ISSN (e): 2459-9638
Pemfokusan Citra Radar untuk Hasil Pemodelan Radar Penembus Permukaan menggunakan Algoritma Migrasi Jarak
AZIZAH 1 , ERSHAD JUNUS AMIN 2
1 Universitas Telkom
2 Institut Teknologi Bandung Email: azizah@telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Citra  Radar  Penembus  Permukaan  (GPR)  memberikan  gambaran  tentang  objek dalam bentuk kurva hiperbola. Kurva hiperbola ini memiliki resolusi yang rendah sehingga sulit untuk menganalisis lokasi objek yang sebenarnya. Oleh karena itu diperlukan  proses  untuk  membuat  citra  menjadi  lebih  fokus.  Proses  ini  disebut transformasi atau migrasi. Salah satu algoritma migrasi adalah algoritma migrasi jarak. Terdapat beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian ini. Pertama, pemodelan GPR dilakukan menggunakan perangkat lunak. Kemudian, algoritma migrasi jarak diimplementasikan untuk data hasil pemodelan. Terakhir, dilakukan analisis  hasil  yang  didapat.  Informasi  jumlah  dan  lokasi  objek  didapatkan  dari citra hasil migrasi ini dengan persentase kesalahan untuk pada sumbu x sebesar 4  %  untuk  1  objek,  17  %  untuk  2  objek,  dan  4  %  untuk  3  objek.  Sedangkan persentase  kesalahan  pada  sumbu  y  sebesar  2%  untuk  1  objek,  3%  untuk  2 objek, dan 8% untuk 3 objek.
Kata kunci : GPR, migrasi, algoritma, migrasi jarak, fokus,

## ABSTRACT
Ground  Penetrating  Radar  (GPR)  image  give  description  about  object  in hyperbolic curve. This hyperbolic curve has low resolution so it is too difficult to analysis the actual object position. Therefore, we need a process can make the image more focus. This process usually called transformation or migration. One of  them  is  range  migration  algorithm.  There  are  several  steps  in  this  reseacrh. First,  GPR  modelling  done  using  software.  Next,  range  migration  algorithm  is implemented  for  the  data  result  from  simulation.  Last,  the  result  are  analyzed. The  information  about  the  number  and  object  position  is  obtained  from  the image in this migration process with margin error in x-axis are 4% for 1 object, 17% for 2 object, and 4% for 3 object. On the other side, margin error in y-axis are 2% for 1 object, 4% for 2 object, and 8% for 3 object.
Keywords : GPR, migration, algorithm, range migration, focus

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi Ground Penetrating Radar (GPR) yang sudah banyak dimanfaatkan untuk aplikasi tertentu  menuntut  adanya  perkembangan  untuk  memberikan  hasil  yang  optimal. Perkembangan  banyak  dilakukan  dari  sisi perangkat  keras  ataupun  perangkat  lunak.  Salah satu  yang  diperlukan  dari  sisi  perangkat  keras  adalah  bagian  pengolahan  sinyal  radar tersebut.
Perkembangan pengolahan sinyal radar terus dilakukan untuk meningkatkan hasil dari citra radar.  Keluaran  dari  GPR  bisa  ditampilkan  dalam  bentuk  2  dimensi.  Penelitian  sebelumnya yang telah dilakukan di bidang GPR adalah mengolah citra GPR menjadi bentuk tiga dimensi. Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  koordinat  dan  kedalaman  dari  suatu  objek (Azizah, dkk,  2011) .  Citra  yang  dihasilkan  GPR  berupa  kurva  hiperbola.  Kurva  tersebut menunjukkan adanya objek yang tersimpan di bawah permukaan tetapi belum menunukkan posisi yang jelas dari objek tersebut. Oleh karena itu, terdapat proses yang diperlukan untuk memfokuskan citra tersebut sehingga bisa didapatkan posisi objek yang lebih presisi. Proses ini disebut migrasi atau transformasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perbaikan  terhadap  citra  tersebut  dengan menggunakan  algoritma  pemfokusan  atau  algoritma  migrasi.  Citra  yang  diolah  pada penelitian ini dibatasi hanya dalam bentuk 2 dimensi. Beberapa algoritma migrasi dilakukan untuk  membuat  citra  menjadi  lebih  fokus,  diantaranya  adalah  metode Hyperbolic Summation,  Kirchoff  Migration,  Frequency-wavenumber  Migration,  Range  Migration Algorithm (Ozdemir, dkk, 2012) . Range Migration Algorithm atau algoritma migrasi jarak yang akan digunakan untuk penelitian ini.

## 1.1 Radar Penembus Permukaan
GPR merupakan salah satu teknologi radar yang sudah banyak dikenal pada zaman sekarang ini.  GPR  adalah  radar  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  yang  tertimbun  di  dalam suatu  medium.  Prinsip  kerjanya  dengan  memanfaatkan  gelombang  elektromagnetik  yang dikirimkan  kemudian  dipantulkan  karena  mengenai  objek  tertentu.  Hasil  pantulan  ini  yang kemudian  direkam.  GPR  digunakan  pada  pita  gelombang  mikro,  yaitu  pada  frekuensi UHF/VHF  dari  spektrum  radio.  GPR  mengumpulkan  data  yang  cukup  kompleks.  Data  GPR dikumpulkan  dalam  straight  profiles,  yang  disebut radargramm.  GPR bisa  digunakan  untuk berbagai  keperluan,  diantaranya  untuk  aplikasi  teknik  sipil,  melihat  jembatan,  mendeteksi bebatuan yang ada di dalam tanah, dan lain-lain. Data GPR dinyatakan dalam Persamaan 1.
      k ) k n ( x ) k ( x ) n ( y (1)

## 1.1.1 Prinsip Kerja
GPR memanfaatkan gelombang elektromagnetik yang dikirimkan ke suatu permukaan tanah. Gelombang ini menembus ke permukaan tanah. Antena pengirim menghasilkan sinyal pulsa yang  selanjutnya  akan  dikirimkan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Kemudian  di antena penerima ditangkap dan akan diproses selanjutnya.
Hasil dari antena penerima akan dianalisis dengan menggunakan teori propagasi gelombang elektromagnetik satu dimensi. Dengan ini menunjukkan bahwa energi yang dikeluarkan ada
yang  sebagian  dipantulkan  dan  ada  yang  diserap.  Gelombang  yang  dipantulkan  adalah gelombang yang mengenai objek tertentu.
Persamaan umum gelombang datar dituliskan pada Persamaan 2 dan 3.
𝐸(𝑥, 𝑡) = 𝐴𝑒 𝑗(𝜔𝑡−𝛽𝑥+𝜃 𝑟 ) (2) (3)
Koefisien refleksi dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 4.
(4)
Sehingga dapat diketahui persamaan gelombang datar yang dipantulkan (untuk bagian real nya saja) didapatkan melalui Persamaan 5.
(5)
θ r menunjukkan fasa awal dari gelombang. β adalah bilangan propagasi.
Dengan ini menunjukkan bahwa energi yang dikeluarkan ada yang sebagian dipantulkan dan ada  yang  diserap.  Gelombang  yang  dipantulkan  adalah  gelombang  yang  mengenai  objek tertentu. Yang membedakan objeknya bisa dilihat dari kekuatan daya pantulnya. Gelombang yang mengenai objek yang bersifat metal akan memantulkan gelombang dengan kekuatan daya  yang  besar  karena  benda  yang  bersifat  metal  memiliki  nilai  permitivitas  yang  tinggi. Nilai  permitivitas  yang  tinggi  ini  juga  menunjukkan  kemampuan  bahan  tersebut  untuk mengalirkan  medan  listrik.  Sedangkan  gelombang  yang  mengenai  objek  yang  non-metal juga  akan  memantulkan  gelombang  tetapi  dengan  kekuatan  daya  yang  lebih  kecil  dan terkadang akhirnya tidak dapat diinterpretasikan pada hasil tampilan pengolahan sinyal.
Panjang lintasan sinyal tersebut merupakan jarak antara antena hingga sinyal memantul ke antena  penerima,  biasa  dinyatakan  dengan  2  kali  kedalaman  objek.  Maka  secara  lebih singkat dapat dituliskan pada Persamaan 6.
ℎ = 𝑣∆𝑡 2 (6)
Kecepatan propagasi dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan 7.
𝑣 = 𝑐 √𝜀 𝑟 (7)
ε r = permitivitas relatif dari lapisan yang akan diukur. Ini bergantung dari material apa yang digunakan pada lapisan tersebut. c adalah kecepatan cahaya di udara.
Gambar  1  menunjukkan  diagram  blok  dari  radar  penembus  permukaan.  Radar  penembus permukaan  terdiri  dari  antena  pengirim  dan  penerima,  unit  pengumpulan  data,  unit tampilan, dan unit pengolahan sinyal.
Gambar 1. Diagram Blok Radar Penembus Permukaan (Sumber: Website Departemen Pertahanan RI, 2011)

## 1.1.2 Analisis Citra Radar
Di  dalam  GPR,  data  dapat  dikumpulkan  dengan  menggunakan  tiga  macam geometry scanning yang berbeda, yaitu A-scan, B-scan, C-scan (Rahman, 2010) .
A-Scan  merupakan  pengukuran  dengan  cara  menempatkan  antena  di  tempat  tertentu.  Ini dinyatakan  dengan  grafik  antara  kekuatan  sinyal  dengan  waktu  tunda  nya.  Citra A-Scan untuk input impuls delta Dirac ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. A-Scan ideal dengan input impuls derta Diract (Sumber: Suksmono, 2008)
B-scan  terdiri  dari  beberapa  A-Scan.  Itu  berarti  B-scan  didapatkan  dengan  cara mengumpulkan A-Scan  dari  suatu  daerah  yang  akan  diukur  pada  garis  horizontal.  B-scan digambarkan  dalam  bentuk  bidang  datar  dua  dimensi  antara  lebar  daerah  yang  di  scan dengan waktu tunda. Hal ini digambarkan dalam bentuk hiperbola tertelungkup ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Perubahan dari A-Scan ke B-scan (Sumber : Suksmono, 2008)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  migrasi  jarak.  Algoritma  migrasi  jarak disebut  juga SAR-based  Algorithm  karena  algoritma  ini  memanfaatkan  prinsip  kerja  dari Synthetic Aperture Radar (SAR). Algoritma ini dilakukan untuk memfokuskan citra GPR. Citra GPR 2 dimensi yang semula berbentuk kurva hiperbola kemudian difokuskan menyesuaikan dengan  bentuk  2 dimensi objek  yang  akan  dideteksi.  Algoritma  migrasi jarak  bekerja  pada domain frekuensi.

## Gambar 4. Blok diagram algoritma migrasi jarak
Blok diagram pada Gambar 4 menunjukkan proses pada algoritma migrasi jarak. Secara lebih terperinci, langkah-langkah di dalam algoritma migrasi jarak adalah (Charvat, 2007) :

## 1. Fast Fourier Transform (FFT)
Proses ini dilakukan  untuk  mengubah  domain  citra.  Citra sebelumnya berada pada  domain waktu kemudian diubah ke dalam domain frekuensi. Citra GPR 2 dimensi dinyatakan dalam bentuk dengan  x  menyatakan  lokasi  objek  berdasarkan  arah  sapuan  radar  dan  t adalah  waktu  tempuh  gelombang  elektromagnetik  saat  ditangkap  oleh  antena  penerima. Fast  Fourier Transform (FFT)  dilakukan  untuk mengubah  domain  dari kedua  dimensi  citra. FFT  merupakan  versi  kompres  dari  transformasi  fourier  diskrit.  Secara  umum  persamaan transformasi fourier diskrit dituliskan pada Persamaan 8.
𝑋(𝑘) = ∑ 𝑥(𝑛)𝑒 −𝑖𝑘𝑛 2𝜋 𝑛 0 ≤ 𝑘 ≤ 𝑁 − 1 𝑁−1 𝑛=0 (8)
x(n)  merupakan  sinyal  keluaran  radar  di  dalam  domain  waktu  dan  diasumsikan  berupa deretan  bilangan  kompleks.  N  adalah  jumlah  sampel  frekuensi  yang  diinginkan.  Jumlah sampel yang dicuplik akan menentukan kualitas hasil transformasi. Semakin banyak jumlah sampel yang dicuplik maka akan menghasilkan hasil yang lebih baik.
Tranformasi  fourier  diskrit  1  dimensi  memiliki  kompleksitas  sebanyak  N 2 .  Ini  menunjukkan operasi  pada  transformasi  fourier  diskrit  1  dimensi  pada  N  sampel  akan  menghasilkan operasi  sebanyak  O(N 2 )  .  Sedangkan  dengan  menggunakan  FFT  untuk  mendapatkan  hasil
yang  sama  maka  operasi  yang  dibutuhkan  sebanyak  O(N 2 log  N).  Ini  mengurangi  jumlah operasi yang kemudian akan mengurang waktu komputasi yang diperlukan.
Penggunaan FFT pada algoritma migrasi jarak dinyatakan dalam Persamaan 9.
𝑠(𝑥. 𝑡) → 𝑠(𝑥, 𝜔) → 𝑠(𝑘 𝑥 , 𝜔)
(9)

## 2. Interpolasi Stolt
Konsep interpolasi didapatkan dari teori analisi numerik. Interpolasi didapatkan dari 2 data yang  kemudian  diperkirakan  nilai  lainnya  untuk  mendapatkan  sejumlah  data.  Data  hasil interpolasi  akan  menghaluskan  kurva  atau  mencocokkan  kurva.  Ini  dilakukan  untuk mengurangi ambigu dari suatu jika hanya ada 2 data yang ada. Interpolasi yang digunakan bisa bermacam-macam, diantaranya adalah interpolasi linier, spline, dan lain-lain.
Interpolasi  Stolt  merupakan  tahapan  penting  di  dalam  algoritma  ini.  Interpolasi  Stolt  biasa juga  disebut  pemetaan  Stolt.  Interpolasi  Stolt  memanfaatkan  versi  spasial  dari  frekuensi yaitu  bilangan  gelombang  atau  yang  biasa  dilambangkan  dengan  k.  Prinsipnya  adalah dengan  memetakan  nilai    yang  berada  pada  domain  frekuensi  menjadi    yang  berada pada domain spasial frekuensi. Interpolasi ini dilakukan 1 dimensi pada sumbu yang searah dengan sapuan radar. Prinsip ini dituliskan pada persamaan 10.
𝑠(𝑘 𝑥 , 𝜔(𝑡)) → 𝑠(𝑘 𝑥 , 𝑘 𝑦 ) (10)
Hal yang terpenting di dalam interpolasi Stolt bahwa panjang gelombang untuk azimuth dan range merupakan hasil langsung dari panjang gelombang radar (Rahman, 2010) . Gambar 6  menunjukkan  konsep  panjang  gelombang  dalam  sinyal  SAR.  λr  berhubungan  dengan ground range. θ adalah sudut kemiringan dari SAR. λx berhubungan dengan sumbu spasial dari variabel x. Hal ini ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Pola Radiasi Antena Radar dan Perkiraan Garis Lurus dalam suatu Area (Sumber: Rahman, 2010)
Berdasarkan  penurunan  rumus  panjang  gelombang  dan  frekuensi  sudut,  maka  interpolasi Stolt untuk memetakan frekuensi (ω) ke bilangan gelombang kr dapat digunakan Persamaan 11 (Ozdemir dkk, 2014) .
𝑘 𝑥 2 + 𝑘 𝑦 2 = ( 2𝜔 𝑐 ) 2 →      𝜔 = 𝑐 2 √𝑘 𝑥 2 + 𝑘 𝑦 2 (11)
Interpolasi Stolt menggunakan persamaan ini untuk melakukan pemetaan frekuensi (ω) ke bilangan gelombang k r .
Selanjutnya  untuk  memetakan  k r ke  k y akan  digunakan  persamaan  phytagoras  dengan hubungan yang dituliskan pada Persamaan 12 dan 13.
𝑘 𝑥 2 + 𝑘 𝑦 2 = 𝑘 𝑟 2 (12)
𝑘 𝑦 = √𝑘 𝑟 2 + 𝑘 𝑥 2 (13)

## 3. Kompresi Azimuth
Kompresi  azimuth  dilakukan  untuk  memfokuskan  citra  pada  sumbu  azimuth.  Prinsipnya seperti match filtering dengan cara mengalikan sinyal dengan sinyal awal yang dipancarkan oleh radar (Ozdemir dkk, 2014) . Hal ini ditunjukkan pada Persamaan 14.
𝑆 𝑚𝑓 (𝑘 𝑥 , 𝑘 𝑦 ) → 𝑠(𝑘 𝑥 , 𝑘 𝑦 ) (14)
dimana 𝑆 𝑚𝑓 merupakan sinyal referensi.

## 4. Inverse Fast Fourier Transform
Pada tahap ini dilakukan perubahan domain citra. Citra pada domain spasial frekuensi diubah ke  domain  waktu  untuk  menujukkan  objek  yang  dideteksi.  Tahap  ini  dilakukan  dengan proses Inverse Fast Fourier Transform (IFFT).
Persamaan umumnya dituliskan pada Persamaan 15.
𝑥(𝑛) = 1 𝑁 ∑ 𝑋(𝑘)𝑒 −𝑖𝑘𝑛 2𝜋 𝑛 0 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁 − 1 𝑁−1 𝑛=0 (15)
Proses ini dilakukan pada kedua sumbu. Hal ini dituliskan pada Persamaan 16.
𝑆 𝑚𝑓 (𝑘 𝑥 , 𝑘 𝑦 ) → 𝑠(𝑋, 𝑌) (16)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dilakukan  dengan  perangkat  lunak GPRMaxv2.0  dan  dilakukan  dalam  bidang  2 dimensi. Parameter yang diperlukan untuk pemodelan diatur.
Dalam  penelitian  kali  ini,  dilakukan  beberapa  skenario  penelitian.  Skenario  penelitian  pada kondisi yang berbeda-beda tetapi dengan medium yang sama, yaitu medium pasir dan objek yang berbentuk silinder berongga.
Parameter umum  yang  sama  untuk  semua  skenario adalah  frekuensi kerja sinyal =  3 GHz dan bandwith sinyal = 2 GHz
Ada  3  skenario  yang  dilakukan.  Untuk  skenario  1  digunakan  1  objek,  untuk  skenario  2 digunakan 2 objek, dan untuk skenario 3 digunakan 3 objek.

## 4.1 Skenario 1
Objek  terletak  pada  kedalaman  0.50  m  dengan  posisi  x  pada  60  cm.  Pemodelan  GPR dilakukan untuk objek yang berbentuk silinder dengan diameter 5 cm. Dilakukan sebanyak 80  kali  iterasi  dengan  pergeseran  antena  setiap  1  cm.  Pemodelan  secara  geometri  dalam koordinat kartesian ditunjukkan pada Gambar 6.
y
50 x z

## Gambar 6. Geometri skenario 1 objek

## 4.1.2 Hasil dan Pembahasan Skenario 1
Sinyal  keluaran  GPR  diolah  menjadi  citra B-scan  yang  berbentuk  hiperbola.  Citra  ini difokuskan dengan algoritma migrasi jarak sehingga menjadi bentuk hampir menyerupai titik yang  lebih  jelas  menunjukkan  posisi  objek  yang  sebenarnya.  Hasil  skenario  1  objek ditunjukkan pada Gambar 7 dan Tabel 1.
(a) (b)
Gambar 7. Hasil simulasi skenario 1 objek (a) B-scan ; (b) hasil algoritma migrasi jarak
Posisi objek yang terdeteksi menunjukkan hasil yang hampir  bersesuaian  dengan  desain awal  walaupun posisi  objek  yang  kedua  sedikit  berbeda. Untuk posisi yang lebih rinci ada  pada  Tabel  1. B-scan  dari  skenario  1  objek  menunjukkan  adanya  1  kurva  hiperbola. Kurva ini menunjukkan adanya 1 objek yang terdeteksi.
Range Compression Signal 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Final Image D o w n ra n g e ( m ) Crossrange (m) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

## Tabel 1. Posisi skenario 1 objek
Posisi objek desain awal Posisi objek hasil simulasi Crossrange (m) sumbu x Downrange (m) sumbu y Crossrange (m) sumbu x Downrange (m) sumbu y 0.5 0.5 0.4786 0.5085
Berdasarkan  Tabel  1,  posisi  objek  yang  terdeteksi  berbeda  dari  posisi  awal  yang direncanakan. Persentase kesalahan untuk posisi x sebesar 4 % dan untuk posisi y sebesar 2 %.

## 4.2 Skenario 2
Pemodelan GPR dilakukan untuk objek yang berbentuk silinder berongga dengan diameter 5 cm. Ada 2 objek yang digunakan. Objek terletak pada kedalaman 20 cm dan 50 cm dengan diameter  yang  sama.  Posisi  x  objek  1  pada  40  cm  dan  posisi  x  objek  2  pada  60  cm. Pemodelan dilakukan sebanyak 80 kali iterasi dengan pergeseran antena setiap 1 cm. Secara geometri ditunjukkan pada Gambar 8.
y 20 x 50 z

## Gambar 8. Geometri skenario 2 objek

## 4.2.1 Hasil dan Pembahasan Skenario 2
Penelitian dilakukan untuk 2 objek yang bentuknya sama. Hasil skenario 2 objek ditunjukkan pada Gambar 9 dan Tabel 2. Gambar 9 menunjukkan adanya 2 titik yang terdeteksi sebagai objek yang diamati. Ini sesuai dengan skenario di awal.
Posisi  objek  yang  terdeteksi  menunjukkan  hasil  yang  hampir  bersesuaian  dengan  desain awal  walaupun  posisi  objek  yang  kedua  sedikit  berbeda.  Untuk  posisi  yang  lebih  rinci  ada pada Tabel 2.
Pemfokusan Citra Radar untuk Hasil Pemodelan Radar Penembus Permukaan menggunakan Algoritma Migrasi Jarak
Tabel 2 Posisi skenario 2 objek Posisi objek 1 Posisi objek 2 Desain awal Hasil simulasi Desain awal Hasil Simulasi Sb x (m)  Sb y (m)  Sb x  (m)  Sb y  (m)  Sb x  (m)  Sb y  (m)  Sb x (m)  Sb y (m) 0.7 0.2 0.486 0.1923 0.5 0.5 0.4799 0.5144
(a) (b)
Gambar 9. Hasil simulasi skenario 2 objek (a) B-scan ; (b) hasil algoritma migrasi jarak
Perbedaan  ini  dapat  dilihat  juga  pada  hasil B-scan  yang  merupakan  keluaran  dari  hasil modelling GPR sehingga menyebabkan hasil pengolahan dengan algoritma migrasi jarak pun menjadi  sedikit  berbeda.  Ini  disebabkan  adanya  distorsi  dari  hasil  simulasi.  Hasil B-scan menunjukkan  hiperbola  yang  kurang  sempurna  dari  objek  yang  kedua.  Hiperbola  objek kedua  sedikit  terpotong.  Adanya  objek  pertama  yang  berada  di  atasnya  kemungkinan menyebabkan posisi objek kedua yang terdeteksi sedikit berbeda.
Pantulan  objek  kedua  tertutupi  oleh  pantulan  objek  pertama  yang  ada  diatasnya.  Objek pertama  dan  kedua  memiliki  diameter  dan  posisi  crossrange  yang  sama  sehingga menyebabkan  pada  posisi  waktu  dan  scan  tertentu  pantulan  objek  kedua  tidak  tertangkap oleh penerima. Pantulan objek kedua memiliki waktu tunda yang lebih besar. Hiperbola yang kurang  sempurna  dan  waktu  tunda  yang  lebih  besar  menyebabkan  posisi  kedalaman  yang terdeteksi  dari  hasil  keluaran  pengembangan  algoritma  migrasi  jarak  sedikit  berbeda  dari skenario di awal.
Berdasarkan  Tabel  2,  persentase  kesalahan  untuk  setiap  posisi  dibandingkan  dengan  yang direncanakan di awal untuk posisi x sebesar 17% dan untuk posisi y sebesar 3%.

## 4.3 Skenario 3
Dilakukan pemodelan GPR untuk objek yang berbentuk bola dengan diameter 5 cm. Ada 3 objek yang digunakan. Objek terletak pada kedalaman 20 cm, 50 cm, dan 70 cm. Penelitian ini  dilakukan  sebanyak  80  kali  iterasi  dengan  pergeseran  antena  setiap  1  cm.  Pemodelan skenario penelitian pada koordinat kartesian ditunjukkan pada Gambar 10.
Range Compression Signal 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Final Image D o w n ra n g e ( m ) Crossrange (m) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

## Gambar 10. Geometri dari skenario 3 objek

## 4.3.1 Hasil dan Pembahasan Skenario 3
Penelitian dilakukan untuk 3 objek yang bentuknya sama. Objek diletakkan pada kedalaman yang berbeda-beda. Hasil skenario 3 objek ditunjukkan pada Gambar 11 dan Tabel 3.
(a) (b)
Gambar 11. Hasil simulasi skenario 3 objek (a) B-scan ; (b) hasil algoritma migrasi jarak
Pada simulasi ini,  citra yang  terlihat  hanya mendeteksi  adanya  2 objek.  Objek ketiga yang kedalamannya  paling  dalam  tidak  dapat  terdeteksi  dengan  baik.  Objek  kedua  pun  terlihat sedikit  samar,  tidak  terlalu  jelas.  Objek  ketiga  tidak  terlihat  pada  hasil B-scan  juga.  Posisi lebih rinci ditunjukkan pada Tabel 3.
Kedalaman  objek  ketiga  yang  semakin  dalam  membuat  pantulannya  semakin  lemah. Kemudian, objek ketiga ‘tertutupi’ oleh dua objek yang ada di atasnya yang memiliki ukuran yang sama dan posisi crossrange yang sama sehingga pantulan dari objek ketiga yang lemah tadi tidak dapat ditangkap dengan baik oleh penerima.
Range Compression Signal 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Final Image D o w n ra n g e ( m ) Crossrange (m) 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 70 20 z 50 x y

## Tabel 3. Posisi skenario 3 objek
Posisi objek 1 Desain awal Hasil simulasi Sb x (m) Sb y (m) Sb x  (m) Sb y  (m) 0.5 0.2 0.4785 0.2155 Posisi objek 2 Desain awal Hasil Simulasi Sb x  (m) Sb y (m) Sb x  (m) Sb y  (m) 0.5 0.5 0.5025 0.5031 Posisi objek 3 Desain awal Hasil simulasi Sb x (m) Sb y (m) Sb x  (m) Sb y  (m) 0.5 0.7 - -
Berdasarkan  Tabel  3,  persentase  kesalahan  untuk  setiap  posisi  dibandingkan  dengan  yang direncanakan di awal untuk posisi x sebesar 4% dan untuk posisi y sebesar 8%. Persentase kesalahan  ini  hanya  dihitung  berdasarkan  posisi  objek  1  dan  2.  Posisi  objek  3  tidak  dapat dihitung karena tidak terlihat pada hasil B-scan.

## 4. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Algoritma migrasi jarak merupakan salah satu algoritma yang efektif digunakan untuk melakukan  migrasi  data  GPR  sehingga  menghasilkan  citra  yang  lebih  fokus  dengan resolusi  yang  baik  tanpa  menambah  lebar  pita.  Pemfokusan  bisa  dilakukan  dengan waktu komputasi yang relatif cepat.
2. Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  pengolahan  sinyal  dari  skenario  1 objek  dan  2  objek  menunjukkan  jumlah  objek  yang  terdeteksi  sesuai  dengan  yang dirancang  di  awal.  Pengolahan  sinyal  dari  skenario  1  dan  2  menunjukkan  posisi kedalaman objek hampir sesuai dengan yang dirancang di awal dengan perbedaan ± 3 cm.
3. Persentase kesalahan untuk posisi x pada skenario 1 objek sebesar ± 4% dan untuk posisi y sebesar ± 2%.
4. Persentase kesalahan untuk posisi x pada skenario 2 objek sebesar ± 17% dan untuk posisi y sebesar ± 3%.
5. Persentase kesalahan untuk posisi x pada skenario 3 objek sebesar ± 4% dan untuk posisi y sebesar ± 8% hanya untuk objek 1 dan 2.
6. Pada  skenario  3  objek,  objek  ketiga  tidak  dapat  terdeteksi.  Hal  ini  disebabkan  oleh pantulan yang dihasilkan dari objek ketiga lemah. Kurva hiperbola dari objek ketiga pada hasil B-scan juga tidak terlihat dengan jelas sehingga untuk migrasi selanjutnya dengan  menggunakan  algoritma  migrasi  jarak  pun  tidak  memberikan  hasil  yang benar. Hasil B-scan yang baik akan menghasilkan citra yang lebih mendekati kepada desain skenario di awal setelah diolah dengan algoritma migrasi jarak.

## DAFTAR RUJUKAN
Miller,  K.  (2005). Modelling  of  GPR  Wave  Propagation  and  Scattering  in  Inhomogeneous Media. Oslo: Master Thesis.
Cumming, G Ian and Wong, Frank H. (2005) Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data. USA: Artech House.
Ozdemir,  Caner  dkk.  (2014). Migration  Methods  in  B-scan  Ground  Penetrating  Radar Imaging: A Review. Mersin: Mersin University.
Charvat, Gregory Louis. (2007). A Low-Power Radar Imaging System, 2nd edition. Michigan:
Michigan State University. PhD Thesis.
Suksmono, A.B. (2008). Memahami Penginderaan Kompresif dengan Matlab. Bandung: STEI Institut Teknologi Bandung.
Tim. (2011). Defense Department RI website. [Online]. Diakses pada tanggal 10 Oktober 2014 dari http://buletinlitbang.dephan.go.id/index.asp?vnomor=23&mnorutisi=8
Rahman, Samiur. (2010). Focusing Moving Targets using Range Migration Algorithm in Ultra Wideband Low Frequency Synthetic Aperture Radar. Swedia: Master Thesis.
Azizah,  dkk.  (2011). 3-Dimensional  Analysis  of  Ground  Penetrating  Radar  Image  for  Non- Destructive  Road  Inspection.  Bandung:  International  Conference  on  Instrumentation, Communication, Information Technology and Biomedical Engineering.