doi: mkts.v24i2.17541
Evaluasi Tingkat Akurasi Digital Elevation Model (DEM) SRTM dan ASTER GDEM dalam Pemodelan Daerah Aliran Sungai (DAS) Ciliwung
* Ade Suhendar Sutisna, Haryono Putro
Jurusan Teknik Sipil, Universitas Gunadarma Depok, Jawa Barat
*) Adesuhendarsutisna@gmail.com
Received: 6 Februari 2018 Revised: 19 September 2018 Accepted: 21 September 2018

## Abstract
Availability of Digital Elevation Model (DEM) dataset and Geographic Information System (GIS), makes the watershed  properties  can  be  extracted  automatically.  There  are  two  DEM  providers  which  are  freely accessible for research purposes and commonly use that is the Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) - DEM  (30m)  and  Advanced  Spaceborne  Thermal  Emission  and  Reflection  Radiometer  (ASTER)  Global Digital Elevation Model Version 2 (GDEM V2). Based on the result of modeling conducted at Ciliwung River Basin  with  Qgis  application,  area  generated  from  SRTM  data  is  5%  smaller  than  Ciliwung  River  Basin which  obtained  from  BPDAS  Ciliwung-Citarum  as  a  reference,  while  the  result  of  ASTER-GDEM  data  is 87% larger than reference. Linear Regression Test and t-Test performed on three segments of the watershed shows that the upstream of both samples gives a good accuracy result that is R 2 = 0,999; P = 0,499 (SRTM) and R 2 = 0,999; P = 0,481 (ASTER-GDEM), while in the middle and downstream segments respectively for both samples are SRTM  with  R 2 = 0,993; P = 0,413 and R 2 = 0,734; P = 0,088; and then ASTER-GDEM with R 2 = 0,784; P = 0,00038 and R 2 = 0,376; P = 1,27209 x10 -22 .
Keyword: Watershed, DEM, modeling, SRTM, ASTER-GDEM

## Abstrak
Tersedianya data Digital Elevation Model (DEM) dan Sistem Informasi Geografis (SIG), membuat sifat DAS dapat  diekstraksi  secara  otomatis.  Terdapat  dua  penyedia  DEM  yang  dapat  diakses  secara  bebas  untuk kepentingan penelitian dan biasa digunakan yaitu Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) - DEM (30m) dan Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model  Version  2  (GDEM  V2).  Berdasarkan  hasil  pemodelan  yang  dilakukan  pada  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Ciliwung dengan aplikasi Qgis diperoleh luasan hasil modeling dengan data SRTM sebesar 5% lebih kecil  dibandingkan  batas  DAS  Ciliwung  yang  diperoleh  dari  BPDAS  Ciliwung-Citarum  sebagai  acuan, sedangkan hasil modeling dengan data ASTER-GDEM menghasilkan luasan sebesar 87 % lebih besar dari acuan. Uji Regresi Linier dan t-Test yang dilakukan pada tiga segmen DAS menunjukkan pada bagian hulu kedua  sampel  memberikan  hasil  akurasi  yang  sangat  baik  yaitu  R 2 =  0,999;  P  =  0,499  (SRTM)  dan  R 2 = 0,999;  P  =  0,481  (ASTER-GDEM),  sedangkan  pada  segmen  tengah  dan  hilir  secara  berturut-turut  untuk kedua sampel adalah SRTM dengan R 2 = 0,993; P = 0,413 dan R 2 = 0,734; P = 0,088, kemudian ASTER- GDEM dengan R 2 = 0,784; P = 0,00038 dan R 2 =0,376; P = 1,27209 x10 -22 .
Kata Kunci: DAS, DEM, pemodelan, SRTM, ASTER-GDEM

## Pendahuluan
Kejadian  banjir  yang  sering  terjadi  terutama  di daerah  perkotaan  saat  ini  telah  menyebabkan kerugian yang cukup besar bagi masyarakat. Salah satu  langkah  yang  dilakukan  untuk  mengurangi
dampak  akibat  kejadian  ini  adalah  dengan melakukan  pemodelan  daerah  genangan  banjir. Pemodelan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui prediksi  lokasi  dan  luas  daerah  yang  akan terdampak  ketika  banjir  terjadi.  Pada  umumnya pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  data
digital  elevation  model (DEM)  untuk  menentukan lokasi dan luas genangan yang terjadi.
