SKRIPSI
Diajukan untuk Menempuh Ujian Akhir Sarjana
RIEFKY RAMADHAN
10110111
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
iii
Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul “Pembangunan Aplikasi Pengawasan Menggunakan Webcam Untuk Kosan Berbasis Mobile Android” sebagai syarat untuk menyelesaikan program studi Strata I Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer pada Universitas Komputer Indonesia.
Penyusunan tugas akhir ini tidak akan terwujud tanpa mendapat dukungan, bantuan dan masukan dari berbagai pihak. Untuk itu, penulis ingin menyampaikan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada :
1. Allah SWT atas karunia dan rahmatnya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
2. Orang tua tercinta Ibu Suryaningsih, Wanita Terbaik dan Terhebat, Papap, kedua adik saya Rifan dan Putri serta keluarga yang senantiasa memberikan doa, bantuan baik moril ataupun materil, semangat, motivasi dan kasih sayang nya seumur hidup kepada penulis.
3. Bapak Eko Budi Setiawan, S.Kom., M.T. selaku dosen pembimbing yang telah membimbing, memberikan perhatian serta memberikan pengarahan selama penelitian tugas akhir sehingga tugas akhir ini dapat dapat menjadi sebuah karya ilmiah dan perangkat lunak yang berkualitas dan bermanfaat.
4. Bapak Alif Finandhita, S.Kom., M.T. selaku reviewer yang telah memberikan masukan dan arahan selama pembangunan perangkat lunak ini.
5. Bapak Erick Wijaya, S.Kom. selaku penguji tiga yang telah menguji kompetensi dan memberikan masukan untuk penelitian tugas akhir ini.
iv
7. Seluruh dosen pengajar di Universitas Komputer Indonesia khususnya di Program Studi Teknik Informatika yang telah memberikan ilmu dan pengetahuannya.
8. Merry Septina Nur Cahyani yang selalu membantu, memberikan semangat dan motivasi bagi penulis dalam tugas akhir ini.
9. Teman-teman sekelas IF-3 angkatan 2010 yang sudah berjuang bersama, saling mendukung satu sama lain agar tetap semangat dan telah bersama-sama melewati masa-masa kuliah.
10. Teman-teman satu “kosan” di Pondok Cinta Karya yang selalu memberi bantuan, semangat dan dukungan ketika penulis mengerjakan tugas akhir terutama Gilar Purwita Subagja dan Yusup Deni Gustani.
11. Teman-teman satu bimbingan yang selalu memberi dukungan satu sama lain dan sama-sama menempuh tugas akhir.
12. Semua pihak yang terlibat dan ikut membantu dalam tugas akhir ini baik secara langsung maupun tidak langsung.
Sangat disadari bahwa dalam pelaksanaan dan penyusunan laporan tugas akhir ini masih banyak kekurangan dan jauh dari kesempurnaan. Oleh karena itu saran dan kritik yang membangun sangat diharapkan untuk pengembangan ke arah yang lebih baik. Akhir kata, semoga tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi para pembaca.
Bandung, 27 Januari 2016
v
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR GAMBAR ... ix
DAFTAR TABEL ... xi
DAFTAR SIMBOL ... xii
DAFTAR LAMPIRAN ... xv
PENDAHULUAN ... 1
1.1 Latar Belakang Masalah ... 1
1.2 Rumusan Masalah ... 2
1.3 Maksud dan Tujuan ... 2
1.4 Batasan Masalah ... 2
1.5 Metodologi Penelitian ... 3
1.5.1 Metode Pengumpulan Data ... 3
1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak ... 4
1.6 Sistematika Penulisan ... 5
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA ... 7
2.1 Citra ... 7
2.1.1 Grafika Komputer ... 7
2.1.2 Pengolahan Citra ... 8
2.1.3 Pengenalan Pola ... 8
vi
2.4.2 Kontras (contrast) ... 11
2.4.3 Kontur (countour) ... 12
2.4.4 Warna (color) ... 12
2.4.5 Bentuk (shape) ... 12
2.4.6 Tekstur (texture) ... 13
2.5 Representasi Gerak ... 13
2.6 Deteksi Gerak ... 13
2.7 Metode Deteksi Gerak Spatial Domain... 14
2.8 Video Digital ... 16
2.8.1 Resolusi ... 17
2.8.2 Bit Depth ... 18
2.8.3 Frame Rate ... 18
2.10 Webcam ... 18
2.10.1 Sejarah Webcam ... 19
2.11 Sistem Operasi Android ... 20
2.11.1 Pengenalan Sistem Operasi Android ... 20
2.11.2 Arsitektur Android ... 21
2.11.3 Android SDK (Software Development Kit) ... 22
2.12 Object Oriented Analysis and Design ... 23
2.13 Web Services ... 29
2.14 Pemrograman Web ... 30
vii
2.15 Pengujian Black Box ... 34
2.16 Pengujian Kuesioner ... 35
ANALISIS DAN PERANCANGAN ... 37
3.1 Analisis Sistem ... 37
3.1.1 Analisis Masalah ... 37
3.1.2 Analisis Sistem Yang Ditawarkan ... 37
3.1.3 Analisis Metode ... 38
3.1.4 Analisis Arsitektur Sistem ... 43
3.1.5 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak ... 43
3.1.6 Analisis Kebutuhan Non Fungsional ... 45
3.1.7 Analisis Kebutuhan Fungsional ... 48
3.2 Perancangan Sistem ... 65
3.2.1 Perangcangan Struktur Menu... 65
3.2.2 Perancangan Antarmuka ... 66
3.2.3 Jaringan Semantik ... 71
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM ... 73
4.1 Implementasi Sistem ... 73
4.1.1 Implementasi Perangkat Keras Yang Digunakan ... 73
4.1.2 Implementasi Perangkat Lunak yang Digunakan ... 74
4.1.3 Implementasi Antarmuka ... 74
4.2 Pengujian Sistem ... 74
viii
5.1 Kesimpulan ... 85
5.2 Saran ... 85
87
[1] "Maling Spesialis di Tempat Kos," 18 Maret 2014. [Online]. Available: http://www.pikiran-rakyat.com/bandung-raya/2014/03/18/274271/maling-spesialis-di-tempat-kos. [Accessed 5 November 2015].
[2] "Maling Spesialis Tempat Kos Ditangkap di Ciateul," 25 April 2014. [Online]. Available: http://www.pikiran-rakyat.com/bandung-raya/2014/04/25/279195/maling-spesialis-tempat-kos-ditangkap-di-ciateul. [Accessed 5 November 2015].
[3] A. Permadi, "Dua Pencuri Spesialis Kos-kosan Ditangkap," 2 November 2014. [Online]. Available: http://daerah.sindonews.com/read/918612/21/dua-pencuri-spesialis-kos-kosan-ditangkap-1414914211. [Accessed 5 November 2015].
[4] "SS CCTV Bandung," [Online]. Available:
http://www.sscctvbandung.com/2015/02/harga-jasa-pasang-instalasi-camera-cctv.html. [Accessed 6 November 2015].
[5] "PC24 (Paket CCTV PC24)," [Online]. Available: http://pc24.co.id/catalogue/category286_1.htm. [Accessed 6 November 2015].
[6] A. Sofyan, "Aplikasi Monitoring Rumah Menggunakan Metode Deteksi Gerak Berbasis Web dan Mobile," 2014.
[7] I. Lunden, ""Kantar: Android Accounted For 70% Of Smartphone Sales In Q4, But Samsung Is Now “Under Real Pressure”," 26 January 2014. [Online]. Available: http://techcrunch.com/2014/01/26/kantar-android-sales-in-q4-grew-in-all-big-markets-but-leader-samsung-now-under-real-pressure./. [Accessed 5 November 2015].
[9] M. Nazir, Metode Penelitian, Ghalia Indonesia, 2005.
[10] I. Sommerville, Software Engineering, Jakarta: Erlangga, 2003.
[11] N. S. H, Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android, Bandung: Informatika, 2012.
[12] H. Divayana, Konsep OOAD, Jakarta: Eresha, 2010.
[13] J. Hermawan, Analisa Desain & Pemrograman Berorientasi Objek dengan UML dan Visual Basic.NET, Yogyakarta: Andi, 2010.
[14] A. Ramadhan, Pemrograman Web Database dengan PHP dan MySQL, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2006.
[15] A. Ramadhan, Pemrograman Web Menggunakan HTML, CSS dan JavaScript, Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2006.
1
1.1 Latar Belakang Masalah
Kasus pencurian spesialis kosan di kota Bandung kini kian mengingkat, hal ini didasari dengan seiring banyaknya penangkapan pelaku pencurian spesialis kosan [1] [2] [3]. Sulitnya memantau keadaan di kosan mengakibatkan besar peluang terjadinya tindak pencurian.
