## METODE NILAI JARAK GUNA KESAMAAN ATAU KEMIRIPAN CIRI SUATU CITRA (KASUS DETEKSI AWAN CUMULONIMBUS MENGGUNAKAN  PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS)

## Dwi Nugraheny
Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Jalan Janti Blok R Lanud Adisutjipto, Yogyakarta henynug@gmail.com

## Abstract
One commonality or similarity matching phase characteristics o f an image is by using the  method o f distance  measurement. Distance  is an  important aspect in  the  development o f methods  o f grouping and regression. Before  the grouping o f data  or  object to  the  detection process, first  determined  the  size  o f the proximity  distance  between  data  elements.  In  this study,  there  will be  a comparison  o f several methods  including distance  measurement using Euclidean  distance,  Manhattan/  City  Block  Distance,  Mahalanobis  which  will  be implemented  in  the  case  o f  Cumulonimbus  image  clouds  detection  using  Principal Component Analysis  (PCA).  The  average percentage  o f accuracy  o f image  similarity  value Cumulonimbus clouds using the Euclidean distance method was 93 percent and the distance Manhattan/ City Block Distance  is  90 percent,  while  the Mahalanobis distance  method was 50 percent.
Keywords: Similarity,  Cumulonimbus,  Euclidean, Manhattan, Mahalanobis,  PCA

## Abstrak
Salah  satu tahap  pencocokan  kesamaan  ataupun  kemiripan  ciri-ciri  suatu  citra  adalah dengan  menggunakan  metode  pengukuran  jarak.  Jarak  merupakan  aspek  penting  dalam pengembangan metode pengelompokan maupun regresi. Sebelum dilakukan pengelompokkan  data  atau  objek  untuk  proses  deteksi,  terlebih  dahulu  ditentukan  ukuran jarak  kedekatan  antar  elemen  data.  Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  perbandingan  dari beberapa  metode pengukuran  jarak diantaranya  menggunakan  jarak Euclidean, Manhattan/City  Block Distance , Mahalanobis yang  akan  di  implementasikan  pada  deteksi citra  awan Cumulonimbus menggunakan Principal  Component Analysis (PCA).  Hasil  rata- rata  persentase  keakuratan  nilai  kemiripan  citra  awan Cumulonimbus menggunakan  metode jarak Euclidean adalah 93  persen dan jarak Manhattan/City Block Distance adalah 90 persen, sedangkan metode jarak Mahalanobis adalah 50 persen.
Kata kunci: Kemiripan, Cumulonimbus,  Euclidean, Manhattan, Mahalanobis , PCA.

## 1. Pendahuluan
Perhitungan nilai  kesamaan  suatu  citra merupakan  salah  satu  komponen  esensial  dari hasil  proses  suatu  algoritma  ataupun  metode  untuk  mencocokkan  antara  citra  hasil training
dengan  citra  baru  sebagai  pembanding.  Keakuratan  perhitungan  nilai  kesamaan/  kemiripan sangat  menentukan  apakah  citra  hasil  proses training dari  suatu  algoritma  memiliki  ciri-ciri kesamaan  ataupun  kemiripan  dengan  citra  baru  sebagai  pembanding.  Proses  pencocokan kesamaan ataupun kemiripan ciri-ciri  suatu citra tersebut salah satunya dengan menggunakan metode  pengukuran  jarak.  Jarak  merupakan  aspek  penting  dalam  pengembangan  metode pengelompokan  maupun  regresi.  Sebelum  dilakukan pengelompokkan  data  atau  objek untuk proses deteksi, terlebih dahulu ditentukan ukuran jarak kedekatan antar elemen data.
Beberapa  metode  pengukuran  jarak  dalam  mengukur  tingkat  kesamaan (similarity) atau  kemiripan  suatu  citra diantaranya menggunakan jarak Euclidean, Manhattan/City Block Distance,  Mahalanobis,  Correlation,  Angle-based,  Squarred  Euclidean. Sehingga  pada akhirnya  akan  dibandingkan  jarak  manakah  yang  memiliki  tingkat  kesamaan  ataupun kemiripan paling tinggi untuk suatu citra.
Principal Component Analysis (PCA)  adalah  suatu teknik handal  untuk mengekstrasi struktur  dari  suatu  set  data  dengan  dimensi  yang  cukup  banyak  (Budi  Santosa,  2007).  PCA dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  proses-proses  citra  digital  sebagai  salah  satu  bentuk data.  PCA mampu mendapatkan pola suatu data sehingga dapat digunakan untuk mengetahui kemiripan atau perbedaan dengan data yang lain (Smith I Lindsay, 2002)
Berdasarkan uaraian tersebut di  atas,  pada penelitian ini  akan dilakukan perbandingan beberapa  metode  jarak  antar  vektor  dan  di  implementasikan  menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk membangun model deteksi  citra awan Cumulonimbus.

