(STUDI KASUS: KOTA BATU, KABUPATEN MALANG, JAWA TIMUR)

## ANALISIS PENGARUH TUTUPAN LAHAN TERHADAP KETELITIAN ASTER GDEM V2
DAN DEM SRTM V4.1 (STUDI KASUS: KOTA BATU, KABUPATEN MALANG, JAWA TIMUR)
Asadul Usud, Bangun Muljo Sukojo
Jurusan Teknik Geomatika FTSP Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) E-mail: bangunms@gmail.com

## Abstrak
Data  DEM  (Digital  Elevation  Model)  merupakan  bentuk  penyajian  ketinggian  permukaan  bumi  secara  digital. DEM merupakan data  yang banyak digunakan untuk  data  awal perencanaan regional, kota, pemetaan  mitigasi bencana,  dengan  skala  menengah  dan  kecil.  Data  DEM  yang  mudah  didapat  dan  tanpa  berbayar  yaitu  ASTER GDEM V2 dan DEM SRTM V4.1.
Pada  penelitian  terdahulu  [6][10],  disimpulkan  bahwa  ASTER  GDEM  V2  kurang  teliti  dibandingkan  DEM  SRTM V4.1  pada  tutupan  lahan  berupa  vegetasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  hipotesa  bahwa  secara keseluruhan  DEM  SRTM  V4.1  lebih  teliti  dibandingkan  ASTER  GDEM  V2.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengambil 20 titik sample pada 7 jenis tutupan lahan, yaitu hutan, lading/tegalan, perkebunan, semak/belukar, sawah,  pemukiman,  dan  lahan  kosong.  Tutupan  lahan  diperoleh  dari  overlay  tutupan  lahan  peta  RBI  dengan tutupan lahan hasil klasifikasi citra landsat 8. Sample tersebut berupa titik tinggi peta RBI dan data dari kontur RBI. Ketelitian ASTER GDEM V2 dan DEM SRTM V4.1 dihitung menggunakan RMSE dari selisih titik sample dari kedua DEM tersebut dengan data peta RBI sebagai referensi. Semakin kecil nilai RMSE, maka semakin teliti data DEM tersebut.
Hasil dari penelitian ini yaitu ASTER GDEM V2 kurang teliti pada tutupan lahan vegetasi, tetapi lebih teliti pada tutupan lahan bukan vegetasi (pemukiman dan lahan kosong) dibandingkan dengan DEM SRTM V4.1. Nilai RMSE total  DEM  SRTM  V4.1  (11,60  m)  lebih  kecil  dari  nilai  RMSE  total  ASTER  GDEM  V2  (13,  41  m).  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa DEM SRTM V4.1 lebih teliti dibandingkan ASTER GDEM V2.
Kata Kunci : Digital Elevation Model ( DEM ), DEM SRTM , ASTER GDEM , Tutupan Lahan, Ketelitian DEM .

## PENDAHULUAN
Latar Belakang Digital Elevation Model ( DEM ) merupakan salah satu  model  untuk  menggambarkan  bentuk topografi  permukaan  bumi  sehingga  dapat divisualisasikan  kedalam  tampilan  3D  (tiga dimensi).  Ada  banyak  cara  untuk  memperoleh data DEM ,  interferometri SAR  (Synthetic Aperture  Radar) merupakan  salah  satu algoritma untuk membuat data DEM . Data citra SAR atau  citra  radar  yang  digunakan  dalam proses interferometri dapat  diperoleh  dari wahana  satelit  atau  pesawat.(  Indarto  dan Faisol A., 2009)
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  membandingkan ketelitian ASTER GDEM Versi 2, dan DEM SRTM
Versi  4.1  di  Kota  Batu,  Kabupaten  Malang berdasarkan  jenis  tutupan  lahannya  dan DEM Peta  Rupabumi  Indonesia  (RBI)  sebagai referensinya. DEM Peta RBI dibuat berdasarkan
data  kontur  dan  titik  tinggi  Peta  RBI.  Peneliti menggunakan  data ASTER  GDEM dan DEM SRTM karena  data  tersebut  mudah  didapat tanpa  berbayar  dan  memilih  ketelitian  yang cukup  bagus.  Tutupan  lahan  yang  digunakan yaitu hasil pertampalan ( overlay ) antara digitasi tutupan lahan dari peta RBI dan hasil klasifikasi dari  citra  Landsat  8.  Titik sample yang digunakan  yaitu spotheight peta  RBI.  Daerah studi penelitian ini adalah Kota Batu, Kabupaten Malang,  Jawa  Timur,  dikarenakan  Kota  Batu memiliki  luas  yang  tidak  terlalu  besar,  namun memiliki  topografi  yang  beragam,  sehingga memiliki  ketinggian  yang  beragam  dan perubahan  ketinggianya  sangat  signifikan. Selain  itu,  Kota  Batu  juga  memiliki  tutupan lahan yang beragam.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya Indarto dan Faisol A., 2009,Kustiyo et  al.,  2005,  Sriharan,  S.  et  al.,  2004  adalah
daerah  studi,  yaitu  Kota  Batu,  Kabupaten Malang, Jawa Timur. Dari penelitian sebelumnya  diperoleh  hasil  yaitu  di  beberapa daerah ASTER GDEM 2 lebih teliti dan di daerah lainnya DEMSRTM lebih  teliti.  Hasil  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membuktikan  hipotesa  bahwa DEMSRTM lebih teliti dibandingkan dengan ASTER GDEM 2.