Sistem keamanan menggunakan kamera sebagai pemantau atau yang biasa di sebut CCTV (Closed Circuit Television) akhir-akhir ini semakin marak dipergunakan, tujuannya adalah untuk memantau keadaan sekitar, mencegah dan mengetahui segala tindak kriminal yang telah terjadi. Namun demikian, untuk memiliki sistem pemantauan tersebut membutuhkan biaya yang relatif mahal untuk membeli perangkat keras dan jasa pemasangannya [4] [5]. Selain itu biasanya pemantauan hanya bisa dilakukan secara lokal atau offline pada daerah lingkup tertentu saja. Berangkat dari permasalahan tersebut maka muncul ide untuk membuat aplikasi pengawasan menggunakan webcam untuk mobile device yang bisa diakses secara online menggunakan koneksi internet sehingga akan memudahkan penggunaannya untuk melakukan pengawasan dari jarak jauh. Penggunaan webcam didasari oleh banyaknya pengguna laptop di kalangan mahasiswa berdasarkan hasil kuesioner yang telah dilakukan.
mobile, pada aplikasi mobile pengguna akan menerima peringatan berupa notifikasi jika terjadi gerakan pada area yang dipantau.
Berdasarkan pemaparan permasalahan tersebut, ditemukan solusi yaitu dengan membangun sebuah perangkat lunak yang dapat membantu memantau keadaan di kosan yang dikhususkan untuk pengguna smartphone sehingga mudah di akses kapan dan dimana saja. Adapun platform yang digunakan sebagai pilot project perangkat lunak ini adalah Android dengan pertimbangan bahwa saat ini Android memiliki market share sebesar 70% dari seluruh smartphone yang diaktifkan [7]. Oleh karena itu penulis mengangkat judul ”Pembangunan Aplikasi Pengawasan Menggunakan Webcam Untuk Kosan Berbasis Mobile Android”.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan, dapat dirumuskan masalahnya adalah bagaimana cara membangun aplikasi pengawasan menggunakan webcam untuk kosan berbasis mobile android.
1.3 Maksud dan Tujuan
Maksud dari penelitian ini adalah untuk membangun perangkat lunak pengawasan menggunakan webcam untuk kosan berbasis mobile android dengan tujuan sebagai berikut :
a. Membantu mencegah segala tindak pencurian di kosan.
b. Membantu mempermudah memantau keadaan di kosan menggunakan webcam melalui perangkat mobile secara online dan dimana saja.
c. Membantu meminimalkan biaya untuk memiliki sistem aplikasi pengawasan kamera.
1.4 Batasan Masalah
Batasan masalah dari penelitian yang dilakukan adalah:
a. Metode pendeteksian gerak yang digunakan adalah metode Spatial Domain [6]. b. Perangkat Desktop dan Mobile harus terkoneksi dengan internet aktif berupa
c. Webcam yang digunakan minimal mempunyai resolusi 1.3 megapixel. [8] d. Perangkat lunak yang dibangun terdiri dari dua subsistem. Subsistem pertama
yaitu aplikasi desktop Java, dan kedua adalah aplikasi Android untuk memantau keadaan secara online dan dimana saja.
e. Perangkat mobile yang digunakan memiliki sistem operasi android dengan spesifikasi minimal versi 4.1 Jelly Bean.
f. Pendekatan analisis dan perancangan dari pembangunan perangkat lunak Desktop dan Andrioid dibuat menggunakan OOAD (Object-Oriented Analysis and Design) dengan UML (Unified Modelling Language).
1.5 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif [9] yaitu dengan cara mengumpulkan data, menganalisis data, membuat suatu pemecahan masalah dam kemudian disusun untuk ditarik kesimpulan mengenai masalah tersebut, sedangankan pada pembangunan aplikasi, metode pendeteksi gerak yang digunakan adalah metode spatial domain yaitu dengan cara membandingkan citra referensi (asal) dengan citra yang di ambil secara periodik (terus-menerus).
1.5.1 Metode Pengumpulan Data
Berikut adalah metode pengumpulan data dalam penelitian ini: a. Studi Literatur
Pengumpulan data dilakukan adalah dengan cara mempelajari, meneliti dan menelaah berbagai literatur dari perpustakaan yang bersumber dari buku-buku, jurnal ilmiah, situs Internet, dan bacaan lainnya yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.
b. Kuesioner
Kuesioner dilakukan pada teman pengguna jejaring sosial, orang yang pernah menjadi korban pencurian dan orang yang tinggal di kosan sebagai pengumpulan data validasi untuk membuktikan seberapa dibutuhkannya aplikasi ini dibangun dengan berdasarkan hasil dari kuesioner.
Mempelajari aplikasi yang sejenis dengan aplikasi yang akan dibangun untuk mendapatkan data dan informasi yang berguna untuk membangun aplikasi penulisan skripsi.
1.5.2 Metode Pembangunan Perangkat Lunak
Dalam pembuatan aplikasi ini menggunakan waterfall model sebagai tahapan pengembangan perangkat lunaknya. Adapun proses tersebut antara lain [10]:
a. Requirement analysis and definition
Tahap requirement analysis and definition yang dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah dengan melakukan pengumpulan data dengan cara studi literatur dan kuesioner langsung dengan responden penghuni kosan. Dari hasil tersebut didapatkan masalah yang kemudian dicarikan solusinya dengan melakukan pendekatan secara terstruktur dan secara objek.
b. System and software design
Tahap system and software design yang dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah dengan membuat perancangan data, perancangan arsitektural menu, perancangan antarmuka, perancangan pesan dan jaringan semantik.
c. Implementation and unit testing
Tahap implementation and unit testing yang dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah dengan membuat dua buah subsistem yaitu subsistem desktop Java, dan subsistem Android.
d. Integration and system testing
Tahap integration and system testing yang dilakukan dalam pembangunan perangkat lunak ini adalah mengintegrasikan data yang ada dalam database untuk dapat dikelola dalam web Admin, kemudian dapat dipertukarkan melalui webservice sehingga dapat diakses oleh perangkat mobile android.
e. Operation and maintenance
dan melakukan pemeliharaan, seperti penyesuaian atau perubahan karena adaptasi dengan situasi sebenarnya. Dari berbagai tahapan-tahapan tersebut, untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada Gambar 1.2
Gambar 1. 1 Skema Waterfall [10]
1.6 Sistematika Penulisan
Sitematika penulisan penelitian ini disusun untuk memberikan gambaran umum tentang penelitian yang dijalankan. Sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
BAB 1 PENDAHULUAN
Pada Bab ini membahas tentang latar belakang permasalahan, serta merumuskan permasalahan yang dihadapi, menentukan maksud dan tujuan diadakannya penelitian, pembuatan batasan masalah, metodologi penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif yang terdiri dari 2 metode, yaitu metode pengumpulan data dan metode pembangunan perangkat lunak serta membahas sistematika penulisan dalam penelitian.
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
hal-hal yang berguna dari penelitian-penelitian dan sintesis serupa yang pernah dikerjakan sebelumnya dan menggunakannya sebagai acuan pemecahan masalah pada penelitian ini.
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Pada bab ini membahas tentang analisis sistem yang terdiri dari analisis masalah, analisis sistem yang ditawarkan, analisis metode, analisis arsitektur sistem, spesifikasi kebutuhan perangkat lunak, analisis kebutuhan non fungsional dan analisis kebutuhan fungsional.
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Pada bab ini membahas tentang implementasi hasil dari analisis dan perancangan sistem, perancangan sistem ke dalam bentuk bahasa pemrograman, kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan dalam membangun sistem serta pengujiannya.
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
7
2.1 Citra
Definisi citra menurut Kamus Webster adalah suatu representasi, kemiripan, atau imitasi dari suatu objek atau benda [6]. Secara umum citra dapat dibagi menjadi dua macam, yaitu :
a. Citra kontiyu, yaitu citra yang dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog, misalnya mata manusia dan kamera analog.
b. Citra diskrit, yaitu citra yang dihasilkan melalui proses digitalisasi terhadap citra kontiyu dan direpresentasikan sebagai sebuah matrik yang masing-masing elemennya merepresentasikan nilai intensitas.
Pada bidang komputer, ada tiga bidang studi yang berkaitan dengan data citra, yaitu:
2.1.1 Grafika Komputer
Grafika komputer dapat diartikan sebagai separangkat alat yang terdiri dari hardware dan software untuk membuat gambar, grafik atau citra realistik untuk seni, game komputer, foto dan animasi komputer.
Grafika komputer bertujuan menghasilkan citra dengan bentuk-bentuk primitif geometri seperti garis, lingkaran, dan sebagainya. Primitif-primitif geometri tersebut memerlukan data deskriptip untuk melukiskan elemen-elemen gambar. Contoh data deskriptif adalah koordinat titik, panjang garis, jari-jari, tebal garis dan sebagainya. Grafika komputer mempuyai peranan penting dalam visualisasi dan virtual reality.
2.1.2 Pengolahan Citra
Secara umum, pengolahan citra digital menunjukan pada pemrosesan gambar 2 dimensi menggunakan komputer. Dalam konteks yang lebih luas, pengolahan citra digital mengacu pada pemrosesan setiap data 2 dimensi. sudah diimplementasikan secara luas, khususnya dibidang keilmuan maupun industri seperti kedokteran, keamanan, pertahanan, geologi, biologi, sistem kontrol fabrikasi, dan lain sebagainya.
