## Pengaruh Jenis Gelombang Singkat Dan Level Dekomposisi Gelombang Singkat Terhadap Pemampatan Citra Satelit
Tri Handayani Program Studi Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Dumai e-mail: trihandayani.stt@gmail.com

## ABSTRAK
MODIS merupakan salah satu aplikasi bidang penginderaan jauh (Remote Sensing). Data citra penginderaan jarak jauh sering menghadapi masalah penyimpanan dan transmisi  data  citra  karena  terbatasnya  bandwidth,  waktu  pengiriman  data  dan peningkatan resolusi spasial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh pengaruh  jenis  gelombang  singkat  dan  level  dekomposisi  gelombang  singkat terhadap  pemampatan  citra  satelit.  Gelombang  singkat  yang  digunakan  adalah Haar,  Coiflet_1,  Coiflet_2, Symlet_1, Symlet_2,  sedangkan  level dekomposisi  yang digunakan  yaitu,  level  3,4  dan  5.  Dari  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa gelombang_singkat  Coiflet_2  dan  Symlet  5  memberikan  nilai  tertinggi  untuk masing-masing level dekomposisi pada citra yang sama yaitu MOD03.
Kata kunci: MODIS, Gelombang singkat, Citra satelit

## ABSTRACT
MODIS is one of the application areas of remote sensing (Remote Sensing). Remote sensing image data often face the problem of storage and transmission of image data due  to  the  limited  bandwidth,  data  delivery  time  and  improved  spatial  resolution. This research aims to analyze the influence of the influence of the type of short wave and short wave decomposition level against hardening of the satellite imagery. Short wave  is  Haar,  Coiflet_1,  Coiflet_2,  Symlet_1,  Symlet_2,  whereas  the  level  of decomposition used i.e., 3.4 and 5 levels. From  testing it can be concluded that the gelombang_singkat Coiflet_2 and Symlet 5 provide the highest value to each level of decomposition on the same image that is MOD03.
Keywords : MODIS, Short wave, Satellite imagery

## Pendahuluan
Penginderaan  jauh  merupakan  teknologi  yang  sangat  dibutuhkan  untuk negara maju dan berkembang. Penginderaan jauh biasa digunakan untuk memantau dan  mendapatkan  informasi  atau  data  mengenai  kondisi  fisik  suatu  benda  tanpa harus  bersentuhan  langsung  dengan  objek  tersebut.  Salah  satu  teknologi penginderaan  jauh  adalah  satelit  Terra  MODIS.  MODIS  merupakan  salah  satu aplikasi bidang penginderaan jauh ( Remote Sensing ). MODIS ( Moderate Resolution Imaging  Spectroradiometer )  merupakan  program  yang  menggunakan  sensor  pada dua  satelit  yang  masing-masing  memberikan  lingkup  cakupan  harian  bumi. Menurut  pendapat  Prasasti  (2010),  Satelit  Terra  yang  membawa  sensor  Modis ( Moderate  resolution  imaging  spectroradiometer )  merupakan  satelit  pengamatan lingkungan  yang  dapat  digunakan  untuk  ekstraksi  data  suhu  permukaan  yang bersifat regional.
Sensor MODIS adalah salah satu sensor utama yang dibawa Earth Observing System  (EOS)  Terra  Satellite,  yang  merupakan  bagian  dari  program  antariksa Amerika  Serikat, National Aeronautics  and  Space  Administration  (NASA).  Satelit yang  diluncurkan  pada  tahun  1999  ini,  kemudian  disempurnakan  dengan  satelit Aqua yang diluncurkan pada tahun 2002. Gelombang-singkat adalah suatu fungsi matematika  yang  membagi  data  menjadi  beberapa  komponen  yang  frekuensinya berbeda, kemudian mempelajari setiap komponen dengan resolusi yang cocok untuk setiap  ukuran,  (Santoso,  et.al,  2010).  Transformasi  gelombang-Singkat  memiliki keuntungan disaluraningkan transformasi Fourier untuk merepresentasikan fungsi yang memiliki diskontinuitas dan kenaikan atau penurunan yang tajam, dan untuk secara  akurat  mendekomposisi  dan  merekonstruksi  sinyal  non-periodik  dan/atau sinyal non stationer.
Secara  singkat,  dalam  transformasi  wavelet,  pertama-tama  Sebuah  sinyal akan dilewatkan pada rangkaian filter lolos tinggi dan filter lolos rendah, kemudian setengah dari masing-masing keluaran diambil sebagai sampel melalui operasi sub sampling.  Proses  ini  disebut  dekomposisi  dan  prosedur  ini  diulang  sampai  proses dekomposisi yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa pengaruh pengaruh  jenis  gelombang  singkat  dan  level  dekomposisi  gelombang  singkat terhadap  pemampatan  citra  satelit.  Gelombang  singkat  yang  digunakan  adalah Haar,  Coiflet_1,  Coiflet_2, Symlet_1, Symlet_2,  sedangkan  level dekomposisi  yang digunakan yaitu, level 3, 4 dan 5.

