Kontrol Alat Elektronik Menggunakan Virt
Jurnal
Elektro
PENS
www.jurnalpa.eepis-its.edu
Teknik Telekomunikasi
Vol.1, No.1, 2014
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kontrol Alat Elektronik Menggunakan Virtual Keypad Dengan
Metode Deteksi Warna
Buyung Setyo Nugroho, Akuwan Saleh, Haryadi Amran Darwito
Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi
Departemen Teknik Elektro
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111
Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114
Email:sudar@te.student.pens.ac.id, akuwan@pens.ac.id, amran@pens.ac.id
Abstrak
Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat cepat serta meningkatnya sifat konsumtif manusia
akan adanya kebutuhan listrik rumahan tentu saja membuat para controlling developer semakin berusaha
mengembangkan aplikasi pengontrolan arus listrik yang efisien dan mudah untuk dijalankan. Pada penelitian ini
dibuat aplikasi pengontrolan alat elektronik menggunakan virtual keypad dengan deteksi warna sebagai cara
menjalankan pointer sistem. Kemudian pointer mmposisikan pada tombol virtual keypad dan mengatur alat
elektronik dengan memanfaatkan komunikasi antara PC dengan microcontroller. Untuk optimasi dalam
menelusuri pergerakan objek merah, digunakan metode optical flow. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan
bahwa aplikasi ini dapat berjalan dengan baik ketika jarak rata-rata kamera dengan objek sejauh 10-95 cm
dengan kondisi pencahayaan 70-2950 candela. Sementara itu, system mampu memberikan respon yang cepat
dalam pengaturan alat elektronik dengan kecepatan ± 1,24305 detik hingga 1,38695 detik.
Kata kunci: Pengontrolan, Pengolahan Citra, Alat Elektronik, Virtual Keypad, Deteksi Warna
1. Pendahuluan
Semakin majunya teknologi pada masa dewasa seperti ini, implementasi pengolahan citra digital tidak
hanya berkisar antara pengenalan karakter wajah, jari, serta pencocokan untuk keperluan valid tidaknya
data citra saja, Namun juga meliputi teknik pengontrolan. Hal ini dilandasi atas semakin banyak para
controlling developer berusaha meminimalisir peran hardware seperti joystick, mouse, keyboard dan lainlain untuk membuat aplikasi controller dengan tujuan untuk membantu pekerjaan manusia sehingga
menjadi lebih mudah, cepat dan efisien.
Selain itu, di era modern seperti ini, sifat konsumtif manusia akan kebutuhan seperti listrik semakin
meningkat khususnya dalam rumahan dimana hampir semua perabotan rumah tangga menggunakan energi
listrik. Namun hal tersebut tidak diikuti oleh kebijakan dan kedisiplinan konsumen energi listrik
terhadap penggunaan energi itu sendiri. Hal ini menyebabkan biaya listrik semakin membesar. Untuk
mengatasi masalah ini, dan demi meningkatkan kualitas serta efisiensi penggunaan energi listrik maka
diperlukan suatu alat yang dapat mengendalikan atau mengontrol konsumsi energi listrik secara otomatis.
Oleh karena itu, dalam proyek ini dibuat suatu aplikasi controller untuk mengaktifkan dan
menonaktifkan alat elektronik melalui inputan pada virtual keypad. Hal ini yang mendorong penulis untuk
mengembangkan aplikasi virtual keyboard menggunakan tracking arah gerakan telunjuk jari berbasis
webcam menggunakan metode optical flow untuk mendeteksi dan mentracking gerakan telunjuk jari
melalui pengolahan gambar yang diambil dari webcam.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
2. Metode
Dalam penelitian ini akan menggunakan beberapa langkah untuk mewujudkan aplikasi yang di
inginkan. Oleh karena itu di perlukan juga beberapa informasi seputar metode yang dipakai.
2.1 Pelabelan Citra
Pelabelan (labelling) merupakan algoritma untuk menemukan komponen terkoneksi dalam sebuah
citra dan menandainya. Pelabelan dilakukan pada citra yang memiliki banyak blob seperti pada citra
biner. Frame yang diolah adalah frame asli dan frame hasil segmentasi yang dalam tipe binary.
Contoh, suatu citra mengandung P blob yang akan ditandai dengan asumsi blob yang akan
ditandai bernilai 1 dan latar belakang bernilai 0. Pengecekan dimulai dari sisi kiri atas baris pertama
kemudian menuju ke kanan, pindah ke baris selanjutnya dan seterusnya. Pixel blob pertama yang dijumpai
diberi label 1, dan jika pixel selanjutnya yang berada di sebelah kanan mempunyai nilai intensitas
yang sama maka akan diberi label 1 juga dan begitu seterusnya.
Jika pixel selanjutnya pada baris ini ternyata bernilai 0 maka tidak akan diberi label karena
merupakan latar belakang dan pixel selanjutnya setelah latar belakang yang bernilai 0 akan diberi label 2
sebagai tanda blob kedua dan begitu seterusnya. Ketika pengecekan pindah ke baris selanjutnya maka pixel
yang terkoneksi dengan pixel yang telah diberi label sebelumnya akan diberi label yang sama,
sedangkan untuk pixel yang tidak terkoneksi pada pixel yang telah diberi label akan ditandai dengan
label baru sampai sejumlah P blob. Untuk pixel yang belum diberi label namun mempunyai dua
tetangga yang berbeda label maka pelabelan akan mengikuti label yang lebih kecil.[1]
Gambar 1. Proses Pelabelan Blob Per Baris
2.2 Optical Flow
Optical Flow adalah perkiraan gerakan suatu bagian dari sebuah citra berdasarkan turunan
intensitas cahayanya pada sebuah sekuen citra. Pada ruang 2D hal ini berarti seberapa jauh suatu piksel citra
berpindah diantara dua frame citra yang berurutan. Sedangkan pada ruang 3D hal ini berarti seberapa
jauh suatu volume piksel (voxel) berpindah pada dua volume yang berurutan. Perhitungan turunan
dilakukan berdasarkan perubahan intensitas cahaya pada kedua frame citra maupun volume. Perubahan
intensitas cahaya pada suatu bagian citra dapat disebabkan oleh gerakan yang dilakukan oleh obyek,
gerakan sumber cahaya, ataupun perubahan sudut pandang.[5]
2.3 Algoritma Lucas-Kanade
Algoritma Lucas-Kanade, pertama kali diajukan pada tahun 1981. Awalnya adalah sebuah usaha untuk
mencari teknik registrasi citra yang cepat dengan memanfaatkan gradient intensitas spasial. Pada
perkembangannya, algoritma ini kemudian menjadi salah satu algoritma optical flow yang penting.
Berbeda dengan algoritma Horn-Schunk yang bekerja berbasis pada keseluruhan citra, algoritma ini
bekerja berdasarkan pada informasi lokal yang diturunkan dari window kecil (patch) disekeliling titik yang
diperhitungkan. Kelemahan digunakan window lokal kecil pada algorima Lucas-Kanade adalah tidak
terdeteksinya gerakan-gerakan yang besar karena gerakan-gerakan tersebut jatuh diluar window.
