Ekstraksi Digital Elevation Model (DEM) Menggunakan …repo.itera.ac.id/assets/file_upload/SB2009090034/23116082_20_151030.pdf1 Ekstraksi Digital Elevation Model (DEM) Menggunakan

1

Ekstraksi Digital Elevation Model (DEM) Menggunakan Metode Interferometry

Synthetic Aperture Radar (InSAR) Dari Citra Sentinel-1A Single Look Complex

(SLC)

Hot Mazmuloh Situmorang

Pembimbing1 Dr. Rian Nurtyawan, S.T.,M.T., dan

Pembimbing2 Agung Mahadi Putera Perdana, S.Si.,M.Sc.,

ABSTRAK

Pengamatan media satelit bersensor aktif atau dikenal dengan Synthetic Aperture Radar (SAR)

menggunakan gelombang microwave yang memiliki panjang gelombang lebih kecil dari partikel awan

(mm–cm) sehingga mampu menembus awan. Satelit SAR mampu beroperasi pada malam hari dengan

menggunakan pemancar gelombang. Citra satelit SAR dapat dijadikan bahan untuk mengekstraksi digital

elevation model (DEM) dengan menggunakan metode Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR).

DEM hasil ekstraksi menggunakan metode InSAR dilakukan pengujian pada 162 titik sampel uji

menghasilkan ketelitian dalam bentuk RMSEz sebesar ±22.184 meter. Dilakukan penentuan skala dengan

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.

Berdasarkan penelitian dilakukan DEM hasil InSAR memenuhi syarat untuk peta RBI pada skala

1:250.000 untuk Peta RBI kelas 1, skala 1:250.000 untuk peta RBI kelas 2 dan skala 1:100.000 untuk Peta

RBI kelas 3.

Kata Kunci: DEM, InSAR, RMSE, Skala.

I. PENDAHULUAN

Perkembangan teknologi yang pesat

memuculkan inovasi-inovasi mukhtahir dalam

segala aspek termasuk dalam perkembangan

teknologi pemetaan. Salah satu teknologi

pemetaan yang berkembang adalah teknologi

penginderaan jauh. Penginderaan jauh

merupakan pengukuran atau perolehan

informasi dari beberapa sifat objek atau

fenomena, dengan menggunakan alat perekam

yang secara fisik tidak terjadi kontak langsung

dengan objek atau fenomena yang dikaji. [1]

Pengamatan dengan media satelit bersensor

aktif atau dikenal dengan Synthetic Aperture

Radar (SAR) menggunakan gelombang

microwave yang memiliki panjang gelombang

lebih kecil dari partikel awan (mm – cm)

sehingga mampu menembus awan. Satelit SAR

mampu beroperasi dalam keadaan gelap/malam

hari. Dalam penggunaannya, data pengamatan

SAR dapat dianalisis dengan metode

Interferometric Synthetic Aperture Radar

(InSAR) untuk menghasilkanDigital Elevation

Model (DEM).

Pada penelitian sebelumnya berjudul: Analisis

Ketelitian DSM Kota Semarang Dengan

Metode InSAR Menggunakan Citra Sentinel-1

oleh Handaru Aryo Sunu, dkk. Departemen

Teknik Geodesi Fakultas Teknik, Universitas

Diponegoro, menyimpulkan bahwa hasil

pengolahan Citra Sentinel-1 sangat dipengaruhi

oleh nilai baseline temporal dan tegak lurus.

Baseline temporal yang cukup singkat dan

baseline tegak lurus yang panjang pun belum

menjamin hasil DEM yang akurat. Ketelitian

dari DSM Sentinel-1 berdasarkan 137 titik

sampel acak sebesar 52,381meter dengan

RMSE sebesar 35,386 meter. [2]

2

Digital Elevatiom Model (DEM) digunakan

untuk melakukan analisis keruangan berkaitan

dengan ketinggian dan bentuk permukaan bumi.

Beberapa analisis digunakan untuk kepentingan

pembangunan dan mitigasi kebencaan

memerlukan DEM dengan akurasi yang baik.

Bandar Lampung adalah salah satu kota di

Indonesia yang memiliki kepentingan berkaitan

dengan DEM seperti: pembangunan daerah tepi

pantai, analisis kebencanaan banjir akibat

kenaikan permukaan air laut dan lain

sebagainya. Untuk itu, dibutuhkan DEM yang

dapat diketahui ketelitiannya selanjutnya

difungsikan berdasarkan ketelitian yang

dihasilkan oleh DEM tersebut.

