E-ISSN 2599-0616 P-ISSN 2614-5979

## PERBANDINGAN ELEVASI DASAR SUNGAI BERDASARKAN HASIL ANALISIS PADA DEM DRONE, DEMNAS dan DEM SRTM
Zufrimar 1) , Edwina Zainal 2)
1,2,) Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Bung Hatta E-mail: zufrimar@bunghatta.ac.id , edwinazainal@bunghatta.ac.id 2)

## ABSTRAK
Model  elevasi  digital  (DEM)  yang  tepat  sangat  penting  untuk  memprediksi  penampang  sungai  pada daerah  aliran  sungai.  Perkembangan  teknologi  kendaraan  udara  tak  berawak  (UAV)  telah  banyak menjadi perhatian di berbagai bidang penelitian untuk mendapatkan informasi terbaru dari suatu daerah, karena mobilitas, resolusi tinggi dan biaya rendah sehingga dapat menjadi alternatif kompetitif untuk menghasilkan peta dengan georeferensi yang tepat. Dalam penelitian ini, penulis mengevaluasi akurasi dari DEM yang dihasilkan oleh citra UAV dengan membandingkan terhadap DEMNAS, DEM SRTM dan pengukuran topografi. Penulis melakukan analisis regresi pada elevasi dasar sungai Kuranji Padang, dimana  elevasi  dasar  sungai  tersebut  merupakan  hasil  dari  analisis  masing-masing  DEM.  Penulis menemukan hasil analisis  elevasi dasar sungai dari DEMDrone sebanding dengan DEMNAS dimana nilai  uji  korelasi  (r)  masing-masingnya  adalah  0.992  dan  0,954.  Hasil  analisis  oleh  DEMSRTM mempunyai rentang variasi data yang lebih lebar dibandingkan dengan hasil analisis DEMDrone dan DEMNAS.
Kata kunci : UAV, Digital Elevation Model, DEMNAS

## ABSTRACT
Digital  elevation  models  (DEMs)  are  essential  to  accurately  predict  river  cross-section  in  the watershed. Technological developments of unmanned aerial vehicles  (UAVs) or drone has received a lot  of  attention  in  various  research  field  to  get  the  latest  information  from  the  area,  because  of  its mobility,  high  resolution,  and  low  cost,  so  it  can  be  a  competitive  alternative  to  produce  maps  with precise georeferences. However, this has not been tested so far. In this study, We evaluated the accuracy of  the  DEMs  generated  from  UAV  imagery  by  comparing  it  to  DEMNAS,  DEM  SRTM,  and  direct topographic measurements. We performed regression analysis on the river bed elevation of the Kuranji River Padang, where the river bed elevation is the result of the analysis of each DEM.  The result found that for river bed elevation of the DEM Drone performed competitively to DEMNAS with the correlation test  value (r) were 0,992 and 0.954, respectively. The result of the DEM SRTM analysis  has a wider range of data variations than the DEM Drone and DEMNAS.
Keyword: UAV, Digital Elevation Model, DEMNAS
E-ISSN 2599-0616

