## PEMODELAN 3D PULAU BATU MANDI MENGGUNAKAN
DIGITAL ELEVATION MODEL (DEM) TURUNAN DIGITAL SURFACE MODEL (DSM) SHUTTLE RADAR TOPHOGRAPHY MISSION (SRTM) 90 DENGAN INTERPOLASI COKRIGING
Atriyon Julzarika
Peneliti Bidang Bangfatja, Pusbangja, LAPAN e-mail: verbhakov@yahoo.com

## ABSTRACT
Pulau  Batu  Mandi  is  one  of  the  92  small  outlying  islands  of  Indonesia.  This island has a common boundary with Malaysia and it is needed a 3D model to see the topography condition of that island. In this research, that modelling uses the data input of  Digital  Surface  Model  (DSM)  SRTM90  and  is  added  by  one  basepoint  and  one reference point and also some bathymetry points. All data are merged to produce a new DSM using the CoKriging interpolation. Then the DSM2DEM operation is performed to transform  the  derived  DSM  of  CoKriging  interpolation  to  be  a  DEM  7  m.  The  spline interpolation is then performed toward the DEM 7 m to provide a smoother display. The DEM  7  m  has  a  spatial  resolution  of  7  m  with  the  vertical  accuracy  <5m  after performing  a  geostatistical  test  globally  to  the  reference  data.  This  condition  use s  3σ tolerance to fulfill the mapping criteria for the possibility of 1m sea level rise. This DEM 7 m can be used for engineering and non-engineering aplications
Keywords: Pulau Batu Mandi, DSM, DEM, CoKriging Interpolation

## ABSTRAK
Pulau  Batu  Mandi  merupakan  salah  satu  dari  92  pulau  kecil  perbatasan Indonesia. Pulau ini berbatasan dengan Malaysia dan diperlukan pemodelan 3D untuk melihat bagaimana kondisi topografi di wilayah tersebut. Pada penelitian ini pemodelan tersebut  menggunakan  data  masukan  Digital  Surface  Model  (DSM)  SRTM90  yang dibantu  dengan  satu  basepoint  dan  satu  titik  referensi  serta  beberapa  titik  batimetri. Semua  data  tersebut  digabung  sehingga  menghasilkan  DSM  baru  dengan menggunakan  interpolasi  CoKriging.  Kemudian  dilakukan  penentuan  DSM2DEM  dan hasil  ini  digunakan  untuk  menurunkan  DSM  hasil  interpolasi  CoKriging  tersebut menjadi  DEM  7  m.  Terhadap  DEM  7  m  ini  kemudian  dilakukan  interpolasi  spline untuk  membuat  tampilan  yang  lebih  halus.  Hasil  DEM  7  m  ini  memiliki  resolusi spasial  7  m  dengan  akurasi  vertikal  <5  m  setelah  dilakukan  pengujian  secara  global terhadap data referensi. Pemilihan syarat tersebut menggunakan toleransi 3σ sehingga dapat  memenuhi  kriteria  pemetaan  untuk  kemungkinan  kenaikan air  laut  1  m.  Hasil DEM 7 m ini bisa digunakan untuk berbagai aplikasi keteknikan dan non keteknikan lainnya.
Kata kunci: Pulau Batu Mandi, DSM, DEM, Interpolasi CoKriging

