Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Metode  Pemantauan  Pekerjaan  Konstruksi  Menggunakan Point  Clouds Berbasis Drone dan LiDAR Iphone
Sakti Aulia Sulistyo 1 , Akhmad Aminullah 1,* , Ashar Saputra 1
Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta 1 Koresponden*, Email: akhmadaminullah@ugm.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                  17 Januari 2023
Diperbaiki               06 Juli 2023 Disetujui                 25 Juli 2023
Keywords:  monitoring  progress,  point clouds, BIM
The demand for rapid and accurate information regarding the status of construction projects is  rising  in  the  construction  sector.  Due  to  frequent  change,  it  is  difficult  to  collect  the information  needed  for  monitoring  the  progress  of  the  construction  project.  In  most construction project sites, data acquisition relies on recording information manually on paper,
the use of photographs and  documents which cause space and time constraints.  This study proposes  4D  BIM  progress  monitoring  using  aerial  Drone  photos  and  iPhone  LiDAR processed  into  point  clouds.  LiDAR-based  point  cloud  data  from  the  iPhone  is  capable  of General Services Administration (GSA) requirements for architectural design projects with an average dimensional error of 0.011m. The latest observation shows that delay occurs in the projects  within  2.22%,  this  information  enable  project  managers  to  assess  progress  and manage  the  project  comprehensively.  Four-dimensional  visualization  facilitates  project managers in making rapid decisions based on real-time information, thereby reducing work time and cost overruns.
Kata  kunci:  pemantauan  pekerjaan, point clouds, BIM

## Abstrak
Kepentingan  industri  konstruksi  akan  informasi  yang  tepat  waktu  dan  akurat  tentang kemajuan  proyek  konstruksi  semakin  meningkat.  Informasi  yang  diperlukan  untuk mengukur  progres  proyek  konstruksi  tidak  dapat  dengan  mudah  dikumpulkan dikarenakan terus berubah. Pada sebagian besar lokasi proyek konstruksi, perolehan data bergantung pada pencatatan informasi secara manual di atas kertas, penggunaan foto dan dokumen  yang  menyebabkan  banyak  kendala  dalam  ruang  dan  waktu.  Penelitian  ini mengusulkan pemantauan  pekerjaan  berbasis BIM menggunakan foto udara Drone dan LiDAR Iphone yang  diproses  menjadi point  clouds .  Data point  clouds berbasis  LiDAR Iphone memenuhi persyaratan General Service Administration (GSA) untuk proyek desain arsitektural  dengan  kesalahan  rata-rata  dimensi  0,011  m.  Data  pengamatan  terakhir menunjukkan proyek mengalami keterlambatan produksi aktual sebesar 2,22 %, data ini memungkinkan  manajer  proyek  untuk  menilai  kemajuan  dan  mengelola  proyek  secara komprehensif.  Visualisasi  4  dimensi  memudahkan  manajer  proyek  untuk  mengambil keputusan  dengan  cepat  berdasar  informasi  aktual  sehingga  dapat  mengurangi  waktu pekerjaan dan pembengkakan biaya.

## 1. Pendahuluan
Kepentingan  industri  konstruksi  untuk  informasi  yang tepat waktu dan akurat tentang kemajuan proyek konstruksi semakin meningkat [1]. Pemantauan dan kontrol terus mene- rus di semua fase proyek adalah salah satu tugas tersulit da- lam manajemen proyek konstruksi [2], termasuk pengukuran kemajuan melalui inspeksi lokasi dan perbandingan dengan rencana  proyek,  sedangkan  kualitas  data  kemajuan  sangat bergantung pada pengalaman  surveyor  dan  kualitas  pengu- kuran [3].
Proses pembaruan jadwal, saat ini masih dilakukan secara manual.  Proses  ini  melibatkan  pengumpulan  data as-built dari situs, menganalisis data as-built yang dikumpulkan dan membandingkannya  dengan  kemajuan  yang  direncanakan, mengidentifikasi perbedaan antara kemajuan yang dibangun
dengan  kemajuan  yang  direncanakan  dan  kemudian memodifikasi  jadwal  [4].  Karena  proses  utama  dilakukan secara  manual,  diperlukan  waktu  yang  cukup  lama  untuk memperoleh dan menganalisis data. Bahkan, manajer proyek menghabiskan 30% - 50% dari jam kerja mereka untuk pe- ngumpulan  dan  analisis  data as-built dari  lokasi  sehingga membutuhkan upaya yang besar dari manajer proyek [5].
Informasi  yang  diperlukan  untuk  mengukur  progres proyek  konstruksi  tidak  dapat  dengan  mudah  dikumpulkan dikarenakan  terus  berubah.  Pada  sebagian  besar  lokasi proyek  konstruksi,  perolehan  data  bergantung  pada  penca- tatan informasi secara manual di atas kertas, penggunaan foto dan  dokumen  yang  menyebabkan  banyak  kendala  dalam ruang  dan  waktu  [6].  Otomatisasi  dianggap  sebagai  solusi paling  ekonomis  terkait  akuisisi  data  ini  [7].  Salah  satu
Sakti Aulia Sulistyo dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (197-204) 198
pendekatan  otomasi  yang  menjanjikan  didasarkan  pada teknologi Building  Information  Modeling (BIM)  yang menjadi standar dalam industri konstruksi [8].
