## Akurasi Perhitungan 3D Volume Galian Proyek Pembangunan Jalan Tepus-Jerukwudel II Menggunakan GIS
D. P. Wahyudi 1 , A. Riyanto 2*
1,2* Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta,
Indonesia
Email: 1 d100190006@student.ums.ac.id , 2* ar242@ums.ac.id

## A R T I C L E   I N F O
A B S T R A C T Article history : Artikel masuk :  09-06-2023 Artikel revisi :  22-06-2023 Artikel diterima   :  30-06-2023 Calculation  of  excavation  volume  is  one  of  the  important activities  in  earthworks.  Volume  calculations  are  still  done manually for some projects using Microsoft Office Excel. These calculations are time-consuming and prone to errors. The use of DTM-based  3D  models  in  calculating  excavation  volume  is  an important  thing  that  needs  to  be done  for  work  efficiency.  This study  aims  to  determine  the  accuracy  of  the  3D-based  Digital Terrain  Method  (DTM)  in  calculating  excavation  volume.  The data used comes from a topographic survey of 64 points. Volume calculations were performed using the 2D Average End Area and 3D  DTM-based  methods  (TIN  and  Kriging)  using  ArcGIS.  The calculation  results  will  be  compared  with  the  actual  data  from the project excavation volume report. The results show that the 3D volume calculation has fairly good accuracy compared to the traditional average end area method, with a difference of 1.01%. TIN can represent the results of the calculation of the excavation volume,  which  is  quite  good,  with  a  difference  of  1.33%  to  the actual  volume  and  RMSE  107.49  m3.  This  is  because  the  land surface  under  review  is  a  mountainous area,  where  the  formed surface tends to be uneven, and elevation changes sharply. This is in accordance with the characteristics of the DTM formed by TIN. So  the  selection  of  the most appropriate  surface  modeling method in mountainous areas is TIN. Using the TIN method can minimize the difference in volume calculations and increase the accuracy of soil volume calculations.
Keywords  : Average  End  Area,  Earthwork
Volume, Kriging, Triangulated Irregular Network.
Style IEEE dalam mensitasi artikel ini:
D. P. Wahyudi, and A. Riyanto,“Akurasi  Perhitungan  3D Volume  Galian  Proyek  Proyek Pembangunan Jalan Tepus- Jerukwudel  II Menggunakan GIS,” Jurmateks,  vol.6,  no.1,  pp.  71-83 2023, doi: 10.30737/jurmateks.v6i1.4734

