Perbandingan Algoritma Macro Dan Cloth Simulation Filtering Untuk Penyaringan Data Point Cloud Dari Foto Udara Pada Area Dengan Dominasi Vegetasi - Yohananda Maria Mendhieta; Catur Aries Rokhmana (Universitas Gadjah Mada, 2025)
PT Timah merupakan perusahaan pertambangan timah dengan segmen usaha dari eksplorasi hingga pemasaran. Eksplorasi PT Timah membutuhkan Digital Terrain Model (DTM) untuk pemodelan geologi dan perhitungan cadangan timah. PT Timah masih menemukan keterbatasan susunan Macro untuk penyaringan data point cloud pada area eksplorasi dengan dominasi vegetasi di Desa Kota Kapur. Sementara itu, algoritma Cloth Simulation Filtering (CSF) yang lebih efisien dari segi biaya belum pernah diterapkan sehingga kinerjanya belum diketahui. Proyek akhir ini bermaksud membandingkan algoritma Macro dan CSF untuk penyaringan data point cloud dari foto udara. Perbandingan berfokus pada area dengan dominasi vegetasi di Izin Usaha Pertambangan (IUP) PT Timah di Desa Kota Kapur. Data sekunder berupa point cloud, ortofoto, dan 20 titik uji digunakan. Data point cloud kemudian dibagi menjadi tiga area. Proses penyaringan dilakukan dengan penyesuaian parameter kedua algoritma pada ketiga area. Gridding DTM menggunakan metode binning (minimum value). Kedua DTM dianalisis melalui perbandingan visual dan hitung ketelitian vertikal mengacu pada SNI 9135-1:2022. Penyaringan data point cloud menggunakan algoritma Macro menghasilkan 5.002.791 titik, sedangkan algoritma CSF menghasilkan 39.772.434 titik. Visual DTM Macro tampak lebih halus, sedangkan visual DTM CSF tampak lebih kasar pada berbagai kondisi area. Hitung ketelitian vertikal DTM Macro menghasilkan LE90 0,908 m, memenuhi standar peta skala 1:5.000 pada kelas 3. Sementara itu, DTM CSF menghasilkan LE90 1,439 m, melebihi ambang batas SNI 9135-1:2022. Dengan demikian, DTM Macro lebih akurat secara vertikal dibanding DTM CSF pada area dengan dominasi vegetasi di IUP PT Timah di Desa Kota Kapur.