Vol. 01, No. 02 (2019), pp. 72 – 78 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 31-08-2019; Revisi: 7-09-2019 Diterima: 14-09-2019

## PENGELOMPOKKAN SUNSPOT PADA CITRA MATAHARI DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Rifa Atul Hasanah 1 , Dian Candra Rini Novitasari 2 , Nanang Widodo 3 , Ahmad Hanif Asyhar 4
Matematika UIN Sunan Ampel Surabaya 1,2,4
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Pasuruan 3 e-mail : diancrini@uinsby.ac.id
Abstrak –  Pada lapisan fotosfer nampak sunspot atau bintik matahari yang mana sunspot tersebut dapat menimbulkan ledakan-ledakan, seperti ledakan dahsyat (flare) dan pelontaran massa korona (Coronal Mass Ejection/CME). Ledakan-ledakan ini dapat mengganggu komunikasi radio frekuensi tinggi dan kebisingan radio yang mengganggu komunikasi dan sistem radar. Untuk mengetahui tingkat kompleksitas grup sunspot  dan aktivitasnya digunakan klasifikasi metode Zurich, yang berisi tentang klasifikasi jenis grup sunspot.  Informasi ini sangat penting untuk mengetahui  seberapa besar gangguan yang didapatkan dari jenis grup sunspot  tersebut. Tujuan dari penulisan yaitu untuk meneliti bagaimana mengelompokkan sunspot pada citra matahari dengan menggunakan K-Means Clustering. Pengolompokan  sunspot  menggunakan data citra  matahari.  Citra matahari diproses untuk diambil posisi x,y. Pengambilan posisi x, y sesuai dengan  piksel  sunspot  yang digunakan untuk proses  clustering.  Hasil  penelitian  yaitu  cluster piksel  sunspot  yang  menunjukkan  grup  sunspot, hasil  clustering  telah menunjukkan hasil yang baik  dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0.9381, yang berarti bahwa struktur dari cluster termasuk kuat.
Kata Kunci – Matahari, Sunspot, Flare, Citra

## I. PENDAHULUAN
Cuaca antariksa mengacu pada kondisi buruk pada matahari yang dapat memengaruhi sistem teknologi dan dapat membahayakan kesehatan atau kehidupan manusia  [1]. Matahari merupakan bintang terdekat dari bumi dan merupakan sumber energi yang tak terbatas bagi kehiduapan di
bumi. Aktivitas matahari yang dapat diamati dari bumi adalah aktivitas yang terjadi di lapisan fotosfer, kromosfer, dan korona matahari  [2]. Pada lapisan fotosfer ini tidak hanya tampak sinar matahari, namun juga tampak sunspot atau bintik matahari. Pada matahari terdapat ledakan-ledakan  yang ditimbulkan oleh sunspot , ledakan tersebut dapat berupa ledakan dahsyat ( flare ) dan pelontaran massa korona ( Coronal Mass Ejection /CME)  [3]. Aktivitas matahari dapat menghasilkan flare X-rays yang dapat mengganggu komunikasi radio frekuensi tinggi dan kebisingan radio yang mengganggu komunikasi dan sistem radar [4]. Kondisi cuaca antariksa yang buruk dapat menyebabkan anomali dan kegagalan sistem dan peningkatan hambatan pada pergerakan satelit dan pesawat ruang angkasa [5].
Bintik matahari adalah daerah yang terlihat di fotosfer Matahari yang mencerminkan aktivitas matahari. Identifikasi sunspot beserta sifat-sifatnya seperti ukuran, kontras, dan posisi pada piringan matahari memiliki peran penting dalam memprediksi cuaca ruang angkasa dan untuk mempelajari total radiasi Matahari, rotasi diferensial Matahari, dan pemodelan zona konveksi Matahari, variabilitas dari jari- jari Matahari, dan fenomena penting lainnya [6]. Untuk mengetahui tingkat kompleksitas grup sunspot dan aktivitasnya digunakan klasifikasi metode Zurich untuk mengklasifikasikan jenis grup sunspot. Informasi ini sangat penting untuk
mengetahui seberapa besar gangguan yang didapatkan dari jenis grup sunspot tersebut [7].