2.1.3 Pengenalan Pola
Mengelompokan data numerik dan simbolik (citra) secara otomatis oleh mesin (komputer). Tujuan pengelompokan adalah untuk mengidentifikasikan suatu objek berdasarkan citra yang dihasilkan.
Gambar 2. 2 Alur Pengenalan Pola [6]
2.2 Digitalisasi Citra
Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari fungsi malar (kontiyu) menjadi nilai-nilai diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut citra digital (Digital Image). Pada umumnya citra digital berbentuk empat persegipanjang dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar ( atau lebar x panjang). Citra digital tingginya N, lebarnya M, dan memiliki L derajat dapat dianggap sebagai fungsi:
Indek baris (i) dan index kolom (j) menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f(i,j) merupakan intensitas (derajat keabuan) pada titik (i,j).
Masing-masing elemen pada citra digital (berarti elemen matriks) disebut image element, picture element atau pixel atau pel. Jadi, citra yang berukuran N x M mempuyai NM buah pixel. Sebagai contoh, misalkan sebuah citra berukuran 256 x 256 pixel dan direpresentasikan secara numeric dengan matriks yang terdiri dari 256 buah baris (di-indeks dari 0 sampai 255) dan 256 buah kolom (di-indeks dari 0 sampai 255) seperti contoh berikut:
Pixel pertama pada koordinat (0,0) mempuyai nilai intensitas 0 yang berarti warna pixel tersebut hitam dan putih, dan seterusnya.
Proses digitalisasi citra ada dua macam:
a. Digitalisasi spasial (x,y), sering disebut sebagai penerokan (Sampling). b. Digitalisasi intensitas f(x,y), sering disebut sebagai kuantisasi.
2.3 Sampling
Sampling, merupakan proses pengambilan informasi dari suatu titik pixel pada grid-grid yang berbentuk bujursangkar (kisi-kisi dalam horizontal dan vertikal). Diperlihatkan dalam gambar dibawah ini.
Terdapat perbedaan antara koordinat gambar (yang di sampling) dengan koordinat matriks (hasil digitalisasi). Titik asal (0,0) pada gambar dan elemen (0,0) pada matriks tidak sama. Koordinat x dan y pada gambar dimulai dari sudut kiri bawah, sedangkan penomoran pixel pada matriks dimulai dari sudut kiri atas.
Gambar 2. 4 Koordinat Pixel [6]
Dalam hal ini :
Elemen (i,j) didalam matriks menyatakan rata-rata intensitas cahaya pada area citra yang direpresentasikan oleh pixel. Sebagai contoh, tinjau citra binear yang hanya mempuyai 2 derajat keabuan, 0 (hitam) dan 1 (putih). Sebuah gambar yang berukuran 10x10 inchi dinyatakan dalam matriks yang berukuran 5x4, yaitu lima baris dan 4 kolom. Tiap elemen gambar lebarnya 2.5 inchi dan tingginya 2 inchi akan diisi dengan sebuah nilai bergantung pada rata-rata intensitas cahaya pada area tersebut.
Untuk memudahkan implementasi, jumlah sampling biasanya diasumsikan perpangkatan dari dua yang dalam hal ini,
Contoh ukuran penerokan: 256 x 256 pixel, 128 x 256 pixel. Pembagian gambar menjadi ukuran tertentu menentukan resolusi (yaitu derajat rincian yang dapat dilihat) spasial yang diperoleh. Semakin tinggi resolusinya yang berarti semakin kecil ukuran pixel (atau semakin banyak jumlah pixel-nya), semakin halus gambar yang diperoleh karena informasi yang hilang akibat pengelompokan derajat keabuan pada penerokan semakin kecil.
2.4 Elemen-elemen Citra Digital
Citra digital mengandung sejumlah elemen-elemen dasar. Elemen-elemen dasar tersebut dimanipulasi dalam pengolahan citra dan dieksploitasi lebih lanjut dalam computer vision. Elemen-elemen dasar yang penting diantaranya adalah:
2.4.1 Kecerahan (brightness)
Kecerahan adalah kata lain untuk intensitas cahaya. Sebagaimana telah dijelaskan pada bagian penerokan, kecerahan pada sebuah titik (pixel) di dalam citra bukanlah intensitas yang sebenarnya, tetapi sebenarnya adalah intensitas rata-rata dari suatu area yang melingkupinya. Sistem visual manusia mampu menyesuaikan dirinya dengan tingkat kecerahan (brightness level) mulai dari yang paling rendah sampai yang paling tinggi dengan jangkauan sebesar .
2.4.2 Kontras (contrast)
2.4.3 Kontur (countour)
Kontur adalah keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada pixel-pixel yang bertentangga. Karena adanya perubahan intensitas inilah mata kita mampu mendeteksi tepi-tepi (edge) objek di dalam citra.
2.4.4 Warna (color)
Warna adalah persepsi yang dirasakan oleh sistem visual manusia terhadap panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh objek. Setiap warna mempuyai
panjang gelombang (λ) yang berbeda. Warna merah mempuyai panjang gelombang
paling tinggi, sedangkan warna ungu (violet) mempuyai panjang gelombang paling rendah.
Warna-warna yang diterima oleh mata (sistem visual manusia) marupakan hasil kombinasi cahaya dengan panjang gelombang berbeda. Penelitian memperlihatkan bahwa kombinasi warna yang memberikan rentang warna yang paling lebar adalah red (R), green (G), blue (B).
Persepsi sistem visual manusia terhadap warna sangat relatif sebab dipengaruhi oleh banyak kriteriam, salah satunya disebabkan oleh adaptasi yang menimbulkan distorsi. Misalnya bercak abu-abu disekitar warna hijau akan tampak keungu-unguan (distorsi terhadap ruang), atau jika mata melihat warna hijau lalu langsung dengan cepat melihar warna abu-abu, maka mata menangkap kesan warna abu-abu tersebut sebagai warna ungu (distor terhadap waktu).
2.4.5 Bentuk (shape)
Shape berarti properti intrinsic dari objek tiga dimensi dengan pengertian bahwa shape merupakan properti intrinsik utama untuk sistem visual manusia. Manusia lebih sering mengasosiasikan objek dengan bentuknya ketimbang elemen lainnya (warna misalnya). Pada umumnya, citra yang dibentuk oleh mata merupakan citra dwimatra (2 dimensi), sedangkan objek yang dilihat umumnya berbentuk trimata (3 dimensi).
2.4.6 Tekstur (texture)
Tekstur dicirikan sebagai distribusi spasial dari derajat keabuan di dalam sekumpulan pixel-pixel yang bertetanggaan. Jadi, tekstur tidak dapat didefinisikan untuk sebuah pixel. Sistem visual manusia pada hakekatnya tidak menerima informasi citra sebagai independen pada setiap pixel, melainkan suatu citra dianggap sebagai suatu kesatuan. Resolusi citra yang diamati ditemtukan oleh skala pada mana tekstur tersebut dipersepsi.
Sebagai contoh, jika kita mengamati citra lantai berubin dari jarak jauh, maka kita mengamati bahwa tekstur terbentuk oleh penempatan ubin-ubin secara keseluruhan, bukan dari persepsi pola di dalam ubin itu sendiri. Tetapi, jika kita mengamati citra yang sama dari jarak yang dekat, maka hanya beberapa ubin yang tampak dalam bidang pengamatan, sehingga kita mempersepsi bahwa teksture terbentuk oleh penempatan pola-pola rinci yang menyusun tiap ubin.
2.5 Representasi Gerak
Gerak adalah perubahan posisi suatu benda terhadap titik acuan. Titik acuan sendiri didefinisikan sebagai titik awal atau titik tempat pengamatan.
Berdasarkan definisi diatas dapat diartikan bahwa gerak merupakan perpindahan objek dari satu titik ke titik lainnya berdasarkan batas nilai tertentu, sebagai contoh sebagai berikut :
Objek yang berada di dalam lingkarang, jika objek berpindah posisi keluar dari lingkarang tersebut maka dikatakan objek tersebut bergerak.
2.6 Deteksi Gerak
2.7 Metode Deteksi Gerak Spatial Domain
Deteksi gerakan yang digunakan diaplikasi pengawas pendeteksi gerakan ini adalah pemrosesan citra spatial domain dengan point processing. Motede ini berkerja dengan cara sebagai berikut :
a. Penetapan sebuah citra referensi
Sebuah citra yang diambil oleh kamera pada saat situasi lingkungan yang stabil ditetapkan sebagai citra referensi. Citra ini kemudian disimpan sebagai acuan dalam membandingkan citra.
b. Pengambilan citra secara periodik
Setiap jangka waktu tertentu, sebuah citra diambil oleh kamera. Citra ini kemudian disimpan untuk perhitungan selanjutnya.
c. Pendeteksi Gerak
Citra yang diambil secara periodik tadi dibandingkan dengan referensi dengan cara membandingkan setiap pixel yang berada dilokasi yang sama. Perhitungan perbandingan dilakukan dengan cara mengambil nilai absolute dari hasil pengurangan nilai RGB dari 2 pixel yang berbeda dilokasi yang sama. Jika nilai dari perhitungan tersebut melewati suatu batas nilai tertentu maka pixel tersebut dinyatakan sebagai pixel yang terdeteksi gerakan.
