BAB V PEMBAHASAN UMUM Penelitian ini pada prinsipnya bertujuan untuk menghasilkan sebuah metode dan algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan posisi tiga dimensi dari obyek pertanian, yaitu jeruk lemon. Untuk mencapai tujuan tersebut maka penelitian ini dibagi menjadi tiga bagian yang satu dengan lainnya terkait erat. Buah jeruk lemon yang dijadikan obyek panen untuk dideteksi sistem ini ditentukan buah dengan ketuaan berusia 120 hsbm. Hal ini dilakukan sesuai hasil studi lapang pada beberapa petani dan koperasi pengumpul jeruk lemon yang menginformasikan bahwa buah jeruk lemon usia 120 hsbm. banyak digunakan untuk memenuhi kebutuhan industri jus, pewangi, sabun, dan produk lain. Pada bagian pertama, penelitian ini menitikberatkan pada pengembangan algoritma yang bertujuan untuk
mengeliminasi latar belakang tanaman jeruk
lemon. Sedang pada bagian ke dua, penelitian ini bertujuan untuk melakukan kalibrasi sensor kamera. Kalibrasi dilakukan dengan tujuan agar dapat menghasilkan formula untuk mendeteksi jarak obyek dari sensor kamera. Bagian kedua dilanjutkan dengan validasi formula tersebut sehingga dihasilkan rumus baku penentuan posisi tiga dimensi obyek. Sedang bagian akhir dari penelitian ini adalah menerapkan dan menguji formula penentuan posisi tiga dimensi untuk obyek buah jeruk lemon pada tanamannya. Dari hasil penelitian bagian pertama, didapa t bahwa parameter warna R dan G dapat digunakan untuk mengeliminasi daun (termasuk daun yang telah kering) dan tangkai tanaman jeruk lemon. Selain itu, meskipun tidak digunakan untuk thresholding, parameter I juga memilliki kecenderungan dapat digunakan untuk mengeliminasi daun, tangkai, dan latarnya. Hal ini terlihat dari plot grafis pada Gambar 19 yang menunjukkan perbedaan yang signifikan antara intensitas (I) pada daun, tangkai, dan latarnya terhadap buah jeruk lemon, meskipun pada beberapa bagian terlihat adanya saling tumpang tindih (overlap). Sebagai tambahan untuk menampilkan buah jeruk lemon juga digunakan kombinasi indeks 2r -0.5g-b. Dengan ditambahkan indeks ini sebagai nilai ambang, maka citra biner hasil thresholding menunjukkan hasil yang sedikit lebih
138
baik. Artinya parameter ini berpengaruh untuk menghilangkan daun, tangkai, serta daun kering tanaman jeruk lemon. Makna dari penelitian ini adalah dari hasil yang didapat terlihat bahwa warna dari buah jeruk lemon didominasi oleh kombinasi sinyal warna merah (R) dan hijau (G). Ini adalah hal yang logis karena secara prinsip warna kuning terbentuk dari warna merah dan hijau dengan komposisi tertentu. Sedangkan daun, daun kering, latar gelap, dan tangkai, struktur warna pembentuknya tidak melibatkan sinyal warna merah (R) dan hijau (G) secara masif, sehingga terdapat perbedaan yang signifikan antara buah jeruk lemon yang berwarna kuning dengan latarnya. Untuk mengeliminasi citra bunga lemon yang berwarna putih perlu dilakukan analisis terhadap data RGB. Warna putih merupakan warna yang terbentuk akibat intensitas yang tinggi dari ketiga warna pokok RGB. Dari hasil pengamatan data sebaran nilai RGB untuk citra bunga lemon dan obyek lain yang berwarna putih, diketahui bahwa sebesar 91.2 % dari 250 titik data tersebut sinyal warna merah (R ), hijau (G), dan