JGISE  Vol. 4 No. 2 (2021), pp. 132 - 139     |     https://doi.org/10.22146/jgise.67869

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Analisis Perbandingan Ketelitian Model 3D Menggunakan Lensa Normal dan Lensa Fisheye
(Comparative Analysis of Three-Dimensional (3D) Model Accuracy Generated from Normal Lens and Fisheye Lens)
Adi Nurcahyo 1 , Djurdjani 2
1 Mahasiswa, Departemen Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia 2 Dosen, Departemen Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Penulis Korespondensi: Djurdjani | Email: djurdjani@ugm.ac.id Diterima ( Received ): 23/07/2021     Direvisi ( Revised ): 12/12/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 20/12/2021

## ABSTRAK
Dalam pemodelan 3D, salah satu metode yang umum digunakan adalah close range photogrammetry (CRP) . Pada umumnya, metode CRP menggunakan lensa normal  yang memiliki distorsi lensa relative kecil. Lensa fisheye memiliki sudut pandang yang lebih besar dibandingkan  lensa  normal  sehingga  dapat  mengurangi  jumlah  foto,  namun  memiliki  distorsi  yang  besar  sehingga  dapat mempengaruhi ketelitian model 3D yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengujian ketelitian geometrik antara lensa  normal  dan  lensa fisheye. Penelitian  dilakukan  di  Kawasan  Candi  Ratu  Boko  karena  mudah  diakses  dan  permukaan  candi memiliki struktur yang detil. Data yang digunakan adalah foto objek candi, 10 titik GCP dan 10 titik ICP. Hasil model 3D lensa normal dan  lensa fisheye sudah  dapat  memvisualisasikan  objek  dengan  baik  dari  tingkat  kedetilan  dari  struktur  yang  dihasilkan.  Uji geometrik dilakukan dengan membandingkan jarak pada kedua model dengan jarak di lapangan serta ukuran ICP pada kedua model dengan  ukuran  ICP  hasil  akuisisi  menggunakan total  station  reflectorless. Kedua  uji  tersebut  menggunakan  uji-t  dengan  tingkat kepercayaan  95%.  Hasil  uji  menunjukkan  bahwa  bahwa  ketelitian  model  3D  lensa fisheye sama  dengan  ketelitian  model  3D  lensa normal.  Lensa fisheye dapat menggantikan lensa normal untuk pemodelan 3D  dalam kondisi lingkungan yang sempit dan terbatas. Distorsi lensa yang besar pada lensa fisheye tidak mempengaruhi ketelitian objek secara signifikan apabila dilakukan proses kalibrasi kamera.
Kata Kunci : Pemodelan3D, Fotogrametri Rentang Dekat, Lensa Fisheye, Lensa Normal

## ABSTRACT
In 3D modeling, one of the commonly used methods is close-range photogrammetry (CRP). In general, the CRP method uses a normal lens since its distortion is relatively small. Fisheye lens have larger angle of view than normal lens, so they can reduce the number of photos, but have significant distortions that can affect the accuracy of the resulting 3D model. This study aims to test the geometric accuracy between  a  normal  lens  and  a  fisheye  lens.  This research was  conducted  in  the  Ratu  Boko  Temple  area  because  of  accessible  area  and temple’s surface has detail structures . The data used are photos of temple objects, 10 GCP points, and 10 ICP points. The results of 3D models of normal lens and fisheye lens can visualize objects well from the level of detail of the resulting structure. The geometric test was carried  out  by  comparing  the  distance  in  the  two  models  with  the  distance  in  the  field  and  the  ICP  size  on  the  two  models  with  the acquired ICP size using a reflectorless total station. Both tests use the t-test with a 95% confidence level. The results shows that the 3D model of the fisheye lens is the same as the accuracy of the 3D model of the normal lens. Fisheye lens can replace normal lens for 3D modeling in tight and limited environmental conditions. The significant lens distortion on the fisheye lens does not significantly affect the accuracy of the object when the camera calibration process is carried out.
Keywords : Three-dimensional modeling, close range photogrammetry, fisheye lens, normal lens .
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Pemodelan 3 dimensi (3D) pada saat ini sudah  banyak digunakan  pada  objek-objek  buatan  manusia  seperti warisan  budaya,  industri,  animasi,  dll.  Seiring berkembangnya teknologi di bidang pemetaan, pemodelan 3D menjadi salah satu opsi yang digunakan dalam bidang perencanaan,  konstruksi,  ataupun  manajemen  aset. Pemodelan  3D  digunakan  untuk  mengatasi  aspek ketinggian  (z)  yang  tidak  dapat  disajikan  oleh  bidang  2 dimensi  (2D)  pada  objek  yang  cukup  rumit  dan  tidak cukup saat disajikan dalam bidang 2D saja (Wahab, 2009). Terdapat  beberapa  metode  dalam  pemodelan  3D, tergantung  dengan  alat  yang  digunakan  dimana  metode tersebut  memiliki  kekurangan  dan  kelebihan  masing- masing. Salah satu metode untuk pemodelan 3D yang saat ini  mulai  banyak  digunakan  adalah  fotogrametri  rentang dekat ( close range photogrammetry ).
