## Pengembangan Tiling database untuk Penyimpanan Data Penginderaan Jauh pada Pembangunan LAPAN Engine

## (Database Tiling Development for Remote Sensing Data Storage in LAPAN Engine Construction)
Ayom Widipaminto 1a , Yuvita Dian Safitri 1a , Wismu Sunarmodo 1a , Rokhmatullah 2b
1 Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN
2 FMIPA, Universitas Indonesia e-mail: ayom.widipaminto@lapan.go.id a Kontributor Utama, b Kontributor anggota
Diterima: 24 Juni 2019; Direvisi: 27 Juni 2019; Disetujui: 8 Juli 2019

## ABSTRACT
Remote sensing image data is included in the unstructured data category which is characterized by large volumes of data and is regularly updated. Special techniques are needed in large capacity data storage and supported by high-capacity data processing machines. This study aims to find a design representation  of  remote  sensing  image  data  that  is  more  efficient  in  storage  and  processing  than conventional  methods.  The  design  proposed  is  with  the  concept  of  tiling  databases,  namely  the method of breaking down image data into small size pieces with certain identities and then entering them into a database. The test results compared to the conventional method found that the  storage volume can be reduced by up to 25%, the speed of reading the data also increases by about 21%. This system can support the development of LAPAN Engine because it offers a storage strategy that is more effective in terms of volume, and efficient in terms of the speed of reading data even though the tiling process into the database takes pretty long time.
Keywords: tiling, database, storage, image, remote sensing

## ABSTRAK
Data  citra  penginderaan  jauh  termasuk  dalam  kategori  data unstructured yang  dicirikan  dengan volume data besar dan diperbaharui secara berkala. Diperlukan teknik khusus dalam penyimpanan data  berkapasitas  besar  serta  didukung  mesin  pengolah  data  berkemampuan  tinggi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menemukan  desain  representasi  data  citra  penginderaan  jauh  yang  lebih  efisien dalam  penyimpanan  dan  pengolahan  dibanding  metode  konvensional  yang  digunakan  saat  ini. Desain yang diajukan menerapkan konsep tiling database , yaitu metode memecah data citra menjadi potongan-potongan berukuran kecil dengan identitas tertentu, kemudian  memasukkannya  kedalam database . Hasil pengujian metode tiling database dibanding metode konvensional didapatkan bahwa volume penyimpanan dapat ditekan hingga 25%,  dan kecepatan pembacaan data meningkat sekitar 21%.  Sistem  ini  mampu  mendukung  pengembangan  LAPAN Engine karena  menawarkan  strategi penyimpanan yang lebih efektif dari segi volume, dan efisien dalam segi kecepatan pembacaan data, meskipun proses tiling ke dalam database memerlukan waktu yang cukup lama.
Kata Kunci : tiling, database, penyimpanan, citra, penginderaan jauh
1

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan volume data penginderaan jauh
yang terus meningkat  disertai  kehadiran  satelit- satelit  baru  yang  terus  bermunculan menuntut sistem penyediaan yang lebih cepat,  handal dan akurat.  Pemanfaatan data penginderaan jauh semakin beragam,  seiring  semakin banyak tersedianya jenis sensor baru. Perkembangan tersebut membuat aplikasi data penginderaan jauh berkembang  pesat,  dan  dimanfaatkan untuk kemaslahatan yang lebih luas.
Namun,  bertambahnya  jumlah data  primer  maupun  data  proses  dari satelit  juga  menimbulkan  tantangan baru.  Jumlah  data  citra  yang  tidak terstruktur ( unstructured ) terus meningkat  dan  menyebabkan  beban penyimpanan  juga  meningkat.  Hal  ini berimbas  pada  meningkatnya  beban pengolahan  data,  terutama  proses untuk  ekstraksi  informasi  yang  bersifat multi-temporal ,  karena  banyak  dan besarnya data yang diolah  (Bargellini et al. ,  2013).  Tidak  hanya  persoalan penyimpanan,  banyaknya  data  juga menimbulkan masalah dalam manajemen penyimpanan file, pencarian data,  serta  menampilkan  data  yang dibutuhkan  (Jewell et  al. ,  2014). Sehingga  permasalahan  yang  muncul sekarang  bukanlah  lagi  bagaimana untuk mendapatkan data, tetapi bagaimana  untuk  dapat  mengekploitasi
data  citra  penginderaan  jauh  yang  ada (Lee & Kang, 2015).
Diperlukan
strategi untuk manajemen  penyimpanan  data  citra yang  tidak  hanya  lebih  efisien  namun juga dapat mempercepat proses pencarian,  pengolahan,  dan  visualisasi data  citra.  Penelitian  ini  mengevaluasi dan  mengusulkan  sebuah  sistem  yang dinamakan  LAPAN Engine .  Sistem  ini memungkinkan pengguna
untuk
mengakses dan mengolah data penginderaan  jauh  yang  diakuisisi  oleh LAPAN  secara online .  LAPAN Engine menawarkan akses volume dan kecepatan  yang  lebih  baik  daripada pengolahan di perangkat pribadi.
Pengguna  tidak  perlu  lagi  menyimpan data  mentah yang  dapat  menghabiskan kapasitas penyimpanan. Pengguna cukup memilih data olah citra apa yang dibutuhkan,  dan  sistem  akan  secara otomatis  menyiapkannya.  Sistem  ini nantinya diharapkan mampu menyediakan dan membantu
pengolahan data dengan lebih efisien.
Pengguna  dapat  bekerja  bersama dan  berkontribusi  secara  kolaboratif dalam  infrastruktur client-server  online untuk  mengekstrak  informasi  data observasi  bumi  dengan  volume  sangat besar  yang  disimpan  dalam  bentuk 3D spatio-temporal  data  cubes (Sudmanns, et  al., 2018).  LAPAN Engine memiliki tahap-tahap  pengembangan,  mulai  dari penyimpanan  data  citra, pembuatan sistem pengolahan data citra
penginderaan jauh, sampai pembangunan Application
Program Interface (API)  untuk  menghubungkan user pada  sistem  penyimpanan  dan pengolahan.
Fokus  pembahasan  makalah  ini ada di tahap pertama strategi penyimpanan  data  citra  penginderaan jauh  menggunakan tiling  database . Tiling data  didasarkan  pada zoom level yang  dimiliki  tiap  resolusi  spasial  citra. Disebut tiling database karena penyimpanan  data  citra  setelah  proses tiling pada LAPAN Engine disimpan pada database jenis  NoSQL  ( not  only  SQL ). NoSQL berguna untuk menyimpan data tidak terstruktur yang berkembang jauh lebih  cepat  daripada  data  terstruktur dan  tidak  sesuai  dengan  skema relasional  yang  bergantung  pada  tabel, baris,  dan  kolom  (Basho,  2018).  Hasil tiling disimpan dalam bentuk data  cube multidimensi  berupa  dimensi  x,  y,  dan temporal .  Program tiling citra  sendiri
dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dengan memanfaatkan  GDAL  ( Geospatial  Data
Abstraction Library ) yang mampu memanipulasi  data raster geospasial (Butler, 2018).
The  Australian  Geoscience  Data cube , menggunakan scene Landsat yang di  format  ulang  sebagai data  cube , konsisten secara spasial namun berubah  secara temporal .  (Lewis et  al. , 2017).  Penelitian  sebelumnya  telah membahas pemanfaatan  pemodelan data  cube untuk  metode  kompresi  dan rekonstruksi hyperspectral    image berdasarkan  pendekatan  pemrosesan data  multi-dimensi  atau  tensor  (Zhang, et  al. , 2015). Pemodelan data cube juga dimanfaatkan  untuk  analisis  data penginderaan  jauh  secara hyperspectral (Bioucas-dias et al. , 2013).
Makalah  dari  Lewis et  al. ,  (2017), Zhang,  Zhang,  Tao,  Huang,  &  Du, (2015),  dan  Bioucas-dias et  al. ,  (2013) memanfaatkan
data cube dalam penelitiannya, namun belum menggunakan tiling berdasarkan zoom level spasial  datanya.  Penyimpanan tiling pun  bisa  diasumsikan  masih menggunakan penyimpanan konvensional,  meskipun  ada  pula  yang sudah  menggunakan database SQL ( Structured  Query  Language ).  Penelitian ini  menerapkan  strategi  penyimpanan dengan memanfaatkan database NoSQL untuk menyimpan data citra
penginderaan  jauh  multidimensi  dalam bentuk array yang  sudah  di tiling berdasarkan zoom level sebagai  unsur kebaruannya.  Strategi  penyimpanan data  citra  penginderaan  jauh  ini menggunakan  data  citra  Landsat-8 untuk mengetahui secara jelas perbedaan  yang  dihasilkan  dengan penyimpanan konvensional.

## 2 METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  dalam pengembangan sistem ini adalah eksperimen prototype dengan data  cube sebagai wadah tiling database . Pengembangan  penyimpanan  dengan data  cube dilakukan  pada  data  citra Landsat-8 multi-temporal dengan pemodelan seperti tampak pada Gambar 2-1.  Adapun  skema  diagram  alir penyimpanan  dan  pengambilan  data seperti pada Gambar 2-2.
Diagram  alir  pemrosesan  data terbagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu write dan read . Pada tahapan write , data citra diproyeksikan  menggunakan  reproyeksi web Mercator . Kumpulan
data kemudian  dipetakan  pada  maksimum zoom level (Z)  untuk  semua  citra  input beserta  ukuran tile yang  kemudian disimpan pada database .
Gambar 2-1: Pemodelan data cube dari The Australian  Geoscience  Data  cube . Area  yang  ditampilkan  adalah Pulau  Brooks  di  Danau  Eyre, Australia Tengah, pada tahun 2009. (Lewis et al. , 2017)
Gambar 2-2: Diagram alir proses penyimpapan dan pengambilan data.
Proses berlanjut pada tiling , dengan  mengubah  data  per tile raster menjadi numpy  array menggunakan program  Python.  Data  kemudian  di- serialisasi  untuk  direkam  ke  dalam NoSQL database yang telah ditentukan. Pada  saat  tahap read data,  proses dilakukan  dengan  membaca  data  yang telah  disimpan  di database dalam bentuk tile .  Data  yang  dibutuhkan
pengguna  disusun  kembali  oleh  sistem dari nilai yang tersedia dalam database . Penelitian  ini  menggunakan  data citra  Landsat-8  sebagai sample untuk menunjukkan  efisiensi  yang  dihasilkan dengan  menggunakan  penyimpanan tiling  database . Sayar, et  al. ,  (2014) menyebutkan  tahapan  proses  tiling mulai  dari  pembacaan longitude dan latitude citra,  perhitungan  nilai  piksel yang  paling  tepat,  perhitungan  lebar dan  tinggi  gambar  yang  akan  diproses, sudut  koordinat  sebagai  (x,  y)  dari setiap tile ,  perhitungan  menggunakan metode lighten, dan akhirnya menyimpan  gambar  sebagai  format JPEG.  Segmentasi  gambar  berbasis tile juga diusulkan untuk rancangan berdasarkan  algoritma  penggabungan wilayah.  (Patil  &  Shinde,  2018). Metode yang digunakan oleh Sayar et al. , (2014) dan  Patil  &  Shinde,  (2018) masih menggunakan penyimpanan yang konvensional sehingga memerlukan kapasitas storage yang  besar.  Strategi penyimpanan  data  dalam  penelitian  ini menekankan pada penyimpanan berbasis database NoSQL yang memang dirancang untuk manajemen data tidak terstruktur. Database NoSQL  yang digunakan  disini  adalah  MongDB  yang memiliki  fitur  kompresi  tersendiri sehingga  data  yang  disimpan  menjadi lebih  kecil  dari  ukuran  aslinya  pada penyimpanan konvensional. Keunggulan metode  penyimpanan  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  kecepatan pembacaan  data  ( load  data )  citra  yang telah di- tiling , meskipun proses write ke dalam database- nya memerlukan waktu cukup lama.
Tabel 2-1: PERBANDINGAN VOLUME ANTARA DATA RASTER DAN TILING Jumlah Scene Metode Raster Tiling Efisiensi Penggunaan Storage (%) 1 scene 704,6 MB 523 MB 25,7734 10 scene 7 GB 5,2 GB 25,7142 2928 scene 2,0027 TB 1,1150 TB 55,6748 Sumber: pengujian

## Tabel 2-2: PERBANDINGAN WAKTU PROSES LOAD DATA
No Pengujian Read Raster (detik) Read Tiling (detik) Peningkatan Kecepatan Load data (%) 1 2,3872 1,9080 20,07363 2 2,3977 1,9673 17,9484 3 2,3940 1,9653 17,9045 4 2,3238 1,8786 19,1578 5 2,4413 1,8477 24,3170 6 2,3118 1,9073 17,4963 7 2,4025 1,8434 23,2715 8 2,4019 1,9052 20,6816 9 2,3372 1,8614 20,3571 10 2,3212 1,5652 32,5698 Mean 2,3719 1,8649 21,3778 Sumber: pengujian
Tabel 2-3: PERBANDINGAN WAKTU PROSES MULTI- TEMPORAL PERIODE MARET-MEI 2018 No Pengujian Maret-Mei Raster (detik) Maret-Mei Tiling (detik) Efisiensi (%) 1 1,4549 0,9022 37,9870 2 1,4589 0,9340 35,9761 3 1,4581 1,2793 12,2612 4 1,4627 1,3331 8,8593 5 1,4291 1,2104 15,2970 6 1,4590 0,9670 33,7167 7 1,4333 0,9620 32,8818 8 1,4699 0,9658 34,2917 9 1,4433 1,3448 6,8297 10 1,4428 1,0808 25,0894 Mean 1,4512 1,0979 24,3190 Sumber: pengujian 3 HASIL PEMBAHASAN Pengujian kinerja sistem
dilakukan  menggunakan  data  citra Landsat-8  sejumlah  10 scene, disajikan secara temporal dari tanggal 21 Februari sampai  15  Juli  2018.  Alat  uji  utama adalah program python, serta MongoDB database . Proses tiling dilakukan berdasarkan zoom maksimal  yang dimiliki  Landsat-8.  Pembandingan  hasil uji dilakukan pada metode konvensional ( raster )  dan data  cube ( tiling  database ) dengan menggunakan parameter volume,  kecepatan write data,  serta kecepatan read data.  Ukuran  volume
antara raster dan tiling bisa dilihat pada Tabel  2-1.  Tampak  bahwa  ukuran  data bisa  ditekan  sampai  25%  dengan menggunakan  metode tiling  database . Semakin banyak scene yang digunakan, maka  semakin  besar  pula  efisiensi penggunaan storage nya.  Saat  volume data  diperbesar  hingga  2928 scene , efisiensi penggunaan storage meningkat hingga  mencapai  55%.  Selain  menekan ukuran  volume,  metode tiling ini  juga menjadikan  proses read data  menjadi lebih  cepat  dari  pembacaan  biasa  pada raster .  Representasi  yang  digunakan untuk  pengujian  pembacaan  data
adalah  citra  Landsat-8  pada  Band-4 (Band Red) secara temporal .
Waktu  proses read data  dalam
bentuk array pada Tabel
2-2 menunjukkan  bahwa  kecepatan  yang dihasilkan tiling 21%  lebih  efisien  dari raster .  Kecepatan  ini  dikarenakan parameter  pencarian  secara query pada database menjadikan  sistem  lebih spesifik  dalam  penyajian  data.  Namun demikian ukuran volume dan kecepatan read data  yang  lebih  baik  pada  metode tiling menjadikan  kecepatan write data ke  dalam database lebih  lama  dari kecepatan write raster ( copying ). Sebagai catatan, tiling  database menggunakan satu scene saja  memerlukan  waktu sekitar  316,69  detik,  sedangkan  pada proses
copying raster
hanya memerlukan  waktu  kurang  dari  20 detik.
Volume  data  hasil  proses  yang lebih kecil pada tiling database dikarenakan  MongoDB  memiliki  proses kompresi bawaan menggunakan snappy compression . MongoDB yang merupakan NoSQL  memudahkan developer dalam memodifikasi data yang sangat mungkin untuk berkembang ke depannya. Kecepatan read data  besar  juga mempengaruhi  proses  pengolahan  yang akan dilakukan pada LAPAN Engine .
Kemudahan  yang  ditawarkan  oleh motode tiling ini  adalah user dapat melakukan  pemrosesan  secara multi- temporal dengan  waktu  lebih  cepat  dan tidak  menghabiskan space  disk terlalu banyak  karena  lingkungan  kerjanya berupa  sistem online .  Sebagai  simulasi, misal user ingin  memproses  satu  band citra  yang  sama  dari  Landsat-8  pada kurun waktu Maret-Mei 2018. Tabel 2-3 memperlihatkan  perbandingan  waktu pembacaan  data  antara  bulan  Maret- Mei  2018.  Tampak  disana  bahwa pemrosesan  secara tiling dalam  periode tersebut  menghasilkan  efisiensi  proses read mencapai  24%  jika  dibandingkan dengan  metode  konvensional raster .
Metode  ini  tentu  menawarkan  hasil yang  menarik  dari  segi  volume  dan
kecepatan proses  jika dihadapkan  pada kenyataan  bahwa  data  besar  adalah salah satu tantangan pengolahan.
Ketika  pengujian  ini  dilakukan menggunakan  jumlah  data  hanya  10 scene ,  efisiensi  penyimpanan  tampak tidak  terlalu  tinggi.  Namun  saat pemrosesan  dilakukan  menggunakan data  yang  lebih  besar  sebanyak  2928 scene menjadikan  perbedaan  waktu proses  terlihat  signifikan.  Metode tiling database untuk  penyimpanan  pada pembangunan  LAPAN Engine terbukti mampu
meningkatkan
efisiensi
kapasitas  penyimpanan  yag  diperlukan pada sistem.

## 4 KESIMPULAN
Perbandingan  uji  menunjukkan bahwa volume data pada pembangunan LAPAN Engine dapat
ditekan menggunakan  metode tiling  database . Meskipun  memerlukan  waktu  yang lebih  lama  dalam  proses writing  to database, namun
metode ini menawarkan kecepatan proses
pembacaan  yang  lebih  efisien  untuk keperluan pengolahan
daripada pengolahan  langsung  menggunakan raster .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  berterima  kasih  kepada
Pusat Teknologi dan Data
Penginginderaan  Jauh  -  LAPAN  yang telah  menyediakan  data  dan  dukungan dalam proses penyelesaian makalah ini. Penelitian  didanai  oleh  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Perguruan  Tinggi dengan  Program  Insentif  Riset  Sistem Inovasi  Nasional  Gelombang  I  Tahun Anggaran 2018 Nomor 11/INS- 1/PPK/E4/2018.

## DAFTAR RUJUKAN
Bargellini, P., Cheli, S., Desmos, Y. L., Greco, B., Guidetti, V., Marchetti, P. G., … Sawjer, G. (2013). Big Data from Space: Event Report, European Space Agency Publication . ESA-ESRIN . Retrieved from http://www.congrexprojects.com/doc s/default-
source/13c10_docs/13c10_event_rep ort.pdf?sfvrsn Basho. (2018). NoSQL Databases Explained. Retrieved December 9, 2018, from http://basho.com/resources/nosql- databases/
Bioucas-dias, J. M., Plaza, A., Camps- valls, G., Scheunders, P., Nasrabadi, N. M., & Chanussot, J. (2013).
Hyperspectral Remote Sensing Data Analysis and Future Challenges. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine , (June).
https://doi.org/10.1109/MGRS.2013
.2244672 Butler, H. (2018). GDAL. Retrieved December 9, 2018, from https://pypi.org/project/GDAL/
Jewell, D., Portilla, I., Barros, R. D., Saptarshi, M., Diederichs, S., Seera, H. P., … Plach, O. O. A. (2014). Performance and Capacity Implications for Big Data. International Business Machines Corporation , 1 – 36. Lee, J. G., & Kang, M. (2015). Geospatial
Big Data: Challenges and Opportunities. Big Data Research ,
2 (2), 74 – 81.
https://doi.org/10.1016/j.bdr.2015.
01.003 Lewis, A., Oliver, S., Lymburner, L., Evans, B., Wyborn, L., Mueller, N., … Wang, L. W. (2017). The Australian Geoscience Data Cube —
Foundations and lessons learned. Remote Sensing of Environment , 202 , 276 – 292. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.0
3.015 Patil, V. V, & Shinde, S. G. (2018). EFFICIENT TILE BASED REGION MERGING REMOTE SENSING IMAGE SEGMENTATION. IJRET , 7 – 12. https://doi.org/10.15623/ijret.2018. 0705003 Sayar, A., Eken, S., & Mert, U. (2014). Tiling of Satellite Images to Capture an Island Object. Springer International Publishing Switzerland ,
195 – 204. Sudmanns, M., Tiede, D., Lang, S., & Baraldi, A. (2018). Semantic and syntactic interoperability in online processing of big Earth observation data. International Journal of Digital Earth , 11 (1), 95 – 112.
https://doi.org/10.1080/17538947.2
017.1332112 Zhang, L., Zhang, L., Tao, D., Huang, X., & Du, B. (2015). Compression of hyperspectral remote sensing images by tensor approach. Neurocomputing , 147 (1), 358 – 363. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2 014.06.052