## 2. Tinjauan Pustaka dan  Landasan  Teori

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Bajwa  I.S, dkk, (2009), melakukan  penelitian dalam  jurnalnya  tentang pengklasifikasian gambar berdasarkan fitur-fitur utamanya menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA).  Pada  penelitian  ini  pengklasifikasian  dilakukan  pada  gambar awan  untuk  mengidentifikasikan  jenis-jenis  awan  dengan  harapan  diperoleh  tingkat keakuratan yang lebih baik.  Sistem  didesain  dengan membaca fitur-fitur berasal  dari  gambar grayscale untuk membuat Imagespace
Dwi  Nugraheny  (2010),  dalam  makalah Deteksi  Awan Cumulonimbus menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA),  menjelaskan  bahwa  Model  deteksi  awan Cumulonimbus  (Cb) menggunakan  PCA  melalui  tahap  ekstraksi  fitur  awan (training) dan tahap  deteksi (recognition). Tahap  ekstraksi  fitur  awan  membangun  vektor baris  citra  awan sampai  diperoleh eigenclouds. Adapaun  metode  jarak  antar  vektor  yang  digunakan  adalah jarak Euclidean.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  beberapa  metode  jarak  selain Euclidean untuk melihat  perbandingan  nilai  keakuratan  kemiripan  citra Cumulonimbus hasil training dengan citra awan lain ataupun sebagai citra awan Cumulonimbus.

## 2.2 Landasan Teori

## 2.2.2. Similarity Measurement
Similarity  Measurement adalah  proses  pengukuran  kemiripan  suatu  objek  terhadap objek  acuan.  Dalam Similarity Measurement akan  dilakukan  pengukuran jarak (distance), di mana semakin meningkat jarak (distance) antara dua objek,  maka semakin berbeda dua objek tersebut, distance biasanya adalah ukuran dari ketidakmiripan (Rencher, A.  C., 2002)

## 2.2.3. Beberapa Metode Perhitungan Kesamaan atau Kemiripan Citra
Beberapa  metode  perhitungan  kesamaan  atau  kemiripan  citra  yang  biasa  disebut dengan  jarak  merupakan  aspek  penting  dalam  pengembangan  metode  pengelompokan maupun  regresi.  Sebelum  dilakukan  pengelompokkan  data  atau  objek  untuk  dideteksi, terlebih dahulu ditentukan ukuran jarak kedekatan antar elemen data.
- Jarak Euclidean  (Euclidean distance)
Metode Euclidean membandingkan jarak minimum image pengujian (testing), dengan database image pelatihan (training). Jarak euclidean dari  dua vektor x dan y dihitung dengan Persamaan  1:
d ( x ,  y ) =  ( ^ ^ (x i  -  y  )2 J (1)
Semakin  kecil nilai d (x, y ), maka  semakin  mirip  kedua  vektor  yang dicocokkan/dibandingkan.  Sebaliknya  semakin  besar  nilai d (x, y)  maka  semakin  berbeda kedua vektor yang dicocokkan (Budi  Santosa,  2007).
- Jarak Manhattan  (Manhattan Distance )
Merupakan  salah  satu  pengukuran  yang  paling  banyak  digunakan  meliputi penggantian  perbedaan  kuadrat  dengan  menjumlahkan  perbedaan  absolute  dari  variabel­ variabel.  Prosedur  ini  disebut  blok  absolute  atau  lebih  dikenal  dengan city  block  distance (lihat Persamaan 2).
n d (- y ) = L p  = i(x y ) = ^ | | xi  - y.\\ ( 2 ) i - Jarak Mahalanobis (Mahalanobis Distance )
Penghitungan  jarak Mahalanobis ini  didasarkan  pada  korelasi  antara  variabel  dan dengan  pola  yang  berbeda  dapat  diidentifikasi  dan  dianalisis  berdasarkan  titik  referensinya (lihat Persamaan 3).
n d (x y)=-X zxyi ( 3 )
i Di mana nilai Z j = 2 a =
X i bergantung pada besarnya eigenvalues.

