Abstrak — Penggunaan  citra  satelit  resolusi  tinggi  lebih  tepat dan akurat dibanding citra satelit resolusi rendah. Pada saat ini, beberapa satelit dapat menghasilkan citra dengan resolusi spasial kurang  dari  1  m. Selain  itu,  salah  satu  keuntungan  dari  data citra  satelit  resolusi  tinggi  untuk  deteksi  dan  inventarisasi sumber  daya  alam  adalah  setiap  lembar  ( scene )  citra  ini mencakup  wilayah  yang  sangat  luas  yaitu  sekitar  60–180  km2 (360.000–3.240.000 ha) [5]. Interpretasi visual pada citra Pleiades 1A  dan  survei  lapangan  telah  membuktikan  bahwa  mayoritas daerah  Kecamatan  Socah  memiliki  tutupan  lahan  berupa  lahan pertanian  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  kecamatan lainnya  di  Kabupaten  Bangkalan.  Alasan  tersebut  menjadikan Kecamatan  Socah  sebagai  lokasi  penelitian.  Proses  rektifikasi citra menggunakan koordinat titik horizontal (X,Y) dari Ground Control Point (GCP) yang didapatkan dari pengukuran lapangan menggunakan  GPS geodetik dengan  metode static dengan  lama pengukuran  45  menit  tiap baseline .  Sedangkan  untuk  uji ketelitian  citra  menggunakan  pengukuran  titik Independent Control  Point (ICP)  yang  didapatkan  dari  pengukuran  GPS geodetik dengan metode static dengan lama pengukuran 15 menit. Nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  titik  ICP  dari transformasi affine sebesar 0,645 m, sedangkan polynomial orde- 2 sebesar  0,533  m.  Masing-masing  nilai  RMSE  titik  ICP kemudian dikalikan dengan koefisien Circular Error 90% (CE90) dari  Perka  BIG  no.  15  tahun  2014  maka  didapatkan  nilai ketelitian geometric sebesar  0,979  m  pada affine dan  0,809  m pada polynomial  orde-2 .  Hasil  ketelitian geometric dari  kedua metode  transformasi  menunjukkan  nilai  ≤  1  m,  sehingga  citra Pleiades 1A memenuhi syarat untuk dijadikan sebagai peta dasar skala 1:5.000 dengan kategori kelas 1.
Kata  Kunci — GCP,  ICP,  Koreksi Geometric , Pleiades 1A, RMSE

## I. PENDAHULUAN
EMAJUAN  teknologi  di  bidang  penginderaan  jauh (inderaja)  memberikan  banyak pilihan  citra satelit  yang dapat  digunakan untuk  memantau kondisi permukaan  Bumi. Saat ini, citra satelit resolusi tinggi  sudah  banyak digunakan dalam inderaja. Penggunaan citra satelit resolusi tinggi lebih tepat dan akurat dibanding citra satelit resolusi rendah. Selain itu,  salah  satu  keuntungan  dari  data  citra  satelit  resolusi tinggi  untuk  deteksi  dan  inventarisasi  sumber  daya  lahan pertanian  adalah  setiap  lembar  ( scene )  citra  ini  mencakup wilayah yang sangat luas yaitu sekitar 60–180 km 2 (360.000– 3.240.000  ha)  [5].  Dengan  mengamati  daerah  yang  sangat luas  sekaligus,  beserta  keadaan  lahan  yang  mencakup
topografi atau relief, pertumbuhan tanaman atau vegetasi dan fenomena  alam  yang  terekam  dalam  citra  memberi  peluang untuk  mengamati,  mempelajari  pengaruh  iklim,  vegetasi, litologi  dan  topografi  terhadap  penyebaran  sumber  daya lahan  dan  lahan  pertanian  [5].  Penyebaran  kondisi  serta perubahan  lahan pertanian tidak dapat diketahui secara pasti tanpa bantuan teknologi yang lebih  maju. Laju pertumbuhan penduduk  yang  tinggi  (1,6%  per  tahun)  ikut  andil menyebabkan perubahan penggunaan lahan dengan cepat [2], sehingga  inventarisasi  dan  pemantauan  penggunaan  lahan yang  dilaksanakan  secara terestris ( ground  base  method ) tidak dapat mengikuti laju perubahannya.
