http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145
Cara mensitasi artikel ini: Syafi’i, A.A. (2022) Pengolahan Foto Udara untuk Simulasi Permodelan Hidrologi Tambang. Buletin Profesi Insinyur 5(2) 095-100

## Pengolahan Foto Udara untuk Simulasi Permodelan Hidrologi Tambang
Analisis  hidrologi  di  PT  XYZ  memegang  peranan penting  terutama  dalam  menentukan  kondisi  pit.
Tantangan bisnis dalam industri pertambangan salah satunya  ditentukan  oleh  optimasi  permodelan hidrologi yang akan memengaruhi rekayasa keteknikan, keamanaan lingkungan kerja, konstruksi, produksi,  dan  lingkungan.    Akusisi  foto  udara menggunakan  drone/UAV  ( unmanned  aerial  vehicle ) menghasilkan  citra  foto  yang  dapat  diekstraksi menjadi  Digital  Elevation  Model  (DEM)  berupa  data kontur dari kondisi faktual perusahaan tambang di PT XYZ.  Menggunakan  software  pengolahan  citra  foto udara,  AGISOFT  dan  sotware  pengolahan  data geospasial,  ArcGIS  Pro,  selanjutnya  dilakukan  upaya pengolahan  data  yang  akan  menghasilkan  3D  model pit  tambang  PT  XYZ,  DEM,  arah  aliran  air  dan akumulasi  aliran  air.  Analisis  dilakukan  dengan menggunakan  tools  hidrologi  ArcGIS, flow  direction dan flow accumulation . Hasil analisis dari pengolahan data menghasilkan peta topografi, arah aliran air dari tempat  tinggi  ke  tempat  yang  rendah  dan  akumulasi aliran  air  tambang  berdasarkan  elevasi.  Permodelan hidrologi  di  perusahaan  tambang  ini  menghasilkan dua arah aliran air yang utama, yaitu di sisi Timur dan Tenggara pit tambang PT XYZ.
Kata  kunci :  DEM,  foto  udara,  permodelan  hidrologi, tambang
Diajukan: 18 Agustus 2022 Direvisi: 12 September 2022 Diterima: 12 Desember 2022 Dipublikasikan online: 13 Desember 2022