## P-ISSN 2614-5979

## 1. PENDAHULUAN
Data  geometris  sungai  sangat  penting,  tidak hanya  untuk  perencanaan  perlindungan  banjir tetapi  juga  berguna  untuk  pengelolaan  sungai. Terlepas  dari  pentingnya  survei  konvensional  di sungai  yang  relatif  besar  telah  dilakukan  untuk memberikan  informasi  terbaru  dari  penampang sungai,  biaya  yang  dibutuhkan  survei  untuk pemetaan juga sangat besar, terutama pada sungai dengan  skala  menengah  dan kecil  karena  jumlah dan  panjang  bujurnya  cukup  besar  [1].  Oleh karena  itu,  kebutuhan  untuk  mengembangkan metode  pengukuran  baru  untuk  survei  sungai sangat  dibutuhkan  untuk  menghasilkan  peta dengan georeferensi yang tepat.
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) telah banyak menjadi  perhatian  di  berbagai  bidang  penelitian untuk  mendapatkan  informasi  terbaru  dari  suatu daerah, karena mobilitas tinggi, resolusi tinggi dan biaya  rendah  [2,  3].  Selain  itu,  UAV  dapat dipahami  sebagai  alat  pengukuran  fotogrametri yang  mempunyai  berbagai  aplikasi  baru  dalam domain jarak dekat dan menggabungkan fotogrametri udara dan terestrial. UAV fotogrametri  menggambarkan  tentang  platform pengukuran  fotogrametri  yang  dioperasikan  oleh remote  control,  semi  otonom,  otonom,  semua tanpa  dikendalikan  oleh  awak  [4],  dimana platform  tersebut  diklasifikan  ke  dalam  system fixed  dan  rotary  winged  serta  berdasarkan  berat dan kemampuan daya tahan [5].
Saat ini UAV dengan fungsi navigasi otonom telah  mencapai  tingkat  keandalan  praktis  dan menjadi platform yang berguna untuk akuisisi data spasial.  Selain  itu,  UAV  digunakan  untuk mengakses dan mengevaluasi bentuk dan struktur fitur dalam daerah tangkapan sungai dengan jarak jauh  dan  proses  hidrologi  seluruh  skala  spasial, temporal, spektral dalam peramalan hidrologi [6]. Produk  yang  paling  populer  adalah  data  Digital Elevation Model (DEM). DEM adalah visualisasi ketinggian dan kemiringan wilayah di permukaan bumi  dengan  format  tiga  dimensi  yang  disimpan dalam format digital berupa bentuk raster berbasis pixel atau vektor yang berbasis poligon, sehingga dapat diterapkan untuk menggambarkan geometri daerah aliran sungai [7], serta dapat menampilkan informasi  tentang  morphologi  permukaan  tanah guna  perkiraan  hidrologi  [8].  Namun,  ada beberapa  laporan  yang  menilai  keakuratannya
berbeda dari kondisi nyata, sehingga penelitian ini bertujuan  untuk  mengevaluasi  akurasi  model elevasi  digital  (DEM)  yang  berasal  dari  UAV (drone)  yang  dibandingkan  dengan  DEMNAS, DEM SRTM dan pengukuran topografi.
Data DEM yang dikelola secara nasional oleh Badan Informasi Geospasial (BIG) disebut dengan DEMNAS.  Data  DEMNAS  adalah  integrasi  data ketinggian yang mencakup data ALOS PALSAR resolusi  11.25m,  IFSAR  resolusi  5m,  dan TERRASAR-X resolusi 5m. DEMNAS mempunyai resolusi spasial yaitu 0.27-arcsecond, dan menggunakan datum vertikal Earth Gravitational  Model  2008  (EGM2008).  Pada DEMNAS  dilakukan  metode  penambahan  data masspoint  ke  dalam  ALOS  PALSAR,  IFSAR, atau TERRASAR-X menggunakan GMT-surface dengan tension 0.32 [9].
Pada  saat  ini,  data  DEMNAS  masih  belum banyak  dimanfaatkan  oleh  peneliti  di  Indonesia, karena  data  DEM  juga  dapat  diperoleh  dari website penyedia data seperti https://earthexplorer.usgs.gov/,  dll.  DEM  yang berasal dari website penyedia data tersebut adalah DEM  global  yang  mempunyai  resolusi  kecil sampai  menengah.  Diantaranya,  Shuttle  Radar Topography Mission (SRTM) mempunyai resolusi 1 arc second untuk 30 m pada ekuator di United  States  dan  3  arc  second  untuk  90  m  di seluruh dunia [10].
Sumber data DEM yang diperoleh dari metode UAV  (drone),  DEMNAS dan  DEM  SRTM yang digunakan  sebagai  dasar  perencanaan  untuk kepentingan daerah aliran sungai perlu dilakukan pengujian  ketelitian  terhadap  hasil  pengukuran topografi  agar  sumber  data  DEM  yang  diambil dari  metode  UAV  fotogrametri,  DEMNAS  dan DEM  SRTM  dapat  terpercaya.  Pemetaan topografi dibuat berdasarkan koordinat yang telah ditentukan  pada  pengukuran  titik  kontrol. Rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  hasil  perbandingan  antara  Digital Elevation  Model  (DEM)  dari  UAV  (drone), DEMNAS dan DEM SRTM terhadap pengukuran topografi  pada  pemanfaatannya  untuk  aplikasi wilayah  daerah  aliran  sungai.  Selain  itu,  penulis juga  mengharapkan  dapat  memperoleh  data topografi  sungai  dalam  waktu  singkat  dan menghasilkan  model  digital  resolusi  tinggi  pada daerah sungai yang kompleks dengan akurasi yang diperlukan.
E-ISSN 2599-0616

