## UJI LENDUT DEFORMASI JEMBATAN DENGAN TEKNIK PEMOTRETAN KONVERGEN MENGGUNAKAN TEKNOLOGI DRONE
(Studi kasus : Kecamatan Lowokwaru, Kota Malang)
1) Fransisca Dwi A, 2) Martinus Edwin Tjahjadi  3) Muhammad Zhorif Nasri
1) Program Studi Teknik Geodesi, FTSP, ITN Malang  2) Program Studi Teknik Geodesi, FTSP, ITN Malang  3) Program Studi Teknik Geodesi, FTSP, ITN Malang
e-mail : 1) siscaagustina@lecturer.itn.ac.id 2) edwin@lecturer.itn.ac.id
Abstrak. Pada umumnya objek jembatan merupakan infrastruktur transportasi yang memiliki konstruksi untuk dipantau secara periodik, salah satunya melalui monitoring deformasi.  Dengan melihat beberapa teknologi yang berkembang  untuk  monitoring  deformasi,  diantaranya  teknologi  di  bidang  survei  terestris  seperti  GPS, total station , dan waterpass yang pada dasarnya memiliki kelemahan tersendiri dari segi biaya dan waktu monitoring. Di bidang fotogrametri berkembang teknologi drone DJI Phantom 4 Pro yang dapat digunakan untuk monitoring deformasi. Penelitian ini berfokus untuk melakukan pengujian kemampuan pada  teknologi drone DJI Phantom 4 Pro untuk pemantauan deformasi jembatan. Studi kasus deformasi berupa uji lendut jembatan dalam kondisi terbebani. Pengujian dilakukan dengan memanfaatkan teknik pemotretan konvergen pada akuisisi foto tanpa beban dan dengan beban. Proses data uji deformasi jembatan menggunakan metode bundle adjustment multi foto. Berdasarkan hasil pengujian teknologi drone untuk deformasi jembatan maka dapat mendeteksi lendutan dan pergeseran ke arah z positif yang relatif kecil (tidak terjadi kerusakan struktur) pada Jembatan Sambong dengan  kisaran  antara  ±0,025  mm  -  1,281  mm  serta  ketelitian  antara  ±0,181  mm  -  0,773  mm.  Berdasarkan tingkat ketelitian pergeseran tersebut, maka teknologi drone  DJI Phantom 4 Pro mampu mendeteksi lendutan pada konstruksi jembatan hingga di bawah 1 mm.
Kata Kunci : deformasi; bundle adjustment ; pemotretan konvergen; drone
Abstract. In general, the bridge object is a transportation infrastructure that has construction to be monitored periodically, one of which is through deformation monitoring. By looking at several technologies that have been developed for monitoring deformation, including technology in the field of terrestrial surveys such as GPS, total stations,  and  waterpass,  which  have  their  weaknesses  in  terms  of  cost  and  monitoring  time.  In  the  field  of photogrammetry, the DJI Phantom 4 Pro drone technology has been developed which can be used for deformation monitoring.  This  research  focuses  on  testing  the  capabilities  of  the  DJI  Phantom  4  Pro  drone  technology  for monitoring  bridge  deformation.  Case  study  of  deformation  in  the  form  of  bridge  deflection  test  under  loaded conditions. The test is carried out by utilizing convergent shooting techniques on photo acquisition without load and with a load. The bridge deformation test data process uses the multi-photo bundle adjustment method. Based on the results of testing drone technology for bridge deformation, it can  detect relatively small deflections and shifts in the positive z -direction (no structural damage) on the Sambong Bridge with a range between ±0.025 mm - 1.281 mm and accuracy between ±0.181 mm  - 0.773 mm. Based on the level of accuracy of the shift, the DJI Phantom 4 Pro drone technology can detect deflections in the bridge construction to below 1 mm.
Keywords : deformation; bundle adjustment; convergent; drone

## PENDAHULUAN
Pada  umumnya  saat  melakukan  monitoring deformasi,  terdapat  teknologi  akuisisi  data  yang umum  digunakan  yakni  teknologi  survei  terestris total station (Layli, 2019), waterpass (Ludfi,  2018), dan  GPS  (Safi'i,  2014).  Teknologi  yang  digunakan dalam  memonitoring  deformasi  memiliki  tingkat sensitivitas  (ketelitian)  yang  berbeda-beda  dalam mendeteksi  deformasi.  Tingkat  sensitivitas  dari
teknologi  yang  digunakan  sangat  berpengaruh untuk mendeteksi perubahan atau deformasi sekecil mungkin (Tjahjadi, 2010).
Pada saat ini, terdapat teknologi lain di bidang fotogrametri yang dapat digunakan untuk memonitor  deformasi  pada  objek  jembatan,  salah satunya drone  DJI  Phantom  4  Pro (Pillon,  2020). Objek jembatan sebagai salah satu komponen jalan dengan  peranan  cukup  vital  (Santoso,  2020),
jembatan  yang  dibangun  harus  melalui  beberapa tahap  pengerjaan,  mulai  dari  tahap  perencanaan awal  hingga  tahap  pengujian  beban  jembatan (Setiati, 2013). Jembatan yang telah lolos uji beban dan  telah  digunakan  masih  harus  dilakukan monitoring  secara  kontinu  dalam  jangka  waktu tertentu  untuk  mengetahui  kesehatan  struktur jembatan (PUPR, 2016). Jika terjadi pergeseran atau deformasi  pada  jembatan  dari  hasil  monitoring tersebut,  dapat  segera  diambil  tindakan  rasional, sehingga nantinya tidak terjadi kerusakan yang lebih parah  dan  membahayakan  pengguna  jembatan (Septinurriandiani, 2011).
