## Pemanfaatan UAV dengan Sensor Kamera dan Lidar untuk Pemetaan Situs Cagar Budaya Kawasan Candi Prambanan
Leveraging UAV with Camera and LIDAR sensor for Mapping of Cultural Heritage Sites in the Prambanan Temple Area
Erlyna Nour Arrofiqoh*, Rochmad Muryamto, Dhiha Afiyanti, Siti Chikal Azizah, Dicky Satria Kresnawan,  Amelinda Nuron Fabiola
Program Sarjana Terapan Teknologi Survei dan Pemetaan Dasar, Departemen Teknologi Kebumian Sekolah Vokasi-UGM, Sekip Unit 1, Caturtunggal, Depok, Sleman, D.I. Yogyakarta, 55281, Indonesia *Korespondensi penulis: erlyna_na@mail.ugm.ac.id
Diterima: 18072021; Diperbaiki: 19112021; Disetujui: 30112021; Dipublikasi: 10042022
Abstrak: Kawasan  Candi  Prambanan  merupakan  situs  warisan  cagar  budaya  yang  harus  dirawat  dan  dilindungi keberadaannya.  Wilayah  yang  dilintasi  patahan  tektonik  aktif  yaitu  sesar  Opak,  membuat  wilayah  ini  memiliki kerentanan yang tinggi terhadap kerusakan karena gempa bumi. Untuk mendukung pelestarian kawasan cagar budaya, diperlukan  pendokumentasian  kawasan  cagar  budaya  yang  dapat  merekam  kondisi  objek  dengan  baik  untuk kepentingan inventarisasi. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah memotret kawasan candi Prambanan dengan menggunakan  teknologi UAV ( Unmanned Aerial Vehicles ). Semakin berkembangnya teknologi, UAV tidak hanya dapat membawa sensor kamera tetapi juga dapat membawa sensor LIDAR ( Light Detection and Ranging ). Penelitian ini dimaksudkan untuk mengetahui pemanfaatan teknologi UAV yang membawa sensor kamera dan LIDAR untuk pemetaan situs cagar budaya di kawasan Candi Prambanan dan mengetahui potensi hasil point cloud pengolahan data dari  kamera  dan  LIDAR  untuk  pemodelan  3D.  Hasil  kajian  menunjukkan  bahwa  pemotretan  kawasan  Candi Prambanan  menghasilkan  foto  udara  dengan  tingkat  ketelitian  yang  tinggi.  Resolusi  yang  dihasilkan  dari  proses pemotretan udara kawasan Candi Prambanan adalah 8 mm. Foto udara tersebut dapat dimanfaatkan untuk pemetaan skala detail yaitu 1:1000. Hasil point cloud dari LIDAR dapat memberikan tampilan geometri 3 dimensi. Bagian atas candi yang tinggi menjulang dapat terekam dengan cukup baik dari point cloud LIDAR dibandingkan point cloud dari hasil pengolahan foto udara meskipun jumlah point cloud dari pengolahan foto lebih banyak dibandingkan point cloud dari LIDAR.
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract:  The  Prambanan  Temple  area  is  a  cultural  heritage  site  that  must  be  treated  and  protected.  The  area  is crossed  by  an  active  tectonic  fault.  Opak  fault  makes  this area  have  high  vulnerability  to  earthquake damage.  To support  the preservation  of  cultural  heritage areas,  it  is  necessary  to  record  cultural  heritage  areas  for  inventory purposes.  One  alternative  way  is  to  capture  the  Prambanan  temple  area  using  UAV  (Unmanned  Aerial  Vehicles) technology. As technology develops, UAVs can carry not only camera sensor but also carry LIDAR (Light Detection and  Ranging)  sensor.  This  study  is  intended  to  determine  utilization  of  UAV  technology  that  carries  camera  and LIDAR sensor for mapping cultural heritage sites in the Prambanan Temple area and to determine the potential results of point cloud data processing from camera and LIDAR for 3D modeling. The results of the study show that capturing the Prambanan Temple area produces aerial photos with a high level of accuracy. The image resolution from the aerial photo in the Prambanan Temple area is 8 mm. Based on geometry precision, the aerial photo can be used for detailed mapping in 1:1000. The result of point cloud from LIDAR can provide a 3-dimensional geometric appearance. The high top of the temple can be recorded quite well from the LIDAR point cloud compared to the point cloud from aerial photo processing, although the number of point clouds from photo processing is denser than the point cloud from LIDAR.