Persamaan pendeteksi gerak pada metode spatial domain dimana : f = Array 2 dimensi yang digunakan untuk menyampaikan hasil dari
perhitungan
x = Posisi pixel terhadap sumbu x. y = Posisi pixel terhadap sumbu y.
T1 = Batas nilai untuk membatasi banyaknya perubahan nilai pixel tersebut dinyatakan terhadap gerakan (Thresold).
ABS = Fungsi absolute. p = Citra referensi
Variabel T1 merupakan sebuah nilai batas ambang perubahan 2 buah pixel diletak yang sama. Penggunaan variabel T1 ini memiliki dua tujuan. Tujuan yang pertama adalah untuk mengeliminasi noise yang terjadi, sedangkan tujuan yang kedua adalah untuk memberikan batas ambang perubahan intensitas warna antara dua buah pixel. Noise terjadi karna suatu lingkungan yang pencahayaannya labil. Hal ini dapat terjadi karena intensitas cahaya yang datang tidak selalu sama dari waktu ke waktu.
Sebuah array boolean f(x,y) digunakan untuk menyimpan nilai dari
perhitungan. Jika nilai f(x,y) bernilai true berarti dua buat pixel dari 2 buah citra yang berbeda dengan letak yang sama terjadi perubahan warna yang melewati batas ambang T1. Sebaliknya, jika f(x,y) bernilai false berarti kedua buah pixel tersebut tidak terjadi perubahan warna atau perubahan yang terjadi tidak melewati batas ambang T1. Array ini digunakan untuk menghitung jumlah pixel yang berubah. Jika jumlah pixel yang berubah melebihi nilai batas ambang T2 maka citra tersebut dikatakan terdapat gerakan.
Persamaan perhitungan jumlah pixel pada metode spatial domain dimana :
res = Hasil deteksi gerakan, bernilai 1 jika terdapat gerakan, dan bernilai 0 jika tidak terdapat gerakan.
T2 = Batas nilai untuk membatasi banyak jumlah pixel yang berubah sebelum sebuah citra dinyatakan terdapat gerakan (Thresold). x = Posisi pixel terhadap sumbu x.
y = Posisi pixel terhadap sumbu y
f = Array hasil perhitungan pendeteksi citra.
Metode yang pertama digunakan apabila lingkungan yang dideteksi tidak ada perubahan cahaya selama proses deteksi gerakan berlangsung, misalnya di dalam ruangan. Metode kedua digunakan apabila pencahayaan lingkungan yang dideteksi dapat berubah – ubah. Metode ini dapat digunakan pada lingkungan yang terpengaruhi oleh cahaya matahari. Perubahan sinar matahari tidak dianggap sebagai gerakan karena perubahan yang sangat lambat dank arena adanya variabel T1. Penggunaan metode kedua ini dapat berakibat tak terdeteksinya sebuah gerakan yang sangat lambat, metode ini hanya dapat mengenali perubahan yang ekstrim. Apabila proses pendeteksian termasuk untuk mendeteksi gerakan yang sangan lambat maka merode kedua ini tidak dapat digunakan, atau dapat digunakan tetapi dengan mengurangi batas ambang T1 , sehingga perubahan kecil dapat terdeteksi oleh sistem.
2.8 Video Digital
Video digital pada dasarnya tersusun atas rangkaian frame. Rangkaian frame tersebut ditampilkan pada layar dengan keceparan tertentu, tergantung pada frame rare yang diberikan ( dalam frame/second ). Jika frame rare cukup tinggi, mata manusia tidak dapat menangkap gambar atau frame, melainkan menangkapnya sebagai rangkaian yang kontinu (video).
Masing - masing frame merupakan citra digital. Suatu citra digital direpresentasikan dengan sebuah matriks yang masing – masing elemennya merepresentasikan nilai intensitas. Jika I adalah matriks dua dimensi, I(x,y) adalah nilai intensitas yang sesuai pada posisi baris x dam kolom y pada matriks tersebut. Titik – titik ditempatkan image di sampling disebut picture elements, atau sering dikenal sebagai piksel.
2.8.1 Resolusi
2.8.2 Bit Depth
Bit depth menentukan jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan tiap piksel pada sebuah frame. Kedalaman bit dinyatakan dalam bit/pixel. Semakin banyak jumlah bit yang digunakan untuk merepresentasikan sebuah piksel, yang berarti semakin tinggi kedalaman pikselnya, maka semakin baik pula kualitasnya, dengan konsekuensi jumlah bit yang diperlukan menjadi lebih tinggi. Dengan 1 byte (8bit) untuk setiap piksel, diperoleh 28 atau 256 level intensitas. Dengan level intensitas sebanyak itu, umumnya mata manusia sudah dapat dipuaskan. Kedalaman piksel paling rendah terdapat pada binary value image yang hanya menggunakan 1 bit/pixel, sehingga hanya ada dua kemungkinan bagi tiap piksel, yaitu 0 untuk hitam dan 1 untuk putih. Pada kenyataannya semakin sedikit jumlah bit yang digunakan untuk tiap piksel, maka kualitas gambar akan semakin turun.
2.8.3 Frame Rate
Frame rate menunjukan jumlah frame yang digambarkan tiap detik, dan dinyatakan dengan frame/second. Sehubungan dengan frame rate ini ada dua hal yang perlu diperhatikan, yaitu kehalusan gerakan (smooth motion) dan kilatan (flash). Kehalusan gerakan ditentukan oleh jumlah frame yang berbeda per detik. Untuk mendapatkan gerakan yang halus, video setidaknya harus menampilkan sedikitnya 25 frame/second. Kilatan ditentukan oleh jumlah berapa kali layar digambar perdetik (frame rate), dengan 29 frame/second kilatan sudah dapat dilenyapkan.
Video yang berkualitas baik akan memiliki frame rate yang tinggi, setidaknya sesuai dengan mata manusia, yang berarti membutuhkan jumlah bit yang lebih tinggi.
2.10 Webcam
memperlihatkan pemandangan jalan. Ada Metrocam yang memperlihatkan pemandangan panorama kota dan pedesaan. TraffiCam yang digunakan untuk memantau jalan raya. Memantau cuaca dengan WeatherCam. Memantau keadaan gunung berapi dengan VolcanoCam.
2.10.1 Sejarah Webcam
Pada awalnya, bentuk webcam terbatas pada bentuk-bentuk standar yang hanya terdiri dari lensa dan papan sirkuit serta casing yang biasa. Namun seiring dengan perkembangan teknologi, bentuk webcam pun sudah makin bervariasi dengan fitur-fitur yang makin canggih [6]. Sebuah penemuan oleh Microsoft pada tahun 2004 menggambarkan kemajuan perkembangan teknologi webcam. i2i adalah sebuah sistem dua-kamera yang dengan sangat hati-hati mengikuti pergerakan individu. Kamera ini menggunakan perhitungan algoritma yang secara spesial dikembangkan untuk memfusikan apa yang setiap kamera lihat untuk membuat gambar ‘cyclopean’ stereo yang akurat. Kamera ini juga dapat menampilkan emoticon 3D yang melayang. Sistem i2i dapat juga menghasilkan gambar background yang realistis sehingga pengguna dapat berpura-pura berada di tempat lain. Kemampuan sistem i2i ini, diantaranya yaitu kemampuan tracking (disebut smart framing) dan juga kemampuan smart focusing, dapat menambah pengalaman berkonferensi bagi pengguna.
messaging, home monitoring, images sharing, video interview, video phone-call, dan banyak hal lain. Kamera untuk video conference biasanya berbentuk kamera kecil yang terhubung langsung dengan komputer. Kamera analog juga kadang-kadang digunakan, kamera ini terhubung dengan video capture card dan tersambung dengan internet (baik langsung maupun tidak langsung). Saat ini kamera untuk video conference sudah makin maju, sudah ada webcam yang di dalamnya terdapat microphone maupun noise cancellation untuk memfokuskan audio ke speaker yang terletak di depan kamera sehingga noise yang ada tidak mengganggu jalannya konferensi.
2.11 Sistem Operasi Android
Pada bagian ini dijelaskan hal-hal yang berkaitan dengan sistem operasi Android, diantaranya pengenalan sistem operasi Android, arsitektur Android, dan Android SDK (Software Development Kit).
2.11.1 Pengenalan Sistem Operasi Android
Android adalah sebuah sistem operasi untuk perangkat mobile berbasis Linux yang mencakup sistem operasi, middleware, dan aplikasi [11]. Android menyediakan platform terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasi mereka [11]. Awalnya, Google Inc. membeli Android Inc. yang merupakan pendatang baru yang membuat peranti lunak untuk ponsel/smartphone. Kemudian untuk mengembangkan Android, dibentuklah Open Handset Alliance, konsorsium dari 34 perusahaan peranti keras, peranti lunak, dan telekomunikasi, termasuk Google, HTC, Intel, Motorola, Qualcomm, T-Mobile, dan Nvidia.
