Pelatihan DEM, DSM & DTM: Teknik Pengolahan Data Elevasi untuk Analisis Terrain dan Pemetaan

Data elevasi merupakan salah satu komponen penting dalam pekerjaan pemetaan dan analisis Sistem Informasi Geografis (GIS). Informasi mengenai ketinggian permukaan bumi dapat digunakan untuk memahami bentuk medan, kemiringan lereng, arah aliran air, kondisi topografi, hingga mendukung perencanaan pembangunan dan mitigasi bencana.

Dalam pengolahan data geospasial, terdapat beberapa istilah yang sering digunakan untuk merepresentasikan informasi elevasi, yaitu Digital Elevation Model (DEM), Digital Surface Model (DSM), dan Digital Terrain Model (DTM). Ketiganya sama-sama berkaitan dengan ketinggian, tetapi memiliki karakteristik, sumber data, dan penggunaan yang berbeda.

Pemahaman terhadap perbedaan DEM, DSM, dan DTM sangat penting bagi surveyor, praktisi GIS, analis spasial, perencana wilayah, instansi pemerintah, maupun perusahaan yang menggunakan data topografi sebagai dasar pekerjaan.

Pelatihan DEM, DSM & DTM dirancang untuk membantu peserta memahami konsep data elevasi sekaligus menguasai teknik pengolahan dan analisis terrain. Materinya dapat mencakup persiapan data, pemeriksaan kualitas, interpolasi, pembuatan kontur, slope, aspect, hillshade, analisis hidrologi, hingga integrasi data elevasi dengan GIS.

Badan Informasi Geospasial (BIG) menjelaskan bahwa DEM memiliki peran penting dalam berbagai kegiatan seperti penataan ruang, kebencanaan, geologi, dan pemetaan. BIG juga menyediakan DEM Nasional atau DEMNAS sebagai salah satu sumber data elevasi untuk wilayah Indonesia.

Bagi organisasi yang ingin memperkuat kompetensi pengelolaan data spasial secara menyeluruh, materi DEM, DSM, dan DTM dapat menjadi bagian penting dari Pelatihan Data Geospasial: Panduan Lengkap Pengelolaan, Pengolahan, Analisis, dan Validasi Data Spasial.

Apa Itu Data Elevasi?

Data elevasi adalah data yang menggambarkan nilai ketinggian suatu lokasi terhadap referensi vertikal tertentu.

Dalam GIS, data elevasi dapat direpresentasikan dalam berbagai bentuk, seperti:

• Titik ketinggian.
• Garis kontur.
• Raster elevasi.
• TIN atau Triangulated Irregular Network.
• Point cloud.
• DEM.
• DSM.
• DTM.

Data tersebut dapat diperoleh dari berbagai sumber, antara lain:

• Survei GNSS.
• Total station.
• LiDAR.
• Foto udara drone.
• Fotogrametri.
• Citra satelit.
• Radar.
• Data topografi.
• Model elevasi global.
• Data pemerintah.

Format model elevasi dapat berupa grid maupun TIN. Kajian BIG juga menjelaskan penggunaan format grid, TIN, serta model hybrid yang menggabungkan data grid dengan informasi morfologi seperti breakline dan form line.

Memahami DEM, DSM, dan DTM

DEM, DSM, dan DTM sering dianggap sebagai istilah yang sama. Padahal, ketiganya dapat memiliki definisi dan penggunaan yang berbeda tergantung sumber data dan konteks pengolahan.

Secara sederhana:

DEM merupakan istilah umum untuk model elevasi digital.

DSM menggambarkan permukaan yang dapat mencakup objek di atas tanah.

DTM berfokus pada bentuk permukaan tanah atau terrain setelah unsur objek di atas tanah disaring atau dimodelkan sesuai metode yang digunakan.

Dalam kajian BIG mengenai pengolahan foto udara, DTM dijelaskan sebagai model terrain atau permukaan tanah yang tidak memasukkan objek di atasnya, sedangkan DSM menampilkan ketinggian permukaan.

Penting untuk memahami bahwa istilah tersebut dapat digunakan secara berbeda oleh penyedia data atau perangkat lunak. Karena itu, metadata sumber data harus selalu diperiksa sebelum melakukan analisis.

