How to cite: Dewi.  C.  et  al  (2022)  Kajian  Akurasi  Geometri  Orthophoto  dari  Akuisisi  Data  Pesawat  tanpa  Awak. Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (3). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e- ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 3, Maret 2022

## KAJIAN  AKURASI  GEOMETRI  ORTHOPHOTO  DARI  AKUISISI  DATA PESAWAT TANPA AWAK

## Citra Dewi, Rahma Anisa, Romi Fadly, Sri Rezki Artini
Fakultas Teknik, Universitas Lampung dan Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia Email: citradewiunila@gmail.com, rahma.anisa@eng.unila.ac.id, romgd2002@yahoo.com, srirezkiartini@yahoo.com

## Abstrak
Jalan  merupakan  infrastruktur  yang  penting  dalam  menunjang  kemajuan  suatu wilayah.  Survey  kondisi  jalan  merupakan  salah  satu  aspek  kegiatan  dalam pemeliharaan  jalan  tujuannya  agar  jalan  dapat  terpelihara  dan  terawasi.  Kegiatan survey  kondisi  jalan  dapat  memanfaatkan  teknologi  fotogrametri  menggunakan wahana  tanpa  awak  dengan  kamera  non  metrik  karena  dapat  menyediakan  data detail/situasi  jalan  dan  cukup  efektif  dalam  menunjang  pekerjaan  survey  kondisi jalan.  Detail/situasi  jalan  dapat  diidentifikasi  berdasarkan  orthophoto  yang dihasilkan melalui pengolahan data foto dari kegiatan pemotretan udara. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengetahui  ketelitian  geometri  orthophoto.  Data  yang digunakan  dalam  pengujian  menggunakan  hasil  pengolahan  foto  udara  berupa orthophoto.  Metode  yang  digunakan  dalam  menguji  akurasi  geometrik  orthophoto merujuk  pada  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial  No  8  tahun  2018. Hasil  uji  akurasi  geometri  horizontal  (CE90)  sebesar  0,018  (RMSE  0,012)  dan vertikal  (LE90)  sebesar  0,026m  (RMSE  0,016).  Sehingga  dinyatakan  orthophoto ini memiliki ketelitian horizontal sebesar 0,018meter dan ketelitian vertikal sebesar 0,026m.  Kelas  ketelitian  horizontal  orthophoto  adalah  kelas  1  dan  kelas  ketelitian vertikal orthophoto ini adalah kelas 1.
Kata Kunci : uji ketelitian; horizontal; vertikal; orthophoto

## Abstract
Roads  are  an  important  infrastructure  in  supporting  the  progress  of  a  region. Surveying the condition of the road is one aspect of activities in the maintenance of the road so that the road can be maintained and supervised. Road condition survey activities can take advantage of photogrammetry technology using unmanned rides with non-metric cameras because it can provide detailed data / road situations and is  quite  effective  in  supporting  the  work  of  road  condition  survey.  Details/road situations can be identified based on orthophoto generated through the processing of  photo  data  from  aerial  shooting  activities.  This  study  aims  to  find  out  the accuracy  of  orthophoto  geometry.  The  data  used  in  the  test  used  the  results  of aerial photo processing in the form of orthophoto. The method used in testing the geometric  accuracy  of  orthophoto  refers  to  the  Geospatial  Information  Agency Head  Regulation  No.  8  of  2018.  Horizontal  geometry  accuracy  (CE90)  results  of 0.018 (RMSE 0.012) and vertical (LE90) of 0.026m (RMSE 0.016). So it is stated that  this  orthophoto  has  a  horizontal  accuracy  of  0.018  meters  and  vertical
accuracy of 0.026m. The horizontal precision class of orthophoto is class 1 and this orthophoto vertical precision class is class 1.

