Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Pembuatan Digital Terrain Model (DTM) dari Light Detection and Ranging (LiDAR) menggunakan Metode Morfologi Sederhana

## Ayu Nur Safi’i, Prayudha Hartanto
Pusat Penelitian, Promosi dan Kerjasama, Badan Informasi Geospasial Jl. Raya Jakarta-Bogor KM.46, Cibinong, Bogor

## Abstrak
Pembuatan  Peta RBI  skala  1:5.000  membutuhkan  waktu  yang  lama,  khususnya untuk  pembuatan layer kontur. Layer kontur bisa didapatkan dari data hasil ekstraksi foto udara dan data Light Detection and Ranging (LiDAR). Sekarang ini, teknologi LiDAR lebih diandalkan untuk membuat Data Surface Model (DSM). Dari DSM dilakukan proses ekstrasi data untuk mendapatkan data Digital Terrain Model (DTM) atau  Digital  Elevation Model  (DEM)  yang  prosesnya  lebih  cepat  dan  membutuhkan  biaya  yang  relatif rendah. Metode filtering yang digunakan adalah metode Simple Morphological Filtering (SMRF) dengan memasukkan  nilai  parameter  cell  size,  slope, windows,  elevation  threshold  dan  scalling  factor.  Hasil Cohen’s  kappa  rata-rata  menunjukkan  indikator  DTM  dalam  kondisi  baik,  yang  artinya  dengan menggunakan  metode  SMRF,  nilai  kappa  berada  diantara  0,4-0,7.  Smoothing  filter  dilakukan  untuk menghilangkan  sel  kosong/  sel  tanpa  data.  DTM  yang  dihasilkan  dibandingkan  dengan  data  validasi lapangan. Root Mean Square Error (RMSE) yang diperoleh berkisar antara 0,621-0,930 dan nilai Linear Error  90%  (LE90) yang  diperoleh  berkisar  antara  1,025-1,605. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  nilai RMSE dan LE90 tersebut memenuhi ketelitian vertikal peta skala 1: 5.000 dan masuk dalam kelas 2 dan 3 sesuai Peraturan BIG No.6 Tahun 2018 mengenai perubahan atas Perka BIG No.15 Tahun 2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
Kata kunci : LiDAR; DTM; morfologi sederhana

## Abstract
[Title: Digital Terrain Model (DTM) Generation From Light Detection and Ranging (LiDAR) Data By Using  Simple  Morphological] The  production of Indonesian Topographic  Map  (RBI)  in the scale of 1:5000 takes a long time, especially in the making of contour layer. Contour layer can be extracted from both Aerial Photogrammetry and LiDAR data. Nowadays, LiDAR technology is getting more reliable for DSM.  From  DSM  can  be  exctracted  to  get  DTM/DEM. DTM/  DEM  generation  because  of  its  shorter processing  time  and  relatively  low  cost.  The filtering method  used  in  this  research  is  Simple Morphological Filtering (SMRF)  which  input parameters  are:  cell  size,  slope, windows,  elevation threshold and scaling factor. Average value of Cohen’s kappa is in the range of 0.4-07 which means that the generated DTM is good. Because of the existence of null values in the generated DTM, the smoothing filters have been applied. The extracted DTM then be compared to in situ data. The RMSE ranged from 0,621 to 0,930 m and  LE90  about  1,025-1,605. Those RMSE  and  LE90  values satisfied the  vertical accuracy of the 1: 5000 topographic map and graded as the second and third class in accordance to BIG Regulation No.6 of 2018 as revision of Perka BIG No.15 of 2014 focusing on Technical guidelines for Basic Map Accuracy.