## Metode Penelitian
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit Terra MODIS dengan  ukuran  piksel  512  x  512.  Peralatan  minimal  yang  digunakan  adalah komputer  dengan  spesifikasi  procesor  core  i5  2.50  GHz,  1TB  HDD,  8  GB  DDR3, Monitor 14”. Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah Sistem operasi windows dengan paket program Matlab R2018a.
Tabel 1 . Data Citra satelit MODIS No Tanggal Citra Nama File
1 30 April 2018
MOD01 2 03 Mei 2018 MOD02 3 07 Mei 2018
MOD03

## Hasil dan Pembahasan

## Gelombang-singkat terhadap PSNR dan MSE
PSNR  digunakan  untuk  mengkuantifikasi  kualitas  citra,  dimana  fungsi gelombang singkat akan semakin baik jika nilai PSNR yang dihasilkan besar, karena hal ini bisa menunjukkan kemiripan antara citra asli dan citra rekonstruksi serta citra yang dihasilkan lebih baik.
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 10 255 2 𝑀𝑆𝐸 ((1)
MSE  merupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  dari  nilai  kesalahan.  Persamaan  MSE yang digunakan adalah
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑀𝑁 ∑ ∑[𝐼(𝑥, 𝑦) −  𝐼 ′ (𝑥, 𝑦)] 2 𝑁 𝑥=1 𝑀 𝑦=1 Dimana: MSE   =
Mean Square Error M,n = Ukuran Citra I(x,y)   = Nilai intensitas piksel citra asli I(x,y)   = Nilai intensitas piksel citra hasil rekonstruksi Tabel 2 . Hasil PSNR untuk level dekomposisi = 3 Gelombang- singkat MOD01 MOD02 MOD03 Haar 19.368 19.422 20.162 Coiflet_1 19.638 19.689 20.552 Coiflet_2 19.731 19.762 20.708 Symlet_2 19.368 19.442 20.162 Symlet_5 19.722 19.798 20.694
Tabel  2  menunjukkan  nilai  hasil  rekonstruksi  tertinggi  adalah  gelombang singkat adalah gelombang singkat Coiflet_2 untuk citra MOD03 dengan nilai 20.708.
((2)
Gambar 1 . Gelombang-singkat terhadap PSNR pada level dekomposisi = 3
Tabel 3 . Hasil PSNR untuk level dekomposisi = 4 Gelombang- singkat MOD01 MOD02 MOD03 Haar 18.325 18.336 18.794 Coiflet_1 18.772 18.689 19.434 Coiflet_2 18.951 18.867 19.792 Symlet_2 18.325 18.336 18.794 Symlet_5 18.908 18.847 19.792
Tabel  3  menunjukkan  nilai  hasil  rekonstruksi  tertinggi  adalah  gelombang singkat  adalah  gelombang  singkat  Coiflet_2  dan  Symlet_5  untuk  citra  MOD03 dengan nilai 19.792
18.5 19 19.5 20 20.5 21 Haar Coiflet_1 Coiflet_2 Symlet_2
Symlet_5 MOD01
MOD02 MOD03
Gambar 2 . Gelombang-singkat terhadap PSNR pada level dekomposisi = 4
4 . Hasil PSNR untuk level dekomposisi = 5 Gelombang- singkat MOD01 MOD02 MOD03 Haar 17.186 17.162 17.436 Coiflet_1 17.791 17.588 18.191 Coiflet_2 18.055 17.851 18.776 Symlet_2 17.186 17.162 17.436 Symlet_5 18.054 17.819 18.587
Tabel  4  menunjukkan  nilai  hasil  rekonstruksi  tertinggi  adalah  gelombang singkat adalah gelombang singkat Coiflet_2 untuk citra MOD03 dengan nilai 18.776.
17.5 18 18.5 19 19.5 20 Haar Coiflet_1 Coiflet_2 Symlet_2
Symlet_5 MOD01
MOD02 MOD03
Gambar 3 . Gelombang-singkat terhadap PSNR pada level dekomposisi = 5