## 1 PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  17.504  pulau dengan garis pantai sepanjang 95.181 km dan  kemiringan  rata-rata  2%  atau
genangan  air  mundur  ke  arah  darat sejauh 50 m dari garis pantai
(Diposaptono, 2009). Fenomena
perubahan iklim sudah berdampak pada
Indonesia, yaitu setidaknya sudah kehilangan  24  pulau  kecil  dalam  waktu 2005-2007  (Diposaptono,  2009).  24 pulau  kecil  yang  tenggelam  terdapat  di NAD  (tiga  pulau),  Sumatera  Utara  (tiga pulau),  Papua  (tiga  pulau),  Kepri  (lima pulau), Sumatera Barat (dua pulau), dan Sulawesi  Selatan  (satu  pulau)  serta Kepulauan
Seribu (tujuh pulau) (Diposaptono, 2009).
Kenaikan  muka  air  laut  sangat berpengaruh  pada  penataan  wilayah pesisir  dan  pulau-pulau  kecil.  Saat  ini Indonesia memiliki 92 pulau-pulau kecil terluar,  dengan  67  pulau  di  antaranya berbatasan  langsung  dengan  negara tetangga sebagai pulau-pulau kecil perbatasan  (Bakosurtanal,  2002).  Dari sejumlah  67  pulau  tersebut,  13  di antaranya  perlu  mendapat  perhatian khusus dari pemerintah. Kenaikan muka  air  laut  ini  menjadi  masalah penting terutama pada penentuan batas maritim antar negara. Saat ini Indonesia dihadapkan  pada  permasalahan  batas maritim.  Indonesia  belum  mempunyai
perjanjian  batas  maritim  antar  negara dengan  Palau,  Philipina,  dan  Timor  Leste serta  belum  selesainya  kesepakatan permasalahan  batas  maritim  dengan Singapura, Malaysia, dan Vietnam (Abubakar, 2006).
Pulau  Batu  Mandi  merupakan salah  satu  dari  92  pulau  terluar perbatasan  Indonesia  dengan  Malaysia. Pulau  ini  terletak  di  Kabupaten  Rokan Hilir,  Provinsi  Riau.  Pada  Pulau  Batu Mandi  terdapat  titik  pangkal  Indonesia yang  ditandai  dengan  TD.185  dan  titik referensi  TR.185.  Klaim  batas  maritim meliputi klaim atas zona maritim nasional yaitu perairan pedalaman (internal  water),  perairan  kepulauan (archipelagic waters), laut teritorial (territorial sea), zona tambahan (contigous zone), zona ekonomi eksklusif (exclusive  economic  zone),  dan  landas kontinen (continental shelf). Zona maritim  yang  bisa  diklaim  sebuah negara pantai diukur dari garis pangkal (baseline) ke arah Laut (Arsana, 2007).
Gambar 1-1: Lokasi Pulau Batu Mandi (pada gambar lingkaran)