Keywords : LiDAR; DTM; SMRF
1. Pendahuluan
Airbone  Laser  Scanning atau LiDAR (Light Detection  and  Ranging) adalah  teknologi  pemetaan termutakhir yang memanfaatkan  wahana  udara  seperti helikopter  dan  pesawat  ringan. LiDAR menggunakan
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: ayunursafii.10@gmail.com

## TEKNIK, 40 (1), 2019, 41
pancaran sinar laser yang kemudian dipantulkan kembali oleh  obyek  di  permukaan  bumi. Teknologi LiDAR merupakan salah  satu sistem remote sensing aktif  yang sumber energinya berasal dari  sensor  yang  terpasang pada wahana. LiDAR dianggap sebagai teknologi  yang andal karena dengan  menggunakan data LiDAR, dapat diperoleh Digital  Surface  Model (DSM)  yang selanjutnya dapat  diekstrak menjadi Digital  Terrain Model (DTM). LiDAR masih dianggap sebagai metode yang tepat karena biaya yang relatif rendah dengan hasil yang akurat.  Resolusi  yang  dihasilkan  mampu menjangkau wilayah dengan ukuran 1 x 1 m dan bahkan mampu  menjangkau  <  1  m (Amin,  2015).  Selain  itu, LiDAR memiliki  resolusi  spasial  sekitar  20-100  cm, pengukurannya mampu mencapai 40 km 2 dalam 24 jam dan  mampu  mencapai  ketelitian  horisontal  30  cm  dan ketelitian  vertikal  sekitar  15  cm (Shamsi,  2005). DSM adalah  model  elevasi  dari  semua  permukaan  reflektif, seperti  bangunan  dan  vegetasi (Maune,  Huff,  & Guenther, 2001). Ground hanya ditampilkan oleh DTM sedangkan DSM  menampilkan  bentuk  permukaan apapun  yang  ada  seperti  ketinggian  pohon,  bangunan, sungai,  dan semua  benda yang  ada  di  atas  tanah.  Data hasil  DSM  mencakup tanaman,  jalan,  bangunan  dan kenampakan  alam  lainnya,  sehinga  dapat  dibuat  model tiga  dimensi  dari  berbagai  sudut  pandang  dengan menambahkan land  cover nya (Sari, 2016). DSM  juga merupakan  suatu  gambaran  data  dijital  dari  model permukaan  tanah  yang  mana  data  model  tersebut bergantung  pada  referensi  objek  terhadap  data  pasut Mean  Sea  Level (MSL)  yang  didapatkan  dalam  kurun waktu 18,6 tahun (Sudarsono dkk., 2010).
DTM merupakan  suatu  bentuk dijital  dari permukaan tanah tidak termasuk benda lain yang berada di  atasnya.  DTM  sangat diperlukan dalam simulasi banjir, pemantauan longsor,  perancangan  jalan, klasifikasi tutupan lahan dan pengelolaan hutan. Selama ini,  pengklasifikasian  data LiDAR masih  terbatas  pada kategori ground dan non-ground , padahal untuk kategori non-ground sendiri terdapat beberapa objek dengan fitur yang  berbeda-beda  (seperti  vegetasi  dan  bangunan) (Kobler dkk., 2007). Untuk menghilangkan vegetasi dan bangunan  ( non-ground) yang  ada  di  atas  tanah  tentu dibutuhkan  metode ekstraksi DTM  dari  DSM,  atau disebut  sebagai  metode filtering .  Metode filtering LiDAR yang banyak digunakan antara  lain Elevation With  Expanding Windows (ETEW) Filter dkk.,  2003), Maximum  Local  Slope Filter (Vosselman,  2000) dan Progressive Morphological Filter (Zhang dkk., 2003). Beberapa  penelitian  menggunakan  beberapa parameter  untuk mengekstrak DTM  dari  DSM  seperti metode berbasis kemiringan, metode berbasis morfologi dan metode berbasis permukaan. Algoritma penyaringan
berbasis kemiringan lereng dapat dikembangkan dengan membandingkan  kemiringan  lereng  dengan  kemiringan titik tetanggannya ( neighbours ) (Vosselman, 2000). Di  Indonesia, (Julzarika  &  Sudarsono,  2009) melakukan penelitian untuk mengekstrak DEM dari data DSM  menggunakan  citra  satelit  Alos  Palsar menggunakan  metode  DSM2DEM.  Namun,  dalam penelitian tersebut tidak disebutkan apakah teknik yang digunakan  sudah  memenuhi  ketelitian  vertikal  sesuai Perka  BIG  No.15  Tahun  2014. (Duantari  &  Cahyono, 2017) melakukan penelitian mengenai pembuatan DTM dari  data LiDAR dan  data  foto  udara, di mana  hasil pengolahan  data LiDAR yang  menggunakan  metode TIN memiliki tingkat ketelitian vertikal yang masuk ke dalam kelas 1 sesuai Perka BIG No.15 Tahun 2014.