Kata kunci: cagar budaya, Candi Prambanan, UAV, LIDAR, point cloud
Cara untuk sitasi: Arrofiqoh, E. A., Muryamto, R., Afiyanti, D., Azizah, S. C., Kresnawan, D. S., & Fabiola, A. N. (2022). Pemanfaatan UAV dengan Sensor Kamera dan Lidar untuk Pemetaan Situs Cagar Budaya Kawasan Candi Prambanan. Geoid, 17 (2), 176-184.

## Pendahuluan
Candi  Prambanan  dibangun  pada  abad  ke-9  Masehi  oleh  raja-raja  Dinasti  Sanjaya.  Candi  Prambanan merupakan  candi  agama  Hindu  terbesar  di  Indonesia  dan  tercacat  menjadi  salah  satu  warisan  dunia  oleh UNESCO  (Nieamah,  2014).  Peninggalan  sejarah  ini  perlu  dirawat  dan  dilestarikan  keberadaannya  karena memiliki nilai penting bagi sejarah, ilmu pengetahuan, pendidikan, agama, dan kebudayaan. Pelestarian Candi Prambanan  sebagai  cagar  budaya  dilakukan  dengan  cara  mempertahankan  keberadaan  cagar  budaya  dan nilainya melalui pelindungan, pengembangan, dan pemanfaatan (UU Nomor 11 Tahun 2010 tentang Cagar Budaya).  Wilayah  studi  dipilih  berdasarkan  kepentingan  sebagai  cagar  budaya  yang  perlu  dilestarikan. Wilayah yang dilintasi patahan tektonik aktif yaitu sesar Opak membuat wilayah ini memiliki kerentanan yang tinggi terhadap kerusakan karena gempa bumi. Pemetaan Candi Prambanan merupakan salah satu upaya untuk melestarikan  cagar  budaya.  Pembaharuan  peta  Candi  Prambanan  dapat  untuk  mengetahui  kondisi  terkini bangunan  candi.  Teknologi  pesawat  tanpa  awak  atau  UAV  ( Unmanned  Aerial  Vehicles )  untuk  melakukan survei pemetaan dengan membawa sensor kamera merupakan salah satu cara untuk mendapatkan gambaran mengenai kondisi Candi Prambanan. Dewasa ini, teknologi UAV semakin berkembang dengan cepat (Agudo et al., 2018). Pesawat UAV atau drone tidak hanya dapat membawa sensor kamera saja, tetapi juga sensor LIDAR ( Light Detection and Ranging ). Teknologi LIDAR merupakan pemindaian laser yang menghasilkan data 3 dimensi berupa point cloud . LIDAR adalah sensor aktif yang dapat memancarkan laser infrared dan mengukur respon pantulan kembali ke sensor. Apabila dikombinasikan dengan penentuan lokasi yang presisi dan  informasi  kecepatan,  maka  dapat  digunakan  untuk  mengukur  detil  topografi  dengan  ketelitian  tinggi (Fernandez-Diaz et al., 2014).
Penggunaan teknologi UAV untuk pemetaan memiliki beberapa keunggulan diantaranya pengoperasian yang mudah, proses yang cepat dan efisien. Pemetaan dengan wahana UAV juga dapat mengurangi biaya dan waktu yang  dibutuhkan  untuk  akuisisi  data  (Waagen,  2019).  Akuisisi  data  LIDAR  dengan  UAV  tidak  perlu menggunakan pesawat terbang berawak yang cukup menyita biaya dan tidak perlu menggunakan perizinan khusus  dengan  ketentuan  bahwa  ketinggian  terbang  masih  berada  pada  batas  tinggi  terbang  yang diperbolehkan. Ketinggian terbang yang relatif rendah dapat membuat UAV dapat mengambil gambar lebih dekat dengan objek yang diukur sehingga objeknya menjadi lebih jelas. Selain itu ketinggian terbang UAV berada di bawah tutupan awan sehingga hasil fotonya tidak tertutup oleh awan dan tidak perlu memerlukan koreksi  atmoster  seperti  pada  citra  satelit  (Jayathunga  et  al.,  2018).  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan pembuatan peta 2D dan mengetahui potensi dari point cloud yang diperoleh dari LIDAR dan foto udara untuk pembuatan  model  3D  dalam  kegiatan  pendokumentasian  bangunan  bersejarah  Candi  Prambanan  yang memiliki karakter unik, yaitu bangunan tinggi menjulang, meruncing dan memiliki banyak detil.

## Data dan Metode
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  kawasan  Candi  Prambanan.  Candi  Prambanan  merupakan  salah  satu  objek wisata di Yogyakarta terletak di Jalan Raya Jogjakarta-Solo Km 17. Candi ini terletak di perbatasan antara propinsi Jawa Tengah dan Daerah Istimewa Yogyakarta, tepatnya di desa Prambanan yang wilayahnya terbagi antara Kabupaten Sleman dan Kabupaten Klaten. Gambar 1 merupakan wilayah lokasi penelitian.
Pengukuran  data  di  lapangan  dilakukan  pada  bulan  Agustus  2020.  Secara  umum,  metode  yang  digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu persiapan, akuisisi data, pengolahan data, analisis dan penyajian data. Tahapan persiapan meliputi persiapan peralatan, perizinan lokasi, penentuan area of interest (AOI) dan perencanaan jalur terbang. Peralatan yang disiapkan berupa satu unit GPS Geodetik dan satu unit UAV atau drone yang dilengkapi dengan sensor kamera dan LIDAR yang dibawa secara bersamaan dalam satu  wahana  sehingga  waktu  perekaman  dari  kedua  sensor  sama.  Wahana  UAV  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  mdMAPPER  1000DG  yang  merupakan  wahana  jenis  multirotor  copter  dengan  empat baling-baling.  Akuisisi  data  menggunakan  sensor  kamera  digital  Sony  RX1R  II  dengan  resolusi  42,4 megapiksel  (MP).  UAV  ini  juga  dilengkapi  dengan  sensor  GNSS/INS  untuk  mendukung  metode direct georeferencing , sehingga saat akuisisi tidak perlu menggunakan banyak titik kontrol untuk penentuan posisi (Gabrlik, 2015). Gambar dari teknologi UAV yang digunakan disajikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Wahana Lidar UAV
Pada  lokasi  penelitian  sudah  terdapat  beberapa  titik  kontrol  untuk  kepentingan  analisis  deformasi  candi. Metode penentuan posisi saat akuisisi data menggunakan direct georeferencing dengan menggunakan GPS geodetik yang ditempatkan pada salah satu titik kontrol sebagai base untuk mengontrol posisi UAV saat di udara. Direct georeferencing merupakan pendekatan tanpa menggunakan GCP ( Ground Control Point ) dan menggunakan posisi sensor untuk georeferensi (Carbonneau & Dietrich, 2017).  Kelebihan dari metode direct georeferencing adalah dapat menekan biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk akuisisi data karena tidak perlu lagi menggunakan banyak GCP untuk pengolahan data. Proses akuisisi data dilakukan oleh seorang pilot. Pilot bertugas untuk menerbangkan UAV pada ketinggian terbang ±60 meter di atas permukaan tanah, kemudian memotret wilayah kajian dengan menggunakan mode auto, selanjutnya mendaratkan UAV. Data dari sensor di download dan proses berikutnya adalah pengolahan data. Secara umum, diagram alir penelitian disajikan pada gambar 3.
