JGISE  Vol. 5 No. 2 (2022), pp. 132 - 138     |     https://doi.org/10.22146/jgise.78295

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Analisis Perbandingan Volume Stockpile Batu Bara Hasil UAV Fotogrametri dan UAV Lidar

## (Comparison Analysis of Coal Stockpile Volume using UAV Photogrammetry and UAV Lidar)
Antonius Raditya Seno Aji 1 , Djurdjani 2
1 Alumni, Departemen Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada 2 Dosen, Departemen Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada
Penulis Korespondensi: Djurdjani | Email: djurdjani@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 10/Oct/2022     Direvisi ( Revised ): 06/Dec/2022    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 06/Dec/2022

## ABSTRAK
Survei volumetrik merupakan kegiatan rutin yang memiliki fungsi pengawasan dalam area stockpile (tumpukan material) batu bara. Karena  itu  hasil  pengukuran  volume  yang  akurat  sangat  diperlukan.  Akurasi  pengukuran  volume  ditentukan  oleh  metode  dan peralatan yang digunakan. Perangkat survei yang umum digunakan dalam pengukuran volume adalah alat Total Station (TS), GPS/ GNSS, atau Terrestrial Laser Scanner (TLS). Pemanfaatan wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) metode fotogrametri dan Light Detection  and  Ranging (Lidar)  populer  digunakan  untuk  pengukuran volume  stockpile .  Karakteristik  tekstur  dan  warna  pada stockpile batu bara yang cenderung homogen menjadi tantangan dalam pengambilan data fotogrametri. Penelitian dilakukan dengan membandingkan hasil hitungan volume dari akuisisi data UAV Fotogrametri, UAV Lidar, dan survei GPS yang dilakukan pada periode waktu yang sama. Uji volume dilakukan dengan membandingkan volume keseluruhan ( bulk volume ) hasil UAV Fotogrametri, UAV Lidar,  dan  survei  GPS  merujuk  pada ASTM  D6172-98.  Uji-t  juga  dilakukan dengan data  volume  blok  uji  hasil  UAV  Fotogrametri dengan UAV Lidar menggunakan tingkat kepercayaan 95%. Hasil uji signifikansi antara blok uji UAV Fotogrametri dengan UAV Lidar menunjukan bahwa selisih hitungan volume kedua metode berbeda secara signifikan. Artinya pengukuran volume dengan UAV Lidar tidak bisa disamakan dengan UAV Fotogrametri, dan metode UAV Lidar disarankan untuk pengukuran stockpile batu bara. Tahapan image  matching yang  tidak  maksimal  menjadi  faktor  volume  UAV  Fotogrametri  tidak  masuk  toleransi,  yang  disebabkan  adanya under-exposure dan over-exposure pada hasil foto udara serta citra stockpile yang umumnya homogen.
Kata Kunci : stockpile , unmanned aerial vehicle , fotogrametri, lidar, point cloud , perbandingan volume

## ABSTRACT
Volumetric survey is a routine activity that has a supervisory function in the coal stockpile area.  Therefore, accurate information of volumetric data is really needed. The accuracy of measured volume  is determined by instrument and method used. The survey tools commonly used are Total Station (TS), GPS/ GNSS, or Terrestrial Laser Scanner (TLS). Utilization of the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) photogrammetry and Light Detection and Ranging (Lidar) are popularly used for stockpile volume measurements. Texture and color characteristics of coal stockpile which tend to be homogeneous are a challenge in photogrammetric  data collection. The study was conducted by comparing the results of volume calculations from photogrammetric UAV data acquisition, UAV Lidar, and GPS surveys conducted  in  the  same  time  period.  The  volume  test  was  carried  out  by  comparing  the  overall  volume  (bulk  volume)  of  UAV Photogrammetry, UAV Lidar, and GPS surveys referring to ASTM D6172-98. The t-test was also carried out with block volume data from UAV Photogrammetry with UAV Lidar using a 95% confidence level. The results of the significance test between the Photogrammetry UAV test block and the Lidar UAV showed that the difference in the volume count of the two methods was significantly different. This means  that  volume  measurement  with  UAV  Lidar  cannot  be  equated  with  UAV  Photogrammetry,  and  the  UAV  Lidar  method  is recommended  for  coal  stockpile  measurements.  Image  matching  stages  that  are  not  optimal  are  a  factor  in  the  UAV  volume. Photogrammetry is not tolerated, which is caused by under-exposure and over-exposure in aerial photographs and tone of stockpile image that commonly homogenous.
Keywords : stockpile, unmanned aerial vehicle, photogrammetry, lidar, point cloud, volume comparison
© Author(s) 202x.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .
1. Pendahuluan
Stockpile batu bara merupakan tumpukan atau timbunan material  batu  bara  yang  bersifat  sementara.  Volume tumpukan  batubara  akan  berpengaruh  pada  proses crushing , washing ,  dan blending .  Pengukuran  volume merupakan  salah  satu  kegiatan  rutin  dalam  pengawasan stockpile .  Survei  topografi  menjadi  metode  umum  yang dipakai dalam pengukuran volume. Beberapa Teknik yang sering dipergunakan adalah Total Station, Terrestrial Laser Scanner dan, Global  Navigation  Satellite  System (Khomsin dkk  (2018).  Namun  demikian  survei  topografi  ini  tidak dapat di utilisasi secara cepat apabila terdapat kebutuhan data yang bersifat insidentil.
Selain  survei  topografi,  metode  yang  dapat  digunakan dalam  penentuan  volume stockpile adalah  fotogrametri jarak dekat (Nurcahyo & Djurdjani, 2021). Pada metode ini ada  dua  pendekatan  yang  dapat  dilakukan  yaitu  secara terestris  dalam  hal  ini  kamera  diletakkan  diatas  tripod seperti  yang  dilakukan  Yanu  (2016).  Pendekatan  yang kedua  adalah  dengan  meletakkan  kamera  pada  wahana pesawat tanpa awak yang lebih dikenal dengan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) seperti yang dilakukan oleh Sriwulan N.A dkk (2021).
Utilisasi  metode  UAV  untuk  pekerjaan  pengukuran volume stockpile meningkat pesat. Winn (2018) mencatat kenaikan  pengguna  UAV  pada  sektor  industri pertambangan sebesar 198% year-on-year (YoY) dan lebih dari  300  ribu  pekerjaan  pengukuran  volume stockpile dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak Drone  Deploy pada tahun 2017. Pengukuran menggunakan wahana UAV baik metode Fotogrametri dan metode Light Detection and Ranging (Lidar)  dapat  menjadi  alternatif  karena  utilisasi alat hingga delivery data yang singkat.
Kedua  metode  UAV  memiliki  karakteristik  data  yang berbeda  (Andaru  & Santosa, 2017).  Data point cloud UAV Fotogrametri dihasilkan dari tahapan feature matching foto udara yang bertampalan, sedangkan point cloud UAV Lidar dihasilkan  dari  data  penyiaman  Lidar.  Kenampakan  fisik tumpukan  batubara  yang  memiliki  tekstur  serta  warna homogen  menjadi  tantangan  dalam  tahapan  akuisisi  dan pengolahan  data  metode  UAV.  Paper  ini  akan  membahas hasil  estimasi  hitungan  volume  kedua  metode  UAV  yang kemudian  dibandingkan  dengan  volume  referensi  hasil survei GPS.
Salsabila (2017) melakukan penelitian untuk membandingkan hitungan volume stockpile batu bara hasil UAV Fotogrametri dengan Terrestrial Laser Scanner (TLS). Dalam uji perhitungan volume perbedaan antara data TLS dan UAV sebesar 0,77 %, 2,46%, 2,86%, dan 1,89%. Beda volume kedua data masuk dalam toleransi ASTM dan tidak berbeda secara signifikan. Penelitian serupa juga dilakukan oleh  Immanuel  (2017)  yang  membandingkan  ketelitian DTM hasil UAV Fotogrametri dengan DTM hasil TLS objek stockpile pasir.  Hasil  perbandingan  perhitungan  volume blok  uji  kedua  DTM  menunjukan  persentase  rata – rata sebesar 0,97%. Hal yang sama juga dilakukan oleh Muh dkk
(2021)  yang  berkesimpulan  bahwa  kedua  Teknik menghasilkan perbedaan volume sebesar 0,2 %.
He  dkk.,  (2020)  melakukan  penelitian  dengan membandingkan  hitungan  tumpukan  pasir  pada vessel carrier metode  UAV  Fotogrametri  dengan Mobile Laser Scanner .  Deviasi  rerata  hitungan  volume  metode  UAV mencapai  2%  menyamai  metode Mobile  Laser  Scanner . Draeyer dkk., (2014) merilis white paper mengenai akurasi pengukuran UAV Fotogrametri dibanding GPS dan TLS. Dua sampel tumpukan yang  diukur dengan UAV Fotogrametri dan GPS menghasilkan perbedaan hitungan volume sebesar 2%  dan  3%,  sedangkan  persentase  beda  volume  sampel yang  diukur  dengan  UAV  Fotogrametri  dan  TLS  sebesar 0,1%.