Tidak hanya menjadi sistem operasi di smartphone, saat ini Android menjadi pesaing utama dari Apple pada sistem operasi tablet PC. Pesatnya pertumbuhan Android selain faktor yang disebutkan di atas adalah karena Android itu sendiri adalah platform yang sangat lengkap baik itu sistem operasinya, aplikasi dan tool pengembangan, market aplikasi Android, serta dukungan yang sangat tinggi dari komunitas Open Source di dunia, sehingga Android terus berkembang pesat baik dari segi teknologi maupun dari segi jumlah device yang ada di dunia [11].
Android telah melalui cukup banyak pembaruan sejak pertama rilis. Tabel 2.1 menunjukkan berbagai versi Android beserta dengan tanggal rilis dan codename (nama kode).
Tabel 2.1 Versi Android
2.11.2 Arsitektur Android
Secara garis besar, arsitektur Android terdiri atas 5 bagian, diantaranya sebagai berikut [11]:
1. Application dan Widgets
Merupakan layer (lapis), dimana pengguna berhubungan dengan aplikasi saja. 2. Application Frameworks
Merupakan Open Development Platform yang ditawarkan Android untuk dapat dikembangkan guna membangun aplikasi. Pengembang memiliki akses penuh menuju API Frameworks seperti yang di lakukan oleh aplikasi kategori inti. Komponen-komponen yang termasuk di dalam Applications Frameworks
Versi Android Tanggal Rilis Nama Kode
1.0 23 September 2008 -
1.1 9 February 2009 -
1.5 30 April 2009 Cupcake
1.6 15 September 2009 Donut
2.0/2.1 26 Oktober 2009 Éclair
2.2 20 Mei 2010 Froyo
2.3 6 Desember 2010 Gingerbread
3.0/3.1/3.2 22 Februari 2011 Honeycomb
4.0 19 Oktober 2011 Ice Cream Sandwich
4.1/4.2/4.3 9 Juli 2012 Jelly Bean
4.4 31 Oktober 2013 KitKat
adalah Views, Content Provider, Resource Manager, Notification Manager, dan Activity Manager.
3. Libraries
Merupakan layer, dimana fitur-fitur Android berada. 4. Android Run Time
Merupakan layer yang membuat aplikasi Android dapat dijalankan, dimana dalam prosesnya menggunakan implementasi Linux.
5. Linux Kernel
Merupakan layer inti dari sistem operasi Android berada.
Gambar 2. 5 Arsitektur Android
2.11.3 Android SDK (Software Development Kit)
aplikasi netral, Android memberi kesempatan untuk membuat aplikasi yang dibutuhkan yang bukan merupakan aplikasi bawaan handphone/smartphone [11].
2.12 Object Oriented Analysis and Design
Analisis dan desain berorientasi objek adalah cara baru dalam memikirkan satu masalah dengan menggunakan model yang dibuat menurut konsep sekitar dunia nyata. Tujuan dari analisis berorientasi objek adalah untuk mengembangkan model yang menggambarkan perangkat lunak komputer karena bekerja untuk memenuhi seperangkat persyaratan yang ditentukan user [12]. Tools yang dapat digunakan pada pendekatan analisis pengembangan sistem secara objek dapat menggunakan UML.
Unified Modelling Language (UML) adalah sebuah bahasa yg telah menjadi standar dalam industri untuk visualisasi, merancang dan mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menggunakan class dan operation object dalam konsep dasarnya, maka ia lebih cocok untuk penulisan piranti lunak dalam bahasa bahasa berorientasi objek [13]. Dalam membangun block UML ada 3 hal yang harus diperhatikan, yaitu object (memodelkan konsep), relationship (mengkoneksikan object), dan diagram (grouping yang saling mengkoneksikan antara object dan relationship. Diagram yang umum dipakai dalam analisis dan desain adalah:
1. Use Case Diagram
generalisasi antar use case menunjukkan bahwa use case yang satu merupakan spesialisasi dari yang lain.
Dasar menentukan sebuah use case adalah use case merupakan sesuatu yang menyediakan beberapa hasil terukur kepada pengguna atau sistem eksternal. Use case harus memiliki sangat jelas kriteria lulus / gagal. Pengembang, tester, penulis teknis, dan pengguna harus secara eksplisit tahu apakah sistem memenuhi kasus penggunaan atau tidak. Setiap bagian dari use case yang memenuhi tes sederhana ini mungkin menjadi kandidat yang baik untuk use case [13]. Berikut adalah contoh dari use case diagram dapat dilihat pada Gambar 2.6 Contoh Use Case Diagram dan simbol yang terdapat pada use case diagram dapat dilihat pada Gambar 2.6 Simbol Use Case Diagram.
Gambar 2. 6 Contoh Use Case Diagram
Simbol yang terdapat pada use case diagram dapat dilihat pada Tabel 2.1 Simbol
Usecase Diagram.
Tabel 2.1 Simbol Usecase Diagram
Simbol Nama Simbol Keterangan
Actor
Menggambarkan pihak yang berhubungan dengan sistem baik itu merupakan
pengguna atau sistem lainnya yang berada dari sistem yang sedang dibahas.
Simbol Nama Simbol Keterangan
Include
Relasi use case dimana proses bersangkutan akan dilanjutkan ke proses yang dituju
Extend
Relasi use case tambahan ke sebuah use case yang ditambahkan dapat berdiri sendiri walau tanpa use case tambahan itu
Generalisasi
Sebuah relasi di mana fungsi yang satu adalah fungsi yang umum dari yang lainnya.
2. Use Case Scenario
Sebuah diagram yang menunjukkan use case dan aktor mungkin menjadi titik awal yang bagus, tetapi tidak memberikan detail yang cukup untuk desainer sistem untuk benar-benar memahami persis bagaimana sistem dapat terpenuhi. Cara terbaik untuk mengungkapkan informasi penting ini adalah dalam bentuk penggunaan use case scenario berbasis teks per use casenya. Berikut adalah dasar format penulisan use case scenario [13]. Dasar pembangunan use case scenario dapat dilihat pada Tabel 2.2 Dasar Pembangunan Use Case Scenario.
Tabel 2.2 Dasar Pembangunan Use Case Scenario Use Case Name Berisi nama dari Use case yang akan digunakan
Goal In Context Menjelaskan apa yang aktor coba untuk dapatkan dari Use case Description Menjelaskan gambaran dari Use case
Related Use Case Daftar Use case yang berhubungan dengan Use case tersebut Successful End Condition Kondisi Use case jika berhasil
Failed End Condition Kondisi Use case jika gagal
Actors Daftar aktor yang dapat mengakses Use case Trigger Aktifitas yang dilakukan untuk mengawali Use case
Main Flow Step Action
1 Deskripsi urutan aksi dari aktifitas Use case 2
3
Extension Step Branching Action
3. Sequence Diagram
Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar sistem berupa message yang digambarkan terhadap waktu. Sequence diagram terdiri atar dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objek-objek yang terkait). Sequence diagram biasa digunakan untuk menggambarkan skenario atau rangkaian langkah-langkah yang dilakukan sebagai respons dari sebuah event untuk menghasilkan Output tertentu. Diawali dari apa yang men-trigger aktivitas tersebut, proses dan perubahan apa saja yang terjadi secara internal dan Output apa yang dihasilkan.
Masing-masing objek, termasuk aktor, memiliki lifeline vertikal. Message digambarkan sebagai garis berpanah dari satu objek ke objek lainnya. Pada fase desain berikutnya, message akan dipetakan menjadi operasi/metoda dari class. Activation bar menunjukkan lamanya eksekusi sebuah proses, biasanya diawali dengan diterimanya sebuah message [13]. Untuk objek-objek yang memiliki sifat khusus, standar UML mendefinisikan icon khusus untuk objek boundary, controller dan persistent entity. Comtoh dari sequence diagram dapat dilihat pada Gambar 2.7
Gambar 2. 7 Contoh Sequence Diagram
4. Class Diagram
diagram menggambarkan struktur dan deskripsi class, package dan objek beserta hubungan satu sama lain seperti containment, pewarisan, asosiasi, dan lain-lain.
Gambar 2. 8 Contoh Class Diagram
Class memiliki tiga area pokok: a. Nama dan stereotype b. Atribut
c. Metoda
Atribut dan metoda dapat memiliki salah satu sifat berikut: 1. Private, tidak dapat dipanggil dari luar class yang bersangkutan.
2. Protected, hanya dapat dipanggil oleh class yang bersangkutan dan anak-anak yang mewarisinya.
3. Public, dapat dipanggil oleh siapa saja.
Class dapat merupakan implementasi dari sebuah interface, yaitu class abstrak yang hanya memiliki metoda. Interface tidak dapat langsung diinstansiasikan, tetapi harus diimplementasikan dahulu menjadi sebuah class. Sesuai dengan perkembangan class model, class dapat dikelompokkan menjadi package. Kita juga dapat membuat diagram yang terdiri atas package.
