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

moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id

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