## Teknik Perbaikan Kualitas Citra Satelit Cuaca dengan Sataid

## Rina Candra Noor Santi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email : r_candra_ns@yahoo.com

## Abstrak
Perkembangan  zaman  yang  semakin  pesat  mendorong  keinginan  manusia  untuk  mendapatkan  informasi yang akurat menjadi sangat penting.  Dengan informasi  yang akurat, akan sangat membantu manusia menentukan kebijakan  dalam  banyak  bidang  pekerjaan.  Namun  demikian,  untuk  mendapat  informasi  secara  akurat  terhambat oleh banyak faktor, di antaranya kekurangakuratan dari hasil pada pembacaan suatu citra. Hal ini dapat disebabkan oleh  kurang  jelasnya  gambar  citra  awan  hasil  pencitraan  satelit  cuaca.  Oleh  sebab  itu,  Makalah  ini  bertujuan menemukan  salah  satu  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  penyelesaian  tersebut,  yaitu  dengan mengunakan teknologi pengolahan citra digital.
Teknologi pengolahan citra digital foto satelit cuaca berdasarkan perbaikan kualitas citra. Langkah­langkah pengolahan  citra  yang  dilakukan  pertama,    pengambilan  data  citra  satelit  dari  Stasiun  Meteorologi  Ahmad  Yani Semarang;  kedua, pemakaian teknologi program yang meliputi pengambilan citra satelit,  pemotongan citra satelit, interpolasi citra
Kata­kunci : pencitraan citra satelit cuaca.

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Perkembangan  zaman  yang  sangat  pesat saat  ini  mendorong  keinginan  manusia  untuk dapat  melakukan  kegiatan  dan  pekerjaan  dalam segala bidang kehidupan dengan lancar dan tepat waktu. Akan tetapi dalam hal ini manusia sering mengalami  hambatan  yang  dikarenakan  oleh kurang  akuratnya  hasil  analisis  cuaca  yang menjadi  salah  satu  sumber  informasi  yang digunakan  oleh  manusia  dalam  memprakirakan cuaca, agar dapat merencanakan dan melaksanakan berbagai kebijakan pekerjaan.
Kekurangakuratan  hasil  analisis  cuaca dapat  disebabkan  oleh  banyak  faktor,  salah satunya  karena  kurang  jelasnya  citra  awan  dan jumlah  awan  yang  berada  di  atas  permukaan bumi hasil pencitraan satelit cuaca sehingga sulit untuk  melakukan analisis  cuaca pada suatu kota atau  wilayah.  Untuk  itu  salah  satu  solusi  yang dapat  digunakan  adalah  penggunaan  teknologi pengolahan  citra  digital  dan    data  pengamatan jumlah  awan  untuk  membantu  melakukan analisis cuaca.