## P-ISSN 2614-5979

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Fotogrametri  adalah  suatu  metode  pemetaan dipermukaan  bumi  yang    menggunakan    foto udara  pada  ketinggian  tertentu    sebagai    media dengan menggunakan pesawat  UAV  (Unmanned Aerial Vehicle) [11]. UAV adalah    pesawat tanpa awak,  dikenal  juga  dengan  sebutan  drone. Penerbangan  UAV  dapat  dikontrol  secara autonomous oleh komputer didalamnya (autopilot), semi-autonomous,  atau  dikendalikan dengan  remote  control  oleh  seorang  navigator atau    pilot    diatas  tanah.  Sensor  yang    biasa    di gunakan  adalah  kamera  metric,video  dan  sistem kamera    yang  sangat  canggih  seperti  inframerah, sistem  LIDAR  udara,atau  kombinasi  keduanya. UAV  dapat  terbang    rendah    dengan    ketinggian dibawah  awan.  Tinggi terbang UAV dapat  diatur sesuai  dengan  keinginan  dan  kebutuhan.
Tujuan    penggunaan  drone    sebagai    alat perekaman data selain untuk pemetaan rupa bumi, juga    dapat    dimanfaatkan  dalam    berbagai keperluan      informasi    lahan  (wilayah)  atau dapat  juga  digunakan  sebagai Sistem  Informasi Geografis (Geographic Information System/GIS).
2.4 Ragam Peta Oleh Drone
Jenis peta yang dapat  dihasilkan  oleh  drone, sama dengan jenis peta yang dapat dihasilkan oleh satelit. Hasil pemetaan dengan drone yaitu  seperti peta  orthomosaik,  2D  dan 3D,  NDVI,  digital elevation  model  serta peta  thermal [12].
Proses  untuk  mendapatkan  sebuah  peta  yaitu melalui    penampalan    foto-foto    secara berkesinambungan  sehingga  membentuk sebuah gambar  peta  (image  map).  Hal dasar  yang harus dilakukan  agar  hasil  pertampalan  foto  dapat memberikan arti geometric, yaitu pertama  adalah koreksi    geometri  sehingga    distorsi  yang    ada pada    foto  udara    yang    dihasilkan    dapat dieliminasi  (orthorectified) dan  memiliki   skala yang    sama    untuk    mendapatkan    orthomosaics. Kedua adalah pengikatan titik kontrol yang sama sehingga  semua  titik  yang  ada  pada  foto  terikat pada sistem koordninat yang sama. Untuk itu perlu disiapkan  titik-titik  kontrol  yang  akurat  di  atas tanah  yang  dapat  dengan mudah diidentifikasi  di dalam citra foto udaranya.
2.5 Orthophoto
Orthophoto    adalah    penyajian    ortogafik tanah  dalam  bentuk  foto  yang  di jabarkan  dari foto    udara    dengan    proses  yang    disebut rektifikasi    diferensial  [13].  Proses    orthophoto akan    menjadikan    foto    dalam    proyeksi orthogonal    seperti    peta,  foto  ortho  hanya mempunyai satu skala.