## Tujuan Penelitian
a)Pembuatan  Peta  Tutupan  Lahan  dengan klasifikasi citra Landsat 8.
b)Membandingkan perbedaan ketinggian ASTER
GDEM2  dan DEM  SRTM dengan spotheight dan kontur Peta RBI sebagai referensi.
c)Menganalisa perbedaan dan hubungan ketinggian berdasarkan tutupan lahannya.
(d)Membuktikan DEM  SRTM lebih  teliti
dibandingkan ASTER
GDEM2 secara keseluruhan.

## Manfaat Penelitian
Sebagai  bahan  evaluasi  untuk  koreksi DEM SRTM dan ASTER GDEM2  untuk  tiap  tutupan lahannya.

## METODOLOGI PENELITIAN
Kota  Batu,  Kabupaten  Malang  terletak  pada koordinat  7°  44'  55,11"  sampai  8°26'35,45" Lintang Selatan dan 122° 17' 10,90" sampai 122° 57' 00,00" Bujur Timur..

## Bahan dan Peralatan Bahan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini yaitu Peta RBI Kota Batu skala 1:25.0000 tahun 2000, ASTER GDEM Versi 2, DEM SRTM Versi 4.1, dan Citra Landsat 8. Peralatan
Peralatan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini perangkat  lunak  pengolah  citra,  aplikasi pengolah  angka,  perangkat  lunak GIS untuk pembuatan DEM peta  RBI  dan  proses overlayDEM .

## TAHAPAN KEGIATAN PENELITIAN
1. Identifikasi Masalah
Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  menganalisa  pengaruh  tutupan lahan  terhadap  perbedaan  tinggi ASTER
GDEM 2,  dan DEM  SRTM V4.1  terhadap DEM Peta RBI di Kota Batu, Kabupaten Malang, Jawa Timur.

## 2. Tahap Persiapan
Studi  literatur  bertujuan  untuk  mendapatkan referensi yang berhubungan dengan pemodelan DEM ,  tutupan  lahan,  klasifikasi  citra  Landsat  8, DEM dan  literatur  lain  yang  mendukung  baik dari  buku,  jurnal,  majalah,  internet  dan  lain sebagainya.

## 3. Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yaitu  berupa  data  Spasial berupa ASTER  GDEM 2  dan DEM  SRTM V4.1, Citra  Landsat  8,  Peta  RBI  skala  1:25.000  serta data lapangan GPSHandheld tahun 2014.