## Ahmad Ali Syafi’i 1
1 Program Studi Teknik Pertambangan, Universitas Lambung Mangkurat
 ali.syafii@ulm.ac.id

## Pendahuluan
Penginderaan  jauh  merupakan  suatu  sistem  untuk memperoleh  data  yang  lebih  luas  tanpa  kontak langsung dengan objeknya. Penginderaan jauh memiliki kemampuan merekam permukaan bumi area yang luas dalam satu waktu perekaman. Deteksi objek penginderaan  jauh  untuk  menentukan  apakah  citra udara atau satelit tertentu mengandung satu atau lebih objek  yang  termasuk  dalam  kelas  yang  diminati  dan mencari  posisi  setiap  objek  yang  diprediksi  dalam gambar. Istilah ‘objek’ yang digunakan dalam survei ini mengacu  pada  bentuk  umumnya,  termasuk  objek buatan manusia (misalnya kendaraan, kapal, bangunan, dan  lain-lain)  yang  memiliki  batas  yang  tajam  dan lingkungan  independen,  serta  objek  lansekap,  seperti penggunaan lahan/tutupan lahan yang  memiliki batas- batas tidak jelas dan merupakan bagian dari lingkungan (Cheng dan Han, 2016).
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah  satuan sistem  yang  melibatkan  informasi  geografis  untuk menjawab  pertanyaan  dan  menentukan  keputusan melalui  analisis  data,  mengidentifikasi  pola,  dan mengevaluasi tren (Diatmiko, 2022). SIG mengintegrasikan hardware , software,  data,  user, dan workflows menjadi  satu kesatuan  paket yang komprehensif. Sedangkan menurut Kertawidana
(2019),  SIG  adalah  suatu  komponen  yang  terdiri  dari perangkat  keras,  perangkat  lunak,  data  geografis  dan sumberdaya  manusia  yang  bekerja  bersama  secara efektif  untuk  memasukan,  menyimpan,  memperbaiki, memperbaharui, mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan, menganalisa dan menampilkan data dalam suatu informasi berbasis geografis.
Masyarakat luas mulai mengenal teknologi Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV) atau  pesawat  tanpa awak,  umumnya  dikenal  dengan  drone  merupakan teknologi  terbaru  yang  melengkapi  dan  mendukung dalam aktivitas pemetaan dan pemotretan udara. UAV secara intensif terus dikembangkan oleh para ilmuwan, peneliti, dan praktisi baik nasional maupun internasional  untuk  aplikasi  pemetaan.  UAV  dipilih sebagai  alternatif  teknologi  akusisi  data  inderaja  dan spasial  dengan  alasan  relatif  lebih  murah  dan  efisien. Selama  satu  dekade  terakhir,  UAV  lazim  digunakan  di pasar  komersial  karena  beragam  kemampuan  dan aplikatif di berbagai bidang (Stewart, 2021).
Salah  satu  kegiatan  pit  PT  XYZ  yaitu  monitoring lokasi tambang menggunakan survey udara menggunakan  drone.  Monitoring  dilakukan  untuk pengawasan  terhadap  topografi  lokasi  tambang  dan evaluasi  aliran  air  permukaan  ( run-off )  di  pit  tambang (Padro dkk., 2022). Run-off didefinisikan sebagai aliran air  hujan  dalam  skala  kecil  (mm),  yang  tidak  disusupi
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145
oleh  permukaan  tanah  (curah  hujan  berlebih),  dan merupakan  fenomena  yang  kompleks  dengan  arah aliran yang tepat, debit satuan (debit per satuan  lebar aliran),  dan  kedalaman  sangat  bervariasi  di  seluruh permukaan ( Jaafar dkk., 2014). Permodelan  hidrologi  dibutuhkan  PT  XYZ  untuk menentukan  titik  lokasi  daerah  tangkapan  air ( watershed ).  Penelitian  ini  menggunakan  foto  udara drone  PT  XYZ,  bertujuan  untuk  mengolah  dan memproses  data  DEM  sehingga  dapat  dianalisis  dan disimulasikan arah aliran dan akumulasi air permukaan ( run- off)  di  pit  tambang.  Artikel  ini  lebih  menekankan pada proses analisis dan penggunaan foto udara untuk simulisi  permodelan  hidrologi  khususnya  pada  kasus yang dipilih yaitu pit suatu perusahaan. Sehingga, nama perusahan tidak ditampilkan secara terbuka.

## Metode
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah pengambilan  foto  udara  langsung  di  lapangan  dengan menggunakan pesawat nirawak yaitu drone  jenis  DJI 4 Phantom Pro. Jumlah foto udara  yang  diakusisi  adalah sebanyak 309 foto,  overlapping foto udara sebesar 80% dan  tinggi  terbang  120  meter.  G round  resolution yang dihasilkan sebesar 3.75 cm/pixel (Gambar 1).
Gambar 1 Processing Report dari Agisost Metashape
Software Agisoft Metashape digunakan mengolah foto udara  untuk  proses  ortomosaik  foto  dan  membangun DEM.  Pengolahan  data  spasial  didukung  software ArcGIS Pro dari ESRI. Akusisi foto udara di PT XYZ tidak menggunakan titik ikat atau ground control point (GCP).
Gambar 2 Lokasi Kamera dan Image Overlap