## 2.6 Survey Topografi
Survey    topografi    adalah    survey    yang bertujuan    untuk    mencari    informasi  permukaan tanah.  Informasi  tersebut  dapat  berupa  tinggi rendah  hingga  keadaan  fisik  dan posisi  suatu benda,    baik    yang    berupa    alamiah    maupun buatan  manusia,  di  permukaan  lahan yang akan dipetakan.  Survey  ini  sangat  berguna  dalam pembuatan peta topografi.
Survei    topografi    juga    digunakan    untuk menentukan konfigurasi medan (terrain). Kegunaan survei topografi adalah untuk mengumpulkan  data  yang  diperlukan  untuk gambar  peta  topografi.  Gambar  peta  dari gabungan    data    akan    membentuk    suatu    peta topografi.    Sebuah    topografi    memperlihatkan karakter  vegetasi  dengan  memakai  tanda-tanda yang    sama    seperti    halnya    jarak    horizontal diantara beberapa features dan elevasinya masing- masing diatas datum tertentu.
Proses  pemetaan  topografi  sendiri     adalah proses  pemetaan  yang  pengukurannya  langsung dilakukan  di  permukaan  bumi  dengan  peralatan survei  teristris.  Teknik  pemetaan  mengalami perkembangan    sesuai    dengan    perkembangan ilmu    dan    teknologi.    Dengan    perkembangan peralaatan  ukur  tanah  secara  elektronis,  maka proses    pengukuran    menjadi    semakin    cepat dengan tingkat ketelitian yang tinggi, dan dengan dukungan teknologi GIS maka langkah dan proses perhitungan  menjadi  semakin  mudah  dan  cepat serta  penggambarannya  dapat  dilakukan  secara otomatis.   [14]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Studi area
Lokasi penelitian adalah daerah aliran sungai Kuranji,  Padang  Sumatera  Barat  yang  padat penduduk, tepatnya pada tepi sungai daerah Siteba Padang, yaitu Batang Kuranji Nanggalo. Pelaksanaan kegiatan perekaman dengan
E-ISSN 2599-0616 P-ISSN 2614-5979
teknologi  UAV  (drone)  dilakukan  sepanjang  +2 km  dengan  koordinat  hulu  100 0 22'13.10"E, 0 0 54'13.99"S dan koordinat hilir 100 0 23'02.41"E, 0 0 54'59.22"S.

## 3.2 Unmanned Arial Vehicle
Drone  merupakan  teknologi  Unmanned Aerial  Vehicle  (UAV)  untuk  bidang  pemetaan yang menghasilkan foto udara skala besar dengan jangkauan  area  yang  luas.  Foto  udara  tersebut kemudian dianalisis geospasial dan menghasilkan data  DEM  yang digunakan  untuk  analisis  daerah aliran sungai.
Pada  penelitian  ini,  pelaksanaan  kegiatan perekaman  dilakukan  dengan  UAV  dengan  type drone dji mavic 2 zoom pada ketinggian 15 m dari permukaan  tanah.  Tabel  1  dan  gambar  1 menunjukkan  spesifikasi  UAV  type  drone  dji mavic 2 zoom.
Gambar 1. Drone dji mavic 2 zoom
Tabel 1. Spesifikasi UAV Type Drone dji mavix 2 zoom Weight 905 g Size 322 x 242 x 84 mm Max Wind Resistance 29-38 kph Max Flight Time 31 minutes