Salah  satu  metode filtering LiDAR yang menghasilkan DTM terbaik secara efisien adalah metode Simple  Morphological  Filter (SMRF) (Pingel et  al ., 2013). Metode ini  digunakan dengan  menentukan nilai dari lima  parameter  utama,  yaitu cell  size,  slope, windows,  elevation  threshold dan scaling  factor. Penentuan  nilai  kelima  parameter  tersebut  dilakukan dengan  cara trial and error .  Untuk  menentukan  nilai- nilai  parameter  terbaik,  perlu  dilakukan  uji  Kohensi Kappa. Dalam penelitian ini, uji Kohensi Kappa adalah metode  analisis  numerik  untuk  melihat rasio  kesalahan penentuan ground sebagai non  ground maupun sebaliknya non  ground sebagai ground terhadap  total kesalahan  penentuan  klasifikasi.  Setelah  memperoleh parameter  input  yang  optimal, DTM  yang  dihasilkan kemudian  diuji  kualitasnya dengan menghitung nilai ketelitian  vertikalnya  untuk  kemudian  diklasifikasikan ke dalam kelas-kelas ketelitian Peta RBI sesuai dengan peraturan terbaru di Badan Informasi Geospasial (BIG) yaitu  Peraturan  BIG  No.6  Tahun  2018  mengenai perubahan  atas Perka BIG No.15  Tahun  2014 tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar.
Penelitian  ini ingin  mengetahui  apakah  teknik SMRF  telah  cukup  akurat  untuk  digunakan  di  daerah urban  dan hutan,  atau  harus  diterapkan  teknik filtering yang  berbeda  bergantung  pada  tutupan  lahan  di  suatu daerah tersebut.
2. Bahan dan Metode Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  SMRF  ( Simple Morphological Filter ). Data yang digunakan adalah data point  cloud LiDAR yang  berlokasi  di  Lombok  Utara (8,389 ⁰ – 8,385 ⁰ LS  dan  116,190 ⁰ – 116,194 ⁰ BT). Berdasarkan spesifikasi teknis, ketelitian sensor LiDAR yang digunakan adalah 4 ppm dengan tingkat kerapatan 10  data  per  m 2 . Diagram  alir  kegiatan  penelitian

## TEKNIK, 40 (1), 2019, 42
tercantum dalam Gambar  1.  Pemrosesan filtering SMRF dibagi menjadi tiga tahap, yaitu: a) Filter SMRF
Metode filtering SMRF menggunakan window yang  berubah  ukuran  secara linear dan diterapkan ambang slope sederhana  disertai  aplikasi  teknik inpainting (teknik image  processing ). Metode  ini dikembangkan  oleh Pingel  dkk  pada  tahun  2013. Penjelasan  lengkap mengenai metode filtering SMRF terdapat dalam (Pingel dkk.,  2013).  Secara sederhana, tahapan filtering SMRF adalah sebagai berikut:
a. Menentukan tinggi permukaan minimum (ZImin) dengan  cara menentukan tinggi  permukaan terendah  di  setiap cell ,  untuk cell kosong,  nilai tersebut  diinterpolasi dari  nilai cell di sekelilingnya.
