BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi ini adalah : Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz. Graphic Card dengan memori minimum 64 MB

(1)

77

BAB 4

IMPLEMENTAS I DAN EVALUAS I

4.1 S pesifikasi Perangkat Lunak Aplikasi 4.1.1 S pesifikasi Perangkat Keras

Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang dibutuhkan agar dapat menjalankan aplikasi ini adalah :

• Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz

• RAM 512 MB

• Graphic Card dengan memori minimum 64 MB

• Monitor VGA atau LCD minimum 17”

• Built ini web-camera dengan resolusi minimum 320x240

4.1.2 S pesifikasi Piranti Lunak

Spesifikasi piranti lunak yang dibutuhkan untuk dapat menjalankan program adalah :

• Microsoft Windows XP Profesional Service Pack 2 / Vista Service Pack 1

• Microsoft .NET Framework 2.0

• Microsoft Visual Studio 2008 Express Edition

• Pustaka OpenCV

(2)

4.2 Prosedur Operasional 4.2.1 Penggunaan Program

Program akan langsung bekerja mendeteksi wajah dan mata pengguna ketika pengguna menjalankan program. Jika program berhasil mendeteksi wajah dan mata pengguna, program akan memulai deteksi terhadap kondisi mata apakah dalam keadaan tertutup atau tidak. Berikut ini adalah tampilan pertama kali ketika program dijalankan.

Gambar 4.1 Tampilan Program

Ada 3 window yang akan muncul yaitu console window, gray window, dan result window.

(3)

Gambar 4.2 console window

Console window akan menampilkan nilai-nilai yang digunakan untuk pengecekan dalam melakukan penelitian. Nilai-nilai ini meliputi hasil pendeteksian berupa koordinat pendeteksian.

(4)

Gambar 4.3 result window

Result window memberikan informasi mengenai hasil deteksi. Dalam result window terdapat 2 objek utama yang ditandai yaitu :

• Wajah yang ditandai dengan lingkaran biru besar

• Area mata yang ditandai dengan kotak merah

Ketika program dijalankan, program akan mendeteksi wajah yang kemudian diikuti dengan pendeteksian mata. Setelah program berhasil mendeteksi wajah dan mata, program akan menganalisis kondisi mata apakah dalam keadaan tertutup atau tidak. Jika mata tidak dalam keadaan tertutup maka program akan tetap mendeteksi kondisi mata, sedangkan jika mata dalam keadaan tertutup maka program akan mengaktifkan sistem warning- nya.

(5)

Gambar 4.4 gray window

Gambar gray window memberikan informasi untuk keakuratan pendeteksian kondisi mata apakah dalam keadaan tertutup atau tidak. Pada tahap ini, jika mata dalam keadaan terbuka maka masih akan terlihat sekumpulan piksel hitam pada area mata di wajah, sedangkan jika mata dalam keadaan tertutup maka area wajah akan menjadi putih atau hanya ada sedikit titik hitam. Inilah yang menandakan keberhasilan deteksi mata dalam keadaan tertutup.

Aplikasi ini dapat berjalan dengan baik apabila objek menerima cahaya dari depan. Penerimaan cahaya dari depan mengakibatkan pendeteksian pada area mata menjadi lebih maksimal karena cahaya dari depan menghasilkan bayangan yang sangat sedikit dibandingkan dengan penerimaan cahaya dari sudut yang lain.

(6)

4.3 Rencana Implementasi

Pada penerapannya, pengguna harus memenuhi semua spesifikasi yang telah disebutkan sebelumnya di atas baik itu spesifikasi perangkat keras maupun spesifikasi piranti lunak. Cara pengoperasiannya yang mendeteksi objek mata apakah dalam keadaan tertutup atau tidak diharapkan dapat menjadi salah satu alternatif dalam mencegah kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh human error. Penerapan aplikasi ini umumnya ditujukan kepada pengendara kendaraan bermotor khususnya kendaraan beroda empat atau lebih untuk menangani kondisi pengendara yang dalam keadaan tertidur dimana secara umum kondisi seseorang yang dalam keadaan tertidur menutup matanya. Jika program berhasil mendeteksi kondisi tersebut, maka program akan mengaktifkan sistem warning berupa bunyi atau suara untuk membuat pengendara kembali terjaga.