## LANDASAN

## Pengertian Citra Digital
Citra  merupakan  keluaran  suatu  sistem perekaman data dapat bersifat optik berupa foto, bersifat  analog  berupa  sinyal–sinyal  video seperti  gambar  pada  monitor  televisi  atau bersifat  digital  yang  dapat  langsung  disimpan pada  suatu  pita  magnetik.  Menurut  presisi  yang digunakan untuk menyatakan titik­titik koordinat  pada  kawasan  waktu  atau  bidang  dan untuk  menyatakan  nilai  keabuan  atau  warna suatu  citra,  maka  secara  teoritis  citra  dapat dikelompokkan  menjadi  empat  kelas citra, yaitu cara  kontinu­kontinu,  kontinu­diskret,  diskret­ kontinu,  dan  diskret­diskret  dimana  label pertama  menyatakan  presisi  dari  titik–titik koordinat  pada  bidang  citra  sedangkan  label kedua  menyatakan  presisi  nilai  keabuan  atau warna.  Kontinu  dinyatakan  dengan  presisi  tak hingga,  sedangkan  diskret  dinyatakan  dengan presisi angka berhingga.
Pada  komputer  digital  bekerja  dengan angka presisi berhingga dengan  demikian  hanya citra dari kelas diskret­diskret yang dapat diolah dengan  komputer;  citra  dari  kelas  tersebut  lebih
dikenal  sebagai  citra  digital,  citra  digital merupakan  suatu  larik  dua  dimensi  atau  suatu matriks  yang  elemen­elemennya  menyatakan tingkat  keabuan  dari  elemen  gambar.  Jadi informasi  yang  terkandung  bersifat  diskret, namun citra digital tidak selalu  merupakan hasil langsung  data  rekaman  suatu  sistem.  Kadang­ kadang  hasil  rekaman  data  bersifat  kontinu seperti gambar pada monitor televisi, foto, sinar, dan  lain  sebagainya.  Dengan  demikian  untuk mendapatkan suatu citra digital diperlukan suatu proses konversi, sehingga citra tersebut selanjutnya  dapat  diproses  dengan  komputer. Untuk  mengubah  citra  yang  bersifat  kontinu menjadi citra digital diperlukan proses pembuatan kisi­kisi arah horisontal dan vertikal, sehingga  diperoleh  gambar  dalam  bentuk  larik dua  dimensi.  Proses  tersebut  dikenal  sebagai proses  digitalisasi  atau  pencuplikan  ( sampling ). Pada  elemen  larik  tersebut  dikenal  sebagai elemen  gambar  atau  piksel.  Pembagian  suatu gambar  menjadi  sejumlah  piksel  dengan  ukuran titik  ini  akan  menentukan  resolusi  spasial  yang diperoleh,  yang  berarti  semakin  kecil  ukuran pikselnya  maka  semakin  halus  gambar  yang diperoleh  karena  informasi  yang  hilang  akibat pengelompokan  tingkat  keabuan  pada  proses pembuatan kisi­  kisi akan semakin  kecil. Proses yang  diperlukan  selanjutnya  dalam  konversi tersebut  diatas  adalah  proses  kuantisasi.  Dalam proses  ini  tingkat  keabuan  setiap  piksel dinyatakan  dengan  suatu  harga integer .  Batas­ batas harga integer atau besarnya daerah tingkat keabuan  yang  digunakan  untuk  menyatakan tingkat keabuan piksel akan menentukan resolusi kecerahan  dari  gambar  yang  diperoleh.  Kalau digunakan 3­bit untuk menyimpan harga integer tersebut,          maka  akan  diperoleh  sebanyak  8 tingkat  keabuan.  Semakin  besar  jumlah  tingkat keabuan  yang  digunakan  makin  baik  gambar yang  akan  diperoleh,  karena  kontinuitas  dari tingkat  keabuan  akan  semakin  tinggi  sehingga mendekati citra aslinya.
Seluruh  tahapan  proses  konversi  di  atas dikenal  sebagai  konversi  analog  ke  digital  yang biasanya  akan  menyimpan  hasil  prosesnya  pada memori  citra.  Sebaliknya  sebagai  hasil  suatu proses  pengolahan  citra  digital,  kadang­kadang perlu  pengeluaran  gambar  dari  memori  citra kebentuk peragaan pada monitor televisi atau ke
bentuk cetak foto. Proses  konversi kebalikan ini dikenal sebagai konversi digital ke analog.
Citra  monokrom  atau  citra  hitam  putih merupakan  citra  satu  kanal,  dengan  citra  f(x,y) merupakan fungsi tingkat keabuan dari hitam ke putih:  x  adalah  variabel  baris  atau  garis  jelajah dan y adalah variabel kolom atau posisi piksel di garis  jelajah.  Sebaliknya  citra  berwarna  dikenal juga dengan citra multi spektral, yaitu umumnya citra biasanya dinyatakan dengan tiga komponen warna: merah, hijau, dan biru.