BIM adalah proses pemodelan untuk desain, konstruksi, penggunaan dan pengelolaan bangunan oleh tim proyek yang terintegrasi dan bekerja sama dengan desainer, pembangun, pemilik  dan  pemangku  kepentingan  lainnya  yang  terlibat dalam siklus hidup bangunan atau fasilitas [9]. Pada penger- tian  yang  lain,  BIM  merupakan  langkah  penting  untuk manajemen  digital  proyek  konstruksi  yang  merupakan  pe- luang  untuk  membandingkan  secara  visual  antara  peren- canaan dan kinerja aktual di lapangan [10]. Model BIM 4D dapat  dibuat  dengan  mengintegrasikan  BIM  3D  dengan jadwal rencana [11] untuk optimalisasi proyek dan simulasi pemantauan kemajuan konstruksi.
Kim dan Son, Hyland, Keeffe, Dore, dan Brodie, Fathi, Dai  dan  Laurakis,  Patraucean,  Armeni,  Nahangi,  Yeung, Brilakis dan Haas [12-15] telah menemukan pengembangan solusi  otomatis,  dimana  penginderaan  jauh  telah  terbukti menjadi  metode  akuisisi  data  yang  paling  efektif  [16-17]. Teknologi  pengambilan  data  lapangan  meliputi  teknologi berbasis  gambar,  pemindaian  laser, Radio  Frequency Identification (RFID), Ultra-Wideband (UWB), Global Positioning System (GPS) dan jaringan sensor nirkabel [18]. Metode  pemantauan  kemajuan  otomatis  berbasis  BIM menggunakan BIM as-built (AB) 4D yang diperoleh dengan membandingkannya dengan BIM as-designed (AD) 4D dan mengidentifikasi perbedaan antara kedua model dengan cara penafsiran yang baik. Ini juga bermanfaat untuk mengetahui kebutuhan  pada  setiap  pemangku  kepentingan  sebelum menerapkan teknologi [19]. Walaupun demikian, belum ada kerangka  standar  atau  standarisasi  untuk  mengintegrasikan implementasi BIM di Indonesia. Oleh karena itu, metode ini diperlukan  untuk  mengembangkan  BIM  dalam  siklus konstruksi.
Tujuan  utama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam memperoleh data kemajuan, sehingga bisa digunakan dalam pemantauan setiap proyek konstruksi secara keseluruhan. Studi ini mengusulkan pengumpulan data di lokasi proyek menggunakan data point clouds yang diperoleh melalui Drone dan LiDAR Iphone 13 Pro . Studi kasus yang diambil penelitian ini adalah proyek pembangunan  gedung  bertingkat.  Proses  pengamatan ditinjau hanya pada pekerjaan struktural. Prosedur pelacakan kemajuan konstruksi dapat dilihat pada Gambar 1 .
Proses konvensional yang digunakan untuk memperoleh data  yang  terkait  dengan  kemajuan  proyek  konstruksi dianggap  tidak  efisien  baik  dari  segi  waktu  maupun  biaya, sehingga hal ini menyebabkan banyak penelitian diilakukan
pada bidang teknologi otomatisasi [20-22]. Berbagai perang- kat  teknologi  informasi  (TI)  diusulkan  sebagai  cara  untuk mengotomatisasi akuisisi data dikarenakan TI dapat mengi- rimkan  informasi  melalui internet secara daring. Teknologi TI seperti RFID, UWB, GPS dan pemindaian laser [18] telah banyak  digunakan  saat  ini.  Studi  tersebut  dapat  mening- katkan efisiensi pengumpulan data secara aktual dari lokasi proyek. Namun dalam praktiknya, metode yang diusulkan ini memiliki keterbatasan teknis sehingga tidak banyak diterap- kan  pada  proyek  konstruksi  khususnya  skala  kecil  [23]. Masalah yang terjadi adalah biaya pembelian peralatan dan perangkat lunak yang mahal serta pemeliharaannya.
Gambar 1. Pelacakan Kemajuan Konstruksi.
Fotogrametri adalah  teknik  yang  melibatkan  pengem- bangan  model point  clouds dari  foto  digital  untuk  mempe- roleh  data  tentang  kemajuan  konstruksi  [20].  Pengambilan foto  ini  memerlukan  kapasitas  ruang  memori  yang  besar, sehingga  penyimpanan  data  harus  diamankan  dikarenakan data progres kemajuan proyek perlu disimpan dari waktu ke waktu [24].