Teknologi drone tersebut  nantinya  dapat digunakan  untuk  memonitor  deformasi  jembatan. Beberapa  keunggulan  yang  dapat  dilihat  secara nyata  bahwa  biaya  teknologi  tersebut  yang  relatif lebih  terjangkau.  Menurut  (Pillon,  2020)  saat  ini, terdapat teknologi lain yang dapat digunakan untuk monitoring  deformasi  pada  jembatan  yaitu drone DJI Phantom 4 Pro . Teknologi drone DJI Phantom 4 Pro yang  dilengkapi  dengan  sensor  CMOS  1” memungkinkan drone untuk  mengambil  gambar dalam  frekuensi  yang  tinggi  dan  noise  yang  lebih sedikit (Aulejtner, 2011).
Penelitian  ini  nantinya  akan  dilakukan pengujian    terhadap  monitoring  deformasi  pada jembatan  Sambong  menggunakan  metode bundle adjustment multi foto untuk memperoleh ketelitian maksimum  di  bawah  1  mm. Bundle  adjustment merupakan suatu proses penyempurnaan rekonstruksi visual untuk menghasilkan struktur 3D yang optimal dan posisi serta orientasi kamera yang lebih  akurat  (Fauzan,  2020).  Studi  kasus  pengujian deformasi adalah uji lendut jembatan dalam kondisi terbebani  muatan  dengan  variasi  konfigurasi pemotretan multi foto.

## METODOLOGI
Lokasi penelitian tersebut berada di Jembatan Sambong,  Desa  Pandansari,  Kecamatan  Ngantang, Kabupaten  Malang  secara  geografis  terletak  pada 07⁰52’45”  LS  dan  112⁰21’45”  BT.  Lokasi  tersebut digunakan  penelitian  karena  terdapat  aktivitas penambangan  pasir  di  sekitar  area  jembatan,
sehingga  memungkinkan  terjadinya  pergeseran struktur jembatan akibat aktivitas tersebut. Adapun gambaran umum lokasi penelitian  ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Lokasi penelitian Monitoring deformasi pada jembatan dilakukan dengan memanfaatkan drone DJ.     I Phantom 4 Pro untuk  menguji  kemampuan  teknologi  akuisisi  data deformasi. Adapun tahapan pelaksanaan uji lendut deformasi  jembatan  dengan  teknik  pemotretan konvergen  teknologi drone dapat  dilihat  pada Gambar  2.  Tahapan  pelaksanaan    meliputi  tahap akuisisi foto, ekstraksi koordinat foto, pendefinisian koordinat  3D  pendekatan, bundle  adjustment ,  dan pengujian pergeseran terhadap sumbu z.
Gambar 2. Tahapan penelitian
Akuisi foto Data foto Ekstraksi koordinat foto Pendefinisian koordinat objek pendekatan Bundle adjustment Koordinat 3D titik pantau Transformasi koordinat Uji lendut deformasi Visualisasi model deformasi

## Akuisisi Foto dengan Teknik Pemotretan Konvergen
Akuisisi  foto  digital  menggunakan  teknologi d rone dilakukan  dengan  mengikuti  alur  kerja pemotretan dalam proses bundle adjustment multi foto.  Alur  kerja  tersebut  seperti  penetapan  nilai panjang  fokus  kamera drone ,  penggunaan  resolusi gambar maksimum, dan orientasi kamera pada saat akuisisi  foto.  Penggunaan  alur  kerja  tersebut berdasarkan  spesifikasi drone  DJI  Phantom  4  Pro pada Tabel 1.
Tabel 1. Spesifikasi kamera drone DJI Phantom 4 Pro Parameter spesifikasi Nilai Panjang fokus (mm) 8,8 Resolusi maksimum (piksel) 5472×3648 Ukuran sensor (mm) 13,2×8,8 Ukuran piksel (mm) 0,0024
Proses  akuisisi  foto  digital  dilakukan  untuk memperoleh  nilai  vektor  pergeseran.  Akuisisi  foto dilakukan  pada  dua  waktu  dan  keadaan  yang berbeda,  dalam  hal  ini  pada  saat  monitoring deformasi jembatan menggunakan drone dilakukan pada  keadaan  normal  tanpa  beban  statis  dan dengan  penambahan  beban  statis  berupa pick  up berisi muatan pasir seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Penambahan beban statis berupa pick up berisi muatan pasir
Proses  akuisisi  foto  dilakukan  dengan  teknik konfigurasi  pemotretan  konvergen  horizontal, vertikal,  dan  kombinasi.  Konfigurasi  konvergen horizontal,  vertikal,  dan  kombinasi  merupakan konfigurasi yang arah pemotretannya berpusat pada
satu  area  yang  sama.  Perbedaan  dari  ketiga konfigurasi  ini  terletak  pada  arah  perpindahan kamera,  posisi drone berpindah  secara  horizontal (kanan  ke  kiri)  terhadap  objek  jembatan  pada konfigurasi  horizontal    dan  posisi drone berpindah secara  vertikal  (bawah  ke  atas)  pada  konfigurasi vertikal,  sementara  untuk  konfigurasi  kombinasi merupakan  gabungan  dari  kedua  konfigurasi konvergen  horizontal  dan  vertikal.  Ilustrasi  dari konfigurasi  horizontal  dan  vertikal  dapat  dilihat pada Gambar 4 dan 5.
