28
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian
Dalam penelitian ini ada beberapa tahapan untuk menyelesaikan skripsi ini diantaranya perumusan masalah, identifikasi masalah, studi literatur, dan studi bimbingan yang masing-masing diantaranya akan sangat membantu untuk menyelesaikan penelitian ini. Pertama dengan merumuskan masalah yang akan di angkat dalam penelitian dengan membaca literatur-literatur, sumber-sumber yang ada contohnya dari video-video dari dalam maupun luar negeri untuk mempakaya wawasan dan pengetahuan tentang permasalahan yang di angkat dalam penelitian ini. Setelah mempunyai pengetahuan dan wawasan yang dibutuhkan maka selanjutnya dengan mengumpulkan data, materi-materi, program-program atau aplikasi untuk membantu dalam penyelesaian penelitian ini.
Untuk proses selanjutnya setelah semua data-data dan semua yang di butuhkan telah terkumpul maka akan dilakukan proses pengerjaan hardware pada tugas akhir. Setelah itu menyusun program dengan menggunakan program python 3.7 dengan memanggil fungsi atau librari-librari yang terdapat pada program python. Aplikasi python memiliki suatu fungsi yang dibutuhkan dalam pengolahan kamera citra ini yaitu antara lain, numpy, matplotlib, pandas, seaborn, dan masih banyak yang lain lagi. Dengan menambahkan kamera sebanyak 4 buah dan 4 sensor ultrasonik sebagai pengaman terhadap obyek sekitar mobil. Dengan adanya sensor- sensor diatas maka mobil tidak akan terjadi benturan dengan obstacle.
29 3.2 Flowchart dan Penjelasan
Gambar 3.1 Flowchart Training START
Capture Frame
Bentuk Matriks Gambar Pelabelan
Gambar
Forward Propagation Hitung Nilai Eror Back Propagation
Perbaruhi nilai Layer
Eror Mencapai Threshold
>20%
Simpan Nilai Layer
FINISH Y
N
30 Dari flowchart diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Capture frame adalah mengambil gambar yang akan di deteksi dari kamera.
b. Bentuk matrik gambar adalah mengkonversi gambar ke matrik data yang berisi pixel serta warna R, G, Dan B di tiap pixelnya.
c. Pelabelan gambar adalah memberi label pada gambar sesuai objek yang terpampang pada gambar. Seperti mobil, orang, dsb.
d. Forward propagation adalah menghitung nilai product di tiap-tiap layer dari jaringan syaraf tiruan sesuai arah layer (dari kiri ke kanan).
e. Hitung nilai error dengan mengurangakan output dengan layer sebelum output.
f. Back propagation adalah menghitung kembali nilai product dari nilai eror menuju nilai layer pertama (dari kanan ke kiri).
g. Perbaruhi nilai layer yang di dapat dari nilai back propagation. Sehingga nilai pada layer pertama mempunyai nilai baru.
h. Apakah error mencapai nilai threshold > 20 % jika ya maka akan melanjutkan pada proses selanjutnya tapi apabila tidak maka kembali melakukan perhitungan pada forward propagation.
i. Simpan nilai layer apabila telah memenuhi ketentuan, nilai ini merupakan nilai hasil latihan pada suatu objek.
31 Gambar 3.2 Flowchart Testing
Dari gambar flowchart diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Capture gambar mengambil gambar yang akan di deteksi dari kamera.
b. Bentuk matrik gambar adalah mengkonversi gambar ke matrik data yang berisi pixel serta warna R, G, dan, B di tiap pixelnya.
c. Forward propagation adalah menghitung nilai product di tiap-tiap layer dari jaringan syaraf tiruan sesuai arah layer (dari kiri ke kanan).
d. Ambil label sesuai dengan nilai output tertinggi.
e. Ambil keputusan sesuai peraturan yang sudah ditentukan jika mendeteksi suatu objek yang sudah dikenali.
f. Membaca masukan yang diterima oleh 2 ultasonic g. Ambil keputusan sesuai nilai ultrasonik yang diterima h. Ambil keputusan akhir sesuai urgensinya.
i. Selesai
32 Gambar 3.3 Flowchart Sistem
33 Dari gambar flowchart diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Caputre gambar adalah pengambilan gambar dengan menggunakan kamera depan. Gambar yang didapat merupakan gambar dengan resolusi sesuai kamera webcam yang digunakan dan memiliki 3 komponen warna pada tiap pixelnya yakni warna Merah, Hijau dan Biru atau RGB (Red, Green, Blue).
b. Pembacaan 2 Ultrasonic yang dipasang pada sisi depan belakang mobil.
