Abstrak—Informasi akurat terkait konektivitas hidrologi akan diperlukan  dalam  aliran  permukaan  daratan  yang  terkena dampak bencana alam. Seperti halnya pada wilayah Kecamatan Kebumen yang merupakan daerah dengan tingkat kerawanan banjir tinggi, termasuk di daerah sekitar Sungai Kedungbener. DEM  resolusi  tinggi  yang  dihasilkan  dari  data  LiDAR  dapat memetakan kondisi permukaan daratan secara akurat, namun memiliki  tingkat  kekasaran  dan  kompleksitas  yang  tinggi. Metode  penghalusan  feature-preserving  dan  edge-preserving secara umum dapat menghasilkan smoothed DEM LiDAR yang optimal  pada  nilai  parameter  tertentu  dalam  algoritmanya. DEM  LiDAR  optimal  untuk  kedua  metode  penghalusan (FPDEM-S dan EPDEM-S) ditentukan berdasarkan konsistensi efek penghalusannya pada tiap-tiap parameter algoritma. DEM optimal  didapatkan  pada  parameter  kernel  size  25-31  piksel; normal  difference  threshold  20 o -25 o ;  iterasi  10  kali  (metode feature preserving) dan sigma spasial 1,7-2,3 piksel; sigma range 2,0-10,0  meter  (metode  edge-preserving) . Jaringan  drainase yang  dihasilkan  dari  FPDEM-S  dan  EPDEM-S  dapat mengidentifikasi  hingga  fitur  drainase  kecil  di  sekitar  sawah dan pemukiman. FPDEM-S dan EPDEM-S memiliki karakteristik  morfometri  aliran  dan  watershed  yang  hampir sama,  dengan  rasio  panjang  aliran  pada  FPDEM-S  memiliki konsistensi  7%  lebih  baik.  Kedua  DEM  menghasilkan karakteristik bentuk watershed oval mendekati sirkular .
Kata  Kunci—DEM  LiDAR,  Feature-Preserving  Smoothing, Edge-Preserving  Smoothing,  Drainase,  Watershed,  Stream, Morfometri.

## I. PENDAHULUAN
ERUBAHAN  iklim  yang  meningkat  mengakibatkan adanya kebutuhan untuk mengidentifikasi dan memetakan  konektivitas  hidrologi  ( hydrologic  connectivity ) secara  akurat  pada  aliran  permukaan  daratan  yang  terkena dampak bencana alam. Maka dari itu, pemanfaatan teknologi ranging mengandalkan Light  Detection  and  Ranging (LiDAR)  dan  ketinggian  permukaan  digunakan  untuk menentukan aliran permukaan [1].
Teknik terrain mapping modern menggunakan data Light Detection and Ranging (LiDAR) memungkinkan terbentuknya Digital  Elevation  Model (DEM)  dengan resolusi  digital  yang  akurat  [2].  Pada  data  dengan  resolusi spasial  yang  lebih  tinggi,  kondisi  topografi  yang  terekam akan  lebih  kompleks,  mengingat  permukaan  topografi yang sangat  variatif,  sehingga  hal  tersebut  akan  berpengaruh kepada  kekasaran  ( roughness )  pada  DEM  LiDAR  yang dihasilkan [3]. Hal tersebut seringkali tidak diinginkan karena
dampaknya  pada  karakteristik  topografi  skala  besar,  serta berpotensi mengacaukan identifikasi dan pengukuran indeks geomorfometrik  seperti  kelerengan/ slope ,  aspek,  dan  arah aliran [4].
Metode filtering seperti mean  filtering,  median  filtering, dan low pass filtering sering diaplikasikan pada model elevasi digital  untuk  meminimalisir error/spike dan  kekasaran permukaan  pada  skala  kecil  ( small-scale  roughness )  [4-6]. Namun,  beberapa  metode low  pass  filtering memiliki kecenderungan  untuk  mengaburkan  sisi  tepi/ edges untuk ketinggian  yang  signifikan,  serta  mengaburkan slope dan aspek [7].
Metode edge-preserving low pass filter dapat mempertahankan  fitur edges menghaluskan  rekaman data/sinyal short-scale yang  tidak  terstruktur  pada  sebuah citra  [8].  Sehingga  teknik  tersebut  dapat  berguna  untuk menghasilkan  fitur  drainase  pada  DEM  LiDAR.  Teknik feature-preserving  smoothing biasanya  digunakan  untuk proses penghalusan data 2,5D atau 3D. Teknik ini berpotensi cocok digunakan untuk pemrosesan data terrain [9]. Kedua metode  penghalusan  yang  digunakan  memungkinkan tereliminasinya  kekasaran  skala  kecil  namun  tetap mempertahankan  objek  mayor  maupun  fitur  tepian/ edges pada DEM LiDAR.
Sungai  Kedungbener  berada  pada  Daerah  Aliran  Sungai (DAS) Lukulo dengan sebagian besar wilayah yang dilintasi adalah  Kecamatan  Kebumen.  Sekitar  80,4%  wilayah Kecamatan  Kebumen  merupakan  daerah  dengan  tingkat kerawanan  banjir  yang  tinggi.  Dimana  salah  satu  daerah paling  rawan  adalah  pada  sekitar  Sungai  Kedungbener, sehingga  data  yang  akurat  akan  diperlukan  untuk  analisis hidrologi di daerah tersebut [10].
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data LiDAR  untuk  pembuatan  DEM  dengan  resolusi  0,5  meter. Fitur  drainase  kecil  seringkali  mengontrol  pola  drainase permukaan  yang  dimodelkan  dari  data  DEM.  Kemampuan DEM LiDAR untuk mewakili fitur drainase skala kecil inilah yang memberikan justifikasi dalam penggunaan sumber data.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengeksplorasi  dua  teknik  penghalusan  data  DEM  LiDAR yaitu  teknik edge-preserving  low  pass  filter dan feature- preserving  smoothing untuk  menghasilkan  fitur  drainase secara  akurat  sehingga  dapat  diidentifikasi  perbedaan karakteristik aliran dan morfometri dari kedua metode yang dilakukan.

## Analisis Identifikasi Jaringan Drainase Permukaan Menggunakan Metode Penghalusan DEM LiDAR
Feature-Preserving Dan Edge-Preserving Smoothing (Studi Kasus: Sungai Kedungbener, Kecamatan Kebumen)
Arizal Bawasir dan Hepi Hapsari Handayani Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : hapsari@geodesy.its.ac.id
P

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  mengambil  lokasi  di  wilayah  Sungai Kedungbener  (Daerah  Aliran  Sungai  Luk  Ulo)  pada Kecamatan Kebumen, Kabupaten Kebumen. Tepatnya pada wilayah sekitar Bendungan Sumberadi (Gambar 1). Rincian koordinat  ujung  ke  ujung  cakupan  sungai  adalah (7°39'38.46"LS  &  109°42'34.36"BT)  dan  (7°41'15.95"LS 109°41'31.36"BT)  atau  berada  di  NLP  1408-132  pada  Peta RBI skala 1:25.000.

## B. Data dan Peralatan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:  (1)  Data  LiDAR point  cloud wilayah  Sungai Kedungbener,  Kecamatan  Kebumen,  Kabupaten  Kebumen. (2) Data Ortofoto wilayah Sungai Kedungbener, Kecamatan Kebumen,  Kabupaten  Kebumen.  (3)  Data  DEMNAS  Grid 1408-13 wilayah Kabupaten Kebumen.
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah sebagai  berikut:  (1)  Perangkat  keras  yang  terdiri  dari seperangkat  laptop.  (2)  Perangkat  lunak  yang  terdiri  dari sistem  operasi  Windows  10,  QGIS  3.16  (dengan  Whitebox Tools  dan  GRASS  GIS),  ArcGIS  10.5,  Global  Mapper  19, dan Microsoft Office 365.

## C. Tahap Pengolahan Data
1) DEM Generation
Data  LiDAR  di-input untuk  dilakukan  klasifikasi ground dan non-ground. Pembentukan  DEM  dilakukan  dengan menggunakan klasifikasi ground saja. Proses ini
menghasilkan  data  DEM  LiDAR  awal  sebelum  dilakukan proses penghalusan/ smoothing.
2) Pengaturan Parameter Metode Penghalusan
Proses smoothing/ penghalusan  dilakukan  pada  DEM LiDAR  dengan  dua  metode,  yaitu feature-preserving smoothing dan edge-preserving smoothing . Metode feature- preserving memiliki tiga parameter dalam proses penghalusannya, yaitu parameter ukuran filter kernel ( kernel size ), batas selisih sudut normal ( normal different threshold ), dan iterasi ( iterasi ) [11]. Pada penelitian ini ketiga parameter berturut-turut  dinotasikan  sebagai  N,  θ T ,  dan  I.  Sedangkan metode edge-preserving pada  penelitian  ini  menggunakan metode edge-preserving  filtering tradisional  yaitu Bilateral Filter dengan dua parameter yang terdiri dari sigma spasial ( 𝜎 𝑆 ) dan sigma intensitas/ sigma range ( 𝜎 𝑅 ) [12]. Pengaturan variasi  nilai  pada  setiap  parameter  untuk  kedua  metode smoothing akan  dilakukan  pada  DEM  LiDAR  agar didapatkan rentang nilai parameter yang optimal.

## 3) Asesmen Circular Variance of Aspect (CVA)
Asesmen  CVA  dilakukan  pada  DEM  untuk  mencirikan kompleksitas  bentuk  permukaan/tekstur  pada  filter  kernel (skala spasial) tertentu pada DEM hasil smoothing (DEM-S). CVA bernilai 0,0 untuk area halus dan mendekati 1,0 di area dengan kekasaran permukaan tinggi atau topografi kompleks.
Model  konseptual  dari  dampak  penghalusan  DEM  yang ideal dapat dilihat pada CVA scale signature . Garis biru pada Gambar  2  menunjukkan  pola circular  variance  of  aspect (CVA) untuk DEM awal dan garis merah menunjukkan efek dari  penghalusan/ smoothing yang  ideal  [12].  Artinya, penghalusan  harus  menghasilkan  penekanan  kompleksitas permukaan  pada  skala  yang  lebih  kecil,  sementara kompleksitas skala yang lebih besar tidak terpengaruh [11].
Gambar 1. Peta lokasi penelitian.
Gambar 2. Model konseptual dari efek penghalusan DEM dalam grafik skala CVA ( CVA scale signature ).
Tabel 1.
Parameter linier dan areal pada analisis morfometri
Parameter Morfometri Simbol & Formula Aspek Linier Strahler stream order 𝑢 Stream number 𝑁 𝑢 Stream length 𝐿 𝑢 Bifurcation ratio 𝑅 𝑏 Stream length ratio 𝑅 𝐿 Aspek Areal Luas watershed 𝐴 Keliling watershed 𝑃 Panjang watershed 𝐿 𝑏 Drainage density 𝐷 𝑑 = 𝐿 𝑢 /𝐴 Stream frekuency 𝐹 𝑠 = 𝑁 𝑢 /𝐴 Texture ratio 𝑅 𝑇 = 𝑁 1 /𝑃 Elongation ratio 𝑅 𝑒 = (2√𝐴/𝜋)/ 𝐿 𝑏 Circularity ratio 𝑅 𝑐 = (4𝜋𝐴)/𝑃 2
Form factor ratio 𝑅 𝑓 = 𝐴/𝐿 𝑏 2
Tabel 2.
Rincian pengaturan pada variasi nilai tiga parameter metode penghalusan Ukuran Kernel (Piksel) Normal  Difference Threshold (Derajat) Iterasi 3 × 3 5,0 o 1 7 × 7 10,0 o 3 11 × 11 15,0 o 5 17 × 17 20,0 o 7 25 × 25 25,0 o 10 31 × 31 35,0 o 13 51 × 51 50,0 o 15
Asesmen  CVA  dilakukan  untuk  setiap  pengaturan  nilai parameter  pada  kedua  metode smoothing untuk  melihat pengaruh  penghalusan  serta  konsistensi  model  CVA  pada beberapa  skala  spasial,  sehingga  dapat  ditentukan  rentang optimal nilai pada masing-masing parameter.

## 4) Identifikasi Fitur Drainase dan Daerah Aliran/Watershed
Pemrosesan jaringan drainase dilakukan untuk DEM hasil penghalusan feature-preserving (FPDEMS),  DEM  hasil penghalusan edge-preserving ,  serta  data  DEMNAS.  Proses pembentukan jaringan drainase  ini dilakukan pada software ArcGIS  menggunakan  fitur Hydrology  Analysis dengan tahapan  meliputi: DEM  Input  > Pengisian/ Fill  Sinks  > Pendefinisian  Arah  Aliran  Piksel  ( Flow  Direction)  > Akumulasi  Aliran  ( Flow  Accumulation ) > Pendefinisian Fitur  Aliran  ( Stream  Definition ) > Segmentasi  Aliran ( Stream  Segmentation ) >  Strahler  Stream  Order  > Pendefinisian Daerah Tangkapan/ Catchment.
5) Analisis Morfometri Aliran dan Watershed
Morfometri pada watershed merupakan ukuran kuantitatif karakteristik watershed yang  terkait  dengan  aspek geomorfologi dan proses aliran air permukaan di suatu daerah [13]. Analisis morfometri meliputi 3 aspek, yaitu aspek linier, aspek areal, dan aspek relief [14-15].
Pada  penelitian  ini,  analisis  morfometri  pada  tiga  DEM (FPDEMS,  EPDEMS,  dan  DEMNAS)  menggunakan  aspek linier  dan aspek  areal dengan penghitungan parameter pada Tabel  1  [17].  Dimana 𝑁 1 adalah  jumlah  aliran/ stream pada orde pertama.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Nilai Optimal pada Parameter Penghalusan
Nilai  optimal  parameter  untuk  dua  metode  penghalusan ( feature-preserving dan edge-preserving ) ditentukan setelah data point  cloud LiDAR  diproses  menjadi  data Digital Elevation  Model (DEM)  menggunakan  klasifikasi  fitur ground .  Dalam  penentuan  rentang  nilai  optimal,  dilakukan penghalusan  pada  DEM  dengan  pengaturan  nilai  parameter yang bervariasi [11]. Sehingga didapatkan efek penghalusan yang  konsisten  serta  tetap  mempertahankan  objek mayor/penting pada DEM LiDAR.
1) Nilai Optimal pada Parameter Metode Feature-

## Preserving Smoothing
Metode  penghalusan feature-preserving menggunakan pendekatan  yang  sama  dengan  penghalusan  data  3D. Algoritma feature-preserving terdiri atas komponen/parameter  ukuran  kernel  (N),  batas  selisih  sudut normal/ normal difference threshold (θ T ), dan iterasi (I). Tabel 2  menunjukkan  rincian  variasi  pengaturan  pada  nilai  tiga parameter  metode  penghalusan feature-preserving pada DEM LiDAR.
Nilai optimal masing-masing parameter ditentukan dengan melihat  kecenderungan  konsistensi  pada  efek  penghalusan seiring  dengan  bertambahnya  nilai  parameter  serta  efeknya secara  visual  pada  objek-objek  mayor/penting.  Beberapa hasil  penghalusan  (Gambar  3)  pada  tiga  parameter  metode feature-preserve  smoothing, serta  gambaran  efeknya  dalam grafik skala CVA (Gambar 4).
Gambar 3. Beberapa hasil penghalusan dengan pengaturan variasi nilai pada  3  parameter feature-preserving  smoothing .  (a)  hasil  untuk parameter N, (b) hasil untuk parameter θ T , (c) hasil untuk parameter I. (a) (b) (c)
Gambar 4. Grafik skala CVA pada parameter ukuran kernel (a), normal difference threshold (b), dan iterasi (c).
Berdasarkan  grafik  skala  CVA,  efek  penghalusan  mulai serupa/konsisten  pada  nilai  N=25,  θ T =  20 o ,  dan  I=10. Sehingga  perbedaan  efek  penghalusan  akan  sangat  kecil untuk pengaturan nilai yang lebih tinggi. Untuk melihat pola konsistensi  dalam  penentuan  parameter  optimal,  dilakukan perhitungan  selisih  nilai  CVA  (menggunakan root  mean square error)  antara  variasi  nilai  parameter  dengan  DEM awal, seperti terlihat pada Gambar 5.