Gambar 4 . Konfigurasi konvergen horizontal
Gambar 5 . Konfigurasi konvergen vertikal
Penggunaan  metode  konvergen  sebagai metode  pemotretan  pada  dasarnya  mempunyai keunggulan  tersendiri  karena  telah  terbukti  dapat meningkatkan  nilai  keakurasian  koordinat  yang dihasilkan (Zhang dkk, 2012; Udin, 2011).

## Ekstraksi Koordinat Foto
Proses ekstraksi koordinat dilakukan pada titik- target reflektif yang sudah tersebar pada konstruksi jembatan secara merata pada sisi subjek penelitian seperti  ditunjukan  pada  Gambar  6.  Reflektif  target tersebut  dibuat  khusus  agar  memiliki  daya  pantul
tinggi  dan  kekontrasan  lebih  dominan  dibanding area  lain  yang  terpotret  (Tjahjadi,  2010),  sehingga dapat  mempermudah  proses    ekstraksi  koordinat foto  secara  semi  otomatis  dan  menghasilkan koordinat yang lebih presisi (Ribeiro, 2021). Proses ekstraksi  koordinat  foto  secara  semi  otomatis  ini dilakukan  dengan  menggunakan  metode centroid seperti  yang  dibahas  dalam  (Luhmann,  2011; Matsuoka, 2010;  2011; 2015; Shortis, 1995).
Gambar 6. Persebaran titik retro reflektif target dan contoh titik target reflektif yang dipasang

## Pendefinisan Koordinat Pendekatan
Dalam proses ini, output yang dihasilkan berupa koordinat titik tengah retro dalam sistem kartesian 3  dimensi. Output tersebut  diperoleh  dari  hasil pengukuran  koordinat  foto  (xy)  dengan  metode centroid pada masing-masing retro untuk setiap foto (Tjahjadi, 2010). Titik pusat tengah retro pada foto yang  diamati  merupakan  lokasi  jatuhnya  berkas sinar  pada  bidang  sensor  yang  dipantulkan  dari objek  dan  memenuhi  kondisi  kolinieritas,  di  mana pusat perspektif (O), titik P pada bidang sensor, dan objek P yang dicitrakan semuanya berada pada satu garis  lurus  (Tjahjadi,  2017),  kondisi  kolinieritas  ini dimodelkan  secara matematis di dalam  (Luhmann, 2011; Wolf, 2000; 2013).
Model  matematis  kolinieritas  (Wolf,  2013) dapat  diselesaikan    menggunakan  teknik least square adjsutment , namun karena satu-satunya nilai yang  diketahui  yaitu  koordinat  foto,  maka dibutuhkan koordinat pendekatan titik tengah pada retro dalam kartesian 3D sehingga model matematis kolinearitas  dapat  diselesaikan.  Koordinat  3D pendekatan  tersebut  dapat  diperoleh  dengan
terlebih  dahulu  melakukan  perhitungan  parameter EO.  Pendekatan  tersebut  menggunakan  metode dependent relative orientation , metode ini dilakukan dengan  hanya  melibatkan  hasil  pengukuran koordinat foto pada dua buah foto (Tjahjadi, 2010).
Setelah  nilai  parameter  EO  pendekatan diketahui,  nilai  tersebut  dapat  digunakan  untuk memperoleh  koordinat  objek  3D  pendekatan menggunakan  metode intersection atau  triangulasi (Fraser,  2005).  Pada  dasarnya,  jika  dua  foto  atau lebih  diketahui  posisi  dan  orientasinya,  maka  titik- titik yang berada pada dua foto atau lebih tersebut akan  dapat  diketahui  koordinat  3D-nya  (Tjahjadi, 2010).  Koordinat  objek  3D  tersebut  diperoleh dengan  menghitung  persamaan  kolinieritas  pada persamaan  (1)  dan  (2)  (Odumosu,  2021).  Adapun ilustrasi  proses intersection ditunjukan  pada Gambar 7.
𝑣𝑥 𝑎 = 𝑏 14 𝑋 𝑎 + 𝑏 15 𝑍 𝑎 − 𝑏 16 𝑌 𝑎 + 𝐽 (1)
𝑣𝑦 𝑎 = 𝑏 24 𝑋 𝑎 + 𝑏 25 𝑍 𝑎 − 𝑏 26 𝑌 𝑎 + 𝐾 (2)
Gambar 7. Ilustrasi proses intersection
Selanjutnya, proses mendapatkan nilai parameter  EO  pendekatan  untuk  foto-foto  lainnya dapat  menggunakan  metode resection .  Metode tersebut  memanfaatkan  koordinat  objek  3D  titik- titik  retro  pendekatan  yang  telah  diperoleh sebelumnya  dari  proses intersection untuk mendapatkan  parameter  posisi  dan  orientasi  (EO) dalam  sistem  kartesian  3-dimensi  (Photometrix, 2014).

