Artikel Diulas : 30-01-2024

## PERBANDINGAN LUASAN PERSIL ORTOFOTO DAN DIRECT
TRIANGULASI DARI PEMOTRETAN FOTO UDARA MENGGUNAKAN DRONE
(STUDI KASUS : KECAMATAN LOWOKWARU, KOTA MALANG, PROVINSI JAWA TIMUR)
Martinus Edwin Tjahjadi 1 , Fransisca Dwi Agustina 1 , Wahdianaldy Adhiatama 1
1 Program Studi Teknik Geodesi Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Nasional Malang e-mail : edwin@lecturer.itn.ac.id
Abstrak Pemetaan  dengan  menggunakan drone dapat  memberikan  kemudahan  dalam  memperoleh  data spasial yang akurat. Dengan menggunakan dua metode umum dalam pemrosesan data foto udara teknologi drone  yaitu  ortorektifikasi  untuk  dapat  menghasilkan  ortofoto  dan direct  triangulasi menggunakan  data langsung  dari drone .  Perbandingan  luasan  persil  antara  ortofoto  dan direct  triangulasi menjadi  hal  yang relevan  pada  bidang  ini,  karena  dapat  memberikan  pemahaman  lebih  tentang  keakuratan  kedua  metode tersebut dalam mempresentasikan luasan sebenarnya pada suatu area. Metodologi penelitian ini melibatkan akuisisi data, pemrosesan, dan analisis untuk mengevaluasi perbedaan luasan persil antara kedua metode. Untuk mengetahui akurasi spasial yang dihasilkan dari perkembangan teknologi pengolahan data foto udara dengan  metode  pemetaan  bidang  tanah  menggunakan drone ,  maka  dilakukan  pengujian  ketelitian  yang mengacu  pada  Peraturan  Kepala  Badan  Pertanahan  Nasional  (BPN).  Berdasarkan  hasil  dari  ketelitian geometri nilai RMSE pada ortofoto teknik foto tegak 0,063 m dan ortofoto dengan teknik foto konvergen 0.53  m.  Hasil RMSE metode direct  triangulasi dengan  teknik  foto  konvergen  0.066  m.  Rata-rata  selisih luasan ortofoto pada foto tegak 0.831 m², ortofoto pada foto konvergen 3.119 m² dan pada foto konvergen dengan  metode direct  triangulasi 0.936  m².  Dengan  melihat  hasil  dari  perbandingan  luasan  persil  antara ortofoto dan direct triangulasi nantinya dapat memberikan informasi pada pengembangan teknik pemetaan dengan drone dan pengguna di bidang pemetaan dan survei tanah. Kata Kunci: Direct Triangulasi ; Drone ; Foto Konvergen; Ortofoto
Abstract. Mapping using drones can make it easier to obtain accurate spatial data. By using two general methods in processing drone technology aerial photo data, namely orthorectification to produce orthophotos and direct triangulation using data directly from the drone. Comparison of plot areas between orthophoto and  direct  triangulation  is  relevant  in  this,  field  because  it  can  provide  more  understanding  about  the accuracy of the two methods in presenting the actual area of an area. This research methodology involves data acquisition, processing, and analysis to evaluate differences in parcel area between the two methods. To determine the spatial accuracy resulting from the development of aerial photo data processing technology using land plot mapping methods using drones, accuracy testing was carried out referring to the Regulation of the Head of the National Land Agency (BPN). Based on the results of geometric accuracy, the RMSE value for orthophotos using the upright photo technique is 0.063 m, and for orthophotos using the convergent photo technique is 0.53 m. RMSE results of the direct triangulation method with convergent photo techniques are  0.066  m.  The  average  difference  in  orthophoto  area  on  upright  photos  is  0.831  m²,  orthophotos  on convergent photos is 3,119 m², and on convergent photos using the direct triangulation method 0.936 m². Looking at the results of the comparison of plot areas between orthophoto and direct triangulation can later provide information on the development of drone mapping techniques and users in the field of mapping and land surveying.
