Vol. 4, No. 2, July 2022: 123-135
Jambura Geoscience Review
p-ISSN 2623-0682 | e-ISSN 2656-0380
Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo
Copyright © 2022 The Authors. Published by Department of Earth Science and Technology, Universitas Negeri Gorontalo This work is licensed under a Creative Commons Attribution (CC-BY) 4.0 International License.

## Komparasi Model 3D Jembatan dari Pemotretan Konvergen dan Normal Menggunakan Drone
Nicolas Alnando 1 , Martinus Edwin Tjahjadi 1 , Ketut Tomy Suhari 1
1 Program Studi Teknik Geodesi, Institut Teknologi Nasional Malang, JL.Sigura-gura No.2, Kota Malang 65152, Indonesia
ARTICLE INFO ABSTRACT Article history:
Received: 26 January 2022 Accepted: 5 June 2022 Published: 7 July 2022
Keywords: Close Range Photogrammetry; Convergent; Modeling; Normal
Corresponding author: Nicolas Alnando Email: nicolasalnando27@gmail.com
Read online: Scan this QR code with your smart phone or mobile device to read online.
CRP (Close Range Photogrammetry) is a measurement technique that can extract 3D points from an image. This study aims to compare convergent, normal,  and  combined  shooting  using  drones  with  close-range photogrammetry methods. In the CRP technique, shooting is carried out using the DJI Phantom 4 Pro Drone with convergent and normal shooting techniques and a combination of both shots. Convergent shooting is done by positioning the drone centred on one point by forming a cone against the  bridge  object  with  an  angle  ranging  from  40-90  degrees.  While shooting  normally  is  done  by  positioning  the  drone  by  facing  a  straight line against the object. A comparison of concurrent and normal shooting was carried out to find out better 3D Modeling results. The final result of this research is the visualization of a 3D model object that has a complete texture  and  resembles  its  original  state  in  the  field,  as  evidenced  by  the RMSE value of the 3D convergent model being 0.0940 m, for the RMSE value of the normal  3D model is 0.0882 m. The RMSE 3D value of the combination  model  is  0.0907  m.  From  each  RMSE  value  above,  a good 3D  model  visualization  is  produced  using  normal  shooting  because  the resulting RMSE value is smaller than other shooting techniques .
How to cite : Alnando, N., Tjahjadi, M. E., & Suhari, K. T. (2022). Komparasi Model 3D Jembatan dari Pemotretan Konvergen dan Normal Menggunakan Drone. Jambura Geoscience Review, 4 (2), 123-135. doi:https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i2.13437

## 1. PENDAHULUAN
Jembatan  sebagai  prasarana  transportasi  darat  merupakan  bagian  yang  sangat  penting  bagi manusia  karena  mempunyai  banyak  kegunaan  antara  lain  untuk  memperlancar  arus  barang, pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah,  kelancaran  lalu  lintas,  dan  sebagai  penghubung  antara daerah  (Pratama  et  al.,  2013).  Pemotretan  3D  menggunakan  drone  perlu  dilakukan  terhadap jembatan  pandansari  sebagai  respon  untuk  mengetahui  kenampakan  jembatan  apabila kedepannya  terjadi  kerusakaan  ataupun  sebagainya.  Pemotretan  drone  dilakukan  dengan membandingkan  teknik  konvergen,  normal  dan  kombinasi.  Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk mengetahui  jenis  pemotretan  mana  yang  lebih  baik  dilakukan  untuk  mendapatkan  visualisasi model 3D yang mendekati bentuk struktur jembatan pandansari. Metode yang sering digunakan dalam pengamatan jembatan untuk pemodelan 3D adalah metode fotogrametri jarak dekat atau Close Range Photogrammetry (CRP) (Barus et al., 2017). CRP mempunyai arti yaitu pengambilan objek nyata menggunakan kamera metrik maupun non metrik dengan jarak pengambilan gambar secara dekat (Purwanto et al., 2017). Fotogrametri jarak dekat digunakan kurang dari sekitar 100 meter terhadap objek (Atkinson, 1996). Metode ini dianggap cocok karena cara pengukurannya yang meminimalisasi kontak dengan objek yang diamati (Irawan et al., 2019).
Rekonstruksi  model  permukaan  tiga  dimensi  dari  gambar  pemotretan  digital  telah  lama menjadi  salah  satu  topik  sentral  dalam  fotogrametri  (Tjahjadi,  2017).  Dengan  berkembangnya teknologi  fotogrametri  sebagai  pendukung  dan  metode  khusus  agar  mempermudah  pembuatan model  3D  (Tjahjadi  &  Rifaan,  2019).  pembuatan  model  3D  metode  khusus  yang  dapat mempermudah  ialah  metode  CRP.  Berdasarkan  metode  CRP,  teknik  pengukuran  yang digunakan  ialah  mengekstraksi point 3D  dari  gambar,  selanjutnya  titik-titik  ini  berguna  untuk memodelkan  visualisasi  model  3D  yang  akurat  (Nugroho  &  Fitrianto,  2016).  Model  3D memberikan objek yang kompleks yang terdiri dari mesh (Prasetyo, 2018). Pembuatan model 3D dapat  menggambarkan  suatu  benda  atau  objek  secara  jelas  dan  detail  sehingga  menyerupai bentuk aslinya (Pardo et al., 2020).