Karena  kemajuan  teknologi  yang  sangat  pesat  dalam inderaja,  manusia  dapat  melakukan  penelitian  tanpa  harus turun  langsung  ke  lapangan  seperti  pengukuran terestris dengan  luasan  yang  sangat  besar,  namun  semua  itu  dapat digantikan  hanya  dengan  menganalisa  citra  satelit.  Citra satelit resolusi tinggi  harus dikoreksi secara radiometrik dan geometric sebelum digunakan lebih lanjut. Salah satu metode untuk  mendapat  koordinat  terkoreksi  pada  citra  adalah dengan  proses  koreksi geometric .  Koreksi geometric merupakan  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk  melakukan transformasi  data  dari  suatu  sistem  proyeksi  dengan menggunakan  suatu  transformasi  geometri  sehingga  citra mempunyai  sifat–sifat  peta  yang  sama  dalam  bentuk  skala dan  proyeksi.  Koreksi  tersebut  untuk  memberi  koreksi spasial akibat kesalahan geometric yang dialami citra. Untuk  meminimalisir  kesalahan geometric (pergesaran nilai  koordinat)  akibat  sudut  perekaman,  perlu  digunakan data tambahan yaitu koordinat GCP ( Ground Control Point ) dan  ICP  ( Independent  Control  Point )  sehingga  memenuhi akurasi absolut dan relatif sesuai spesifikasi [6]. Setiap piksel pada  citra  diposisikan  ulang  sesuai  koordinat  sebenarnya dengan  acuan  horizontal  dari  data  GPS  ( Global Potitioning System ).

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah Kecamatan Socah, Kabupaten Bangkalan  yang  terletak  pada  6º  51’  39”  -  7º  11’  39”  LS, 112º 40’ 06” - 113º 08’ 04” BT. Secara administratif, sebelah utara  Kecamatan  Socah  berbatasan  dengan  Kecamatan Bangkalan,  sebelah  timur  berbatsan  dengan  Kecamatan Burneh  dan  Tragah,  sebelah  barat  dengan  Selat  Madura,

## Analisis Ketelitian

## Geometric Citra Pleiades 1A untuk Pembuatan Peta Dasar Lahan Pertanian (Studi Kasus: Kecamatan Socah, Kabupaten Bangkalan)
Andreas Kelvin Pujianto, Bangun Muljo Sukojo, Husnul Hidayat Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : bangunms@gmail.com
K
sedangkan  sebelah  timur  dengan  Kecamatan  Kamal  dan Labang.
Gambar 1 Lokasi Penelitian (sumber: : id.wikipedia.org dan shp.file Batas Wilayah Kecamatan (BIG))
B. Data dan Peralatan
1) Data Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
a. Data citra Pleiades 1A wilayah Kab. Bangkalan resolusi spasial  0,5  meter,  direkam  pada  tanggal  28  Agustus 2015.
b. Data  pengukuran  GCP  dan  ICP  di  lapangan  dengan menggunakan GPS geodetik .
2) Peralatan
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu:
a. Perangkat  lunak  ( software )  yang  digunakan  dalam Peneliaan ini tugas akhir ini antara lain:
i. Windows 7
ii. Microsoft Office 2013
iii. ArcGIS 10.1
b. Peralatan lain yang digunakan untuk Survei lapangan :
i. Kamera
ii. 3 set GPS geodetik Top-Con HiperPro iii. Alat tulis

## C. Tahap Pengolahan Data
Berikut  adalah flowchart pengolahan  data  dari  penelitian ini:
Gambar 2 Flowchart Pengolahan Data
Penjelasan tahap pengolahan data tersebut adalah: a. Data
Pada  proses  pengolahan,  yang  diperlukan  antara  lain  adalah data citra Pleiades , dan data titik kontrol (GCP dan ICP). b. Desain Jaring
Sebelum  pengolahan  lebih  lanjut,  diperlukan  desain  jaring dengan cara meletakkan titik GCP dan ICP secara merata di area studi.
