Abstrak —Candi  Wringinlawang  merupakan  salah  satu  cagar budaya  peninggalan  kerajaan  Majapahit  yang  bertempat  di Kabupaten Mojokerto, Jawa Timur. Dengan riwayat pemugaran terakhir  pada  tahun  1991/1992  s.d.  1994/1995,  perlu  dilakukan pendokumentasian  sesuai  dengan  UU  no  11  tahun  2010  tentang Cagar  Budaya.  Seiring  berkembangnya  teknologi,  penelitian untuk  mendapatkan  bentuk  3D  banyak  dilakukan  seperti pengaplikasian Structure from Motion (SfM)
dalam pendokumentasian  cagar  budaya.  Karena  untuk  keperluan dokumentasi,  diperlukan  model  3D  yang  sudah  bergeoreference dengan akurasi kurang dari 0.5 m sesuai dengan syarat bangunan dengan LoD 3. Penggunaan kamera non metrik Sony Exmor 12.4 M  yang  dibantu  dengan  wahana DJI  Phantom  3 dalam pengambilan foto candi menghasilkan 155 buah foto, 465,487 titik sparse  cloud ,  5,996,415  titik dense  cloud ,  1,155,740 faces ,  dan 580,147 vertices . Setelah dilakukan analisa menggunakan titik ICP lapangan, didapatkan besar RMSEx=0.042  m, RMSEy=0.047  m, RMSEz=0.048 m.
Kata  Kunci —Candi  Wringinlawang, Structure  From  Motion (SfM), model 3D .

## I. PENDAHULUAN
EKAYAAN akan budaya di Indonesia dapat ditunjukkan dengan banyaknya situs budaya sebagai bukti peninggalan dari  kerajaan-kerajaan  terdahulu.  Candi  Wringinlawang merupakan salah satu dari sekian banyak bukti peninggalan dari kerajaan  Majapahit  yang  sekarang  berlokasi  di  Kabupaten Mojokerto.  Dinamakan  Candi  Wringinlawang  karena  berasal dari  bahasa  Jawa  yakni  wringin  berarti  pohon  beringin  dan lawang  berarti  pintu.  Candi  Wringinlawang  telah  dipugar  dua kali pada Tahun 1991/1992 s.d. 1994/1995 [1].
Seiring berkembangnya teknologi, penelitian untuk mendapatkan  bentuk  3D  sesuai  penglihatan  mata  manusia banyak dilakukan. Bidang penelitian ini dikenal dengan nama computer  vision [2].  Salah  satunya  perkembangan  dari computer  vision  adalah Structure  from  Motion  (SfM )  yang merupakan  pendekatan  untuk  sekumpulan  gambar  dengan tingkat overlap tinggi  yang  didapat  dari  sensor  bergerak sehingga  dapat  menangkap  struktur  3  dimensi  secara keseluruhan lokasi dan dari berbagai posisi [3].
Penelitian  tentang computer  vision telah  diterapkan  dalam upaya  dokumentasi  cagar  budaya  di  Indonesia  seperti  Candi Singosari [4][5], Candi Borobudur [6], , Candi Brahu [7]. Pada penelitian Candi Singosari telah menerapkan metode Structure
from  Motion dan  menghasilkan  ketelitian  model  3D  yang memiliki  tidak  jauh  berbeda  dengan  data  Terrestrial  Laser Scanning  (TLS).  Di  penelitian  sebelumnya  yakni  Candi Singosari  [4][5],  sisi  atas  candi  tidak  tergambar  karena terbatasnya  alat  dalam  pengambilan  gambar.  Oleh  karena  itu pada penelitian ini, kamera Sony Exmor akan dibawa wahana quadcopte r DJI  Phantom 3  untuk  memudahkan  pengambilan gambar bagian atas candi.
Dengan  bentuk  candi  yang  menyerupai  gapura  dengan ukuran 13x11.5 m dan tinggi 15.50 m [8], sampai saat ini belum ada penelitian tentang dokumentasi bentuk 3D candi. Beberapa penelitian yang dilakukan di Candi Wringinlawang hanya dari segi artistik dan sejarah [9], mengingat candi ini diduga sebagai pintu masuk menuju bangunan penting di ibukota Majapahit.
Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah mendokumentasikan  bentuk  Candi  Wringinlawang  dengan pemodelan 3D yang sudah georeference menggunakan metode Structure  from  Motion  (SfM). Model  3D  yang  dihasilkan memiliki tingkat Level of Detail (LoD) 3 dimana akurasi yang diperbolehkan  sebesar  0.5  m.  Manfaat  penelitian  ini  adalah sebagai  upaya  pendokumentasian  situs  budaya  di  Indonesia sesuai  dengan  pasal  53  ayat  4  UU  no  11  tahun  2010  tentang Cagar Budaya.