## 2.2.4. Principal  Component  Analysis  (PCA)
Principal Component Analysis (PCA)  adalah  suatu teknik handal  untuk mengekstrasi struktur  dari  suatu  set  data  dengan  dimensi  yang  cukup  banyak  (Budi  Santosa,  2007).  PCA dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  proses-proses  citra  digital  sebagai  salah  satu  bentuk data.  PCA mampu mendapatkan pola suatu data sehingga dapat digunakan untuk mengetahui kemiripan  atau  perbedaan  dengan  data  yang  lain  (Smith  I  Lindsay,  2002)  Pada  dasarnya algoritma Principal  Component  Analysis (PCA)  digunakan  untuk  menghitung  perbedaan antara  dua  vektor  citra  dalam eigenspace (adalah  suatu  ekstraksi  fitur  dan  teknik  reduksi dimensi yang optimal jika dipandang dari  sudut pandang teori  informasi.  Ide dasarnya adalah menentukan komponen utama dari  serangkaian citra yang mengumpul  membentuk suatu arah
menurut  varian  maksimumnya,  maka  dimensi-dimensi  yang  berkontribusi  tersebutlah  yang dipertahankan  dan  sisanya  disingkirkan  untuk  tahap  pemrosesan  berikutnya  (Mudrova  M, dkk., 2002).

## 2.2.5. Jenis-Jenis Awan Udara Naik
Jenis awan ini terletak pada ketinggian antara 500-1500 m.  Macam-macam jenis awan udara  naik (http://www.artikelsiana.com) adalah  awan Cumulus (Cu)  dan  awan Cumulonimbus (Cb).
Awan Cumulus (Cu)  adalah awan tebal  dengan puncak-puncak yang tinggi,  terbentuk di  siang  hari  karena  udara  naik.  Jika  berhadapan  dengan  matahari  terlihat  terang  dan  jika memperoleh  sinar  hanya  sebelah  saja  akan  menimbulkan  bayangan  yang  berwarna  kelabu. Gambar  1  merupakan salah  satu jenis awan Cumulus.
Gambar 1. Jenis awan Cumulus Awan Cumulonimbus (Cb)  adalah  awan  yang  menimbulkan  hujan  dengan  kilat guntur.  Awan  ini  mmiliki  volume yang besar posisi  yang rendah  dengan puncak yang tinggi sebagai  menara  atau  gunung  dan  puncaknya  melebar,  sehingga  merupakan  awan  tebal. Cumulonimbus (Gambar 2) merupakan jenis awan yang menghasilkan kilat/halilintar,  guntur, mengandung  hujan  air  dan  hujan  batu  es,  berangin  kencang,  serta  berangin  taufan (tornadoes). Paling tinggi  dari  semua jenis awan, yang dapat menjangkau semua layer dengan luas  60.000  kaki.  Jenis  awan ini  biasanya mempunyai  ciri  berbentuk luas  ke  atas,  karenanya berangin kencang pada tingkatan atmosfer tertinggi.

## Gambar 2. Jenis awan Cumulonimbus

## 3. M etodologi
Metodologi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  melalui  tahap-tahap  seperti  pada Gambar 3.
a.  Identifikasi Masalah
Pada  tahap  identifikasi  masalah  ini,  dilakukan  tentang  pemahaman  masalah  dari penelitian  terdahulu  dari  penelitian  penulis.  Kemudian  melakukan  pengumpulan  materi  dan data pendukung guna memperkuat isi penelitian ini.
b.  Analisis Kebutuhan  Sistem
Analisis  kebutuhan  fungsional  ini  yaitu  melakukan  analisis  fungsional  dari  sistem terhadap  masalah  perbandingan  keakuratan  nilai  kesamaan  atau  kemiripan  ciri  suatu  citra (pada  kasus  deteksi  citra  awan Cumulonimbus menggunakan  Algoritma  PCA)  dengan beberapa  metode  jarak.  Sedangkan  analisis  non  fungsional  yaitu  menganalisis  kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan pada penelitian ini.
c.  Perancangan
Pada tahap  perancangan  ini  dilakukan  perancangan  sistem  menggunakan  alat bantu Data Flow Diagram, Perancangan antarmuka.
d.  Implementasi
Pada  tahap  implementasi  ini  dilakukan  coding  dan  pengujian  sistem,  apakah  telah sesuai  dengan perencanaan,  analisa dan perancangan yang telah diuraikan sebelumnya.
Identifikasi  Masalah
__________t__________
Analisa  kebutuhan  sistem
Perancangan  sistem

## i

## Implementasi

## Gambar 3  Tahap-tahap penelitian
3.1 Analisis Kebutuhan Fungsional
Sistem  akan  melakukan  ukuran  jarak  kedekatan  antar  elemen  data  piksel  untuk mendapatkan  nilai  kesamaan  atau  kemiripan  ciri  citra  apakah  terdeteksi  sebagai  awan Cumulonimbus ataukah  bukan Cumulonimbus .  Pendeteksian  kemiripan  ciri  citra  awan dilakukan  dengan  beberapa  metode  jarak.  Adapun  beberapa  metode  jarak  yang  akan digunakan  pada  sistem  ini  diantaranya  Jarak Euclidean (Euclidean  distance), Jarak Manhattan (Manhattan Distance ),  Jarak Mahalanobis (Mahalanobis Distance ),  dan  Jarak Squared Euclidean (Squared Euclidean Distance ).

## 3.2 Perancangan  Sistem
Perancangan  sistem  pada  penelitian Metode  Nilai  Jarak  Guna  Kesamaan  Atau Kemiripan  Ciri  Suatu  Citra  (Kasus  Pada  Deteksi  Awan Comulonimbus) menggunakan
Diagram  Alir  Data  yang  terdiri  dari  beberapa  level  yaitu  mulai  dari  level  G  sampai  dengan level 2.
Diagram  konteks/  diagram  G/ High  level pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  Citra awan  dalam  bentuk  digital  diolah  ke  dalam  sistem  menggunakan  satu  persatu  metode jarak guna  memperoleh  nilai  kesamaan  atau  kemiripan  ciri  suatu  citra  awan.  Hasil  pemrosesan sistem  akan  diperoleh  output  hasil  deteksi  citra  awan  dalam  bentuk  teks,  serta  dari  ouput tersebut  dapat  diihat  perbandingan  tingkat  keberhasilan  citra  awan  yang  terdeteksi  dari berbagai metode jarak yang digunakan.
Gambar 4. Diagram Konteks Metode Jarak pada suatu Citra  (Kasus pada Deteksi Awan Comulonimbus Menggunakan Algoritma PC A)
Gambar 5. Diagram Level 0 tentang Metode Jarak pada suatuCitra (Kasus pada Deteksi Awan Comulonimbus Mengguna-kan Algoritma PCA)
Pada  Gambar  5  terdapat  4  proses  utama  tersebut  terdiri  dari  proses  menginput  citra awan  (proses  1)  yang  dientrikan  oleh  user.  Selanjutnya  citra  awan  disimpan  ke database.
Sebelum  citra  awan  di training dalam  algoritma Principal  Componen  Analysis (PCA) diproses  3, terlebih dahulu citra awan dilakukan normalisasi.  Pada proses normalisasi  (proses 2)  tersebut  citra  awan  berwarna  dikonversi  dari  citra  awan  berwara  menjadi  citra  awan grayscale akan meringankan  sistem  dalam  hal  pembacaan  citra.  Selain citra diubah ke warna grayscale resolusi  citra diturunkan menjadi ukuran yang sama yaitu 200 x  180 piksel.  Setelah citra diolah oleh algoritma PCA,  kedekatan jumlah nilai piksel  citra yang disebut eigenclouds dilakukan  perhitungan  jarak  yang  diuji  coba  dengan  beberapa  metode  perhitungan  jarak. Hasil  nilai  perhitungan  jarak  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  apakah  citra  awan  hasil training dengan  citra  input  baru  terdapat  kemiripan  fitur  berdasarkan  komponen-komponen utama  yang  dimiliki  citra  awan Cumulonimbus atau  bukan Cumulonimbus dari  kumpulan galery citra awan.

## 4. Im plem entasi
Implementasi  pada  aplikasi  ini,  dilakukan training sejumlah  40  buah  citra  awan cumulonimbus (Cb)  dan  kemudian  akan  dilakukan  perhitungan jarak  kemiripan  fitur  dengan metode  jarak Euclidean  (Euclidean  distance), metode  jarak Manhattan  (Manhattan Distance), serta metode jarak Mahalanobis (Mahalanobis Distance).

## 4.1 Proses  Training Citra Awan
Proses Training citra  awan  dilakukan  dilakukan  sebelum  dilakukan  proses  deteksi. Proses training ini  dilakukan  beberapa  tahapan  diantaranya  proses  normalisasi,  proses mengekstrak  citra  awan  menggunakan  PCA (Principal  Component  Analysis )  sampai diperoleh  fitur-fitur  utama  awan.  Pada  Gambar  6  merupakan form hasil  proses  normalisasi sebanyak  40  citra  awan Cumulonimbus. Gambar  7  merupakan  form  hasil  proses  ekstraksi citra awan dari proses training dan citra yang dihasilkan dalam bentuk citra biner.
n i □ tafti n
u □ □ H r a L s £ ■i ¿•M i 3 m
Gambar 6. Citra awan hasil proses normalisasi
m a  S i e 1  I  B ^
Gambar 7. Citra awan yang dihasilkan dalam bentuk citra biner
Proses  perhitungan  nilai eigen dengan  metode Principal Component Analysis (PCA) diperoleh nilai eigenclouds, yang dihasilkan  dari eigenvector terpilih  dan bersesuaian dengan eigenvalue tertinggi.  Gambar  8  merupakan  gambar  citra  awan Cumulonimbus hasil  proses training dengan metode PCA untuk mengenalkan  sistem  atas  ciri  atau fitur utama citra awan Cumulonimbus.
Gambar 8. Eigenclouds citra awan Cumulonimbus yang dihasilkan setelah proses training

## 4.2 Pengujian dengan Metode Jarak Euclidean, Manhattan dan Mahalanobis
Sejumlah  40  buah  citra  awan cumulonimbus (Cb)  dan  citra  awan  bukan cumulonimbus (Cb)  diujikan.  Adapun  hasil  deteksi  kemiripan  citra  awan  dapat  dilihat  pada Tabel  1.
Tabel  1. Hasil  deteksi  kemiripan citra awan yang diuji dengan metode jarak Euclidean,
Manhattan, Mahalanobis Metode Jarak Jarak Euclidean J arak Manhattan Jarak M dahalanobis Jenis awan Cb Bukan Cb Cb Bukan Cb Cb Bukan Cb 20 Cb 19 1 18 2 20 0 20 Bukan Cb 2 18 2 18 20 0
Hasil  pengukuran  akurasi  dalam  satuan  persen  (%)  berdasarkan  hasil  pengujian  di Tabel  1  bahwa  kemiripan  objek  dengan  metode  Jarak Euclidean diperoleh  awan Cumulonimbus 90%  dan  awan  bukan Cumulonimbus 95%,  serta  rata-rata  akurasi  sebesar 93%. Semakin kecil nilai jarak, maka semakin mirip kedua vektor yang dicocokkan/dibandingkan.  Sebaliknya semakin besar nilai jarak maka semakin berbeda kedua vektor yang dicocokkan (Budi  Santosa., 2007).
Pengujian  citra awan Cumulonimbus dan  awan bukan Cumulonimbus dengan  metode jarak Manhattan, ternyata memperoleh hasil yang hampir sama dengan menggunakan metode jarak Euclidean. Hasil  pengukuran  akurasi  dalam  satuan  persen  (%) untuk pengujian  dengan metode  Jarak Manhattan diperoleh  awan Cumulonimbus 90%  dan  awan  bukan Cumulonimbus 90%,  serta rata-rata akurasi  sebesar  90%.
Hasil  pengukuran  akurasi  dalam  satuan  persen  (%)  untuk  pengujian  dengan  metode Jarak Mahalanobis diperoleh  awan Cumulonimbus 100%  dan  awan  bukan Cumulonimbus 0%,  serta rata-rata  akurasi  sebesar  50%.  Pada jarak Mahalanobis bergantung pada besarnya eigenvalues, suatu citra dikatakan mirip jika eigenvector A > 0 (bernilai  semakin besar).
Gambar  9  merupakan  Grafik rata-rata hasil  perbandingan  persentase  keakuratan  citra awan Cumulonimbus dengan beberapa metode jarak.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Persentase Keakuratan Metode Jarak pada Citra Awan

## Cumulonimbus

## 5. Kesim pulan
1.  Rata-rata  nilai  persentase  keakuratan  kesamaan  ataupun  kemiripan  citra  awan Cumulonimbus menggunakan  Algoritma  PCA  dengan  metode jarak Euclidean adalah  93% dan  metode jarak Manhattan menghasilkan  rata-rata  nilai  persentase  keakuratan  90%  serta dengan metode jarak Mahalanobis yaitu  50%.
2.  Pembacaan  citra  awan  oleh  sistem  tidak  terdeteksi  sebagai  citra  awan Cumulonimbus jika  citra  awan Cumulonimbus berupa  citra  awan  yang blur  (noise), hal  ini disebabkan sistem belum diberi teknik filtering.

## Daftar Pustaka
Artikelsiana, pengertian awan dan jenis-jenis-awan, http://www.artikelsiana.com,  diakses tanggal  10 Juni 2015
Budi  Santosa, 2007, Data Mining (Teori dan Aplikasi),  Graha Ilmu,  Yogyakarta. Bajwa I.S., Naweed M.S., Asif M.N., Hyder.S.I., 2009, Feature Based Image Classification by using Principal Component Analysis, ICGST-GVIP Journal,  ISSN  1687-398X, Vol.  9, Issue II.
Dwi Nugraheny, 2010, Deteksi Awan Comulonimbus Menggunakan Principal Component Analysis (PCA), Prosiding  Seminar Nasional Aplikasi  Sains & Teknologi,  hal A-77 ISSN No.  1979-911X.
Hair Jr., Joseph F., Black, William C., Babin, Barry C.,  dan Rolph E.  Anderson, 2010, Multivariate Data Analysis 7/e, Pearson Prentice Hall, New Jersey. Jenness Enterprises, 2008, Mahalanobis Distance, http://www.jennessent.com/arcview/ mahalanobis_description.htm,  diakses tanggal  03  Juli 2015.
Krueger J,  et.al., 2004,  Thresholds for Eigenface Recognition,  http://cnx.org/
content/m12533/1.2/,  diakses tanggal  15 Juni 2015.
Mudrova M,  et.al., 2002, Principal Component Analysis (PCA) in Image Processing,  Institute of Chemical Technology, Prague Department of Computing and Control Engineering.
McAndrew,  A, 2004, An Introduction to Digital Image Processing with Matlab,  School of
Computer Science and Mathematics Victoria University of Technology
Rancher, AC,  2004, Methods of Multivariate Analysis  Second Edition,  John Wiley &  Sons, Canada.
Smith I Lindsay,  2002,  A tutorial on Principal  Component Analysis.  Cornell University,
USA. February.
http://www.free-pictures-photos.com/clouds, diakses tanggal  10 Juni 2015. http://vortex.plymouth.edu/clouds.html, diakses tanggal  11  Juni 2015.