## Sistem Penangkap Citra Digital
Citra  Digital  dapat  diperoleh  secara automatis  dari  sitem  penangkap  citra  digital ( digital  image  acquisition  system atau digitizer ) yang melakukan penjelajahan citra dan membentuk  suatu  matriks  dimana  elemen­ elemennya  menyatakan  nilai  intensitas  cahaya pada  suatu  himpunan  diskret  dari  titik­titik. Sistem tersebut  merupakan bagian terdepan  dari suatu  sistem  pengolah  citra.  Sistem  penangkap citra  digital  sendiri  terdiri  dari  tiga  komponen dasar,  yaitu:  pengindera  citra  yang  bekerja sebagai  pengukur  intensitas  cahaya,  perangkat penjelajah yang  bertugas  merekam  hasil pengukuran intensitas pada seluruh bagian citra, dan  pengubah  analog  ke  digital  yang  mengubah harga  kontinu  menjadi  harga  diskret  sehingga dapat  diproses  dengan  komputer.  Diagram sistem    penangkapan  citra  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1.  Diagram sistem penangkap citra
Citra  f(x,y)  disimpan  dalam  memori komputer  atau  penyimpan  bingkai  citra  dalam bentuk larik  N X M dari sampel diskret dengan jarak sama sebagai berikut:
) 1 , 1 ( ... ) 1 , ( ) 0 , ( ... ) 1 , 1 ( ... ) 1 , 1 ( ) 0 , 1 ( ) 1 , 0 ( ... ) 1 , 0 ( ) 0 , 0 (
) , ( - - - - = M N f N f N f M f f f M f f f y x f

## Gambar 2.  Larik dari elemen gambar atau piksel
Setiap  elemen  dari  larik  pada  Gambar  2. disebut  sebagai  elemen  citra  atau  piksel,  yang merupakan  suatu  daerah  persegi  empat  kecil dengan ukuran tertentu; ukuran piksel  ini sering disebut sebagai resolusi piksel.

## Definisi Pengolahan Citra Digital
Ada  tiga  bidang  studi  utama  yang menangani  pengolahan  data  berbentuk  gambar atau  citra  yaitu:  grafika  komputer,  pengolahan citra,  dan  pengenalan  pola.  Karena  pengenalan pola  sering  merupakan  juga  bagian  dari pengolahan  citra  seperti  misalnya  pada  proses klasifikasi  maka  pembedaan  tiga  bidang  studi tersebut  berubah  menjadi:  grafika  komputer, pengolahan  citra,  dan  visi  komputer,  dimana pengenalan pola menjadi bagian dari pengolahan citra dan juga bagian dari visi komputer.
Pengolahan citra merupakan proses pengolahan  dan  analisis  citra  yang  banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai  ciri  data  masukan  dan  informasi keluaran yang berbentuk citra. Dalam kenyataannya, batas antara ketiga bidang studi di atas  sulit  untuk  ditentukan.  Sebagai  contoh, dalam proses pembuatan film animasi, objek dan proses  animasinya  diciptakan  dengan  teknik grafika  komputer  sedangkan  pembuatan  latar belakangnya  dapat  dilakukan  dengan  teknik pengolahan  citra.  Di  sini  latar  belakang  gambar dapat dibuat secara sederhana melalui kombinasi proses digitisasi  suatu  foto dan  proses perbesaran  atau  penggulungan  atau  dapat  pula dengan  teknik  yang  lebih  rumit  seperti pembuatan fraktal dan tekstur. Pembauran antara penggunaan teknik pengolahan  citra dan  grafika
komputer  juga  dapat  dilihat  pada  proses penggabungan  peta  tematik  dan  peta  kontur. Contoh lain, pada proses pengenalan objek yang terkandung  pada  suatu  citra;  dimana  proses segmentasi  yang  diperlukan  merupakan  bagian dari  teknik  pengolahan  citra  dan  proses pengenalan  objeknya  merupakan  bagian  dari teknik visi komputer.
Istilah  pengolahan  citra  digital  secara umum  didefinisikan  sebagai  pemrosesan  citra dua  dimensi  dengan  komputer.  Dalam  definisi yang  lebih  luas  pengolahan  citra  digital  juga mencakup semua data dua dimensi. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit­bit tertentu.

