SISTEM PENGOREKSI LEMBAR JAWAB PILIHAN GANDA BERBASIS CITRA MENGGUNAKAN WEBCAM
Oleh
Karol Woytila Halauw NIM: 612007051
Skripsi
Untuk melengkapi salah satu syarat memperoleh Gelar Sarjana Teknik
Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer
Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga
PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT
Saya, yang bertanda tangan di bawah ini:
NAMA : Karol Woytila Halauw
NIM : 612007051
JUDUL SKRIPSI : Sistem Pengoreksi Lembar Jawab Pilihan Ganda Berbasis
Citra Menggunakan Webcam
Menyatakan bahwa skripsi tersebut di atas bebas plagiat. Apabila ternyata ditemukan unsur plagiat di dalam skripsi saya, maka saya bersedia mendapatkan sanksi apapun sesuai aturan yang berlaku.
Salatiga, 1 April 2014
Karol Woytila Halauw Materai Rp,
i
INTISARI
Penggunaan Lembar Jawab Komputer (LJK) terus meningkat di berbagai bidang dengan tujuan bervariasi. Informasi di dalam LJK perlu dibaca dengan sempurna agar tidak ada pihak yang dirugikan. Alat otomatisasi hadir menggantikan tenaga manusia yang dinilai kurang efisien dalam hal waktu dan keakuratan. Namun, tingginya harga membuat tidak semua bidang yang membutuhkan dapat memiliki alat ini.
Alat alternatif diperlukan untuk menekan harga tanpa mengurangi kualitas alat. Prinsip kerjanya ialah mengumpan LJK, pengambilan dan pengolahan citra, serta
pencatatan hasil. Pengumpan dapat dirancang dengan memodifikasi printer bekas.
Webcam berperan sebagai pengambil citra. Seperti halnya scanner pada alat otomatisasi
yang membutuhkan ruang tertutup untuk pengambilan citra, webcam dipasang dalam boks
tertutup. High Power LED digunakan untuk pencahayaan di dalam boks. Pengolahan citra
menggunakan pustaka OpenCV yang mempunyai keunggulan tersendiri.
Pengujian yang dilakukan ialah kinerja alat, pencarian metode smoothing,
template-matching, dan nilai threshold yang tepat, pengenalan media dan luas arsiran, proteksi kesalahan, dan akurasi. Hasilnya, pengumpan dokumen otomatis dan pengolahan citra bekerja dengan kecepatan 3,72 lembar per menit dan 7,14 detik per LJK. Pengumpan juga
bekerja dengan keberhasilan sebesar 21%. Metode Median, Normalisasi Correlation
Coefficient, dan rentang 0,8-0,92 merupakan metode smoothing, template-matching, dan
nilai threshold yang digunakan dalam pengolahan citra. Diantara media pulpen, pensil, dan
ii
ABSTRACT
The use of Computer Answer Sheet (LJK) continues to increase in various fields with various purposes. Information in the LJK need to be read perfectly. Manually LJK checking is not only complicated but also raises the chances of human error. So to overcome this problem, we can go for an OMR (Optical Mark Recognition) Software Automation, but the cost is quite high especially to purchase an OMR scanner.
So this thesis designed an alternative tool to reduce the cost without reducing speed and accuracy of the reading. Its working principle are feeding LJK, capturing and processing image, and recording the results. Feeder has been designed by modifying a used printer. Webcam acts as an image capturer. As do a scanner that requires an enclosed space for capturing image, webcam is also assembled in a closed box. High Power Leds are used for lighting inside the box. Image processing uses OpenCV library which has its own adventages.
iii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kepada Tuhan Yesus Kristus atas segala penyertaanNya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir ini dalam rangka menyelesaikan studi di Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer.
Pengerjaan tugas akhir ini dapat berhasil karena bantuan dan dukungan banyak pihak. Oleh sebab itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Keluargaku tercinta, Bapak Freddy Halauw, Ibu Meiske Manawan, adik Julius
Vidian Halauw dan Gloria Andolina Halauw yang terus memotivasi lewat doa dan dukungan tiada henti. Ini semua untuk kalian.
2. Bapak DR.Iwan Setyawan dan Bapak Ir.F.Dalu Setiaji, M.T. selaku pembimbing
I dan II. Terima kasih atas bimbingannya yang sangat bermanfaat selama pengerjaan tugas akhir.
3. Kharina Helweldery atas pengertiannya dan penyemangat di kala suka dan duka.
4. Semua teman-teman FTEK 2007 terkhusus yang bersedia direpoti. Untuk
Andhika Tan terima kasih atas bantuan mekanik, terima kasih Heri atas bantuan pemrograman, terima kasih Tyo dan Dede atas bantuan elektronik.
