## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## KONVERSI DATA MATRIKS MODEL CUACA KE CITRA DIGITAL UNTUK PENGIRIMAN MELALUI MEDIA ONLINE

## Candra Nur Ihsan
Pusat Sains dan Teknologi Atmosfer Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djunjunan No. 133 Bandung 40173 candra.nurihsan9@gmail.com

## Abstrak
Kendala  untuk  melakukan  akses  terhadap  data cuaca yang berbentuk spasial yang terkompresi dalam format  netCDF  ada  pada  ukuran  data  yang  besar untuk  ditransimisikan  ke  pengguna  via  media online serta format atau kompresi data yang tidak dimengerti oleh  aplikasi  penjelajah  web  secara  umum.  Kendala diatasi  dengan  melakukan  konversi  data  matriks model cuaca ke citra digital dalam format PNG untuk mendapatkan  ukuran  yang  lebih  kecil  dan  kompresi yang  dimengerti  penjelajah  web.  Pengujian  hasil  plot dari  data  konversi  menunjukan  bahwa  terdapat kesamaan  yang  baik  (nyaris  sempurna)  antara  plot data matriks cuaca dengan plot yang berasal dari data PNG.
Kata kunci:
Konversi, Data Matriks Cuaca, Citra Digital, netCDF, online

## Abstract
Constraints  for  accessing  spatial  weather  data  in  the netCDF format  lies on the size of the data that have to  be  transmitted  to  user  via  internet  and  the  file format  that  unknown  to  most  web  browsers.  This constraint is overcome by converting the weather data to  digital  imagery  in  PNG  format  to  obtain  smaller size  and  compression  or  format  that  most  web browsers understand. Plotting test from weather data and PNG image showing very good similarity .

## Keywords:
conversion,  weather  data  matriks,  digital  imagery, netCDF, online .

## I. P ENDAHULUAN
Pertumbuhan  penggunaan  internet  di  Indonesia terus  meningkat.    Ini  terlihat  dari  statistik  pengguna internet  di  Indonesia.      Pada  tahun  2013  pengguna internet meningkat dari 12.525.999 jiwa (KOMINFO, 2013)  menjadi  132.711.511  pada  tahun  2016 (KOMINFO,  2016)  atau  lebih  dari  sepuluh  kali  lipat. Data  tersebut  menunjukan  bahwa  media online menjadi  salah  satu  media  yang  baik  digunakan  untuk penyebaran  informasi  termasuk  salah  satunya  adalah data cuaca.
Untuk  menyebarkan  informasi  melalui  media online ada beberapa hal yang harus diatasi.  Salah satu kendala  yang  harus  diperhatikan  adalah  besaran  data dari  server  ke  pengguna,  karena  terkait  dengan kecepatan  maupun  kuota  data  yang  dimiliki pengguna.  Namun  data  cuaca  yang  dimiliki  LAPAN banyak  yang  berukuran  sangat  besar  terutama  yang bersifat  spasial  dan  kombinasi  spasial-temporal.  Data ini  berbentuk  kumpulan  matriks  data,  seperti  data prediksi  cuaca  seluruh  Indonesia  dengan  resolusi spasial  5  KM  dan  resolusi  temporal  1  jam  dari  jam saat  memulai  prediksi  hingga  24  jam  kedepan  untuk beberapa  level  ketinggian.    Data  ini  berukuruan  rata rata  20  Gigabyte.  Bahkan  untuk  data  yang  sudah  di subset  (diambil  hanya  parameter  tertentu)  sesuai kebutuhan aplikasi  yang akan dibangun  LAPAN data masih  berukuran  rata  rata  1,4  Gigabyte.  Ini  sebuah ukuran  yang  luar  biasa  jika  ingin  diakses  secara online melalui  internet.  Data  cuaca  ini  terkompresi dengan format netCDF.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengembangan metode  konversi  data  cuaca  ke  dalam  citra  digital. Tujuan  penelitian  ini  ingin  mengetahui  sejauh  mana kemungkinan  memecah  dan  mengompres  data  cuaca menjadi  citra  digital  sehingga  dapat  mengurangi ukuran  data  yang  harus  dikirim  dari  server  ke pengguna. Percobaan ini akan mencoba membandingkan  teknik  yang  umum  digunakan,  yaitu

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
konversi  data  matriks  menjadi  text  dalam  bentuk JSON  kemudian  membandingkan  plot  data  dari  hasil konversi ke citra digital dengan plot data yang belum di konversi.