Pada teknologi pemindaian laser 3D, sinar laser dipancar- kan ke suatu objek dan jarak ke objek dihitung menggunakan waktu kembali perjalanan cahaya [5]. Studi representatif di bidang ini telah memeriksa metode pemantauan untuk proses dan  interferensi  mekanik,  listrik,  dan  pipa  ledeng  (MEP) dengan  membandingkan  dua  model  3D  atau  dengan memanfaatkan  metode  lain  untuk  membuat  model  3D menggunakan  data  kemajuan  aktual  yang  diperoleh  dari LiDAR  [17].  Namun,  karena  akuisisi  data  menggunakan LiDAR membutuhkan pancaran sinar laser, jika suatu objek memiliki  reflektansi  tinggi,  efisiensinya  menurun  [25]. Selain  itu,  penerapan  LiDAR  yang  terbatas  di  lingkungan
Pelacakan Kemajuan Konstruksi
BIM Perencanaan:
Jadwal & Gambar 2D Proyek
Pemindaian: LiDAR iPhone & Foto Drone As-Planned-Model Pemodelan 3D ( Point Clouds )
As-Built-Model
As-Planned-Model

## Deviasi Progres
dalam ruangan yang kompleks merupakan  hambatan untuk popularitasnya disamping biayanya yang mahal [26].
Augmented reality (AR) adalah kombinasi dari berbagai teknologi, di mana gambar virtual dari komputer ditambah- kan ke lingkungan nyata [27]. BIM adalah perangkat lunak representatif  yang  digunakan  oleh  AR  yang  juga  berlaku untuk visualisasi, simulasi, pemodelan informasi dan pengu- jian keamanan [28]. AR telah diadopsi oleh sejumlah besar penelitian tetapi masih ada banyak masalah yang  berkaitan dengan kenyamanan pengguna, kebisingan dan penyaringan interferensi data.
Tabel  1 menunjukkan  karakteristik  teknologi  akuisisi data  yang  didasarkan  pada  elemen  yang  harus  dipertim- bangkan untuk penggunaan dalam kemajuan proyek.
Tabel 1. Perbandingan Teknologi Akuisisi Data [20]
Perbandingan  Ponsel Fotogrametri  LiDAR Augmented Reality Biaya Sedang  Rendah Tinggi Tinggi Tingkat Otomatisasi Sedang  Sedang Tinggi Tinggi Kebutuhan Pendidikan Rendah  Rendah Tinggi Sedang Portabilitas Sedang  Sedang Tinggi Tinggi Kemampuan Rendah  Rendah Sedang  Tinggi

## 2. Metode
Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  proyek  pemba- ngunan  kampus  Universitas  Nahdhlatul  Ulama  (UNU) Yogyakarta.  Penelitian  dimulai  dari  tanggal  23  Juli  2022 sampai 24 Agustus 2022 dan kondisi proyek sudah berjalan hingga 2 lantai.

## Data penelitian
Data  penelitian  berupa  dokumen Detail  Engineering Design (DED), penjadwalan  proyek,  foto udara Drone dan LiDAR Iphone 13 Pro . Hasil foto udara Drone dan LiDAR Iphone 13 Pro dijadikan sebagai data point clouds [20] yang di  proses  melalui software  Polycam .  Proses  pemantauan pekerjaan  konstruksi  diimplementasikan  dengan  bantuan perangkat  lunak  berbasis  BIM  yaitu Synchro  4D  Pro . Software ini memiliki kelebihan berupa sistem otomasi yang singkat  dalam  melakukan  perhitungan  volume  dan  peman- tauan kemajuan jika dibandingkan dengan metode manual.
Synchro 4D Pro diproduksi oleh Bentley yang merupakan rangkaian  aplikasi  khusus  untuk  memvisualisasikan  digital konstruksi  hingga 7D dalam pengendalian proyek yang sa- ngat diperlukan dalam bidang jasa konstruksi [29]. Software ini  memungkinkan  perusahaan  konstruksi  untuk  menyele- saikan  pekerjaan  dengan  lebih  efisien  dan  meningkatkan penggunaan data untuk mengoptimalkan pengambilan kepu- tusan, sumber daya dan profitabilitas.
Tahapan  pengolahan  data  menggunakan Synchro yaitu mengimpor penjadwalan proyek, dokumen gambar konstruk- si  dan  data point  clouds untuk  dapat  divisualisasikan  dan memudahkan dalam pengendalian proyek selama pekerjaan konstruksi berlangsung.
Pemrosesan Data Point Clouds Sebuah awan titik ( point clouds ) adalah sekumpulan titik data  dalam  sistem  koordinat  3D.  Titik  data  ini  biasanya ditentukan  oleh  koordinat  X,  Y  dan  Z  yang  seringkali dimaksudkan  untuk  mewakili  permukaan  luar  suatu  objek [30].  Data point  clouds 3D  dapat  diperoleh  dari  berbagai sumber  data  seperti  pemindaian  laser,  gambar  dan  video melalui peralatan dan teknologinya masing-masing.
Akuisisi  data  dan  pengolahan  data point  clouds harus dilakukan dengan baik sehingga dapat memenuhi kebutuhan aplikasi konstruksi yang dimaksud. Pemindaian mentah yang diperoleh  melalui  proses  pemindaian  laser  harus  diproses. Tahap  pra-pemrosesan meliputi  pengindeksan dan pember- sihan  data. Tahap tersebut dilakukan dengan  menggunakan perangkat  lunak  yang  melibatkan  registrasi  pemindaian, filtrasi dan modifikasi point clouds [31].
