PENINGKATAN KUALITAS FOKUS CITRA IMAGER MULTISPEKTRAL SATELIT LAPAN-A3 (IMAGE-FOCUSING  QUALITY IMPROVEMENT ON LAPAN-A3 SATELLITE MULTISPECTRAL IMAGER)
Andi Mukhtar Tahir 1 , Patria Rachman Hakim, A. Hadi Syafruddin Pusat Teknologi Satelit Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Cagak Satelit Km. 4, Bogor 16310 Indonesia
1 e-mail: andi.mukhtar@lapan.go.id
Diterima 2 Mei 2016; Direvisi 25 Mei 2015; Disetujui 27 Mei 2016

## ABSTRACT
LAPAN-A3  satellite  brings  a  multispectral  imager  as  main  payload  which  has  four  color channel,  i.e.:  red,  green,  blue  and  near-infrared.  The  imager  optics  system  uses  beam-splitter mechanism,  which  divides  the  incoming  light  passing  lens  system  into  each  color  channel  detector. Since  each  channel  detector  has  different  position  and  orientation  with  respect  to  lens  center,  then images produced by each channel detector will have different  image focus quality. Such factor could reduce the quality of image produced. This research aims to improve the composite  image quality of LAPAN-A3  satellite  multispectral  imager  by  ensuring  that  every  channel  detector  will  have  uniform focus setting. The method used in this research consists of taking series of observation of object with zebra-cross pattern, then processed them by using Imatest software. The determination of the quality of each image focus are based on Modulation Transfer Function (MTF) calculation in particular spatial frequency. After several observations and calculation, image focus level of each channel detector can be  successfully  uniformed  by  controlling  the  distance  of  each  detector  to  the  center  of  lens. Furthermore,  the  experiment  also  able  to  reduce  distortion  caused  by  channel  co-registration  in horizontal axes. As a result, image quality of LAPAN-A3 satellite multispectral imager can be improved significantly. These results can be used as reference on the actual LAPAN-A3 sattelite ground station operation, and to support the development of experimental multispectral imager that is prepared for the next LAPAN-A4 sattelite.
Keywords: Multispectral imager, Image focusing, Modulation transfer function

## ABSTRAK
Satelit  LAPAN-A3  membawa imager multispektral  sebagai  muatan  utama,  yang  memiliki empat kanal warna yaitu merah, hijau, biru, dan near-infrared . Sistem optik imager dirancang dengan menggunakan beam-splitter yang akan membagi cahaya yang melewati sistem lensa menuju detektor masing-masing kanal warna. Karena setiap detektor memiliki posisi dan juga orientasi yang berbeda terhadap pusat lensa, maka akan terjadi ketidakseragaman derajat kefokusan untuk setiap citra yang dihasilkan  oleh  masing-masing  kanal  warna,  yang  dapat  mengurangi  kualitas  citra  komposit  yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas citra komposit imager multispektral satelit LAPAN-A3 dengan cara memastikan agar setiap kanal warna akan menghasilkan citra dengan derajat  kefokusan  yang  seragam.  Metode  yang  digunakan  yaitu  dengan  mengambil  sejumlah  data pengamatan  terhadap  obyek  dengan  pola  geometri zebra-cross ,  dan  kemudian  diolah  dengan menggunakan perangkat lunak Imatest. Penentuan kualitas fokus citra dilakukan dengan mengukur Modulation  Transfer  Function (MTF)  pada  frekuensi  spasial  tertentu.  Berdasarkan  sejumlah  pengamatan dan  perhitungan  yang  dilakukan,  derajat  kefokusan  citra  yang  dihasilkan  masing-masing  detektor dapat  diseragamkan  dengan  mengatur  jarak  detektor  tersebut  terhadap  pusat  lensa.  Selain  itu, percobaan  yang  dilakukan  juga  dapat  mengurangi  distorsi  ko-registrasi  kanal  yang  terjadi  pada sumbu  horisontal.  Kedua hasil  tersebut  secara  signifikan  dapat  meningkatkan kualitas  citra imager multispektral satelit LAPAN-A3, terutama dalam aspek geometri. Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan  sebagai panduan  dalam  proses  operasional  satelit  LAPAN-A3  selanjutnya  dan  juga  dapat mendukung  pengembangan imager multispektral  eksperimen  yang  sedang  dikembangkan  untuk satelit LAPAN-A4.
Kata kunci: Imager multispektral, Fokus citra, Modulation transfer function

## 1  PENDAHULUAN
Satelit LAPAN-A3 merupakan satelit  mikro  eksperimental  Indonesia dengan  misi  pemantauan  bumi  dan penginderaan  jauh.  Satelit  LAPAN-A3 memiliki  muatan  optis  berupa  sebuah imager multispektral  bertipe pushbroom dan  sebuah  kamera  digital  matriks. Imager multispektral yang dibawa memiliki empat  buah  kanal  warna  yaitu  merah, hijau,  biru  dan  inframerah  dekat  ( near- infrared ).  Sistem  optik  yang  dimiliki imager multispektral  tersebut  mengguna- kan  mekanisme beam-splitter ,  dimana cahaya  yang  melewati  lensa  kemudian dipecah  melalui  sebuah  prisma  menjadi tiga  bagian  yang  kemudian  akan ditangkap  oleh  keempat  detektor  untuk setiap  kanal  warna  tersebut,  dimana detektor  kanal  biru  dan  hijau  adalah satu  kesatuan  yang  memiliki  posisi geometri yang sama. Sebagai konsekuensi penggunaan beam-splitter tersebut,  citra yang dihasilkan masing-masing detektor ini  dapat  memiliki  kualitas  geometri
yang  berbeda,  khususnya  dalam  hal derajat  kefokusan  citra  dan  distorsi  ko- registrasi antar kanal.