## 2 METODOLOGI PENELITIAN
Model  3D  dalam  survei  dan pemetaan meliputi Digital Surface Model (DSM),  Digital  Elevation  Model  (DEM), Digital Terrain Model (DTM), dan Digital Geoid  Model  (DGM).  DSM  merupakan model permukaan digital dengan referensi  permukaan  objek  terhadap Mean Sea Level (MSL) 18,61 tahun. DEM merupakan  model  permukaan  digital yang  mempunyai  referensi  terhadap ellipsoid. DTM merupakan model permukaan  digital  yang  mempunyai referensi terhadap koordinat toposentrik dan  telah  dilakukan  koreksi  unsur- unsur geodetis terhadap model tersebut.
DGM  merupakan  model  permukaan digital yang mempunyai referensi terhadap  geoid/rata-rata  ekuipotensial yang berimpit dengan MSL. Gambar 2-1 menjelaskan  diagram alir  pada  kegiatan ini.
Salah  satu  cara  untuk  mengkaji Pulau  Batu  Mandi  adalah  dengan pemodelan  3D  dengan  interpolasi  Co- Kriging  menggunakan  turunan  DEM SRTM90. Penelitian ini bertujuan untuk membuat  DEM  hasil  turunan  DSM SRTM90  menggunakan  satu  base  point, satu  titik  referensi  dan  sejumlah  titik batimetri.
Gambar 2-1: Diagram alir penelitian
Mulai Selesai SRTM 90, Data lapangan, batimetri DEM 7 m (spline smooth) turunan SRTM90 Aplikasi DEM 7 m untuk berbagai kepentingan Penentuan model 3D dan algoritma Interpolasi CoKriging DSM 7 m turunan SRTM90 DSM2DEM Jaring kontrol geodetik DEM 7 m turunan SRTM90 Spline Smooth DEM 7m
Gambar 2-2: DSM SRTM90
Data  masukan  berupa  SRTM90 versi  4  memiliki  akurasi  horizontal sebesar  90  meter  dan  akurasi  vertikal sebesar  8  meter.  Akurasi  vertikal  ini bisa  ditingkatkan  sedangkan  akurasi horizontal  belum  bisa  diubah  karena informasi  pada  satu  piksel  masih  satu kesatuan.  Penelitian  hanya  memfokuskan pada  peningkatan  akurasi  vertikal  dan resolusi spasial berupa resampling. DEM merupakan  model  permukaan  digital yang  mempunyai  referensi  terhadap ellipsoid  (Li  et  all,  2005).  Metode CoKriging juga memerlukan suatu jaring kontrol  geodetik.  CoKriging  merupakan pengembangan interpolasi Kriging dimana  interpolasi  ini  memerlukan tambahan data dari luar data itu sendiri.
Pemodelan 3D ini akan menghasilkan  Digital  Elevation  Model
(DEM) dengan akurasi horizontal 7 meter dan  akurasi  vertikal  <5  m  sehingga sudah memenuhi syarat dalam pemodelan  3D  Pulau  Batu  Mandi  yang memiliki  luas  20  km 2 .  Syarat  tersebut menggunakan  standar  survei  pemetaan berupa  kondisi  3σ (Moffit  and  Mikhail, 1980).  DEM  tersebut  dibuat  dengan penurunan dari
DSM
dengan menggunakan  persamaan  DSM2DEM yang ditambah dengan interpolasi Kriging.  Persamaan  ini  dapat  dihitung dengan hitung perataan kuadrat terkecil. Pemodelan 3D dengan interpolasi Kriging  ini  harus  memenuhi  range tertentu (Julzarika dan Sudarsono,
2009), sebagai berikut:
 Tinggi  setiap  titik  penelitian  adalah  hi meter, hi=tinggi terhadap ellipsoid
 Range arah sumbu x :    X’= X-dx i s.d X+dx i Maka range X = X’ (pada penelitian ini lebih mengutamakan elevasi/sumbu z)  Range  arah  sumbu  y  :        Y’=  Y-dy i s.d Y+dy i
Maka range  Y  =  Y’  (pada  penelitian  ini lebih mengutamakan elevasi/sumbu z)
 Range  arah  sumbu  z  :Z’=  Z-dz i s.d Z+dz i dxi,  dyi,  dan  dzi  adalah  simpangan baku  titik  yang  diperoleh  dari  model matematika dengan hitung perataan.
Berikut  hasil  penurunan  DSM menjadi  DEM  pada  Pulau  Batu  Mandi. Range  yang  diperoleh  berkisar  pada angka  1,16  –  (-0.69)  m.  Selain  itu kondisi  di  Pulau  Batu  Mandi  berupa karang  dan  semak  sehingga  kondisi range  tersebut  masih  bisa  masuk toleransi.  Karang  dan  semak  terletak pada  perbedaan  tinggi  0-1  m  terhadap muka air laut terendah.
Gambar 2-3: DSM2DEM
Pemodelan 3D tersebut didasarkan pada  konsep  interpolasi  Kriging  karena saat  ini  Kriging  merupakan  metode terbaik  dalam  melakukan  interpolasi secara geostatistik karena dapat menghasilkan akurasi  tinggi  dan  presisi seksama.  Metode  Kriging  memerlukan suatu  jaring  kontrol  geodetik.  Pada pemodelan permukaan digital, diperlukan bagaimana suatu jaring kontrol geodetik dapat  menghasilkan  grid  data  secara matematis  (Widjajanti,  N.,dan  Sutanta, H.  2006  dalam  Julzarika,  2007).  Grid data  dibentuk  berdasarkan  rangkaian
koordinat  raster  (baris,  kolom)  akibat terjadi  transformasi  koordinat.  Trans- formasi koordinat yang dimaksud adalah  perubahan  format  tampilan  peta dari koordinat kartesian (x, y, z, t) pada jaring kontrol geodetik menjadi koordinat  raster  pada  grid  data  (Arsana dan Julzarika, 2006). Secara matematis, metode Kriging dapat menghasilkan nilai akurasi tinggi dan presisi seksama (Li et all, 2005).

## 2.1 Interpolasi Kriging
Metode  Kriging  adalah  metode interpolasi  yang  berbasis  geostatistik (Widjajanti  dan  Sutanta,  2006).  Metode ini diturunkan dari teori variabel pembatas (regional variable) yang mengasumsikan  bahwa  variasi  data geografi  dapat  disebut  sebagai  variabel pembatas.  Kriging  menurunkan  pem-
bobotan untuk interpolasinya dari semivariogram  (Surfer,  2009).  Setiap pengukuran mempunyai kesalahan ukuran,  baik  kesalahan  acak  maupun kesalahan  tidak  acak.  Pemerataan  titik kontrol  dalam  jaring  kontrol  geodetik mempengaruhi akurasi dan presisi data. Gambar 2-4 menunjukkan hasil semivariogram  dari  DEM  turunan  DSM SRTM  90  dengan  detrend  (none,  linear, dan quadratic).
Penghitungan dan penggambaran semivariogram adalah inti dari interpolasi metode  Kriging.  Semivariogram  menen- tukan tingkatan hubungan spasial (spatial  correlation)  antar  data  yang diukur  di  suatu  wilayah,  atau  tingkat hubungan dari data spasial yang merupakan  variabel  pembatas  tersebut (Widjajanti dan Sutanta, 2006).
None Linier Quadratic
0 50 100 150 200 250 300 Lag Distance 0 5 10 15 20 25 30 V a ri o g ra m Direction: 0.0   Tolerance: 90.0 Column C:  ELEV 0 50 100 150 200 250 300 Lag Distance 0 5 10 15 20 25 30 V a ri o g ra m Direction: 0.0   Tolerance: 90.0 Column C:  ELEV 0 50 100 150 200 250 300 Lag Distance 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 V a ri o g ra m Direction: 0.0   Tolerance: 90.0 Column C:  ELEV
Semivariogram ini mengatur proses  pembobotan  interpolasi  metode Kriging,  dan  juga  mengatur  kualitas hasil  interpolasi.  Sebelum  melakukan interpolasi dengan metode Kriging maka harus ditentukan terlebih dahulu
bentuk semivariogram. Semivariogram  yang  merupakan
tingkat hubungan spasial tersebut sebenarnya adalah suatu gambaran dari semivarian  yang  mempunyai  interval antar data yang tidak sama untuk suatu pengambilan data dalam suatu kelompok  data  (Widjajanti  dan  Sutanta, 2006).  Jika  terdapat  suatu  kelompok data  dengan  jumlah  n,  dan  interval antar  data  yang  sama  atau ∆,  maka dengan  persamaan  semivarian  dapat dinyatakan hubungan antar suatu pasangan data ke-I dan data ke-h, yang dinotasikan dengan ” γ ” .
n X X h i i h n i h 2 ) ( 2      
Pada persamaan tesebut, X i adalah  data  ke-i  dan  X i-h adalah  data pengukuran yang lain dengan interval h. Jika interval antar titik data tidak sama atau  h  mempunyai  nilai  yang  berbeda, kemudian hasil dari perhitungan semivarian tersebut digambarkan menjadi sebuah bentuk semivariogram.

## 2.2 Interpolasi CoKriging
CoKriging  merupakan  interpolasi titik,  membutuhkan  peta  titik  sebagai data  masukan  dan  menghasilkan  peta raster dengan estimasi dan peta kesalahan/error. CoKriging adalah multivariate variant dengan  operasi dasar  Kriging.  CoKriging  menghitung perkiraan  atau  prediksi  dengan  sampel minimum dengan bantuan variabel yang lebih  baik  (covariable).  Variabel  harus dengan korelasi tinggi (positif atau negatif). CoKriging baik untuk mendapatkan hasil yang  presisi.  CoKriging  menggunakan semivariogram  kovarian  dengan  mem- perhitungkan bobot S w i = 1 and S h j = 0 dan metode Kriging (Deutsch & Journel, 1992 dalam ilwis, 2009). Nilai variogram
dengan  model  semivariogram  g A ,  g B dan  model  silang  variogram  untuk observasi  predictand  A i dan  n  observasi dari covariable B j sesuai dengan persamaan CoKriging.
s 2 = S w i g A (h i ) + S h j g AB (h j ) + m 1

