SKRIPSI
Disusun Oleh :
Hery Pramono
NPM. 0434010389
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN”
JAWA TIMUR
SURABAYA
▸ Baca selengkapnya: jika citra merekam obyek dan obyek nampak gelap, hal ini disebabkan….
(2)PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN
CITRA MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
SKRIPSI
Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Persyaratan
Dalam Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Jurusan Teknik Informatika
Disusun oleh :
Hery Pramono
NPM. 0434010389
JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL “VETERAN” JAWA TIMUR
SURABAYA
PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN
CITRA MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
Disusun Oleh :
Hery Pramono
NPM. 0434010389
Telah disetujui untuk mengikuti Ujian Negara Lisan Gelombang II Tahun Akademik 2010/2011
Pembimbing Utama Pembimbing Pendamping
Gede Susrama MD, ST, M.Kom Wahyu S.J. Saputra, S.Kom NPT. 270 060 640 210 NPT. 386 081 002 951
Mengetahui,
Ketua Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri UPN ”Veteran” Jawa Timur
SKRIPSI
PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN CITRA
MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING
Disusun Oleh :
Hery Pramono
NPM. 0434010389
Telah dipertahankan di hadapan dan diterima oleh Tim Penguji Skripsi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran” Jawa Timur Pada Tanggal 26 Nopember 2010
Pembimbing : Tim Penguji :
1. 1.
Gede Susrama MD, ST, M.Kom Nur Cahyo Wibowo, S.Kom, M.kom
NPT. 270 060 640 210 NPT. 279 030 440 197
2. 2.
Wahyu S.J. Saputra, S.Kom Doddy Ridwandono, S.Kom
NPT. 386 081 002 951 NPT. 278 050 740 218
3.
Dra. Nining Martiningtyas, M.MT
NIDN. 0713066501 Mengetahui,
Dekan Fakultas Teknologi Industri
Universitas Pembangunan Nasional ”Veteran” Jawa Timur
FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
KETERANGAN REVISI
Kami yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa mahasiswa berikut:
Nama : Hery Pramono
NPM : 0434010389
Jurusan : Teknik Informatika
Telah mengerjakan revisi/ tidak ada revisi*) pra rencana (design)/ skripsi ujian lisan gelombang
II, TA 2010/2011 dengan judul:
”
PENGUKURAN KECEPATAN OBYEK DENGAN PENGOLAAN CITRA
MENGGUNAKAN METODE THRESHOLDING”Surabaya, 10 Desember 2010
Dosen Penguji yang memerintahkan revisi:
{
}
1) Nur Cahyo Wibowo, S.Kom, M.kom NPT. 279 030 440 197
{
}
2) Doddy Ridwandono, S.Kom NPT. 278 050 740 218
{
}
3) Dra. Nining Martiningtyas, M.MT NIDN. 0713066501
Mengetahui,
Pembimbing Utama Pembimbing Pendamping
Gede Susrama MD, ST, M.Kom Wahyu S.J. Saputra, S.Kom
KATA PENGANTAR
Syukur Alhamdulillaahi rabbil ‘alamin terucap ke hadirat Allah SWT atas
segala limpahan Kekuatan-Nya sehingga dengan segala keterbatasan waktu,
tenaga, pikiran dan keberuntungan yang dimiliki penyusun, akhirnya penyusun
dapat menyelesaikan Skripsi yang berjudul “ Pengukuran Kecepatan Obyek Dengan Pengolaan Citra Menggunakan Bahasa Metode Thresholding” tepat
waktu.
Skripsi dengan beban 4 SKS ini disusun guna diajukan sebagai salah satu
syarat untuk menyelesaikan program Strata Satu (S1) pada jurusan Teknik
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, UPN ”VETERAN” Jawa Timur.
Melalui Skripsi ini penyusun merasa mendapatkan kesempatan emas untuk
memperdalam ilmu pengetahuan yang diperoleh selama di bangku perkuliahan,
terutama berkenaan tentang penerapan teknologi pengolahan citra. Namun,
penyusun menyadari bahwa Skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu
penyusun sangat mengharapkan saran dan kritik dari para pembaca untuk
pengembangan aplikasi lebih lanjut.
Surabaya, 12 November 2010
(Penyusun)
Halaman
Tabel 4.1 Tabel hasil pengamatan dengan kamera yang berjarak 102 cm
dan kecepatan gerak conveyor treadmill 1,3km/h... 54
Tabel 4.2 Tabel hasil pengamatan dengan kamera yang berjarak 102 cm dan
kecepatan gerak conveyor treadmill 1,6 km/h ... 56
Tabel 4.3 Tabel hasil pengamatan dengan kamera yang berjarak 102 cm
dan kecepatan gerak conveyor treadmill 2,5 km/h 58
Tabel 4.4 Nilai perhitungan error hasil pegukuran ... 63
DAFTAR ISI
ABSTRAK... i
KATA PENGANTAR... UCAPAN TERIMA KASIH... ii iii DAFTAR ISI... v
DAFTAR GAMBAR... viii
DAFTAR TABEL... DAFTAR GRAFIK... BAB I PENDAHULUAN... x xi 1 1.1. Latar Belakang... 1
1.2. Rumusan Masalah... 2
1.3. Batasan Masalah... 3
1.4. Tujuan ... 3
1.5. Manfaat ... 4
1.6. Metodologi ... 1.7. Sistematika Penulisan ... 4 5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 7
2.1. Program pengolahan gambar ... 7
2.1.1. Sistem koordinat ... 7
2.1.2. Definsi citra ... 7
2.1.3. Segmentasi citra ……….…….……….
2.1.4. Tingkat komputas...………..….….…
2.1.5. Konversi ke citra biner ……….
2.1.6. Pengukuran jarak …………..………..…….…
2.1.7. Sekilas tentang prgogram visual basic...
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM... 23
3.1. Analisis Sistem ... 23
3.2. Rancangan sistem ... 3.3. Flowchart Perancangan………. 24 24 3.3.1. Flowchart Pembuatan Program ... 3.3.2. Flowchart Pengambilan data………. 24 27 3.4.3. Data Flow Diagram ……... 36
BAB IV IMPLEMENTASI ……….. 37
4.1. Kebutuhan Sistem ………... 37
4.2. Instalasi Program ………... 38
4.3. Implementasi Sistem ………... 39
4.3.1. Form Utama ... 41
4.3.2. Form Buka Video... 42
4.3.3. Form Scale……… 43
4.3.4. Form Tabel... 44
4.3.4. Form Grafik... 45
BAB V EVALUASI DAN UJI COBA ... 46
5.1. Evaluasi Dan Uji Coba ... 46
5.1.1. Uji Coba Fitur Pemecahan File Video menjadi File Gambar 46 5.1.2. Uji Coba Fitur Perhitungan Skala Pada Gambar…………... 48
5.1.3. Uji Coba Fitur Perhitungan Kecepatan……….. 49
5.2. Data Percobaan Pengukuran Kecepatan………. 53
5.3. Analisa Hasil Percobaan………. 60
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN ... 65
6.1. Kesimpulan ... 65
6.2. Saran ... 65
DAFTAR PUSTAKA ... 67
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Perbedaan letak titik koordinat grafik citra ... 9
Gambar 2.2 Hubungan antara koordinat pada citra……….. 9
Gambar 2.3 Bentuk sinyal intensitas dalam pemandangan dan dalam citra digital ... 11
Gambar 2.4 Sebuah citra abu-abu dengan noise halus dan hasil proses pemisahannya dengan binerisasi...………. 13
Gambar 2.5. Operasi tingkat titik pada piksel secara individu ...……….…. 14
Gambar 2.6.Contoh dari pengukuran jarak ………...………. 17
Gambar 2.7 Tampilan awal Visual Basic... 19
Gambar 2.8 Tampilan awal dari Form pada Project StandardEXE ... 19
Gambar 2.9. Vektor dalam koordinat kartesius... 20
Gambar 2.10. Posisi partikel yang berpindah... 21
Gambar 3.1 Flowchart pembuatan Program …... 24
Gambar 3.2 Flowchart pengambilan data …………..………. 27
Gambar 3.3 perbedaan antara gambar resolusi 320x240 dengan 640x480…….. 29
Gambar 3.4 Prosses konversi citra biner ... 31
Gambar 3.5 Proses scanning posisi... 32
Gambar 3.6 Tampilan Tabel hasil perhitungan ... 34
Gambar 3.7 Grafik hasil perhitungan... 35
Gambar 3.8 DFD Level Context Sistem ……... 36
Gambar 4.1 Form Utama Program ... 41
Gambar 4.2 Form Buka Video ... 42
Gambar 4.3 Form Scale...………. 43
ix
Gambar 5.1 Proses memilih file video………... 46
Gambar 5.2 Proses extract video... 47
Gambar 5.3 Proses Scale……….……… 48
Gambar 5.4 Proses Perhitungan Kecepatan...…..………... 50
Gambar 5.5 Akhir dari Proses pengukuran kecepatan. ………. 51
Gambar 5.6 Tabel hasil Perhitungan …..…..………. 52
DAFTAR GRAFIK
Halaman
Grafik 5.1 Untuk kecepatan conveyor treadmil 1,3 km/h………..60
Grafik 5.2 Untuk kecepatan conveyor treadmil 1.6 km/h……... 61
Grafik 5.3 Untuk kecepatan conveyor treadmil 2,5 km/h……….. 62
ABSTRAK
Proses pengukuran merupakan salah satu hal yang sangat penting dalam suatu industri. Pengukuran ini dilakukan untuk mengetahui dimensi suatu benda yang diproduksi maupun kondisi dari peralatan yang digunakan untuk melakukan proses produksi. Peralatan pengukuran yang digunakan dalam dunia industri ini ada yang masih manual dan ada juga yang telah dapat bekerja secara otomatis, seperti tachometer. Namun peralatan pengukuran yang telah ada saat ini masih memiliki beberapa keterbatasan.