## II. K AJIAN L ITERATUR
Media online sendiri adalah sebutan umum untuk bentuk  media  yang  berbasis  telekomunikasi  dan multimedia  (komputer  dan  internet).  Di  dalamnya terdapat portal, website (situs web), radio- online , TV- online ,  pers online ,  mail- online ,  dll,  dengan karakteristik masing-masing (Kurniawan, 2005).
NetCDF  is  a  set  of  software  libraries  and  self- describing,  machine-independent  data  formats  that support  the  creation,  access,  and  sharing  of  array- oriented scientific data (Russ, 2016).
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra sebagai keluaran  suatu  sistem  perekaman  data  bersifat  optik berupa foto, bersifat analog berupa sinyal-sinyal vidio seperti  gambar  pada  monitor  televisi,  atau  bersifat digital  yang  dapat  langsung  disimpan  pada  suatu media  penyimpanan  (Sutoyo,  2009).  Citra  digital sendiri adalah citra yang dapat diolah oleh komputer.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN

## III.1 Analisis Data Matriks Model Cuaca
Data  matriks  model  cuaca  yang  terkompresi dalam  netCDF  secara  umum  memilki  struktur  folder berjenjang  (gambar  1).  Setiap  kelompok  data memiliki  turunan  turunan  waktu  dan  atau  elevasi hingga  turunan  paling  akhir  adalah  data  spasial  itu sendiri  sehingga  data  membentuk  matriks  multi dimensi

## Gambar 1. Struktur Model Data Cuaca
Contoh  model cuaca pada gambar 1  menunjukan bahwa  model  cuaca  memiliki  variabel  seperti  LAT, LEVEL, LON, RAIN, RAINFV, T, TIME, TOT_RAIN,  U10  dan  V10.  Dapat  dilihat  variabel RAIN memiliki bentuk matriks 3 dimensi yaitu time x
lat  x  lon  (25x400x1000).  Dimensi  ini  menunjukan variable rain memiliki dimensi waktu (time) sebanyak 25 jam, lintang (lat) sebanyak 400 titik dan bujur (lon) sebanyak  1000  titik.  Titik  lintang  dan  bujur  ini memiliki  batasan  mulai  dari  10  lintang  utara  dan  95 bujur  timur  hingga  -10  lintang  selatan  dan  145  bujur timur  atau  setiap  titik  mewakili  daerah  sebesar  0,05 derajat.
Matriks  cuaca  yang  akan  dikonversi  memiliki bentuk  matriks  2  dimensi  yaitu  sumbu  x  dan  y  atau biasanya di cantumkan sebagai lintang dan bujur. Dari contoh pada gambar 1 dapat dilihat bahwa data cuaca spasial  milik  LAPAN  berukuran  400  x  1000  (2 dimensi terkahir dari variabel RAIN).

## III.2 Penentuan Jenis Kompresi Citra Digital
Secara  umum  JPG/JPEG,  PNG,  dan  GIF  adalah beberapa  format  citra  digital  yang  biasa  digunakan pada  media online .  Dari  beberapa  format  tersebut PNG  dipilih  karena  PNG  memang  dirancang  untuk bekerja  dengan  baik  pada  aplikasi online ,  sehingga bisa ditampilkan dengan opsi tampilan progresif. PNG juga memiliki pengecekan integritas file dan beberapa kesalahan  umum  saat  transmisi.  PNG  juga  bisa menyimpan  data  gamma  dan  kromatisitas  untuk pencocokan  warna  yang  lebih  baik  pada  berbagai platform (Duce, 2013) .
PNG  atau Portable  Network  Graphics juga memiliki keunggulan kanal alpha yang berguna untuk penyaringan  data  matriks  cuaca.  Contohnya  setiap data yang bernilai NaN (Not a Number) atau data data yang  ada  diluar  batas  pengamatan  bisa  dihilangkan dengan memberikan nilai  0 pada kanal alpha ini.
PNG memiliki 3 kanal warna yaitu red, green dan blue serta  satu  kanal  transparansi  atau  kanal aplha . PNG  memiliki  panjang  bit  total  sebanyak  32  bit dimana setiap kanal memiliki panjang 8 bit atau range nilai  dari  0  hingga  255.  Kanal  kanal  ini  bisa diilustrasikan  sebagai  susunan  bertumpuk  seperti matriks 3 dimensi seperti terlihat pada gambar 2
Gambar 2. Ilustrasi PNG 2x2 pixel