Perbandingan  hitungan  volume  UAV  Lidar  dilakukan oleh Amaglo (2021) dengan data pembanding volume TLS. Dua  pendekatan  dilakukan  dalam  perhitungan  volume, pendekatan pertama adalah mengestimasi permukaan alas dari  batas  ( boundary ) stockpile sedangkan  pendekatan kedua  menggunakan  permukaan  original.  Beda  hasil hitungan  volume  rerata  kedua  pendekatan  tersebut tidaklah berarti yaitu sebesar 2 – 3 m 3 .
Paper  ini  merupakan  sebagian  hasil  penelitian  tugas akhir  dari  Antonius  (2022).  Paper  ini  bertujuan membandingkan  hasil  perhitungan  volume  berdasarkan data  fotogrametri  dan  data  LIDAR.  Pada  Teknik fotogrametri  data  tinggi  dihasilkan  berdasar  konsep kesebidangan  (pengukuran  posisi  horizontal  titik  yang bersesuaian),  sedang  pada  teknologi  LIDAR  data  tinggi diukur menggunakan konsep jarak sehingga hasil diperoleh diharapkan lebih teliti.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi
Penelitian dilakukan pada area stockpile batu bara yang berlokasi  di  Kecamatan  Tabang,  Kabupaten  Kutai Kartanegara, Kalimantan Timur (lihat Gambar 1)
Gambar 1 Objek Stockpile Batu Bara
Atas  permintaan  pemilik  data,  lokasi  rinci  serta  nama pemilik stockpile batu  bara  tidak  disebutkan.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  foto  udara  dan point cloud Lidar  hasil  akuisisi  wahana  UAV Microdrones mdLidar1000 , dan hitungan volume hasil survei GPS yang dilakukan pada 11 Oktober 2020.
2.2. Metodologi
Pengukuran  volume  dilakukan  dengan  mengolah  data hasil  pengukuran  Lidar  dan  foto  udara.  Secara  umum tahapan  penelitian  terbagi  menjadi  dua  yaitu  pengolahan RAW  Data UAV  Fotogrametri  dan RAW  Data UAV  Lidar. Pengolahan RAW Data dilakukan hingga menghasilkan data point cloud , dimana data foto udara diolah dalam perangkat lunak Agisoft  Metashape dan  data  Lidar  diolah  dalam perangkat lunak bawaan dari Microdrones . Data point cloud kemudian akan diolah menjadi Digital Terrain Model (DTM) pada  perangkat  lunak Global  Mapper beserta  tahapan pengukuran volume tumpukan dan volume blok uji masing – masing metode.
2.3. Pengolahan Data UAV Lidar
Data hasil akuisisi UAV Lidar berupa RAW data beserta data GNSS dan IMU, dan data GNSS dari base station akan diolah  bersama  menghasilkan  data trajectory (lintasan terbang). Vektor lokasi titik tapak LIDAR dihitung dengan Rumus 1 dan diilustrasikan pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2 Relasi antara vektor posisi sensor Lidar, GPS, dan INS (Gonçalves dan Jalobeanu, 2011)
(1)
Dalam hal ini:
R Y,P,R : matrik rotasi terhadap sistem tanah
R ∆ω, ∆φ, ∆κ : matrix boresight terhadap IMU dan Laser Θ              : sudut penyiaman l : jarak
b : vector lever-arm
Tahapan  kalibrasi boresight dan lever  arm dilakukan pada  data trajectory ,  karena  data  Lidar  merupakan gabungan pengukuran posisi dan orientasi oleh sensor GPS dan INS serta vektor posisi pemasangan tiap modul sensor. Parameter dalam kalibrasi boresight umumnya terdiri atas sudut boresight (∆ω, ∆ψ, ∆κ), dan vektor lever-arm (∆X, ∆Y,
∆Z).
Metode  kalibrasi boresight yang  umum  dipakai  adalah metode simple , metode quasi-rigorous , dan metode rigorous . Metode simple dan quasi-rigorous membutuhkan  nilai varian  dari  algoritma iterative  closest  point (ICP)  untuk mencari pasangan point-triangle . Dengan bantuan ICP, dua matriks 𝑅 = 𝑓 (ω, ψ, κ) , 𝑇 = (𝑋 𝑇 ,  𝑌 𝑇 , 𝑍 𝑇 ) dapat menghitung body  rigid  transformation antara  titik – titik berpasangan (𝑞 𝑖 ,  𝑝 𝑖 ) dan  diantara  pasangan point-normal (𝑞 𝑖 ,  𝑛 𝑖 ) (Gonçalves dan Jalobeanu, 2011). Point Cloud UAV Lidar dihasilkan dari pengolahan data data trajectory yang telah  dikalibrasi  dan RAW  Data penyiaman  Lidar  pada perangkat lunak MdLidar.
2.4. Pengolahan Data UAV Fotogrametri
Pengolahan  data  UAV  Fotogrametri  pada  perangkat lunak Agisoft Metashape terdiri dari tahapan input reference photos hasil direct georeferencing , align photos ,  dan build dense  cloud menggunakan  teknik area  based  image matching menghasilkan output  data berupa point  cloud . Direct  georeferencing didefinisikan  sebagai  perhitungan langsung orientasi eksterior setiap foto atau scanning line dari line sensor dan aerial laser scanner (Eisenbeiß, 2009). Dengan  demikian,  parameter  orientasi  luar  diperoleh melalui  sensor  GPS  dan  INS  yang  terintegrasi  dengan wahana UAV (Cramer dalam Eisenbeiß, 2009 ) .
Gambar 3 Relasi antara Sistem Koordinat Sensor (contoh CMOS atau CCD ) ( Xpho’ dan Ypho’ ) dan sistem koordinat foto ( x’ dan y’ ) (Eisenbeiß, 2009)
Ditampilkan  pada  Gambar  3,  sistem  koordinat  sensor merupakan  sistem  koordinat  2D.  Sumbu Y ( Ypho’ ) didefinisikan  sebagai  baris  dan  sumbu X ( Xpho’ ) didefinisikan sebagai kolom. Titik pusat pada foto M’ ( Xm dan Ym )  ditentukan  dengan  titik  acuan  atau  titik fiducial (sistem berbasis film ) atau susunan piksel (sistem digital). Titik principal H’ ( xp dan yp )  merupakan  perpotongan sumbu optik dan bidang gambar. Koordinat sensor (dalam piksel untuk kamera digital) dapat ditransformasi menjadi koordinat metrik menggunakan ukuran piksel arah x ( px) dan ukuran piksel arah y ( py) (persamaan (2)). 𝑥 ′ = (𝑋𝑝ℎ𝑜 ′ − 𝑋𝑚) 𝑝 𝑥 𝑦 ′ = (𝑌𝑝ℎ𝑜 ′ − 𝑌𝑚) 𝑝 𝑦 (2)
Untuk  setiap  obyek  (P)  yang  diukur  dalam  sistem koordinat foto, relasi antara kamera dan sistem koordinat ground ( Ob ) dapat ditulis dalam persamaan (3) (Eisenbeiß, 2009).
( 𝑋 𝑌 𝑍 ) 𝑂𝑏 =   ( 𝑋 0 𝑌 0 𝑍 0 ) 𝑂𝑏 + 𝜆𝑅 𝑃 𝑂𝑏 (𝜔, 𝜑, 𝜅) ( (𝑥 ′ − 𝑥 𝑝 ) (𝑦 ′ − 𝑦 𝑝 ) −𝑓 ) 𝑃 (3)
Koordinat principal point ( xp dan yp ) serta nilai panjang fokus  ( f )  pada  persamaan  (3)  merupakan  parameter orientasi dalam, sedangkan parameter orientasi luar terdiri dari matriks rotasi 𝑅 𝑃 𝑂𝑏 (𝜔, 𝜑, 𝜅) dan pusat proyeksi dalam sistem  koordinat  objek. 𝑅 𝑃 𝑂𝑏 adalah  matriks  rotasi  dari koordinat  foto  ke  sistem  koordinat  objek,  sedangkan 𝜆 merupakan  faktor  skala.  Apabila  posisi  kamera  beserta sensor GPS dan INS pada UAV dimasukkan, persamaan (3) dapat diperluas ke persamaan (4) (Eisenbeiß, 2009).
