## Studi Pembuatan DTM Menggunakan Metode Slope Based Filtering dan Grid Based Filtering (Studi Kasus: Kelurahan Wonokromo Dan Lontar, Kota Surabaya)
Study Of DTM Determination Using Slope Based Filtering And Grid Based Filtering (Case Study: Wonokromo And Lontar Sub-District, Surabaya)
Mahardi Wirantiko 1 , Hepi H. Handayani* 2 , Agung B. Cahyono 3 1,2,3 Departemen Teknik Geomatika, FTSLK-ITS, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya, 60111, Indonesia *Korespondensi penulis: Hapsari@geodesy.its.ac.id
Diterima: 14082020; Diperbaiki: 22082020; Disetujui: 25082020; Dipublikasi: 29112020
Abstrak: Digital  Terrain  Model (DTM)  merupakan  model  medan  digital  yang  memuat  informasi  ketinggian permukaan tanah ( bare earth surface ) tanpa terpengaruh oleh vegetasi atau fitur buatan manusia lainnya, sedangkan Digital  Surface  Model (DSM)  merupakan  representasi  permukaan  bumi  yang  memuat  lebih  banyak  informasi ketinggian termasuk semua objek yang berada di atas permukaan bumi seperti vegetasi, gedung, dan fitur lainnya. Perlu dilakukan percepatan dalam penyediaan informasi geospasial, dalam hal ini DTM sebagai unsur pembentuk peta topografi  skala  besar.  Untuk  itu  diperlukan  metode  pembentukan  DTM  yang  lebih  efektif.  Sehingga  tujuan  pada penelitian  ini  adalah  mengkaji  metode  yang  dapat  menghasilkan  DTM  secara  otomatis  dan  menghasilkan  DTM turunan yang mendekati akurat. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk dikaji yaitu Slope Based Filtering (SBF) atau metode penyaringan berbasis lereng dan Grid Based Filtering (GBF) atau Metode Penyaringan Berbasis Grid .  Terdapat  dua  daerah  yang  diteliti.  Pada  area  pertama  yaitu  lokasi  yang  memiliki  karakteristik  daerah  padat penduduk  sehingga  terdapat  banyak  bangunan  yang  saling  berhimpit,  area  tersebut  berlokasi  di  Kelurahan Wonokromo, Surabaya Selatan. Pada area kedua yaitu lokasi yang memiliki karakteristik terbuka, sedikit pemukiman dan banyak  medan  datar  dan kosong,  area  tersebut  berlokasi  di  Kelurahan Lontar,  Surabaya  Barat.  Hasil  data  dari kedua  metode  tersebut  kemudian  dibandingkan  terhadap  DTM Stereoplotting yang  digunakan  sebagai  referensi. Perbandingan tersebut berupa geomorfologi atau visualisasi, dan ketelitian geometri vertikal. Hasil dari penelitian ini menunjukkan metode Slope Based Filtering memiliki keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan Grid Based Filtering .  Hal  tersebut  dibuktikan  oleh  hasil  klasifikasi  pengolahan  data  menggunakan  delapan  parameter  pada masing-masing  metode.  Rata-rata  RMS  Error  yang  diperoleh  di  Wonokromo  lebih  kecil  yaitu  0,605  meter dibandingkan dengan Kelurahan Lontar sebesar 1,605 m. Kelurahan Wonokromo memiliki rata-rata skala ketelitian peta 1: 2.500 sedangkan Kelurahan Lontar memiliki rata-rata kelas ketelitian peta 1: 5.000. Secara visual geomorfologi yang dihasilkan dari metode SBF lebih halus dibandingkan dengan GBF yang masih kasar.
Copyright © 2020 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Digital Terrain Model (DTM) is a digital terrain model that only contains ground level information (bare earth surface) without being affected by vegetation or other man-made features. While Digital Surface Model (DSM) is a representation of the earth's surface that contains more height information including all objects that are located on the surface of the earth such as vegetation, buildings, and other features. It is necessary to accelerate the provision of geospatial information, in this case DTM as an element of forming large-scale topographic maps. For this reason, a more effective DTM formation method is needed. The study was conducted to examine methods that can produce DTM automatically, in order to obtain a fast and efficient mapping method. In this study the method used are Slope Based  Filtering  (SBF)  and  Grid  Based  Filtering  (GBF)  method.  Those  approaches  are  applied  in  two  different characteristics of study area. In the first area, which is a location that has characteristics of densely populated areas so that there are many buildings that coincide with each other, the area is located in Wonokromo Sub-District, South Surabaya. The second area has characteristics of open space with few settlements and a lot of barelands. The area is located in Lontar Village, West Surabaya. The results of the data processing based on two methods are then compared to  the  Stereoplotting  DTM  used  as  a  reference.  The  comparison  is  performed  as  geomorphology  analysis  or visualization,  and  vertical  geometry  accuracy.  The  results  of  this  study  indicate  that  SBF  method  has  a  higher accuracy compared to the one of GBF. This is revealed by the results of the classification of data processing using eight parameters in each method. The average of RMS Error obtained in Wonokromo is smaller that is 0.605 meters compared to Lontar Village of 1.605 m. Wonokromo has an average map accuracy scale of 1: 2,500  while Lontar which has an average map accuracy class of 1: 5,000. Visually, the geomorphology produced from the SBF method is finer than the GBF which is still rough.