Pembacaan ultrasonic berupa jarak antara mobil dan objek yang terdeteksi oleh ultrasonic dalam satuan CM.
c. Pengecekan apabila ultrasonic mendeteksi kurang dari 40 cm. Apabila ultrasonic mendeteksi objek dengan jarak kurang dari 40cm maka raspberry akan mengirimkan sinyal pada relay untuk menghentikan navigasi mobil sampai ultrasonic tidak mendeteksi objek.
d. Preprocessing gambar meliputi konversi dari format warna RGB menjadi grayscale. Hal ini dibutuhkan agar proses tidak terlalu panjang dikarenakan pada format RGB setiap pixel terdapat 3 variabel sedangkan pada format grayscale setiap pixel hanya mempunyai 1 nilai yakni nilai tingkat warna putih dalam 1 pixel dimana putih bernilai 255 dan hitam bernilai 0.
e. Pembentukan Matrix gambar. Dari gambar yang telah melalui preprocessing maka gambar tersebut dijadikan matrix sesuai dengan resolusi gambar, sehingga dengan ini gambar tersebut dapat dihitung secara matematis.
f. Proses neural network. Proses ini meliputi proses Pembentukan node dari neural network serta menentukan fungsi aktifasi untuk menghitung nilai error dari gambar yang diproses.
g. Feed Forward Propagation adalah proses dimana gambar sebagai input dimasukan pada neural network sesuai desain yang telah ditentukan. Proses ini diantaranya adalah menentukan nilai matrix dari node-node pada neural network dengan menggunakan perhitungan fungsi aktifase.
h. Membandingkan nilai kategori, dicari nilai yang terbesar dari kategori yang didapat, apabil hasil dari neural network condong pada kategori mobil, kategori manusia, atau kategori lampu merah maka sistem akan menghentikan navigasi, bila tidak maka sistem akan meneruskan navigasi
34 3.3 Blok Diagram dan Penjelasan
Gambar 3.4 Blok Diagram Sistem
Dari gambar flowchart diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Kamera mengambil data gambar dan akan di terima oleh Raspberry Zero.
Setelah menerima data gambar dari kamera raspberry zero akan mengirimkan data gambar untuk tersebut ke laptop.
b. Laptop akan memproses data gambar tersebut dan mengeluarkan hasil dari pemrosesan.
c. Raspberry Pi Zero W ini menggunakan power bank sebagai sumbernya.
d. Arduino nano digunakan sebagai suplai tegangan ultrasonik.
e. Relay digunakan sebagai switch untuk mengaktifkan dan mematikan motor yang terpasang pada rangkaian.
f. Relay 1 dan 2 digunakan untuk mengatur mobil untuk berjalan maju dan mundur
35 Gambar 3.5 Blok Diagram Lampu Lalu Lintas
Dari gambar flowchart diatas dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Arduino digunakan untuk otak dari rangkaian lampu lalu lintas.
b. Relay digunakan sebagai saklar / switch yang digunakan untuk menyambung dan memutus aliran listrik pada rangkaian lampu lalu lintas.
c. Arduino akan menyalakan lampu merah selama 30 detik, setelah 30 detik arduino akan memberi perintah kepada relay 1 agar terputus.
d. Setelah relay 1 putus maka arduino akan memberi perintah kepada relay 3 untuk aktif dan menyalakan lampu hijau selama 10 detik, setelah 10 detik arduino akan kembali memberi perintah relay 3 agar terputus.
e. Relay 2 akan menyala selama 5 detik dan akan menyalakan lampu warna kuning.
f. Setelah itu akan kembali ke langkah c dan begitu seterusnya.
3.4 Arsitektur Neural Network
Gambar 3.6 Arsitektur Neural Network Dasar Input Layer Hidden layer Output Layer
36 Neural Network pada gambar diatas merupakan neural network dasar dimana pada arsitektur yang dipakai terdapat beberapa neural network dasar yang berpasangan dengan jumlah node yang besar.
