Identifikasi dan Klasifikasi Kerusakan Jalan Menggunakan Teknologi UAV–Quadcopters dengan Parameter Perubahan Tinggi Penerbangan
Edy Utomo 1 , Muhammad Djaya Bakri* 2 , Iif Ahmad Syarif 3
1 Laboratorium Pemetaan dan Geografis Teknik Sipil, Universitas Borneo Tarakan
2,3 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Borneo Tarakan email: * jayabakri@gmail.com
Received 31 February 2023; Reviewed 02 March 2023; Accepted 23 April 2023 Journal Homepage: http://jurnal.borneo.ac.id/index.php/borneoengineering Doi: https://doi.org/10.35334/be.v1i1.3429

## Abstract
The road is one of the important transportation media for the people of Tarakan City. Roads provide accessibility to increase economic and social activities, in addition to maintaining the continuity of the distribution of goods and services. Road performance is greatly influenced by the condition of the  road  pavement.  Many  roads  suffer  damage  before  their  service  life  is  complete.  Therefore, identification  of  road  damage  is  very  important  to  do.  In  current  technological  developments, identification  of  road  damage  can  be  done  by  applying  UAV-Quadcopters  technology.  UAV  or SPUKTA is an unmanned aircraft capable of providing visual information from objects on the earth’s surface. One type of UAV is Quadcopters or Drone with four propellers. UAV can be flown at several altitudes  which  will  affect  the  resolution  of  the  aerial  photos.  High  resolution  will  facilitate  the interpretation  of road  damage.  Therefore, in this research a  study  was  carried out related to the identification and classification of road damage with parameters of changes in UAV flight altitude. The results showed that the road surface of the research object was damaged by 1,67% of the road surface area, with an identification accuracy rate of 90% from the classification of road damage. Based on this, it is stated that UAV technology can be used to identify damage to the road surface.

## Keywords: Photogrametric, Identification, Road, Damage, Quadcopter

## Abstrak
Jalan  merupakan  salah  satu  media  transportasi  penting  bagi  masyarakat  Kota  Tarakan.  Jalan menyediakan aksesibilitas untuk meningkatkan perekonomian dan kegiatan sosial, selain menjaga kesinambungan  distribusi  barang  dan  jasa.  Kinerja  jalan  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi perkerasan jalan. Banyak jalan mengalami kerusakan sebelum masa layannya selesai. Oleh sebab itu, identifikasi terhadap kerusakan jalan sangatlah penting untuk dilakukan. Pada perkembangan teknologi saat ini, identifikasi kerusakan jalan dapat dilakukan dengan penerapan teknologi UAV- Quadcopters.  UAV  atau  SPUKTA  merupakan  pesawat  tanpa  awak  yang  mampu  memberikan informasi visual dari objek di permukaan bumi. Salah satu tipe UAV adalah Quadcopters atau Drone dengan  empat  baling-baling.  UAV  dapat  diterbangkan  pada  beberapa  ketinggian  yang  akan berpengaruh  pada  resolusi  hasil  foto  udara.  Resolusi  yang  tinggi  akan  memudahkan  proses interpretasi  dari  kerusakan  jalan.  Oleh  sebab  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan  studi  terkait identifikasi dan klasifikasi kerusakan jalan dengan parameter perubahan tinggi terbang UAV. Hasil penelitian menunjukkan bahwa permukaan jalan pada objek penelitian telah mengalami kerusakan sebesar  1,67%  dari  luas  permukaan  jalan,  dengan  tingkat  akurasi  identifikasi  dari  klasifikasi kerusakan  jalan  sebesar  90%.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  dinyatakan  bahwa  teknologi  UAV dapat digunakan untuk melakukan identifikasi dari kerusakan permukaan jalan.
Kata kunci : Fotogrametri, Identifikasi, Jalan, Kerusakan, Quadcopter

## 1. Pendahuluan
Pada tahun 2021 populasi masyarakat Kota Tarakan mengalami peningkatan, dari 242.800 jiwa di tahun 2020 menjadi 245.700 jiwa, dengan laju pertumbuhan penduduk per tahun 0,90% (BPS Kota Tarakan,  2022).  Kebutuhan  mobilitas  penduduk  diperkirakan  juga  akan  ikut  meningkat,  sehingga kebutuhan perkembangan transportasi beserta infrastrukturnya perlu untuk ditingkatkan agar dapat menunjang  pembangunan  dan  kehidupan  sosial  masyarakat.  Transportasi  yang  merupakan penghubung antar wilayah dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi masyarakat, dengan kondisi transportasi  yang  baik,  maka  dapat  meningkatkan  kinerja  angkutan  untuk  melayani  masyarakat (Rokhman dkk., 2022). Salah satu media transportasi masyarakat di Kota Tarakan adalah jalan raya. Jalan merupakan infrastruktur yang menyediakan aksesibilitas untuk meningkatkan perekonomian dan kegiatan sosial (Mandaya & Harintaka, 2020). Prasarana perhubungan darat ini sangat berperan penting  dalam menjaga  kesinambungan  distribusi  barang  dan jasa,  peningkatan laju  pertumbuhan ekonomi, dan meningkatkan keterjangkauan daerah terpencil (Hendarsin & Shirley, 2000).
Kinerja  jalan  sangat  dipengaruhi  oleh  kondisi  perkerasan  yang  digunakan.  Perkerasan  jalan merupakan penampang struktur dalam kedudukan yang paling sentral pada badan jalan. Lalu lintas akan langsung terkonsentrasi pada bagian perkerasan ini, yang merupakan urat nadi dari konstruksi jalan. Perkerasan jalan dalam kondisi baik maka arus lalu lintas akan berjalan dengan lancar,namun apabila  perkerasan  jalan  rusak,  kondisi  lalu  lintas  akan  sangat  terganggu  (Saodang,  2005).  Usia perkerasan  jalan  terkadang  tidak  sesuai  dengan  yang  direncanakan.  Banyak  jalan  mengalami kerusakan sebelum masa layannya selesai. Faktor-faktor seperti suhu, kelembapan, cuaca, dan beban lalu lintas kendaraan memberikan pengaruh pada struktur perkerasan lentur, sehingga menyebabkan kerusakan  pada  permukaan  jalan  (Herold  &  Roberts,  2005).  Oleh  sebab  itu,  identifikasi  terhadap kerusakan jalan sangatlah penting untuk dilakukan guna memberikan informasi terkait pemantauan kondisi jalan, pemeliharaan, dan manajemen (Bandara & Gunaratne, 2001).
Identifikasi  kerusakan  perkerasan  dapat  dilakukan  dengan  beragam  cara,  salah  satunya  adalah metode  survei  langsung  yang  membutuhkan  waktu  cukup  lama.  Oleh  sebab  itu,  baru-baru  ini diperkenalkan metode identifikasi kerusakan jalan dengan menerapkan teknologi UAV ( Unmenned Aerial  Vehicle )  (Mandaya  &  Harintaka,  2020).  UAV  telah  banyak  difungsikan  untuk  keperluan identifikasi pemetaan, dengan beragam bentuk dan dapat terbang dengan membawa sensor kamera. UAV memberikan daya tarik tersendiri bagi para penggunanya sehingga dapat melakukan penelitian dengan  cara  yang  lebih  fleksibel  (Everaerts,  2008).  Penggunaan  UAV  untuk  inspeksi  jalan  raya bertujuan  untuk  mengetahui  kondisi  asal  dari  jalan  raya  dengan  memanfaatkan  informasi  yang diperoleh, serta dapat juga digunakan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan terkait kondisi jalan (Firdaus dkk., 2020).
Pada dunia penerbangan di Indonesia UAV disebut dengan istilah SPUKTA (Sistem Pesawat Udara Kecil  Tanpa  Awak).  Salah  satu  jenis  SPUKTA  yang  mudah  untuk  didapatkan  adalah  Multi-rotor SPUKTA.  Tipe ini memiliki lebih  dari  satu mesin  penggerak  yang berputar secara  vertikal  untuk lepas  landas,  mendarat,  terbang,  dan  melayang.  Salah  satu  jenis  Multi-rotor  SPUKTA  ini  adalah Quadcopters (dengan  4  rotor)  yang  sesuai  untuk  digunakan  dalam  kegiatan  fotografi  udara  dan inspeksi,  karena  memberikan  kontrol  yang  lebih  stabil  terhadap  posisinya  (Asosiasi  Pilot  Drone Indonesia, 2022). Selain itu, kelebihan utama dari Quadcopters adalah kemampuannya untuk terbang ke  segala  arah,  mengudara  tanpa  landasan  pacu  serta  kemampuan  bergerak  secara  vertikal  dan horizontal yang mulus. Ditambah lagi dengan adanya perangkat otomatis dengan sistem GPS ( Global Positioning  System )  yang  terpasang  sehingga  dapat  menciptakan  misi  penerbangan  otomatis  dan aman (Andaru & Rokhmana, 2012).
Output utama  dari  identifikasi  dengan  menerapkan  teknologi  UAV  ini  adalah  hasil  foto  udara. Sehingga  metode  pengukuran  dan  pengolahan  objek  disebut  dengan  fotogrametri.  Fotogrametri merupakan  seni  dan  ilmu  untuk  memperoleh  informasi  terpercaya  terkait  permukaan  dan  objek melalui fotografi, bukan bersentuhan langsung dengan objek (Roziqin dkk., 2022). Oleh sebab itu,
hasil pengukuran akan berhubungan erat dengan resolusi yang dihasilkan dari kamera UAV. Selain dari  kualitas  kamera  yang  digunakan,  faktor  cuaca  dan  ketinggian  terbang  UAV  juga  akan memberikan  pengaruh  pada  hasil  foto  udara.  Beberapa  tipe  UAV  juga memberikan  hasil resolusi yang berbeda-beda. Pada Quadcopters hasil rakitan resolusi foto berkisar 10-20 cm/piksel dengan ketinggian terbang 50-100 meter  (Andaru & Rokhmana, 2012). UAV dengan tipe Phantom 4 Pro pabrikan  mampu  memberikan  resolusi  1,59  cm/piksel  pada  ketinggian terbang 50  meter  (Roziqin dkk.,  2022).  Oleh  sebab  itu  ketinggian  terbang  yang  berbeda  tentu  akan  mempengaruhi  hasil pengukuran  dan  pengolahan  data  foto  udara.  Diperkirakan  semakin  tinggi  UAV  melakukan pengambilan  data  maka  resolusi  yang  dihasilkan  akan  semakin  berkurang,  dan  akan  memberikan kesulitan dalam analisis interpretasi pada proses identifikasi.
Berdasarkan  ilustrasi  pada  paragraf  sebelumnya,  maka  dalam  penelitian  ini  mencoba  untuk melakukan  kajian  terkait  proses  identifikasi  dan  klasifikasi  kerusakan  jalan  dengan  menerapkan teknologi  UAV- Quadcopters pada  beberapa  ketinggian  terbang,  sehingga  penelitian  ini  dapat memberikan 2 (dua) informasi, yaitu titik lokasi, jenis, dan dimensi kerusakan jalan, serta perbedaan hasil  interpretasi  citra  dari  perubahan  parameter  ketinggian  penerbangan  UAV,  dengan  hipotesa semakin tinggi UAV diterbangkan maka hasil interpretasi semakin berkurang tingkat akurasinya.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Objek Penelitian
Objek jalan dalam penelitian ini adalah ring road Kota Tarakan, yang terletak di daerah Pantai Amal Baru  menuju  Binalatung. Ring  road Kota  Tarakan  merupakan  jalan  vital  untuk  kehidupan perekonomian masyarakat. Jalan ini menghubungkan potensi sumber daya pesisir dan kelautan yang digunakan  oleh  para  petani  rumput  laut,  dan  nelayan  untuk  mendistribusikan  hasil  budidaya  dan tangkapannya  (Bakri  &  Prihartanto,  2020).  Pada  penelitian  sebelumnya,  percobaan  pemanfaatan teknologi  UAV  untuk identifikasi kerusakan  jalan  hanya  melakukan akusisi  foto  udara  sepanjang 100  meter  (Mandaya  &  Harintaka,  2020).  Pada  penelitian  ini  mencoba  untuk  meningkatkan jangkauan akusisi foto udara, dengan jangkauan mencapai ± 850 meter, yang dimulai pada koordinat E.572944, N. 367981, dan diakhiri pada koordinat E. 573017, N. 368968.