5. Keluarga Kos Eltorro800. Terima kasih Natassa Dinda, seorang teman lama, atas
kepiawaiannya dalam mendesain, terima kasih Yosie Setiadi atas keahliannya membantu pembuatan alat. Thomas, Yessa, Daniel, mas Banu, Lukas, dan semua yang tidak bisa disebut satu per satu, terima kasih.
Penulis menyadari bahwa tugas akhir ini tidaklah sempurna. Oleh karena itu, penulis mengharapkan kritik maupun saran agar tugas akhir ini dapat lebih berguna, khususnya bagi kemajuan teknik elektronika. Semoga pengerjaan dan penulisan tugas akhir ini dapat bermanfaat dan boleh menjadi inspirasi bagi siapapun yang membacanya.
Salatiga, April2014
iv
DAFTAR ISI
INTISARI ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... iiv
DAFTAR GAMBAR ... vi
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR SINGKATAN ... ix
DAFTAR LAMBANG ... x
BAB I PENDAHULUAN ... 1
1.1. Latar Belakang ... 1
1.2. Tujuan ... 4
1.3. Batasan Masalah ... 4
1.4. Spesifikasi Tugas Akhir ... 4
1.5. Sistematika Penulisan ... 5
BAB II DASAR TEORI ... 6
2.1. Webcam ... 6
2.2. Light-Emitting Diode (LED) ... 6
2.3. Mikrokontroler AVR ... 7
2.3.1. Mikrokontroler ATMega8535 ... 8
2.4. Motor DC ... 9
2.5. Motor Stepper ... 9
2.6. Photo-Interrupter ... 11
2.7. Citra ... 12
2.7.1. Jenis Citra ... 13
2.8. OpenCV ... 15
2.9. Thresholding ... 15
2.10. Smoothing ... 18
2.11. Template Matching ... 23
2.12. FLTK ... 26
v
BAB III PERANCANGAN ALAT ... 28
3.1. Gambaran Alat ... 28
3.2. Perancangan dan Realisasi Perangkat Keras ... 29
3.2.1. Kotak Alat ... 29
3.2.2. Pengumpan Dokumen Otomatis ... 31
3.2.3. Kertas LJK ... 36
3.3. Perancangan Perangkat Lunak ... 38
3.3.1. Memasukkan Data ... 39
3.3.2. Proses Pengoreksian ... 41
3.3.3. Melihat Data ... 46
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS ... 47
4.1. Pengujian Pengumpan Dokumen Otomatis ... 47
4.2. Pengujian Smoothing ... 49
4.3. Pengujian Template Matching ... 51
4.4. Pengujian Thresholding ... 53
4.5. Pengujian Pengolahan Citra ... 56
4.5.1. Pengujian Media Arsiran ... 56
4.5.2. Pengujian Luas Arsiran ... 57
4.5.3. Pengujian Waktu Pemrosesan Citra ... 58
4.5.4. Pengujian Proteksi Kesalahan (Terputar, Terbalik, Jawaban Kosong, Jawaban Ganda) ... 60
4.5.5. Pengujian Akurasi ... 61
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 62
5.1. Kesimpulan ... 62
5.2. Saran Pengembangan ... 63
vi
DAFTAR GAMBAR
Gambar 1.1. OMR [3] ... 2
Gambar 2.1. Webcam [6] ... 6
Gambar 2.2. High Power LED [7] ... 7
Gambar 2.3. Konfigurasi Pin ATMega8535 ... 8
Gambar 2.4. Motor DC ... 9
Gambar 2.5. Konstruksi Motor Stepper Dalam Satu Kali Putaran Dengan Gerakan Full Step[11] 10 Gambar 2.6. Konstruksi Motor Stepper Dalam Gerakan Half Step[11] ... 11
Gambar 2.7. Photo-Interrupter [12] ... 12
Gambar 2.8. Citra Biner [15] ... 14
Gambar 2.9. Citra Grayscale [16] ... 14
Gambar 2.10. Citra Warna [14] ... 15
Gambar 2.11. Contoh Histogram Sebuah Citra [13] ... 16
Gambar 2.12. Tipe-tipe Threshold [16] ... 18
Gambar 2.13. Filter Smoothing 3×3... 19
Gambar 2.14. Proses Template Matching [4] ... 23
Gambar 3.1. Blok Diagram Alat ... 29
Gambar 3.2. Realisasi Dimensi Alat ... 30
Gambar 3.3. Realisasi Bagian Dalam Kotak Alat ... 31
Gambar 3.4. Rangkaian Driver Motor DC ... 33
Gambar 3.5. Rangkaian Photo-Interrupter ... 34
Gambar 3.6. Rangkaian Driver Motor Stepper ... 35
Gambar 3.7. Modifikasi Printer Sebagai Pengumpan Dokumen Otomatis ... 35