Keywords: Direct Triangulation; Drone; Convergent Photo; Orthophoto
Artikel Diulas : 30-01-2024

## PENDAHULUAN
Pemetaan tanah memiliki peran yang penting dalam berbagai aplikasi, seperti perencanaan tata ruang dan pengembangan  infrastruktur.  Teknologi  fotogrametri  yang  saat  ini  berkembang  dengan  memanfaatkan Unnamed  Aerial  Vehicles  (UAV) atau  yang  dimaksud  dengan drone ini  sering  digunakan  dalam  bidang pemetaan  fotogrametri  (Agustina,  2021).  Penggunaan  teknologi drone untuk  pemotretan  foto  udara  dapat memberikan data yang lebih akurat dan presisi tinggi.  Oleh karena itu, penting untuk membandingkan adanya dua  metode  pemetaan  yaitu  persil  ortofoto  dan direct  triangulasi guna  dapat  mengetahui  kelebihan  dan kekurangannya.
Pada umumnya persil ortofoto merupakan representasi peta bidang tanah yang dibuat dari hasil pemotretan foto  udara dan  disesuaikan  dengan  koordinat  geografis  untuk  pemetaan  bidang  tanah.  Sementara  itu, direct triangluasi merupakan metode pengukuran secara langsung sudut dan jarak pada bidang tanah menggunakan drone . Perbandingan luasan keduanya menjadi topik utama pada penelitian ini. Di Indonesia, permintaan akan pemetaan  persil  bidang  tanah  masih  sangat  signifikan,  masih  banyak  persil  bidang  tanah  yang  belum mendapatkan  pemetaan  yang  memadai  (Adi,  2017). Pemanfaatan  survei  dan  pemetaan  dengan  fotogrametri dengan teknologi drone pada proses akuisisi data, bidang tanah dilakukan pemotretan foto secara tegak yaitu teknik pemotretan yang sudah umum dilakukan (Aji, 2019). Produk yang dihasilkan dari pemrosesan data foto udara  bidang  tanah  yaitu  ortofoto  yang  dapat  menyajikan  informasi  planimetri  dengan  melakukan  proses delineasi  pada  batas  bidang  tanah  sehinga  mendapatkan  koordinat  dari  batas  bidang  tanah  tersebut  (Natar, 2013).  Adapun  metode  alternatif  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengukur  batas  bidang  tanah  tanpa  adanya ortofoto yaitu direct triangulasi (A. Rokhmana dkk., 2019) , dengan menggunakan metode bundle adjustment self- calibration untuk meminimalisir kesalahan pada saat pengambilan data foto udara (Avicenna et al., 2018). Metode bundle  adjustment merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  fotogrametri  untuk  meningkatkan akurasi posisi dan orientasi kamera serta titik koordinat objek pada foto udara (Szeliski, 2010).
Persil ortofoto, hasil ortorektifikasi pada foto udara dapat memberikan representasi foto yang akurat dan terperinci. Ortorektifikasi merupakan metode untuk memperbaiki distorsi perspektif pada foto udara (Mikhail, 1976). Metode tersebut seringkali digunakan untuk pemetaan tanah yang membutuhkan detail tinggi. Meski ortofoto memberikan presisi yang tinggi, masih ada permasalahan yang muncul yakni terkait keakuratannya dibandingkan dengan metode direct triangulasi . Direct triangulasi mengimplikasikan pengukuran langsung dari drone ke titik-titik permukaan tanah.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka  penting  dilakukannya  penelitian  ini  untuk  mengetahui perbandingan luasan persil bidang tanah dari pengolahan pemotretan foto tegak/vertikal dan pemotretan foto miring/konvergen  pada  ortofoto  dengan  teknik automatic  pointing dan  hasil  pengolahan  pemotretan  foto miring  dengan  teknik direct  triangulasi (manual pointing ).  Uji  validasi  dilakukan  dari  hasil  verifikasi  data dengan  menggunakan  data  pengukuran  secara  langsung  di  lapangan  menggunakan GPS Geodetik  metode RTK.

## METODOLOGI

## 1. Lokasi Penelitian
Area  penelitian  berada  di  kawasan  Jembatan  Tunggulmas,  Kota  Malang  dengan  area  persawahan memiliki kemiringan lereng sekitar 0˚- 50˚, dan memiliki luasan kurang lebih 2 hektar dengan 30 persil bidang tanah. Gambar 1 merupakan ortofoto area penelitian.
Pada  area  penelitian  tersebut  memiliki  5  titik  koordinat  kontrol  GCP  ( ground  control  point ),  guna melakukan  pengukuran direct  triangulasi . Direct  triangulasi merupakan  metode  fotogrametri  dengan menggunakan 5 titik kontrol GCP sebagai referensi untuk menghitung parameter kamera dan posisi titik objek.