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018

## III.3 Perancangan Algoritma Konversi
Secara  umum  algoritma  konversi  ini  akan menempatkan  setiap  titik  koordinat  matriks  cuaca  ke dalam  kanal  dan  pixel  yang  bersesuaian  pada  citra digital.
Setiap  citra  digital  akan  diisi  satu  data,  sehingga dalam  satu  citra  digital  hanya  akan  ada  satu  jenis variabel data matriks cuaca.

## Gambar 3 Penempatan data matriks model cuaca ke pixel PNG
Untuk  jenis  data  yang  memiliki  lebih  dari  satu buah  matriks  seperti  data  angin  yang  memiliki  dua matriks  (besaran  dan  arah)  maka  masing  masing matriks  akan  menempati  kanal  yang  berbeda.  Kanal yang  bisa  ditempati  adalah  kanal  red,  green  dan  blue sedang  kanal  alpha  digunakan  sebagai  penanda  nilai NaN atau nilai yang diluar nilai batas data yang ingin diamati. Alpha 0 berarti transparan atau tidak ada data sedang alpha 255 artinya solid atau ada data.

## Gambar 4. Penempatan data matriks model cuaca ke pixel PNG untuk data model cuaca yang memiliki lebih dari satu matriks
Nilai  yang  disimpan  dalam  citra  digital  adalah hasil skala linear dari nilai yang terdapat pada matriks cuaca.  Nilai  ini  di  konversi  ke  satu  kanal  citra  PNG
yang  berkisar  dari  0  hingga  255.  Skala  linear dilakukan  dengan    menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Dimana v = hasil skala x = nilai asal R_1 = range asal R_2 = range skala
Konversi  ini  akan  mengurangi  jumlah  bit  yang digunakan  untuk  menyimpan  nilai  setiap  titik  pada matriks menjadi hanya 8 bit atau kurang. Dengan cara ini  akan  dapat  mengurangi  secara  signifikan  ukuran file cuaca  yang  dikirim  dibandingkan  dengan file berbentuk  teks  JSON  yang  menggunakan  8  bit  atau kurang untuk karakter dalam satu nilai.
Hal  penting  sebelum  melakukan  konversi  adalah menyamakan  arah  incremental  data  dengan  arah incremental media proyeksi. Contohnya menyamakan arah  incremental  data  dengan  arah  proyeksi  bumi mercator  agar  data  yang  di  kompresi  tidak  salah  atau terbalik.
Pada data matriks model cuaca titik rendah ada di kiri  atas  dan  bertambah  ke  kanan  dan  ke  bawah sedang pada proyeksi mercator titik rendah ada di kiri bawah  dan  bertambah  ke  atas  dan  ke  kanan.  Oleh Karena  itu  data  matriks  cuaca  harus  disesuaikan dengan media proyeksi seperti terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Arah incremental data setelah disamakan
Untuk  proses  ploting  dari  data  yang  telah dikonversi  diperlukan  beberapa  informasi  yang dibawa  dari  data  matriks  model  cuaca  ke  konversi citra digital.
1 Informasi tersebut diantaranya adalah:
Batasan  latitude  dan  longitude  ( bounding box ).
2 Batasan nilai maximum dan minimum.