4.4 Pengujian

Pada bagian ini dilakukan pengujian terhadap program, pengujian ini didasarkan pada parameter-parameter yang telah ditentukan. Parameter-parameter ini meliputi keakuratan serta sensitivitas. Pengujian yang dilakukan meliputi :

• Keakuratan dalam pendeteksian mata tertutup berdasarkan sudut cahaya yang datang

• Kemampuan untuk mendeteksi mata tertutup terhadap beberapa orang.

• Jeda waktu dalam mendeteksi mata tertutup ketika posisi kepala bergeser.

(7)

Untuk memperoleh nilai-nilai yang sesusai dengan parameter=parameter yang disebutkan maka dilakukan beberapa tes seperti :

• Tes 1

Pengujian dilakukan dengan mengukur tingkat keberhasilan dalam mengaktifkan sistem warning pada saat mata tertutup dari beberapa sudut datangnya cahaya yaitu cahaya dari depan, samping, serta atas. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat sensitivitas program terhadap pengaruh cahaya.

• Tes 2

Pengujian dilakukan dengan mengukur tingkat keberhasilan pendeteksian mata tertutup terhadap beberapa orang. Pengujian dibatasi terhadap 3 orang.

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat keakuratan aplikasi bila digunakan terhadap orang yang berbeda.

• Tes 3

Pengujian dilakukan dengan menghitung jeda waktu untuk memproses frame berikutnya .Penguijian ini dilakukan dengan kondisi sistem warning aktif ketika mendeteksi mata tertutup kemudian kepala bergeser. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui delay waktu yang terjadi akibat sistem warning.

Setiap tes dilakukan sebanyak 20 kali percobaan. Pengujian untuk tes 1 dilakukan oleh penguji yang sama, dan pengujian dilakukan dengan menggunakan sudut datangnya cahaya yang berbeda yaitu depan, atas, dan samping. Pengujian ini akan menghasilkan nilai berapa persen yang berhasil dan gagal untuk setiap sudut datangnya cahaya.

(8)

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Tes 1

Sampel Depan Atas Samping

Percobaan 1 Berhasil Gagal Gagal

Percobaan 2 Berhasil Berhasil Gagal

Percobaan 14 Gagal Gagal Gagal

(9)

Kesimpulan yang didapat dari hasil tes diatas adalah :

• Cahaya dari depan : 19 dari 20 percobaan (95%) berhasil, dan 1 dari 20 percobaan (5%) gagal.

• Cahaya dari atas : 1 dari 20 percobaan (5%) berhasil, dan 19 dari 20 percobaan (95%) gagal

• Cahaya dari samping : 0 dari 20 percobaan (0%) berhasil, dan 20 dari 20 percobaan (100%) gagal

Pengujian untuk tes 2 dilakukan oleh penguji yang berbeda. Penguji dibatasi sebanyak 3 orang. Untuk pengujian tes 2 menggunakan asumsi cahaya diterima dari depan. Pengujian ini akan menghasilkan nilai berapa persen yang berhasil dan gagal untuk setiap penguji.

Gambar 4.5 Hasil Tes Orang 1 Gambar 4.6 Hasil Tes Orang 2

(10)

Tabel 4.2 Hasil Pengujian Tes 2. (Asumsi cahaya datang dari depan)

Sampel Orang 1 Orang 2 Orang 3 Orang 4 Orang 5 Percobaan 1 Gagal Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 2 Berhasil Gagal Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 3 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 4 Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Percobaan 5 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 6 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 7 Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Percobaan 8 Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Gambar 4.7 Hasil Tes Orang 3 Gambar 4.8 Hasil Tes Orang 4

Gambar 4.9 Hasil Tes Orang 5

(11)

Percobaan 9 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 10 Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Berhasil Percobaan 11 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 12 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 13 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 14 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 15 Berhasil Gagal Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 16 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 17 Berhasil Berhasil Berhasil Gagal Berhasil Percobaan 18 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 19 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Percobaan 20 Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil

Kesimpulan yang didapat dari hasil tes diatas adalah :

• Orang pertama : 19 dari 20 percobaan (95%) berhasil, dan 1 dari 20 percobaan (5%) gagal.