## 3.3 DEMNAS
Data  DEMNAS  ini  dikelola  oleh  Badan Informasi  Geospasial.  Perolehan  datanya  dapat diunduh  secara  gratis  dengan  membuat  akun terlebih dahulu. Situs unduh untuk data DEMNAS ini  tergabung  dalam  sistem  one  map  policy  dari BIG  yaitu  http://tanahair.indonesia.go.id/.  Data DEM  diperoleh  dengan  mengakses  melalui  situs DEMNAS BIG: http://tides.big.go.id/DEMNAS/. Data hasil DEMNAS dibuka pada perangkat lunak untuk pemetaan dan analisis citra seperti Quantum GIS, ArcGIS, ER Mapper, Global Mapper, ENVI, dan perangkat lunak.
Hasil  validasi  di  Sumatera  menunjukkan bahwa akurasi DEMNAS lebih baik dibandingkan dengan  model  data  tinggi  yang  dibentuk  dari masspoint,  spotheight  dan  breakline  (selanjutnya akan  disebut  DTM).  Data  DEMNAS,  DTM  dan DSM  (IFSAR,  TERRASAR-X  dan  ALOS- PALSAR)  pada  Badan  Informasi  Geospasial untuk  wilayah  Sumatera  memiliki  Root  Mean Square  Error  masing-masing  sebesar  2.79m, 3.24m  dan  3.71m  dengan  bias  error  -0.13m,  - 0.63m dan 2.21m.
Gambar 2. DEM Image
3.4  DEM  SRTM  (Shuttle  Radar  Topography Mission) 30 m dan 90 m
Data  Shuttle  Radar  Topography  Mission (SRTM)  1  Arc  Second  (30  meter)  dan  3  Arc Second  (90  meter)  diunduh  lewat  situs  resmi USGS  Earthexplorer.usgs.gov.  Data  SRTM berbasis  Radar  yang  bisa  menembus  awan  dan menyediakan data  elevasi  untuk wilayah  tertentu maupun  global  serta  mempunyai  tingkat  akurasi yang  baik.  Data  DEM  SRTM  dapat  digunakan untuk  analisis  kemiringan  lereng  (slope),  dasar
E-ISSN 2599-0616 P-ISSN 2614-5979
pembuatan  jaringan  sungai,  pembuatan  kontur, analisis  pembuatan  batas  DAS,  dan  lain sebagainya  yang  berkaitan  dengan  elevasi. Meskipun,  SRTM  masih  belum  menjangkau beberapa  wilayah  pegunungan  dan  desert,  tetapi DEM SRTM tetap merupakan salah satu alternatif data DEM gratis yang mengkover seluruh wilayah permukaan bumi.

## 3.5 Pengukuran Topografi
Pengukuran  topografi  dilakukan  dengan menggunakan peralatan theodolit untuk memperoleh penampang sungai berupa data jarak dan elevasi yang terikat dengan titik koordinat BM adalah  X:  100.3720,  Y:  -0.9047,  Z:  3.300.  Pada pengukuran topografi dilakukan dengan memasang  10  tititk  patok  yang  jarak  patok  1  ke patok  10  adalah  825  meter.  Tabel  1  merupakan koordinat pengukuran topografi.
Tabel 2. Titik Pengukuran Topografi Patok Koordinat X Y Z 1 100 0 22'17.99" E 0 0 54'14.50" S -3.560 2 100 0 22'20.34" E 0 0 54'15.50" S -4.110 3 100 0 22'24.63" E 0 0 54'17.04" S -4.440 4 100 0 22'27.15" E 0 0 54'19.78" S -3.500 5 100 0 22'27.84" E 0 0 54'20.46" S -3.290 6 100 0 22'28.52" E 0 0 54'21.52" S -2.000 7 100 0 22'31.07" E 0 0 54'22.61" S -1.000 8 100 0 22'34.23" E 0 0 54'26.15" S 0.000 9 100 0 22'35.39" E 0 0 54'29.95" S 1.000 10 100 0 22'35.07" E 0 0 54'34.78" S 2.000