Artikel Diulas : 30-01-2024 Artikel Diterima : 19-03-2024
Gambar 1. Ortofoto Lokasi Penelitian di Kawasan Jembatan Tunggulmas, Kota Malang
Pada area penelitian tersebar titik kontrol secara merata yaitu 5 titik kontrol Ground Control Point (GCP) dan 132 titik kontrol Independent Control Point (ICP) pada tiap titik sudut persil bidang tanah.

## 2. Teknik Pemotretan dan Pengolahan
Pemotretan  foto  udara  memanfaatkan  teknologi drone dengan  teknik  foto  vertikal/tegak  dan  teknik konvergen  pada  kemiringan  tertentu.  Tinggi  terbang drone untuk  pemotretan  foto  sekitar  25-30  m.  Tinggi terbang drone disesuaikan dengan kondisi lapangan dan kebutuhan pemetaan pada bidang persil untuk metode direct triangulasi .
Proses pemotretan foto vertikal dilakukan dengan posisi drone berada diatas objek dan bergerak secara horizontal  untuk  mendapatkan  foto overlap dengan  sudut  pandang  kamera  tegak  lurus  terhadap  objek. Sedangkan, teknik pemotretan foto konvergen atau miring yaitu kamera dimiringkan dengan sudut sekitar 45˚ terhadap objek, dan pola terbang drone mengitari objek penelitian yang berpusat pada satu titik. Hal tersebut dilakukan untuk mendapatkan koordinat pendekatan dengan teknik triangulasi serta melakukan georeferensi menggunakan  data GCP untuk  mendapatkan  koordinat  yang  absolut  dan  proses Self  Calibration  Bundle Adjustment .
Konfigurasi pemotretan foto vertikal dan pemotretan foto konvergen dapat dilihat pada Gambar 2.
Artikel Diulas : 30-01-2024 Artikel Diterima : 19-03-2024
Gambar 2. Orientasi Pemotretan Foto Udara
Kamera  pada drone merupakan  kamera  metrik  yang  memiliki  lensa  dan  komponen  yang  lebih  stabil (Yandri dkk., 2020). Pada area penelitian tersebar beberapa penanda pada tiap sudut persil berupa premark titik target yang dibuat secara khusus sebagai target untuk melakukan kalibrasi kamera dan sebagai target untuk menentukan  koordinat  batas  bidang  tanah. Premark  retro merupakan  tanda  titik  kontrol  koordinat  yang dijadikan sebagai target ini bertujuan untuk melakukan kalibrasi kamera sehingga dapat meminimalisir faktor kesalahan internal maupun eksternal pada saat dilakukannya proses pemotretan yang dapat memengaruhi nilai dari parameter panjang fokus ( f ) dan principal ( xp, yp ) (Tjahjadi dkk., 2013).
Proses pengolahan data pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan dua metode yaitu Manual Pointing dan Automatic  Pointing .  Metode  tersebut  nantinya  digunakan  sebagai  media  pengolahan  data  guna menghasilkan nilai koordinat dari tiap  – tiap batas persil yang sudah diberikan penanda premark pada saat melakukan pemotretan. Dalam pemanfaatan data foto, masing-masing teknik pemotretan foto tegak dan foto konvergen  digunakan  untuk  pengolahan Automatic  Pointing  (AP) sedangkan  untuk  pengolahan Manual Pointing (MP) menggunakan foto konvergen saja, hal tersebut dikarenakan pada manual pointing memerlukan kombinasi sudut pengambilan foto dalam proses pengolahan data. Perlu diketahui AP merupakan proses untuk menampilkan point yang sama pada keseluruhan foto dengan sudut pengambilan yang berbeda secara otomatis, sedangkan untuk MP merupakan proses digitasi point yang sama secara manual pada tiap foto.