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
3 Informasi  mengenai  data  (nama,  jenis, satuan)
4 Informasi  lain  yang  dianggap  perlu  untuk proses ploting.
Semua karakter dari informasi yang ditambahkan akan dikonversi menjadi nilai ascii. Karakter karakter informasi  akan  menempati  kanal red , green dan blue secara  berurut  jika  ketiga  kanal  sudah  terisi  maka bergeser  ke  pixel  berikutnya  hingga  semua  karakter yang  terdapat  di  informasi  tambahan  terkonversi menjadi ascii hasil konversi karakter karakter ini akan terlihat  seperti  gambar  6,  hasil  konversi  ini  akan ditambahkan  ke  citra  digital  sebagai  referensi  saat ploting pada media proyeksi.

## Gambar 6. Hasil konversi karakter karakter dari informasi tambahan
Berdasarkan  analisis  data  matriks  cuaca,  analisis citra  digital  PNG,  serta  perancangan  algoritma,  maka dibuat  sebuah  algoritma  yang  dapat  digambarkan seperti yang terlihat pada gambar 7:
Gambar 7. Algoritma konversi

## III.4 Implementasi dan pengujian
Implementasi  algoritma  konversi  dilakukan  di pemrograman  python  dengan library utama  seperti netCDF,PIL, dan Numpy.
Untuk menjawab
permasalahan yang diungkapkan di pendahuluan maka metode akan diuji dengan:
1. Membandingkan  ukuran  file  data  matriks cuaca yang dikonversi ke citra digital dengan data  matriks  cuaca  yang  dikonversi  menjadi text dalam format JSON.
2. Melakukan  plot  data  matriks  cuaca  dan  plot data  hasil  konversi  matriks  cuaca  serta membandingkan  keduanya.  Pembandingan akan  diukur  dengan  metode  MSE  ( mean squared  error )  dan  SSIM  ( Structural Similarity Measure ).

## III.5 Pengujian dengan MSE
MSE  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan antara  dua  gambar  dan  menghasilkan  nilai  kuantitatif yang menunjukan tingkat error dari dua gambar yang dibandingkan (Wang, 2019).

## Dimana
M dan N adalah ukuran panjang dan lebar citra I(i,j)   =  citra di titik i,j hasil plot matriks model cuaca
K(i,j)  =  citra di titik i,j hasil plot dari citra hasil
konversi

## III.6 Pengujian dengan SSIM
SSIM  mengukur  kemiripan  citra  berdasarkan struktur  yang  dimiliki  oleh  kedua  citra  digital  yang dibandingkan (Wang, 2004).
Dimana x,y
=  Dimensi citra
= Rata rata x
= Rata rata y = Varian x
[2] [3]

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
= Varian y
= Kovarian x dan y
, = variabel penyetabil penyebut

## III.7 Hasil Dan Pembahasan
Implementasi  algoritma  di  ujicobakan  pada  data cuaca  model  WRF  milik  LAPAN  periode  desember 2016.
A. Pembadingan JSON dan PNG
Perbandingan  hasil  konversi  citra  digital  dan JSON menunjukan bahwa citra digital PNG memiliki ukuran jauh lebih kecil.
Tabel 1. Perbandingan Ukuran File Hasil Konversi Ke Citra Digital Dan Ke Text Dengan Format JSON
JSON PNG Rata Rata 2.03 Mb 0.05 Mb Maximum 2.07 Mb 0.13 Mb Minimum 2 Mb 0.01 Mb
Gambar 8. Perbandinga ukuran file PNG dan hasil konversi ke text dengan format JSON
Dari  tabel  1  terlihat  jika  rata  rata  selisih  ukuran file  PNG  dengan  JSON  adalah  sebesar  1,98Mb  atau hanya  menggunakan bandwidth skitar  2,5%  jika dibandingkan dengan data JSON.
B. Perbandingan Visual
Dari gambar 9, gambar 10 dan gambar 11 terlihat kesamaan  hasil  plot  dengan  menggunakan  data matriks  cuaca  dengan  hasil  plot  menggunakan  data PNG.
Gambar 9. Atas plot data matriks cuaca, bawah plot data PNG
Gambar 10. Atas plot data matriks cuaca, bawah plot data PNG

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
Gambar 11. Atas plot data matriks cuaca, bawah plot data PNG
Komparasi  citra  diatas  merupakan  penilaian subjektif  maka  kebenarnya  bersifat  subjektif  pula. Untuk itu perlu adanya alat ukur kuantitatif yang bisa digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  kedua  plot tersebut.  Alat  ukur  ini  diantaranya  adalah  MSE    dan SSIM.
C. Komparasi dengan MSE
Berikut  hasil  perbandingan  MSE  pada  citra plot  yang  berasal  dari  matriks  model  cuaca  dan  yang berasal dari citra hasil konversiPNG .