Satelit SAR dapat mengamati daerah yang sama

dengan sudut pandang sedikit berbeda. Hal ini

juga dapat dilakukan dengan cara

menggabungkan dua buah citra satelit dengan

waktu bersamaan atau dengan dengan waktu

berbeda memanfaatkan selisih waktu rotasi

satelit.

Setelah titik referensi tanah telah diidentifikasi,

variasi dari perbedaan jalur perjalanan atau yang

menghasilkan perpindahan dari sel resolusi

referensi ke yang lain dapat dirumuskan dengan

sederhana (aproksimasi berlaku untuk baseline

kecil dan resolution cell yang tidak terlalu

berjauhan) yang tergantung pada beberapa

parameter geometris

Penelitian ini dimaksudkan membentuk model

permukaan dengan harapan dapat memberikan

ketelitian baik dan mengetahui kecocokan

pengguna DEM hasil InSAR dengan

menggunakan citra satelit Sentinel-1A SLC.

Dijabarkan dalam uraian berikut:

1. Mengekstraksi DEM dari citra satelit

Sentinel-1A SLC.

2. Menghitung ketelitian DEM hasil ekstraksi

citra satelit Sentinel-1A SLC.

3. Menentukan skala peta untuk DEM yang

dihasilkan.

II. METODOLOGI PENELITIAN

Pada bab ini akan membahas terkait lokasi,

perangkat dan data yang digunakan

2.1. Lokasi Penelitian

Penelitian ini menggunakan wilayah

administrasi Kota Bandar Lampung sepertu

yang ditunjukkan gambar 2.1. brikut ini:

Gambar 2.1. Peta lokasi penelitain

(Sumber:Dokumentasi penelitain menggunakan

aplikasi ArcMap,2020)

Kota Bandar Lampung memiliki koordinat 5o

20’ sampai dengan 5o 30’ Lintang Selatan dan

105 o 28’ Sampai 105 o 37’ Bujur Timur. Ibu

kota propinsi Lampung ini berada di Teluk

Lampung yang terletak di ujung Selatan Pulau

Sumatera. [3]

2.2. Data yang Digunakan

Data yang digunakan dalam penelittian ini

adalah citra satelit Sentinel-1A SLC, DEMNAS

dan DEM SRTM. Metadata data yang

digunakan secara singkat dapat diamati pada

tabel 2.1. hingga tabel 2.3. berikut ini:

3

Tabel 2.1. Metadata citra satelit Sentinel-1A

SLC yang digunakan

Parameter Master Slave Ketera

ngan

Nama

S1A_IW

_

SLC__1S

DV_

2020012

7T2

24144_2

0200127

T

224210_

03

0992_03

8F

3C_47D

E

S1A_I

W_SL

C_

_1SDV

_20200

103

T22414

4_20

200103

T2

24211_

03

0642_0

382

F3_BB

58

-

Satelit Sentinel-

1A SLC

Sentine

l-1A

SLC

-

Mode

Akuisisi IW IW -

Resolusi 5 x 20 5 x 20 Dalam

meter

Lattitude

-

4.547765

895 s/d

-

6.445929

326

-

4.5473

92056

s/d

-

6.4466

94651

Dalam

satuan

derajat

Longitude

103.2008

083 s/d

105.7549

834

103.20

12589

s/d

105.75

55785

Dalam

satuan

derajat

(Sumber: Copernicus melalui

scihub.copernicus.eu, 2020)

Tabel 2.2. Metadata DEMNAS yang digunakan

Parameter DEMNAS Keterangan

Nomor

Lembar

Peta/NLP

1110-13,

1110-14,

1110-41

dan 1110-

42

4 lembar

Resolusi 0,27

Arcsecond

Sekitar 8,2

meter

Sistem

referensi

Geografis -

Format GeoTiff

32 bit

float

-

(Sumber: DEMNAS melalui

tides.big.go.id/DEMNAS/)

Tabel 2.3. Metadata DEM SRTM yang

digunakan

Parameter DEM SRTM Keterangan

product SRTM 90m DEM

Version 4

-

Data file

name

srtm_58_14.zip -

Mask file

name

srtm_mk_58_14.zip

Lattitude 5 s/d 10 S Dalam

derajat

Longitude 105 s/d 110 E Dalam

derajat

(Sumber: CGIAR-CSI GeoPortal melalui

srtm.csi.cgiar.org, 2020)

2.3. Tahapan Pelaksanaan

Tahapan pelaksanaan penelitian mengikuti

metodologi sebagaimana yang ditunjukkan pada

gambar 2.2. berikut ini:

4

Gambar 2.2. Tahapan pelaksanaan

(Sumber: Dokumentasi penelitian menggunakan aplikasi draw.io, 2020)

5

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Pada bab ini akan membahas tentang cara uji

akurasi, akurasi serta skala dari DEM hasil

InSAR, DEM SRTM dan DEMNAS.