## 3 PELAKSANAAN
Setiap  pengukuran  mempunyai kesalahan  ukur,  baik  kesalahan  acak maupun  kesalahan  tidak  acak  (Arsana dan  Julzarika,  2006).  Pemerataan  titik kontrol  dalam  jaring  kontrol  geodetik mempengaruhi akurasi  dan  presisi  data (Julzarika,  2007).  Proses  interpolasi CoKriging  ini  menggunakan  data  DSM SRTM90 dibantu dengan satu basepoint dan  satu  titik  referensi  serta  sejumlah titik  batimetri.  Semua  data  tersebut dijadikan menjadi satu kesatuan sehingga  dapat  menghasilkan  akurasi dan  presisi  yang  lebih  baik.  Berikut hasil penggabungan DSM SRTM90 dengan data batimetri.
Gambar 3-1: DSM SRTM90 + Batimetri
Setelah penggabungan semua data tersebut, maka kemudian dilakukan  interpolasi  CoKriging  dengan kriteria  model  semivariogram  sebagai berikut:  Component  Type  (Spherical); Anisotropy  Angle  (0)  Anisotropy  Length (1)  Anisotropy  Ratio  (1);  Variogram  Scale (1) Polynomial Drift Order (0).
Setelah dilakukan interpolasi CoKriging  maka  diperoleh  DSM  dengan resolusi  spasial  7  m.  Kemudian  DSM tersebut  dilakukan  koreksi  DSM2DEM sehingga diperoleh DEM dengan resolusi spasial  7  m.  Akurasi  vertikal  yang
diperoleh <5m setelah dilakukan perbandingan  matematika  sederhana terhadap data untuk CoKriging.

## Gambar 3-2: DEM 7 m

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Interpolasi Spline
Hasil  DEM  7  m  tersebut  dapat dibuat lebih halus lagi dengan menggunakan  metode  Interpolasi  Spline yaitu memasukkan persamaan Spline ke dalam  hasil  DEM  7  m  tersebut.  DEM yang diperoleh akan lebih halus dengan kondisi  resolusi  spasial  dan  akurasi vertikal yang sama.
Gambar 4-1: Spline Smooth

## 4.2 Aplikasi DEM
Hasil
DEM tersebut bisa digunakan untuk berbagai aplikasi, baik yang  bersifat  keteknikan  maupun  yang non  teknik.  Aplikasi  tersebut  dapat berupa  kajian  kenaikan  muka  air  laut terhadap  parameter  geobiofisik,  prediksi kelangsungan suatu pulau, aliran permukaan,  slope,  kontur,  isobaths  dan lain-lain.  Gambar  4-1  merupakan aplikasi untuk penentuan slope/kemiringan pada  wilayah  topografi  dan  batimetri. Selain itu juga bisa diaplikasikan untuk
kajian  survei  rekayasa  laut  dan  aliran hidrologi Gambar 4-2.
Gambar 4-2: Slope direction
Gambar 4-3: Aplikasi pada rekayasa laut dan aliran permukaan