Rentang  nilai  optimal  tiga  parameter feature-preserving smoothing pada  DEM  area  studi  ditentukan  pada  ukuran kernel  25-31  piksel; threshold (θ T )  20 o -25 o ;  dan  iterasi  10 kali.  Selain  karena  konsistensi  efek  penghalusannya  berda untuk variasi nilai parameter yang lebih tinggi (berdasarkan skala CVA), nilai optimal di atas dipilih karena penghalusan
pada  rentang  nilai  tersebut  menghasilkan  DEM  yang  tidak terlampau  halus  dan  tetap  mempertahankan  objek  mayor. DEM  dengan  penghalusan feature-preserve yang  sudah optimal  selanjutnya  disebut Feature-preserving  Smoothed DEM (FPDEM-S).
2) Nilai Optimal pada Parameter Metode Edge-Preserving

## Smoothing
Metode  penghalusan edge-preserving  smoothing terdiri atas  dua  komponen/parameter  utama  dalam  algoritmanya, yaitu sigma spasial ( 𝜎 𝑆 ) sebagai efek blur, serta sigma range / intensitas  ( 𝜎 𝑅 )  sebagai  penghalusan  pada  intensitas  ( edge- preserving ). Tabel 3 menunjukkan rincian variasi pengaturan nilai  pada  dua  parameter  metode  penghalusan edge- preserving pada  DEM  LiDAR  pengaturan  pada  parameter ukuran  kernel  ( 𝜎 𝑆 )  menggunakan  nilai 𝜎 𝑅 =  0,5,  variasi parameter 𝜎 𝑅 menggunakan nilai 𝜎 𝑆 =1,0 (Gambar 6). Untuk parameter 𝜎 𝑅 ,  pemberian  variasi  nilai  secara  umum  tidak
Gambar  5.  RMSE  antara  DEM  hasil feature-preserve  smoothing (dengan  variasi  pengaturan  nilai  parameter)  terhadap  DEM awal/original.
Gambar 6. Beberapa hasil penghalusan dengan pengaturan variasi nilai pada  dua  parameter edge-preserving  smoothing .  (a)  hasil  untuk parameter 𝜎 𝑆 , (b) hasil untuk parameter 𝜎 𝑅 .
Gambar 7. Grafik skala CVA pada parameter 𝜎 𝑆 (b) dan 𝜎 𝑅 (b).
Gambar  8.  RMSE  antara  DEM  hasil edge-preserving  smoothing (dengan  variasi  pengaturan  nilai  parameter)  terhadap  DEM awal/original.  Parameter 𝜎 𝑆 (a)  tidak  memberikan  efek  penghalusan yang mirip/konsisten seiring bertambahnya variasi nilai parameter.
0,09 0,11 0,13 0,15 0,17 0,19 0,21 0,23 0,25 0,27 0,29 1 10 100 1000 A ver ag e CV A Skala Spasial (Filter Kernel) Sigma Spatial DEM Awal Kernel 0,3 0,7 1,0 1,3 1,7 2,3 5,0 7,5 (a) 0,22 0,23 0,24 0,25 0,26 0,27 0,28 1 10 100 1000 A ver ag e CV A Skala Spasial (Filter Kernel) Sigma Range DEM Awal 0,1 0,2 0,4 0,7 1,1 2,0 3,0 6,0 10,0 (b)
mempengaruhi  hasil smoothing secara  signifkan.  Secara visual,  efek edge-preserve mulai  terlihat  pada  nilai  0,2  dan kemudian  efek  penghalusan  serupa/konsisten  pada  nilai  2,0 atau  lebih  tinggi.  Namun  untuk  parameter 𝜎 𝑆 ,  berdasarkan grafik  skala  CVA  (Gambar  7)  dan  grafik  RMSE  terhadap DEM  awal  (Gambar  8),  penghalusan  ternyata  memberikan efek  yang  semakin  blur  pada  DEM  dan  tidak  menandakan adanya  konsistensi  seiring  bertambahnya  variasi  nilai parameter.
Sehingga  penentuan  rentang  nilai  optimal  ditentukan dengan  membandingkan  tingkat  kompleksitas  ke-sembilan DEM  variasi 𝜎 𝑆 terhadap  FPDEM-S  (hasil  penghalusan feature-preseving yang sudah optimal) dengan maksud untuk mendapatkan  efek  penghalusan  yang  serupa.  Penghitungan RMSE  nilai  CVA  antara  sembilan  DEM  variasi 𝜎 𝑆 dengan FPDEM-S  (N=25,  θ T =20 o ,  I=10).  Parameter 𝜎 𝑅 disamakan pada  nilai  6,0  dilakukan  untuk  membandingkan  efek penghalusan  antara  sembilan  DEM  variasi 𝜎 𝑆 dengan FPDEM-S (hasil penghalusan feature-preserving yang sudah optimal) (Tabel 4 dan Gambar 8).
Nilai RMSE terkecil berdasarkan Tabel 4  diperoleh pada 𝜎 𝑆 =1,7  hingga 𝜎 𝑆 =2,3.  Sehingga  rentang  nilai  optimal parameter 𝜎 𝑆 dipilih pada rentang 1,7-2,3. Sementara untuk parameter 𝜎 𝑅 ,  nilai  optimal  dipilih  pada  rentang  2,0-10,0 berdasarkan konsistensi pada efek penghalusan (skala CVA). DEM dengan penghalusan edge-preserve yang sudah optimal selanjutnya  disebut Edge-preserving  Smoothed  DEM (EPDEM-S).

## B. Hasil Identifikasi Fitur Drainase
Identifikasi fitur drainase pada grid DEM pada penelitian ini  (FPDEM-S,  EPDEM-S,  DEMNAS)  secara  umum meliputi pengisian sink , pendefinisian arah flow/ aliran piksel, akumulasi aliran/ flow accumulation, pendefinisian stream/ aliran  drainase,  pendefinisian  Orde  Strahler,  serta delineasi watershed/ daerah  aliran.  Dalam  pendefinisian aliran, penentuan batas nilai akumulasi aliran menjadi sangat penting.  Dikarenakan  nilai  akumulasi  aliran  pada  masing- masing  piksel  memiliki  arti  jumlah  sel/piksel  sekitar  yang mengalir menuju piksel tersebut. Sehingga nilai batas/ threshlod yang berbeda menghasilkan turunan jaringan drainase  yang  berbeda  terkait  dengan  panjang  dan  jumlah fitur stream [16].  Pada Tabel 5 tanda **  menunjukkan hasil  jaringan  drainase  digunakan  untuk  identifikasi  fitur drainase  kecil  pada  foto  udara,  sedangkan  *  hasil  jaringan drainase digunakan untuk analisis morfometri.
Pada  akhirnya,  penentuan  besaran threshlod pada  nilai akumulasi  aliran  bergantung  pada  tujuan  penelitian  [17]. Gambar  9  merupakan  hasil  identifikasi  fitur  drainase  (4 threshold nilai akumulasi aliran yang berbeda) di area studi menggunakan FPDEM-S.
Berdasarkan  Gambar  9,  semakin  kecil threshold yang diberikan,  maka  semakin  panjang  dan/atau  banyak stream yang  terdefinisi  dari  grid  DEM.  Dalam  penelitian  ini digunakan threshold 1% dari nilai maksimal akumulasi aliran masing-masing  DEM  untuk  visualisasi  dan  analisis
Tabel 3. Rincian pengaturan pada variasi nilai dua parameter metode penghalusan edge-preserving pada DEM LiDAR
Sigma Spasial (Piksel) Sigma Range (meter) 0,3 0,1 0,7 0,2 1,0 0,4 1,3 0,7 1,7 1,1 2,3 2,0 3,3 3,0 5,0 6,0 7,5
10,0 Tabel 4.
RMSE nilai CVA antara sembilan DEM variasi 𝜎 𝑆 dengan FPDEM-S
Sigma Spasial ( 𝜎 𝑆 ) RMSE Nilai CVA 0,3 0,0254 0,7 0,0229 1,0 0,0190 1,3 0,0146 1,7 0,0091 2,3 0,0048 3,3 0,0127 5,0 0,0247 7,5 0,0359 Tabel 5.
Rincian beberapa nilai threshold akumulasi aliran untuk data FPDEM- S, EPDEM-S, DEMNAS.
Flow Acc. Threshold Value FPDEM-S EPDEM-S DEMNAS Nilai Maksimum 28966584 28837680 53546 Threshold 1,00% 289666* 288377* 535* Threshold 0,50% 144833 144188 268 Threshold 0,25% 72416 72094 134 Threshold 0,10% 28967** 28838** 54 Gambar  9.  Fitur  drainase  FPDEM-S  dengan  empat threshhold nilai akumulasi  aliran.  (a) threshold 0,10%  dari  nilai  akumulasi  aliran maksimal,  (b) threshold 0,25%,  (c) threshold 0,50%,  (d) threshold 1,00%.
morfometri.  Hal  ini  didasarkan  pada  area  studi  yang  tidak terlalu luas serta variasi ketinggian/relief yang relatif kecil.
Secara  visual  menggunakan  bantuan  foto  udara,  hasil jaringan  drainase  dengan threshold nilai  akumulasi  aliran 0,10%  (FPDEM-S  dan  EPDEM-S)  dapat  mengidentifikasi fitur  drainase  besar  (Sungai  Kedungbener),  cabang  sungai, serta  beberapa  fitur  drainase  kecil  di  sekitar  sawah  dan pemukiman (Gambar 10). Terdapat pula fitur drainase yang teridentifikasi pada objek  yang  ditutupi  pepohonan. Namun tidak  dapat  mengidentifikasi  fitur  drainase  seperti  selokan kecil yang memiliki lebar kurang dari resolusi DEM LiDAR yang  digunakan  (0,5  m).  Selain  itu,  beberapa stream pada
orde awal (orde 1) terdefinisi pada daratan ( overland flow ).
Gambar  11-14  merupakan  jaringan  drainase  dengan threshold 1%  (FPDEM-S,  EPDEM-S,  dan  DEMNAS) beserta catchment  area ( watershed )  pada  masing-masing jaringan drainase DEM.

## C. Analisis Morfometri Aliran dan Watershed
Parameter  dalam  analisis  morfometri  pada  penelitian  ini meliputi dua aspek, yaitu aspek linier dan aspek areal. Seperti pada Tabel 1, aspek linier meliputi karakteristik stream /fitur aliran pada jaringan drainase. Sementara aspek areal meliputi karakteristik watershed dan hubungannya dengan stream di dalamnya.

## 1) Aspek Linier Jaringan Drainase
Parameter linier yang dihitung untuk jaringan drainase di area  studi  meliputi  jumlah  aliran  pada  tiap  orde  ( 𝑢 ),  rasio bifurkasi/percabangan  ( 𝑅 𝑏 ),  total  panjang  aliran  ( 𝐿 𝑢 ),  rasio panjang  aliran /length  ratio ( 𝑅 𝐿 )  Tabel  6  merupakan karakteristik aliran berdasarkan parameter linier morfometri pada FPDEM-S (Gambar 11), EPDEM-S (Gambar 12), dan DEMNAS (Gambar 13).
Hasil  pemetaan  parameter  linier  menunjukkan  bahwa drainase  EPDEM-S  menghasilkan  jumlah stream sedikit lebih  banyak  daripada  FPDEM-S.  Pada  Tabel  6  tanda  (*) menunjukkan  perhitungan  rata-rata bifurcation  ratio ( 𝑅 𝑏̅ ) menggunakan  bobot  jumlah  aliran  yang  terlibat  dalam perhitungan rasio [14].
Hal ini dikarenakan FPDEM-S di area studi mendefinisikan jumlah aliran orde terendah (1) lebih banyak, sehingga  berpengaruh  terhadap  jumlah stream pada  orde  di
Gambar 10. Perbandingan fitur drainase FPDEM-S dan EPDEM-S pada foto udara.
Gambar 11. Jaringan drainase menggunakan data FPDEM-S.
Gambar 12. Jaringan drainase menggunakan data EPDEM-S.
Gambar 13. Jaringan drainase menggunakan data DEMNAS.
Gambar  14.  Grafik  tren  rasio  panjang  aliran  pada  jaringan  drainase FPDEM-S, EPDEM-S, dan DEMNAS.
atasnya  (orde  2).  Sementara  pada  jaringan  drainase DEMNAS,  terdapat stream tidak  terdefinisi  pada  bagian sebelah  barat  area  studi  dikarenakan  tertutup  oleh  kanopi. Teknologi  LiDAR  yang  dapat  menembus  celah  kanopi membuat fitur ground dapat terdeteksi lebih baik (Tabel 7).
Rasio  bifurkasi  ( 𝑅 𝑏̅ )  pada  rentang  3,0-5,0  pada  drainase FPDEM-S dan EPDEM-S menunjukkan bahwa pola drainase tidak terlalu terganggu oleh struktur geologi wilayah tersebut. Sedangkan  nilai 𝑅 𝑏̅ <3,0  menunjukkan  pola  drainase  yang hampir  tidak  dipengaruhi  oleh  struktur  geologi  [18]. Sementara  untuk  rasio  panjang  aliran  ( R L ),  idealnya  rasio akan  memiliki  tren  yang  teratur  dan  cenderung  lurus  pada grafik Gambar 14. Jaringan drainase FPDEM-S menghasilkan rasio  panjang aliran dengan  tren yang sedikit lebih baik daripada EPDEM-S, yaitu dengan konsistensi lebih baik sekitar 7%.
2) Aspek Areal Daerah Aliran/Watershed
Tabel 8 menunjukkan karakteristik watershed berdasarkan parameter areal morfometri pada FPDEM-S, EPDEM-S, dan DEMNAS. Watershed pada  drainase  FPDEM-S  dan EPDEM-S  memiliki  luas    dan  keliling  yang  hampir  sama, serta  dapat  dikategorikan  sebagai micro-watershed untuk rentang  luas  5-10  km 2 [15].  Sedangkan  pada  drainase DEMNAS, adanya beberapa fitur aliran yang tidak terdeteksi
membuat  luas watershed yang  dihasilkan  menjadi  dua  kali lebih kecil. Panjang daerah aliran dihitung secara garis lurus dari  titik  tuang  ( pour points)  drainase  menuju  ujung watershed pada sumber aliran terjauh [19].
Densitas  drainase  diklasifikasikan  menjadi  3  kelas,  yaitu rendah (0-2,0 km/km 2 ), moderat (2,0-3,0 km/km 2 ), dan tinggi (>3,0 km/km 2 ) [20]. Pada area micro-watershed seperti pada area  studi  di  penelitian  ini,  densitas  aliran  drainase  pada FPDEM-S  (3,233  km/km 2 )  dan  EPDEM-S  (3,301  km/km 2 ) memiliki  selisih  nilai  yang  kecil  pengaruh  terhadap karakteristik secara umum sangat minim.
Elongation  ratio,  circularity  ratio, dan form  factor  ratio merepresentasikan karakteristik dari bentuk daerah aliran/ watershed yang  dihasilkan  dari  ketiga  DEM. Watershed pada  FPDEM-S  dan  EPDEM-S  secara  umum memiliki nilai yang mirip. Nilai R e mendekati 1,0,  nilai R c mendekati  0,  dan  nilai R f mendekati  0,78  menunjukkan bahwa watershed pada  FPDEM-S  dan  EPDEM-S  memiliki bentuk  oval  mendekati  sirkular  [21].  Sedangkan  untuk watershed DEMNAS, nilai parameter circularity ratio tidak konsisten sehingga bentuk watershed secara kuantitatif tidak dapat ditentukan.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut; (1) Metode penghalusan feature- preserving dan edge-preserving secara  umum  dapat menghasilkan smoothed DEM  LiDAR  yang  optimal  pada nilai  parameter  tertentu.  Dengan  pengaturan  variasi  nilai parameter  dan  asesmen  CVA  pada  kedua  metode penghalusan  DEM  LiDAR  area  studi,  didapatkan  rentang nilai  optimal  masing-masing  parameter.  FPDEM-S  optimal pada ukuran kernel 25-31 piksel, Normal difference threshold 20 o -25 o ,  dan  iterasi  10  kali.  EPDEM-S  optimal  pada  sigma spasial  1,7-2,3  piksel  dan  sigma range 2,0-10,0  meter.  (2) Secara  visual,  jaringan  drainase  yang  dihasilkan  dari FPDEM-S dan EPDEM-S (dengan threshold nilai akumulasi aliran  0,10%)  secara  umum  dapat  mengidentifikasi  fitur drainase  besar  (Sungai  Kedungbener),  cabang  sungai, beberapa  fitur  drainase  kecil  di  sekitar  sawah  dan pemukiman, dan bahkan fitur drainase di bawah pepohonan. (3)  Pada  tingkat  kompleksitas/kekasaran  yang  kurang  lebih sama, jaringan drainase yang dihasilkan dari FPDEM-S dan
Tabel 6.