Telah  banyak  penelitian  terkait  penggunaan  data DEM  sebagai  data  analisis  genangan  banjir,  di antaranya  adalah  penelitian  “ Digital  elevation models  and  their  applications  in  flood  risk management (Bodis,  K.  2008)”,  “Model  simulasi luapan  banjir  Sungai  Ciliwung  di  Wilayah Kampung  Melayu-Bukit  Duri  Jakarta  (Yulianto  & Marfai.  2010)”,  “Pemetaan  daerah  potensi  banjir dengan  segmentasi  data digital  elevation  model , studi  kasus:  DAS  Ciliwung  di  DKI  Jakarta (Riyanto  &  Sudiana,  2007)”,  “ Application  of ASTER  GDEM  in  watersheed  management  and flood  zonation  mapping  in  Koyana  River  of  the western  gats (Kumthekar et  al .,  2013)”  dan “Kajian  pemanfaatan  DEM  SRTM  dan google earth untuk  parameter  penilaian  potensi  kerugian ekonomi akibat banjir rob (Nugraha, 2013)”.
Akan  tetapi  salah  satu  aspek  yang  kerap  kali dilupakan  terkait  terjadinya  banjir  di  suatu  kota adalah  adanya  keterkaitan  antara  banjir  dengan kesatuan  wilayah  yang  disebut  dengan  daerah aliran  sungai  (DAS).  Kawasan  DAS  merupakan kawasan  yang  dikelola  dalam  upaya  menjaga kontinuitas  ketersediaan  air.  Air  hujan  yang terkumpul  pada  DAS  inilah  yang  mampu menimbulkan banjir yang kerap menjadi permasalahan  di  daerah  perkotaan.  Pembuatan jaringan  sungai  dan  batas  DAS  dengan  metode manual  menggunakan  peta  topografi hardcopy memakan  waktu  yang  lama  dan  biaya  yang  besar sehingga  diperlukan  suatu  cara  agar  bisa menghemat  waktu  dan  biaya  tersebut.  Selain waktu  dan  biaya  yang  besar,  penentuan  jaringan dan  batas  DAS  secara  manual  juga  bersifat subyektif terutama pada daerah hilir.
Diperlukan  metode  dalam  penentuan  suatu  DAS yang  cepat,  otomatis  dan  terintegrasi  dengan  data DAS  lainnya.  Pesatnya  perkembangan  teknologi dan  tersedianya  model  elevasi  permukaan  bumi digital atau Digital Surface Model (DSM) (dikenal juga  dengan  istilah Digital  Elevation  Model )  dan Sistem  Informasi  Geografis  (SIG),  membuat  sifat DAS  dapat  diekstraksi  secara  otomatis. Digital Elevation  Model (DEM)  merupakan  representasi digital  dari  permukaan  bumi  yang  menyimpan informasi ketinggian lahan tersebut. DEM merepresentasikan  data  ketinggian  yang  disimpan secara  tepat  dan  dapat  digunakan  untuk  berbagai aplikasi  pemetaan  seperti  GIS.  Ketinggian  lahan yang  terekam  di  dalam  DEM  diperoleh  dari  data citra  dan  sensor  satelit  yang  berada  di  angkasa, sehingga  mampu  meng- cover area  yang  sangat luas.
Adapun  penelitian  penggunaan  DEM  sebagai media  pembuatan  daerah  aliran  sungai  yang  telah dilakukan  antara  lain  “ Pour  point  description  of watershed  based  on  DEM  of  Bilaspur  Dsitrict (Manikpuri  &  Choundhary.    2013)”,  “ Modelling small  watersheds  in  Brazilian  Amazonia  with shuttle  radar  topographic  mission-90  m  data (Valeriano et al ., 2006)”. Data DEM yang umum digunakan  pada  proses  penelitian  dan  pemodelan adalah  data advance  spaceborne  thermal  emission radiometer-global digital elevation model (ASTER GDEM)  dan shuttle  radar  topographic  mission (SRTM).  Data  SRTM  dan  ASTER  GDEM merupakan data topografi yang paling lengkap dan presisi  di  dunia,  yang  telah  menyediakan  sumber terpercaya untuk analisis geografis.
Semenjak  data  SRTM  dan  ASTER  GDEM  dapat diakses secara publik, penilaian akurasi/ kualitasnya  telah  menjadi  fokus  studi,  termasuk perbandingan  DEM  dengan  DEM  yang  dihasilkan dari  sumber  yang  berbeda,  penggunaan ground crontrol  point melalui  pengukuran,  verifikasi menggunakan  LIDAR  dan  lain-lain.  Metode penilaian  akurasi  DEM  yang  biasa  dilakukan meliputi  pengukuran  luas  daerah  genangan, delineasi DAS dan stream network analysis .
Adapun  penelitian  yang  membahas  terkait  hal  ini, di antaranya “ Comparison of watershed boundaries derived from SRTM and ASTER digital elevation datasets and from a digitized topographic  map (Pryde et  al .,  2007)”,
“ Sensitivity  of  coastal  flood  risk  managements  of digital  elevation  models (Sande et  al .,  2012)”,
“ Vertical  accuracy  assessment  of  SRTM  and ASTER  GDEM  over  coastal  regions  of  China:  A comparative  analysis (Du et  al .,  2012)”.
“ Evaluation  of  ASTER  GDEM  2  in  comparison with  GGDEM  1,  SRTM  DEM  and  topographic- map-derived  DEM  using  inundation  area analysis and  RTK–dGPS  data (Suwandana et  al .,  2012)”, dan  “ Assesing  the  quality  of  digital  elevation models  obtained  from  mini  unmanned  aerial vehicles  for  overland  flow  modelling  in  urban areas ( Leitão et al ., 2016). Dengan melihat hal-hal tersebut,  dirasa  perlu  adanya  penelitian  terkait dengan  validitas  dan  akurasi  data  DEM  khusunya pada  wilayah  Indonesia  terutama  pada  DAS Ciliwung  yang  masuk  ke  dalam  kategori  15  DAS prioritas  beradasarkan  data  dari  Kementrian Lingkungan Hidup.

## Metode Penelitian
Secara keseluruhan, proses penelitian digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan alur penelitian

## Inventarisasi data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara lain:  (1)  Data  DEM  SRTM  resolusi  30  m  yang diunduh  dari  situs  USGS  dalam  format  .tiff. (2) Data DEM ASTER GDEM resolusi 30 m yang diunduh  dari  situs  USGS  dalam  format  .tiff. (3) Peta DAS Ciliwung yang diperoleh dari Badan Pengelola  Daerah  Aliran  Sungai  (BPDAS) Ciliwung  –  Citarum  hasil  pengolahan  data  Peta RBI  (BIG),  DEM  (LAPAN),  dan  data  lapangan, sesuai  Peraturan  Menteri  Kehutanan  Republik Indonesia  No.  P.59/Menhut-II/2013.  Sedangkan peralatan  atau tools yang  dipergunakan  adalah Qgis 2.14 dan Microsoft Excel.

## Pemodelan
Langkah-langkah  pemodelan  DAS  menggunakan data  DEM  dilakukan  dengan  mengikuti  panduan Exercise  open  source  software  for  preprocessing GIS  data  for  hydrological  models (van  de  Kwast, 2017).

## Analisis statistik
Proses  analisis  dilaksanakan  dengan  metode  uji statistik,  melalui  metode  regresi  linier  dan pengujian t-Test .  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui hubungan antara model yang dihasilkan
dengan acuan dan tingkat perbedaannya...