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 UAV
Hasil  perekaman  drone  berupa  foto  udara dengan jumlah sebanyak 709 foto dengan overlap sebesar  85%.  Data  GPS  atau  posisi  foto  terdapat di metadata dari foto tersebut yang nantinya akan
diekstrak  untuk  pemrosesan  selanjutnya.  Tahap pemrosesan  foto  udara  dibagi  menjadi  beberapa bagian, yaitu proses inisiasi/awal, proses pembuatan point cloud dan mesh, dan hasil akhir berupa  DEM,  Orthomosaic,  DSM  dan  peta penampang sungai.
Luas  area  yang  terfoto  dari  hasil  perekaman drone adalah 104,252 Ha dengan rata-rata ground sampling yaitu 21,96 cm. Dari 709 buah foto yang diambil,  foto  yang  berhasil  dikalibrasi  adalah sejumlah  709  buah  (100%).  Key  point  dari  tiap foto  berjumlah  rata-rata  16174  titik  dengan optimasi  kamera  adalah  5,56%  dari  perbedaan antara  setting  parameter  awal  dengan  hasil optimasi. Hasil penyamaan dari tiap foto rata-rata adalah 4862,51 kesamaan, maka terdapat rata-rata RMS  error  sebesar  3,53  meter  dan  kesalahan reproyeksi sebesar 0,13 piksel.
Dalam  studi  ini  drone  digunakan  untuk membuat peta DEM atau kontur pada suatu daerah aliran  sungai.  Produk  primer  berupa  peta  DEM yang dapat dilihat pada gambar 2. DEM diperoleh dengan cara interpolasi peta kontur digital dengan menggunakan  perangkat  lunak  ArcGIS  berbasis raster  data.  DEM  digunakan  untuk  mengetahui kemiringan  lereng,  arah  kemiringan  dan  profil medan.  DEM  yang  telah  dibuat  selanjutnya digunakan  untuk  membuat  model  geometri sungai,  diantaranya  alur  saluran  utama,  bantaran sungai  serta  penampang  melintang  sungai. Gambar 3 menunjukkan hasil dari data ortomosaic dan data DSM dari analisis DEMDrone sehingga didapatkan  foto  udara  sungai  Batang  Kuranji Nanggalo  beserta  garis  potongan  sungai,  yang terdiri  dari  116  potongan,  dalam  jarak  +2km. Pembuatan model geometri sungai diawali dengan impor  DEM  ke  dalam  ArcGIS.  Selanjutnya dilakukan digitasi alur utama sungai dan bantaran kiri  serta  kanan  sungai.  Kemudian  dilakukan digitasi  kembali  untuk  penampang  melintang sungai.  Alur  dan  penampang  sungai  secara otomatis mengikuti topografi dari DEM yang telah diimpor sebelumnya.

## 4.2  Perbandingan  Elevasi  Dasar  Sungai DEMDrone, DEMNAS, DEMSRTM
Hasil  analisis  DEMDrone,  DEMNAS  dan DEMSRTM  terhadap  nilai  elevasi  dapat  dilihat pada  tabel  3  dan  gambar  4,  dimana  titik pengukuran  berdasarkan  pada  titik  pengukuran topografi.  Perbandingan  hasil  masing-masing