biru (B) jatuh pada nilai yang sama tingginya yaitu 248. Hal ini merupakan dasar untuk menentukan parameter yang digunakan untuk menghilangkan citra bunga lemon dan latar lain yang berwarna putih, yaitu dengan menggunakan parameter (R=G dan G=B dan R = 248). Hasil percobaan menunjukkan bahwa parameter ini dapat mengeliminasi bunga lemon dan latar lain yang berwarna putih. Sebagai tambahan untuk lebih mempertajam hasil citra biner jeruk lemon juga digunakan kombinasi indeks (2r -0.5g-b ≥ 0.15 dan 2r-0.5g-b ≤ 0.55). Hasil percobaan menunjukkan bahwa parameter ini dapat menghilangkan sisa noise yang masih ada. Dari hasil penelitian pada bagian kedua memperlihatkan bahwa kalibrasi terhadap sensor kamera dapat dilakukan dan data yang dihasilkan cukup konsisten. Pengolahan data menghasilkan nilai konstanta d = 390 pixel dapat digunakan secara umum untuk sembarang pergeseran kamera mulai 3 hingga 12 cm dan pergeseran kamera tertentu sebesar 3, 6, 8, 10, dan 12 cm. Nilai konstanta d ini ditentukan dengan melihat data rata-rata kalibrasi pada beberapa pergeseran
139
kamera yang memiliki kecendrungan ke nilai tersebut dan diimbangi dengan hasil uji coba terhadap nilai tersebut. Karena sistem deteksi ini dikembangkan untuk digunakan manipulator robot pemanen yang memiliki jangkauan maksimum 55.7 cm. Dan dengan asumsi bahwa pengembangan sistem pemanenan di masa yang akan datang bisa menambah endeffector dari manipulator ini menjadi lebih panjang dari 55.7 cm, maka kalibrasi ditetapkan pada kisaran jarak 30 cm hingga 72 cm. Hasil dari penelitian ini didapat rumus baku yang dapat digunakan untuk perhitungan posisi tiga dimensi obyek jeruk lemon. Rumus untuk menentukan posisi tiga dimensi arah sumbu z, yaitu dari titik pusat sensor kamera ke titik pusat obyek secara lateral dapat menggunakan formula D =
390 . L , dengan L adalah ( xi 2 − xi1 )
besar pergeseran kamera. Sedang untuk menghitung posisi tiga dimensi obyek dari titik pusat sensor kamera ke titik pusat obyek dalam arah sumbu x, didapat formula x0 =
xi . D , dengan xi jarak jarak antara titik pusat sensor kamera pada 390
posisi akhir ke titik pusat citra obyek dalam arah sumbu x. Untuk menghitung posisi tiga dimensi obyek dari titik pusat sensor kamera ke titik pusat obyek dalam arah sumbu x, didapat formula y0 =
yi . D , dengan yi jarak antara titik pusat 390
sensor kamera pada posisi akhir ke titik pusat citra obyek dalam arah sumbu y. Hasil validasi terhadap formula perhitungan jarak ini menunjukkan error rata-rata untuk pergeseran kamera 3, 6, 8, 10, dan 12 cm sebesar 0.23 cm. Error ini dapat diterima untuk pemanenan buah jeruk lemon dengan manipulator robot. Sedangkan error yang diakibatkan pergeseran 1 pixel pada validasi adalah 1.21 cm. Terlihat semakin besar pergeseran kamera, maka err or yang terjadi akibat pergeseran 1 pixel juga semakin kecil. Hasil penelitian pada bagian ketiga telah berhasil menerapkan penentuan posisi tiga dimensi obyek jeruk lemon pada tanamannya yang mendasarkan pada penelitian bagian pertama dan kedua. Pada bagian ini uji dan evaluasi dilakukan untuk menghasilkan sebuah rekomendasi metode dan teknik yang dapat digunakan untuk menentukan posisi tiga dimensi obyek buah jeruk lemon pada tanamannya.
140
Hasil perhitungan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya secara random untuk sembarang pergeseran kamera menunjukkan bahwa error rata-ratanya adalah (? z, ? x, ? y) cm = (0.65, 0.56, 0.44) cm. Error yang terjadi dapat juga disebabkan kesalahan perhitungan akibat cahaya yang tidak stabil sehingga antara citra rekaman pertama dan kedua tidak simetris. Selain itu error juga dapat diakibatkan dari kurang telitinya pengukuran langsung yang dilakukan, namun secara umum hal ini masih sesuai dengan skenario yang dikembangkan dalam penelitian ini. Untuk uji penentua n posisi tiga dimensi dengan pergeseran kamera 3, 6, 8, 10, dan 12 cm, terdapat beberapa posisi yang tidak dapat dideteksi kamera. Hal ini diakibatkan karena obyek buah jeruk lemon tersebut tidak terlihat oleh sensor kamera. Untuk kondisi ini maka yang perlu dilakukan oleh robot pengguna sistem deteksi ini adalah mengubah posisi pengambilan citranya dengan cara menjauh dari obyek jeruk lemon sehingga cakupannya menjadi lebih luas. Hasil uji perhitungan posisi tiga dimensi buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan pada posisi tertentu dengan menggunakan pergeseran kamera sebesar 3, 6, 8, 10, dan 12 cm menunjukkan error rata -ratanya masingmasing (? z, ? x, ? y) cm = {( 1.13, 0.21, 0.20), ( 0.83, 0.20, 0.18), ( 0.84, 0.21, 0.2), ( 0.87, 0.19, 0.21), dan ( 0.73, 0.19, 0.20)} cm. Error yang terjadi dapat juga disebabkan ketidakstabilan sumber cahaya yang digunakan dan kurang telitinya pengukuran langsung yang dilakukan, namun hal ini masih dapat diterima untuk pemanenan buah jeruk lemon pada tanamannya. Hasil uji perhitungan jarak dari titik pusat sensor kamera ke titik tengah bagian depan buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan secara random dengan menggunakan sembarang (n cm) pergeseran kamera memiliki akurasi rata-rata 98.45%. Akurasi ini masih dapat diterima untuk pemanenan buah jeruk lemon pada tanamannya dengan manipulator robot. Hasil uji perhitungan jarak dari titik tengah bagian depan sensor kamera ke titik tengah bagian depan buah jeruk lemon pada tanamannya yang diletakkan pada posisi tertentu dengan menggunakan pergeseran kamera sebesar 3, 6, 8, 10, dan 12 cm memiliki akurasi rata-rata 98.10%. Akurasi ini masih dapat diterima untuk pemanenan buah jeruk lemon pada tanamannya dengan manipulator robot.
141
Sistem deteksi yang dikembangka n masih dipengaruhi perubahan intensitas cahaya, hal ini dikarenakan sensor kamera yang digunakan tidak menggunakan filter cahaya. Sehingga dalam penelitian ini cahaya dikondisikan dalam kondisi stabil, namun hal ini masih sesuai dengan prinsip perekaman di luar ruang. Karena pada dasarnya meskipun di luar ruangan kondisi cahaya bervariasi, namun sebenarnya citra yang direkam kamera dalam keadaan pencahayaan stabil, hal ini dimungkinkan karena sebelum masuk ke sensor citra, cahaya dari luar telah disaring dengan filter cahaya untuk menetralisir dan menstabilkan intensitas cahaya yang tidak dikehendaki. Untuk perancangan jari penggenggam (end effector) manipulator robot pemanen buah jeruk lemon pada tanamannya, perlu mempertimbangkan dan memperhitungkan error dan akurasi sistem deteksi yang dihasilkan dari penelitian ini. Sehingga rancangan end effector yang dihasilkan dapat diterapkan
pada
manipulator robot untuk memanen buah jeruk lemon pada tanamannya. Dari hasil pengembangan sistem deteksi untuk jeruk lemon ini maka didapat algoritma utama dalam bentuk kode semu (pseudocode) sebagai berikut :
Mulai Masukkan nilai pergeseran kamera L For i=1 to 2 { // pengambilan citra stereo (2 kali) Rekam(i) // sensor kamera merekam ke i ModulBinerisasi() ModulHitungtitiktengah() } 390 . L ; D= ( xi 2 − xi1 ) xi = xi (2)-128 ; yi = yi (2)-96 ; x .D y .D x0 = i ; y0 = i ; 390 390 Cetak “Posisi tiga dimensi obyek (z, x, y )=”, D, xo, yo
Selesai ModulBinerisasi() Mulai Jika (R=G dan G=B dan R>=248 dan 2r-0.5g-b ≥ 0.15 dan 2r -0.5g-b ≤ 0.55) maka Tampilkan pixel dalam warna hitam (latar); selain itu jika (R>200 dan G>180 dan 2r -0.5g-b ≥ 0.15 dan 2r -0.5g-b ≤ 0.55) maka Tampilkan pixel dalam warna putih (lemon ); Selain itu
142
Tampilkan pixel dalam warna hitam (latar); Selesai ModulHitungtitiktengah() Mulai Untuk citra putih saja Jlhpixel=xi=yi=0 For x=1 to 255 For y=1 to 192 if (x,y)= 200 ‘ sembarang nilai dg asumsi citra biner berwarna putih { jlhpixel=jlhpixel+1; xn=xn+x ; yn=yn+y; } xi(i)= xi /jlhpixel; yi(i) = yi / jlhpixel Selesai
143