Studi litelatur
Pengumpulan data DEM SRTM Arc 1 sec
(30 m) DEM ASTER GDEM (30 m) Pengolahan dengan Program Qgis 2.14 Analisis Kesimpulan Peta DAS Ciliwung

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  pemodelan  dengan  program Qgis  2.14  menggunakan  data  DEM  SRTM  dan ASTER-GDEM,  diperoleh  hasil  sebagaimana ditunjukan pada Gambar 2.
Hasil  pemetaan  tersebut  kemudian  dibandingkan dengan  peta  DAS  Ciliwung  yang  diperoleh  dari BPDAS  Ciliwung-Citarum  sebagai  acuan  dasar. Parameter  yang  dibandingkan  pertama  kali  adalah luasan  dari  masing-masing  DAS.  Luas  DAS Ciliwung  berdasarkan  peta  dari  BDAS  adalah seluas  38.610,25  ha,  dan  luas  yang  diperoleh  dari hasil  modeling  SRTM  adalah  36.762,16  ha  atau 5%  lebih  kecil,  sedangkan  hasil  modeling  dengan ASTER-GDEM  menghasilkan  luasan  sebesar 72.287,21  ha  atau  87%  lebih  besar  dibandingkan dengan  peta  DAS  Ciliwung  yang  diperoleh  dari BPDAS.
Proses  evaluasi  selanjutnya  dilakukan  dengan menggunakan koordinat kartesius untuk mengetahui nilai absis X untuk satu nilai ordinat Y yang  sama  dari  masing-masing  peta  dengan interval  ordinat  500m.  Berdasarkan  hasil  tersebut dilakukan uji statistik dengan uji regresi linier dan T-Test  untuk  mengetahui  tingkat  perbedaan  dari masing-masing data. Adapun hasil uji regresi linier yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 berikut.

## Tabel 1. Hasil uji regresi linier
Regression statistics SRTM ASTER Multiple R 0,9933 0,6835 R square 0,9866 0,4671 Adjusted R square 0,9866 0,4653 Standard error 676,4863 6.171,0781 Observations 297,0000 297,0000
Gambar 3. Regresi linier koordinat X Peta SRTM dan BPDAS
Gambar 4. Regresi linier koordinat X Peta ASTER-GDEM dan BPDAS
R² = 0,9866 695.000 700.000 705.000 710.000 715.000 720.000 725.000 695.000 700.000 705.000 710.000 715.000
720.000
725.000 SR T M BPDAS R² = 0,4671 695.000 700.000 705.000 710.000 715.000 720.000 725.000 730.000 695.000 700.000 705.000 710.000
715.000 720.000 725.000
A ST E R -GDE M
Tabel 2. Hasil uji T- test seluruh sample uji Parameter BPDAS SRTM ASTER Mean 705.754,2500 705.819,3900 709.310,8800 Variance 34.519.145,6600 34.099.943,1500 71.222.851,5900 Observations 297,0000 297,0000 297,0000 Pooled variance 34.309.544,4000 52.870.998,6200 Hypothesized mean difference 0,0000 0,0000 df 592,0000 592,0000 t  stat -0,1355 -5,9606 P(T<=t) one-tail 0,4464 0,0002 t critical one-tail 1,6470 1,6470
Berdasarkan hasil uji T-test yang dilakukan terlihat bahwa untuk sample hasil modeling menggunakan data  SRTM  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan dibanding data acuan (nilai p = 0,44 > α = 0,005, H0  diterima),  sedangkan  untuk  hasil  modeling dengan ASTER-GDEM terdapat perbedaan signifikan (nilai p = 2,15882E-09 < α = 0,005, H0 ditolak). Sampel uji kemudian dibagi ke dalam tiga segmen,  pembagian  dilakukan  ke  dalam  segmen Ciliwung  Hulu,  Ciliwung  Tengah  dan  Ciliwung Hilir,  berdasarkan  pembagian  segmen  dari  Peta BPDAS  Ciliwung.  Hasil  uji  regresi  linier  untuk masing-masing  segmen dapat dilihat pada Tabel 3 sampai 5.

## Tabel 3. Rekapitulasi parameter statistik regresi linier segmen Ciliwung Hulu
Parameter SRTM ASTER Multiple R 0,100 0,100 R square 0,100 0,100 Standar error 156,668 179,521 Observations 75,000 75,000
Berdasarkan  hasil  Tabel  3  di  atas  dapat  dilihat bahwa  pada  segmen  Ciliwung  Hulu,  nilai  korelasi (R)  dari  masing-masing  data  set  menunjukkan hasil  yang baik. Hal ini ditunjukan dengan  nilai  R yang mendekati nilai 1, yang menunjukkan bahwa hubungan  antara  masing-masing  data  set  dengan batas DAS dari BPDAS sebagai tolok ukur sangat baik.
Tabel 4. Rekapitulasi parameter statistik regresi linier Segmen Ciliwung Tengah Parameter SRTM ASTER Multiple R 0,9964 0,8856 R Square 0,9928 0,7843 Standar Error 233,4706 1.280,5385 Observations 160,0000 160,0000
Berlanjut  ke  hasil  Tabel  4  di  atas  dapat  dilihat bahwa  pada  segmen  Ciliwung  Tengah,  nilai korelasi  (R)  dari  masing-masing  data  set  masih menunjukkan  hasil  yang  baik.  Akan  tetapi  mulai terjadi  perbedaan  yang  cukup  terlihat  jika membandingkan  nilai  yang  dihasilkan  masing-
masing dataset. Hal ini terutama terlihat pada hasil parameter  statistik  yang  dihasilkan  data  set ASTER-GDEM,  terjadi  penurunan  yang  cukup jauh  jika  dibandingkan  dengan  hasil  yang diperoleh dari dataset di bagian hulu, dimana pada segmen  hulu  niali  R  =  0,9996  sedangkan  pada segmen tengah menjadi R = 0,8855.
Segmen  hilir  memberikan  nilai  korelasi  paling kecil,  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel  5  dimana nilai  R  yang  dihasilkan  dari  data  ASTER-GDEM pada  segmen  ini  turun  sangat  jauh  jika dibandingkan  dengan  nilai  yang  diperoleh  pada segmen-segmen sebelumnya. Hal ini menunjukkan terjadinya  penyimpangan  yang  cukup  besar  dari hasil  modeling  yang  diperoleh  dari  data  ASTER- GDEM  pada  segmen  hilir.  Secara  grafis, persebaran  data  nilai  absis  (x)  masing-masing segmen  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  sampai dengan 8.

## Tabel 5. Rekapitulasi parameter statistik regresi linier segmen Ciliwung Hilir
Parameter SRTM ASTER Multiple R 0,8567 0,6136 R square 0,7340 0,3765 Standar error 1.248,4560 1.911,3188 Observations 62,0000 62,0000
Gambar 5. Regresi linier koordinat X Ciliwung Hulu Peta SRTM dan BPDAS
R² = 0,9994 700 705 710 715 720 725 700 710 720 730 SR T M (r ib u an )
BPDAS  (ribuan)
Gambar 6. Regresi linier koordinat X Ciliwung Hulu Peta ASTER-GDEM dan BPDAS
Berdasarkan  Gambar  5  dan  6  yang  menunjukkan grafik  hasil  regresi  linier  koordinat  X  Ciliwung untuk  masing-masing  dataset  pada  segmen  hulu, dapat  dilihat  bahwa  sebaran  data  yang  dihasilkan masih  berada  pada  satu  garis  diagonal  yang menunjukkan  tidak  adanya  penyimpangan  data yang signifikan.
Gambar 7. Regresi linier koordinat X Ciliwung Tengah Peta SRTM dan BPDAS
Gambar 8. Regresi linier koordinat X Ciliwung Tengah Peta ASTER-GDEM dan BPDAS
Berdasarkan  Gambar  7  dan  8  yang  menunjukkan grafik  hasil  regresi  linier  koordinat  X  Ciliwung untuk masing-masing dataset pada segmen tengah, terlihat mulai adanya penyimpangan pada persebaran data hasil modeling dengan menggunakan data ASTER-GDEM.

