Pengujian Nilai Batasan pada RGB

Tabel 4.2. Lanjutan Data Citra RGB Masing – Masing Warna Benda Benda Ke- Warna Benda Pengambilan Data ke- Nilai Citra RGB R G B 2 Biru 9 7,5482 11,3247 17,5948 10 7,418 11,4338 17,5917 1 Hitam 1 6,078 6,6365 6,6539 2 5,0169 5,1145 5,2639 3 5,1342 5,2861 5,4945 4 5,1518 5,2722 5,4776 5 5,1266 5,2235 5,446 2 Hitam 1 6,2964 6,7842 6,8343 2 6,1231 6,6767 6,5907 3 6,3493 6,9965 6,7278 4 6,3231 6,7936 6,8427 5 6,3284 6,6925 6,7241 1 Kuning 1 17,92 17,92 8,87 2 17,92 17,92 8,1316 3 17,8501 16,8146 7,1481 4 17,92 17,2542 7,368 5 17,592 17,261 7,362 2 Kuning 1 17,692 17,92 7,237 2 17,92 17,9003 7,2682 3 17,92 17,1318 7,0657 4 17,92 17,6211 6,7709 5 17,92 17,0909 7,0975 Dari tabel 4.2 menunjukan data citra RGB masing – masing warna benda yang telah diambil datanya pada ruangan TTL teknik tenaga listrik. Terlihat adanya beberapa perbedaan nilai yang dihasilkan, hal ini dipengaruhi oleh ketidakmerataan warna pada masing – masing benda dan kondisi pencahayaan pada ruangan. Jika pada saat webcam membaca warna salah satu sisi benda yang lebih merata warnanya maka nilai RGB yang dihasilkan lebih besar dibanding dengan warna yang kurang merata warnanya. Misalnya untuk nilai B pada benda biru pengambilan data ke-10 pada benda pertama dan data pertama pada benda kedua, nilai B pada benda kedua data pertama lebih besar dari benda biru pertama data ke-10 yang artinya benda biru data pertama pada benda kedua memiliki tingkat warna dan pencahayaan yang lebih bagus dibandingkan dengan benda biru pertama data ke-10 . Nilai pada tabel 4.2 tersebut diperoleh dari nilai batasan pada RGB. Untuk benda berwarna merah range data yang digunakan yaitu R=15 G=8 B=8, sedangkan untuk benda berwarna hijau range data yang digunakan yaitu R=3 G=14 B=12, kemudian untuk benda berwarna biru range data yang digunakan yaitu R=9 G=13 B=15. Misalnya untuk membuktikan nilai merah pada data citra RGB benda merah sesuai dengan nilai range data merah adalah dengan mencari nilai minimal pada data R=17,4843, nilai maksimal pada data G=6,6135 dan nilai maksimal pada data B=6,9177, maka dari data citra RGB benda merah dapat disimpulkan bahwa nilai batasan range data merah yang diperoleh sesuai pada nilai citra RGB benda merah. Begitu juga dengan nilai citra RGB pada benda hijau dengan mencari nilai minimal pada data G, nilai maksimal pada data R dan B, sedangkan pada benda biru dengan mencari nilai minimal pada data B, nilai maksimal pada data R dan G, sehingga dapat disimpulkan juga bahwa dengan nilai batasan range data dari masing – masing warna adalah sesuai pada data yang diperoleh. Melihat nilai data citra RGB yang diperoleh pada ruangan TTL, maka nilai RGB yang dihasilkan adalah stabil atau relatif sama artinya kondisi pencahayaan dan kemerataan warna pada benda tidak berdampak pada kinerja webcam saat mendeteksi warna suatu benda. Berdasarkan nilai – nilai dari tabel 4.1, maka dapat dipastikan bahwa dari masing – masing warna benda dapat dibedakan menggunakan metode nilai dari citra RGB.

4.2.3. Sudut Motor Servo

Berdasarkan data pengujian sudut motor servo yang diukur menggunakan busur derajat, didapat nilai OCR seperti pada gambar 4.8 hingga gambar 4.26 dibawah ini. Pengujian sudut dilakukan dengan melihat nilai OCR pada masing-masing sudut motor servo yang dilakukan setiap 10 o yang akan dibandingkan dengan perhitungan secara teori. Gambar 4.8. Sudut 0 o Gambar 4.9. Sudut 10 o Gambar 4.10. Sudut 20 o Gambar 4.11. Sudut 30 o Gambar 4.12. Sudut 40 o Gambar 4.13. Sudut 50 o Gambar 4.14. Sudut 60 o Gambar 4.15. Sudut 70 o Gambar 4.16. Sudut 80 o Gambar 4.17. Sudut 90 o Gambar 4.18. Sudut 100 o Gambar 4.19. Sudut 110 o