Kata kunci: Digital Surface Model; Digital Terrain Model; Slope Based Filtering; Grid Based Filtering; Digital Surface Model

## Pendahuluan
Kebutuhan  akan  data  spasial  detail  dengan  skala  besar  semakin  meningkat,  namun  ketersediaan  peta  dasar yang  ada  belum  dapat  mengimbangi  kebutuhan  tersebut.  Peta  dasar  yang  telah  dibuat  di  Indonesia  pada umumnya  adalah  skala  1:50.000  dan  beberapa  kawasan  Indonesia  dengan  skala  1:25.000.  Peta  RBI  skala 1:10.000 dan 1:5.000 masih sangat terbatas pada daerah-daerah tertentu. Sedangkan kebutuhan akan peta dasar skala  besar  sangat  diperlukan  untuk  percepatan  pembangunan.  Peta  topografi  merupakan  peta  dasar  yang dibutuhkan untuk keperluan analisis geospasial. Peta dasar ini diperlukan untuk penyusunan Rencana Detail Tata Ruang (RDTR). Selain itu peta topografi diperlukan dalam bidang pemetaan kawasan rawan bencana, perencanaan dan analisis pertanian, perkebunan, dan pertambangan, serta pemetaan geologi detail (Martiana, dkk, 2017).
Salah  satu  unsur  yang  diperlukan  pada  pembuatan  peta  topografi  adalah  kontur.  Pembuatan  kontur  detail umumnya  diperoleh  dengan  melakukan  pemetaan  secara teristrial, serta  dengan metode  konvensional  yaitu mengekstraksi data Digital Terrain Model (DTM) hasil manual stereoplotting. Pengerjaan dengan metode ini menghasilkan tingkat keakuratan yang tinggi, namun memerlukan waktu yang relatif lama sehingga belum bisa memenuhi permintaan informasi geospasial skala besar yang terus bertambah. Perencanaan tata wilayah kota yang baik didapatkan dari parameter waktu yang singkat dan hasil yang optimal dalam pembuatan rencana tata ruang kota (Martiana, dkk, 2017).
DTM merupakan model medan digital yang hanya memuat informasi ketinggian permukaan tanah ( bare earth surface )  tanpa  terpengaruh  oleh  vegetasi  atau  fitur  buatan  manusia  lainnya,  sedangkan  DSM  merupakan representasi permukaan bumi yang memuat lebih banyak informasi ketinggian termasuk semua objek yang berada di atas permukaan bumi seperti vegetasi, gedung, dan fitur lainnya. Perlu dilakukan upaya percepatan dalam  penyediaan informasi  geospasial,  dalam  hal ini  DTM  sebagai  unsur  pembentuk  peta  topografi  skala besar.  Untuk  itu  diperlukan  metode  pembentukan  DTM  yang  lebih  efektif.  Penelitian  dilakukan  untuk mengkaji metode yang dapat menghasilkan DTM dengan cara otomatis, agar diperoleh metode pemetaan yang cepat dan efisien (Jensen, 2007).
Pada  penelitian  sebelumnya  (Pambudi,  2015)  dilakukan  perbandingan  metode Slope  Based  Filtering dan Simple  Morphological  Filtering dan  (Martiana  dkk,  2017)  dalam  melakukan  perbandingan  SBF  dengan Algoritma Macro TerraSolid dalam menghasilkan DTM secara otomatis yang menunjukkan metode tersebut dapat  digunakan  untuk  metode  alternatif  dalam  penyediaan  DTM  yang  relatif  lebih  cepat  dengan  DTM Stereoplotting sebagai benchmark nya namun belum ada yang menunjukkan kemiripan yang mendekati dengan DTM Stereoplotting.
Berdasarkan faktor yang telah disebutkan diatas, pada penelitian ini akan dilakukan analisis ketelitian hasil DTM  metode Slope  Based  Filtering (SBF)  dan Grid Based  Filtering (GBF)  dalam menghasilkan  dari  data DSM terhadap DTM Stereoplotting sebagai referensi. Selain itu akan dikaji hasil visualisasi dari kedua metode tersebut.

## Data dan Metode
Lokasi penelitian pada penelitian ini dibagi menjadi 2 (dua) area yang memiliki karakteristik berbeda. Area pertama  adalah  kawasan  Kelurahan  Wonokromo  yang  memiliki  karakteristik  wilayah  padat  penduduk, sehingga terdapat banyak bangunan yang berhimpit. Kelurahan tersebut terdapat pada NLP (Nomor Lembar Peta) pada DSM dan DTM 1608-4146 CE,CJ,CI, dan CD. Area kedua adalah kawasan Kelurahan Lontar yang memiliki karakteristik wilayah kawasan lahan terbuka, sehingga sedikit atau jarang ditemui bangunan maupun pemukiman. Kawasan tersebut terdapat pada NLP (Nomor Lembar Peta) pada DSM dan DTM sebagai berikut 1608-4148 AL,AQ,AK, dan AP.

## Gambar 1. Studi Lokasi Penelitian (Pengarang, 2020)
Data  primer  yang  digunakan DSM  LiDAR  kawasan  Kelurahan  Wonokromo  dan  Kelurahan  Lontar,  Kota Surabaya yang didapatkan dari Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Pemerintah Kota Surabaya dengan resolusi spasial  25  cm,  dalam  format *.bil (raster),  DTM Stereoplotting kawasan  Kelurahan  Wonokromo  dan Kelurahan Lontar yang digunakan sebagai data yang dianggap benar (referensi) dengan resolusi spasial 40 cm dalam format *.bil (raster), Data foto udara kawasan kelurahan Wonokromo dan Lontar, Kota Surabaya yang didapatkan dari Dinas Cipta Karya dan Tata Ruang Pemerintah Kota Surabaya dengan resolusi spasial 0,08 meter dalam format * .bil (raster).
(a)
(b)
(c)
Gambar 2. DSM (a) DTM Stereoplotting (b) Orthophoto (c) Titik Training (Pengarang, 2020)
Gambar 3 menunjukkan seluruh metode yang diaplikasikan dalam penelitian perbandingan  DTM hasil SBF dan GBF terhadap DTM Stereoplotting. Tahapan paling awal dilakukan Pemotongan Scene DSM dan DTM karena terdapat perbedaan ukuran luasan piksel yang terdapat dalam data DSM dan DTM Stereoplotting . Oleh karena  itu,  dilakukan  pemotongan  agar  jumlah  titik  yang  akan  dijadikan  perbandingan  antara  kedua  data tersebut sama banyak dan memiliki pasangan titik perbandingan masing-masing. Setelah didapatkan jumlah luasan piksel yang sama dari data DSM, DTM, dan Orthophoto, lalu dilakukan pengklasifikasian objek-objek kedalam dua kelas, yaitu ground dan non ground berdasarkan analisa manual pada Orthophoto kedua wilayah. Selanjutnya hasil dari kelas ground adalah data yang digunakan untuk tahap filtering. Tujuan dari tahap ini yaitu mereduksi kesalahan dari fitur-fitur selain ground yang terkandung dari data DSM seperti bangunan dan vegetasi.
Kota Surabaya
Gambar 3. Metode yang diaplikasikan dalam penelitian perbandingan DTM hasil SBF dan GBF terhadap DTM Stereoplotting
Tahap kedua dalam pengolahan data, setelah data DSM dan DTM memiliki luasan piksel yang sama, dilakukan Slope Based Filtering untuk menyaring fitur non-ground di aplikasi SAGA GIS versi 7.6.1. pada tahap ini, dilakukan filtering menggunakan 8 parameter radius yang berbeda. Pada daerah Wonokromo (padat penduduk) digunakan radius 10, 30, 45, 60, 75, 90, 105 dan 120 (piksel). Sedangkan pada daerah Lontar (lahan terbuka) menggunakan radius 10, 20, 40, 80, 120, 160, 200, dan juga 240 (piksel). Kemudian parameter yang digunakan selanjutnya  adalah approx.  terrain  slope sebesar  1º.  Pada  proses Grid  Based  Filtering, parameter  yang digunakan di Wonokromo yaitu 4, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48 meter. Sedangkan pada Kelurahan Lontar yaitu 4, 8, 16, 32, 48, 64, 80, dan 96 meter. Inisiasi pemilihan besarnya radius ini berdasarkan karakteristik dan ukuran piksel yang terdapat pada masing-masing daerah yang mengacu pada ukuran piksel data DTM Stereoplotting yaitu 0,4 meter, maka radius dan grid yang dijadikan parameter pertama adalah 10x dari resolusi tersebut yaitu grid 4 meter dan radius 10 piksel.
Pada metode Grid Based Filtering, parameter luasan grid dibuat dalam 8 ukuran yang berbeda dalam masing- masing dua kelurahan. Setelah SBF dilakukan, tahap tersebut memisahkan 2 komponen data yang terdapat dalam DSM, yaitu Bare Earth (nilai yang dianggap sebagai ground ) dan Removed Objects atau objek-objek selain dataran yang telah terbuang. Kemudian dari data Bare earth tersebut disimpan dalam format *GeoTiff yang kemudian dijadikan data vektor berupa titik-titik yang terbentuk dari Bare earth . Proses konversi pada aplikasi ArcGIS menggunakan tools Raster to Point .  Setelah titik-titik tersebut didapatkan, maka dilakukan tahap  interpolasi  menggunakan  metode Inverse  Distance  Weight (IDW).  Metode  ini  dipilih  karena  dalam mengestimasi titik yang hilang tersebut dipengaruhi titik terdekat yang diketahui dibandingkan titik yang lebih jauh. Tujuan dari tahapan ini adalah untuk mengetahui ketinggian dari data ground yang telah hilang pada tahap filtering dikarenakan terdapat unsur non-ground diatasnya.
Setelah dilakukan interpolasi dan menghasilkan data raster mengenai ketinggian, pada metode SBF dilakukan pembuatan grid yang ukurannya mengikuti dari parameter ukuran dari GBF. Pendefinisiannya adalah dalam grid awal yang dibuat yaitu 4x4 meter, terdapat 1 titik rata-rata yang mewakilkan 10 piksel dari kedua data DSM dan DTM. Pada proses GBF, resampling titik dibuat fishnet yang berukuran sama dengan ukuran grid yang diproses. Hal ini dilakukan untuk mempertahankan resolusi dari kedua data yang akan dibandingkan. Pada tahap pembuatan fishnet ini bertujuan untuk menghasilkan titik-titik ketinggian DSM dan DTM yang jumlahnya  sama  agar  memudahkan  dalam  proses  perbandingan  ketinggian  setelahnya.  Pada  data  DTM stereoplotting juga dilakukan tahap ini agar diketahui data ketinggian yang berbeda dalam satu koordinat.
Dari hasil fishnet , didapatkan titik yang tersebar merata pada tiap sisi scene DSM dan DTM. Pada titik titik tersebut kemudian dilakukan ekstrak titik ketinggian yang didasarkan dari data raster DSM hasil interpolasi dan juga data DTM referensi. Kemudian selisih ketinggian dari dua data tersebut digunakan dalam perhitungan RMS Error z . Setelah selisih dari ketinggian DSM hasil SBF dan GBF, kemudian dihitung RMS Error untuk ketinggian ( RMSEz ). Pada tahap analisis ini dilakukan perbandingan data ketinggian DTM hasil pengolahan masing-masing metode dengan poin-poin ketinggian DTM hasil stereoplotting (referensi) menggunakan RMS error pada hasil dari metode SBF. Ketinggian DTM referensi dianggap sebagai nilai yang benar, karena metode Stereoplotting merupakan teknik yang dianggap akurat bare earth nya (ketinggian diatas permukaan tanah), sedangkan selisih ketinggian antara DTM hasil filtering dan DTM stereoplotting merupakan nilai error . Dari data RMSEz yang telah didapat, lalu dihitung LE90 nya. untuk mendapatkan akurasi vertikal didapatkan dari perhitungan  ketelitian  geometrik  vertikal  (ketinggian)  yang  didefinisikan  sebagai  nilai  jarak  yang menunjukkan  bahwa  90%  kesalahan  atau  perbedaan  nilai  ketinggian  objek  di  peta  dengan  nilai  ketinggian sebenarnya  tidak  lebih  besar  daripada  nilai  jarak  tersebut  yang  dinamakan  perhitungan Linear  Error  90% (LE90).
Uji ketelitian menggunakan PERKA BIG. No 15 tahum 2014 data LE90 yang telah didapat, dari 3 parameter radius  untuk  SBF  dan  3  parameter  ukuran grid pada  GBF,  kemudian  diklasifikasikan  kedalam  tabel  yang mengacu pada Peraturan Badan Informasi Geospasial Nomor 6 Tahun 2018 tentang Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar. Pada tahap sebelumnya, didapatkan hasil klasifikasi ketelitian peta dasar, kedalam skala dan kelas. Dari data
Skala  1 : 5.000
Legenda
Non Ground Legenda Skala  1 : 5.000 Non Ground
tersebut kemudian dianalisis bagaimana dalam radius pada SBF dan grid pada GBF karakteristik medan daerah yang berbeda dapat mempengaruhi hasil ketelitian dari kedua metode tersebut.