Pada tugas akhir ini dibuat suatu software yang dapat digunakan sebagai peralatan pengukuran dengan menggunakan bantuan alat perekam. Analisa yang akan dilakukan oleh software tersebut adalah mengolah data hasil video dengan menggunakan metode thresholding ini mengolah foto yang memiliki berbagai warna menjadi citra biner. Pengubahan ke citra biner ini untuk lebih mempermudah proses mendeteksi titik yang ingin diamati, karena titik yang diamati berwarna hitam dan selain itu berwarna putih. Pendeteksian ini untuk mendapatkan data berupa perpindahan kedudukan dari titik yang diamati. Selain data perpindahan dari titik tersebut, program ini juga dapat menentukan besarnya baik itu kecepatan yang terjadi pada titik tersebut.
Hasil pengolahan yang dilakukan oleh software yang menggunakan metode thresholding ini diharapkan dapat mendeteksi perpindahan dari sebuah titik yang dimonitor oleh sebuah alat perekam. Kemudian dapat melakukan proses perhitungan kecepatan dari titik-titik tersebut dengan nilai error sebesar 0,4%-0,9%.
Kata kunci : Image Processing, Kecepatan dan Multimedia.
BAB I PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Dalam dunia industri terdapat banyak sekali kegiatan yang dilakukan
untuk menunjang keberlangsunganya, salah satu kegiatan yang dilakukan dalam
dunia industri adalah kegiatan pengukuran peralatan produksi maupun hasil
produksi. Kegiatan pengukuran ini dilakukan baik untuk mengetahui layak atau
tidaknya suatu benda produksi untuk dijual. Selain itu juga dalam dunia industri
terdapat kegiatan pengukuran untuk mengetahui kondisi peralatan yang digunakan
untuk melakukan proses produksi. Pengukuran yang dilakukan di dunia industri
ini memerlukan peralatan yang memadai agar data yang diperoleh memiliki
tingkat keakuratan yang tinggi dan diharapkan dapat menunjukkan keadaan visual
dari peralatan tersebut. Data hasil pengukuran ini dapat digunakan oleh
perusahaan untuk mengambil keputusan. Seperti apabila data pengukuran yang
dilakukan oleh departemen Quality Control dapat digunakan untuk pengambilan
keputusan apakah suatu benda hasil produksi layak untuk dijual atau tidak.
Permasalahan yang sering timbul dalam kegiatan pengukuran yang
dilakukan dalam dunia industri adalah bahwa data yang dapatkan lebih bersifat
data hasil kepekaan sensor terhadap 1 sumbu saja. Jadi apabila diinginkan
pengamatan yang ingin mengetahui pergerakan dari suatu peralatan diperlukan
beberapa sensor yang terpasang, sedangkan penggunaan sensor itu sendiri
memerlukan biaya yang tidak sedikit dan diperlukan ahli untuk menentukan
peletakan sensor tersebut.
Untuk itulah seiring dengan perkembangan zaman, para ahli berusaha
untuk menggunakan peralatan multimedia yang dapat menghasilkan gambar 2
dimensi yang diharapkan dapat digunakan sebagai pengganti pemasangan 2 sensor
untuk melakukan pengukuran 2 dimesi tersebut. Hasil dari gambar tersebut
kemudian diolah untuk dapat memetakan obyek yang diamati koordinatnya dalam
2 sumbu, sehingga dari situ dapat dilakukan pengamatan yang 2 dimensi dengan
hanya 1 peralatan dan sekali pengambilan data.
Dengan adanya banyak penelitian kearah penggunaan image processing
untuk melakukan pengukuran baik dimensi maupun kecepatan tersebut
diharapkan suatu saat dapat dihasilkan peralatan pengukuran yang lebih murah
dan memiliki tingkat pengukuran yang lebih akurat.
1.2. Rumusan Masalah
Permasalahan yang ingin diselesaikan tugas akhir ini adalah :
a. Metode apa yang sesuai untuk proses pengolahan video yang
kemudian mengubah video menjadi gambar dan mengolah gambar
tersebut agat dapat digunakan untuk memvisualisasikan gerakan dari
suatu peralatan yang ingin diukur kecepatannya?
b. Mampukah kamera digital digunakan untuk melakukan pengukuran
beberapa variasi kecepatan gerak suatu titik yang diletakkan pada suatu
conveyor treadmill?
c. Mengetahui nilai error hasil pengukuran beberapa variasi kecepatan
gerak suatu titik yang diletakkan pada conveyor treadmill yang
3
1.3. Batasan Masalah
Untuk mempermudah penulisan tugas akhir ini maka penulis membuat
batasan masalah, yaitu :
a. Obyek yang digunakan adalah gerakan conveyor dari treadmill yang
sedang beroperasi.
b. Pengambilan gambar dilakukan dengan posisi kamera dan Obyek secara
tegak lurus
c. Obyek dalam keadaan idle (bergerak)
d. Alat ukur dalam keadaan steady/ tidak bergerak
e. warna titik/noktah tidak sama dengan objek
1.4. Tujuan
Tujuan dalam penulisan tugas akhir ini adalah :
a. Mengukur perpindahan atau lintasan partikel dengan menggunakan
multimedia.
b. Mengukur kecepatan dari partikel yang diamati.
c. Mengetahui besarnya error pada metode pengukuran kecepatan
1.5. Manfaat
Manfaat dari penulisan tugas akhir ini adalah :
a. Dapat mevisualisasikan pengukuran kecepatan yang selama ini dilakukan
oleh peralatan yang hanya dapat menampilkan berupa data numerik.
b. Diharapkan dapat melakukan pengukuran yang tidak dapat dilakukan oleh
peralatan pengukur kecepatan yang hanya mengukur kecepatan 1 sumbu saja.
1.6. Metodologi
Adapun metode penulisan yang dilakukan, yaitu menggunakan
langkah-langkah sebagai berikut :
a. Mencari literatur dan buku-buku yang berkaitan dengan tema tugas akhir atau
skripsi ini, yang di gunakan untuk mendukung dan membantu dalam
materi-materi yang di butukan dalam mengerjakan tugas akhir atau skripsi ini.
b. Langkah kedua adalah melakukan proses perencanaan alur dari program yang
akan dibuat, baik itu mengenai langkah-langkah dalam proses pengolahan
citra yang perlu dilakukan untuk mempermudah tahap selanjutnya yaitu tahap
mendeteksi koordinat dari partikel yang ingin diketahui posisinya.
c. Melakukan uji coba dan evaluasi perangkat lunak yang sesuai dengan tujuan.
d. Penyusunan Buku Tugas Akhir sebagai dokumentasi dari pelaksanaan Tugas
5
1.7.1. Sistematika
Penulisan yang digunakan dalam laporan kerja praktek ini adalah sebagai
berikut :
BAB I : PENDAHULUAN
Bab ini menjelaskan mengenai gambaran umum latar belakang, rumusan
dan batasan masalah, tujuan, metodologi hingga sistematika penulisan.
BAB II : TINJAUAN PUSTAKA
Pada bab ini dijelaskan tentang landasan teori yang menunjang dalam
menyelesaikan permasalahan pada software Pengukuran Kecepatan Obyek
Dengan Pengolaan Citra Menggunakan Metode Thresholding.
BAB III : ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
Bab ini berisi tentang perancangan konsep dari software Pengukuran
Kecepatan Obyek Dengan Pengolaan Citra Menggunakan Metode
Thresholding. Perancangan sistem yang meliputi langkah-langkah dalam
proses pengolahan citra dan langkah-langkah pendeteksian posisi partikel
dan langkah-langkah perhitungan kecepatan setelah data posisi didapatkan.
BAB IV : IMPLEMENTASI SISTEM
Pembahasan pada bab ini tentang hasil dari perancangan dan implementasi
beserta rancang bangun mengenai pengujian dan evaluasi terhadap aplikasi
BAB V : EVALUASI DAN UJI COBA
Pada bab ini menjelaskan jalannya program dengan melakukan pengujian
dan evaluasi terhadap aplikasi yang telah dibangun.