## Hasil dan Pembahasan
Pengolahan Foto Udara, Ortomosaik dan DEM
Berikut  merupakan  alur  kerja  pengolahan  foto  udara yang dilakukan menggunakan software Agisoft
Metashape  (Gambar  3).  Langkah  langkah  tersebut antara lain:
1. Menambahkan  foto  drone  hasil  terbang  ke  dalam software ( add photos ).
Gambar 3 Diagram Alir Akusisi dan Pengolahan Foto Udara
2. A lign photos, yaitu membuat matching point dari 2 atau  lebih  foto.  Pada  tahap  ini  dapat  dihasilkan model 3D awal.
3. Dense  cloud, merupakan  tahap  menghasilkan kumpulan  titik  elevasi  dengan  jumlah  yang  banyak melalui pengolahan foto udara.
4. Membangun mesh, merupakan  tahap  membangun model 3D dari foto udara. Hasil dari mesh digunakan lebih lanjut untuk proses ortofoto.
5. Membangun texture, merupakan tahap pembentukan  model fisik secara  3D dari  morfologi yang ada di tangkapan foto udara. 6. Membangun  ortomosaik,  ortofoto  merupakan koreksi kesalahan geometrik foto udara menggunakan  data  DEM  dan  dimanfaatkan  untuk proses lebih lanjut.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145
7. Membangun Digital Elevation Model (DEM)
(Gambar  4),  merupakan  model  medan  digital berformat  Raster.  Data  DEM  memiliki  informasi elevasi hingga mampu memodelkan cut and fill.
Gambar 5 Diagram Alir Permodelan Hidrologi menggunakan ArcGIS Pro

## Permodelan Hidrologi Tambang
Simulasi  permodelan  hidrologi  dilakukan  dengan konsep SIG
menggunakan software, tools Geoprocessing ,  dan model  builder ArcGIS  Pro,  dengan prinsip  yaitu  pemanfaatan  teknologi  geospasial.  Data yang  digunakan  adalah  data  Raster  berupa  DEM ekstraksi  akusisi  foto  udara.    Proses  permodelan digambarkan  dalam  diagram  alir  seperti  terlihat  pada Gambar 5. Gbar 3.
Gambar 6 Kontur pit tambang PT XYZ
Langkah  langkah tersebut didetilkan dengan penjelasan berikut:
Membangun kontur dari  DEM hasil foto udara dengan resolusi DEM 30 cm/pixel seperti terlihat pada Gambar
6. Kualitas  DEM dilihat dari tingkat akurasi elevasi tiap pixel (keakuratan absolut) dan tingkat akurasi morfologi yang  ditampilkan  serta  ketinggian  terbang  dari  drone (keakuratan penentuan kualitas DEM).
1. Merepresentasikan  morfologi  permukaan  dari  nilai elevasi  dengan  membangun  TIN  ( Triangular Irregular  Network )  (Gambar  7).  Input  parameter yaitu  sistem  koordinat  UTM  zona  50S  dan  input feature secara optional yang  digunakan  untuk mendefinisikan bentuk permukaan TIN adalah mass point (Hammed dkk., 2021).
Gambar 7 TIN Mass Point
2. TIN dibangun menjadi data Raster. Input parameter yaitu  tipe  luaran  data floating  point, metode  yang digunakan  linier,  jarak sampling menggunakan cell size dengan sampling value 1 dan Z factor 1.
3. Membangun fill, untuk  mengeliminasi  data  dari permukaan  raster  yang  tidak  sempurna. Fill berfungsi  untuk  menutup  cekungan/kubangan  di bawah nilai elevasi 0.
4. Membangun flow  direction untuk  megetahui  arah aliran air setiap piksel ( cell ) dari titik tertinggi ke titik terendah.  Parameter flow  direction  type yang digunakan adalah D8 (Gambar 8). D8 menggunakan lereng paling curam dari area sekitarnya (Gambar 9).
Gambar 8 D8 direction modelling algoritm , nilai elevasi dan hasil flow direction
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145
Urutan  konektivitas  dirancang  untuk  menghitung aliran dari satu sel ke sel lainnya. Jadi, dalam setiap langkah  waktu,  aliran  permukaan  dihitung  untuk setiap sel; aliran keluar dari satu sel menjadi masuk ke sel hilir berikutnya (Jaafar, 2014).
Gambar 9 Flow Direction dengan Parameter D8
5. Membangun flow  accumulation, untuk  membuat visualisasi  jaringan  air (stream  network )  dengan menghitung akumulasi jumlah piksel dengan elevasi lebih  tinggi  ( upslope  cell )  yang  masuk  ke  pit tambang.  Hasil  akumulasi  aliran  dapat  dilihat  pada garis  benang  berwanrna  putih  pada  visual  Gambar 10.
Gambar 10 Akumulasi Aliran Air
6. Membangun watershed untuk  delineasi  daerah tangkapan air (Gambar 11). Watershed ditunjukkan  dengan  indeks  warna  hijau (ditunjukkan  dengan  panah), merupakan  elevasi yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  indeks warna  kuning  yang  elevasinya  lebih  tinggi  sebagai muka  kerja  tambang.  Dibangunnya watershed ini bermanfaat  dalam maintenance muka  kerja tambang (lingkaran putih) yang berpotensi menjadi genangan dan limpasan air saat kondisi hujan pada pit tambang.
Gambar 11 Daerah Tangkapan Air