## 4.3 Uji Profil Melintang
DEM  yang  dihasilkan  tersebut akan  dicek  kelayakannya  berdasarkan tampilan konturnya. Pada penelitian ini, kenampakan kontur sudah merepresen- tasikan  keadaan  wilayah  di  puncak Gunung  Semeru  dengan  nilai  akurasi tertentu dan tingkat presisi tertentu juga. Jika  pengujian  dengan  kenampakan kontur  sudah  sesuai  dengan  kenam- pakan pada DEM maka proses selanjutnya  adalah  uji range. Nilai  yang benar pada masing-masing titik penelitian tersebut hanya terdapat pada Range  Z  (Z-dzi  s/d  Z+dzi  meter).  Range ini  merupakan  syarat  mutlak  dalam penurunan  DSM  ke  DEM  sedangkan nilai yang berada di luar range merupakan  Bull  Eye’s.  Istilah  ini  sering digunakan  dalam  interpolasi  kontur. Gambar  4-4  merupakan  tampilan  uji
682200 682300 682400 682500 682600 682700 682800 309800 309900 310000 310100 310200 310300
profil  melintang  pada  DSM  SRTM90  + Batimetri.
Gambar 4-4: Uji  profil  melintang  DSM SRTM90 + Batimetri
Bull  Eye’s  bisa  disebabkan  oleh interpolasi  kontur  yang  salah  akibat penyebaran  titik  tinggi  yang  tidak merata  atau  bisa  juga  disebabkan  oleh nilai  titik  tinggi  yang  tidak  sesuai dengan  yang  sebenarnya.  Bull  Eye’s merupakan  titik,  garis,  atau  area  yang mempunyai nilai ketinggian, akan tetapi nilai  tersebut  tidak  merepresentasikan keadaan  sebenarnya  di  lapangan.  Jika ada  wilayah  yang  tidak  sesuai  dengan uji  range  ini,  maka  dilakukan  lagi penentuan pola dan model supaya dapat mencakupi seluruh wilayah di model 3D tersebut.  Titik  penelitian  bisa  ditambah jika  terjadi  pada  kasus  khusus,  misal pada  daerah  yang  ekstrim  seperti daerah pegunungan. Gambar 4-5 merupakan tampilan uji profil melintang pada DEM turunan DSM SRTM90.
Gambar 4-4: Uji profil melintang DEM 7
DEM  yang  telah  dibuat  harus diuji,  baik  secara  statistik  maupun secara  non-statistik.  Uji  secara  non- statistik  bisa  berupa  tampilan.  Uji tampilan DEM ini menggunakan metode profil melintang. Profil merupakan kenampakan objek baik secara topografi maupun  non  topografi.  Profil  terbagi atas dua macam, yaitu profil memanjang  dan  profil  melintang.  Profil melintang merupakan kenampakan
objek  secara  melintang  secara  tegak lurus  terhadap  sumbu  objek  tersebut. Contoh profil melintang adalah kenampakan melintang dari jalan, profil melintang  sungai,  continental shelf, pegunungan, perbukitan, dan lain-lain.
Profil memanjang merupakan kenampakan objek memanjang mengikuti  sumbu  objek  tersebut,  misal profil  as  jalan,  breakline,  garis  antar thalweg  sungai.  Profil  melintang  yang dibuat  meliputi  area  utara  ke  selatan. Profil  tersebut  meliputi  kenampakan hutan,  sungai,  dan  aliran  permukaan lainnya.  Profil  melintang  tersebut  men- cerminkan  kenampakan  DEM  wilayah tersebut.
Selain  itu  juga  dilakukan  uji ketelitian  secara  geo-statistik  dengan menggunakan  hitung  perataan  kuadrat terkecil metode parameter dan diperoleh akurasi  vertikal  <5  m  untuk  DEM turunan SRTM90. Berikut hasil
geostatistik metode univariate dan nearest  neighbor.  Dari  hasil  tersebut, nilai  standar  deviasi  yang  diperoleh pada  nearest  neighbor  statistik  lebih kecil dari tolerasi 3σ sehingga secara uji global  hasil  pemodelan  3D  dengan interpolasi  CoKriging  ini  sudah  bisa digunakan  untuk  kepentingan  survei dan pemetaan.

## Univariate statistik
Variance: 45798.118945 34861.6715376 17.7624408406 Standard Deviation:       214.004950749 186.712804964 4.21455108411 Interquartile Range:      370.626 318.902 3.075 Range: 732.17 637.819 17.717 Mean Difference:          247.169915517 215.644143257 4.03166806152 Median Abs. Deviation:   181.184 159.452 1.149 Average Abs. Deviation:  185.287285714 161.630936369 2.64032439177 Quartile Dispersion:      0.000271527069938  0.000514305947074  N/A Relative Mean Diff.:      0.000362162002947  0.000695555858263  N/A Standard Error: 5.34511507007 4.66345018701 0.105265137252 Coef. of Variation: 0.000313567536897  0.000602238406963  N/A Skewness: 0.000145289305694  -3.57774823945e-005 1.69641499703 Kurtosis: 1.79741630771 1.79719521146 4.83504090231 Sum: 1094022485.38 496980303.643 -16236.239 Sum Absolute: 1094022485.38 496980303.643 16552.557 Sum Squares: 7.46653347553e+014  1.54079545686e+014  192906.744553 Mean Square: 465784995354 96119492006 120.341075828 Nearest Neighbour statistik Variance: 0.020851205077 0.295448571224 Standard Deviation:       0.144399463562 0.543551810984 Interquartile Range:      6.72824479686e-006  0.517 Range: 5.78219166549 2.763 Mean Difference:          0.00760343020426 0.505612698724
Median Abs. Deviation:   8.27053980856e-011  0.108 Average Abs. Deviation:  0.00384086314285
0.333574547723
Quartile Dispersion:      2.38257896264e-007  N/A
Relative Mean Diff.:      0.000538362350744 1.43968601422 Standard Error: 0.00360660697846 0.013576073666 Coef. of Variation: 0.0102242320323 1.54771417382 Skewness: 39.9621192496 1.76187376589 Kurtosis: 1598.9789883 5.37585940539 Sum: 22639.5820595 562.968 Sum Absolute: 22639.5820595 562.968 Sum Squares: 319778.054803 671.021006 Mean Square: 199.487245666 0.418603247661

## 5 KESIMPULAN
Pemodelan 3D Pulau Batu Mandi menggunakan DSM SRTM90 yang dibantu  dengan  satu  basepoint,  satu titik referensi dan sejumlah titik batimetri.  Pemodelan  3D  ini  meng- gunakan  interpolasi  CoKriging.  Hasil DSM  ini  kemudian  dilakukan  koreksi DSM2DEM  untuk  memperoleh  DEM Pulau Batu Mandi. Kemudian dilakukan spline  smooth  untuk  membuat  tampilan DEM  menjadi  lebih  smooth.  DEM  yang dihasilkan dapat digunakan untuk berbagai  aplikasi  keteknikan  dan  non keteknikan.

## DAFTAR RUJUKAN
Abubakar,  M.,  2006.  Menata  Pulau- Pulau  Kecil  Perbatasan.  Cetakan pertama. PT. Kompas Media Nusantara. Jakarta. Indonesia.
Arsana,  I.M.A.,  2007.  Batas  Maritim Antar  Negara.  Cetakan  pertama. Gadjah  Mada  University  Press. Yogyakarta. Indonesia.
Arsana,  I.M.A.  and  Julzarika,  A.,  2006.
Liscad:  Surveying  &  Engineering
Software. Leica GeoSystem. Jakarta. Indonesia.
Bakosurtanal,  2002,  PP  No.  38  tahun 2002. website: www.bakosurtanal. go.id. Bakosurtanal. Indonesia. Diposaptono, S. et all., 2009. Menyiasati
Perubahan Iklim di Wilayah Pesisir  dan  Pulau-Pulau  Kecil. Cetakan  pertama.  PT.  Sarana Komunikasi Utama.
Bogor.
Indonesia.
Ilwis  Academics,  2009.  Point  Interpolation (Kriging  and  CoKriging).  Basic concepts, ITC, Netherland.
Julzarika,  A.,  2007.  Analisa  Perubahan
Koordinat Akibat Proses Perubahan  Format  Tampilan  Peta pada Pembuatan Sistem Informasi Geografis Berbasis Internet, Skripsi,  Jurusan  Teknik  Geodesi dan Geomatika FT UGM, Yogyakarta. Julzarika,  A.  and  Sudarsono,  B.,  2009. Penurunan Model Permukaan Dijital (DSM) menjadi Model Elevasi  Dijital  (DEM)  dari  Citra Satelit ALOS Palsar. Jurnal
Teknik UNDIP. Semarang.
Li,  Z.,  Zhu,  Q.,  and  Gold,  C.,  2005. Digital Terrain Modeling Principles and  Methodology.  CRC  Press.
Florida. USA.
Moffitt,  F.  H.  And  Mikhail,  E.  M.,  1980.
Photogrammetry. Edisi Kedua, Harper and Row Publisher, Newyork, USA.
Surfer, 2009. Kriging Interpolation. Basic
Concepts,  Golden  Software  Inc.,
Colorado. USA.
Widjajanti,  N.,dan  Sutanta,  H.  2006.
Model Permukaan Digital, Jurusan  Teknik  Geodesi  dan Geomatika, Fakultas Teknik, Universtas Gadjah Mada, Yogyakarta.