## Pixel
Supaya  citra  dapat  diolah  oleh  sebuah komputer  digital,  maka  sebuah  citra  harus disimpan  pada  format  yang  dapat  diolah  oleh sebuah  program  komputer.  Cara  yang  paling praktis  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan membagai  citra  menjadi  sekumpulan  sel­sel diskret, yang disebut piksel.
Pada  umumnya  sebuah  citra  dibagi menjadi kisi­kisi persegi, sehingga piksel sendiri adalah  sebuah  kisi­kisi  persegi  yang  kecil. Selanjutnya  setiap  piksel  diberi  nilai  yang menyatakan  warna  atau  menyatakan  tingkat kecerahan piksel yang bersangkutan, yang sering disebut dengan intensitas piksel.

## Citra Keabuan
Citra aras keabuan adalah citra yang hanya menggunakan  warna  yang  merupakan  tingkatan warna  abu­abu.  Warna  abu­abu  adalah  satu­ satunya  warna  pada  ruang  RGB  dengan komponen  merah,  hijau,  dan  biru  mempunyai intensitas yang sama. Pada citra beraras keabuan hanya  perlu  menyatakan  nilai  intensitas  untuk tiap piksel sebagai nilai tunggal, sedangkan pada citra  berwarna  perlu  tiga  nilai  intensitas  untuk tiap pikselnya.
Intensitas  citra  beraras  keabuan  disimpan sebagai integer 8 bit sehingga  memberikan 2 8 = 256  tingkat  keabuan  dari  warna  hitam  sampai warna putih. Dengan menggunakan pola 8 bit ini citra  beraras  keabuan  membutuhkan  ruang memori, disk , dan  waktu pengolahan  yang  lebih sedikit  daripada  citra  berwarna  (RGB).  Pada
Gambar  3.  diperlihatkan  visualisasi  256  aras keabuan.

## Gambar 3. Visualisasi 256 aras keabuan

## Histogram
Histogram  adalah  suatu  grafik  yang menunjukkan  berapa  besar  jumlah  piksel  dari citra  memiliki  suatu  tingkat  keabuan  tertentu. Gambar  4.  menunjukkan  contoh  histogram  dari sebuah citra.
Gambar 4.  Citra dan histogramnya
Tinggi  dari  histogram  pada  titik  tertentu menunjukkan  jumlah  piksel    atau  daerah  dari citra yang mempunyai tingkat keabuan tersebut.

## Citra Warna Berindeks
Jumlah  memori  yang  dibutuhkan  untuk format  citra  warna true  color adalah  tiga  kali jumlah  titik  yang  ada  dalam  citra  yang  ditinjau. Di lain pihak,  kebanyakan kasus, jumlah warna yang  ada  dalam  suatu  citra  terkadang  sangat terbatas  (jauh  di  bawah  16  juta  kemungkinan warna  yang  ada),  karena  banyaknya  warna dalam  sebuah  citra  tidak  mungkin  melebihi banyaknya  titik  dalam  citra  itu  sendiri.  Untuk kasus tersebut, disediakan format citra berindeks. Pada format ini, informasi setiap titik merupakan  indeks  dari  suatu  tabel  yang  berisi informasi warna yang tersedia, yang disebut peta warna ( color map ).
Jumlah  bit  yang  dibutuhkan  oleh  setiap titik  pada  citra  bergantung  pada  jumlah  warna yang tersedia dalam peta warna. Sebagai contoh, untuk  peta  berukuran  16  warna,  setiap  titik mebutuhkan 4 bit, dan untuk peta berukuran 256 warna,  setiap  titik  membutuhkan  8  bit  atau  1 byte .  Peta  warna  merupakan  bagian  dari  citra berindeks, sehingga pada saat penyimpanan citra ini  ke  dalam  file,  informasi  peta  warna  juga harus  disertakan.  Keuntungan  pemakaian  peta warna ini adalah dapat dengan cepat memanipulasi  warna  tanpa  harus  mengubah informasi  pada  setiap  titik  dalam  citra. Keuntungan  lainnya  adalah  besarnya  data  yang diperlukan untuk menyimpan citra ini lebih kecil dibandingkan  dengan  citra  warna true  color . Gambar  5  berikut  ini  menunjukkan  contoh  citra warna berindeks 4 bit 16 warna.
Gambar 5. Citra warna berindeks 4 bit 16 warna Tahapan­tahapan  proses  pengolahan  citra  satelit adalah sebagai berikut.

## 1.  Koreksi Geometris
Akibat  gerak  sapuan  penjelajah  dari satelit,  gerak  putaran  bumi,  dan  bentuk permukaan  bumi  yang  bulat,  maka  data  yang direkam  mengalami  distorsi  geometris  sehingga harus  dikoreksi.  Distorsi  geometris  tersebut dapat  terjadi  dalam  bentuk  pergeseran  daerah yang  diamati,  perubahan  luas  daerah  yang diamati,  perubahan  arah  daerah  yang  diamati, dan  bisa  juga  dalam  bentuk  distorsi  lain  yang sifatnya  tidak  linear.  Terhadap  citra  yang mengalami gangguan bentuk distorsi yang linear biasanya dilakukan  koreksi dengan transformasi dua  dimensi  seperti  translasi,  skala,  dan  rotasi, sedangkan  bentuk  distorsi  yang  tidak  linear, koreksi biasanya dilakukan dengan menggunakan  titik­titik  kontrol  dan  teknik interpolasi. Citra hasil rekaman sistem penginderaan  jauh  dengan  satelit  Landsat  MSS biasanya  mengalami  kemiringan  sekitar  13 derajat  dalam  arah  jarum  jam  atau  347  derajat berlawanan arah jarum jam. Untuk
mengatasinya dilakukan dengan koreksi
geometris dengan teknik rotasi.
2.  Peningkatan Mutu Citra
Pada aplikasi penginderaan jauh peningkatan  mutu citra sering  dilakukan dengan cara  penapisan,  baik  menggunakan  tapis frekuensi  rendah  maupun  tapis  frekuensi  tinggi. Tapis  frekuensi  rendah  digunakan  untuk menghilangkan distorsi yang bersifat garis, yang terjadi pada kerusakan detektor sensor. Sedangkan  tapis  frekuensi  tinggi  digunakan untuk  memperjelas  daerah­daerah  yang  bersifat garis,  misalnya  garis­garis  batas  antara  daerah permukaan bumi yang bersifat air dengan daerah permukaan bumi yang bersifat daratan.
3.  Reduksi data
Keempat  buah  hasil  rekaman  sistem penginderaan  jauh  dengan  satelit  mengandung informasi  yang  banyak  keserupaannya  antara satu  dengan  yang  lainnya.  Untuk  menghemat waktu proses dan menghemat tempat penyimpanan  data,  biasanya  dari  proses  empat citra  tersebut  direduksi  menjadi  hanya  proses dua buah citra saja. Cara yang paling mudah dan paling  cepat  adalah  dengan  mengambil  hanya satu citra dari kanal kelihatan dan satu citra dari kanal inframerah.
4.  Klasifikasi dan Segmentasi citra
Proses  yang  biasanya  diperlukan  untuk mendapatkan  hasil  akhir  analisis  citra  satelit adalah pembuatan peta tematik, yaitu peta suatu daerah  bumi  yang  menunjukan  klasifikasi  atau kategori  objek  yang  dikaitkan  dengan  lokasinya pada  permukaan  bumi.  Proses  klasifikasi  ini dapat  dilakukan  secara terbimbing  yaitu  dengan menggunakan  data  referensi,  ataupun  secara tidak terbimbing yang dilakukan hanya berdasarkan  informasi  dari  citra  yang  dianalisis tanpa menggunakan informasi tambahan lainnya.  Klasifikasi  citra  dapat  dilakukan  baik berdasarkan  wilayah  objek  maupun  per  piksel, pengklasifikasian  wilayah  bekerja  baik  untuk daerah­daerah homogen sedangkan untuk daerah­daerah  yang  tidak  homogen  akan  lebih baik jika digunakan pengklasifikasian piksel.
5.  Kombinasi Peta
Untuk  kepentingan  pembuatan  rencana pengaturan  dan  pemantauan  sumber­sumber
daya  alam  biasanya  diperlukan  informasi gabungan  beberapa  peta  tematik;  misalnya pencarian  suatu  daerah  transmigrasi,  dapat dilakukan  dengan  mengamati  informasi  terpadu dari  peta  tanah,  vegetasi,  sumber  air,  tata  guna tanah, dan geologi. Contoh citra hasil penginderaan  jauh  dengan  menggunakan  satelit cuaca.