## Keywords: thorough test; horizontal; vertical; orthophoto

## Pendahuluan
Jalan  merupakan  infrastrukturutama  dan  menjadi  salah  satu  indikator  dalam pertumbuhan  ekonomi  nasional  dan  sebagai  perlintasan  aktivitas  antara  manusia  atau barang  yang  memberikan  dampak  baik  untuk  perkembangan  suatu  wilayah (Dardak dalam  Pandey,  2013) .  Jalan  disuatu  wilayah  perlu  dilakukan  pemeliharaan  tujuannya agar menjaga jalan tetap berfungsi sebagaimana mestinya sebagai perlintasan.
Pemeliharaan  jalan  adalah  kegiatan  penanganan  jalan  berupa  pencegahan, perawatan  dan  perbaikan  yang  diperlukan  untuk  mempertahankan  kondisi  jalan  agar tetap  berfungsi  secara  optimal  melayai  lalu  lintas  sehingga  umur  rencana  yang ditetapkan dapat tercapai (Peraturan Menteri Pekerjaan Umum Nomor 13/PRT/M/2011 Tentang  Tata  Cara  Pemeliharaan  dan  Penilikan  Jalan,  Pasal  11,  2011).  Berbagai peralatan  digunakan  untuk  mendapatkan  data  kondisi  jalan  yang  terdapat  dalam  surat edaran No 01/SE/DB/2021 tentang pedoman survey pengumpulan data kondisi jaringan jalan.
Pemanfaatan  teknologi  pemetaan  menggunakan  wahana  tanpa  awak  makin banyak digunakan di berbagai bidang transportasi yaitu dalam pengumpulan data dasar dalam kegiatan identifikasi jenis kerusakan jalan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  ketelitian  geometri  dari  orthophoto yang dihasilkan melalui pengolahan foto udara.
(Nasir,  Mohamed,  &  Tahar,  2018) dalam  penelitiannya  mengidentifikasi kerusakan jalan dengan membandingkan teknologi LaserScan, Mobile Mapping, Stereo Camera, UAV with  Mounted Camera dan hasil penelitiannya yaitu  pemanfaatan drone dinilai cukup efektif dalam survey pengumpulan data kondisi jalan.
(Arief,  2018) melakukan  kajian  akurasi  peta  ortofoto  dari  data  wahana  udara tanpa  awak  (WUTA, Berdasarkan  perbandingan  nilai  koordinat  titik  uji  (ICP  dan post mark) dengan hasil pengolahan foto udara didapatkan RMSE horisontal sebesar 0,0777 m  dan  RMSE  vertikal  sebesar  0,5867  m.  Nilai  RMSE  digunakan  untuk  menentukan nilai Circural Error 90 (CE90) dan Linear Error (LE90). Nilai didapatkan CE90 sebesar 0,1179 m dan nilai LE90 sebesar 0,96502 m. Ketelitian peta ortofoto yang dapat dibuat adalah  1:1000  pada  kelas  1  untuk  ketelitian  horisontal  dan  1:5000  pada  kelas  1  untuk ketelitian vertikal.
(Octariady,  2013) dalam  penelitiannya  mengevaluasi  ketelitian  geometrik  peta ortofoto,  menunjukkan  bahwa  ketelitian  jarak  untuk  daerah  datar  dan  daerah  miring adalah 17,69 cm dan 21,79 cm, sedangkan ketelitian beda tinggi untuk daerah datar dan daerah miring adalah 14,98 cm dan 16,32 cm.
(Sai,  Tjahjadi,  &  Rokhmana,  2019) dalam  penelitiannya  melakukan  pengujian akurasi  geometrik  dari  hasil  foto  udara  menggunakan  UAV  dan  dari  hasil  uji menunjukkan bahwa skala peta orthophoto dapat meningkat hingga mencapai 1:500.
Tjahyadi  dan  Vicard  (2019) dalam  penelitiannya  menguji  kualitas  otrhophoto terhadap  tinggi  terbang.  Hasil  pemotretan  udara    menggunakan  UAV  dengan  tinggi terbang    berbeda    70m  dan  120  m  dan  penggunaan  GCP  dan  ICP  yang  sama menghasilkan  nilai  ketelitian  yang  berbeda.  Secara  visual  dan  ketelitian tinggi terbang 70m menghasilkan nilai serta tampilan yang lebih baik.
Tjahjadi,  M.E.,  dkk  (2013) ,  mengkaji  studi  kelayakan  pemetaan  kadastral  teliti dari  pemotretan  udara  dengan  wahana  nirawak.  Pengukuran    dan    pemetaan    kadastral menggunakan  kamera    non-metrik    dari    pesawat    nirawak    dapat  menghasilkan ketelitian  yang  sepadan  dengan ketelitian  pengukuran  GPS  maupun  Total  Station melalui  modifikasi    pola  pemotretan    udara    konvensional    dengan    kamera  metrik format  besar  dan  kalibrasi  kamera  secara  on  the  fly.  Ketelitian    pengukuran    kadastral dengan    pesawat  nirawak    dapat    lebih    ditingkatkan    lagi    apabila  digunakan  kamera SLR, atau kamera mirrorless yang memiliki sensor full format.

## Metodelogi Penelitian

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  pada  sebagian  area  di  Jalan  jenderal  Sudirman Kabupaten Mesuji dengan luas pemotretan 7500m2.
B. Alat dan Bahan
1. Alat  : Perangkat keras (Laptop) , Perangkat lunak (agisoft, Ms Excel, Ms Word)
2. Bahan  :  Data  koordinat  pengukuran  (GCP)  dan  koordinat  cek  (CP)  dan  Raw Data foto udara
C. Diagram Alir Penelitian
Gambar 1

## Diagram Alir Penelitian

## D. Pelaksanaan Penelitian
1. Persiapan
Tahapan  persiapan  meliputi:    persiapan  administrasi  dan  survey  lapangan, mobilisasi,  pembuatan  peta  rencana  jalur  terbang,  pembuatan  peta  rencana distribusi titik kontrol, pemeriksaan kesiapan alat yang akan digunakan
2. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  metode  pengumpulan  data pustaka  meliputi  beragam  informasi  kepustakaan  seperti  buku,jurnal  ilmiah,artikel, dokumen.
3. Pengumpulan data
1) Data foto udara diperoleh melalui pemotretan udara menggunakan drone.
2) Data Koordinat diperoleh melalui pengamatan koordinat dengan metode statik menggunakan GPS Geodetik. Jumlah GCP yang diamat sebanyak 5 titik GCP dimana  GCP  tersebut  terdistribusi  secara  merata  diwilayah  yang  akan dilakukan pengukuran atau pengamatan geodetik.

## E. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  data  foto  udara  dan  data  pengukuran  GPS  Geodetik  diproses menggunakan aplikasi Agisoft Photoscan , dengan jumlah data foto sebanyak 322 foto
tekstur selesai Koordinat GCP Pengumpulan data Align photo Pengukuran GCP Pemotretan udara Studi literatur & persiapan mulai Pemasangan GCP dense cloud Mesh DEM Orthomosaik Import GCP Analisa ketelitian geometrik Pengolahan data
dan  5  titik  GCP  untuk  proses  orthorektifikasi,    tahapan  orthorektifikasi  bertujuan untuk  memperbaiki  kondisi  geometrik  agar  terlepas  atau  terhindar  dari  pergeseran relief displacement, sehingga hasil yang diperoleh menjadi baik dan memiliki proyeksi persepektif,  adapun  tahapan  dalam    melakukan  proses  ortorektifikasi  pada    aplikasi Agisoft Photoscan yaitu:
1. Add Photos
Merupakan  tahapan  pertama  dimana,  pada  proses  ini  memasukan  semua data foto hasil pemotretan foto udara kedalam project Agisoft Photoscan.

## Gambar 2 Add Data Foto
2. Align Photos
Merupakan proses yang digunakan untuk identifikasi titik – titik yang ada di  gambar.  Proses  ini  akan  membuat  titik-titik  yang  ada  menyebar  mengikuti pola  objek  pada  gambar  ( matching  point )  dari  2  atau  lebih  foto.  Proses  ini menghasilkan 3D model awal.
3. Import Titik GCP
Import GCP dilakukan untuk memberi referensi koordinat X,Y,Z terhadap proses  aligan  photos,sehingga  DEM  dan  orthofoto  yang  di  bentuk  dapat diperbaiki  kualitas  geometriknya.  Untuk  memperoleh  orthofoto  yang  akurat, dianjurkan  untuk  menggunakan  GCP  yang  diperoleh  dari  pengukuran menggunakan GPS Geodetik.

## Gambar 4 Import Titik GCP
4. Build Dense Cloud
Dense Clouds merupakan kumpulan titik tinggi dengan jumlah yang sangat banyak dari pemrosesan foto udara . Dense clouds kemudian akan diproses lebih lanjut  untuk  menghasilkan Digital  Surface  Model , Digital  Terrain  Model dan Orthofoto.
Gambar 5
Build Dense Cloud
5. Build Mesh
Build  Mesh  merupakan  proses  membangun  model  3D  dalam  agisoft. Model tiga  dimensi nantinya akan digunakan untuk proses pembentukan DEM, DSM, DTM dan Orthofoto.