Perbedaan DEM, DSM, dan DTM

Perbedaan paling mudah dapat dilihat dari objek yang direpresentasikan.

Digital Elevation Model

DEM merupakan model digital yang merepresentasikan informasi elevasi. Dalam penggunaan sehari-hari, istilah DEM sering digunakan secara luas untuk menyebut raster ketinggian.

Data DEM dapat digunakan sebagai dasar untuk menghasilkan berbagai parameter terrain seperti:

• Slope.
• Aspect.
• Hillshade.
• Contour.
• Curvature.
• Flow direction.
• Flow accumulation.
• Watershed.

BIG menyediakan DEMNAS sebagai model elevasi digital untuk wilayah Indonesia. Data tersebut dapat dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan, termasuk kebencanaan, telekomunikasi, pemetaan daerah aliran sungai, geologi, engineering, dan infrastruktur.

Digital Surface Model

DSM menggambarkan permukaan yang dapat mencakup objek di atas tanah.

Contohnya:

• Gedung.
• Pohon.
• Menara.
• Infrastruktur.
• Vegetasi.
• Permukaan tanah.

DSM sangat berguna apabila analisis membutuhkan informasi mengenai ketinggian objek.

Sebagai contoh, data DSM LiDAR BIG dibentuk dari kategori utama ground dan non-ground dan digunakan sebagai sumber data pemetaan rupabumi skala besar. Produk tersebut memiliki resolusi spasial tertentu yang dijelaskan dalam metadata layanan BIG.

Digital Terrain Model

DTM menggambarkan terrain atau permukaan tanah setelah objek di atas tanah dipisahkan melalui proses klasifikasi atau filtering.

DTM banyak digunakan untuk:

• Analisis lereng.
• Analisis kontur.
• Perencanaan jalan.
• Analisis hidrologi.
• Perhitungan volume.
• Cut and fill.
• Perencanaan konstruksi.
• Analisis topografi.

Dalam salah satu penelitian BIG, point cloud diproses menjadi DSM, kemudian dilakukan filtering untuk menghilangkan informasi tutupan lahan sehingga menghasilkan DTM.

Sumber Data DEM, DSM, dan DTM

Kualitas hasil analisis terrain sangat dipengaruhi oleh kualitas sumber data.

Beberapa sumber data yang dapat digunakan antara lain:

Pemilihan sumber harus mempertimbangkan tujuan pekerjaan, skala pemetaan, resolusi, akurasi, luas wilayah, waktu, dan ketersediaan data.

DEMNAS sebagai Referensi Data Elevasi Indonesia

Bagi pengguna data geospasial di Indonesia, DEMNAS menjadi salah satu sumber data yang penting untuk diketahui.

BIG menyediakan DEM Nasional yang mencakup wilayah Indonesia. DEMNAS dikembangkan sebagai model elevasi dan dapat dimanfaatkan untuk berbagai kegiatan pemetaan serta analisis.

Selain data DEM, layanan geospasial BIG juga menyediakan berbagai produk elevasi dan hipsografi. Dalam layanan RBI, misalnya, tersedia fitur hipsografi berupa titik DEM dengan atribut elevasi serta fitur garis seperti garis punggung bukit dan garis patahan/tebing.

Untuk referensi data resmi, pengguna dapat mengakses:

Badan Informasi Geospasial (BIG)

Data dan layanan tersebut dapat menjadi referensi dalam proses pembelajaran maupun pekerjaan pengolahan data elevasi.

Tahapan Pengolahan Data Elevasi

Pengolahan DEM, DSM, dan DTM tidak hanya berkaitan dengan membuka data pada software GIS. Terdapat workflow yang perlu dipahami agar hasil analisis dapat digunakan secara tepat.

Persiapan Data

Tahap pertama adalah mempersiapkan data sumber.

Data yang perlu diperiksa antara lain:

• Format file.
• Sistem koordinat.
• Datum horizontal.
• Datum vertikal.
• Resolusi spasial.
• Satuan elevasi.
• Extent.
• NoData value.
• Metadata.
• Kualitas data.

Pemeriksaan awal sangat penting karena perbedaan sistem referensi atau satuan dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis.

Indonesia menggunakan Sistem Referensi Geospasial Indonesia (SRGI) sebagai referensi tunggal penentuan posisi. BIG menjelaskan bahwa SRGI2013 merupakan kerangka referensi yang kompatibel dengan sistem referensi global dan memperhitungkan perubahan posisi akibat deformasi permukaan.

Pemotongan Data Berdasarkan Area Studi

Data elevasi sering mencakup area yang lebih luas daripada wilayah penelitian.

Karena itu, data dapat dipotong berdasarkan:

• Batas administrasi.
• Batas proyek.
• Area survei.
• Polygon of Interest.
• Batas DAS.
• Batas konsesi.
• Koridor jalan.

Pemotongan data dapat membantu mengurangi ukuran file dan mempercepat proses analisis.

Pemeriksaan Nilai Elevasi

Setelah data dipotong, nilai elevasi perlu diperiksa.

Beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• Nilai minimum.
• Nilai maksimum.
• Nilai rata-rata.
• Distribusi elevasi.
• Nilai NoData.
• Anomali ketinggian.

Anomali dapat muncul akibat kesalahan pengukuran, interpolasi, klasifikasi, atau proses pengolahan sebelumnya.

Interpolasi Data Elevasi

Apabila data awal berbentuk titik elevasi, diperlukan interpolasi untuk membentuk permukaan kontinu.

Metode yang dapat digunakan antara lain:

• IDW.
• Kriging.
• Spline.
• Natural Neighbor.
• TIN.

Pemilihan metode interpolasi harus mempertimbangkan karakteristik data dan tujuan analisis.

Tidak semua metode menghasilkan permukaan yang sama. Karena itu, pengguna perlu memahami asumsi dan karakteristik masing-masing metode.

Mengubah Point Cloud Menjadi DSM

Data LiDAR atau fotogrametri drone biasanya menghasilkan point cloud.

Point cloud berisi informasi:

• X.
• Y.
• Z.
• Intensitas.
• Klasifikasi.
• Informasi tambahan lainnya.

Point cloud kemudian dapat diklasifikasikan dan diolah menjadi raster.

Dalam workflow LiDAR BIG, data point cloud diproses melalui tahapan seperti strip adjustment, klasifikasi otomatis/manual, dan konversi menjadi raster.

DSM dapat dibentuk dengan mempertahankan titik yang mewakili permukaan dan objek di atas tanah.

Menghasilkan DTM dari Point Cloud

Untuk menghasilkan DTM, proses klasifikasi menjadi lebih penting.

Titik ground perlu dipisahkan dari:

• Vegetasi rendah.
• Vegetasi tinggi.
• Bangunan.
• Tiang.
• Kendaraan.
• Objek lain.

Setelah titik ground diperoleh, data tersebut dapat digunakan untuk membentuk model terrain.

Workflow ini membutuhkan pemahaman terhadap klasifikasi point cloud karena kesalahan klasifikasi dapat memengaruhi bentuk permukaan.

Membuat Kontur dari DEM atau DTM

Kontur merupakan salah satu produk turunan yang paling sering digunakan dari data elevasi.

Garis kontur menghubungkan lokasi yang memiliki nilai elevasi sama.

Kontur dapat digunakan untuk:

• Membaca bentuk terrain.
• Perencanaan jalan.
• Perencanaan drainase.
• Perencanaan pembangunan.
• Pemetaan topografi.
• Analisis medan.

Interval kontur harus disesuaikan dengan skala dan resolusi data.

Analisis Slope

Slope atau kemiringan lereng menunjukkan tingkat perubahan elevasi terhadap jarak horizontal.

Hasil slope dapat dinyatakan dalam:

• Derajat.
• Persentase.

Analisis slope banyak digunakan untuk:

• Perencanaan pembangunan.
• Pertanian.
• Kehutanan.
• Pertambangan.
• Jalan.
• Drainase.
• Analisis longsor.
• Analisis kesesuaian lahan.

Semakin tinggi nilai slope, semakin curam kondisi medan.

Namun, klasifikasi “landai”, “curam”, dan kategori lainnya harus disesuaikan dengan tujuan analisis dan metodologi yang digunakan.

Analisis Aspect

Aspect menunjukkan arah hadap suatu lereng.

Nilai aspect umumnya berkaitan dengan arah mata angin seperti:

• Utara.
• Timur Laut.
• Timur.
• Tenggara.
• Selatan.
• Barat Daya.
• Barat.
• Barat Laut.

Aspect dapat digunakan dalam berbagai analisis yang berkaitan dengan orientasi medan.

Contohnya:

• Analisis paparan sinar matahari.
• Analisis mikroklimat.
• Perencanaan pertanian.
• Analisis vegetasi.
• Analisis terrain.

Hillshade untuk Visualisasi Terrain

Hillshade digunakan untuk menghasilkan efek bayangan sehingga bentuk terrain lebih mudah dipahami secara visual.

Parameter yang dapat digunakan antara lain:

• Azimuth.
• Altitude.
• Z-factor.

Hillshade sangat berguna ketika pengguna ingin membuat visualisasi relief yang lebih intuitif.

Hillshade juga dapat dikombinasikan dengan:

• DEM.
• Kontur.
• Orthophoto.
• Peta RBI.
• Data penggunaan lahan.

Analisis Curvature

Curvature merupakan analisis yang menggambarkan perubahan kemiringan permukaan.

Analisis ini dapat membantu mengidentifikasi bentuk terrain seperti:

• Cekungan.
• Punggungan.
• Permukaan cembung.
• Permukaan cekung.

Curvature dapat digunakan sebagai salah satu parameter tambahan dalam analisis geomorfologi dan terrain.

Analisis Hidrologi Berbasis DEM

DEM dan DTM dapat digunakan untuk melakukan analisis hidrologi.

Beberapa proses yang umum dilakukan adalah:

DEM → Fill → Flow Direction → Flow Accumulation → Stream Extraction → Stream Network → Watershed

Analisis tersebut dapat membantu dalam:

• Pemetaan DAS.
• Identifikasi aliran.
• Analisis drainase.
• Identifikasi area tangkapan air.
• Perencanaan infrastruktur air.
• Kajian banjir.

Data DEM juga digunakan dalam berbagai kebutuhan kebencanaan. BIG secara khusus menyebut DEMNAS dapat dimanfaatkan untuk mitigasi bencana dan pemetaan daerah aliran sungai.

Analisis Terrain untuk Perencanaan Jalan

Data elevasi memiliki peran penting dalam perencanaan jaringan jalan.

Dengan menggunakan DEM atau DTM, pengguna dapat menganalisis:

• Elevasi sepanjang jalur.
• Kemiringan.
• Profil memanjang.
• Profil melintang.
• Perubahan terrain.
• Potensi cut and fill.

Dalam tahap perencanaan, informasi tersebut dapat membantu memahami kondisi medan sebelum survei detail dilakukan.

Namun, hasil analisis berbasis DEM tidak otomatis menggantikan survei engineering yang diperlukan untuk desain konstruksi.

Analisis Cut and Fill

Cut and fill merupakan analisis untuk menghitung perubahan volume material akibat pekerjaan penggalian dan penimbunan.

Analisis dapat membandingkan:

Existing Surface vs Design Surface

Hasilnya dapat menunjukkan:

• Area cut.
• Area fill.
• Volume cut.
• Volume fill.
• Perbedaan elevasi.

Teknik ini banyak digunakan pada:

• Konstruksi.
• Pertambangan.
• Jalan.
• Land development.
• Pembangunan kawasan.

Analisis Viewshed

Viewshed digunakan untuk mengetahui area yang dapat terlihat dari titik pengamatan tertentu berdasarkan kondisi terrain.

Analisis ini dapat digunakan dalam berbagai konteks:

• Perencanaan menara telekomunikasi.
• Penempatan fasilitas.
• Analisis visibilitas.
• Perencanaan observasi.
• Kajian landscape.

Viewshed sangat bergantung pada kualitas DEM/DTM dan parameter analisis.

Integrasi DEM, DSM, dan DTM dengan GIS

Keunggulan utama data elevasi adalah kemampuannya untuk diintegrasikan dengan layer GIS lainnya.

Sebagai contoh, DTM dapat dikombinasikan dengan:

• Jalan.
• Sungai.
• Bangunan.
• Batas administrasi.
• Tutupan lahan.
• Infrastruktur.
• Data geologi.
• Data penggunaan lahan.

Dari integrasi tersebut, pengguna dapat melakukan analisis spasial yang lebih kompleks.

Contohnya adalah:

DTM + Jalan + Sungai → Analisis perencanaan infrastruktur

atau:

DEM + Tutupan Lahan + Curah Hujan → Analisis risiko hidrologi

DEM, DSM, dan DTM untuk Berbagai Sektor

Pemerintahan dan Pemda

Data elevasi dapat digunakan untuk:

• Penataan ruang.
• Infrastruktur.
• Kebencanaan.
• Drainase.
• Perencanaan wilayah.
• Monitoring pembangunan.

PUPR

Kebutuhan dapat mencakup:

• Perencanaan jalan.
• Drainase.
• Kontur.
• Cut and fill.
• Profil terrain.
• Infrastruktur.

Pertambangan

Data terrain dapat mendukung:

• Perhitungan volume.
• Monitoring pit.
• Stockpile.
• Analisis slope.
• Perubahan permukaan.

Pertanian

DEM dan DTM dapat digunakan untuk:

• Analisis kemiringan lahan.
• Drainase.
• Arah aliran.
• Kesesuaian lahan.
• Perencanaan irigasi.

Kehutanan

Data elevasi dapat digunakan untuk:

• Analisis topografi.
• Monitoring kawasan.
• Analisis akses.
• Perencanaan survei.
• Analisis habitat.

Telekomunikasi

DSM dapat membantu analisis yang membutuhkan informasi ketinggian objek, sementara DEM/DTM dapat digunakan dalam analisis terrain.

Kombinasi data elevasi dengan data menara dan tutupan lahan dapat mendukung analisis spasial jaringan.

Software untuk Pengolahan DEM, DSM, dan DTM

Berbagai software dapat digunakan untuk mengolah data elevasi.

Pemilihan software sebaiknya disesuaikan dengan jenis data dan workflow organisasi.

Quality Control Data Elevasi

Data elevasi perlu melalui quality control sebelum digunakan sebagai dasar analisis.

Beberapa pemeriksaan penting meliputi:

Validasi sangat penting karena model elevasi merupakan hasil pemodelan. BIG juga menjelaskan bahwa DEM Nasional perlu divalidasi agar dapat dimanfaatkan secara akurat.

Kesalahan yang Sering Terjadi dalam Pengolahan Data Elevasi

Beberapa kesalahan umum antara lain:

Menganggap Semua DEM Sama

Resolusi dan sumber data berbeda dapat menghasilkan tingkat detail dan akurasi yang berbeda.

Tidak Memeriksa Sistem Koordinat

Kesalahan CRS dapat menyebabkan data tidak sejajar dengan layer lainnya.

Mengabaikan Datum Vertikal

Perbedaan referensi vertikal dapat menyebabkan interpretasi elevasi tidak sesuai.

Menggunakan DSM untuk Semua Analisis Terrain

DSM masih dapat mengandung informasi bangunan dan vegetasi sehingga tidak selalu sesuai untuk analisis yang membutuhkan permukaan tanah.

Tidak Melakukan Validasi

Data elevasi sebaiknya tidak langsung digunakan tanpa memahami sumber, resolusi, dan kualitasnya.

Menggunakan Data Resolusi Rendah untuk Analisis Detail

Data dengan resolusi kasar mungkin cukup untuk analisis regional, tetapi belum tentu sesuai untuk kebutuhan engineering atau pemetaan detail.

Manfaat Mengikuti Pelatihan DEM, DSM & DTM

Pelatihan yang dilakukan secara terstruktur dapat membantu peserta memahami data elevasi dari konsep hingga praktik.

Peserta dapat memperoleh kemampuan untuk:

• Memahami konsep DEM.
• Memahami perbedaan DSM dan DTM.
• Mengenali sumber data elevasi.
• Mengolah data raster elevasi.
• Mengolah point cloud.
• Melakukan klasifikasi ground dan non-ground.
• Membuat DSM.
• Membuat DTM.
• Membuat kontur.
• Menghasilkan slope.
• Menghasilkan aspect.
• Membuat hillshade.
• Melakukan analisis hidrologi.
• Melakukan viewshed.
• Menghitung cut and fill.
• Melakukan quality control.
• Mengintegrasikan data elevasi dengan GIS.

Siapa yang Membutuhkan Pelatihan DEM, DSM & DTM?

Program ini relevan untuk:

• ASN.
• Pemerintah daerah.
• Bappeda.
• Dinas PUPR.
• Dinas pertanian.
• Dinas kehutanan.
• Surveyor.
• Praktisi GIS.
• Operator drone mapping.
• Konsultan pemetaan.
• Perusahaan konstruksi.
• Perusahaan pertambangan.
• Perusahaan perkebunan.
• Akademisi.
• Mahasiswa bidang geospasial.

Rekomendasi Workflow Pelatihan

Agar peserta mendapatkan pemahaman menyeluruh, materi dapat disusun secara bertahap.

Dengan workflow tersebut, peserta tidak hanya mempelajari fungsi masing-masing tool, tetapi memahami hubungan antara data input, metode pengolahan, produk turunan, dan kebutuhan analisis.

Mengapa Penguasaan Data Elevasi Penting untuk GIS?

GIS modern tidak hanya berfungsi sebagai media visualisasi peta. GIS dapat digunakan untuk menganalisis hubungan spasial antara lokasi, kondisi terrain, infrastruktur, lingkungan, dan berbagai variabel lainnya.

Data elevasi memberikan dimensi topografi yang sangat penting.

Tanpa informasi elevasi, banyak analisis spasial menjadi kurang lengkap, terutama ketika berkaitan dengan:

• Lereng.
• Aliran air.
• Ketinggian.
• Bentuk terrain.
• Visibilitas.
• Volume.
• Perubahan permukaan.

Karena itu, penguasaan DEM, DSM, dan DTM menjadi salah satu kompetensi penting bagi praktisi GIS yang menangani pemetaan dan analisis spasial.

Kesimpulan

Pelatihan DEM, DSM & DTM memberikan dasar penting bagi siapa saja yang bekerja dengan data elevasi, terrain, topografi, dan GIS. Peserta tidak hanya perlu memahami definisi masing-masing model, tetapi juga harus mampu memilih data yang sesuai, melakukan pengolahan, menghasilkan produk turunan, serta mengevaluasi kualitasnya.

DEM dapat digunakan sebagai model elevasi untuk berbagai analisis, DSM menggambarkan permukaan yang dapat mencakup objek di atas tanah, sedangkan DTM berfokus pada representasi terrain atau permukaan tanah. Dalam praktiknya, perbedaan tersebut perlu dipahami berdasarkan sumber data, metode pembentukan, metadata, serta tujuan penggunaan.

Pengolahan data elevasi dapat menghasilkan berbagai informasi penting seperti kontur, slope, aspect, hillshade, curvature, flow direction, flow accumulation, watershed, viewshed, hingga perhitungan cut and fill.

Dengan menguasai teknik tersebut, praktisi GIS dapat memanfaatkan data elevasi secara lebih optimal untuk mendukung pekerjaan pemetaan, perencanaan wilayah, konstruksi, pertambangan, pertanian, kehutanan, telekomunikasi, kebencanaan, dan berbagai kebutuhan analisis spasial lainnya.

FAQ

Apa perbedaan DEM, DSM, dan DTM?

DEM merupakan istilah umum untuk model elevasi digital. DSM menggambarkan permukaan yang dapat mencakup objek di atas tanah seperti bangunan dan vegetasi, sedangkan DTM menggambarkan terrain atau permukaan tanah setelah objek di atas tanah dipisahkan sesuai metode pengolahan.

Apa fungsi DEM dalam GIS?

DEM dapat digunakan untuk menghasilkan berbagai informasi terrain seperti kontur, slope, aspect, hillshade, curvature, flow direction, flow accumulation, watershed, dan viewshed.

Apakah DSM dapat digunakan untuk membuat DTM?

Bisa, tergantung sumber data dan proses pengolahannya. Pada data point cloud, titik ground dapat dipisahkan dari titik non-ground melalui klasifikasi dan filtering, kemudian titik ground digunakan untuk membentuk model terrain. Contoh workflow semacam ini dijelaskan dalam publikasi BIG mengenai pengolahan LiDAR.

Data elevasi apa yang dapat digunakan untuk pelatihan?

Data dapat berasal dari DEMNAS, LiDAR, foto udara drone, point cloud, data survei GNSS, maupun sumber data elevasi lainnya. Pemilihan data sebaiknya disesuaikan dengan tujuan pelatihan, skala pekerjaan, resolusi, dan kebutuhan akurasi.