## Gambar 6. Contoh citra hasil penginderaan jauh

## KEBUTUHAN SISTEM
Dalam  perancangan  pembuatan  program ini  kebutuhan  sistem  yang  diperlukan  untuk pengolahan  suatu  citra  berdasarkan  perbaikan kualitas indeks warna citra satelit tersebut.

## Data Pendukung
Data  pendukung  yang  diperlukan  dalam perancangan  pembuatan  program  diperoleh  dari hasil  foto  satelit  yang  ada.  Data  pendukung tersebut adalah citra peta dunia yang berasal dari foto satelit, digunakan sebagai sumber informasi suatu citra.
Data pendukung tersebut selanjutnya akan dijadikan  sebagai  acuan  dalam  perancangan pembuatan  program  yang  digunakan  untuk pengolahan  suatu  citra  berdasarkan  perbaikan kualitas indeks warna citra satelit.

## Perangkat  Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah program  SATAID  yang  bekerja  dalam  sistem operasi Windows.

## Implementasi
Implementasi  program  SATAID  adalah sebagai berikut :

## 1.  Pengambilan Citra
Citra  yang  diolah  adalah  citra  digital peta  dunia  berindek  dengan  jumlah  indeks  4  bit 16  warna,  ukuran  piksel  480  ×  680  dan  berkas penyimpanan berekstensi *.png . Citra peta dunia berekstensi *.png selanjutnya  dibaca  dengan perintah :
%========================================= % Pengambilan Citra % ======================================== % Ambil gambar [nama_file, nama_path] = uigetfile(...
{'*.png;  *.bmp','Gambar  Peta  (*.png;  *.bmp)'},'File Selector');
if isequal(nama_file,0)|isequal(nama_path,0) return
end ambil = 1; f = fullfile(nama_path,nama_file);
% Baca gambar [gb cmap] = imread(f);
% Tampilkan citra peta dunia figure(1); imshow(gb,cmap); title('Gambar Asli');
Perangkat  lunak  ini  dirancang  agar pemakai  dapat  memilih  atau  mencari  citra  peta dunia  berekstensi *.png yang telah tersimpan  di dalam  komputer  dengan  mengambil  alamat  file citra  peta  dunia,  kemudian  membaca  isi  alamat file citra peta dunia dan selanjutnya menampilkan  citra  peta  dunia  yang  dipilih tersebut.  Fungsi  yang  digunakan  untuk  memilih citra  yang  disediakan  adalah  fungsi Ambil Gambar .
2.  Pemotongan ( cropping ) Citra
Pada  Makalah  ini  analisis  cuaca  hanya dilakukan  pada  wilayah  Indonesia  saja,  oleh karena itu perlu dilakukan pemotongan citra peta dunia  dengan  tujuan  mengambil  citra  peta Indonesia, kemudian diperbesar untuk memperjelas dan mempermudah dalam penentuan  kota  atau  wilayah  lain  dalam  peta Indonesia. Pemotongan citra ( cropping ) tersebut menggunakan perintah : % ======================================== % Pemotongan ( cropping ) citra % ========================================
% Pemotongan citra peta dunia
[gb cmap] = imread(f); dc2 = [120 180 279 105]; gb2 = imcrop(gb,dc2);
Citra  peta  dunia  yang  berukuran  480  × 640 piksel dengan jumlah indeks 4 bit 16 warna dengan  berekstensi *.png dipotong  untuk mendapatkan citra peta Indonesia dengan ukuran 106  ×  280  piksel  dan  jumlah  indeks  4  bit  16 warna  dengan  berekstensi *.png juga.  Fungsi yang  digunakan  untuk  melakukan  pemotongan citra  yang  disediakan  adalah  fungsi Potong Gambar .

## 3.  Interpolasi Citra
Interpolasi citra pada citra peta Indonesia hasil pemotongan ( cropping ) dari citra peta  dunia  bertujuan  untuk  menghilangkan warna garis putih pada citra peta Indonesia. Hal ini  disebabkan  oleh  warna  putih  pada  citra  peta Indonesia  hanya  digunakan  sebagai  batas wilayah  pulau­pulau  yang  ada  di  peta  Indonesia serta  sebagai  garis  lintang  dan  garis  bujur  saja. Warna  putih  tidak  mempunyai  makna  dalam analisis  cuaca,  sehingga  dapat  digunakan sebagai  penanda  agar  dapat  memperjelas  posisi kota  atau  lokasi  lain  yang  dipilih  untuk  analisis cuaca.  Interpolasi  citra  tersebut  menggunakan perintah:
% ========================================
% Interpolasi citra % ========================================
function f=buangbatas(M,v) % M = Matriks data % v = index warna batas [x y] = size(M); for i=1:x for j=1:y w = M(i,j); % Jika warna sesuai warna batas if w==v d=1;
A(d)=w; for m=­2:2
for n=­2:2
x1 = i+m;
y1 = j+n;
if (x1<1) x1=1; end if (y1<1)
y1=1; end if (x1>x)
x1=x;
end if (y1>y)
y1=y; end if M(x1,y1)~=v
A(d)=M(x1,y1);
d=d+1;
end end end
wa=sort(A);
[xw yw]= size(wa); w=wa(round(yw/2));
clear A d;
end f(i,j)=w;
end end %  Lakukan  proses  interpolasi  dengan  membuang  warna putih,
% garis lintang, garis bujur, dan gambar peta gb3 = buangbatas(gb2,15); gb4 = gb3;
Interpolasi  citra  pada  citra  peta  Indonesia akan  membuat  warna  putih  yang  digunakan sebagai  batas  wilayah  pulau­pulau  yang  ada  di Indonesia  serta  sebagai  garis  lintang  dan  garis bujur  dapat  dihilangkan,  untuk  selanjutnya warna  putih  akan  dijadikan  sebagai  penanda posisi  kota  atau  lokasi  lain  yang  dipilih  untuk menganalisis  cuaca.  Fungsi  yang  digunakan untuk melakukan interpolasi citra yang disediakan adalah fungsi Interpolasi Gambar .
Program yang digunakan adalah SATAID, dapat langsung dijalankan lewat jendela perintah ( Command window ) dengan Tampilannya adalah jendela awal program seperti ditunjukkan pada Gambar 7 dibawah ini :
Gambar 7. Tampilan program sataid Jika ditekan tombol Menu , maka program akan  menampilkan  jendela  utama  yang  berisi program pemanggilan file atau data.
Tombol pada  sebelah  kanan  atas digunakan untuk menutup jendela awal program. Jendela utama program merupakan jendela utama dimana perintah­perintah utama dilaksanakan.  Pada  jendela  ini  pengolahan  citra yang  dilakukan  meliputi  pengambilan  citra  peta dunia,  pemotongan  citra  peta  dunia,  interpolasi citra  hasil  pemotongan  hingga  penampilan  hasil pengolahan citra tersebut.
Tampilan  pada  jendela  utama  memiliki beberapa  menu  utama.  Berikut  langlah­langkah dalam menjalankan program :
Setelah  jendela  utama  program  dapat ditampilan, maka langkah selanjutnya melakukan pengambilan citra peta dunia dengan ekstensi data(“Z”.”W”) yang  tersimpan  di  file data sesuai dengan  tanggal dan waktu pengambilan data dengan  mengklik Register à files pada  menu  utama.  Dari  citra  peta  dunia yang  dipilih  dan  kemudian  akan  ditampilkan pada jendela menu utama.
1.  Pemotongan  ( cropping )  citra  dilakukan dengan  mengklik  tombol Zoom yang terletak  pada jendela  kanan  atas pada menu utama, dengan tujuan untuk mendapatkan lokasi citra yang kita kehendaki. Citra hasil pemotongan selanjutnya  akan  ditampilkan  pada  jendela utama program tersebut. 2.  Interpolasi citra dilakukan dengan menghilangkan  tanda  centang  pada  kotak
Grid  dan  Coast pada  jendela  menu  utama, dengan  tujuan  untuk  menghilangkan  garis warna  pada  citra  hasil  pemotongan  yang hanya  sebagai  batas  wilayah  pulau­pulau serta  sebagai  garis  lintang  dan  garis  bujur saja.
3.  Apabila  diperlukan  adanya  histogram  dari citra  yang  diolah,  dapat  diklik  tombol Histogram pada  menu  utama,  histogram yang  tertampil  adalah  histogram  citra  untuk lokasi  yang  kita  kehendaki  missal  dari  hasil pemotongan  dan citra hasil interpolasi.
4.  Setelah proses selesai dan diinginkan keluar dari  menu  utama  dapat  diklik Register  ­­> Quit ,  maka  secara  automatis  menu  utama akan menutup dan  selesai.

## Pengambilan Citra
Pengambialan  citra  dengan  cara  dengan cara  mengisi Tanggal,  Bulan,  Tahun dan Jam sert a  Image yang  dikehendaki  lewat  program LRITPAL  SATAID,  yang  tampilannya  seperti pada gambar 8 dibawah ini :
Gambar 8. Seting tanggal untuk pengambilan citra
Dan Data yang dihasilkan tampilannya seperti pada gambar 9 dibawah ini :

## Gambar 9. Data hasil pengambilan gambar

## Pemotongan Citra
Pemotongan  citra  dapat  dilakukan  jika citra  peta  dunia  telah  dibuka  dan  ditampilkan. Proses  pemotongan  pada  citra  peta  dunia  untuk mendapatkan citra yang kita kehendaki ditunjukkan pada Gambar 10 dibawah ini :
Gambar 10. Pemotongan citra 1

## Gambar 11. Pemotongan Citra 1

## Interpolasi Citra
Interpolasi  citra  hasil  pemotongan ( cropping )  dari  citra  peta  dunia  bertujuan  untuk menghilangkan  warna  garis  sebagai  batas wilayah  pulau­pulau  dan  sebagai  garis  lintang dan garis bujur saja.
Contoh  citra  hasil  interpolasi  suatu  citra ditunjukkan pada Gambar 12 dibawah ini :

## Gambar 12. Contoh citra hasil interpolasi

## Histogram
Histogram yang tertampil adalah histogram citra untuk lokasi yang kita kehendaki missal  dari  hasil  pemotongan    dan  citra  hasil interpolasi.
Contoh gambar histogram dari suatu citra seperti dibawah ini :

## Gambar 13. Contoh histogram dari sebuah citra

## DAFTAR PUSTAKA
Achmad, B. dan  Fardausy,  K., Teknik Pengolahan Citra Digital , Ardi
Publishing, Yogyakarta, 2005.
Edwin  Zaniar  Putra,  Pemanfaatan  Himpunan Dalam  Seleksi  Citra  Digital,  Program Studi  Teknik  Informatika,  STEI,  ITB Bandung.
Munir,  Rinaldi, Pengolahan  Citra  Digital dengan Pendekatan Algoritmik , Informatika, Bandung, 2004.
Program Manual SATAID ( Satelite  Animation And  Identification  Diagnoses),    Pelatihan SATAID,  Hotel  Num  Centre  Jakarta, 2007.