Pengolahan  data  foto MP dilakukan  dengan  menginputkan  data  foto  miring  (konvergen),  kemudian dilakukan digitasi titik retro bidang tanah pada tiap – tiap foto yang telah diberikan untuk dapat memperoleh nilai koordinat 2D,  selanjutnya melakukan transformasi koordinat dari 2D menjadi koordinat 3D. Demikian pula  untuk  pengolahan AP ,  pengolahan  dilakukan  dengan  menginputkan  data  foto  tegak  (normal)  dan  foto miring (konvergen), namun pada AP untuk mendapatkan nilai koordinat 3D berbeda dengan pengolahan MP , pada manual pointing data koordinat 3D diperoleh dari hasil pengolahan sedangkan untuk AP sendiri perlu melakukan  pengolahan  data  hingga  menghasilkan  peta  ortofoto  yang  sudah  ter-georeferensi  oleh  titik GCP/ICP untuk  mendapatkan  nilai  koordinat.  Proses  selanjutnya  yaitu  deliniasi  pada  ortofoto  guna mendapatkan koordinat 3D dari point retro yang menjadi batas – batas persil. Perbedaan dari hasil pengolahan AP dan MP terlihat dari nilai koordinat 3D hasil pengolahan MP yang mengacu pada sistem koordinat kartesian, sedangkan untuk nilai koordinat hasil pengolahan AP mengacu pada datum WGS84 pada saat melakukan proses georeferensi dengan GCP/ICP.
Maka perlu dilakukan penyesuaian sistem datum yaitu sistem koordinat kartesian dari hasil pengolahan manual pointing di transformasikan ke sistem koordinat datum WGS84.

## 3. Verifikasi Lapangan
Pada proses verifikasi lapangan dilakukan uji akurasi ukuran luas persil bidang tanah yang diperoleh dari pemotretan  foto  udara.  Pada  tiap  titik-titik  persil  bidang  tanah  diberi premark sebagai  tanda  titik  kontrol. Tujuan tersebut untuk mengidentifikasi adanya korelasi antara kepresisian penentuan koordinat titik tengah premark pada foto berdasarkan luas persil.
Penggunaan penanda premark memiliki manfaat tambahan yaitu memungkinkan penentuan posisi titik tengah lingkaran pada data foto dengan tingkat ketelitian hingga 0,001 piksel (Mitchell dan Pilgrim, 1987; Trinder dkk., 1990). Dengan demikian, perbedaan atau bias posisi antara titik-titik persil yang diukur secara lapangan dan hasil digitalisasi pada foto dapat diminimalisir.
Orientasi Lensa kamera
Orientasi Lensa kamera Vertikal BidangTanah Konvergen
DOI : http://dx.doi.org/10.12962/j25023659.v10i1.19470 Artikel Masuk : 30-11-2023 Artikel Diulas : 30-01-2024
Pada data foto, penentuan titik tengah lingkaran pada premark dilakukan secara matematis dengan teknik centroid . Teknik centroid merupakan metode untuk penentuan titik tengah/ pusat suatu objek (Jensen, 2005). Pendefinisian  ini  dilakukan  agar  terdapat  konsistensi  antara  titik-  titik  persil  bidang  tanah  yang  diukur  di lapangan dengan yang diidentifikasi pada foto sebagai titik persil yang sama. Verifikasi koordinat titik-titik persil bidang tanah dilakukan dengan pengukuran menggunakan GPS Geodetik metode RTK .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Data Koordinat 3D
Hasil penelitian ini menghasilkan tiga data koordinat 3D yaitu dengan metode Automatic Pointing untuk foto  tegak  dan  foto  konvergen,  dan  metode Manual  Pointing untuk  foto  miring.  Pada  Tabel  1  Koordinat Pengolahan Automatic  Pointing ( AP )  Teknik  Foto  Normal,  dan  Tabel  2  Koordinat  Pengolahan Automatic Pointing ( AP ) Teknik Foto Konvergen,  merupakan nilai kordinat 3D dari hasil pengolahan Automatic Pointing teknik foto tegak dan teknik foto konvergen.