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Hasil Klasifikasi Ground & Non Ground
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Ground & Non Ground
Pada tabel diatas didapatkan luas area non ground lebih besar dibandingkan dengan ground dikarenakan pada daerah tersebut banyak dijumpai vegetasi seperti perkebunan dan pepohonan yang tinggi. Pada daerah tersebut juga terdapat pemukiman yang harus diklasifikasikan kedalam non ground berdasarkan data Orthhophoto di dua  kelurahan.  Perbandingan  menunjukkan  bahwa  angka  luasan  fitur non  ground antara  Kelurahan Wonokromo  dan  Lontar  menghasilkan  Wonokromo  jauh  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  Kelurahan Lontar. Hal ini pula menjelaskan bahwa penulis melakukan penelitian pada dua karakteristik wilayah yang berbeda.

## 2. Hasil Filtering SBF dan GBF
a. Hasil Filtering SBF
(a) (b)
Gambar 5. Grafik Hasil Jumlah Titik Bare Earth Kelurahan Wonokromo (a) dan Lontar (b)
Dari hasil yang didapat diatas menunjukkan jumlah titik bare earth yang dibentuk pada 2 jenis data DSM di Kelurahan Wonokromo. Pada jenis data klasifikasi tentunya terdapat jumlah titik bare earth yang dihasilkan lebih sedikit dikarenakan piksel pada fitur non ground telah dihilangkan. Pada kedua jenis data menunjukkan rentang  perbedaan  jumlah  titik bare  earth yang  dihasilkan  antara  radius  10  ke  radius-radius  setelahnya memiliki  rentang  yang  jauh.  Sedangkan  pada  radius  30  hingga  120  menghasilkan  rentang  perbedaan  yang kecil. Hal ini dikarenakan konsep dari SBF ini sendiri adalah menghilangkan ketinggian dari dua cell yang berdekatan. Sehingga apabila pada radius tertentu menganggap antara dua cell tidak memiliki slope yang terjal, maka jumlah piksel yang dihilangkan juga semakin sedikit. Pada kelurahan padat penduduk tersebut, titik yang dianggap ground sebagai  referensi  jumlahnya  sedikit,  oleh  karena  itu  dapat  dilakukan  dengan  mengurangi parameter search  radius yang  digunakan.  Berbeda  dengan  area  terbuka  (Lontar)  yang  memiliki  rentang perbedaan  hasil  jumlah  titik bare  earth yang  merata  pada  radius  10-80,  selanjutnya  pada  radius  120-240 menunjukkan  perbedaan  yang  lebih  kecil.  Pada  kedua  jenis  data  tersebut  juga  menunjukkan  jenis  data
175.912 167.898 165.921 163.964 162.711 162.039 161.483 161.331
223.989 189.364 179.511 174.311 172.381 171.555 170.557 169.915 10 30 45 60 75 90 105 120 RADIUS (Piksel) Terklasifikasi 84.239 71.794 62.963
46.583 42.882 39.491 36.438 34.722
106.53 83.286 67.164 46.826
40.398 32.542 26.489 23.945
10 20 40 80 120 160 200 240 Terklasifikasi Non Klasifikasi
Wonokromo Lontar Luas Total (m²) 640.000 640.000 Non Ground (m²) 528.183 374.584 Ground (m²) 111.817 265.415
Non Klasifikasi
Skala  1 : 5.000
terklasifikasi  memiliki  jumlah  titik  yang  lebih  sedikit  dikarenakan  banyak  piksel  yang  hilang  di  fitur non ground pada proses klasifikasi.

## b. Hasil Filtering GBF
Tabel 1. Jumlah Titik GBF Wonokromo (a) dan Lontar (b)
(a) (b)
Dari tabel diatas dapat dianalisis bahwa semakin besar ukuran grid yang digunakan, maka semakin sedikit titik yang terbentuk. Hal ini dikarenakan pada ukuran grid yang lebih besar, lebih banyak juga mengandung jumlah piksel yang banyak, jadi data piksel yang dibandingkan untuk menghasilkan satu titik terendah juga semakin banyak.

## 2. Hasil Interpolasi, Gridding, dan Jumlah Resampling Titik
Bare earth menghasilkan data ketinggian yang tidak lengkap, untuk menentukan titik-titik ketinggian yang hilang  yang  disebabkan  proses  SBF,  dilakukan  interpolasi  titik  untuk  mengestimasi  titik-titik  yang  hilang tersebut.
(a)

## (b)
Gambar 6. Hasil Interpolasi (a) dan hasil fishnetting (b)
Perbandingan  dilakukan  antara  data  DTM  hasil  pengolahan  dan data  ketinggian dari  DTM referensi.  Akan tetapi  permasalahan  yang  ditemukan  adalah  jumlah  titik  yang  terbentuk  antara  DTM  hasil  SBF  dan  DTM referensi jumlahnya berbeda dan memiliki lokasi yang tidak sama. Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan pembentukan fishnet untuk  menghasilkan resampling titik-titik  grid  dengan  jumlah  dan  ukuran  yang  sama mengikuti  dengan  grid  pada  proses  GBF.  Pada  gambar  (a)  merupakan  hasil  dari  interpolasi  IDW  yang kemudian  dilakukan sampling titik  ketinggian  menggunakan fishnet pada  gambar  (b).  Bentuk  dari  hasil interpolasi berbeda mengikuti dari data bare earth yang terbentuk. Contoh dari hasil interpolasi diatas pada Kelurahan Wonokromo GBF grid 12 m.
Ukuran Grid (m) Jumlah titik grid Terklasifikasi Jumlah titik grid Non Klasifikasi 4 32.835 32.835 12 4.422 4.422 18 1.936 1.936 24 1.089 1.089 30 729 729 36 484 484 42 361 361 48 289 289 Ukuran Grid (m) Jumlah titik grid Terklasifikasi Jumlah titik grid Non Klasifikasi 4 32.835 32.835 8 9.900 9.900 16 2.500 2.500 32 625 625 48 272 272 64 156 156 80 100 100 96 64 64
Setelah  fishnet  terbentuk,  maka  dilakukan  ekstrak  poin-poin  ketinggian  sesuai  dengan  grid  yang  dibentuk. Berikut merupakan hasil dari jumlah titik-titik yang terbentuk:
Tabel 2. Hasil Titik Resampling SBF (a) dan GBF (b) (a) (b)
Ukuran Grid (m) Jumlah Titik Resampling Wonokromo Jumlah Titik Resampling Lontar 4 32.835 32.835 12 4.422 4.422 18 1.936 1.936 24 1.089 1.089 30 729 729 36 484 484 42 361 361 48 289 289
3. Hasil RMSEz, LE90, dan Klasifikasi ke Perka BIG no. 15 Tahun 2014

## a. Slope Based Filtering
Ketinggian DTM hasil pengolahan dengan DTM hasil stereoplotting (referensi) menggunakan RMS error pada hasil  dari  metode  SBF.  Ketinggian  DTM  referensi  dianggap  sebagai  nilai  yang  benar,  karena  metode Stereoplotting merupakan teknik yang dianggap akurat bare earth nya (ketinggian diatas permukaan tanah), sedangkan selisih ketinggian antara DTM hasil filtering dan DTM stereoplotting merupakan nilai error .
Tabel 3. Hasil SBF Wonokromo Terklasifikasi (a) dan Non Klasifikasi (b)
(a) (b) Radius (Piksel) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 10 1.586 2.618 1 : 10.000 2 30 0.387 0.638 1 : 2.500 2 45 0.332 0.549 1 : 2.500 2 60 0.314 0.519 1 : 2.500 2 75 0.325 0.537 1 : 2.500 2 90 0.333 0.549 1 : 2.500 2 105 0.343 0.566 1 : 2.500 2 120 0,345 0,569 1 : 2.500 2
Tabel diatas untuk Kelurahan Wonokromo Non Klasifikasi (b), dapat dilihat kelas ketelitian yang paling tinggi dihasilkan pada radius 60. Hal ini dikarenakan masih adanya fitur non ground yang direduksi dengan baik pada rentang 24x24 meter. Pada radius 10, ketelitian yang dihasilkan yaitu paling rendah hanya pada 1:10.000 dikarenakan hanya 4x4 meter rentang radius yang didapati untuk mereduksi fitur non ground yang mencapai 26 meter. Pada hasil analisis tersebut juga dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode SBF pada Kelurahan Wonokromo baik pada jenis data terklasifikasi dan non klasifikasi dapat dibuat peta dengan skala mencapai 1 : 2.500 dengan interval kontur 1 meter.
Dari Tabel 4, hasil filtering menggunakan SBF di Kelurahan Lontar, radius dan ukuran grid paling teliti adalah pada  radius  10  pada  jenis  data  Terklasifikasi  dan  radius  40  di  jenis  data  Non  Klasifikasi.  Sedangkan  pada radius 240 pada Non klasifikasi dan Klasifikasi menghasilkan data kelas ketelitian yang paling tidak teliti.