## 2.2. Rencana Penerbangan UAV-Quadcopters
Pada penelitian sebelumnya akusisi foto udara diambil pada ketinggian 50 meter dan memberikan resolusi  1,59  cm/piksel  (Roziqin  dkk.,  2022),  kondisi  resolusi  yang  tinggi  akan  membutuhkan kapasitas  komputer  yang  besar  dalam  proses  ekstraksi  data  foto  udara.  Pada  penggunaan  UAV- Quadcopters tipe DJI Mavic Air 2 dengan ketinggian terbang 120 meter mampu memberikan resolusi orthophoto sebesar  5  cm/piksel  pada  misi  penerbangan front  overlap 75%  dan side  overlap 70% (Utomo dkk., 2023). Berdasarkan hal tersebut maka dalam penelitian ini  ketinggian terbang UAV akan divariasikan untuk mengetahui perbandingan hasil interpretasi kerusakan pada jalan yang lebih akurat. Ketinggian terbang maksimum yang digunakan adalah 100 meter yang diukur dari titik awal take off . Ketinggian ini masih di bawah dari batas ketinggian pengoperasian UAV yang berada pada ruang udara Indonesia (Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 37 Tahun, 2020). Sedangkan ketinggian terbang minimum ditetapkan pada ketinggian 50 meter dari titik take off .
Setiap  foto  udara  akan  diambil  secara  otomatis,  dengan  penyesuaian  terhadap  tinggi  terbang, kecepatan, dan persentase overlap . Penentuan waktu pengambilan foto dihitung dengan persamaan (1)  dan  jarak  sisi  antara  jalur trabang  UAV  dihitung dengan  persamaan (2)  (Wahyono &  Suyudi, 2017).
Capture time = B V s (1)
dengan: B adalah lebar overlap yang ditentukan dengan persamaan (100 – PE)% x GB dalam satuan meter;  GB  adalah  lebar  foto  pada  skala  sesungguhnya  rasio  dari  ketinggian  terbang  UAV  dalam satuan  meter,  PE  adalah  persentase overlap depan,  dan  V s adalah  kecepatan  terbang  UAV  saat operasi pengambilan foto udara (20 km/h atau 5,56 m/s).
W = (100-PS)% x GH                                                                                                                     (2) dengan: W adalah jarak antara jalur terbang UAV dalam satuan meter, GH adalah Panjang foto pada skala sesungguhnya, rasio dari ketinggian terbang UAV, dan PS adalah persentase overlap samping. UAV akan diterbangkan mengikuti garis tengah jalan dari titik awal hingga ke titik akhir. Adapun beberapa  parameter  yang  digunakan  sebagai  input  dalam  misi  penerbangan  otomatis  ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel  1. Parameter rencana penerbangan UAV pada tiga variasi ketinggian terbang
Ketinggian UAV (M) Capture Time (s) Jarak antar jalur terbang (M) Luas pengambilan 1 foto (Ha) 50 1,78 21,13 ≈ 20,00 0,27 75 2,68 31,79 ≈ 30,00 0,61 100 3,58 42,44 ≈ 40,00 1,09
Misi  penerbangan  di  atur  secara  otomatis  pada  sistem waypoint dengan  bantuan  perangkat  lunak Litchi .  Jarak  antar waypoint akan  diatur  menyesuaikan  titik  station  dan  rintangan  maupun pembelokan jalan yang ada di lokasi penelitian. Selain itu, sebagai titik kontrol di sepanjang jalur penerbangan dipasang GCP sebagai koordinat referensi. Waktu pelaksanaan penerbangan dilakukan pada hari yang sama pada cuaca cerah dengan durasi mulai pukul 08.00 sampai dengan 11.00 waktu setempat untuk menghindari pengaruh dari bayangan awan (Mandaya & Harintaka, 2020).

## 2.3. Pengolahan Foto Udara
Proses  pengolahan  data  foto  udara  mengacu  pada  tahapan  yang  diberikan  oleh  (Utomo,  Hidayat, dkk., 2022). Namun hanya dilakukan 1 (satu) kali running step , dengan melakukan proses retifikasi titik koordinat referensi dari GCP di awal proses penggabungan foto udara. Proses clustering juga dilakukan, hal ini agar hasil dense clouds dapat dibedakan antara posisi elevasi tanah dengan titik elevasi yang dihasilkan dari vegetasi, pohon dan bangunan. Sehingga akan didapatkan nilai DTM ( Digital Terrain Model ) yang lebih aktual (Utomo, Hidayat, dkk., 2022). Pengolahan foto udara ini dilakukan dengan bantuan perangkat lunak Agisoft Photoscan , dengan hasil akhir adalah orthophoto dan raster DTM.

## 2.4. Teknik Identifikasi dan Klasifikasi Kerusakan Jalan
Identifikasi kerusakan jalan dilakukan pada hasil orthophoto yang didapatkan dari hasil pengolahan foto udara berdasarkan ketinggiannya masing-masing. Teknik yang digunakan dalam identifikasi ini adalah  teknik  interpretasi  citra.  Teknik  ini  digunakan  untuk  menganalisis  objek  pada  citra berdasarkan unsur-unsur interpretasi, yang antara lain terdiri atas warna, ukuran, bentuk, pola, tekstur dan  bayangan  yang  dipadukan  dengan  konteks  visual  (Mandaya  &  Harintaka,  2020).  Identifikasi juga  dilakukan  dengan  mendata  ukuran  panjang,  lebar  dan  luas  terhadap  setiap  kerusakan  yang tampak pada hasil orthophoto , untuk luasan kerusakan permukaan jalan dihitung berdasarkan bidang kerusakan  yang  dibentuk  dengan  menerapkan  teknik  digitasi on-screen .  Menurut  Luthfina,  dkk (2019), teknik digitasi merupakan proses merubah fitur geografis citra raster ke bentuk vektor yang memiliki  informasi  titik  koordinat  pusat  bidang  dan  luasan  dari  bidang  yang  dibentuk  (Utomo, Fadila, dkk., 2022).
