DETEKSI OTOMATIS DAERAH AKTIF CITRA SDO/HMI MAGNETOGRAM MATAHARI MENGGUNAKAN ADAPTIVE CENTROID CLUSTERING

Abstract

Peristiwa flare terjadi pada daerah aktif di Matahari dapat teramati melalui citra yang dihasilkan oleh satelit Solar Dynamics Observatory (SDO). Citra Helioseismic and Magnetic Imager(HMI)-Magnetogram SDO menampilkan informasi area medan magnet pada permukaan matahari yang direpresentasikan oleh area putih (polaritas positif) dan area hitam (polaritas negatif). Daerah aktif yang muncul dalam citra magnetogram merupakan struktur berpasangan antara polaritas positif dan negatif. Teknik pengolahan citra digital digunakan untuk mendeteksi dan mengelompokan daerah aktif citra HMI-Magnetogram dari fase preprocessing , pengelompokan kluster lokal kontur hitam/putih, pengelompokan daerah aktif, dan ekstraksi parameter luas daerah aktif. Algoritma Adaptive Centroid Clustering telah dikembangkan untuk mengelompokan daerah aktif menggunakan titik data dipusat cluster ( centroid) yang terdeteksi dan mengelompokannya berdasarkan jarak serta perpotongan garis batas area. Pengujian pengelompokan daerah aktif menggunakan 12 data historis peristiwa flare kelas X dan M yang terekam dan diuji menggunakan metriks evaluasi area-based accuracy . Metriks evaluasi\xa0 menunjukan bahwa algoritma ACC dapat mendeteksi daerah aktif pada citra HMI-Magnetogram. Selain itu, setiap daerah aktif yang terdeteksi pada 12 citra dapat diekstraksi parameter luasnya dan diperoleh bahwa luas daerah aktif terbesar memiliki korelasi dengan daerah aktif penghasil flare.