Penelitian  ini  membandingkan  pengaruh  metode direct  georeferencing pada  pengolahan  foto  udara.  Oleh karena  itu  terdapat  dua  proses  pengolahan  foto  udara,  yaitu  dengan  memasukkan  titik  kontrol  dan  tanpa memasukkan  titik  kontrol.  Pengolahan  foto  udara  dilakukan  dengan  menggunakan  software  Agisoft Metashape.  Foto  udara  yang  diperoleh  dari  sensor  kamera  kemudian  diolah  menggunakan  teknik  SfM ( Structure  from  Motion )  (Leberl  et  al.,  2010).  Teknik  SfM  menggunakan  banyak  gambar  dari  sudut  yang berbeda untuk mengidentifikasi fitur geometris suatu objek dengan baik dan dapat menghasilkan data 3D point cloud (Jones  &  Church,  2020).  Proses  pengolahan  foto  dimulai  dari align  foto dimana  posisi  dan  orientasi kamera setiap foto ditemukan dan membentuk sparse point cloud dari titik yang mirip atau bersesuaian antar foto. Kemudian build dense yang merupakan perapatan dari point cloud yang terbentuk sebelumnya. Dari point cloud yang rapat kemudian dilakukan proses build mesh , yaitu merekonstruksi point cloud sehingga terbentuk model permukaan. Hasil akhir dari pengolahan foto menghasilkan foto udara mozaik (ortofoto) dan 3D point cloud (De Reu et al., 2013).

## Hasil dan Pembahasan
Akuisisi  data  terdiri  dari  tiga  tahapan,  yaitu  perencanaan  jalur  terbang,  pemasangan base titik  kontrol,  dan penerbangan UAV. Pada tahapan perencanaan jalur terbang dilakukan dengan menggunakan software simulasi terbang yang kemudian digunakan untuk pemotretan secara auto. Parameter yang dibutuhkan pada proses ini adalah ketinggian terbang, radius liputan area, dan overlap foto. Total foto udara yang dihasilkan dari akuisisi data ini berjumlah 265 foto. Proses akuisisi data di lapangan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Akuisisi Data
Pada pengolahan foto udara dengan memasukkan nilai titik kontrol, dipilih tiga titik yang digunakan sebagai GCP dan dua titik digunakan sebagai titik cek atau ICP (Independent Control Point ). Hasil foto dari sensor kamera memberikan hasil yang jelas sehingga titik kontrol dapat terlihat dengan baik walaupun tidak diberi penanda  saat  akuisisi  data  di  lapangan.  Gambar  5  merupakan  gambar  titik  kontrol  yang  digunakan  untuk pemrosesan.
P8 B5 PR02 S1 PR03 Titik GCP Titik ICP Gambar 5. Titik Kontrol yang Terlihat pada Foto Udara Hasil Akuisisi Data
Proses  memasukkan  GCP  atau  tidak  memasukkan  GCP  merupakan  tahapan  awal  pengolahan  data,  untuk selanjutnya adalah tahapan align photo . Tahapan align photo untuk identifikasi point cloud secara otomatis berdasarkan  pada  kesamaan  nilai  piksel  pada  foto  udara.  Tahapan  selanjutnya  merupakan  pembentukan geometri dimana hasil point cloud dari proses alignment dilakukan perapatan titik kemudian diproses menjadi jaringan segitiga TIN ( Triangle Irregular Network ) sehingga terbentuk model 3D. Hasil pembentukan model 3D dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Pembentukan Model 3D
Total kesalahan titik cek pada pengolahan data dengan memasukkan nilai GCP dan tanpa memasukkan nilai GCP disajikan pada tabel 1. Perbedaan total kesalahan dari kedua metode pemrosesan data memberikan hasil yang cukup signifikan. Total kesalahan dengan memasukkan nilai GCP memberikan ketelitian dalam fraksi centimeter, sedangkan total kesalahan tanpa memasukkan nilai GCP memberikan ketelitian dalam fraksi meter. Selisih total kesalahan kedua data adalah 14,7520 meter. Pada pengolahan data tanpa memasukkan nilai GCP diperoleh kesalahan yang cukup besar terutama pada koordinat Z.

