JGISE  Vol. 2 No. 2 (2021), pp. 110 - 117     |     https://doi.org/10.22146/jgise.67795

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise
Optimasi Geometri Jaring GNSS dan RTS untuk Pemantauan Deformasi Kontinu Saluran Induk Kalibawang di Jembatan Talang Bowong, Kabupaten Kulon Progo
(Geometric Optimization of GNSS and RTS Network for Continuous Deformation Monitoring of Kalibawang Irrigation Channel in the Talang Bowong Bridge, Kulon Progo District)
Ghea Ayunda Siami 1 , Bilal Ma’ruf 2 , Dedi Atunggal 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Dosen Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Bilal Ma’ruf | Email: bilal.maruf@ugm.ac.id
Diterima ( Received ): 21/07/2021     Direvisi ( Revised ): 26/11/2021    Diterima untuk Publikasi ( Accepted ): 30/11/2021

## ABSTRAK
Kegiatan rehabilitasi dan pemeliharaan di Jembatan Talang Bowong membutuhkan pemantauan gerakan massa tanah secara real- time dan kontinu. Penelitian ini berusaha mendesain jaring kontrol pemantauan gerakan massa tanah secara geometrik dengan data simulasi yang diturunkan dari data orthophoto sebagai langkah awal untuk pembangunan jaring kontrol pemantauan. Data simulasi yang  didapatkan  berupa  koordinat  distribusi  titik  kontrol  kemudian  diturunkan  menjadi  vektor baseline .  Nilai  ketelitian  pada penelitian ini didapatkan dari alat yang digunakan pada saat pemantauan berlangsung yaitu GNSS Leica seri GM30 dan RTS Leica seri TS16 1”. Jaring kontrol pemantauan didesain berdasarkan integrasi antara GNSS dan RTS. Pembuatan desain jaring kontrol G NSS dilakukan dengan membentuk jaring dengan baseline yang sederhana hingga kompleks. Sedangkan, pembuatan desain jaring kontrol RTS dilakukan berdasarkan variasi jarak antar titik prisma target. Nilai matriks varian-kovarian pengamatan dari estimasi hitung kuadrat  terkecil  digunakan  untuk  pemilihan  desain  geometri  jaring  terbaik  berdasarkan  hasil  perhitungan  kriteria  presisi  yang terdiri atas kriteria A- Optimality , D- Optimality , E- Optimality , S- Optimality , dan I- Optimality . Nilai matriks kofaktor residu digunakan untuk  pemilihan  desain  geometri  jaring  terbaik  berdasarkan  kriteria  keandalan  yang  terdiri  atas  aspek  redundansi  individu, keandalan dalam, dan  keandalan luar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desain jaring GNSS yang paling optimal yaitu jaring DG04. Hal ini ditunjukkan dari nilai kriteria presisi dan keandalan luar paling kecil serta nilai kriteria redundansi individu paling besar. Desain jaring RTS yang paling optimal yaitu jaring rts01 . Hal ini ditunjukkan dari nilai kriteria presisi, keandalan dalam, dan keandalan luar paling kecil serta nilai kriteria redundansi individu paling besar.
Kata Kunci : optimasi geometri, presisi, keandalan, jaring GNSS, jaring RTS, Jembatan Talang Bowong

## ABSTRACT
Rehabilitation  and  maintenance  activities  at  the  Talang  Bowong  Bridge  require  real-time  and  continuous  monitoring  of  soil  mass movements. This research attempts to design a control network for monitoring the soil mass movements geometrically using simulation data derived from orthophoto data as a first step for building a monitoring control network. The simulation data obtained in the form of the distribution coordinates of the control points are then reduced to a baseline vector. The accuracy value in this study was obtained from the tools to be used during monitoring, namely the Leica GNSS GM30 and RTS Leica TS16 1" series. The monitoring control network is designed based on the integration between GNSS and RTS. The design of the GNSS control network is made by forming a network with a simple to complex baseline. While the design of the RTS control network is carried out based on variations in the distance between the target prism points. The value of the observed covariance-variance matrix from the estimated least-squares calculation is used to select the  optimal  geometry  design  based  on  the computation  results of  precision  criteria  consisting of  the  A-Optimality, D-Optimality,  E- Optimality, S-Optimality, and I-Optimality criteria. In addition, the residual cofactor matrix value is used to select the optimal geometry design based on reliability criteria consisting of redundancy criteria, internal reliability, and external reliability. The results showed that the most optimal GNSS network design was the DG04 network. This is indicated by the smallest precision, external reliability criteria values, and the largest redundancy criteria values. On the other hand, the most optimal RTS network design was the rts01 network. This is indicated by the smallest precision, internal reliability, external reliability criteria values and the largest redundancy criteria values.
Keywords : geometric optimization, precision, reliability, GNSS network, RTS network, Talang Bowong Bridge
© Author(s) 2021.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## Pendahuluan
Menurut  Dinas  Pekerjaan  Umum  Perumahan  dan Kawasan Permukiman (DPUPKP) Kabupaten Kulon Progo, Saluran  Induk  Kalibawang  merupakan  saluran  utama dalam  penyediaan  air  irigasi  di  Kabupaten  Kulon  Progo yang memiliki fungsi untuk mengalirkan air dari bangunan utama  ke  saluran  sekunder.  Berdasarkan  kondisi  geologi, Saluran  Induk  Kalibawang  memiliki  kondisi  tanah  yang tergolong  tidak  stabil,  sehingga  mempengaruhi  stabilitas bangunan yang berada di sekitar saluran tersebut (DPUPKP, 2020).  Segmen  km  15,9  merupakan  salah  satu  segmen saluran yang rawan mengalami kerusakan (Ma’ruf, 2015) . Kerusakan  di  segmen  km  15,9  ditandai  dengan  rusaknya bangunan sekolah dasar, jembatan, saluran, dan retaknya talang  irigasi  (Dwidjaka,  2006).  Kerusakan  ini  diduga diakibatkan adanya pergerakan massa tanah (deformasi) di sekitar  segmen  km  15,9.  Jembatan  Talang  Bowong merupakan  salah  satu  bangunan  vital  yang  berada  di segmen  km  15,9  Saluran  Induk  Kalibawang.  Kegiatan pemantauan  diperlukan  untuk  kepentingan  rehabilitasi dan pemeliharaan Jembatan Talang Bowong. Hal ini untuk memprediksi  adanya  fenomena-fenomena  yang  terjadi serta  meminimalkan  adanya  kerusakan  jembatan  akibat pergerakan massa tanah di sekitar segmen km 15,9.
Ma’ruf (2015) melakukan pemodelan analisis deformasi dinamis  berdasarkan  koordinat  titik  kontrol  pemantauan dengan  data  infiltrasi  hujan  yang  diselesaikan  dengan teknik Kalman  Filtering untuk  memprediksi  gerakan rayapan  tanah  di  segmen  km  15,9  Saluran  Induk Kalibawang.  Penelitian  tersebut  dilakukan  dengan  GNSS statik  secara  periodik  dengan  interval  waktu  tertentu. Kegiatan  pemantauan  gerakan  massa  tanah  dibutuhkan jaring  kontrol  pemantauan real-time dan  kontinu  supaya didapatkan  data  titik  koordinat  dengan  ketelitian  yang tinggi  di  setiap  waktu  (Leick  dkk.,  2012).  Hal  itu  berarti dalam  kegiatan  pemantauan  gerakan  massa  tanah  di segmen  km  15,9  perlu  dilakukan  secara real-time dan kontinu  untuk  mendapatkan  data  dengan  ketelitian  yang tinggi.  Penelitian  ini  menggunakan  titik  kontrol  yang digunakan untuk pengambilan data orthophoto serta tinggi titik yang digunakan yaitu tinggi titik di permukaan objek. Titik  kontrol  tersebut  selanjutnya  dilakukan  optimasi geometri  jaring  dan  mengabaikan  optimasi  efisiensi  alat dan biaya serta sensitivitas jaring. Optimasi geometri jaring kontrol  pemantauan  gerakan  massa  tanah  merupakan langkah  awal  pembangunan  jaring  kontrol  pemantauan secara real-time dan kontinu. Optimasi tersebut dilakukan untuk  memberikan  gambaran  ketelitian  koordinat  saat melakukan pengukuran untuk pemantauan gerakan massa tanah  di  segmen  km  15,9.  Jaring  kontrol  pemantauan didesain secara geometrik dengan kombinasi dari teknologi Global Navigation Satellite System (GNSS) dan Robotic Total Station (RTS). Teknologi GNSS digunakan karena memiliki tingkat  ketelitian  dan  kepresisian  yang  tinggi  serta  tidak memerlukan  intervisibilitas  antar  titik  (Erol  dkk.,  2002). Teknologi  RTS  digunakan  untuk  memantau  pergerakan struktur  jembatan  akibat  pergerakan  massa  tanah  di sekitar  segmen  km  15,9  Saluran  Induk  Kalibawang. Optimasi jaring GNSS dilakukan berdasarkan variasi jumlah
baseline .  Optimasi  jaring  RTS  dilakukan  berdasarkan variasi  jarak  antar  titik  prisma  target.  Optimasi  geometri jaring  kontrol  ini  dilakukan  dengan  data  simulasi  yang diturunkan  dari  data orthophoto dengan  kriteria  optimal yang  terdiri  atas  kriteria  presisi  dan  keandalan.  Hasil perhitungan  optimasi  geometri  jaring  digunakan  untuk memantau  gerakan  massa  tanah  secara real-time dan kontinu dengan gabungan teknologi GNSS dan RTS.

## Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi Penelitian  dilakukan  di  Jembatan  Talang  Bowong, Saluran  Induk  Kalibawang,  Kabupaten  Kulon  Progo, Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dengan  data orthophoto daerah  Saluran  Induk  Kalibawang.  Lokasi penelitian  Saluran  Induk  Kalibawang  segmen  km  15,9, seperti ditunjukkan pada Gambar 1. Data yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  data orthophoto tahun  2020 daerah  segmen  km  15,9  Saluran  Induk  Kalibawang, Kabupaten Kulon Progo, Daerah Istimewa Yogyakarta serta data  spesifikasi  ketelitian  alat  GNSS  Leica  seri  GM30  dan RTS Leica seri TS16 1”.
Gambar 1 Orthophoto Saluran Induk Kalibawang segmen km 15,9
2.2. Metodologi
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  data  simulasi  yang diturunkan dari orthophoto . Data yang didapatkan berupa data  koordinat  dalam  sistem  koordinat Universal Transverse Mercator (UTM). Optimasi jaring GNSS dan RTS dilakukan secara terpisah karena pembuatan desain jaring GNSS  dilakukan  berdasarkan  variasi  jumlah  baseline  dan tidak  melakukan  pemindahan  titik  kontrol  sedangkan pembuatan  desain  jaring  RTS  dilakukan  berdasarkan variasi jarak antar titik prisma target dan dengan metode pengikatan ke muka. Proses estimasi nilai-nilai parameter dilakukan dengan perataan hitung kuadrat terkecil metode parameter.  Prinsip  perhitungan  ini  yaitu  menghitung jumlah  kuadrat  dari  koreksi  yang  diberikan  pada  ukuran adalah  minimum  dengan  nilai  besaran  pengamatan  pada persamaan tersebut merupakan fungsi parameter (Ghilani, 2010).  Proses  estimasi  dengan  hitung  kuadrat  terkecil
metode  parameter  dilakukan  penyusunan  matriks konfigurasi (A), matriks bobot (P), matriks parameter (X), dan matriks pengamatan (L). Setiap baseline memiliki tiga komponen vektor baseline yaitu ∆E, ∆N, dan ∆h. Komponen vektor baseline jaring GNSS disajikan pada persamaan (1) s.d. (3). Jumlah persamaan ditentukan berdasarkan jumlah komponen vektor baseline dalam suatu jaring.
∆𝐸 𝑖𝑗 + 𝑉 𝑖𝑗 = 𝐸 𝑗 − 𝐸 𝑖 (1) ∆𝑁 𝑖𝑗 + 𝑉 𝑖𝑗 = 𝑁 𝑗 − 𝑁 𝑖 (2) ∆ℎ 𝑖𝑗 + 𝑉 𝑖𝑗 = ℎ 𝑗 − ℎ 𝑖 (3)
Dalam hal ini: ΔE ij : komponen vektor baseline E i ke E j ΔN ij : komponen vektor baseline N i ke N j Δh ij : komponen vektor baseline h i ke h j E i , N i , h i : nilai koordinat titik referensi E j , N j , h j : nilai koordinat titik yang diamat
V ij : nilai residu atau koreksi pengamatan Komponen baseline jaring RTS disajikan pada persamaan (4) s.d. (6).
𝑠 ij =   √(𝐸 j − 𝐸 i ) 2 + (𝑁 j − 𝑁 i ) 2 + (ℎ j − ℎ i ) 2 (4) 𝛼 ij = 𝑎𝑟𝑐𝑡𝑎𝑛 ( 𝑁j−𝑁i 𝐸j−𝐸i ) (5)
𝑍 ij = √(𝐸j−𝐸i)2+(𝑁j−𝑁i)2 𝑡𝑎𝑛 (ℎj−ℎi+ℎt) (6) Dalam hal ini: s ij : jarak miring α ij : sudut azimut Z ij : sudut zenit E j , N j , h j : koordinat titik kontrol RTS E i , N i , h i : koordinat titik prisma target
h t
: tinggi alat RTS
Komponen vektor baseline digunakan dalam perhitungan bobot ukuran. Perhitungan desain jaring GNSS pada penelitian ini menggunakan nilai varian sebesar ± (6 mm  +  1  ppm)  dikalikan  vektor baseline .  Nilai  varian  ini didapatkan dari GNSS Leica seri GM30. Perhitungan desain jaring  RTS  pada  penelitian  ini  menggunakan  nilai  varian jarak  sebesar  ±  (1  mm  +  1,5  ppm),  nilai  varian  sudut horizontal dan vertikal sebesar 0,3 mgon. Nilai varian  ini didapatkan d ari RTS Leica seri TS16 1”. Desain matriks P jaring GNSS sebagai berikut.
∎ 𝑛 𝑃 𝑛 = [ 𝐶 𝑥1 −1 0 0 0 ⋯ 0 0 0 𝐶 𝑥𝑛 −1 ] (7)
𝐶 𝑥 merupakan matriks varian-kovarian komponen vektor baseline GNSS.
𝐶 𝑥 = [ 𝜎 ∆𝐸𝑛 2 𝜎 ∆𝐸𝑛∆𝑁𝑛 𝜎 ∆𝐸𝑛∆ℎ𝑛
𝜎 ∆𝐸𝑛∆𝑁𝑛
𝜎 ∆𝑁𝑛 2 𝜎 ∆𝑁𝑛∆ℎ𝑛
𝜎 ∆𝐸𝑛∆ℎ𝑛 𝜎 ∆𝑁𝑛∆ℎ𝑛 𝜎 ∆ℎ𝑛 2 ] (7)
Matriks  A  merupakan  matriks  turunan  persamaan observasi terhadap parameter. Jumlah baris pada matriks A menunjukkan banyaknya persamaan observasi dan jumlah kolom  pada  matriks  A  menunjukkan  jumlah  parameter. Desain matriks A jaring GNSS sebagai berikut.
∎ 𝑛 𝐴 𝑢 = [ 𝜕𝑙1 𝜕𝐸1 𝜕𝑙1 𝜕𝑁1 𝜕𝑙1 𝜕ℎ1 ⋯ 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝐸𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝑁𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕ℎ𝑢 𝜕𝑙2 𝜕𝐸1 𝜕𝑙2 𝜕𝑁1 𝜕𝑙2 𝜕ℎ1 ⋯ 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝐸𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝑁𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕ℎ𝑢 ⋮ − − − −− − −
𝜕𝑙𝑛 𝜕𝐸1 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝑁1 𝜕𝑙𝑛 𝜕ℎ1 ⋯ 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝐸𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕𝑁𝑢 𝜕𝑙𝑛 𝜕ℎ𝑢 ] (8)
Dalam hal ini:
n : jumlah persamaan
u : jumlah parameter
Matriks  matriks  L  didapatkan  dari  perhitungan  selisih nilai  pendekatan  pengamatan  dengan  nilai  pengamatan serta matriks X dapat dihitung dengan persamaan (9).