## 1.  Pendahuluan
Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  telah  menjadi  salah  satu  destinasi  wisata  yang popular  di  Indonesia.  Pada  tahun  2022, DIY  mendapati  kunjungan  wisata  sebanyak  7,4  juta orang [1]. Keindahan alam dan budaya yang kuat memiliki daya tarik tersendiri. Di wilayah pesisir selatan Yogyakarta, terdapat Pantai Parangtritis yang  dikenal sebagai ikon pariwisata DIY.  Pantai  ini  terkenal  dengan  garis  pantai  yang  luas  dan  pasir  putih  yang  indah.  Sebagai
Tersedia Secara Online di http://ojs.unik-kediri.ac.id/index.php/jurmateks/index
https://dx.doi.org/ 10.30737/jurmateks.v6i1.4734
JURMATEKS
upaya untuk memberikan akses ke sejumlah destinasi di wilayah pesisir selatan Yogyakarta, pemerintah  telah  membangun  jalan  jalur  lintas  selatan  (JJLS).  Pembangunan  tersebut merupakan keputusan politik nasional [2].
Proyek pembangunan jalan Tepus Jerukwudel II merupakan bagian dari proyek JJLS Yogyakarta.  Sebagai  proyek  pembangunan  jalan  baru,  pekerjaan tanah  menjadi  fokus  utama dalam  pelaksanaanya.  Salah  satu  kegiatan  utama  dalam  pekerjaan  tanah  adalah  galian  dan timbunan. Dalam kegiatan ini, perhitungan volume yang akurat diperlukan untuk menentukan jumlah tanah yang harus digali dan ditimbun [3][4]. Namun, saat ini perhitungan volume masih dilakukan  secara  konvensional  menggunakan Microsoft  Office  Excel [5] . Metode  tersebut memakan  waktu  yang  cukup  lama  dan  rentan  terhadap  kesalahan  manusia  [6][7]  Selain  itu, perhitungan manual juga tidak secara teoritis menggambarkan secara akurat bentuk permukaan, sehingga  dapat  mengakibatkan  ketidakakuratan  dalam  estimasi  volume.  Hal  ini  berpotensi menyebabkan ketidaksesuaian antara desain yang direncanakan dengan hasil akhir pelaksanaan proyek [8].
Umumnya, metode utama yang digunakan untuk mengumpulkan data yang diperlukan dalam  estimasi  informasi  volumetrik adalah  metode  survei  terestrial  atau  konvensional  yang melibatkan  penggunaan  theodolit,  instrumen  level,  total  station,  serta  sistem  satelit  navigasi global (GNSS) [9]. Data X, Y, dan Z yang diperoleh dari survei diolah menjadi 2D ataupun 3D Model.  Penggunaan  model  permukaan  3D  akan  dapat  memperhitungkan  perbedaan  elevasi yang  sebenarnya  dan  kompleksitas  bentuk  permukaan medan  [10].  Data  diproses di  ArcGIS untuk menghasilkan model TIN memiliki persentase selisih 2,9% dari volume sebenarnya [11]. Metode Average  End  Area digunakan  sebagai  metode  perhitungan  volume  pekerjaan  tanah yang representative dan metode model permukaan digital diterapkan untuk meninjau optimasi perhitungan  volume  pekerjaan  tanah  menggunakan Unmanned  Aerial  Vehicle (UAV)  [12]. Selain itu, metode Average End Area juga digunakan dalam optimasi alinyemen vertikal [13]. Meskipun  2D  model  seperti  Metode Average  End  Area tidak  secara  teoritis  akurat, namun  dalam  praktiknya  masih  digunakan  dalam  berbagai  rekayasa.  Seperti  halnya  yang dilakukan  dalam  Proyek  pembangunan  jalan  Tepus  Jerukwudel  II.  Namun,  penggunaan  3D berbasis Digital Terrain Model (DTM) dalam perhitungan volume galian menjadi hal penting yang  perlu  dilakukan.  Hal  tersebut  akan  membantu  efisiensi  pekerjaan  galian  dan  timbunan pada Proyek pembangunan jalan Tepus Jerukwudel II.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  akurasi  perhitungan  3D  model  berbasis DTM  dibandingkan  dengan  2D  model  yang  umum  digunakan.  Sehingga  diharapkan  dapat
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
e ISSN  2621-7686

## JURMATEKS : Jurnal Manajemen Teknologi dan Teknik Sipil
meningkatkan  efisiensi  pekerjaan  galian  memberikan  pemahaman  yang  lebih  jelas  tentang sejauh mana 3D model dapat meningkatkan akurasi perhitungan volume tanah.

## 2.  Metodologi Penelitian
Lokasi  penelitian  terletak  pada  Proyek  Pembangunan  Jalan  Tepus-Jerukwudel  II dengan koordinat 8°08'57.3" LS dan 110°44'32.1" BT yang memiliki panjang sekitar 10,925 km. Pekerjaan tanah melibatkan area antara STA17+375 hingga 28+300, sementara n evaluasi perhitungan  difokuskan  pada  galian  STA  20+250  hingga  20+400.  Data  yang  digunakan meliputi hasil pengukuran topografi yang mencakup koordinat x, y, dan z serta laporan volume galian proyek. Penelitian melibatkan perhitungan volume menggunakan metode Average End Area (2D) dan mengintegrasikan metode 3D berbasis DTM. Pemodelan 3D dilakukan dengan pembuatan  permukaan Triangulated  Irregular  Network (TIN)  dan  raster  grid.  Selanjutnya, dilakukan  perbandingan  antara  volume  yang  tercatat  dalam  laporan  proyek,  volume  yang dihitung menggunakan metode Average End Area , dan volume yang dihasilkan dari model 3D (TIN dan Grid).
Sumber : Data Peneliti, (2023).
Gambar 1. Jalan Baru Proyek Pembangunan Jalan Tepus-Jerukwudel II
Dapat dilihat pada Gambar 1 bahwa Proyek Pembangunan Jalan Tepus-Jerukwudel II ini terletak di area pegunungan dengan karakteristik tanah yang sangat tidak teratur.