BAB V : PENUTUP
Pembahasan pada bab ini berisi mengenai pengambilan kesimpulan dan
saran dari permasalahan yang bersifat menunjang serta mempunyai nilai
manfaat untuk pengembangan aplikasi lebih lanjut dalam upaya
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Program Pengolahan Gambar
Dalam proses pengolahan citra terdapat beberapa pokok bahasan yang harus
dipahami sebelum memulai proses pengolahan citra itu sendiri. Beberapa pokok
bahasan tersebut akan dibahas pada subbab dibawah ini.
2.1. 1 Sistem Koordinat
Desain suatu program grafis selain ditentukan oleh komposisi gambar-gambar
yang digunakan yang meliputi bentuk, ukuran, dan jumlah serta tata warna yang
digunakan, juga ditentukan oleh letak dari obyek gambar pada screen (monitor)..[1]
Sebagian besar kegiatan pada pemrograman grafis bekerja dengan system
koordinat, seperti berpindah tempat, perubahan ukuran, dan sebagainya. Hal ini lebih
terlihat ketika anda mendesain program - program animasi.
Sistem koordinat pada Visual Basic dikenal dengan system koordinat dua
dimensi, meskipun nantinya bisa dikembangkan menjadi sistem koordinat tiga
dimensi. Perlu sedikit modifikasi dari rutin program yang kita buat guna
mendapatkan program tiga dimensi.
2.1. 2 Definsi Citra
Mengerti hubungan formasi geometri citra dan representasi citra didalam
komputer adalah penting untuk memahami bagaimana citra digital disimpan dan
diolah. Harus ada jembatan antara notasi matematika untuk mengembangkan
algoritma pengolahan citra dan notasi algoritma yang digunakan dalam pembuatan
program computer. Untungah komputer mempunyai system penyimpanan memori
dua dimensi yang disebut larik (array) atau matriks memori..[2]
Sebuah piksel adalah sampel dari pemandangan yang mengandung intensitas
citra yang dinyatakan dalam bilangan bulat. Sebuah citra adalah kumpulan
piksel-piksel yang disusun dalam larik dua dimensi. Indeks baris dan kolom (x, y) dari
sebuah piksel dinyatakan dalam bilangan bulat. Piksel (0, 0) terletak pada sudut kiri
atas pada citra, indeks x bergerak ke kanan dan indeks y bergerak ke bawah. Konversi
ini dipakai merujuk pada cara penulisan larik yang digunakan dalam pemrograman
computer.
Hal yang berlawanan untuk arah vertical berlaku pada kenyataan dan juga
pada system grafik dalam matematika yang sudah lebih dulu dikenal. Gambar 2.1
memperlihatkan perbedaan kedua system ini. Hubungan antara koordinat citra dan
indeks larik untuk citra yang bersangkutan dapat dilihat pada Gambar 2.2. pada
contoh ini citra ditunjukkan dalam bentuk diagram berupa kumpulan segi-empat
dengan sisi-sisi yang sama. Ini disebut square tessellation, sebuah teknik umum
digunakan dalam menggambarkan bagaimana citra digital terbentuk. Selain bujur
sangkar, bentuk lain seperti segitiga, segienam atau yang lainnya dapat saja
digunakan untuk merangkai citra, akan tetapi bentuk segiempat dan bujur sangkar
9
Gambar 2.1 Perbedaan Letak Titik Origin Pada Koordinat Grafik Pada Citra; (a) Koordinat Pada Grafik Matematika, (b) Koordinat Pada Citra
Hal ini tidak menimbulkan masalah karena tesselation hanyalah teknik
visualisasi dari citra yang tersimpan dalam memori computer sebab kenyataannya di
dalam computer memori yang berisi data intensitas citra tidak terletak berdampingan
seperti pada teknik tesselation. Hal yang lebih penting adalah bagaimana kita
mengakses setiap piksel sebagai unit terkecil dari citra yang disimpan dalam memori
computer sehingga operasi atau manipulasi pada citra dapat dilakukan seperti kita
manipulasi kotak-kotak pada citra yang terbentuk dari hasil tesselation.
2.1. 3 Segmentasi Citra
Jumlah data yang dapat diproses oleh system visual dalam pengolahan citra
sangat besar, dan ini memerlukan daya komputasi yang besar pula. Dalam kaitannya
dengan penentuan kebutuhan daya komputasi oleh suatu system visual, karakteristik
operasi dalam pengolahan citra dapat dibedakan menjadi empat macam, yaitu operasi
tingkat titik (point level), operasi tingkat lokal (local level), operasi tingkat global
(global level) dan operasi tingkat obyek (object level).
Sebelum dikuantitasi dan diubah menjadi citra digital, pemandangan (scene)
mengandung nilai intensitas yang kontinyu. Rangkaian intensitas kontinyu ini akan
diubah ke dalam suatu rangkaian intensitas yang bersifat diskret dalam citra digital,
seperti telah diungkapkan dalam bab sebelumnya. Ada konsekuensi dari perubahan
sinyal atau gelombang yang bersifat kontinyu menjadi sinyal atau gelombang yang
bersifat diskret, yaitu keterbatasan jumlah titik yang digunakan dalam sinyal diskret.
Gambar 2.3 memperlihatkan contoh karakteristik sinyal kontinyu dalam dunia nyata
dan sinyal intensitas dalam citra digital yang bersifat diskret dalam bentuk grafik.
Informasi intensitas pada citra digital yang tidak berwarna disimpan dalam bentuk
nilai abu – abu (grayscale atau gray values atau gray tones). Pada citra berwarna
terdapat tiga macam informasi intensitas masing – masing untuk warna merah, hijau,
dan biru, yang sering disebut sebagi sinyal RGB (red, green dan blue). Dalam bab ini,
pembahasan difokuskan pada citra abu – abu, agar lebih mudah dipahami karena
11
nantinya akan lebih sederhana dibandingkan bila digunakan citra berwarna. Dalam
hal penulisan kode program, tidak terlalu banyak perbedaan, hanya saja diperlukan
tiga macam variable larik untuk menyimpan masing – masing sinyal merah, hijau,
dan biru pada citra berwarna, dibandingkan hanya satu variabel larik untuk
menyimpan sinyal intensitas pada citra abu – abu.
Sedangkan pembacaan dan pengolahan intensitas tiap pixel tinggal
mengarahkan saja ke sinyal yang mana dalam citra berwarna, atau semuanya akan
dibaca dan diolah sekaligus.
Gambar 2.3 Bentuk Sinyal Intensitas Dalam Pemandangan Dan Dalam Citra Digital
Untuk menginterpretasikan suatu citra melalui ekstraksi informasi yang
dikandungnya, kadangkala variasi nilai intensitas dalam citra tersebut harus dianalisa
terlebih dulu. Tingkat kuantisasi intensitas yang umum digunakan untuk
merepresentasikan citra adalah 256 tingkat nilai abu – abu, namun dapat lebih tinggi
lagi bila memang diperlukan. Menggunakan 256 tingkat abu – abu, pada komputer,
intensitas 0 berarti hitam, intensitas 255 berarti putih dan nilai – nilai diantaranya
untuk gabungan hitam dan putih atau tingkat abu – abu. Walaupun begitu, bukan hal
128 atau 512 untuk aplikasi tertentu, dan bahkan sampai 4096 tingkat gradasi
intensitas digunakan dalam bidang kedokteran. Angka – angka tersebut merupakan
hasil pemangkatan dari bilangan dua atau 2n, bila n
bernilai 5, maka tingkat gradasi 32, n bernilai 6 tingkat gradasi 64, dan seterusnya
dimana n merupakan lebar data yang perlu disimpan dalam satuan bit. Jelasnya,
semakin tinggi tingkat gradasi intensitas akan semkin baik representasi citra, tetapi
semakin besar pula kebutuhan memory/space untuk penyimpanan dan pengolahan.
Berapa pun tingkat abu – abu yang dipakai pada saat citra dikuantitasi,
asalkan lebih dari dua, hasilnya disebut citra grayscale atau citra abu – abu, karena
hadirnya nilai abu – abu dia antara hitam dan putih. Bila citra disimpan hanya dalam
dua macam intensitas (hitam dan putih), maka ia bukan lagi citra abu – abu,
melainkan citra biner (binary image). Citra biner memisahkan daerah (region) dan
latar belakan degan tegas, walau pun potensi munculnya kekeliruanlalu ada.
Kekeliruan disini adalah kesalahan mengelompokkan pixel ke dalam golongannya,
apakah pixel miliki suatu daerah dikelompokkan sebagai latar belakang, sebaliknya.