( 𝑋 𝑌 𝑍 ) 𝑂𝑏 =   ( 𝑋 0 𝑌 0 𝑍 0 ) 𝑂𝑏 + 𝑅 𝐼𝑁𝑆 𝑂𝑏
(𝜆𝑅 𝑃 𝐼𝑁𝑆 ( (𝑥 ′ − 𝑥 𝑝 ) (𝑦 ′ − 𝑦 𝑝 ) −𝑓 ) + ( ∆𝑋 𝑐𝑎𝑚 ∆𝑌 𝑐𝑎𝑚 ∆𝑍 𝑐𝑎𝑚 ) + ( ∆𝑋 𝐺𝑃𝑆 ∆𝑌 𝐺𝑃𝑆 ∆𝑍 𝐺𝑃𝑆 )) 𝑃 (4)
Dalam hal ini:
𝑃 =   ( 𝑋 𝑌 𝑍 ) 𝑂𝑏 : ( 𝑋 0 𝑌 0 𝑍 0 ) 𝑂𝑏 : ( ∆𝑋 𝑐𝑎𝑚 ∆𝑌 𝑐𝑎𝑚 ∆𝑍 𝑐𝑎𝑚 ) : ( ∆𝑋 𝐺𝑃𝑆 ∆𝑌 𝐺𝑃𝑆 ∆𝑍 𝐺𝑃𝑆 )
:
𝑅 𝐼𝑁𝑆 𝑂𝑏
:
𝑅 𝑃 𝐼𝑁𝑆 :

## 2.5.Pemodelan Digital Terrain Model (DTM)
Permukaan  DTM  dibangun  menggunakan  metode Triangular  Irregular  Network (TIN)  dari  hasil point  cloud yang  telah  diklasifikasi.  Terdapat  dua  pendekatan  dalam pembentukan model TIN; pertama menggunakan Delaunay Triangulation untuk  membentuk  seluruh  jaring  segitiga dengan mempertimbangkan data secara keseluruhan, atau menggunakan  triangulasi  dinamik  dimana  dalam  proses pembentukan jaring terjadi interpolasi titik baru dan atau
pengurangan  titik.  Pendekatan pertama digunakan dalam penelitian, tahapan awal adalah penentuan titik awal untuk interpolasi  jaring  segitiga.  Titik  awal  yang  digunakan merupakan pusat geometrik, titik yang dapat membentuk jaring terpendek, dan segmen garis imajiner di luar data (Li, Zhu  dan  Gold  dalam  Immanuel,  2017).  Gambar  4 menampilkan  hasil  tahapan  jaring  segitiga  dalam pembentukan model TIN.
Gambar 4 Pembentukan Jaring Segitiga pada TIN
2.6. Pengukuran Volume dan Uji Volumetrik Tahap awal dari perhitungan volume adalah melakukan deliniasi  batas  area  dari  DTM  yang  terbentuk.  Batas ( boundary ) stockpile batubara  didefinisikan  untuk mendefinisikan  bidang  referensi.  Digitasi  dilakukan  pada toe of slope area  stockpile ,  membentuk fitur area. Digitasi boundary  stockpile dilakukan  menggunakan Tool  Create Area  Feature .  Batas  ini  ditentukan  sekali  dan  digunakan untuk kedua data DTM.
Pengukuran  volume.  dilakukan  pada  DTM  UAV Fotogrametri  dan  DTM  UAV  Lidar. DTM  yang  dibentuk menggunakan metode TIN dapat secara otomatis dihitung volumenya  dengan  metode borrow  pit pada  perangkat lunak. Metode borrow pit digunakan untuk rangkaian segi empat atau segitiga yang teratur (Ghilani dan Paul, 2015). Geometri  dasar  TIN  adalah  sebuah  prisma  segitiga  yang memiliki  permukaan  desain  yang  merupakan  model  TIN dan  permukaan  referensi.  Gambar  5  menampilkan visualisasi perhitungan volume TIN.
Gambar 5 Ilustrasi perhitungan volume dari data TIN Nilai volume dihasilkan dari perkalian luas bidang alas dengan  tinggi  prisma,  nilai  tinggi  dalam  prisma  adalah rerata  jarak  antara  bidang  desain  dan  bidang  referensi sebagaimana ditunjukkan Persamaan (5).
𝑉 = 𝐴1 𝑥 (𝐻1+𝐻2+𝐻4) 3 + 𝐴2 𝑥 (𝐻2+𝐻3+𝐻4) 3 (5)
Koordinat  Objek  yang  didefinisikan dalam  Sistem  Koordinat  Lokal  atau Global (Ob). Posisi GPS/INS dalam sistem koordinat Ob .
Vektor antara INS dan pusat proyeksi kamera, dalam sistem koordinat INS.
Vektor  antara  antena  GPS  ( phase center )  dan  INS,  dalam  sistem koordinat INS. Matriks  rotasi  sistem  koordinat  foto ( P ) ke sistem koordinat INS.