## 1. II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian berada pada koordinat -7.5410693˚ LS, 112.3879172˚ BT yakni bertempat di Candi Wringinlawang, Kabupaten Mojokerto.

## Pemodelan 3 Dimensi Candi Wringinlawang Menggunakan Metode Structure From Motion untuk Dokumentasi Cagar Budaya
Selfi Naufatunnisa dan Agung Budi Cahyono.
Departemen Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : agungbc@geodesy.its.ac.id
K
Gambar 1. Lokasi Penelitian
B. Data dan Peralatan
1) Data
Data pendukung penelitian seperti berikut :
1. Foto  Candi  Wringinlawang  dari  berbagai  sisi  yang diambil menggunakan kamera Sony Exmor
2. Koordinat  (x,y,z)  titik  kontrol  sebagai  data  acuan georeference
3. Koordinat  (x,y,z)  titik  cek  sebagai  pembanding  dalam analisa ketelitian geometrik model yang dihasilkan
2) Peralatan Peralatan yang digunakan pada penelitian ini meliputi:
1. Perangkat Keras
 Kamera non-metrik Sony Exmor 12.4 M
 Drone DJI Phantom 3 sebagai wahana kamera
 Total Station Reflectorless Hi-Target
 2 set GPS Geodetic Topcon Hiper-Pro
 Personal Computer (PC)
Windows 7 Ultimate
Precessor  Intel  (R)  Core  (TM)  i5-4460  CPU  @3.20 GHz; RAM 8.00 GB; 64-bit OS
 Marker
3) Perangkat Lunak
 Software  Office untuk  pembuatan  laporan  dan pengolahan data
 Software pengolah foto untuk pembuatan model 3D
C. Tahapan Pengolahan Data Seleksi Foto Error > 0.5 m Foto terseleksi Pengolahan Poligon Build Mesh Align Photo Build Dense Cloud Perhitungan pengikatan kemuka Koordinat Poligon Sparse cloud Koordinat ICP Koordinat titik kontrol Model 3D terbentuk Georeferencing TIDAK YA TIDAK Feature Matching Feature Detecting Dense cloud Build Texture Koordinat transformasi YA Analisa Kesimpulan Space resection EOP IOP

## Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Data
Penjelasan diagram alir di atas sebagai berikut :
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  foto  menggunakan  kamera  non- metrik Sony Exmor 12.4 M serta pengukuran titik GCP dan ICP.
2. Pengolahan Foto
Pemrosesan  foto  meliputi  feature  detecting  dan  feature matching (menggunakan algorithma SIFT), pembentukan mesh, pemberian tekstur.
3. Georeferencing
Proses georeferencing model 3D dengan koordinat x,y,z yang didapatkan dari pengukuran lapangan. Dikarenakan  hasil  pemodelan  adalah  LoD  3,  maka toleransi yang diberikan sebesar 0.5 m.
4. Kalibrasi Kamera
Pada  penelitian  ini  kalibrasi  kamera  menggunakan algorithma Bundle  Adjustment  Self  Callibration .  Pada tahap  kalibrasi,  IOP  yang  didapat  adalah  panjang lensa(f), titik eksposure foto (xo,yo), distorsi radial (p1, p2) dan distorsi tangensial (k1,k2,k3).
𝑥 𝑎 − 𝑥 𝑜 + ∆𝑥  = −𝑓 (𝑟 11 (𝑋 𝐴 − 𝑋 𝐿 ) + 𝑟 21 (𝑌 𝐴 − 𝑌 𝐿 ) + 𝑟 31 (𝑍 𝐴 − 𝑍 𝐿 )) (𝑟 13 (𝑋 𝐴 − 𝑋 𝐿 ) + 𝑟 23 (𝑌 𝐴 − 𝑌 𝐿 ) + 𝑟 33 (𝑍 𝐴 − 𝑍 𝐿 )) 𝑦 𝑎 − 𝑦 𝑜 + ∆𝑦  = −𝑓 (𝑟 12 (𝑋 𝐴 − 𝑋 𝐿 ) + 𝑟 22 (𝑌 𝐴 − 𝑌 𝐿 ) + 𝑟 23 (𝑍 𝐴 − 𝑍 𝐿 )) (𝑟 13 (𝑋 𝐴 − 𝑋 𝐿 ) + 𝑟 23 (𝑌 𝐴 − 𝑌 𝐿 ) + 𝑟 33 (𝑍𝑍 𝐴 − 𝑍 𝐿 )) (1)
Dimana :
∆𝑥 , ∆𝑦 merupakan  kesalahan  sistematik  dari  gambar yang  berupa  fungsi  dari  koordinat  foto  untuk
menghasilkan distorsi lensa khususnya di kamera digital.
5. Analisa
Analisa  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui ketelitian model yang dihasilkan.
 Uji probability  standar  error (95%)  dilakukan untuk  mengevaluasi  hasil  pengukuran  berdasarkan pada standar deviasi. E 95 = 1.960σ
 RMSE  (Root  Mean  Square )  dilakukan  untuk mengetahui akurasi prediksi bacaan.
𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑋 = √ ∑ (𝑥 𝑓𝑜𝑡𝑜 − 𝑥 𝑇𝑆 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑌 = √ ∑ (𝑌 𝑓𝑜𝑡𝑜 − 𝑌 𝑇𝑆 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑅𝑀𝑆𝐸 𝑍 = √ ∑ (𝑍 𝑓𝑜𝑡𝑜 − 𝑍 𝑇𝑆 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
(2)
Keterangan : 𝑥 𝑓𝑜𝑡𝑜 𝑌 𝑓𝑜𝑡𝑜 𝑍 𝑓𝑜𝑡𝑜 = nilai prediksi ke –i
𝑥 𝑇𝑆 𝑌 𝑇𝑆 𝑍 𝑇𝑆 = nilai pengamatan ke-i n = jumlah pengamatan

## 2. III. HASIL DAN ANALISA
A. Kalibrasi Kamera
Hasil  kalibrasi  kamera Bundle  Adjustment  self  calibration seperti berikut :
Tabel 1. Tabel hasil kalibrasi Jenis foto Foto Miring Foto Tegak Ukuran foto 4000x2250 pix 4000x3000 pix fx 3.935 mm 3.514 mm fy 3.987 mm 3.586 mm xo 3.396 mm 3.147 mm yo 1.867 mm 2.293 mm k1 0.00000442 -0.00000055 k2 -0.00010448 -0.00004442 k3 0.00020151 0.00008495 p1 -0.00000122 -0.00000245 p2 -0.00000025 0.00000445
Tabel di atas  menggambarkan jika kamera  yang digunakan yakni  Sony  Exmor  yang  dibawa  drone  tidak  stabil.  Selain karena  kamera  tersebut  bukan  kamera  metrik  yang  tidak memiliki ketetapan dalam parameter kamera, besar distorsi juga dapat dipengaruhi cara pengambilan  fotonya  yang  miring dan tegak.

## B. Kerangka Poligon, Titik Kontrol, dan ICP
Tabel 2. Tabel Koordinat Poligon
Gambar 3. Persebaran titik GCP
Tabel 3.
Tabel Kesalahan pada poligon
Total  Station  yang  digunakan  memiliki  bacaan  terkecil  1” dengan  toleransi  1 "√𝑛 =  1” √4 =  2”.  Sehingga  kesalahan penutup sudut poligon pengukuran tidak masuk toleransi. Hal ini  dapat  disebabkan  karena  prisma  yang  digunakan  sebagai target tidak tegak lurus dengan patok yang terpasang.
Untuk kesalahan linier, toleransi yang diperbolehkan sebesar 1/2500  (atau  0.0004).  Pada  penelitian  ini  memiliki  kesalahan linier  0.00014  atau  1/714.285,  sehingga  masih  masuk  batas toleransi.
Tabel 4. Titik Kontrol pada Candi No Nama Titik X (m) Y (m) Z (m) 1 DPN1 653477.410 9166085.060 86.783 2 DPN9 653472.753 9166086.042 75.077 3 KR4 653480.388 9166079.552 80.845 4 KR9 653481.240 9166084.315 80.808 Tabel 5. Tabel Koordinat ICP dari pengukuran Lapangan Nama Titik X (m)
Y(m) Z(m) GCP1 653443.367 9166100.262 71.125 GCP2 653482.558 9166112.998 71.587 GCP3 653487.170 9166075.060 71.611 GCP4 653477.437 9166062.339 71.592
Fx 0.020 m Fy -0.012 m Fh 0.003 m Kesalahan Penutup Sudut 0˚0'5"
Kesalahan Linear 0.00014 GCP 1 GCP 2 GCP 3 GCP 4

## Lanjutan tabel 5
Gambar  4.  (ki-ka) persebaran  titik kontrol  candi,  persebaran titik  ICP  bagian timur; ICP bagian barat
C. Model 3D
1) Foto Objek
Foto objek yang digunakan dalam pengolahan ini sebanyak 155 buah foto dengan metode pengambilan menjadi foto tegak dan  foto  miring.  Berikut  ini  sampel  foto  objek  Candi Wringinlawang  yang  diambil  dengan  kamera  Sony  EXMOR dibantu wahana quadcopter DJI Phantom 3 :
Gambar  5.  Sampel  Pengambilan  Foto  (kiri-kanan,  atas-bawah):  foto  tegak Candi,  foto  miring  bagian  atas  candi,  foto  miring  bagian  bawah  candi,  foto miring bagian tengah candi.
Berikut ini merupakan hasil dari pengolahan SfM :
Tabel 6.

## Hasil Pengolahan SfM
Total Foto 155 buah Sparse cloud 465,487 point Dense cloud 5,996,415 point Textured 1,155,740 faces, 580,147 vertices

## 2) Posisi Kamera
Gambar 6. Sisi pengambilan Gambar
Gambar 7. Hasil Alignment Photo
4) Build Dense Cloud
Gambar 8. Hasil Build Dense Cloud
5) Build Mesh
Gambar 9. Hasil Build Mesh
6) Model 3D Candi Wringinlawang
Gambar 10. Model 3D tampak depan, kiri,belakang,kanan
D. Analisa

## 1) Koordinat X
Koordinat X memiliki nilai standar deviasi sebesar 0.032 m dan nilai RMSE sebesar 0.042 m. Untuk uji error probability pada selang kepercayaan 95%  dimana nilai E 95 =0.063 m selang kepercayaan  -0.035 hingga 0.091 m. Pada tabel 7, titik DPN 8 tidak diterima. Sehingga dari 22 data, terdapat 21 data diterima atau  95,45%  dari  seluruh  data.  Berikut  kesalahan  pada koordinat X :
Tabel 7. Tabel Uji Eror Koordinat X No Nama Titik Pengukuran Lapangan Model 3D Error (m) Ket X (m) X (m) 1 DPN2 653477.946 653477.954 0.0083 diterima 2 DPN3 653476.771 653476.770 0.0009 diterima 3 DPN4 653476.711 653476.718 0.0065 diterima 4 DPN5 653475.436 653475.431 0.0053 diterima 5 DPN8 653474.798 653474.647 0.1513 tidak diterima 6 DPN10 653472.053 653472.016 0.0367 diterima 7 DPN12 653474.694 653474.693 0.0009 diterima 8 DPN14 653474.513 653474.553 0.0408 diterima 9 KR1 653478.196 653478.192 0.0039 diterima 10 KR2 653478.283 653478.270 0.0129 diterima 11 KR3 653475.845 653475.831 0.0141 diterima 12 KR5 653481.631 653481.637 0.0057 diterima 13 KR6 653480.246 653480.237 0.0093 diterima 14 BKLG3 653481.646 653481.671 0.0247 diterima 15 BKLG5 653481.612 653481.638 0.0261 diterima 16 BKLG6 653483.334 653483.278 0.0559 diterima 17 KNN2 653479.477 653479.516 0.0387 diterima 18 KNN3 653480.296 653480.309 0.0130 diterima 19 KNN4 653477.815 653477.8478 0.032868 diterima 20 KNN5 653481.483 653481.5275 0.044238 diterima 21 KNN6 653483.214 653483.2584 0.044536 diterima 22 KNN7 653482.177 653482.2128 0.035511 diterima