## Gambar 6 Build Mesh
6. Build Texture
Merupakan  proses  pembentukan  model  3D  dengan  penampakan  objek yang lebih kontras sehingga hasilnya dapat dijadikan sebagai koreksi area yang teksture.

## Gambar 7 Build Texture
7. Build DEM
DEM ( Digital Elevation Model ) dihasilkan berdasarkan Dense Cloud atau Mesh .  Digital  Elevation  Model  merupakan  model  digital  dalam  format  raster atau grid. Dari data DEM dapat menginformasikan elevasi atau nilai ketinggian pada suatu objek hingga ke permodelan lebih lanjut seperti cut and fill. Terdapat
dua  terminology  terkait  DEM,  yaitu  DSM  (Digital  Surface  Model)  dan  DTM (Digital Terrain Model).

## Gambar 8 Build DEM
8. Build Orthomosaik
Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  untuk  pembentukan  Orthofoto,  hasil dari  proses  ini  adalah  peta  foto  udara  yang  telah  kerkoreksi  geometrik menggunakan titik GCP, sehingga data foto terkoordinat dan tegak dan data foto udara dapat digunakan untuk kepentingan pemetaan.
Gambar 9 Orthomosaik

## F. Analisa
Setelah  orthophoto  dan  DEM  dihasilkan  kemudian  dilakukan  analisis ketelitian  geometrisnya  secara  horizontal  dan  vertikal.    Nilai  RMSEr  dan  RMSE Z diperlukan untuk menguji ketelitian horizontal (CE90) dan ketelitian vertikal (LE90) orthophoto  tersebut.  RMSEr  dihitung  menggunakan  rumus  2.1,  hasil  hitungan menyatakan  nilai  perbedaan  koordinat  X,Y  peta  orthophoto  dan  koordinat  X,Y dilapangan.  Nilai  tersebut  diperlukan  guna  mencari  nilai  CE90.  Nilai  CE  dihitung menggunakan rumus 2.2.
RMSEz  dihitung  menggunakan  rumus  2.3,  hasil  hitungan  menyatakan  nilai perbedaan  ketinggian  X,Y  peta  orthophoto  dan  ketinggian  X,Y  dilapangan.  Nilai tersebut  diperlukan  guna  mencari  nilai  LE90.  Nilai  CE  dihitung  menggunakan rumus 2.4.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  yang  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah  hasil  pengolahan  data  dan  hasil analisis ketelitiannya.
1. Hasil  pengolahan  data  foto  udara  adalah  peta  orthophoto.  Peta  tersebut  dihasilkan berdasarkan  input  foto  yang  berjumlah  322  foto  dan  5  titik  GCP  melalui  pengamatan GPS geodetik menggunakan metode statik, yang kemudian dilakukan proses pengolahan menjadi  sebuah  orthophoto  melalui  beberapa  tahapan  yaitu  Align  Foto, Build  Dense Cloud, Build Texture, Build Mesh dan Build Orthomosaic.

## Gambar 10 Orthophoto
2. Hasil Analisis ketelitian geometri horizontal peta orthophoto.
Hasil  perhitungan  RMSEr  dan  RMSEz  dijadikan  dasar  perhitungan  dalam menghitung  nilai  CE90  dan  LE  90  seperti  yang  terdapat  dalam  Tabel  3    dan  4  di bawah ini.
Tabel 1 Perhitungan Uji Ketelitian Horizontal

## Tabel 2 Perhitungan Uji Ketelitian Vertikal
Hasil  perhitungan  nilai  RMSEr  adalah  sebesar  0,012m,  hasil  CE  90  sebesar 0,018.  Hasil  hitungan  menyatakan  bahwa  nilai  perbedaan  koordinat  X,Y  peta orthophoto dan koordinat X,Y dilapangan adalah sebesar 0,018m.
Hasil perhitungan  nilai RMSEz adalah sebesar 0,016m, LE 90 adalah sebesar 0,026.  Hasil  hitungan  menyatakan  bahwa  nilai  perbedaan  koordinat  Z  peta orthophoto dan koordinat Z dilapangan adalah sebesar 0,026m.

