Abstrak—Candi Singasari merupakan salah satu situs warisan dunia dimana upaya untuk konservasi, inventarisasi, dan dokumentasi cagar budaya tersebut diperlukan. Sebagai langkah awal yang dapat dilakukan adalah membentuk model rekosntruksi 3D Candi Singasari. Adapun teknologi yang ditawarkan dalam pemodelan rekonstruksi 3D bangunan begitu bervariasi dengan kelebihan dan kelemahan masing-masing seperti teknologi LiDAR, laser scanner, dan fotogrametri jarak dekat. Dewasa ini, perkembangan dalam dunia fotogrametri untuk kegiatan pemodelan 3D begitu pesat hingga adanya metode yang berkembang saat ini yaitu metode videogrametri. Penelitian ini menggunakan teknologi videogramteri dan  konsep SfM untuk membentuk rekonstruksi 3D Candi Singasari. Teknologi videogrametri memiliki kelebihan seperti akuisisi data yang sederhana, harga ekonomis, minim perubahan fotometrik dalam gambar, dan daya overlap tinggi dari data yang dihasilkan. Kriteria yang digunakan dalam rekonstruksi 3D Candi Singasari menggunakan klasifikasi Level of Detail (LoD). Pada penelitian ini difokuskan pada dua aspek yaitu aspek evaluasi visual rekonstruksi 3D dan perhitungan nilai ketelitian geometrik struktur Candi Singasari. Hasil evaluasi visual rekonstruksi 3D diperoleh bentuk point cloud sejumlah 308.248 titik, dense cloud sejumlah 1.126.457 titik, dan textured yang meliputi 225.291 titik (permukaan/face) dan 113.595  vertex dari 161 frame video dengan rata-rata deteksi fitur tiap frame video sejumlah 2.242 titik yang diolah menggunakan konsep  structure from motion (SfM). Sedangkan evaluasi untuk validasi nilai geometrik struktur Candi Singasari diperoleh dari hasil korelasi dan uji standar kesalahan. Hasil korelasi antara variabel ICP ukuran model rekonstruksi 3D terhadap ukuran di lapangan menunjukkan nilai kolerasi untuk koordinat easting 0.998, koordinat northing 0.997, dan koordinat Z 0.998. Adapun untuk nilai uji standar kesalahan untuk koordinat easting diterima 83%, koordinat northing diterima  91.7%, dan koordinat Z diterima 91.7% juga nilai RMSE koordinat easting 0.177 meter, northing 0.194 meter, dan koordinat Z 0.168 meter.
Kata Kunci—Candi Singasari, Teknologi Videogrametri, LoD, dan SfM.