Permasalahan ini kemudian dapat diatasi dengan mengimplementasikan penyelesaian dengan prinsip
piramida, yaitu pyramidal Lucas-Kanade. Prinsip ini merupakan penyelesaian berdasar iterasi dari level
detil citra paling rendah hingga level detil citra paling tinggi.[5]
2.4 Komunikasi Antar Komponen Sistem
PC
USB to
Serial
Microcontroller
Driver Relay
On/Off Electronics
Gambar 3. Blok diagram sistem komunikasi antara PC dengan microcontroller
Pada sistem ini terdapat mikrokontroller sebagai perangkat untuk membaca dan mengolah data yang
dikirim dari computer sebagai referensi untuk proses selanjutnya dalam mengatur driver relay.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Pengiriman data dari PC ke mikrokontroller ini menggunakan data karakter dimana tiap tombol keypad
mewakili nilai karakter yang berbeda-beda sesuai dengan perintah yang dilakukan pada mikrokontroller
untuk mengatur driver relay.
Pengiriman data digunakan komunikasi serial dimana apabila ada data yang dikirimkan ke
mikrokontroler maka data tersebut langsung diolah oleh mikrokontroler. Untuk mempermudah
pengolahan serta pengiriman data, maka data yang dikirimkan ke mikrokontroler hanya berupa satu
karakter button. Pada mikrokontroler, input data karakter yang diterima akan diolah kemudian
mikrokontroler akan mengatur driver relay berdasarkan data karakter yang diterimanya.
Gambar 4. Implementasi dari Blok Diagram Sistem Komunikasi Antar Komponen Sistem
3. Perancangan Sistem
Dari metode-metode yang telah ada maka akan dibuat sistem yang dapat membangun aplikasi yang
diingikan. Aplikasi yang dibuat terdiri dari beberapa tahapan seperti Gambar 4 Blok diagram sistem.
Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Langkah pertama yaitu pengambilan gambar dari objek oleh webcam external yang kemudian
diproses oleh laptop. Dari gambar-gambar tersebut akan dibentuk menjadi beberapa frame untuk proses
deteki gerakan dimana ia membandingkan nilai piksel awal dan pixel sebelumnya pada satuan waktu.
Setelah itu dilanjutkan dengan proses deteksi obyek dimana ini bertujuan untuk mendeteksi apakah ada
citra berupa benda berwarna merah atau tidak. Proses pendeteksian obyek ini berdasarkan warna yang
mana sebelumnya dilakukan proses konversi warna gambar dari RGB ke HSV untuk mendapatkan nilai
toleransi pada setiap dimensi warna HSV.
Nilai toleransi ini kemudian akan digunakan dalam proses threshold untuk memisahkan warna yang
dibutuhkan dan tidak dibutuhkan, sehingga obyek akan dapat terdeteksi. Kemudian dilakukan proses
pelabelan dengan menggunakan blob detection, yang merupakan suatu metode untuk mencari luas/titiktitik piksel pada suatu citra yang lebih terang maupun lebih gelap dari lingkungannya. Disini obyek
terdeteksi akan diberi label 1 dan background diberi label 0. Proses pelabelan ini digunakan sebagai acuan
untuk proses tracking object, yakni proses mencari dan mengikuti gerakan suatu obyek yang telah
ditentukan pada proses color detection . Tracking object diintegrasikan dengan gerakan pointer pada form
keypad. Pada tampilan monitor terdapat tampilan keypad yang nantinya akan digunakan sebagai acauan
perintah apa yang akan dipilih sesuai posisi obyek berada dimana pada salah satu tombol keypad tersebut.
Output proses ini berupa data karakter yang kemudian dijadikan sebagai input pada mikrokontroler.
Selanjutnya mikrokontroller akan mengenali dan memproses data tersebut sebagai acuan dalam
mengatur driver relay untuk mengalirkan atau memutus aliran listrik ke terminal sebagai fungsi
pengaktifan dan penonaktifan alat elektronik.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Proses Capture
Untuk pengaktifan webcam digunakan dengan ukuran 320x240 pixel. Ukuran ini dipilih karena
agar proses deteksi warna berjalan lebih cepat karena resolusi yang digunakan tidak terlalu besar dan
memori yang digunakan tidak cepat habis. Selain itu, kecepatan penangkapan frame gambar pada
ukuran ini masih cukup tinggi, sekitar 20 sampai 30 frame per detik (tergantung kamera dan komputer
yang digunakan). Webcam yang digunakan untuk pengambilan data pada penelitian ini adalah webcam
yang memiliki spesifikasi foto 8 megapixel.
Motion Detection
Teknik pendeteksian gerakan (motion detection) ini dilakukan untuk menganalisa vektor gerakan
dari obyek yang bergerak pada rekaman gambar menggunakan algoritma Optical Flow. Teknik
mendeteksi pergerakan yang digunakan adalah dengan membandingkan data pixel yang lalu dengan data
pixel saat ini pada satuan t waktu.
Deteksi Warna Merah
Untuk mencari nilai merah sebelumnya dilakukan proses pengkonversian model gambar asli
RGB menjadi model warna HSV. Hal ini bertujuan untuk menyederhanakan proses pemilihan
warna untuk mendeteksi adanya keberadaan objek merah.
Proses selanjutnya yaitu proses threshold . Dalam pelaksanaannya thresholding membutuhkan
suatu nilai yang digunakan sebagai nilai pembatas antara objek utama dengan latar belakang. Tujuan
proses threshold untuk memisahkan gambar yang diambil dengan latar belakang menggunakan
teknik Color Filtering pada warna-warna yang mendekati warna yang telah di tentukan.
Proses Pelabelan
Pelabelan (labelling) merupakan algoritma untuk menemukan komponen terkoneksi dalam sebuah
citra dan menandainya. Pelabelan dilakukan pada citra yang memiliki banyak blob seperti pada citra
biner. Misalnya, pada suatu citra dengan asumsi blob yang akan ditandai bernilai 1 dan latar belakang
bernilai 0. Pengecekan dimulai dari sisi kiri atas baris pertama kemudian menuju ke kanan, pindah ke
baris selanjutnya dan seterusnya. Pixel blob pertama yang dijumpai diberi label 1, dan jika pixel
selanjutnya yang berada di sebelah kanan mempunyai nilai intensitas yang sama maka akan diberi label
1 juga dan begitu seterusnya.
Jika pixel selanjutnya pada baris tersebut ternyata bernilai 0 maka tidak akan diberi label karena
merupakan latar belakang dan pixel selanjutnya setelah latar belakang yang bernilai 0 akan diberi label 2
sebagai tanda blob kedua dan begitu seterusnya.
Action Detection
Setelah obyek dengan warna merah terdeteksi dan pointer telah berada di salah satu tombol keypad,
maka jika user ingin menekan tombol tersebut disimulasikan dengan cara menempatkan posisi pointer
pada tombol yang diinginkan dalam waktu tertentu, dalam tugas akhir ini diatur waktu untuk proses
penekanan yaitu selama 1 detik. Hasilnya akan muncul sebuah kalimat pada textbox yang berada pada
form dan proses pengiriman data karakter menuju ke microcontroller.
4. Hasil Pengujian Dan Analisa
4.1 Pengujian Berdasarkan Kondisi Pencahayaan
Kondisi Pagi Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 6. Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Pagi Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 420 Candela, Luar Ruangan 1200 Candela)
Dari grafik diatas terlihat bahwa prosentase keberhasilan untuk kondisi dalam ruangan terjadi pada
sebelum penambahan optical flow hanya mencapai 77,25%, lebih rendah bila dibandingkan saat berada
diluar ruangan yaitu sebesar 84%. Optical flow juga mempengaruhi pendeteksian gerakan objek,
dimana untuk kondisi berada didalam ruangan setelah ditambahkannya optical flow, Prosentase yang
diperoleh meningkat hingga mencapai 81.75% cm. Sedangkan untuk kondisi luar ruangan setelah
ditambahkan optical flow, prosentase keberhasilan yang diperoleh meningkat hingga mencapai 90.5%
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Kondisi Siang Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 7. Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Siang Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 520 Candela, Luar Ruangan 2950 Ca ndela)
Dari gambar 7 tersebut terlihat bahwa, untuk kondisi sebelum penambahan optical flow, saat
didalam ruangan didapatkan nilai mencapai 86%. Sedangkan saat berada diluar ruangan didapatkan
nilai lebih tinggi sebesar 88,75%. Sedangkan pengaruh setelah ditambahkannya optical flow untuk
kondisi berada didalam ruangan, prosentase yang diperoleh meningkat hingga mencapai 88.75% cm.