## Gambar 12. Perbandingan dengan MSE
Tabel 2. Resume Perbandingan Dengan MSE Nilai Rata Rata 0.246 Maximum 0.951 Minimum 0.01
Semakin dekat dengan 0 nilai MSE semakin baik dimana 0 adalah sempurna atau tanpa ada perbedaan, sedang  semakin  lebih  besar  dari  1  maka  semakin besar ketidak samaanya. Dilihat dari pola perhitungan MSE pada gambar 11 dan resume perbandingan pada tabel  2  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  rata  rata kemiripan  adalah  0,246  dengan  nilai  maximum  yang masih kurang dari 1 yang berarti sangat baik.

## D. Komparasi dengan SSIM

## Gambar 13. Perbandingan Dengan SSIM
Tabel 3. Resume Perbandingan dengan SSIM Nilai Rata Rata 0.997 Maximum 1.000 Minimum 0.986
Nilai SSIM berkisar antara -1 hingga 1 dimana 1 menggambarkan  nilai  kemiripan  yang  sempurna. Berdasarkan hasil dari gambar 12 dapat dilihat bahwa nilai  perbandingan  dari  data  yang  diamati  hampir

## Candra Nur Ihsan
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 3, 15 Agustus 2018
mendekati 1 dengan maksimum ada di 1 yang artinya sempurna  serta  0.986  sebagai  nilai  minimum  yang juga sangat dekat dengan 1.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  hasil  pengujian  menunjukan  bahwa  citra PNG  hasil  konversi  jauh  lebih  efisien  di  banding metode pengirman data dengan matriks text.
Perbandingan plot nilai asli data dengan nilai dari hasil  konversi  citra  digital  menunjukan  bahwa  citra digital memiliki kesamaan yang nyaris sempurna.
Nilai  konversi  citra  digital  bisa  digunakan  untuk keperluan  visualisasi  terutama  oleh  aplikasi  aplikasi berbasis  online  juga  bisa  dikembangkan  untuk menggunakan  bit  bit  yang  belu  digunakan  pada penelitian ini.

## R EFERENSI
KOMINFO. (2013). Data & Statistik KOMINFO. Retrieved June 1, 2017, from http://statistik.kominfo.go.id/site/data?idtree=42 4&iddoc=1186&data-data_page=15
KOMINFO. (2016). Data & Statistik KOMINFO. Retrieved June 1, 2017, from https://statistik.kominfo.go.id/site/data?idtree=4 24&iddoc=1516&data-data_page=2
Kurniawan, A. (2005). Transformasi Pelayan Publik . Pembaruan:Yogyakarta.
Rew, R., Davis, G., Emmerson, S., Davies, H., Hartnett, E., Heimbigner, D., & Fisher, W. (2016). NetCDF: Introduction and Overview. Retrieved July 27, 2017, from http://www.unidata.ucar.edu/software/netcdf/do cs/index.html
Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono, V., Nurhayati, O. D., & Wijanarto, M. (2009). Teori Pengolahan Citra Digital . Andi Yogyakarta.
Duce, D. (2003). Portable Network Graphics (PNG) Specification (Second Edition). w3c . Retrieved from http://www.w3.org/TR/2003/REC-PNG- 20031110/
Wang, Z., & Bovik, A. C. (2009). Mean Squared Error : Love It or Leave It ? IEEE Signal Processing Magazine , 26 (January), 98–117. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper
.htm?arnumber=4775883
Wang, Z., Bovik, A. C., Sheikh, H. R., & Simoncelli, E. P. (2004). Image quality assessment: From error visibility to structural similarity. IEEE Transactions on Image Processing , 13 (4), 600– 612.