Data Point Clouds Berbasis LiDAR
Pemindaian  gambar  adalah  teknik  yang  melibatkan pembacaan gambar secara optik dan mengubahnya menjadi data, informasi dan objek. Perangkat LIDAR adalah perang- kat yang mendukung pemindaian gambar. LiDAR meman- carkan  sinar  laser  ke  objek  pada  interval  tertentu  dan mengekspresikan bentuk objek dalam satu set koordinat 3D dengan menggunakan arah laser yang dipantulkan dan jarak yang diukur [20]. Titik-titik yang diperoleh dengan cara ini memiliki  koordinat  3  dimensi  yaitu  koordinat  X,  Y  dan  Z dimana  setiap  titik  penyusunnya  terbentuk  pada  titik  laser LIDAR yang dipantulkan dari objek [32].
Tabel 2. Fitur yang tersedia pada Iphone 13 Pro Spesifikasi Iphone 13 Pro Layar Super Retina XDR dengan ProMotion, Resolusi 2532 x 1170 piksel pada 460 ppi Kamera 12 MP dengan telefoto f/2,8, wide f/1,5 Video 4K  pada  kecepatan  60  fps  dan  Mode sinematik (1080p kecepatan 30 fps) Lokasi GPS,  GLONASS,  Kompas  digital (QZSS dan BeiDou) Sensor LiDAR, Face ID,  Barometer, Gyro tiga  sumbu,  Akselerometer,  Sensor kedekatan  jarak  dan  Sensor  cahaya sekitar Mode Malam Potret  bisa  menggunakan  LiDAR Scanner
Sakti Aulia Sulistyo dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (197-204) 200
Pada tahun 2020, teknologi LiDAR sudah bisa digunakan menggunakan Handphone Iphone mulai dari seri Iphone 12 Pro .    Akan  tetapi,  fitur  LiDAR Iphone yang  tersedia  pada App Store baru dimulai pada tahun 2021. Pada penelitian ini, aplikasi Polycam yang digunakan. Spesifikasi Iphone 13 Pro dapat dilihat pada Tabel 2 . Iphone 13 Pro dilengkapi  dengan  pemindai  LiDAR terutama  untuk  meningkatkan  kualitas  potret  mode  malam dengan  adanya Vertical  Cavity  Surface  Emitting  Laser (VCSEL) yang memberikan  100 kali lebih terang daripada LED yang memungkinkan penerangan fokus jarak jauh [33]. Namun sensor terintegrasi juga dapat digunakan untuk akui- sisi  data point  clouds. Teknologi  VCSEL  ini  memberikan kombinasi spektrum sempit, efisien tinggi, waktu naik pulsa cepat dan pergeseran spektral minimal dengan suhu. LiDAR Iphone mengirimkan  cahaya  menggunakan  larik  VCSEL [34].
Adanya  fitur  LiDAR Iphone akan  berdampak  besar terhadap  penggunaannya  di  masa  depan.  Fitur  LiDAR  ini diharapkan dapat  menyaingi teknologi  LiDAR yang harga- nya  sangat  mahal. Gambar  2 adalah  cara  pengambilan LiDAR iPhone .
Gambar 2. Pengambilan LiDAR iPhone.
Data Point Clouds Berbasis Drone Fotogrametri adalah teknik pemetaan melalui foto udara. Fotogrametri  berbasis drone dapat  memperoleh  data bangunan  besar  dan  area  medan  bangunannya.  Teknik  ini memungkinkan ekstraksi informasi 3D dari foto 2D sehingga sangat berguna dalam merekam detail arsitektur suatu bangu- nan  atau  gedung  [35].  Namun,  metode yang menggunakan drone ini menghasilkan output yang berbeda tergantung pada cuaca  dan  kecerahan  foto.  Selain  itu,  sulit  untuk mendapatkan  gambar close-up dan  kesalahan  relatif  besar cenderung  terjadi  sesuai  dengan  keterampilan  pekerja  dan kinerja  peralatan  [36]. Gambar  3 adalah  fotogrametri berbasis drone.  Drone yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah DJI Mavic Air 2 . . 3. Hasil dan Pembahasan Pemrosesan Point Clouds Pembuatan  data point  clouds dilakukan  menggunakan software Polycam . Tahap ini meliputi pengambilan gambar
lokasi,  pengindeksan  dan  pembersihan  data  [37]. Pengindeksan  di Polycam adalah  proses  menyatukan pindaian  dan  melibatkan  dua  langkah  yaitu  mengimpor pindaian  dan  pendaftaran  pindaian. File pindaian  yang diperoleh  dari  foto Drone dan  LiDAR iPhone diimpor  ke software  Polycam .  Proses  ini  dilakukan  untuk  memindai lokasi pekerjaan plat lantai, balok dan kolom bangunan untuk dapat divisualisasikan secara 3 dimensi.
Langkah selanjutnya adalah mengimpor hasil foto udara Drone dan  LiDAR.  Proses  ini  memakan  waktu  beberapa menit tergantung pada jumlah dan ukuran file pindaian yang diimpor.  Setelah  diimpor,  perangkat  lunak  meminta pendaftaran  pindaian.  Pemindaian  dapat  didaftarkan  secara otomatis  dengan  menekan  tombol upload  &  process yang telah tersedia.