Tabel 1. Koordinat Pengolahan Automatic Pointing (AP) Teknik  Foto Normal
POINT Koordinat Automatic Pointing Foto Normal X (m) Y (m) Z (m) ICP1 676807.765 9123890.732 572.297 ICP2 676820.847 9123914.799 572.373 ICP3 676835.172 9123937.545 572.264 . . . ICP134 676759.106 9123907.262 572.518 ICP135 676801.059 9123952.023 572.465
Tabel 2. Koordinat Pengolahan Automatic Pointing (AP) Teknik Foto Konvergen
POINT Koordinat Automatic Pointing Foto Konvergen
X (m) Y (m) Z (m) ICP1 676807.747 9123890.976 571.734 ICP2 676820.737 9123915.093 572.085 ICP3 676834.939 9123937.869 572.109 . . . ICP134 676759.378 9123907.154 572.569 ICP135 676800.792 9123952.173 572.554
Pada  tabel  3  Koordinat  Pengolahan Manual  Pointing (MP)  Teknik  Foto  Konvergen,  merupakan  nilai koordinat 3D dari hasil pengolahan metode ( manual pointing ) menggunakan data foto konvergen, dan pada tabel 4 Koordinat Validasi GPS RTK , merupakan sampel data nilai koordinat 3D hasil pengamatan RTK yang dijadikan validasi data yang dianggap benar.
Tabel 3. Koordinat Pengolahan Manual Pointing (MP) Teknik Foto Konvergen
POINT Koordinat Manual Pointing Foto Konvergen X (m) Y (m) Z (m) ICP1 676807.731 9123890.753 572.233 ICP2 676820.822 9123914.794 572.324 ICP3 676835.166 9123937.553 572.210 . . . ICP134 676759.109 9123907.249 572.584 ICP135 676801.037 9123952.016 572.467
Artikel Diterima : 19-03-2024
Tabel 4. Koordinat Validasi GPS RTK POINT Koordinat GPS RTK X (m) Y (m) Z (m) ICP1 676807.679 9123890.730 572.248 ICP2 676820.803 9123914.782 572.452 ICP3 676835.135 9123937.603 572.314 . . . ICP134 676759.136 9123907.329 572.153 ICP135 676801.059 9123952.019 572.468
Tabel  5  Selisih  Koordinat  X,Y,Z  Pengolahan Automatic  Pointing (AP)  Teknik  Pemotretan  Normal, merupakan data selisih antara koordinat 3D automatic pointing foto normal dengan koordinat 3D dari data GPS , dimana total selisih dari ∆X = (0,301 m), ∆Y = (0,238 m), dan ∆Z = (3,385 m). Maka dapat dilihat hasil dari foto normal/ tegak dapat menerapkan metode pengolahan Automatic Pointing ( AP ).
Tabel 5. Selisih Koordinat X,Y,Z Pengolahan Automatic Pointing ( AP ) Teknik Pemotretan Normal POINT Koordinat Automatic Pointing Foto Normal ∆X (m) ∆Y (m) ∆Z (m) ICP 1 0.007 0.000 0.002 ICP2 0.002 0.000 0.006 ICP3 0.001 0.003 0.003 . . . ICP134 0.001 0.004 0.134 ICP135 0.000 0.000 0.000 TOTAL 0.301 0.238 3.385
Tabel 6 Selisih Koordinat X,Y Automatic Pointing ( AP ) Foto Konvergen, merupakan data selisih antara koordinat 3D automatic pointing foto konvergen dengan koordinat 3D data GPS , dimana total selisih dari  ∆X = 17,686 m, ∆Y = 20,648 m, dan ∆Z = 59,612 m. Maka dapat dilihat hasil dari foto konvergen/ miring tidak dapat  dideteksi  titik  tengah  secara  otomatis  dan  tidak  dapat  menerapkan  metode  pengolahan Automatic Pointing ( AP ).
Tabel 6. Selisih Koordinat X,Y Automatic Pointing ( AP ) Foto Konvergen
POINT Koordinat Automatic Pointing Foto Konvergen ∆X (m) ∆Y (m) ∆Z (m) ICP 1 0.005 0.061 0.264 ICP2 0.004 0.096 0.135 ICP3 0.039 0.071 0.042 . . . ICP134 0.058 0.031 0.173 ICP135 0.071 0.024 0.007 TOTAL 17.686 20.648 59.612
Pada tabel 7 Selisih Koordinat X,Y Manual Pointing ( MP ) Foto Konvergen, merupakan data selisih antara koordinat 3D manual pointing dengan koordinat 3D data GPS, dimana total selisih dari ∆X = 0,271 m, ∆Y = 0,400 m, dan ∆Z = 1,133 m. Maka dapat dilihat hasil dari foto konvergen/ miring dapat dideteksi titik tengah dengan menerapkan metode Manual Pointing ( MP ) sesuai dengan koordinat 3D data GPS.