Fotogrametri  rentang  dekat  merupakan  salah  satu cabang  ilmu  dari  fotogrametri.  Dalam  pendokumentasian model 3D, seringkali dilakukan menggunakan Teknik CRP maupun aerial  photogrammetry. Hal  yang  membedakan antara kedua teknik tersebut adalah teknik CRP digunakan untuk  objek yang dipotret  pada saat posisi kamera dekat dengan  objek  atau  kurang  dari  100  meter  (Atkinson, 1996).  Metode  ini  akan  menghasilkan  model  3D  yang sesuai  kenyataan  secara  radiometrik  dan  geometrik  dan dapat  digunakan  untuk  dokumentasi  (Cowley,  2011). Fotogrametri  rentang  dekat  bisa  digunakan  untuk memonitoring  deformasi  dari  bangunan,  jembatan,  dan juga dapat digunakan untuk memodelkan 3D cagar budaya secara  detail  dengan  keadaan  sebenarnya  (Yastikli  & Emem, 2003).
Pada umumnya, kegiatan CRP ini menggunakan kamera non-metrik  karena  tipe  kamera  ini  memiliki  banyak  tipe dan  harga  yang  terjangkau.  Kamera  non-metrik  yang seringkali  digunakan  adalah Digital  Single  Lens  Reflex (DSLR).  Menurut  Harintaka  (2012)  kamera  non  metrik memiliki  kelebihan  karena  biaya  operasional  survei  yang jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  menggunakan kamera  metrik,  peralatan  kamera  yang  banyak  jenisnya dan  mudah  diperoleh,  serta  data  yang  lebih  cepat up  to date dibandingkan  dengan  pemetaan  menggunakan  citra satelit  dan  pemetaan  secara  terestris. Kamera  tipe  ini seringkali  dipasangkan  dengan  lensa  normal.  Jenis  lensa normal memiliki distorsi yang cukup kecil namun memiliki sudut pandang yang tidak terlalu luas.
Pada  sisi  lain  tersedia  lensa fisheye .  Lens  ini  memiliki sudut  pandang  yang  lebih  lebar  sehingga  dapat menghasilkan  cakupan  yang  lebih  luas  dan  dapat menghasilkan  daerah  pertampalan  yang  lebih  luas terutama untuk pemotretan di ruang yang sempit. Namun demikian  lensa fisheye memiliki  distorsi  yang  lebih  besar sehingga  perlu  dilakukan  kalibrasi  kamera  agar  dapat memberikan  hasil  pemotretan  yang  memiliki  kualitas geometri yang baik. (Jonathan dkk,, 2007)
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cattaneo  dkk.,  (2015) dengan  melakukan kalibrasi terhadap kamera CCTV yang memiliki  lensa fisheye dengan  menguji  model  yang mengabaikan  aspek  kalibrasi  dengan  objek  yang
menggunakan  aspek  kalibrasi  menghasilkan  perbedaan yang  cukup  signifikan.  Pada  model  yang  mengabaikan aspek  kalibrasi  memiliki  nilai  kesalahan  sebesar  43- 103mm sedangkan pada model yang menggunakan aspek kalibrasi memiliki nilai kesalahan sebesar 0,36-1,83mm.
Salam
(2016) melakukan penelitian dengan memodelkan  Candi  Brahu  di  Mojokerto  menggunakan kamera Digital Single Lens Reflex (DSLR) dan Digital Single Lens Mirrorless (DSLM)  dengan Teknik CRP.    Kedua lensa tersebut  menggunakan  jenis  lensa  normal.  Kedua  lensa tersebut  dilakukan proses kalibrasi yang sama yaitu test- field  calibration. Hasil  model  3D  pada  kamera  DSLR memiliki  ketelitian  yang  lebih  baik  dengan  nilai  RMSE 3,650  cm,  sedangkan  pada  kamera  DSLM  menghasilkan nilai  RMSE  sebesar  3,803  cm.  Jumlah  ICP  yang  diterima berdasarkan  uji  t  pada  kamera  DSLR  sebesar  70% sedangkan pada kamera DSLM sebesar 66,67%
Putra  (2016)  menguji  ketelitian  pemodelan  3D menggunakan terrestrial  laser  scanner (TLS)  dengan kamera non-metrik dengan studi kasus Candi Singosari di Malang.  Pada  kamera-non  metrik  dilakukan test-field calibration untuk  meningkatkan  ketelitian  model.  Hasil model  3D  pada  kamera  non-metrik  menghasilkan  91% point  clouds yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan model  hasil  TLS.  Jumlah  ICP  yang  diterima  berdasarkan uji-t pada TLS sebesar 86% sedangkan pada kamera non- metrik sebesar 83%.
Barazzetti  dkk.,  (2017)  melakukan  penelitian  tentang pemodelan  3D  menggunakan  lensa fisheye, dimana  lensa fisheye menjadi  efektif  apabila  digunakan  untuk pemodelan  3D  pada  ruang  yang  sempit  sehingga  berkas sudut  pandang  menjadi  lebih  luas  dan  dapat  membuat keperluan  jumlah  foto  yang  digunakan  menjadi  lebih sedikit.  Namun  lens  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  efek distorsinya yang besar serta perlu dilakukannya kalibrasi yang  optimal  untuk  mendapatkan  hasil  model  3D  yang baik.
Evaluasi  terhadap  model  stereo  pemotretan  dengan lensa  fisheye  juga  dilakukan  oleh  Ohashi  dkk  (2016) dengan  membandingkan  hasil  pengukuran  jarak.  Model pendekatan  yang  dilakukan  adalah  menggunakan equirectangular  images .  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan bahwa  pendekatan equirectangular  images memberikan  hasil yang  lebih  baik  dari  pada  pendekatan  perspektif.  Disamping itu diperoleh simpangan jarak  sekitar 14%.
Pada  ruang  yang  sempit,  lensa fisheye dapat memberikan  pertampalan  yang  lebih  baik  akibat  sudut pandang  yang  luas.  Hal  ini  akan  mengurangi  keperluan foto  dalam  tahapan  pemodelan.  Namun,  lensa fisheye memiliki  distorsi  yang  lebih  besar  dibandingkan  lensa normal yang akan berpengaruh terhadap ketelitian model yang  dihasilkan  sehingga  diperlukan  metode  kalibrasi yang  baik.  Oleh  karena  itu,  paper  ini  bertujuan  untuk membandingkan  kualitas  model  3D  secara  visual  yang dihasilkan  dari  lensa  normal  dan  lensa fisheye dan mendefinisikan  serta  menghitung  nilai  ketelitian geometrik model 3D yang dihasilkan antara lensa normal dan  lensa fisheye .  Paper  ini  merupakan  salah  satu  bagian dari skripsi yang dilakukan oleh Adi (2021)

## 2. Data dan Metodologi
Kegiatan pemodelan 3D dilakukan menggunakan 4 titik kontrol  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  10  titik (ICP) dan 10 titik Independent Check Point (ICP). Kegiatan kalibrasi dilakukan dengan memotret papan checkerboard serta  diolah  menggunakan software  Agisoft  Metashape Professional . 2.1. Data dan Lokasi.
Pelaksanaan  kegiatan  ini  dilakukan  di  Kawasan  Candi Ratu  Boko  yang  terletak  di  Dukuh  Dawung,  Desa Bokoharjo  dan  Dukuh  Sumberwatu,  Desa  Sambirejo, Kecamatan  Prambanan,  Kabupaten  Sleman,  Daerah Istimewa  Yogyakarta.  Objek  Candi  Ratu  Boko  dipilih sebagai  model  penelitian  karena  candi  tersebut merupakan salah satu peninggalan sejarah yang memiliki nilai budaya di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.
Gambar 1 Objek Penelitian
Objek penelitian ditunjukkan pada Gambar 1. Peralatan yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah total station reflectorless,  receiver GNSS Geodetik,  kamera  non-metrik (DSLR), lensa normal, lensa fisheye , meteran baja, software Agisoft  Metashape  Professional , JPS2RIN, dan Microsoft Office . Bahan penelitian yang digunakan adalah data hasil pemotretan  objek  candi  menggunakan  lensa  normal  dan lensa fisheye. Data  4  titik  kontrol  yang  digunakan  untuk mengakuisisi  titik  GCP  serta  ICP.  Serta  pengukuran  jarak terhadap  beberapa  sampel  bagian  candi.  Data  nilai  IOP hasil  kalibrasi  kamera  menggunakan  lensa  normal  dan lensa fisheye untuk proses pemodelan 3D pada software.

## 2.2. Metodologi
Konsep  akuisisi  data  dalam  penelitian  ini  adalah menggunakan  metode close  range  photogrammetry dengan  rencana  nilai  GSD  2,4mm.  Akuisisi  4  titik  kontrol menggunakan  metode  GNSS  relatif  statik  yang  akan digunakan untuk menentukan 10 titik GCP dan 10 titik ICP yang  diakuisisi  menggunakan total  station  reflectorless dengan menggunakan metode pengikatan kemuka.
Sebelum  dilakukan  pemotretan  objek,  dilakukan kalibrasi  kamera  menggunakan  metode test-field calibration dengan  memotret  bidang checkerboard dari beberapa sisi. Proses kalibrasi kamera menggunakan fitur calibrate  lens yang  terdapat  pada software  Agisoft Metashape Professional. Adapun diagram alir penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 2.
2.3. Kalibrasi Kamera Kamera  non-metrik  tidak  memiliki  lensa  yang sempurna,  dimana  selalu  terdapat  distorsi  didalamnya. Maka  dari  itu,  perlu  dilakukan  proses  kalibrasi  kamera untuk membuat model 3D yang dihasilkan menjadi akurat. Proses  kalibrasi  kamera  dilakukan  untuk  mendapatkan nilai Internal Orientation Parameter (IOP) yang terdiri dari principal  distance (c), principal  point (Xo,Yo),  distorsi radial (K1, K2, K3), distorsi tangensial (P1, P2), dan affinity deformation (B1, B2) (Fraser, 1997). Menurut Luhmann et al., (2014) terdapat beberapa metode kalibrasi yang dapat digunakan  dan  dibedakan  berdasarkan  waktu  dan  objek kalibrasi.  Beberapa  metode  kalibrasi  tersebut  adalah sebagai berikut :
1. Laboratory calibration ,  merupakan  Teknik  yang seringkali  digunakan  pada  kamera  metrik.  Nilai  IOP didapatkan  dengan goniometer , collimators ,  atau instrument optical lainnya.
2. Test-field calibration ,  merupakan  teknik  yang dilakukan dengan merekam bidang target yang terdiri dari titik-titik objek dengan koordinat atau  jarak yang sudah diketahui.
3. Plumb-line calibration ,  dilakukan  mirip  dengan  proses test-field calibration namun  menggunakan  beberapa garis lurus misalnya terbuat dari kawat yang digantung secara vertikal.
4. On the job calibration, merupakan teknik kalibrasi yang mirip
dengan test-field
calibration namun menggunakan objek sebenarnya yang akan diukur.
5. Self-calibration , merupakan proses lanjutan teknik test- field calibration dan on the job calibration. Metode  kalibrasi  kamera  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah test-field calibration. Pemotretan foto untuk  kalibrasi  kamera  dilakukan  menggunakan  kamera DSLR  dilengkapi  dengan  lensa  normal  dan  lensa fisheye. Papan kalibrasi yang digunakan adalah checkerboard yang sudah  tersedia  pada software  Agisoft  Metashape Professional. Papan  kalibrasi  yang  digunakan  ditunjukkan pada Gambar 3. Pemotretan dilakukan dari berbagai sudut pandang hingga mendapatkan nilai RMSE < 1 piksel.

## Gambar 3 Papan kalibrasi
2.3. Akuisisi titik kontrol
Akuisisi  titik  kontrol  menggunakan  pengamatan  GNSS metode relatif statik. Penentuan menggunakan metode ini adalah  adanya  titik  ikat  yang  memiliki  ketelitian  yang
lebih  tinggi  (Kaplan  &  Hegarty,  2017).  Pengukuran dilakukan  selama  40  menit  pada  setiap  titik  kontrol. Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  layanan post processing pada  https:/inacors.big.go.id/sbc.  Hasil  data RAW  dikonversi  terlebih  dahulu      menjadi  RINEX kemudian layanan Ina-CORS akan melakukan pengolahan data  secara  otomatis  dan  mengaitkan  dengan  titik  CORS terdekat.  Layanan  ini  memfasilitasi  untuk  melakukan pengolahan data GNSS statik secara otomatis dan hasilnya dapat langsung digunakan. Saat ini layanan post processing hanya  terdapat  di  wilayah  Pulau  Jawa.  Persebaran  titik kontrol ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Persebaran titik kontrol (Sumber : Google Earth, 2021)
2.4. Pemotretan objek Pemotretan  dilakukan  menggunakan  metode close range  photogrammetry menggunakan  lensa  normal  dan lensa fisheye. Skala  foto  yang  diharapkan  adalah  1:550 sehingga  untuk  lensa fisheye perlu  dilakukan  pengaturan focal  length 8mm  dengan  jarak  4,4  m  sedangkan  lensa normal dilakukan pengaturan focal length sebesar 18 mm dan jarak 10 m. Pemotretan dilakukan pada pukul 13.00- 14.00 WIB untuk mendapatkan pencahayaan yang optimal. 2.5. Pengukuran GCP dan ICP Pengukuran GCP dan ICP dilakukan menggunakan total station  reflectorless. Koordinat  x,  y,  dan  z  didapatkan menggunakan  pengikatan  kemuka  dengan  acuan  titik kontrol  yang  sudah  diakuisisi  sebelumnya.  Persebaran titik  GCP  dan  ICP  didesain  menyebar  meliputi  seluruh bagian  candi.  Pemilihan  titik  GCP  dan  ICP  berada  pada sudut-sudut  bangunan  candi  dan  beberapa  batu  yang mudah diidentifikasi yang bertujuan untuk mempermudah proses  interpretasi  titik  pada  saat  pengolahan  data  di software. Dalam pengambilan data GCP dan ICP juga harus memperhatikan  pengaturan  alat  berupa  prisma  standar sebagai  titik backsight. Hasil  akuisisi  data  GCP  dan  ICP
dapat diunduh dari total station reflectorless dalam bentuk koordinat maupun RAW data yang berformat *txt.
2.6. Pemodelan 3D
Pengolahan  model  3D  pada software Agisoft Metashape Professional terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti align photo, pembentukan dense cloud, pembentukan  mesh  dan tekstur.  (Agisoft,  2019).  Menurut  Patias    (2004)  terdapat beberapa  keuntungan  dengan  memanfaatkan  pemodelan 3D  untuk  mendokumentasikan  suatu  objek  penting. Beberapa  keuntungan  yang  dimaksud  adalah  sebagai berikut :
1. Memiliki  kualitas  resolusi  yang  baik,  dapat membantu proses interpretasi pengguna serta dapat menyediakan  informasi  secara  lebih  lengkap  serta menarik.
2. Sarana  visualisasi  yang  dapat  dikaitkan  melalui internet sebagai online database.
3. Sebagai  inventarisasi  secara  digital  untuk  keperluan edukasi, penelitian, dan hiburan.
Pengolahan  data  foto  dilakukan  dengan  pembuatan stereo foto yang meliputi alignment photo, proses gradual selection ,  pembuatan dense cloud ,  serta mesh dan texture. Gradual  selection bertujuan  untuk  menghilangkan point cloud yang memiliki nilai error yang tinggi sehingga dapat memperbaiki  ketelitian  model  3D.  Tahapan dense  cloud akan  memvisualisasikan  model  dari tie  point yang dihasilkan  dari  proses align  photo dengan  lebih  rapat. Selain  itu, dense  cloud dapat  memvisualisasikan  unsur warna dari model 3D yang diproses. Tahapan mesh terjadi pembuatan  bidang  berdasarkan dense  cloud untuk merekonstruksi  model  3D  yang  lebih  rapat.  Selain  tu, tahapan  ini  juga  akan  memperbaiki  lubang-lubang  yang terdapat  pada  model  akibat  adanya  bagian  foto  yang kurang  bertampalan  atau  perbedaan  pencahayaan  pada saat  proses  pemotretan.  Prinsip  dari  pembentukan  mesh ini  adalah  dengan  interpolasi  pendekatan  model  data Triangulated  Irregular  Networks (TIN).  Pada  tahapan texture, model  3D  akan  memiliki texture dan  warna  yang mirip dengan objek aslinya.
2.7. Analisa model 3D
Proses  analisis  dilakukan  menggunakan  dua  metode, yaitu  metode  kualitatif  dan  metode  kuantitatif.  Analisa kualitatif  dilakukan  berdasarkan  banyaknya  feature  yang terbentuk  dan  interpretasi  visual  dari  model  3D  yang dihasilkan.  Analisa  kuantitatif  dilakukan  dengan menghitung  nilai  ketelitian  jarak  dan  koordinat  ICP  pada model berdasarkan data hasil pengukuran di lapangan. Uji statistic  digunakan  untuk  mengetahui  ketelitian  dari perbedaan  nilai  ukuran/sampel  dengan  nilai  yang dianggap  benar/populasi.  Uji  ketelitian  jarak  dan koordinat  dilakukan  menggunakan  uji-t  dengan  derajat kepercayaan 95%.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Titik Kontrol Hasil Pengamatan GNSS
Pengukuran dilakukan menggunakan metode statik yang menghasilkan  empat  titik  kontrol  di  sekitar  objek  candi.
Titik  satu,  dua,  tiga,  dan  empat  masing-masing  berada  di sebelah  barat,  utara,  timur,  dan  selatan  objek  candi. Persebaran  empat  titik  kontrol  tersebut  sudah  dapat melingkupi  keseluruhan  objek  candi  untuk  pengukuran titik GCP dan ICP. Sistem koordinat yang digunakan adalah Universal  Transverse  Mercator (UTM) zone 49s  dengan sistem  tinggi  geometrik.  Titik  kontrol  ini  akan  digunakan sebagai  acuan  berdirinya  alat total  station  reflectorless untuk  membidik  titik  GCP  dan  ICP  yang  terletak  di  objek candi.
Tabel 1 Titik Kontrol Titik kontrol Easting (m) Northing (m) Height (m) 1 443584,530 9141162,517 225,756 2 443604,502 9141179,229 229,156 3 443615,338 9141161,226 229,219 4 443603,347 9141145,684 229,058 3.2. Titik GCP dan ICP
Penentuan  titik  GCP  dan  ICP  menggunakan  metode tachymetri dimana jarak ditentukan dengan cara optis dan beda  tinggi  ditentukan  berdasarkan  sudut  vertikal  dan arah ditentukan dengan bacaan horizontal (Basuki, 2006). Titik  GCP  dan  ICP  tersebut  akan  digunakan  sebagai  titik acuan  saat  pengolahan  di software  Agisoft  Metashape Professional . Terdapat 10 titik GCP yang digunakan sebagai titik  kontrol  dalam  proses georeference dan  10  titik  ICP yang  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  ketelitian  dari model 3D yang dihasilkan.

## Tabel 2 Koordinat titik GCP
Titik Easting (m) Northing (m) Height (m) GCP 1 443606,04 9141168,32 233,52 GCP 2 443605,29 9141179,54 232,41 GCP 3 443606,02 9141159,19 234,61 GCP 4 443604,34 9141153,05 232,40 GCP 5 443602,89 9141179,66 232,55 GCP 6 443598,58 9141170,85 229,41 GCP 7 443601,18 9141164,65 234,73 GCP 8 443601,86 9141153,12 232,49 GCP 9 443589,46 9141164,06 227,97 GCP 10 443597,41 9141153,07 228,39 Tabel 3 Koordinat titik ICP Titik Easting (m) Northing (m) Height (m) ICP 1 443604,33 9141170,42 230,95 ICP 2 443593,53 9141164,11 229,99 ICP 3 443591,35 9141160,48 228,39 ICP 4 443595,30 9141159,00 229,98 ICP 5 443607,87 9141164,03 229,30 ICP 6 443607,18 9141167,69 229,37 ICP 7 443602,98 9141170,56 232,73 ICP 8 443601,37 9141164,54 232,81 ICP 9 443590,80 9141158,68 227,70 ICP 10 443590,83 9141156,36 227,71
3.3. Kalibrasi kamera
Kalibrasi kamera dilakukan menggunakan lensa normal dan  lensa fisheye menggunakan  metode test-field calibration. Kalibrasi  dilakukan  dengan  memotret checkerboard  yang  sudah  tersedia  pada software Agisoft Metashape Professional dengan mengatur nilai focal length pada  masing-masing  lensa  sama  dengan  saat  memotret objek  candi  dimana  nilai  focal  length  lensa  normal  dan fisheye masing-masing adalah 18mm dan 8mm. Parameter kalibrasi yang digunakan pada kedua lensa yaitu principal distance (c), principal point (Xo, Yo), distorsi lensa (K1, K2, K3,  P1,  dan  P2),  serta  distorsi  akibat  penskalaan  serta posisi ortogonal sumbu x dan y (B1 dan B2).  Lensa normal menghasilkan  nilai overall  reprojection  error sebesar 0.354615 sedangkan pada lensa fisheye sebesar 0.477959. Nilai  parameter  IOP  yang  didapatkan  pada  kedua  lensa dapat dilihat pada Tabel 4, dan Tabel 5.

## Tabel 4 Nilai IOP lensa normal
Camera Variable Nilai Parameter Standar Deviasi c 18,865 (mm) 0,032 (mm) Xo -0,235 (mm) 0,008 (mm) Yo -0,071 (mm) 0,006 (mm) K1 5,795 x 10 -4 8,637 x 10 -5 K2 -2,648 x 10 -6 1,589 x 10 -5 K3 8,541 x 10 -9 8,476 x 10 -9 P1 6,356 x 10 -9 9,593 x 10 -6 P2 -1,296 x 10 -4 1,448 x 10 -5 B1 -3,440 x 10 -6 5,425 x 10 -7 B2 5,978 x 10 -5 4,696 x 10 -5 Tabel 5 Nilai IOP lensa fisheye Camera Variable Nilai Parameter Standar Deviasi c 8,558 (mm) 0,014 (mm) Xo -0,076 (mm) 0,003 (mm) Yo -0,120 (mm) 0,002 (mm) K1 2,495 x 10 -3 9,249 x 10 -5 K2 5,353 x 10 -5 2,657 x 10 -5 K3 -2,174 x 10 -7 8,476 x 10 -9 P1 5,456 x 10 -5 9,593 x 10 -6 P2 -1,046 x 10 -4 1,448 x 10 -5 B1 -5,836 x 10 -4 5,425 x 10 -7 B2 -1,060 x 10 -4 4,696 x 10 -5 3.4. Pemodelan 3D
Proses pemodelan  3D  terdiri  dari  beberapa  tahapan yaitu align  photo , georeference , dense  cloud , mesh ,  dan texture. Pemodelan  dilakukan  menggunakan software Agisoft metashape Professional.
Pada tahapan align  photo terjadi  proses  identifikasi terhadap  titik-titik  yang  sama  pada  beberapa  foto  yang berbeda.  Lensa  normal  menghasilkan  sebanyak  196.808 tie point sedangkan lensa f isheye menghasilkan 69.113 tie point. Perbedaan  jumlah  titik  ini  dipengaruhi  oleh kecocokan  kecocokan feature yang  dihasilkan  oleh  kedua lensa.
Proses georeference dilakukan
untuk mentransformasikan koordinat model ke koordinat tanah. Pada  tahapan  ini  digunakan  10  titik  GCP  sebagai  titik kontrol  dan  10  titik  ICP  untuk  mengevaluasi  ketelitian model  3D  yang  dihasilkan.  Hasil  georeference  pada  lensa normal dan fisheye dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil tahapan georeference Camera Variable Eror (m) Lensa normal Lensa fisheye GCP 0,0021 0,0019 ICP 0,0394 0,0462
Tahapan dense cloud akan merapatkan sparse point cloud yang  dihasilkan  saat  prose align  photo .  Pembentukan dense  cloud pada  kedua  lensa  menggunakan  parameter yang  sama.    Lensa  normal  menghasilkan point  cloud sebanyak  4.652.166  sedangkan  pada  lensa fisheye menghasilkan point cloud sebanyak 4.452.345. Perbedaan jumlah  titik  tersebut  dipengaruhi  oleh  kecocokan feature yang dihasilkan saat proses.
Hasil dari  tahapan dense  cloud akan  dibuat  menjadi sebuah permukaan yang solid dalam tahapan mesh . Model 3D lensa normal menghasilkan faces 291.534 dan vertices 148.299,  sedangkan  pada  lensa fisheye menghasilkan 279.269 faces dan 142.820 vertices .
Hasil dari  tahapan texture adalah  model  3D  sudah memiliki  bentuk  yang  solid  serta  memiliki  warna  dan tekstur  yang  menyerupai  model  aslinya,  Meskipun pembentukan texture telah  dilakukan,  namun  masih terdapat  beberapa  lubang  pada  kedua  model,  yaitu  celah kecil  diantara  kedua  tangga.  Hal  tersebut  dikarenakan jarak  pemotretan  dan  kurang  terekamnya  bagian  objek tersebut pada kamera.

## 3.5. Analisa model 3D
Analisa yang dilakukan pada kedua model adalah secara kualitatif  dan  kuantitatif.  Analisa  kualitatif  dilakukan berdasarkan  hasil  visualisasi  dari  kedua  model  dan Analisa  kuantitatif  dilakukan  berdasarkan  uji  ketelitian jarak dan uji ketelitian koordinat.
Hasil model 3D yang dihasilkan pada oleh  kedua lensa secara struktur sudah  menyerupai  objek sebenarnya dari kenampakan permukaan hingga ketegasan pada beberapa objek  datar  seperti  tangga  dan  tembok.  Model  3D  pada kedua  lensa  juga  sudah  memiliki  tingkat  kedetailan  yang baik,  dapat  dilihat  pada  sudut-sudut  dan  lekukan  pada objek  candi.  Terdapat  beberapa  daerah  yang  tidak termodelkan  dengan  baik  yaitu  pada  bagian  atas  tangga, lantai  pada  bagian  dalam  candi  serta  atap  candi.  Hal  ini diakibatkan  oleh  perbedaan  ketinggian  yang  cukup signifikan  pada  sekitar  objek  candi  sehingga  tidak  bisa merekam objek tersebut, serta penggunaan alat yang tidak bisa memotret dari sudut pandang objek yang cukup tinggi sehingga tidak  bisa  menjangkau  beberapa objek tertentu. Beberapa sampel model 3D lensa normal dan lensa fisheye dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Sampel model 3D (kiri) lensa normal (kanan lensa fisheye

## Tabel 7 Hasil uji ketelitian jarak
Objek Selisih jarak di lapangan dengan model 3D yang dihasilkan (m) Lensa normal Lensa fisheye Jarak 1 0,005 0,003 Jarak 2 0,005 0,006 Jarak 3 0,049 0,052 Jarak 4 0,006 0,009 Jarak 5 0,013 0,012 Jarak 6 0,007 0,010 Jarak 7 0,007 0,009 Jarak 8 0,003 0,007 Jarak 9 0,008 0,017 Jarak 10 0,005 0,024 Jarak 11 0,011 0,014 Jarak 12 0,027 0,040 Jarak 13 0,039 0,038 Jarak 14 0,043 0,042 Jarak 15 0,014 0,008 Standar Deviasi 0,0158 T Hitung 0,8011 T Tabel 2,131
Uji  ketelitian  jarak  dilakukan  dengan  membandingkan ukuran  jarak  di  lapangan  dengan  jarak  pada  model. Pengukuran  jarak  langsung  dilakukan  menggunakan meteran  baja  sedangkan  pengukuran  jarak  pada  model
menggunakan  fitur scale  bar yang  tersedia  di software Agisoft  metashape  Professional. Pengujian  menggunakan uji-t dengan tingkat kepercayaan sebesar 95%.  Hasil uji t ditunjukkan pada Tabel 7.
Berdasarkan Tabel 7 dapat dilihat bahwa nilai t hitung < t tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa pernyataan Ho diterima  sehingga  ketelitian  model  3D  lensa fisheye sama dengan ketelitian model 3D lensa normal.
Uji ketelitian koordinat dilakukan dengan membandingkan  nilai  koordinat  ICP  hasil  pengukuran total station reflectorless dengan nilai ICP yang didapatkan dari  model  3D  yang  dihasilkan.  Jumlah  titik  ICP  yang digunakan  untuk  uji  adalah  10  titik.  Pengujian menggunakan  uji-t  dengan  tingkat  kepercayaan  sebesar 95%. Hasil uji- t dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil uji ketelitian koordinat Titik Selisih koordinat lensa normal dengan lensa fisheye (m) ICP 1 0,0001 ICP 2 0,0077 ICP 3 0,0035 ICP 4 0,0011 ICP 5 0,0087 ICP 6 0,0057 ICP 7 0,0021 ICP 8 0,0020 ICP 9 0,0033 ICP 10 0,0058 Standar Deviasi 0,0029 T Hitung 0,7292 T Tabel 2,228
Berdasarkan Tabel 8 dapat dilihat bahwa nilai t hitung < t tabel sehingga dapat disimpulkan bahwa pernyataan Ho diterima  sehingga  ketelitian  model  3D  lensa fisheye sama dengan ketelitian model 3D lensa normal.

## 4. Kesimpulan
Model 3D lensa normal dan lensa fisheye secara umum sudah  dapat  memvisualisasikan  tingkat  kedetailan  objek dengan  baik,  dapat  dilihat  dari  tangga  dan  corak  tembok serta  mampu  memvisualisasikan  struktur  objek  dengan baik yang dapat dilihat dari sudut-sudut dan lekukan pada candi.  Rekonstruksi  model  3D  pada  lensa  normal menghasilkan feature yang  lebih  baik  daripada  lensa fisheye.
Pengujian  ketelitian  geometrik  pada  kedua  model dilakukan dengan menguji jarak sebenarnya dengan jarak pada  kedua  model  dan  titik  ICP  yang  didapatkan menggunakan total  station  reflectorless dengan  kedua model  yang  dihasilkan.  Uji  t  menggunakan  jarak  dan koordinat  pada  kedua  model  menunjukkan  bahwa ketelitian  model  3D  lensa fisheye sama  dengan  ketelitian model 3D lensa normal.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  ( The  authors  declare  no  competing interest ).

## 6. Referensi
Adi, N. (2021). Analisis Perbandingan Ketelitian Model 3D Menggunakan  Lensa  Normal  dan  Lensa  Fisheye. Skripsi .  Departemen  Teknik  Geodesi  FT-UGM. Yogyakarta
Agisoft Metashape version 1.5. (2019). Agisoft Metashape User  Manual. Agisoft  Metashape , September ,  160. https://www.agisoft.com/pdf/metashape- pro_1_5_en.pdf
Atkinson.  (1996).  Close  Range  Photogrametry  and Machine  Vision.  In Close  Range  Photogrametri . Scotland UK : Whittles Publisher.
Barazzetti, L., Previtali, M., & Roncoroni, F. (2017). Fisheye lenses  for  3D  modeling:  Evaluations  and considerations. International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial Information Sciences - ISPRS Archives , 42 (2W3),  79 – 84.  https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2- W3-79-2017
Basuki,  S.  (2006). Ilmu  Ukur  Tanah  (Edisi  Revisi) .  Gadjah Mada University Press.
Cattaneo, C., Mainetti, G., & Sala, R. (2015). The importance of  camera  calibration  and  distortion  correction  to obtain  measurements  with  video  surveillance systems. In Journal of Physics: Conference Series (Vol.
658,
Issue
1). ISPRS Archieve. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/658/1/012009 Cowley,  D.  .  (2011). Remote  Sensing  for  Archeological Herritage  Management (Vol.  5).  EAC  Occasional Paper.
Fraser. (1997). Digital camera self-calibration. In Journal of Photogrammetry and Remote Sensing .  ISPRS  Journal of Photogrammetry and Remote Sensing.
Harintaka.
(2012). Pengembangan Pemrosesan Fotogrametri  Digital  Foto  Udara  Format  Kecil  untuk Penyediaan Data Spasial . Universitas Gadjah Mada. Jonathan  C.,  Youcef  M.,  Laurent  E.,  Philippe  M.  (2007).  A Generic  Fisheye  camera  model  for  robotic applications. Proceedings  of  the  2007  IEEE/RSJ International  Conference  on  Intelligent  Robots  and Systems San Diego. Oct 29-Nov 2 2007.CA, USA, Kaplan,  E.  D.  &  Hegarty,  C.  J.  (2017). Understanding GPS/GNSS  Principles  and  Applications (3rd  Editio). Artech House Boston.
Luhmann,  B.  T.,  Robson,  S.,  Kyle,  S.,  &  Jan.  (2014). Close- Range Photogrammetry and 3D Imaging 2nd edition .
Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston.
Ohashi A., Tanaka ,Y. Fukuda, Takehito O. D, Kota I. (2016) Fisheye stereo camera using equirectangular images.
MECATRONICS - REM June 15-17, 2016 Patias,  P.  (2004). Overview  of  applications  of  close-range photogrammetry and vision techniques in architecture
and  archaeology.  In:  McGlone  C  (ed)  Manual  of Photogrammetry .  Maryland:  American  Society  of Photogrammetry.
Putra,  A.  R.  (2016).  Pemodelan  3D  Dengan  Menggunakan Metode Sturcture From Motion dan Terrestrial Laser Scanning  (  Studi  Kasus :  Candi  Singosari  ,  Malang  ) 3D  Modeling  Using  Structure  From  Motion  and Terrestrial  Laser  Scanning. Skripsi. Jurusan  Teknik Geomatika  Fakultas  Teknik  Sipil  dan  Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh November.
Salam,  M.  S.  (2016).  Pemanfaatan  Fotogrametri  Rentang Dekat  untuk  Pemodelan  3D  Cagar  Budaya Menggunakan  Kamera  Non-metrik  (Studi  Kasus: Candi  Brahu,  Mojokerto)  (Issue  December). Skripsi. Jurusan Teknik Geomatika, Departemen Teknik Sipil dan  Perencanaan,  Institut  Teknologi  Sepuluh November.
Wahab,  A.  G.  (2009).  Analisis  Geometri  Data  Objek  Tiga Dimensi Menggunakan Fotogrametri Rentang Dekat, Terestrial  Laser  Scanning,  dan  Electronic  Total Station  (ETS).  In Fotogrametri  Rentang  Dekat . Program  Studi  Teknik  Geodesi  dan  Geomatika, Institut Teknologi Bandung.
Yastikli,  N.,  Emem,  O.  (2003).  3D  Model  Generation  and Visualization of Cultural Heritage. In Remote Sensing .
Istanbul:Yildiz Technical
University, Civil
Engineering  Faculty,  Division  of  Photogrammetry and Remote Sensing.