## Pemanfaatan Data LiDAR dan Foto Udara untuk Pemodelan Kota Tiga Dimensi (Studi Kasus: Wilayah Surabaya Barat)
Utilization of LiDAR Data and Aerial Photos for Three-Dimensional City Modeling (Case Study: West Surabaya Region)
Zenda Mergita Firdaus 1 , Hepi Hapsari Handayani* 2 , Husnul Hidayat 3 1,2,3 Departemen Teknik Geomatika, FTSPK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: hapsari@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 21082020; Disetujui: 31082020; Dipublikasi: 21012021
Abstrak: Kebutuhan informasi geospasial tiga dimensi (3D) untuk wilayah kota sangatlah penting mengingat kota sebagai  pusat  kegiatan  dengan  jumlah  bangunan  dan  infrastruktur  yang  banyak  dan  memiliki  karakteristik  data geospasial yang multi obyek, multi struktur dan bermacam jenis (heterogenitas). Informasi visualisasi data geospasial 3D  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  dengan  keberlangsungan  perencanaan, pembangunan dan operasional infrastruktur di wilayah kota. Dalam membuat 3D city model tentu diperlukan data- data  yang  mendukung  seperti  data  ketinggian, footprint bangunan,  titik  vegetasi,  dan  jaringan  jalan.  Data  tersebut dapat  diperoleh  dari  LiDAR  ( Light  Detection  and  Ranging )  dan  foto  udara.  LiDAR  digunakan  untuk  informasi ketinggian  dan  foto  udara  digunakan  untuk  memodelkan  atap.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk membuat kota tiga dimensi adalah metode semi-automatis. Metode ini memodelkan seluruh kota menggunakan sistem yang dapat menumbuhkan jaringan. Jaringan dapat diatur dalam beberapa menit dengan proses otomatisasi tetapi jika pengguna ingin diubah, dapat dilakukan secara manual.  Hasil yang didapatkan adalah didapatkan lima tipe atap pada lokasi penelitian, yaitu pelana ( gable ), limas ( hip ), datar ( flat ), kubah ( dome ), dan mansard. Tipe atap yang dominan adalah tipe datar, pelana, dan limas. Sedangkan tipe kubah dan mansard hanya sebagai pelengkap. Jika ditinjau dari tingkat kesulitannya, gedung tinggi jenis apartemen adalah tipe bangunan yang sulit untuk dimodelkan. Kemudian perumahan  dan  yang  paling  mudah  dimodelkan  adalah  permukiman.  Tingkat  kesulitan  diukur  berdasarkan kompleksitas  atap  masing-masing  bangunan.  Kesalahan  yang  terjadi  dalam  pemodelan  berasal  dari  kurang  atau lebihnya segmentasi atap. Hal ini bisa diatasi dengan mengulang segmentasi atap menggunakan foto udara. Ketelitian geometri keliling yang dihasilkan sebesar 0,92 m dari toleransi sebesar 2 m. Ketelitian luas yang dihasilkan sebesar 0,34%  kesalahan  luas  dari  toleransi  2%.  Sedangkan  ketelitian level  of  detail (LOD)  level  2  sebesar  86,07%  dari toleransi 85%. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dapat diterima.
Copyright © 2020 Geoid. All rights reserved.
Abstract: The need for three-dimensional geospatial information (3D) for urban areas is very important considering the city as a center of activity with a large number of buildings and infrastructure and has the characteristics of multi- object geospatial data, multi-structure and various types (heterogeneity). 3D geospatial data visualization information can be used as a basis for decision making related to the sustainability of planning, construction, and operational infrastructure in urban areas. To establish a 3D city model, supporting data such as elevation, building footprint, vegetation point, and road network are needed. The data can be obtained from LiDAR (Light Detection and Ranging) and aerial photography. LiDAR is used for height information and aerial photography is used to model the roof. One method that can be applied to create three-dimensional cities is the semi-automatic method. This method models the entire city using a system to grow the network. The network can be set up in minutes with the automation process but if the user wants to modify, it can be done manually. The results obtain five types of roofs at the study site, namely the gable, hip, flat, dome, and mansard. The dominant roof types are flat, gable, and hip types. While the type of dome and mansard is only as a supplement. Regarding the level of difficulty, a high-rise apartment is a type of building that is difficult to model. The next difficulty of roof modelling is housing then settlement. The difficulty level is determined based  on  the  complexity  of  the  roof  of  each  building.  Errors  occuring  in  modeling  come  from  less  or  more  roof segmentation. This can be overcome by repeating the segmentation of the roof using aerial photographs. The accuracy of the geometry accuracy of circumference is 0.92 m from 2 m. The error of area geometry is about 0.34%, with error tolerance of 2%. While the accuracy of the level of detail (LOD) 2 is 86.07%, with a tolerance of 85%. This reveals that the model provided by this study can be accepted.
Kata kunci: Foto udara; kota tiga dimensi; LiDAR; semi automatis.