## 1. I. PENDAHULUAN
ANDI SINGASARI di Jawa Timur merupakan salah satu kekayaan arsitektur nusantara yang mempunyai karakter lokal sebagai bangunan pada masa Kerajaan Singasari di abad ke-13 [1] . Banyak penelitian yang dilakukan terhadap candi, tetapi lebih menyoroti pada tafsir-tafsir historis, sehingga diperlukan penelitian yang bersifat fundamental sebagai upaya konservasi cagar budaya di Indonesia berupa rekonstruksi 3D bangunan.
Metode aerial videogrametri merupakan metode pendekatan dari metode fotogrametri jarak dekat menggunakan sensor kamera yang dipasang di wahana pesawat tanpa awak untuk proses perekaman struktur bangunan. Metode aerial videogrametri mempunyai kelebihan dari segi harga ekonomis untuk pengadaan alat dalam proses akuisisi data yang sederhana, keterampilan operator yang tidak terlalu tinggi untuk kegiatan pemodelan rekonstruksi 3D bangunan, minim perubahan fotometrik dalam gambar, dan presentase tinggi pada overlap gambar yang berdekatan [2] .
Structure from Motion (SfM) merupakan prinsip seperti fotogrametri stereskopik untuk menghasilkan struktur 3D. Teknik SfM membutuhkan foto yang saling overlap sebagai input algoritma scale invariant feature transform (SIFT) untuk ekstrasi fitur dan rekonstruksi 3D [3] . Sehingga teknik SfM sangat sesuai untuk sekumpulan gambar struktur objek 3D dengan tingkat overlap yang tinggi [4] .
Proses pembuatan rekonstruksi 3D bangunan mempunyai tingkat kedetailan rekonstruksi yang dihasilkan. Tingkat kedetailan tersebut disebut dengan level of detail (LOD) yang meliputi LOD 0 ( regional model berupa digital terrain model ), LOD 1 ( city/site model berupa blok tanpa atap), LOD 2 ( city/site model berupa model dengan tekstur dan struktur atap sederhana), LOD 3 ( city/site model berupa arsitektur dengan tekstur dan struktur atap sederhana), dan LOD 4 ( interior model berupa model arsitektur dari interor bangunan) [5] .
Dikarenakan objek yang diteliti berupa rekonstruksi 3D Candi Singasari memiliki dimensi yang cukup besar dan berdasarkan kelebihan metode aerial videogrametri yang didukung dengan prinsip SfM, maka pada penelitian ini mencoba memanfaatkan metode aerial videogrametri untuk memodelkan bentuk rekonstruksi 3D bangunan Candi Singasari dengan kelas LOD 3.
Aspek lain yang perlu diperhatikan dalam rekonstruksi 3D bangunan Candi Singasari adalah perhitugan geometriknya yang diperoleh dari perbandingan ukuran langsung dari lapangan dan hasil ukuran dari bentuk visual rekonstruksi 3D bangunan untuk mendukung bentuk visual rekonstruksi 3D dengan kelas LOD 3 [6] . Ukuran pembanding yang digunakann untuk perhitungan geometrik menggunakan koordinat ICP ( Independent Check Point ) yang diperoleh menggunakan teknik pengikatan ke muka [7] . Metode aerial videogrametri mempunyai potensi yang besar untuk memberikan cara yang efektif dan efesien untuk memperoleh bentuk visual rekonstruksi 3D bangunan dibanding

## Evaluasi Metode Aerial Videogrametri untuk Rekonstruksi 3D Bangunan (Studi Kasus: Candi Singasari, Jawa Timur)
Yugie Nanda Pranata dan Agung Budi Cahyono
Jurusan Teknik Geomatika, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : agungbc@geodesy.its.ac.id
C
metode yang pernah ada sebelumnya seperti teknologi LiDAR ( Light Detection and Ranging ) dan Laser Scanner [8] . Pada penelitian ini difokuskan pada dua aspek yaitu evaluasi visual rekonstruksi 3D dan perhitungan nilai ketelitian geometrik struktur Candi Singasari.

## 2. II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Data dan Peralatan

## 1) Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini meliputi bidang kalibrasi kamera 2D berupa gambar (frame video) papan catur ( chessboard ), data spesifikasi Dji Phantom 3 Adv. 1080P60 Camera ( on board ), data ukuran GCP ( Ground Control Point ) dan ICP ( Independent Control Point ) pada Candi Singasari yang diukur dengan metode pengikatan ke muka dengan toleransi pengukuran sudut 5 ˝ √ n dan kesalahan linier < 1:2500, dan data frame video yang diperoleh dari hasil perekaman menggunakan metode aerial videogrametri yang sudah diekstraksi.
2) Peralatan
Perlatan yang digunakan pada penelitian ini meliputi:
1. Perangkat Keras
a. Dji Phantom 3 Adv. 1080P60 Camera ( on board ) 12.4 M
b. Electronic Total Station (ETS)
c. Dua set GPS Geodetik
d. Laptop
2. Perangkat Lunak
a. Program pengolah data raster (fotogrametri)
b. Program pengolah angka dan teks
c. Program plotting koordinat
B. Tahapan Pengolahan Data
Tahapan pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Pengukuran GCP dan ICP
Koordinat  GCP dan ICP (X, Y, Z) Koreksi Distorsi Frame Video Video Candi Singasari Parameter Orientasi Dalam (Hasil Kalibrasi Kamera) Georeferenced 3D Model Evaluasi Hasil Kesimpulan Pemotongan Video Pengolahan Frame Video dengan SfM Georeferenced Perhitungan Koordinat Objek Koordinat Objek (X, Y, Z) 3D Model Akurasi < 0.5 meter Tidak Ya Uji Error Probability