## 2.1 Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  meliputi  data  topografi  yang  mencakup  informasi  tentang elevasi,  bentuk  permukaan,  dan  koordinat  titik-titik  pada  area  proyek  serta  laporan  volume galian  tanah  proyek.  Pengambilan  data  topografi  dilakukan  menggunakan Total  Station dan direpresentasikan  dalam  bentuk cross  section .  Sedangkan  koordinat  lokasi  diambil
menggunakan receiver GPS. Penggunaan pengukuran GPS memungkinkan pengumpulan data koordinat  titik-titik  pada  permukaan  tanah  serta  memberikan  informasi  tentang  elevasi  dan bentuk permukaan tanah secara detail. Adapun data topografi yang didapatkan divisualisasikan pada Gambar 2 .
Sumber : Data Peneliti ,(2023).
Gambar 2. Sebaran Data Titik Pengamatan
Hasil pengukuran topografi (koordinat x, y, dan z) digambarkan ke dalam scatterplot untuk menganalisis pola sebaran data. Dalam penelitian ini, telah diamati sebanyak Sebanyak 118 titik pengukuran yang menghasilkan pola sebaran data yang cukup seragam. Pola sebaran tersebut akan mempengaruhi pemilihan metode surface modelling .

## 2.2 Average End Area
Metode Average End Area melibatkan pengukuran atau estimasi luas penampang pada dua titik ujung profil tanah yang berbeda dan kemudian mengambil rata-rata luas penampang tersebut.  Dengan  demikian,  metode  ini  mengasumsikan  bahwa  penampang  tanah  antara  dua titik ujung secara umum membentuk pola yang teratur atau berkesinambungan. Volume tanah kemudian dihitung dengan mengalikan rata-rata luas penampang dengan jarak horizontal antara dua titik ujung profil.

## 2.3 Digital Terrain Model (DTM)
DTM dibuat dengan software ArcGIS dan dibentuk menggunakan data topografi yang telah  didapatkan  berdasarkan  pengukuran  lapangan.  Adapun  pendekatan  yang  digunakan adalah TIN dan Grid-based interpolation (Kriging) [14], [8].  Dalam metode kriging, data hasil pemetaan  tanah  akan  dikonversi  dalam  bentuk  grid.  Dalam  pengaplikasiannya  digunakan
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
pemilihan parameter model variogram, metode interpolasi, cutoff distance, dan cell size . Setelah proses  interpolasi  dilakukan,  maka  data  DTM  akan  terbentuk.  Melalui  pemodelan  ini  akan didapatkan pula potongan melintang dan dapat dilakukan perhitungan volume berdasarkan data tersebut.  Sedangkan  TIN  dibuat  melalui  data  penampang  yang  mencakup  informasi  elevasi sebagai input dalam ArcGis untuk membuat dataset feature. Melalui tools "Create TIN" maka TIN  dapat  terbuat.  Dalam  pembuatannya  digunakan  beberapa  parameter  parameter  seperti toleransi atau pengaturan tingkat kehalusan TIN. Kemudian hasil yang didapatkan berupa data DTM  yang  akan  digunakan  untuk  mengetahui  cross  section  dan  estimasi  volume  pekerjaan tanah [15].

## 2.4 Akurasi
RMSE  mengukur  tingkat  kesalahan  rata-rata  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual dalam suatu model atau  perhitungan  [16]. Dengan mengacu spesifikasi yang ditetapkan oleh ( American Standard Testing and Material ) ASTM International 2007. Toleransi yang diijinkan adalah  ±  2.78%  pada.  Analisis  hasil  dilakukan  dengan  dengan  membandingkan  persentase perbedaan  perhitungan  volume  3D  model  dan Average  End  Area terhadap  laporan  volume galian proyek .

## 3.  Hasil dan Diskusi

## 3.1 Average End Area
Berdasarkan hasil survey pemetaan, didapatkan peta topografi  dengan cross section yang diilustrasikan pada Gambar 3 .
Sumber: Hasil Analisis,( 2023).
Gambar 3. Cross Section Metode Average End Area
Metode average area ini merupakan metode yang populer dan relatif sederhana dalam mengestimasi  volume  tanah.  Namun,  metode  ini  memiliki  batasan  ketika  digunakan  untuk
profil  yang  sangat  kompleks  atau  berubah  secara  tajam.  Selain  itu,  hasil cross  section yang ditunjukkan  juga  tidak  dapat  menggambarkan  secara  halus  perubahan  ketinggian  tanah  pada setiap titiknya.

## 3.2 Digital Terrain Model Kriging
Sumber: Hasil Analisis,(2023).
Gambar 4. DTM Metode Kriging
Gambar 4 menunjukkan representasi visual dari hasil interpolasi elevasi permukaan tanah  metode  Kriging.  Secara  visual  metode  kriging  dapat  menggambarkan  titik  yang  tidak diukur secara halus. Hal tersebut dikarenakan kriging mengasumsikan bahwa data pengukuran memiliki sifat stasioneritas, yang berarti nilai rata-rata, varians, dan kovarians antara pasangan titik  data  tidak  berubah  dengan  pergeseran  posisi  atau  orientasi  [17].  Sehingga  kriging  akan memprediksi titik yang tidak diukur dengan memanfaatkan pola spasial yang terdeteksi. Selain itu, Kriging mampu meminimalkan varians estimasi kesalahan dari permukaan yang dihasilkan [18].  Keakuratan  kriging  dalam  merepresentasikan  permukaan  tanah  sesuai  kondisi  nyata bergantung  pada  parameter  dan  model  variogram  yang  dibentuk.  Dari  pemodelan  tersebut digambarkan potongan melintang pada Gambar 5 .
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
Akurasi Perhitungan 3D Volume Galian Proyek Pembangunan Jalan Tepus-Jerukwudel II Menggunakan GIS https://dx.doi.org/10.30737/jurmateks.v6i1.4734
Sumber: Hasil Analisis,(2023).
Gambar 5. Hasil Cross Section Data Gridding
Dari gambar Gambar 5 diketahui bahwa bentuk potongan melintang yang dihasilkan melalui  metode  Kriging  cenderung  memiliki  pola  yang  lebih  halus  dan  detail  yang  lebih terdefinisi  serta  mampu  merepresentatifkan  keadaan  asli.  Metode  Kriging  mampu menginterpolasi  data  dengan  memperhitungkan  keterkaitan  spasial  antara  titik-titik  data, sehingga menghasilkan cross section yang mengikuti pola elevasi yang lebih halus [19]. Cross validation menunjukkan  bahwa,  MAE  dan  RMSE,  kriging  mampu  meningkatkan  akurasi hingga 60% dibandingkan dengan Inverse Distance Weighting (IDW) [20].

## 3.3 Digital Terrain Model TIN
Sumber: Hasil Analisis,(2023).
Gambar 6. DTM Metode TIN
Berdasarkan Gambar  6 pola  elevasi  yang  terbentuk  dari  metode  TIN  cenderung menunjukkan perubahan yang lebih tajam dan tersegmentasi jika dibandingkan dengan metode pemodelan  permukaan  lainnya  seperti  kriging.  Hal  tersebut  dikarenakan  TIN  menghasilkan jaringan yang disebut irregular dimana segitiga-segitiga yang terbentuk tidak memiliki ukuran atau bentuk yang seragam [21]. Metode TIN membangun model elevasi dengan membagi area menjadi segitiga-segitiga yang saling terhubung. Pola yang terbentuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang variasi topografi dan fitur-fitur detail di area yang dianalisis [22]. Dari pemodelan tersebut digambarkan potongan melintang pada Gambar 7 .
Sumber: Hasil Analisis,(2023).
Gambar 7. Hasil Cross Section Data TIN
Jika  dibandingkan  dengan  gambar  hasil  pengukuran  langsung  dilapangan  yang direpresentasikan  pada  AutoCAD,  potongan  melintang  yang  dihasilkan  melalui  metode  TIN cenderung memiliki  perubahan  yang  lebih  kasar  atau  kurang  detail.  Hal  ini  disebabkan  oleh interpolasi linear yang dilakukan di dalam setiap segitiga dalam TIN. Karena segitiga-segitiga tersebut mungkin memiliki sisi-sisi dengan panjang yang berbeda dan sudut yang berbeda, hasil potongan  melintang  dari  TIN  mungkin  tidak  cukup  halus.  Dengan  kekasaran  yang  dibuat, metode TIN belum tentu dapat dikatakan tidak merepresentatifkan keadaan asli. Berdasarkan cross validation , TIN dapat membuat cross section dengan tingkat kesalahan di antara -0.880m hingga 0.919 m dengan RMSE 0.018 m [23].