Setelah mendapat hasil pindaian gambar secara otomatis menjadi point clouds , gambar tersebut siap untuk diekspor. Polycam dapat diekspor ke berbagai macam file seperti .rcp, .e57, .ply, .obj, .dxf, .fbx, .xyz, .las, .pts, .raw, .dae, .usdz, .stl dan .gltf. Gambar 4 adalah alur pemrosesan point clouds .
Gambar 3. Informasi Geometrik dengan Drone
Gambar 4 . Alur pemrosesan point clouds.
Pengambilan Data LiDAR iPhone
Foto Udara Drone
Pemrosesan data via Polycam
Point Clouds Awal
Perbaikan data via Blender
Point Clouds Akhir
Model 3D / Data Mesh
Gambar 5. Hasil Point Clouds Awal.
Hasil point clouds awal yang diperoleh melalui Polycam perlu  adanya  perbaikan  dimana  ada  beberapa  bagian  yang tidak terdeteksi, eror dan penumpukan. Point clouds tersebut diimpor  ke  aplikasi  lain  berupa Blender .  Proses  ini membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dikarenakan  perlu adanya  pengecekan  di  setiap  pengamatan  yang  dilakukan.
Gambar  5 adalah  salah  satu  hasil point  clouds awal  yang perlu diperbaiki atau dihapus yang ditandai lingkaran merah.
Data point  clouds awal  perlu  diperbaiki  untuk mendapatkan visualisasi status proyek yang telah dikerjakan secara aktual. Objek yang tidak terlihat atau tidak terdeteksi secara  sempurna  dihapus  sehingga  hanya  bagian  yang relevan dari point clouds yang tersisa [38].

## Penggunaan BIM 4D
BIM 4D digunakan melalui software Synchro . Dokumen berupa penjadwalan Ms. Project, gambar konstruksi model 3D dan hasil point clouds akhir yang sudah didapat di input ke dalam Synchro . Pengimporan ke dalam Synchro dilakukan secara  satu  per  satu. Gambar  6 adalah  hasil  impor ke Synchro .
Gambar 6. BIM 4D Synchro.
Tabel 3. Hasil Rekapitulasi Perbedaan Data Point Clouds dan 3D Model Deskripsi Dimensi dari Iphone (m) Dimensi dari Drone (m) Dimensi 3D Model (m) Kesalahan data Iphone (m) Kesalahan data Drone (m) Lt.2 K1-1 0,86 0,81 0,90 0,04 0,09 Lt.2 K3-1 0,69 0.88 0,70 0,01 0,18 Lt.2 K4-1 0,79 0,74 0,80 0,01 0,06 Lt.2 K4-2 0,80 0,84 0,80 0 0,04 Lt.2 K4-3 0,76 0,64 0,80 0,04 0,16 Lt.2 K4-4 0,80 0,89 0,80 0 0,09 Lt.2 K6-1 0,60 0,51 0,60 0 0,09 Lt.2 K7-1 1,10 1,19 1,10 0,00 0,09 Lt.4 K3A-1 0,79 - 0,80 0,01 - Lt.4 K3A-2 0,79 - 0,80 0,01 - Lt.4 K3A-3 0,78 - 0,80 0,02 - Lt.4 K3A-4 0,78 - 0,80 0,02 - Lt.4 K3A-5 0,78 - 0,80 0,02 - Lt.4 K8-1 0,80 - 0,70 0,10 - Lt.4 K8-2 0,76 - 0,70 0,06 - Lt.4 K8-3 0,70 - 0,70 0 - Lt.4 K4B-1 0,80 0,70 0,80 0 0,10 Lt.5 K3A-2 0,82 0,70 0,80 0,02 0,10 Lt.5 B1 0,55 - 0,55 0 -
Sakti Aulia Sulistyo dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (197-204) 202
Data point  clouds diperbarui  dalam  penjadwalan  supaya proses  pembaruan  kemajuan  proyek  dapat  dilakukan berdasarkan  data  aktual  yang  dibandingkan  dengan  data perencanaan. Proses pembaruan progres pekerjaan dilakukan setiap  pengambilan  data  lapangan.  Data-data  tersebut dibandingkan hingga akhir periode pengamatan.
Validasi Hasil Point Clouds Validitas point  clouds digunakan  untuk  menunjukkan tingkat  keakuratan  alat  ukur  digital  terhadap  model  3D. Dengan adanya validasi, maka kesalahan  dapat diukur dari perbandingan dimensi model 3D dengan data point clouds . Tabel 3 adalah hasil pengukuran data point clouds dan 3D modelnya.
Berdasar  panduan  yang  diterbitkan General  Service Administration (GSA)  Amerika  Serikat  terkait  BIM  untuk pencitraan  3D,  rentang  kesalahan  data  dimensi  maksimal 0,051 m pada proyek desain perkotaan dan maksimal 0,013 m pada desain arsitektural [20]. Penelitian ini mendapat hasil kesalahan rata-rata dimensi LiDAR Iphone sebesar 0,011 m sedangkan kesalahan rata-rata dimensi Drone sebesar 0,10 m. Hasil ini menunjukkan LiDAR Iphone telah memenuhi syarat untuk proyek desain arsitektural.