Citra digital adalah gambar dua dimensi yang bisa ditampilkan pada layar komputer sebagai himpunan nilai digital yang disebut piksel. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki data teks. Suatu citra dapat didefinisikan sebagai fungsi f(x,y) berukuran M baris dan N kolom, dengan x dan y adalah koordinat (x,y) dinamakan intensitas atau tingkat keabuan dari citra pada titik tersebut [8]. Klasifikasi citra digunakan untuk pengelompokkan piksel pada suatu citra kedalam sejumlah kelas, sehingga setiap kelas dapat menggambarkan suatu entitas dengan ciri-ciri tertentu [9]. Clustering merupakan proses pengelompokkan data dalam kelas-kelas atau cluster-cluster sehingga data-data dalam suatu cluster memiliki tingkat persamaan yang tinggi satu dengan yang lainnya tetapi sangat berbeda dengan data pada cluster lain  [10]. K-Means merupakan metode clustering yang paling sederhana  [11]  metode ini menggunakan centroid untuk membuat cluster, centroid adalah nilai titik tengah suatu cluster dan centroid digunakan untuk menghitung jarak suatu objek terhadap centroid. Suatu objek data termasuk dalam suatu cluster jika memiliki jarak terpendek terhadap centroid cluster tersebut  [12] . Algoritma K-Means ini merupakan salah satu dari algoritma yang banyak digunakan dalam pengelompokkan karena kesederhanaan dan efisiensi [13]  dan diakui sebagai salah satu dari 10 algoritma data mining teratas oleh IEEE [14].
Pada penelitian yang berjudul Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengolahan Citra Digital Landsat, pada penelitian itu dilakukan clustering untuk mengetahui daerah penutupan lahan, hasil yang diperoleh menunjukkan 94,4% sesuai dengan lapangan dan 5,6% tidak sesuai [15]. K-Means Clustering berhasil digunakan dalam penelitian  untuk meng-c luster provinsi di Indonesia [16]. Waktu untuk proses clustering pada algoritma K-Means lebih efisien daripada FCM [17].  Pada penelitian kompresi citra MRI , Algoritma k-means
dapat bekerja dengan baik pada citra ekstensi “.png”,”.jpg” dan “.bmp” [18].  Sebelumnya pengelompokkan sunspot pada citra matahari pernah dilakukan dengan menggunakan metode clustering DBSCAN dan menghasilkan hasil yang tepat karena hasil pengelompokkan sunspot sama dengan pengelompokkan manual [3]. Berdasarkan latar belakang tersebut, penulis ingin meneliti bagaimana mengelompokkan sunspot pada citra matahari dengan menggunakan K- Means Clustering.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data citra matahari,yang terdapat sunspot dan diambil dari MDI Continuum / SOHO untuk proses clustering dan data sket grup sunspot LAPAN Watukosek untuk membandingkan dengan hasil clustering .

## B. Pre-Processing
Tahap pre-processing pada citra matahari, pinggiran hitam yang berada di luar lingkaran matahari akan dihilangkan karena hanya  fokus  pada lingkaran matahari yang mana terdapat sunspot dengan menggunakan, selanjutnya citra matahari akan diubah menjadi citra biner, pada citra biner warna hitam bernilai 0 dan warna putih bernilai 1, citra biner ini akan digunakan untuk memudahkan dalam proses pengambilan piksel letak sunspot. Pada Gambar 1  terlihat bahwa setelah proses binerisasi, maka sunspot akan berwarna putih dan mempunyai nilai 1, dan selain sunspot akan berwarna hitam dan mempunyai nilai 0, selanjutnya akan diambil data piksel letak sunspot ,  yang akan disimpan dalam bentuk matriks (x,y) dapat dilihat pada Tabel 1.