## Gambar 9. Regresi linier koordinat X Ciliwung Hilir Peta SRTM dan BPDAS

## Gambar 10. Regresi linier koordinat X Ciliwung Hilir Peta ASTER-GDEM dan BPDAS
Berdasarkan  Gambar 9  dan 10 yang  menunjukkan grafik  hasil  regresi  linier  koordinat  X  Ciliwung untuk  masing-masing  dataset  pada  segmen  hilir, dapat  dilihat  bahwa  terjadi  penyimpangan  data yang sangat besar pada segmen hilir. Penyimpangan terbesar ditunjukan oleh grafik data hasil modeling dengan menggunakan data ASTER-GDEM.Adapun  hasil  uji  T-test  untuk masing-masing  segmen  tersaji  pada  Tabel  6 sampai dengan 8.
Berdasarkan hasil di atas dapat terlihat bahwa pada bagian  hulu  yang  memiliki  tingkat  kemiringan lahan  tinggi,  kedua  data  set  tidak  menunjukkan perbedaan yang signifikan antara batas deliniasi
R² = 0,9992 700 705 710 715 720 725 700 710 720 730 A ST E R -GDE M (r ib u an ) BPDAS  (ribuan) R² = 0,9928 696 698 700 702 704 706 708 695 700 705 710 SR T M (r ib u an ) BPDAS  (ribuan) R² = 0,7843 690 695 700 705 710 715 720 725 695 700 705 710 A ST E R -GDE M
(r ib u an ) BPDAS  (ribuan)
R² = 0,734 701 702 703 704 705 706 707 708 695 700 705 710 SR T M (r ib u an ) BPDAS  (ribuan) R² = 0,3765 700 705 710 715 720 725 730 695 700 705 710 A ST E R -GDE M (r ib u an )
BPDAS  (ribuan)
Tabel 6. Hasil uji T-Test Segmen Ciliwung Hulu
Parameter BPDAS SRTM ASTER Mean 713.156,7716 713.155,6892 713.207,0884 Variance 40.767.606,6400 41.085.688,2300 Observations 75,0000 75,0000 75,0000 Pooled variance 40926647,4300 40431753,2600 Hypothesized mean difference 0,0000 0,0000 Df 148,0000 148,0000 t Stat 0,0010 -0,0485 P (T<=t) one-tail 0,4996 0,4807 t Critical one-tail 1,6552 1,6552
Tabel 7. Hasil uji T-Test Segmen Ciliwung Tengah
Parameter BPDAS SRTM ASTER Mean 702.741,348 702.672,596 704.605,943 Variance 7.552.593,757 7.897.715,413 40.628.620,390 Observations 160,000 160,000 160,000 Pooled variance 7.725.154,585 24.090.607,080 Hypothesized mean difference 0,000 0,000 df 318,000 318,000 t Stat 0,221 -3,398 P(T<=t) one-tail 0,413 0,000 t Critical one-tail 1,650 1,650
Tabel 8. Hasil uji T-Test Segmen Ciliwung Hilir
Parameter BPDAS SRTM ASTER Mean 704.574,815 705.065,584 716.739,504 Variance 5.763.011,327 2.316.547,151 58.247.852,520 Observations 62,000 62,000 62,000 Pooled variance 4.039.779,239 32.005.431,930 Hypothesized mean difference 0,000 0,000 df 122,000 122,000 t Stat -1,360 -11,972 P (T<=t) one-tail 0,088 0,000 t Critical one-tail 1,657 1,657
yang  dihasilkan  dari  DEM  dan  peta  acuan. Semakin  ke  area  hilir  dimana  kemiringan  lahan semakin  datar  perbedaan  batas  deliniasi  yang dihasilkan oleh DEM semakin terlihat dibandingkan  dengan  data  peta  acuan,  terutama pada  batas  yang  dihasilkan  oleh  DEM  ASTER- GDEM.  Hasil  ini  mendekati  hasil-hasil  penelitian terdahulu yang dilakukan di lokasi maupun dengan metode  yang  berbeda,  sebagai  contoh  penelitian yang  dilakukan  oleh  Pryde, et  al (2007)  dengan judul  “ Comparison  of  watershed  boundaries derived  from  SRTM  and  ASTER  digital  elevation datasets  and  from  a  digitized  topographic  map ” yang  dilakukan  di  Daerah  Aliran  Sungai  Rio Chimbo,  Ekuador  menunjukkan  hasil  deliniasi yang  dihasilkan  dari  DEM  SRTM  dan  ASTER- GDEM  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan terhadap peta acuannya.
Sedangkan  pada  area  di  sebelah  barat  yang memiliki kemiringan lahan paling landai menunjukkan  terjadi  perbedaan  yang  cukup  besar
pada  batas  deliniasi  yang  dihasilkan  oleh  DEM ASTER-GDEM  terhadap  peta  acuannya.  Hal  ini dapat  dilihat  berdasarkan  hasil  regresi  linier  dari kedua  data  dimana  pada  bagian  hulu  kedua  data menghasilkan  nilai  R 2 =  0,99  sedangkan  pada segmen barat ASTER-GDEM hanya menghasilkan nilai  R 2 sebesar  0,88  dan  DEM  SRTM  sebesar 0,99.  Berdasarkan  penelitian  tersebut  diketahui bahwa  terjadinya  perbedaan  ini  dimungkinkan karena  adanya  error  dalam  penentuan  arah  aliran ( flow  stream )  yang  disebabkan  oleh  kesalahan dalam file DEM ASTER-GDEM yang menyebabkan  operasi  algoritma  yang  dijalankan program menghasilkan output yang salah.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  membandingkan  hasil  pemodelan  daerah aliran  sungai  menggunakan  data  DEM  ASTER GDEM dan SRTM serta  peta daerah aliran sungai Ciliwung  yang  diperoleh  dari  BPDAS  Ciliwung-
Citarum,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diperoleh dari  penelitian  ini  adalah  data  digital  elevation model  (DEM)  dapat  digunakan  sebagai  bahan pemodelan peta daerah aliran sungai.
Hasil  modeling  dengan  data  DEM  SRTM menghasilkan  luasan  5%  lebih  kecil  dibandingkan dengan  peta  DAS  Ciliwung  yang  diperoleh  dari BPDAS,  sedangkan  hasil  modeling  dengan ASTER-GDEM  menghasilkan  luasan  87%  lebih besar. DEM SRTM  memiliki  tingkat akurasi  yang lebih baik (R2 = 0,99) dibandingkan dengan DEM ASTER-GDEM  (R2  =  0,47)  dalam  pemodelan DAS Ciliwung.
Dari ketiga segmen DAS yang diuji menghasilkan daerah  hulu  (kemiringan  lereng  >>  15%)  yang berada  di  daerah  pegunungan  memiliki  nilai akurasi  paling  tinggi.  Sedangkan  daerah  hilir (kemiringan lereng << 8%)  yang berada di daerah dataran  rendah  dan  landai  menunjukkan  akurasi yang kurang baik, terutama pada ASTER-GDEM.
Dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  data  DEM SRTM  dan  ASTER  GDEM  memiliki  tingkat akurasi yang baik dalam pembuatan model Daerah Aliran Sungai pada area yang memiliki kemiringan lereng lebih besar dari 8%.
Di  samping  dari  adanya error atau  kekurangan pada peta yang dihasilkan, penggunaan data DEM dalam pembuatan delineasi DAS sangat membantu dalam proses pemetaan karena mampu memetakan area  yang  luas  dengan  cepat  dan  mudah  tanpa perlu mengeluarkan tenaga dan biaya ekstra.

## Daftar Pustaka
Bodis,  K.  (2008).  Digital  Elevation  Model  and Their  Applications  in  Flood  Risk  Management, PhD Thesis, Hungaria: University of Szeged.
Du, X., Guo, H., Fan, X., Zhu, J., Yan, Z., & Zhan, Q.  (2012).  Vertical  Accuracy  Assessment  of SRTM and ASTER GDEM Over Coastal  Regions of  China  :  a  Comparative  Analysis .  Paper presented  at  the  33rd  Asisan  Conference  on Remote  Sensing  (pp.  1  –  2 ) ,  Asian  Assocition  on Remote Sensing, Pattaya, Thailand.
Kumthekar,  M.  B.,  Shinde,  V.  M.,  &  Deshpande, P.  K.  (2013).  Application  of  ASTER  DEM  in Watershed  Management  as  Flood  Zonation Mapping  in  Koyana  River  of  the  Western  Ghats. IJSER, 4(5), 297 – 301.
Leitão,  J.  P.,  Moy,  D.  V.  M.,  Scheidegger,  A.,  & Rieckermann,  J.  (2016).  Assessing  the  Quality  of Digital  Elevation  Models  Obtained  from  Mini
Unmanned  Aerial  Vehicles  for  Overland  Flow Modelling  in  Urban  Sreas. Hydrology  and  Earth System Sciences , 20 (4), 1637-1653.
Manikpuri,  M.  M.,  &  Choudhary,  S.  (2013).  Pour Point  Description  Of  Watershed  Based  On  DEM Of  Bilaspur  District. International  Journal  of Advanced Computer Research , 3 (3), 197.
Nugraha,  A.  L.  (2013).  Kajian  Pemanfaatan  Dem Srtm  &  Google  Earth  untuk  Parameter  Penilaian Potensi Kerugian Ekonomi Akibat Banjir Rob. Teknik , 34 (3), 202-210.
Pryde,  J.  K.,  Osorio,  J.,  Wolfe,  M.  L.,  Heatwole, C.,  Benham,  B.,  &  Cardenas,  A.  (2007). Comparison of watershed boundaries derived from SRTM  and  ASTER  digital  elevation  datasets  and from a digitized topographic map . Paper presented at  ASABE  Annual  International  Meeting  (Paper Number : 072093), American Society of Agricultur and Biological
Engineers , Minneapolis,
Minnesota.
Riyanto,  I.,  &  Sudiana,  D.  (2009). Pemetaan Daerah  Potensi  Banjir  dengan  Segmentasi  Data Digital  Elevation  Model  Studi  Kasus:  DAS Ciliwung  di  DKI  Jakarta  2007, PhD  Thesis , Indonesia: Universitas Indonesia.
van  de  Kwast,  H.  (2017). Exercise  open  source software for preprocessing GIS data for hydrological  models. Delf:  UNESCO  IHE  Open Course.
van de Sande, B., Lansen, J., & Hoyng, C. (2012). Sensitivity  of  Coastal  Flood  Risk  Assessments  to Digital Elevation Models. Water , 4 (3), 568-579
Suwandana,  E.,  Kawamura,  K.,  Sakuno,  Y., Kustiyanto,  E.,  &  Raharjo,  B.  (2012).  Evaluation of ASTER GDEM2 in  Comparison  with GDEM1, SRTM  DEM  and  Topographic-map-derived  DEM using  Inundation  Area  Analysis  and  RTK-dGPS Data. Remote Sensing , 4 (8), 2419-2431.
Valeriano,  M.  M.,  Kuplich,  T.  M.,  Storino,  M., Amaral,  B.  D.,  Mendes  Jr,  J.  N.,  &  Lima,  D.  J. (2006).  Modeling  Small  Watersheds  in  Brazilian Amazonia  with  Shuttle  Radar  Topographic Mission-90  m  Data. Computers  and  Geosciences , 32 (8), 1169-1181.
Yulianto,  F.,  &  Marfai,  M.  A.  (2010).  Model Simulasi  Luapan  Banjir  Sungai  Ciliwung  di Wilayah  Kampung  Melayu  Bukit  Duri  Jakarta, Indonesia. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Data Citra Digital , 6 (2009),  43 – 53.