<![CDATA[ABSTRAKCitra 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.ABSTRACTGround 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]]>
Copyrights © 2016