c. Perhitungan SoF Perhitungan SoF perlu dilakukan untuk mengetahui kekuatan desain jaring dari sebaran ( Ground Control Point ) GCP yang ada  pada  citra.  Besar  nilai  SoF  harus  kurang  dari  satu  atau lebih  baik  jika  mendekati  nol.  Apabila  nilai  SoF  lebih  dari satu, maka desain jaring dan perhitungan SoF harus diulang. d. Pengamatan GPS
Koordinat titik kontrol (GCP) sebanyak 7 titik diukur dengan pengamatan  GPS  menggunakan  metode rapid  static dengan lama  pengamatan  45  menit  setiap baseline .  Sedangkan  ICP 12 titik dan diukur selama 15 menit.
e. Koreksi Geometric
Koreksi geometric dilakukan untuk memperbaiki nilai spasial dari  citra Pleiades .  Koreksi geometric yang  dilakukan meliputi dua metode yaitu affine dan polynomial orde-2. f. RMS error Pengecekan  RMS error dimaksudkan  agar  nilai  RMSE kurang dari satu atau lebih  baik  jika  mendekati  nol. Apabila nilai  RMSE  lebih  dari  satu,  maka  proses  koreksi geometric harus diulang.
g. Uji Ketelitian
Uji  ketelitian  didapat  dari  perhitungan  RMSE  titik  ICP dikalikan  dengan  nilai  ketelitian geometric berdasarkan Perka BIG Nomor 15 tahun 2014.
h. Cropping Cropping adalah  proses  pemotongan  citra  yang  disesuaikan dengan  area  penelitian.  Hasil cropping akan  mempercepat waktu pemrosesan tahap selanjutnya.
i. Citra Terkoreksi
Pada  tahap  ini,  citra  sudah  terkoreksi  secara geometric ,  dan dapat digunakan untuk proses selanjutnya seperti pembuatan peta citra skala 1:5000 atau skala lebih kecil.
j. Analisa Dari  hasil  perhitungan  RMSE  dengan  kedua  metode transformasi  dan  nilai  RMSE  per  titik  pada  citra  dapat dilakukan  analisa.  Selain  itu,  nilai  RMSE  tersebut  dikalikan dengan  koefisien  ketelitian  untuk  mengetahui  tingkat kelayakan citra sebagai peta dasar skala tertentu.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Pan-Sharpening
Pan-Sharpening adalah  proses  penggabungan band pankromatik dan band multispektral pada citra satelit. Proses ini  menghasilkan  citra  yang  memiliki  ketajaman  spasial  dan spektral  sekaligus  yang  nantinya  akan  mempermudah interpretasi  citra  dan  penentuan  titik  kontrol.  Proses Pan- Sharpening citra Pleiades dilakukan  dengan  metode Gram- Schmidt  Spectral  Sharpening .  Proses  ini  menghasilkan  4 band multispektral yang  masing-masing  memiliki  ketajaman piksel  sebesar  0,5  m.  Berikut  adalah  hasil Pan-Sharpening
citra Pleiades dengan  tampilan  RGB ( Red : band _1, Green : band _2, Blue : band _3).
Gambar 3  Gambar Citra Satelit Pleiades 1A Sebelum Pan-Sharpening (kiri), sesudah Pan-Sharpening (kanan)
1. Penentuan  Letak Titik Kontrol
Titik Kontrol Tanah (GCP) idealnya diletakkan pada jalan, sungai,  garis  pantai,  teluk,  tanjung,  atau  kenampakan  pada permukaan  Bumi  lainnya  yang  dapat  dikenali  dengan kemungkinan  perubahan  yang  relatif  lambat/tetap  [4]. Penentuan  titik  GCP  diusahakan  menyebar  pada  posisi terluar  dari  citra  yang  akan  dilakukan  rektifikasi.  Penentuan lokasi  GCP  sebaiknya  melalui  interpretasi  terhadap  citra yang akan direktifikasi, agar mudah diidentifikasi di citra.