Sedangkan untuk kondisi luar ruangan sendiri setelah ditambahkan optical flow, prosentase
keberhasilan yang diperoleh meningkat hingga mencapai 93.5%.
Kondisi Malam Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 8 Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Malam Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 400 Candela, Luar Ruangan 70 Candela)
Dari gambar 8 tersebut, terlihat untuk kondisi sebelum penambahan optical flow, saat didalam
ruangan didapatkan nilai mencapai 72.5%. Sedangkan saat berada diluar ruangan didapatkan nilai lebih
rendah sebesar 52,5%. Pengaruh setelah ditambahkannya optical flow untuk kondisi berada didalam
ruangan, prosentase yang diperoleh meningkat hingga mencapai 77.5% cm. Sedangkan untuk kondisi
luar ruangan sendiri setelah ditambahkan optical flow, prosentase keberhasilan yang diperoleh
meningkat hingga mencapai 68.75%.
4.2 Pengujian Berdasarkan Ukuran dan Jarak Pendeteksian Objek
Pengujian ini dilakukan pada malam hari pukul 23.00-23.45 WIB dengan kondisi pencahayaan
320 Candela, dimana pengujian dilakukan pada objek dengan ukuran berbagai ukuran yaitu 1 cm x 1
cm, 2cm x 2 cm, 3 cm x 3 cm, 4 cm x 4 cm, dan 5 cm x 5 cm. Hal ini dilakukan untuk mengetahui
kemampuan sistem sejauh mana ia mampu mendeteksi adanya objek dari ukuran kecil hingga besar.
Tabel 1. Pengujian Terhadap Objek Dengan Ukuran Berbeda-beda Dengan Intensitas Cahaya Sebesar 320 Candela
Jarak (cm)
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
Rata – Rata
1 cm x 1 cm
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
28.95%
2 cm x 2 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
44.74
Ukuran Objek
3 cm x 3 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
65.79
4 cm x 4 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
97.37
5 cm x 5 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Keterangan :
100%
50
0%
: Objek dapat terdeteksi dan pergerakan pointer stabil mengikuti pergerakan objek
: Objek dapat terdeteksi, namun pergerakan pointer tidak stabil
: Objek tidak dapat terdeteksi
Dari tabel tersebut terlihat bahwa pada objek dengan ukuran terkecil yaitu 1 cm x 1 cm hanya
mampu dideteksi oleh objek secara sempurna hanya sampai jarak 30 cm dengan prosentase rata-rata
sebesar 28,95%. Sedangkan pada objek terbesar yaitu 5 cm x 5 cm, objek dapat terdeteksi secara
sempurna hingga jarak 100 cm dengan prosentase rata-rata keberhasilan hingga 100%. Hal ini
membuktikan bahwa semakin besar ukuran objek yang akan dideteksi maka sistem semakin mampu
sistem mendeteksi objek tersebut dalam jarak jauh.
4.3 Pengujian Berdasarkan Sensitivitas Sistem Dalam Merespon Inputan Karakter
Pengujian ini dilakukan dengan cara menempatkan pointer pada tombol keypad lalu dilakukan
penekanan selama 5 detik kemudian melihat berapa kali sistem merespon adanya inputan karakter
dalam range waktu 5 detik tersebut berdasarkan karakter yang muncul di form. Hal ini dilakukan untuk
mengetahui tingkat sensitivitas sistem dalam merespon input penekanan pada virtual keypad.
Tabel 2. Pengujian Tingkat Sensitivitas Sistem Dalam Merespon Adanya Inputan Melalui Tombol Keypad Dalam
Range Waktu 5 detik Dengan Time Delay Waktu 1 Detik
10
15
20
25
Jarak ke – (cm)
30
35
40
45
50
55
1
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
2
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
3
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
4
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
6
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
7
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
8
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
9
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
*
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
0
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
#
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
Presentase Rata-Rata
0%
0%
0%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
Tombol Keypad
Dari tabel diatas, terlihat bahwa didapatkan nilai rata-rata sensitivitas yang memiliki nilai
sempurna 100% hanya saat jarak objek dengan kamera yaitu diatas 20 cm. Hal ini disebabkan karena
pada jarak 10-20 cm, pergerakan objek menjadi sangat sensitif karena pixel objek yang terdeteksi
semakin besar sehingga bila objek mengalami sedikit gerakan, maka pointer akan bergerak keluar dari
tombol keypad. Semakin dekat jarak objek dengan kamera, maka pergerakan pointer semakin sensitif.
4.4 Pengujian Komunikasi Serial Antara Microcontroller dengan Driver Relay
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan microcontroller dalam membaca data yang
masuk kemudian data tersebut diproses sebagai acuan dalam melakukan control pada driver relay.
Percobaan ini menggunakan media serial monitor di software arduino.
Alat di terminal 1 Lampu LED
Alat di terminal 2 Kipas Angin
Alat di terminal 3 Lampu Pijar
Alat di terminal 4 Charger Handphone
Tabel 3. Pengujian Keberhasilan Komunikasi Serial Antara Microcontroller Dengan Driver Relay
Data Karakter Input
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Perintah yang ditanamkan pada microcontroller
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 1
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 1
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 2
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 2
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 3
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 3
Mengaktifkan alat elektronik di semua terminal
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Menonaktifkan alat elektronik di semua terminal terminal
Hasil Eksekusi
Lampu LED ON
Lampu LED OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Semua alat ON
Charger Handphone ON
Charger Handphone OFF
Semua alat OFF
Dari tabel 3 terlihat bahwa hasil eksekusi yang Driver Relay lakukan sesuai dengan perintah yang
telah ditanamkan pada arduino dalam memproses adanya inputan karakter melalui serial monitor software
arduino. Sehingga dapat dikatakan bahwa arduino berhasil membaca data input dengan tepat dan
memprosesnya untuk pengaturan pada driver relay.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
4.5 Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian kali ini untuk mengetahui keberhasilan sistem yang telah dibuat, apakah telah sesuai dengan
yang diharapkan atau belum.
Tabel 4. Pengujian Secara Keseluruhan Sistem
Tombol virtual keypad yang ditekan
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Perintah yang ditanamkan pada sistem
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 1
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 1
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 2
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 2
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 3
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 3
Mengaktifkan alat elektronik di semua terminal
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Menonaktifkan alat elektronik di semua terminal terminal
Hasil Eksekusi
Lampu LED ON
Lampu LED OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Semua alat ON
Charger Handphone ON
Charger Handphone OFF
Semua alat OFF
Dari tabel 4 terlihat bahwa eksekusi yang dilakukan oleh sistem telah sesuai dengan masukan karakter
yang dilakukan melalui proses pendeteksian pointer pada tombol virtual keypad. Hal ini menunjukkan
bahwa sistem telah dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan.