(a) (b)                      (c)
Gambar 1 : Preprocessing Citra Matahari. (a) Citra asli matahari. (b) Citra matahari setelah dihilangkan pinggiran hitamnya. (c) citra biner matahari
Tabel 1 : Contoh posisi x,y piksel sunspot
No. X Y 1 1296 480 2 1302 558 3 1302 559 4 1303 558

## C. Processing
Pada tahap processing ini, data piksel letak sunspot akan di clustering menggunakan K-Means. Tujuan dilakukan clustering ini adalah untuk menentukan jumlah grup Sunspot yang ada dalam satu citra Matahari. Proses clustering dengan menggunakan K-Means ini dimulai dengan menentukan jumlah cluster (k), kemudian menentukan nilai centroid secara acak, kemudian menghitung jarak minimum dari data ke centroid dengan menggunakan Euclidean Distance , setelah itu piksel akan dikelompokkan kedalam cluster berdasarkan jarak minimum dengan centroid. Selanjutnya, hitung nilai centroid baru dengan menggunakan rata-rata dari anggota setiap cluster . Jika masih ada anggota dalam suatu cluster yang berpindah kedalam cluster lain, maka akan dihitung kembali jarak minimum ke centroid. Jika sudah tidak ada yang berpindah maka clustering selesai. Percobaan clustering pada  citra Matahari dilakukan pada 15  macam citra matahari. Hasil clustering tersebut terlihat pada Tabel 2
Tabel 2 : Hasil clustering 15 macam citra matahari No Waktu Pengambilan Citra Matahari Jumlah Cluster 1 08/06/2000 8 2 19/11/2000 8 3 30/04/2003 8 4 02/05/2003 6 5 09/08/2003 4
6 24/09/2003 4 7 21/10/2003 4 8 28/10/2003 6 9 24/12/2003 3 10 16/01/2005 3 11 10/05/2005 5 12 10/06/2005 5 13 12/09/2005 2 14 14/09/2005 1
15
19/11/2005 1
(a) (b)
Gambar 2 : (a) Hasil Clustering Pada Citra Matahari Pada Tanggal 28/10/2003. (b) Grafik
Nilai Silhouette
Pada  Gambar 2(a) merupakan hasil clustering dengan k = 6 , maka sunspot terbagi menjadi 6 kelompok, yaitu cluster1 , cluster2 , cluster3 , cluster4 , cluster5 dan cluster6.
Setelah proses clustering selesai maka akan dilakukan evaluasi clustering . Evaluasi clustering digunakan untuk mengetahui seberapa baik suatu data terkelompokkan. Pada penelitian ini menggunakan Silhouette
Coefficient untuk evaluasi clustering . Silhouette Coefficient digunakan untuk menemukan kekuatan cluster atau mengidentifikasi kualitas cluster [19] . Hasil clustering dikatakan memiliki struktur cluster yang kuat  dan berada pada cluster yang tepat jika nilai Silhouette lebih dari 0 atau positif, dan jika nilai Silhouette kurang dari 0 atau minus maka dapat dikatakan memiliki struktur cluster yang lemah dan data tersebut tidak berada pada cluster yang tepat [20].
(a) (b) Gambar 3 : (a) Hasil Clustering Pada Citra Matahari Pada Tanggal 24/09/2003. (b) Grafik Nilai Silhouette
Pada Gambar 2(b) merupakan grafik nilai Silhouette dengan k = 6. Rata-rata nilai Silhouette pada grafik tersebut sebesar 0.8520, yang dapat dikatakan hasil clustering memiliki struktur yang kuat. Akan tetapi pada grafik tersebut terdapat data pada cluster yang bernilai kurang dari 0 atau minus, yang berarti data tersebut tidak berada pada cluster yang tepat.
Pada Gambar 3(a) merupakan hasil clustering dengan k = 4 , maka sunspot terbagi menjadi 4 kelompok, yaitu cluster1 , cluster2 , cluster3 dan cluster4 .
Pada Gambar 3(b) merupakan grafik nilai Silhouette dengan k = 4. Rata-rata nilai Silhouette pada grafik tersebut sebesar 0.9381, yang dapat dikatakan hasil clustering memiliki struktur yang kuat.
(a)
(b)
Gambar 4 : (a) Hasil Clustering Pada Citra Matahari Pada Tanggal 02/05/2003. (b) Grafik
Nilai Silhouette
Pada Gambar 4(a) merupakan hasil clustering dengan k = 6 , maka sunspot terbagi menjadi 6 kelompok, yaitu cluster1 , cluster2 , cluster3 , cluster4 , cluster5 dan cluster6.