Matriks rotasi sistem koordinat INS ke sistem koordinat Ob. Nilai sudut rotasi ditentukan dalam sensor GPS/INS.
Dalam hal ini:
V : Volume objek (m 3 )
𝐴1, 𝐴2 : Luas penampang alas (m
2 ) 𝐻1 … . 𝐻4
: Tinggi permukaan di atas bidang referensi (m)
Uji volumetrik dilakukan menggunakan uji statistik dan uji volumetrik menggunakan standar American Society for Testing  and  Materials (ASTM).  ASTM  D6172-98  adalah standar  teknis  pengukuran  volume  tumpukan  material ( bulk  material ).  Batas  toleransi  maksimal  yang  diambil adalah dibawah 2% yang merupakan nilai industry accepted error .  Uji  statistik  distribusi  T  dipakai  untuk membandingkan  hubungan  rata – rata  sampel  terhadap rata – rata  populasi  yang  didasarkan  jumlah  pengukuran lebih  pada  sampel.  Pada  penelitian  ini  sampel  yang digunakan adalah blok uji volume. Distribusi T digunakan untuk mengetahui nilai interval konfidensi dari rata – rata populasi (µ) berdasarkan nilai rata – rata sampel ( 𝑋 ) dan varian (S2) dari sampel serta derajat kebebasan ( degree of freedom )  (Ghilani,  2010). Mean sampel  pertama dibandingkan  dengan mean sampel  kedua  untuk mengetahui  perbedaan  kedua  sampel  uji.  Nilai  t-hitung dapat diperoleh menggunakan persamaan (6).
𝑡 = 𝐷−𝛿 𝑆𝐷 √𝑛
(6)
Dalam hal ini: t : t-hitung D : selisih antara dua data δ : Nilai yang diharapkan (0)
SD : simpangan baku selisih antara dua data
n : jumlah data Tingkat Kepercayaan 95%
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Hasil Point Cloud
Gambar  6  menampilkan  hasil point  cloud UAV Fotogrametri dan Gambar 7 menampilkan hasil point cloud UAV Lidar.
Gambar 6 Hasil Point Cloud UAV Fotogrametri
Gambar 7 Hasil Point Cloud UAV Lidar
3.2. Hasil Digital Terrain Model
Gambar  8  menampilkan  hasil  DTM  UAV  Fotogrametri dan  Gambar  9  menampilkan  hasil  DTM  UAV  Lidar. Pemodelan  DTM  dilakukan  pada  perangkat  lunak Agisoft Metashape menggunakan input data point cloud . Tidak ada perbedaan visual yang signifikan pada kedua DTM.
Gambar 8 Hasil DTM UAV Fotogrametri

## Gambar 9 Hasil DTM UAV Lidar

## 3.3. Hasil Uji Perbandingan Volume
Uji volume dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil pengukuran  volume  UAV  fotogrametri  dan  UAV  LIDAR. Hasil perbandingan ditunjukkan di Tabel 1 berikut,
Tabel 1 Perbandingan Hitungan Volume Blok Uji UAV

## Lidar dengan UAV Fotogrametri
No. Blok Volume UAV Lidar (m 3 ) Volume UAV Foto (m 3 ) Selisih Volume (%) (𝒙𝒊 − 𝒙 ̅) 𝟐 A1 1980,102 1922,644 2,90 5,53 A2 3792,739 3760,005 0,86 0,10 A3 3181,006 3158,355 0,71 0,03 A4 1108,805 1084,760 2,17 2,62 B1 2834,510 2808,336 0,92 0,14 B2 3793,223 3787,998 0,14 0,17 B3 3392,033 3389,324 0,08 0,22 B4 1672,365 1668,041 0,26 0,09 C1 2539,832 2514,413 1,00 0,20 C2 3784,757 3792,163 0,20 0,13 C3 3673,544 3682,899 0,25 0,09 C4 2267,586 2271,652 0,18 0,14 C5 1813,013 1814,353 0,07 0,23 D1 2637,551 2625,862 0,44 0,01 D2 3854,333 3863,865 0,25 0,09 D3 3421,940 3433,933 0,35 0,04 D4 2688,391 2691,788 0,13 0,18 D5 2462,385 2463,917 0,06 0,24 E1 2249,034 2227,787 0,94 0,16 E2 3391,134 3397,940 0,20 0,12 E3 2722,388 2725,161 0,10 0,20 E4 2583,884 2585,628 0,07 0,23 E5 2389,504 2387,258 0,09 0,21 F1 2114,040 2070,920 2,04 2,22 F2 3539,474 3526,726 0,36 0,04 F3 3012,411 3009,844 0,09 0,22 F4 2791,690 2791,781 0,00 0,30 X̅ 2803,395 2794,717 0,551 Standard Deviation (σ) 0,72 2σ 1,44 X̅ + 2 σ 2,15 t-hitung 2,68 t-tabel (25,0.025) 2,06 t-hitung > t-tabel