Terdapat beberapa faktor yang menyebabkan hasil point clouds kurang akurat yang menimbulkan efek dimensi yang lebih besar dibanding 3D modelnya. Gambar 7 adalah salah satu bukti hasil point clouds yang kurang akurat.
Gambar 7. Point clouds lantai 4 kolom K8-2.
Gambar tersebut memperlihatkan bahwa banyak bagian yang  tidak  terdeteksi  atau  menghilang.  Hal  ini  disebabkan proses pindaian dilakukan pada area yang cukup sulit dijang- kau seperti material sisa yang masih berantakan di area pro- yek, perancah yang masih terpasang dan adanya para pekerja yang  sering  bergerak  di  garis  pandang  pemindai.  Proses pendaftaran point  clouds menjadi  tidak  akurat  dan  me- nyebabkan  perbedaan  dimensi  yang  relatif  besar.  Hal  ini menyiratkan bahwa kualitas pemindaian yang diambil mem- pengaruhi  proses  pendaftaran  dan  proses  perhitungan volume. Gambar  8 adalah  kondisi  pemindaian  di  lokasi proyek.
Keakuratan  pemindaian  tidak  banyak  dipengaruhi  oleh ukuran  struktural  bangunan  seperti  kolom,  balok  dan  plat lantai,  melainkan  masalah  utama  yang  memengaruhi  yaitu
proses  pemindaian  itu  sendiri  yang  dirusak  atau  diganggu oleh  aktivitas  di  lokasi  pemindaian.  Berdasar  Gambar  8  di atas,  maka  penting  untuk  melakukan  pindaian  pada  waktu yang  tidak  terlalu  sibuk  untuk  mendapat  hasil  yang  akurat seperti di pagi hari sebelum para pekerja datang.
(a) (b) Gambar 8. Kondisi pemindaian: (a) lantai 4, (b) lantai 5.

## Pemantauan Pekerjaan Konstruksi
Proses  pemantauan  dilakukan  dengan  melakukan pembaruan  sesuai  dengan  data  aktual  di  lapangan. Pengamatan dilakukan selama 1 bulan untuk melihat progres pekerjaan. Data tersebut dibandingkan dengan data rencana untuk  melihat  status  proyek  ( ahead atau behind ). Status proyek  tersebut  dapat  divisualisasikan  berdasar  jumlah volume concrete dan volume  rencana. Perhitungan volume didasarkan  dari  volume  3D  modelnya. Gambar  9 adalah status kondisi proyek tanggal 24 Agustus 2022.
Gambar 9. Status kondisi proyek
Hasil  produksi concrete per  tanggal  24  Agustus  2022 seperti terlihat pada Gambar 9 dapat dilihat pada Tabel 4 . Tabel 4. Perbandingan jumlah produksi concrete Perbandingan Volume produksi Baseline (BL) 10.813,24 m 3 Earned Value (EV) 10.573,14 m 3
Baseline (BL) didapat dari data perencanaan sedangkan Earned Value (EV) didapat dari data aktual pekerjaan selama periode pengamatan. Perhitungan Earned Value berdasarkan data  hasil point  clouds. Pada  setiap  pengambilan  data
menggunakan Drone dan  LiDAR Iphone ,  dapat  terlihat pekerjaan  yang  sudah  terlaksana,  kemudian  visualisasi tersebut diperbarui pada data penjadwalan proyek sehingga dapat  terlihat  perbedaan  antara  data  aktual  dan  data perencanaan.  Data  pada Tabel  4 menunjukkan  kondisi proyek  sudah  mengalami  keterlambatan  sebesar  240,10  m 3 (2,22%).  Rencana  perbaikan  proyek  bisa  dilakukan  jika proyek  mengalami  keterlambatan  dan  dirasa  perlu. Keputusan  ini  dilakukan  oleh  manajer  proyek  sesuai kebutuhan.

## 4. Simpulan
Penelitian  ini  menggunakan point  clouds untuk untuk mengetahui status kondisi proyek. Metode akuisisi data point clouds berbasis foto udara Drone dan LiDAR Iphone 13 Pro berhasil  dikembangkan  dalam  BIM  4D.  Data point  clouds berbasis  LiDAR Iphone mampu  memenuhi  persyaratan General Service Administration (GSA) untuk proyek desain arsitektural.  Keakuratan  hasil  pindaian  ternyata  terganggu dengan adanya aktivitas yang berada di lokasi pekerjaan dan area pemindaian yang sulit dijangkau.
Pelacakan  kemajuan  proyek  terlihat  dengan  bantuan visualisasi  4  dimensi  yang  membandingkan  status  kondisi proyek antara data aktual dengan data perencanaan. Selama periode pengamatan, terjadi keterlambatan sebesar 2,22%.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  metode  akuisisi  data yang diusulkan pada penelitian ini efisien dan memungkin- kan manajer proyek untuk menilai kemajuan dan mengelola proyek  secara  komprehensif.  Visualisasi  4  dimensi  memu- dahkan manajer proyek untuk mengambil keputusan dengan cepat berdasarkan informasi aktual. Proses ini dapat mengu- rangi  waktu  pekerjaan  dan  pembengkakan  biaya  karena pendeteksian pekerjaan lebih mudah dipantau.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Kopsida,  I.  Brilakis,  &  P.  Vela, A  Review  of Automated  Construction  Progress  and  Inspection Methods.  Proc. 32 nd CIB  W78 Conf.  Constr. IT (2015) 421-431.