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  7  titik  GCP  dan  12  titik ICP  yang  didesain  pada  citra Pleiades dengan  tampilan sebagai berikut:
Gambar 4 Penentuan Titik GCP dan ICP Pada Citra Satelit Pleiades 1A

## 2. Kekuatan Jaring
Setelah menentukan posisi titik (GCP), diperlukan adanya perhitungan  kekuatan  jaring/ Strength  of  Figure (SoF)  untuk mengetahui  seberapa  baik  penentuan  posisi  titik  GCP  dan jumlah baseline yang  sudah  dibuat  pada  desain  jaring. Semakin  kecil  bilangan  faktor  kekuatan  jaring,  maka  akan semakin  baik  konfigurasi  jaring  yang  dibuat  dan  sebaliknya [1].
Perhitungan  nilai  faktor kekuatan  jaring  ini  menggunakan metode  kuadrat  terkecil  ( least  square )  dengan  perhitungan sebagai berikut :
 Jumlah titik (S) = 7
 Jumlah baseline (N) = 12
 n = N × 3 = 12 × 3 = 36
 u = S × 3 = 7 × 3 = 21
 n-u   = 36-21 = 15

Parameter jumlah A A Trace
BesarSoF T 1 ) (  
(1)
 =  0,123
Nilai  SoF  sebesar  0,123  menunjukkan  kekuatan  jaring yang kuat karena mendekati nol.
3. Koordinat Titik GCP dan ICP Hasil Pengukuran GPS
Koordinat  titik  kontrol  (X,Y)  GCP  dan  ICP  didapatkan dari pengukuran di lapangan dengan menggunakan alat GPS geodetik ,  di  mana  koordinat  ini  digunakan  untuk  koreksi geometric dan  uji  ketelitian geometric .  Berikut  ini merupakan daftar koordinat titik kontrol yang digunakan:
Tabel 1 Daftar Koordinat Titik Kontrol GCP No. Nama Titik Titik Kontrol X (m) Y (m) 1. G01 692790,382 9217377,097 2. G02 691152,016 9219851,711 3. G03 689884,391 9217811,100 4. G04 690900,993 9215513,836 5. G05 694202,883 9215710,714 6. G06 695606,230 9217706,671 7. G07 693954,707 9220622,346 Tabel 2 Daftar Koordinat Citra Pleiades 1A No. Nama Titik Pleiades 1A X (piksel) Y (piksel) 1. G01 20.045 -19.640 2. G02 16.903 -15.141 3. G03 14.608 -19.174 4. G04 -23.415 -23.415 5. G05 22.734 -22.632 6. G06 25.289 -18.665 7. G07 22.109 -13.329 Tabel 3 Daftar Koordinat Titik ICP No. Nama Titik Titik ICP X (m) Y (m) 1. ICP 01 692539,9880 9218272,4820 2. ICP 02 693261,5300 9220330,3100 3. ICP 03 693150,6450 9219809,0760 4. ICP 04 691532,1760 9218600,6370 5. ICP 05 690147,0200 9217707,0580 6. ICP 06 692780,3580 9217477,4300 7. ICP 07 693371,9610 9217032,4470 8. ICP 08 693747,5430 9216406,2130 9. ICP 09 694015,9900 9215961,2080 10. ICP 10 692270,1650 9216513,1440 11. ICP 11 691793,5710 9215620,8980 12. ICP 12 691025,7580 9219645,5860
4. Perhitungan Root Mean Square Error (RMSE)
Hasil  tranformasi  koordinat  citra  ke  dalam  koordinat  titik GCP  dan  ICP  menghasilkan  residu.  Residu  merupakan selisih  antara  koordinat  yang  dianggap  benar  dalam  hal  ini yaitu koordinat dari pengukuran GPS dengan koordinat hasil transformasi dari citra Pleiades 1A dengan metode affine dan polynomial orde-2 . Dari hasil residu tersebut, dapat dihitung besar nilai RMSE sebagai berikut:
Tabel 4 Daftar RMSE Titik GCP dengan Metode Affine
