penerapan aplikasi pengolahan citra untuk menghitung luas...
TRANSCRIPT
Penerapan Aplikasi Pengolahan Citra
untuk Menghitung Luas Area
pada Citra Peta dari Google Map
Margi Cahyanti*Fakultas 11mu Komputer
Universitas Gunadarma
Depok, Indonesia
Abstrak—PeneIitian ini bertujuan untuk menerapkan metode
pengolahan citra dalam menghitung luas suatu area pada citra
peta dari google agar dapat mempermudah pengguna dalam
memperkirakan luas area citra peta dari google sebelum
dilakukkannya penelitian secara langsung ke lapangan. Adapun
skala yang digunakan melalui citra peta ini dengan jarak
pandang (hasil zoom) 100 meter dan ukuran pada citra (image)
300 piksel x 300 piksel. Pengambilan warna citra yang akan
dihitung hanya warna Hue yang telah ditentukan batasan nilai
dari setiap warna yang akan diambil dan pengambilan datanya
dilakukan secara offline (dengan cara print screen).
Kata Kunci—Hue; piksel; RGB; HSL
1. PENDAHULUAN
Pengolahan citra saat ini sudah banyak digunakan di
khalayak ramai dengan berbagai fitur yang telah tersedia
untuk menghasilkan citra dengan kualitas lebih baik.
Pengolahan citra sendiri merupakan disiplin ilmu yang
melahirkan teknik-teknik untuk memanipulasi dan
memodifikasi Citra.
Teknik manipulasi dan modifikasi dapat dilakukan dengan
berbagai software yang telah banyak tersedia di media online,
mulai dari yang berbayar ataupun gratis. Misalnya:
photoshop, picasa, paint dan Iain-Iain. Citra (image) dapat
diperoleh melalui kamera, CCTV, Scanner, CT Scan ataupun
Citra satelit. Pada citra satelit atau biasa disebut penginderaan
jarak jauh, tekstur atau warna pada citra dapat dipakai untuk
mengidentifikasi objek-objek yang terdapat didalam citra
(Kadir, Abdul dan Susanto, Adhi, 2013).
Citra peta dari google merupakan hasil pengambilan
melalui satelit yang biasanya selalu dilakukan diperbarui tiga
atau empat tahun sekali (jika jangkauannya jauh). Dalam
proses menghitung luas area citra peta ini dilakukan seleksi
warna Hue (warna murni). Hue adalah ukuran panjang
gelombang dominan dalam campuran gelombang cahaya.
Saturation adalah ukuran kemurnian dari suatu warna.
Luminosity (Lightness) adalah ukuran relatif skala
pencahayaan terang dan gelap dari suatu warna. Warna Hue
merupakan model warna HSL (Hue, Saturation, Luminosity)
yang terbentuk dari warna-warna primer (RGB), biasanya
digunakan untuk membedakan satu warna dengan warna
lainnya.
Moch. Wisuda SardjonoFakultas 11mu Komputer
Universitas Gunadarma
Depok, Indonesia
Tujuan penelitian ini adalah menghitung luas dari area dari
suatu area pada citra dari google, sehingga dapat memudahkan
pengguna dalam memperkirakan luas area citra peta dari
google sebelum dilakukan penelitian secara langsung ke
lapangan.
11. METODE PENELITIAN
A. Pengolahan Citra Digital
Pengolahan Citra Digital adalah suatu disiplin ilmu yang
mempelajari mengenai hal-hal yang berkaitan dengan perbaikan
kualitas Citra, melakukan pemilihan transformasi gambar, melakukan
pemilihan Citra ciri yang optimal untuk tujuan analisis, melakukan
proses penarikan informasi atau deskripsi atau pengenalan objek yang
terkandung pada Citra, melakukan kompresi atau reduksi data untuk
tujuan penyimpanan data, transmisi data dan waktu proses data
(T.Sutoyo et all, 2009). Piksel adalah elemen terkecil dari sebuah
Citra. Citra digital dapat diwakili oleh sebuah matriks yang terdiri dari
M (kolom) dan N (baris), dimana perpotongan antara baris dan kolom
disebut piksel. Dan nilai f(x,y) mewakili nilai warna dalam Plksel
dititik tersebut. Citra digital dapat ditulis dalam bentuk matriks:
f(O.N- l)
'(M - I.N-I)
Dimana, N —Nilal baris
M = Nilai kdom
f (x,y) = Nilai fungS setiap tibk
B. Warna Dasar
Warna dasar merupakan warna-warna utama yang
dapat membentuk warna-warna baru. Menurut penelitian Sir
Issac Newton pada tahun 1666 menyatakan bahwa, ketika
sinar matahari melewati kaca prisma, pembiasan cahaya
matahari berwarna putih menghasilkan spektrum warna violet,
biru, hijau, kuning, oranye dan merah. Dapat dilihat pada
Gambar I (Gonzales, 2002).
Gambar l. Spektrum Cahaya Putîh Menjadl Warna Violet, Biru, Hgau,Kuning, Oranye dan Merah (Gonzales, 2002)
C. Model Warna RGB
111. KONVERSI CITRA WARNA (RGB) MENJADI CITRAWARNA HUE
Konversł citra RGB dapat diubah menJadi citra Huedengan menentukan nilai range yang akan dipakai. Nilairange diperoleh dengan melihat warna merah, hljau atau biru(RGB). Misalkan, warna hljau yang akan diambil batasannilałnya. Warna hljau sendłri memihki warna yang berbeda-beda. Range warna tersebut dapat dilihat pada palet yang adadidalam aplikasi photoshop ataupun aplikasi paint. Dapat
Citra berwarna merupakan kombinasi dari tiga warnadilihat pada gambar 4.
dasar (RGB= Red Green Blue), dimana nilai dari setiap Ipiksel citra berwarna diwakili oleh 3 byte dan masing-masingbyte mempresentasikan warna merah (Red), hijau (Green) danbiru (Blue). Setiap komponen warna menggunakanpenyimpanan 8 bit= I byte yang berarti setiap warna memilikigradasi nilainya berkisar antara O sampai 255. Warna=RGB(255, 128, 64), Putih= RGB dan hitam=RGB(O,O,O). (Tatun Kumar dan Karun Verma, 2010).
Gambar 2. Warna RGB
Jika terdapat gambar berukuran 100 piksel x 100 pikseldengan format warna 24 bit dengan R= 8 bit, G= 8 bit, B— 8bit, maka format warna mewakili O sampai 16.777.215(mewakili 16 juta warna) dan ruang disk yang dibutuhkan=100 x 100 x 3 bit (karena 30.000 bit= 30 KB atau 100x 100 x 24 bit= 240.000 bit.
D. Model Warna Hue
Warna Hue merupakan komponen sistem warna yangpaling mendekati cara kerja mata manusia. Karakteristlk
untuk membedakan satu warna dengan warna yang Iałnyaadalah menggunakan model warna Hue. Hue adalah ukuran
panjang gelombang dominan dalam campuran gelombangcahaya. (Kadir, Abdul dan Susanto, Adhi, 2013).
Gambar 3. Warna Hue
C•oa••
OK
Gambar 4. Palet Warna pada Aplikasi Paint
Untuk menghitung nilai warna Hue dari nilai-nilai R, Gdan B dapat dilakukan dengan mendefinisikan tiga parameteryaitu M, m dan d. Berlkut adalah rumus perhitungannya:
M— mas (R G, B)
d - RGB
255 (l)
Pada parameter d merupakan nilai untuk normalisasi darinilai warna RGB. Nilai maksimum akan dikurangi dengannilai minimum kemudia dibagi 255. Nilai tersebut dibagidengan nilai 255, karena batasan warna dapat dilihat dari Osampai 255.
A. Pengambilan Citra Peta dari Google
Citra peta yang diperoleh dari google, dilakukanpemotongan gambar (crop) dari citra asli yang telah di printscreen. Hasil pemotongan gambar diambil dengan ukuran 300piksel x 300 piksel. Seperti yang terlihat pada gambar 5.
12
200
Gambar 5. Crop Citra Peta
B. Menghitung Piksel Citra Peta dari Google
Citra peta yang diambil dapat diakses melaluihttps://www.google.com/maps/preview. Kemudian, ketlkkan
lokasi yang dituju pada kotak search (kotak pencarian) yangtelah tersedia.
Dalam google terdapat pilihan peta, yaitu: peta (seperti yang terlihatpada atlas) dan satelit. Citra peta diambil dengan cara print screen.Seperti yang terlihat pada gambar 6, nilai piksel dari hasilpengambilan Citra peta dari google yang dilihat dari ketinggian 100meter.
100 m =88 x
Gambar 6. Mendapatkan Nilai Piksel
Berikut adalah rumus menghitung nilai citra peta:
Jarak citra peta = Nilai pixel
Jarak citra peta
Nilat Ptxel (2)
Dapat dilihat pada gambar 6. garis berwarna kuning dari
titlk awal sampai titik akhrr, menandakan nilai piksel dari
iarak citra peta yang telah di print screen. 100 meter- 88
maka didapat nilai I piksel= l. 1363 m
100 m? = 88px
100
88
I pixel = IU63
Berlkut adalah potongan listing program untuk
lenghitung total piksel dan luas pada citra asli. Dimana, mlai
:tiap I piksel= 1.1363 m2
if (txtM. Text . Trim ( ) . Length—— 0) txtM. Text—
cicuhle meter— aoubie. Parse (txtM. Text) ;Int total dt . Columns .Count;double total luasz
meter ;txt Total Pi ksel . Text—
. Rows. Count
. ToDouble )
total_piksel . ToStnng ( " 4 6 S,
txt Tota ILuas . Text—total_luas .
;
.000");
Gambar 7. Listing program mengthltung total Plksel dan luas citra asli.
Dalam aplikasi ini untuk mendapatkan total luas dalam
range warna Hue, total piksel dan total luas dari citra asli akan
dihitung agar dapat dilihat perbedaan hasil sebelum dan
sesudah dikonversi menjadi citra warna hue.
Proses menghitung jumlah piksel dalam range Hue dan
luas dapat dilakukan dengan memilih warna. Seperti yang
terlihat dalam gambar 8.
Cyan
Gambar 8. Menu Pilihan Hue Range — Pilih Warna.
Berikut adalah potongan dari listing program untuk
memilih warna pada Hue range.
st r I ng data_hue= cbcHue. Selectedltem. ToStrxng() ;
If (da ta_hue .
Gambar 9. Listing Program memilih warna pada Hue range
Setelah dilakukan pemillhan warna, proses menghitung
jumlah piksel dalam range dan luas dapat dilakukan denganmenekan tombol Hitung Luas.
Hitung Luas
Gambar 10 Tombol Hitung Luas.
Berikut adalah potongan listing program untukmenghitung luas area dengan mengecek terlebih dahulu nilaimaksimum dan minimum-nya.
13
double mine 121;
JouEile•• max* 180;(data_hue—•
mine
else
else
min—
else
O; max— 60; )
If (data hue——
61; max— 120;If (data hue—z121; max— IBO;if (data hue——
181; max- 240;if241; max- 300;
else L f (data hue—e301; may." 360;
"Yumng") (
"Cyan") (
"Magenta")
Gambar I l, LIStmg Program Menghltung Luas Area berdasarkan rula'
mimmum dan makslmum
Sebelum dilakukan penghitungan luas, pilih warna yang
akan dihitung nilai luas area dengan menekan button hitung
luas. Pada gambar 12 adalah hasil dari proses penghitungan
total Plksel dan luas dalam range warna merah.
47,610 54,099.243
Gambar 12. Hasil Hitung Piksel dan Luas dalam Range Warna Merah
Seperti yang terlihat pada Gambar 10, nilai pada
DataTabeI"POS" dan DataGrid"HUE" menampilkan range
Citra yang termasuk ke dalam range yang telah ditentukan.
DataTabel"POS" untuk membaca nilai citra berdasarkan baris
dan kolom. Jika cocok dengan range yang dimaksud, maka
nilai tersebut akan ditampilkan pada DataGrid"HUE". Misal,
(1 , 3) ini menandakan bahwa nilai pada baris I kolom 3
menghasilkan nilai HUE= 2.07.
.04
Gambar 13. DataGrid"Hue", DataGrid"POS" dan "HUE"
i Berikut potongan listing program untuk memberikan tanda
pada nilai yang termasuk ke dalam range Datagrid"Hue"
var csSet= grdHue.Styles . Add ( "CET") ;
csSet . BackCcior= . Al IceBIue;
csSet . ForeColoz= . Black;
csSet. Font— new ( "1 ah.ma",
. Bold) ;
Gambar 14. Ltsung program membenkan tanda kedalam range datagnd Hue
Berikut potongan listing program pada DataGrid untuk
menampilkan nilai Piksel yang termasuk ke dalam range Hue
t jpeof (I,at));
typeoftztnr,g));
cit. Columns . Add ("HUE", y;
int nomor— I;
(i nt 1; < grdGray. Rows. Count;
for (int j. 1; j < grdGray.cc1s.Count; j")
st r Ing data— gtdGray(1, j) .ToStrxngo;
(data. Tzzm() . Length > 0)if (i rt. Parse (data) n: r, Int. Parse (data)
max)grdGray. I Style j, csSet),•
1. TOSttingO j.TcString();
dr data;
dt . Rows *Add (dri ;
nomor ;grdPikse1. oataSource— at;
Gambar 15. Listing program pada DataGnd untuk menampdkan nilal pakscl
kedalam range Hue
Berikut adalah potongan listing program untuk
menghitung nilai total piksel dan luas yang berada dalam
range.
(txtM. Text . Trin() . Length—z 0) txtM. text—
"I . 1363";double meter— double. parse (txtM.Text) ;double luas= , . , . ToDouble (nomor) meter ;
txt Pikse1Luas . Text—nomor.ToStr1ng ( " "S,
;
txtLuas . Text—
Gambar 16. Listing program menghitung nilai total piksel dan luas yang
berada pada range
IV. PEMBAHASAN
A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem ini digunakan untuk
menggambarkan diagram alur pada proses program hitung
luas area citra peta. Berikut adalah gambar diagram alurnya.
Start
CIO"
CitraHOO
end
Gambar 17 Diagram Alur Program
Pada gambar 17, program diawali dengan input citrapeta yang telah diambil dari Google Map dengan cara printscreen. Citra peta yang di print screen berukuran 300 piksel x
300 piksel. Proses selanjutnya adalah konvert citra asli
menjadi Citra warna Hue. Untuk menghitung luas area citra
asli dilakukan pemilihan warna range Hue terlebih dahulu.
Kemudian perhitungan luas akan diproses dengan
menggunakan data hasil convert Citra. Hasil citra hitung luas
yang masuk ke dalam range warna Hue akan dimasukkan ke
dalam DataGrid"POS" dan DataGrid"HUE". Maka akan
didapat nilai total piksel dan total luas area yang akan
ditampilkan didalam TextBox.
B. Desain Input dan Output
Tampilan awal saat program di-nmning. Pada
tampilan awal terdapat keterangan bahwa nilai I piksel=
1.1363 m2 dan nilai range (batasan warna) Hue yang diambil
adalah merah, hijau, kumng, biru, cyan dan magenta. Tombol
button Browse untuk mencari file gambar yang akan diproses,
combo box untuk melakukan pilihan warna yang akan
dlhitung dan tombol Hitung Luas untuk menghitung luas area
dari warna citra yang telah dipilih. Dalam aplikasi ini juga
terdapat 3 data grid, yaitu DataGrid_Image untuk
menampilkan citra (Image) asli yang akan diproses,
DataGrid_Data untuk menampilkan nilai piksel dari citra asli,
DataGrid Hue untuk menampilkan nilai piksel warna hue.
Gambar 18 Tampilan Interface saat Program di.Running
C Input Citra
Menggambil data Citra dengan mcmillh tombol browse
z, kemudian pilih lokasi menyimpan data cjtra.
Gambar 19 Button Browse pada Input Citra
Bertkut adalah potongan listtng program untuk mengambil
data gambar dari storage komputer ke dalam tertbox dan
picture box.
•StiOe• .Oat •Source• dt;
Gambar 20. Listing program untuk mengambil data gambar dan storage
Hasil input citra akan ditampllkan ke dalam picture box
yang terdapat didalam DataGnd"Jmage".
Gambar 21. Picture Box dalarn Datagrid "Image"
Hasil input citra akan ditampilkan ke dalam data grid yang
terdapat didalam DataGrid"Data".
Oat* m. DL*4J
.s,os•
2%.147.2'itt.i€1.•.45
120.12'
tJ7.ros.tee
Gambar 22, DataGnd "Data".
Hasil input citra akan ditampilkan ke dalam data grid yang
terdapat didalam DataGrid"Hue".
15
(1,3) ini menandakan bahwa nilai pada batig I kolom 3
menghasilkan nilai HUE••
227
Isto00
Isto
"SAS 0.00
12
.2.3i .:tA5 00.00
.)2.7) .:o.oo
19 noc
Gambar 23. DatnGrid "Hue"
Citra asli yang telah diubah menjadi hue menghasilkan
nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan citra aslinya,
sehingga dapat dilihat perbandingan nilai total piksel dan
luasnya. Hasil nilai dari setlap piksel dan total luas citra asli
yang dihasllkan dapat terlihat pada Gambar 23.
90,902 103,291.943
Gambar 24. Total Piksel dan Luas pada Citra Asli
Bertkut adalah potongan listing program untuk
menghitung total Piksel dan Iuas pada citra asli. Dimana, nilai
setiap I piksel= 1.1363 m
. Leri9th•—meter — double.
. Toooublcmeter;txt70ta1PiF.se1 . Text•tatal_puksel .txtTotolLuas.
Gambar 25. Lgstlng Program Mengjutung Total Pikscl
D. Implementasi Hitung Luas Area
Dalam aplikasi ini untuk mendapatkan total luas dalam
range warna Hue, total piksel dan total luas dari citra asli akan
dihltung agar dapat dilihat perbedaan hasjl sebelum dan
sesudah dikonversJ menjadi citra warna hue.
Proses menghitung jumlah piksel dalam range Hue dan
luas area dapat dilakukan dengan memilih warna. Setelah
dilakukan pemilihan warna, proses menghitung Jumlah Plksel
dalam range dan luas dapat dilakukan dengan menekan tombol
Hitung Luas. Seperti yang terlihat pada Gambar 26, nilai pada
DataTabel"POS" dan DataGrid"HUE" menampilkan range
citra yang termasuk ke dalam range yang telah ditentukan,
DataTabel"POS" untuk membaca nilai citra berdasarkan baris
dan kolom Jika cocok dengan range yang dimaksud, maka
nilai tersebut akan ditampilkan pada DataGrid"HUE". Misal,
• Lts
Gambar 26 DataGrid"Hue", DataGrid"POS" dan "JIUL"
V. KESIMPULAN
Penerapan Aplikasi Pengolahan Citra ini diuji coba dengan
10 data citra peta di sekitar kota Depok. Adapun Skala yang
digunakan melalui citra peta ini dengan jarak pandang (hasil
zoom) 100 meter dan ukuran pada citra (Image) 300 piksel x
300 piksel. Berikut table dari hasll hitung luas citra peta asli
dari google dengan rjncjan data mengenai luas area
berdasarkan warna Hue dan luas area dalam ukuran meter
persegi:
TABEL 1. HASJL HITVNG LUAS CITRA ASLI
NoCitru
Sckitar
j [Prof Lerrun
Panc
2.
Sck'tar
3. 'In Bombay dan
Passr Potih
Cifra (Image) Asli Total Fikse' 'lue
47.610
25,488
1.377
cyan. 949
Magenta: O
Mcrab.
26,910
699
Cyan 364
819Magenta O
127
Kumng 59.736
Cyan 64
Total Luas
Merah
54.099 243
28.962014
cyan. 1.078 JO579
M "Fita: O
Mcr•h.
so.3S4 631
Kunmv
'9474Cyan 413613
Magent• 0
Mcrah
34.233 310
180.612
cyan. 72 723
Biru 92040Magenta. O
16
Sekitar
jin IR Juanda
Kokusan
Roya
Sckit.ar
6 jin Margonda
Raya
Sckitar
Kh•yangan
s 'In Pondok
Duta
Sck'tar9
Jin Moh Kofi
Sekitar Kampus
41,139Kumng 23.283
2.173Cyan 967
4,438
Magcntx O
Mcrah• 34.690
40.488
Hyau, 2.558
Cyan 2.644865
Magenta O
Mcrah 42.078Kun•nv 25.002
2.220
Cyan 1.'462.980
Magenta O
'0.285
Kun,ng 18.374
1.000
Cyan 3991,232
Magenta. O
Merah• 43.826
K unutg 14.6801.231
cyan 2.181B,ru- 3.266
Mugcnta O
Merah 42.349
Kurnng 28,168
2.338
Cyan
B,ru 1.829Magenta O
Merah 28.257Kumng•
4.008
Cyan 6, 600
Biru. 9.107
Mceah
46.746246Kunme26,456 473
2.469 180
cyan 1.098 802
5.065 625
Mcrah
39.418247Kun n e.
40,006 $14
2.9066"Cyan 3,004B,ru 98:MagenL. O
K umng28.409
2.322
cyan 200174
MagentJ_ O
Merah
37.138 846
Kuntng20.878
1.136 300
cyan1,399 922
Magenta' O
49.799 484
KumngD
16.6888381.421
cyan 2.478 270
Buu 3,711.156
Magenta O
48.121 169
K unutg
32.007 298
2.80 929cyan 438612
2.078 293
Magenta O
M crah
32.108 429
Kurnng
)7.3S7 679
Huau 2907.49990
B.r-u: 10,J4SüS4
Hasil hitung luas citra yang terdapat dalam Tabel l. Dapat
dilihat bahwa dari 10 data berbeda total piksel dan total luas
pada cira asli memiliki hasil yang sama, yaitu: Total piksel=
90,902 dan Total Luas= 103,291.943. Karena citra asli
diambil dengan ukuran yang sama, yaitu 300 piksel x 300
piksel. Pada warna range Hue (Magenta) didapat hasil nol (O),
karena tidak ada nilai citra asli yang masuk ke dalam range
Hue dengan warna Magenta.
Aplikasi Ini dapat dipakai untuk mengetahui luas dari area,
msalnya: luas dari area penghijauan, perkebunan, luas laut
dan Iain-lam. Aplikasi ini diuji coba dengan 10 data Citra peta
darl area sekitar Depok. Citra peta yang drambil berukuran
300 Piksel x 300 piksel. Dengan adanya aplikasi ini dapat
memudahkan user dalam memperkrrakan luas area Citra peta
darl google sebelum dilakukannya penelitian secara langsung
ke lapangan.
[2)
(3)
(4)
(6)
19)
ReferensiAgoston. max K "Computer Graphics and Geometric Modeling
Implementation and Algorithms". London: Spnngcr. Pp. 300-306. JSBN
1-85233-818-0. 2005.
Carr, David F. "Bagaimana Googlc Bekcrja" Baseline Magannc", 6 JuJi
2006. URL drakses pada tanggal 10 Jull 2006.
Darmawan. H, Enrico dan msal, Laurentius. "Pemrograman Berorientasi
Object C# Yang Susah Jadi Mudah" Bandung, 201 1,
Gonzales, Rafael C dan Woods, Richard E "Digital Image Processing
Usjng MatLab. Prentice Hall", Upper Saddle River, New Jersey, 2002
Kadnr, Abdul dan Susanto, Adhi. '"Teon dan Apllkasi Pengolahan Citra"
Yogyakarta, 2013
Mary Hayes Weier. Inside Google's Michigan Office Information Week
Diakses pada tanggal 12 September 2010.
Roy Hall. "Illumination and Color in Computer Generated Imagery"
Springer-Verlag, 1989.
Schonfcld, Enck. "Google Processing 20.000 Tcrabytcs A Day and
Growing. TechCrunch Januan 9, 2008. Diakses pada tanggal 16
Februan 2010,
Sharma. G "Digital Color Imaging Handbook". Boca Raton, FL: CRC
Press. ISBN 0-8493-0900-X. 2003.
[10] Sutoyo, T. Dkk "Teori Pengolahan Citra Digital". Semarang, 2009
(l I) Tarun Kumar, Karun Verma "A Theory on Conversion ofRGB mage
to Gray mage", International Journal of Computer Application (0975-
8887) Volume 7-No. 2, Septcmber 201m
17