4.6 Pengujian Kecepatan Respon Berdasarkan Penekanan Tombol Keypad Hingga Muncul Proses
Pengaturan Alat Elektronik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kecepatan respon sistem dalam melakukan proses
pengaturan alat elektronik. Waktu kecepatan yang diukur dalam pengujian ini yaitu sejak pointer berada
pada posisi tombol keypad hingga munculnya proses pengaturan alat elektronik. Delay timer yang
digunakan dalam proses penekanan tombol virtual keypad yaitu sebesar 1 detik.
Tabel 5. Pengujian Kecepatan Respon Sistem
Tombol Keypad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Pengujian ke – (satuan detik)
1
2
3
1.1
1.1
1.4
1.2
1.3
1.3
1.2
1.4
1.3
1.4
1.2
1.1
1.4
1.4
1.4
1.5
1.4
1.4
1.4
1.3
1.4
1.1
1.2
1.3
1.4
1.4
1.4
1.1
1.3
1.1
1.3
1.4
1.2
1.4
1.2
1.3
Kecepatan Rata-Rata Respon Sistem Tiap Tombol
Rata-Rata(detik)
4
1.1
1.2
1.5
1.3
1.4
1.2
1.5
1.4
1.2
1.4
1.4
1.3
5
1.5
1.1
1.3
1.5
1.5
1.5
1.3
1.1
1.4
1.3
1.4
1.3
1.24
1.22
1.34
1.3
1.42
1.4
1.38
1.22
1.36
1.24
1.36
1.3
1.315
Tabel 6. Perhitungan Nilai Standar Deviasi Dari Nilai Rata-rata Kecepatan Respon Sistem
Tombol Keypad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Kecepatan Tombol
Kecepatan Tombol – Kecepatan Rata-Rata
1.24
-0.075
1.22
-0.095
1.34
0.025
1.3
-0.015
1.42
0.105
1.4
0.085
1.38
0.065
1.22
-0.095
1.36
0.045
1.24
-0.075
1.36
0.045
1.3
-0.015
Nilai Varian (s2)
(Kecepatan Tombol – Kecepatan Rata-Rata)2
0.005625
0.009025
0.000625
0.000225
0.01105
0.007225
0.004225
0.009025
0.002025
0.005625
0.002025
0.000225
0.005175
Setelah didapatkan nilai varian, maka nilai standar deviasi dapat diperoleh dengan mencari nilai akar
dari nilai varian tersebut.
S=
=
= 0.07195
Dari hasil tersebut, maka dapat dikatakan bahwa kecepatan respon sistem dari pemasukan data
karakrer melalui virtual keypad hingga munculnya proses pengaturan alat elektronik yaitu sebesar ±
1,24305 detik hingga 1,38695 detik.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
5. Diskusi
Pada aplikasi control alat elektronik menggunakan virtual keypad ini memiliki kelebihan dalam hal
keakuratan pendeteksian obyek sesuai dengan range warna yang ditentukan dalam proses threshold,
kemampuan sistem dalam merespon adanya masukan serta kecepatan dalam mengatur alat elektronik.
adapun kekurangan pada aplikasi ini adalah pengaruh intensitas cahaya yang sangat mempengaruhi sistem
dalam mendeteksi obyek. Intensitas cahaya yang telalu terang maupun terlalu gelap tidak akan memberikan
hasil yang maksimal dalam proses pendeteksian obyek, sehingga diperlukan intensitas cahaya yang sedang
untuk mendeteksi obyek dengan maksimal dan didapatkan keakuratan pendeteksian obyek secara tepat serta
belum menggunakan koneksi wireless seperti bluetooth ynag tentunya membuat aplikasi ini semakin
fleksibel.
6. Kesimpulan
Apabila jarak objek dengan kamera terlalu dekat atau pun terlalu jauh, maka system akan mengalami
kesulitan dalam melakukan pendeteksian serta gerakan pointer akan menjadi tidak stabil dalam
mengikuti gerakan objek.
Jarak serta waktu yang optimum untuk pendeteksian obyek di dalam ruangan adalah saat siang hari
dengan jarak sejauh 10-85 cm dari kamera dengan intensitas cahaya sebesar ± 520 Candela.
Sedangkan untuk kondisi diluar ruangan, jarak serta waktu yang optimum untuk pendeteksian objek
yaitu saat siang hari dengan jarak sejauh 10-95 cm. Semakin jauh posisi obyek terhadap kamera, maka
pendeteksian akan semakin sulit.
Ukuran objek sangat menentukan berhasil tidaknya sistem dalam mendeteksi keberadaan objek.
Semakin besar ukuran objek, maka sistem jarak keberadaan objek yang mampu dideteksi oleh sistem
juga semakin jauh.
Jarak yang optimum untuk melakukan pendeteksian berdasarkan kesensitivitas system yaitu sejauh >
±20 cm. Kesensitivitas system dalam merespon adanya masukan bergantung pada jarak objek terhadap
kamera. Semakin dekat jarak objek terhadap kamera, semakin sensitif pergerakan pointer dalam
mengikuti gerakan objek.
System mampu menampilkan respon pengaturan alat elektronik setelah dilakukan penginputan lewat
keypad dengan kecepatan ± 1,24305 detik hingga 1,38695 detik. Kecepatan system dalam merespon
penginputan karakter tergantung dari stabil tidaknya pointer ketika posisinya berada pada tombol yang
dikehendaki.
Hasil pengujian banyak dipengaruhi oleh kondisi cahaya yang berbeda, dan jarak obyek terhadap
kamera sehingga menpengaruhi proses kinerja system.
7. Referensi
[1] Yuliana, Tracking Color Object Berbasis Webcam Untuk Aplikasi Virtual Keyboard Menggunakan
Metode Optical Flow, PENS, 2014.
[2] Octandila Sihotang, Kontrol Peralatan Elektronik Menggunakan Kode Tangan , PENS-ITS, 2012.
[3] Raditya Nugroho, Sistem Pendeteksian Jari telunjuk pada Game “Tic-Tac-Toe” Menggunakan Metode
Viola and Jones, Jurnal Teknologi Informasi PENS-ITS, 2012.
[4] Rizqa Puji Rahmawati, Sistem Deteksi Jenis Bunga Menggunakan Nilai HSV Dari Citra Mahkota Bunga ,
Universitas Stikubank, Semarang, 2013
[5] Jeky Ali Buyung, Desain dan Simulasi Sistem Dokumentasi Tugas Akhir Otomatis Menggunakan
Webcam Berbasis Image Processing dan K-nearest Neighbors, Proyek Akhir Institut Teknologi
Telkom, Bandung, 2011.
[6] Ubaidillah Umar, Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode
Optical Flow, Jurnal Elektro PENS-ITS, 2011
[7] Muhammad Nurfalah, Makalah Arduino & Raspberry PI Mikrokontroller , Fakultas Teknik Universitas
Tadulako, 2014.