## Gambar 2.1 Diagram Alir Penelitian
Penjelasan diagram alir di atas sebagai berikut. 1. Kalibrasi Kamera Kalibrasi kamera dilakukan dengan menggunakan program pengolah angka menggunakan prinsip Bundle Adjustment Self Calibration (BASC) untuk memperoleh
nilai parameter orientasi dalam (IOP), yaitu panjang fokus kamera (f), koordinat principal point (x 0 , y 0 ) serta distorsi radial dan tangensial (k1, k2, k3, p1 dan p2) yang digunakan untuk koreksi distorsi pada frame video. 2. Perekaman Struktur Candi Singasari Perekaman struktur Cadi Singasari dilakukan di udara menggunakan metode aerial videogrametri dengan mode perekaman FHD ( Full High Definition ) 1920x1080p. 3. Pengukuran Kerangka Dasar, GCP, dan ICP
Data pengukuran kerangka dasar merupakan acuan untuk penentuan GCP dan ICP dalam sistem kooridnat UTM pada struktur bangunan candi. Koordinat GCP dan ICP ini digunakan sebagai ukuran referensi untuk menentukan unsur-unsur objek penelitian yang tampak di frame video struktur Candi Singasari.
4. Pemodelan Rekonstruksi 3D Candi Singasari Pemodelan rekonstruksi 3D Candi Singasari menggunakan prinsip s tructure from motion (SfM) yang dipadu dengan algoritma scale invariant feature transform (SIFT) untuk membentuk visual 3D dasar berupa point clouds . Selanjutnya, hasil dari point clouds ini akan dilakukan evaluasi visual 3D dan perhitungan nilai geometrik struktur Candi Singasari.

## 3. III. HASIL DAN ANALISA

## A. Kalibrasi Kamera
Kalibrasi kamera menggunakan prinsip BASC digunakan untuk mengetahui nilai IOP. Hasil kalibrasi kamera sebagai berikut.
Tabel 3.1 Parameter Orientasi Dalam IOP Nilai (pixel) Nilai (mm) f 2343.6 3.98693 X o 5.54389 3.41784 Y o -9.05776 1.89886 K 1 0.0119496 -0.00104433 K 2 -0.0340456 0.000228576 K 3 0.0136146 -1.47295e-05 P 1 0.000623658 -0.000147993 P 2 -0.00177962 0.000426848
Kamera dengan resolusi tinggi dan distorsi yang rendah masih dapat digunakan untuk keperluan fotogrametri, namun kamera dengan distorsi lensa yang lebih besar disebut dengan kamera reconnaissance yang didesain untuk keperluan interpretasi dan inventarisasi. Kamera jenis ini adalah kamera multipsektral dengan panjang fokus 35 mm – 70 mm [9] .

## B. Pemodelan Rekonstruksi 3D
Pengolahan data berupa frame video sejumlah 161 frame yang dilah menggunakan prinsip SfM. Hasil dari pengolahan data frame video berupa point clouds , selanjutnya dilakukan texturing agar terlihat reperesentatif seperti bentuk bangunan aslinya. Berikut adalah hasil dari pemodelan rekonstruksi 3D:

## Gambar 3.1 Posisi Perekaman Strukstur Candi

## Gambar 3.2 Model Rekonstruksi 3D
Pemodelan rekonstruksi 3D menggunakan prinsip SfM mempunyai parameter pembentuk model 3D. Secara garis besar ada tiga parameter yang dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3.2 Parameter Pemodelan 3D