b. Mengidentifikasi nilai ZImin sebagai bare-earth .
c. Cell dimana  nilai  ZImin  berada  ditentukan kemudian cell kosong diinterpolasi.
d. Penentuan titik-titik ground Dalam  proses filtering menggunakan  metode SMRF,  perlu  ditentukan  nilai-nilai  parameter  input. Terdapat  lima  parameter  input  utama  yang  harus ditentukan  nilainya  untuk  menghasilkan  output  DTM yang optimal. Kelima parameter tersebut adalah ukuran cell ,  toleransi  kemiringan,  ukuran window ,  toleransi selisih  elevasi,  dan  faktor  skala. Beberapa  hal yang menjadi  pertimbangan  dalam  penentuan  nilai-nilai parameter  tersebut  antara  lain tutupan  lahan  (vegetasi, non-vegetasi,  atau  campuran),  ukuran  umum  bangunan di  lokasi  tersebut,  dan  tingkat  kerapatan  data LiDAR yang akan diolah.
b) Interpolasi dan Smoothing Grid Interpolasi  grid  dilakukan  untuk  mengubah  data hasil filtering yang  masih  berupa point  cloud (vektor) menjadi  data  raster  (grid)  dengan  ukuran cell 1  x  1 meter.  Interpolasi  grid  dilakukan  menggunakan perangkat lunak Generic Mapping Tools (GMT) dengan perintah  xyz2grd. Perintah  tersebut  akan  menghitung nilai  di  sebuah cell dengan  cara  merata-ratakan  nilai- nilai  sampel  yang  berada  dalam  lingkup cell tersebut. Namun  dalam  pelaksanaannya,  terkadang terdapat cell kosong tanpa nilai elevasi akibat tidak adanya sampel di lingkup cell tersebut. Untuk  mengatasinya,  dilakukan smoothing menggunakan perintah  grdfilter dalam software GMT. Metode smoothing yang  dipilih  adalah median, Gaussian dan maximum likelihood .
c) Validasi (Ground Truth)
DTM  hasil filtering yang  sudah  diperolah dilakukan  pengolahan  lanjutan  yaitu proses  validasi, untuk  menentukan  model  DTM  dengan  ketelitian terbaik.  Sebanyak  15  titik  sampel  diukur  dengan pengamatan geodetik dengan  metode  statik  maupun
RTK.  Hasil  pengukuran geodetik diolah  menggunakan software Waypoint  Gravnet. Hasil  elevasi  yang diperoleh  merupakan  tinggi  ellipsoid,  dan  kemudian dikoreksi menggunakan nilai undulasi geoid SRGI 2013 untuk memperoleh tinggi orthometrik. Secara garis besar alur  berpikir  dari  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir penelitian.
3. Hasil dan Pembahasan Software MATLAB digunakan  untuk  mengolah data LiDAR. Software Matlab  memiliki  keterbatasan pada  kapasitas  data  yang  digunakan  sehingga  pada penelitian  ini  dilakukan  pemotongan  data  menjadi  10 bagian dengan ukuran sekitar 800x600 m 2 . Selain aspek tersebut,  nilai  parameter  yang  dimasukkan  tidak  bisa maksimal  digunakan,  karena  mempengaruhi  hasil numerik  dari  DSM  maupun  DTM  yang  terbentuk.