## P-ISSN 2614-5979
DEM  terhadap  pengukuran  topografi  ditemukan hasil  pengukuran  DEMDrone  dan  DEMNAS sebanding,  dimana  perbedaan  diantara  keduanya tidak  terlalu  besar.  Berdasarkan  tabel  3  dan gambar  4  tersebut  menunjukkan  bahwa  nilai selisih elevasi hasil analisis pengukuran DEMNAS  terhadap  pengukuran  theodolite  lebih kecil  dibandingkan  dengan  selisih  elevasi  hasil analisis pengukuran DEMDrone dan DEMSRTM.
Gambar 3. Peta Sungai Batang Kuranji  Nanggalo dan Garis Potongan Sungai
Besarnya  perbedaan  nilai  elevasi  oleh  hasil analisis  DEMDrone  disebabkan  oleh  kelemahan drone  tipe  dji  mavic  2  zoom  yang  sulit  untuk menjangkau  dasar  sungai  [15].  Selain  itu,  hasil analisis  oleh  DEMSRTM  mempunyai  rentang variasi data yang lebih lebar dibandingkan dengan hasil analisis DEMDrone dan DEMNAS. Hal ini disebabkan salah satunya adalah karena perbedaan resolusi,  dimana  data  DEMNAS  mempunyai resolusi spasial yang lebih tinggi 0.27 arc-second dibandingkan  dengan  resolusi  DEMDrone  0.49 arc-second  dan  data  DEMSRTM  yang  masih  3 arc-second.
Meskipun begitu, berdasarkan analisis statistika regresi linear, nilai uji korelasi (r) yang diperoleh  dari  hubungan  elevasi  DEMDrone terhadap elevasi pengukuran topografi merupakan nilai  yang  terbesar  dibandingkan  DEMNAS  dan
DEMSRTM. Pada tabel 4 dapat dilihat hubungan korelasi  (r)  nilai  elevasi  masing-masing  DEM terhadap nilai elevasi pengukuran topografi.
Sementara  itu,  hasil  pengukuran  dari  titik patok 1 ke 10 didapatkan nilai elevasi dasar sungai yang mengalami peningkatan. Hal ini disebabkan oleh adanya pengaruh sedimentasi yang terjadi di daerah hilir sungai sehingga terjadi kenaikan dasar sungai.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Elevasi Dasar Sungai Patok  Theodolit (m) DEM Drone (m) DEMNAS (m) DEM SRTM 30x30 (m) DEM SRTM 90x90 (m) 1 -3.56 -3.916 -2 6.6997 5.2356 2 -4.11 -2.4074 -1 6.5244 3.8215 3 -4.44 -0.8531  -1.9557 5.8901 8.6366 4 -3.5 0.8078  -0.9152  11.5383 6.2738 5 -3.29 1.5544 0  13.4371 4.4493 6 -2 3.1364 0  12.3305 3.2487 7 -1 4.0744  -0.9571  12.5383 6.9444 8 0 6.1601 0.9851 12.5383 6.2133 9 1 5.4669 0 12.7466 5.4457 10 2 5.7784 -0.6545 10.7418 9.1883
Tabel 4. Perbandingan Nilai Uji Korelasi (r) DEM Drone 0.992 DEMNAS 0.954 DEM SRTM 30x30 0.920 DEM SRTM 90x90 0.810
E-ISSN 2599-0616

## P-ISSN 2614-5979

## Gambar 4. Peta Sungai Batang Kuranji Nanggalo dan Garis Potongan Sungai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam studi ini, penulis mendemonstrasikan penerapan  menggunakan  teknologi UAV  (drone) untuk menghasilkan DEM yang dapat digunakan dalam  metode  pemetaan  cepat  dengan  biaya rendah pada daerah aliran sungai Kuranji, Padang, Sumatera  Barat.  Untuk  mendapatkan  tujuan tersebut,  penulis  menganalis  data  DEMDrone tersebut  dan  membandingkan  dengan  hasil  data DEMNAS, DEMSRTM dan pengukuran topografi langsung.
Penulis  menyimpulkan  hasil  analisis  elevasi dasar  sungai  dari  DEMDrone  dengan  tipe  drone dji  mavic  2  zoom  mengarah  pada  hasil  yang memuaskan dengan nilai uji korelasi (r) terhadap pengukuran  topografi  langsung  adalah  0.992. Perbandingan  antara  DEMDrone  dan  DEMNAS terhadap  pengukuran  topografi  elevasi  dasar sungai hampir sebanding, hal ini terlihat dari nilai uji  korelasi  (r)  DEMNAS  yang  berselisih  0,038 dari  DEMdrone.  Sedangkan  hasil  analisis  oleh DEMSRTM mempunyai rentang variasi data yang lebih  lebar  dibandingkan  dengan  hasil  analisis DEMDrone  dan  DEMNAS.  Hal  ini  disebabkan salah  satunya  adalah  karena  perbedaan  resolusi, dimana  data  DEMNAS  mempunyai  resolusi spasial  yang  lebih  tinggi  0.27  arc-second dibandingkan  dengan  resolusi  DEMDrone  0.49 arc-second  dan  data  DEMSRTM  yang  masih  3 arc-second.
Pada studi masa depan, penulis merekomendasikan  untuk  melakukan  variasi ketinggian  penerbangan  pada  drone,  dimana penerbangan  yang  lebih  rendah  menghasilkan DEM yang lebih baik [16].
UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Program  Hibah Internal, Universitas Bung Hatta