[8] http://www.rangkaianelektronika.org/rangkaian-driver-relay.htm. (diakses pada tnggal 29 Juli 2014 pukul
15.20 WIB)
Elektro
PENS
www.jurnalpa.eepis-its.edu
Teknik Telekomunikasi
Vol.1, No.1, 2014
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kontrol Alat Elektronik Menggunakan Virtual Keypad Dengan
Metode Deteksi Warna
Buyung Setyo Nugroho, Akuwan Saleh, Haryadi Amran Darwito
Program Studi D4 Teknik Telekomunikasi
Departemen Teknik Elektro
Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
Kampus PENS, Jalan Raya ITS Sukolilo, Surabaya 60111
Tel: (031) 594 7280; Fax: (031) 594 6114
Email:sudar@te.student.pens.ac.id, akuwan@pens.ac.id, amran@pens.ac.id
Abstrak
Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat cepat serta meningkatnya sifat konsumtif manusia
akan adanya kebutuhan listrik rumahan tentu saja membuat para controlling developer semakin berusaha
mengembangkan aplikasi pengontrolan arus listrik yang efisien dan mudah untuk dijalankan. Pada penelitian ini
dibuat aplikasi pengontrolan alat elektronik menggunakan virtual keypad dengan deteksi warna sebagai cara
menjalankan pointer sistem. Kemudian pointer mmposisikan pada tombol virtual keypad dan mengatur alat
elektronik dengan memanfaatkan komunikasi antara PC dengan microcontroller. Untuk optimasi dalam
menelusuri pergerakan objek merah, digunakan metode optical flow. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan
bahwa aplikasi ini dapat berjalan dengan baik ketika jarak rata-rata kamera dengan objek sejauh 10-95 cm
dengan kondisi pencahayaan 70-2950 candela. Sementara itu, system mampu memberikan respon yang cepat
dalam pengaturan alat elektronik dengan kecepatan ± 1,24305 detik hingga 1,38695 detik.
Kata kunci: Pengontrolan, Pengolahan Citra, Alat Elektronik, Virtual Keypad, Deteksi Warna
1. Pendahuluan
Semakin majunya teknologi pada masa dewasa seperti ini, implementasi pengolahan citra digital tidak
hanya berkisar antara pengenalan karakter wajah, jari, serta pencocokan untuk keperluan valid tidaknya
data citra saja, Namun juga meliputi teknik pengontrolan. Hal ini dilandasi atas semakin banyak para
controlling developer berusaha meminimalisir peran hardware seperti joystick, mouse, keyboard dan lainlain untuk membuat aplikasi controller dengan tujuan untuk membantu pekerjaan manusia sehingga
menjadi lebih mudah, cepat dan efisien.
Selain itu, di era modern seperti ini, sifat konsumtif manusia akan kebutuhan seperti listrik semakin
meningkat khususnya dalam rumahan dimana hampir semua perabotan rumah tangga menggunakan energi
listrik. Namun hal tersebut tidak diikuti oleh kebijakan dan kedisiplinan konsumen energi listrik
terhadap penggunaan energi itu sendiri. Hal ini menyebabkan biaya listrik semakin membesar. Untuk
mengatasi masalah ini, dan demi meningkatkan kualitas serta efisiensi penggunaan energi listrik maka
diperlukan suatu alat yang dapat mengendalikan atau mengontrol konsumsi energi listrik secara otomatis.
Oleh karena itu, dalam proyek ini dibuat suatu aplikasi controller untuk mengaktifkan dan
menonaktifkan alat elektronik melalui inputan pada virtual keypad. Hal ini yang mendorong penulis untuk
mengembangkan aplikasi virtual keyboard menggunakan tracking arah gerakan telunjuk jari berbasis
webcam menggunakan metode optical flow untuk mendeteksi dan mentracking gerakan telunjuk jari
melalui pengolahan gambar yang diambil dari webcam.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
2. Metode
Dalam penelitian ini akan menggunakan beberapa langkah untuk mewujudkan aplikasi yang di
inginkan. Oleh karena itu di perlukan juga beberapa informasi seputar metode yang dipakai.
2.1 Pelabelan Citra
Pelabelan (labelling) merupakan algoritma untuk menemukan komponen terkoneksi dalam sebuah
citra dan menandainya. Pelabelan dilakukan pada citra yang memiliki banyak blob seperti pada citra
biner. Frame yang diolah adalah frame asli dan frame hasil segmentasi yang dalam tipe binary.
Contoh, suatu citra mengandung P blob yang akan ditandai dengan asumsi blob yang akan
ditandai bernilai 1 dan latar belakang bernilai 0. Pengecekan dimulai dari sisi kiri atas baris pertama
kemudian menuju ke kanan, pindah ke baris selanjutnya dan seterusnya. Pixel blob pertama yang dijumpai
diberi label 1, dan jika pixel selanjutnya yang berada di sebelah kanan mempunyai nilai intensitas
yang sama maka akan diberi label 1 juga dan begitu seterusnya.
Jika pixel selanjutnya pada baris ini ternyata bernilai 0 maka tidak akan diberi label karena
merupakan latar belakang dan pixel selanjutnya setelah latar belakang yang bernilai 0 akan diberi label 2
sebagai tanda blob kedua dan begitu seterusnya. Ketika pengecekan pindah ke baris selanjutnya maka pixel
yang terkoneksi dengan pixel yang telah diberi label sebelumnya akan diberi label yang sama,
sedangkan untuk pixel yang tidak terkoneksi pada pixel yang telah diberi label akan ditandai dengan
label baru sampai sejumlah P blob. Untuk pixel yang belum diberi label namun mempunyai dua
tetangga yang berbeda label maka pelabelan akan mengikuti label yang lebih kecil.[1]
Gambar 1. Proses Pelabelan Blob Per Baris
2.2 Optical Flow
Optical Flow adalah perkiraan gerakan suatu bagian dari sebuah citra berdasarkan turunan
intensitas cahayanya pada sebuah sekuen citra. Pada ruang 2D hal ini berarti seberapa jauh suatu piksel citra
berpindah diantara dua frame citra yang berurutan. Sedangkan pada ruang 3D hal ini berarti seberapa
jauh suatu volume piksel (voxel) berpindah pada dua volume yang berurutan. Perhitungan turunan
dilakukan berdasarkan perubahan intensitas cahaya pada kedua frame citra maupun volume. Perubahan
intensitas cahaya pada suatu bagian citra dapat disebabkan oleh gerakan yang dilakukan oleh obyek,
gerakan sumber cahaya, ataupun perubahan sudut pandang.[5]
2.3 Algoritma Lucas-Kanade
Algoritma Lucas-Kanade, pertama kali diajukan pada tahun 1981. Awalnya adalah sebuah usaha untuk
mencari teknik registrasi citra yang cepat dengan memanfaatkan gradient intensitas spasial. Pada
perkembangannya, algoritma ini kemudian menjadi salah satu algoritma optical flow yang penting.
Berbeda dengan algoritma Horn-Schunk yang bekerja berbasis pada keseluruhan citra, algoritma ini
bekerja berdasarkan pada informasi lokal yang diturunkan dari window kecil (patch) disekeliling titik yang
diperhitungkan. Kelemahan digunakan window lokal kecil pada algorima Lucas-Kanade adalah tidak
terdeteksinya gerakan-gerakan yang besar karena gerakan-gerakan tersebut jatuh diluar window.
Permasalahan ini kemudian dapat diatasi dengan mengimplementasikan penyelesaian dengan prinsip
piramida, yaitu pyramidal Lucas-Kanade. Prinsip ini merupakan penyelesaian berdasar iterasi dari level
detil citra paling rendah hingga level detil citra paling tinggi.[5]
2.4 Komunikasi Antar Komponen Sistem
PC
USB to
Serial
Microcontroller
Driver Relay
On/Off Electronics
Gambar 3. Blok diagram sistem komunikasi antara PC dengan microcontroller
Pada sistem ini terdapat mikrokontroller sebagai perangkat untuk membaca dan mengolah data yang
dikirim dari computer sebagai referensi untuk proses selanjutnya dalam mengatur driver relay.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Pengiriman data dari PC ke mikrokontroller ini menggunakan data karakter dimana tiap tombol keypad
mewakili nilai karakter yang berbeda-beda sesuai dengan perintah yang dilakukan pada mikrokontroller
untuk mengatur driver relay.