[2] S. Alizadehsalehi, & I. Yitmen, The Impact of Field Data  Capturing  Technologies  on  Automated Construction Project Progress Monitoring. Procedia Eng. (2016) 97-103.
[3] M.  Golpavar-fard,  F.  Pena-mora,  &  S.  Savarese, Monitoring of Construction Performance using Daily Progress  Photograph  Logs  and  4D  As-planned Models.  University  of  Illinois,  Urbana-Champaign (2015) 53-63.
[4] Y. Olawale,  & M. Sun,  PCIM: Project  Control and Inhibiting  Factors  Management  Model.  J.  Manage. Eng . (2013) 60–70.
[5] T.  Omar,  &  M.L.  Nehdi, Data  Acquisition Technologies  for  Construction  Progress  Tracking. Autom. Constr. 70 (2016) 143-155.
[6] M.  Bueno,  F.  Bosche,  Gonzalez-jorge,  Martinez- sanchez,  &  P.  Arias, 4-Plane  Congruent  Sets  for Automatic Registration of as-is 3D Point Clouds with 3D BIM Models. Autom. Constr. (2018) 120–134.
[7] K.C.  Yong, Automated  Schedule  Updates  using  As- Built  Data  and  a  4D  Building  Information  Model. ASCE Journal of Management in Engineering, Korea,
2017.
[8] Zoran  Pučko,  Nataša  Šuman,  &  Danijel  Rebolj, Automated  Continuous  Construction  Progress Monitoring using Multiple Workplace Real Time 3D Scans. University of Maribor, Slovenia, 2018.
[9] S.  Azhar,  M.  Khalfan,  &  T.  Masqod, Building Information  Modelling (BIM): Now  and  Beyond Australasian Journal of Construction, Economics and Building (2012) 12, 15-28.
[10] S.V.T. Tran, N. Khan, D. Lee, & C. Park, A Hazard Identification  Approach  of  Integrating  4D  BIM  and Accident  Case  Analysis  of  Spasial-Temporal Exposure Sustainability (2021) 13, 1-19.
[11] A. Braun, S. Tuttas, & A. Borrmann, A Concept for Automated  Construction  Progress  Monitoring  using BIM-based Geometric Constraints and Photogrammetric  Point  Clouds .  J. Inf.  Techno. Constr. (2015) 20, 68-79.
[12] C. Kim, & H. Son , Fully Automated Registration of 3D  Data  to  3D  CAD  Model  for  Project  Progress Monitoring, Autom. Constr . (2013) 35, 587–594.
[13] N.  Hyland,  S.O.  Keeffe,  C.  Dore,  &  S.  Brodie, Validation  of  As-Is  and  Asgenerated  IFC  BIMs  for
Advanced Scan-to-BIM Methods Automatic Validation  of  As-Is  and  As-generated  IFC  BIMs  for Advanced Scan-to-BIM Methods (2017).
[14] H. Fathi, F. Dai, & M. Lourakis, Automated As-built 3D  Reconstruction  of  Civil  Infrastructure  using Computer  Vision:  Achievements,  Opportunities,  and Challenges,  Adv.  Eng.  Informatics. (2015)  29,  149– 161.
[15] V.  Pătrăucean,  I.  Armeni,  M.  Nahangi,  J.  Yeung,  I. Brilakis, & C. Haas, State of Research in Automatic As-built Modelling, Adv. Eng. Informatics (2015) 29, 162–171.
[16] K.K.  Han,  D.  Cline,  &  M.  Golparvar-Fard, Formalized  Knowledge  of  Construction  Sequencing for  Visual  Monitoring  of  Work-in-progress  Via
Sakti Aulia Sulistyo dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 21, Nomor 3, Agustus 2023 (197-204) 204
Incomplete  Point  Clouds  and  Low-LoD  4D  BIMs, Adv. Eng. Informatics (2015) 29, 889–901.
[17] F.  Bosché,  M.  Ahmed,  Y.  Turkan,  C.T.  Haas, &  R. Haas, The  Value  of  Integrating  Scan-to-BIM  and Scan-vs-BIM Techniques for Construction Monitoring using Laser Scanning and BIM: The Case of  Cylindrical  MEP  Components,  Autom.  Constr. (2015) 49, 201–213.
[18] R. Supanan, S. Korb, K. Wuttipong, L. Narong, & C. Phatsaphan, Accuracy of 3-D Model Based on Point Cloud: A New Technology for Construction Progress Evaluation.  International  J.  Engineering  and Technology, Vol. 12, No. 2, 2020.
[19] Rafaela Bortolini, C.T. Formoso & Daniela D. Viena, Site Logistics Planning and Control for Engineer-to- Order Prefabricated Building Systems using BIM 4D Modelling . Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Brasil, 2019.