Parameter aspek linier pada masing-masing jaringan drainase DEM (FPDEM-S, EPDEM-S, DEMNAS).
Jaringan Drainase FPDEM-S 𝑢 𝑁 𝑢 𝑅 𝑏 𝐿 𝑢 (km) Ls m (m) 𝑅 𝐿 1 27 2,077 11,767 435,811 - 2 13 1,083 6,098 469,061 1,076 3 12 12,000 5,214 434,459 0,926 4 1 0,333 333,320 0,767 ∑ 𝑁 𝑢 = 53 𝑅 𝑏̅ = 3,369*
∑ 𝐿 𝑢 = 23,412 - 𝑅 𝐿̅ = 0,923 Jaringan Drainase EPDEM-S 𝑢 𝑁 𝑢 𝑅 𝑏 𝐿 𝑢 (km) Ls m (m) 𝑅 𝐿 1 30 2,000 10,928 364,272 - 2 15 1,154 7,084 472,266 1,296 3 13 13,000 5,453 419,472 0,888 4 1 0,334 333,564 0,795 ∑ 𝑁 𝑢 = 59 𝑅 𝑏̅ = 3,498* ∑ 𝐿 𝑢 = 23,799 - 𝑅 𝐿̅ = 0,993 Jaringan Drainase DEMNAS 𝑢 𝑁 𝑢 𝑅 𝑏
𝐿 𝑢 (km) Ls m (m) 𝑅 𝐿 1 25 2,083 5,960 238,405 - 2 12 1,333 4,544 378,648 1,588 3 9 3,000 2,186 242,923 0,642 4 3 1,950 650,064 2,676
- ∑ 𝑁 𝑢 = 49 𝑅 𝑏̅ =
2,015* ∑ 𝐿 𝑢 = 14,640 - 𝑅 𝐿̅ =
1,635
Tabel 7.
Rangkuman parameter linier pada masing-masing jaringan drainase
DEM (FPDEM-S, EPDEM-S, DEMNAS). Parameter FPDEM-S EPDEM-S DEMNAS Strahler Stream Order 4th 4th 4th Jumlah Aliran ( ∑ 𝑁 𝑢 ) 53 59 49 Mean Bifurcation Ratio ( 𝑅 𝑏̅ ) 3,369 3,498 2,015 Panjang Total Aliran ( ∑ 𝐿 𝑢 ) 23,412 km 23,799 km 14,640 km Mean Stream Length Ratio ( 𝑅 𝐿̅ ) 0,923 0,993 1,635
Tabel 8. Parameter aspek areal pada masing-masing jaringan drainase DEM (FPDEM-S, EPDEM-S, DEMNAS). Aspek Areal FPDEM-S EPDEM-S DEMNAS Luas Daerah Aliran (km 2 ) A 7,242 7,210 3,699 Perimeter  Daerah Aliran (km) P 18,872 18,754 12,887 Panjang  Daerah Aliran (km) L b 3,545 3,537 3,474 Drainage Density (km/ km 2 ) D d 3,233 3,301 3,958 Stream Frequency ( stream/km) F s 7,319 8,184 13,248 Texture Ratio T 1,431 1,600 1,940 Elongation Ratio R e 0,857 0,857 0,625 Circularity Ratio R c 0,256 0,258 0,280 Form Factor Ratio R f 0,576 0,576 0,306
EPDEM-S  memiliki  beberapa  karakteristik  yang  sedikit berbeda berdasarkan aspek morfometri aliran, serta memiliki karakteristik  yang  serupa  berdasarkan  aspek  morfometri watershed. Berdasarkan  parameter  linier  morfometri  aliran, jaringan drainase FPDEM-S dan EPDEM-S memiliki sedikit perbedaan pada jumlah aliran yang terdefinisi, dengan rasio panjang  aliran  FPDEM-S  memiliki  tren  yang  sedikit  lebih baik.  Namun  pada  jaringan  drainase  DEMNAS,  terdapat stream tidak terdefinisi pada bagian sebelah barat area studi dikarenakan  tertutup  oleh  kanopi.  Sedangkan  berdasarkan parameter  areal  morfometri,  secara  kuantitatif watershed pada FPDEM-S dan EPDEM-S memiliki karakteristik yang serupa, dengan bentuk watershed oval mendekati sirkular.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  PT  Waindo Specterra  yang  telah  mendukung  penelitian  ini  dalam penyediaan data LiDAR dan foto udara.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J. C. Brock and S. J. Purkis, “The emerging role of lidar remote sensing in coastal research and resource management,” J. Coast. Res. , no. 53, pp. 1–5, 2009, doi: 10.2112/SI53-001.1.
[2]  P. Yang et al. , “What is the effect of LiDAR-derived DEM resolution on large-scale watershed model results?,” Environ. Model. Softw. , vol. 58, pp. 48–57, 2014, doi: 10.1016/j.envsoft.2014.04.005.
[3]  K. M. Brubaker, W. L. Myers, P. J. Drohan, D. A. Miller, and E. W. Boyer,  “The  use  of  LiDAR  terrain  data  in  characterizing  surface roughness and microtopography,” Appl.  Environ.  Soil Sci. ,  pp.  1–13, 2013, doi: 10.1155/2013/891534.
[4]  H. I. Reuter, T. Hengl, P. Gessler, and P. Soille, “Preparation of DEMs for geomorphometric analysis,” Dev. Soil Sci. , vol. 33, no. C, pp. 87– 120, 2009, doi: 10.1016/S0166-2481(08)00004-4.
[5]  J. C.  Gallant,  “Adaptive  smoothing  for  noisy  DEMs,” Geomorphometry 2011 , pp. 37–40, 2011.
[6]  B. Yuwono, “Image smoothing menggunakan mean filtering, median filtering, modus filtering dan gaussian filtering,” Telematika , vol. 7, no. 1, 2015, doi: 10.31315/telematika.v7i1.416.
[7]  D.  Barash,  “A  fundamental  relationship  between  bilateral  filtering, adaptive  smoothing,  and  the  nonlinear  diffusion  equation,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. , vol. 24, no. 6, pp. 844–847, 2002, doi: 10.1109/TPAMI.2002.1008390.
[8]  J. A. Stevenson, X. Sun, and N. C. Mitchell, “Despeckling SRTM and other topographic data with a denoising algorithm,” Geomorphology , vol.
114, no. 3, pp. 238–252, 2010,
doi: 10.1016/j.geomorph.2009.07.006.
[9]  T.  Tasdizen  and  R.  Whitaker,  “Anisotropic  Diffusion  of  Surface Normals  for  Feature  Preserving  Surface  Reconstruction,”  in Proceedings of International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM’03) , 2003, pp. 353–360, doi: 10.1109/IM.2003.1240269.
[10]  H. D. Nugroho, A. N. Ardiansyah, and A. Windarti, “Analisis tingkat kerawanan banjir di Kecamatan Kebumen, Kabupaten Kebumen, Jawa Tengah,” Nas. Penginderaan Jauh , no. 6, pp. 1–10, 2019.
[11]  J.  B.  Lindsay,  A.  Francioni,  and  J.  M.  H.  Cockburn,  “LiDAR  DEM smoothing and the preservation of drainage  features,” Remote  Sens. , vol. 11, no. 16, pp. 17–19, 2019, doi: 10.3390/rs11161926.
[12]  R.  Tomasi,  C.,  &  Manduchi,  “Bilateral  Filtering  for  Gray  and  Color Images,” in Sixth International Conference on Computer Vision (IEEE
Cat. No. 98CH36271) , 1998, pp. 839–846, doi: https://doi.org/10.1109/ICCV.1998.710815.
[13]  A.  N.  Strahler,  “Quantitative  analysis  of  watershed  geomorphology, transactions  of  the  American  Geophysical  Union.,” Trans.  Am. Geophys.  Union ,  vol.  38,  no.  6,  pp.  39–76,  1957,  doi: https://doi.org/10.1029/TR038i006p00913.
[14]  S.  Sukristiyanti,  R.  Maria,  and  H.  Lestiana,  “Watershed-based morphometric analysis: A review,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 118, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1755-1315/118/1/012028.
[15]  J.  Ikbal,  S.  A.  Ali,  and  H.  Aldharab,  “Morphological  character  of  a micro watershed of Katla River in Udaipur District , Rajasthan,” Int. J. Curr. Res. , vol. 9, no. 9, pp. 57708–57715, 2017.
[16]  I.  M.  Ozulu  and  T.  Gökgöz,  “Examining  the  stream  threshold approaches  used  in  hydrologic  analysis,” ISPRS  Int.  J.  Geo- Information , vol. 7, no. 6, pp. 1–12, 2018, doi: 10.3390/ijgi7060201. [17]  T.  Gökgöz et  al. ,  “Watershed  Delineation  from  Grid  DEMs  in  GIS: Effects of Drainage Lines and Resolution,” in Proceedings of the 10th International  Specialised  Conference  on  Diffuse  Pollution  and Sustainable Basin Management, Istanbul, Turkey , 2006, pp. 18–22.
[18]  A.  N.  Strahler,  “Quantitative  geomorphology  of  drainage  basin  and channel network,” Handb. Appl. Hydrol. , pp. 439–476, 1964.
[19]  S. A. Schumm, “Evolution of drainage systems and slopes in badlands at Perth Amboy, New Jersey,” Bull. Geol. Soc. Am. , vol. 67, no. 5, pp. 597–646, 1956, doi: 10.1130/0016-7606(1956)67.
[20]  S. Singh, S. Kanhaiya, A. Singh, and K. Chaubey, “Drainage network characteristics  of  the  Ghaghghar  River  Basin  (GRB),  Son  Valley, India,” Geol. Ecol. Landscapes , vol. 3, no. 3, pp. 159–167, 2019, doi: 10.1080/24749508.2018.1525670.
[21]  A.  N.  Strahler,  “Hypsometric  (area-altitude)  analysis  of  erosional topography,” Geol.  Soc.  Am.  Bull. ,  vol.  63,  no.  11,  pp.  1117–1142, 1952,
doi: https://doi.org/10.1130/0016- 7606(1952)63[1117:HAAOET]2.0.CO;2.