## Kesimpulan
Dari  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  gelombang_singkat  Coiflet_2  dan Symlet 5 memberikan nilai tertinggi untuk masing-masing level dekomposisi pada citra  yang  sama  yaitu  MOD03.  Level  dekomposisi  =  3  nilai  tertinggi  pada  GS Coiflet_2 dengan nilai 20.708, level dekomposisi = 4 pada GS Coiflet_2 dan Symlet_5 dengan nilai 19.792 sedangkan level dekomposisi = 5 pada GS Coiflet_2 dengan nilai 18.776. Semakin tinggi nilai PSNR semakin tinggi kemiripan citra.

## Daftar Pustaka
Prasasti,  I.,  Sambodo,  K.  A.,  &  Carolita,  I.  (2007).  Pengkajian  Pemanfaatan  Data Terra-MODIS  untuk  ekstraksi  Data  Suhu  Permukaan  Lahan  (SPL)  berdasarkan beberapa algoritma. Jurnal Penginderaan Jauh dan Pengolahan Citra Digital , Vol. 4, No.1.
Gopi,  N.,  &  A.S,  S.  (2017).  Implementation  of  Lossless  Image  Compression  on Satellite  Image  Using  Microblaze  Processor.  International  Journal  of  Engineering Trends and Technology (IJETT). 272-275.
16 16.5 17 17.5 18 18.5 19 Haar Coiflet_1 Coiflet_2 Symlet_2
Symlet_5
MOD01 MOD02 MOD03
Kumar,  V.  S.,  &  Reddy,  M.  I.  (2012).  Image  Compression  Techniques  by  using Wavelet  Transform.  Journal  of  Information  Engineering  and  Applications,  Vol.2, No.5.
Santoso,  A.  J.,  Nugroho, L.  E.,  Suparta,  G.  B.,  &  Hidayat,  R.  (2011).  Color  Image Compression Using Orthogonal Wavelet Viewed From Decomposition Level and Peak Signal  to  Noise  Ratio. International  Journal  of  Advanced  Science  and  Technology, Vol. 31.
Samra,  H.  (2012).  Image  Compression  Techniques.  International  Journal  of Computer & Technology, Volume 2 No.2.
Sutarno.  (2010).  Analisis  Perbandingan  Transformasi  Wavelet  pada  Pengenalan Citra Wajah. Jurnal Generic, 15-21.
Anwar,  K.,  Sugiharto,  A.,  &  Sasongko,  P.  S.  (2008).  Kompresi  Citra  Medis Menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Embedded Zerotree Wavelet (EZW). Jurnal Matematika, 73-77.
Santoso, A. J., Soesianto, F., & Dwiandiyanto, B. Y. (2010). Pemampatan Basis Data dan  Pengenalan  Pola  Citra  Satelit  Untuk  Deteksi  Dini  Bencana  Alam.  SESINDO 2009. ITS.
Munandar,  T.  A.,  Santoso,  A.  J.,  &  L,  A.  (2011).  Analisa  PSNR,  Rasio  Kompresi Warna  dan  MSE  Terhadap  Kompresi  Image  MEnggunakan  31  Fungsi  Wavelet. Digital Information & System Conference.