Pembuatan  model  3D  menggunakan  metode  CRP  yang  pengambilan  data  foto  dilakukan dengan teknologi drone DJI phantom 4 pro membuktikan bahwa pemodelan 3D dapat dilakukan dengan    mengunakan  data  foto,  selain  itu  biaya  yang  dikeluarkan  juga  tidak  terlalu  besar (Tjahjadi & Rifaan, 2019). Metode pengambilan data fotogrametri jarak dekat dapat dilakukan dengan pemotretan konvergen dan normal. Konfigurasi pemotretan konvergen dilakukan dengan posisi kamera membentuk kerucut dengan mengelilingi objek yang akan dimodelkan, sudut yang dibentuk pada objek konfigurasi pemotretan konvergen yang berkisar 40-90 derajat (Shalehah et al.,  2016).  Untuk  konfigurasi  pemotretan  normal  posisi  kamera  yang  berada  menghadap  satu garis  lurus  pada  objek  (Ryadi  et  al.,  2017).  Perbandingan  pemotretan  ini  dilakukan  untuk mengetahui  pemotretan  menggunakan  Drone  metode  CRP  yang  lebih  baik  untuk  keperluan pemprosesan model 3D. Dalam melakukan pemotretan foto udara dibutuhkan berbagai macam rencana  yang  harus  dilakukan  yaitu  pengaturan sidelap , overlap dan  tinggi  terbang  pesawat tersebut. Dari pengaturan overlap ini menjelaskan bagaimana antara satu foto saling bertampalan sehingga nantinya dapat dilakukan pengamatan secara 3D (Syauqani et al., 2017).
Data  foto  udara  akan  menghasilkan  data Digital  Surface  Model (DSM)  pada software fotogrametri, dari pengolahan data point cloud yang dihasilkan masih terlihat kasar dan terdapat celah antar titik, serta obyek-obyek yang mempunyai ketinggian seperti pohon, bangunan belum terekonstruksi  secara  sempurna.  Hal  ini  dikarenakan  pada  saat  pembentukan point  cloud hanya mengidentifikasi  titik-titik  yang  mempunyai  nilai  pixel  yang  sama  disebut  sebagai tie  point , sehingga harus dilanjutkan ke pembentukan model mesh untuk mendapatkan hasil digital surface model yang baik (Laksana et al., 2019).
Penelitian bertujuan untuk mengetahui bagaimana komparasi antara pemotretan konvergen, normal  dan  kombinasi  menggunakan  drone  metode close  range  photogrammetry dalam mendapatkan  model  3D  jembatan  yang  lebih  mendekati  keadaan  aslinya  dilapangan,  serta menganalisis  ketelitian Root  Mean  Square  Error (RMSE)  dari  koordinat Independent  Check  Point (ICP)  dan  jarak  retro.  pada  proses  pelaksanaannya  dilakukan  dengan  tahapan  pengukuran lapangan, tahapan analisa data dan dilanjutkan pembahasan dan hasil untuk memverifikasi hasil pengukuran  lapangan.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan pemilihan hasil pemotretan yang lebih tepat untuk keperluan pemrosesan model 3D.

## 2. METODE

## 2.1. Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  pada  kawasan  Selorejo  yang  berlokasi  di  Kecamatan  Ngantang, Malang.  Lokasi  penelitian  ini  dilaksanakan  pada  koordinat  geografis  7°53'50,39"S; 112°21'50,87"E.  Kecamatan  Ngantang  berbatasan  langsung  dengan  Kecamatan  Kasembon  di utara,  Kecamatan  Pujon  di  timur,  Kabupaten  Mojokerto  di  barat,  dan  Kabupaten  Blitar  di selatan  (Gambar  1).  Tahapan  penelitian  secara  garis  besar  terdiri  dari  persiapan,  pelaksanaan, pengumpulan  data,  pengolahan  data,  analisis  data  dan  kesimpulan.  Adapun  tahapan-tahapan penting dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.