Setiap  hasil  identifikasi  kemudian  diklasifikasikan  menurut  jenis  dan  bentuk  kerusakannya. Klasifikasi kerusakan pada perkerasan jalan lentur antara lain: retak kulit buaya, kegemukan, retak blok,  tonjolan  dan  lengkungan,  keriting,  amblas,  retak  tepi,  retak  refleksi  sambungan,  penurunan
bahu  jalan,  retak  memanjang  /  melintang,  tambalan  dan  galian  utilitas,  pengausan,  lubang, persilangan  jalan  rel,  alur,  sungkur,  retak  selip,  pengembangan,  dan  pelapukan  pelapasan  butir (Yunardhi dkk., 2018).

## 2.5. Teknik Uji Akurasi dan Validasi
Uji akurasi perlu untuk dilakukan untuk mendapatkan hasil foto udara yang sesuai dengan kondisi lapangan. Uji akurasi dilakukan pada hasil orthophoto dari setiap ketinggian terbang yang dilakukan. Secara  teknis  uji  akurasi  dilakukan  dengan  membandingkan  data  yang  diberikan  dari orthophoto dengan  kondisi  lapangan  (Putra  dkk.,  2016).  Nilai  akurasi  yang  memenuhi  syarat  adalah  >  90%, dengan menerapkan persamaan omisi dan komisi yang ditunjukkan pada persamaan (3) (Wulan dkk., 2016).
Akurasi = [1 − | ∆
Lapangan |]  x 100%                                                                                                        (3)
Dimana, ∆ = Interpretasi – Lapangan. Uji akurasi dilakukan pada beberapa bagian geometrik jalan, dalam hal ini adalah lebar jalan yang sangat mudah untuk terdeteksi baik pada pengukuran lapangan maupun pada proses interpretasi.
Teknik lain dalam uji akurasi untuk validasi hasil orthophoto adalah dengan menggunakan metode RMSE ( Root mean square error ) yang dapat diselesaikan dengan persamaan (4) (Bakri dkk., 2023).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑁 [∑[𝑋̂ 𝑖 − 𝑋 𝑖 ] 2
𝑁 𝑖=1
]                                                                                                                     (4)
Dimana, N adalah jumlah data, 𝑋̂ 𝑖 adalah data dilapangan (dapat berupa nilai koordinat maupun hasil pengukuran panjang objek), dan 𝑋 𝑖 adalah data pengukuran pada hasil pemodelan orthophoto . Selain validasi pada uji akurasi geometrik. Hasil interpretasi dengan klasifikasi kerusakan jalan yang terjadi juga perlu untuk dilakukan validasi. Pada validasi bentuk visualisasi citra dapat dilakukan dengan menerapkan  metode accuration  assessment ,  yang  bertujuan  untuk  menentukan  akurasi  dari klasifikasi  kerusakan  jalan  pada orthophoto dengan  kondisi  di  lapangan  (Selaby  dkk.,  2021). Penyelesaian metode accuration assessment dapat dilakukan dengan persamaan (5) berikut ini.
Accur at ion assessment = Ʃ Titik sesuai dengan 𝑔𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑𝑐ℎ𝑒𝑘
Ʃ Semua titik uji
x 100%                                         (5)
Nilai accuration assessment yang menyatakan bahwa hasil interpretasi telah akurat adalah ≥ 80% (Rahmadany dkk., 2022).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Pengolahan Foto Udara
Berdasarkan ketinggian terbang yang berbeda-beda, dilakukan penyatuan pada beberapa foto udara, untuk mendapatkan hasil ekstraksi orthophoto . Ketinggian terbang UAV yang berbeda menghasilkan jumlah foto udara yang juga berbeda. Hal ini dipengaruhi oleh wilayah cakupan pengukuran akan semakin  besar  dengan  ketinggian  UAV  yang  semakin  tinggi,  sehingga  dapat  menghasilkan  nilai resolusi orthophoto yang  rendah.  Hasil  perbandingan  jumlah  foto  dan  ukuran  resolusi  dari  setiap tinggi terbang yang dihasilkan ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel  2. Hasil perbedaan nilai resolusi orthophoto terhadap ketinggian terbang UAV
Ketinggian UAV (M) Jumlah data Foto udara Resolusi orthophoto (cm/piksel) Dense clouds (point) 50 205 1,69 19.184.861 75 121 2,47 12.020.845 100 58 3,45 7.440.258
Berdasarkan  hasil  pembentukan orthophoto pada  setiap  parameter  ketinggian  terbang  yang ditunjukkan  pada  Tabel  2,  dapat  diketahui  bahwa,  ketinggian  terbang  UAV  50  meter  akan menghimpun data foto udara lebih banyak, sehingga ekstraksi foto udara menjadi titik-titik dense clouds juga akan semakin banyak. Banyaknya foto dan dense clouds yang dihasilkan memberikan pengaruh  pada  waktu  pengolahan  foto  udara.  Namun,  dengan ketinggian  yang rendah maka  akan menghasilkan resolusi yang jauh lebih baik dari pada misi penerbangan UAV pada ketinggian yang lainnya. Hasil gambaran perbedaan resolusi yang dihasilkan divisualisasikan pada salah satu bentuk kerusakan di lokasi penelitian, yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Pada Gambar 1 dapat diketahui bahwa, ketinggian terbang memberikan pengaruh pada hasil resolusi orthophoto .  Pada  ketinggian  terbang  50  meter  cukup  memberikan  kemudahan  dalam  proses interpretasi  kerusakan  jalan,  karena  resolusi  yang  dihasilkan  sangat  tinggi  yaitu  1,69  cm/piksel. Sedangkan pada ketinggian terbang 75 meter, hasil citra cenderung sedikit memburam dari kondisi sebelumnya, begitu juga dengan ketinggian terbang 100 meter, yang menunjukkan hasil orthophoto lebih buram dari sebelumnya, dengan nilai resolusi 3,45 cm/piksel. Hal ini tentu saja akan sangat berpengaruh pada proses interpretasi dan digitasi terhadap kondisi kerusakan jalan. Oleh sebab itu, perlu dilakukan uji akurasi pada setiap orthophoto yang dihasilkan.

## 3.2. Hasil Uji Akurasi dan Koreksi Koordinat Foto Udara
Uji akurasi hasil orthophoto pertama dilakukan pada ukuran geometrik jalan, yaitu lebar jalan pada setiap station pengukuran. Pengukuran dilakukan sebanyak 2 (dua) kali, yaitu pengukuran langsung di lapangan, dan pengukuran melalui citra orthophoto berdasarkan ketinggiannya masing-masing. Persamaan yang digunakan dalam uji akurasi geometrik ini adalah persamaan (3), dengan hasil uji akurasi ditunjukkan pada Tabel 3.
(a) (b) (c)
Gambar 1. Visualisasi perbedaan resolusi orthophoto, (a) Altitude 50 m, (b) Altitude 75 m, & (c) Altitude (100 m)
Tabel  3. Hasil uji akurasi orthophoto pada geometrik lebar jalan
STA Pengukuran Orthophoto (Meter) Pengukuran Lapangan (Meter) Akurasi (%) Alt.50 M Alt.75 M Alt.100 M Alt.50 M Alt.75 M Alt.100 M 0±000 6,01 6,13 6,10 5,70 94,61 92,49 92,99 0+050 5,97 6,02 6,03 5,70 95,28 94,33 94,15 0+100 5,57 5,64 5,58 5,90 94,37 95,61 94,52 0+150 5,55 5,64 5,51 5,90 94,14 95,60 93,45 0+200 5,53 5,58 5,53 5,60 98,76 99,66 98,80 0+250 5,52 5,48 5,63 5,60 98,59 97,85 99,42 0+300 5,06 5,08 5,00 5,50 92,06 92,41 90,90 0+350 5,81 5,83 5,76 5,50 94,32 94,02 95,24 0+400 6,14 6,18 6,21 5,60 90,44 89,57 89,07 0+450 6,00 5,97 5,98 5,60 92,92 93,42 93,26 0+500 6,16 6,31 6,24 5,80 93,80 91,19 92,49 0+550 5,91 5,95 6,04 5,80 98,02 97,40 95,87 0+600 5,98 5,98 6,26 5,90 98,60 98,66 93,93 0+650 6,00 6,02 6,11 5,90 98,33 97,91 96,40 0+700 5,63 5,45 5,53 5,70 98,80 95,65 97,10 0+750 5,67 5,67 5,58 5,70 99,41 99,51 97,92 0+800 6,04 6,05 6,13 5,70 94,07 93,94 92,47 0+850 6,05 6,08 6,06 5,70 93,83 93,38 93,77 Rerata 95,58 95,14 94,54
Keterangan: Alt = Altitude: Tinggi terbang UAV
Syarat terpenuhinya persamaan omisi dan komisi, dalam uji akurasi adalah > 90% (Wulansari, 2017). Berdasarkan Tabel 3 didapatkan hasil bahwa untuk seluruh parameter tinggi terbang, menghasilkan akurasi  >90%.  Namun,  akurasi  terbaik  adalah  pada  ketinggian  50  meter  dari  titik take  off UAV, dengan  nilai  akurasi  sebesar  95,58%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  rendah  UAV diterbangkan akan memberikan akurasi yang semakin baik.
Pada proses uji akurasi juga ditemukan kondisi omisi dan komisi. Omisi berarti nilai pengukuran interpretasi citra lebih pendek dari pengukuran lapangan, sehingga akan menghasilkan nilai negatif (-) yang dianggap menjadi mutlak sehingga dapat dihitung persentase akurasinya. Sedangkan kondisi komisi berarti nilai pengukuran interpretasi citra lebih panjang dari pengukuran lapangan, sehingga akan  langsung  mendapatkan  nilai  positif  (+).  Hal  ini  tervalidasi  dengan  pernyataan  bahwa  nilai akurasi 100% menunjukkan hasil pengukuran yang sama antara interpretasi citra dengan pengukuran langsung di lapangan.
Selain melakukan uji akurasi dengan persamaan omisi dan komisi, hasil orthophoto juga dilakukan uji validasi dengan metode RMSE. Pengujian dilakukan pada titik-titik GCP yang terpasang di lokasi penelitian.  Jumlah  GCP  adalah  sebanyak  9  (Sembilan)  titik,  yang  diukur  titik  koordinatnya menggunakan Hand GPS. Validasi ini dilakukan selain untuk mengukur akurasi dari koordinat yang akan digunakan dalam peta, juga bertujuan untuk melakukan koreksi terhadap hasil orthophoto agar dapat memiliki referensi koordinat yang sesuai dengan kondisi di lapangan. Orthophoto akan dapat digunakan,  apabila  nilai  RMSE  setelah  dilakukan  koreksi  akan  lebih  kecil  daripada  nilai  RMSE sebelum dikoreksi, dengan demikian nilai koefisien koreksi dapat digunakan atau dinyatakan benar (Soentoro dkk., 2015). Adapun hasil koreksi RMSE ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel  4. Hasil uji koreksi koordinat GCP
Ketinggian terbang UAV RMSE Easting Northing Rerata Sebelum dilakukan koreksi koordinat: Altitude. 50 Meter 8,205 1,439 4,822 Altitude. 70 Meter 10,187 1,853 6,020 Altitude. 100 Meter 11,124 15,318 13,221 Setelah dilakukan koreksi koordinat: Altitude. 50 Meter 0,653 0,253 0,453 Altitude. 70 Meter 0,184 0,092 0,138 Altitude. 100 Meter 0,147 0,048 0,097
Berdasarkan Tabel 4 ditunjukkan nilai RMSE untuk masing-masing koordinat pada hasil orthophoto dari  UAV.  Pada orthophoto dengan  kondisi  sebelum  dilakukan  koreksi,  nilai  RMSE  cenderung menunjukkan nilai  >  1.  Hal ini  menunjukkan  bahwa terjadi  ketidak sesuaian pada  nilai  koordinat yang tertera pada data foto udara dengan koordinat hasil pengukuran di lapangan menggunakan Hand GPS. Sehingga orthophoto yang dihasilkan harus dikoreksi terlebih dahulu dengan koordinat hasil pembacaan di lapangan sebelum dapat digunakan pada tahap selanjutnya. Setelah koreksi dilakukan, nilai RMSE yang dihasilkan cenderung rendah mendekati 1 atau < 1. Hal ini menunjukkan bahwa posisi  GCP  pada  foto  udara  telah  dikoreksikan  dengan  kondisi  di  lapangan,  sehingga orthophoto dapat digunakan.

## 3.3. Hasil Identifikasi dan Klasifikasi Kerusakan Jalan
Panjang  pengamatan  pada  jalan  untuk  identifikasi  dan  klasifikasi  kerusakan  dilakukan  pada  jalan sepanjang  850  meter.  Agar  dapat  mempermudah  proses  dalam  identifikasi,  RGB composite dari orthophoto diubah dari komposisi awal menggunakan komposisi RGB band 1, band 2, dan band 3, menjadi komposisi RGB band 3, band 2, dan band 1, sehingga citra akan memberikan visualisasi yang  jelas  pada  bentuk  kerusakan.  Selain  itu,  karena lokasi  penelitian  berada  pada  pesisir  pantai, sehingga pengaruh pencahayaan matahari cukup besar, maka pengaturan kontras dan pencahayaan juga diubah, dengan pengaturan kontras ditingkatkan menjadi +40% dan pengaturan pencahayaan diturunkan menjadi -20%. Karena resolusi orthophoto terbaik terjadi pada foto udara yang diambil pada ketinggian terbang 50 meter, maka proses identifikasi untuk menentukan klasifikasi kerusakan jalan dilakukan pada hasil orthophoto tersebut.
Berdasarkan interpretasi yang dilakukan pada bidang permukaan jalan, didapatkan 53 titik kerusakan yang tersebar, dimulai dari STA 0+000 sampai dengan STA 0+850. Pada 53 titik kerusakan tersebut terindikasi  terdiri  dari  6  (enam)  klasifikasi  kerusakan,  dengan  jumlah  masing-masing  klasifikasi kerusakan ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel  5. Hasil interpretasi klasifikasi kerusakan jalan
Jenis klasifikasi kerusakan Jumlah Persentase Jumlah Luas Indikatif (m 2 ) Alligator Cracking (Retak Kulit Buaya) 26 49,06 27,35 Depression (Amblas) 1 1,89 0,50 Edge Cracking (Retak Tepi) 4 7,55 5,80 Patch (Tambalan) 7 13,21 18,70 Potholes (Berlubang) 14 26,42 22,51 Shoving (Sungkur) 1 1,89 4,23 Total 53 100,00 79,09
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  diketahui  bahwa  49,06%  jenis  kerusakan  merupakan  jenis  kerusakan retak,  dengan  klasifikasi Alligator  cracking .  Dominasi  kerusakan  kedua  adalah Potholes dengan persentase 26,42%, dan Patch memiliki persentase 13,21%. Berdasarkan perhitungan luas indikatif dengan teknik digitasi on screen , luas total permukaan perkerasan jalan yang diidentifikasi adalah sebesar 4.741,47 m 2 , dimana pada area tersebut tersebar kerusakan-kerusakan dengan luas indikatif sebesar 79,09 m 2 . Hal ini menunjukkan bahwa pada permukaan jalan yang menjadi objek penelitian teridentifikasi 1,67% telah mengalami kerusakan, dengan penyebaran klasifikasi kerusakan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Sebaran  kerusakan  jalan  terlihat  hampir  di  sepanjang  jalan,  visualisasi  sebaran  kerusakan  jalan ditunjukkan pada Gambar 2 yang merupakan tangkapan layar dari proses analisis dalam penelitian ini.  Pada  Gambar  2  hanya  ditampilkan  beberapa  segmen  dari  objek  penelitian  dengan  panjang wilayah analisis adalah 850 meter.
Pada  Gambar  2  ditunjukkan  visualisasi  sebaran  titik  kerusakan  pada  perkerasan  jalan  di  lokasi penelitian.  Pada  visualisasi  tersebut  hanya  ditunjukkan  sebagian  dari  objek  yang  diidentifikasi. Visualisasi  yang  ditunjukkan  bukan  merupakan  hasil  asli  dari  pembentukan orthophoto dari tangkapan kamera UAV pada ketinggian 50 meter, melainkan hasil perubahan RGB composite atau composite  band .  Hal  ini  dapat  memberikan  kejelasan  terhadap  batas  antara  objek  jalan  dengan vegetasi yang berada disekitarnya.
Kesulitan  yang  ditemui  pada  proses  interpretasi  kerusakan  adalah  adanya  bayangan  dari  objek vegetasi di sisi jalan. Hal ini menyebabkan kesamaran dalam proses identifikasi, sehingga hasil yang diberikan belum dapat diterima secara mutlak, sebelum dilakukan uji akurasi/validasi terhadap hasil interpretasi  klasifikasi  kerusakan  yang  terjadi.  Namun,  secara  efektifitas  pekerjaan,  penggunaan UAV untuk identifikasi sangat memberikan keuntungan karena dapat melakukan identifikasi pada skala  cakupan  yang  lebih  luas  dengan  penggunaan  tenaga  kerja  yang  minimal,  serta  tidak membutuhkan waktu yang lama.
Gambar 2. Tangkapan layar dari proses identifikasi kerusakan jalan di lokasi penelitian

## 3.4. Hasil Uji Akurasi Interpretasi Klasifikasi Kerusakan Jalan
Uji akurasi interpretasi klasifikasi kerusakan jalan dilakukan pada 20 titik sampel kerusakan jalan. Titik-titik  ini  mewakili  beberapa  jenis  klasifikasi  yang  dianggap  memiliki  potensi  akan  semakin bertambah  besar  dan  terdapat  beberapa  titik  yang  memang  sangat  jelas  menampakan  bentuk kerusakan.  Hasil  pengujian  validasi  sampel  titik-titik  tersebut  ditunjukkan  pada  Tabel  6  dengan menerapkan metode Accuration assessment dalam prosesnya.
Tabel  6. Hasil uji validasi interpretasi kerusakan jalan
No. Titik Easting (x) Northing (y) Klasifikasi Kerusakan Hasil Assessment 1 572952 368034 Patch (Tambalan) Sesuai 4 572951 368053 Potholes (Lubang) Sesuai 6 572952 368062 Patch (Tambalan) Sesuai 8 572951 368068 Potholes (Lubang) Sesuai 10 572952 368084 Depression (Amblas) Tidak Sesuai 11 572953 368096 Potholes (Lubang) Sesuai 17 572962 368150 Edge Cracking (Retak Tepi) Sesuai 18 572964 368149 Shoving (Sungkur) Sesuai 19 572967 368147 Edge Cracking (Retak Tepi) Sesuai 21 572973 368190 Alligator Cracking Sesuai 22 572977 368195 Potholes (Lubang) Sesuai 24 572980 368206 Alligator Cracking Sesuai 25 572982 368224 Alligator Cracking Sesuai 28 572983 368247 Alligator Cracking Sesuai 29 572984 368249 Alligator Cracking Sesuai 31 572984 368263 Alligator Cracking Sesuai 34 572986 368286 Alligator Cracking Sesuai 41 573006 368501 Alligator Cracking Sesuai 45 573008 368538 Potholes (Lubang) Tidak Sesuai 52 572976 368851 Edge Cracking (Retak Tepi) Sesuai Jumlah titik sampel pengamatan klasifikasi kerusakan jalan 20 Jumlah hasil pengamatan yang benar/sesuai 18 Accuration assessment 90%
Berdasarkan  uji  validasi  yang  dilakukan  terhadap  interpretasi  klasifikasi  kerusakan  yang  terjadi terdapat 2 (dua) titik sampel yang tidak sesuai dengan kondisi di lapangan, yaitu pada titik 10 dan titik  45.  Pada  titik  10  hasil  interpretasi  menyatakan  bahwa  klasifikasi  kerusakan  adalah  bentuk depression (amblas),  namun  setelah  dilakukan  validasi  di  lapangan  menyatakan  bahwa  jenis kerusakan yang terjadi adalah potholes (lubang). Sedangkan pada titik sampel 45, validasi lapangan menyatakan bahwa yang tampak bukanlah bentuk kerusakan pada jalan, melainkan bayangan dari beberapa objek di sekitar titik sampel.
Berdasarkan  hal  tersebut  dan  hasil  perhitungan  validasi  interpretasi  dengan  metode accuration assessment pada 20 titik sampel menunjukkan tingkat akurasi 90%. Nilai akurasi yang dihasilkan ini telah  melebihi  batas  minimal  dari  nilai  yang  disyaratkan  yaitu  80%,  sehingga  dapat  dinyatakan bahwa interpretasi klasifikasi kerusakan dengan teknologi UAV- quadcopter memberikan hasil yang akurat,  dengan  memanfaatkan  citra orthophoto yang  diambil  pada  ketinggian  terbang  50  meter. Adapun  perbedaan  bentuk  objek  dari  citra orthophoto yang  digunakan  dalam  proses  interpretasi dengan foto kondisi lapangan ditunjukkan pada Gambar 3 dan 4.
Pada Gambar 3 ditunjukkan perbedaan visual antara hasil orthophoto (kiri) dan kondisi kerusakan di lapangan (kanan) pada titik sampel 10. Bentuk kerusakan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3 hasil interpretasi dinyatakan tidak sesuai dengan kondisi sebenarnya. Hal ini dikarenakan visualisasi yang ditunjukkan oleh hasil tangkapan citra UAV dengan ketinggian 50 meter masih menunjukkan kesamaran walaupun telah memiliki resolusi yang tinggi.
Begitu juga dengan beberapa jenis kerusakan yang terjadi pada titik sampel yang lain, dimana hasil orthophoto juga  masih  tampak  buram  namun  masih  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  terhadap klasifikasi  kerusakan  jalan,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  dimana  bentuk  klasifikasi kerusakan dapat dengan benar di interpretasikan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan proses penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat membuktikan  hipotesa  yang  diutarakan  di  awal  artikel  ini,  dimana  pada  ketinggian  terbang lebih  rendah  akan  menghasilkan orthophoto yang  jauh  lebih  baik  dengan  resolusi  yang  jelas, sehingga proses interpretasi kerusakan jalan lebih mudah dilakukan. Tingkat akurasi pada ketinggian terbang terendah (50 meter) mampu memberikan akurasi 90% pada identifikasi kerusakan jalan yang terjadi  di  lokasi  penelitian.  Oleh  sebab  itu  dalam  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  proses identifikasi  dan  klasifikasi  kerusakan  jalan  dapat  dilakukan  dengan  teknologi  UAV  dengan  tipe quadcopter .  Hal  ini  dibuktikan  dari  kemampuan  UAV  untuk  memberikan  hasil  jenis  klasifikasi kerusakan sampai dengan kemampuan dalam perhitungan luas indikatif pada kerusakan jalan yang teridentifikasi,  yang  mana  pada  objek  penelitian  terhitung  luas  indikatif  kerusakan  jalan  adalah sebesar 79,09 m 2 atau dapat dinyatakan bahwa 1,67% permukaan jalan pada objek penelitian telah mengalami kerusakan.

## Daftar Pustaka
Andaru, R., & Rokhmana, C. A. (2012). Pemodelan kondisi bangunan candi Borobudur pasca erupsi merapi dengan UAV-Based Fotogrametri. Jurnal Dialog Penanggulangan Bencana , 3 (2), 105– 112.

## Gambar 3. Perbedaan hasil orthophoto dengan kondisi lapangan (titik 10)
Gambar 4. Perbedaan hasil orthophoto dengan kondisi lapangan (titik 1)
Asosiasi Pilot Drone Indonesia. (2022). Indonesia Remote Pilot Learning Handbook 12 Aeronautival Knowledge  &  Flight  Review  Process:  Vol.  1.0 (hlm.  154–177).  Kementerian  Perhubungan Republik Indonesia.
Bakri,  M.  D.,  &  Prihartanto,  E.  (2020).  Analysis  of  the  influence  of  ring  road  infrastructure development on economic growth in the coastal area of Tarakan City. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , 599 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/599/1/012089
Bakri, M. D., Utomo, E., & Nawir, D. (2023). Linear Regression Analysis on predicting the level of damage  and  changes  in  Amal  Baru  Beach  Tarakan  City  Indonesia. SINERGI , 27 (1),  133. https://doi.org/10.22441/sinergi.2023.1.015
Bandara,  N.,  &  Gunaratne,  M.  (2001).  Current  and  Future  Pavement  Maintenance  Prioritization Based on Rapid Visual Condition Evaluation. Journal of Transportation Engineering-asce - J TRANSP ENG-ASCE , 127 . https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-947X(2001)127:2(116)
BPS Kota Tarakan. (2022). Kota Tarakan Dalam Angka 2022 (Vol. 1).
Everaerts, J. (2008). The use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) for remote sensing and mapping. Remote  Sensing  and  Earth  Observation  Processes  Unit,  Flemish  Institute  for  Technological Research (VITO) , 37 , 1187–1192.
Firdaus, Z. M., Handayani, H. H., & Hidayat, H. (2020). Pemanfaatan Data LiDAR dan Foto Udara untuk  Pemodelan  Kota  Tiga  Dimensi  (Studi  Kasus:  Wilayah  Surabaya  Barat)  Utilization  of LiDAR  Data  and  Aerial  Photos  for  Three-Dimensional  City  Modeling  (Case  Study:  West Surabaya Region). Geoid Journal of Geodesy and Geomatics , 16 (1), 80–92.
Hendarsin, & Shirley, L. (2000). Perencanaan Teknik Jalan Raya . Jurusan Teknik Sipil - Politeknik Negeri Bandung.
Herold, M., & Roberts, D. (2005). Spectral characteristics of asphalt road aging and deterioration: Implications for remote-sensing applications. Applied optics , 44 , 4327–4334. https://doi.org/10.1364/AO.44.004327
Mandaya, I., & Harintaka. (2020). Pemanfaatan teknologi UAV (Unmanned Aerial Vehicle) untuk identifikasi dan klasifikasi jenis-jenis kerusakan jalan. Rekayasa Sipil , 14 (3), 162–172.
Peraturan Menteri Perhubungan Republik Indonesia Nomor PM 37 Tahun, (2020).
Putra, A. S., Maulana, E., Rahmadana, A. D. W., Wulan, T. R., Mahendra, I. W. W. Y., & Putra, M.
D.  (2016).  Uji  akurasi  foto  udara  dengan  menggunakan  data  UAV  pada  kawasan  padat pemukiman penduduk (Studi kasus: Kawasan Padat Sayidan, Daerah Istimewa Yogyakarta). Seminar Nasional Penginderaan Jauh , 278–286. http://sinasinderaja.lapan.go.id
Rahmadany,  V.,  Tjahjadi,  M.  E.,  &  Agustina,  F.  D.  (2022).  Penggunaan  DTM  presisi  dari Fotogrametri UAV untuk analisa bencana longsor menggunakan Sistem Informasi Geografis. Jambura Geoscience Review , 4 (2), 86–101. https://doi.org/10.34312/jgeosrev.v4i2.12908
Rokhman, A., Putri, D., & Siswoyo, S. D. (2022). Analisis Ruas Jalan Nasional Klari Kabupaten Karawang  Menggunakan  Metode  MKJI  1997. Jurnal  Forum  Mekanika , 11 (1),  1–10. https://doi.org/10.33322/forummekanika.v11i1.1635
Roziqin, A., Gustin, O., Pratama, R. W., Nitisaputra, A. D., Pernadi, R., Juanika, D. T., al Fitrah, M. I., Syahrani, A., Amelia, R., Aritonang, F. L., Zhrani, M., & Ilyasa, N. (2022). Rekonstruksi model 3D menggunakan foto udara untuk visualisasi kawasan pesisir Sembulang Kota Batam. Prosiding The 13th Industrial Research Workshop and National Seminar , 889–898.
Saodang, H. (2005). Konstruksi Jalan Raya Buku 2 Perancangan Perkerasan Jalan Raya (1 ed.). Penerbit Nova.
Selaby, S., Kusratmoko, E., & Rustanto, A. (2021). Landslide Susceptibility in Majalengka Regency, West  Java  Province. IOP  Conference  Series:  Earth  and  Environmental  Science , 884 (1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/884/1/012053
Soentoro,  E.  A.,  Levina,  &  Adidarma,  W.  K. (2015). Kajian  koefisien  koreksi  indeks  kekeringan menggunakan basis data satelit TRMM dan hujan lapangan. Jurnal Teknik Sipil, Jurnal Teoritis dan Terapan Bidang Rekayasa Sipil , 22 (2), 137–146.
Utomo, E., Ahmad Syarif, I., Henny Barocah, A., Reni, & Saipul Sadam, M. (2023). Studi daerah rawan  longsor  pada  kawasan  pemukiman  kampung  bugis  Kota  Tarakan  dengan  penerapan metode fotogrametri. Civil Engineering Scientific Journal .
Utomo, E., Fadila, A. N., & Pratama, M. (2022). Penggambaran Peta wilayah Desa Periuk Kabupaten Tana  Tidung  dengan  Analisis  Luas  Bangunan  Penduduk  berdasarkan  Teknik  Digitasi  On- Screen. Indonesian  Journal  of  Community  Empowerment  and  Service , 2 (2),  83–88. https://ejournal.unib.ac.id/index.php/icomes/index
Utomo, E., Hidayat, W., & Chandra, Y. (2022). Analisis Kombinasi Metode Pengukuran Terestrial Dan  Fotogramteri  Pada  Penyusunan  Master  Plan  Sekolah  NU  Kota  Tarakan. Borneo Engineering: Jurnal Teknik Sipil , 6 (3), 215–228. https://doi.org/10.35334/be.v1i1.2996
Wahyono, E. B., & Suyudi, B. (2017). Modul Fotogrametri Terapan . Kementerian Agraria dan Tata Ruang / Badan Pertanahan Nasional Sekolah Tinggi Pertanahan Nasional.
Wulan, T. R., Ambarwulan, W., Putra, A. S., Maulana, E., Maulia, N., Putra, M. D., Wahyuningsih, D. S., Ibrahim, F., & Raharjo, T. (2016). Uji akurasi data UAV (Unmanned Aerial Vechile) di kawasan Pantai Pelangi, Parangtritis, Kretek, Kabupaten Bantul. Prosiding Seminar Nasional Kelautan , 27 , 232–240. http://www.dji.com/product/phantom-3-pro/info
Wulansari,  H.  (2017).  Uji  akurasi  klasifikasi  penggunaan  lahan  dengan  menggunakan  metode defuzzifikasi maximum likelihood berbasis Citra ALOS AVNIR-2. Bhumi , 3 (1), 98–110.
Yunardhi, H., Alkasi, M. J., & Sutanto, H. (2018). Analisa Kerusakan Jalan dengan Metode PCI dan Alternatif  Penyelesaiannya  (Studi  Kasus:  Ruas  Jalan D.I.  Panjaitan). Jurnal  Teknologi  Sipil , 2 (2), 38–47.