## Pendahuluan
Era  Revolusi  Industri  4.0  menjadi  tantangan  pembangunan  bagi  kita  semua.  Hal  ini  pun  terjadi  di  bidang geomatika dan konstruksi yang akan melakukan proses analisis perencanaan hingga pelaksanaan suatu proyek. Perencanaan dalam skala yang lebih detail membutuhkan data yang lebih detail. Ketersediaan data yang lebih lengkap  dibutuhkan  untuk  menjamin  representasi  kondisi  fisik  yang  lebih  nyata.  Hal  ini  merupakan konsekuensi  perencanaan  yang  detail  karena  akan  juga  langsung  berdampak  kepada  pembangunan  yang dilakukan masyarakat. Oleh karena itu, kebutuhan data berupa 3D (tiga dimensi) adalah salah satu komponen yang vital di dalam perencanaan. Bukan hanya dari segi teknokratis, tetapi representasi yang lebih baik akan memberikan  komunikasi  yang  lebih  baik  kepada  publik  karena  publik  pun  hendaknya  menuntut  gambaran yang lebih jelas terhadap rencana (Atmaja, dkk.,2016).
Kebutuhan  informasi  geospasial  3D  untuk  wilayah  kota  sangatlah  penting  mengingat  kota  sebagai  pusat kegiatan dengan jumlah bangunan dan infrastruktur yang banyak dan memiliki karakteristik data geospasial yang multi obyek, multi struktur dan bermacam jenis (heterogenitas). Informasi visualisasi data geospasial 3D dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan terkait dengan keberlangsungan perencanaan, pembangunan dan operasional infrastruktur di wilayah kota. Eri Cahyadi, Kepala Dinas Perumahan Rakyat Kota Surabaya dalam wawancaranya pada tanggal 26 Januari 2017 mengatakan bahwa adanya peta udara dan LiDAR  ini  juga  bermanfaat  untuk  potensi  berkembangnya  investasi  di  Surabaya.  Investor  yang  berniat melakukan  investasi  di  Surabaya,  dengan  melihat  peta  tampilan  3  dimensi  ini,  akan  langsung  tahu  potensi investasi di lokasi yang diinginkan (Batara, 2012).
Saat  ini  visualisasi  informasi  geospasial  3D  untuk  wilayah  kota  di  Indonesia  masih  jarang  dan  bahkan  di beberapa  tempat  tidak  ada.  Informasi  geospasial  3D  biasanya  hanya  terdapat  pada  kota-kota  besar  yang memilki bangunan bertingkat, padahal informasi kota bukan hanya dikhususkan untuk bangunan bertingkat tetapi  juga  dapat  memberikan  informasi  terkait  dengan  bangunan,  infrastruktur  seperti  halnya  jalan  dan vegetasi yang berada di wilayah kota. Saat ini perencanaan wilayah kota ( urban design ) yang dilakukan masih berbasiskan informasi 2D yang diperoleh dari peta skala besar, padahal konsep ruang perencanaan tidak hanya untuk 2D tetapi memiliki aspek 3D. Informasi 3D khususnya untuk wilayah kota atau dikenal dengan nama 3D  city  model  merupakan  alat  bantu  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  visualisasi,  memberikan informasi atribut dan analisis perencanaan, pembangunan dan monitoring wilayah kota (Effendi, 2017).
Dalam membuat 3D city model tentu diperlukan data-data yang mendukung seperti data ketinggian, footprint bangunan, titik vegetasi, dan jaringan jalan. Data tersebut dapat diperoleh dari LiDAR ( Light Detection and Ranging ) dan foto udara. LiDAR adalah perangkat atau sistem yang sering digunakan pada aktivitas-aktivitas survei,  pengukuran,  atau  pengamatan  yang  menggunakan  teknik  atau  metode  pengindraan  jauh  ( remote sensing ) aktif dengan cahaya optis dalam bentuk pulsa-pulsa sinar laser untuk mengukur jarak-jarak terhadap objek-objek permukaan bumi dengan kerapatan dan akurasi yang tinggi ( Open Geospatial Consortium (OGC), 2012) . Data LiDAR efektif digunakan dalam menentukan tinggi bangunan, terutama pada bangunan gedung yang sangat tinggi yang tidak dapat diukur dengan alat ukur ketinggian karena keterbatasan pergerakan vertikal alat.  Kerapatan  dan  akurasi  elevasi  data  LiDAR  sebesar  15-20  cm,  sehingga  ketinggian  bangunan  dapat dihitung dengan akurasi tinggi (Parish and Muller, 2001). Selain itu, LiDAR mampu memberikan hasil yang baik untuk penataan ruang kawasan baik skala kecil maupun besar.
Sementara itu foto udara dapat memberikan informasi terkait lokasi dan bentuk objek dalam resolusi sangat tinggi. Dari hasil pengolahan foto udara ini didapatkan hasil tutupan lahan yang sangat akurat serta bentuk bangunan  dengan Level  of  Detail (LOD)  yang  tinggi.  Penggunaan  LiDAR  dan  foto  udara  dalam  membuat model kota tiga dimensi dibutuhkan seiring dengan perkembangan infrastruktur kota dan kebutuhan peta skala besar. Kota Surabaya telah melakukan pemetaan LiDAR dan foto udara atas alasan ini. Sehingga data yang dihasilkan dapat digunakan dalam pembuatan informasi sebagai acuan dalam pengambilan kebijakan.
Terdapat banyak metode yang dapat dilakukan untuk membuat model kota tiga dimensi. Pemodelan kota tiga dimensi  dapat  dilakukan  secara  manual  maupun  semi  automatis.  Manual  berarti  peneliti  membuat  sendiri
syntax , rule, maupun grammar nya dengan berbagai bahasa pemrograman. Sedangkan semi automatis berarti menggunakan  perangkat  lunak  yang  telah  terbangun  syntax,  rule,  maupun  grammar  nya  namun  tetap memasukkan parameter-parameternya sendiri. Contoh dari cara manual adalah metode data-driven (bottom- up), model-driven (top-down), dan hybrid approaches (Suwandi, 2017). Setiap metode memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing. Metode data-driven memiliki keunggulan dalam mendeteksi elemen-elemen dasar, seperti batas, punggungan dan tepi langkah, tetapi kualitas rekonstruksi dibatasi oleh algoritma yang digunakan untuk segmentasi bidang atap. Metode model-driven memiliki batasan yaitu bahwa ada jenis model terbatas yang disimpan di penyimpanan yang telah ditentukan.
Parish  dan  Muller  (2001)  melakukan  penelitian  dengan  memodelkan  seluruh  kota  secara  semi  otomatis menggunakan  L-sistem  yang  dimodifikasi  untuk  menumbuhkan  jaringan.  Jaringan  dapat  diatur  dalam beberapa menit dengan proses otomatisasi tetapi jika pengguna ingin mengubahnya, ia dapat membuat jaringan secara manual. Penggunaan metode semi automatis ini dapat menghasilkan model kota tiga dimensi dalam waktu  yang  singkat  dengan  ketelitian  yang  cukup  tinggi  serta  tampilan  yang  menarik  (Turksever,  2015). Penerapan  aturan  semantik  sangat  ditekankan  dalam  prosedur  pemodelan  menggunakan  metode  semi automatis. Rule dari metode semi automatis adalah file teks CGA ( Computer Generated Architecture ) yang berisi  serangkaian  definisi  dan  dapat  memutuskan  bagaimana  menghasilkan  model.  Dengan  kata  lain  ia mendefinisikan  objek  model  seperti  bentuk,  lokasi  spasial,  parameter,  dan  elemen  seperti  jendela,  pintu, ketinggian, ketinggian lantai, tekstur, gaya, dan atribut lainnya dalam file teks.
Dalam penelitian ini didefinisikan lima objek yaitu  perumahan ( planned/row house ), permukiman ( unplanned house ), gedung tinggi ( high rise building ), pohon, jalan, dan lampu jalan. Hal ini didasarkan pada studi area yang memiliki jenis bangunan bermacam-macam. Perumahan merujuk pada rumah yang terdiri atas baris-baris serta teratur. Permukiman merujuk pada tempat tinggal penduduk di suatu kawasan yang kurang teratur dan tidak tertata. Dari kelima kelas tersebut akan dilakukan validasi dari segi LOD maupun geometri. LOD yang dipilih  adalah  LOD2  karena  berada  dalam  ketelitian  medium  artinya  tidak  terlalu  detil  sehingga  waktu pengolahan data sangat lama, tidak juga terlalu kasar hingga tidak bisa mengetahui bentuk suatu bangunan. Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan  model  dengan  foto  udara.  Hasil  dari  validasi  berupa  nilai completeness (kelengkapan), correctness (kebenaran), quality (kualitas), root mean square error (RMSE), dan persentase kesalahan geometri tiap objek terutama bangunan. Dari penelitian ini diharapkan bisa memberikan model kota 3D yang akurat bagi Kota Surabaya.

## Data dan Metode
Lokasi penelitian ini dilakukan di Kota Surabaya (7°12’  - 7°42’ LS dan 112°57’  - 112°86’ BT) di daerah sekitar gedung Pakuwon Trade Center wilayah Surabaya Barat. Berikut merupakan gambar dari lokasi pada penelitian ini.
Gambar 1. Lokasi penelitian yang berada di area Pakuwon Trade Center, Surabaya Barat. Pakuwon Trade Center berada di pusat studi area.
Data  yang  diperlukan  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  data raster  dan  data  vektor.  Berikut adalah tabel  dan gambar yang menunjukkan data raster.
Tabel 1. Data Raster No. Nama Resolusi Sumber 1. Digital Terrain Model (DTM) 40 cm Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Kota Surabaya 2. Digital Surface Model (DSM) 25 cm 3. Foto Udara Kota Surabaya 8 cm
Gambar 2. Data raster yang digunakan dalam penelitian ini berupa DTM, DSM, dan foto udara. Kotak berwarna putih pada kanan bawah menunjukkan legenda atau nilai tertinggi dan terendah dari masing-masing data raster .
Berikut merupakan tabel dan gambar yang menunjukkan data vektor.
Tabel 2. Data Vektor No. Nama Skala Sumber 1. Jaringan jalan ( polygon ) 1:1000 Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Kota Surabaya 2. footprint bangunan ( polygon ) 1:1000 3. Pohon dan lampu jalan ( point ) 1:1000 Digitasi dari Foto Udara
Gambar 3. Data vektor yang digunakan dalam penelitian ini berbentuk poligon dan point.
Peralatan yang diperlukan adalah perangkat lunak Sistem Informasi Geografis (SIG) yaitu ArcGIS Pro 2.5, ArcMap 10.6, serta Microsoft Office 365. Sedangkan tahapan penelitian ini secara umum terbagi menjadi tiga, yaitu tahap persiapan, tahap pengolahan data, dan tahap akhir. Tahap persiapan meliputi identifikasi masalah, studi literatur, dan pengumpulan data. Tahap pengolahan data mencakup semua langkah untuk mendapatkan model kota tiga dimensi. Sedangkan tahap akhir meliputi uji akurasi, analisis hasil, dan penarikan kesimpulan. Berikut merupakan gambar dari tahapan penelitian ini.

## Gambar 4. Diagram alir penelitian yang terbagi menjadi tiga tahap
Langkah pertama dalam pengolahan data yaitu membuat nDSM. nDSM merupakan singkatan dari Normalize Digital  Surface  Model .  nDSM  menunjukkan  ketinggian  suatu  objek  dari  DTM  atau ground atau  tanah, sehingga  rumus  mencari  nDSM  adalah  DSM  –  DTM.  nDSM  digunakan  untuk  menambahkan  informasi ketinggian ke data 2D yang sudah tersegmentasi berdasarkan ketinggian sehingga menjadi data 3D. Data 3D tersebut  masih  berada  pada  LOD  Level  1  sehingga  masih  berupa block  model tanpa  model  atap  tertentu. Penerapan roof rule diperlukan untuk mentransformasikan karakteristik dan sifat suatu objek dari deskripsi visual manusia ke bentuk deskripsi tata bahasa. Tata bahasa ini dikenal dengan CGA ( Computer Generated Architecture ) Rule yang mendefinisikan bentuk atap suatu bangunan dalam file teks. Atap yang dihasilkan dari rule ini  masih  sangat umum sehingga  perlu modifikasi. Modifikasi  dilakukan  dengan  mengubah  parameter standar maupun melakukan segmentasi ulang bangunan sehingga model bisa merepresentasikan dengan baik kondisi lapangan. Setelah selesai membuat model, tahap selanjutnya adalah mengekspor kumpulan model 3D yang dihasilkan dengan informasi semantik dan spasial.
Uji akurasi dalam penelitian ini terdiri dari dua bagian. Bagian pertama yaitu melakukan uji akurasi terhadap geometri bangunan yang meliputi keliling dan luas model. Model dapat diterima bila memiliki RMSE keliling kurang  dari  dua  meter  dan  persentase  kesalahan  luas  kurang  dari  dua  persen  berdasarkan  standar  yang ditetapkan oleh OGC ( Open Geospatial Consortium ) dan Spesifikasi Teknis Peraturan Menteri Negara Agraria (PMNA), Kepala Badan Pertanahan Nasional (BPN) Nomor 3 Tahun 1997 tentang Toleransi Persentase Beda Luas.  Sedangkan  bagian  kedua  yaitu  melakukan  uji  akurasi  LOD  terhadap  hasil  CGA rule pada  bangunan kemudian  dilakukan  perhitungan correctness , completeness ,  dan quality untuk  mengetahui  tingkat  akurasi hasil model. Uji akurasi LOD dilakukan dengan membandingkan hasil model dengan foto udara. Hasil model akan diterima jika memiliki nilai akurasi lebih dari 85 persen. Jika nilai yang dihasilkan kurang, maka akan kembali pada segmentasi dan konversi data. Setelah uji akurasi, selanjutnya akan dilakukan uji statistik dengan uji t dan uji z . Uji ini dilakukan untuk melihat perbedaan antara hasil model dengan data poligon bangunan yang asli. Uji statistik dilakukan dengan level signifikansi 0,1 dan tingkat kepercayaan 90%. Setelah dilakukan uji  akurasi, tahap  selanjutnya  yaitu menganalisis  hasil  metode  semi  automatis  secara  keseluruhan.  Analisis dilakukan  berdasarkan  perbedaan  karakteristik  wilayah  yang  telah  diklasifikan  pada  tahap  klasifikasi bangunan.  Analisis  akan  ditinjau  dari  nilai  akurasi,  kesalahan  yang  terjadi,  kecepatan,  dan  kesulitan pembentukan  model.  Tahap  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  mengambil  kesimpulan  yang  dapat  menjawab tujuan penelitian.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  membentuk  bangunan  tiga  dimensi,  ada  beberapa  tahapan  yang  yang  perlu  dilalui.  Tahap  pertama adalah melakukan seleksi bangunan berdasarkan luasnya. Dalam Undang-Undang Nomor 1 Tahun 2011 Pasal 22 Ayat 3 tentang Perumahan dan Pemukiman menjelaskan bahwa, “Luas lantai rumah tunggal dan rumah deret memiliki ukuran paling sedikit 36 meter persegi”. Oleh karena itu bangunan yang memiliki luas dibawah 36 m² akan dieliminasi. Selain itu, bangunan yang terpotong karena batas area juga akan dieliminasi. Berikut adalah hasil dari seleksi bangunan.

## Gambar 5. Bangunan sebelum dan sesudah eliminasi serta klasifikasi jenis bangunan serta segmentasi bangunan dan penambahan informasi ketinggian yang berasal dari nDSM.
Dari Gambar 5 dapat dilihat bahwa terdapat 955 bangunan dengan rincian 11 bangunan termasuk dalam jenis gedung tinggi (merah), 303 bangunan termasuk dalam jenis permukiman (kuning), dan 641 bangunan termasuk dalam jenis perumahan (hijau). Selanjutnya bangunan tersebut akan dilakukan segmentasi berdasarkan nilai ketinggiannya. Segmentasi bertujuan untuk mendapatkan model dan tinggi yang akurat dari setiap bangunan. Poligon kuning pada Gambar 5 menunjukkan footprint bangunan secara keseluruhan sedangkan poligon merah merupakan hasil segmentasi bangunan. Bisa dilihat dengan jelas pada Gedung yang berada di tengah. Garis merah  terlihat  membagi  poligon  kuning  menjadi  beberapa  bagian.  Setelah  bangunan  tersegmentasi  dengan baik, selanjutnya adalah menambahkan informasi ketinggian pada segmen bangunan tersebut untuk mengubah data yang awalnya dua dimensi menjadi tiga dimensi. Caranya adalah dengan membuat titik acak pada setiap segmen kemudian mengekstrak nilai nDSM sehingga tiap titik memiliki nilai tinggi yang ditampilkan pada tabel  atribut.  Perlu  diketahui  bahwa  tinggi  bangunan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada arsitektur tertinggi yaitu ujung atap tanpa mempertimbangkan ornamen lain seperti antena dan penangkal petir. Langkah selanjutnya adalah memodelkan tipe atap tiap bangunan. Berikut adalah tpe atap yang ditemui pada lokasi penelitian kali ini.
Gambar 6. Terdapat lima tipe atap yang ditemui pada lokasi penelitian, yaitu: pelana, mansard, limas, kubah, dan datar.
Dari 2.506 segmentasi bangunan/atap didapatkan jumlah atap tiap jenisnya sebagai berikut.
Tabel 3. Jumlah tipe atap di lokasi penelitian No. Tipe Atap Jumlah 1 Kubah 13 2 Datar 1.787 3 Pelana 264 4 Limas 441 5 Mansard 1 Jumlah 2.506
Setiap  atap  yang  dihasilkan  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Tipe  atap  pelana banyak  ditemui  di perumahan bagian utara lokasi penelitian serta sedikit di permukiman. Sedangkan tipe limas banyak ditemui di  perumahan  bagian  selatan  lokasi  penelitian.  Untuk  tipe  datar  kebanyakan  dimiliki  oleh  permukiman penduduk yang di daerah kampung. Sedangkan atap tipe mansard dan kubah hanya digunakan di beberapa tempat  untuk  tambahan  saja.  Dari  segi  kemudahan  dalam  memodelkan  bangunan,  area  permukiman  lebih mudah dibandingkan perumahan dan gedung tinggi. Tingkat yang paling sulit adalah saat memodelkan gedung tinggi.  Hal  ini  terjadi  karena  gedung  tinggi  memiliki  struktur  atap  yang  lebih  kompleks  dibandingkan perumahan  dan  permukiman.  Biasanya  gedung  tinggi  tidak  memiliki  tipe  atap  yang  spesifik  namun  unik sehingga perlu adanya segmentasi lebih detail. Perumahan memiliki tipe atap yang sama dalam satu atau lebih klaster,  namun  atap  perumahan juga memiliki roof  plane yang lebih banyak  dan  kompleks.  Berikut  adalah contoh  perumahan.  Sedangkan  permukiman  kebanyakan  memiliki  atap  tipe  datar sehingga  mudah  untuk dimodelkan. Berikut adalah gambar tipe atap dari masing-masing klaster bangunan.
(a) (b) (c)
Gambar 7. (a) Bangunan gedung tinggi yang memiliki struktur atap kompleks dan unik sehingga sulit untuk dimodelkan, (b) Bangunan perumahan yang memiliki tipe atap limas dalam beberapa klaster. Bangunan permukiman yang memiliki tipe atap datar dan beberapa pelana dan limas .
Pada  penelitian  ini,  untuk  komponen  jalan,  pohon,  dan  lampu  jalan  hanya  digunakan  sebagai  pelengkap. Berikut adalah hasil pemodelan tiga dimensi dari jalan, pohon, dan lampu jalan.
Gambar 8. Model tiga dimensi dari pohon, jalan, dan lampu jalan
Saat  memodelkan  bangunan  dengan  menggunakan  metode  semi  automatis,  akan  ditemui  beberapa ketidaksesuaian antara objek asli dengan model. Ketidaksesuaian ini merupakan bentuk kesalahan yang perlu
diperhatikan untuk pengembangan perangkat lunak, algoritma, maupun metodologi kedepannya. Kesalahan pertama adalah over segmentation . Berikut adalah contoh dari kesalahan over segmentation .
Gambar 9. Contoh kesalahan tipe over segmentation.
Kesalahan ini terjadi saat model yang dihasilkan tidak sesuai dengan objek asli dikarenakan terlalu detil saat melakukan segmentasi. Bentuk yang sederhana menjadi lebih kompleks karena over segmentation ini. Pada Gambar 7 seharusnya empat bangunan tersebut memiliki dua roof plane. Tetapi dalam model terbentuk tiga roof plane bahkan lebih karena terdapat segmen kecil (lingkaran berwarna merah) yang membuat algoritma membentuk roof  plane lain.  Solusi  untuk  mengatasi  kesalahan  ini  adalah  menyederhanakan  segmentasi. Kesalahan kedua adalah under segmentation. Berikut adalah contoh under segmentation.
Gambar 10. Contoh kesalahan tipe under segmentation.
Kesalahan  ini  terjadi  saat  model  yang  dihasilkan  tidak  sesuai  dengan  objek  asli  dikarenakan  melakukan generalisasi saat segmentasi. Bentuk yang kompleks menjadi sederhana karena under segmentation ini. Pada Gambar 8 seharusnya bangunan tersebut memiliki tujuh roof plane. Tetapi dalam model terbentuk hanya empat roof plane . Solusi untuk mengatasi kesalahan ini adalah melakukan segmentasi yang lebih detail. Tidak hanya menggambar kotak pada bangunan tersebut tetapi juga menggambar segmen yang ditunjukkan oleh lingkaran putih agar berbentuk roof plane yang sesuai dengan objek aslinya. Kesalahan ketiga adalah wrong direction. Dapat dilihat pada Gambar 14. Kesalahan ini terjadi saat model yang dihasilkan tidak sesuai dengan objek asli dikarenakan  arah  miring  dari  atapnya  berbeda.  Atap  yang  seharusnya  miring  dengan  arah  depan  belakang menjadi miring dengan arah kiri kanan (lihat panah berwarna putih). Kesalahan ini hanya ditemui pada atap bertipe  pelana . Sedangkan  untuk  limas maupun  yang  lain  tidak  ditemui  kesalahan  ini.  Kemungkinan  besar kesalahan ini disebabkan oleh algoritma perangkat lunak.
Dalam  memodelkan  tipe  atap  penting  untuk  mengidentifikasi slope dan aspect terlebih  dahulu  guna mengetahui  kemiringan  dan  arah  dari  atap.  Pada  perangkat  lunak  terdapat  parameter  ROOFDIR  ( roof direction )  yang  merupakan  penyederhanaan  dari  analisis slope dan aspect. Saat  memasukkan  nilai  manual untuk  memperbaiki bentuk  atap,  seharusnya  model  atap  dapat  berubah.  Namun  pada  kesalahan wrong direction ini, meski sudah input nilai untuk koreksi manual model atap tetap tidak berubah. Hal ini bisa menjadi bahan evaluasi dan masukan bagi pengembang perangkat lunak untuk memperbaiki lagi algoritma pemodelan atap. Kesalahan selanjutnya adalah atap yang sangat kompleks sehingga sulit untuk dimodelkan secara general. Berikut adalah contoh kompleksitas atap.
Gambar 12. Contoh bangunan dengan atap yang sangat kompleks .
Kesalahan  ini  sebenarnya  sama  dengan under  segmentation, hanya  saja  pada  kesalahan  ini  terjadi  pada bangunan yang memiliki tipe atap lebih dari satu sehingga sangat kompleks. Banyak bagian dari roof plane tidak  termodelkan  dengan  baik  karena  kurangnya  segmentasi.  Cara  untuk  mengatasi  kesalahan  ini  adalah dengan melakukan segmentasi ulang yang lebih detail sehingga model yang dihasilkan lebih akurat.
Uji akurasi dilakukan dalam dua jenis, yaitu uji akurasi geometri bangunan dan uji akurasi LOD. Uji akurasi geometri bangunan dilakukan dengan mengubah file multipatch hasil model menjadi bentuk poligon footprint kembali. Poligon hasil multipatch ini akan dibandingkan dengan data footprint bangunan yang asli dalam aspek keliling  dan  luasnya.  Uji  pertama  dilakukan  terhadap  hasil  keliling  yang  dihasilkan  model.  Semua  segmen bangunan  sebanyak  2.506  segmen  yang  terbentuk  diikutsertakan  dalam  perhitungan  akurasi  ini.  Nilai root mean square error (RMSE) akan dihitung menggunakan rumus berikut.
𝜎 = √ ∑ (𝑥 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 − 𝑥 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑠𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
Dengan 𝜎 adalah standar deviasi, 𝑥 adalah datanya, dan 𝑛 adalah jumlah data. Perhitungan awal mendapatkan nilai RMSE 2,7 m. Hasil tersebut tidak dapat diterima karena berada di atas syarat ketelitian pemodelan LOD 2 yaitu akurasi geometri sebesar < 2 m (Zheng, dkk., 2017)) sehingga perlu dilakukan perbaikan model. Hasil perhitungan setelah perbaikan model didapatkan RMSE sebesar 0,92 m. Nilai tersebut dapat diterima karena berada dibawah standar yang disyaratkan.
Uji kedua dilakukan terhadap hasil luas yang dihasilkan oleh model. dalam uji akurasi luas ini menggunakan standar nilai persentase kesalahan sebesar < 2%. Standar yang digunakan adalah Spesifikasi Teknis Peraturan Menteri Negara Agraria (PMNA), Kepala Badan Pertanahan Nasional (BPN) Nomor 3 Tahun 1997. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk  menghitung persentase kesalahan.
% 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑥 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙 − 𝑥 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑠𝑖 𝑥 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑠𝑖
× 100%
(2)
Model  dapat  diterima  jika  memiliki  nilai  persentase  kesalahan  kurang  dari  dua  persen.  Berdasarkan  hasil perhitungan yang dilakukan pada model kota yang dihasilkan, didapatka nilai persentase kesalahan sebesar 0,34% . Angka ini menunjukkan bahwa model kota bisa diterima.
Uji statistik dilakukan dengan menggunakan uji t dan uji z . Uji ini dipilih berdasarkan data yang dimiliki yaitu memiliki  rata-rata  dan  jumlah  data  yang  ada.  Jika  datanya  memiliki  jumlah  kurang  dari  30  maka  akan dilakukan uji t . jika datanya memiliki jumlah lebih dari 30 maka akan dilakukan uji z . Uji ini akan diterapkan pada  masing-masing  perhitungan  keliling  dan  luas  tipe  atap  dan  jenis  bangunan.  Level  signifikan  yang digunakan adalah 0,1 dengan tingkat kepercayaan 90%. Uji statistik akan dilakukan menggunakan uji dua sisi atau two-tail test. Hasil yang didapatkan adalah tidak ada perbedaan signifikan pada perhitungan keliling dan luas antara poligon model dan poligon original.
Uji yang terakhir adalah uji akurasi terhadap LOD. Secara garis besar, dari 955 bangunan ada pada lokasi studi terdapat 822 bangunan yang berhasil dimodelkan dengan benar serta 133 bangunan yang gagal dimodelkan, sehingga terdapat 86,07% bangunan yang termodelkan dengan baik. Nilai tersebut menunjukkan bahwa model ini dapat diterima. Namun untuk mengetahui kesalahan tiap bangunan perlu adanya pengujian lebih lanjut. Oleh karena itu dipilih 30 bangunan untuk dihitung nilai completeness, correctness, dan quality . Bangunan yang dipilih ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Bangunan yang dipilih untuk didetailkan kesalahannya. Terlihat bahwa pemilihan bangunan dilakukan merata diseluruh area penelitian dan juga bermacam-macam tipe bangunan.
Uji ini dilakukan dengan membandingkan jumlah roof plane dalam model dan dalam data validasi. Berikut adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai completeness, correctness, dan quality.
𝐶𝑜𝑚𝑝𝑙𝑒𝑡𝑒𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (3) 𝐶𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (4)
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 (5)
TP ( True Positive ) adalah jumlah objek yang terdeteksi sebagai bangunan dalam model dan terletak pada lokasi yang sama pada data validasi. FP ( False Positive ) yang juga disebut commission error adalah jumlah objek yang tidak ada dalam data validasi tetapi ada dalam model. Sedangkan FN ( False Negative ) yang juga disebut omission  error adalah  jumlah  objek  dalam  data  validasi  yang  tidak  ada  dalam  model  (Turksever,  2015). Gambar 14 menunjukkan cara menghitung TP, FP, dan FN pada suatu bangunan.
Gambar 14. Cara menghitung parameter untuk menghitung nilai completeness, correctness, dan quality pada suatu bangunan. Angka berwarna kuning menunjukkan TP, angka berwarna ungu menunjukkan FP, dan angka berwarna putih menunjukkan FN.
Berikut adalah tabel perhitungan completeness, correctness, dan quality dari 30 bangunan.
Tabel 4. Perhitungan completeness, correctness, dan quality pada 30 bangunan
No TP FP FN Completeness  Correctness  Quality 1 9 0 2 81,8 100,0 81,8 2 17 1 0 100,0 94,4 94,4 3 10 6 8 55,6 62,5 41,7 4 10 1 0 100,0 90,9 90,9 5 11 3 2 84,6 78,6 68,8 6 47 28 0 100,0 62,7 62,7 7 6 22 1 85,7 21,4 20,7 8 4 0 4 50,0 100,0 50,0 9 5 0 2 71,4 100,0 71,4 10 2 0 3 40,0 100,0 40,0 11 9 5 0 100,0 64,3 64,3 12 3 0 1 75,0 100,0 75,0 13 4 5 2 66,7 44,4 36,4 14 4 4 5 44,4 50,0 30,8 15 2 0 2 50,0 100,0 50,0 16 4 0 1 80,0 100,0 80,0 17 3 0 1 75,0 100,0 75,0 18 5 1 0 100,0 83,3 83,3 19 6 0 2 75,0 100,0 75,0 20 1 2 1 50,0 33,3 25,0 21 7 2 0 100,0 77,8 77,8 22 4 3 4 50,0 57,1 36,4 23 3 3 3 50,0 50,0 33,3 24 7 5 0 100,0 58,3 58,3 25 4 2 2 66,7 66,7 50,0 26 11 3 0 100,0 78,6 78,6
27 4 4 0 100,0 50,0 50,0 28 6 1 2 75,0 85,7 66,7 29 16 2 0 100,0 88,9 88,9 30 3 0 2 60,0 100,0 60,0
Dari Tabel 4 diatas dapat dilihat bahwa dari 30 bangunan yang gagal dimodelkan namun kesalahannya masih dapat  diterima  yaitu  bangunan  nomor  2,  4,  dan  29.  Nilai  yang  dilihat  adalah  kolom quality .  Nilai  tersebut memenuhi toleransi yang disyaratkan yaitu 85%. Hal ini menunjukkan bahwa jika suatu bangunan sudah gagal untuk dimodelkan, hal yang harus dilakukan adalah mendetailkan segmentasi. Metode semi automatis cukup baik untuk memodelkan kota 3D secara keseluruhan dan memiliki ketelitian yang cukup baik. Namun tentu terdapat kesalahan-kesalahan yang berasal dari sistem seperti wrong direction dan perlu pengembangan lagi kedepannya. Pada tingkat LOD2, metode ini baik digunakan di pemukiman dan perumahan namun tidak cukup baik pada gedung tinggi tipe apartemen karena memiliki atap yang unik dan kompleks.