Class memiliki tipe-tipe relationship, diantaranya :
a. Asosiasi, yaitu hubungan statis antar class. Umumnya menggambarkan class yang memiliki atribut berupa class lain, atau class yang harus mengetahui eksistensi class lain.
b. Agregasi, yaitu hubungan yang menyatakan bagian terdiri atas dimana ketika satu class di share atau direferensikan kepada objek yang ada di class lain. c. Pewarisan, yaitu hubungan hirarkis antar class. Class dapat diturunkan dari
menambahkan fungsionalitas baru, sehingga ia disebut anak dari class yang diwarisinya. Kebalikan dari pewarisan adalah generalisasi.
d. Komposisi, yaitu jenis relasi class diagram yang kuat dimana jika sebuah class tidak bisa berdiri sendiri dan harus merupakan bagian dari class yang lain, maka class tersebut memiliki relasi Composition terhadap class tempat dia bergantung tersebut. Sebuah relationship composition digambarkan sebagai garis dengan ujung berbentuk jajaran genjang berisi/solid.
e. Depedensi, salah satu jenis relasi class diagram yang lemah dimana objek dalam suatu class akan bekerja sangat singkat dengan objek yang ada pada class lain.
5. Activity Diagram
Gambar 2. 9 Contoh Activity Diagram
2.13 Web Services
Perangkat peranti lunak integrasi aplikasi perusahaan sifatnya spesifik terhadap suatu produk, artinya perangkat ini hanya dapat bekerja dengan bagian-bagian peranti lunak dan sistem operasi tertentu. Contoh, suatu perangkat EAI untuk menghubungkan bagian tertentu dari peranti lunak pencatatan penjualan untuk aplikasi produksi, pengangkutan, dan penagihan, tidak dapat bekerja dengan peranti lunak pencatatan penjualan dari vendor lainnya. Program middleware yang dikembangkan oleh sistem BEA, sebuah integrator yang besar, tidak dapat berhubungan dengan aplikasi middleware vendor lainnya yang dibeli pada tahun-tahun sebelumnya tanpa pengeluaran yang besar untuk pemrograman dan perancangan. Layanan web (web services) mencoba memberikan alternatif standar untuk menghadapi masalah-masalah integrasi seperti itu dengan menciptakan sebuah lingkungan komunikasi yang netral [14].
untuk berkomunikasi satu sama lain dengan cara standar tanpa penulisan kode khusus yang menghabiskan waktu [14].
2.14 Pemrograman Web
Pada bagian ini dijelaskan hal-hal yang berkaitan dengan pemrograman web, diantaranya HTML, CSS, PHP dan JavaScript.
2.14.1 HTML
HTML adalah singkatan dari Hyper Text Markup Language. HTML digunakan untuk membuat halaman web. Sebuah file dokumen yang ditulis dalam format HTML akan dibaca dan diterjemahkan oleh web browser (misal Internet Explorer) untuk kemudian disajikan dalam bentuk web [15].
File-file yang ditulis dalam format HTML disimpan dengan ekstensi .htm atau .html. File-file tersebut dapat ditulis atau diketik menggunakan berbagai macam teks editor, misalkan Notepad, Wordpad, dan lain sebagainya [15].
HTML terdiri atas berbagai macam tag yang digunakan untuk menandai dan mengatur tampilan halaman web yang dibuat. Misalkan jika ingin membuat sebuah kalimat bercetak tebal di web, maka gunakan tag yang cocok untuk itu [15]
Gambar 2. 10 Contoh Script HTML 2.14.2 CSS
CSS (Cascading Style Sheet) adalah suatu teknologi yang digunakan untuk memperindah tampilan halaman website (situs). Singkatnya dengan menggunakan metode CSS ini dapat dengan mudah mengubah secara keseluruhan sekaligus memformat ulang situs. CSS dapat digunakan untuk menghindari pekerjaan berulang-ulang [15].
Gambar 2. 11 Contoh Script CSS 2.14.3 PHP
PHP adalah singkatan dari PHP: Hypertext Preprocessor. PHP merupakan bahasa pemrograman untuk membuat web yang bersifat server-side scripting [14]. PHP memungkinkan untuk membuat halaman web yang bersifat dinamis.
PHP dapat dijalankan pada berbagai macam sistem operasi, misalnya Windows, Linux, dan Mac OS. Selain Apache, PHP juga mendukung beberapa web server lain, misalnya Microsoft IIS, Caudium, PWS, dan lain-lain [14].
PHP dapat memanfaatkan database untuk menghasilkan halaman web yang dinamis [14]. Sistem manajemen database yang sering digunakan bersama PHP adalah MySQL. Namun, PHP juga mendukung sistem manajemen database Oracle, Microsoft Access, Interbase, dBase, PostgreSQL, dan lain-lain [14].
Gambar 2. 12 Contoh Script PHP
2.14.4 JavaScript
JacaScript merupakan bahasa scripting (bahasa pemrograman yang ringan) yang popular di Internet dan dapat bekerja di sebagian besar browser popular seperti Internet Explorer (IE), Mozilla FireFox, Netscape, Google Chrome, dan Opera. Kode JavaScript dapat disisipkan dalam halaman web menggunakan tag <SCRIPT> [15].
JavaScript adalah bahasa interpreter yang berarti skrip dieksekusi tanpa proses kompilasi [11]. JavaScript berisi baris kode yang dijalankan di komputer (web browser). JavaScript didesain untuk menambah interaktif suatu web [15]
Gambar 2. 13 Contoh Script JavaScirpt
2.15 Pengujian Black Box
Pengujian black box fokus pada keperluan penelusuran kesalahan fungsional dari software. Ujicoba black box berusaha untuk menemukan kesalahan dalam beberapa kategori, diantaranya :
1. Fungsi-fungsi yang salah atau hilang. 2. Kesalahan interface.
3. Kesalahan dalam struktur data atau akses database eksternal. 4. Kesalahan performa.
5. Kesalahan inisialisasi dan terminasi.
Teknik pengujian blackbox terdiri dari 10 jenis diantaranya Equivalence
Partitioning, Boundary Value Analysis/Limit Testing, Comparison Testing, Sample Testing, Robustness Testing, Behavior Testing, Requirement Testing, Performance Testing, Endurance Testing, Cause-Effect Relationship Testing. Salah satunya yang akan dibahas adalah Equivalence partitioning.
(misalnya: kesalahan pemrosesan dari seluruh data karakter) yang merupakan syarat lain dari suatu kasus yang dieksekusi sebelum kesalahan umum diamati.
2.16 Pengujian Kuesioner
Kuesioner adalah sebuah daftar pernyataan yang harus diisi oleh orang yang akan dievaluasi (responden). Metode yang digunakan dalam kuesioner pada penelitian ini adalah skala Likert. Dalam skala likert, responden diminta untuk membaca dengan seksama setiap pernyataan yang disajikan, kemudian ia diminta untuk menilai pernyataan-pernyataan tersebut.
Derajat penilaian responden terhadap suatu pernyataan terbagi dalam 5 kategori yang tersusun secara bertingkat, mulai dari Sangat Tidak Setuju (STS), Tidak Setuju (TS), Ragu-Ragu (R), Setuju (S), dan Sangat Setuju (SS). Atau dapat pula sebaliknya. Pernyataan tiap kuesioner dibuat berdasarkan aspek-aspek yang diteliti. Bobot pemberian skor yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2.7.
Tabel 2.7 Panduan Pemberian Skor Jenis Pernyataan Bobot pendapat
SS S R TS STS
Positif 5 4 3 2 1
Negatif 1 2 3 4 5
Skor yang telah dihitung pada setiap pernyataan kemudian dikalikan dengan masing-masing bobot tersebut sesuai dengan skenario kuesioner yang telah dibuat. Setelah itu, totalkan seluruh bobot jawaban tersebut kemudian bagi dengan total responden yang nantinya menjadi nilai rata-rata. Nilai rata-rata inilah yang diambil sebagai acuan sikap dimana jika nilai rata-rata kurang dari 3, maka dapat diartikan responden bersikap negatif dan jika nilai rata-rata lebih dari sama dengan 3, maka dapat diartikan responden bersikap positif terhadap tujuan yang ingin dicapai. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
�= ∑ �����
� Dimana,
� ≥3 ���������������
Keterangan:
� = rata-rata
∑ �����= jumlah seluruh nilai setwlah dikalikan dengan bobot
37
3.1 Analisis Sistem
Analisis sistem bertujuan untuk mengidentifikasi permasalahan-permasalahan yang terdapat pada sistem serta menentukan kebutuhan-kebutuhan dari sistem yang akan dibangun. Analisis tersebut meliputi analisis masalah, analisis arsitektur sistem, spesifikasi kebutuhan non fungsional, analisis kebutuhan non fungsional, analisis data, dan analisis kebutuhan fungsional.
