Studi Pembuatan DTM Menggunakan Metode Slope Based Filtering dan Grid Based Filtering (Studi Kasus: Kelurahan Wonokromo Dan Lontar, Kota Surabaya) - Wirantiko, Mahardi; Handayani, Hepi Hapsari; Cahyono, Agung Budi (GEOID, 2020)
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. 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.