Gambar 3.7 Arsitektur Neural Network
Pada Arsitektur Neural Network diatas input yang berupa data pixel melalui layer terdapat beberapa node yang saling terhubung. Contohnya pada layer 1 terdapat angka 3x3x1024, angka ini merupakan mewakili junlah node pada neural networ dengan angka 3 pertama merupakan banyaknya input kemudian angka 3 yang lainnya merupakan jumlahnya hidden layer dan 1024 output. Bila digambarkan seperti gambar berikut dibawah ini.
Gambar 3.8 Penampakan Keseluruhan Neural Network 3 Input Layer 3 Hidden Layer 1024 Output Layer
37 3.5 Skema Pengujian
Setelah sistem di rakit dan di rancang sedemikian rupa tentunya dibutuhkan skema pengujian untuk mengetahui alur yang terjadi pada sistem seperti pada gambar di bawah ini :
Gambar 3.9 Flowchart Skema Pengujian Mobil
Pendekteksian mobil dimulai dari saat mobil berjalan setelah mobil terdeteksi maka kamera akan mengambil gambar (Capture). Gambar yang telah di capture dikirimkan ke laptop untuk dipreprocessing. Preprocessing digunakan untuk mengecilkan pixel gambar yang telah dicapture agar prosesnya tidak terlalu lama. Neural Network memproses gambar menggunakan perhitungan algoritma.
Setelah neural network selesai menghitung akan dikategorikan gamabar tersebut sebagai mobil atau tidak. Bila mobil terdeteksi maka akan berhenti, dan bila tidak maka akan terus jalan.
38 Gambar 3.10 Flowchart Skema Pengujian Lampu Merah dan Hijau
Pengujian pada lampu merah dan lampu hijau ini dimulai dengan mobil berjalan dan mendeteksi lampu lalu lintas setelah terdeteksi alat akan mengcapture gambar, lalu dikirimkan ke laptop untuk di preprocessing atau mengecilkan pixel gambar yang telah tercapture oleh kamera. Setelah pixel di kecilkan lalu dilakukan thresholding yaitu memfilter warna gambar yang telah dicapture. Setelah di capture maka apakah terdeteksi warna hijau, bila iya maka akan jalan terus. Apakah terdeteksi warna merah, bila iya maka alat tersebut akan berhenti. Bila tidak maka proses akan berhenti atau finish.
39 Gambar 3.11 Flowchart Skema Pengujian Manusia
Pada pengujian ini objek yang akan di deteksi adalah manusia. Alat akan berjalan dan mendeteksi sebuah objek. Objek terdeteksi maka kamera akan mengcapture gambar. Laptop akan melakukan preprocessing pada gambar yang telah dicapture. Setelah dilakukan preprocessing laptop akan melakukan perhitungan algoritma neural network. Setelah perhitungan selesai dilakukan maka akan dikategorikan apakah mobil atau manusia. Bila terdeteksi manusia alat tersebut akan berhenti berjalan. Bila tidak mobil akan terus jalan.
40 Gambar 3.12 Flowchart Skema Pengujian Marka Jalan
Pada pengujian kali ini akan mendeteksi marka jalan. Setelah mendeteksi marka jalan alat akan melakukan capture gambar. Setelah capture akan dilakukan preprocessing yaitu pengecilan pixel pada gambar. Pengecilan gambar telah selesai langkah selanjutnya adalah thresholding yaitu pemfilteran warna untuk membedakan marka jalan dengan selain marka. Bila terdeteksi marka jalan atau warna putih maka mobil akan berhenti bila tidak mobil akan terus berjalan.
41 Gambar 3.13 Flowchart Skema Pengujian Ultrasonik
Pada gambar diatas adalah skema pengujian ultrasonik. Ultrasonik yang dipasangkan pada alat akan mengeluarkan suara untuk mengukur jarak alat dengan objek, bila telah terbaca maka apakah jarak objek dengan alat kurang dari 40 cm.
Jika iya maka alat akan berhenti dan bila tidak maka alat akan terus berjalan.
42 3.6 Perancangan Hardware
Pada perancangan hardware elektronik ini akan di jabarkan komponen- kompenen elektronika yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 3.14 Diagram Perancangan Hardware Bagian I Raspberry Pi Zero W
GPIO 21
GPIO 20 Webcam 1
USB Hub.
USB 1
Relay 5 V IN
Vc c Gnd
N O
C NC
Relay 5 V IN
Vc c Gnd
N O
C NC
5 V
M Step Down
Batrei
Motor maju &
mundur Arduino
Nano
43 Gambar 3.15 Diagram Perancangan Hardware Bagian II
Dari gambar diagram perancagan hardware diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Ketika Sistem berjalan, maka raspberry akan mencari koneksi wifi yang sudah di setting pada raspberry.
2. Apabila sudah terkoneksi, maka raspberry akan mengambil gambar dari kamera dan disimpan pada folder server didalam raspberry sehingga device lain bisa mengakses hasil gambar kamera.
3. Selain kamera, program ultrasonic juga aktif. Program ini berfungsi untuk mendeteksi apabila ada halangan yang sifatnya bukan berupa objek yang dideteksi, seperti tembok, atau halangan padat lainnya.
4. Untuk pengolahan citra, dilakukan di pc/laptop yang sudah terinstall program python dan opencv. Program python pada laptop awalnya akan mengambil gambar yang tersimpan pada server didalam raspberry, gambar tersebut berupa gambar tampilan depan mobil, samping kanan, samping kiri, dan belakang mobil.
5. Proses selanjutnya adalah preprocessing. Pada proses ini, hasil gambar yang diambil akan diubah menjadi ukuran yang lebih kecil, sehingga proses neural network tidak terlalu lama karena jumlah pixel dari gambar sudah diperkecil.
5 V Ech Tri
g Vcc Gn
Ultrasonic 2 Ultrasonic 1 Ech Tri
g Vcc Gn
A2 A3 A4 A5 A6 A7 A0 A1
Arduino nano
US B
Ech Tri
g Vcc Gn
USB HUB
RASPBERR Y PI ZERO
44 6. Proses Forward Propagation. Dari gambar yang diperoleh maka gambar akan dibandingkan dengan file latihan, untuk mengetahui klasifikasi gambar, apakah ada mobil atau orang terdeteksi dalam gambar.
7. Apabila proses mendeteksi mobil atau gambar maka program akan mengirim sinyal ke raspberry melalui protocol tcp/ip dengan metod http get.
Sinyal yang dikirim adalah sinyal perintah untuk memerintahkan mobil agar berhenti.
8. Ketika raspberry menerima sinyal perintah, maka raspberry akan mengolah data yang dikirim. Pengolahan meliputi pencacahan data untuk mengambil perintah dari paket data yang dikirim, dan mengkonversi perintah tersebut menjadi sinyal tegangan yang akan dikirim ke modul relay sehingga mengakibatkan perubahan koneksi tegangan pada pin-pin motor navigasi didalam robot. Sehingga robot akan melalkukan navigasi sesuai dengan sinyal yang dikirim.
9. Apabila tidak menerima sinyal, maka raspberry akan mengirim sinyal lurus dan maju pada relay yang sudah terkoneksi dengan motor navigasi.
10. Pembacaan ultrasonic melalui program arduino dikarenakan tegangan kerja ultrasonic berbeda dengan tegangan kerja raspberry. Tegangan ultrasonic 5V sedangkan raspberry 3,5. Selain itu, ultrasonic membutuhkan arus yang lebih sehingga dibutuhkan arduino agar ultrasonic tidak mengkonsumsi arus dari part GPIO raspberry melainkan arus dari usb raspberry.
45 Gambar 3.16 Diagram Perancangan Rangkaian Lampu Lalu Lintas
Dari gambar diagram perancangan rangkaian diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Arduino diprogram untuk memberi delay pada setiap lampu dengan ketentuan lampu merah 30 Detik, Kuning 5 Detik, dan Hijau 10 Detik.
2. Pertama arduino akan mengaktifkan relay yang terpasang pada lampu merah dengan memberikan sinyal LOW atau 0V pada modul relay. Dikeranakan relay yang digunakan adalah relay aktif LOW maka relay akan aktif sehingga akan menghubungkan terminal Normally Open Dengan Contact.