Gambar 3.8. Gambar Alat Keseluruhan ... 36
Gambar 3.9. (a) Desain LJK Tipe 50 Soal ... 36
Gambar 3.9. (b) Desain LJK Tipe 25 Soal ... 36
Gambar 3.10. Template ... 37
Gambar 3.11. Data Mentah ... 38
Gambar 3.12. Tampilan Awal ... 39
vii
Gambar 3.14. Data Siap Untuk Diproses ... 40
Gambar 3.15. Proteksi Data Sudah Ada ... 41
Gambar 3.16. Diagram Alir Proses Pengoreksian ... 43
Gambar 3.17. Pembagian Daerah Jawaban, Kode Soal, dan NIM ... 45
Gambar 3.18. Menu Melihat Data ... 46
Gambar 4.1. (a) Pengujian Metode Smoothing Sumber ... 49
Gambar 4.1. (b) Pengujian Metode Smoothing Metode Blur ... 49
Gambar 4.1. (c) Pengujian Metode Smoothing Metode Blur No Scale ... 49
Gambar 4.1. (d) Pengujian Metode Smoothing Metode Median ... 50
Gambar 4.1. (e) Pengujian Metode Smoothing Metode Gaussian 3×3 ... 50
Gambar 4.1. (f) Pengujian Metode Smoothing Metode Gaussian 5×5 ... 50
Gambar 4.1. (g) Pengujian Metode Smoothing Metode Gaussian 7×7 ... 50
Gambar 4.1. (h) Pengujian Metode Smoothing Metode Bilateral ... 50
Gambar 4.2. (a) Pengujian Metode Template Matching Sumber ... 51
Gambar 4.2. (b) Pengujian Metode Template Matching Metode Normalisasi Square Difference 51 Gambar 4.2. (c) Pengujian Metode Template Matching Metode Normalisasi Correlation . 52 Gambar 4.2. (d) Pengujian Metode Template Matching Metode Normalisasi Correlation Coefficient 52 Gambar 4.3. Hasil Template Matching ... 55
Gambar 4.4. Luas Arsiran ... 57
Gambar 4.5. (a) Hasil Pengujian Luas Arsiran Posisi Masuk LJK Benar ... 58
Gambar 4.5. (b) Hasil Pengujian Luas Arsiran Posisi Masuk LJK Terputar ... 58
viii
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1. Motor Stepper Dengan Gerakan Full Step[11] ... 10
Tabel 2.2. Motor Stepper Dengan Gerakan Half Step[11] ... 11
Tabel 2.3. Tipe-tipe Metode Smoothing [16] ... 21
Tabel 2.4. Nilai setiap metode template matching setelah dinormalisasi [16] ... 25
Tabel 4.1. Pengujian Pengumpan Dokumen Otomatis ... 48
Tabel 4.2. Pengujian Thresholding ... 54
Tabel 4.3. Pengujian Media Arsiran ... 56
Tabel 4.4. Pengujian Waktu Pemrosesan Citra ... 59
Tabel 4.5. Pengujian Proteksi Kesalahan ... 60
ix
DAFTAR SINGKATAN
ADC Analog to Digital Converter
AVR Advance Versatile RISC
DC Direct Current
DMR Digital Mark Reader
FLTK Fast Light Toolkit
FLUID Fast Light User Interface Designer
FOV Field Of View
HO-LEDs High Output LED
HPLEDs High Power LED
IR Infra Red
I/O Input-Output
LibXL Excel Library
LED Light Emitting Diode
LJK Lembar Jawab Komputer
LSM Lembaga Swadaya Masyarakat
MVPR Machine Vision and Pattern Recognition
NIM Nomor Induk Mahasiswa
OMR Optical Mark Reader
OpenCV Open Computer Vision
OpenGL Open Graphics Library
PEL/PIXEL Picture Elements
PPM Paper Per Minute
PWM Pulse Width Modulation
RGB Red Green Blue
RISC Reduced Instruction Set Computer
SAD Sum of Absolute Differences
SPI Serial Peripheral Interface
USART Universal Asynchronous Receiver/Transmitter
USB Universal Serial Bus
x
h Kelipatan arus rangkaian Darlington
min
FE
h Kelipatan arus terkecil rangkaian Darlington
1
FE
h Kelipatan arus transistor BC546
2
FE
h Kelipatan arus transistor TIP31
Bsat
I Arus basis saat saturasi
Csat
I Arus kolektor saat saturasi
F
P P dengan metode Correlation
ccoeff
P
P dengan metode Correlation Coefficient
M
xi
Tegangan buka kolektor dan emitter saat saturasi
w
Mask
x, y, i, j Koordinat posisi pixel