## Kesimpulan
Dari  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  dihasilkan  berupa  955  bangunan,  2.506 segmentasi atap, 2.866 pohon, 476 lampu jalan, dan 74 ruas jalan. Berdasarkan uji akurasi yang dilakukan, ketelitian geometri keliling yang dihasilkan sebesar 0,92 m dari 2 m. Ketelitian luas yang dihasilkan sebesar 0,34% kesalahan luas dari toleransi 2%. Sedangkan ketelitian level of detail (LOD) level 2 sebesar 86,07% dari  toleransi  85%.  Uji  akurasi  terhadap  geometri  dan  tingkat  LOD2  menunjukkan  bahwa  metode  semi automatik dapat menghasilkan model kota tiga dimensi yang cukup akurat. Penerapan roof rule pada bangunan di area penelitian menghasilkan lima tipe atap, yaitu pelana ( gable ), limas ( hip ), datar ( flat ), kubah ( dome ), dan mansard. Tipe atap yang dominan adalah tipe datar, pelana, dan limas. Sedangkan tipe kubah dan mansard hanya  sebagai  pelengkap.  Bentuk  atap  yang  dihasilkan  terbatas  pada  pilihan  yang  terdapat  pada  perangkat lunak. Gedung tinggi jenis apartemen adalah tipe bangunan yang sulit untuk dimodelkan. Selanjutya adalah perumahan kemudian permukiman. Tingkat kesulitan diukur berdasarkan kompleksitas atap masing-masing bangunan. Kesalahan yang terjadi dalam pemodelan berasal dari kurang atau lebihnya segmentasi atap. Hal ini bisa diatasi dengan mengulang segmentasi atap menggunakan foto udara.
Untuk penelitian selanjutnya bisa dilakukan dengan membuat algoritma segmentasi atap yang akurat. Selain itu bisa juga menerapkan aplikasi yang menggunakan model kota 3D seperti untuk kebencanaan dan energi terbarukan. Diharapkan penelitian ini bisa digunakan untuk mengembangkan perangkat lunak yang sudah ada dan menjadi acuan untuk penelitian terkait metode semi automatis selanjutnya.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  Z.M.F.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi Republik Indonesia yang telah memberikan dukungan finansial melalui Beasiswa Bidik Misi tahun 2016  – 2020.  Terima  kasih  juga  kepada  Dinas  Cipta  Karya  dan  Tata  Ruang  Kota  Surabaya  yang  telah  membantu dalam pengumpulan data. Terima kasih juga kepada ESRI Indonesia yang telah memberikan lisensi perangkat lunak dan membantu dalam pengolahan data selama penelitian.

## Daftar Pustaka
Atmaja,  A.A.,  Prasetyo,  Y.,  Haniah,  H.  (2016). Deteksi  Objek  Berbahaya  dan  Pemodelan  3D  Jaringan  Kelistrikan Menggunakan  Teknologi  LiDAR  (Studi  kasus:  Koridor  jaringan  kelistrikan  di  Kabupaten  Gowa,  Sulawesi Selatan, Indonesia) . Jurnal Geodesi Undip 5:57-67. Batara, Y.D. (2012 ). Pembuatan Model Tiga Dimensi (3D) Sistem Informasi Geografis (SIG) untuk Visualisasi Wilayah Kota . Jurnal POROS TEKNIK 4: 14-18. Effendi, Z. (2017). Gaet Investor, Surabaya Siapkan Foto Udara dan Peta Lidar . news.detik.com/berita-jawa-timur/d- 3406572/gaet-investor-surabaya-siapkan-foto-udara-dan-peta-lidar diakses pada Selasa, 25 Februari 2020. Open Geospatial Consortium (OGC). (2012). OGC City Geography Markup Language (CityGML) Encoding Standard. Parish, Y.I.H., Muller, P. (2001). Procedural Modeling of Cities . Zurich: ETH Zurich.
Suwandi, L. (2017). Memanfaatkan Data 3D untuk Perencanaan Kota . https://medium.com/@lusisuwandi/memanfaatkan-data-3d-untuk-perencanaan-kota-60474446e3bf, diakses pada 3 Januari 2020.
Turksever,  S.  (2015). 3D  Modeling  with  City  Engine. Turki:  Istanbul  Technical  University.  DOI: 10.13140/RG.2.2.30548.30085
Zheng,  Y.,  Weng,  Q.,  dan  Zheng,  Y.  (2017).  “ A  Hybrid  Approach  for  Three-Dimensional  Building  Reconstruction  in Indianapolis from LiDAR Data” . Remote Sensing Journal 9: 310.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .