Penerapan Aplikasi Pengolahan Citra
untuk Menghitung Luas Area
pada Citra Peta dari Google Map
Margi Cahyanti*
Fakultas 11mu KomputerUniversitas 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 Sardjono
Fakultas 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 barisM = 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 CITRA WARNA HUE
Konversł citra RGB dapat diubah menJadi citra Hue
dengan menentukan nilai range yang akan dipakai. Nilai range diperoleh dengan melihat warna merah, hljau atau biru
(RGB). Misalkan, warna hljau yang akan diambil batasan
nilałnya. Warna hljau sendłri memihki warna yang berbeda-beda. Range warna tersebut dapat dilihat pada palet yang ada didalam aplikasi photoshop ataupun aplikasi paint. Dapat
Citra berwarna merupakan kombinasi dari tiga warna dilihat pada gambar 4. dasar (RGB= Red Green Blue), dimana nilai dari setiap I
piksel citra berwarna diwakili oleh 3 byte dan masing-masing
byte mempresentasikan warna merah (Red), hijau (Green) dan
biru (Blue). Setiap komponen warna menggunakan
penyimpanan 8 bit= I byte yang berarti setiap warna memiliki gradasi 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 piksel dengan format warna 24 bit dengan R= 8 bit, G= 8 bit, B— 8 bit, 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 100 x 100 x 24 bit= 240.000 bit.
D. Model Warna Hue
Warna Hue merupakan komponen sistem warna yang paling mendekati cara kerja mata manusia. Karakteristlk
untuk membedakan satu warna dengan warna yang Iałnya
adalah menggunakan model warna Hue. Hue adalah ukuran panjang gelombang dominan dalam campuran gelombang cahaya. (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, G dan B dapat dilakukan dengan mendefinisikan tiga parameter yaitu M, m dan d. Berlkut adalah rumus perhitungannya:
M— mas (R G, B)
d - RGB
255
(l)
Pada parameter d merupakan nilai untuk normalisasi dari nilai warna RGB. Nilai maksimum akan dikurangi dengan nilai minimum kemudia dibagi 255. Nilai tersebut dibagi dengan nilai 255, karena batasan warna dapat dilihat dari O sampai 255.
A. Pengambilan Citra Peta dari Google
Citra peta yang diperoleh dari google, dilakukan
pemotongan gambar (crop) dari citra asli yang telah di print
screen. Hasil pemotongan gambar diambil dengan ukuran 300 piksel x 300 piksel. Seperti yang terlihat pada gambar 5.
200
Gambar 5. Crop Citra Peta
B. Menghitung Piksel Citra Peta dari Google
Citra peta yang diambil dapat diakses melalui
https://www.google.com/maps/preview. Kemudian, ketlkkan lokasi yang dituju pada kotak search (kotak pencarian) yang telah tersedia.
Dalam google terdapat pilihan peta, yaitu: peta (seperti yang terlihat pada atlas) dan satelit. Citra peta diambil dengan cara print screen. Seperti yang terlihat pada gambar 6, nilai piksel dari hasil pengambilan Citra peta dari google yang dilihat dari ketinggian 100
meter.
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 dengan menekan tombol Hitung Luas.
Hitung Luas
Gambar 10 Tombol Hitung Luas.
Berikut adalah potongan listing program untuk
menghitung luas area dengan mengecek terlebih dahulu nilai maksimum dan minimum-nya.
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—z 121; max— IBO; if (data hue—— 181; max- 240;if
241; max- 300;else L f (data hue—e
301; 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 SistemPerancangan sistem ini digunakan untuk menggambarkan diagram alur pada proses program hitung luas area citra peta. Berikut adalah gambar diagram alurnya.
Start
CIO"
Citra
HOO
end
Gambar 17 Diagram Alur Program
Pada gambar 17, program diawali dengan input citra peta yang telah diambil dari Google Map dengan cara print screen. 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".
(1,3) ini menandakan bahwa nilai pada batig I kolom 3
menghasilkan nilai HUE••
227 Isto 00 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. . Toooublc meter; 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 dimaksud, maka
• 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
No Citru 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 364 819 Magenta O 127 Kumng 59.736 Cyan 64 Total Luas Merah 54.099 243 28.962014 cyan. 1.078 JO 579 M "Fita: O Mcr•h. so.3S4 631 Kunmv '9474 Cyan 413613 Magent• 0 Mcrah 34.233 310 180.612 cyan. 72 723 Biru 92040 Magenta. O
Sekitar jin IR Juanda Kokusan Roya Sckit.ar 6 jin Margonda Raya Sckitar Kh•yangan s 'In Pondok Duta Sck'tar 9
Jin Moh Kofi
Sekitar Kampus 41,139 Kumng 23.283 2.173 Cyan 967 4,438 Magcntx O Mcrah• 34.690 40.488 Hyau, 2.558 Cyan 2.644 865 Magenta O Mcrah 42.078 Kun•nv 25.002 2.220 Cyan 1.'46 2.980 Magenta O '0.285 Kun,ng 18.374 1.000 Cyan 399 1,232 Magenta. O Merah• 43.826 K unutg 14.680 1.231 cyan 2.181 B,ru- 3.266 Mugcnta O Merah 42.349 Kurnng 28,168 2.338 Cyan B,ru 1.829 Magenta O Merah 28.257 Kumng• 4.008 Cyan 6, 600 Biru. 9.107 Mceah 46.746246 Kunme 26,456 473 2.469 180 cyan 1.098 802 5.065 625 Mcrah 39.418247 Kun n e. 40,006 $14 2.9066" Cyan 3,004 B,ru 98: MagenL. O K umng 28.409 2.322 cyan 200 174 MagentJ_ O Merah 37.138 846 Kuntng 20.878 1.136 300 cyan 1,399 922 Magenta' O 49.799 484 KumngD 16.688838 1.421 cyan 2.478 270 Buu 3,711.156 Magenta O 48.121 169 K unutg 32.007 298 2.80 929 cyan 438612 2.078 293 Magenta O M crah 32.108 429 Kurnng )7.3S7 679 Huau 290 7.49990 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)
Referensi
Agoston. 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