[20] Seungho  Kim,  Sangyong  Kim  &  Dong-Eun  Lee, Sustainable Application of Hybrid Point Clouds and BIM  Method  for  Tracking  Construction  Progress . Yeungnam University College, Daegu, Korea, 2020.
[21] M.  Golpavar-Fard,  F.  Peña-Mora,  &  S.  Savarese, Automated  Progress  Monitoring  using  Unordered Daily  Construction  Photographs  and  IFC-based Building  Information  Models . J.  Comput.  Civ.  Eng.
(2015) 29, 04014025.
[22] C. Kim, & H. Son, Automated Construction Progress Measurement using A 4D Building Information Model and 3D Data. Autom. Constr. (2013) 31, 75–8.
[23] Q.  Wang,  &  M.K.  Kim, Applications  of  3D  Point Cloud Data in The Construction Industry: A Fifteen- year Review from 2004 to 2018. Adv. Eng. Inf. (2019) 39, 306–319.
[24] S.  El-Omari,  &  O.  Maselhi, Data  Acquisition  from Construction  Sites  for  Tracking  Purposes.  Eng. Constr. Archit. Manag. (2009) 16, 490-503.
[25] Y. Turkan, F. Bosche, C. Haas, & R. Haas, Automated Progress Tracking using 4D Schedule and 3D Sensing Technologies. Autom. Constr. (2012) 22, 414–421.
[26] F. Dai, A. Rashidi, I. Brilakis, & P. Vela, Comparison of Image-based and Time-of-flight-Based Technologies  for  Three-dimensional  Reconstruction of Infrastructure. J. Constr. Eng. Manag . (2013) 139, 69–79.
[27] S.  Rankohi  &  L.  Waugh. Review  and  Analysis  of Augmented  Reality  Literature  for  Construction Industry. Vis. Eng. (2013) 1, 9.
[28] A. Shirazi, & A.H. Behzadan, Design and Assessment of  A  Mobile  Augmented  Reality-based  Information Delivery Tool for Construction and Civil Engineering
Curriculum. J. Prof. Issues Eng. Ed. Pr. (2015) 141, 04014012.
[29] Kevin K. Han, David Cline & Mani Golparvar-Fard, Formalized  Knowledge  of  Construction  Sequencing for  Visual  Monitoringof  Work-in-Progress  via Incomplete  Point  Clouds  and  Low-LoD  4D  BIMs. University of Illnois, Urbana, Amerika Serikat , 2015.
[30] Dong, Z., Liang, F., Yang, B., Xu, Y., Zang, Y., Li, J., Wang, Y., Dai, W., Fan,  H., Hyppa, J. &  Stilla, U., Registration  of  large-scale  terrestrial  laser  scanner point  clouds:  A  review  and  benchmark.  ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 163 ( March ), 327-342, 2020.
[31] Rex D. & Stoli, S., Applications of 3D Laser Scanning in a Production Environment. Chalmers University of Technology, 2014.
[32] Danijel  Rebolj,  Zoran  Pučko,  Nenad  Čuš  Babič Marko  Bizjak  &  Domen  Mongus, Point  Clouds Quality  Requirements  for  Scan  vs  BIM  Based Automated  Construction  Progress  Monitoring. University of Maribor, Slovenia, 2017.
[33] H. Moench, M. Carpaij, P. Gerlach, S. Gronenborn, R. Gudde,  J.  Hellming,  J.  Kolb  &  A.  van  der  Lee, VCSEL- based  Sensors  for  Distance  and  Velocity  in Vertical-Cavity  Surface-Emitting  Lasers XX.  San Francisco, California, Amerika Serikat, 2016.
[34] J. Gordana, G. Miro & F.A. Taboada, Iphone 13 Pro vs Professional  TLS  for 3D Indoor  Mapping . Proceedings  of  International  Conference  on Contemporary  Theory  and  Practice  in  Construction (2021) 26, 274-283.
[35] M.  Apriansyah  &  Harintaka,  Pembuatan  Model  3D Bangunan  LoD3  Dengan  Pemanfaatan  Foto  Udara dan Fotogrametri Terrestris. Journal of Geodesy and Geomatics (2023) Vol. 18, 243-252.
[36] Si  Van-Tien  Tran,  T.L.  Nguyen,  Hung-Lin  Chi, Doyeop  Lee  &  C.  Park, Generative  Planning  for Construction Safety Surveillance Camera Installation in 4D BIM Environment. The Hong Kong Polytechnic University, Provinsi  Otonomi  Khusus  Hong  Kong, 2022.
[37] Alvatara  Partogi,  Yudo  Prasetyo  &  Bandi  Sasmito, Analisis  Ketelitian  Data  Pemodelan  3  Dimensi Dengan Metode Traverse Dan Metode Cloud to Cloud Menggunakan Terrestrial Laser Scanner, Universitas Diponegoro, Indonesia, 2017.
[38] C. Beatriz, Guerra, Fernanda Leite & Kasey Faust, 4D BIM  to  Enhance  Construction  Waste  Reuse  and Recycle  Planning:  Case  Studies  on  Concrete  and Drywall  Waste  Streams . The  University  of  Texas  at Austin, Amerika Serikat, 2020.