Pengiriman data digunakan komunikasi serial dimana apabila ada data yang dikirimkan ke
mikrokontroler maka data tersebut langsung diolah oleh mikrokontroler. Untuk mempermudah
pengolahan serta pengiriman data, maka data yang dikirimkan ke mikrokontroler hanya berupa satu
karakter button. Pada mikrokontroler, input data karakter yang diterima akan diolah kemudian
mikrokontroler akan mengatur driver relay berdasarkan data karakter yang diterimanya.
Gambar 4. Implementasi dari Blok Diagram Sistem Komunikasi Antar Komponen Sistem
3. Perancangan Sistem
Dari metode-metode yang telah ada maka akan dibuat sistem yang dapat membangun aplikasi yang
diingikan. Aplikasi yang dibuat terdiri dari beberapa tahapan seperti Gambar 4 Blok diagram sistem.
Gambar 5. Blok Diagram Sistem
Langkah pertama yaitu pengambilan gambar dari objek oleh webcam external yang kemudian
diproses oleh laptop. Dari gambar-gambar tersebut akan dibentuk menjadi beberapa frame untuk proses
deteki gerakan dimana ia membandingkan nilai piksel awal dan pixel sebelumnya pada satuan waktu.
Setelah itu dilanjutkan dengan proses deteksi obyek dimana ini bertujuan untuk mendeteksi apakah ada
citra berupa benda berwarna merah atau tidak. Proses pendeteksian obyek ini berdasarkan warna yang
mana sebelumnya dilakukan proses konversi warna gambar dari RGB ke HSV untuk mendapatkan nilai
toleransi pada setiap dimensi warna HSV.
Nilai toleransi ini kemudian akan digunakan dalam proses threshold untuk memisahkan warna yang
dibutuhkan dan tidak dibutuhkan, sehingga obyek akan dapat terdeteksi. Kemudian dilakukan proses
pelabelan dengan menggunakan blob detection, yang merupakan suatu metode untuk mencari luas/titiktitik piksel pada suatu citra yang lebih terang maupun lebih gelap dari lingkungannya. Disini obyek
terdeteksi akan diberi label 1 dan background diberi label 0. Proses pelabelan ini digunakan sebagai acuan
untuk proses tracking object, yakni proses mencari dan mengikuti gerakan suatu obyek yang telah
ditentukan pada proses color detection . Tracking object diintegrasikan dengan gerakan pointer pada form
keypad. Pada tampilan monitor terdapat tampilan keypad yang nantinya akan digunakan sebagai acauan
perintah apa yang akan dipilih sesuai posisi obyek berada dimana pada salah satu tombol keypad tersebut.
Output proses ini berupa data karakter yang kemudian dijadikan sebagai input pada mikrokontroler.
Selanjutnya mikrokontroller akan mengenali dan memproses data tersebut sebagai acuan dalam
mengatur driver relay untuk mengalirkan atau memutus aliran listrik ke terminal sebagai fungsi
pengaktifan dan penonaktifan alat elektronik.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Proses Capture
Untuk pengaktifan webcam digunakan dengan ukuran 320x240 pixel. Ukuran ini dipilih karena
agar proses deteksi warna berjalan lebih cepat karena resolusi yang digunakan tidak terlalu besar dan
memori yang digunakan tidak cepat habis. Selain itu, kecepatan penangkapan frame gambar pada
ukuran ini masih cukup tinggi, sekitar 20 sampai 30 frame per detik (tergantung kamera dan komputer
yang digunakan). Webcam yang digunakan untuk pengambilan data pada penelitian ini adalah webcam
yang memiliki spesifikasi foto 8 megapixel.
Motion Detection
Teknik pendeteksian gerakan (motion detection) ini dilakukan untuk menganalisa vektor gerakan
dari obyek yang bergerak pada rekaman gambar menggunakan algoritma Optical Flow. Teknik
mendeteksi pergerakan yang digunakan adalah dengan membandingkan data pixel yang lalu dengan data
pixel saat ini pada satuan t waktu.
Deteksi Warna Merah
Untuk mencari nilai merah sebelumnya dilakukan proses pengkonversian model gambar asli
RGB menjadi model warna HSV. Hal ini bertujuan untuk menyederhanakan proses pemilihan
warna untuk mendeteksi adanya keberadaan objek merah.
Proses selanjutnya yaitu proses threshold . Dalam pelaksanaannya thresholding membutuhkan
suatu nilai yang digunakan sebagai nilai pembatas antara objek utama dengan latar belakang. Tujuan
proses threshold untuk memisahkan gambar yang diambil dengan latar belakang menggunakan
teknik Color Filtering pada warna-warna yang mendekati warna yang telah di tentukan.
Proses Pelabelan
Pelabelan (labelling) merupakan algoritma untuk menemukan komponen terkoneksi dalam sebuah
citra dan menandainya. Pelabelan dilakukan pada citra yang memiliki banyak blob seperti pada citra
biner. Misalnya, pada suatu citra dengan asumsi blob yang akan ditandai bernilai 1 dan latar belakang
bernilai 0. Pengecekan dimulai dari sisi kiri atas baris pertama kemudian menuju ke kanan, pindah ke
baris selanjutnya dan seterusnya. Pixel blob pertama yang dijumpai diberi label 1, dan jika pixel
selanjutnya yang berada di sebelah kanan mempunyai nilai intensitas yang sama maka akan diberi label
1 juga dan begitu seterusnya.
Jika pixel selanjutnya pada baris tersebut ternyata bernilai 0 maka tidak akan diberi label karena
merupakan latar belakang dan pixel selanjutnya setelah latar belakang yang bernilai 0 akan diberi label 2
sebagai tanda blob kedua dan begitu seterusnya.
Action Detection
Setelah obyek dengan warna merah terdeteksi dan pointer telah berada di salah satu tombol keypad,
maka jika user ingin menekan tombol tersebut disimulasikan dengan cara menempatkan posisi pointer
pada tombol yang diinginkan dalam waktu tertentu, dalam tugas akhir ini diatur waktu untuk proses
penekanan yaitu selama 1 detik. Hasilnya akan muncul sebuah kalimat pada textbox yang berada pada
form dan proses pengiriman data karakter menuju ke microcontroller.
4. Hasil Pengujian Dan Analisa
4.1 Pengujian Berdasarkan Kondisi Pencahayaan
Kondisi Pagi Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 6. Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Pagi Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 420 Candela, Luar Ruangan 1200 Candela)
Dari grafik diatas terlihat bahwa prosentase keberhasilan untuk kondisi dalam ruangan terjadi pada
sebelum penambahan optical flow hanya mencapai 77,25%, lebih rendah bila dibandingkan saat berada
diluar ruangan yaitu sebesar 84%. Optical flow juga mempengaruhi pendeteksian gerakan objek,
dimana untuk kondisi berada didalam ruangan setelah ditambahkannya optical flow, Prosentase yang
diperoleh meningkat hingga mencapai 81.75% cm. Sedangkan untuk kondisi luar ruangan setelah
ditambahkan optical flow, prosentase keberhasilan yang diperoleh meningkat hingga mencapai 90.5%
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Kondisi Siang Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 7. Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Siang Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 520 Candela, Luar Ruangan 2950 Ca ndela)
Dari gambar 7 tersebut terlihat bahwa, untuk kondisi sebelum penambahan optical flow, saat
didalam ruangan didapatkan nilai mencapai 86%. Sedangkan saat berada diluar ruangan didapatkan
nilai lebih tinggi sebesar 88,75%. Sedangkan pengaruh setelah ditambahkannya optical flow untuk
kondisi berada didalam ruangan, prosentase yang diperoleh meningkat hingga mencapai 88.75% cm.
Sedangkan untuk kondisi luar ruangan sendiri setelah ditambahkan optical flow, prosentase
keberhasilan yang diperoleh meningkat hingga mencapai 93.5%.
Kondisi Malam Hari, Didalam Ruangan dan Diluar Ruangan
Gambar 8 Grafik Perbandingan Pengujian Berdasarkan Jarak dan Intensitas Cahaya di Malam Hari Secara
Keseluruhan (Intensitas Cahaya: Dalam Ruangan 400 Candela, Luar Ruangan 70 Candela)
Dari gambar 8 tersebut, terlihat untuk kondisi sebelum penambahan optical flow, saat didalam
ruangan didapatkan nilai mencapai 72.5%. Sedangkan saat berada diluar ruangan didapatkan nilai lebih
rendah sebesar 52,5%. Pengaruh setelah ditambahkannya optical flow untuk kondisi berada didalam
ruangan, prosentase yang diperoleh meningkat hingga mencapai 77.5% cm. Sedangkan untuk kondisi
luar ruangan sendiri setelah ditambahkan optical flow, prosentase keberhasilan yang diperoleh
meningkat hingga mencapai 68.75%.
4.2 Pengujian Berdasarkan Ukuran dan Jarak Pendeteksian Objek
Pengujian ini dilakukan pada malam hari pukul 23.00-23.45 WIB dengan kondisi pencahayaan
320 Candela, dimana pengujian dilakukan pada objek dengan ukuran berbagai ukuran yaitu 1 cm x 1
cm, 2cm x 2 cm, 3 cm x 3 cm, 4 cm x 4 cm, dan 5 cm x 5 cm. Hal ini dilakukan untuk mengetahui
kemampuan sistem sejauh mana ia mampu mendeteksi adanya objek dari ukuran kecil hingga besar.
Tabel 1. Pengujian Terhadap Objek Dengan Ukuran Berbeda-beda Dengan Intensitas Cahaya Sebesar 320 Candela
Jarak (cm)
10
15
20
25
30
35
40
45
50
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
Rata – Rata
1 cm x 1 cm
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
28.95%
2 cm x 2 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
44.74
Ukuran Objek
3 cm x 3 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
0%
0%
0%
0%
0%
65.79
4 cm x 4 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
50%
0%
97.37
5 cm x 5 cm
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
Keterangan :
100%
50
0%
: Objek dapat terdeteksi dan pergerakan pointer stabil mengikuti pergerakan objek
: Objek dapat terdeteksi, namun pergerakan pointer tidak stabil
: Objek tidak dapat terdeteksi
Dari tabel tersebut terlihat bahwa pada objek dengan ukuran terkecil yaitu 1 cm x 1 cm hanya
mampu dideteksi oleh objek secara sempurna hanya sampai jarak 30 cm dengan prosentase rata-rata
sebesar 28,95%. Sedangkan pada objek terbesar yaitu 5 cm x 5 cm, objek dapat terdeteksi secara
sempurna hingga jarak 100 cm dengan prosentase rata-rata keberhasilan hingga 100%. Hal ini
membuktikan bahwa semakin besar ukuran objek yang akan dideteksi maka sistem semakin mampu
sistem mendeteksi objek tersebut dalam jarak jauh.
4.3 Pengujian Berdasarkan Sensitivitas Sistem Dalam Merespon Inputan Karakter
Pengujian ini dilakukan dengan cara menempatkan pointer pada tombol keypad lalu dilakukan
penekanan selama 5 detik kemudian melihat berapa kali sistem merespon adanya inputan karakter
dalam range waktu 5 detik tersebut berdasarkan karakter yang muncul di form. Hal ini dilakukan untuk
mengetahui tingkat sensitivitas sistem dalam merespon input penekanan pada virtual keypad.
Tabel 2. Pengujian Tingkat Sensitivitas Sistem Dalam Merespon Adanya Inputan Melalui Tombol Keypad Dalam
Range Waktu 5 detik Dengan Time Delay Waktu 1 Detik
10
15
20
25
Jarak ke – (cm)
30
35
40
45
50
55
1
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
2
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
3
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
4
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
6
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
7
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
8
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
9
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
*
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
0
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
#
4x
4x
4x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
5x
Presentase Rata-Rata
0%
0%
0%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
100%
Tombol Keypad
Dari tabel diatas, terlihat bahwa didapatkan nilai rata-rata sensitivitas yang memiliki nilai
sempurna 100% hanya saat jarak objek dengan kamera yaitu diatas 20 cm. Hal ini disebabkan karena
pada jarak 10-20 cm, pergerakan objek menjadi sangat sensitif karena pixel objek yang terdeteksi
semakin besar sehingga bila objek mengalami sedikit gerakan, maka pointer akan bergerak keluar dari
tombol keypad. Semakin dekat jarak objek dengan kamera, maka pergerakan pointer semakin sensitif.
4.4 Pengujian Komunikasi Serial Antara Microcontroller dengan Driver Relay
Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui keberhasilan microcontroller dalam membaca data yang
masuk kemudian data tersebut diproses sebagai acuan dalam melakukan control pada driver relay.
Percobaan ini menggunakan media serial monitor di software arduino.
Alat di terminal 1 Lampu LED
Alat di terminal 2 Kipas Angin
Alat di terminal 3 Lampu Pijar
Alat di terminal 4 Charger Handphone
Tabel 3. Pengujian Keberhasilan Komunikasi Serial Antara Microcontroller Dengan Driver Relay
Data Karakter Input
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Perintah yang ditanamkan pada microcontroller
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 1
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 1
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 2
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 2
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 3
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 3
Mengaktifkan alat elektronik di semua terminal
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Menonaktifkan alat elektronik di semua terminal terminal
Hasil Eksekusi
Lampu LED ON
Lampu LED OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Semua alat ON
Charger Handphone ON
Charger Handphone OFF
Semua alat OFF
Dari tabel 3 terlihat bahwa hasil eksekusi yang Driver Relay lakukan sesuai dengan perintah yang
telah ditanamkan pada arduino dalam memproses adanya inputan karakter melalui serial monitor software
arduino. Sehingga dapat dikatakan bahwa arduino berhasil membaca data input dengan tepat dan
memprosesnya untuk pengaturan pada driver relay.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
4.5 Pengujian Keseluruhan Sistem
Pengujian kali ini untuk mengetahui keberhasilan sistem yang telah dibuat, apakah telah sesuai dengan
yang diharapkan atau belum.
Tabel 4. Pengujian Secara Keseluruhan Sistem
Tombol virtual keypad yang ditekan
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Perintah yang ditanamkan pada sistem
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 1
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 1
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 2
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 2
Tak ada perintah yang dilakukan
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 3
Menonaktifkan alat elektronik di terminal 3
Mengaktifkan alat elektronik di semua terminal
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Mengaktifkan alat elektronik di terminal 4
Menonaktifkan alat elektronik di semua terminal terminal
Hasil Eksekusi
Lampu LED ON
Lampu LED OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Tidak ada
Lampu Pijar ON
Lampu Pijar OFF
Semua alat ON
Charger Handphone ON
Charger Handphone OFF
Semua alat OFF
Dari tabel 4 terlihat bahwa eksekusi yang dilakukan oleh sistem telah sesuai dengan masukan karakter
yang dilakukan melalui proses pendeteksian pointer pada tombol virtual keypad. Hal ini menunjukkan
bahwa sistem telah dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan.
4.6 Pengujian Kecepatan Respon Berdasarkan Penekanan Tombol Keypad Hingga Muncul Proses
Pengaturan Alat Elektronik
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kecepatan respon sistem dalam melakukan proses
pengaturan alat elektronik. Waktu kecepatan yang diukur dalam pengujian ini yaitu sejak pointer berada
pada posisi tombol keypad hingga munculnya proses pengaturan alat elektronik. Delay timer yang
digunakan dalam proses penekanan tombol virtual keypad yaitu sebesar 1 detik.
Tabel 5. Pengujian Kecepatan Respon Sistem
Tombol Keypad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Pengujian ke – (satuan detik)
1
2
3
1.1
1.1
1.4
1.2
1.3
1.3
1.2
1.4
1.3
1.4
1.2
1.1
1.4
1.4
1.4
1.5
1.4
1.4
1.4
1.3
1.4
1.1
1.2
1.3
1.4
1.4
1.4
1.1
1.3
1.1
1.3
1.4
1.2
1.4
1.2
1.3
Kecepatan Rata-Rata Respon Sistem Tiap Tombol
Rata-Rata(detik)
4
1.1
1.2
1.5
1.3
1.4
1.2
1.5
1.4
1.2
1.4
1.4
1.3
5
1.5
1.1
1.3
1.5
1.5
1.5
1.3
1.1
1.4
1.3
1.4
1.3
1.24
1.22
1.34
1.3
1.42
1.4
1.38
1.22
1.36
1.24
1.36
1.3
1.315
Tabel 6. Perhitungan Nilai Standar Deviasi Dari Nilai Rata-rata Kecepatan Respon Sistem
Tombol Keypad
1
2
3
4
5
6
7
8
9
*
0
#
Kecepatan Tombol
Kecepatan Tombol – Kecepatan Rata-Rata
1.24
-0.075
1.22
-0.095
1.34
0.025
1.3
-0.015
1.42
0.105
1.4
0.085
1.38
0.065
1.22
-0.095
1.36
0.045
1.24
-0.075
1.36
0.045
1.3
-0.015
Nilai Varian (s2)
(Kecepatan Tombol – Kecepatan Rata-Rata)2
0.005625
0.009025
0.000625
0.000225
0.01105
0.007225
0.004225
0.009025
0.002025
0.005625
0.002025
0.000225
0.005175
Setelah didapatkan nilai varian, maka nilai standar deviasi dapat diperoleh dengan mencari nilai akar
dari nilai varian tersebut.
S=
=
= 0.07195
Dari hasil tersebut, maka dapat dikatakan bahwa kecepatan respon sistem dari pemasukan data
karakrer melalui virtual keypad hingga munculnya proses pengaturan alat elektronik yaitu sebesar ±
1,24305 detik hingga 1,38695 detik.
Jurnal Elektro PENS, Teknik Elektronika, Vol.1, No.1, (2015)
5. Diskusi
Pada aplikasi control alat elektronik menggunakan virtual keypad ini memiliki kelebihan dalam hal
keakuratan pendeteksian obyek sesuai dengan range warna yang ditentukan dalam proses threshold,
kemampuan sistem dalam merespon adanya masukan serta kecepatan dalam mengatur alat elektronik.
adapun kekurangan pada aplikasi ini adalah pengaruh intensitas cahaya yang sangat mempengaruhi sistem
dalam mendeteksi obyek. Intensitas cahaya yang telalu terang maupun terlalu gelap tidak akan memberikan
hasil yang maksimal dalam proses pendeteksian obyek, sehingga diperlukan intensitas cahaya yang sedang
untuk mendeteksi obyek dengan maksimal dan didapatkan keakuratan pendeteksian obyek secara tepat serta
belum menggunakan koneksi wireless seperti bluetooth ynag tentunya membuat aplikasi ini semakin
fleksibel.
6. Kesimpulan
Apabila jarak objek dengan kamera terlalu dekat atau pun terlalu jauh, maka system akan mengalami
kesulitan dalam melakukan pendeteksian serta gerakan pointer akan menjadi tidak stabil dalam
mengikuti gerakan objek.
Jarak serta waktu yang optimum untuk pendeteksian obyek di dalam ruangan adalah saat siang hari
dengan jarak sejauh 10-85 cm dari kamera dengan intensitas cahaya sebesar ± 520 Candela.
Sedangkan untuk kondisi diluar ruangan, jarak serta waktu yang optimum untuk pendeteksian objek
yaitu saat siang hari dengan jarak sejauh 10-95 cm. Semakin jauh posisi obyek terhadap kamera, maka
pendeteksian akan semakin sulit.
Ukuran objek sangat menentukan berhasil tidaknya sistem dalam mendeteksi keberadaan objek.
Semakin besar ukuran objek, maka sistem jarak keberadaan objek yang mampu dideteksi oleh sistem
juga semakin jauh.
Jarak yang optimum untuk melakukan pendeteksian berdasarkan kesensitivitas system yaitu sejauh >
±20 cm. Kesensitivitas system dalam merespon adanya masukan bergantung pada jarak objek terhadap
kamera. Semakin dekat jarak objek terhadap kamera, semakin sensitif pergerakan pointer dalam
mengikuti gerakan objek.
System mampu menampilkan respon pengaturan alat elektronik setelah dilakukan penginputan lewat
keypad dengan kecepatan ± 1,24305 detik hingga 1,38695 detik. Kecepatan system dalam merespon
penginputan karakter tergantung dari stabil tidaknya pointer ketika posisinya berada pada tombol yang
dikehendaki.
Hasil pengujian banyak dipengaruhi oleh kondisi cahaya yang berbeda, dan jarak obyek terhadap
kamera sehingga menpengaruhi proses kinerja system.
7. Referensi
[1] Yuliana, Tracking Color Object Berbasis Webcam Untuk Aplikasi Virtual Keyboard Menggunakan
Metode Optical Flow, PENS, 2014.
[2] Octandila Sihotang, Kontrol Peralatan Elektronik Menggunakan Kode Tangan , PENS-ITS, 2012.
[3] Raditya Nugroho, Sistem Pendeteksian Jari telunjuk pada Game “Tic-Tac-Toe” Menggunakan Metode
Viola and Jones, Jurnal Teknologi Informasi PENS-ITS, 2012.
[4] Rizqa Puji Rahmawati, Sistem Deteksi Jenis Bunga Menggunakan Nilai HSV Dari Citra Mahkota Bunga ,
Universitas Stikubank, Semarang, 2013
[5] Jeky Ali Buyung, Desain dan Simulasi Sistem Dokumentasi Tugas Akhir Otomatis Menggunakan
Webcam Berbasis Image Processing dan K-nearest Neighbors, Proyek Akhir Institut Teknologi
Telkom, Bandung, 2011.
[6] Ubaidillah Umar, Tracking Arah Gerakan Telunjuk Jari Berbasis Webcam Menggunakan Metode
Optical Flow, Jurnal Elektro PENS-ITS, 2011
[7] Muhammad Nurfalah, Makalah Arduino & Raspberry PI Mikrokontroller , Fakultas Teknik Universitas
Tadulako, 2014.
[8] http://www.rangkaianelektronika.org/rangkaian-driver-relay.htm. (diakses pada tnggal 29 Juli 2014 pukul
15.20 WIB)