## Model Builder
Setiap  menggunakan tools  geoprocessing AcrGIS  Pro, history  dari  penggunaan tools dapat  dijadikan model builder.  Model  Builder berguna  dan  dapat  digunakan kembali  dengan  studi  kasus  permodelan  hidrologi  di lokasi  lain  namun  dengan  parameter  yang  sama. (Hidayat  dan  Andajani,  2018).  Gambar  12  merupakan model builder dari membangun flow accumulation.
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145

## Pembahasan
Report pengolahan  foto  udara  menggunakan  Agisoft Metashape  menghasilkan  resolusi  permukaan  sebesar 3.75 cm/pixel sesuai  dengan ketinggian terbang  drone dan jumlah foto udara saat akusisi foto udara.
Simulasi permodelan hidrologi untuk area tambang PT  XYZ  menggunakan model  builder memudahkan dalam  membangun  dan  menganalisa  zona  tangkapan air secara sederhana dengan memperhitungkan elevasi dan kontur wilayah melalui topografi/geomorfologi dan kontur pit tambang (Alzakki dan Tsviatkou, 2015). Hasil simulasi ini sangat membantu mineplan engineer dalam menentukan atau memprediksi aliran air dan membuat daerah tangkapan air kemajuan tambang.
Foto udara drone yang diolah menggunakan Agisoft Metashape memiliki hasil bias atau kekurangan berupa bagian  kosong  di  utara  ortomosaik  foto.  Hal  ini kemungkinan besar saat dilakukan misi terbang drone, overlapping foto  udara  tidak  dalam  kondisi  yang  baik. Ini  berpengaruh  saat  membangun  DEM  dan  peta topografi. Namun, overlapping ini mampu ditanggulangi dengan  meningkatkan  persentase sidelap maupun overlap akusisi  foto  udara  sehingga  bias  dapat  diatasi dengan baik.
Kekurangan  lain  yang  didapatkan  yaitu  simulasi pembuatan  daerah  tangkapan  air  di  lokasi  tambang. Terdapat  2  lokasi  yang  tidak  sesuai  yaitu  utara  pit dengan elevasi yang tinggi namun simulasi menunjukkan sebalikanya, dan lokasi sebelah Tenggara- Selatan  pit  dengan  elevasi  rendah  namun  tidak menunjukkan daerah tangkapan air. Hal ini dipengaruhi oleh faktor DEM yang tidak sempurna ketika dibangun. Hal  ini  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap hasil  akhir  permodelan.  Topografi  dari  DEM  masih dapat diperbaiki dengan mengatur interval kontur area pit tambang PT XYZ dan menyesuaikan dengan kondisi nyata  di  lapangan. Boundary hitam  pada  ortomosaik foto  udara  (Gambar  13)  menunjukkan  muka  kerja utama tambang di pit PT XYZ.
Gambar 13 Ortomosaik Foto Udara
Simulasi permodelan hidrologi yang baik ditunjukkan  oleh flow  accumulation atau  visualisasi akumulasi  aliran  air  yang  terbentuk  di  sebelah  Timur
dan  Tenggara-Selatan  pit  tambang.  Permodelan  ini berguna  untuk  rekayasa  jalur  air/ water pathway dari elevasi tinggi menuju elevasi rendah di lokasi tambang (Gambar 14) (Leninisha dan Vani, 2015).
Gambar 14 Stream Network dari hasil permodelan

## Kesimpulan
Beberapa kesimpulan dari penelitian ini, antara lain:
1. Hasil ground  resolution akusisi  foto  udara  sebesar 3.75  cm/pixel  memengaruhi  resolusi  DEM  dalam membangun  kontur,  dimana  DEM  beresolusi  30 cm/pixel.
2. Permodelan hidrologi menggunakan ArcGIS menjadi lebih  powerfull  dengan  menggunakan model builder. Dengan model  builder yang  sama,  dapat diaplikasikan ke area tambang yang berbeda untuk permodelan hidrologi.
3. Simulasi permodelan hidrologi menghasilkan visualisasi  akumulasi  aliran  air  di  sisi  Timur  dan Tenggara-Selatan pit PT XYZ.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada Studio Permodelan dan Perencanaan Tambang Universitas Lambung Mangkurat yang telah memberikan dukungan dalam penelitian ini.

## Referensi
Alzakki, H.M., Tsviatkou, V.Y. (2015)  Contour  processing  of texture  Images. Proceedings  of  Second  Engineering Scientific  Conference, University  of  Diyala,  Diyala,  Iraq. pp. 40053-461.
Cheng, G. and Han, J. (2016)A survey on object detection in optical  remote  sensing  images. ISPRS  Journal  of Photogrammetry and Remote Sensing , vol. 117, pp. 12- 28. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.03.014.
Diatmiko,  E.  B.  (2022)  Mining  Hydrological  Modelling.
Jakarta, 10 – 11 Februari. Jakarta: ESRI Indonesia
Hammed, H.M.,  Almiahi,  O.M.H.A.,  Shauchuk,  O. (2021)
Detection  of  Anthropogenic  Objects  Based  On  the
http://dx.doi.org/10.20527/bpi.v5i2.145
Spatial  Characteristics  of  Their  Contour  in  Aerial Image.  Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering and Computer Science. Vol. 23, No. 1, July 2021, pp. 206-215.
Hidayat,  D.P.A.,  Andajani,  S.  (2018)  Development  Land Erosion  Model  Using  Model  Builder  GIS  (Case  Study: Citepus Watershed). MATEC Web of  Conferences.  Sibe 2017
Jaafar, J., Isa, A.B., Tahir, W., Ismail, F. (2014) A GIS and Excel- Based  Program  to  Calculate  Flow  Accumulation  From the  Data  of  Land  Use.  DOI:  10.1007/978-981-287-365- 1_12
Leninisha,  S.  and  Vani,  K.  (2015)  Water  Flow  Based Geometric Active Deformable Model for Road Network.
Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing .  Vol. 102(2). pp. 140-147.
doi: 10.1016/j.isprsjprs.2015.01.013.
Kertawidana,  IDK.,  (2019)  Buku  Sistem  Informasi Geografis. Penerbit: CV Makmur Cahaya Ilmu. Jakarta. Padro,  J.C.,  Cardozo,  J.,  Montero,  P.,  et  al.  (2022)  Drone-
Based  Identification  of  Erosive  Processes  in  Open-Pit Mining  Restored  Areas.  Land.  Vol.  11(2),  No.  212. https://doi.org/10.3390/land11020212 .
Stewart,  M.P.  and  Martin,  S.T.,  (2020)  Atmospheric Chemical  Sensing  by  Unmanned  Aerial  Vehicles. Barrera, N (ed) Nova Sciences Publisher , Inc. Chapter: 2.