Uji  distribusi  T  dilakukan  untuk  membandingkan  hasil hitungan  volume  UAV  Fotogrametri  dengan  UAV  Lidar menggunakan derajat kepercayaan 95%.  Nilai simpangan baku  yang  dihasilkan  sebesar  0,72.  Sampel  blok  uji  yang memiliki  selisih  volume  diatas  x ̅ +2 σ tidak  disertakan dalam perhitungan nilai t hitung. Dari 27 sampel blok uji, 25  sampel  masuk  syarat  uji  global  (nilai  dibawah  x ̅ +2 σ). Nilai T hitung yang diperoleh sebesar 2,68 dan nilai T tabel adalah  2,06.  Hipotesis  awal  ditolak  karena  nilai  t-hitung lebih besar daripada nilai t-tabel dan disimpulkan bahwa hasil hitungan volume UAV Fotogrametri dengan UAV Lidar berbeda secara signifikan.
Uji  perbandingan  volume  UAV  Lidar  dan  UAV Fotogrametri  dengan  volume  dari  survei  topografi
mengacu  pada  ASTM  D6172-98.  Volume  yang  diukur adalah  bulk  volume  atau  volume  tumpukan  keseluruhan, kemudian  menghitung  persentase  selisih  volume  antar metode. Hasil perbandingan ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2 Persentase Selisih Hitungan Timbunan Stockpile
Uji ASTM Hitungan Volume Timbunan ( Bulk Volume )
UAV Foto (m 3 ) UAV Lidar (m 3 ) Survei GPS (m 3 ) (%) 91699,438 93017,061 1,43 90821,981 93017,061 2,34
Selisih  hitungan  volume  UAV  Lidar  dengan  volume survei  topografi  adalah  1,426%  dan  selisih  hitungan volume UAV Fotogrametri dengan survei topografi adalah 2,338%.  Hitungan  volume  UAV  Lidar  diterima  karena dibawah persentase selisih industry accepted error yaitu 2% dibanding UAV Fotogrametri.
Terdapat beberapa faktor yang kemungkinan mempengaruhi ketelitian volume hasil pengukuran secara fotogrametris.  Yang  pertama  adalah  faktor  homogenitas citra yang berpengaruh pada ketelitian hasil matching . Ini dikarenakan  material  batubara  yang  mempunyai permukaan  yang  halus  akan  menghasilkan  pantulan gelombang  yang  relatif  sama.  Kondisi  homogen memungkinkan  jumlah  kandidat  titik  yang  bersesuaian lebih  dari  satu  lokasi.  Faktor  yang  kedua  adalah  resolusi tanah  ( ground  resolution )  dari  piksel  yang  dihasilkan. Resolusi  ini  dipengaruhi  resolusi  sensor  dan  ketinggian terbang.  Untuk  selanjutnya  resolusi  tanah  piksel  akan berpengaruh  pada  ketelitian  horisontal  dan  vertikal  dari koordinat  obyek.  Ketelitian  vertikal  yang  dihasilkan melalui  proses  pemotongan  dalam  ruang  ini  umumnya akan  memiliki  hasil  lebih  jelek  dari  pada  ketelitian horisontal.

## 4. Kesimpulan
Hasil  perhitungan  volume  UAV  Fotogrametri  dan  UAV LIDAR memiliki perbedaan yang signifikan. Apabila kedua perhitungan  tersebut  dibandingkan  dengan  data  volume berdasar  pengukuran  GPS,  diperoleh  perbedaan  sebesar 1,426 % untuk volume dari UAV LIDAR dan sebesar 2,338% untuk  data  UAV  Fotogramteri.  Hasil  perhitungan  volume UAV Lidar masuk toleransi dalam uji standar ASTM karena memiliki perbedaan < 2 %.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).
6. Referensi
Amaglo,  W.  Y.  A.  O.  (2021).  Volume  Calculation  Based  on LiDAR  Data. Thesis .  Transport  and  Geoinformation Technology  School  of  Architecture  and  the  Built Environment. Stokholm, Sweden.