3.1. DEM Hasil InSAR

DEM diekstraksi menggunakan metode InSAR

dengan tahapan yang ditunjukkan pada gambar

3.1. berikut ini:

Gambar 3.1. Proses pembentukan DEM

menggunakan metode InSAR

(Sumber: Dokumentasi penelitian

menggunakan aplikasi draw.io, 2020)

DEM yang dihasilkan dari metode InSAR

sebagaimana yang ditunjukkan pada gambar

3.2. berikut ini:

Gambar 3.2. DEM hasil InSAR Kota Bandar

Lampung


menggunakan aplikasi SNAP Desktop, 2020)

Pembentukan DEM dengan metode InSAR

menggunakan dua buah citra yang berperan

sebagai master dan slave. Kedua citra tersebut

memiliki area pengamatan, polarisasi dan arah

pengambilan serta waktu yang relatif sama.

Kedua citra tersebut memiliki posisi

pengambilan data berbeda sehingga

menghasilkan baseline satelit.

Dalam penelitian ini menggunakan master dan

slave yang memiliki baseline interferometry

seperti gambar 3.3. berikut ini:

6

Gambar 3.3. Baseline interferometry data

master dan data slave

(Sumber: ASF Alaska melalui website

baseline.asf.alaska.edu, 2020)

Dalam penelitian ini menggunakan citra dengan

perpendicular baseline sebesar -43 meter yang

berarti jarak antara posisi satelit melakukan

akuisisi adalah 43 meter pada kode absolute

orbit 30642. Temporal baseline pada citra satelit

yang digunakan sebesar -24 hari yang berarti

data slave terlebih dahulu diakuisisi kemudian

data master dengan jarak 24 hari. Penggunaan

baseline temporal yang kecil bertujuan untuk

menjaga mencegah perubahan signifikan dari

permukaan bumi yang diamati.

3.2. DEM SRTM

DEM SRTM didapat dari CGIAR-CSI

GeoPortal melalui website srtm.csi.cgiar.org.

Dilakukan layouting menggunakan aplikasi

ArcGIS 10.4 untuk menghasilkan DEM SRTM

seperti gambar 3.4. berikut ini:

Gambar 3.4. DEM SRTM Kota Bandar

Lampung


menggunakan aplikasi ArcGIS 10.4, 2020)

DEM SRTM sebagai pembanding data DEM

hasil InSAR dan DEMNAS. Pada proses

ekstraksi DEM hasil InSAR, DEM SRTM

digunakan sebagai referensi bentuk ketinggian

yang disesuaikan dengan nilai phasa citra SAR.

3.3. DEMNAS

DEMNAS digunakan sebagai acuan ketinggian

permukaan bumi. DEMNAS menjadi

pembanding utama untuk DEM hasil InSAR dan

DEM SRTM. DEMNAS didownload melalui

portal DEMNAS BIG melalui website

tides.big.go.id/DEMNAS/. Dilakukan layouting

menggunakan aplikasi ArcGIS 10.4

menghasilkan DEMNAS Kota Bandar

Lampung seperti gambar 3.5. berikut ini:

7

Gambar 3.5. DEMNAS Kota Bandar Lampung


menggunakan aplikasi ArcGIS 10.4, 2020)

3.4. Uji Akurasi DEM

Dilakukan uji akurasi pada 162 titik sampel

acak sebagaimana ditunjukkan pada gambar

3.6. berikut ini:

Gambar 3.6. Peta persebaran tKota Bandar

Lampung


menggunakan aplikasi ArcGIS 10.4, 2020

Dari 162 titik didapati perbedaan tinggi seperti

yang ditunjukkan grafik pada gambar 3.7.

berikut ini:

Gambar 3.7. Grafik beda nilai ketinggian


menggunakan aplikasi Microsoft Excel, 2020)