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Watanabe  Y.  dan  Yoshihisa  K.  2016.  UAV Photogrammetry  for  Monitoring  Changes  in River  Topography  and  Vegetation.  Procedia Engineering 154, p. 317-325.
[2] Haubeck  K.,  dan  T.  Prinz.  2013.    A  UAV- based  low-cost  stereo  camera  system  for archaeological  surveys,  experiences  from Doliche  (Turkey),  International  Archives  of the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial Information Science, Vol. XL-1 /W2.
[3] Siebert  S.  dan  J.  Teizer.  2014.  Mobile  3D mapping  for  surveying  earthwork  projects using  an  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV) system, Automation in Construction, 41, p. 1- 14.
[4] Eisenbeiβ  H.  20009.  UAV  Photogrammetry. Institut  für  Geodäsie  und  Photogrammetrie Zurich,  ISSN  0252-9335,  ISBN  978-3- 906467-86-3.
[5] Woodget  A.  S.,  Robbie  A.,  Ian  P.  M.,  dan Evelyn  H.  2017.  Drones  and  Digital Photogrammetry:  from  classifications  to continuums  for  monitoring  river  habitat  and hydromorphology, WIREs Water, p. 1-20.
[6] Acharya  B.  S.,  Mahendra  B.,  Filippo  R., Alonso  P.,  Matthew  P., Deepak  R.  J.,  Sheng W.,  Toby  D.,  Ram  L.  R.,  Gehendra  K.,  & Sadikshya  S.  2021.  Unmanned  Aerial
Vehicles in Hydrology and Water Management:  Applications,  Challenges,  and Perspectives. Water Resources Research, 57.
[7] Sulianto,  A.,  Haji,  T.S.,  2006.  Definisi Numerik Jaringan Drainase dan Daerah Aliran Sungai  dari  Model  Elevasi  Digital  untuk

## P-ISSN 2614-5979
Model Hidrologi,Fakultas Teknlogi Pertanian
Universitas Brawijaya, Malang.
[8] Bagas  H.  P.,  Rintis  H.,  Setiono.  (2019). Analisis  Banjir  Tahunan  Kota  Surakarta Menggunakan  Watershed  Modelling  System
(WMS). e-Jurnal Matriks Teknik Sipil.294.
[9] Badan Informasi Geospasial.
2018.
https://tanahair.indonesia.go.id/demnas/#/
[10] Gallant,  J.C.,  2011.  Adaptive  smoothing for  noisy  DEMs.  In:  Geomorphometry 2011,
International  Society  for  Geomorphometry.
Redlands, California.
[11] Wolf,  P.R.  1993.  Elemen  Fotogrametri dengan Interpretasi Foto Udara dan Penginderaan  Jauh.  Yogyakarta:  Gadjah
Mada University Press.
[12] J. P. Dash, M. S. Watt, G. D. Pearse, M.
Heaphy,  and  H.  S.  Dungey.  2017.  Assessing very  high  resolution  UAV  imagery  for monitoring  forest  health  during  a  simulated disease  outbreak,  ISPRS  J.  Photogramm.
Remote Sens., vol. 131, pp. 1–14.
[13] Nielsen,  M.  Ø.  2004.  True  Orthophoto
Generation. Thesis. Informatics and Mathematical Modelling, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark.
[14] (https://bpsdm.pu.go.id/center/pelatihan/ uploads/edok/2018/05/32d24_Modul_4_Peng enalan_Survey_Topografi.pdf)
[15] Samuel  J  S.,  Banata  W  R.  2016. Teknologi  Drone  untuk  pembuatan  peta kontur:  studi  kasus  pada  kawasan  P3SON Hambalang.  Jurnal  Teknik  Hidarulik  Vol.  7
No.2, pp: 179-19
[16] Leitao  J.P.,  Matthew  M.  V.,  Andreas  S.,
Jorg R. 2016. Assessing the quality of digital elevation  models  obtained  from  mini unmanned  aerialvehicles  for  overland  flow
modelling  in  urban  areas.  Hydrology  and Earth System Sciences 20, 1637-1653.