BAB 4
IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
Pada bab ini akan dijelaskan tentang proses pengimplementasian metode viola-jones pada sistem sesuai perancangan sistem yang telah dilakukan di Bab 3 serta melakukan
pengujian sistem yang telah dibangun.
4.1. Implementasi Sistem
Pada tahap ini, metode viola-jones akan diimplementasikan ke dalam sistem dengan menggunakan bahasa pemrograman Java sesuai perancangan yang telah dilakukan.
4.1.1. Spesifikasi Perangkat Keras dan Lunak Spesifikasi perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk membangun
sistem ini adalah sebagai berikut:
1. Prosesor Intel® Core
TM
i7 4702MQ CPU 2.20 GHz. 2.
Kapasitas hardisk 1 TB. 3.
Memori RAM yang digunakan 4.00 GB. 4.
Sistem operasi yang digunakan adalah Microsoft Windows 8 Pro. 5.
Kamera web USB dengan resolusi 640 x 480. 6.
Program yang digunakan : IDE Eclipse Indigo 7.
Library yang digunakan : OpenCV 2.4.9.0
Universitas Sumatera Utara
33 4.1.2. Implementasi Perancangan Antarmuka
Adapun implementasi perancangan antarmuka yang telah dilakukan sebelumnya pada sistem adalah:
1. Halaman Splash
Halaman beranda merupakan halaman yang pertama kali muncul ketika sistem berjalan untuk menunggu loading dari sistem tersebut. Halaman splash dari
sistem dapat dilihat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1. Halaman Splash
2. Halaman Utama
Halaman utama adalah halaman untuk menampilkan citra dari kamera dan hasil proses deteksi yang dilakukan dengan metode viola-jones. Pada halaman ini jgua
terdapat menu “File” dan “Help” dimana didalam menu “File” terdapat submenu “Exit” untuk keluar dari sistem dan submenu “About” didalam menu “Help”
untuk informasi sistem. Halaman utama pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 4.2.
Universitas Sumatera Utara
34
Gambar 4.2. Halaman Utama
4.2. Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk memeriksa kinerja antar komponen sistem yang diimplementasikan. Tujuan utama dari pengujian sistem adalah untuk memastikan
bahwa elemen-elemen atau komponen-komponen dari sistem telah berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Parameter pengujian yang digunakan dalam penelitian ini
meliputi : 1.
Waktu pendeteksian, disajikan dalam satuan mili seconds ms. 2.
Keakuratan pendeteksian, disajikan dalam bentuk persentase.
4.2.1. Waktu Pendeteksian Untuk mendapatkan waktu penulis menggunakan fungsi System. nanotime yang
terdapat dalam Java. Untuk perhitungan waktu pendeteksian digunakan aturan sebagai berikut :
� =
� −�
4.1 Dimana :
T = Waktu pendeteksian ms T1 = waktu sebelum pendeteksian
T2 = waktu setelah pendeteksian
Universitas Sumatera Utara
35 Hasil pengujian dengan kamera web resolusi gambar 480 x 320 untuk mengukur
waktu pendeteksian dengan metode viola-jones dapat dilihat pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1. Hasil Pengujian Waktu Pendeteksian dengan Webcam
No. Nama Frame
Waktu Pendeteksian ms 1.
Frame001 146,11
2. Frame002
133,14 3.
Frame003 125,17
4. Frame004
126,77 5.
Frame005 121,59
6. Frame006
122,02 7.
Frame007 126,71
8. Frame008
128,59 9.
Frame009 129,57
10. Frame010
118,54 11.
Frame011 117,90
12. Frame012
140,70 13.
Frame013 121,90
14. Frame014
122,56 15.
Frame015 116,59
16. Frame016
119,27 17.
Frame017 136,19
18. Frame018
126,88 19.
Frame019 126,64
20. Frame020
124,70
Universitas Sumatera Utara
36 Dari pengujian yang dilakukan terhadap 20 frame, diperoleh rata-rata waktu
pendeteksian sebagai berikut: Rata-rata waktu
=
� �
ℎ
=
,
= 126,58 ms Waktu pendeteksian tercepat adalah 116,59 ms.
Waktu pendeteksian terlama adalah 146,11 ms.
4.2.2. Keakuratan Pendeteksian Untuk menghitung keakuratan pendeteksian, digunakan rumus berikut :
� � � �
� =
+
4.2 Dengan :
=
_ ℎ
_ _ �
4.3 =
_ ℎ
_
4.4
Dimana : true_positive
= jumlah objek terdeteksi yang benar human_on_image
= jumlah manusia dalam citra human_detected
= jumlah seluruh objek yang terdeteksi true_positive + false_positive.
Dalam penelitian ini, penulis melakukan pengujian sistem pada beberapa ruangan dengan keadaan cahaya, kemiringan kamera, dan jumlah objek yang berbeda-
beda, serta objek yang bukan manusia. a.
Ruangan A : terang dan posisi kamera 30 terhadap objek.
Hasil pendeteksian pada kondisi cahaya ruangan terang dan posisi kamera 30 terhadap objek dapat dilihat pada beberapa screenshot pada Gambar 4.3 bagian
a, b, c, d, e, dan f.
Universitas Sumatera Utara
37
a Objek melihat ke depan dari jarak yang dekat
b Objek melihat ke depan dari jarak jauh
c Posisi objek membelakangi kamera
Universitas Sumatera Utara
38
d Objek berjalan dari samping sambil melihat kamera
e Objek berjalan dari samping tanpa melihat kamera
f Terdeteksi dua objek 1 benar dan 1 salah
Gambar 4.3. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan A
Universitas Sumatera Utara
39 Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat pada Tabel 4.2.
Tabel 4.2. Hasil Pengujian untuk Ruangan A
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
1
21
1 1
1 100
100 2
22
1 1
1 100
100 3
23
1 1
1 100
100 4
24
1 1
1 100
100 5
25
1 1
1 100
100 6
26
1 1
1 100
100 7
27
1 1
1 100
100 8
28
1 1
1 100
100 9
29
1 1
1 100
100 10
30
1 1
1 100
100 11
31
1 1
1 100
100 12
32
1 1
1 100
100 13
33
1 1
1 100
100 14
34
1 100
15
35
1 1
1 100
100 16
36
1 1
1 100
100 17
37
1 1
1 100
100 18
38
1 1
1 2
100 50
19
39
1 1
1 2
100 50
20
40
1 1
1 100
100 21
41
1 1
1 100
100 22
42
1 1
1 100
100 23
43
1 1
1 100
100 24
44
1 1
1 100
100 25
45
1 1
1 100
100 26
46
1 100
27
47
1 1
1 100
100 28
48
1 1
1 100
100 29
49
1 100
Universitas Sumatera Utara
40
Tabel 4.2. Hasil Pengujian untuk Ruangan A
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
30
50
1 1
1 100
100 31
51
1 1
1 32
52
1 100
33
53
1 1
1 100
100 34
54
1 100
35
55
1 1
1 100
100
Dari pengujian yang dilakukan terhadap 35 file screenshot yang diambil dari video capture tempat yang terang dan sudut kamera 30
terhadap objek yang terdapat pada Tabel 4.2, didapatkan rata-rata akurasi pendeteksian sebagai berikut :
̅ = ∑
=
�ℎ � � � �
= =
. ̅ =
∑
=
�ℎ � � � �
= =
. Sehingga diperoleh yaitu :
�� � − � � � �
� = ̅ + ̅
=
. + .
= .
b. Ruangan B : redup dan posisi kamera 15
terhadap objek. Hasil pendeteksian pada kondisi cahaya ruangan redup dan posisi kamera 15
terhadap objek dapat dilihat pada beberapa screenshot pada Gambar 4.4 bagian a, b, c, d, e, f, g, dan h.
Universitas Sumatera Utara
41
a Objek melihat ke depan
b Objek berada di samping kanan kamera
c Objek membelakangi kamera
Universitas Sumatera Utara
42
d Objek berada di samping kiri kamera
e Terdeteksi dua objek dengan posisi berdiri yang sama
f Terdeteksi dua objek dengan posisi berdiri yang berbeda
Universitas Sumatera Utara
43
g Terdeteksi 3 objek 2 benar dan 1 salah
h Terdeteksi 1 objek objek dalam citra ada dua
Gambar 4.4. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan B
Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3. Hasil Pengujian untuk Ruangan B
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
1 4
1 1
1 100
100 2
5 1
1 1
2 100
50 3
6 1
1 1
100 100
4 7
1 1
1 100
100 5
8 1
1 1
100 100
Universitas Sumatera Utara
44
Tabel 4.3. Hasil Pengujian untuk Ruangan B
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
6 9
1 1
1 100
100 7
10 1
1 1
2 100
50 8
11 1
1 1
100 100
9 12
1 1
1 100
100 10
14 1
1 1
100 100
11 17
1 1
1 100
100 12
18 1
1 1
100 100
13 19
1 1
1 100
100 14
21 1
100 15
23 1
1 1
2 100
50 16
30 2
2 2
100 100
17 34
2 2
2 100
100 18
44 2
100 19
49 2
1 1
50 100
20 53
2 2
2 100
100 21
55 2
1 1
50 100
22 58
1 1
1 23
60 1
1 1
100 100
24 63
1 1
1 100
100 25
65 1
1 1
2 100
50 26
69 1
1 1
100 100
27 71
2 2
2 100
100 28
73 2
2 2
100 100
29 75
2 2
2 100
100 30
78 2
2 1
3 100
66.66667 31
79 2
2 2
100 100
32 80
2 1
1 50
100 33
83 2
2 2
100 100
34 85
2 2
2 100
100 35
87 2
2 2
100 100
Universitas Sumatera Utara
45
Dari pengujian yang dilakukan terhadap 35 file screenshot yang diambil dari video capture tempat yang terang dan sudut kamera 15
terhadap objek yang terdapat pada Tabel 4.3, didapatkan rata-rata akurasi pendeteksian sebagai berikut :
̅ = ∑
=
�ℎ � � � �
= =
. ̅ =
∑
=
�ℎ � � � �
=
,
= .
Sehingga diperoleh yaitu : �� � − � � �
� � =
̅ + ̅
=
. + .
= .
c. Ruangan C : terang dan posisi kamera 45
terhadap objek. Hasil pendeteksian pada kondisi cahaya ruangan redup dan posisi kamera 15
terhadap objek dapat dilihat pada beberapa screenshot pada Gambar 4.5 bagian a, b, c, d, e, dan f.
a Objek membelakangi kamera
Universitas Sumatera Utara
46
b Objek menghadap depan
c Objek berada di samping kanan kamera
d Objek berada di samping kanan kamera
Universitas Sumatera Utara
47
e Objek tidak terdeteksi
f Terdeteksi 3 objek 1 benar dan 2 salah
Gambar 4.5. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan C
Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat pada Tabel 4.4.
Tabel 4.4. Hasil Pengujian untuk Ruangan C
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
1 26
1 100
2 27
1 1
1 100
100 3
29 1
1 1
100 100
4 31
1 1
1 100
100
Universitas Sumatera Utara
48
Tabel 4.4. Hasil Pengujian untuk Ruangan C
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
5 33
1 1
1 100
100 6
35 1
1 1
100 100
7 37
1 1
1 100
100 8
39 1
1 1
100 100
9 41
1 1
1 2
100 50
10 42
1 1
1 100
100 11
43 1
1 1
100 100
12 44
1 1
1 100
100 13
45 1
1 1
100 100
14 46
1 100
15 48
1 1
1 2
100 50
16 60
1 1
1 100
100 17
65 1
1 1
100 100
18 73
1 100
19 78
1 1
1 2
100 50
20 83
1 1
1 100
100 21
89 1
1 1
100 100
22 93
1 100
23 97
1 1
1 100
100 24
99 1
1 1
100 100
25 100
1 1
1 100
100 26
104 1
100 27
110 1
1 1
2 100
50 28
114 1
1 1
100 100
29 118
1 100
30 119
1 1
1 100
100 31
125 1
1 1
32 130
1 100
33 135
1 2
2 34
140 1
1 2
3 100
33.33333 35
149 1
1 1
100 100
Universitas Sumatera Utara
49 Dari pengujian yang dilakukan terhadap 35 file screenshot yang diambil dari video
capture tempat yang terang dan sudut kamera 15 terhadap objek yang terdapat pada
Tabel 4.4, didapatkan rata-rata akurasi pendeteksian sebagai berikut : ̅ =
∑
=
�ℎ � � � �
= =
. ̅ =
∑
=
�ℎ � � � �
=
.
= .
Sehingga diperoleh yaitu : �� � − � � �
� � =
̅ + ̅
=
. + .
= .
d. Ruangan D : terang, sudut kamera 30
terhadap objek, jumlah objek tiga 3. Hasil pendeteksian pada kondisi cahaya ruangan redup dan posisi kamera 30
terhadap objek dapat dilihat pada beberapa screenshot pada Gambar 4.6 bagian a, b, c, d, e, dan f.
a Terdeteksi 3 objek dengan posisi yang berbeda
Universitas Sumatera Utara
50
b Terdeteksi 3 objek 2 benar dan 1 salah
c Terdeteksi 3 objek dengan posisi menghadap kamera
d Terdeteksi 3 objek dengan posisi dan sikap berdiri yang berbeda
Universitas Sumatera Utara
51
e Terdeteksi 2 objek saat menghadap belakang
f Objek di samping kamera
Gambar 4.6. Screenshot Hasil Pendeteksian Ruangan D
Untuk lebih lengkapnya, dapat dilihat pada Tabel 4.5.
Tabel 4.5. Hasil Pengujian untuk Ruangan D
No. Detik ke-
Human_ on_image
True_ positive
False_ positive
Total_ detected
A B
1 21
1 1
1 100
100 2
23 3
3 3
100 100
3 25
3 2
2 66.66667
100 4
29 3
3 3
100 100
5 31
3 3
3 100
100 6
34 3
3 3
100 100
7 43
3 3
3 100
100
Universitas Sumatera Utara
52
Tabel 4.5. Hasil Pengujian untuk Ruangan D
8 47
3 3
1 4
100 75
9 48
3 3
2 5
100 60
10 52
3 3
3 100
100 11
54 3
3 3
100 100
12 56
3 2
1 3
66.66667 66.66667
13 58
3 2
2 66.66667
100 14
60 3
3 3
100 100
15 62
3 3
3 100
100 16
65 3
1 1
33.33333 100
17 68
3 2
2 66.66667
100 18
73 3
2 2
66.66667 100
19 75
3 2
1 3
66.66667 66.66667
20 77
3 3
1 4
100 75
21 78
3 3
3 100
100 22
80 3
3 3
100 100
23 82
3 3
3 100
100 24
83 3
3 3
100 100
25 84
3 3
3 100
100 26
86 3
2 2
66.66667 100
27 87
3 1
1 2
33.33333 50
28 90
3 3
3 100
100 29
92 3
2 2
66.66667 100
30 93
3 2
1 3
66.66667 66.66667
31 95
3 3
3 100
100 32
96 3
3 3
100 100
33 97
3 3
1 4
100 75
34 98
3 3
3 100
100 35
99 3
3 1
4 100
75
Dari pengujian yang dilakukan terhadap 35 file screenshot yang diambil dari video capture tempat yang terang dan sudut kamera 30
terhadap objek yang terdapat pada Tabel 4.5, didapatkan rata-rata akurasi pendeteksian sebagai berikut :
̅ = ∑
=
�ℎ � � � �
=
,
= .
̅ = ∑
=
�ℎ � � � �
=
Universitas Sumatera Utara
53 =
. Sehingga diperoleh yaitu :
�� � − � � � �
� = ̅ + ̅
=
. + .
= .
e. Pendeteksian dengan objek yang bukan manusia
Pada penelitian ini, penulis melakukan pengujian terhadap sistem jika ada objek “ayam” dalam citra. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 4.6 bagian
a dan b.
a Jarak ayam dengan kamera ± 3 meter
b Jarak ayam dengan kamera ± 5 meter
Gambar 4.7. Hasil Pengujian dengan Objek Ayam
Universitas Sumatera Utara
54 Dari hasil pengujian pada Ruangan A, B, C, dan D, maka diperoleh akurasi
pendeteksian sebagai berikut : �� � − � � �
� � =
�. + �. + �. + �.
=
. + .
+ . + .
= .
Universitas Sumatera Utara
BAB 5
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