## 2.2. Pengambilan Data
Pengambilan  data  dilakukan  dengan  teknik  konfigurasi  pemotretan  konvergen  dan  normal menggunakan  drone  DJI  phantom  4  pro.  Data  diambil  pada  bulan  September  2021,  di  Desa Pandansari,  Kabupaten  Malang.  Pengambilan  data  dengan  teknik  konfigurasi  pemotretan
konvergen  yang  dilakukan  dengan  pemotretan  berpusat  membentuk  kerucut  terhadap  objek jembatan dengan sudut pemotretan 40-90 derajat, untuk garis warna merah adalah cakupan yang dipotret  terhadap  objek  jembatan  (Gambar  3a).  Pengambilan  data  dengan  teknik  konfigurasi pemotretan normal yang dilakukan dengan posisi kamera pemotretan secara tegak lurus terhadap objek jembatan dengan pertampalan foto overlap 90% dan sidelap 80% (Gambar 3b). Garis merah merupakan cakupan foto yang diambil secara garis lurus terhadap objek jembatan. Pengambilan data jarak retro dengan melakukan pengukuran menggunakan meteran dari satu retro ke retro lainnya yang sudah terpasang pada beton jembatan. Data koordinat ICP didapat dari  hasil  pengukuran  menggunakan Global  Positioning  System (GPS)  Comnav  T300,  GPS digunakan untuk mengambil data koordinat ICP sebanyak 20 titik dan GCP 4 titik yang tersebar merata di sekitar jembatan. Penelitian sebelumnya menggunakan foto udara format kecil untuk
Gambar 1. (a) Lokasi penelitian; (b) Peta orthophoto lokasi penelitian
Gambar 2. Diagram alir penelitian
a
pembentukan  3D  bangunan  dengan  memakai  2  ICP  dan  5  GCP  sebagai  uji  kualitas  3D bangunan  (Trikusuma  et  al.,  2021).  Kemudian  untuk  penelitian  lain,  pemanfaatan  foto  udara UAV  untuk  pemodelan  bangunan  3D  dengan  metode  otomatis  dengan  memakai  4  ICP  dan  4 GCP (Subakti, 2017).

## 2.3. Pengolahan Data 3D Modeling
Pengolahan  data  menggunakan software khusus  fotogrametri,  dari  titik tie  point hingga  ke bentuk textur e yang terlihat seperti keadaan aslinya dilapangan. Tahapan pengolahan model 3D tersebut  terdiri  dari align  photo , align ialah  pemprosesan  awal  setelah  memasukkan  semua  foto yang  akan  diolah  yang  bertujuan  untuk  membentuk tie  point. Setelah  itu,  dilanjutkan pemprosesan build  dense  cloud dan  tahapan build  dense  cloud. Proses  tersebut    bertujuan  untuk menggabungkan titik-titik yang telah dihasilkan oleh proses align photo, menginterpolasi titik-titik tersebut hingga membentuk suatu objek tiga dimensi yang masih berupa point cloud . Setelah itu, dilanjutkan dengan build mesh. Tahapan ini merupakan proses interpolasi dan rekonstruksi dari kumpulan tie  point hingga  membentuk  bidang  permukaan  yang  saling  menutupi.  Tahapan terakhir  adalah texture ialah  pembentukan  model  fisik  3D  yang  menyerupai  keadaan  aslinya dilapangan seperti warna pada objek jembatan, tumbuhan dan sungai.

## 2.4. Analisa Ketelitian RMSE
Perhitungan nilai Root Mean Square Error (RMSE), tahapan ini adalah perhitungan ketelitian RMSE horizontal (X,Y) pada koordinat ICP dan perhitungan jarak retro target, berikut adalah rumus perhitungan RMSE yang digunakan untuk validasi model 3D (Gunawan et al., 2019).
RMSE Horizontal   = √ D 2 n (1)
D 2 = √𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑋 2 + 𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑌 2 (2)
= √ ∑[(𝑋 𝑑𝑎𝑡𝑎 2 − 𝑋 𝑐𝑒𝑘 2 ) + (𝑌 𝑑𝑎𝑡𝑎 2 − 𝑌 𝑐𝑒𝑘 2 )] 𝑛 (3)
dimana: n adalah jumlah titik cek yang diuji; D adalah selisih antara koordinat yang diukur dari sumber independent dengan koordinat model 3D; x adalah nilai koordinat pada sumbu x; y adalah nilai koordinat pada sumbu y. Apabila pada pengukuran koordinat memiliki satuan meter, maka satuan pada perhitungan RMSE juga menggunakan meter (Gunawan et al., 2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Hasil Pengambilan Data
Data  foto  diambil  menggunakan  drone  DJI  phantom  4  pro  dengan  data  konfigurasi pemotretan  konvergen  sebanyak  1.056  foto  dan  data  konfigurasi  pemotretan  normal  sebanyak 986  foto  dengan  total  jumlah  kombinasi  2.038  foto  yang  kemudian  diolah  untuk  membangun model 3D jembatan. Beikut adalah jalur terbang untuk pemotretan konvergen dan normal yang dapat  dilihat  pada  Gambar  4a  dan  4b.  Sebelum  dilakukan  pemotretan  menggunakan  teknik konvergen  dan  normal,  perlu  dilakukan  pengamatan  GPS  geodetik  terlebih  dahulu  sebagai
Gambar 3. (a) Konfigurasi pemotretan konvergen; (b) Konfigurasi pemotretan normal
a b
validasi dilapangan. Berikut adalah persebaran ICP sebanyak 20 titik dan GCP sebanyak 4 titik yang dapat dilihat pada Gambar 5. GPS Geodetik digunakan untuk mengambil data koordinat ICP dilapangan sebanyak 20 ICP yang tersebar disekitar jembatan. Pengamatan ICP diambil 3x fix dengan  metode Real  Time  Kinematic (RTK).  Tabel  1  menampilkan  hasil  perhitungan  dari standar deviasi koordinat ICP dilapangan dengan hasil ketelitian 0,0141 m.