3.1.1 Analisis Masalah
Pada sistem yang telah dibangun sebelumnya pengambilan gambar pada ruangan menggunakan periodik watu tertentu dan hasil pengawasan tersebut tersimpan pada server, untuk melihat hasil pengawasan tersebut pengguna mengirimkan request berupa sms ke sistem dan sistem akan mengirimkan hasil pengawasan tersebut ke handphone pengguna melalui email. Terdapat beberapa masalah yang terdapat dalam sistem yang telah dibuat sebelumnya antara lain: 1. Hasil pengawasan masih belum akurat karena metode pengambilan gambar
menggunakan waktu periodik.
2. Hasil pengawasan tidak langsung terkirim ke pengguna karena sistem menunggu request dari pengguna.
3.1.2 Analisis Sistem Yang Ditawarkan
3.1.3 Analisis Metode
Penelitian ini menggunakan metode spatial domain untuk pendekteksian gerak. Deteksi gerakan yang digunakan diaplikasi pengawas pendeteksi gerakan ini adalah pemrosesan citra spatial domain dengan point processing. Motede ini berkerja dengan cara sebagai berikut :
a. Penetapan sebuah citra referensi
Sebuah citra yang diambil oleh kamera pada saat situasi lingkungan yang stabil ditetapkan sebagai citra referensi. Citra ini kemudian disimpan sebagai acuan dalam membandingkan citra.
b. Pengambilan citra secara periodik
Setiap jangka waktu tertentu, sebuah citra diambil oleh kamera. Citra ini kemudian disimpan untuk perhitungan selanjutnya.
c. Pendeteksi Gerak
Citra yang diambil secara periodik tadi dibandingkan dengan referensi dengan cara membandingkan setiap pixel yang berada dilokasi yang sama. Perhitungan perbandingan dilakukan dengan cara mengambil nilai absolute dari hasil pengurangan nilai RGB dari 2 pixel yang berbeda dilokasi yang sama. Jika nilai dari perhitungan tersebut melewati suatu batas nilai tertentu maka pixel tersebut dinyatakan sebagai pixel yang terdeteksi gerakan.
Persamaan pendeteksi gerak pada metode spatial domain dimana : f = Array 2 dimensi yang digunakan untuk menyampaikan hasil dari
perhitungan
x = Posisi pixel terhadap sumbu x. y = Posisi pixel terhadap sumbu y.
T1 = Batas nilai untuk membatasi banyaknya perubahan nilai pixel tersebut dinyatakan terhadap gerakan (Thresold).
ABS = Fungsi absolute. p = Citra referensi
Variabel T1 merupakan sebuah nilai batas ambang perubahan 2 buah pixel diletak yang sama. Penggunaan variabel T1 ini memiliki dua tujuan. Tujuan yang pertama adalah untuk mengeliminasi noise yang terjadi, sedangkan tujuan yang kedua adalah untuk memberikan batas ambang perubahan intensitas warna antara dua buah pixel. Noise terjadi karna suatu lingkungan yang pencahayaannya labil. Hal ini dapat terjadi karena intensitas cahaya yang datang tidak selalu sama dari waktu ke waktu.
Sebuah array boolean f(x,y) digunakan untuk menyimpan nilai dari
perhitungan. Jika nilai f(x,y) bernilai true berarti dua buat pixel dari 2 buah citra yang berbeda dengan letak yang sama terjadi perubahan warna yang melewati batas ambang T1. Sebaliknya, jika f(x,y) bernilai false berarti kedua buah pixel tersebut tidak terjadi perubahan warna atau perubahan yang terjadi tidak melewati batas ambang T1. Array ini digunakan untuk menghitung jumlah pixel yang berubah. Jika jumlah pixel yang berubah melebihi nilai batas ambang T2 maka citra tersebut dikatakan terdapat gerakan.
Persamaan perhitungan jumlah pixel pada metode spatial domain dimana :
res = Hasil deteksi gerakan, bernilai 1 jika terdapat gerakan, dan bernilai 0 jika tidak terdapat gerakan.
T2 = Batas nilai untuk membatasi banyak jumlah pixel yang berubah sebelum sebuah citra dinyatakan terdapat gerakan (Thresold). x = Posisi pixel terhadap sumbu x.
y = Posisi pixel terhadap sumbu y
Metode Spatial Domain mempuyai tahapan-tahapan dalam proses pendeteksian gerak, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 3.2.
Berikut ini merupakan penjelasan dari tahap-tahap yang ada dalam proses pendeteksian gerak pada metode spatial domain :
a. Penetapan sebuah citra referensi
Citra referensi adalah sebuah gambar yang diambil oleh kamera pada saat situasi lingkungan yang stabil dan ditetapkan sebagai gambar awal, Citra ini kemudian diubah menjadi citra biner dan disimpan sebagai acuan dalam membandingkan.
Gambar 3. 2 Tahap Citra Referensi
b. Pengambilan citra secara periodik
Citra periodik adalah gambar yang diambil dalam setiap jangka waktu tertentu oleh kamera secara terus menerus. Citra ini pun kemudian diubah menjadi citra biner dan disimpan untuk perhitungan selanjutnya.
Gambar 3. 3 Tahap Citra Periodik
c. Pendeteksi Gerakan
mengambil nilai piksel dari tiap titik yang sama, untuk mempermudah proses perbandingan nilai piksel, nilai piksel dari kedua citra biner tersebut direpresentasi derajat keabuannya seperti contoh dibawah :
Gambar 3. 4 Representasi Citra Biner Dari Derajat Keabuannya
Nilai derajat keabuan dari dua array tersebut akan dibandingkan dengan pehitungan pengurangan absolut pada tiap indeksnya, jika hasil pengurangan melebihi dari batas nilai yang sudah ditentukan maka hasilnya adalah 1 jika tidak maka hasilnya adalah 0.
Gambar 3. 5 Proses Perbandingan Citra
3.1.4 Analisis Arsitektur Sistem
Analisis arsitektur sistem bertujuan untuk digunakan untuk menganalisis perangkat lunak yang dibangun dalam bentuk gambaran sistem secara umum. Arsitektur sistem dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3. 6 Arsitektur Sistem
Gambaran arisitektur sistem yang akan dibangun memiliki dua buah subsistem. Pertama adalah desktop dimana pada bagian ini terdapat laptop yang mempunyai webcam dan terhubung dengan internet sehingga dapat merekam dan mengirimkan hasil rekamannya ke server. Sedangkan subsistem kedua adalah subsistem mobile dimana pada bagian ini aplikasi akan mengirim dan menerima hasil rekaman dari
server. Subsistem mobile melakukan pertukaran data ke server melalui internet kemudian masuk ke web service.
3.1.5 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
Tabel 3. 1 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Desktop Kode SKPL Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
SKPL-F-001 Subsistem desktop menyediakan fasilitas kepada pengguna untuk mengelola pengaturan webcam.
SKPL-F-002 Subsistem desktop menyediakan fasilitas kepada pengguna untuk melihat video yang sedang ditampilkan oleh webcam.
SKPL-F-003 Subsistem desktop menyediakan fasilitas kepada pengguna untuk mengelola alarm.
SKPL-F-004 Subsistem desktop menyediakan fasilitas kepada pengguna untuk mengelola motion detection.
SKPL-F-005 Subsistem desktop menyediakan fasilitas kepada pengguna untuk mengelola motion sensitivity.
Tabel 3. 2 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak Mobile Kode SKPL Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Lunak
SKPL-F-007 Subsistem mobile menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk mamantau kosan secara streaming
SKPL-F-008 Subsistem mobile menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk mengambil gambaryang sedang ditampilkan secara streaming.
SKPL-F-009 Subsistem mobile menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk melihat foto yang telah diambil.
SKPL-F-010 Subsistem mobile menyediakan fasilitas bagi pengguna untuk mengatur notifikasi.
Tabel 3. 3 Spesifikasi Kebutuhan Non Fungsional Kode SKPL Spesifikasi Kebutuhan Non Fungsional
SKPL-NF-001 Sistem yang dibangun memiliki dua subsistem yaitu desktop dan mobile SKPL-NF-002 Sistem yang dibangun minimal menggunakan sistem operasi android versi
4.1 Jelly Bean.
SKPL-NF-003 Sistem yang dibangun membutuhkan hardware laptop dan webcam SKPL-NF-004 Sistem dibangun dengan spesifikasi hardware yang memenuhi standar
minimum kebutuhan
SKPL-NF-005 Desain user interface pada perangkat lunak yang akan dibangun mengacu kepada desain dari aplikasi pemantau CCTV android saat ini.
SKPL-NF-006 Sistem tidak mengizinkan konten yang mengandung unsur sara, norma-norma kesusilaan dan tidak melanggar unsur hak kekayaan atas intelektual.
3.1.6 Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Analisis kebutuhan non fungsional menggambarkan kebutuhan sistem yang akan mempengaruhi perilaku pada sistem, diantaranya kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak sebagai bahan analisis kekurangan dan kebutuhan yang harus dipenuhi dalam perancangan sistem yang akan ditetapkan.
Analisis kebutuhan perangkat keras
Perangkat keras yang akan dibutuhkan berdasarkan kebutuhan minimal yang akan harus terpenuhi antara lain :
a. Perangkat keras subsistem desktop
Pada subsistem desktop, aplikasi dijalankan pada sebuah perangkat komputer atau laptop dengan spesifikasi kebutuhan perangkat keras komputer pada Tabel 3.4.