Akibatnya lampu merah menerima sinyla GND pada power supply sehingga lampu menyala.
3. Setelah timer lampu merah berakhir atau sudah melewati 30 Detik arduino akan mengaktifkan relay yang terpasang pada lampu Hijau dengan memberikan sinyal LOW atau 0V pada modul relay. Dikeranakan relay yang digunakan adalah relay aktif LOW maka relay akan aktif sehingga akan menghubungkan terminal Normally Open Dengan Contact. Akibatnya Arduino Uno
5V GND
D2 D3 D4
Relay 1 IN
Vcc Gnd
NO C NC
Relay 2 IN
Vcc Gnd
NO C NC
Relay 3 IN
Vcc Gnd
NO C NC
L1
L2
L3
Step Down Power Supply
46 lampu hijau menerima sinyla GND pada power supply sehingga lampu menyala.
4. Setelah timer lampu hijau berakhir atau sudah melewati 15 Detik arduino akan mengaktifkan relay yang terpasang pada lampu Kuning dengan memberikan sinyal LOW atau 0V pada modul relay. Dikeranakan relay yang digunakan adalah relay aktif LOW maka relay akan aktif sehingga akan menghubungkan terminal Normally Open Dengan Contact. Akibatnya lampu kuning menerima sinyla GND pada power supply sehingga lampu menyala.
5. Setelah timer lampu kuning berakhir atau sudah melewati 5 Detik maka proses kembali ke nomor 2 yaitu kembali mengaktifkan relay pada lampu merah
47 3.7 Perancangan Mekanik
Pada perancangan mekanik, berupa desain model mobil autonomous.
Gambar 3.17 Gambar Keseluruhan Alat Tampak Atas
Gambar 3.18 Gambar Keseluruhan Alat Tampak Depan
48 Gambar 3.19 Gambar Keseluruhan Alat Tampak Belakang
3.7.1 Webcam
Fungsi dari webcam dipergunakan sebagai pengambil citra / gambar secara real-time yang dikendalikan oleh komputer (Raspberry Pi Zero W) dan dibantu internet.
49 Gambar 3.20 Konfigurasi Webcam
Port webcam terhubung ke port USB hubung.
Port USB hub. terhubung ke port Micro-USB Data pada raspberry pi zero w.
3.7.2 Power Bank
Power Bank digunakan untuk mengisi daya atau mensuplai daya pada alat elektronika.
Gambar 3.21 Konfigurasi Power Bank
50
USB pada power bank terhubung ke port Micro-USB Power pada raspberry pi zero w.
3.7.3 Arduino Nano
Arduino Nano adalah board mikrokontroller yang memiliki 11 pin digital dan 8 pin analog di dalamnya yang dapat dipergunakan.
Gambar 3.22 Konfigurasi Arduino Nano
Port Mikro HDMI port pada Raspberry zero W terhubung pada port mini USB Port pada Arduino Nano
3.7.4 Modul Relay
Modul Relay menggunakan prinsip elektromagnetik untuk menggerakkan kontak saklar sehingga dengan arus listrik kecil (low power) dapat menghantarkan listrik yang bertegangan lebih tinggi. Modul relay dapat digunakan sebagai switch.
51 Gambar 3.23 Konfigurasi Modul Relay
Pin GPIO 21 pada raspberry terhubung pada pin IN1 relay.
Pin GPIO 20 pada raspberry terhubung pada pin IN2 relay.
Pin GPIO 16 pada raspberry terhubung pada pin IN3 relay.
Pin GPIO 12 pada raspberry terhubung pada pin IN4 relay.
Pin Gnd raspberry terhubung pada pin Gnd pada relay.
Pin 5V raspberry terhubung pada pin Vcc relay.
3.7.5 Motor DC
Motor DC adalah sebuah rangkaian elektronik yang dapat mengubah energi listrik menjadi gerak kinetik, dengan memakai sumber arus listrik searah.
Gambar 3.24 Konfigurasi Motor DC
52
Pin NO pada 4 relay terhubung pada pin IN ± pada step down.
Pin C pada 4 relay terhubung pada 4 motor DC.
Pin NC pada 4 relay terhubung pada GND.