Andaru, R. & Santosa, P. B. (2017). Analisis Spasial Bencana Longsor  Bukit  Telogolele  Kabupaten  Banjarnegara Menggunakan  Data  Foto  Udara  UAV. Jurnal  Nasional Teknologi  Terapan  (JNTT), Vol  1,  No  1  (2017). https://doi.org/10.22146/jntt.34089
Antonius  R.,S.,  A.  (2022).  Perbandingan  Perhitungan Volume  Stockpile  Batubara  hasil  UAV  Fotogrametri dan UAV LIDAR. Skripsi . Departemen Teknik Geodesi UGM. Yogyakarta. Draeyer,  B.,  &  Strecha,  C.  (2014).  How  accurate  are  UAV surveying methods?. Pix4D White paper.
Eisenbeiß,  H.  (2009). UAV  photogrammetry .  Institute  of Photogrammetry  and  Remote  Sensing.  Issue  18515. Institute of Geodesy and Photogrammetry. Zürich. Ghilani, C. D. (2010). Adjustment Computations: Spatial Data Analysis: Fifth Edition . John Wiley & Sons. New Jersey.
Ghilani, C. D dan Paul R.W. (2015). Elementary Surveying. Introduction to Geomatic , Pearson Education Inc, USA. Gonçalves,  G.  R.,  &  Jalobeanu,  A.  (2011).  LiDAR  boresight calibration:  a  comparative  study. AGU  Fall  Meeting . San Fransisco.
He, H., Xu, X., Chen, T., & Lu, P. (2020). Volume measurement of sand carrier using uav-based mapping. ISPRS Annals of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences , 5(3), 19 – 24.
Immanuel, B. A. N. (2017). Analisis Ketelitian Model Terain Digital  Hasil  Pemetaan  Metode  Fotogrametris Menggunakan  Wahana  UAV  dan  Metode  Terrestrial Laser  Scanner. Skripsi .  Departemen  Teknik  Geodesi FT-UGM. Yogyakarta.
Khomsin,  Danar  G.  P.  ,Achmad  F.  A.  (2018).  Analisa perbandingan volume dan ketelit ian icp dari 3’s (TS, GNSS, dan TLS ). Jurnal Geoid . Vol. 14. No. 1, 2018 (112- 123)
Muh,  G.R.,  Sumarno,  Nurul  Y.  (2021).  Perbandingan perhitungan  volume  stockpile  hasil  pengukuran unmanned  aerial  vehicle  (uav)  dan  pengukuran electronic  total  station  (ets)  (studi  kasus:  pt. Indocement  tunggal  prakarsa  tbk.  Palimanan, cirebon). Prosiding  Seminar  Nasional  dan  Desiminasi Tugas Akhir. 8-9 Februari 2021 . ITN. Malang.
Nurcahyo,  A.  &  Djurdjani.  (2021).  Analisis  Perbandingan Ketelitian Model 3D Menggunakan Lensa Normal dan Lensa  Fisheye. Journal  of  Geospatial  Information Science  and  Engineering,  Vol  4,  No  2  (2021). https://doi.org/10.22146/jgise.67869 Salsabila,  R.  (2017).  Perbandingan  Perhitungan  Volume Stockpile  Batu  Bara  Menggunakan  Data  Terrestrial Laser Scanner (TLS) dan Data Foto Udara Unmanned Aerial  Vehicle  (UAV). Skripsi .  Departemen  Teknik Geodesi FT-UGM. Yogyakarta.
Sri  Wulan  N.  A.,  Dewi  R.,  Yosa  M.,  Wahyudi  Z.  (2021).
Pemodelan Stockpile Menggunakan Metode Fotogrametri Dengan Wahana Uav (Unmanned Aerial Vehicle)  Di  PT  Triaryani. Jurnal  Geomine. Volume  9. Nomor 2: Agustus 2021. Hal. 141 – 149. Winn, M. (2018). 2018 Commercial Drone Industry Trends. DroneDeploy, August,14. https://dronedeploy- www.cdn.prismic.io/dronedeploy- www%2Fae535fda-dfc9-4bcf-9743- 292df714e9fe_dd__2018_trends_report-f.pdf diakses pada tanggal 11 Januari 2022, 17.42.
Yanu  A.W.  (2016).  Hitungan  Volume  Stockpile  Batubara Dengan  Metode  Fotogrametri  Jarak  Dekat. Skripsi. Teknik Geodesi UGM., Yogyakarta .