## 4. Tahap Pengolahan Data
Gambar 2. Diagram Alir Pengolahan Citra Landsat 8 dan SpotHeight RBI
Penjelasan gambar 2, lakukan koreksi geometrik pada  citra  Landsat  8  dengan GCP dari  peta RBI dan nilai RMSoverlay harus ≤ 1. Pada penelitian ini,  nilai RMSoverlay yaitu  0.531698.  Sedangkan
untuk  nilai SOF yaitu  0.1985.  Tajamkan  citra dengan  metode color  composite agar  lebih mudah melakukan interpretasi. Komposisi band yang digunakan yaitu band 4,3,1. Cropping citra menggunakan  batas  administrasi  peta  RBI. Lakukan  klasifikasi  terbimbing  ( supervised ) dengan  metode maximum  likelihood dan lakukan post  processing dengan  metode majority .  Kemudian  lakukan  uji  klasifikasi dengan  referensi  data  marking GPS Navigasi hasil groundtruth .  Nilai  matriks  konfusi  harus ≥ 85%.  Pada  penelitian  ini,  nilai  matriks  konfusi yaitu  90.0771%. Overlay data  hasil  klasifikasi citra  Landsat  8  dengan  tutupan  lahan  peta  RBI untuk  mendapatkan  tutupan  lahan  tetap (tutupan lahan yang tidak berubah).
Gambar 3. Diagram Alir Pengolahan Data DEM dan
Kontur RBI Penjelasan gambar 3, Lakukan koreksi geometrik pada data ASTER GDEM V2 dan DEM SRTM V4.1  dengan GCP dari  peta  RBI  dan  nilai RMSoverlay harus  ≤  1. Cropping daerah  studi menggunakan batas administrasi Kota Batu dari peta RBI. Buat DEM peta RBI menggunakan data kontur RBI dengan aplikasi GIS yaitu 3D Analyst Tools  Raster Interpolation  Topo to Raster.
Gambar 4. Diagram Alir Pengolahan Data Tahap Akhir
Penjelasan gambar 4, Overlay semua data DEM , tutupan  lahan,  dan  titik  tinggi  peta  RBI. Tentukan titik sample yaitu titik tinggi peta RBI, sedangkan apabila pada tutupan lahan tertentu tidak  terdapat  titik  tinggi,  maka  data  yang digunakan  adalah DEM dari  kontur  peta  RBI. Data  ketinggian  titik sample dari ASTER  GDEM , DEM SRTM , dan peta RBI diproses menggunakan  aplikasi  pengolah  angka  untuk menghitung RMSE data ASTER GDEM dan DEM SRTM dengan  data  peta  RBI  sebagai  referensi. Hasil perhitungan dianalisa berdasarkan tutupan lahan dan secara keseluruhan.

## 5. Tahap Analisa Data
Perbandingan  ketinggian  dari  pengolahan ASTER  GDEM 2,  dan DEM  SRTM terhadap DEM Peta RBI untuk mendapatkan analisa perbedaan berdasarkan  tutupan  lahan  dari  Peta  Tutupan Lahan  daerah  lokasi  studi  yang  merupakan turunan  dari  citra  Landsat  8  yang  telah  di- overlay dengan digitasi tutupan lahan Peta RBI.

## 6. Tahap Akhir
Penyusunan  laporan merupakan  tahap  terakhir dari penelitian ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil 1. Peta Tutupan Lahan Citra Landsat 8 Peta tutupan lahan citra landsat 8 ini dibuat dari citra landsat 8 tanggal 12 februari 2014. Koreksi geometrik  citra  dilakukan  dengan GCP ( Ground Control Point ) dari Peta RBI skala 1:25.000. Nilai RMSoverlay koreksi  geometrik  citra  tersebut yaitu  0.531698,  sedangkan  untuk  nilai SoF (Strength  of  Figure) yaitu  0.1985.    Metode klasifikasi  yang  digunakan  adalah  klasifikasi terbimbing  ( supervise )  dan  menggunakan  band 4,3,1.  Data ground  truth digunakan  untuk  uji ketelitian klasifikasi citra tersebut. Hasil matriks konfusi  menggunakan ROI ( Region  Of  Interest ) data ground truth yaitu 90.0771%.
Gambar 5. Peta tutupan lahan citra landsat 8
2. Peta Tutupan Lahan Tetap ( Overlay Tutupan
Lahan Citra dengan Tutupan Lahan Peta RBI) Peta tutupan lahan tetap merupakan peta yang menampilkan  tutupan  lahan  yang  tidak mengalami  perubahan  dari  tutupan  lahan  peta RBI  dan  tutupan  lahan  citra  landsat  8. Pembuatan  peta  ini  menggunakan  operasi overlay yaitu intersect (perpotongan)  pada program GIS .  Sumber  data  yaitu  peta  tutupan lahan  landsat  8  dan  tutupan  lahan  peta  RBI skala 1:25.000.
Gambar 6. Peta tutupan lahan tetap ( overlay tutupan lahan citra dengan tutupan lahan peta RBI )
3. Peta Titik Sample Penelitian Tiap Tutupan Lahan
Peta  titik sample penelitian  ini  dibuat berdasarkan titik sample dari tiap jenis tutupan lahan.  Jumlah  titik sample tiap  tutupan  lahan yaitu  20  titik.  Titik  tersebut  dibuat  dengan referensi  titik  tinggi  dari  peta  RBI  dan interpretasi peneliti.
Gambar 7. Peta titik sample penelitian

## 4. Tabel Selisih dengan Tinggi Titik Peta RBI
Tabel  ini  merupakan  tabel  hasil  perhitungan selisih  tinggi  titik sample dari ASTER  GDEM V2 dan DEM SRTM V4.1 dengan tinggi titik sample dari peta RBI.

## Tabel 1. Selisih Tinggi Titik Sample dengan Peta RBI
Min Max Mean St.Dev RMSE Min Max Mean St.Dev RMSE 1 Hutan -43,00 39,59 9,44 17,80 20,27 -18,00 29,59 3,24 12,08 12,53 2 Perkebunan 0,21 21,99 8,84 6,41 11,11 -3,37 25,80 10,19 8,66 13,58 3 Ladang / Tegalan -22,00 37,29 5,43 11,78 13,03 -11,00 17,00 5,73 7,39 9,44 4 Semak / Belukar -35,00 35,10 11,79 15,21 19,43 1,22 31,28 14,69 7,96 17,04 5 Sawah -10,00 18,00 6,10 6,79 9,23 -5,00 17,00 5,90 5,54 8,21 6 Pemukiman -6,72 11,00 4,33 4,37 6,24 0,00 16,64 10,73 3,82 8,60 7 Tanah Kosong -9,20 24,74 6,10 8,44 10,51 -22,20 13,98 5,20 9,65 11,03 11,07 13,41 7,87 11,60 Total = ASTER GDEM V2 DEM SRTM V4.1 Selisih Tinggi Titik dengan Peta RBI (m) No. Tutupan Lahan
Grafik 1. Perbandingan RMSEASTER GDEM dan DEM SRTM

## 5. Hasil Uji T Berpasangan
Uji  T  dilakukan  dua  kali,  pertama  yaitu  uji  t antara  data  RBI  dengan ASTER  GDEM dan  uji  t kedua yaitu uji t antara RBI dengan DEM SRTM . Karena  nilai  t(hitung)/t Stat uji  t  1  dan  uji  t  2 lebih  kecil  dari  t(tabel)/  t Critical ,  sehingga  H 0 (tidak terjadi perubahan antara kondisi 1 dan 2) diterima.  Uji  t  berpasangan  ini  dilakukan dengan  nilai α(level  of  significance) yaitu  0,05 (5%).
1. Hasil uji t berpasangan data RBI dengan
ASTER GDEM
Pearson Correlation = 0,9998 t Stat = -7,8909 t Critical one-tail = 1,6558 t Critical two-tail = 1,9771 2.Hasil uji t berpasangan data RBI dengan DEM SRTM
Pearson Correlation = 0,9999 t Stat = -9,7109 t Critical one-tail = 1,6558
t Critical two-tail = 1,9771
Dari kedua hasil tersebut, nilai t Stat kedua hasil uji  t  lebih  kecil  dari  nilai  t Critical ,  sehingga  H 0 diterima. Pada hasil korelasi (Pearson Correlation) ,  nilai  korelasi  keduanya  lebih  dari 0,95  (95%),  dengan  nilai  korelasi  RBI- DEM SRTM (0,9999)  lebih  besar  daripada  RBI- ASTER GDEM sehingga dapat disimpulkan bahwa DEM SRTM lebih mendekati RBI.
Gambar 8.Tampilan 3D Data DEM dilihat dari atas (kiri) dan dari bawah (kanan)
Gambar 9. Tampilan 3D Wireframe Data DEM

## PEMBAHASAN
1. Analisa  Ketelitian ASTER  GDEM V2,  Dan DEM  SRTM V4.1  Berdasarkan  Tutupan Lahan
Dari  tabel  1  nilai RMSE dari ASTER  GDEM dan DEM  SRTM berbeda-beda  pada  tiap  jenis tutupan  lahan  yang  berbeda. RMSE terbesar yaitu  pada  tutupan  lahan  hutan,  dengan  nilai 20,27m  pada ASTER  GDEM dan  12,53m  pada DEM  SRTM .  Nilai  tersebut  cukup  besar dibandingkan dengan RMSE pada tutupan lahan lainnya.  Berdasarkan  penelitian  terdahulu ketelitian ASTER GDEM lebih kecil untuk daerah dengan tutupan vegetasi. Hal tersebut dikarenakan  sensor ASTER  GDEM lebih  sensitif pada  tutupan  lahan  berupa  vegetasi  dibanding sensor DEM  SRTM .  Berdasarkan  tabel  1 tersebut, nilai RMSE ASTER GDEM lebih besar 1- 8  m  dibandingkan  dengan  nilai RMSE  DEM SRTM .  Kesimpulan  tersebut  juga  dapat dibuktikan pada tutupan lahan pemukiman dan tanah  kosong.  Pada  tutupan  lahan  ini,  nilai RMSEASTER  GDEM hampir  sama  dengan  nilai RMSE  DEM  SRTM dengan selisih  sekitar 1-2  m, dengan  nilai RMSEASTER  GDEM lebih  kecil dibandingkan  dengan DEM  SRTM .  Hal  ini  juga membuktikan bahwa pada tutupan lahan bukan vegetasi (pemukiman dan tanah kosong) ASTER GDEM lebih  teliti  dibandingkan  dengan DEM SRTM . Hal tersebut karena sensor ASTER GDEM tidak  mendeteksi  vegetasi,  sehingga  hasil rekaman DEMASTER  GDEM menjadi  lebih akurat. (Kustiyo et al., 2005 dan Sriharan, S. et al., 2004)
Dari  hasil  tersebut  didapatkan  pada  nilai RMSE tutupan  lahan  perkebunan,  dimana  nilai RMSEASTER  GDEM lebih  kecil  sekitar  2m dibanding DEM SRTM . Sedangkan pada tutupan
TAMPILAN 3D WIREFRAME DATA DEM
Keterangan :
ASTERGDEM V2 DEM SRTM V4.1 DEM Peta RBI
lahan  tanah  kosong,  nilai RMSE kedua DEM cukup besar, yaitu antara 10 dan 11 m. Hasil ini kemungkinan  merupakan  hasil  sebenarnya, yang  membuktikan  bahwa ASTER  GDEM lebih teliti  daripada DEM  SRTM pada  tutupan  lahan berupa  vegetasi  tetapi  hanya  untuk  beberapa titik.  Sedangkan  kemungkinan  lainnya  yaitu terjadi  kesalahan  pengukuran  atau  kesalahan pada instrument (sensor)  pengukur DEM atau dikarenakan terjadinya gangguan saat
pengukuran DEM tersebut, berupa cuaca, faktor kesalahan  manusia,  dan  lainnya.  (Purwadhi,  S. H. 2001)
2. DEM  SRTM V4.1  Lebih  Teliti  Dibandingkan
ASTER GDEM V2
Secara keseluruhan, nilai RMSE DEM SRTM lebih kecil  daripada  nilai RMSEASTER  GDEM .  Hal  ini dibuktikan  dengan  nilai RMSE total ASTER GDEM dan DEM SRTM , dimana nilai RMSE total DEM  SRTM yaitu 11,60  dan ASTER  GDEM yaitu 13,41.  Nilai RMSE  DEM  SRTM lebih  kecil daripada ASTER  GDEM pada  5  jenis  tutupan lahan, yaitu hutan, ladang/tegalan, semak/belukar, sawah, dan pemukiman. Dengan nilai tersebut, dapat disimpulkan bahwa secara keseluruhan, DEM SRTM V4.1 lebih teliti dibandingkan ASTER  GDEM V2.  Pada  hasil korelasi (Pearson Correlation), nilai korelasi RBI- DEM  SRTM  (0,9999)  lebih  besar  daripada  RBI-
ASTER GDEM (0,9998) sehingga dapat
disimpulkan bahwa DEM SRTM lebih mendekati RBI.Hal  ini  membuktikan  bahwa  hasil  dari Sriharan,  S.  et  al.,  2004  dan  pendapat  peneliti bahwa DEM SRTM V4.1 lebih teliti dibandingkan ASTER GDEM V2 adalah benar.