## 3.4 Volume Galian
Tabel 1. Perbandingan Volume Aktual, Average End Area dan Digital Terrain Model
STA Volume Aktual (Laporan Proyek) Average End Area Digital Terrain Model Selisih Kriging TIN Average End Area Kriging TIN m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 m 3 20+275 1302.63 1334.15 1270.52 1405.56 31.515 32.11 102.93 20+300 5577.88 5563.76 5430.73 5785.44 14.119 147.15 207.56 20+325 9304.75 8974.82 9140.53 9409.84 329.93 164.22 105.09 20+350 9629 9395.64 9526.04 9628.95 233.365 102.96 0.05 20+375 7829.88 7627.74 7665.03 7837 202.145 164.85 7.12 20+400 3230.38 3177.3 3119.33 3297.86 53.076 111.05 67.48 Total 36874.5 36073.4 36152.2 37364.7 864.15 722.34 490.23
Sumber: Hasil Penelitian,( 2023).
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
Dalam Tabel  1 ,  Hasil  perbandingan  ketiga  metode  dengan  volume  aktual menunjukkan  bahwa TIN  mempunyai  selisih  yang  paling  kecil.  Perhitungan  volume  dengan metode Kriging dan average end area menghasilkan total selisih masing masing sebesar 722,34 m 3 dan 864,15 m 3 . Sementara itu, volume dengan metode TIN hanya menunjukkan total selisih sebesar 490.23 m 3 . Adapun selisih dalam persentase sebesar 2,34% untuk Average End Area, 1,96%  untuk  Kriging,  dan  1,33%  untuk  TIN.  Mengacu  pada  ASTM  International  2007, toleransi yang diijinkan adalah 2.78%. Maka dapat diindikasikan bahwa semua metode masih dalam  batas  toleransi.  Selain  itu,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  perhitungan  volume menggunakan 3D terbukti mampu mewakili perhitungan aktual yang ada.
Untuk mengetahui akurasi dari keandalan setiap metode dalam menghitung volume, maka  digunakan  metrik  evaluasi  RMSE.  Metode  average  end  area  dan  kriging  mempunyai RMSE masing masing 186,27 m 3 dan 128.94 m 3 , sedangkan TIN mempunyai RMSE 107.49 m 3 .  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  TIN  memiliki  RMSE  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  metode  average  end  area  dan  kriging.  RMSE  yang  lebih  rendah menandakan adanya perbedaan yang lebih kecil antara nilai yang diestimasi oleh metode TIN dengan  nilai  aktual.  Dengan  demikian,  metode  TIN  dapat  dianggap  lebih  akurat  dalam mengestimasi volume galian.
Metode TIN memiliki selisih perhitungan volume galian dan RMSE yang paling kecil. Hal  ini  dikarenakan  permukaan  tanah  yang  ditinjau  merupakan  area  pegunungan,  dimana permukaan yang terbentuk cenderung tidak rata dan perubahan ketinggian yang tajam. Di lain sisi, karakteristik kriging cenderung membuat permukaan yang halus dikarenakan sifat kriging yang memprediksi titik yang tidak diukur dengan memanfaatkan pola spasial yang terdeteksi [24].  Hal  ini  kurang  cocok  apabila  diterapkan  pada  permukaan  yang  cenderung  tidak  rata. Sedangkan metode average end area mempunyai selisih yang cukup besar, hal ini dikarenakan metode ini hanya menghitung volume berdasarkan luas penampang yang diamati pada interval tertentu,  tanpa  mempertimbangkan  perubahan  signifikan  di  antara  interval  tersebut  [12]. Akibatnya, perubahan ketinggian yang tajam seperti area pegunungan tidak dapat digambarkan secara akurat.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  oleh  Ragab  Khalil,  dimana  kriging  mempunyai akurasi  yang  lebih  baik  apabila  dibandingkan  dengan  metode  average  end  area.  Hasil mengungkapkan  bahwa  kriging  mempunyai  app  rate  sebesar  91,3%  dan  average  end  area sebesar  74,2%  [6].  Selain  itu,  Fakir  et.al  mengungkap  bahwa  TIN  lebih  baik  dan direkomendasikan dalam menggambarkan permukaan tanah jika dibandingkan Kriging [25].