## Tabel 1. Kesalahan pada Titik Cek
Keterangan Label X error (cm) Y error (cm) XY error (cm) Z error (cm) Total error (cm) Tanpa GCP PR03 59,800 0,600 59,803 1480,400 1481,607 S1 61,300 -15,500 63,229 1477,300 1478,653 Total 60,555 10,968 61,540 1478,851 1480,131 Dengan GCP PR03 0,547 -2,275 2,339 5,966 6,408 S1 -2,096 0,964 2,307 -1,487 2,745 Total 1,532 1,747 2,323 4,347 4,929
Walaupun terdapat perbedaan posisi koordinat, nilai GSD ( Ground Sampling Distance ) yang dihasilkan dari kedua  proses  memiliki  resolusi  yang  sama,  yaitu sebesar  8 mm.  Pada  ortofoto  terdapat  bagian  yang masih berlubang, yaitu pada bangunan candi. Hal ini karena kurangnya overlap pada bagian candi yang merupakan bangunan tinggi. Hasil ortofoto dan persebaran titik kontrol dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Ortofoto Hasil Pengolahan dan Persebaran Titik Kontrol
Tabel 2 menyajikan hasil validasi ketelitian panjang objek yang merupakan perbandingan antara panjang objek pada ortofoto dan pengukuran langsung dengan pita ukur di kawasan Candi Prambanan.
Tabel 2. Hasil Validasi Ketelitian Panjang Objek No Gambar sampel Ukuran lapangan (m) Ukuran ortofoto dgn GCP (m) Selisih (m) Akurasi (%) Ukuran ortofoto tanpa GCP (m) Selisih (m) Akurasi (%) 1 5,5 5,48 0,02 99,63% 5,48 0,02 99,63% 2 2 2,01 0,01 99,5% 2,00 0 100% 3 3,5 3,56 0,06 98,28% 3,59 0,09 97,43% 4 7,5 7,55 0,05 99,33% 7,54 0,04 99,46% 5 7,5 7,51 0,01 99,86% 7,49 0,01 99,86% 6 14,3 14,27 0,03 99,79% 14,28 0,02 99,86% 7 2,2 2,22 0,02 99,09% 2,21 0,01 99,54% 8 2,2 2,20 0 100% 2,22 0,02 99,09% 9 3,85 3,86 0,01 99,74% 3,89 0,04 98,96% 10 6,2 6,18 0,02 99,67% 6,16 0,04 99,35% 11 2 2,01 0,01 99,5% 2,02 0,02 99% 12 1,4 1,38 0,07 95% 1,39 0,06 95,71% 13 0,7 0,72 0,02 97,14% 0,72 0,02 97,14% 14 6,85 6,85 0 100% 6,85 0 100% 15 6,85 6,84 0,01 99,85% 6,84 0,01 99,85%
Uji  akurasi  dilakukan  menggunakan  metode  omisi-komisi  untuk  mengetahui  berapa  presentase  ketelitian ortofoto.  Tujuan  penggunaan  metode  omisi-komisi  adalah  untuk  membandingkan  hasil  pengukuran  suatu objek pada foto udara dan pengukuran di lapangan. Komisi merupakan keadaan dimana hasil interpretasi lebih
panjang/luas dari data lapangan. Omisi adalah keadaan dimana hasil interpretasi lebih pendek/sempit dari data lapangan. Rumus metode omisi-komisi disajikan pada persamaan berikut (Hartono & Darmawan, 2019):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = [1 − [ 𝑠𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑜𝑏𝑗𝑒𝑘 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑓𝑜𝑡𝑜 𝑢𝑑𝑎𝑟𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑢𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑙𝑎𝑝𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ]] × 100% (1)
Berdasarkan  tabel  validasi ketelitian  panjang  objek  tersebut,  diketahui  bahwa  masing-masing  ortofoto memiliki selisih sebesar 0 cm hingga 9 cm. Selisih ukuran yang cukup kecil ini menunjukkan bahwa secara umum bentuk ukuran pada ortofoto mendekati valid. Hasil perhitungan dari metode omisi-komisi dengan lima belas  sampel  memberikan  persentase  akurasi  di  atas  95%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  diketahui  bahwa pengolahan foto udara dengan dan tanpa memasukkan nilai GCP dapat memberikan ukuran bentuk geometri yang  mendekati  sebenarnya  walaupun  posisi  koordinatnya  berbeda.  Posisi  koordinat  ortofoto  yang  diolah tanpa menggunakan GCP memberikan hasil posisi koordinat yang melenceng jauh jika dibandingkan dengan data perolehan dari LIDAR sehingga pembuatan peta 2D menggunakan ortofoto hasil pengolahan foto udara dengan  memasukkan  nilai  GCP.  Hasil  kesalahan  (RMSE  - Root  Mean  Square  Error )  pada  titik  uji  yang diperoleh  dari pengolahan foto sebesar  2,323 cm  untuk  ketelitian horizontal  dan  4,347  cm  untuk ketelitian vertikal, sehingga CE90 dan LE90 berdasarkan standar ketelitian geometri Peta RBI pada Peraturan Kepala Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15  tahun  2014  tentang  Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta  Dasar  dengan perubahan berdasarkan Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 6 tahun 2018 adalah:
CE90 = 1,5175 x 0,0232 m = 0,0352 m LE90 = 1,6499 x 0,0437 m = 0,0721 m
Berdasarkan  hasil  di  atas,  pemotretan  menggunakan  drone  LiDAR  ini  diperoleh  peta  skala  1:1000  dengan ketelitian  horizontal  masuk  ke  dalam  kelas  1  dan  vertikal  masuk  ke  dalam  kelas  1.  Peta  foto  dan  peta penggunaan lahan kawasan Candi Prambanan disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8. Peta Citra (kiri) dan Peta Penggunaan Lahan (kanan) Kawasan Candi Prambanan
Selain menghasilkan ortofoto, pengolahan foto udara juga menghasilkan point cloud . Hasil point cloud dari pengolahan foto  udara  kemudian  dibandingkan  dengan point  cloud LIDAR.  Pada  gambar  9  disajikan  hasil perbandingan point cloud dari foto udara dan LIDAR. Hasil point cloud dari foto udara memiliki jumlah yang lebih padat dan rapat dibandingkan dengan hasil point cloud LIDAR. Keseluruhan jumlah point cloud yang terekam oleh LIDAR yaitu 7.697.382 titik, sedangkan jumlah point cloud yang terekam oleh foto udara yaitu 132.212.275 titik. Meskipun point cloud dari pengolahan foto udara memiliki resolusi yang baik dan memiliki jumlah point  cloud lebih  banyak,  namun point  cloud dari  pengolahan  foto  udara  tidak  terdistribusi  secara merata terutama pada bagian candi. Terdapat bagian candi yang berlubang karena tidak terdapat point cloud pada bagian tersebut.