## PENUTUP Kesimpulan
1. Secara  keseluruhan, DEM  SRTM V4.1  lebih teliti dibandingkan dengan ASTER GDEM V2. Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai RMSE  total DEM  SRTM V4.1  lebih  kecil  daripada  nilai RMSE tota  l ASTER  GDEM V2,  yaitu  11,60  m pada DEM  SRTM V4.1  dan  13,41  m  pada ASTER GDEM V2.
2. Berdasarkan  pembahasan    pada  bab sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa kesimpulan  dari  penelitian  terdahulu  [10] yaitu  ketelitian ASTER  GDEM V2  lebih  kecil dari DEM  SRTM V4.1  pada  tutupan  lahan
berupa vegetasi, sedangkan ASTER GDEM V2 lebih  teliti  pada  tutupan  lahan  bukan vegetasi  adalah  benar.  Pada  tutupan  lahan vegetasi    nilai RMSEASTER  GDEM V2  lebih besar  dibandingkan DEM  SRTM V4.1.Hal tersebut  karena  sensor ASTER  GDEM lebih sensitif  pada  tutupan  vegetasi  dibanding sensor DEM SRTM . (Kustiyo et al., 2005 dan Purwadhi, S. H. 2001)

## Saran
1. Untuk tutupan lahan perkebunan, sebaiknya pastikan  data  telah  benar  dan  lakukan koreksi terhadap data DEM SRTM lebih besar karena  berdasarkan  penelitian  ini,  untuk tutupan  lahan  perkebunan,  kesalahan DEM SRTM lebih besar.
2. Untuk  pengguna data ASTER  GDEM V2 dan DEM  SRTM V4.1  dapat  menggunakan  hasil tugas  akhir  ini  sebagai  salah  satu  referensi untuk  mengkoreksi  data DEM tersebut, sehingga hasilnya lebih mendekati data peta RBI.
3. Bagi  pengguna  data DEM ,  sebaiknya menggunakan data DEM yang sesuai dengan daerah studinya, apabila daerahnya didominasi tutupan lahan vegetasi, sebaiknya  menggunakan DEM  SRTM V4.1. Sedangkan  untuk  daerah  tanpa  vegetasi sebaiknya  menggunakan  data ASTER  GDEM V2.

## DAFTAR PUSTAKA
ASTER  GDEM  Validation  Team,  2009,  ASTER  Global DEM  validation  summary  report,  Prepared by ASTER GDEM Validation Team:
METI/ERSDAC, NASA/LPDAAC and USGS/EROS,  in  cooperation  with  NGA  and other collaborators. http://www.ersdac.or.jp
/GDEM/E/image/ASTERGDEM_ValidationSu mmaryReport_Ver1.pdf  (diakses  tanggal  23 Maret 2014, jam 09.10 BBWI).
CGIAR-CSI,  2009,  SRTM  90m  Digital  Elevation  Data. http://srtm.csi.  cgiar.org/  (diakses  tanggal 23 Maret 2014, jam 09.32 BBWI).
Hengl,  T.  and  Reuter,  H.,  2011.  How  accurate  and usable  is  GDEM?  A  statistical  assessment of  GDEM  using  LiDAR  data.  University  of Wageningen, Wageningen, Netherlands.
Indarto  dan  Faisol  A.,  2009.  Identifikasi  dan
Klasifikasi Peruntukan Lahan
Menggunakan  Citra  Aster.  Media  Teknik Sipil, Volume IX. ISSN 1412-0976. Kurniawan,  D.  2008.  Uji  T  Berpasangan  (Paired  T- Test).  R  Development  Core  Team.  R Foundation  for  Statistical  Computing, Vienna, Austria.
Kustiyo  et  al.,  2005.  Analisis  Ketelitian  Ketinggian Data  Dem  Srtm.  LAPAN  :  Pertemuan Ilmiah Tahunan MAPIN XIV. Wageningen : World  Soil  Information  University  of Wageningen.
Li Peng et al., 2012. Evaluation of ASTER GDEM Ver2 Using  GPS  Measurements  and  SRTM Ver4.1  in  China.  Melbourne  :  XXII  ISPRS Congress.
Lillesand,  T.  M  and  Kiefer  R.W.  1990.  Penginderaan Jauh  dan  Interpretasi  Citra.  Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Purwadhi,  S.  H.  2001.  Interpretasi  Citra  Digital.
Grasindo.Jakarta.
Sriharan,  S.  et  al.,  2004.  Analysis  of  Land  Cover
Classes Using Unsupervised and Supervised  Classification  of  Stennis  Space Center  (SSC)  Image.  Virginia  State University. Sutanto.,  1979.  Pengetahuan  Dasar  Interpretasi Citra. Yogyakarta : Gadjah Mada University Press.
Suwandana, Endan et al., 2012. Evaluation of ASTER
GDEM2  in  Comparison  with  GDEM1,
SRTM DEM and Topographic-Map-Derived DEM  Using  Inundation  Area  Analysis  and RTK-dGPS Data. Remote Sens.2012,4.