Tabel 7. Selisih Koordinat X,Y Manual Pointing (MP) Foto Konvergen POINT Koordinat Manual Pointing Foto Konvergen ∆X (m) ∆Y (m) ∆Z (m) ICP 1 0.003 0.001 0.000 ICP2 0.000 0.000 0.016 ICP3 0.001 0.003 0.011 . . . ICP134 0.001 0.006 0.186 ICP135 0.000 0.000 0.000 TOTAL 0.271 0.400 1.133
Artikel Diulas : 30-01-2024

## 2. Uji Akurasi Root Mean Square Error (RSME)
Pada tabel 8 RMSE Koordinat dari tiap pengolahan, merupakan hasil uji Root Mean Square Error ( RMSE ) dari pengolahan foto.
Tabel 8. RMSE Koordinat dari Tiap Pengolahan Total Nilai Nilai RMSE Sistem Pengolahan Foto ΔX (𝑚) ΔY (𝑚) ΔZ (𝑚) RMSEr ( ΔX, ΔY)  (𝑚) RMSE Z Automatic Pointing Foto Normal 0.301 0.238 3.385 0.063 0.158 Automatic Pointing Foto Konvergen 17.686 20.648 59.612 0.533 0.665 Manual Pointing Foto Konvergen 0.271 0.400 1.133 0.070 0.092
Pada tabel 8 RMSE koordinat 3D Automatic Pointing Foto Normal dihasilkan nilai RMSEr 0,063 m dan RMSEz = 0,158 m, nilai RMSE koordinat 3D Automatic Pointing Foto Konvergen RMSEr 0,53 m dan RMSEz 0,665 m. Nilai RMSE koordinat 3D dengan teknik Manual Pointing Foto Konvergen RMSEr 0,070 m dan RMSEz = 0,092 m.
Berdasarkan hasil  pengolahan RMSE dari beberapa  pengolahan  data  maka  disesuaikan  dengan  standar ketelitian peta dasar pada Tabel 9 Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 1, Tabel 10 Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 2,  dan Tabel 11 Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 3.
Tabel 9. Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 1 Interval Kontur (m) Ketelitian Peta Kelas 1 Skala Horizonta l (m) Vertikal (m) 1:5.000 2 1,5 1 1:2.500 1 0,75 0,5 1:1.000 0,4 0,3 0,2 Tabel 10. Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 2 Interval Kontur (m) Ketelitian Peta Kelas 2 Skala Horizontal (m) Vertikal (m) 1:10.000 4 6 3 1:5.000 2 3 1,5 1:2.500 1 1,5 0,75 1:1.000 0,4 0,6 0,3
Tabel 11. Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 3 Interval Kontur (m) Ketelitian Peta Kelas 3 Skala Horizonta l (m) Vertikal (m) 1:10.000 4 9 4 1:5.000 2 4,5 2 1:2.500 1 2,3 1 1:1.000 0,4 0,9 0,4
Berdasarkan  ketentuan  Peraturan  Badan  Pertanahan  Nasional  tentang  ketelitian  peta  dasar  (Permen ATR/BPN,  2019),  maka  hasil  yang  diperoleh  dari  pengolahan  teknik Automatic  Pointing foto  tegak  atau normal  tergolong  pada  ketelitian  peta  dasar  skala  1:1000  kelas  1,  selanjutnya  pada  hasil  foto  konvergen tergolong pada ketelitian peta dasar skala 1:1000 kelas 2 dan untuk teknik Manual Pointing foto konvergen tergolong pada ketelitian peta dasar skala 1:1000 kelas 1.