Gambar 9. Point cloud dari LIDAR (kiri) dan Foto Udara (kanan)
Karakter bangunan Candi Prambanan yang tinggi menjulang, meruncing dan memiliki banyak detil kurang dapat dipresentasikan dengan baik pada point cloud dari foto udara. Perbandingan  hasil point cloud untuk bagian atas bangunan candi divisualisasikan pada gambar 10. Dapat dilihat pada bagian atas candi dari hasil point  cloud pengolahan  foto  udara  terdapat  objek  yang  berlubang  dan  terdapat  fitur  yang  tidak  terbentuk dengan baik. Hasil point cloud dari LIDAR dapat merekam keseluruhan bentuk candi walaupun jumlah point cloud lebih sedikit. Bagian atas candi dapat dipresentasikan dengan lebih baik dibandingkan dengan hasil point cloud foto  udara. Point  cloud memiliki  titik  koordinat  posisi  3  dimensi  (X,Y,Z)  sehingga  dapat  digunakan untuk membuat pemodelan 3 dimensi candi. Pada penelitian ini posisi perekaman data dengan drone hanya diambil dari bagian atas saja sehingga terdapat objek detil dari bagian tubuh candi yang tidak terekam. Apabila terdapat  posisi  perekaman  dari  arah  samping  yang  mengelilingi  tubuh  candi,  maka  data  tersebut  dapat dikombinasikan sehingga dapat digunakan untuk pembuatan model 3 dimensi candi.
Gambar 10. Perbandingan Point Cloud dari LIDAR (Kiri) dan Foto Udara (Kanan) pada Bagian Candi

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa pemetaan dengan menggunakan UAV dengan  sensor  kamera  dan  LIDAR  dapat  membantu  pendokumentasian  cagar  budaya  kawasan  Candi Prambanan.  Penggunaan  sensor  kamera  yang  memiliki  resolusi  tinggi  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup teliti yaitu 8 mm untuk nilai GSD ( Ground Sampling Distance ). Pengolahan foto udara  tanpa memasukkan nilai GCP dapat memberikan ukuran bentuk geometrik yang mendekati ukuran aslinya, namun kurang dapat memberikan  hasil  ketelitian  posisi  koordinat  yang  baik  terutama  pada  ketelitian  elevasinya  sehingga  untuk pengolahan foto dengan metode SfM tetap diperlukan GCP. Algoritma SfM efisien untuk rekonstruksi bentuk. Tingkat detail objek tergantung pada kualitas gambar. Tetapi kelemahan dari algoritma SfM adalah kurang dapat merestorasi posisi absolut dan orientasi suatu objek kecuali jika ada titik kontrol. Pengolahan foto udara dengan  memasukkan  nilai  GCP  menghasilkan  peta  dengan  skala  1:  1000  dengan  ketelitian  horizontal  dan vertikal yang masuk pada kelas 1. Penggunaan sensor LIDAR dapat memberikan tampilan model 3 dimensi. Namun karena posisi perekaman data hanya diambil dari atas maka terdapat bagian dari tubuh candi yang tidak terekam  dengan  baik.  Penelitian  mendatang  mencoba  untuk  menganalisis  ketelitian point  cloud dari pengolahan foto udara dan point cloud dari LIDAR yang memiliki karakter berbeda dapat saling melengkapi satu sama lain, serta mencoba untuk menggabungkan keduanya dan mengkombinasikannya dengan point cloud dari tubuh candi sehingga data dapat diproses menjadi model 3D.
Elevasi (m) LIDAR Foto Udara
LIDAR Foto Udara Elevasi (m)

## Ucapan Terimakasih
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  Pengurus  Sekolah  Vokasi  UGM  atas  bantuan  hibah  dana penelitian tahun 2021. Ucapan terimakasih juga disampaikan kepada PT Geotronix Indonesia dan Microdrones yang telah memberikan bantuan fasilitas dalam pelaksanaan penelitian, serta kepada Balai Pelestarian Cagar Budaya (BPCB) DIY yang telah memberikan perizinan lokasi penelitian.