Radius (Piksel) Jumlah titik Resampling Wonokromo Jumlah titik Resampling Lontar 10 39.800 39.800 30 9.900 9.900 45 2.500 2.500 60 625 625 75 289 289 90 156 156 105 100 100 120 64 64 Radius (Piksel) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 10 0,435 0,718 1 : 2.500 2 30 0,407 0,673 1 : 2.500 2 45 0,399 0,659 1 : 2.500 2 60 0,393 0,648 1 : 2.500 2 75 0,385 0,635 1 : 2.500 2 90 0,369 0,609 1 : 2.500 2 105 0,389 0,642 1 : 2.500 2 120 0,361 0,596 1 : 2.500 2
Tabel 4. Hasil SBF Lontar Terklasifikasi (a) dan Non Klasifikasi (b) (a) (b) Radius (Piksel) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 10 1,397 2,306 1 : 10.000 2 20 1,066 1,76 1 : 5.000 3 40 0,862 1,422 1 : 5.000 2 80 1,438 2,373 1 : 10.000 2 120 1,943 3,207 1: 10.000 3 160 1,014 1,6733 1 : 5.000 3 200 2,461 4,061 1 : 25.000 1 240 2,74 4,521 1 : 25.000 1

## b. Grid Based Filtering
Tabel 5. Hasil GBF Wonokromo Terklasifikasi (a) dan Non Klasifikasi (b)
(a) (b) Ukuran Grid (m) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 4 2,986 4,928 1 : 25.000 1 12 0,894 1,475 1 : 5.000 2 18 0,457 0,755 1 : 2.500 3 24 0,285 0,471 1 : 2.500 1 30 0,255 0,421 1 : 2.500 1 36 0,268 0,442 1 : 2.500 1 42 0,268 0,442 1 : 2.500 1 48 0,293 0,484 1 : 2.500 1
Tabel 6. Hasil GBF Lontar Terklasifikasi (a) dan Non Klasifikasi (b)
(a) (b) Ukuran Grid (m) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 4 2,307 3,806 1 : 10.000 3 8 1,449 2,391 1 : 10.000 2 16 0,834 1,377 1 : 5.000 3 32 0,573 0,945 1 : 2.500 3 48 0,94 1,552 1 : 5.000 3 64 1,265 2,088 1 : 10.000 2 80 1,612 2,659 1 : 10.000 2 96 2,066 3,41 1 : 10.000 3
Dari tabel diatas, dapat dianalisis bahwa penggunaan grid yang terlalu kecil atau terlalu besar belum efektif pada wilayah yang memiliki karakterisitik wilayah terbuka. Namun pada analisisnya jika dibandingkan dengan Kelurahan Wonokromo yang pada hasil klasifikasinya memiliki titik ketinggian terbentuk merata, belum dapat menyamai  hasil  tersebut.  Pada  kelurahan  Lontar  pada  jenis  data  terklasifikasi  memiliki  DSM  yang  banyak ditemukan data yang kosong di bagian tengah. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 7.
Radius (Piksel) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 10 0,832 1,373 1: 5.000 2 20 0,929 1,532 1: 5.000 3 40 1,039 1,715 1: 5.000 3 80 1,672 2,759 1: 10.000 2 120 1,638 2,703 1: 10.000 2 160 2,16 3,564 1: 10.000 3 200 2,225 3,671 1: 10.000 3 240 2,27 3,907 1: 10.000 3
Ukuran Grid (m) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 4 1,2005 1,98 1 : 5.000 1 12 0,62 1,023 1 : 5.000 1 18 0,48 0,792 1 : 2.500 3 24 0,372 0,614 1 : 2.500 2 30 0,35 0,578 1  : 2.500 2 36 0,306 0,505 1 : 2.500 2 42 0,302 0,499 1 : 2.500 1 48 0,283 0,466 1 : 2.500 1
Ukuran Grid (m) RMSEz (m) LE90 (m) Skala Kelas 4 1,018 1,68 1 : 2.500 3 8 0,899 1,483 1 : 2.500 2 16 0,739 1,2 1 : 2.500 2 32 0,753 1,242 1 : 2.500 2 48 1,038 1,712 1 : 2.500 3 64 1,287 2,124 1 : 10.000 2 80 1,66 2,74 1 : 10.000 2 96 1,798 2,967 1 : 10.000 3
Skala  1 : 5.000 Skala  1 : 5.000
(a) (b)
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Ground & Non Ground Lontar (a) dan Wonokromo (b)
Pada pembentukan ketinggian dari luasan data yang kosong tersebut menggunakan metode interpolasi. Pada proses perbandingan ketinggian dengan DTM Stereoplotting, data yang digunakan oleh setiap parameter dan jenis data adalah data hasil interpolasi. Pada kelurahan lontar, hasil ketinggian yang dibentuk dari interpolasi memiliki rentang yang jauh hingga 3 meter. Hal ini disebabkan karena dalam mengestimasi titik ketinggian menggunakan  pertimbangan  titik  disekitarnya  yang  jaraknya  sangat  jauh.  Hal  sebaliknya  terjadi  pada Kelurahan Wonokromo yang membentuk DSM terklasifikasi dan menghasilkan titik ketinggian yang merata dapat  dilihat  pada  gambar  (b)  Pada  proses  interpolasi  menghasilkan  titik  ketinggian  terestimasi  dari pertimbangan  titik  yang  lokasinya  tidak  terlalu  jauh.  Sehingga  pada  perbandingan  hasil  DSM  yang  sudah tersaring  dengan  DTM Stereoplotting tidak  terlalu  jauh,  nillai  RMSEz  yang  dihasilkan  juga  lebih  kecil dibandingkan dengan Kelurahan Lontar.