## Parameter Hasil
Point clouds 308248 point Dense Cloud 1126457 point Textured 225291 point (permukaan/face) dan 113595 (vertex)
Dari 161 frame video yang digunakan, rata-rata fitur terdeteksi untuk setiap frame video sejumlah 2.242 titik, fitur deteksi ini menggunakan algoritma scale invariant feature transform (SIFT) pada perangkat lunak data raster. Algoritma ini mengidentifikasi fitur tiap gambar yang tetap pada scaling dan rotasi gambar yang sedikit berubah pada kondisi iluminasi dan sudut pandang 3D kamera. Pada foto terdapat keypoint yang diidentifikasi secara otomatis di seluruh skala dan lokasi pada tiap gambar dan diikuti dengan pembuatan feature descriptor yang dihitung dengan mentransformasikan gradien gambar lokal ke dalam representasi yang sangat tidak sensitif terhadap berbagai iluminasi dan orientasi [10] . Berikut grafik fitur yang terdeteksi untuk setiap frame video.
Gambar 3.3 Grafik Deteksi Fitur Frame Video

## C. Kerangka Dasar, GCP, dan ICP
Sistem koordinat yang digunakan untuk pengukuran kerangka dasar adalah sistem koordinat Universal Transverse Mercator (UTM). Kerangka dasar ini diukur menggunakan GPS Geodetik dengan metode Differential Positioning , yaitu penentuan posisi suatu titik secara relatif terhadap lainnya yang telah diketahui koordinatnya [11] dan Total Station membentuk kerangka dasar berupa poligon tertutup. Hasil koordinat titik poligon ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 3.3 Koordinat Titik Poligon Titik Easting (m) Northing (m) Z (m) 1 683434.769 9127721.154 20.000 2 683461.723 9127705.018 19.994 3 683479.134 9127733.700 20.155 4 683455.201 9127749.714 20.135
Hasil perhitungan dari kerangka dasar ini mempunyai nilai kesalahan penutup sudut sebesar 8”. Kerangka dasar ini digunakan sebagai titik kontrol pengukuran GCP dan ICP pada Candi Singasari menggunakan metode pengikatan ke muka.
Gambar 3.4 Kerangka Dasar Pengukuran
Analisa kerangka dasar hasil pengukuran di lapangan ditinjau dari dua kriteria yaitu:
a. Kesalahan linier Kesalahan linier pada umumnya mempunyai standar minimal yaitu 1:2500 atau 0.0004 [12] . Apabila kesalahan linier yang dihasilkan kurang dari 1:2500 maka hasil pengukuran kerangka dasar dapat diterima.
b. Kesalahan penutup sudut
Kesalahan penutup sudut pada kerangka dasar ini mempunyai nilai sebesar 8” yang didapatkan dari persamaan kesalahan penutup sudut yang memenuhi toleransi 5 ˝ √ n (5” √ 4 = 10”) [7] . Apabila kesalahan penutup sudut kerangka dasar setelah dikoreksi mempunyai nilai kurang dari 10” maka hasil pengukuran kerangka dasar dapat diterima.
c. Kesalahan penutup tinggi Kesalahan penutup tinggi pada kerangka dasar ini mempunyai nilai sebesar 2 mm yang didapatkan dari persamaan kesalahan penutup tinggi yang memenuhi toleransi 8 √ D (km) (8 √ 0.12888 = 2.872 mm) [7] .
Tabel 3.4 Kesalahan Kerangka Dasar
No. Kriteria Nilai 1 2 Kesalahan Linier Kesalahan Penutup Sudut 0.00021 m 8" 3 Kesalahan Penutup Tinggi 2 mm
Adapun titik kontrol (GCP dan ICP) pada penelitian ini merupakan titik-titik yang diambil pada struktur Candi Singasari yang diukur menggunakan metode pengikatan ke muka. GCP dan ICP digunakan dalam proses geo-referencing sedangkan ICP digunakan sebagai titik pembanding antara ICP hasil pengukuran di lapangan dan hasil dari model rekonstruksi 3D. Hasil perhitungan GCP dan ICP ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 3.5 Koordinat GCP dan ICP Struktur Candi Singasari
Titik Pengukuran di Lapangan Easting (m) Northing (m) Z (m) GCP 1 683428.414 9127749.611 22.024 GCP 2 683433.471 9127738.039 22.026 GCP 3 683445.033 9127743.164 22.028 GCP 4 683439.920 9127754.710 22.030 ICP 1 683431.391 9127748.566 25.124 ICP 2 683438.115 9127751.475 25.111 ICP 3 683441.156 9127744.082 25.105 ICP 4 683434.562 9127741.188 25.106 ICP 5 683434.120 9127747.622 29.710 ICP 6 683437.948 9127748.176 29.706 ICP 7 683435.454 9127743.040 29.711
ICP 8 683439.587 9127745.496 29.709 ICP 9 683437.979 9127749.294 31.670 ICP 10 683433.351 9127747.019 31.675 ICP 11 683435.576 9127743.396 31.676 ICP 12 683439.321 9127745.644 31.672
Tabel 3.6 Koordinat ICP dari Pemodelan Rekonstruksi 3D
Persebaran titik GCP dan ICP ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 3.5 Persebaran GCP dan ICP Tampak Depan
Gambar 3.6 Persebaran GCP dan ICP Tampak Belakang
Titik Pemodelan Rekonstruksi 3D
Easting (m) Northing (m) Z (m) ICP 1 683431.572 9127748.396 25.276 ICP 2 683438.307 9127751.344 25.292 ICP 3 683441.473 9127744.281 25.225 ICP 4 683434.704 9127741.341 25.299 ICP 5 683434.321 9127747.214 29.834 ICP 6 683437.641 9127748.321 29.826 ICP 7 683435.576 9127743.173 29.830 ICP 8 683439.468 9127745.652 29.849 ICP 9 683437.891 9127749.442 31.454 ICP 10 683433.456 9127747.271 31.444 ICP 11 683435.559 9127743.332 31.491 ICP 12 683439.363 9127745.498 31.492
Sedangkan pada model rekonstruksi 3D Candi Singasari, nilai koordinat ICP diambil dari data point clouds . Hasil ICP dari pemodelan rekonstruksi 3D sebagai berikut.