## Bundle Adjustment
Bundle adjustment merupakan proses
penyempurnaan rekonstruksi visual untuk menghasilkan  struktur  3D  yang  optimal  (Fauzan, 2021).  Pada  proses  ini,  seluruh  berkas  sinar pemotretan  yang  terlibat  dimodelkan  kembali melalui  teknik least  square  adjustment seperti diilustrasikan pada Gambar 8, dengan bentuk umum persamaan least  square  adjustment sebagaimana dijelaskan dalam Rokhmana (2019) ditunjukan pada persamaan (3).
𝑣 = 𝐴 1 𝛿 1 + 𝐴 2 𝛿 2 + 𝐴 3 𝛿 3 − 𝑙 (3)
Di mana 𝑣 adalah vektor residual pengukuran koordinat  foto  A 1 ,  A 2 ,A 3 berturut-turut  adalah matriks  turunan  parsial  terhadap  parameter  EO, koordinat objek titik retro, dan kesalahan sistematis kamera;  adalah  selisih  antara  nilai  pengukuran dengan nilai terkoreksi dari model kolinieritas.
Gambar 8 . Ilustrasi bundle adjustment Pada proses komputasi bundle adjustment yang diilustrasikan  pada  Gambar  8,  proses  hitung perataan  dilakukan  secara  iteratif  menggunakan serangkaian  persamaan  linier  sampai  memperoleh nilai  kuadrat  residu  minimum.  Disamping  itu, kesalahan  sistematis  pada  kamera  yang  digunakan dapat diminimalisir pengaruhnya dengan menggunakan persamaan (4) (Rokhmana, 2019).
[ 𝐴 1 𝑇 𝑃𝐴 1 𝐴 1 𝑇 𝑃𝐴 2 𝐴 1 𝑇 𝑃𝐴 3 𝐴 2 𝑇 𝑃𝐴 1 𝐴 2 𝑇 𝑃𝐴 2 𝐴 2 𝑇 𝑃𝐴 3 𝐴 3 𝑇 𝑃𝐴 1 𝐴 3 𝑇 𝑃𝐴 2 𝐴 3 𝑇 𝑃𝐴 3 ] [ 𝛿 1 𝛿 2 𝛿 3 ] + [ 𝐴 1 𝑇 𝑃𝑙 𝐴 2 𝑇 𝑃𝑙 𝐴 3 𝑇 𝑃𝑙 ] = 0 (4)

## Di mana P adalah matriks bobot dari ketelitian (RMS)

## Uji Deformasi
Proses  pengujian  dilakukan  dari  dua  data pengamatan,  maka  kedua  data  tersebut  harus mempunyai  sistem  koordinat  datum  yang  sama. Penyamaan  sistem  koordinat  datum  dilakukan menggunakan  transformasi  koordinat  konform  3D (Wolf,  2000;  Ghilani,  2018)  dengan  menggunakan sistem  koordinat  epok  1  sebagai  acuan  untuk transformasi  epok  2.  Selanjutnya,  koordinat  titik retro  XYZ  epok  1  dan  epok  2  hasil  transformasi digunakan  untuk  mengetahui  vektor  pergeseran titik-titik  pantau  pada  jembatan  menggunakan persamaan  (5)  (Kayikci,  2015).  Di  mana 𝑑 𝑖 adalah vektor pergeseran
𝑑 𝑖 = 𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 𝑦 2𝑖 − 𝑦 1𝑖 𝑧 2𝑖 − 𝑧 1𝑖 (5)
Setelah  diperoleh  nilai  vektor  pergeseran melalui  persamaan  (5),  maka  dilakukan  proses  uji signifikan  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  pergeseran  yang terjadi  pada  titik  pantau  (Yildirim,  2019).  Uji  ini dilakukan dengan hipotesa awal sebagai berikut. H0 : Titik pantau tidak mengalami deformasi (T<F) Ha : Titik pantau mengalami deformasi (T>F)
Untuk  memperoleh  kesimpulan  dari  hipotesa tersebut,  maka  terlebih  dahulu  melakukan penentuan  nilai  F  berdasarkan  nilai  DOF  total ( degrees of freedom ) pada tingkat kepercayaan 95% (α=0,05). Proses selanjutnya, karena nilai T pada uji signifikan  belum  diketahui,  maka  dilakukan perhitungan nilai T dengan menggunakan persamaan (6) (Setan, 2001).
𝑇 = 𝑑 𝑖 𝑇 𝑄 𝑑𝑖 −1 𝑑 𝑖 ℎ𝜎 ̂ 0 2 (6)
Di  mana 𝑄 𝑑𝑖 −1 adalah  matriks  bobot; 𝜎̂ 0 2 adalah varian aposteriori; h adalah rank dari matriks bobot.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Parameter Kalibrasi
Parameter kalibrasi kamera diperoleh dari hasil komputasi bundle  adjustment (Rokhmana,  2019),
menggunakan  perataan  jaring  dengan  persamaan (4)  dilakukan  pada  44  titik  pantau  yang  telah tersebar  secara  merata  pada  area  pemantauan seperti ditunjukan pada Gambar 6. Proses tersebut menghasilkan  parameter  kalibrasi  yaitu  tiga parameter  utama  kamera  (c,xp,yp)  dan  tujuh parameter  distorsi  kamera  (K1,K2,K3,P1,P2,B1,B2) (Tjahjadi, 2013).
Pendefinisian  parameter  kalibrasi  kamera dilakukan  pada  tiga  kondisi  pemotretan  untuk mengetahui  pengaruh  konfigurasi  pemotretan konvergen terhadap kualitas hasil kalibrasi kamera. Tiga kondisi pemotretan tersebut diantaranya yang pertama  adalah  pemotretan  konvergen  horizontal (tanpa data vertikal) seperti terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi konfigurasi konvergen horizontal
Pendefinisian  parameter  hasil  kalibrasi  pada komputasi  data  pemotretan  konvergen  horizontal (tanpa data foto vertikal) melibatkan masing-masing 6  buah  foto  untuk  epok  1  dan  2.  Parameter  hasil kalibrasi kamera tersebut dapat dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter hasil kalibrasi kamera drone DJI Phantom 4 Pro konfigurasi konvergen horizontal Parameter kalibrasi Pemotretan tanpa beban Pemotretan dengan beban Nilai So (mm) Nilai So (mm) C 8,867 2,1e-02 8,904 7,9e-03 X p -0,137 5,2e-02 -0,028 3,1e-02 Y p 0,161 3,1e-02 0,091 2,2e-02 K1 8,9e-05  5,3e-05 9,8e-05  1,9e-05 K2 5,6e-06  2,0e-07 3,4e-06  9,7e-07 K3 -1,2e- 07 2,9e-08 -7,9e- 08 1,6e-08 P1 4,1e-04  1,6e-04 1,1e-04  1,1e-04
P2 -2,6e- 04 4,9e-05 -2,0e- 04 2,7e-05 B1 -1,3e- 33 3,1e-20 -1,4e- 33 3,1e-20 B2 -8,5e- 34 3,1e-20 -5,7e- 34 3,1e-20
Keterangan tabel :
So : Standar deviasi
Kondisi  kedua  adalah  komputasi  data pemotretan  konvergen  vertikal  (tanpa  data horizontal)  seperti  diilustrasikan  pada  Gambar  10. Proses  komputasi  data  pemotretan  pada  kondisi tersebut melibatkan 5 buah foto (epok 1) dan 4 buah foto  (epok  2)  untuk  mendapatkan  parameter kalibrasi kamera.  Adapun hasil kalibrasi kamera DJI Phantom  4  Pro pada  kondisi  ini  ditampilkan  pada Tabel 3.
Gambar 10. Visualisasi model konfigurasi konvergen vertikal
Tabel 3 . Parameter hasil kalibrasi kamera drone DJI Phantom 4 Pro konfigurasi konvergen vertikal
Parameter kalibrasi Pemotretan tanpa beban Pemotretan dengan beban Nilai So (mm) Nilai So (mm) C 8,949 4,7e- 02 8,823 1,7e- 01 X p -0,134 7,4e- 02 -0,112 3,3e- 01 Y p 0,163 9,1e- 02 0,051 1,6e- 01 K1 7,7e-05 5,2e- 05 -1,0e- 04 6,1e- 05 K2 3,0e-06 2,2e- 06 2,2e-05 4,9e- 06 K3 -5,9e- 08 4,5e- 08 -5,1e- 07 1,3e- 07 P1 4,1e-04 2,8e- 04 1,3e-04 9,9e- 04
P2 -5,1e- 04 3,6e- 04 -1,5e- 04 2,7e- 05 B1 -1,3e- 33 3,1e- 20 -1,4e- 33 3,2e- 20 B2 -8,6e- 34 3,1e- 20 -5,6e- 34 3,2e- 20
Keterangan tabel :
So : Standar deviasi
Kemudian,  pada  kondisi  ketiga  adalah kombinasi  pemotretan  konvergen  horizontal  dan vertikal  seperti  divisualisasikan  pada  Gambar  11. Pada  komputasi  data  pemotretan  konvergen kombinasi  horizontal-vertikal,  terdapat  11  foto (epok 1) dan   10 foto (epok 2) yang terlibat  dalam pendefinisian  parameter  kalibrasi  kamera.  Hasil kalibrasi  kamera  pada  pemotretan  konvergen kombinasi  horizontal-vertikal  tersebut  ditampilkan pada Tabel 4.