Kesalahan ini berkaitan dengan teknik segmentasi, atau pada konversi citra abu – abu
menjadi citra biner disebut binerisasi, kondisi citra, dan sebagainya. Kesalahan inilah
yang menghasilkan noise pada citra biner, yaitu bercak – bercak putih dalam latar
belakang yang hitam, atau menghasilkan holes, yaitu lubang – lubang kecil pada
obyek yang seharusnya tertutup rapat. Gambar 2.4 memperlihatkan sebuah citra abu –
abu dan citra binernya yang merupakan hasil operasi binerisasi, dengan noise halus
13
Gambar 2.4 Sebuah Citra Abu-Abu Dengan Noise Halus Dan Hasil Proses Pemisahannya Dengan Binerisasi
2.1. 4 Tingkat Komputasi
Jumlah data yang dapat diproses oleh sistem visual dalam pengolahan citra
sangat besar, dan ini memerlukan daya komputasi yang besar pula. Dalam kaitannya
dengan penentuan kebutuhan daya komputasi oleh suatu system visual, karakteristik
operasi dalam pengolahan citra dapat dibedakan menjadi empat macam, yaitu operasi
tingkat titik (point level) , operasi tingkat lokal (local level) , operasi tingkat global
(global level) dan operasi tingkat obyek (object level).
Thresholding (Gambar 2.5) atau binerisasi yaitu pengelompokan piksel-piksel
dalam citra berdasarkan batas nilai intensitas tertentu adalah salah satu contoh operasi
tingkat titik. Pada operasi ini hasil proses suatu titik atau piksel tidak tergantung pada
kondisi piksel-piksel tetangganya hanya tergantung pada kondisi piksel itu sendiri.
Dalam operasi binerisasi suatu piksel pada citra asal akan dipetakan menjadi piksel
obyek atau latar belakang pada citra hasil operasi tergantung pada intensitas piksel itu
sendiri pada citra asalnya. Bila intensitasnya sesuai dengan persyaratan intensitas
obyek, maka ia akan dipetakan menjadi piksel obyek pada citra hasil operasi, dan
merupakan bagian latar belakang. Keputusan apakah piksel yang sedang dianalisis
akan dimasukkan ke dalam kumpulan piksel-piksel latar belakang, tergantung hanya
pada kondisi piksel itu sendiri, sementara piksel-piksel di sekelilingnya tidak
mempunyai pengaruh sama sekali.
Pada operasi tingkat lokal, selain nilai piksel itu sendiri, nilai piksel-piksel
tetangganya juga turut mempengaruhi hasil operasi, karena turut diperhitungkan.
Pengertian tetangga di sini sangat dinamis dalam hal jarak, artinya radius tetangga
dalam satuan piksel sudah ditentukan lebih dahulu dalam algoritma pengolahan citra.
Gambar 2.5. Operasi Tingkat Titik Dilakukan Pada Piksel Secara Individu Dan Menghasilkan Nilai Piksel Yang Baru; (a) Pemetaan Piksel Secara Individu, (b) Citra
Asli, Dan (c) Hasil Binerisasi Dimana Piksel Dengan Intensitas Diatas128 Diset Menjadi Putih Dan Piksel Sisanya Diset Menjadi Hitam
Contoh operasinya adalah image smoothing atau pengaburan citra untuk
memperlemah keberadaan noise atau gangguan tampilan pada citra metoda apa pun
15
disekeliling piksel yang akan dikenakan operasi, namun seberapa banyak disekeliling
nya yang diperhitungkan, tergantung pada metoda dan hasil akhir yang diinginkan.
Salah satu metoda yang sederhana misalnya, mengambil nilai intensitas rata-rata dari
piksel yang akan dikenakan operasi dan beberapa piksel di sekelilingnya sebagai nilai
intensitas yang baru. Tanpa memperhatikan piksel-piksel di sekelilingnya,
pengambilan nilai intensitas rata-rata, sebagai salah satu metoda pengaburan citra,
akan mustahil dilakukan. Jadi, hasil operasi pengaburan suatu piksel dipengaruhi oleh
seklompok piksel yang berpusat pada piksel yang sedang dimanipulasi, bukan hanya
oleh piksel itu sendiri.
Pada operasi tingkat global seluruh bagian citra diperhitungkan sehingga
hasilnya akan tergantung pada keadaan citra secara keseluruhan. Hasil dari operasi
global, untuk citra yang sama dengan kualitas yang berbeda (misalnya citra yang satu
lebih terang dari citra lainnya secara keseluruhan) akan berbeda. Contoh adalah
pembuatan histogram untuk menggambarkan sebaran tingkat intensitas pada suatu
citra. Dalam operasi pembuatan histogram, seluruh piksel dalam suatu citra harus
dibaca dan didata dahulu, kemudian piksel-piksel dengan intensitas yang sama akan
dikelompokkan dan jumlahnya dihitung, baru kemudian histogram dapat dibuat. Jadi,
bentuk histogram dipengaruhi oleh keadaan citra secara keseluruhan atau global,
bukan hanya oleh sekelompok piksel, apalagi sebuah piksel.
Akan tetapi kebanyakan aplikasi system visual atau pengolahan citra
memerlukan sifat-sifat yang harus dihitung dari suatu objek. Sifat-sifat tersebut
dihitung untuk mengenali objek yang akan dianalisis. Ini disebut operasi tingkat
objek. Sebenarnya banyak karakteristik suatu objek yang harus dihitung, misalnya
ketika kita ingin mendeteksi kehadiran factor-faktor penyebab cacat pada produk
melalui analisis bentuknya, kita mungkin harus menghitung ukuran, factor bentuk,
posisi dari objek dan sebagainya. Hal ini membawa kepada pentingnya pengertian
tentang objek, yang akan dibahas pada bagian lain. Namun demikian bukan berarti
operasi pada tingkat-tingkat sebelumnya (tingkat titik, tingkat lokal dan tingkat
global) tidak atau kurang diperlukan lagi, karena operasi-operasi ini sangat diperlukan
untuk meningkatkan kualitas citra, atau untuk memfasilitasi operasi tingkat objek
dengan informasi-informasi yang dibutuhkan.
2.1. 5 Konversi ke Citra Biner (Thresholding)
Citra biner ( hitam-putih ) merupakan citra yang banyak dimanfaatkan untuk
keperluan pattern recognition yang sederhana seperti pengenalan angka atau huruf,
maupun bentuk obyek. Untuk mengubah suatu citra gray scale menjadi citra biner,
sebetulnya prosesnya sama dengan threshold yaitu mengubah kuantisasi citra. Untuk
citra dengan derajat keabuan 256, maka nilai tengahnya adalah 128 sehingga untuk
mengubah menjadi citra biner dapat dituliskan :
Jika x<128 maka x=0, jika tidak maka x=256
Dari perumusan diatas dapat disimpulkan bahwa program Visual Basic akan
melakukan filter terhadap warna yang ada pada citra, yaitu apabila suatu piksel
17
diubah menjadi hitam, sedangkan untuk nilai x yang selain itu maka nilai dari piksel
akan secara otomatis diubah menjadi putih.
2.1. 6 Pengukuran Jarak
Pengukuran jarak dua piksel atau dua komponen dari citra diperlukan dalam
banyak aplikasi, baik untuk tujuan akhir maupun untuk tujuan antara. Ada tiga cara
yang umum digunakan untuk mengukur jarak dua buah titik pada citra, yaitu :
1. Euclidean 2 2 1 2 2 1 2 2 1
1, ],[ , ]) ( ) ( )
([i j i j i i j j
d
2. City-block | | | | ]) , [ ], ,
([i1 j1 i2 j2 i1 i2 j1 j2
d
3. Chess board
|) , | |, max(| ]) , [ ], ,
([i1 j1 i2 j2 i1 i2 j1 j2
[image:32.612.191.457.463.627.2]d
Gambar 2.6 memperlihatkan contoh pengukuran jarak dengan menggunakan
ketiga cara diatas (atas), dan suatu bentuk transformasi citra biner ke jarak (bawah),
dalam hal ini jarak piksel-piksel obyek ke titik pusat dari obyek itu sendiri. Dengan
demikian transformasi jarak pada titik pusat obyek menjadi minimun (nol) karena ia
merupakan jarak titik pusat ke dirinya sendiri. Ketiga cara perhitungan jarak diatas
memberikan hasil transformasi yang berbeda terhadap obyek berbentuk persegi
dengan ukuran 7x7 piksel. Terlihat pada Gambar 2.6 bahwa pengukuran jarak dengan
cara euclidean memberikan hasil yang lebih akurat dan mempunyai variasi yang lebih
banyak pada hasil pengukurannya. Pengukuran jarak cara euclidean lebih banyak
digunakan dari pada dua cara yang lainnya bila yang dibutuhkan adalah informasi
jarak dua buah piksel dalam citra, sebaliknya dua cara yang lain lebih mudah
diterapkan bila transformasi jarak yang diinginkan, karena menghasilkan nilai-nilai
integer yang dapat dipetakan kembali menjadi nilai intensitas yang baru, sedangkan
cara euclidean menghasilkan nilai-nilai pecahan.