## D. Evaluasi Pemodelan Rekonstruksi 3D Candi Singasari
Pada penelitian ini, evaluasi rekonstruksi 3D Candi Singasari meliputi dua aspek, yaitu:
1. Aspek visual rekonstruksi 3D
2. Perhitungan nilai ketelitian geometrik
Parameter evaluasi pemodelan rekonstruksi 3D Candi Singasari mengacu pada klasifikasi level of detail (LOD) sebagai berikut.
Tabel 3.7 Kriteria LOD Aspek LOD 1 LOD 2
LOD 3 LOD 4 Skala Model kota, regional distrik dalam kota model asristektur (eksteriror), landmark model arsitektur, termasuk interior Kelas Akurasi rendah menengah tinggi  sangat tinggi Akurasi Posisi 5 meter 2 meter 0,5 meter 0.2 meter Generalisasi objek berukuran > 6 x 6 meter objek berukuran > 4x4 meter objek sebagai fitur nyata > 2x2 meter elemen – elemen konstruktif ditampilkan Instalasi Bangunan - - efek visual eksterior representatif objek dalam bentuk ukuran sebenarnya Struktur datar tipe dan orientasi sesuai bentuk objek sebenarnya sesuai bentuk objek sebenarnya
Proses filtering untuk visual rekonstruksi 3D bertujuan untuk membuang titik yang tidak diperlukan ( noise ) dari point clouds . Selain itu, proses ini digunakan agar visual rekonstruksi 3D terlihat rapi dan bersih. Gambar berikut menunjukkan visual rekosntruksi 3D Singasari sebelum dan sesudah proses filtering .
Proses filtering berdampak pada berkurangngnya jumlah point clouds yang pada awalnya berjumlah 434.956 titik menjadi 308.248 titik atau berkurang 29.13%.
Perhitungan nilai ketelitian geometrik dilakukan dengan membandingkan ICP hasil dari pemodelan rekonstruksi 3D terhadap ICP ukuran dari lapangan. Perhitungan nilai ketelitian geometrik dilakukan dengan menghitung uji nilai korelasi, Root Mean Square Error (RMSE), dan uji standar kesalahan. Pada penelitian ini, uji nilai korelasi yang digunakan adalah uji nilai korelasi pearson. Uji nilai korelasi pearson digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antar dua variabel (ukuran linier dua variabel).
Hasil perhitungan uji nilai korelasi adalah ICP koordinat easting sebesar 0.998, koordinat northing sebesar 0.997, dan
koordinat Z sebesar 0.998. Berdasarkan dari hasil uji nilai korelasi menunjukkan bahwa ICP koordinat easting memiliki hubungan yang kuat (keterkaitan) begitu juga pada koordinat northing dan Z. Seangkan untuk hasil perhitungan RMSE ICP sebagai berikut.