Gambar 11. Visualisasi model konfigurasi konvergen kombinasi
Tabel 4. Parameter hasil kalibrasi kamera drone DJI
Phantom 4 Pro konfigurasi kombinasi Parameter kalibrasi Pemotretan tanpa beban Pemotretan dengan beban Nilai So (mm) Nilai So (mm) C 8,917 7,3e-03 8,918 5,2e-03 X p - 0,101 1,9e-02 -0,022 2,4e-02 Y p 0,044 1,0e-02 0,039 6,0e-03 K1 5,6e- 05 1,6e-05 6,8e-05  1,3e-05 K2 3,9e- 06 7,4e-07 5,7e-06  6,9e-07 K3 -8,2e- 08 1,1e-08 -1,2e- 07 1,2e-08 P1 3,5e- 04 6,1e-05 1,1e-04  8,1e-05
P2 -1,2e- 04 2,7e-05 -1,8e- 04 1,9e-05 B1 -1,3e- 33 3,4e-20 -1,4e- 33 3,4e-20 B2 -8,5e- 34 3,4e-20 -5,7e- 34 3,4e-20
Keterangan Tabel :
So : Standar deviasi
Berdasarkan  parameter  hasil  kalibrasi  kamera pada  Tabel    2,  3,  dan  4,  menunjukan  bahwa  nilai parameter  kamera  utama  yaitu  panjang  fokus  (c), dan principal  point (x p y p )  menghasilkan  perubahan nilai  yang  tidak  signifikan,  dengan  nilai  standar deviasi    yang  kecil.  Nilai  standar  deviasi  rata-rata terkecil  untuk  panjang  fokus,  dan principal  point (x p y p )  dihasilkan  dari  komputasi  data  pemotretan konvergen kombinasi horizontal-vertikal pada Tabel 4  dengan  nilai  standar  deviasi  panjang  fokus ±0,0063  mm,  dan principal  point xp  yp  berturut- turut  sebesar  ±0,0022  mm  dan  ±0,0082  mm.  Nilai standar deviasi tersebut mengindikasikan konfigurasi  pemotretan    konvergen  kombinasi horizontal  vertikal  lebih  teliti  dibanding  dua konfigurasi lainnya.

## Koordinat Objek Titik Pantau Deformasi
Koordinat  objek  titik  pantau  merupakan  nilai koordinat  3D  yang  diperoleh  dari  hasil  ekstraksi koordinat  titik-titik  retro  yang  tersebar  di  area pemantauan deformasi. Koordinat objek titik pantau tersebut  merupakan  hasil  komputasi  konfgiruasi pemotretan  konvergen  horizontal-vertikal  yang merupakan  konfigurasi  dengan  ketelitian  terbaik. Adapun  nilai  koordinat  objek  titik  pantau pemotretan tanpa beban dan dengan pembebanan dapat dilihat pada Tabel 5 dan 6.
Maka  dapat  dilihat  pada  tabel  5  dan  6,  di dapatkan  nilai  RMS  tiap  komponen  dua  epok  data pemotretan tanpa beban dan dengan pembebanan.
Tabel 5. Koordinat objek titik pantau deformasi tanpa beban
Nama Titik Koordinat (mm) Standar deviasi (mm) X Y Z Sx Sy Sz 1 -80,105 6434,216 -171,237 0,274 0,347 0,226 2 -79,532 6431,808 140,452 0,279 0,332 0,200 3 -579,999 6373,631 -167,077 0,224 0,283 0,176 : : : : : : : 14 -3082 6069,979 153,345 0,189 0,283 0,136 : : : : : : : 60 -1454,504 4060,673 790,713 0,588 0,533 0,439 : : : : : : : 371 2277,336 5121,571 1339,555 0,705 0,846 0,515 RMS 0,673 0,639 0,284 Tabel 6. Koordinat objek titik pantau deformasi dengan pembebanan Nama Titik Koordinat (mm) Standar deviasi (mm) X Y Z Sx Sy Sz 1 -79,522 6434,345 -170,841 0,398 0,614 0,419 2 -79,048 6432,439 140,693 0,423 0,667 0,248 3 -579,479 6374,415 -166,905 0,419 0,527 0,329 : : : : : : : 14 -3082,206 6069,823 153,341 0,385 0,549 0,213 : : : : : : : 60 -1451,846 4060,089 792,464 1,491 1,041 0,697 : : : : : : : 371 2277,791 5120,249 1340,183 1,003 1,834 0,600 RMS 0,555 0,598 0,269 Tabel 7. Arah dan besar pergeseran Nama Titik Vektor pergeseran (mm) ds i (mm) Ketelitian vektor pergeseran δs i (mm) dx i dy i dz i δx i δy i δzi 1 0,584 0,129 0,397 0,717 0,483 0,706 0,476 0,555 2 0,483 0,631 0,241 0,830 0,507 0,745 0,319 0,524 3 0,520 0,784 0,172 0,956 0,476 0,598 0,373 0,482 : : : : : : : : : 14 -0,113 -0,157 -0,005 0,193 0,429 0,618 0,258 0,435 : : : : : : : : : 60 2,658 -0,583 1,751 3,235 1,603 1,169 0,824 1,199 : : : : : : : : : 371 0,454 -1,321 0,628 1,532 1,225 2,019 0,790 1,345
Keterangan Tabel : ds i : Besar pergeseran δs i : Ketelitian pergeseran
komponen X, Y, dan Z berturut-turut sebesar 0,472 mm,  0,466  mm,  dan  0,255  mm,  sementara  untuk nilai RMS dengan beban untuk komponen X, Y, dan Z berturut-turut sebesar 1,311 mm, 0,882 mm, dan 0,411 mm.
Hasil  tersebut  menunjukan  komponen  Z memiliki  nilai  RMS  yang  lebih  kecil  dibanding komponen  X  dan  Y,  selain  itu  nilai  RMS  pada komponen Z dapat dikatakan memiliki akurasi yang tinggi (RMS total <1 mm).