Dilakukan regresi liniear terhadap DEM InSAR

dan DEM SRTM menggunakan acuan

DEMNAS dengan menggunakan persamaan 3.1

dibawah ini:

(3.1)

Pengujian regresi liniear bertujuan melihat

korelasi antar DEM. Regresi liniear pada DEM

hasil InSAR dan DEMNAS dapat dilihat pada

gambar 3.8 berikut ini:

Gambar 3.8. Regresi liniear DEM hasil InSAR

terhadap DEMNAS

8



Dengan menggunakan persamaan 3.1 tersebut

dilakukan pengujian korelasi terhadap DEM

SRTM terhadap DEMNAS. Didapati hasil

regresi liniear seperti pada gambar 3.9. berikut

ini:

Gambar 3.9. Regresi liniear DEM SRTM

terhadap DEMNAS


menggunakan aplikasi Microsoft Exel, 2020)

Nilai beda tinggi antara DEM yang diuji

terhadap DEMNAS dilakukan perhitungan

RMSE sebagai nilai ketelitian. Perhitungan

RMSE menggunakan persamaan 3.2. sebagai

berikut:

𝑅𝑀𝑆𝐸 = (∑|𝑓(𝑥𝑖)−𝑦𝑖|

2

𝑛)1/2 (3.2)

Menghasilkan nilai RMSE seperti pengolahan

pada tabel 3.1. berikut ini:

Tabel 3.1. Pengolahan data beda tinggi

Titik

DZ*DZ

InSAR-

DEMNAS

SRTM-

DEMNAS

1 446.204 64

2 258.383 121

3 444.660 49

4 577.014 121

5 578.643 36

6 624.395 36

7 400.561 36

8 362.654 36

9 403.493 49

10 489.646 81

11 489.873 25

12 404.136 49

13 363.026 100

14 483.634 81

15 442.260 25

16 528.065 100

17 322.030 49

18 479.884 16

19 526.788 100

20 476.448 100

21 395.054 169

22 251.447 81

23 396.061 81

24 438.247 100

25 438.707 16

26 529.325 121

27 483.139 64

28 483.073 100

29 363.339 36

30 260.026 9

31 403.712 36

32 448.585 16

33 445.857 64

34 259.987 1

35 326.885 25

36 325.222 49

37 389.974 49

38 564.832 121

39 949.404 36

40 615.052 25

41 720.099 361

42 717.111 324

43 774.431 100

44 666.767 121

45 523.177 169

46 357.215 81

47 438.725 49

48 477.467 64

49 436.512 49

50 439.010 36

9

51 482.184 64

52 400.409 49

53 255.917 4

54 363.078 49

55 442.745 64

56 581.571 121

57 291.809 16

58 444.083 81

59 581.317 121

60 487.770 49

61 441.905 64

62 359.621 16

63 360.766 0

64 287.947 64

65 400.644 36

66 676.835 64

67 679.171 16

68 362.618 361

69 964.481 100

70 168.771 121

71 677.762 36

72 675.596 1

73 358.442 100

74 439.955 64

75 1439.937 441

76 438.684 400

77 440.439 64

78 442.534 49

79 487.114 36

80 401.439 81

81 323.627 36

82 482.021 64

83 571.794 121

84 438.741 64

85 528.486 25

86 256.278 100

87 285.447 16

88 619.536 9

89 573.575 121

90 396.084 0

91 516.733 100

92 470.185 324

93 606.494 81

94 510.043 121

95 651.111 361

96 505.347 25

97 379.922 324

98 759.323 361

99 708.228 121

100 470.449 484

101 825.939 256

102 659.063 81

103 828.364 256

104 563.690 121

105 433.394 64

106 663.503 1

107 475.727 144

108 613.594 225

109 569.456 121

110 478.288 64

111 437.569 169

112 392.908 49

113 564.402 121

114 514.284 225

115 561.947 64

116 512.254 16

117 510.798 100

118 242.670 169

119 993.190 49

120 340.455 36

121 377.610 121

122 642.207 576

123 983.467 361

124 596.078 144

125 420.054 625

126 459.290 441

127 509.983 400

128 554.066 49

129 928.107 225

130 467.181 225

131 560.691 256

132 760.646 49

133 514.087 100

134 163.086 49

135 428.581 25

136 473.193 81

10

137 522.668 49

138 437.778 25

139 356.419 36

140 563.497 81

141 23.174 9

142 517.058 1

143 392.467 49

144 165.988 0

145 477.523 121

146 618.659 1

147 433.984 64

148 665.963 196

149 476.353 64

150 138.854 9

151 429.690 16

152 245.906 196

153 560.551 441

154 150.386 0

155 1627.084 400

156 374.559 169

157 417.968 64

158 19.384 64

159 510.920 100

160 756.087 529

161 241.801 9

162 270.376 9

Jumlah 79724.130 18177

RMSE ± 22.184 ± 10.593



Ketelitian DEMNAS didapat dari studi literatur

pada halaman Ina-GeoPortal untuk laman

DEMNAS melalui website

tides.big.go.id/DEMNAS/. Ketelitian

DEMNAS diuji dengan menggunakan ground

control point (GCP) yang diukur langsung

sehingga menghasilkan nilai ketinggian yang

akurat. Hasil dari uji akurasi dinyatakan dalam

kesalahan RMSEz sebesar 2,79 meter.

3.5. Penentuan Skala DEM

Penentuan skala dilakukan mengikuti Peraturan

Badan Informasi Geospasial No. 6 Tahun 2018

tentang “Perubahan Atas Peraturan Kepala

Badan Informasi Geospasial Nomor 15 Tahun

2014 Tentang Pedoman Teknis Ketelitian Peta

Dasar”. Nilai RMSEz diubah menjadi nilai

LE90 yang memiliki tingkat kepercayaan 90%

menggunakan persamaan 3.3 berikut ini:

LE90 = 1,6499 x RMSEz (3.3)

Sehingga didapati nilai LE90 yang kemudian

ditentukan nilai skala terpenuhi. Nilai LE90 dan

skala DEM hasil uji ditunjukkan pada tabel 3.2

dan tabel 3.3. berikut ini:

Tabel 3.2. Nilai LE90 DEM yang diuji

DEM RMSEz (±) LE90

DEM hasil

InSAR

22.184

meter

36.601

meter

DEM SRTM 10,593

meter

17.477

meter

DEMNAS 2,79

meter

4,603

meter



Tabel 3.3. Skala DEM yang diuji

DEM Skala Pada Peta RBI

Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3

DEM

hasil

InSAR

1:250.000 1:250.000 1:100.000

DEM

SRTM

1:100.000 1:100.000 1:50.000

DEMNAS 1:25.000 1:25.000 1:25.000

(Sumber: Peraturan Badan Informasi

Geospasial no.6 tahun 2018, 2020)

11

IV. KESIMPULAN

Berdasarkan penelitian yang dilakukan digital

elevation model (DEM) dapat dihasilkan dengan

menggunakan interferometry synthetic aperture

radar (InSAR). Metode InSAR menggunakan

dua lembar citra satelit sensor aktif/synthetic

aperture radar (SAR) dalam penelitian ini

menggunakan citra satelit Sentinel-1A Single

Look Complex (SLC).

Ketelitian DEM yang dihasilkan menggunakan

metode InSAR dinyatakan dalam bentuk root

mean square error (RMSE) sebesar ± 22.184

meter. Nilai ketelitian tersebut dihitung melalui

nilai beda tinggi pada titik uji. Titik uji yang

digunakan sebanyak 162 titik yang ditentukan

secara acak. Nilai ketinggian DEM hasil InSAR

kemudian dibandingkan dengan DEMNAS

dititik yang sama. Dilakukan regresi liniear

untuk menguji korelasi antara DEM hasil

InSAR dan DEMNAS. Nilai beda tinggi antara

DEM tersebut dihitung menggunakan

persamaan RMSE untuk meghasilkan nilai

ketelitian.

Skala DEM yang dihasilkan menggunakan

metode InSAR sebesar 1:250.000 untuk peta

Rupa Bumi Indonesi (RBI) kelas 1, skala

1:250.000 untuk peta RBI kelas 2 dan skala

1:100.000 untuk peta RBI kelas 3. Penentuan

skala peta mengacu kepada peraturan Badan

Informasi Geopasial nomor 6 tahun 2018. Skala

peta ditentukan dari nilai ketelitian dalam

bentuk RMSE yang diubah menjadi nilai LE90

dengan persamaan yang telah ditetapkan.

DAFTAR PUSTAKA

[1] American Society of Photogrammetry,

Manual of Remote Sensing, vol. I, Falls

Church: American Society of

Photogrammetry, 1983.

[2] H. A. Sunu, B. D. Yuwono and A.

Suprayogi, "Jurnal Geodesi Undip,"

Analisis Ketelitian DSM Kota Semarang,

no. Universitas Diponegoro, 2019.

[3] Badan Pusat Statistika Kota Bandar

Lampung, Kota Bandar Lampung Dalam

Angka, Kota Bandar Lampung: BPS Kota

Bandar Lampung, 2018.

[4] Badan Informasi Geospasial , "Info

DEMNAS," Badan Informasi Geospasial

, 2018. [Online]. Available:

tides.big.go.id. [Accessed 24 Agustus

2020].

[5] F. Alessandro , M.-G. Andrea , P. Claudio

and R. Fabio , "InSAR Principles:

Guidelines for SAR," in Part B InSAR

processing: a practical approach,

Frascati, Italy, ESA Publicaations, 2007.

[6] . F. Alessandro, M.-G. Andrea , P.

Claudio and . R. Fabio, "InSAR

Principles: Guidelines for SAR," in Part

A Interferometric SAR image processing

and interpretation, K. Fletcher, Ed.,

Frascati, Italy, ESA Publications, 2007.

[7] . F. Alessandro, M.-G. Andrea , . P.

Claudio and R. Fabio , "InSAR Principles:

Guidelines for SAR," in Part C InSAR

processing: a mathematical approach,

Frascati, Italy, ESA Publicaations, 2007.

[8] L. Veci, "Sentinel-1 Toolbox," in

Interferometry Tutorial, Array Systems

Computing Inc, 2016.

[9] Aresys, "FreeSAR, the web-based SAR

proccesing solution," in Quick User

Guide, Aresys, 2017.

[10] Alaska Satellite Facility, "How to Create

a DEM from Sentinel-1 Data," Alaska

Satellite Facility, 2018.

[11] C. S.C. and C. R.P., "Numerical Methods

for Engineers," in 2nd Ed., New York,

12

McGraw-Hill Book Co., 1990, pp. 319-

398.

[12] Badan Informasi Geospasial, "Peraturan

Kepala Badan Informasi Geospasial," in

Nomor 3 Tahun 2016 Tentang Spesifikasi

Teknis Penyajian Data Peta Desa,

Jakarta, Negara Republik Indonesia,

2016.

[13] R. Munir, "Regresi," in Bahan Kuliah

IF4058 Topik Khusus Informatika I,

Bandung, Institut Teknologi Bandung,

2018.

[14] S. and A. Julzarika, "Pemanfaatan

Interferometric Snthetic Aperture Radar

(InSAR) Untuk Pemodelan 3D (DSM,

DEM dan DTM)," Majalah Sains dan

Teknologi Dirgantara, 2010.

[15] N. Duantari and A. B. Cahyono, "Jurnal

Teknik ITS Vol.6 No.2," in Analisis

Perbandingan DTM (Digital Terrain

Model) dari LiDAR (Light Detection and

Ranging) dan Foto Udara dalam

Pembuatan Kontur Peta Rupa Bumi

Indonesia, Institut Teknologi Sepuluh

Nopember (ITS) , 2017.

[16] CGIAR-CSI GeoPortal, "SRTM 90m

DEM Digital Elevation Database,"

CGIAR-CSI, 2004. [Online]. Available:

http://srtm.csi.cgiar.org/. [Accessed 21

Agustus 2020].

[17] Badan Informasi Geospasial,

"DEMNAS," Badan Informasi

Geospasial, 2018. [Online]. Available:

http://tides.big.go.id/DEMNAS/.

[Accessed 25 agustus 2020].

[18] Badan Informasi Geospasial, "Peraturan

Badan Informasi Geospasial," in Nomor 6

Tahun 2018 Tentang Perubahan Atas

Peraturan Kepala Badan Informasi

Geospasial Tentang Pedoman Teknis

Ketelitian Peta Dasar, Jakarta, Negara

Republik Indonesia, 2018.

[19] R. Nurtyawan and N. Fiscarina,

"Assesment of The Accuracy of DEM

From Panchromtic Pleiades Imagery

(Case Study: Bandung City. West Java),"

International Journal of Remote Sensing

and Earth Sciences, vol. 17, 2020.

Documents

Ekstraksi Digital Elevation Model (DEM) Menggunakan …repo.itera.ac.id/assets/file_upload/SB2009090034/23116082_20_151030.pdf1 Ekstraksi Digital Elevation Model (DEM) Menggunakan