Pada Gambar 4(b) merupakan grafik nilai Silhouette dengan k = 6. Rata-rata nilai Silhouette pada grafik tersebut sebesar 0.8825, yang dapat dikatakan hasil clustering memiliki struktur yang kuat.
(a) (b)
Gambar 5 : (a) Hasil Clustering Pada Citra Matahari Pada Tanggal 21/10/2003. (b) Grafik Nilai Silhouette
Pada Gambar 5(a) merupakan hasil clustering dengan k = 4 , maka sunspot terbagi menjadi 4 kelompok, yaitu cluster1 , cluster2 , cluster3 dan cluster4 .
Pada Gambar 5(b) merupakan grafik nilai Silhouette dengan k = 4. Rata-rata nilai Silhouette pada grafik tersebut sebesar 0.4984, yang dapat dikatakan hasil clustering memiliki struktur yang lemah dan pada grafik tersebut terdapat data pada cluster yang bernilai kurang dari 0 atau minus, yang berarti data tersebut tidak berada pada cluster yang tepat.
Setelah  itu  dilakukan  perbandingan hasil clustering dengan sket sunspot LAPAN
(a) (b)
Gambar 6 : Perbandingan Hasil Clustering Sunspot Pada Citra Matahari Pada Tanggal 28/10/2003 Dengan Sket Grup Sunspot LAPAN Pada Tanggal 28/10/2003. (a) Clustering Dengan k = 6, (b) Sket Grup Sunspot LAPAN
Pada sket grup sunspot LAPAN terlihat bahwa ada 6 grup sunspot yang berlabel 1-6 yang merupakan hasil pengelompokkan oleh pakar LAPAN Watukosek.
Pada hasil clustering menggunakan K- Means dengan k  =  6 terbagi menjadi 6 grup sunspot, yaitu cluster 1 , cluster 2 , cluster 3 , cluster 4 , cluster 5 dan cluster 6. Hasil clustering terlihat bagus karena cluster 2, cluster 3, cluster 4 dan cluster 6 mengelompokkan sunspot sama seperti pada label 2,3,4, dan 6. Terlihat berbeda pada cluster 1 dan cluster 5 yang mana seharusnya cluster 1 merupakan satu grup sunspot yang besar dan cluster 5 merupakan satu grup sunspot kecil seperti pada sket grup sunspot LAPAN yang berlabel 1 dan 5. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa, jika dilihat dari banyaknya grup sunspot yang terbentuk dari hasil clustering maka clustering dengan k=6
1 2 3 4 5 6
merupakan clustering yang paling baik untuk citra sunspot pada tanggal 28/10/2003.
(a) (b)
Gambar 7 : Perbandingan Hasil Clustering Sunspot Pada Citra Matahari Pada Tanggal 24/09/2003 Dengan Sket Grup Sunspot LAPAN Pada Tanggal 24/09/2003. (a) Clustering Dengan k = 4, (b) Sket Grup Sunspot LAPAN
Pada sket grup sunspot LAPAN terlihat bahwa ada 4  grup sunspot yang berlabel 1-4 yang merupakan hasil pengelompokkan oleh pakar LAPAN Watukosek.
Pada hasil clustering menggunakan K- Means dengan k  =  4 terbagi menjadi 4  grup sunspot, yaitu cluster 1 , cluster 2 , cluster 3 dan cluster 4. Hasil clustering terlihat  kurang bagus karena berhasil mengelompokkan satu sunspot yang sama seperti hasil pengelompokkan pada sket sunspot LAPAN, yaitu cluster 2 sama seperti label 2. Terlihat berbeda pada cluster 1, cluster 3  dan cluster 4 yang mana seharusnya cluster 1  dan cluster 4 merupakan satu grup sunspot yang besar dan cluster 3 merupakan dua  grup sunspot kecil seperti pada sket grup sunspot LAPAN yang berlabel 1, 3 dan 4.

## III. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka dapat disimpulkan bahwa pengelompokkan sunspot pada citra matahari dengan menggunakan K-Means Clustering memiliki hasil yang baik, dengan nilai Silhouette
Coefficient sebesar 0.9381. Hanya saja ketika terdapat data yang berdekatan,  hasil cluster tidak sesuai dengan kelas yang sebenarnya. Maka  jika  terdapat data yang memiliki titik berdekatan  diperlukan  penentuan titik pusat cluster di tahap awal, agar lebih tepat dalam mengelompokkan.