## Tabel 3.8 Nilai RMSE ICP
Titik Easting (m) Northing (m) Z (m) ICP 1 0.181 0.170 0.152 ICP 2 0.192 0.131 0.181 ICP 3 0.317 0.199 0.120 ICP 4 0.142 0.153 0.193 ICP 5 0.201 0.408 0.124 ICP 6 0.307 0.145 0.120 ICP 7 0.122 0.133 0.119 ICP 8 0.119 0.156 0.140 ICP 9 0.088 0.148 0.216 ICP 10 0.105 0.252 0.231 ICP 11 0.017 0.064 0.185 ICP 12 0.042 0.146 0.180 RMSE 0.177 0.194 0.168
Sedangkan uji standar kesalahan adalah uji standar kesalahan yang umumnya digunakan untuk mengevaluasi hasil pengukuran yang akan diterima maupun yang ditolak. Pada penelitian ini uji standar kesalahan menggunakan tingkat kepercayaan 90%. Hasil perhitungan uji standar kesalahan sebagai berikut.
Tabel 3.9 Uji Standar Kesalahan Koordinat Easting dan Northing
Titik Error Easting Keteranga n Error Northin g Keteranga n Error Z Keteranga n ICP 01 0.181 Diterima 0.170 Diterima 0.15 2 Diterima ICP 02 0.192 Diterima 0.131 Diterima 0.18 1 Diterima ICP 03 0.317 Tidak Diterima 0.199 Diterima 0.12 0 Diterima ICP 04 0.142 Diterima 0.153 Diterima 0.19 3 Diterima ICP 05 0.201 Diterima  0.408 Tidak Diterima 0.12 4 Diterima ICP 06 0.307 Tidak Diterima 0.145 Diterima 0.12 0 Diterima ICP 07 0.122 Diterima 0.133 Diterima 0.11 9 Diterima ICP 08 0.119 Diterima 0.156 Diterima 0.14 0 Diterima ICP 09 0.088 Diterima 0.148 Diterima 0.21 6 Diterima ICP 10 0.105 Diterima 0.252 Diterima 0.23 1 Tidak Diterima ICP 11 0.017 Diterima 0.064 Diterima 0.18 5 Diterima ICP 12 0.042 Diterima 0.146 Diterima 0.18 0 Diterima
*) Inteval kesalahan koordinat Easting : 3.40 x 10 -5 < e < 3.05 x 10 -1 (m)
*) Inteval kesalahan koordinat Northing : 3.50 x 10 -2 < e < 3.16 x 10 -1 (m )
*) Inteval kesalahan koordinat Z : 0.098 < e < 0.229 (m )
Gambar 3.8 Sesudah Proses Filtering
Gambar 3.7 Sebelum Proses Filtering
Berdasarkan hasil uji standar kesalahan diperoleh koordinat easting yang diterima sejumlah 10 titik (83%), koordinat northing yang diterima sejumlah 11 titik (91.7%), dan koordinat Z yang diterima sejumlah 11 titik (91.7%).