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  didapatkan  bahwa  perhitungan  Volume  3D  memiliki akurasi cukup baik dibandingkan metode tradisional average end area dengan selisih 1.01%. TIN mampu mewakili hasil perhitungan volume galian yang cukup baik dengan selisih 1,33% terhadap volume aktual dan RMSE 107.49 m 3 . Hal tersebut dikarenakan permukaan tanah yang ditinjau merupakan area pegunungan, dimana permukaan yang terbentuk cenderung tidak rata dan perubahan ketinggian yang tajam. Hal ini sangat sesuai dengan karakteristik DTM yang dibentuk oleh TIN. Sehingga pemilihan metode pemodelan permukaan yang paling tepat pada area  pegunungan  adalah TIN.  Dengan  menggunakan  metode TIN  ini  mampu  meminimalisir selisih perhitungan volume dan meningkatkan akurasi perhitungan volume tanah.
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023

## Daftar Pustaka
[1] E. A. Rusqiyanti, “Yogyakarta catat 7,4 juta Wisatawan Berkunjung Sepanjang 2022,” AntaraNews , 2023.
[2] Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat,  “Pembangunan  JJLS  Jadi Keputusan Politik Nasional,” Kementerian  Pekerjaan  Umum  dan  Perumahan  Rakyat , 2004.
[3] I. Firmansyah and Y. Budisusanto, “Analisis Perbandingan Volume pada Tikungan Jalan Menggunakan  Metode  Perhitungan  Volume  yang  ada  pada  Aplikasi  Pengolah  Data Survei,” J. Tek. ITS , vol. 11, no. 2, pp. 108–114, 2022.
[4] B.  Zhao,  B.  Tan,  Q.  Chen,  and  G.  Liu,  “Railway  Line  Cross-Section  Drawing  and Earthwork Calculation Based on AutoCAD Secondary Development Bingqian,” CICTP 2020 , pp. 4611–4623, 2020.
[5] S. B. Lee, D. Han, and M. Song, “Calculation and Comparison of Earthwork Volume Using Unmanned Aerial Vehicle Photogrammetry and Traditional Surveying Method,” Sensors Mater. , vol. 34, no. 12, pp. 4737–4753, 2022.
[6] R. Khalil, “Credibility of 3D Volume Computation Using GIS for Pit Excavation and Roadway Constructions,” Am. J. Eng. Appl. Sci. , 2015, doi: 10.3844/ajeassp.2015.434.442.
[7] R. Babapour, R. Naghdi, I. Ghajar, and R. Ghodsi, “New strategies for estimation of cut and fill areas in road design with different ground cross-section offsets,” Scand. J. For. Res. , vol. 33, no. 2, pp. 1–10, 2017, doi: 10.1080/02827581.2017.1338748.
[8] W.  Yongxiao,  Y.  Xitun,  Y.  Xiongfei,  Z.  Hang,  and  H.  Qi,  “Research  on  Earthwork Calculation Based on TIN Model,” E3S Web Conf. , vol. 03001, 2021.
[9] Y.  Wei,  S.  Lidar,  I.  Hanis,  and  A.  Hamid,  “Summary  of  calculation  methods  of engineering  earthwork,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1802,  no.  032002,  2020,  doi: 10.1088/1742-6596/1802/3/032002.
[10]  S.  Il  Lim,  J.  H.  Lim,  S.  B.  Yun,  and  H.  Cheon,  “A  Study  on  DEM-based  Automatic Calculation of Earthwork Volume for BIM Application,” J.  Korean  Soc.  Surv.  Geod. Photogramm. Cartogr. , vol. 38, no. 2, pp. 131–140, 2020.
[11]  O. G. Ajayi and J. Ajulo, “Investigating The Applicability of Unmanned Aerial Vehicles (UAV) Photogrammetry For The Estimation of The Volume of Stockpiles,” Quastiones Geogr. , vol. 40, no. 1, pp. 25–38, 2021.