3.7.6 Modul Stepdown LM2596 DC-DC
Modul Stepdown digunakan untuk menurunkan tegangan dc to dc yang output tegangannya dapat distel sesuai kemauan.
Gambar 3.25 Konfigurasi LM2596
Pin NO 4 relay terhubung pada pin IN ± pada step down.
3.7.7 Baterai Lithium-Ion 18560
Baterai lithium adalah salah satu anggota keluarga baterai isi ulang (rechargable battery). Ion litium bergerak dari elektroda negatif ke elektroda positif saat dilepaskan, dan kembali saat diisi ulang.
Gambar 3.26 Konfigurasi Baterai Lithium-Ion 18560
53
Pin Out + pada step down terhubung pada kutub + pada baterai.
Pin Out – pada step down terhubung pada kutub – pada baterai.
3.7.8 Arduino
Arduino adalah jenis software pengendali mikro berupa single board dengan open-source yang merupakan turunan dari wing platform. Arduino berguna untuk penggunaan rekayasa elektronik untuk diaplikasikan pada berbagai bidang.
Gambar 3.27 Konfigurasi Arduino
Port USB pada laptop tersambung ke port USB to Komputer pada arduino.
3.7.9 Relay 5V
Relay menggunakan prinsip elektromagnetik untuk menggerakkan kontak saklar sehingga dengan arus listrik kecil (low power) dapat menghantarkan listrik yang bertegangan lebih tinggi. Modul relay dapat digunakan sebagai switch.
54 Gambar 3.28 Konfigurasi Relay
Pin 5V pada arduino uno terhubung pada pin Vcc 3 relay.
Pin Gnd pada arduino uno terhubung pada pin Gnd 3 relay.
Pin D2 pada arduino uno terhubung pada pin IN relay 1.
Pin D3 pada arduino uno terhubung pada pin IN relay 2.
Pin D4 pada arduino uno terhubung pada pin IN relay 3.
3.7.10 Lampu LED Strip 1 Warna
Lampu LED disini digunakan sebagai lampu lalu lintas. Fungsinya sendiri dapat digunakan sebagai penerangan atau dekorasi.
55 Gambar 3.29 Konfigurasi lampu lalu lintas
Pin NO pada relay 1 terhubung pada lampu led strip ke 1 warna merah.
Pin NO pada relay 2 terhubung pada lampu led strip ke 2 warna kuning.
Pin NO pada relay 3 terhubung pada lampu led strip ke 3 warna hijau.
Pin C 3 relay terhubung pada in ± step down.
Pin NC pada relay terhubung pada Gnd.
3.7.11 Stepdown LM2596 DC-DC
LM2596 DC-DC digunakan untuk menurunkan tegangan dc to dc yang output tegangannya dapat distel sesuai kemauan.
56 Gambar 3.30 Konfigurasi Stepdown
Pin C pada 3 relay terhubung pada OUT ± pada step down
3.7.12 Power Supply 3A
Power supply atau sering disebut catu daya power supply pada penelitian ini menggunakan tegangan 12 V dan arus sebesar 3A.
Gambar 3.31 Konfigurasi Power Supply 3A
Pin Out + pada step down terhubung ke port V+ pada power supply.
Pin Out – pada step down terhubung ke port V- pada power supply.
57 3.7.13 Sensor Ultrasonik
Sensor Ultrasonik adalah sebuah sensor yang berfungsi untuk mengubah besaran fisis (bunyi) menjadi besaran listrik dan sebaliknya.
Gambar 3.32 Konfigurasi Sensor Ultrasonik
Pin A2 arduino terhubung ke pin trigger sensor ultrasonik 1 dan pin A3 arduino terhubung ke pin echo pada sensor ultrasonik 1.
Pin A4 arduino terhubung ke pin trigger ultrasonik 2 dan pin A5 arduino terhubung ke pin echo pada sensor ultrasonik 2.
Pin A6 arduino terhubung ke pin trigger ultrasonik 3 dan pin A7 arduino terhubung ke pin echo pada sensor ultrasonik 3.
Pin A0 arduino terhubung ke pin trigger ultrasonik 4 dan pin A1 arduino terhubung ke pin echo pada sensor ultrasonik 4.