Artikel Diulas : 30-01-2024 Artikel Diterima : 19-03-2024
Tabel 12. Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 3
No Luasan Bidang Tanah m² Selisih Luasan Bidang Tanah  m² GPS-RTK AP Foto Normal AP Foto Konverge n MP Foto Konverge n GPS RTK & AP FOTO NORMAL GPS RTK & AP FOTO KONVERG EN GPS RTK & MP FOTO KONVERG EN Toleransi Dalam Bentuk (m²) 1 583,080 583,890 582,714 582,987 0,810 0,366 0,093 29,154 2 413,634 414,290 414,268 414,292 0,656 0,635 0,658 20,682 3 937,708 936,191 934,027 936,386 1,517 3,681 1,322 46,885 4 577,219 579,600 578,574 576,736 2,382 1,355 0,482 28,861 5 360,834 360,291 359,100 360,164 0,543 1,734 0,670 18,042 6 443,180 442,531 440,540 442,685 0,649 2,640 0,495 22,159 7 294,121 295,744 295,389 296,434 1,623 1,268 2,313 14,706 8 206,959 207,077 206,289 207,146 0,119 0,670 0,188 10,348 9 153,313 154,269 152,713 154,116 0,956 0,600 0,804 7,666 10 395,244 395,153 398,119 395,326 0,091 2,875 0,082 19,762 11 383,682 383,718 380,898 383,406 0,036 2,784 0,276 19,184 12 424,689 425,649 422,725 425,155 0,960 1,965 0,466 21,234 13 372,284 372,508 371,298 371,950 0,224 0,985 0,334 18,614 14 1003,276 1004,663 995,337 1002,082 1,387 7,939 1,194 50,164 15 1125,991 1125,620 1118,057 1124,772 0,371 7,934 1,219 56,300 16 521,851 521,733 520,017 522,419 0,118 1,834 0,568 26,093 17 350,040 350,735 349,563 350,979 0,695 0,477 0,940 17,502 18 411,541 412,656 410,823 412,620 1,115 0,718 1,080 20,577 19 379,135 378,564 352,791 379,074 0,571 26,344 0,061 18,957 20 307,138 307,953 313,002 312,576 0,815 5,864 5,438 15,357 21 210,283 210,826 210,802 210,863 0,543 0,519 0,580 10,514 22 1352,202 1353,213 1349,021 1353,901 1,011 3,181 1,699 67,610 23 450,912 452,474 448,748 452,986 1,563 2,164 2,074 22,546 24 556,094 555,809 553,252 555,893 0,284 2,842 0,201 27,805 25 680,404 679,285 677,421 679,895 1,119 2,983 0,509 34,020 26 313,899 313,692 313,043 314,421 0,207 0,855 0,523 15,695 27 429,557 428,410 427,480 428,394 1,146 2,076 1,163 21,478 28 940,288 939,455 937,750 939,703 0,833 2,538 0,586 47,014 29 450,934 448,940 447,479 449,171 1,993 3,454 1,763 22,547 30 450,446 449,841 450,157 450,734 0,605 0,289 0,287 22,522 TOTAL = 0,831 3,119 0,936
Pada tabel 12 Ketelitian Peta Dasar Pertanahan Kelas 3, merupakan hasil perhitungan luasan dari bidang tanah yang dijadikan sampel, dimana pada pengolahan data teknik Automatical pointing foto normal memiliki rata-rata selisih nilai luasan yaitu 0,831m², selanjutnya untuk foto konvergen yaitu 3,119m² dan pengolahan teknik Manual Pointing foto konvergen yaitu 0,936m².
Tabel  9,  Tabel  10,  dan  Tabel  11  merupakan  standar  peraturan  yang  ditetapkan  oleh  Kepala  Badan Pertanahan Nasional dengan nomor 21 tahun 2019 (Permen ATR/BPN, 2019). Peraturan tersebut bertujuan
untuk  menentukan  skala  peta  yang  harus  digunakan  sesuai  dengan  tingkat  ketelitian  geometri  yang  akan dicapai.

## PENUTUP

## Simpulan
Berikut  beberapa  simpulan  dari  hasil  penelitian  mengenai  uji  ketelitian  pemetaan  bidang  tanah  persil menggunakan drone :
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  selisih  luasan  yaitu  dengan  hasil  yang  diperoleh  mendekati  nilai  data verifikasi yaitu pengolahan foto menggunakan metode automatic pointing pada foto normal/ tegak.
2. Berdasarkan Peraturan Kepala Badan Pertanahan Nasional Nomor 21 Tahun 2019 pengolahan foto yang dihasilkan teknik automatic pointing foto teknik normal/tegak memenuhi ketelitian geometri peta horizontal kelas  1 dalam skala peta 1:1.000 dengan nilai RMSE 0,063 m dan untuk ketelitian geometri peta vertikal memenuhi kelas 1 pada skala peta 1:1.000. Selanjutnya untuk pengolahan foto dengan automatic pointing foto konvergen memenuhi ketelitian geometri peta horizontal kelas 2 dalam skala peta 1:1.000 dengan nilai RMSE 0,533 m dan untuk ketelitian geometri vertikal masuk pada kelas 2 dalam  skala  1:2.500,  dan  pengolahan  foto  manual  pointing  foto  teknik  konvergen  memenuhi  pada ketelitian  geomtetri  horizontal  kelas  1  dalam  skala  peta  1:1.000  dengan  nilai RMSE 0,070  m  dan ketelitian geometri vertikal memenuhi pada kelas 1 dalam skala peta 1:1000 dengan nilai RMSE 0,092
m.

## Saran
1. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dilakukan  di  daerah  yang  memiliki  kondisi  topografi  yang bervariasi.  Selain  itu  terkait  objek  yang  diteliti  tidak  pada  luasan  bidang  tanah  saja  tetapi  juga dilakukan penelitian paa objek bangunan.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Rokhmana, C., E. Tjahjadi, M., & D. Agustina, F. (2019). Cadastral Surveys with Non-metric Camera Using Uav: A Feasibility Study. KnE Engineering, 2019, 227–237. https://doi.org/10.18502/keg.v4i3.5856
Adi, A. P., Prasetyo, Y., & Yuwono, B. D. (2017). Pengujian Akurasi dan Ketelitian Planimetrik pada Pemetaan Bidang Tanah  Pemukiman Skala Besar  Menggunakan  Wahana  Unmanned  Aerial  Vehichle  (UAV).  Jurnal Geodesi Undip, 6(1), 208–217. http://ijict.iaescore.com/index.php/IJICT/article/vi ew/1083
Agustina,  F.  D.,  &  Tjahjadi,  M.  E.  (2021).  Perbandingan  Uji  Akurasi  Data  Pada  Ortofoto  Menggunakan  Teknik Pemotretan  Tegak  Dan  Miring  Berdasarkan  Standar  Ketelitian  Planimetris  Bpn  (  Badan  Pertanahan  Nasional  ). Prosiding FIT ISI 2020, 1, 166–171.
Aji, D. S. (2019). Analisis Akurasi Dem Dan Foto Tegak Hasil Pemotretan Dengan Pesawat Nir Awak Dji Phantom 4 (Studi Kasus : Bukit Perumahan Permata Hijau Tembalang Semarang). Jurnal Geodesi Undip, 8(2), 8–18.
Avicenna,  M.,  Cahyono,  A.  B.,  &  Hidayat,  H.  (2018).  Analisa  Kalibrasi  Kamera  Sony  Exmor  pada  Nilai  Orientasi Parameter Interior untuk Keperluan Pemetaan (FUFK). Jurnal Teknik ITS, 7(1).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v7i1.28557
Jensen, J. R. (2005). Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. Pearson Education.
Mikhail, E.M., Bethel, J. S. (1976). Photogrammetry: Geometry from Images and Laser Scans. Wiley.
Mitchell,  H.  L.  and  Pilgrim,  L.  J.,  (1987).  Selection  of  an  Image  Matching  Algorithm.  In:  M.  R.  Shortis  (Editor),
Symposium on the Application of Close Range Photogrametry. The University of Melbourne, Melbourne, halaman: 23-31.
Natar, Christovel P., L.M. Sabri., dan M. Awaluddin. 2013. “Analisis Akurasi Model 3 Dimensi Bangunan Dari Foto Secara Tegak Dan Miring.” Geodesi Undip 9:1–10.
Artikel Diterima : 19-03-2024
Peraturan  Menteri  Agraria  dan  Tata  Ruang/badan  Pertanahan  Nasional  Nomor  21  Tahun  2019  Tentang  Peta  Dasar Pertanahan
Szeliski. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. London. ISBN-13: 978-1848829343. ISBN- 10: 1848829345
Tjahjadi,  E.,  Purwanto,  H.,  &  Sae,  S.  S.  (2013).  Studi  Kelayakan  Pemetaan  Kadastral  Teliti  Dari  Pemotretan  Udara Dengan Wahana Nirawak. Forum Ilmiah Tahunan Ikatan Surveyor Indonesia, October 2013, 1–7.
Yandri, Y., Gani, M. H., Masta, P. K., Syahdiza, E., & Rahman, F. (2020). the Influence of Drones on the Development of Architechtural Photography Cultural Works. Jurnal Kata, 4(1), 1. https://doi.org/10.22216/kata.v4i1.4596