## Uji Lendut Deformasi
Pengujian deformasi digunakan untuk mengetahui arah pergeseran (dxi,dyi,dzi) dan besar pergeseran  (dsi)  yang  terjadi  dari  masing-masing titik  pantau  beserta  ketelitian  pergeseran  (δd) dengan menggunakan persamaan (5). Adapun besar dan arah pergeseran tersebut disajikan dalam Tabel 7 sebagai berikut.
Berdasarkan  Tabel  7  pada  kolom  dz i ,  dapat diketahui  bahwa  19  titik  pantau  deformasi menunjukan  terjadinya  lendutan  yang  relatif  kecil dan  25 titik  lain  menunjukan  pergeseran  ke  arah  z positif.  Pergeseran  terkecil  terjadi  pada  titik  16 dengan  besar  nilai  lendutan    ±0,025  mm  dan pergeseran  terbesar  terjadi  pada  titik  31  dengan nilai  lendutan  ±1,281  mm.  Hasil  pengujian pergeseran  terhadap  sumbu  z  (kolom  dz i )  yang dapat  dilihat  pada  Tabel  7  memiliki  ketelitian pergeseran  yang  relatif  kecil,  berkisar  diantara ±0,181 mm - 0,773 mm, hal ini menunjukan tingkat sensitivitas kamera drone DJI Phantom 4 Pro dapat mendeteksi pergeseran terhadap sumbu z hingga di bawah 1 mm.
Pada Gambar 12 dan 13 terlihat bahwa seluruh titik pantau sebanyak (16 titik) yang berada tepat di bawah  beban  menunjukkan  pergeseran  ke  arah  z positif.
Sementara,  dapat  dilihat  pada  Gambar  14 bahwa titik yang tidak berada tepat di bawah beban memiliki pergeseran yang relatif sama dengan titik di  bawah  beban,  di  mana  arah  pergeseran cenderung  ke  arah  sumbu  z  positif.    Hal  ini diindikasikan  sebagai  akibat  adanya  aktivitas  truk tambang pasir yang melewati area bawah jembatan pada saat pemotretan, bobot truk yang lebih besar dari  pada  massa  beban  di  atas  jembatan mengakibatkan arah pergeseran terhadap sumbu z menjadi tidak stabil.
Hasil  pengujian  pergeseran  terhadap  sumbu  z disajikan  pada  Tabel  6  .  Secara  visualisasi  terlihat pada  Gambar  11  dan  12  memperlihatkan  bahwa belum  bisa  menunjukan  titik  pantau  terdeformasi, maka  perlu  dilakukan  uji  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 95% berdasarkan nilai parameter dan degrees  of  freedom ,  berikut  hasil  pengujian tersebut.
Tabel 8. Hasil uji signifikan pada tingkat kepercayaan 95% Nama titik Nilai T Nilai F pada tabel fisher Hasil uji 1 -0,033 2,61 Diterima 2 -0,092 2,61 Diterima 3 -0,100 2,61 Diterima : : : : 14 -0,002 2,61 Diterima : : : : 60 0,089 2,62 Diterima : : : : 371 0,046 2,61 Diterima
Tabel  8  menaunjukkan  bahwa  hasil  uji signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  95%  diterima untuk seluruh titik, artinya seluruh titik pantau tidak terdeformasi  (stabil)  pada  tingkat  signifikan tersebut.

## PENUTUP
Simpulan
Teknologi  drone DJI  Phantom  4  Pro mampu digunakan sebagai akuisisi data deformasi untuk uji lendut  jembatan  dengan  ketelitian  maksimum  di bawah  1  mm,  artinya drone mampu  mendeteksi lendutan maupun pergeseran ke arah z positif pada jembatan  hingga  di  bawah  1  mm.  Ketelitian  ini
dicapai  melalui  penerapan  konfigurasi  konvergen kombinasi yang merupakan konfigurasi pemotretan dengan ketelitian kalibrasi terbaik.
Dalam  proses  pengujian drone  DJI  Phantom  4 Pro untuk  uji  lendut,  19  titik  pantau  menunjukan adanya  lendutan  yang  relatif  kecil  akibat pembebanan dan 25 titik lainnya tidak menunjukan adanya  lendutan.  25  titik  pantau  yang  tidak
Gambar 12. Visualisasi model pergeseran terhadap sumbu Z pada titik yang berada tepat di bawah beban
Gambar 13. Visualisasi model pergeseran terhadap sumbu Z pada titik yang berada tepat di bawah beban
Gambar 14. Visualisasi model pergeseran terhadap sumbu Z pada titik yang tidak berada tepat di bawah beban
Tinggi terbang 6 m Tinggi terbang 6 m
menunjukan adanya lendutan setelah pembebanan diakibatkan  oleh    adanya  aktivitas  kendaraan  truk pasir di bawah jembatan yang memiliki bobot lebih besar dari massa beban di atas jembatan, sehingga mengakibatkan  arah  pergseran  terhadap  sumbu  z menjadi tidak stabil.
Saran
Pemantauan deformasi direkomendasikan untuk  dilakukan  sebanyak  lebih  dari  dua  kali  (>2 epok) untuk memperoleh kesimpulan dari pengujian deformasi yang lebih sesuai.