## 3.2. Visualisasi Model 3D
Data yang telah diolah menggunakan software khusus fotogrametri memberikan hasil 3D objek yang  menyerupai  keadaan  aslinya  dilapangan,  jika  visualisasi  ketiga  model  3D  ditampilkan secara  keseluruhan  terlihat  visualisasi  dengan  objek  jembatan  yang  terlihat  secara  utuh  tanpa adanya bagian jembatan yang tidak terbentuk, berikut adalah hasil model 3D jembatan dari atas, samping  dan  bawah  jika dilihat  secara  keseluruhan  yang  ditampilkan  pada  Gambar  6a,  6b,  6c dan 6d.
Gambar 4. (a) Jalur terbang pemotretan konvergen; (b) Jalur terbang pemotretan normal.
Gambar 5. Persebaran titik ICP dan GCP
a b
Konfigurasi  pemotretan  atas  jembatan  yang  terlihat  secara  utuh,  jika dilihat  jalan  pada  atas jembatan terlihat tekstur jalan menyerupai keadaan aslinya dilapangan (Gambar 6a), sedangkan struktur  pagar  pengaman  samping  jembatan  terlihat  pada  pagar  pengaman  jembatan  terbentuk dengan  utuh  dan  menyerupai  keadaan  aslinya  dilapangan  (Gambar  6b  dan 6c).  Struktur  beton
Tabel 1. Koordinat ICP lapangan Name X (m) Y (m) Z (m) ICPJ_1 0,0097 0,0213 0,0031 ICPJ_2 0,0186 0,0005 0,0052 ICPJ_3 0,0152 0,0054 0,0010 ICPJ_4 0,0053 0,0051 0,0037 ICPJ_5 0,0064 0,0127 0,0010 ICPJ_6 0,0182 0,0076 0,0030 ICPJ_7 0,0221 0,0281 0,0141 ICPJ_8 0,0309 0,0145 0,0017 ICPJ_9 0,0062 0,0052 0,0017 ICPJ_10 0,0094 0,0148 0,0033 ICPJ_11 0,0078 0,0131 0,0029 ICPJ_12 0,0166 0,0121 0,0037 ICPJ_13 0,0103 0,0100 0,0036 ICPJ_14 0,0075 0,0184 0,0029 ICPJ_15 0,0101 0,0048 0,0010 ICPJ_16 0,0592 0,1048 0,1216 ICPJ_17 0,0095 0,0428 0,0034 ICPJ_18 0,0030 0,0118 0,0031 ICPJ_19 0,0064 0,0113 0,0059 ICPJ_20 0,0069 0,0063 0,0022 Jumlah 0,0143 0,0181 0,0098 Ketelitian (X,Y,Z) 0,0141
Gambar 6. (a) Strukur atas jembatan; (b) Struktur samping kanan jembatan; (c) Strukur samping kiri jembatan; (d) Strukur bawah jembatan.
bawah  jembatan  juga  tampil  dengan  menyerupai  keadaan  aslinya  dilapangan  walaupun  ada gangguan yang menempel pada bagian struktur bawah jembatan (Gambar 6d). Jika 3D jembatan dilihat  secara  dekat  maka  akan  ada  perbedaan  dari  ketiga  model  ini  yang  terlihat  dari  atas, samping dan bawah jembatan.
Konfigurasi konvergen atas jembatan terlihat mirip pada objek dilapangan, tetapi ada bentuk bayangan pada jalan jembatan yang ditandai dengan tanda merah (Gambar 7a). Bayangan yang terbentuk  adalah  kendaraan  yang  melintas  saat  pemotretan  dilakukan,  sehingga software secara otomatis  mendeteksi  hal  tersebut  sebagai  objek.  Konfigurasi  pemotretan  normal  atas  jembatan tidak  ada  gangguan  dalam  proses  pengolahan  dan  teksturnya  terbentuk  menyerupai  aslinya dilapangan tanpa adanya gangguan, karena hasil pemotretan untuk normal tidak ada kendaraan yang  terpotret  saat  pengambilan  data  normal  dilakukan  (Gambar  7b).  Konfigurasi  pemotretan kombinasi  atas  jembatan  terlihat  gangguan  yang  terjadi  pada  jalan  jembatan  dengan  tanda berwarna merah, dikarenakan pada pemotretan normal dan konvergen memiliki hasil model 3D yang berbeda (Gambar 7c). Kombinasi pemotretan yang dihasilkan terlihat bayangan kendaraan yang  melintas.  Kemudian  untuk  hasil  model  3D  samping  jembatan  jika  dilihat  lebih  dekat memiliki perbedaan pada pagar pengaman bagian luar dan bagian dalam.