Tabel 3. 4 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Keras Subsistem Desktop Jenis Perangkat Keras Kebutuhan Minimal
Processor 1.0 GHz
Memory 1 GB
Harddisk 5 GB
Webcam 1.3 Megapixel
Layar 1366 x 768 pixels
Perangkat Lain Mouse, keyboard,koneksi Internet
b. Perangkat keras subsistem Mobile
Tabel 3. 5 Spesifikasi Kebutuhan Perangkat Keras Subsistem Mobile Jenis Perangkat Keras Kebutuhan Minimal
Layar 540 x 960 pixels
Memory 384 MB
Processor 800 MHz
Perangkat Lain Koneksi Internet
Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Analisis kebutuhan perangkat lunak merupakan proses analisis yang lebih menekankan kepada aspek pemanfaatan software. Kebutuhan minimal spesifikasi perangkat lunak pada laptop atau komputer dan perangkat smartphone yang akan menggunakan perangkat lunak ini dapat dilihat pada tabel 3.6.
Tabel 3. 6 Spesifikasi Minimum Software Subsistem Desktop Subsistem Mobile
Sistem Operasi Windows 7 Professional. Sistem Operasi Android 4.1 Jelly Bean
Sedangkan dari sisi developer, perangkat lunak yang digunakan untuk membangun sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Subsistem Desktop
a. Sistem operasi Microsoft Windows 7 Professional. b. Microsoft Visual Studio C# 2010
2. Subsistem Mobile
a. Sistem operasi Microsoft Windows 7 Professional. b. JDK (Java Development Kit) versi 7.
Analisis Pengguna Sistem (User)
Analisis pengguna sistem dimaksudkan untuk mengetahui siapa aktor yang terlibat dalam menjalankan sistem. Hal ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik pengguna dalam mengoprasikan sistem yang telah ada, maupun sistem usulan.
Berdasarkan hasil pengamatan, pengguna yang terlibat dalam sistem yang sedang berjalan adalah sebagai berikut:
1. Pengguna subsistem desktop. Pengguna ini adalah individu
2. Pengguna subsistem mobile. Pengguna ini adalah individu yang sama dengan pengguna subsistem desktop
Untuk menggunakan sistem yang dibangun terdapat beberapa karakteristik yang harus dimiliki oleh pengguna. Karakteristik pengguna subsistem desktop ditunjukkan pada Tabel 3.7, sedangkan karakteristik sub sistem mobile ditunjukkan pada Tabel 3.8.
Tabel 3. 7 Karakteristik Pengguna Subsistem Desktop Kategori
Pengguna Hak Akses
Tingkat motion dan pengaturan web service
Minimal SMA Minimal pernah menjalankan aplikasi pada komputer atau laptop
Tabel 3. 8 Karakteristik Pengguna Subsistem Mobile Kategori
Pengguna Hak Akses
Tingkat gambar, mengelola alarm dan mengelola notifikasi
3.1.7 Analisis Kebutuhan Fungsional
Analisis kebutuhan fungsional menggambarkan proses kegiatan yang akan diterapkan dalam sebuah sistem dan menjelaskan kebutuhan yang diperlukan sistem agar sistem dapat berjalan dengan baik serta sesuai dengan kebutuhan. Analisis kebutuhan fungsional ini meliputi analisis kebutuhan sistem, analisis kebutuhan data, spesifikasi sistem, dan pemodelan sistem.
Pemodelan sistem dilakukan menggunakan UML (Unified Modelling Language) dimana tahap-tahap pemodelan dalam analisis tersebut antara lain use case diagram, identifikasi use case, scenario use case, activity diagram, sequence diagram dan class diagram.
Analisis Kebutuhan Fungsional Subsistem Desktop
1. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan bagian tertinggi dari fungsionalitas yang dimiliki sistem yang akan menggambarkan bagaimana seseorang atau aktor akan menggunakan dan memanfaatkan sistem. Diagram ini juga mendeskripsikan apa yang akan dilakukan oleh sistem. Use case terdiri dari tiga bagian yaitu identifikasi aktor, identifikasi use case, dan skenario use case.
a. Identifikasi Aktor
Aktor adalah abstraksi dari orang dan sistem yang mengaktifkan fungsi dari target sistem. Pada Tabel 3.7 dijelaskan aktor-aktor yang berperan dalam menjalankan sistem yang dibangun.
Tabel 3. 9 Identifikasi Aktor
No. Aktor Deskripsi
1. Pengguna Merupakan aktor yang dapat berperan sebagai orang yang memakai aplikasi.
Gambar 3. 7 Use Case Diagram Desktop
b. Identifikasi Use Case
Identifikasi use case di dalam sistem dapat dilihat pada Tabel 3.8.
Tabel 3. 10 Identifikasi Use Case
No. Use Case Deskripsi
1. Live View Fungsionalitas ini digunakan oleh pengguna untuk melihat video yang sedang ditampilkan oleh webcam pada sistem. 2. Motion Detection Fungsionalitas ini digunakan oleh pengguna untuk melihat
pergerakan yang sedang aktif.
4. Setting Webcam Fungsionalitas ini digunakan oleh pengguna untuk mengelola webcam yang terhubung.
5. Setting Alarm Fungsionalitas ini digunakan oleh pengguna untuk mengatur suara alarm.
6. Setting Motion Fungsionalitas ini digunakan oleh pengguna untuk mengatur sensitifitas pergerakan yang aktif.
c. Skenario Use Case
Tabel 3. 11 Skenario Use Case Live View
Use Case Name Live view
Goal In Context Menampilkan tayangan video secara langsung Precoditions Pengguna telah membuka halaman utama
Succesful End Condition Berhasil menayangkan video secara langsung Failed End Condition Gagal menayangkan video secara langsung
Primary Actors Pengguna
Secondary Actors -
Trigger Pengguna mengeklik tombol Live View
Main Flow Step Action
1 Pengguna mengeklik tombol Live View
2 Sistem mengambil video yang diambil dari webcam 3 Sistem menampilkan video secara langsung
Tabel 3. 12 Skenario Use Case Motion Detection
Use Case Name Motion detection
Goal In Context Mendeteksi pergerakan yang ditangkap oleh kamera Precoditions Pengguna telah melakukan konfigurasi webcam
Succesful End Condition Sistem menangkap pergerakan Failed End Condition Sistem tidak menangkap pergerakan
Primary Actors Pengguna
Secondary Actors -
Trigger -
Main Flow Step Action
1 Pengguna mengaktifkan fitur motion detection 2 Sistem mendeteksi pergerakan yang ditangkap kamera 3 Sistem menangkap pergerakan
Sistem memberikan pemberitahuan
Tabel 3. 13 Skenario Use Case Setting Webcam
Use Case Name Setting Webcam
Goal In Context Melakukan konfigurasi untuk webcam yang akan dipakai Precoditions Pengguna telah membuka menu setting
Succesful End Condition Berhasil terhubung dengan webcam Failed End Condition Gagal terhubung dengan webcam
Primary Actors Pengguna
Secondary Actors -
Trigger Pengguna menyentuh menu Webcam Configuration
Main Flow Step Action
1 Pengguna melakukan konfigurasi untuk webcam 2 Sistem berhasil terhubung dengan webcam
Extensions Step Branching Action
Tabel 3. 14 Skenario Use Case Setting Alarm
Use Case Name Setting alarm
Goal In Context Mengubah pengaturan alarm
Precoditions Pengguna telah membuka menu setting
Succesful End Condition Berhasil mengubah pengaturan alarm Failed End Condition Gagal mengubah pengaturan alarm
Primary Actors Pengguna
Secondary Actors -
Trigger Pengguna mengeklik menu Alarm
Main Flow Step Action
1 Pengguna mengatur pengaturan alarm 2 Sistem menyimpan pengaturan yang diubah
Tabel 3. 15 Skenario Use Case Setting Motion
Use Case Name Setting motion
Goal In Context Mengubah pengaturan motion
Precoditions Pengguna telah membuka menu setting
Succesful End Condition Berhasil mengubah pengaturan motion Failed End Condition Gagal mengubah pengaturan motion
Primary Actors Pengguna
Secondary Actors -
Trigger Pengguna mengeklik menu Motion Detection
Main Flow Step Action
2. Activity Diagram
Activity diagram merupakan bagian dari penggambaran sistem secara fungsional menjelaskan proses-proses logika atau fungsi yang terimplementasi oleh kode program. Activity diagram memodelkan event-event yang terjadi didalam suatu use case dan digunakan untuk pemodelan aspek dinamis dari sistem. Berikut adalah masing-masing activity diagram untuk subsistem desktop.
Gambar 3. 8 Activity Diagram Live View
Gambar 3. 10 Activity Diagram Setting Webcam
Gambar 3. 12 Activity Diagram Setting Motion
3. Class Diagram
Class Diagram adalah sebuah spesifikasi dari fungionalitas yang
Gambar 3. 13 Class Diagram Desktop
4. Sequance Diagram
Gambar 3. 14 Sequence Diagram Live View