## 4. Hasil Geomorfologi DTM SBF dan GBF dengan DTM Stereoplotting
(a)
(b)
Gambar 8. Hasil Geomorfologi DTM SBF dan GBF dengan DTM Stereoplotting
Hasil  visualisasi  yang  didapatkan  pada  radius  60  terklasifikasi  secara  umum  sudah  menyerupai  DTM stereoplotting .  Pada  radius  tersebut  permukaan  yang  terbentuk  juga  sudah  halus.  Hal  ini  dikarenakan  pada radius tersebut banyak fitur non ground yang hilang dan tergantikan dengan ketinggian yang diestimasi dengan menggunakan  metode  interpolasi.  Berberapa  fitur-fitur  yang  terbentuk  seperti  jalan,  sungai,  dan  dataran- dataran pada radius 60 Terklasifikasi juga sudah menyerupai DTM stereolotting .
Hasil visualisasi yang didapatkan pada ukuran grid 16 Terklasifikasi secara umum sudah menyerupai DTM stereoplotting . Hanya saja pada grid 16 Terklasifikasi permukaan yang dibentuk lebih kasar dan terlihat banyak fitur  yang  berbentuk  membulat  dibandingkan  dengan  DTM  SBF.  Hal  ini  dikarenakan  pada grid tersebut menghasilkan satu titik dalam ukuran grid 16x16 meter, sehingga bentuk grid pada processing data di GBF masih terlihat. Beberapa fitur-fitur ground yang ketinggiannya dibawah sepuluh meter dibandingkan dengan DTM Stereoplotting sudah terbentuk.

## Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian ini, perbandingan antara metode SBF dan GBF, metode yang paling akurat secara keseluruhan  adalah  SBF  pada  Kelurahan  Wonokromo  dengan  ketelitian  mencapai  1  :  2.500  pada  kelas  1. Metode  SBF  dan  GBF  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  peta  dengan  skala  1  :  2.500  pada  Kelurahan Wonokromo dan Lontar pada ukuran grid 32x32 meter. Semakin besar radius yang digunakan dalam parameter SBF,  maka  semakin  sedikit bare  earth yang  dibentuk,  semakin  banyak  objek-objek  yang  dihilangkan ( Removed Objects ) . Sebaliknya, semakin kecil radius yang digunakan dalam parameter SBF, maka semakin banyak bare  earth yang  dibentuk,  semakin  sedikit  objek-objek  yang  dihilangkan  ( Removed  Objects ). Berdasarkan hasil visual geomorfologi DTM yang terbentuk menggunakan metode SBF sudah menyerupai DTM Stereoplotting. Unsur-unsur yang terbentuk seperti sungai juga sudah menyerupai DTM stereoplotting yang digunakan sebagai referensi.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan terimakasih penulis sampaikan kepada Dinas Cipta Karya dan Tata Kota Kota Surabaya yang telah memberikan dukungan pada penelitian ini berupa data DSM dan data DTM Stereoplotting.

## Daftar Pustaka
Badan  Informasi  Geospasial. (2018).  Peraturan  Kepala  Badan  Informasi  Geospasial Nomor  6  Tahun 2018:  Perubahan Atas Peraturan Kepala Badan Informasi Geospasial Nomor 15 tahun 2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar
Jensen,  J.  R.  (2007).  Remote  Sensing  of  the  Environment:  An  earth  resource  perspective.  2ndPrentice-Hall  series  in Geographic Information Science, USA.
Martiana, D.N. Prasetyo Y. Wijaya, P.A. (2017). Analisis Akurasi DTM Terhadap Penggunaan Data Point Clouds dari Foto  Udara  dan  LAS  LiDAR  Berbasis  Metode  Penapisan Slope  Based  Filtering dan  Algoritma Macro TerraSolid. Yogyakarta: Program Teknik Geodesi Universitas Gadjah Mada.
Pambudi, L. C. (2015). Analisis Akurasi Penapisan DSM ke DTM Menggunakan Metode Simple Morphological Filter dan  Slope Based Filtering.  Semarang:  Skripsi,  Jurusan  Teknik  Geodesi,  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro.
Pfreifer, N. (2008). Digital surface model and digital terrain model filtering. Austria: Institute of Photogrammetry and Remote Sensing Vienna University of Technology.
Estoque,  Ronald,  Murayama  Y,  Tadono  T,  Thapa  R.  (2015).  Measuring  urban  volume:  geospatial  technique  and application. Tsukuba Geoenvironmental Sciences, Vol. 11, pp. 13-20, Dec. 25, 2015
Vosselman, G. (2000). Slope Based Filtering of Laser Altimetry Data. Belanda: Department of Geodesy, Faculty of Civil Engineering and Geosciences Delft University of Technology, The Amsterdam.