No. Nama Titik Pleiades 1A Residual X Residual Y Residual 1. G01 -0,718 0,326 0,788 2. G02 0,532 0,145 0,551 3. G03 -0,317 -0,262 0,412
4. G04 -0,013 0,036 0,039 5. G05 0,908 -0,071 0,911 6. G06 -0,054 -0,093 0,551 7. G07 0,151 -0,082 0,172 8. Total RMSE 0,568 m Tabel 5
Daftar RMSE Titik GCP dengan Metode Polynomial orde-2
No. Nama Titik Pleiades 1A Residual X Residual Y Residual 1. G01 0,004 -0,008 0,009 2. G02 -0,061 0,112 0,128 3. G03 0,062 -0,114 0,130 4. G04 -0,048 0,088 0,100 5. G05 0,046 -0,084 0,095 6. G06 -0,423 0,077 0,088 7. G07 0,039 -0,071 0,081 8. Total RMSE 0,098 m Tabel 6
Daftar Koordinat Titik ICP (GPS dan interpretasi) dari Metode Affine No Nama Titik ICP (GPS) ICP (Interpretasi) X (m) Y (m) X (m) Y (m) 1 ICP 01 692539,988 9218272,482 692539.760 9218272.997 2 ICP 02 693261,530 9220330,310 693261.279 9220330.826 3 ICP 03 693150,645 9219809,076 693150.195 9219809.769 4 ICP 04 691532,176 9218600,637 691531.686 9218601.234 5 ICP 05 690147,020 9217707,058 690146.755 9217707.487 6 ICP 06 692780,358 9217477,430 692780.060 9217477.237 7 ICP 07 693371,961 9217032,447 693371.512 9217032.985 8 ICP 08 693747,543 9216406,213 693748.027 9216405.552 9 ICP 09 694015,990 9215961,208 694015.434 9215960.973 10 ICP 10 692270,165 9216513,144 692269.731 9216513.495 11 ICP 11 691793,571 9215620,898 691793.026 9215621.378 12 ICP 12 691025,758 9219645,586 691025.476 9219645.088 Tabel 7 Daftar RMSE Titik ICP dari Metode Affine No. Nama Titik Pleiades 1-A Residual X Residual Y Residual 1 ICP 01 0.052 0.265 0.317 2 ICP 02 0.063 0.266 0.329 3 ICP 03 0.203 0.480 0.683 4 ICP 04 0.240 0.356 0.596 5 ICP 05 0.070 0.184 0.254 6 ICP 06 0.089 0.037 0.126 7 ICP 07 0.202 0.290 0.492 8 ICP 08 0.234 0.436 0.670 9 ICP 09 0.310 0.055 0.365 10 ICP 10 0.188 0.124 0.312 11 ICP 11 0.297 0.230 0.527 12 ICP 12 0.079 0.248 0.328 13 Total RMSE 0,645 m Tabel 8
Daftar Koordinat Titik ICP (GPS dan interpretasi) dari Metode Polynomial
orde-2 No Nama Titik ICP (GPS) ICP (Interpretasi) X (m) Y (m) X (m) Y (m) 1 ICP 01 692539,988 9218272,482 692540,551 9218272,145 2 ICP 02 693261,530 9220330,310 693261,187 9220330,456 3 ICP 03 693150,645 9219809,076 693149,989 9219809,683 4 ICP 04 691532,176 9218600,637 691531,462 9218601,002 5 ICP 05 690147,020 9217707,058 690146,332 9217707,216 6 ICP 06 692780,358 9217477,430 692780,397 9217477,227 7 ICP 07 693371,961 9217032,447 693371,482 9217032,139
8 ICP 08 693747,543 9216406,213 693747,577 9216406,126 9 ICP 09 694015,990 9215961,208 694015,617 9215961,370 10 ICP 10 692270,165 9216513,144 692269,679 9216513,126 11 ICP 11 691793,571 9215620,898 691793,742 9215621,091 12 ICP 12 691025,758 9219645,586 691025,535 9219645,668 Tabel 9 Daftar RMSE Titik ICP dari Metode Polynomial orde-2 No. Nama Titik Pleiades 1-A Residual X Residual Y Residual 1 ICP 01 0,317 0.114 0,430 2 ICP 02 0,118 0.026 0,140 3 ICP 03 0,431 0.368 0,799 4 ICP 04 0,510 0.133 0,643 5 ICP 05 0,473 0.025 0,498 6 ICP 06 0,002 0.041 0,043 7 ICP 07 0,230 0.095 0,325 8 ICP 08 0,001 0.008 0,009 9 ICP 09 0,139 0.026 0,165 10 ICP 10 0,236 0.003 0,236 11 ICP 11 0,029 0.037 0,066 12 ICP 12 0,050 0.007 0,056 13 Total RMSE 0,533 m