## 4. IV. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut.
1. Visualisasi rekonstruksi 3D struktur Candi Singasari menggunakan metode aerial videogrametri berhasil dilakukan. Hasil evaluasi rekonstruksi 3D struktur Candi Singasari menghasilkan bentuk point cloud sejumlah 308.248 titik, dense cloud sejumlah 1.126.457 titik, dan textured yang meliputi 225.291 titik (permukaan/face) dan 113.595 vertex dari 161 frame video dengan rata-rata fitur deteksi tiap frame video sejumlah 2.242 titikyang diolah menggunakan konsep structure from motion (SfM).
2. Bentuk visualisasi model 3D Candi Singasari sudah memenuhi syarat LOD orde 3 dengan kriteria RMSE < 0.5 meter, yaitu RMSE easting sebesar 0.177 meter, RMSE northing sebesar 0.194 meter, dan RMSE Z sebesar 0.168 meter, efek visual eksterior representasif, dan visualisasi struktur Candi Singasari sesuai dengan objek sebenarnya (gambar 3.5; 3.6; 3.8).
3. Evaluasi untuk validasi nilai geometrik struktur Candi
Singasari yang diperoleh dari hasil korelasi dan uji standar kesalahan. Hasil korelasi antara variabel ICP ukuran model rekonstruksi 3D terhadap ukuran di lapangan menunjukkan nilai kolerasi untuk koordinat easting sebesar 0.998, koordinat northing sebesar 0.997 dan koordinat Z sebesar 0.998, artinya nilai korelasi tersebut menunjukkan hubungan keeratan yang kuat dari variabel - variabel tersebut. Adapun nilai uji standar kesalahan untuk koordinat easting diterima 83%, koordinat northing diterima 91.7%, dan koordinat Z diterima 91.7%

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis Y. P. mengucapkan terima kasih kepada kantor BPCB (Balai Pelestarian Cagar Budaya) Kabupaten Mojokerto dan pengurus Candi Singasari, Malang, Jawa Timur atas ijin dan bantuannya selama proses pembuatan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sayekti, S. I., Amiuza, C. B. & Sujudwijono, N., 2014. Geometri Fraktal pada Candi Singosari sebagai Konsep Desain Museum Purbakala Singosari. Jurnal Mahasiswa Jurusan Teknik Arsitektur, Volume 2.
[2] Tian, Y., 2011. Building Reconstruction from Terrestrial Video Image Sequences. Twente: University of Twente Faculty of Geo-information Science and Earth Observation.
[3] Snavely, N., 2010. Scene Reconstruction and Visualization from Internet Photo Collections. s.l., Proceedings of the IEEE.
[4] Westobya, M. et al., 2012. ‘Structure-from-Motion’ photogrammetry: A low-cost, effective tool for geoscience applications. Elseiver, Volume 179, pp. 300-314.
[5] Fan, H. & Meng, L., 2009. Automatic Derivation of Different Levels of Detail for 3d Buildings Modeled by City-Gml, Munich: International
Graduate School of Science and Engineering Department of Cartography, Technische Universität München Arcisstr.
[6] Rashidi, A., Dai, F., Brilakis, I. & Vella, P., 2013. Optimized Selection of Key Frames for Monocular Videogrammetric Surveying of Civil Infrastructure. Elsevier, pp. 270-282.
[7] Ghilani, C. D. & Wolf, P. R., 2012. Elementary Surveying an Introduction to Geomatics. 13 ed. New Jersey: Pearson Education Inc..
[8] Rashidi, A., 2014. Improved Monocular Videogrammetry for Generating 3D Dense Point Clouds of Bulit Infrastructure. Georgia: Georgia Institute of Technology.
[9] Berlin, A. T., 1992. Fundamentals of Remote Sensing and Airphoto Interpretation. 5 ed. New Jersey: Prentice Hall.
[10] Lowe, D. G., 2004 . Object Recognition fom Local Scale-Invatiant Features. International Journal of Computer Vision 60, pp. 91-110.
[11] Abidin, H., 2007. Penentuan Posisi dengan GPS dan Aplikasinya. Jakarta: Pradnya Paramita.
[12] Supadiningsih, C. N., 2004. Modul Ajar Ilmu Ukur Tanah I. Surabaya: Program Teknik Geodesi-ITS.