## 2) Koordinat Y
Koordinat Y memiliki nilai standar deviasi sebesar 0.030 m dan nilai RMSE sebesar 0.047 m. Untuk uji error probability pada  selang  kepercayaan  95%    dimana  nilai  E 95 =0.059  m memiliki selang kepercayaan  -0.021 m hingga 0.096 m. Pada tabel  8,  titik  KNN  3  tidak  diterima.  Sehingga  dari  22  data, terdapat 21 data diterima atau 95,45% dari seluruh data. Berikut kesalahan pada koordinat Y :
Tabel 8.
Tabel Uji Eror Koordinat Y No Nama Titik Pengukuran di Lapangan Model 3D Error (m) Ket Y (m) Y (m) 1 DPN2 9166086.592 9166086.628 0.0368 diterima 2 DPN3 9166081.786 9166081.794 0.0081 diterima 3 DPN4 9166080.165 9166080.159 0.0061 diterima 4 DPN5 9166085.449 9166085.451 0.0014 diterima 5 DPN8 9166080.562 9166080.651 0.0889 diterima No Nama Titik Pengukuran Lapangan Model 3D Error (m) Ket Y (m) Y (m) 6 DPN10 9166082.615 9166082.596 0.0182 diterima
7 DPN12 9166078.828 9166078.796 0.0318 diterima 8 DPN14 9166088.253 9166088.24 0.0133 diterima 9 KR1 9166079.876 9166079.888 0.0115 diterima 10 KR2 9166077.858 9166077.839 0.0189 diterima 11 KR3 9166078.158 9166078.101 0.0568 diterima 12 KR5 9166078.171 9166078.119 0.0519 diterima 13 KR6 9166076.839 9166076.784 0.0552 diterima 14 BKLG3 9166084.247 9166084.264 0.0171 diterima 15 BKLG5 9166078.121 9166078.102 0.0193 diterima 16 BKLG6 9166086.562 9166086.618 0.0561 diterima 17 KNN2 9166086.277 9166086.338 0.0609 diterima 18 KNN3 9166088.289 9166088.395 0.1059 Tidak diterima 19 KNN4 9166088.770 9166088.859 0.0890 diterima 20 KNN5 9166085.746 9166085.795 0.0494 diterima 21 KNN6 9166086.517 9166086.525 0.0084 diterima 22 KNN7 9166088.165 9166088.150 0.0152 diterima

## 3) Koordinat Z
Koordinat Z memiliki nilai standar deviasi sebesar 0.026 m dan nilai RMSE sebesar 0.048 m. Untuk uji error probability dengan  tingkat  kepercayaan  95%  dimana  nilai  E 95 =0.052  m, memiliki selang kepercayaan  -0.018 m hingga 0.093 m. Pada tabel di bawah, semua titik diterima dalam selang kepercayaan, sehingga  100%  data  dipercaya.  Berikut  kesalahan  pada koordinat Z :
Tabel 9. Tabel Uji Eror Koordinat Z No Nama Titik Pengukuran Lapangan Model 3D Error (m) Ket Z (m) Z (m) 1 DPN2 86.941 86.883 0.058 diterima 4 DPN5 80.813 80.799 0.013 diterima 5 DPN8 80.885 80.837 0.048 diterima 6 DPN10 75.086 75.115 0.029 diterima 7 DPN12 82.093 82.095 0.002 diterima 8 DPN14 72.610 72.636 0.025 diterima 9 KR1 87.005 86.976 0.029 diterima 10 KR2 80.952 80.861 0.091 diterima 11 KR3 80.872 80.862 0.009 diterima 12 KR5 72.635 72.705 0.071 diterima 13 KR6 72.643 72.716 0.073 diterima 14 BKLG3 76.707 76.719 0.012 diterima 15 BKLG5 75.155 75.075 0.081 diterima 16 BKLG6 75.127 75.035 0.092 diterima 17 KNN2 87.004 86.947 0.057 diterima 18 KNN3 80.814 80.794 0.019 diterima 19 KNN4 80.820 80.795 0.024 diterima 20 KNN5 80.815 80.785 0.029 diterima 21 KNN6 72.632 72.669 0.037 diterima 22 KNN7 73.140 73.164 0.023 diterima 3.