Dari  hasil  perhitungan  transformasi  koordinat  citra Pleiades 1A  dengan  metode affine dan polynomial  orde-2 , dapat  diketahui  bahwa  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  oleh polynomial  orde-2 lebih  kecil  dibandingkan  dengan affine . Hal  ini  dikarenakan  metode polynomial  orde-2 merupakan pengembangan dari metode affine [7].
Untuk  mengetahui  perbedaan  besar  nilai  RMSE  setiap metode pada citra Pleiades 1-A dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 5 Histogram Nilai RMSE Citra Pleiades 1-A
Menurut Perka BIG  Nomor 15 Tahun 2014  [3], ketentuan ketelitian  geometri  horizontal  setiap  peta  adalah  sebagai berikut:
Tabel 10 Ketelitian Geometri Peta [3] No Skala Ketelitian Peta RBI Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Horizontal (CE90 dalam m) Horizontal (CE90 dalam m) Horizontal (CE90 dalam m) 1. 1:5.000 1 1,5 2,5 2. 1:2.500 0,5 0,75 1,25 3. 1:1.000 0,2 0,3 0,5
Circular  Error  90% (CE90)  adalah  ukuran  ketelitian geometric horizontal  yang  didefinisikan  sebagai  radius
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1 2 3 4 5 6 7 Nilai RMS Error Citra Pleiades 1-A Affine
Polinomial Orde-2
lingkaran  yang  menunjukkan  bahwa  90%  kesalahan  atau perbedaan posisi horizontal objek di peta dengan posisi yang dianggap  sebenarnya  tidak  lebih  besar  dari  radius  tersebut. Nilai CE90 kemudian dihitung berdasarkan rumus [3]:
CE90  =  1,5175 x RMSE (2) Berdasarkan  perhitungan  perkalian  nilai  RMSE  titik  ICP kedua  metode  transformasi  dengan  koefisien  ketelitian diperoleh  nilai  ketelitian  horizontal  pada  citra Pleiades 1A dengan metode affine sebesar 1,5175 x 0,645 m = 0,979 m dan dengan metode polynomial orde-2 sebesar 1,5175 × 0,533 m = 0,809  m.  Nilai  ketelitian geometric dari  kedua  metode transformasi menunjukkan nilai ≤ 1 m, sehingga citra Pleiades 1A memenuhi syarat untuk dijadikan sebagai peta dasar skala 1:5.000 dengan kategori kelas 1.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
a. Dari  hasil  perhitungan  transformasi  koordinat  metode affine dan polynomial  orde-2 ,  nilai  RMSE  GCP  sebesar 0,568  m,  RMSE  ICP  sebesar  0,533  m  dari  metode affine . Sedangkan  pada  metode polynomial  orde-2 ,  nilai  RMSE GCP  sebesar  0,098  m  dan  RMSE  ICP  sebesar  0,645  m. Metode polynomial  orde-2 menghasilkan  nilai  RMSE yang lebih baik dari pada affine karena polynomial orde-2 merupakan pengembangan dari metode affine. b. Untuk kelayakan citra sebagai peta dasar, citra Pleiades 1- A  memenuhi  syarat  untuk  pembuatan  peta  dasar  lahan pertanian hingga kategori kelas 1 untuk skala 1:5.000. Hal ini dibuktikan dengan nilai ketelitian geometric dari CE90 oleh kedua metode tersebut yaitu ≤ 1 m.
Adapun  saran  untuk  penelitian  ini  dan  penelitian  selanjutnya adalah:
a. Dalam pengukuran titik GCP metode jaring, sebaiknyamenggunakan titik pengikat dari BIG contohnya seperti titik SRGI 2013  yang  letaknya terdekat dari  lokasi penelitian.
b. Sebaiknya  dalam  penelitian  selanjutnya  dalam  koreksi geometric citra  resolusi  tinggi,  metode  transformasi  yang disarankan  adalah polynomial  orde-2 agar  RMSE  yang didapat semakin baik, yaitu mendekati nol.
c. Dalam  melakukan  interpretasi  citra  secara  visual,  objek bangunan  yang  memiliki  atap  berbahan  tanah  liat  cukup sulit untuk dibedakan dengan permukaan tanah. Sebaiknya dalam  menentukan  GCP  maupun  ICP,  objek  yang digunakan  adalah  bangunan  yang  memiliki  warna  atap yang  mencolok,  atau objek  lain  yang  mempunyai  kondisi serupa.

## PENUTUP
Penulis  menyadari  bahwa  jurnal  ini  masih  banyak kekurangan baik dalam penulisan maupun dari segi isi, karena itu  penulis  sangat  mengharapkan  saran  dan  kritik  yang membangun  guna  perbaikan  penelitian  ini  kelak.  Akhir  kata, penulis menyampaikan banyak terima kasih semoga jurnal ini dapat bermanfaat untuk  mahasiswa Teknik Geomatika FTSP- ITS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    Abidin,  HZ,  2000. Penentuan  Posisi  dengan  GPS  dan  Aplikasinya . Jakarta: Pradnya Paramita.
[2]    Adimihardja  A.,  Wahyunto  dan  Rizatus  Shofiyati.  2004. Gagasan Pengendalian  Konversi  Lahan  Sawah  Dalam  Rangka  Peningkatan Ketahanan  Pangan  Nasional.  Prosiding  Seminar:  Multi  Fungsi Pertanian dan Konservasi Sumber daya Lahan , di Bogor,18 Desember 2003  dan  7  Januari  2004  halaman  47-64.  Puslitbang  Tanah  dan Agroklimat. Bogor.
[3] BIG. 2014. Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Cibinong: Kepala BIG.
[4]      [Badan Informasi Geospasial, 2016. Modul Validasi Peta Rencana Tata Ruang. Cibinong, Sekretariat BIG.
[5]    Pusat  Penelitian  Tanah  dan  Agroklimat.  2000. Sumber  daya  Lahan Indonesia dan Pengelolaannya . Puslit. Tanah dan Agroklimat. Bogor.
[6]    Sukmayadi,  D.  2014. Citra  Tegak  Satelit  Resolusi  Tinggi  Strategi Pemenuhan  Kebutuhan  Survei  dan  Pemetaan  Skala  Besar  Secara Cepat <URL:http://www.bakosurtanal.go.id>  diakses  pada  tanggal  19 Januari 2015 pukul 22.51.
[7]    Mohammed, N.Z. & Eiman Eisa. “The Effect of Polynomial Order on Georeferencing  Remote  Sensing  Images.” International  Journal  of Engineering  and  Innovative  Technology  (IJEIT) ,  2013:  Volume  2, Issue 8.