., Wang, R., Wang, Y., & Tao, W. (2020).
Evaluation  of  the  ICP  Algorithm  in  3D Point Cloud Registration. IEEE Access , 8 , 68030–68048. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2 986470
Murtiyoso,  A.,  &  Grussenmeyer,  P.  (2018).
Comparison  and  assessment  of  3d registration and georeferencing approaches of point clouds in the case of exterior  and  interior  heritage  building recording. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences - ISPRS
Archives , 42 (2),
745–751. https://doi.org/10.5194/isprs-archives- XLII-2-745-2018 Paul R. Wolf, P. D., Bon A. Dewitt, P. D., & Benjamin  E.  Wilkinson,  P.  D.  (2014). Elements of Photogrammetry with Applications in GIS, Fourth Edition .
McGraw-Hill
Education.
https://www.accessengineeringlibrary.co
m/content/book/9780071761123
Prasetyo, Y. (2018). Analisis Tingkat Akurasi Model  Tiga  Dimensi  Gedung  Prof  .  H  . Soedarto  Sh  .  Menggunakan  Teknologi Terrestrial Laser Scanner ( Tls ) Berbasis Metode  Traverse. Jurnal Teknik , 39 (2), 94–98. https://doi.org/10.14710/teknik.v39n2.17 883 Reshetyuk,  Y.  (2009). Terrestrial laser scanning : Error sources, self-calibration and direct georeferencing . Scaioni,  M.,  &  Polo,  M.  (2004). Direct Georeferencing of TLS in Surveying of
Complex Sites .
Son  Simbolon,  A.  B.,  Yuwono,  B.,  & Amarrohman, F. (2017). Analisis Perbandingan Ketelitian Metode Registrasi Antara Metode Kombinasi Dan Metode  Traverse  Dengan  Menggunakan Terrestrial Laser Scanner Dalam Pemodelan  Objek  3  Dimensi. Jurnal Geodesi Undip , 6 (4), 285–294. Tang, P., Huber, D., Akinci, B., Lipman, R., & Lytle, A. (2010). Automatic reconstruction  of  as-built  building information  models  from  laser-scanned point clouds :  A  review  of  related techniques. Automation in Construction ,
19 (7),
829–843. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2010.06.
007 Van  Genechten,  B.  (2008). Theory and practice on Terrestrial Laser Scanning: Training material based on practical applications [Book]. Valencia, Spain. Vassilaki, D. I., Ioannidis, C. C., & Stamos, A. A.  (2012).  Automatic  ICP-Based  Global Matching  of  Free-Form  Linear  Features.
Photogrammetric Record , 27 (139), 311–
329. https://doi.org/10.1111/j.1477- 9730.2012.00692.x