## Ucapan Terima Kasih
1. Teknik Geodesi FTSP ITN Malang
2. Desa Pandansari Kabupaten Malang

## DAFTAR PUSTAKA
Aulejtner,  M.  (2011).  Investigation  on  Methods  for Making  Detailed  Digital  Models  of  Sculptures  and Other  Artefacts. Master  Thesis,  Department  of  Civil and  Environmental  Engineering ,  AGH  University  of Science and Technology.
Fauzan, K. N., Suwardhi, D., Murtiyoso, A., Gumilar, I., & Sidiq,  T.  P.  (2021).  Close-Range  Photogrammetry Method for SF6 Gas Insulated Line (GIL) Deformation Monitoring. International
Archives of the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information  Sciences -  ISPRS  Archives,  43,  503-510. doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-503-2021
Fraser,  C.  S.  (2005).  Network  Orientation  Models  for Image-Based 3D Measurement. International Archives of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing  &  Spasial Information Science , 36(5), 9.
Ghilani,  C.  D.  (2018). Adjustment  Computations Spatial Data Analysis 6 Edition. Unites States: John Wiley & Sons, Inc.
Kayikci, E. T., & Yalcinkaya, M. (2015). Determination of Horizontal Movements by Static Deformation Models: A  Case  Study  on  the  Mining  Area. Experimental Techniques , 39(6), 70 – 81.
Ke,  T.,  Zhang,  Z.  X.,  &  Huang,  S.  (2012).  The  Scanning Photogrammetry.  The  International  Archives  of  the Photogrammetry, Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences , 39, 345 – 349.
Layli,  B.A.A,.  (2019).  Analisis  Deformasi  Jembatan  Luk Barat Kecamatan Gangga Pasca Gempa Lombok 2018 Menggunakan Metode metode Empiris dan Numerik.
Artikel  Ilmiah,  Jurusan  Teknik  Sipil ,  Universitas Mataram.
Ludfi,  A.  (2018).  Analisis  deformasi  vertikal  bangunan Bertingkat Kampus ITS Sukolilo Menggunakan Metode Terestrial. Tugas Akhir, Departemen Teknik
Geomatika , Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Luhmann, T. (2011)., Robson, S., & Harley, I. Close Range Photogrammetry . Soctland: Whittlesh Publishing.
Matsuoka,  R.  (2011). Measurement  Accuracy  of  Center Location  of  a  Circle  by  Centroid  Method. Photogrammetric Image Analysis , 6592, 297 – 308.
Matsuoka,  R.  (2015).  Measurement  precision  and accuracy  of  the  centre  location  of  an  ellipse  by weighted  centroid  method. ISPRS  Annals  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences , 2, 111 – 118. doi: 10.5194/isprsannals-II-3-W4-111-2015.
Odumosu,  J.  O.,  Ajayi,  O.  G.,  Nnam,  V.  C.,  &  Ajayi,  S.
(2021).  Achieving  close  range  photogrammetry  with non-metric  mobile  phone  cameras.  Geodesy  and Cartography, 47, 71 – 79. doi:
10.3846/gac.2021.12241.
Pillon, Simone. (2020). Monitoring of a Landslide Through the Use of UAV Survey. EGU General Assembly. doi: 10.5194/egusphere-egu2020-7696.
Rokhmana, C.A., Tjahjadi, M.E., dan Agustina, F.D. (2019). Cadastral Surveys with Non-metric Camera Using Uav: A Feasibility Study. KnE Engineering, 2019 , 227 – 237. doi: 10.18502/keg.v4i3.5856.
Setan,  H.,  &  Singh,  R.  (2001).  Deformation  analysis  of  a geodetic monitoring network. Geomatica , 55(3), 333 –
346.
Setiati, N. R., & Surviyanto, A. (2013). Analisis Uji Beban Kendaraan Terhadap Jembatan (Loading Test Analysis of Full Integral Bridge). Jurnal Jalan-Jembatan , 30(3), 190 – 204.
Shortis, M. R. (1995). Practical Testing of the Precision and Accuracy  of  Target  Image  Centring  Algorithms. Videometrics IV , 2598, 65 – 76.
Tjahjadi, E. (2010). Evaluasi Pemanfaatan Kamera Dijital SLR Untuk Pemantauan Deformasi Bangunan. Sondir , 4(7), 1-12.
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.
Tjahjadi,  M.  E.,  &  Handoko,  F.  (2017).  Single  frame resection of compact digital cameras for UAV imagery.
International  Conference  on  Electrical  Engineering , Computer Science and Informatics (EECSI).
Wolf,  P.  R.,  &  Dewitt,  B.  A.  (2000). Elements  of Photogrammetry  with  Applications  in  GIS  3  Edition . Unites States: The McGraw-Hill Companies.
Wolf,  P.  R.,  Dewitt,  B.  A.,  &  Wilkinson,  B.  E.  (2013).
Elements of Photogrammetry with Applications in Gis
4 Editions . United States: McGraw-Hill Company.
Yildirim,  U.K.,  dan  Sisman,  Y.  (2019).  the  Deformation Analysis Using Hypothesis Tests. International Journal of  Engineering  and  Geosciences ,  4(2),  88 – 93.  doi: 10.26833/ijeg.473944.
-------------------