## Tabel 3 Perhitungan Uji Ketelitian Skala Peta

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian adalah sebagai berikut: 1). Hasil ketelitian geometrik vertikal  berdasarkan  metode  statistik  dengan  tingkat  kepercayaan  90%  dinyatakan bahwa  orthophoto  tersebut  memenuhi  standar  ketelitian  horizontal  kelas  1,  skala  yang
Nama Titik X (koordinat GCP) X (koordinat CP) Dx (Dx)2 Y (koordinat GCP) Y (koordinat CP) Dy (Dy)2 (Dx)2 +(Dy)2 1 527486.1919 527486.1977 -0.00581 0.000034 9557382.4933 9557382.495 - 0.00139 0.000002 0.00004 2 527497.8224 527497.8107 0.011652 0.000136 9557113.9191 9557113.915 0.00419 0.000018 0.000153 3 527506.8007 527506.7985 0.002223 0.000005 9556920.2331 9556920.22 0.01271 0.000162 0.000166 4 527538.5268 527538.5125 0.014272 0.000204 9556244.6351 9556244.634 0.00104 0.000001 0.000205 5 527523.3131 527523.3252 -0.01212 0.000147 9556105.9457 9556105.944 0.00204 0.000004 0.000151 Jumlah 0.000711 Rata-rata 0.000142 RMSE 0.011926 CE90 0.018098 Nama Titik Z (koordinat GCP) Z (koordinat CP) (Dz) (Dy)2 1 40.1061 40.1275 -0.021404 0.000458 2 33.5691 33.5801 -0.010958 0.000120 3 35.9001 35.8942 0.005938 0.000035 4 37.9551 37.9794 -0.024305 0.000591 5 35.1421 35.1387 0.003355 0.000011 Jumlah 0.001215 Rata-Rata 0.000243 RMSEz 0.015591 Akurasi Vertikal (LE) 90% 0.025724
Ketelitian Hasil Uji CE90 Ketelitian Peta Skala 1:1000 Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Horizontal 0,018 0,2 0,3 0,5 Vertikal 0,026 0,2 0,3 0,5
cocok pada orthophoto tersebut adalah skala 1 : 1000. Kesalahan atau perbedaan posisi horizontal  objek  di  orthophoto  dengan  posisi  objek  sebenarnya  tidak  lebih  besar  dari radius  0,018m.  2).  Hasil  ketelitian  geometrik  vertikal  berdasarkan  metode  statitik dengan  tingkat  kepercayaan  90%  dinyatakan  bahwa  orthophoto  tersebut  memenuhi standar ketelitian horizontal kelas 1. Skala yang cocok pada orthophoto tersebut adalah skala 1 : 1000.  kesalahan atau perbedaan nilai ketinggian  objek di otrhophoto dengan ketinggian objek sebenarnya tidak lebih besar dari radius 0,026m.

## BIBLIOGRAFI
Arief,  Rivan.  (2018). Kajian  Akurasi  Peta  Ortofoto  Dari  Data  Wahana  Udara  Tanpa Awak (WUTA) . Universitas Gadjah Mada. Google Scholar
Nasir,  Nadhirah  Hani  Mohd,  Mohamed, Wan  Mazlina  Wan,  & Tahar,  Khairul  Nizam. (2018).  A  Review  on  Road  Distress  Detection  Methods. Advances  in Transportation and Logistics Research , 1 , 230–241. Google Scholar
Octariady,  Jali.  (2013). Evaluasi  Ketelitian  Geometrik  Peta  Ortofoto  (Studi  Kasus: Sebagian  Proyek  Pemetaan  Gunung  Merapi  Yogyakarta) .  Universitas  Gadjah Mada. Google Scholar
Sai,  Silvester  S.,  Tjahjadi,  Martinus  E.,  &  Rokhmana,  Catur  A.  (2019).  Geometric accuracy  assessments  of  orthophoto  production  from  uav  aerial  images. KnE Engineering , 333–344. Google Scholar

## Copyright holder:
Citra Dewi, Rahma Anisa, Romi Fadly, Sri Rezki Artini (2022)
First publication right: Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: