bab iv hasil dan pembahasan 4.1 kebutuhan sistemsir.stikom.edu/id/eprint/2529/6/bab_iv.pdf ·...
TRANSCRIPT
50
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Kebutuhan Sistem
Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
lunak yang dapat menunjang penelitian. Perangkat keras dan lunak yang
digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.1 dan Tabel 4.2.
Tabel 4.1 Kebutuhan Perangkat Keras. Perangkat Keras Spesifikasi
Processor A 900MHz quad-core
ARM Cortex-A7 CPU
RAM 1 GB
Sistem Operasi Raspbian Jessie
Tabel 4.2 Kebutuhan Perangkat Lunak.
Perangkat Lunak Uraian
OpenCV Aplikasi yang digunakan untuk teknik image
processing.
4.2 Pengujian Program Deteksi Warna
Pengujian bertujuan untuk melakukan seleksi warna obyek dengan warna
benda yang ada disekitarnya.
51
4.2.1 Tujuan Pengujian Program Deteksi Warna
Tujuan dari pengujian ini untuk mengetahui proses deteksi warna pada
obyek bekerja dengan baik.
4.2.2 Alat yang Digunakan pada Pengujian Program Deteksi Warna
Untuk melakukan pengujian ini, diperlukan beberapa alat antara lain:
1. Raspberry Pi
2. Kamera Webcam
3. Layar monitor/LCD
4. Kabel HDMI/Converter HDMI to VGA
5. Program OpenCV
6. Power Supply 1000mA – 5V.
4.2.3 Prosedur Pengujian Program Deteksi Warna
Langkah-langkah untuk melakukan pengujian program deteksi warna adalah
sebagai berikut:
1. Hubungkan power supply dengan Raspberry Pi.
2. Hubungkan kabel HDMI/VGA pada Layar monitor/LCD dan Raspberry Pi.
3. Jalankan program OpenCV pada terminal Raspberry Pi.
4. Posisikan obyek pada jangkauan tangkapan kamera.
5. Lakukan kalibrasi warna terhadap warna obyek dengan menggunakan trackbar
pada program.
52
4.2.4 Hasil Pengujian Program Deteksi Warna
Tampilan trackbar pada program ditunjukkan oleh Gambar 4.1. Sebelum
dilakukan kalibrasi pada frame proses, frame asli dan proses terlihat seperti
Gambar 4.2 dan 4.3.
Gambar 4.1 Trackbar pada Program
53
Gambar 4.2 Frame Asli Sebelum Dilakukan Kalibrasi
Gambar 4.3 Frame Proses Sebelum Dilakukan Kalibrasi
Setelah dilakukan kalibrasi warna pada frame proses, frame asli dan proses
akan mengalami perubahan seperti yang terlihat pada Gambar 4.4 dan 4.5.
54
Gambar 4.4 Frame Asli Sesudah Dilakukan Kalibrasi
Gambar 4.5 Frame Proses Sesudah Dilakukan Kalibrasi
55
Pada Gambar 4.4 dan 4.5 dapat dilihat bahwa sistem mampu mendeteksi
warna dari obyek yang telah ditentukan untuk dideteksi. Meskipun pada Gambar
4.4 terlihat ada warna lain selain warna obyek, tetapi sistem hanya mengenali
warna yang sama sepertu warna obyek. Hasilnya ditunjukkan pada Gambar 4.5
bahwa yang terdeteksi hanya warna obyek saja karena setiap warna mempunyai
nilai threshold minimum dan maksimum pada model warna HSV yang berbeda-
beda.
4.3 Pengujian Program Deteksi Bentuk Obyek
Pengujian program deteksi obyek dilakukan untuk pendeteksian bentuk
obyek yang tertangkap oleh kamera.
4.3.1 Tujuan Pengujian Program Deteksi Bentuk Obyek
Pengujian ini bertujuan untuk melakukan pendeteksian bentuk obyek berupa
lingkaran. Pendeteksian obyek bertujuan untuk menentukan titik tengah dari
obyek.
4.3.2 Alat yang Digunakan pada Pengujian Program Deteksi Bentuk Obyek
Untuk melakukan pengujian ini, diperlukan beberapa alat antara lain:
1. Raspberry Pi
2. Kamera Webcam
3. Layar monitor/LCD
4. Kabel HDMI/Converter HDMI to VGA
56
5. Program OpenCV
6. Power Supply 1000mA – 5V.
4.3.3 Prosedur Pengujian Program Deteksi Bentuk Obyek
Langkah-langkah untuk melakukan pengujian program deteksi bentuk obyek
adalah sebagai berikut:
1. Hubungkan power supply dengan Raspberry Pi.
2. Hubungkan kabel HDMI/VGA pada Layar monitor/LCD dan Raspberry Pi.
3. Jalankan program OpenCV pada terminal Raspberry Pi.
4. Posisikan obyek pada jangkauan tangkapan kamera.
5. Ketika obyek berupa bola tenis terdeteksi oleh kamera pada frame asli yang
dihasilkan oleh kamera muncul sebuah frame detector yang melingkari bagian
tepi obyek.
4.3.4 Hasil Pengujian Program Deteksi Bentuk Obyek
Sebelum adanya obyek yang dideteksi tertangkap oleh kamera, frame asli
dari kamera terlihat seperti pada Gambar 4.6.
57
Gambar 4.6 Frame Asli Sebelum Obyek Terdeteksi
Ketika obyek yang dideteksi tertangkap oleh kamera, maka frame akan
berubah menjadi seperti pada Gambar 4.7.
Gambar 4.7 Frame Asli Setelah Obyek Terdeteksi
58
Pada Gambar 4.7 dapat dilihat bahwa sistem mampu mendeteksi bentuk
obyek yang telah ditentukan untuk dideteksi dengan tepat.
4.4 Pengujian Terhadap Jarak Obyek dengan Kamera
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui jauh pendeteksian obyek
dengan kamera.
4.4.1 Tujuan Pengujian Terhadap Jarak Obyek dengan Kamera
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh jarak obyek mampu
dideteksi oleh kamera.
4.4.2 Alat yang Digunakan pada Pengujian Terhadap Jarak Obyek dengan
Kamera
Untuk melakukan pengujian ini, diperlukan beberapa alat antara lain:
1. Raspberry Pi
2. Kamera Webcam
3. Layar monitor/LCD
4. Kabel HDMI/Converter HDMI to VGA
5. Program OpenCV
6. Power Supply 1000mA – 5V.
59
4.4.3 Prosedur Pengujian Terhadap Jarak Obyek dengan Kamera
Langkah-langkah untuk melakukan pengujian terhadap jarak obyek dengan
kamera adalah sebagai berikut:
1. Hubungkan power supply dengan Raspberry Pi.
2. Hubungkan kabel HDMI/VGA pada Layar monitor/LCD dan Raspberry Pi.
3. Jalankan program OpenCV pada terminal Raspberry Pi.
4. Posisikan obyek pada jangkauan tangkapan kamera.
5. Mengukur jarak obyek dengan kamera menggunakan bantuan penggaris.
6. Lakukan pendeteksian obyek dengan jarak yang telah dibuat atau diukur.
4.4.4 Hasil Pengujian Terhadap Jarak Obyek dengan Kamera
Pengujian terhadap jarak obyek dengan kamera dan hasil dari pengujian dapat
dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Hasil Pengujian Jarak Obyek Terhadap Kamera
Percobaan ke- Jarak Nilai Koordinat
(pixel) Keterangan
x y Pendeteksian 1 5 cm - - Tidak berhasil 2 5 cm - - Tidak berhasil 3 5 cm - - Tidak berhasil 4 5 cm - - Tidak berhasil 5 5 cm - - Tidak berhasil 6 10 cm 180 316 Berhasil 7 10 cm 164 300 Berhasil 8 10 cm 198 312 Berhasil 9 10 cm 236 306 Berhasil 10 10 cm 300 322 Berhasil
60
11 20 cm 342 298 Berhasil 12 20 cm 404 304 Berhasil 13 20 cm 428 286 Berhasil 14 20 cm 446 296 Berhasil 15 20 cm 466 298 Berhasil 16 40 cm 468 296 Berhasil 17 40 cm 446 296 Berhasil 18 40 cm 400 326 Berhasil 19 40 cm 336 336 Berhasil 20 40 cm 264 342 Berhasil 21 60 cm 228 342 Berhasil 22 60 cm 202 314 Berhasil 23 60 cm 196 328 Berhasil 24 60 cm 204 344 Berhasil 25 60 cm 180 334 Berhasil 26 80 cm 204 344 Berhasil 27 80 cm 230 346 Berhasil 28 80 cm 276 352 Berhasil 29 80 cm 290 342 Berhasil 30 80 cm 304 342 Berhasil 31 100 cm 276 352 Berhasil 32 100 cm 290 342 Berhasil 33 100 cm 304 342 Berhasil 34 100 cm 326 344 Berhasil 35 100 cm 334 350 Berhasil 36 120 cm 338 350 Berhasil 37 120 cm 330 358 Berhasil 38 120 cm 344 368 Berhasil 39 120 cm 360 412 Berhasil 40 120 cm 362 384 Berhasil 41 140 cm 356 398 Berhasil 42 140 cm 368 398 Berhasil 43 140 cm 366 404 Berhasil 44 140 cm 374 416 Berhasil 45 140 cm 366 416 Berhasil 46 160 cm 250 224 Berhasil 47 160 cm 248 224 Berhasil 48 160 cm 246 226 Berhasil 49 160 cm 242 226 Berhasil
61
50 160 cm 238 224 Berhasil 51 180 cm 234 232 Berhasil 52 180 cm 230 228 Berhasil 53 180 cm 226 236 Berhasil 54 180 cm 224 244 Berhasil 55 180 cm 212 248 Berhasil 56 200 cm - - Tidak berhasil 57 200 cm - - Tidak berhasil 58 200 cm - - Tidak berhasil 59 200 cm - - Tidak berhasil 60 200 cm - - Tidak berhasil
Pada tabel 4.3 dapat dilihat ketika obyek berhasil dideteksi oleh kamera
pada jarak yang telah ditentukan, program menampilkan nilai koordinat titik
tengah dari obyek dan sebaliknya. Dan juga pada Tabel 4.3 dapat dilihat bahwa
jarak minimal dan maksimal obyek dapat dideteksi sejauh 10 dan 180 cm.
4.5 Pengujian Program Tracking Obyek
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui terjadinya perubahan nilai
koordinat obyek ketika dilakukan pergerakan pada obyek. Pada pengujian ini
didapatkan nilai koordinat estimasi dan pengukuran hasil dari proses Kalman
Filter.
4.5.1 Tujuan Pengujian Program Tracking Obyek
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan nilai koordinat pada
obyek ketika obyek digerakkan atau diubah posisinya.
62
4.5.2 Alat yang Digunakan pada Pengujian Program Tracking Obyek
Untuk melakukan pengujian ini, diperlukan beberapa alat antara lain:
1. Raspberry Pi
2. Kamera Webcam
3. Layar monitor/LCD
4. Kabel HDMI/Converter HDMI to VGA
5. Program OpenCV
6. Power Supply 1000mA – 5V.
4.5.3 Prosedur Pengujian Program Tracking Obyek
Langkah-langkah untuk melakukan pengujian terhadap jarak obyek dengan
kamera adalah sebagai berikut:
1. Hubungkan power supply dengan Raspberry Pi.
2. Hubungkan kabel HDMI/VGA pada Layar monitor/LCD dan Raspberry Pi.
3. Jalankan program OpenCV pada terminal Raspberry Pi.
4. Posisikan obyek pada jangkauan tangkapan kamera.
5. Melakukan deteksi bentuk obyek terlebih dahulu.
6. Melakukan tracking pada titik tengah obyek ketika dilakukan pergerakan pada
obyek ke bawah, atas, kanan, dan kiri.
63
4.5.4 Hasil Pengujian Program Tracking Obyek
Hasil pengujian pada frame asli dan nilai koordinat sebelum dilakukan
tracking terlihat seperti yang ditunjukkan oleh Gambar 4.8 dan 4.9.
Gambar 4.8 Frame Asli Sebelum Dilakukan Tracking
Gambar 4.9 Nilai Koordinat Sebelum Tracking
Dari Gambar 4.9 didapatkan nilai koordinat:
x : nilai real pada koordinat sumbu x
y : nilai real pada koordinat sumbu y
x_p : nilai estimasi pada koordinat sumbu x
y_p : nilai estimasi pada koordinat sumbu y
x_c : nilai pengukuran pada koordinat sumbu x
y_c : nilai pengukuran pada koordinat sumbu y
64
Setelah itu, tracking diuji dengan melakukan pergerakan atau perubahan
terhadap posisi obyek ke atas. Hasil perubahan posisi obyek pada frame dan nilai
koordinat titik tengah obyek ditunjukkan pada Gambar 4.10 dan 4.11.
Gambar 4.10 Frame Asli Setelah Dilakukan Tracking
Gambar 4.11 Nilai Koordinat Setelah Tracking
Dari Gambar 4.11 didapatkan nilai koordinat:
x : nilai real pada koordinat sumbu x
y : nilai real pada koordinat sumbu y
x_p : nilai estimasi pada koordinat sumbu x
y_p : nilai estimasi pada koordinat sumbu y
x_c : nilai pengukuran pada koordinat sumbu x
65
y_c : nilai pengukuran pada koordinat sumbu y
Pada Gambar 4.9 dan 4.11 dapat dilihat selisih nilai ketika obyek sedang
diam kemudian obyek diubah posisinya lebih ke atas, maka nilai koordinat pasti
juga ikut berubah. Selain itu, dapat dilihat juga ada selisih nilai antara nilai
koordinat yang real dengan nilai koordinat estimasi maupun pengukuran. Setelah
dilakukan percobaan sebanyak 30 kali untuk melihat perbandingan antara nilai
koordinat yang real dengan pada saat estimasi dan pengukuran seperti yang
ditunjukkan oleh Tabel 4.4.
Tabel 4.4 Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Koordinat
Percobaan ke-
Nilai Koordinat (pixel) Real Estimasi Pengukuran
x y X y x y 1 97.00 113.00 82.70 151.88 85.88 147.05 2 91.00 145.00 86.59 145.47 87.95 141.22 3 115.00 111.00 95.63 135.13 99.75 134.33 4 101.00 163.00 101.19 132.36 103.01 129.55 5 115.00 103.00 104.57 132.36 104.10 132.07 6 103.00 109.00 105.63 130.24 106.87 126.65 7 121.00 107.00 111.70 117.58 109.23 116.19 8 123.00 109.00 113.77 106.89 112.35 109.02 9 117.00 111.00 113.60 106.82 114.84 107.11 10 125.00 111.00 117.20 103.62 116.64 105.47 11 133.00 107.00 118.61 119.19 107.85 109.86 12 127.00 113.00 123.23 107.24 121.87 111.18 13 121.00 111.00 123.02 110.25 123.55 110.61 14 119.00 117.00 127.43 108.89 127.11 107.84 15 125.00 109.00 128.62 106.41 125.23 107.28 16 209.00 299.00 215.16 297.70 215.67 297.61 17 215.00 297.00 214.99 297.72 214.99 297.89
66
18 221.00 297.00 215.04 297.92 215.04 297.80 19 213.00 297.00 215.94 297.90 215.28 297.78 20 223.00 295.00 215.05 297.70 215.04 297.60 21 225.00 297.00 215.51 297.95 215.97 297.56 22 241.00 293.00 216.04 297.56 217.23 297.48 23 253.00 287.00 220.88 296.83 222.75 295.80 24 265.00 293.00 223.26 295.67 227.19 294.52 25 281.00 291.00 234.00 293.93 239.95 293.81 26 299.00 291.00 290.40 289.12 293.91 289.10 27 307.00 285.00 255.71 292.99 262.22 292.02 28 313.00 289.00 264.94 291.72 270.50 290.83 29 315.00 287.00 273.61 290.47 278.82 290.28 30 317.00 289.00 282.29 289.90 286.62 289.52
Dari hasil nilai pengukuran dan estimasi yang dihasilkan oleh Kalman
Filter, terdapat error pada masing-masing percobaan, yang ditunjukkan pada
Tabel 4.5. Perhitungan nilai error bertujuan untuk melihat perbedaan antara nilai
koordinat real dengan nilai koordinat pengukuran dan estimasi. Untuk menghitung
nilai error dan standar deviasi pada pengukuran dan estimasi digunakan rumus
sebagai berikut:
Error pengukuran data ke-i = nilai koordinat real data ke-i - nilai koordinat
pengukuran data ke-i
Error estimasi data ke-i = nilai koordinat real data ke-i - nilai koordinat
estimasi data ke-i
Rata-rata:
Error pengukuran = n
yxsumbupengukuranerrorn
i i∑ =1/___
Error estimasi = n
yxsumbuestimasierrorn
i i∑ =1/___
67
Standar deviasi:
Error pengukuran :
( )21 1
2
)1(/___/___
−
−∑ ∑= =
nnyxsumbupengukuranerroryxsumbupengukuranerrorn n
i
n
i ii
Error estimasi :
( )21 1
2
)1(/___/___
−
−∑ ∑= =
nnyxsumbuestimasierroryxsumbuestimasierrorn n
i
n
i ii
Dengan contoh perhitungan pada sumbu x:
Error pengukuran data ke-1 = nilai koordinat real data ke-1 - nilai
koordinat pengukuran data ke-1
Error pengukuran data ke-1 = 97 – 85.88 = 11.12
Error estimasi data ke-1 = nilai koordinat real data ke-1 - nilai koordinat
estimasi data ke-1
Error estimasi data ke-1 = 97 – 82.7 = 14.3
Rata-rata :
Error pengukuran = n
xsumbupengukuranerrorn
i i∑ =1___
Error pengukuran = 30
03.444 = 14.8
Error estimasi = n
xsumbuestimasierrorn
i i∑ =1___
Error estimasi = 30
67.475 = 15.85
68
Standar deviasi:
Error pengukuran :
( )21 1
2
)1(______
−
−∑ ∑= =
nnxsumbupengukuranerrorxsumbupengukuranerrorn n
i
n
i ii
Error pengukuran = )29(30
6.197162)25.12455(30 −
Error pengukuran = 14.24
Error estimasi :
( )21 1
2
)1(______
−
−∑ ∑= =
nnxsumbuestimasierrorxsumbuestimasierrorn n
i
n
i ii
Error estimasi = )29(30
1.15042)226262(30 −
Error estimasi = 16.08
Tabel 4.5 Hasil Error Pengukuran dan Estimasi
Percobaan ke-
Error pengukuran Error estimasi
x y x y 1 11.12 34.05 14.30 38.88 2 3.05 3.78 4.41 0.47 3 15.25 23.33 19.37 24.13 4 2.01 33.45 0.19 30.64 5 10.90 29.07 10.43 29.36 6 3.87 17.65 2.63 21.24 7 11.77 9.19 9.30 10.58 8 10.65 0.02 9.23 2.11
69
9 2.16 3.89 3.40 4.18 10 8.36 5.53 7.80 7.38 11 25.15 2.86 14.39 12.19 12 5.13 1.82 3.77 5.76 13 2.55 0.39 2.02 0.75 14 8.11 9.16 8.43 8.11 15 0.23 1.72 3.62 2.59 16 6.67 1.39 6.16 1.30 17 0.01 0.89 0.01 0.72 18 5.96 0.80 5.96 0.92 19 2.28 0.78 2.94 0.90 20 7.96 2.60 7.95 2.70 21 9.03 0.56 9.49 0.95 22 23.77 4.48 24.96 4.56 23 30.25 8.80 32.12 9.83 24 37.81 1.52 41.74 2.67 25 41.05 2.81 47.00 2.93 26 5.09 1.90 8.60 1.88 27 44.78 7.02 51.29 7.99 28 42.50 1.83 48.06 2.72 29 36.18 3.28 41.39 3.47 30 30.38 0.52 34.71 0.90
Dari hasil pengujian sebanyak 30 kali, pengujian dilakukan untuk melihat
pengaruh perpindahan posisi terhadap nilai pengukuran dan estimasi yang
dihasilkan oleh Kalman Filter. Gambar 4.12 menunjukkan perbandingan grafik
posisi real, pengukuran dan estimasi. Sedangkan gambar 4.13 menunjukkan
perbandingan grafik error pengukuran dan estimasi posisi terhadap nilai real.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata-rata error pengukuran untuk koordinat
x sebesar 14,08 pixel dan koordinat y sebesar 7,17 pixel, dengan nilai standard
deviasi koordinat x sebesar 14,24 pixel dan koordinat y sebesar 9,94 pixel.
Sedangkan rata-rata error estimasi untuk koordinat x sebesar 15,85 pixel dan
70
koordinat y sebesar 8,09 pixel, dengan nilai standard deviasi koordinat x sebesar
16,08 pixel dan koordinat y sebesar 10,27 pixel.
Gambar 4.12 Grafik Posisi (Real, Pengukuran dan Estimasi)
Gambar 4.13 Grafik Error (Pengukuran dan Estimasi Posisi)
0.0050.00
100.00150.00200.00250.00300.00350.00
97.0
011
5.00
115.
0012
1.00
117.
0013
3.00
121.
0012
5.00
215.
0021
3.00
225.
0025
3.00
281.
0030
7.00
315.
00
Koor
dina
t y
Koordinat x
Grafik Posisi (Real, Pengukuran dan Estimasi)
Real
Pengukuran
Estimasi
0.005.00
10.0015.0020.0025.0030.0035.0040.0045.00
14.3
019
.37
10.4
39.
303.
4014
.39
2.02
3.62
0.01
2.94
9.49
32.1
247
.00
51.2
941
.39
Koor
dina
y y
Koordinat x
Grafik Error Pengukuran dan Estimasi Posisi
Error Pengukuran
Error Estimasi
71
Setelah dilakukan pengujian terhadap perbandingan nilai koordinat x, dan
y untuk nilai real, estimasi dan pengukuran. Selanjutnya, dilakukan pengujian
untuk melihat perubahan nilai x dan y pada gerakan obyek ke atas, bawah, kanan
dan kiri. Tabel pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.6.sampai 4.9.
Tabel 4.6. Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Koordinat Pada Gerakan
Obyek Ke Atas
Percobaan ke-
Perpindahan Posisi
Titik Tengah Awal
Titik Tengah Baru
x y x y 1 1 cm 320 240 311 175 2 2 cm 320 240 319 159 3 3 cm 320 240 323 139 4 4 cm 320 240 321 125 5 5 cm 320 240 317 119 6 6 cm 320 240 319 95 7 7 cm 320 240 321 75 8 8 cm 320 240 317 51 9 9 cm 320 240 307 33 10 10 cm 320 240 307 17
Tabel 4.7. Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Koordinat Pada Gerakan
Obyek Ke Bawah
Percobaan ke-
Perpindahan Posisi
Titik Tengah Awal
Titik Tengah Baru
x y x y 1 1 cm 320 240 301 255 2 2 cm 320 240 317 263 3 3 cm 320 240 313 291 4 4 cm 320 240 311 313 5 5 cm 320 240 309 343 6 6 cm 320 240 305 375 7 7 cm 320 240 301 401
72
8 8 cm 320 240 307 427 9 9 cm 320 240 305 443 10 10 cm 320 240 289 471
Tabel 4.8. Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Koordinat Pada Gerakan
Obyek Ke Kanan
Percobaan ke-
Perpindahan Posisi
Titik Tengah Awal
Titik Tengah Baru
x y x y 1 1 cm 320 240 303 247 2 2 cm 320 240 271 235 3 3 cm 320 240 255 219 4 4 cm 320 240 227 227 5 5 cm 320 240 205 223 6 6 cm 320 240 187 231 7 7 cm 320 240 147 215 8 8 cm 320 240 111 203 9 9 cm 320 240 83 231 10 10 cm 320 240 63 221
Tabel 4.9. Hasil Pengujian Perbandingan Nilai Koordinat Pada Gerakan
Obyek Ke Kiri
Percobaan ke-
Perpindahan Posisi
Titik Tengah Awal
Titik Tengah Baru
x y x y 1 1 cm 320 240 355 235 2 2 cm 320 240 373 239 3 3 cm 320 240 405 249 4 4 cm 320 240 445 247 5 5 cm 320 240 477 243 6 6 cm 320 240 521 243 7 7 cm 320 240 547 253 8 8 cm 320 240 577 257 9 9 cm 320 240 597 269 10 10 cm 320 240 619 273
73
Pada Tabel 4.6 dapat dilihat ketika posisi obyek digerakkan tiap 1 cm ke
atas, maka nilai koordinat y bertambah kecil. Pada Tabel 4.7 dapat dilihat ketika
posisi obyek digerakkan tiap 1 cm ke bawah, maka nilai koordinat y bertambah
besar. Pada Tabel 4.8 dapat dilihat ketika posisi obyek digerakkan tiap 1 cm ke
kanan, maka nilai koordinat x bertambah kecil. Pada Tabel 4.9 dapat dilihat ketika
posisi obyek digerakkan tiap 1 cm ke kiri, maka nilai koordinat x bertambah
besar. Setiap perubahan posisi gerakan obyek menyebabkan perubahan nilai
koordinat x dan y, baik nilai real, estimasi dan pengukuran. Hal ini akan
mempengaruhi posisi nilai tengah dalam matriks (i, j) sebelum dan sesudah
pergerakan obyek.
4.6 Pengujian Titik Tengah Obyek Berdasarkan Posisi Pada Matriks
Image
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ketepatan koordinat titik tengah
obyek dari hasil program yang dibandingkan dengan hasil analisis ketika
dilakukan pergerakan obyek.
4.6.1 Tujuan Pengujian Titik Tengah Obyek Berdasarkan Posisi Pada
Matriks Image
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui ketepatan koordinat titik tengah
obyek dari hasil program yang dibandingkan dengan hasil analisis yang dilakukan
pada matriks image.
74
4.6.2 Alat yang Digunakan pada Pengujian Titik Tengah Obyek
Berdasarkan Posisi Pada Matriks Image
Untuk melakukan pengujian ini, diperlukan beberapa alat antara lain:
1. Raspberry Pi
2. Kamera Webcam
3. Layar monitor/LCD
4. PC atau Laptop
5. Microsoft Excel
6. Kabel HDMI/Converter HDMI to VGA
7. Program OpenCV
8. Power Supply 1000mA – 5V.
4.6.3 Prosedur Pengujian Titik Tengah Obyek Berdasarkan Posisi Pada
Matriks Image
Langkah-langkah untuk melakukan pengujian titik tengah obyek berdasarkan
posisi pada matriks image adalah sebagai berikut:
1. Hubungkan power supply dengan Raspberry Pi.
2. Hubungkan kabel HDMI/VGA pada Layar monitor/LCD dan Raspberry Pi.
3. Jalankan program OpenCV pada terminal Raspberry Pi.
4. Posisikan obyek pada jangkauan tangkapan kamera.
5. Simpan frame proses kedalam format gambar ketika obyek sudah terdeteksi
didalam frame.
75
6. Export gambar frame proses kedalam Microsoft Excel, kemudian lihat posisi
titik tengah pada obyek dengan melihat titik tengah pixel-pixel yang
mempunyai nilai antara 250-255 (berwarna putih) yang membentuk lingkaran.
4.6.4 Hasil Pengujian Titik Tengah Obyek Berdasarkan Posisi Pada Matriks
Image
Pada pengujian pertama, posisi awal obyek ditunjukkan oleh Gambar 4.14,
sedangkan perpindahan posisi obyek ditunjukkan oleh Gambar 4.15 sampai 4.19.
Pada pengujian kedua, posisi awal obyek ditunjukkan oleh Gambar 4.20,
sedangkan perpindahan posisi obyek ditunjukkan oleh Gambar 4.21 sampai 4.25.
Gambar 4.14 Posisi Awal pada Pengujian Pertama
76
Gambar 4.15 Perpindahan Posisi Pertama pada Pengujian Pertama
Gambar 4.16 Perpindahan Posisi Kedua pada Pengujian Pertama
77
Gambar 4.17 Perpindahan Posisi Ketiga pada Pengujian Pertama
Gambar 4.18 Perpindahan Posisi Keempat pada Pengujian Pertama
78
Gambar 4.19 Perpindahan Posisi Kelima pada Pengujian Pertama
Gambar 4.20 Posisi Awal pada Pengujian Kedua
79
Gambar 4.21 Perpindahan Posisi Pertama pada Pengujian Kedua
Gambar 4.22 Perpindahan Posisi Kedua pada Pengujian Kedua
80
Gambar 4.23 Perpindahan Posisi Ketiga pada Pengujian Kedua
Gambar 4.24 Perpindahan Posisi Keempat pada Pengujian Kedua
81
Gambar 4.25 Perpindahan Posisi Kelima pada Pengujian Kedua
Hasil dari perubahan posisi titik tengah obyek pada pengujian pertama
ditunjukkan oleh Tabel 4.10, sedangkan pengujian kedua ditunjukkan oleh Tabel
4.11.
Tabel 4.10. Hasil Pengujian Pertama Titik Tengah Obyek Berdasarkan Pada
Matriks Image
Percobaan ke-
Titik Tengah Obyek
Error (∆x) Koordinat Awal Real
Koordinat Baru Matrik
x y i j 1 323 299 425 299 102 2 323 299 277 299 46 3 323 299 363 299 40 4 323 299 179 299 144 5 323 299 307 299 16
82
Tabel 4.11. Hasil Pengujian Kedua Titik Tengah Obyek Berdasarkan Pada
Matriks Image
Percobaan ke-
Titik Tengah Obyek
Error (∆y) Koordinat Awal Real
Koordinat Baru Matrik
x y i j 1 331 327 331 409 82 2 331 327 331 443 116 3 331 327 331 355 28 4 331 327 331 367 40 5 331 327 331 399 72
Pada Tabel 4.10 dan 4.11 menunjukkan perubahan dari nilai koordinat x
dan y pada titik tengah obyek dapat berubah ketika obyek digerakkan secara
konstan dengan mengambil koordinat tetap untuk digunakan sebagai acuan titik
tengah obyek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa ketika dilakukan perubahan
posisi titik tengah dari obyek, terjadi perubahan pada nilai koordinat titik tengah
obyek dari nilai koordinat titik tengah sebelum dilakukan perubahan posisi pada
obyek.