2.1.7 Sekilas Tentang Prgogram Visual Basic
Teknik pembuatan program dalam Visual Basic merupakan teknik
pemrograman visual yang mudah sekali dikembangkan. Seperti halnya pemrograman
visual yang lain, program yang dibuat dibentuk dari project dan form sehingga untuk
membuat program dalam Visual Basic adalah menyusun form dengan model yang
19
Ketika program Visual Basic pertama dibuka pertama kali akan muncuk
tampilan seperti Gambar 2.7. Pilihan yang tampil adalah pilih project yang akan
[image:34.612.179.498.176.399.2]dikerjakan.
Gambar 2.7 Tampilan Awal Visual Basic
Dalam Visual Basic banyak jenis project yang dapat dipakai sesuai dengan
keperluan dari plan (materi yang dikerjakan). Dalam pembuatan software ini jenis
project yang digunakan adalah StandardEXE agar lebih mudah dibuat, karena toolbox
yang digunakan tidak terlalu banyak. Sedangkan pada project pengolahan citra yang
lebih advance dapat digunakan ActiveX EXE atau ActiveX Control. Bila
StandardEXE dipilih dengan memilih [open] atau double-click pada jenis project
Gambar 2.8 Tampilan Awal Dari Form Pada Project StandardEXE
2.2 Vektor Dalam Koordinat Kartesius
Vektor dalam koordinat kartesius memiliki beberapa pembahasan yang cukup
penting yaitu posisi, kecepatan dan percepatan. Hal tersebut dibahas subbab dibawah.
2.2.1 Posisi
Posisi merupakan lokasi partikel (titik massa) terhadap referensi yang dipilih.
Posisi suatu partikel ditentukan oleh x dan y yaitu proyeksi vektor posisi r, arah x
dan arah y dinyatakan dengan tanda ( + ) atau ( - ). Persamaan gerak dalam dua
dimensi digambarkan menggunakan fungsi dalam vektor, misalnya vektor posisi
digambarkan sebagai bagian dari koordinat x dan y menjadi :
y
rp' rp
p r
P’
P
y
x
x
[image:35.612.203.364.549.674.2]21
jika vektor r pada titik P dalam bidang kartesian pada sumbu x memiliki besar xp
dan pada sumbu y sebesar yp maka nilai vektor rpada titik P dalam koordinat
kartesian ditulis sebagai berikut :
j y i x
[image:36.612.238.437.497.650.2]r pˆ pˆ
... (2.1)
Dari persamaan tersebut dapat diketahui nilai dan posisi dari r p yaitu sebesar
(xp,yp ), Sedangkan nilai r p’ adalah nilai dari rp ditambah dengan rpdimana rp
sendiri adalah selisih darir p’ dengan rp atau dapat dituliskan sebagai berikut:
j y i x r r r r r r r p p p p p p p p p ˆ ˆ ) 2 . 2 ...( ... ... ... ... ... ' ' 2.2.2 Kecepatan
Telah diungkapkan diatas bahwa benda bergerak bila posisinya berubah. Bila
benda bergerak, berarti benda tersebut mempunyai kecepatan yang dapat dijelaskan
sebagai berikut:
Misalnya bahwa pada saat mula-mula t=t0, benda berada di titik A yang
terhadap acuan o posisinya dinyatakan oleh vektor r. Setelah selang waktu Δt, yaitu
pada saat t’= t0+ Δt, benda berada di titik B dengan vektor berada di posisi r’ dan 0.
Dalam hal ini kecepatan rata-rata benda tersebut didefinisikan sebagai :
t r r r V t ' 2 ... (2.3)
Harga kecepatan rata-rata ini tergantung pada selang waktu Δt, artinya untuk
selang waktu yang berbeda dapat mempunyai harga yang berbeda. Jelas bahwa
nilai rata-rata ini tidak memberi gambaran yang terinci dan lengkap, walaupun dalam
hal-hal tertentu tetap berguna.
Besaran kecepatan lain yang lebih memberi informasi yang tepat adalah
kecepatan sesaat, yaitu kecepatan benda tersebut pada suatu saat. Kecepatan sesaat ini
didapat bila Δt diambil sangat singkat, atau secara matematika dapat ditulis :
dt V d t V Lim V
t
0 ... (2.4)
Sedangkan besar kecepatan bila dinyatakan dalam vektor satuan untuk koordinat
kartesian dapat ditulis sebagai berikut :
2 2 y x v v v
v
... (2.5)
23
BAB III
ANALISA DAN PERENCANAAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
Pada sub bab ini akan dibahas tentang perancangan Sistem Pengukuran
Kecepatan Obyek Dengan Pengolaan Citra Menggunakan Metode Thresholding.
Aplikasi yang berbasis bahasa Visual Basic yang digunakan untuk mengolah
video berformat (.Avi dengan resolusi 320x240) menjadi gambar berformat
(.Bmp) dan kemudian mengolah gambar tersebut supaya dapat diketahui posisi
dari suatu partikel yang ada pada gambar yang dikembangkan oleh penulis.
Perancangan ini dimaksudkan untuk mendapatkan suatu hasil, yaitu berupa
perangkat lunak yang dapat melakukan pengukuran kecepatan dari suatu partikel
yang bergerak melalui suatu peralatan multimedia seperti video recording.
Informasi yang didapatkan dari perangkat lunak ini adalah berupa komponen
kecepatan dalam arah x dan dalam arah y kemudian didapatakan nilai resultan
kecepatan, sehingga diharapkan dapat dilakukan pengamatan pergerakan yang
terjadi pada suatu peralatan apakah sesuai dengan kondisi yang normal atau
menunjukkan tanda - tanda penyimpangan. Pembuatan aplikasi ini adalah dengan
menggunakan visual basic 6 sebagai bahasa pemrogramannya dan menggunakan
Microsoft Office Access 2007 sebagai struktur dan penyimpanan datanya.
Aplikasi akan digunakan sebagai sarana media informasi tentang penilaian kinerja
3.2. Rancangan Sistem
Pada rancangan system ini memberikan penjelasan mengenai cara kerja
secara umum dari Pengukuran Kecepatan Obyek Dengan Pengolaan Citra
Menggunakan Metode Thresholding, kebutuhan pengguna sebagai pengolah data
serta kebutuhan akan basis data. Untuk aliran perancangan software Pengukuran
Kecepatan Obyek Dengan Pengolahan Citra Menggunakan Metode Thresholding
ditunjukkan flowchart perancangan software, dan Flowchart sistem kerja dari
software yang dirancang oleh penulis.
3.3 Flowchart Perancangan
3.3.1 Flowchart pembuatan Program
Gambar 3.1 Flowchart Pembuatan Program Study literatur
Proses perancangan dan pembuatan software
Pengujian
Error >10%
Selesai Implementasi
Tidak Ya
25
Untuk memperjelas langkah – langkah dalam proses pembuatan software pada
flowchart diatas adalah sebagai berikut :
1) Langkah pertama dalam proses perancangan software ini adalah
melakukan pencarian buku – buku dan referensi dari internet yang bisa
didapatkan. Referensi ini didasarkan pada ide perencanaan software
pengukuran kecepatan dengan menggunakan multimedia dan
Microsoft Access sebagai penyimpan data, sehingga pencarian
referensi ini mengenai pengenalan akan perintah-perintah dalam Visual
Basic, mengenai langkah-langkah proses pengolahan citra yang dapat
dilakukan dan juga mengenai proses pengubahan atau extract video
berformat .Avi untuk diubah menjadi gambar berformat .Bmp sesuai
dengan yang telah direncanakan diawal.
2) Langkah kedua adalah melakukan proses perencanaan alur dari
program yang akan dibuat, yaitu mengenai proses pengubahan atau
pengolahan yang dapat dilakukan dari video dapat diubah menjadi file
gambar. Kemudian setelah didapatkan file gambar tersebut, maka yang
diperlukan selanjutnya adalah perencanaan mengenai urutan
langkah-langkah sistem pengolahan citra maupun urutan proses deteksi
koordinat yang diamati. Setelah didapatkan koordinat, maka
diperlukan tempat untuk dapat menyimpan file koordinat tersebut agar
dapat dilakukan perhitungan yang diperlukan, seperti perpindahan,
kecepatan.
3) Langkah ketiga adalah mencari objek untuk melakukan pengujian
dirancang. Pada penulisan Tugas Akhir ini akan dilakukan pengukuran
kecepatan gerak dari conveyor treadmil. Setelah peralatan yang akan di
uji telah ada, maka perlu dilakukan persiapan. Persiapan tersebut
meliputi : pemberian titik pada conveyor treadmil, persiapan posisi
kamera dan program.