## 4. IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut :
1. Model 3D Candi Wringinlawang terbentuk dari 155 buah foto dan terdiri atas 465,487 titik sparse cloud , 5,996,415
titik dense cloud , serta 1,155,740 faces dan 580,147 vertex .
2. Bentuk  model  3D  Candi  Wringinlawang  termasuk  dalam
LoD3 ditunjukkan oleh penampakan eksterior candi yang menyerupai objek sebenarnya (pada gambar 10) serta nilai RMSE  kurang  dari  0.5  m.  Berikut  ini  nilai  RMSE koordinat model 3D :
 Koordinat X dengan RMSEx= 0.042 m
 Koordinat Y dengan RMSEy= 0.047 m
 Koordinat Z dengan RMSEz= 0.048 m
3. Untuk  mengevaluasi  kesalahan  dilakukan  uji probability error pada  selang  kepercayaan  95%.  Berikut  hasil  uji probability error :
 Koordinat  X  dengan  dx=0.032  m  terdapat  21  titik diterima
 Koordinat  Y  dengan  dy=0.030  m  terdapat  21  titik diterima
 Koordinat  Z  dengan  dz=0.032  m  terdapat  22  titik diterima
5. V. UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  S.  N.  mengucapkan  terimakasih  kepada  kantor BPCB Jawa Timur selaku pengurus Candi Wringinlawang atas izinnya,  serta  tim  PVIA  ( Photogrammetry  Vision  and  Image Analysis ) Teknik Geomatika ITS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. M. Wardani, L. K; Sitindjak, R. H. I; Sari, “Estetika Ragam Hias Candi  Bentar  dan  Panduraksa  di  Jawa  Timur,”  in Konferensi
Nasional Pengkajian Seni (Arts and Beyong) , 2015.
[2]
R.  Szeliski,  “Computer  Vision:  Algorithms  and  Applications,” Springer , 2010.
[3] M. J. dkk Westoby, “Structure-from-motion photogrammetry : a low cost, effective tool for geoscience applications,” pp. 300–314, 2012.
[4] A.  B.  Hidayat,  H  dan  Cahyono,  “3D  Reconstruction  of  Singosari Temple  Using  Terrestrial  Images  and  Structure  From  Motion Algorithm,” ICOIRS , 2015.
[5] H.  H.  Putra,  A.  R  dan  Handayani,  “3D  Modelling  Using  Structure From Motion And Terrestrial Laser Scanning (Case Study : Singosari Temple, Malang),” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[6] D.  dkk  Suwardhi,  “Digital  3D  Borobudur :  Integration  of  3D Surveying  and  Modeling  Techniques.,” Int.  Arch.  Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. , vol. XL-5/W7, 2015.
[7] H.  H.  Salam,  M.  S  dan  Handayani,  “emanfaatan  Fotogrametri Rentang  Dekat  untuk  Pemodelan  3D  Cagar  Budaya  Menggunakan Kamera  Non-metrik  (Studi  Kasus:  Candi  Brahu,  Mojokerto),” Res. Gate , 2016.
[8] P.  RI,  “Deskripsi  Jawa  Timur  -  Candi  Wringin  Lawang (http://candi.perpusnas.go.id/temples/deskripsi-jawa_timur- candi_wringinlawang),” 2016. .
[9] D.  Kurniasih,  “Kajian  Historis  Candi  Wringin  Lawang  di  Desa Jatipasar Kecamatan Trowulan Kabupaten Mojokerto sebagai Pintu Masuk  Sebuah  Komplek  Bangunan,”  Universitas  Nusantara  PGRI, 2015.