𝑋 = −(𝐴 𝑇 𝑃𝐴) −1 𝐴 𝑇 𝑃𝐿 (9)
Dalam hal ini:
𝑋 : matriks koreksi parameter
𝐴 : matriks turunan fungsi pengamatan terhadap parameter
𝑃 : matriks bobot
𝐿 :selisih nilai pengamatan dengan nilai pendekatan Optimasi  jaring  112 kontrol 112  bertujuan  untuk mendapatkan jaring yang paling optimal dari pengukuran 112titik antar stasiun. Penentuan desain jaring yang paling optimal  bergantung  pada  parameter  kriteria  optimasi. Kriteria optimasi dapat dilihat dari segi presisi, keandalan, dan ekonomi  (Kuang, 1996).  Penelitian ini berfokus pada kriteria presisi dan keandalan. Kriteria presisi menjelaskan kepresisian  pengukuran  berpengaruh  terhadap  hasil estimasi melalui geometri dari jaring. Kriteria presisi suatu jaring  kontrol  didapatkan  dari  perataan  dengan  hitung kuadrat  terkecil  metode  parameter  yaitu  dari  nilai eigen matriks  varian-kovarian.  Analisis  optimasi  fungsi  scalar dari  kriteria  optimasi  presisi  yang  digunakan  yaitu,  A- Optimality , D- Optimality , E- Optimality , S- Optimality , dan I- Optimality dari  nilai eigen masing-masing  proses (Grafarend,  1974)  dalam  (Kuang,  1996).  Menurut  Kuang (1996),  persamaan  (10)  s.d.  (14)  untuk  mencari  nilai kriteria presisi.
A- Optimality 𝑓 = 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑒(𝐶 𝑥 ) = 𝜆 1 + 𝜆 2 + ⋯ + 𝜆 ℎ = 𝑚𝑖𝑛 (10)
D- Optimality
𝑓 = 𝐷𝑒𝑡(𝐶 𝑥 ) = 𝜆 1 ∗ 𝜆 2 ∗ … ∗ 𝜆 ℎ = 𝑚𝑖𝑛 (11)
E- Optimality 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 𝑚𝑖𝑛 (12)
S- Optimality
(𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠− 𝜆 𝑚𝑖𝑛 ) = 𝑚𝑖𝑛 (13)
I- Optimality
1−𝜆𝑚𝑖𝑛 𝜆𝑚𝑖𝑛 = 𝑚𝑖𝑛 (14)
Dalam hal ini:
C x : matriks varian-kovarian pengamatan
λ : nilai eigen matriks C x Matriks  varian-kovarian  pengamatan  dapat  dihitung menggunakan persamaan (15).
𝐶 𝑥 =   (𝐴 𝑇 𝑃𝐴) −1 (15)
Dalam hal ini:
𝑃 : matriks bobot
𝐴 : matriks turunan fungsi pengamatan terhadap parameter
Kriteria keandalan digunakan untuk menentukan jaring yang optimal selain kriteria presisi (Amiri-Simkooei, dkk., 2001).  Kriteria  keandalan  menjelaskan  jaring  bereaksi terhadap  bias  yang  kecil  dari  pengukuran.  Kriteria keandalan  pada jaring kontrol  bergantung pada geometri suatu jaring, yaitu matriks konfigurasi dan matriks bobot suatu  pengukuran.  Kriteria  keandalan  bertujuan  untuk mereduksi  kesalahan  kasar  dari  suatu  pengamatan  serta untuk  memperkecil  efek  dari  ketidaktepatan  dalam melakukan estimasi parameter. Kriteria keandalan terbagi menjadi  dua  jenis,  yaitu  keandalan  dalam  dan  keandalan luar. Keandalan luar dari jaring kontrol berkaitan dengan efek dari kesalahan yang tidak terdeteksi pada parameter terestimasi.  Keandalan  dalam  dari  jaring  kontrol merepresentasikan  kualitas  jaring  yang  mengacu  pada batas  minimal  dari  kesalahan  kasar  yang  dapat  dideteksi pada  sejumlah  pengamatan  untuk  nilai  probabilitas  yang diberikan terhadap kesalahan (Kuang, 1991). Nilai kriteria keandalan didapatkan dari perataan dengan hitung kuadrat terkecil  metode  parameter  yaitu  dari  matriks  kofaktor residu.  Menurut  Yalçinkaya  and  Teke  (2006)  persamaan (16) s.d. (18) untuk mencari nilai kriteria keandalan.

## Redundansi Individu
𝑍 = 𝑟 𝑗 = (𝑄 𝑣𝑣 )𝑃 𝑗 (16)

## Keandalan Dalam
𝑍 = |∆ 𝑜𝑗 | = 𝑚 0 √𝑤 0 /𝑃 𝑗 𝑟 𝑗 (17)

## Keandalan Luar
𝑍 = 𝛿 𝑜𝑗2 = ( 1−𝑟𝑗 𝑟𝑗 ) . 𝑤 0 (18)
Dalam hal ini:
P j : matriks bobot dari persamaan
Q vv : matriks kofaktor residu
A : matriks turunan fungsi pengamatan terhadap parameter
m 0 : simpangan baku dari unit bobot w 0 : standar batas bawah untuk parameter Matriks  kofaktor  residu  dapat  dihitung  dengan persamaan (19).
𝑄 𝑣𝑣 = 𝑃 −1 − 𝐴(𝐴 𝑇 𝑃𝐴) −1 𝐴 𝑇
(19)
Dalam hal ini:
𝑃 : matriks bobot 𝐴 : matriks turunan fungsi pengamatan terhadap parameter
Jaring GNSS dan RTS didesain  dengan  perangkat lunak Autocad  Civil  3D 2020.  Proses  estimasi  dengan  perataan hitung  kuadrat  terkecil  metode  parameter  serta perhitungan  kriteria  optimasi  jaring  GNSS  dan  RTS menggunakan  perangkat  lunak Matlab 2017 b .  Pemilihan jaring  yang  optimal  dilakukan  dengan  membandingkan nilai  hasil  perhitungan  kriteria  presisi  dan  kriteria keandalan  jaring  GNSS  dan  RTS.  Desain  jaring  dikatakan sudah  optimal  jika  ditinjau  dari  kriteria  presisi  nilai  A- Optimality , D- Optimality , E- Optimality , S- Optimality , dan I- Optimality memiliki nilai paling minimal jika dibandingkan dengan  desain  jaring  lainnya.  Selain  itu,  desain  jaring dikatakan optimal apabila ditinjau dari kriteria keandalan yang terdiri atas nilai keandalan dalam dan keandalan luar memiliki  nilai  yang  tidak  melebihi  nilai  kritis  yang  telah ditentukan (Yalçinkaya and Teke, 2006).

## Hasil dan Pembahasan
3.1. Desain jaring GNSS Pembuatan  desain  jaring  GNSS  dilakukan  dengan membuat baseline yang menghubungkan antara satu  titik kontrol  dengan  titik  kontrol  lainnya.  Desain  jaring  GNSS pada  penelitian  ini  dibentuk  dari  jaring  yang  paling sederhana hingga jaring yang paling kompleks. Jaring GNSS yang  paling  sederhana  yaitu  jaring  yang  memiliki  jumlah baseline paling sedikit sedangkan jaring GNSS yang paling kompleks yaitu jaring yang memiliki jumlah baseline yang paling banyak. Setiap desain jaring memiliki variasi jumlah baseline yang  berbeda.  Hal  ini  dikarenakan  alat  yang digunakan  dalam  penelitian  selanjutnya  berjumlah  enam sehingga  dalam  penelitian  ini  hanya  dapat  melakukan penambahan jumlah ukuran baseline . Jumlah desain jaring GNSS yang dibentuk sebanyak empat jaring dengan enam titik kontrol GNSS dimana terdapat satu titik kontrol fixed (titik ikat).
Gambar  2  menunjukkan  desain  jaring  GNSS  paling kompleks  yang  terbentuk  dari  enam  titik  kontrol  yaitu BMKB16,  SG2,  GPS21,  SG5,  BM01,  dan  BM02.  BMKB16 merupakan titik kontrol fixed (titik ikat) karena lokasi titik tersebut berada di luar area yang terdeformasi.
3.2. Kepresisian jaring GNSS
Kriteria  presisi  menjelaskan  kepresisian  pengukuran berpengaruh terhadap hasil estimasi melalui geometri dari jaring. Kriteria presisi suatu jaring kontrol diperoleh dari nilai eigen pada  matriks  varian-kovarian  parameter koordinat  titik.  Analisis  optimasi  fungsi  114 skalar  dari kriteria optimasi presisi yang digunakan yaitu, A- Optimality , D- Optimality ,  E- Optimality ,  S- Optimality ,  dan  I- Optimality dari  nilai eigen masing-masing  proses.  Kualitas  jaring kontrol  yang  terbaik  memiliki  nilai  hasil  perhitungan kriteria  presisi  yang  paling  kecil  atau  minimum.  Desain jaring GNSS pada penelitian ini dibentuk dengan enam titik yaitu  BMKB16,  SG2,  SG5,  GPS21,  BM01,  dan  BM02.  Titik BMKB16  merupakan  titik  kontrol fixed (titik  ikat). Perbandingan  hasil  perhitungan  kriteria  presisi  pada desain  jaring  GNSS  DG01,  DG02,  DG03,  dan  DG04 ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Kriteria presisi jaring GNSS
Jumlah baseline : 10 Desain jaring GNSS DG01 A- Optimality 0,055 D- Optimality 2,86E-40 E- Optimality 0,012 S- Optimality 0,011 I- Optimality 988,272 Jumlah baseline : 12 Desain jaring GNSS DG02 A- Optimality 0,036 D- Optimality 1,36E-41 E- Optimality 0,006 S- Optimality 0,005 I- Optimality 1000,377 Jumlah baseline : 14 Desain jaring GNSS DG03 A- Optimality 0,032 D- Optimality 7,89E-43 E- Optimality 0,006 S- Optimality 0,005 I- Optimality 1006,155 Jumlah baseline : 15 Desain jaring GNSS DG04 A- Optimality 0,030 D- Optimality 2,16E-43 E- Optimality 0,006 S- Optimality 0,005 I- Optimality 1009,117
Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas  nilai  kriteria presisi  minimum terdapat  pada desain jaring GNSS DG04 dengan nilai A- Optimality sebesar 0,030, nilai D- Optimality sebesar  2,16E-43,  nilai  E- Optimality sebesar  0,006,  dan nilai  S- Optimality sebesar  0,005.  Sedangkan,  nilai  I- Optimality minimum  terdapat  pada  jaring  DG01  dengan nilai  sebesar  988,272.  Mayoritas  nilai  kriteria  presisi maksimum  terdapat  pada  jaring  DG01  dengan  nilai  A- Optimality sebesar 0,055, nilai D- Optimality sebesar 2,86E- 40, nilai E- Optimality sebesar 0,012, dan nilai S- Optimality
sebesar  0,011.  Sedangkan,  nilai  I- Optimality maksimum terdapat pada jaring DG04 dengan nilai sebesar 1009,117. Jaring  DG04  merupakan  jaring  yang  memiliki  panjang baseline yang  cenderung  sama  (homogen)  dan  memiliki sifat  isotropi  terbaik  dibandingkan  dengan  jaring  DG01, DG02, dan DG03. Nilai kriteria presisi juga dipengaruhi oleh penambahan jumlah baseline dalam suatu jaring, semakin banyak jumlah baseline maka nilai kriteria presisi minimum dan  sebaliknya.  Jaring  DG04  memiliki  jumlah baseline paling  banyak  dibandingkan  dengan  jaring  lainnya.  Oleh karena  itu,  desain  jaring  GNSS  DG04  merupakan  desain jaring  yang  optimal  karena  memiliki  nilai  kriteria  presisi yang minimum dibandingkan dengan desain jaring lainnya.

## 3.3. Keandalan jaring GNSS
Kriteria  keandalan  bertujuan  untuk  mereduksi kesalahan  kasar  dari  suatu  pengamatan  serta  untuk memperkecil  efek  dari  ketidaktepatan  dalam  melakukan estimasi parameter. Kriteria keandalan pada jaring kontrol bergantung  pada  geometri  suatu  jaring  yaitu  matriks konfigurasi dan matriks bobot suatu pengukuran. Analisis kriteria  keandalan  menggunakan  hasil  perhitungan redundansi individu, keandalan dalam, dan keandalan luar pada setiap desain jaring GNSS.
Tabel 2 Nilai rata-rata kriteria keandalan jaring GNSS
Jumlah baseline : 10 Desain jaring GNSS DG01 Redundansi individu 0,500 Keandalan dalam 0,551 Keandalan luar 5,020 Jumlah baseline : 12 Desain jaring GNSS DG02 Redundansi individu 0,583 Keandalan dalam 0,554 Keandalan luar 4,606 Jumlah baseline : 14 Desain jaring GNSS DG03 Redundansi individu 0,643 Keandalan dalam 0,555 Keandalan luar 4,274 Jumlah baseline :15 Desain jaring GNSS DG04 Redundansi individu 0,667 Keandalan dalam 0,557 Keandalan luar 4,153
Tabel  2  merupakan  nilai  rata-rata  kriteria  keandalan jaring GNSS yang terdiri dari kriteria redundansi individu, keandalan  dalam,  dan  keandalan  luar.  Tabel  2 menunjukkan semua desain jaring GNSS memiliki nilai hasil perhitungan yang memenuhi semua kriteria keandalan. Hal itu berarti semua desain jaring GNSS yang dibentuk dapat mendeteksi  adanya  kesalahan  kasar,  mempunyai sensitivitas  tinggi  adanya  kesalahan  tidak  acak,  dan mempunyai  pengaruh  terhadap  adanya  kesalahan  tidak acak yang terdeteksi. Jaring DG04 merupakan jaring yang
paling handal jika ditinjau dari kriteria redundansi individu dan  keandalan  luar.  Jaring  DG04  memiliki  kemampuan yang  paling  tinggi  untuk  mendeteksi  adanya  kesalahan kasar  serta  memiliki  pengaruh  yang  paling  rendah terhadap  adanya  kesalahan  tidak  acak  yang  terdeteksi dalam  jaring.  Sedangkan,  jaring  DG01  merupakan  jaring yang  paling  handal  jika  ditinjau  dari  kriteria  keandalan dalam,  sehingga  jaring  DG01  memiliki  sensitivitas  yang paling  tinggi  terhadap  kesalahan  tidak  acak.  Tabel  2  juga dapat  dilihat  bahwa  penambahan baseline pada  desain jaring  GNSS  memiliki  pengaruh  dari  kriteria  keandalan jaring.  Desain  jaring  GNSS  yang  memiliki baseline yang kompleks  lebih  handal  daripada  desain  jaring  GNSS  yang paling sederhana.
3.4. Desain jaring RTS Pembuatan desain jaring RTS dilakukan dengan baseline yang menghubungkan antara satu titik kontrol dengan titik prisma target. Titik kontrol RTS  berada  di sebelah  kanan dan  kiri  Jembatan  Talang  Bowong.  Hal  ini  dikarenakan adanya  faktor  intervisibilitas  antar  titik  kontrol  dan  titik prisma target. Desain jaring RTS dibentuk dengan metode pengikatan  ke  muka  dengan  empat  titik  yang  sudah diketahui  koordinatnya  melalui  GNSS  yang  terintegrasi dengan  RTS.  Titik  tersebut  digunakan  sebagai  titik berdirinya  RTS.  Jumlah  desain  jaring  RTS  dibentuk sebanyak  empat  jaring  dengan  variasi  jarak  antar  titik prisma  target  sehingga  jumlah  titik  prisma  target  pada setiap  desain  jaring  RTS  berbeda.  Penentuan  jarak  antar titik prisma target mempertimbangkan panjang jembatan karena  RTS  digunakan  untuk  memantau  pergerakan struktur  jembatan.  Hal  itu  berarti  jumlah baseline yang terbentuk  pada  setiap  desain  jaring  RTS  berbeda.  Tinggi titik yang digunakan yaitu tinggi titik di permukaan objek. Desain jaring RTS terbentuk dari empat titik kontrol RTS yaitu SG5, GPS21, BM01, dan BM02.
Gambar 3  Desain jaring RTS rts01
Gambar 3 menunjukkan desain jaring RTS dengan jarak antar  titik  prisma  target  paling  jauh  yaitu  sebesar  6  m. Setiap  jaring  RTS  memiliki  perbedaan  jarak  antar  prisma target sebesar 1 m. Jaring rts01 memiliki jarak antar prisma
target sebesar 6 m, jaring rts02 sebesar 5  m, jaring rts03 sebesar 4  m,  dan  jaring rts04 sebesar  3  m.  Apabila pemantauan secara kontinu dilakukan selama 24 jam per- hari, tujuh hari per-minggu maka desain jaring RTS dengan jumlah titik prisma target paling sedikit menghasilkan lebih banyak  data  pengukuran  berulang  dibandingkan  dengan desain jaring RTS dengan jumlah titik prisma target paling banyak.

## 3.5. Kepresisian jaring RTS
Menurut  Kuang,  1996,  ukuran  kualitas  jaring  geodesi dapat diketahui dengan ukuran presisi berupa fungsi skalar yang  didapatkan  dari  elemen  matriks  varian-kovarian koordinat. Hal itu berarti bahwa perhitungan nilai kriteria presisi  tidak  hanya  dapat  dilakukan  pada  jaring  GNSS, namun dapat diterapkan pada jaring RTS. Analisis optimasi fungsi skalar dari kriteria optimasi presisi pada penelitian ini  yaitu,  A- Optimality ,  D- Optimality ,  E- Optimality ,  S- Optimality , dan I- Optimality dari nilai eigen masing-masing proses.  Kualitas  jaring  yang  terbaik  memiliki  nilai  hasil perhitungan  kriteria  presisi  yang  paling  kecil  atau minimum.  Perbandingan  nilai  hasil  perhitungan  kriteria presisi pada desain jaring RTS rts01 , rts02 , rts03 , dan rts04 ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Kriteria presisi jaring RTS
Jumlah prisma target : 16 Desain jaring RTS rts01 A- Optimality 0,037 D- Optimality 0 E- Optimality 0,002 S- Optimality 0,002 I- Optimality 2730,323 Jumlah prisma target : 20 Desain jaring RTS rts02 A- Optimality 0,047 D- Optimality 0 E- Optimality 0,002 S- Optimality 0,002 I- Optimality 2798,319 Jumlah prisma target : 24 Desain jaring RTS rts03 A- Optimality 0,056 D- Optimality 0 E- Optimality 0,002 S- Optimality 0,002 I- Optimality 2818,374 Jumlah prisma target : 32 Desain jaring RTS rts04 A- Optimality 0,074 D- Optimality 0 E- Optimality 0,002 S- Optimality 0,002 I- Optimality 2830,547
Tabel  3  menunjukkan  mayoritas  nilai  kriteria  presisi minimum  terdapat  pada  desain  jaring  RTS rts01 dengan nilai A- Optimality sebesar 0,037, nilai E- Optimality sebesar
0,002,  nilai  S- Optimality sebesar  0,002,  dan  nilai  I- Optimality sebesar  2730,323.  Mayoritas  nilai  kriteria presisi  maksimum  terdapat  pada  jaring rts01 dengan dengan nilai A- Optimality sebesar 0,074, nilai E- Optimality sebesar 0,002, nilai S- Optimality sebesar 0,002, dan nilai I- Optimality sebesar  2830,323.  Nilai  kriteria  presisi  yang paling mencerminkan keoptimalan suatu jaring RTS yaitu nilai  A- Optimality dan  D- Optimality karena  dalam perhitungannya  melibatkan  seluruh  nilai eigen matriks varian-kovarian  pengamatan.  Jaring rts01 merupakan jaring  yang  memiliki  panjang baseline yang  cenderung sama  (homogen)  serta  memiliki  sifat  fisik  yang  sama  ke semua  arah  (isotropi)  terbaik  dibandingkan  jaring rts02 , rts03 , dan rts04 .
3.6. Keandalan jaring RTS
Kriteria  keandalan  seperti  redundansi  individu, keandalan  dalam,  dan  keandalan  luar  dapat  digunakan untuk  memilih  desain  jaring  geodetik  optimal  yang melibatkan pemilihan lokasi dan jumlah titik jaring, serta pemilihan jumlah dan bobot pengamatan. Oleh karena itu, perhitungan kriteria keandalan tidak hanya dilakukan pada jaring GNSS, namun dapat dilakukan pada jaring RTS. Tabel 4 merupakan nilai rata-rata kriteria keandalan jaring RTS yang  terdiri  atas  kriteria  redundansi  individu,  keandalan dalam, dan keandalan luar.
Tabel 4 Nilai rata-rata kriteria keandalan jaring GNSS
Jumlah prisma target : 16 Desain jaring RTS rts01 Redundansi individu 0,500 Keandalan dalam 0,122 Keandalan luar 2,292 Jumlah prisma target : 20 Desain jaring RTS rts02 Redundansi individu 0,500 Keandalan dalam 0,127 Keandalan luar 2,371 Jumlah prisma target : 24 Desain jaring RTS rts03 Redundansi individu 0,500 Keandalan dalam 0,130 Keandalan luar 2,444 Jumlah prisma target : 32 Desain jaring RTS rts04 Redundansi individu 0,500 Keandalan dalam 0,135 Keandalan luar 2,520
Berdasarkan Tabel 4, semua desain jaring RTS memiliki nilai  hasil  perhitungan  yang  memenuhi  semua  kriteria keandalan. Hal itu berarti semua desain jaring RTS  dapat mendeteksi  adanya  kesalahan  kasar,  mempunyai sensitivitas  tinggi  adanya  kesalahan  tidak  acak,  dan mempunyai  pengaruh  terhadap  adanya  kesalahan  tidak acak  yang  terdeteksi.  Semua  desain  jaring  RTS  yang dibentuk  memiliki  nilai  redundansi  yang  sama  sehingga semua desain jaring RTS memiliki kemampuan yang sama tinggi  untuk  mendeteksi  adanya  kesalahan  kasar.  Jaring rts01 merupakan  jaring  yang  paling  handal  jika  ditinjau dari kriteria keandalan dalam dan keandalan luar. Hal itu berarti jaring rts01 memiliki sensitivitas yang paling tinggi terhadap  kesalahan  tidak  acak  serta  memiliki  pengaruh yang paling rendah terhadap adanya kesalahan tidak acak yang tidak terdeteksi dalam jaring. Tabel III.21 juga dapat dilihat bahwa penambahan jumlah titik prisma target pada desain jaring RTS berpengaruh terhadap kriteria keandalan jaring. Desain jaring RTS yang memiliki jumlah titik prisma target  paling  sedikit  lebih  handal  daripada  desain  jaring RTS yang banyak. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Bergkvist, 2015) yang mengatakan bahwa jaring RTS paling  optimal  memiliki  jumlah  titik  prisma  target  paling banyak. Pemantauan gerakan massa tanah secara kontinu dilakukan  selama  24  jam  per-hari,  tujuh  hari  per-minggu sehingga  desain  jaring  RTS  dengan  jumlah  titik  prisma target  paling  sedikit  menghasilkan  lebih  banyak  data pengukuran  berulang  dibandingkan  dengan  desain  jaring RTS dengan jumlah titik prisma target paling banyak.

## Kesimpulan
Desain jaring GNSS yang paling optimal yaitu jaring DG04. Hal ini ditunjukkan dari nilai kriteria presisi dan keandalan luar  paling  kecil  serta  nilai  kriteria  redundansi  individu paling  besar.  Jaring  DG04  memiliki baseline paling kompleks dibandingkan dengan desain jaring GNSS lainnya. Desain jaring RTS yang paling optimal yaitu jaring rts01 . Hal ini ditunjukkan dari nilai kriteria presisi, keandalan dalam, dan  keandalan  luar  paling  kecil  serta  nilai  kriteria redundansi  individu  paling  besar.  Jaring rts01 memiliki jumlah  titik  prisma  target  paling  banyak  dibandingkan dengan  desain  jaring  RTS  lainnya.  Hal  itu  berarti implementasi  instalasi  jaring  pemantauan  deformasi kontinu dengan kombinasi alat GNSS dan RTS di segmen km 15,9 sebaiknya menggunakan desain jaring GNSS DG04 dan desain jaring RTS rts01 .

## Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam artikel ini.

## Referensi
Amiri-Simkooei,  A.  R.,  (2001).  Strategy  for  Designing Geodetic  Network  with  High  Realibility  and Geometrical  Strength  Criteria.  J.  Surv.  Eng.,  127(3), 104-117.
Amiri-Simkooei,  A.  R.;  Asgari,  J.;  Zangeneh-Nejad,  F.;  dan Zaminpardaz,  S.,  (2012).  Basic  Concepts  of
Optimization  and  Design  of  Geodetic  Networks. https://doi.org/10.1061/(ASCE)SU.1943- 5428.0000081 Anonim,  (2020).  Leica  TS16  Total  Station – Survey  it. https://leica-geosystems.com/products/total- stations/robotic-total-stations/leica-ts16 (akses tanggal 20 November 2020).
Bergkvist, J., (2015). Optimal Design of Network for Control of Total Station Instruments.
DPUPKP,  (2020).  Sistem  Irigasi  Kalibawang,  Penyedia
Irigasi Utama Kulon Progo.
https://dpu.kulonprogokab.go.id/detil/379/sistem- irigasi-kalibawang-penyedia-irigasi-utama-kulon- progo (akses tanggal 30 November 2020). Dwidjaka, A., (2006 ). Pengaruh Variasi Kadar Air terhadap Deformasi. Disertasi, Teknik Sipil, Universitas Gadjah Mada.
Erol, S., Erol, B., dan Ayan, T., (2002), A General Review of the  Deformation  Monitoring  Techniques  and  a  Case Study:  Analysing Deformations using GPS/Levelling,
ISPRS Congress.
Ghilani, C.D., (2010). Adjustment Computations: Spatial Data Analysis : 5 th Edition, https://doi.org/10.1002/9780470586266.
Grafarend,  E.W.,  (1974),  Optimization  of  Geodetic Networks, Bolletino di Geodesia a Science Affini, 351- 406.
Kuang, S., (1991). Optimization and Design of Deformation Monitoring  Schemes. PhD.  dissertation.  Tech.  Rep. 157,  Dept.  of  Surveying  Engineering,  Univ.  of  New Brunswick, Fredericton, NB, Canada.
Kuang,  S.,  (1996). Geodetic  Network  Analysis  and  Optimal Design:  Concepts  and  Applications .  Ann  Arbor  Press, Chelsea Michigan. Leick, A., (2004), GPS Satellite Surveying , 3 rd Edition, John Wiley and Sons Inc, Hoboken, New Jersey.
Ma’ruf, B., (2015 ). Pola Geometri Rayapan Tanah di Segmen Km  15,9  Saluran  Irigasi  Kalibawang  Kulon  Progo dengan  Metode  Kalman  Filtering .  Disertasi,  Teknik Geologi, Universitas Gadjah Mada.
Sanjaya,  M.D.A.,  (2017).  Evaluasi  Aspek  Geometrik  Jaring Kontrol GNSS dan RTS pada Pemantauan Deformasi di  Kawasan  Bendungan  Jatigede.  Tesis,  Teknik Geodesi, Universitas Gadjah Mada.
Sasongko, R., (2018). Survey Rekayasa Konstruksi: Survey Rekayasa Konstruksi. Vol. 1. Malang: Polinema Press. Song,  Z.,  Zhao,  C.,  Pu,  H.,  dan  Li,  X.,  (2016).  Configuration Analysis  of  Two-Dimensional  Resection  Networks. https://doi.org/10.1061/(asce)su.19435428.00003.
Wolf,  P.R.  dan  Ghilani  C.D.,  (2010). Adjustment Computations Statistics and Least Squares in Surveying and GIS , Jhon Wiley and Son Inc., New York. Yalçinkaya,  M.  dan  Teke,  K.,  (2006). Optimization  of  GPS Networks  with  Respect  to  Accuracy  and  Reliability Criteria , 3.