## PEMANFAATAN FOTO UDARA FORMAT KECIL UNTUK PEMETAAN BIDANG TANAH DI SUB DAS BOMPON
T RIDA R IDHO F ARIZ 1 *, R ETNADI H ERU J ATMIKO 2 , E STUNING T YAS W ULAN M EI 2 ,
A RDHI A RNANTO 3 , R AMLAH 2 , M UHAMMAD F AUZAN R AMADHAN 2
1 Sekolah Pascasarjana, Universitas Gadjah Mada.
2 Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada.
3 Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional
Email corresponding: trfariz@gmail.com Dikirimkan: 12-05-2020
Diterima:
24-06-2020 Diterbitkan: 27-07-2020

## Abstract
Remote sensing technology such as small format aerial photography (SFAP) from unmanned aerial vehicle (UAV) or drone can be a solution in accelerating the land parcel mapping in Indonesia. This study aims to determine the level of geometric and planimetric accuracy of SFAP  data  output  in  land  parcel  mapping  and  describe  the  step  of  data  processing.  The results  showed  that  in  land  parcel  mapping,  the  main  SFAP  output  data  is  orthophoto. Therefore, the processing should  not need to do the dense cloud process, the orthophoto build  process  can  use  DEM  from  sparse  cloud  for  time  efficiency  and  reduce  the  relief displacement effect. The orthophoto geometry accuracy is CE90 of 0.44, so it is very well used for mapping 1: 2500 scale, while DSM has a LE90 value of 2.80. Planimetry accuracy of the  land  parcel  distance  has  met  the tolerance  standard,  while  planimetry  accuracy  of the land parcel area  there is 1  parcel that does not meet the tolerance standard. However, in general, SFAP can be used as a basis for land parcel mapping in slightly hilly areas such as Bompon watershed.
Keywords:   Small  format  aerial  photo,  land  parcel,  geometric  accuracy,  planimetric accuracy

## Abstrak
Teknologi penginderaan jauh seperti foto udara format kecil (FUFK) dari pesawat nir awak bisa  menjadi  solusi  dalam  percepatan  pemetaan  bidang tanah  di Indonesia.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  ketelitian  geometrik  dan  planimetrik  data  keluaran FUFK  dalam  pemetaan  bidang  tanah  serta  mendeskripsikan  tahapan-tahapan  pengolahan datanya.  Hasil  penelitian  menunujukkan  bahwa  dalam  pemetaan  bidang  tanah,  data keluaran FUFK yang utama adalah ortofoto. Oleh karena itu sebaiknya proses pengolahan tidak  perlu  melakukan  proses  dense  cloud,  proses  build  orthophoto  bisa  menggunakan DEM  dari  sparse  cloud  untuk  efisiensi  waktu  serta  mengurangi  efek  relief  displacement. Ketelitian geometri ortofoto yaitu CE90 sebesar 0,44, sehingga sangat baik digunakan untuk pemetaan  skala  1:2500,  sedangkan  DSM  memiliki  nilai  LE90  sebesar  2,80.  Ketelitian planimetrik  terhadap  jarak  bidang  tanah  telah  memenuhi  standar  toleransi,  sedangkan ketelitian planimetrik terhadap luas bidang tanah terdapat 1 bidang yang tidak memenuhi standar  toleransi.  Walaupun  begitu,  secara  umum  FUFK  bisa  digunakan  sebagai  dasar pemetaan bidang tanah di wilayah yang sedikit berbukit seperti Sub DAS Bompon .
Kata Kunci:  Foto  udara  format  kecil,  bidang  tanah,  ketelitian  geometrik,  ketelitian planimetrik.

## PENDAHULUAN
Percepatan  pengukuran  dan  pemetaan bidang  tanah  merupakan  hal  yang  penting dikarenakan  berfungsi  sebagai  aset  serta mempermudah  proses  pemanfaatan  dan penataan  ruang.  Walaupun  informasi  bidang tanah  bersifat  penting  tetapi  sebanyak  65% aset  tanah  yang  ada  di  Indonesia  belum terpetakan  secara  detail  (Arnanto,  2019).  Luas wilayah  dan  kondisi  morfologi  di  Indonesia yang  beragam  menjadi  kendala  tersendiri  jika pemetaan  data  bidang  tanah  dilakukan  secara terestris. Kondisi inilah yang menjadi salah satu faktor  pemetaan  bidang  tanah  secara  lengkap akan  membutuhkan  waktu  yang  lama  serta biaya yang sangat besar.
Produk  teknologi  penginderaan  jauh skala  detail  seperti  citra  satelit  resolusi  tinggi (CSRT)  dan  data  keluaran  foto  udara  format kecil (FUFK) menawarkan  resolusi  spasial  yang detail  sehingga  informasi  bidang  tanah  dapat diidentifikasi  melalui  interpretasi  visual.  Kajian pemetaan  bidang  tanah  menggunakan  data penginderaan  jauh  tersebut  sudah  banyak dilakukan  di  Indonesia  seperti  Muryamto  dkk (2016),  Rokhmatuloh et  al  (2019),  Wardani dkk  (2016),  Arnanto  dkk  (2019)  dan  Wardana dkk  (2019).  Limitasi  dari  penelitian  Muryamto dkk  (2016)  dan  Arnanto  dkk  (2019)  adalah belum  dilakukan  pengujian  akurasi  atas  data keluaran  FUFK  yang  digunakan,  sedangkan Wardani  dkk  (2016)  sudah  melakukan  uji akurasi  tetapi  data  yang  digunakan  masih berupa CSRT.
Penggunaan  data  penginderaan  jauh seperti  FUFK  dalam  pemetaan  bidang  tanah bisa  dikatakan  lebih  efektif  dan  efisien ketimbang  pengukuran  konvensional.  Bentuk bidang  tanah  hasil  interpretasi  dari  ortofoto tidak memiliki  banyak  perbedaan  dengan hasil pengukuran  lapangan,  apalagi  prosesnya  jauh lebih cepat (Putra dkk, 2016).
Oleh  karena  itu,  penelitian  bertujuan untuk  mengkaji  pemanfaatan  FUFK  untuk pemetaan  bidang  tanah.  Perbedaan  kajian  ini dengan kajian sebelumnya adalah, kajian ini tak hanya  melakukan  proses  akuisisi  data  dan menguji  ketelitian  data  keluaran  FUFK  yaitu ortofoto  dan  DEM  ( Digital  Elevation  Model) tetapi  juga  menjelaskan  tahap  pengolahannya. Adapun wilayah yang menjadi lokasi penelitian adalah  Sub  DAS  Bompon  di  Kabupaten Magelang.  Wilayah  seluas  292.69  Ha  ini berada  Desa  Wonogiri  dan  Desa  Kuaderan  di Kecamatan  Kajoran  serta  di  Desa  Margoyoso pada  Kecamatan  Salaman,  tetapi  bidang  yang
sudah  terpetakan  hanya  bidang  tanah  yang berada  di  Desa  Margoyoso  saja  (Arnanto  dkk, 2019).
Sub  DAS  Bompon  memiliki  topografi yang  berbukit-bukit.  Sekitar  50%  bentuklahan di  Sub  DAS  Bompon  didominasi  oleh  lereng tengah  perbukitan  (Malik  &  Sartohadi,  2017). Ali  &  Ahmed  (2013)  menyatakan  bahwa identifikasi  bidang  tanah  berdasarkan  data penginderaan  jauh  akan  terasa  lebih  sulit  jika area  berupa  perbukitan  ketimbang  dataran. Sehingga  kondisi  lokasi  penelitian  menjadi tantangan tersendiri dalam kajian ini.

## METODOLOGI PENELTIAN
Penelitian  ini  berlokasi  di  Sub  DAS Bompon  di  Kabupaten  Magelang  yang  secara geomorfologi  berada  dilereng  kaki  Gunung Sumbing  (Gambar  1A).  Penelitian  ini  akan membahas  tahapan  pengolahan  foto  udara yang efektif dan efisien untuk pemetaan bidang tanah  serta  menyampaikan  akurasi  dari  data keluaran  FUFK  yang  dihasilkan.  Tahapan pengolahan dan analisis data terdiri dari:
1. Pengambilan data foto udara
Proses  pengambilan  foto  udara menggunakan UAV quadcopter  DJI Phantom 4 Pro. Tahapan dalam bagian ini antara  lain  adalah  pengambilan  titik control  (CP)  yang  dibagi  menjadi Ground Control  Point  (GCP)  dan  Independent Control  Point  (ICP)  menggunakan  GNSS ( Global  Navigation  Satellite  System) ,  dan penentuan  jalur  terbang.  Berdasarkan Purwanto  (2017),  jumlah  GCP  yang digunakan  untuk  mengikat  keluaran  dari foto udara pada datum tertentu diperlukan minimal  3  buah  GCP.  Sedangkan berdasarkan  Tahar  (2013),  secara  umum jumlah GCP dari 4 sampai 9 buah memiliki akurasi  horizontal  sebesar  diatas  97%. Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini menggunakan  9  buah  GCP,  dengan ditambah 4 buah ICP. Selain itu, foto udara diambil  dengan  tinggi  terbang  250m  dan overlap sebesar 80%.
2. Pengolahan data foto udara
Proses pengolahan foto udara bertujuan  untuk  membangun  DEM  dan ortofoto.  DEM  yang  dihasilkan  berupa DSM  ( Digital  Surface  Model)  yang menunjukkan informasi ketinggian permukaan  tutupan  lahan.  Beberapa tahapan  tersebut  antara  lain:  penyusunan (a lignment)  foto,  pembangunan  point
cloud, pembangunan DEM dan pembangunan ortofoto. Adapun perangkat lunak  yang  digunakan  untuk  pengolahan data  FUFK  adalah  Agisoft  Metashape Professional (trial 30 hari).
3. Uji ketelitian geometrik dan planimetrik Uji  ketelitian  data  keluaran  FUFK dalam  penelitian  ini  adalah  uji  ketelitian geometrik  dan  planimetrik.  Berdasarkan
BIG  (2014),  ketelitian  geometrik  adalah nilai
yang merepresentasikan ketidakpastian koordinat posisi suatu objek pada  peta  terhadap  koordinat  yang dianggap  posisi  sebenarnya.  Uji  ketelitian mengacu  pada  Pedoman  Teknis  Ketelitian Peta Dasar dari BIG (2014). Pada pemetaan bidang  tanah,  data  yang  dibutuhkan hanyalah  ortofoto.  Pada  penelitian  ini  uji ketelitian  geometrik  juga  dilakukan  pada DEM.    Uji  ketelitian  geometrik  horizontal dilakukan pada ortofoto dengan perhitungan CE90, sedangkan uji ketelitian geometrik  vertical  dilakukan  pada  DEM dengan perhitungan LE90.
Uji  planimetrik  adalah  pengujian dengan  menghitung  selisih  dari  sampel jarak  maupun  luas  antara  digitasi  ortofoto dengan  data  pengukuran      terestris.  Data pengukuran  teristris  untuk  sampel  bidang tanah  diukur  dengan  meteran  gulung.  Uji ketelitian  planimetrik  ini  mengacu  pada Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta  Dasar Pendaftaran  dari  BPN  (1997)  dan  pernah dilakukan  oleh  Adi  dkk  (2017).  Uji ketelitian  planimetrik  ini  terdiri  dari  uji ketelitian  jarak  dan  luas  bidang  tanah, dengan  membandingkan  hasil  pengukuran dilapangan dengan difoto berdasarkan nilai toleransi  yang  didapat  dari  rumus  sebagai berikut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi dan penyuntingan foto udara
Sebelum  proses  akuisisi  data  FUFK dilakukan  pengumpulan  data  titik  titik  kontrol menggunakan  GNSS  (Gambar  1B) .  Jumlah titik yang  diukur  adalah  sebanyak  13  titik  yang mana  akan  dibagi  menjadi  GCP  sebanyak  9 titik dan ICP sebanyak 4 titik (Gambar 1C).
Proses  pemotretan  menggunakan  jalur terbang single grid untuk pemetaan 2D, karena
output  utama  penelitian  ini  adalah  ortofoto. Waktu  akuisisi  foto  dilakukan  pada  tanggal  28 Januari  2019  pada  jam  09.00  sampai  14.00. Jumlah  foto  yang  diambil  dengan  tinggi terbang  250  m  dan overlap  80%  adalah sebanyak 2340 foto. Semua foto tersebut tidak semuanya  diproses  sehingga  dilakukan  proses pemilahan. Pemilahan bertujuan untuk menghapus foto-foto yang memotret area yang sama  akibat  dari  foto  terpotret  saat  wahana pindah  jalur,  pertemuan  antar  jalur  dan  saat take-off  serta  landing.  Selain  itu,  foto  yang berada  diluar  batas  area  kajian  yaitu  Sub  DAS Bompon juga dihapus dalam rangka meringankan  proses  pengolahan  foto.  Proses pemilahan  foto  dilakukan  menggunakan apilkasi  QGIS,  dengan  mengekspor  koordinat foto menjadi titik berformat .shp menggunakan plug-in import  foto.  Foto  yang  berbentuk vektor  .shp  lebih  mudah  dipilah  jika berdasarkan  batas  area  kajian  dan  jalur terbang.
Foto  yang  sudah  dipilah  kemudian  masuk diproses penyuntingan foto. Penyuntingan foto bertujuan untuk menyamakan warna dan rona foto. Perbedaan waktu akusisi foto menyebabkan  foto  memiliki  tingkat  kecerahan warna  dan  rona  yang  berbeda-beda.  Tingkat kecerahan  tersebut  semakin  jelas  terlihat apabila  memotret  obyek  yang  memantulkan cahaya seperti tubuh air maupun lahan terbuka.
Proses penyuntingan menggunakan aplikasi  Windows  Photo  Viewer.  Proses penyuntingan hanya mengatur tingkat intensitas  warna  dan  cahaya  saja  seperti Gambar  2  A1  dan  B1.  Tetapi  jika  kondisi  foto terkesan  kebiruan  maupun  kekuningan  maka proses  penyuntingan  bisa  dilakukan  dengan mengatur  temperatur  foto.  Foto  yang kekuningan,  kebiruan  dan  kemerahan  bisa dilihat dari warna tanahnya, karena jika hanya dilihat  berdasarkan  vegetasi  saja,  ada kemungkinan efek warna tersebut adalah murni dari  warna  jenis  vegetasi  tersebut.  Pengaturan temperatur  foto  bisa  secara  manual  maupun menggunakan  filter.  Jika  foto  terkesan kekuningan  maka  penyuntingan  menggunakan filter arctic  (Gambar  2  A2  dan  B2),  foto  yang terkesan kebiruan disunting menggunakan filter sahara  (Gambar  2  A3  dan  B3)  dan  untuk foto yang terkesan kemerahan disunting menggunakan  filter neo  (Gambar  2  A4  dan B4).
Gambar 1. (A) Lokasi penelitian, (B) Proses pengambilan data titik kontrol, (C) Sebaran CP
Gambar 2. (Urutan A) Foto sebelum proses penyuntingan (Urutan B) Foto setelah proses penyuntingan Tahapan Pengolahan Data FUFK
Foto  yang  telah  dilakukan  proses penyuntingan selanjutnya
dilakukan
pengolahan untuk mendapatkan data DEM dan ortofoto.  Tahapan  ini  dimulai  dengan  proses alignment  photo  atau  penyusunan  foto. Berdasarkan  Agisoft  (2019),  proses alignment photo pada perangkat lunak Agisoft Metashape Pro  terdapat  konfigurasi accuracy  (tingkat akurasi)  dan pair  selection.  Tingkatan  akurasi memiliki  beberapa  opsi  yaitu highest,  high, medium,  low  dan  lowest.  Pengaturan  akurasi highest menghasilkan perkiraan posisi foto yang lebih  akurat,  sedangkan  lowest  hasil  perkiraan posisi  foto  terbilang  kasar  walaupun  waktu pemrosesannya  singkat. Pair  selection  adalah metode  pencocokan  foto,  terdapat  tiga  opsi yaitu generic,  reference  dan  disable.  Generic adalah  pendekatan  pencocokan  antar  foto berdasarkan  kesamaan  konfigurasi  foto  dan
reference berdasarkan koordinat foto.
Pendekatan generic  dan  reference  bisa diterapkan  untuk  pengolahan  foto  udara, sedangkan disable lebih cocok diterapkan untuk pengolahan  foto  3D  seperti  bangunan  dan patung.  Jika  dilihat  dari  waktu  pemrosesan, opsi  disable  memakan  waktu  yang  lebih  lama dari opsi generic dan reference.
Mempertimbangkan jumlah foto dan lokasi akuisisi foto yang berpindah-pindah yang mana mengakibatkan  terjadi  perbedaan  ketinggian foto  pada  setiap  jalur terbang  maka  penelitian ini  menggunakan  opsi medium  pada  accuracy dan opsi disable pada pair selection. Pemilihan opsi  medium  pada accuracy  merupakan  jalan tengah  dari  pernyataan  Benjamin et al (2017), bahwa  memilihan  opsi highest  pada  accuracy hanya  meningkatkan  waktu  pemrosesan  data FUFK tetapi tidak signifikan menambah tingkat akurasi spasial data keluaran FUFK.
Gambar 3. (A)  Kenampakan ortofoto hasil alignment dengan accuracy low dan medium, (B) Kenampakan DEM hasil berbagai opsi deep filtering
Hasil  dari alignment  dengan  accuracy medium secara visual sudah memiliki hasil yang lebih  baik  dari  opsi low  apalagi  lowest.  Pada Gambar 3A, terlihat bahwa pada accuracy opsi medium  tidak  ada  efek  patah  pada  jalan  dan pematang.  Opsi medium  akan  menghemat waktu  pemrosesan  ketimbang  opsi high  dan highest,  selain  itu  akurasi  sudah  cukup  baik sehingga  tidak  perlu  dilakukan seemlines editing.
Tahapan  setelah  alignment  photo  adalah pembuatan  Point  Cloud.  Point  Cloud  adalah
sekumpulan  data  titik  dalam  sistem  ruang tertentu  yang  terbentuk  dari  proses dense image matching  (dense  cloud)  dari foto  udara yang  dilengkapi  dengan  EO  hasil  triangulasi udara  (BIG,  2020).  Pada  proses  dense  cloud, terdapat  opsi quality  dan  deep  filtering.   Opsi kualitas terkait dengan tingkat kerapatan point cloud.  Berdasarkan  Agisoft  (2019),  opsi  ultra high  pada  quality  berarti  output  point  cloud memiliki resolusi yang sama dengan GSD foto, semakin rendah opsi yang dipilih maka semakin berkurang tingkat kerapatannya yaitu sekitar ½ atau 50% dari GSD.
Tabel 1. Opsi pada quality pada dense cloud beserta resolusi outputnya Opsi pada quality Resolusi point cloud Ultra High 1 x GSD High ½ x GSD Medium ¼ x GSD Low 1/8 x GSD Lowest 1/16 GSD Sumber: Hasil penelitian, 2020
Opsi  deep  filtering  berfungsi  sebagai  filter dalam  proses  menghitung deep  maps  dari setiap foto. Filter ini berfungsi sebagai pemilah obyek yang kurang jelas akibat noisy dan foto yang kurang fokus. Berdasarkan Agisoft (2019), opsi deep filtering antara lain:
1. Mild, yaitu filter yang tidak ada pemilahan fitur yang detil
2. Aggressive  yaitu  filter  yang ada  pemilahan fitur yang detil
3. Moderate yang ada pemilahan fitur detail, tetapi tidak sedetil aggressive
4. Disable, yaitu tidak melakukan proses filter sama  sekali  dan  tidak  direkomendasikan untuk foto yang terdapat banyak noise.
Proses dense  cloud  pada  penelitian menggunakan  opsi low  pada  quality  dan  opsi aggressive pada deep filtering. Hal ini bertujuan untuk  menghemat  waktu  pemrosesan  juga pendekatan aggressive  dinilai  lebih  tepat digunakan  di  lokasi  penelitian.  Hal  ini  terlihat pada  Gambar  3B  yang  menunjukkan  bahwa kenampakan  janur  pohon  kelapa  yang dianggap tidak penting akan terpilah pada opsi aggressive pada deep filtering.
Point  cloud  hasil  dari  dense  cloud selanjutnya digunakan sebagai sumber pembangun  DEM.  DEM  hasil  proses  ini umumnya langsung digunakan untuk
ortorektifikasi  pada  proses  pembangunan ortofoto  seperti  Meiarti  dkk  (2019)  dan Gularso  dkk  (2015).  Berdasarkan  profil topografi  (Gambar  4A),  relief  Sub  DAS Bompon  yang  beragam  membuat  hasil ortofoto  rentan  terdapat relief  displacement
apalagi  jika  foto  diakuisisi  dengan  jalur single grid.  Relief  displacement  adalah  kenampakan obyek  yang  menceng  dan  terduplikasi  ( double mapping  atau  ghost  effect)  terutama  obyek yang  memiliki  ketinggian  seperti  rumah  dan pohon (Gambar 4B).
Gambar 4. (A) Profil topografi lokasi penelitian,
(B) Ortofoto yang diortoreftifikasi menggunakan DSM yang berbeda
Kualitas  ortofoto  sejatinya  tergantung  dari data  input  berupa  foto, interior  orientation (IO), exterior  orientation  (EO)  dan  Digital Terrain Model (DTM) ( Barazzetti et al, 2008).
Sehingga  solusi  untuk  mengkoreksi  distorsi  ini adalah  menggunakan  DTM  untuk  proses ortorektifikasi  (Oliveira  et  al.,  2015).  Proses membangun  DTM  dinilai  peneliti  sangat  sulit dilakukan  di  Sub  DAS  Bompon,  mengingat kondisi  relief  yang  beragam  dan  berteras-teras serta  memiliki  vegetasi  yang  heterogen, sehingga salah satu solusi untuk meminimalisirnya  adalah  mengunakan  DSM yang di bangun dengan point cloud berkualitas sangat rendah ( lowest) maupun sparse cloud.
Kondisi penutup lahan di Sub DAS Bompon didominasi  oleh  kebun  campuran  dan  lahan pertanian  serta  permukiman  desa  (Masruroh dkk,  2016).  Kondisi  penutup  lahan  ini  sudah cukup  relevan  sebagai  dasar  untuk  tidak  perlu membangun true-orthophoto  sebagai  dasar pemetaan  bidang  tanah  di  Sub  DAS  Bompon. True-orthophoto  berguna  untuk  mengkoreksi ghost effect pada bangunan tinggi yaitu dengan melibatkan  model  ketinggian  dalam  proses ortorektifikasi  (Juniati  &  Harintaka,  2018). Model  ketinggian  disini  dibangun  dari pemisahan  antara  DSM  dengan  DTM  yang mana  proses  akuisisi  juga  menggunakan  jalur double  grid,  sehingga  peneliti  berasumsi  ini sangat  tidak  efisien  jika  diterapkan  untuk pemetaan  bidang  tanah  di  perdesaan  seperti Sub DAS Bompon.
Tahapan  pengolahan  data  FUFK  dalam peneltian  ini  tersaji  pada  Gambar  5A.  Dimana proses build  orthophoto  (pembangunan ortofoto)  tidak  menggunakan  DEM  yang dibangun  dari point  cloud  hasil  proses  dense cloud,  tetapi  menggunakan  sparse  cloud. Setelah  proses  pembuatan  DEM  dari  point cloud  sudah  selesai  dan  diekspor,  tahapan selanjutnya  adalah  kembali  membangun  DEM tetapi  dari sparse  cloud  untuk  digunakan sebagai  sumber  data  dalam  proses build orthophoto.
Tahapan  pengolahan  data  FUFK  ini  dalam rangka  pemetaan  bidang tanah,  dimana  hanya berfokus  pada  hasil  berupa  ortofoto  saja. Akuisisi data dilakukan dengan jalur single grid dengan  beberapa  kelemahan  yang  mungkin terjadi saat akuisisi foto untuk pemetaan bidang tanah,  yaitu  proses  akuisisi  berpindah  tempat yang  mana  akan  terjadi  perbedaan  ketinggian foto  antar  penerbangan  serta  perbedaan  rona foto akibat over exposure dan under exposure.
Uji  ketelitian  geometrik  data  keluaran pengolahan FUFK
Data  keluaran  pengolahan  FUFK  yang digunakan  dalam  pemetaan  bidang  tanah adalah ortofoto, tetapi dalam penelitian ini uji ketelitian geometrik juga dilakukan pada DEM. Kualitas  hasil  data  FUFK  dipengaruhi  oleh banyak  faktor.  Faktor  yang  mempengaruhi ketelitian geometrik data keluaran FUFK adalah jumlah  dan  distribusi  GCP  (Atak  &  Altan, 2006).  Hasil  olahan  FUFK  akan  memiliki
akurasi  geometrik  yang  tinggi  jika  GCP  yang digunakan terdistribusi secara merata ketimbang  berpusat  disuatu  lokasi  (tidak merata)  maupun  mengelompok  (Villanueva  & Blanco,  2019).  Hal  lain  seperti  faktor  jarak antar  GCP  juga  merupakan  hal  yang mempengaruhi  akurasi  produk  FUFK  karena akurasi  produk  FUFK  seperti  DSM  akan meningkat  jika  memiliki  kepadatan  tertentu, namun  jika  kepadatan  GCP  ditingkatkan
dimana  jarak  antar  GCP  semakin  dekat  justru akan mengurangi akurasi DSM (Gindraux et al., 2017). Tetapi jarak antar GCP tergantung pada skala  pemetaannya,  jika  keluaran  FUFK digunakan  untuk  pemetaan  skala  1:250  (pada wilayah cenderung datar) maka sebaiknya jarak antar GCP tak melebihi 1,3 km dan untuk skala 1:5000 maka sebaiknya jarak tak lebih dari 5,2 km (Pamungkasari dkk, 2019).
Gambar 5. (A) Alur pengolahan foto udara di Sub DAS Bompon untuk pemetaan cepat bidang tanah, (B) Ortofoto Sub DAS Bompon dari hasil pengolahan
Ortofoto  hasil  penelitian  ini  tersaji  pada Gambar 5B. Ortofoto hasil pengolahan terlihat masih  berbeda  warna  akibat  perbedaan  waktu akuisisi  walaupun  beberapa  foto  sudah disunting  di windows  photo  viewer.  Untuk kedepannya,  jumlah  foto  yang  disunting diperbanyak  agar  menghasilkan  ortofoto dengan rona dan warna yang merata. Ortofoto dalam  penelitian  ini  memiliki  resolusi  spasial atau  GSD  sebesar  10  cm  atau  0,1  m.  Secara umum  ukuran  terkecil  piksel  di  asumsikan sebesar 0,05-0,1mm (Alkan & Jacobsen, 2015), sehingga  ortofoto  dengan  GSD  0,1m  idealnya dapat  digunakan  sebagai  sumber  pemetaan skala  1:1000-1:2000.  Sebelum  memutuskan skala  pemetaan  dari  data  keluaran  FUFK sebaiknya  melakukan  perhitungan  akurasi geometriknya terlebih dahulu.
Proses  perhitungan  akurasi  data  keluaran FUFK diketahui bahwa ortofoto pada Sub DAS Bompon  memiliki  HRMSE  sebesar  0,40  dan ketelitian  dengan  tingkat  kepercayaan  90% sebesar  0,60,  untuk  DSM  memiliki  VRMSE sebesar  1,70  dan  ketelitian  dengan  tingkat kepercayaan 90% sebesar 2,80.
Berdasarkan  BIG  (2014),  nilai  ketelitian dengan  tingkat  kepercayaan  90%  pada horizontal  (CE90)  dan  pada  vertikal  (LE90) dapat  digunakan  untuk  mengetahui  skala optimum  dari  data  penginderaan  jauh  sebagai sumber data pemetaan. Berdasarkan penelitian ini,  ortofoto  memiliki  CE90  sebesar  0,44, sehingga  sangat  baik  digunakan  sebagai  dasar pemetaan  skala  1:2500  sedangkan  DSM memilik  LE90  2,80,  sehingga  cukup  baik digunakan  sebagai  dasar  pemetaan  skala
1:10000.  Jika  mengacu  pada  Petunjuk  Teknis Pemetaan  Bidang  Tanah  (Kementrian  ATR, 2016), ortofoto ini bisa digunakan sebagai peta dasar  maksimal  skala  1:2500  untuk  wilayah permukiman  dan  skala  1:1000  untuk  non permukiman.
Akurasi  Data  FUFK  Dalam  Pemetaan  Bidang Sawah
Pengujian  ketelitian  planimetrik  dilakukan dengan  menghitung  selisih  dari  sampel  jarak maupun  luas  antara  digitasi  orthofoto  dengan data  pengukuran  terestris.  Banyaknya  sampel bidang  pada  penelitian  ini  adalah  7  sampel bidang  (Gambar  6).  Hasil  uji  ketelitian
planimetrik  jarak  bidang  tanah  di  Sub  DAS Bompon rata-rata memiliki RMSE sebesar 0,36 m,  dengan  RMSE  tertinggi  sebesar  0,09  dan terendah sebesar 0,58 m (Tabel 2).
Hasil uji ketelitian planimetrik luas bidang tanah  juga  tersaji  di  Tabel  2.  Hampir  semua sampel  bidang  tanah  masuk  dalam  kriteria memenuhi karena memiliki selisih terhadap luas bidang  tanah  hasil  pengukuran  dibawah  nilai toleransi.  Hanya  bidang  nomor  6  saja  yang memiliki  ketelitian  planimetrik  yang  tidak memenuhi.  Bidang  6  merupakan  lahan pertanian  yang  memiliki  jarak  210,69m  dari GCP terdekat.
Gambar 6. Kenampakan sampel bidang tanah
Tabel 2. Hasil uji planimetrik bidang tanah
Bidang Uji planimetrik jarak Uji planimetrik luas Jarak GCP terdektat (m) RMSE Jarak (m) Toleransi ( ± m 2 ) Keterangan
Selisih luas di lapangan dengan di foto Toleransi ( ± m 2 ) Keteragan Bidang 1 0.09 0.75 Memenuhi -1.11 4.17 Memenuhi 6.2 Bidang 2 0.24 0.75 Memenuhi -1.8 6.5 Memenuhi 240.94 Bidang 3 0.49 0.75 Memenuhi 3.58 4.48 Memenuhi 166.6 Bidang 4 0.27 0.75 Memenuhi -5.72 6.95 Memenuhi 204.33 Bidang 5 0.48 0.75 Memenuhi 3.04 4.55 Memenuhi 169.51 Bidang 6 0.58 0.75 Memenuhi 11.41 9.8 Tidak Memenuhi 210.29 Bidang 7 0.35 0.75 Memenuhi -2.01 7.77 Memenuhi 112.25 Sumber: Hasil penelitian, 2020
Penelitian  ini  juga  melakukan  analisis statistik  regresi  linier  sederhana  untuk  melihat hubungan  antara  ketelitian  planimetrik  dengan jarak  sampel  bidang  tanah  terhadap  GCP terdekat  seperti  yang  dilakukan  Putra  dkk (2016)  untuk  melihat  hubungan  tinggi  terbang UAV  dengan  resolusi  spasial.  Ketelitian planimetrik  jarak  diwakilkan  oleh  nilai  RMSE
jarak,  sedangkan  ketelitian  planimetrik  luas diwakilkan  oleh  selisih  luas  bidang  tanah  hasil pengukuran  dengan  di  foto.  Hasil  analisis regresi  linier  menunjukkan  bahwa  terdapat hubungan  yang  cukup  antara  ketelitian planimetrik  jarak  dengan  jarak  bidang  tanah terhadap  GCP  terdekat,  begitu  juga  dengan ketelitian planimetrik luas (Gambar 7).
Nilai  korelasi  (R)  dan  koefesien determinasi  (R 2 )  yang  cukup  rendah  dianggap peneliti  belum  merepresentasikan  pernyataan bahwa ketelitian planimetrik berhubungan dan dipengaruhi  oleh  jarak  GCP  terdekat.  Perlu dilakukan  kajian  yang  lebih  mendalam  seperti menguji  ketelitian  geometrik  dan  planimetrik data olahan FUFK berdasarkan konfigurasi GCP seperti  (Meiarti  dkk,  2019;  Pamungkasari  dkk, 2019).
Hasil  uji  ketelitian  geometrik  dan planimetrik  menunjukkan  bahwa  FUFK  bisa
digunakan  untuk  membantu  proses  pemetaan bidang  tanah  di  Sub  DAS  Bompon.  Bidang tanah  yang  dimaksud  masih  sebatas  bidang tanah  yang  memiliki  batas  yang  terlihat  jelas dilapangan  seperti  petak  sawah  maupun lapangan.  Efisiensi  proses  pemetaan  bidang tanah  akan  berlanjut  pada  kepastian  hukum atas  kepemilikan  tanah  di  Sub  DAS  Bompon. Karena  fakta  dilapangan  menunjukkan  bahwa di  Sub  DAS  Bompon  ada  bidang  tanah  yang belum  terpetakan  terutama  pada  Desa Wonogiri dan Desa Kuaderan (Arnanto, 2019).
Gambar 7. Diagram pencar hasil analisis regresi linier
Kepemilikan  lahan  pertanian  sangat penting  dalam  menghasilkan  pendapatan  dan untuk mempermudah akses ke pinjaman, selain itu  juga  bisa  dijual  saat  krisis  melanda  seperti bencana  alam  (Chagutah,  2013).  Apalagi wilayah Sub DAS Bompon merupakan wilayah yang memiliki kerawanan bencana longsor dan kekeringan  (Masruroh  dkk,  2016;  Hanafi  dkk, 2019).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Esensi utama dari pemetaan bidang tanah meggunakan  FUFK  adalah  mendapatkan informasi  bidang  tanah  dengan  efektif  dan efisien.  Jika  area  pemetaan  merupakan perdesaan  dengan  dominasi  lahan  pertanian proses  akuisisi  data  cukup  menggunakan single grid,  selain  itu  pada  proses  pengolahan  data sebaiknya  tidak  perlu  melakukan  proses build dense  cloud.  Proses  ortorektifikasi  pada  build ortophoto  cukup  menggunakan  DEM  yang dibangun dari sparse cloud untuk mempercepat waktu  pemrosesan  dan  meminimalisir relief displacement.
Hasil uji ketelitian menunjukkan ortofoto memiliki  CE90  sebesar  0,44,  sehingga  sangat baik  digunakan  sebagai  dasar  pemetaan  skala 1:2500  sedangkan  DSM  memilik  LE90  2,80, sehingga  cukup  baik  digunakan  sebagai  dasar
pemetaan  skala  1:10000.  Ortofoto  ini  bisa digunakan  sebagai  peta  dasar  maksimal  skala 1:2500  untuk  wilayah  permukiman  dan  skala 1:1000  untuk  non  permukiman.  Sedangkan  uji ketelitian  planimetrik  menunjukkan  bahwa sampel bidang tanah memenuhi toleransi untuk ketelitian planimetrik jarak.
Penelitian ini masih perlu dikembangkan terutama  teknik  untuk  mendapatkan  ortofoto dengan  ketelitian  yang  bagus  tetapi  proses akusisi  dan  pengolahannya  cepat.  Beberapa kajian yang perlu dilakukan di lokasi penelitian yaitu Sub DAS Bompon antara lain:
1. Pengujian  kualitas  dan  efektifitas  kompresi foto terhadap hasil ortofoto.
2. Pengujian  kualitas  dan  ketelitian  ortofoto berdasarkan tinggi terbang yang beragam.
3. Pengujian ketelitian ortofoto tanpa GCP dan menggunakan  GCP  dengan  jumlah  dan konfigurasi GCP yang berbeda-beda.
4. Pengujian  ketelitian  planimetrik  dilakukan dengan  jumlah  sampel  yang  lebih  banyak dan  per  sampel  berisi  bidang  tanah  yang lebih  dari  1  serta  mewakili  kondisi morfologi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Artikel  ini  merupakan  bagian  kecil  dari penelitian  “ Penilaian  Kerentanan  Fisik  Rumah Terhadap  Longsor  Berdasarkan  Interpretasi Foto Udara Format Kecil di Sub DAS Bompon, Kabupaten  Magelang”.  Ucapan  terima  kasih ditujukan  pada  Prof.  Dr.  Junun  Sartohadi, M.Sc,  Dr.  Taufik  Hery  Purwanto,  M.Si, Dr.rer.nat  Muhammad  Anggri  Setiawan,  M.Si, Alvince  Patanduk,  M.Sc  dan    Muhammad Taufik Ismu, S.Pd.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi,  A.  P.  Prasetyo,  Y.  Yuwono,  B.  D.  (2017). Pengujian akurasi dan ketelitian planimetrik pada  pemetaan  bidang  tanah  pemukiman skala besar menggunakan wahana Unmanned  Aerial  Vehicle  (UAV). Jurnal Geodesi Undip, 6(1), 208-217.
Agisoft.  (2019). Agisoft  Metashape  User Manual  Professional  Edition,  Version  1.5’ Agisoft  LCC  dilihat  pada  12  Maret  2020, https://www.agisoft.com  /pdf/metashape- pro_1_5_en.pdf Ali,  Z.  Ahmed,  S.  (2013). Extracting  Parcel Boundaries from Satellite Imagery for a Land Information  System.  6th  International conference  on  recent  advances  in  space technologies (RAST) (pp. 79-81). IEEE.
Alkan,  M.  Jacobsen,  K.  (2015). Information Content  Capabilities  of  Very  High Resolution  Optical  Space  Imagery  for Updating GIS Database. Proceedings of SPIE -  The  International  Society  for  Optical Engineering 9481 (2015), 94810K Arnanto,  A.  (2019). Analisis  Penilaian  Potensi Kerugian  Lahan  Sawah  Berbasis  Bidang
Lahan di Wilayah Rawan Longsorlahan Sub
DAS  Bompon  Kabupaten  Magelang.  Tesis.
Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada
Arnanto,  A.  Mei,  E.T.W.  Hizbaron,  D.R. Utami,  W.  (2019). Pesawat  udara  nir awak (UAV) untuk penyediaan data spasial bidang tanah  di  kawasan  rawan  bencana.  Bhumi, Jurnal  Agraria  dan  Pertanahan,  vol.  5,  no. 2, hlm. 271-281
Atak,  V.  O.  Altan,  M.  O.  (2006). Geometric accuracy and feature compilation assessment of  high  resolution  satellite  images. Proceedings  of  the  ISPRS  Commission  IV Symposium  on  Geospatial  Databases  for Sustainable Development. Vol. 36. 2006.
Barazzetti,  L.  Brovelli,  M.  Scaioni,  M.  (2008). Generation of true-orthophotos with LiDAR high resolution
digital surface
models. Photogrammetric
Journal of Finland, 21(1). BIG  (Badan  Informasi  Geospasial).  (2014). Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial  Nomor  15  Tahun  2014  Tentang Pedoman  Teknis  Ketelitian  Peta  Dasar. Cibinong: Badan Informasi Geospasial BIG  (Badan  Informasi  Geospasial).  (2020) Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial  Nomor  1  Tahun  2020  Tentang Standar  Pengumpulan  Data  Geospasial Dasar  Untuk  Pembuatan  Peta  Dasar  Skala Besar. Cibinong: Badan Informasi Geospasial BPN  (Badan  Pertanahan  Nasional).  (1997). Peraturan  Menteri  Negara  Agraria  /  Kepala Badan  Pertanahan  Nasional  Nomor  3 Tahun  1997    Tentang  Pedoman  Teknis Ketelitian  Peta  Dasar  Pendaftaran.  Jakarta: Badan Pertanahan Nasional
Benjamin, A. O’Brien, D. Barnes, G. Wilkinson,
B.  Volkmann,  W.  (2017). Assessment  Of Structure  From  Motion  (SFM)  Processing Parameters  On  Processing  Time,  Spatial Accuracy,  And  Geometric  Quality  Of Unmanned  Aerial System  Derived  Mapping Products.  Journal  of  Unmanned  Aerial System, Volume 3, Issue 1
Chagutah,  T.  (2013). Land  tenure  insecurity, vulnerability to climate-induced disaster and opportunities  for  redress  in  southern Africa. Jàmbá:  Journal  of  Disaster  Risk Studies, 5(2), 1-8.
Gindraux,  S.  Boesch,  R.  Farinotti,  D.  (2017). Accuracy  Assessment  of  Digital  Surface Models  from  Unmanned  Aerial  Vehicles Imagery on Glaciers. Remote Sens. 2017, 9, 186
Gularso, H. Rianasari, H. Silalahi, F.E.S. (2015). Penggunaan  Foto  Udara  Format  Kecil Menggunakan  Wahana  Udara  Nir-Awak Dalam  Pemetaan  Skala  Besar.  Jurnal  Ilmiah Geomatika Vol 21  No. 1  Agustus 2015:  37- 44
Hanafi,  F.  Juhadi.  Iryanthony,  S.B.  Hakeem, A.R.  Rahmadewi,  D.R.  Fitriyani.  (2019). Strategi Pengelolaan Kekeringan Masyarakat Sub  DAS  Bompon  di  Lereng  Kaki  Vulkanik Pegunungan  Sumbing. Jurnal  Geografi: Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian, 16(1).
Juniati,  E.  Harintaka.  (2018). Perbandingan ragam  input  model  ketinggian  untuk pembentukan  true  orthophoto  di  wilayah urban. Geomatika, 24(2), 49-60.
Kementrian  ATR  (Agraria  dan  Tata  Ruang).
(2016). Petunjuk  teknis  pengukuran  dan
pemetaan  bidang  tanah  sistemik  lengkap Nomor  :  01/JUKNIS-300/2016.  Jakarta: Kementrian ATR/BPN.
Malik,  R.F.  Sartohadi,  J.  (2017). Pemetaan geomorfologi  detail  menggunakan  teknik step-wise-grid di daerah aliran sungai (DAS) Bompon  Kabupaten  Magelang,  Jawa Tengah. Jurnal Bumi Indonesia, 6 (2).
Masruroh, H. Sartohadi, J. Setiawan, A. (2016), Membangun  metode  identifikasi  longsor berbasis  foto  udara  format  kecil  di  DAS Bompon, Magelang, Jawa Tengah. Majalah Geografi Indonesia  Vol 30, No 2 (2016) Meiarti,  R.  Seto,  T.  Sartohadi,  J.  (2019). Uji akurasi hasil teknologi pesawat udara tanpa awak  (Unmanned  Aerial  Vehicle)  dalam aplikasi pemetaan kebencanaan kepesisiran. Jurnal  Geografi,  Edukasi  dan Lingkungan (JGEL), 3(1), 1-17.
Muryamto,  R.  Waljianto.  Rahardjo,  U.  Riyadi,
G.  Andaru,  R.  Taftazani,  I.  Marta,  W.
Farida,  A.  (2016). Pembuatan  peta  dan sistem  informasi  geospasial  lahan  pertanian di Kecamatan Sentolo, Kabupaten Kulonprogo, Yogyakarta. Indonesian Journal of Community Engagement Vol. 01, No. 02, Maret 2016
Oliveira, H.C. Habib, A. F. Dal Poz, A.P. Galo,
M.  (2015). Height  gradient  approach  for occlusion  detection  In  UAV  imagery.  Int. Arch.  Photogramm.  Remote  Sens.  Spatial Inf. Sci., XL-1/W4, p. 263-268.
Pamungkasari,  F.L.  Prasetyo,  Y.  Sukmono,  A.
(2019). Analisis  konfigurasi  optimum kerangka  GCP  untuk  survey  pemetaan luasan besar menggunakan unmanned aerial vehicle (UAV).  Jurnal Geodesi Undip, 8 (1) Purwanto,  T.H.  (2017) .  Pemanfaatan  Foto Udara  Format  Kecil  untuk  Ekstraksi  Digital Elevation Model dengan Metode Stereoplotting.  Majalah  Geografi  Indonesia Vol. 31, No.1, Maret 2017 (73 - 89) Putra, A.P. Tanzil, M. Andika, W. Aswandono, B. (2016). Efektifitas dan Peluang Penggunaan  UAV  Berbiaya  Rendah  dalam
Percepatan  Penyediaan  Peta  Tunggal Pendaftaran  Tanah  di  Provinsi  Nusa Tenggara Barat. Prosiding Seminar Nasional 3rd CGISE dan FIT ISI 2016
Putra,  A.  S.  Ambarwulan,  W.  Maulana,  E. Wulan,  T.  R.  Maulia,  N.  Putra,  M.  D. Wahyuningsih,  D.  S.  Ibrahim,  T.  Raharjo, T.  (2016). Kajian  korelasi  antara  tinggi terbang dan resolusi foto udara hasil akusisi dengan  UAV  di  kawasan  pesisir. Prosiding Seminar Nasional Kelautan 2016
Rokhmatuloh. Supriatna. Pin, T.G., Hernina, R. Ardhianto,  R.  Ash  Shidiq,  IP.  Wibowo,  A. (2019). Paddy  field  mapping  using  UAV multi-spectral imagery. International Journal of  GEOMATE,  Sept.,  2019  Vol.17,  Issue  61, pp.242-247
Wardana,  K.P.W.  Subiyanto,  S.  Hani'ah. (2019). Analisis  tingkat  tanaman  padi menggunakan  model  3D  hasil  pemotretan UAV  dengan  pengukuran  lapangan.  Jurnal Geodesi Undip Vol 8, No 1 (2019)
Wardani, A. K. Cahyono, A. B. & Martono, D. B. (2016). Analisis Metode Delineasi Bidang Tanah  Pada  Citra  Resolusi  Tinggi  Dalam Pembuatan Kadaster Lengkap. Jurnal Teknik ITS, 5(2), A380-A384.
Tahar, K.N. (2013). An Evaluation On Different Number  Of  Ground  Control  Points  In Unmanned  Aerial  Vehicle  Photogrammetric Block. International  Archives  of  the
Photogrammetry,  Remote  Sensing  and Spatial  Information  Sciences,Volume  XL- 2/W2,  ISPRS  8th  3DGeoInfo  Conference  & WG II/2
Villanueva,  J.K.S.  Blanco,  A.C.  (2019). Optimization  Of  Ground  Control  Point (GCP)  Configuration  For  Unmanned  Aerial Vehicle (UAV) Survey Using Structure From Motion  (SFM).  The  International  Archives of  the  Photogrammetry,  Remote  Sensing and  Spatial  Information  Sciences,  Volume XLII-4/W12, 201.