4) Langkah keempat adalah melakukan pengujian, setelah dilakukan
persiapan. Tahapan pengujian dilakukan dengan merekam gerakan dari
titik pada conveyor treadmil tersebut dengan menggunakan kamera
digital yang dapat merekam video. Hasil video kemudian diextract
oleh software yang telah dibuat dengan menggunakan bahasa Visual
Basic menjadi gambar – gambar dengan jumlah yang sesuai dengan
waktu perekaman dan kemampuan kamera. Setelah proses ekstraksi
tersebut, program akan mendeteksi koordinat titik yang dianalisa untuk
setiap gambar. Setelah didapat koordinat, maka dapat dilakukan
pengukuran kecepatan.
5) Langkah kelima adalah melakukan perbandingan hasil data yang
didapatkan dari program dengan data kecepatan conveyor yang ada
pada treadmil. Bila selisihnya lebih dari 10%, maka perlu dilakukan
27
3.3.2 Flowchart Pengambilan data
Validasi Run Visual Basic
Konversi ke Citra Biner
Scanning Posisi
database
GUI V(kecepatan)
Convert from piksel to actual position Extract video to frame
Convert video resolution to 320 x 240 Video (.avi)
Recording Video Object
Start
[image:42.595.151.463.128.721.2]End
Untuk memperjelas mengenai langkah – langkah yang telah digambarkan pada
flowchart diatas, pada keterangan dibawah ini akan dijelaskan sebagai berikut :
1. Object : Merupakan proses pemberian tanda pada peralatan yang akan
kami analisa atau kami ukur besarnya perpindahan posisi yang terjadi
pada suatu peralatan. Pemberian titik ini harus memiliki ukuran yang
terlihat pada hasil gambar hasil rekaman video dan memiliki warna yang
berbeda baik dari perlatan maupun dari lingkungan sekitar, sehingga dapat
dengan mudah dikenali ketika proses scanning warna oleh program visual
basic. Selain itu juga titik yang diberikan juga harus mempunyai ukuran
yang jelas, dalam hal ini digunakan sebuah spot light dengan bentuk
lingkaran dan dengan besar diameter 3 cm. Pemberian ukuran titik ini
agar mempermudah proses scaling faktor yang akan dilakukan pada saat
pengolahan data.
2. Recording video : Merupakan proses perekaman dengan menggunakan
kamera yang kami lakukan untuk mengamati perpindahan posisi yang
terjadi pada peralatan yang sedang kami amati. Perekaman ini dilakuakan
dengan memperhitungkan posisi dari kamera yang digunakan dengan
mengusahakan agar posisi kamera tegak lurus terhadap titik yang akan
diamati. Setelah dipastikan bahwa kamera dan titik berada pada posisi
yang tegak lurus, maka proses perekaman dapat dilakukan. Setelah itu
hasil rekaman video yang telah kami dapatkan, kami save dalam format
29
3. Convert video resolution to 320 x 240 : Pada tahap ini merupakan proses
mengkonversi resolusi dari video hasil perekaman yang memiliki resolusi
tinggi menjadi resolusi 320 x 240. Pengkonversian ini dilakukan agar
menyesuaikan dengan resolusi picture dari program visual vasic yang
telah kami buat. Karena apabila file video tetap dalam resolusi yang
tinggi, maka setelah proses extrasi yang dilakukan oleh software akan
menghasilkan file gambar dengan ukuran resolusi yang besar pula. Hal ini
sangat dihindari, karena apabila file gambar yang ditampilkan melebihi
dari ukuran picturebox yang telah disediakan maka gambar yang tampil
[image:44.595.116.512.389.528.2]hanya berupa potongan. Seperti dapat dilihat dari gambar dibawah ini :
Gambar 3.3 Perbedaan Antara Gambar Dengan Resolusi 320x240 Dengan 640x480
Dari gambar diatasa terlihat bahwa gambar dengan resolusi 640x480
hanya sebgaian gambar saja yang ditampilkan, berbeda dengan gambar
4. Run Visual Basic : Merupakan proses menyalakan program visual basic
yang telah terinstal dalam komputer. Setelah program visual basic
menyala, langkah selanjutnya adalah membuka file program pengolahan
gambar yang telah dibuat.
5. Extract video to frame : pada tahap ini merupakan proses awal dari
program yang telah kami buat, yaitu mengubah file video berformat .AVI
menjadi file picture berfomat .BMP. Proses pengolahan atau extract video
kedalam file gambar ini menghasilkan jumlah gambar yang sesuai dengan
waktu pengukuran x kemampuan kamera yang digunakan dalam proses
perekaman. Sebagai contoh kamera yang digunakan memiliki kemampuan
30 fps bila digunakan merekam dalam waktu 3 detik, maka akan
dihasilkan file gambar dengan jumlah 90 file. File gambar hasil dari
proses ini memiliki resolusi sesuai dengan resolusi dari video yang
digunakan. Kemudian file-file gambar tersebut akan disimpan dalam suatu
folder, sehingga apabila proses pengolahan akan dilakukan file-file
gambar tersebut dapat dipanggil untuk dilakukan proses pengolahan
selanjutnya.
6. Konversi ke Citra Biner : Merupakan proses pemilihan warna, dalam hal
ini warna yang kami deteksi dengan program visual basic adalah warna
dari titik yang ada pada peralatan. Setelah terdeteksi warna dari titik
tersebut maka warna yang ada pada gambar akan diubah menjadi 2 warna
31
yang akan kami analisa perpindahannya, sedangkan warna putih
[image:46.595.155.509.153.362.2]menunjukkan warna selain titik tersebut.
Gambar 3.4 Prosses Konversi Citra Biner
Proses pengubahan warna tersebut ini dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu mengubah citra berwarna menjadi citra abu-abu dengan menggunakan nilai rata-rata dari setiap layer R, G, dan B. Setelah itu mengubah citra abu-abu menjadi citra biner, untuk itu citra derajat keabuan 256 hasil dari konversi sebelumnya digunakan niali tengahnya yaitu 128. Sehingga untuk proses pengubahan menjadi citra biner dapat dituliskan :
Jika x<128 maka x=0, jika tidak maka x=256
Hasil dari citra biner diatas tampak kurang sempurna. Hal ini disebabkan
distribusi derajat keabuan tidak simetri antara yang berada dibawah 128
dan yang berada diatas 128.
7. Scanning posisi : Merupakan proses pencarian yang dilakukan oleh
pertama yang ada pada gambar. Setelah terdeteksi posisi dari pixel hitam
tersebut maka program pendeteksi warna tersebut akan berhenti
melakukan scanning, kemudian akan menampilkan posisi dari pixel
tersebut. Posisi yang dimaksud masih dalam posisi nilai horisontal (x) dan
[image:47.595.156.509.235.441.2]nilai vertical (y) dari titik hitam tersebut dalam gambar.
Gambar 3.5 Proses Scanning Posisi
Proses scanning ini dilakukan dengan mendeteksi posisi dari titik yang
berwarna hitam yang ada pada picturebox2. Tetapi kelemahan dari proses
ini adalah karena menggunakan perintah pset maka, diharapkan selama
proses berlangsung tidak ada window atau apapun yang menutupi window
dari form1. Ketika window ini tertutup oleh window yang lain maka
proses scanning akan error, karena bagian yang akan di scanning akan
tertutup, hal itu akan menyebabkan koordinat yang ditampilkan adalah
33
8. Convert from piksel to actual position : merupakan proses mengubah
satuan dari position yang telah didapatkan dari bentuk piksel menjadi
jarak yang sesungguhnya sesuai kondisi pada dunia nyata. Proses
pengubahan ini dilakukan setelah terlebih dahulu kami melakukan proses
scaling.
9. Database : proses ini merupakan transfer titik –titik kedudukan yang telah
diperoleh ke file notepad yang telah disediakan sebelumnya. Proses
penyimpanan ini dilakukan sebagai tempat penyimpanan sementara agar
untuk proses selanjutnya dapat dipanggil untuk melakukan perhitungan
perpindahan dan perhitungan kecepatan.
10.V(kecepatan) : merupakan tahap perhitungan kecepatan yang dilakukan
oleh program. Perhitungan ini dilakukan dengan terlebih dahulu
memanggil nilai dari koordinat yang ada di notepad, perhitungan
kecepatan dengan mengurangi koordinat dari gambar pada waktu tertentu
dengan gambar pada waktu sebelumnya. Proses ini dilakukan secara
berulang-ulang sampai seluruh data yang ada di notepad dihitung
kecepatannya. Perhitungan ini dilakukan secara berulang – ulang hingga
kecepatan untuk waktu terakhir yang ada di data.
11.
GUI : setelah didapatkan nilai kecepatan kemudian menyusun tampilanyang mudah dikenali dengan menggunakan Graphical User Interface yang
semua program dan hasil pengolahan frame – frame tersebut menjadi
tampilan yang mudah dibaca oleh orang umum. GUI pada program ini
terdapat 2 bagian yang dapat dipilih, yaitu :
a. Tabel
Pada bagian tabel ini dapat ditampilkan nilai dari perhitungan
yang telah dilakukan pada proses-proses sebelumnya, seperti dapat
dilihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 3.6 Tampilan Tabel Hasil Perhitungan
Setelah proses perhitungan telah selesai dilakukan maka menu
tabel dapat dibuka dengan menekan command button table.