Hasilnya untuk fitur-fitur yang seharusnya
dipertahankan  atau  dihilangkan  tidak  sesuai  dengan
semestinya dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1. Input Parameter SMRF Part C S W ET ES T1 T2 Te Ka Ka (%) Keterangan 1 1 0,010 4 0,200 0,000 0,308 0,020 0,047 0,624 62,38 Forest 2 1 0,025 4 0,100 0,100 0,321 0,024 0,048 0,567 56,67 Forest 3 1 0,005 4 0,010 0,400 0,283 0,029 0,072 0,645 64,45 Forest 4 1 0,005 4 0,650 0,300 0,320 0,025 0,047 0,548 54,84 Forest 5 1 0,075 8 0,070 0,000 0,402 0,020 0,037 0,565 56,52 Mixed 6 1 0,080 8 0,070 0,000 0,273 0,026 0,037 0,611 61,10 Mixed 7 1 0,010 4 0,010 0,400 0,349 0,024 0,054 0,590 58,97 Mixed 8 1 0,100 4 0,060 0,200 0,349 0,024 0,054 0,590 58,97 Forest 9 1 0,090 5 0,080 0,000 0,418 0,033 0,055 0,524 52,43 Mixed 10 1 0,080 4 0,065 0,000 0,419 0,025 0,042 0,521 52,12 Mixed Keterangan : C = Cell cize
S = Slope
W = Windows ET = Threshold ES = Scalling Factor T1 =  Total non - ground yang dinyatakan sebagai ground T2 =  Total ground yang dinyatakan sebagai non - ground Te =  Total keseluruhan yang salah masuk kelas. Ka = Koefisien  Kappa
Kategori nilai Kappa dibagi menjadi tiga seperti yang ditampilkan  pada Tabel  2 (Fleiss,  1975). Hasil kappa yang  didapatkan dengan  metode  SMRF filtering termasuk  dalam  kondisi  yang  baik,  yang  artinya  DTM yang  dihasilkan  mendekati  hasil yang  sebenarnya  yang berada di lapangan.
Pengolahan  dilanjutkan  dengan memasukkan nilai  parameter-parameter  yang  dibutuhkan  saat melakukan SMRF filtering yang didapatkan hasil DSM dan DTM seperti Gambar 2 dan Gambar 3. .
Gambar 2. DSM hasil filtering SMRF.
Gambar 3. Hasil plot DTM sampel menggunakan Software GMT. Tabel 2 . Kategori Kohensi Kappa Nilai Kappa Kondisi DTM K < 0,40 Kondisi buruk 0,40 < k < 0,75 Kondisi baik K > 0,75 Kondisi sangat baik Sumber : (Fleiss, 1975) Berdasarkan Gambar 3, terdapat beberapa  garis hitam  yang merupakan null  value s sebagai akibat pemotongan data LiDAR menjadi beberapa bagian pada saat  melakukan filtering SMRF.  Untuk  menghilangkan
Null Value

## TEKNIK, 40 (1), 2019, 44
null  values tersebut, perlu dilakukan  proses smoothing . Smoothing dilakukan dengan  menggunakan tools grdfilter dalam software GMT. Proses smoothing yang dilakukan  adalah  dengan menerapkan  filter median, Gaussian dan maximum likelihood pada data DTM yang sudah terbentuk. Dari ketiga jenis filter yang diterapkan, dilakukan uji  coba menggunakan dua ukuran windows yang berbeda yakni 5 dan 10 meter.
Metode smoothing yang memberikan nilai RMSE elevasi DTM paling  baik  adalah maximum  likelihood
dengan ukuran windows 10  meter. Nilai-nilai  RMSE selengkapnya  untuk  masing-masing metode smoothing ditampilkan dalam Tabel 3.
Selanjutnya  dalam Gambar  4 dapat  dilihat visualisasi hasil-hasil smoothing DTM. Secara  visual, smoothing menggunakan  metode maximum  likelihood mampu  menghilangkan hampir seluruh null values jika dibandingkan dengan metode gaussian dan median .
Gambar 4. DTM hasil Smoothing (a) median 5 m , (b) Gaussian 5 m , (c) maximum likelihood 5 m , (d) median 10 m , (e) Gaussian 10 m , (f) maximum likelihood 10 m.