## Daftar Pustaka
Agudo, P. U., Pajas, J. A., Pérez-Cabello, F., Redón, J. V., & Lebrón, B. E. (2018). The potential of drones and sensors to  enhance  detection  of  archaeological  cropmarks:  A  comparative  study  between  multi-spectral  and  thermal imagery. Drones , 2 (3), 1–23. https://doi.org/10.3390/drones2030029
Akbar, H., Sasmito, B., & Wijaya, A. (2014). Pembuatan Peta Foto Dengan Foto Udara Format Kecil Di Kompleks Candi Prambanan Dengan Wahana Pesawat Quadcopter. Jurnal Geodesi Undip , 3 (4), 37–49.
Badan  Informasi  Geospasial.  (2014).  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  Nomor  15  tahun  2014  tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
Badan Informasi Geospasial. (2018). Perubahan atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
Carbonneau,  P.  E.,  &  Dietrich,  J.  T.  (2017).  Cost-effective  non-metric  photogrammetry  from  consumer-grade  sUAS: implications  for  direct georeferencing  of  structure from  motion  photogrammetry. Earth Surface  Processes  and Landform , 3 (42), 473–486.
De Reu, J., Plets, G., Verhoeven, G., De Smedt, P., Bats, M., Cherretté, B., De Maeyer, W., Deconynck, J., Herremans, D.,  Laloo,  P.,  Van  Meirvenne,  M.,  &  De  Clercq,  W.  (2013).  Towards  a  three-dimensional  cost-effective registration  of  the  archaeological  heritage. Journal  of  Archaeological  Science , 40 (2),  1108–1121. https://doi.org/10.1016/j.jas.2012.08.040
Fernandez-Diaz,  J.  C.,  Carter,  W.  E.,  Shrestha,  R.  L.,  &  Glennie,  C.  L.  (2014).  Now  you  see  it...  Now  you  don’t: Understanding  airborne  mapping  LiDAR  collection  and  data  product  generation  for  archaeological  research  in Mesoamerica. Remote Sensing , 6 (10), 9951–10001. https://doi.org/10.3390/rs6109951
Gabrlik, P. (2015). The use of direct georeferencing in aerial photogrammetry with micro UAV. IFAC-PapersOnLine , 28 (4), 380–385. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2015.07.064
Hartono, D., & Darmawan, S. (2019). Pemanfaatan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Jenis Quadcopter untuk Percepatan Pemetaan Bidang Tanah (Studi Kasus: Desa Solokan Jeruk Kabupaten Bandung). Reka Geomatika , 2018 (1), 30– 40. https://doi.org/10.26760/jrg.v2018i1.2655
Jayathunga, S., Owari, T., & Tsuyuki, S. (2018). Evaluating the performance of photogrammetric products using fixed- wing  UAV  imagery  over  a  mixed  conifer-broadleaf  forest:  Comparison  with  airborne  laser  scanning. Remote Sensing , 10 (2). https://doi.org/10.3390/rs10020187
Jones, C. A., & Church, E. (2020). Photogrammetry is for everyone: Structure-from-motion software user experiences in archaeology.
Journal
of
Archaeological Science: Reports , 30 (January), 102261. https://doi.org/10.1016/j.jasrep.2020.102261
Leberl, F., Irschara, A., Pock, T., Meixner, P., Gruber, M., Scholz, S., & Wiechert, A. (2010). Point clouds: Lidar versus
3D vision.
Photogrammetric
Engineering and Remote Sensing , 76 (10), 1123–1134.
https://doi.org/10.14358/PERS.76.10.1123
Nieamah, K. F. (2014). Persepsi Wisatawan Mancanegara Terhadap Fasilitas Dan Pelayaan Di Candi Prambanan. Jurnal Nasional Pariwisata , 6 (1), 39–45. https://doi.org/10.22146/jnp.6875
Presiden Republik Indonesia. (2010). UU Nomor 11 Tahun 2010 tentang Cagar Budaya
Waagen, J. (2019). New technology and archaeological practice. Improving the primary archaeological recording process in excavation by means of UAS photogrammetry. Journal of Archaeological Science , 101 (October 2018), 11–20. https://doi.org/10.1016/j.jas.2018.10.011