Setelah tombol ditekan maka akan muncul window seperti diatas,
dari gambar diatas juga dapat diketahui besarnya perubahan
kecepatan yang terjadi untuk setiap waktu yang telah kita lakukan
perhitungan. Dari tabel ini juga dapat diamati apabila terjadi
penyimpangan data yang mempengaruhi besarnya nilai kecepatan
35
b. Grafik
Selain dari kedua kelebihan diatas juga dapat ditampilkan data
berupa grafik yang juga menunjukkan hasil perhitungan yang telah
dilakukan pada perhitungan sebelumnya, seperti tampak pada
[image:50.595.146.510.222.451.2]gambar dibawah ini:
Gambar 3.7 Grafik Hasil Perhitungan
Dari hasil perhitungan yang telah dilakukan pada tahap
sebelumnya juga dapat ditampilkan besarnya kecepatan yang
terjadi secara grafik seperti terlihat pada gambar diatas.
Data Flow Diagram
Data flow diagram merupakan gambaran dari proses rancangan sebuah
sistem yang akan dibangun, dengan rancangan ini diharapkan nantinya kita dapat
mengetahui dan memahami konsep dari sebuah sistem. Rancangan sistem
Thresholding ini dirancang dengan menggunakan Data Flow Diagram, yang
dapat ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
[image:51.595.120.515.167.308.2]Video Info kecepatan
Gambar 3.8 DFD Level Context Sistem
Pada DFD level Context Diagram ini terdapat dua entitas yaitu admin dan
Manajer Teknik dari dari sebuah perusahaan yang menggunakan sistem
pengolahan data hasil pengukuran kecepatan yang telah dirancang. Admin disini
adalah staf teknik yang da di sebuah perusahaan yang bertugas untuk melakukan
proses awal yang berupa perekaman kondisi peralatan yang kemudian
memasukkan video hasil perekaman tersebut ke program pengolahan kecepatan.
Dan manajer teknik disini bertugas untuk melakukan analisa hasil pengukuran
kecepatan dan menentukan langkah selanjutnya tentang langkah tersebut.
Admin
Program pengolahan
kecepatan
37
BAB IV IMPLEMENTASI
4.1 Kebutuhan Sistem
Sebelum proses implementasi dan menjalankan program, perlu
diperhatikan adanya kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak agar aplikasi
dapat berjalan dengan baik. Perangkat yang digunakan untuk membuat Sistem
Pengukuran Kecepatan Obyek Dengan Pengolaan Citra Menggunakan Metode
Thresholding ini terdiri dari dua bagian, yaitu:
A. Perangkat Keras
1. Alat Masukan
a. Mouse : Standart PS/2 port
2. Alat Pemrosesan dan Penyimpanan
a. 1 Unit Komputer : PC Intel Pentium IV, 1,8 Ghz
b. Memory : RAM 256 Mbyte
c. Hard Disk : 40 GB
d. Back Up Data : Flash Disk/CD
3. Alat Keluaran
a. Monitor : Bebas
4. Alat Pengaman
a. Stabilizer (Stavolt)
b. Power Supplay
1) Any video converter : software ini berfungsi untuk
mengubah resolusi dari video hasil perekaman untuk
disesuaikan dengan resolusi dari program image
processing yang ada di Visual Basic
2) Visual basic : software ini berfungsi untuk
mengubah video menjadi image, kemudian mengolah
image yang telah di extract satu persatu untuk
dikenali perpindahan dari titik yang telah dibuat pada
obyek.
3) Microsoft Office Access 2007 : software ini berfungsi untuk
menyimpan data koordinat x dan koordinat y untuk
setiap hasil pengolahan gambar yang dilakukan,
sehingga dapat dipanggil kembali untuk melakukan
perhitungan kecepatan dalam arah x dan y dan juga
resultan kecepatannya.
4.2 Instalasi Program
Adapun tahapan-tahapan instalasi dan pengaturan (setting) sistem adalah
sebagai berikut:
a. Install sistem operasi Windows 2000/XP/NT.
b. Install aplikasi database Microsoft Office Access 2007
39
d. Install aplikasi VSFlexGrid8 yang merupakan komponen tambahan Visual
Basic
4.3Implementasi Sistem
Pada sub bab ini akan dibahas mengenai langkah – langkah pengambilan
data yang dilakukan, dalam hal ini pengambilan data yang telah dilakukan adalah
mengambil data kecepatan dari sebuah conveyor treadmil. Langkah – langkah
yang dilakukan adalah menyiapkan conveyor treadmilo yang akan diamati,
sebagai berikut :
1) Obyek
Obyek yang akan diamati untuk penulisan tugas akhir ini adalah
gerakan titik yang diletakakkan diatas conveyor treadmil.
Pemilihan ini dilakukan agar dapat diketahui tingkat keakuratan
data hasil pengukuran dengan menggunakan software dengan
kecepatan gerakan dari conveyor treadmil tersebut.
2) Titik yang diamati
Pada conveyor dari treadmil yang akan diamati diberikan titik yang
berwarna merah.
Setelah melakukan persiapan pada obyek yang akan diamati, maka
persiapan selanjutnya adalah menyiapkan alat yang digunakan untuk merekam,
1) Alat perekam
Peralatan yang digunakan untuk melakukan pengambilan data pada
penulisan ini adalah dengan menggunakan kamera digital dengan
merk Canon.
2) Alat penyangga kamera
Peralatan penyangga kamera ini digunakan untuk memastikan
posisi dari kamera dan obyek yang diamati dalam posisi tegak
lurus dan kamera dalam kondisi tidak bergerak selam pengmabilan
data.
Setelah selesai melakukan persiapan diatas maka langkah selanjutnya
adalah melakukan proses perekaman dari gerakan obyek yang akan diamati
dengan tetap memperhatikan kemampuan kamera yang digunakan dan kecepatan
dari obyek yang diukur kecepatannya. Hasil dari perekam video tersebut harus
dipastikan dalam format (.Avi) dengan resolusi 320x240 agar sesuai dengan
format video yang dapat diolah oleh program dan resolusi gambar yang dapat
ditampung oleh program yang telah dibuat dengan menggunakan bahasa Visual
Basic. Apabila format hasil perekaman tidak sesuai dengan format yang dapat
ditampung oleh program, maka perlu diubah terlebih dahulu dengan bantuan
41
Berikut ini adalah tampilan dari program ketika dijalankan :
[image:56.595.120.508.142.398.2]1. Form Utama
Gambar 4.1 Form Utama Program
Pada Form Utama ini terdapat beberapa tombol, seperti :
1) Buka Video : Tombol ini berfungsi untuk memanggil dan
mengolah file video hasil recording dan memecah file
video tersebut menjadi gambar.
2) Scale : Tombol ini berfungsi untuk memanggil
form yang digunakan untuk mengukur perbandingan
antara ukuran piksel obyek pada gambar dan ukuran
obyek pada dunia nyata.
3) Work : Tombol ini berfungsi untuk menjalankan
dari posisi tiap – tiap gambar setelah kita masukkan
gambar mana saja yang ingin diolah.
4) Tabel : Tombol ini brfungsi untuk menampilkan
tabel hasil perhitungan yang telah dilakukan oleh
proses “work”. Tabel ini berisi informasi seperti
koordinat x, koordinat y, kecepatan dalam arah x,
kecepatan dalam arah y dan resultan kecepatan dari
semua data gambar yang telah diolah.
5) Grafik : Tombol ini berfungsi untuk menampilkan
grafik hasil perhitungan kecepatan yang telah diolah.
[image:57.595.151.479.414.634.2]2. Form Buka Video
Gambar 4.2 Form Buka Video
Form diatas berfungsi untuk memilih posisi dari file video yang
43
selanjutnya adalah menekan button OK. Setelah itu program akan
melakukan proses pemecahan file video menjadi file gambar secara
otomatis.