Tahapan  kegiatan  selanjutnya  adalah  melakukan validasi  atau  uji  akurasi  terhadap  DTM  hasil filtering dan smoothing . Kegiatan uji  akurasi DTM  dilakukan melalui survei  lapangan untuk  mengukur  nilai-nilai elevasi  di  beberapa  titik  sampel  dengan pengamatan geodetik.  Metode pengamatan  geodetik yang  dilakukan adalah metode  statik  dan kinematik  (RTK). Sebaran
sampel  dapat  dilihat dalam Gambar  5,  sedangkan  hasil olah data dari filter SMRF yang sudah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 4.
Menurut Susetyo dkk, dalam  melakukan uji akurasi  data  DTM  yang  dihasilkan  oleh  data LiDAR menggunakan  nilai nilai Root  Mean  Square  Error
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
(RMSE). Persamaan  untuk  menghitung  RMSE  adalah (Susetyo & Perdana, 2015):
= Σ(Δℎ) / (1) Δh =  Selisih  ketinggian  pada  DTM  dengan  tinggi validasi sampel n = jumlah titik sampel
Tabel 3. Nilai RMSE dan LE90 masing-masing tools No Metode Windows (m) RMSE (m) LE90 (m) 1 Median 5 0.4312 0.7114 2 Gaussian 5 0.4308 0.7114 3 Maximum Likelihood 5 0.6383 1.0532 4 Median 10 0.6600 1.0441 5 Gaussian 10 0.6592 1.0877 6 Maximum Likelihood 10 0.6328 1.0441
Gambar 5. Persebaran titik sampel.
Selain RMSE, juga dilakukan penghitungan nilai Linear  Error  90%  (LE90) untuk menentukan kualitas
peta yang dihasilkan. Menurut Perka BIG No.15 Tahun 2014 yang kini disempurnakan oleh Peraturan BIG No.6 Tahun 2018  mengenai Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar,  LE90  adalah  ukuran nilai  dari ketelitian geometrik  vertikal.  Nilai  ketelitian  geometrik  vertikal adalah suatu nilai jarak yang menunjukkan bahwa 90% kesalahan atau perbedaan nilai ketinggian objek di peta dengan nilai ketinggian sebenarnya tidak lebih daripada nilai  jarak  tersebut,  Nilai  LE90 biasanya dijadikan sebagai tinjauan  saat  menentukan skala  yang  dapat dipenuhi  untuk  penggunaan  penentu  ketelitian  vertikal. Nilai LE90 terbagi menjadi tiga kelas, yaitu :
Kelas 1 = 0,5 x interval kontur Kelas 2 = 1,5 x interval kontur Kelas 3 = 2,5 x interval kontur
Persamaan  untuk  menentukan  LE90 adalah  sebagai berikut: 90 = 1,6499 (2) 90 = 1,6499 0,621 90 = 1,025331 Tabel 4. Ketelitian vertikal Peta RBI No Skala Interval Kontur (m) Ketelitian Peta RBI LE90 kelas 1(m) LE90 kelas 2(m) LE90 kelas 3(m) 1 1: 1,000 0,4 0,2 0,30 0,40 2 1: 2,500 1 0,5 0,75 1,00 3 1: 5,000 2 1,00 1,50 2,00 4 1: 10,000 4 2,00 3,00 4,00 Sumber : (Geospasial, 2018) Sesuai  Peraturan  BIG  No.6  Tahun  2018,  nilai LE90  dapat  ditampilkan  pada Tabel  5 seperti  di  atas.
Dalam mendapatkan nilai LE90, maka data LiDAR hasil filtering menggunakan metode SMRF sudah memenuhi ketelitian  kelas  2,  untuk  peta  skala  1:5,000,  yaitu 1,025331. Selain itu setelah dilakukan proses smoothing , ternyata  nilai  RMSE  dan  LE90  tidak  mengalami perbedaan yang signifikan yang dapat dilihat pada Tabel 6, sehingga  metode  SMRF  dapat  direkomendasikan untuk filtering data LiDAR untuk  mendapatkan  data DTM dari data DSM.
Tabel 5. Hasil validasi DTM sebelum dilakukan proses smoothing No Lon Lat Ellipsoid Height (m) Undulasi dari SRGI (m) Geoid Height(m) DTM Height (m) Difference H geo -H ell (m) Difference kuadrat (m 2 ) 1 116,192 -8,385 109,873 37,617 72,256 71,914 -0,342 0,117 2 116,193 -8,386 112,049 37,623 74,426 73,916 -0,51 0,26 3 116,193 -8,386 122,162 37,638 84,525 84,047 -0,477 0,228 4 116,194 -8,387 137,583 37,658 99,925 99,229 -0,696 0,484 5 116,193 -8,387 138,548 37,643 100,906 100,576 -0,33 0,109 6 116,193 -8,389 152,385 37,666 114,719 114,844 0,125 0,016 7 116,193 -8,388 161,163 37,654 123,509 123,357 -0,152 0,023 8 116,191 -8,386 97,364 37,606 59,758 58,588 -1,17 1,369 9 116,191 -8,386 95,173 37,606 57,567 57,22 -0,347 0,12 10 116,191 -8,387 105,084 37,621 67,463 66,957 -0,506 0,256 11 116,191 -8,388 111,186 37,625 73,561 73,721 0,16 0,026 12 116,191 -8,387 102,684 37,615 65,069 64,723 -0,346 0,12 13 116,191 -8,389 108,445 37,642 70,803 71,327 0,524 0,275 14 116,191 -8,388 102,18 37,626 64,554 63,136 -1,418 2,011 15 116,190 -8,386 94,455 37,603 56,852 56,236 -0,616 0,38 Mean Difference H geo -H ell (m) -0,407 0,386 Max Difference H geo -H ell (m) 0,524 Min Difference H geo -H ell (m) -1,418 RMSE Difference H geo -H ell (m) 0,621 STD Difference H geo -H ell (m) 0,486
Tabel 6. Hasil validasi DTM setelah dilakukan proses smoothing
No Lon Lat Ellipsoid Height (m) Undulasi dari SRGI (m) Geoid Height(m) DTM Height (m) Difference H geo -H ell (m) Difference kuadrat (m 2 ) 1 116,192 -8,385 109,873 37,617 72,256 71,934 -0,322 0,104 2 116,193 -8,386 112,049 37,623 74,426 74,389 -0,037 0,001 3 116,193 -8,386 122,162 37,638 84,525 83,439 -1,086 1,179 4 116,194 -8,387 137,583 37,658 99,925 99,477 -0,449 0,202 5 116,193 -8,387 138,548 37,643 100,906 100,828 -0,078 0,006 6 116,193 -8,389 152,385 37,666 114,719 114,857 0,137 0,019 7 116,193 -8,388 161,163 37,654 123,509 124,142 0,633 0,401 8 116,191 -8,386 97,364 37,606 59,758 58,979 -0,779 0,607 9 116,191 -8,386 95,173 37,606 57,567 57,146 -0,421 0,177 10 116,191 -8,387 105,084 37,621 67,463 66,925 -0,538 0,290 11 116,191 -8,388 111,186 37,625 73,561 73,467 -0,095 0,009 12 116,191 -8,387 102,684 37,615 65,069 64,710 -0,360 0,129 13 116,191 -8,389 108,445 37,642 70,803 71,307 0,504 0,254 14 116,191 -8,388 102,18 37,626 64,554 63,071 -1,483 2,200 15 116,190 -8,386 94,455 37,603 56,852 56,196 -0,656 0,431 Mean Difference H geo -H ell (m) -0,335 Max Difference H geo -H ell (m) 0,633 Min Difference H geo -H ell (m) -1,483 RMSE Difference H geo -H ell (m) 0,633 LE90 1,044

## TEKNIK, 40 (1), 2019, 47
4. Kesimpulan Metode  SMRF  dapat  digunakan  untuk filtering data LiDAR untuk  mendapatkan  data  DTM  dari  data LiDAR.  Statistik  membuktikan,  nilai  RMSE  sebesar 0,621  dan  nilai  LE90 sebesar 1,025331 menunjukkan bahwa  DTM  yang  dihasilkan  memenuhi  ketelitian vertikal peta skala 1: 5.000 dan masuk dalam kelas 2.

## 5. Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  Pusat

## Daftar Pustaka
Amin, M. B. Al. (2015). Pemanfaatan Teknologi LiDAR Dalam Analisis Genangan Banjir Akibat Luapan Sungai Berdasarkan Simulasi Model Hidrodinamik. Info Teknik , 16 (1), 21–32. Duantari, N., & Cahyono, A. B. (2017). Analisis Perbandingan DTM ( Digital Terrain Ranging ) dan Foto Udara dalam Pembuatan Kontur Peta Rupa Bumi Indonesia. Teknik ITS , 6 (2), 793–797.
Fleiss, J. L. (1975). Measuring Agreement between Two Judges on the Presence or Absence of a Trait. Biometrics , 31(3) , 651 ‐ 659. Geospasial, I. Pedoman Teknis Ketelitian Peta Dasar . , (2018). Julzarika, A., & Sudarsono, B. (2009). Penurunan Model Permukaan Dijital (DSM) Menjadi Model Elevasi Dijital (DEM) Dari Citra Satelit Alos Palsar (Studi kasus: NAD Bagian Tenggara, Indonesia). Teknik ,
30 (1), 57–63.
Kobler, A., Pfeifer, N., Ogrinc, P., Todorovski, L., Oštir, K., & Džeroski, S. (2007). Repetitive interpolation: A robust algorithm for DTM generation from Aerial Laser Scanner Data in
forested terrain. Remote Sens. Environ , 108 , 9–23. Maune, D. F., Huff, L. C., & Guenther, G. C. (2001). DEM user applications. Digital Elevation Model Technologies and Applications: The DEM Users Manual , 391–423. Pingel, T. J., Clarke, K., & Mcbride, W. A. (2013). An Improved Simple Morphological Filter for the Terrain Classification of Airborne LIDAR Data.
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing , 77 (April 2017), 21–30. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.12.002 Sari, D. R. (2016). Analisa Geometrik True Orthophoto Data LIDAR . Institut Teknologi Sepuluh
Nopember.
Shamsi, U. M. (2005). GIS Aplications for water, wastewater, and Stormwater Systems . United States of America. Sudarsono, B., & Julzarika, A. (2010). Uji Ketelitian
Hasil Koreksi Geometrik Citra Satelit Alos Prism Dengan Hitung Perataan Kuadrat Terkecil Metode Parameter. Teknik , 31 (1), 8521697. Susetyo, D. B., & Perdana, P. (2015). Uji Ketelitian Digital Surface Model ( DSM ) sebagai Data Dasar dalam Pembentukan Kontur Peta Rupabumi Indonesia ( RBI ). Sinas Inderaja , 1 . Vosselman, G. (2000). Slope based filtering of laser altimetry data. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens , 33 , 935–942.
Whitman, D., Zhang, K., Leatherman, S., & Robertson, W. (2003). Airborne laser topographic mapping: Applications to hurricane storm surge hazards .
https://doi.org/10.1029/SP056p0363
Zhang, K., Chen, S.-C., Whitman, D., Shyu, M.-L., Yan, J., & Zhang, C. (2003). A progressive morphological filter for removing nonground measurements from airborne LIDAR data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing ,
41 (4), 872–882. https://doi.org/10.1109/TGRS.2003.810682
Pemetaan  Rupabumi  dan  Toponim  untuk  pemberian data L i DAR yang  sudah  diberikan  dan  koordinasi pengolahan data serta sharing knowledge kepada Bidang Penelitian,  Pusat  Penelitian,  Promosi  dan  Kerjasama, Badan Informasi Geospasial.