SKRIPSI BOHO SURIANTO NAIBAHO

Transkripsi

1 i DIGITASI OTOMATIS OBJEK BANGUNAN PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING SKRIPSI BOHO SURIANTO NAIBAHO PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

2 DIGITASI OTOMATIS OBJEK BANGUNAN PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi BOHO SURIANTO NAIBAHO PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2014

3 i PERSETUJUAN Judul : DIGITASI OTOMATIS OBJEK BANGUNAN PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING Kategori : SKRIPSI Nama : BOHO SURIANTO NAIBAHO Nomor Induk Mahasiswa : Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI Diluluskan di Medan, Juli 2014 Komisi Pembimbing : Pembimbing 2 Pembimbing 1 Baihaqi Siregar, S.Si.MT NIP Dr. Syahril Efendi, S.Si.M.IT NIP Diketahui/Disetujui oleh Program Studi Teknologi Informasi Ketua, M. Anggia Muchtar, ST.,MM.IT NIP

4 ii PERNYATAAN DIGITASI OTOMATIS OBJEK BANGUNAN PADA CITRA SATELIT MENGGUNAKAN METODE K MEANS CLUSTERING SKRIPSI Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya. Medan, Juli 2014 BOHO SURIANTO NAIBAHO

5 iii UCAPAN TERIMA KASIH Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yang Maha Esa dan Maha Penyayang, dengan segala rahmat dan karunianya penulisan tugas akhir ini berhasil diselesaikan dalam waktu yang telah ditetapkan. Selama penyelesaian tugas akhir ini, banyak bantuan dan kerja sama serta doa dan dukungan dari berbagai pihak, oleh karena itu penulis sampaikan ucapan terima kasih sedalam-dalamnya dan penghargaan kepada : 1. Kedua orang tua dan sanak saudara penulis yang telah memberikan dukungan dan motivasi baik materil dan spiritual, ayahanda R. Naibaho dan Ibunda K. Sinurat yang selalu sabar dalam mendidik dan membesarkan penulis. 2. Bapak Dr. Syahril Efendi, S.Si.M.IT dan Bapak Baihaqi Siregar, S.Si.MT selaku pembimbing yang telah banyak meluangkan waktu dan pikirannya, memotivasi dan memberikan kritik dan saran kepada penulis. 3. Bapak Ade Candra,S.T.M.Kom dan Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc.M.Sc yang telah bersedia menjadi dosen pembanding yang telah memberikan kritik dan saran kepada penulis. 4. Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Bapak M. Anggia Muchtar, ST.,MM.IT dan Bapak M. Fadly Syahputra, B.Sc.,M.Sc.IT. 5. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, semua dosen serta pegawai di Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Semoga segala kebaikan dan bantuannya dibalas oleh Tuhan Yang Maha Esa dan semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang memerlukannya.

6 iv ABSTRAK Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di bidang sistem informasi geografis semakin memberikan kemudahan dalam melakukan pendataan objek spasial. Digitasi adalah salah satu contoh perkembangan tersebut. Citra direkam dengan menggunakan satelit, kemudian disimpan dalam format file gambar. Citra ini nantinya akan dianalisis oleh praktisi pemetaan untuk berbagai macam kebutuhan, sebagai contoh : pendataan IMB maupun perencanaan tata ruang kota. Namun, citra ini masih berupa gambar hasil photo yang banyak terdapat objek-objek yang tidak diperlukan sesuai kebutuhan. Oleh karena itu, diperlukan proses digitasi untuk memperoleh informasi sesuai kebutuhan. Pada penelitian ini dirancang sebuah metode untuk melakukan digitasi secara otomatis yang disebut k means clustering. K means clustering yang dirancang dalam penelitian ini digabungkan dengan teknik morfologi gambar untuk mendapat hasil ekstraksi yang lebih baik. Berdasarkan pengujian terhadap tujuh jenis data citra, hasil digitasi dengan metode k means clustering memperoleh nilai kualitas rata-rata dimana nilai maksimal adalah 1. Kata kunci: k means clustering, digitasi, citra satelit.

7 v AUTOMATIC DIGITIZATION ON BUILDINGS OBJECT FROM SATELLITE IMAGERY USING K MEANS CLUSTERING ABSTRACT Developments in science and technology in the field of geographic information systems increasingly provide ease of data collection of spatial objects. Digitization is one example of these developments. Using satellite imagery recorded, then stored in an image file format. This imagery will be analyzed by mapping practitioners for a variety of needs, for example : IMB data collection and spatial planning. However, this image is a photo image that there are many objects that are not required as needed. Therefore, the digitization process is required to obtain the information as needed. In this study designed a method to automatically digitized called k means clustering. K means clustering is designed in this study combined with the technique of morphological image to get a better extraction results. Based on testing of the seven types of image data, the results of digitization with k means clustering method to get the value of average quality is where the maximum value is 1. Keywords: k means clustering, digitization, satellite imagery

8 vii DAFTAR ISI PERSETUJUAN... I PERNYATAAN...II UCAPAN TERIMA KASIH... III ABSTRAK ABSTRACT... IV... V DAFTAR ISI... VI DAFTAR TABEL... VIII DAFTAR GAMBAR... IX BAB 1 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG RUMUSAN MASALAH BATASAN MASALAH TUJUAN PENELITIAN MANFAAT PENELITIAN METODOLOGI PENELITIAN SISTEMATIKA PENULISAN... 3 BAB 2 LANDASAN TEORI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENGERTIAN GARIS LINTANG DAN GARIS BUJUR CITRA SATELIT DIGITASI KARAKTERISTIK CITRA SATELIT QUICKBIRD DATA VEKTOR K MEANS CLUSTERING... 14

9 vii Clustering Algoritma k means clustering Kelebihan dan Kelemahan algoritma K-means MEDIAN FILTERING BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM DATA YANG DIGUNAKAN ANALISIS SISTEM GENERAL ARCHITECTURE PERANCANGAN TAMPILAN ANTARMUKA BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN IMPLEMENTASI SISTEM Spesifikasi hardware dan software yang digunakan Implementasi perancangan antarmuka PENGUJIAN SISTEM Rencana pengujian sistem Kasus dan hasil pengujian sistem Pengujian kinerja sistem Evaluasi Hasil BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN SARAN DAFTAR PUSTAKA... 66

10 viii DAFTAR TABEL Hal. Tabel 2.1. Karakteristik citra quickbird Tabel 2.2 Penelitian Terdahulu Tabel 4.1 Rencana Pengujian Sistem Tabel 4.2 Hasil Pengujian Komponen Tabel 4.2 Hasil Pengujian Komponen (Lanjutan) Tabel 4.2 Hasil Pengujian Komponen (Lanjutan) Tabel 4.3 Data Hasil Pengolahan K Means Clustering Tabel 4.4. Tabel Hasil Median Filtering Tabel 4.5. Hasil Pengenalan Koordinat Tabel 4.6. Hasil Translasi Koordinat Tabel 4.7. Hasil Evaluasi Hasil... 55

11 ix DAFTAR GAMBAR Hal. GAMBAR 2.1. DIAGRAM ALIR ALGORITMA K MEANS CLUSTERING GAMBAR 2.2. HASIL DARI PROSES CLUSTERING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING GAMBAR 2.3. BLOCK DIAGRAM ALUR KERJA MEDIAN FILTER 20 GAMBAR 2.4. CONTOH PENERAPAN MEDIAN FILTER...21 GAMBAR 3.1 MATRIKS UNTUK MEDIAN FILTERING 4X GAMBAR 3.2. PROSES SELEKSI PIKSEL YANG TERHUBUNG GAMBAR 3.3. METODE FILLGRID UNTUK MENCARI PIKSEL BERNILAI 1 26 GAMBAR 3.4. PRIORITAS PENCARIAN PIKSEL BERNILAI GAMBAR 3.6 FLOWCHART TAHAPAN MEDIAN FILTERING GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN)... 36

12 x GAMBAR 3.7. FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN CIRI BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.8 FLOWCHART TAHAPAN PENGENALAN KOORDINAT GAMBAR 3.9 FLOWCHART TAHAPAN PENYUSUNAN POLYGON BANGUNAN GAMBAR 3.9 FLOWCHART TAHAPAN PENYUSUNAN POLYGON BANGUNAN (LANJUTAN) GAMBAR 3.10 GENERAL ARCHITECTURE GAMBAR 3.11 RANCANGAN JENDELA UTAMA (MAIN WINDOW) GAMBAR 4.1 TAMPILAN JENDELA UTAMA (MAIN WINDOW) GAMBAR 4.2 CITRA SATELIT GAMBAR 4.3. HASIL SEGMENTASI DENGAN METODE K MEANS CLUSTERING GAMBAR 4.4. HASIL MEDIAN FILTERING GAMBAR 4.5. HASIL GAMBAR ULANG GAMBAR 4.6 OBJEK BANGUNAN YANG TELAH DIKENALI KOORDINATNYA DIBUKA DENGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS GAMBAR 4.7. HASIL DIGITASI SECARA MANUAL GAMBAR 4.8. BENTUK PENGUJIAN AKURASI DAN KETEPATAN GAMBAR 4.9. CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI MANUAL CITRA GAMBAR CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI MANUAL CITRA GAMBAR CITRA

13 xi GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI MANUAL CITRA GAMBAR CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI MANUAL CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI OTOMATIS CITRA GAMBAR HASIL DIGITASI MANUAL GAMBAR