Pada  Gambar  8a  Konfigurasi  pemotretan  konvergen  pagar  pengaman  bagian  luar  terlihat gangguan  yang  menempel  pada  besi  atas  dan  bawah  yang  hampir  menutupi  pagar  pengaman, tetapi  pagar  pengaman  tetap  terbentuk  menyerupai  aslinya  dilapangan.  Pada  Gambar  8b Konfigurasi pemotretan normal pagar pengaman bagian luar tebentuk mirip dengan dilapangan dan  sedikit  gangguan  yang  menempel  pada  besi  pengaman,  ditunjukkan  pada  Gambar  dengan tanda berwarna merah. Konfigurasi pemotretan kombinasi pagar pengaman bagian luar terlihat gangguan  pada  besi  bawah  pagar  pengaman  saja  dan  pagar  pengaman  tetap  terbentuk  dengan baik (Gambar 8c).
Konfigurasi  pemotretan  konvergen  pagar  pengaman  bagian  dalam  terlihat  tumbuhan  yang menyatu  pada  sisi  pagar  pengaman  (Gambar  9a).  Hal  tersebut  karena  saat  pemotretan  tinggi drone  tidak  sejajar  dengan  badan  jembatan  sehingga  mendapatkan background tumbuhan  yang membuat software secara  otomatis  mendeteksi  hal  tersebut  sebagai  sebuah  objek  dan memvisualisasikannya menjadi sebuah model. Konfigurasi pemotretan normal pagar pengaman bagian  dalam  terbentuk  menyerupai  keadaan  aslinya  dilapangan  walaupun  terlihat  sedikit gangguan  tumbuhan  yang  menempel  pada  pagar  pengaman  (Gambar  9b).  Konfigurasi pemotretan kombinasi pagar pengaman bagian dalam juga terlihat gangguan tumbuhan menyatu pada sisi pagar, dapat dilihat dengan tanda berwarna merah (Gambar 9c).
Gambar  7. (a)  Konfigurasi  pemotretan  konvergen;  (b)  Konfigurasi  pemotretan  normal;  (c) Konfigurasi pemotretan kombinasi.
Gambar  8. (a)  Konfigurasi  pemotretan  konvergen;  (b)  Konfigurasi  pemotretan  normal;  (c) Konfigurasi pemotretan kombinasi
Hasil model 3D bawah jembatan terlihat memiliki perbedaan. Struktur beton bawah jembatan terdapat  gangguan  sehingga  bawah  jembatan  model  3D  konvergen  kurang  terbentuk  dengan keadaan  aslinya,  dapat  dilihat  pada  tanda  berwarna  merah  (Gambar  10a).  Struktur  model  3D normal terbentuk menyerupai keadaan aslinya, pada bagian samping kiri bawah ada gangguan sehingga struktur kiri bawah jembatan kurang terbentuk yang ditunjukkan pada tanda berwarna merah,  tetapi  untuk  bagian  tengah  struktur  bawah  jembatan  terbentuk  menyerupai  keadaan aslinya  dilapangan  (Gambar  10b).  Konfigurasi  kombinasi  bawah  jembatan  terihat  hasil  yang sama dengan adanya gangguan pada samping kiri bawah jembatan (Gambar 10c), tetapi untuk struktur bagian tengah bawah jembatan terbentuk mirip dengan aslinya.
Gambar  9. (a)  Konfigurasi  pemotretan  konvergen;  (b)  Konfigurasi  pemotretan  normal;  (c) Konfigurasi pemotretan kombinasi.
Gambar  10. (a)  Konfigurasi  pemotretan  konvergen;  (b)  Konfigurasi  pemotretan  normal;  (c) Konfigurasi pemotretan kombinasi.
Ketiga  model  3D  tersebut  terlihat  adanya  perbedaan,  yang  dimana  hasil  dari  konfigurasi pemotretan normal terlihat sedikit gangguan pada hasil  model 3D jembatan seperti pada pagar pengaman,  untuk  atas  jembatan  konfigurasi  normal  tidak  terlihat  gangguan  yang  terjadi dibandingkan  dengan  hasil  konfigurasi  pemotretan  teknik  konvergen  dan  kombinasi  yang terdapat  gangguan  yang  terjadi  pada  atas  jembatan  dan  pagar  pengaman,  tetapi  dari  hasil konfigurasi pemotretan konvergen, normal maupun kombinasi mampu membentuk objek model 3D jembatan menyerupai bentuk aslinya dilapangan.