[image:58.595.143.485.208.458.2]3. Form Scale
Gambar 4.3 Form Scale
Form Scale ini berfungsi untuk melakukan proses analisa
perbandingan ukuran obyek dalam satuan piksel dengan ukuran obyek
dalam satuan dalam dunia nyata, dalam hal ini akan dihasilkan nilai faktor
pengali dengan satuan (piksel / cm). Proses ini diperlukan karena hasil
akhir yang akan ditampilkan pada Form Tabel dan Form Grafik sudah
dalam satuan yang dapat langsung dipergunakan tanpa perlu melakukan
4. Form Tabel
Gambar 4.4 Form Tabel
Form Tabel ini berfungsi untuk menampilkan tabel hasil
perhitungan dan pengolahan dari posisi obyek yang ada pada gambar. Pada
form tabel ini berisi informasi seperti nomer urutan gambar, koordinat x,
koordinat y, kecepatan dalam arah x, kecepatan dalam arah y dan resultan
kecepatan. Form Tabel ini diperlukan karena dapat mempermudah
pengamatan nilai kecepatan untuk setiap gambar atau waktu, sehingga
dapat apabila diketahui adanya nilai kecepatan yang berbeda dengan yang
45
[image:60.595.151.499.119.365.2]5. Form Grafik
Gambar 4.5 Form Grafik
Form Grafik ini berfungsi untuk menampilkan grafik hasil
perhitungan dan pengolahan dari posisi obyek yang ada pada gambar. Pada
form grafik ini berisi informasi seperti kecepatan dalam arah x, kecepatan
dalam arah y dan resultan keceapatan. Penambahan Form grafik ini
dimaksudkan agar dapat diamati nilai perbedaan kecepatan yang terjadi
untuk setiap perubahan waktu. Dari tampilan selisih perubahan kecepatan
BAB V
EVALUASI DAN UJI COBA
5.1Evaluasi dan Uji Coba
5.1.1 Uji Coba Fitur Pemecahan File Video menjadi File Gambar
Pada bagian pertama dari proses uji coba ini adalah proses pengubahan file
video(.Avi) menjadi file gambar (.Bmp). Proses ini dapat dilakukan dengan menekan
tombol command (Buka Video), seperti dapat dilihat pada Gambar 5.1 dibawah ini.
Setelah tombol command (Buka Video) ditekan maka akan muncul window (Buka File
Video) seperti pada Gambar 5.1, kemudian kita pilih file video mana yang ingin dirubah
menjadi file gambar. Seperti memilih driver letak gambar kemudian memilih folder
[image:61.612.113.539.427.694.2]dimana file video berada.
47
Setelah file video tersebut dipilih maka ditekan tombol command OK, maka
proses extract video menjadi file gambar akan berlangsung seperti pada Gambar 5.2 .
Proses extract video ini ditandai dengan perhitungan jumlah gambar yang telah berhasil
[image:62.612.111.576.205.541.2]diubah dari file video.
Gambar 5.2 Proses Extract Video
Pe nunjuk jumla h g a mb a r ya ng te la h
Dari Gambar 5.2 dapat dilihat bahwa untuk file video yang direkam dgn kamera
berkekuatan 30 fps selama 6 detik didapat file gambar berformat (.Bmp) sebanyak 181
gambar. Dari data jumlah gambar yang telah berhasil diextract dari file video tersebut
dapat digunakan untuk mengetahui berapa banyak file gambar yang harus diolah pada
sama dengan folder program ini dan penamaan file gambar hasil extract dimulai dari
angka 0 sampai sesuai dengan kemampuan kamera dan lama proses recording.
5.1.2 Uji Coba Fitur Perhitungan Skala Pada Gambar
Pada tahap pengujian berikutnya adalah proses perhitungan skala gambar yang
nilai dari skala yang didapatkan dipergunakan pada proses uji coba perhitungan
kecepatan agar nilai kecepatan yang didapatkan sudah sesuai dengan kecepatan pada
kondisi nyata. Proses ini diawali dengan menekan tombol command scale pada form
[image:63.612.112.540.342.684.2]utama, setelah itu akan muncul window baru seperti pada Gambar 5.3 dibawah ini.
49
Tahap selanjutnya adalah memasukkan nama file gambar yang diinginkan untuk
dilakukan proses pengukuran skala ini pada textbox Nama File, setelah itu tekan
command load picture untuk menampilkan picture yang ingin dilakukan proses
penskalaan. Setelah itu dimasukkan ukuran titik yang akan diamati pada kondisi nyata
dalam contoh ini diameter titik yang diamati adalah 3 cm pada textbox Ukuran
nyata(cm) setelah itu ditekan tombol command work maka program akan melakukan
proses perhitungan yang diawali dengna proses thresholding dan kemudian pencarian
titik yang diamati. Setelah didapat koordinat 2 titik dari lingkaran yang diamati maka
proses selanjutnya adalah proses membandingkan diameter lingkaran dengan ukuran
piksel dengan ukuran lingkaran pada kondisi nyata dengan ukuran cm. Hasil
pembadingan ini akan ditampilkan pada textbox piksel/cm yang menunjukkan nilai skala
untuk proses perhitungan kecepatn pada tahap selanjutnya.
5.1.3 Uji Coba Fitur Perhitungan Kecepatan
Uji coba fitur perhitungan kecepatan ini dapat dilakukan setelah kedua proses
diatas telah dilakukan untuk didapatkan kumpulan gambar yang akan diproses dan nilai
skala perbandingan antara ukuran kondisi nyata dan ukuran dalam piksel maka proses
ini dapat dilakukan. Proses pengukuran kecepatan ini dapat dilakukan dengan
memasukkan nilai range gambar yang ingin diolah dan memasukkan nilai skala yang
telah didapat dan nilai kemampuan kamera merekam. Kemudian menekan tombol
command kecil dan diikuti dengan tombol command work, seperti yang terlihat pada
Gambar 5.4 Proses Perhitungan Kecepatan
Setelah tombol command work ditekan maka program akan melakukan proses
perhitungan gambar mulai dari urutan gambar pertama yang diketik pada textbox yang
diinginkan sampai urutan terakhir yang diketik pada textbox. Dari Gambar 5.4 dapat
dilihat bahwa gambar yang diproses adalah mulai dari angka 0 sampai angka 30. Ketika
picturebox disebelah kiri menampilkan gambar dan picturebox kanan menampilkan hasil
proses thresholding, maka proses pengukuran kecepatan telah dimulai. Gambar diatas
menunjukkan hasil thresholding dari gambar pertama yang tengah diolah. Proses ini
selesai ketika pada textbox X dan Y telah muncul nilai dari koordinat gambar terakhir
51
Gambar 5.5 Akhir Dari Proses Pengukuran Kecepatan
Nila i X d a n Y d a ri p e rhitung a n
Setelah seluruh proses pengolahan telah selesai dilakukan oleh program maka
proses selanjutnya adalah menampilkan hasil pengolahan tersebut dengan menekan
tombol command Tabel untuk menampilkan tabel hasil perhitungan. Penambahan
window tabel ini dilakukan dengan tujuan untuk mempermudah melihat hasil
pengukuran kecepatan untuk setiap gambar. Ada juga penambahan window grafik
apabila ingin menampilkan hasil perhitungan berupa grafik maka cukup menekan
tombol command Grafik. Tampilan hasil perhitungan yang berupa tabel ditunjukkan
oleh Gambar 5.6. Sedangkan hasil perhitungan yang berupa grafik ditunjukkan pada
Gambar 5.6 Tabel Hasil Perhitungan
Gambar 5.6 merupakan window tabel yang muncul setelah proses perhitungan
kecepatan telah selesai dilakukan dan dikean command Tabel. Nilai tabel diatas
merupakan hasil tabel yang tersimpan di database access dan dipanggil oleh program.
Penambahan window grafik ini dimaksudkan untuk mempermudah pengamatan
perubahan kecepatan untuk setiap perubahan gambar hasil pengamatan atau perubahan
53
Gambar 5.7 Grafik Hasil Perhitungan Kecepatan
Gambar 5.7 merupakan form grafik yang muncul setelah ditekan command
Grafik pada form utama dan bila ingin menampilkan grafik kecepatan yang telah
diproses program maka cukup ditekan command Grafik kecepatan.
5.2Data Percobaan Pengukuran Kecepatan
Proses pengambilan data dilakukan dengan menggunakan satu kamera dengan
sudut pengambilan gambar dari atas obyek pengamatan. Kemampauan kecepatan
dijaga pada posisi tetap pada tripod dengan ketinggian 102 cm dari posisi obyek. Obyek
yang diamati adalah sebuah lingkaran dengan warna orange dengan jari-jari 3cm yang
diletakkan pada conveyor dari treadmill. Pengatamatan ini dilakukan dengan
memvariasikan besarnya kecepatan gerak dari conveyor treadmill yang digunakan.
Kecepatan yang digunakan adalah 1,3 km/h , 1,6 km/h dan 2,5 km/h. Berikut ini
merupakan tabel hasil pengamtan yang telah dilakukan :
1. Tabel koordinat x dan y hasil pengamatan yang dilakukan dengan kamera yang berjarak 102 cm dari obyek yang diamati dengan pengamatan yang dilakukan
[image:69.612.180.473.419.701.2]pada titik yang bergerak pada conveyor treadmill dengan kecepatan 1,3 km/h:
Tabel 4.1 Tabel hasil pengamatan dengan kamera yang berjarak 102 cm dan kecepatan gerak conveyor treadmill 1,3km/h :
wa ktu X Y Vx Vy V
0,03 77 71,5 0 0 0
0,06 77 72,5 0 30 30
0,09 77 73,25 0 22,5 22,5
0,12 77 74,25 0 30 30
0,15 77 75,25 0 30 30
0,18 77 76 0 22,5 22,5
0,21 77 77 0 30 30
0,24 77 78 0 30 30
55
0,3