[12]  Y.  H.  Kim,  S.  S.  Shin,  H.  K.  Lee,  and  E.  S.  Park,  “Field  Applicability  of  Earthwork Volume  Calculations  Using  Unmanned  Aerial  Vehicle,” Sustainability ,  vol.  14,  no. 9331, 2022, doi: 10.3390/su14159331.
[13]  A. Artun, V. Badenko, Y. Volkova, and A. Radaev, “Minimizing earthwork volumes by optimizing vertical alignment with linear programming algorithm,” E3S Web Conf. , vol. 03028, no. 224, 2020.
[14]  H.  S.  Ramadhan,  A.  Kurniawan,  and  M. R.  Darminto,  “Analisis  Perhitungan  Volume Galian  Tambang  Terbuka  (  Open  Pit  Mining  )  Menggunakan  Interpolasi  Metode Gridding,” Geoid J. Geod. Geomatics , vol. 17, no. 1, pp. 99–107, 2021.
[15]  F. A. Ali, “Comparison among Height Observation of GPS , Total Station and Level and their suitability in Mining Works by using GIS Technology,” Int. Res. J. Eng. Technol. (IRJET , vol. 4, no. 7, 2017.
[16]  A. Berninger and F. Siegert, “The potential of icesat-2 to identify carbon-rich peatlands in indonesia,” Remote Sens. , vol. 12, no. 24, pp. 1–17, 2020, doi: 10.3390/rs12244175.
[17]  M.  G.  Mustafin,  A.  A.  Kologrivko,  and  B.  Y.  Vasiliev,  “Accuracy  of  digital  terrain modeling based on periodic airborne laser scanning of a mining object,” Gorn. Zhurnal , vol. 2023, no. 2, pp. 56–62, 2023, doi: 10.17580/gzh.2023.02.09.
[18]  P. Biernacik, W. Kazimierski, and M. Włodarczyk-Sielicka, “Comparative Analysis of Selected Geostatistical Methods for Bottom Surface Modeling,” Sensors , vol. 23, no. 8, 2023, doi: 10.3390/s23083941.
[19]  V. Q. Thanh, D. Roelvink, M. van der Wegen, L. X. Tu, J. Reyns, and V. T. P. Linh, “Spatial Topographic Interpolation for Meandering Channels,” J. Waterw. Port, Coastal, Ocean Eng. , vol. 146, no. 5, pp. 1–11, 2020, doi: 10.1061/(asce)ww.1943-5460.0000582.
[20]  Y. Feng et al. , “High-accuracy lunar global brightness-temperature mapping using third- order  Fourier  fitting  and  co-kriging  interpolation,” Icarus ,  vol.  403,  2023,  doi: 10.1016/j.icarus.2023.115646.
[21]  J.  Ouyang,  C.  Zhou,  Z.  Liu,  and  G.  Zhang,  “Triangulated  irregular  network-based probabilistic  3D  geological  modelling  using  Markov  Chain  and  Monte  Carlo simulation,” Eng. Geol. , vol. 320, 2023, doi: 10.1016/j.enggeo.2023.107131.
[22]  M.  Fys,  M.  Yurkiv,  and  V.  Lozynskyi,  “Modeling  of  3-D  objects  using  geodetic and cartographic data and determining their volumes with an accuracy assessment,” Remote Sens.  Appl.  Soc.  Environ. ,  vol.  22,  no.  April,  p.  100506,  2021,  doi: 10.1016/j.rsase.2021.100506.
D. P. Wahyudi / JURMATEKS Volume 6 Nomor 1 Tahun 2023
[23]  M. Habib, Y. Alzubi, A. Malkawi, and M. Awwad, “Impact of interpolation techniques on the accuracy of large-scale digital elevation model,” Open Geosci. , vol. 12, no. 1, pp. 190–202, 2020, doi: 10.1515/geo-2020-0012.
[24]  W. Maleika, “Inverse distance weighting method optimization in the process of digital terrain model creation based on data collected from a multibeam echosounder,” Appl. Geomatics , vol. 12, no. 4, pp. 397–407, 2020, doi: 10.1007/s12518-020-00307-6.
[25]  R. E. Fakir et al. , “Contribution of GIS for the Piezometric Monitoring of the Unconfined Water Table Aquifer of the Fez-Meknes Basin,” Ecol. Eng. Environ. Technol. , vol. 24, no. 1, pp. 104–115, 2023, doi: 10.12912/27197050/154994.