## 3.3. Analisa Ketelitian RMSE
RMSE  ICP  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  data  koordinat  yang  diambil  di  lapangan  yang selanjutnya dibandingkan dengan koordinat ICP yang diperoleh pada model 3D hasil konfigurasi pemotretan  normal,  pemotretan  konvergen  dan  kombinasi.  Data  koordinat  x  dan  y  lapangan akan dikurangkan dengan data koordinat x dan y pada model 3D yang kemudian dijumlahkan dan dirata-ratakan. Hasil RMSE yang didapat dengan satuan meter, berikut adalah hasil RMSE dari ketiga model yang ditunjukkan pada Lampiran A, B dan C.
Hasil  ketelitian  RMSE  yang  diperoleh  dari  perhitungan  ICP  ketiga  model  terlihat  hasil berbeda.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  RMSE  model  3D  normal  memiliki  nilai RMSE yang kecil yaitu 0,0882 m dibandingkan dengan nilai RMSE konvergen yaitu 0,0940 m dan untuk nilai RMSE kombinasi berada di tengah nilai dari konvergen dan normal dengan nilai
Tabel 2. RMSE jarak retro konfigurasi pemotretan konvergen Distance (m) Label Model 3D konvergen Lapangan Error (m) 1 ke 2 0,330 0,306 0,02 2 ke 3 0,326 0,310 0,02 3 ke 4 0,289 0,306 -0,02 4 ke 5 0,295 0,318 -0,02 5 ke 6 0,290 0,284 0,01 6 ke 7 0,310 0,318 -0,01 7 ke 8 0,270 0,306 -0,04 8 ke 9 0,300 0,306 -0,01 9 ke 10 0,300 0,324 -0,02 10 ke 11 0,280 0,308 -0,03 Total RMSE 0,02107605
0,0907  m.  Penelitian  Trikusuma  et  al.  (2021)  memiliki  nilai  RMSE  ICP  sebesar  0,186  m  dan pada  penelitian  Subakti  (2017)  memiliki  nilai  RMSE  ICP  sebesar  0,1441  m.  Dilihat  dari penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil  nilai  RMSE  ICP  yang  membentuk  hasil  model  3D dengan ketelitian yang baik.
Ketelitian  pengukuran  jarak  retro  dapat  dilihat  pada  Tabel  2,  3  dan  4.  Nilai  RMSE  yang diperoleh dari hasil pengukuran jarak retro dilapangan dengan jarak retro pada model 3D dengan 10 titik sampel retro yang diukur. Ketiga model teresebut dapat dilihat nilai total RMSE berbeda, pada  model  3D normal memiliki  nilai  RMSE yang  kecil yaitu  0,0186  m  dibandingkan  dengan nilai  RMSE  konvergen  yaitu  0,0211  m.  Sedangkan  untuk  nilai  RMSE  model  3D  kombinasi berada di tengah nilai dari konvergen dan normal dengan nilai 0,0207 m.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengolahan data dari pemotretan drone DJI phantom 4 pro dengan teknik pemotretan konvergen,  normal  dan  kombinasi  dapat  memvisualisasikan  objek  model  3D  jembatan  yang hampir menyerupai bentuk aslinya dilapangan. Didapatkan hasil model 3D yang berbeda, hal ini dilihat dari hasil total RMSE ICP sebagai berikut. Pada model 3D konvergen nilai RMSE adalah 0,0940  m.  Untuk  model  3D  normal  nilai  RMSE  adalah  0,0882  m  dan  3D modeling kombinasi nilai RMSE adalah 0,0907 m. Sehingga didapatkan hasil model 3D dengan ketelitian yang baik menggunakan  konfigurasi  pemotretan  normal,  dikarenakan  hasil  RMSE  yang  dihasilkan  lebih kecil dari konfigurasi pemotretan lainnya.

## 5. REFERENSI
Atkinson, K. B. (1996). Close Range Photogrammetry and Machine Vision, Whittles Publishing. Barus, B. R., Prasetyo, Y., dan Haniah. (2017). Analisis Akurasi Pemodelan 3D menggunakan
Tabel 3. RMSE jarak retro konfigurasi pemotretan normal Distance (m) Label Model 3D normal Lapangan Error (m) 1 ke 2 0,327 0,306 0,02 2 ke 3 0,315 0,310 0,01 3 ke 4 0,293 0,306 -0,01 4 ke 5 0,305 0,318 -0,01 5 ke 6 0,290 0,284 0,01 6 ke 7 0,300 0,318 -0,02 7 ke 8 0,280 0,306 -0,03 8 ke 9 0,290 0,306 -0,02 9 ke 10 0,300 0,324 -0,02 10 ke 11 0,280 0,308 -0,03 Total RMSE 0,01859032 Tabel 4. RMSE jarak retro konfigurasi pemotretan kombinasi Distance (m) Label Model 3D kombinasi Lapangan Error (m) 1 ke 2 0,328 0,306 0,02 2 ke 3 0,326 0,310 0,02 3 ke 4 0,290 0,306 -0,02 4 ke 5 0,296 0,318 -0,02 5 ke 6 0,290 0,284 0,01 6 ke 7 0,310 0,318 -0,01 7 ke 8 0,270 0,306 -0,04 8 ke 9 0,300 0,306 -0,01 9 ke 10 0,300 0,324 -0,02 10 ke 11 0,280 0,308 -0,03 Total RMSE 0,02066882
Metode  Close  Range  Photogrammetry  (CRP),  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  dan Terrestrial Laser Scanner (TLS). Jurnal Geodesi Undip, 6 (4), 169 – 179.
Gunawan, K., Wikandaru, R., Sudiyanto, A., Nursanto, E., Cahyadi, T. A., Suhendra, Y. K., dan Noor, R. I. L. N. (2019). Analisis Pengaruh Tinggi Terbang Drone terhadap Ketelitian Geometri  Peta  Foto.  Prosiding  Nasional  Rekayasa  Teknologi  Industri  dan  Informasi, XIV(ReTII), 143 – 151.
Irawan,  F.  A.,  Hafid,  A.,  dan  Gunawan,  F.  (2019).  Pemodelan  3  Dimensi  Patung  Bekantan Banjarmasin menggunakan Teknik Fotogrametri Rentang Dekat. Prosiding SNRT (Seminar Nasional Riset Terapan), 31 – 38. Laksana, I., Suharyadi, R., dan Hadi, M. P. (2019). Ekstraksi Digital Surface Model (DSM) dari Data  Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV)  Berbasis  Point  Cloud. Jurnal  Geografi  Lingkungan Tropik, 3 (2), 45 – 49.
Nugroho, S. A., dan Fitrianto, Y. (2016). Pengembangan Metode Close Range Photogrammetry dalam  Pembuatan  Model  untuk  Pembelajaran  Animasi  Tiga  Dimensi. Jurnal  Stekom Semarang, 2 (Sens 2), 47 – 55.
Pardo,  C.  N.,  Sabri,  L.  M.,  dan  Awaluddin,  M.  (2020).  Analisis  Akurasi  Model  3  Dimensi Bangunan Dari Foto Secara Tegak Dan Miring. Jurnal Geodesi Undip, 9 (1), 354 – 363. Prasetyo, Y. (2018). State-of-Art Konservasi Bangunan dan Cagar Budaya Melalui Pembentukan Model 3 Dimensi Berbasis Teknik Fotogrametri Rentang Dekat. Elipsoida, 01 (02), 14 – 20. Pratama, R. A., Kahar, S., dan Suprayogi, A. (2013). Pengamatan Lendutan Vertikal Jembatan Kali Babon dengan Metode Terrestrial Laser Scanner. Jurnal Geodesi Undip, 2 (4), 279 – 293. Purwanto,  I.  H.,  Suyanto,  M.,  dan  Sukoco.  (2017).  Optimalisasi  Photogrammetry  Teknik Quality of Camera pada Visualisasi Model 3D. Jurnal Informasi Interaktif, 2 (2), 93 – 99.
Ryadi, M. V. U., Wijaya, A. P., dan Suprayogi, A. (2017). Analisis Efektivitas Ruangan Kuliah Dikampus Teknik Geodesi Universitas Diponegoro Berdasarkan Parameter Kapasitas Suara dan Pencahayaan Ruangan. Jurnal Geodesi Undip, 6 (4), 316 – 331.
Shalehah,  N.,  Suwardhi,  D.,  dan  Harto,  A.  B.  (2016).  Pembangunan  Model  Tiga  Dimensi Interior  Ruangan  menggunakan  Teknik  Fotogrametri  dengan  Konfigurasi  Kamera  Secara Divergen.  Departemen  Teknik  Geodesi  Fakultas  Teknik  Universitas  Gajah  Mada Yogyakarta, FIT-ISI CGISE, 173 – 178.
Subakti,  B.  (2017).  Pemanfaatan  Foto  Udara  UAV  Untuk  Pemodelan  Bangunan  3D  Dengan Metode Otomatis. Spectra, 60 (30), 15 – 30.
Syauqani,  A.,  Subiyanto,  S.,  dan  Suprayogi,  A.  (2017).  Pengaruh  Variasi  Tinggi  Terbang menggunakan Wahana Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Quadcopter DJI Phantom 3 Pro pada Pembuatan Peta Ortofoto. Geodesi Undip, 6 (1), 249 – 257.
Tjahjadi, M. E. (2017). Photogrammetric Area-Based Least Square Image Matching for Surface Reconstruction. Elektrika, 1 (1), 22 – 26.
Tjahjadi, M. E., dan Rifaan, M. (2019). Foto Udara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle ( Uav ) untuk Pemodelan 3D Jalan Raya. Pengindraan Jauh , 1 – 6.
Trikusuma,  F.,  Prasetyo,  Y.,  dan  Hadi,  F.  (2021).  Pemodelan  3  (TIGA)  Dimensi  Bangunan Menggunakan Foto Udara Format Kecil. Jurnal Geodesi Undip, 10 (2), 1 – 10.
Lampiran A. Tabel residual error ICP konfigurasi konvergen Residual (m) Point dx² dy² (dx²+dy²) ICPJ_1 0,001436410 0,021957312 0,023393722 ICPJ_2 0,000767124 0,027107318 0,027874442 ICPJ_3 0,000011985 0,001089528 0,001101513 ICPJ_4 0,001075250 0,000310112 0,001385362 ICPJ_5 0,000109077 0,000560979 0,000670056 ICPJ_6 0,001676165 0,013739122 0,015415287 ICPJ_7 0,002817911 0,001290749 0,004108660 ICPJ_8 0,001472257 0,000000626 0,001472883 ICPJ_9 0,003544297 0,006183620 0,009727918 ICPJ_10 0,002507706 0,002941869 0,005449575 ICPJ_11 0,000723018 0,000058110 0,000781128 ICPJ_12 0,004346237 0,005211685 0,009557922 ICPJ_13 0,007457186 0,000659462 0,008116648 ICPJ_14 0,000937523 0,012773521 0,013711044 ICPJ_15 0,006232629 0,003671754 0,009904383 ICPJ_16 0,003769592 0,001393828 0,005163419 ICPJ_17 0,000977750 0,010317074 0,011294825 ICPJ_18 0,007434751 0,000518610 0,007953360 ICPJ_19 0,001875410 0,002203270 0,004078679 ICPJ_20 0,015268803 0,000196532 0,015465336 Jumlah 0,176626163 Rata-Rata 0,008831308 RMSE 0,093975040 Lampiran B. Tabel residual eror ICP konfigurasi normal Residual (m) Point dx² dy² (dx²+dy²) ICPJ_1 0,001087548 0,003232377 0,004319926 ICPJ_2 0,000079566 0,004937732 0,005017299 ICPJ_3 0,000000767 0,002325361 0,002326129 ICPJ_4 0,002865461 0,000337383 0,003202844 ICPJ_5 0,000738752 0,000016016 0,000754768 ICPJ_6 0,001451762 0,000152374 0,001604137 ICPJ_7 0,001344029 0,004013729 0,005357758 ICPJ_8 0,001451229 0,000056130 0,001507359 ICPJ_9 0,001598640 0,026678323 0,028276963 ICPJ_10 0,002099747 0,011004639 0,013104387 ICPJ_11 0,000855914 0,008674873 0,009530787 ICPJ_12 0,000622952 0,004996087 0,005619038 ICPJ_13 0,012320112 0,005053504 0,017373616 ICPJ_14 0,001492045 0,015676543 0,017168588 ICPJ_15 0,010955809 0,001704451 0,012660260 ICPJ_16 0,003593763 0,002848784 0,006442547 ICPJ_17 0,006063425 0,001342929 0,007406355 ICPJ_18 0,000380133 0,000580569 0,000960702 ICPJ_19 0,004195671 0,000930494 0,005126165 ICPJ_20 0,000146701 0,007624258 0,007770959 Jumlah 0,155530586 Rata-Rata 0,007776529 RMSE 0,088184632
Lampiran C. Tabel residual error ICP konfigurasi kombinasi Residual (m) Point dx² dy² (dx²+dy²) ICPJ_1 0,01783614 0,00956210 0,02739824 ICPJ_2 0,00042132 0,00231939 0,00274070 ICPJ_3 0,00013007 0,00343466 0,00356474 ICPJ_4 0,00196639 0,00001170 0,00197809 ICPJ_5 0,00084100 0,00014821 0,00098921 ICPJ_6 0,00173722 0,00023753 0,00197475 ICPJ_7 0,00285402 0,00471969 0,00757371 ICPJ_8 0,00177460 0,00000933 0,00178393 ICPJ_9 0,00168872 0,02146459 0,02315331 ICPJ_10 0,00413822 0,00877276 0,01291098 ICPJ_11 0,00202635 0,00315125 0,00517760 ICPJ_12 0,00163814 0,00293872 0,00457687 ICPJ_13 0,00631707 0,00174624 0,00806331 ICPJ_14 0,00212650 0,01354663 0,01567313 ICPJ_15 0,01251244 0,00039717 0,01290960 ICPJ_16 0,00425822 0,00522136 0,00947958 ICPJ_17 0.00131754 0.00341383 0.00473138 ICPJ_18 0,00212079 0,00054014 0,00266093 ICPJ_19 0,00105664 0,00001053 0,00106717 ICPJ_20 0,00684889 0,00944628 0,01629517 Jumlah 0,16470239 Rata-Rata 0,00823512 RMSE 0,09074756