• Orang kedua : 18 dari 20 percobaan (90%) berhasil, dan 2 dari 20 percobaan (10%) gagal

• Orang ketiga : 19 dari 20 percobaan (95%) berhasil, dan 1 dari 20 percobaan (5%) gagal

• Orang keempat : 16 dari 20 percobaan (80%) berhasil, dan 4 dari 20 percobaan (20%) gagal

(12)

• Orang kelima : 20 dari 20 percobaan (100%) berhasil, dan 0 dari 20 percobaan (0%) gagal

Pengujian tes 3 dilakukan dengan menggunakan penguji yang sama.

Pengujian ini akan menghasilkan delay waktu (dalam satuan detik) yang dihasilkan program ketika sistem warning aktif yang diikuti dengan perpindahan posisi kepala.

Tabel 4.3 Hasil Pengujian Tes 3.

Sampel Waktu Delay (dalam satuan detik)

Percobaan 1 2,35

Percobaan 2 2,75

Percobaan 3 2,23

Percobaan 4 1,93

Percobaan 5 2,30

Percobaan 6 2,54

Percobaan 7 2.16

Percobaan 8 2,97

Percobaan 9 2,72

Percobaan 10 2,11 Percobaan 11 2,47 Percobaan 12 2,72 Percobaan 13 2,36 Percobaan 14 2,33 Percobaan 15 2,51 Percobaan 16 1,79 Percobaan 17 1,97 Percobaan 18 2,21 Percobaan 19 2,96 Percobaan 20 2,14

Kesimpulan yang didapat dari hasil tes ini yaitu : ketika sistem warning aktif, terjadi delay yang cukup besar dengan rata-rata 2,376 detik.

(13)

4.5 Evaluasi

Berdasarkan dari penelitian yang dilakukan dapat dijabarkan beberapa batasan yang dimiliki program antara lain :

• Sudut datang cahaya sangat berpengaruh terhadap pendeteksian citra.

• Berdasarkan dari hasil tes 1, cahaya dari depan memiliki tingkat keberhasilan yang lebih tinggi dibandingkan dengan cahaya yang datang dari arah lain.

• Berdasarkan dari hasil tes 2 dapat disimpulkan bahwa tidak banyak perbedaan yang dihasilkan dari tingkat keberhasilan aplikasi dalam mendeteksi kondisi mata tertutup pada orang yang berbeda.

• Berdasarkan dari hasil tes 3, terjadi delay yang cukup besar ketika sistem warning aktif sehingga delay yang dihasilkan akan mempengaruhi kecepatan dalam mendeteksi kondisi mata tertutup berikutnya.

• False positive object (kondisi di mana tidak terdapat objek yang dicari akan tetapi ada daerah yang dianggap sebagai objek yang dicari pada citra) dapat terjadi karena hasil yang training (haarcascade_frontalface_alt.xml) yang digunakan belum sempurna yang mengakibatkan terjadi false positive pada kondisi mata tertutup ketika tidak terdapat objek pada citra.

• Tingkat brightness sangat mempengaruhi hasil dari pendeteksian kondisi mata.

Setiap individu membutuhkan tingkat brightness yang berbeda untuk memperoleh hasil yang optimal sehingga perlu dilakukan pengaturan terhadap tingkat brightness. Akan tetapi, sering muncul masalah yang diakibatkan penggunaan tingkat brightness untuk mendeteksi kondisi mata tertutup.

(14)

Penyebab utamanya adalah bayangan yang membuat pendeteksian mata tertutup menghasilkan nilai yang negatif (falses negative).