## REFERENSI
[1] T. Colak and R. Qahwaji, “Automated Prediction of Solar Flares Using Neural Networks and Sunspots Associations,” pp. 1–9, 2007.
[2] R. E. Smolinski, Understanding The Universe .
2011.
[3] G. S. Budhi, R. Adipranata, M. Sugiarto, B. Anwar, and B. Setiahadi, “Pengelompokan Sunspot Pada Citra Digital Mahatari Menggunakan Metode Clustering DBSCAN,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2011.
[4] M. . Shea and D. . Smart, Space weather: The effect on operations in space . in Solar Terrestrial Relation: Predicting The Effects On The Near-Earth Environment, 1998.
[5] F. Guy and D. . Johnson, “Space
Environmental Impacts on DoD Operations,”
AIR FORCE Sp. Command , 2003.
[6] D. Djafer, A. Irbah, and M. Meftah, “Identification of Sunspots on Full-Disk Solar Images Using Wavelet Analysis,” Sol. Phys. , vol. 281, no. 2, pp. 863–875, 2012.
[7] R. Adipranata, G. S. Budhi, B. Setiahadi, and B. Anwar, “Segmentasi Bintik Matahari Menggunakan  Watershed,” in Konferensi Nasional Sistem dan Informatika , 2010, pp. 332–337.
[8] D. Jatikusumo, Modul Perkuliahan: Pengolahan Citra . Universitas Mercu Buana: Pusat Bahan Ajar dan eLearning, 2017.
[9] A. Z. Arifin and W. D. S. Kurniati, “Penggunaan Analisa Faktor Untuk Klasifikasi Citra Penginderaan Jauh Multispektral,” vol. 1, no. 1, 2002.
[10] D. A. Masatu, I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Penerapan Algoritma Kompresi Jpeg Dan Metode Fuzzy C-Means Pada Kompresi Citra Berbasis,” Penelit. Tek. Elektro dan Teknol.
Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 7–11, 2014.
1 2 3 4
[11] M. Sammour and Z. Othman, “An Agglomerative Hierarchical Clustering with Various Distance Measurements for Ground
Level Ozone Clustering in Putrajaya ,
Malaysia,” vol. 6, no. 6, pp. 1127–1133, 2016.
[12] B. Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran .
Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 2005.
[13] J. A. Harding, M. Shahbaz., S. Srinivas, and A. Kusiak, “Data Mining in Manufacturing,”
2006.
[14] X. Wu, “Top 10 Algorithms In Data Mining,”
2008.
[15] N. R. Apriyanti, R. A. Nugroho, and O. Soesanto, “Algortima K-Means Clustering Dalam Pengolahan Citra Digital Landsat,”
KLIK  Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 02, no. 02, pp. 1–13, 2015.
[16] A. S. Ahmar, D. Napitupulu, and R. Rahim, “Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia Using K-Means
Clustering to Cluster Provinces in Indonesia,” 2018.
[17] A. K. Dubey, U. Gupta, and S. Jain, “Comparative Study of K-means and Fuzzy C-means Algorithms on The Breast Cancer Data,” vol. 8, no. 1, pp. 18–29, 2018.
[18] I. W. A. Wijaya and A. Kusumadewi, “Penerapan Algoritma K-Means Pada
Kompresi Adaptif Citra Medis MRI,”
INFORMATIKA , vol. 11, no. 2, 2015.
[19] V. T. P. Swindiarto, R. Sarno, and D. C. R. Novitasari, “Integration of Fuzzy C-Means
Clustering and TOPSIS ( FCM-TOPSIS ) with Silhouette Analysis for Multi Criteria Parameter Data,” Int. Semin. Appl. Technol. Inf. Commun. , pp. 463–468, 2018.
[20] T. Alfina, B. Santosa, and R. Barakbah, “Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering , K-means dan Gabungan Kedu anya  dalam  Cluster  Data (  Studi  kasus :
Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS ),” vol. 1, 2012.