Secara  umum,  derajat  kefokusan citra  yang  dihasilkan  sebuah  sistem optik  dapat  ditentukan  oleh  dua  hal, yaitu  karakteristik  pergerakan  relatif obyek-kamera  pada  saat  pengamatan dan  kualitas  sistem  optik  itu  sendiri. Analisis  kefokusan  citra  yang  akan dihasilkan imager multispektral  pada satelit LAPAN-A3 terkait pergerakan relatif kamera  telah  dilakukan  (Hakim,  dkk, 2013), berdasarkan teori koreksi dekonvolusi  (Kaur,  2012).  Sebagai kelanjutan pengembangan sistem pengolah data  sistematik  citra  satelit  LAPAN-A3 (Hakim,  dkk,  2012),  pada  penelitian  ini akan  dianalisis  kefokusan  citra imager multispektral  satelit  LAPAN-A3  terkait kualitas sistem optik imager yang dimiliki, khususnya mengenai karakteristik geometri  internal  keempat  detektor untuk kanal merah, hijau, biru dan NIR. Perbedaan  fokus  antar  citra  yang
dihasilkan masing-masing detektor akibat penggunaan beam-splitter akan  dapat menurunkan  kualitas  citra  komposit yang  dihasilkan imager secara  signifikan, sehingga derajat kefokusan untuk seluruh kanal warna harus diseragamkan.
Salah satu cara yang cukup umum digunakan  untuk  mengukur  kualitas derajat  kefokusan  sebuah  citra  adalah dengan  cara  menentukan modulation transfer  function (MTF)  citra  tersebut. Secara  umum,  MTF  merepresentasikan derajat  ketajaman  citra  yang  dihasilkan suatu  sistem  optik  terhadap  fungsi frekuensi  spasial  dari  obyek  yang diamati (Fliegel, 2004; McCluney, 1994). Terdapat beberapa metode untuk menentukan  kurva  MTF  dari  sebuah sistem  optik,  dimana  secara  umum seluruh  metode  tersebut  menggunakan target  obyek  berpola  geometri  hitam- putih  dengan  resolusi  spasial  yang beragam.  Citra  pengamatan  obyek  yang dihasilkan  kemudian  diolah  meng- gunakan  berbagai  algoritma  pengolahan citra  untuk  dapat  menghasilkan  kurva MTF.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  adalah  dengan  mengimple- mentasikan  transformasi Fourier pada Edge  Spread  Function (ESF)  dan Line Spread  Function (LSF)  sebuah  citra untuk menghasilkan kurva MTF (Crespi, et  al,  2009;  Choi,  2002;  Khom,  2004). Metode komputasi lainnya seperti algoritma neural  network juga  dapat digunakan  untuk  menentukan  kurva MTF (Delvit, 2004), walaupun metode ini cukup  kompleks  untuk  keperluan pengolahan citra.
Secara  umum,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memastikan  keempat kanal  detektor  pada imager multispektral satelit  LAPAN-A3  akan  memiliki  derajat kefokusan citra yang seragam.
Diharapkan  dengan  hanya  mengatur pengendali stepper pada  sistem  lensa yang  berlaku  untuk  seluruh  detektor, maka  seluruh  detektor  dapat  meng- hasilkan citra dengan derajat kefokusan yang  sama.  Metode  yang  digunakan adalah  dengan  mengatur  jarak  masing-
masing  detektor  terhadap  pusat  lensa, dan  kualitas  kefokusan  citra  yang dihasilkan  ditentukan  dengan  meng- gunakan  perangkat  lunak  Imatest. Selain  permasalahan  derajat  kefokusan citra  tersebut,  penelitian  ini  juga bertujuan untuk meminimalisasi distorsi ko-registrasi  pada  sumbu  horisontal detektor.

## 2  METODE PENELITIAN
Secara umum, penelitian dilakukan dalam  beberapa  tahap  meliputi  studi literatur, setup peralatan  pengujian, pengambilan  citra  observasi,  perhitungan kurva  MTF,  koreksi  pengaturan  jarak detektor  terhadap  pusat  lensa  dan analisis  terhadap  kualitas  citra  yang dihasilkan. Proses koreksi dan perhitungan kurva  MTF  dilakukan  secara  iteratif hingga  diperoleh  citra  dengan  kualitas yang  cukup  baik.  Selanjutnya,  berikut ini  akan  dijelaskan  secara  singkat mengenai  karakteristik imager multi- spektral satelit LAPAN-A3, teori MTF dan prosedur pengujian yang digunakan.
2.1 Karakteristik Imager LAPAN-A3 Imager multispektral satelit LAPAN-A3 memiliki empat buah detektor tipe Charged-Coupled Device (CCD) yang menghasilkan  empat  kanal  warna  yaitu merah-hijau-biru  (RGB)  dan  inframerah dekat  (NIR).  Secara  geometri,  cahaya yang  masuk  melalui  sistem  lensa  akan dibagi  oleh beam-splitter menjadi  tiga bagian, satu menuju detektor biru-hijau, satu  menuju  detektor  merah  dan  satu menuju detektor NIR. Setiap chip detektor memiliki  8002  buah  unit  detektor dengan lebar 9 µm. Sementara itu, filter warna  untuk  masing-masing  kanal ditempatkan  tepat  sebelum  detektor. Gambar  2-1  menunjukkan  ilustrasi geometri  cahaya  pada  sistem  optik imager multispektral  satelit  LAPAN-A3, dimulai  dari  cahaya  memasuki  sistem lensa  hingga  cahaya  yang  telah  dibagi oleh beam-splitter diterima  oleh  masing- masing detektor.
Gambar 2-1: Karakteristik geometri sistem optik  pada  imager  multispektral satelit LAPAN-A3 Dengan menggunakan beam- splitter , sebuah obyek yang diamati akan memiliki  karakteristik  geometri  yang berbeda  untuk  masing-masing  kanal warna.  Hal  tersebut  disebabkan  karena posisi  dan  orientasi  relatif  detektor  tiap kanal  terhadap  pusat  lensa  dapat berbeda,  sehingga  berdasarkan  teori cahaya  maka  karakteristik  geometri obyek  pada  citra  yang  dihasilkan menjadi  berbeda.  Beberapa  akibat  yang dapat ditimbulkan oleh adanya ketidakseragaman  jarak  antara  detektor tiap  kanal  terhadap  pusat  lensa  adalah perbedaan derajat kefokusan dan perbedaan  posisi  obyek  pada  masing- masing  kanal  citra.  Hal  ini  tidak  terjadi pada  kamera  matriks  satelit  LAPAN-A3 atau  kamera  jenis  matriks  pada umumnya  karena  ketiga  kanal  warna pada  kamera  tersebut  ditangkap  oleh detektor  yang  berada  pada  bidang  yang sama, dengan menggunakan filter Bayer . Untuk mengatasi permasalahan ketidak- seragaman  kefokusan  dan  posisi  citra tersebut, imager multispektral LAPAN-A3 telah dirancang agar posisi dan orientasi detektor untuk setiap kanal warna dapat dimodifikasi,  dengan  cara  menggeser detektor  dalam  tiga  arah  sumbu,  yaitu sumbu  optik  serta  sumbu  vertikal  dan horisontal.
2.2 Modulation  Transfer  Function
(MTF)
Berdasarkan pengertian MTF
yang  telah  dipaparkan,  semakin  tinggi kualitas  MTF  suatu  sistem  optik,  maka sistem  optik  tersebut  akan  dapat mengidentifikasi obyek dengan frekuensi spasial  yang  lebih  tinggi.  Sebaliknya, sebuah citra yang dihasilkan oleh sistem optik yang memiliki kualitas MTF rendah biasanya  akan  mengalami  distorsi blurring ketika mengamati obyek dengan frekuensi spasial yang tinggi. Gambar 2-2 berikut menunjukkan ilustrasi perbedaan kualitas  citra  yang  dihasilkan  sistem optik  dengan  kualitas  MTF  tinggi  dan kualitas  rendah  (Optikos  Corporation, 1999). Pada citra yang dihasilkan sistem optik dengan kualitas MTF rendah, pola garis  hitam-putih  dengan  frekuensi tinggi  pada  bagian  tengah  citra  tidak dapat ditampilkan dengan baik.
Gambar 2-2: Perbandingan  kualitas  citra  yang dihasilkan  sistem  optik  dengan kualitas  MTF  berbeda;  kualitas tinggi  (kiri)  dan  kualitas  rendah (kanan)
Penentuan  kualitas  MTF  suatu sistem optik umumnya dilakukan dengan melakukan pengamatan terhadap  target  obyek  dengan  pola geometri  standar.  Target  obyek  yang umum  digunakan  dapat  berpola  seperti pada  Gambar  2-2,  atau  dengan  pola geometri  hitam-putih  lainnya.  Pada prinsipnya, target obyek yang digunakan harus  memiliki  perbatasan  yang  jelas antara  warna  hitam  dan  putih,  baik dapat  berbentuk  garis  lurus,  garis melingkar, bentuk dasar geometri seperti segitiga,  atau  bentuk  lainnya  sesuai dengan  keperluan  aplikasi.  Dengan menggunakan  beberapa  citra  hasil pengamatan target obyek tersebut, maka
kurva  MTF  dapat  ditentukan  mengguna- kan  kombinasi  beberapa  algoritma pengolahan  citra  dan  perhitungan statistik.  Pada  metode Edge  Spread Function dan Line  Spread  Function (Crespi  et  al,    2009;  Choi,  2002), algoritma akan mendeteksi dan menghitung  fitur  tepi  pada  citra,  dan kurva ESF ditentukan dengan menggunakan regresi least-square untuk fitur  tepi  untuk  seluruh  baris  citra. Selanjutnya,  kurva  LSF  ditentukan dengan  cara  mendiferensialkan  kurva ESF,  dan  kurva  MTF  diperoleh  dengan menerapkan  transformasi  Fourier  pada kurva LSF yang dihasilkan.
Pada  penelitian  ini,  penentuan kurva  MTF  untuk  sebuah  citra  hasil pengamatan dilakukan dengan menggunakan  perangkat  lunak  Imatest, yang  secara  efektif  dan  efisien  dapat menghasilkan  kurva  MTF  sebuah  citra dan  juga  informasi  data  statistik turunannya.  Perangkat  lunak  Imatest tersebut menerima data masukan berupa  sebuah  gambar  yang  memiliki fitur  tepi  yang  tegas,  baik  dapat  berupa tepi garis, lengkungan, atau bahkan tepi tanpa  pola  yang  cukup  jelas.  Walaupun demikian, hasil perhitungan yang dihasilkan  akan  semakin  baik  jika menggunakan  citra  dengan  fitur  tepi berupa garis, seperti yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 2.3 Prosedur Pengujian
Proses  observasi  dan  pengujian yang dilakukan dimulai dengan mengamati target  obyek  berpola  dalam  beberapa posisi  fokus  lensa  yang  berbeda,  yang dapat  diatur  dengan  menggunakan pengendali stepper .  Kemudian  satu  set citra  tersebut  diolah  menggunakan perangkat lunak Imatest untuk menghasilkan  kurva  MTF  seluruh  kanal citra. Selanjutnya jika terdapat perbedaan kurva  MTF  antar  kanal  yang  signifikan, maka  dilakukan  proses  pergeseran detektor  tertentu  untuk  menggeser kurva  MTF  detektor  tersebut.  Proses tersebut kemudian  terus diulang  hingga keempat  kurva  MTF  untuk  seluruh detektor  memiliki  karakteristik  titik optimum yang sama. Pada penelitian ini, detektor  NIR  dijadikan  sebagai  detektor referensi  karena  sulit  dimodifikasi,  dan detektor  biru  dan  hijau  dijadikan detektor  yang  menyesuaikan  dengan detektor  lainnya.  Proses  dilanjutkan dengan  meminimalisasi  distorsi  ko- registrasi  dalam  sumbu  horisontal, sedangkan koreksi dalam sumbu vertikal  tidak  dapat  dilakukan  karena karakteristik  target  yang  digunakan. Gambar  2-3  menunjukkan  diagram  alir untuk prosedur observasi dan pengujian yang dilakukan.
Gambar 2-3: Diagram alir prosedur observasi dan pengujian yang dilakukan

## 3  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan hasil  pengamatan  imager  terhadap target  berpola  dan  analisis  pengolahan data  yang  dilakukan  perangkat  lunak Imatest.  Proses  pengukuran  dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu tahap awal sebelum  dilakukannya  perubahan  jarak detektor,  beberapa  tahapan  setelah dilakukan  pergeseran  detektor  sesuai kebutuhan,  dan  tahap  akhir  dimana kurva  MTF  untuk  seluruh  kanal  telah relatif seragam. Beberapa tahapan tersebut kembali dilakukan setelah proses koreksi ko-registrasi dilakukan sehingga citra  yang  dihasilkan  setiap  kanal  akan memiliki derajat kefokusan yang seragam dan juga posisi registrasi yang bersesuaian.

## 3.1 Data Pengukuran Awal
Pengukuran  pertama  dilakukan untuk mengetahui keadaan awal sebelum dilakukan  perubahan  posisi  masing- masing  detektor  terhadap  pusat  lensa. Gambar  3-1  berikut  ini  menunjukkan citra  hasil  pengamatan  untuk  target berpola  tersebut,  dimana  baris  pertama merupakan  hasil  pengamatan  detektor kanal  hijau,  baris  kedua  milik  detektor kanal  NIR,  baris  ketiga  milik  detektor kanal  merah  dan  baris  keempat  milik detektor  kanal  biru.  Citra  pengamatan tersebut  diambil  pada  saat  kanal  NIR menghasilkan citra terbaik.
Gambar 3-1: Citra hasil pengamatan pada saat keadaan  awal  sebelum  dilakukan perubahan  jarak  detektor  terhadap pusat lensa
Pada gambar tersebut, secara visual tampak  bahwa  citra  kanal  NIR  sangat fokus,  sementara  ketiga  kanal  lainnya tidak terlalu fokus, terutama kanal hijau dan  biru.  Gambar  3-2  menunjukkan kurva  MTF-50  dan  MTF-30  yang  telah dinormalisasi  untuk  setiap  kanal,  yang dihasilkan menggunakan perangkat lunak Imatest. Kurva normalisasi MTF- X merupakan  fungsi  frekuensi  spasial pada  saat  MTF  bernilai X /100  terhadap posisi  pengendali stepper .  Pengamatan dilakukan  mulai  dari  posisi stepper terendah hingga posisi tertinggi. Gambar 3-3  merupakan  hasil  regresi  polinomial orde-6  untuk  kurva  MTF  pada  Gambar 3-2.  Warna  kurva  MTF  pada  kedua gambar  tersebut  disesuaikan  dengan setiap  kanal  warna  citra,  kecuali  warna hitam yang merepresentasikan kanal NIR.
Gambar 3-2: Kurva  MTF  ternormalisasi  untuk keadaan  awal  sebelum  dilakukan perubahan jarak detektor terhadap pusat lensa
Gambar 3-3: Hasil  regresi  polinomial  orede-6 untuk  kurva  MTF  ternormalisasi sebelumnya
Dari Gambar 3-2 dan Gambar 3-3, tampak  bahwa  kanal  biru  dan  hijau memiliki karakteristik kurva yang hampir sama. Hal ini disebabkan karena detektor kanal biru dan hijau merupakan satu  kesatuan  unit  sehingga  memiliki jarak  yang  relatif  sama  terhadap  pusat lensa.  Selain  itu,  tampak  bahwa  kurva biru  dan  hijau  tersebut  masih  cukup jauh  jika  dibandingkan  dengan  kurva kanal  merah  dan  NIR.  Tujuan  utama proses  perbaikan  dalam  penelitian  ini adalah membuat keempat kurva masing- masing  kanal  tersebut  berhimpit  atau paling tidak menjadi saling berdekatan.
Regresi polinomial orde-6 dilakukan agar  memudahkan  penentuan  titik optimum  untuk  masing-masing  kurva MTF, dan untuk meminimalisasi pengaruh  adanya noise baik  yang berasal  dari  citra  pengamatan  maupun kesalahan  perhitungan  oleh  perangkat lunak.  Tabel  3-1  menunjukkan  posisi stepper untuk  masing-masing  kanal warna  pada  saat  kurva  MTF  bernilai optimum. Adanya perbedaan titik optimum yang signifikan antara MTF-50 dan  MTF-30  tidak  menjadi  masalah, karena  pada  perhitungan  ini  hanya
dibutuhkan  titik  optimum  relatif  antara keempat  kanal  warna  tersebut.  Jika setelah proses perubahan jarak detektor tehadap  pusat  lensa,  seluruh  kurva MTF-50 telah berdekatan, maka idealnya seluruh  kurva  MTF-30  juga  akan berdekatan,  walaupun  memiliki  posisi step yang berbeda.
Tabel 3-1: POSISI PENGENDALI STEPPER PADA SAAT  KURVA  MTF  MASING-MASING KANAL WARNA BERNILAI OPTIMUM
Pengamatan Posisi Optimum Stepper R G B NIR Kurva MTF-50  580  350  300  610
Kurva MTF-30  650  440  380  710

## 3.2 Perubahan Posisi Detektor
Berdasarkan  kurva  MTF  setiap kanal pada  Gambar 3-3,  tampak  bahwa kurva  biru  dan  hijau,  yang  merupakan satu  kesatuan,  harus  digeser  ke  kanan untuk  menyesuaikan  dengan  posisi kurva  merah  dan  NIR.  Pilihan  lainnya adalah  mengeser  kurva  merah  dan  NIR ke kiri untuk menyesuaikan posisi kurva biru dan hijau. Karena detektor biru dan hijau  merupakan  satu  kesatuan,  dan fakta  bahwa  detektor  NIR  paling  sulit untuk  dimodifikasi,  maka  selanjutnya akan  diubah  posisi  detektor  biru  dan hijau,  agar  dapat  menggeser  kurva  MTF ke  kanan  untuk  menyesuaikan  dengan kurva MTF merah dan NIR.
Berdasarkan beberapa pengamatan yang  telah  dilakukan,  mengegser  kurva MTF  ke  kanan  dilakukan  dengan  cara menjauhkan  posisi  detektor  terhadap pusat  lensa.  Untuk  pengamatan  kedua berikut  ini,  posisi  detektor  kanal  biru dan  hijau  dijauhkan  dengan  cara memutar  sekrup  pada  detektor  sebesar 180  derajat  berlawanan  dengan  arah jarum jam ( counter-clockwise ). Gambar 3-4 menunjukkan  kurva  MTF  setiap  kanal warna  setelah  adanya  perubahan  posisi detektor  biru  dan  hijau.  Sama  seperti gambar  sebelumnya,  kurva MTF berikut telah dinormalisasi, tetapi hanya
menampilkan  kurva  MTF  setelah  hasil regresi polinomial orde-6.
Gambar 3-4: Kurva  MTF  ternormalisasi  setelah perputaran  sekrup  detektor  biru dan  hijau  sebesar  180  derajat berlawanan  dengan  arah  jarum jam
Tampak  bahwa  setelah  posisi detektor  biru  dan  hijau  dimundurkan, kurva MTF-50 dan kurva MTF-30 untuk seluruh  kanal  lebih  menyatu  dan berhimpit  dibandingkan  dengan  kurva pada  keadaan  awal.  Nilai step optimum pada  kurva  MTF-50  untuk  kanal  BGR- NIR  yaitu  470,  460,  550  dan  570, sedangkan  pada  kurva  MTF-30  yaitu 580, 560, 640 dan 700. Jika sebelumnya terjadi  selisih  titik  optimum  kanal  biru dan NIR sebesar 310 step, maka setelah pergeseran  detektor  biru  dan  hijau, selisih  tersebut  berkurang  menjadi  100 step .  Jadi  tampak  jelas  bahwa  baik secara visual maupun matematis, kurva MTF  untuk  setiap  kanal  menjadi  lebih berdekatan.
Pergeseran detektor biru dan hijau ke  belakang  tersebut  ternyata  dapat menggeser  kurva  biru  dan  hijau  ke kanan  dan  mendekat  menuju  kurva merah  dan  NIR.  Walaupun  demikian, tampak  bahwa  keempat  kurva  tersebut belum  berhimpit  sempurna,  sehingga
masih  diperlukan  proses  pergeseran detektor  kanal  biru  dan  hijau  dengan arah  sama  seperti  sebelumnya  yaitu  ke arah  belakang.  Karena  puntiran  sekrup detektor  sebesar  180  derajat  dapat menggeser  kurva  sekitar  200 step ke kanan, maka diperkirakan masih dibutuh- kan puntiran sekrup detektor sebesar 90 derajat  berlawanan  dengan  arah  jarum jam  untuk  dapat  menyatukan  kurva biru/hijau dan kurva merah/NIR tersebut. Gambar  3-5  menunjukkan  kurva  MTF untuk  setiap  kanal  warna  setelah pergeseran  kedua  ini,  yang  secara  total akibat  perputaran  sekrup  detektor sebesar  270  derajat  berlawanan  dengan arah jarum jam.
Gambar 3-5: Kurva MTF ternormalisasi setelah perputaran  sekrup  detektor  biru dan  hijau  sebesar  270  derajat berlawanan  dengan  arah  jarum jam
Berdasarkan  kurva  pada  Gambar 3-5,  terutama  pada  kurva  MTF-50, tampak  bahwa  keempat  kurva  kanal RGB-NIR  telah  cukup berdekatan.  Selisih posisi step optimum  antar  kanal  untuk MTF-50 tidak melebihi 40 step , sedangkan untuk  kurva  MTF-30  sebesar  70 step . Dengan  mempertimbangkan  pengaruh noise pengukuran,  maka  selisih  sebesar 40 step tersebut dapat diterima, sehingga
dapat dikatakan bahwa keempat detektor tersebut  telah  berada  pada  posisi  relatif terhadap pusat lensa yang cukup ideal.
Satu catatan yang perlu diperhatikan  yaitu  adanya  perbedaan kurva MTF optimum untuk kanal merah dan  NIR,  walau  keduanya  sama  sekali tidak  mengalami  pergeseran.  Karena perbedaan  ini  tidak  terlalu  signifikan, baik nilai nominal maupun pola kurvanya, maka perbedaan tersebut dapat disebabkan  karena  adanya noise pada data pengamatan yang digunakan.

## 3.3 Perbandingan Kualitas Citra
Setelah  pergeseran  detektor  biru dan  hijau  ke  belakang  tersebut,  yang dilakukan  dalam  dua  kali  pergeseran, tampak bahwa kurva MTF seluruh kanal warna  telah  cukup  berhimpit.  Hal tersebut  menyebabkan  seluruh  detektor untuk setiap kanal warna akan menghasilkan  citra  dengan  derajat kefokusan  yang  lebih  seragam.  Gambar 3-6  berikut  ini  menunjukkan  citra  hasil pengamatan  setelah  sekrup  detektor biru  dan  hijau  diputar  sebesar  270 derajat  berlawanan  dengan  arah  jarum jam.  Sama  seperti  pada  Gambar  3-1, seluruh  citra  pengamatan  tiap  kanal berikut  diambil  pada  posisi  step optimum kanal NIR yaitu 600, dan citra tersebut  telah  dikontraskan  agar  dapat ditampilkan dengan jelas dan baik.
Gambar 3-6: Citra  hasil  pengamatan  setelah pergeseran  detektor  biru  dan hijau  ke  belakang  akibat  putaran sekrup detektor 270 derajat CCW
Walaupun  secara  visual  tidak terlihat  dengan  jelas,  tetapi  tampak
bahwa  untuk  keadaan  awal  pada Gambar  3-1,  kualitas  citra  untuk  kanal biru  dan  hijau  relatif  rendah  jika dibandingkan  dengan  citra  merah  dan NIR. Hal tersebut sesuai dengan adanya perbedaan  posisi step optimum  yang signifikan  antara  kanal  biru  dan  hijau terhadap  kanal  NIR.  Sementara  itu, setelah  proses  pergeseran  detektor  biru dan  hijau  pada  Gambar  3-6,  kualitas citra untuk keempat kanal tersebut sulit untuk  dibedakan,  setidaknya  tidak  dapat dibedakan  secara  jelas.  Hal  tersebut dapat  ditunjukkan  dengan  perbedaan posisi step optimum  yang  tidak  terlalu berbeda di antara seluruh kanal tersebut. Satu  hal  yang  perlu  dicatat  adalah derajat  kefokusan  citra  berbeda  dengan derajat  kecerahan  citra,  jadi  bisa  saja secara visual citra yang lebih cerah akan terlihat lebih fokus, walaupun sebenarnya tidak  karena  secara  matematis  citra tersebut  memiliki  nilai  MTF  yang  lebih rendah  pada  frekuensi  spasial  tertentu tersebut.

## 3.4 Perbaikan Posisi Ko-Registrasi
Berdasarkan  citra  pengamatan pada  Gambar  3-1  dan  Gambar  3-6, tampak  bahwa  baik  sebelum  dan sesudah  proses  pergeseran  detektor, terjadi  distorsi  ko-registrasi  antar  kanal di  antara  keempat  detektor  tersebut, dimana  sebagian  besar  batas  warna hitam-putih  untuk  setiap  kanal  tidak segaris.  Hal  tersebut  menunjukkan bahwa  terjadi  distorsi  registrasi  pada sumbu  horisontal,  terutama  antara kanal  biru-hijau  terhadap  kanal  merah dan  NIR.  Distorsi  ko-registrasi  pada sumbu  vertikal  juga  terjadi,  tetapi sayangnya  tidak  dapat  ditunjukkan pada citra pengamatan dengan menggunakan  target  obyek  dengan  pola vertikal  seperti  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Terdapat  beberapa  faktor  yang dapat  menyebabkan  terjadinya  distorsi ko-registrasi  ini.  Pada  penelitian  ini, distorsi  tersebut  akan  diminimalisasi dengan  menggeser  detektor  biru-hijau
pada sumbu horisontal detektor. Gambar  3-7  berikut  menunjukkan  citra yang  dihasilkan  setelah  melakukan pergeseran ini. Tampak bahwa batas tepi hitam-putih untuk seluruh kanal menjadi  lebih  segaris.  Distorsi  ko- registrasi dalam sumbu horisontal masih terjadi,  tetapi  telah  berkurang  secara sangat  signifikan  jika  dibandingkan dengan keadaan awal sebelum dilakukannya perbaikan.
Gambar 3-7: Citra  hasil  pengamatan  setelah proses  perbaikan  ko-registrasi kanal biru dan hijau
Setelah  melakukan  perbaikan distorsi  registrasi,  selanjutnya  kembali dilakukan  uji  MTF,  karena  dengan melakukan perubahan posisi dan orientasi  detektor  biru  dan  hijau, dikhawatirkan kurva MTF yang dihasilkan menjadi berbeda. Gambar 3-8 berikut  ini  menunjukkan  kurva  MTF setelah  dilakukan  perbaikan  tersebut, dimana  tampak  bahwa  perbaikan  ko- registrasi yang dilakukan tidak mengubah kurva  MTF  secara  signifikan,  jika dibandingkan terhadap kurva MTF pada Gambar  3-5  sebelum  dilakukannya perbaikan  ko-registrasi  detektor  biru dan hijau.
Distorsi  registrasi  lainnya  yang masih  tampak  adalah  terkait  detektor merah yang memperlihatkan karakteristik  distorsi  yang  bersifat  non- linear  terhadap  kanal  NIR.  Hal  tersebut tampak  dimana  pada  bagian  kiri  citra, perbedaan  batas  tepi  hitam-putih  tidak signifikan,  sementara  pada  sisi  kanan citra,  perbedaan  batas  tersebut  cukup signifikan.  Beberapa  alternatif  telah
dilakukan untuk meminimalisasi distorsi tersebut, tetapi tidak menghasilkan perubahan yang
signifikan.  Berdasarkan  analisis  dan pertimbangan yang
dilakukan, diputuskan untuk mengembalikan keadaan  detektor  merah  pada  keadaan awal.  Dengan  demikian,  distorsi  ko- registrasi  untuk  kanal  merah  masih terjadi dan akan dijadikan pertimbangan dalam  melakukan  koreksi  citra  yang dihasilkan  imager  multispektral  pada saat satelit LAPAN-A3 telah mengorbit.
Gambar 3-8: Kurva  MTF  ternormalisasi  setelah perbaikan ko-registrasi kanal biru dan hijau

## 3.5 Pengaruh  Posisi  Piksel  terhadap MTF
Aspek  lain  yang  diinvestigasi dalam  penelitian  ini  adalah  pengaruh posisi  piksel  pada  detektor  terhadap kualitas MTF yang dihasilkan. Berdasarkan teori, semakin dekat terhadap pusat lensa, maka bagian citra tersebut akan semakin fokus dibandingkan  bagian  citra  pada  daerah pinggir.  Gambar  3-9  menunjukkan kurva  MTF  yang  dihasilkan  pada beberapa  bagian  citra  setelah  seluruh proses  perbaikan  dilakukan,  yaitu bagian  kiri,  tengah  dan  kanan  relatif terhadap  pusat  lensa  atau  titik  tengah detektor.
Analisis  terhadap  kurva  pada Gambar  3-9  cukup  rumit,  tetapi  secara umum  terlihat  bahwa  konvergensi  titik optimum untuk setiap kanal warna akan berbeda untuk setiap bagian citra tersebut. Pada  bagian  tengah  mungkin  telah tercapai  konvergensi  keempat  titik optimum  MTF,  tetapi  pada  daerah  lain tidak  demikian.  Walaupun  demikian, wilayah  bagian  tengah  citra  umumnya lebih  penting  jika  dibandingkan  dengan kedua bagian tepi karena pada akhirnya setelah proses koreksi geometri sistematik, bagian citra pada daerah tepi umumnya dipotong secara signifikan. Untuk penelitian  selanjutnya,  analisis  yang lebih  mendalam  mengenai  perbedaan derajat  kefokusan  citra  sebagai  fungsi jarak  piksel  terhadap  pusat  citra  harus dilakukan.
Gambar 3-9: Perbandingan kurva MTF-50 antara beberapa bagian  citra, i.e.: kiri, tengan dan kanan

## 3.6 Pembahasan Komprehensif
Setelah melakukan beberapa tahapan  pengamatan,  pengujian  dan
analisis  di  atas,  terdapat  beberapa benang  merah  yang  dapat  diambil. Pertama adalah perubahan posisi detektor  dalam  sumbu  optikal,  yaitu sumbu  maju-mundur  pada  sumbu  pusat lensa, akan secara signifikan mengubah kefokusan  citra  yang  dihasilkan.  Hal tersebut  ditunjukkan  pada  percobaan dengan  menggeser  detektor  biru-hijau mundur  ke belakang setara  dengan 270 derajat  puntiran  detektor  berlawanan arah  jarum  jam,  yang  menyebabkan kurva  MTF  akan  bergeser  ke  arah kanan.  Tabel  3-2  berikut  menjelaskan secara ringkas hubungan antara beberapa pergeseran detektor yang telah dilakukan  terhadap  pergeseran  posisi stepper optimum  pada  kurva  MTF-50 untuk masing-masing kanal warna citra, mulai  dari  keadaan  awal  hingga  setelah dilakukannya koreksi ko-registrasi.
Tabel 3-2:  RINGKASAN  HUBUNGAN  ANTARA PERGESERAN DETEKTOR TERHADAP POSISI OPTIMUM KURVA MTF Pengamatan Posisi Optimum MTF-50 R G B NIR Keadaan awal  580  350  300  610 Pergeseran 180° 550  460  470  570 Pergeseran 270° 540  560  540  580
Ko-Registrasi  530  550  510  560
Tampak bahwa pergeseran detektor dapat  menyeragamkan  posisi  optimum kurva  MTF.  Fenomena  tersebut  secara langsung  menyiratkan  bahwa  derajat kefokusan  citra  masing-masing  kanal warna  ditentukan  oleh  dua  faktor  yang saling berkaitan. Faktor pertama adalah variabel  fokus  lensa  yang  dapat  diatur dengan  pengendali stepper ,  dimana variabel  ini  berlaku  untuk  seluruh detektor.  Sementara  itu  faktor  kedua adalah  jarak  masing-masing  detektor terhadap pusat lensa, yang dapat diatur secara terpisah antar setiap kanal warna. Dapat dikatakan, derajat kefokusan citra
ditentukan  oleh  jarak  efektif  detektor terhadap  lensa,  yang  dalam  hal  ini merupakan  fungsi  non-linear  antara kedua  variabel  tersebut,  yaitu  variabel fokus  lensa  (pengendali stepper )  dan variabel  jarak  setiap  detektor  terhadap pusat lensa.
Berdasarkan  Tabel  3-2,  setelah proses  perbaikan  ko-registrasi,  posisi stepper pada  nilai  550  dapat  meng- hasilkan  kualitas  citra  komposit  yang cukup  baik.  Tabel  3-3  menunjukkan nilai  frekuensi  spasial  pada  saat  MTF bernilai  0.5,  sebelum  normalisasi  untuk masing-masing  kanal  citra  pada  posisi stepper di sekitar nilai 550 tersebut.
Tabel 3-3: NILAI  FREKUENSI  SPASIAL  UNTUK MTF-50  PADA  POSISI  PENGENDALI STEPPER DI SEKITAR NILAI 550 Posisi Stepper Frekuensi Spasial (Nyquist) R G B NIR 425 0.087  0.081 0.086 0.072 456 0.089  0.082 0.088 0.075 486 0.092  0.083 0.089 0.076 518 0.093  0.084 0.091 0.075 549 0.097  0.084 0.091 0.075 577 0.101  0.085 0.091 0.075 610 0.101  0.085 0.089 0.076 640 0.090  0.085 0.089 0.072 673 0.086  0.083 0.085 0.066
Tampak  bahwa  posisi stepper pada  nilai  577  memberikan  kombinasi terbaik  untuk  keempat  kanal  tersebut. Posisi  577  ini  sedikit  berbeda  dengan nilai 550 yang telah diperoleh sebelumnya karena  data  tersebut  belum  mengalami proses  regresi.  Walaupun  demikian, perbedaan posisi tersebut tidak signifikan sehingga masih dalam batas yang dapat ditoleransi.  Terdapat  dua  hal  penting yang  dapat  diangkat  berdasarkan  data pada Tabel 3-3 tersebut. Pertama adalah posisi  pengendali stepper berapapun tidak  dapat  mengakomodasi  kurva  MTF optimum  untuk  seluruh  kanal.  Pada posisi  pengendali stepper 577,  kanal merah,  hijau  dan  biru  memiliki  frekuensi spasial optimum, tetapi kanal NIR masih sedikit  berada  di  bawah  nilai  optimum.
Walaupun demikian, posisi stepper pada nilai  577  ini  memberikan  komposisi terbaik  untuk  keempat  kanal  tersebut. Hal  kedua  yaitu  mengenai  perbedaan nilai  frekuensi  spasial  yang  cukup signifikan antar keempat kanal tersebut. Contohnya, walaupun pada posisi stepper pada nilai 577, kanal NIR telah memiliki frekuensi  spasial  yang  relatif  cukup optimum  yaitu  0,075,  tetapi  nyatanya nilai  tersebut  masih  jauh  di  bawah frekuensi  spasial  kanal  merah  sebesar 0,101.  Hal  ini  dapat  disebabkan  karena perbedaan  detail  obyek  yang  diamati atau  perbedaan  kualitas  antar  detektor itu  sendiri.  Penggunaan  target  obyek dengan  kualitas  tinggi  dapat  mengatasi permasalahan tersebut.
Selain  keseragaman  fokus  antar kanal  citra,  hal  penting  lainnya  adalah mengenai  distorsi  ko-registrasi  yang terjadi  pada  sumbu  horisontal  tidak dapat  diminimalisasi  dengan  sempurna. Untuk  kanal  warna  biru  dan  hijau, distorsi tersebut mungkin dapat diselesaikan  secara  sederhana  dengan menggeser detektor dalam sumbu tersebut.  Walaupun  demikian,  metode tersebut  tidak  dapat  digunakan  pada distorsi kanal merah, dimana karakteristik distorsi  yang  terjadi  tampak  bersifat tidak  linear  seperti  yang  telah  dijelaskan. Karena  metode  di  atas  tidak  dapat meminimalisasi distorsi yang terjadi, maka distorsi  tersebut  mungkin  disebabkan karena  detektor  merah  mengalami bending akibat  struktur  mekanik  yang tidak  bersifat  ideal.  Ketidakidealan struktur  mekanik  tersebut,  walaupun hanya  dalam  orde  mili-derajat,  secara teori dapat menyebabkan distorsi registrasi yang bersifat non-linear tersebut. Karena permasalahan itu, maka dalam penelitian ini  tidak  dilakukan  perbaikan  lebih lanjut pada detektor merah.

## 4  KESIMPULAN
Salah satu distorsi geometri  yang terjadi  pada  citra imager multispektral satelit  LAPAN-A3  adalah  distorsi  fokus internal dan distorsi ko-resgistrasi antar
kanal  yang  diakibatkan  karena  peng- gunaan beam-splitter pada  sistem  optik. Proses  pengamatan,  pengujian  dan perbaikan  yang  dilakukan  dapat  mem- perbaiki  kualitas  citra  yang  dihasilkan imager , terutama dalam aspek geometri, yaitu  dalam  hal  keseragaman  derajat kefokusan  antar  kanal  citra,  dan  juga dalam  hal  keseragaman  ko-registrasi dalam sumbu horisontal.
Pada imager multispektral  satelit LAPAN-A3,  derajat  kefokusan  antar kanal  citra  telah  dapat  diseragamkan dengan  cara  menggeser  detektor  biru- hijau  ke  belakang,  dengan  memutar sekrup  detektor  sebesar  270  derajat berlawanan  dengan  arah  jarum  jam. Sementara  itu  distorsi  ko-registrasi detektor biru-hijau pada sumbu horisontal juga dapat diminimalisasi dengan menggeser  detektor  pada  arah  sumbu detektor tersebut. Kedua metode perbaikan tersebut  secara  signifikan  telah  dapat meningkatkan  kualitas  geometri  citra yang  dihasilkan,  yang  dapat  ditunjukkan baik secara visual berupa citra pengamatan imager dan secara matematis berupa kurva MTF antar kanal.
Beberapa  pengembangan  masih perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan kualitas  citra imager multispektral satelit  LAPAN-A3,  terutama  mengenai distorsi ko-registrasi pada detektor kanal merah yang bersifat non-linear dan juga mengenai ketidakseragaman derajat kefokusan  citra  pada  beberapa  bagian citra yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kami  sampaikan kepada  Wahyudi  Hasbi,  M.Sc,  atas semua bimbingan dan arahannya sehingga  karya  tulis  ilmiah  ini  dapat terselesaikan dengan baik. Terima kasih juga  kami  sampaikan  kepada  Bapak Drs.  Abdul  Rahman,  MT  dan  Ir. Suhermanto,  MT,  atas  bimbingan  dan arahannya  dalam  membangun  modul pengoreksi  citra  satelit  LAPAN-A2  dan LAPAN-A3.

## DAFTAR RUJUKAN
Bu, F; Qiu, Y; and X. Yan, 2013. Improvement of MTF  Measurement  and  Analysis  Using
Knife-Edge Method , Journal of
Computational  Information  Systems
9:3, 987-994.
Choi,  T.,  2002. IKONOS  Satellite  on  Orbit Modulation  Transfer  Function  (MTF) Measurement  using  Edge  and  Pulse Method ,  Master  Thesis,  South  Dakota State University, Brookings, SD. Crespi,  M.,  and  L.D.  Vendictis,  2009. A Procedure  for  High  Resolution  Satellite Imagery  Quality  Assessment ,  Sensors Journal Vol. 9, 3289-3313.
Delvit,  J.M;  Leger;  Roques,  S;  and  C.  Valorge,
2004. Modulation  Transfer  Function Estimation  from  Nonspesific  Images , Optical Engineering, Vol. 43, 1355-1365. Fliegel, K., 2004. Modelling and Measurement of Image  Sensor  Characteristics ,  Radio Engineering Vol. 13, No. 4, 27-34. Hakim, P.R; Rachim, E; dan A. Rahman, 2013.
Model  Koreksi  Distorsi  Blurring  pada Citra  Imager  Pushbroom  Menggunakan Algoritma  Dekonvolusi  Filter  Wiener , Pengembangan  Teknologi  Satelit  di Indonesia:  Sistem,  Subsistem  dan  Misi Operasi, IPB Press, Bogor, 79-91.
Hakim,  P.R;  Rahman,  A;  Suhermanto,  dan  E. Rachim,  2012. Model  Koreksi  Geometri Sistematik  Data  Imager  Pushbroom Menggunakan Metode Proyeksi Kolinear , Jurnal  Technologi  Dirgantara  Vol.  10 No. 2, 121-132, LAPAN, Jakarta. Kaur,  A.  and  V.  Chopra,  2012. A  Comparative Study and Analysis of Image Restoration Techniques  Using  Different  Images Formats ,  International  Journal  for Science  and  Emerging  Technologies with Latest Trends, Vol. 2, 7-14.
Kohm,  K.,  2004. Modulation  Transfer  Function Measurement  Method  and  Results  for the  OrbView-3  High  Resolution  Imaging Satellite , IAPRS, Vol. 35, 7-12.
McCluney, R., 1994. Introduction to Radiometry and  Photometry ,  Artech  House,  Inc., Norwood, MA.
Optikos Corporation, 1999. How to Measure MTF and  Other  Properties  of  Lenses ,  User Manual Rev. 2.0, Wakefield, MA.