Deteksi Tingkat Kepadatan Rumah Penduduk Menggunakan Klasifikasi K-Nearest Neighbor Pada Citra Satelit Google Earth

Abd Ghofur

Abstract


Penelitian ini  berupa perancangan dan Impelementasi computer vision berbasis digital image processing pada citra yang diambil dari satelit google earth dan bertujuan mengetahui kepadatan rumah penduduk dan lahan terbuka suatu wilayah sebagai deteksi awal. Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan konstribusi keilmuan di bidang digital image processing sebagai alternatif usulan model deteksi kepadatan rumah penduduk.

Metodology yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi kepustakaan yang diperoleh dari jurnal yang diidentik. Proses yang dilakukan adalah mengambil citra dari suatu desa atau daerah pada google earth yang berbentuk RGB, mengekstraksi nilai pixel RGB, mendapatkan nilai mean RGB, mentransformasikan RGB ke HSI dan mencari nilai mean HSI, mencari variance dan masing-masing RGB dan HSI kemudian diklasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor.

 Dataset diklasifikasi menggunakan K-Nearest Neighbor menjadi tiga kategori yaitu rumah penduduk yang padat, sedang dan longgar. Selanjutnya dataset yang telah diklasifikasi dijadikan data training sebagai perbandingan data untuk testing. Hasil testing menunjukkan bahwa akurasi deteksi kepadatan rumah penduduk dari citra testing dengan membanding hasil pengamatan ahli mencapai 95%.

Keywords


Deteksi, Kepadatan Rumah, Penduduk, K-NN, RGB, HSI

References


Anon 2016. Kamus Besar Bahasa Indonesia. [online] Jakarta: Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa. Available at: .

Badan Standar Nasional, 2004. Tata cara perencanaan lingkungan perumahan di perkotaan SNI 03-1733-2004. p.58.

Kementrian PPN/Bappenas, B.P.S., 2013. Proyeksi Penduduk Indoensia 2010-2035. Bulletin of Experimental Biology and Medicine, Jakarta.

Mahsunah, D., 2013. Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk, Pendidikan Dan Pengangguran Terhadap Kemiskinan Di Jawa Timur. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE), 1(3), pp.1–17.

Saputra, W.A. and Arifin, A.Z., 2017. Seeded Region Growing pada Ruang Warna HSI untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna. Jurnal Infotel, 9(1), p.56.

Sarie, L.D., Atmaja, R.D., Elektro, F.T., Telkom, U. and Earth, G., 2016. Earth Berbasis Pengolahan Citra Digital Building Count Detection By Using Google Earth Based on Digital. Earth Berbasis Pengolahan Citra Digital Building Count Detection By Using Google Earth Based on Digital, 3(1), p.2.

Surya, R.A., 2016. Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix. Prosiding, 6 Desember 2016, Vol 2 No. 1, [online] 2(1), pp.146–150. Available at: .

Wijaya, N. and Ridwan, A., 2019. Klasifikasi Jenis Buah Apel Dengan Metode K-Nearest Neighbors. Sisfokom, 08(1), pp.74–78.

Yousman and Yeyep, 2018. Google Earth. Yogyakarta: ANDI.

Yustanti, W., 2012. Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah. Jurnal Matematika statistika dan komputasi, 9(1), pp.57–68.




DOI: https://doi.org/10.32528/justindo.v5i2.3495

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Abd Ghofur

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats