PENGEMBANGAN OTOMASI SISTEM PENGHITUNG VOLUME KAYU BALOK STUDI KASUS PABRIK KAYU. Oleh :

PROYEK AKHIR

PENGEMBANGAN OTOMASI SISTEM PENGHITUNG VOLUME KAYU BALOK STUDI KASUS PABRIK KAYU

Oleh : Jeffri Yudistira NRP. 7107040055

Dosen Pembimbing : Edi Satriyanto, S.Si, M.Si NIP . 197009281995011001 Eru Puspita, S.T , M.Kom NIP . 196912311995011001 Dr. Rusminto Tjatur W, S.T NIP . 196604231989031001

JURUSAN TEKNIK ELEKTRONIKA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2011 i

PROYEK AKHIR PENGEMBANGAN OTOMASI SISTEM PENGHITUNG VOLUME KAYU BALOK STUDI KASUS PABRIK KAYU

Jeffri Yudistira NRP. 7107040055

Dosen Pembimbing : Edi Satriyanto, S.Si, Msi NIP . 197009281995011001 Eru Puspita, ST , Mkom NIP . 196912311995011001 Dr. Rusminto Tjatur W, ST NIP . 196604231989031001

JURUSAN TEKNIK ELEKTRONIKA POLITEKNIK ELEKTRONIKA NEGERI SURABAYA INSTITUTE TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURBAYA 2011

PENGEMBANGAN OTOMASI SISTEM PENGHITUNG VOLUME KAYU BALOK STUDI KASUS PABRIK KAYU Oleh : Jeffri Yudistira NRP. 7107040055 Proyek akhir ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh Sarjana Sains Terapan (SST) Periode Wisuda Maret 2012 di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Disetujui dan Disahkan pada Tanggal 28 Oktober 2011 Oleh Tim Penguji Tugas Akhir:

Dosen Pembimbing:

1. Hary Oktavianto, S.T, M.Sc. NIP . 197610012002121001

1. Edi Satriyanto, S.Si, M.Si NIP . 197009281995011001

2. Ir. Rika Rokhana, M.T. NIP . 196909051998022001

2. Eru Puspita, S.T,M.Kom. NIP . 196912311995011001

3. Dr.Zainal Arief, S.T, M.T. 3. Dr. Rusminto Tjatur W,S.T. NIP . 196701281990031002 NIP . 196604231989031001 Mengetahui Ketua Jurusan Teknik Elektronika

Ir. Rika Rokhana, MT. NIP. 196909051998022001

ABSTRAK Pada setiap pabrik kayu, ketepatan volume dan ukuran sangat di perhatikan. Kayu yang berbeda ukuran tentunya akan menghasilkan tipe penjualan kayu yang berbeda. Pada tugas akhir ini akan di rancang sebuah otomasi pengembangan sistem penghitung yang mampu mendapatkan volume dari setiap balok kayu tersebut. Tentunya volume ini di dapatkan apabila telah di ketahui berapakah jumlah panjang, lebar, dan tingginya. Untuk mengetahui besaran panjang dan lebar balok kayu akan di gunakan sebuah kamera webcam dengan cara menghitung hasil pixel yang tertangkap pada kamera dan di buatlah perbandingan untuk kalibrasi. Sedangkan untuk mengetahui tinggi kayu akan di gunakan sebuah rotary encoder dengan cara mencari kecepatan balok kayu di atas konveyor dan di dapatkan kecepatan dan jarak tempuh kayu ketika melewati rotary encoder sehingga di dapatkanlah besaran tinggi nya. Setelah di dapatkan panjang, lebar, dan tinggi balok kayu, akan terdapat program perkalian yang digunakan untuk mendapatkan hasil volume nya. Volume balok kayu ini akan tersimpan otomatis pada sebuah data base. Kata kunci : konveyor, rotary encoder, database

i

ABSTRACT In every wood factory, precision volume and size are all concerned. Different wood size will certainly produce a different type of wood sales. In this final project will be in design automation development of a computing system that is able to get the volume of the wooden beams. Of course, we will get this volume if we know the amount of length, width, and height. To find out the length and width scale of wood beam will be used a webcam camera by calculating the pixels that are captured on camera and making comparison for calibration. As for the informed and high-timber will be used a rotary encoder with a way to find the speed of the wood beam above the conveyor and in getting the speed an mileage logs as it passes through the rotary encoder so that the high magnitude get it. After getting the length, width, and depth of the beam of wood, there will be a multiplication program is used to obtain the result of volume. The volume of wood will be stored automatically in a database. Keywords: conveyor, rotary encoder, database.

ii

KATA PENGANTAR Assalamu’alaikum WR.B. Alhamdulillah saya panjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT atas rahmat dan hidayah-Nya hingga selesainya kegiatan proyek akhir ini dengan judul: “PENGEMBANGAN OTOMASI SISTEM PENGHITUNG VOLUME KAYU BALOK STUDI KASUS BALOK KAYU” Proyek akhir ini disusun sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Terapan (SST) di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya (ITS). Penulis menyadari bahwa didalam pembuatan buku proyek akhir ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh sebab itu penulis sangat mengharapkan segala kritik dan saran yang bersifat membangun dari semua pihak. Penulis berharap agar buku ini dapat memberiikan sumbangan yang berarti dan semoga dapat memberikan manfaat bagi para mahasiswa Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS-ITS) pada khususnya serta dapat memberikan nilai lebih bagi para pembaca pada umumnya. Akhir kata, segala kritik dan saran sangat saya harapkan untuk pengembangan proyek akhir selanjutnya. Wassalamualaikum WR.WB.

Surabaya, 28 Oktober 2011

Penulis

iii

UCAPAN TERIMA KASIH Dengan penuh rasa syukur kehadirat Allah SWT dan tanpa menghilangkan rasa hormat yang mendalam, saya selaku penyusun dan penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada pihak-pihak yang telah membantu demi terselesaikannya proyek akhir ini. Untuk itu saya ucapkan terima kasih kepada : 1.

Ayahanda dan Ibunda yang selalu mendukung, memotivasi, dan mendoakan saya setiap waktu. 2. Bapak Dr. Ir. Dadet Pramadihanto, M.Eng selaku direktur PENS-ITS. 3. Ibu Ir. Rika Rokhana, M.T. selaku ketua jurusan Teknik Elektronika PENS-ITS. 4. Bapak Edi Satriyanto, S.Si, M.Si , Bapak Eru Puspita, S.T,M.Kom. , dan Bapak Dr. Rusminto Tjatur W,S.T. selaku dosen pembimbing proyek akhir yang sangat membantu kelancaran pelaksanaan proyek akhir ini. 5. Bapak selaku dosen penguji Proyek Akhir 6. Seluruh Bapak dan Ibu dosen yang telah membimbing dan membekali ilmu kepada saya selama menempuh pendidikan di kampus PENS-ITS. 7. Adik adik di Lab Pantri, teman teman di Lab Elka Dasar, dan Lab Elka Medika yang selalu membantu memberikan pencerahan maupun dukungan kepada saya. 8. Teman teman D4 Elka B yang telah memberikan dukungan dan saran untuk proyek akhir ini serta kenangan selama 4 tahun belajar di PENS-ITS 9. Ulil, Umar, dan kawan kawan setia lainya yang selalu membantu dan menemani saya. 10. Bayek selaku teman cangkrukan yang selalu mendukung saya selama penyelesaian proyek akhir ini. 11. Dan pujaaan hati saya Niaji Purnamasari yang selalu membantu dan mendukung saya.

Semoga Allah SWT senantiasa memberikan perlindungan, rahmat, hidayah dan taufiq-Nya kepada kita semua, Amin.

iv

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PENGESAHAN ABSTRAK ............................................................................................... i ABSTRACT ............................................................................................ ii KATA PENGANTAR ............................................................................ iii UCAPAN TERIMA KASIH .................................................................. iv DAFTAR ISI ........................................................................................... v DAFTAR GAMBAR .............................................................................. vii DAFTAR TABEL ................................................................................... viii BAB I. PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG ........................................................................ 1.2 TUJUAN ............................................................................................ 1.3 PERUMUSAN MASALAH ............................................................... 1.4 BATASAN MASALAH ..................................................................... 1.5 METODOLOGI.................................................................................. 1.6 SISTEMATIKA PEMBAHASAN .....................................................

1 1 1 2 2 3

BAB II. TEORI PENUNJANG 2.1 Ukuran dan Istilah Kayu ..................................................................... 2.2 Pengenalan Jenis Kayu ....................................................................... 2.3 Pengertian Pengolahan Citra............................................................... 2.3.1 Akuisisi Citra Digital ........................................... 2.3.2 Representasi Citra Digital .................................... 2.3.3 Pixel ..................................................................... 2.3.4 Resolusi Citra ...................................................... 2.3.5 Pemodelan Citra .................................................. 2.4 Ciri Suatu Gambar .............................................................................. 2.4.1 Warna .................................................................. 2.4.2 Bentuk ................................................................. 2.4.3 Tekstur ................................................................. 2.5 Pengantar Pewarnaan (Warna RGB dan Greyscale)........................... 2.5.1 Warna RGB ......................................................... 2.5.2 Warna Tingkat Keabuan (Greyscale) .................. 2.5.3 Thresholding ........................................................ 2.5.4 Integral Proyeksi ..................................................

5 8 13 15 16 17 18 19 21 21 21 21 22 22 24 25 27

v

2.6. Interface video dari kamera ............................................................... 2.7. Pemrograman API menggunakan VFW (avicap32.dll) ..................... 2.8. Penggunaan bahasa pemrograman ..................................................... 2.8.1 Visual Basic ......................................................... 2.8.2 IDE Visual Basic ................................................. 2.8.3 Variabel ............................................................... 2.8.4 Operator ............................................................... 2.8.5 Kontrol Program .................................................. 2.9. Mikrokontroller ................................................................................. 2.9.1. Interface infra merah .......................................... 2.9.2. Motor .................................................................. 2.9.3. Interface Serial....................................................

28 28 30 30 31 35 36 38 41 42 43 44

BAB III. PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM 3.1. Desain Perencanaan Alat ................................................................... 3.2. Kamera (Webcam) Sebagai Sensor ................................................... 3.3. Pengolahan Citra............................................................................... 3.4. Rotary Encoder .................................................................................. 3.5. Sensor ................................................................................................ 3.6 Mikrokontroller .................................................................................. 3.7. Interface Serial ...................................................................................

48 50 51 54 54 57 58

BAB IV. PENGUJIAN DAN ANALISA 4.1. Pengujian Mikrokontroller................................................................. 4.2. Pengujian Sensor Photo Dioda .......................................................... 4.3. Pengujian Kamera Webcam .............................................................. 4.4. Pengujian Rotary Encoder ................................................................. 4.5. Pengujian Alat Keseluruhan .............................................................. 4.6. Analisa ...............................................................................................

59 61 62 72 73 80

BAB V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan ......................................................................................... 81 5.2 Saran ................................................................................................... 81 DAFTAR PUSTAKA ............................................................................. 83 BIODATA PENULIS

vi

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1. Kayu Balok ............................................................ Gambar 2.2. Ukuran Jadi Komponen ......................................... Gambar 2.3. Pencitraan Digital .................................................. Gambar 2.4. Digitalisasi Spasial ................................................. Gambar 2.5. data matriks dua dimensi ....................................... Gambar 2.6. Koordinat Citra ...................................................... Gambar 2.7. Ruang Warna ......................................................... Gambar 2.8. Komponen RGB .................................................... Gambar 2.9. Contoh grayscale.................................................... Gambar 2.10. Contoh thresholding ............................................. Gambar 2.11. Ilustrasi integral proyeksi ..................................... Gambar 2.12. Diagram Blok Video Capture .............................. Gambar 2.13. Blok diagram sistem buffer Windows API .......... Gambar 2.14. IDE Visual Basic dengan jendela-jendela ............ Gambar 2.15 Toolbox Visual Basic............................................ Gambar 2.16. Port pada Atmega16............................................. Gambar 2.17. LED infra merah .................................................. Gambar 2.18. Foto Transistor ..................................................... Gambar 2.19. Rangkaian ON/OFF motor DC ............................ Gambar 2.20. Port DB9 .............................................................. Gambar 3.1 Blok Diagram.......................................................... Gambar 3.2 Konveyor ................................................................ Gambar 3.3 konveyor jadi .......................................................... Gambar 3.4 motor dengan gearbox ............................................ Gambar 3.5. Prolink PCC3220 ................................................... Gambar 3.6 Hasil Scanning kayu ............................................... Gambar 3.7 Rangkaian Sensor Photo diode ............................... Gambar 3.8 Rangkaian komparator ............................................ Gambar 3.9 LM 324 ................................................................... Gambar 3.10 Inframerah............................................................. Gambar 3.11 Rangkaian ATmega16 .......................................... Gambar 3.12 Minimum Sistem................................................... Gambar 3.13 Rangkaian interface serial 232 .............................. Gambar 3.14 RS232 ...................................................................

vii

7 7 15 16 17 19 22 23 25 27 28 28 30 32 33 42 43 43 44 45 47 48 49 50 51 53 54 55 55 56 57 57 58 58

DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Contoh-contoh warna dalam hexadecimal .................. Tabel 2.2 OperatorAritmatika ..................................................... Tabel 2.3 Operator Pembanding ................................................. Tabel 2.4 Operator Logika.......................................................... Tabel 4.1 Data permukaan kayu pada malam hari ...................... Tabel 4.2 Data permukaan kayu pada pagi hari .......................... Tabel 4.3 Data permukaan kayu pada siang hari ........................ Tabel 4.4 Data permukaan kayu pada sore hari .......................... Tabel 4.5 Data pengukuran pada kayu A .................................... Tabel 4.6 Data pengukuran pada kayu B .................................... Tabel 4.7 Data pengukuran pada kayu C .................................... Tabel 4.8 Data pixel kamera percobaan pertama ........................ Tabel 4.9 Data pixel kamrea percobaan kedua ........................... Tabel 4.10 Data pixel kamrea percobaan ketiga ......................... Tabel 4.11 Data luas permukaan kayu percobaan pertama ......... Tabel 4.12 Data luas permukaan kayu percobaan kedua ............ Tabel 4.13 Data luas permukaan kayu percobaan ketiga ............ Tabel 4.14 Data konstanta rotary encoder .................................. Tabel 4.15 Data panjang kayu percobaan pertama ..................... Tabel 4.16 Data panjang kayu percobaan kedua ........................ Tabel 4.17 Data panjang kayu percobaan ketiga ........................ Tabel 4.18 Data volume kayu percobaan pertama ...................... Tabel 4.19 Data volume kayu percobaan kedua ......................... Tabel 4.20 Data volume kayu percobaan ketiga .........................

viii

24 37 37 38 68 69 70 71 73 74 74 75 75 75 76 76 76 77 77 78 78 78 79 79

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Di saat teknologi yang semakin maju semakin dibutuhkan sebuah kecerdasan otomasi di dalam sebuah pabrik. Mulai dari kecepatan, ketelitian, dan ketepatan inilah yang menjadi sebuah inspirasi terciptanya sebuah perangkat elektronik pada industri. Banyak tugas dari seorang karyawan atau pekerja pabrik yang masih menyelesaikan tugasnya secara manual. Sehingga terjadi banyak kesalahan dalam perhitungan yang disebabkan oleh human error. Hal ini karena manusia yang memiliki batas batas kemampuan dalam bekerja dan pasti memiliki peluang terjadinya kesalahan didalamnya. Seperti pada contoh sebuah pabrik kayu yang pasti membutuhkan penyortiran yang berfungsi untuk menyeleksi ukuran pada setiap balok kayu. Apabila dikerjakan dengan sistem manual atau tenaga manusia maka hasilnya akan menjadi kurang tepat. 1.2 TUJUAN Tujuan dari proyek akhir ini adalah merancang sebuah sistem yang mampu mendeteksi ukuran panjang, lebar, dan tinggi balok kayu menggunakan kamera webcam dan rotary encoder. 1.3 PERUMUSAN MASALAH •

• •

Bagaimana sebuah webcam dapat menangkap alas permukaan pada kayu balok dan membuat algoritma konversi pixel ke centi meter sehingga dapat diketahui luas permuakaan alas kayu Bagaimana cara menghitung pulsa yang ditimbulkan oleh rotary encoder sehingga diperoleh panjang balok kayu. Bagaimana sebuah balok kayu bisa berada tepat di tengah kamera webcam, sehingga kayu dapat di capture.

1

1.4 BATASAN MASALAH Asumsi balok kayu adalah berbentuk lurus, padat, tidak berlubang, dan sejenis Asumsi ukuran Maksimal dan Minimal balok kayu ditentukan. Peletakan balok kayu harus tepat berada di tengah kamera webcam. 1.5 METODOLOGI Perencanaan dan pembuatan proyek akhir ini memerlukan langkah-langkah penyelesaian sebagai berikut:

•

•

•

•

Studi Literature Pada tahap ini dilakukan upaya mempelajari visual basic. Rotary encoder, camera webcam, mikrokontroller, kumunikasi serial RS323, dan database. Perancangan Sistem Pada tahap ini akan dilakukan perancangan program visual basic untuk camera webcam, mikrokontroller dan database Pembuatan Sistem Pada tahap ini yang akan dilakukan adalah membuat program visual basic untuk camera webcam, mikrokontroller, dan database Uji Coba Sistem Pada tahap ini dilakukan uji coba program dengan mengintegrasikan sistem antara hardware dan software untuk mengetahui hasil dari program yang telah dibuat serta melakukan perbaikan apabila terjadi kesalahan pada program.

2

•

Analisa Hasil Program Pada tahap terakhir ini dilakukan analisa terhadap hasil program visual basic yang didapat serta mengambil suatu kesimpulan dari hasil uji coba tersebut.

1.6 SISTEMATIKA PEMBAHASAN Sistematika pembahasan dalam buku ini sebagai berikut: Bab I : Pendahuluan Bab ini berisikan dasar-dasar pembahasan dari proyek akhir yaitu tentang latar belakang, tujuan, batasan masalah, metodologi, dan sistematika pembahasan Bab II : Teori Penunjang Bab ini berisikan tentang dasar-dasar teori yang digunakan dalam pembuatan proyek akhir yaitu : visual basic, Rotary encoder, camera webcam, mikrokontroller, komunikasi serial RS323, dan database. Bab III : Perencanaan dan Pembuatan Bab ini menjelaskan tentang tahapan-tahapan dalam merancang dan tata cara pembuatan perangkat lunak, dalam hal ini berupa algoritma desain software Bab IV : Pengujian dan Analisa Bab ini berisikan tentang langkah-langkah dalam pengukuran atau pengujian software, dan memberikan analisa terhadap hasil yang dicapai Bab V : Penutup Bab ini berisikan tentang kesimpulan dari hasil pengujian software dan kemungkinankemungkinan berupa saran untuk pengembangan selanjutnya

3

DAFTAR PUSTAKA Pada bagian ini berisi tentang referensi-referensi yang telah dipakai oleh penulis sebagai acuan dan penunjang serta parameter yang mendukung penyelesaian proyek akhir ini baik secara praktis maupun teoritis.

4

BAB II TEORI PENUNJANG 2.1.Ukuran Dan Istilah Kayu Kayu bangunan adalah kayu olahan yang diperoleh dengan jalan mengkonversikan kayu bulat menjadi kayu berbentuk balok, papan atau bentuk -bentuk yang sesuai dengan tujuan penggunanya. Toleransi ukuran panjang kayu ditetapkan berdasarkan ukuran nominal 100 mm dan toleransi ukuran tebal dan lebar kayu ditetapkan 0-15 mm dari ukuran nomilan. Ketentuan kadar air kayu adalah ukuran kayu gergajian dalam keadaan kering udara, maksimum 23%, kecuali untuk kusen daun pintu, daun jendela, jelusi dan elemen lainnya mempunyai kadar air maksimum 20%. Harga kayu terkait dengan volume (kubik=m3). 1m3 berasal dari 1m x 1m x 1m, atau setara 100cm x 100cm x 100cm = 1.000.000cm3. Standar Panjang kayu yang lazim adalah 4m (400cm). walaupun dalam kenyataannya produsen/penjualan, menipu pembeli dengan panjang kayu yang semakin menyusut (3,6m sampai dengan 3,8m). Pedagang menentukan jumlah batang kayu per m3 berdasarkan asumsi panjang kayu 4m. Kaso 4x6 (yang artinya ukuran penampang/besarnya kayu 4cm x 6cm), dalam 1m3 terdiri dari (1.000.000 dibagi 400 dibagi 4 dibagi 6), yaitu 104 batang. Seharusnya bila pedagang kayu mengatakan 1m3 terdiri dari 104 batang 4x6, arti seharusnya adalah terdiri dari 104 batang kayu dengan penampang 4cm x 6cm dengan panjang tiam kayu 4m. akhir akhir ini penipuan penyusutan kayu mulai dilakukan pada ukuran penampang (besarnya kayu). Kaso 4x6, pada kenyataanya hanya 3x5 bahkan kurang. Argumentasi, bahwa hal tersebut akibat pengaruh mata gergaji, tidak bisa di terima. Apapun proses produksi pasti memiliki aspek gross (kotor) dan net (bersih). Reng Kayu untuk dudukan genteng - Reng 2x3, 1m3=416 batang - Reng 3x4, 1m3=208 batang Kaso untuk plafon, bekisting ngecor dan kegunaan lain

5

-

Kaso 4x6, 1m3=104 batang Kaso 5x7, 1m3=71 batang

Balok untuk kuda kuda atap, kusen dan kegunaan lain - Balok 5x10, 1m3=50 batang - Balok 6x12, 1m3=34 batang - Balok 8x15, 1m3=20 batang

Papan untuk lisplang, bekisting ngecor, furniture dan kegunaan lain - Papan 2x10 - Papan 2x20 - Papan 3x20 - Papan 3x30 Menentukan ukuran kayu gergajian Hal yang sangat penting diketahui sebelum menentukan ukuran tebal dan lebar kayu gergajian adalah ukuran komponen jadi yang kita butuhkan. Di dalam daftar bahan dan ukuran terdapat detail ukuran komponen. Karena harus melalui beberapa proses standar di produksi maka ukuran kayu gergajian harus diberikan ekstra untuk limbah. Menentukan ukuran kayu gergajian tersebut harus memperhatikan beberapa hal penting agar ukuran lebih (spelling) tidak berlebihan ataupun terlalu kecil yang mana hal tersebut akan beresiko terhadap kualitas barang dan efisiensi produksi. Hal yang pertama kali harus diketahui adalah sifat dan jenis kayu. Kayu yang lebih keras akan membuat mesin bekerja lebih berat. Selain itu sifat serat kayu yang berkelok kelok akan membuat kayu lebih ‘elastis’. Pada ukuran komponen kita tidak bisa menentukan spelling ukuran dengan perhitungan prosentase. Komponen yang kecil akan membutuhkan spelling lebih besar (%) daripada komponen dengan ukuran lebih besar.

6

Gambar 2.1 Kayu Balok

Gambar 2.2 Ukuran Jadi Komponen Lokasi komponen pada furniture penting sekali dalam hubungannya efisiensi penggunaan bahan baku. Semakin baik kita mengenal lokasi komponen dan bagian permukaan mana yang lebih penting akan membantu menentukan ketebalan spelling yang lebih baik. Ada dikenal istilah dalam furniture dilihat dari sisi prioritas. Untuk permukaan furniture yang memberikan efek estetika dibutuhkan kualitas permukaan kayu yang paling baik. Besar kecilnya spelling sebenarnya sebagai upaya pencegahan apabila terjadi kesalahan proses. Apabila semua lini proses benar-benar berjalan sesuai yang diharapkan maka spelling sekecil mungkin akan bias diraih. Oleh karena itu apabila kita mengetahui jenis finishing yang akan digunakan sangat membantu sekali. Jenis finishing lebih gelap besar kemungkinan cukup dengan pemberian ukuran spelling lebih kecil. Beberapa proses yang penting dan sangat membutuhkan ukuran spelling membutuhkan rata-rata 2-5 mm pada satu sisi

7

permukaan kayu. Ukuran ini untuk proses penggergajian, penyerutan dan pengamplasan. Untuk papan lebar yang direncanakan dibelah dalam beberapa ukuran harus diperhitungkan pula spelling ukuran untuk gergajian belah. Ukuran ini antara 1-2 mm pada satu sisi permukaan kayu. Contoh sederhana apabila dibutuhkan kaki meja ukuran jadi 740 x 60 x 30 mm , maka untuk menentukan ukuran kayu gergajian yang dibutuhkan adalah : Ukuran panjang : 740 + (30 mm x 2) = 770 mm Ukuran lebar : 60 + (3 mm x 2) = 66 mm Ukuran tebal : 30 + (3 mm x 2) = 36 mm Jadi ukuran kayu gergajian yang dibutuhkan adalah 770 x 66 x 36 mm. Ukuran tersebut ditambahkan spelling untuk gergajian dan resiko penyusutan selama proses pengeringan, maka total ukuran kayu gergajian yang harus disediakana adalah 800 x 70 x 40 mm. Ukuran tersebut bias bervariasi sesuai komponen jadi yang dibutuhkan. 2.2.Pengenalan Jenis Kayu Kegiatan penentuan jenis kayu ( identifikasi jenis kayu ) merupakan salah satu bagian dari rangkaian kegiatan pengujian dalam arti luas yaitu menentukan jenis kayu, mengukur dimensi kayu untuk mendapatkan volume serta menetapkan mutu. Penentuan jenis kayu pada hakekatnya bukan hanya sekedar untuk memenuhi persyaratan dalam pelaksanaan pengujian saja, namun amat penting artinya bagi semua pihak baik bagi pemerintah, pihak produsen maupun pihak konsumen. Terkait dengan kepentiangan pemerintah, penentuan jenis kayu berperan penting dalam menentukan besarnya pungutan Negara (PSDH dan DR) yang dikenakan. Pungutan pemerintah tersebut selain didasarkan atas wilayah asal kayu, juga didasarkan atas jenis kayu. Disamping secara langsung terkait dengan kepentngan pemerintah, penentuan jenis kayu memegang peranan penting dalam upaya ikut serta mencegah penyimpangan dimana suatu jenis kayu yang dilarang untuk ditebang/dipasarkan, diperdagangkan secara bebas dengan menggunakan nama lain.

8

Di pihak produsen, selain untuk memenuhi kewajiban dalam membayar pungutan yang dibebankan pemerintah, kepastian suatu jenis kayu juga penting artinya dalam proses produksi dan pemasaran. Setiap jenis kayu mempunyai sifat dan karakteristik yang berbeda sehingga dalam pengolahanya pun memerlukan penanganan yang berbeda pula. Sedangkan bagi konsumen, dengan adanya kepastian jenis kayu, akan lebih memudahkan untuk memilih kayu-kayu yang cocok untuk kepentingannya. Metode Pengenalan Jenis Kayu Untuk mengenal/menentukan suatu jenis kayu, tidak selalu dilakukan dengan cara memeriksa kayu dalam bentuk log (kayu bundar), tetapi dapat dilakukan dengan memeriksa sepotong kecil kayu. Penentuan jenis kayu dalam bentuk log, pada umumnya dengan cara memperhatikan sifat-sifat kayu yang mudah dilihat seperti penampakan kulit, warna kayu teras, arah serat, ada tidaknya getah dan sebagainya. Penentuan beberapa jenis kayu dalam bentuk olahan (kayu gergajian, moulding, dan sebagainya) masih mudah dilakukan dengan hanya memperhatikan sifat-sifat kasar yang mudah dilihat. Sebagai contoh, kayu jati memiliki gambar lingkaran tumbuh yang jelas). Namun apabila kayu tersebut diamati dalam bentuk barang jadi dimana sifat-sifat fisik asli tidak dapat dikenali lagi karena sudah dilapisi dengan cat, maka satu-satunya cara yang dapat dipergunakan untuk menentukan jenisnya adalah dengan cara memeriksa sifat anatomi/strukturnya. Demikian juga untuk kebanyakan kayu di Indonesia, dimana antar jenis kayu sukar untuk dibedakan, cara yang lebih lazim dipakai dalam penentuan jenis kayu adalah dengan memeriksa sifat anatominya (sifat struktur). Pada dasarnya terdapat 2 (dua) sifat utama kayu yang dapat dipergunakan untuk mengenal kayu, yaitu sifat fisik (disebut juga sifat kasar atau sifat makroskopis) dan sifat struktur (disebut juga sifat mikroskopis). Secara obyektif, sifat struktur atau mikroskopis lebih dapat diandalkan dari pada sifat fisik atau makroskopis dalam mengenal atau menentukan jenis kayu. Namun untuk mendapatkan hasil yang lebih dapat dipercaya, akan lebih baik bila kedua sifat ini dapat dipergunakan secara bersama-sama, karena sifat fisik akan mendukung sifat struktur dalam menentukan jenis

9

Sifat fisik/kasar atau makroskopis adalah sifat yang dapat diketahui secara jelas melalui panca indra, baik dengan penglihatan, penciuman, perabaan dan sebagainya tanpa menggunakan alat bantu. Sifat-sifat kayu yang termasuk dalam sifat kasar antara lain adalah : a. b. c. d. e. f. g. h.

Warna, umumnya yang digunakan adalah warna kayu teras. Tekstur, yaitu penampilan sifat struktur pada bidang lintang. Arah serat, yaitu arah umum dari sel-sel pembentuk kayu, Gambar, baik yang terlihat pada bidang radial maupun tangensial. Berat, umumnya dengan menggunakan berat jenis. Kesan raba, yaitu kesan yang diperoleh saat meraba kayu. Lingkaran tumbuh. Bau, dan sebagainya.

Sifat struktur/mikroskopis adalah sifat yang dapat kita ketahui dengan mempergunakan alat bantu, yaitu kaca pembesar (loupe) dengan pembesaran 10 kali. Sifat struktur yang diamati adalah : a.

b.

Pori (vessel) adalah sel yang berbentuk pembuluh dengan arah longitudinal. Dengan mempergunakan loupe, pada bidang lintang, pori terlihat sebagai lubang-lubang beraturan maupun tidak, ukuran kecil maupun besar. Pori dapat dibedakan berdasarkan penyebaran, susunan, isi, ukuran , jumlah dan bidang perforasi. Parenkim adalah sel yang berdinding tipis dengan bentuk batu bata dengan arah longitudinal, dengan mempergunakan loupe, pada bidang lintang, parenkim (jaringan parenkim) terlihat mempunyai warna yang lebih cerah dibanding dengan warna sel sekelilingnya. Parenkim dapat dibedakan berdasarkan atas hubungannya dengan pori, yaitu parenkim paratrakeal (berhubungan dengan pori) dan apotrakeral (tidak berhubungan dengan pori).

10

c.

d.

e.

f.

g.

Jari-jari adalah parenkim dengan arah horizontal. Dengan mempergunakan loupe, pada bidang lintang, jari-jari terlihat seperti garis-garis yang sejajar dengan warna yang lebih cerah dibanding warna sekelilingnya. Jari-jari dapat dibedakan berdasarkan ukuran lebarnya dan keseragaman ukurannya. Saluran interseluler adalah saluran yang berada di antara sel-sel kayu yang berfungsi sebagai saluran khusus. Saluran interseluler ini tidak selalu ada pada setiap jenis kayu, tetapi hanya terdapat pada jenis-jenis tertentu, misalnya beberapa jenis kayu dalam family dipterocarpaceae, antara lain meranti, kapur, keruing, mersawa, dan sebagainya. Saluran getah adalah saluran yang berada dalam batang kayu, dan bentuknya seperti lensa. Saluran getah ini tidak selalu dijumpai pada setiap jenis kayu, tapi hanya terdapat pada kayu-kayu tertentu, misalnya jelutung. Tanda kerinyut adalah penampilan ujung jari-jari yang bertingkat-tingkat dan biasanya terlihat pada bidang tangensial. Tanda kerinyut juga tidak selalu dijumpai pada setiap jenis kayu, tapi hanya pada jenis-jenis tertentu seperti kempas. Gelam tersisip atau kulit tersisip adalah kulit yang berada di antara kayu, yang terbentuk sebagai akibat kesalahan kambium dalam membentuk kulit. Gelam tersisip juga tidak selalu ada pada setiap jenis kayu. Jenis-jenis kayu yang sering memiliki gelam tersisip adalah karas, jati, dan api-api.

Terdapat perbedaan yang mendasar antara sifat struktur daun lebar dan sifat struktur kayu daun jarum. Kayu-kayu daun jarum tidak mempunyai pori-pori kayu seperti halnya kayu-kayu daun lebar. Untuk menentukan jenis sepotong kayu, kegiatan pertama yang harus dilakukan adalah memeriksa kayu tersebut dengan

11

memeriksa sifat kasarnya. Apabila dengan cara tersebut belum dapat ditetapkan jenis kayunya, maka terhadap kayu tersebut dilakukan pemeriksaan sifat struturnya dengan mempergunakan loupe. Untuk memudahkan dalam menentukan suatu jenis kayu, kita dapat mempergunakan kunci pengenalan jenis kayu. Kunci pengenalan jenis kayu pada dasarnya merupakan suatu kumpulan keterangan tentang sifat-sifat kayu yang telah dikenal, baik sifat struktur maupun sifat kasarnya. Sifat-sifat tersebut kemudian didokumentasikan dalam bentuk kartu (system kartu) atau dalam bentuk percabangan dua (system dikotom). Pada system kartu, dibuat kartu dengan ukuran tertentu (misalnya ukuran kartu pos). disekeliling kartu tersebut dicantumkan keterangan sifat-sifat kayu, dan pada bagian tengahnya tertera nama jenis kayu. Sebagai contoh, kayu yang akan ditentukan jenisnya, diperiksa sifat-sifatnya. Berdasarkan sifat-sifat tersebut, sifat kayu yang tertulis pada kartu ditusuk dengan sebatang kawat dan digoyang sampai ada kartu yang jatuh. Apabila kartu yang jatuh lebih dari satu kartu, dengan cara yang sama kartu-kartu itu kemudian ditusuk pada sifat lain sesuai dengan hasil pemeriksaan samapai akhirnya tersisa satu kartu. Sebagai hasilnya, nama jenis yang tertera pada kartu terakhir tersebut merupakan nama jenis kayu yang diidentifikasi. Dikotom berarti percabangan, pembagian atau pengelompokan dua-dua atas dasar persamaan sifat-sifat kayu yang diamati. Kayu yang akan ditentukan jenisnya diperiksa sifatsifatnya, dan kemudian dengan mempergunakan kunci dikotom, dilakukan penelusuran sesuai dengan sifat yang diamati sampai diperolehnya nama jenis kayu yang dimaksud. Kunci cara pengenalan jenis kayu di atas, baik system kartu maupun dengan system dikotom, keduanya mempunyai kelemahan. Kesulitan tersebut adalah apabila kayu yang akan ditentukan jenisnya tidak termasuk ke dalam koleksi. Walaupun system kartu ataupun system dikotom digunakan untuk menetapkan jenis kayu, keduanya tidak akan dapat membantu mendapatkan nama jenis kayu

12

yang dimaksuk. Dengan demikian, semakin banyak koleksi kayu yang dimiliki disertai dengan pengumpulan mengumpulkan sifatsifatnya ke dalam sistem kartu atau sistem dikotom, akan semakin mudah dalam menentukan suatu jenis kayu.

2.3. Pengertian Pengolahan Citra Image merupakan informasi yang secara umum tersimpan dalam bentuk pemetaan bit-bit, atau sering dikenal dengan bitmap. Setiap bit-bit membentuk satu titik informasi yang dikenal dengan pixel. Atau dengan kata lain, satu pixel merupakan satu titik image yang terdiri dari satu atau beberapa bit informasi. Satuan dari pixel biasanya dinyalakan dengan posisi x, posisi y dan nilai dari pixel (warna atau gray). Dalam satu bidang gambar, sepenuhnya terdiri dari pixel-pixel. Karena itu, file yang menyimpan image biasanya ukurannya sangat besar. Image ini biasa disimpan dengan nama BMP. Untuk mengurangi ukuran dari file, biasanya file image dimampatkan dengan menggunakan teknik tertentu, misalkan yang terkenal JPEG atau GIF. Sedangkan grafik adalah penggambaran data-data atau informasi yang secara umum dalam bentuk vector (garis-garis yang memiliki panjang dan arah tertentu). Karena berbentuk vector, maka satu bidang gambar hanya terdiri dari beberapa garis vektor saja sesuai dengan keperluan. Pengunaan vector ini menjadikan ukuran file lebih kecil, tetapi biasanya menjadi tidak standard, kerena sangat dipengaruhi oleh aplikasi yang melakukan penyimpanan (ada berbagai macam kemungkinan cara penyimpanan). Selain itu, penggambarannya hanya dibatasi dalam bentuk gambar-gambar yang hanya dapat disusun 1 dari garis-garis. Kelebihan bentuk ini adalah kemungkinan yang luas untuk memperbesar dan memperkecil gambar. Grafik dapat juga dibangkitkan dari aplikasi. Video adalah susunan dari beberapa gambar yang ditampilkan secara bergantian dan sangat cepat, sehingga membentuk suatu pergerakan yang halus. Biasanya gambar yang disusun berasal dari gambar dalam bentuk image (bukan grafik). Karena itu, file video dapat dibongkar atau dapat diartikan dalam

13

bentuk rentetan file image. Grafik dapat dibuat menjadi suatu video dengan cara sebelumnya grafik tersebut diubah dalam bentuk image. Pengertian Video biasanya mengacu pada proses atau teknologi dari sistem gambar bergerak. Sedangkan Movie lebih ditekankan pada isi atau content dari gambar bergerak tersebut. Film mengacu pada bahan atau media dari sistem perekaman gambar bergerak. Meskipun dewasa ini istilah-istilah tersebut sering saling dipertukarkan. Animasi adalah sesuatu yang mirip dengan video, tetapi biasanya dibangkitkan bukan dari rentetan gambar-gambar (gambar bergerak), tetapi dari suatu proses atau program yang dapat membuat seolah-olah ada gambar bergerak. Image lebih ditekankan pada data-data yang menyatakan atau mewakili suatu benda-benda atau pandangan yang ada atau tertangkap kamera, sedangkan picture lebih menyatakan informasi yang terbentuk secara keseluruhan dari image tersebut. Satu kesatuan informasi yang ada pada image (bayangan) tersebut disebut sebagai picture (gambar). Dasar-dasar image, pixel dan video Satu satuan informasi terkecil dalam suatu layar monitor, televisi atau peraga lainnya yang menggambarkan atau membentuk suatu bayangan (image) disebut sebagai pixel. Pixel berasal dari kata picture element, yaitu bagian-bagian terkecil dari suatu gambar. Pixel dapat juga disebut sebagai titik gambar karena dalam duania digital, gambar dibentuk dari titik-titik Citra adalah representasi dari dua dimensi untuk bentuk fisik nyata tiga dimensi. Citra dalam perwujudannya dapat bermacam-macam, mulai dari gambar hitam putih pada sebuah foto (yang tidak bergerak) sampai pada gambar berwarna yang bergerak pada pesawat televisi. Proses transformasi dari bentuk tiga dimensi ke bentuk dua dimensi untuk menghasilkan citra akan dipengaruhi oleh bermacam-macam faktor yang mengakibatkan penampilan citra suatu benda tidak sama persis dengan bentuk fisik nyatanya. Faktorfaktor tersebut merupakan efek degradasi atau penurunan kualitas yang dapat berupa rentang kontras benda yang terlalu sempit atau terlalu lebar, distorsi, kekaburan (blur), kekaburan akibat objek citra yang bergerak (motion blur), noise atau gangguan yang disebabkan oleh interferensi peralatan pembuat citra, baik itu berupa tranducer,

14

peralatan elektronik ataupun peralatan optik karena pengolahan citra digital dilakukan dengan komputer digital maka citra yang akan diolah terlebih dahulu ditransformasikan ke dalam bentuk besaranbesaran diskrit dari nilai tingkat keabuan pada titik-titik elemen citra. Bentuk dari citra ini disebut citra digital. Elemen-elemen citra digital apabila ditampilkan dalam layar monitor akan menempati sebuah ruang yang disebut dengan piksel (picture elemen / pixel). 2.3.1. Akuisisi Citra Digital

Gambar 2.3. Pencitraan Digital Proses akuisisi citra digital adalah proses yang sangat menentukan kualitas hasil dari proses pencitraan digital yang akan diperoleh. Agar proses akuisisi citra digital dapat terjadi diperlukan tiga komponen utama yang harus dipenuhi yaitu sumber cahaya, obyek atau benda yang akan diamati, dan sensor berupa kamera itu sendiri. Sedangkan proses akuisisi citra digital tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut, cahaya yang mengenai permukaan suatu benda atau obyek 3 dimensi akan dipantulkan ke segala arah. Pantulan cahaya ini sebagian ditangkap oleh sensor peka cahaya pada kamera. Intensitas cahaya yang diterima oleh sensor merepresentasikan kondisi obyek tersebut. Sehingga citra digital

15

yang diperoleh merupakan informasi tentang obyek yang terbentuk dari pantulan cahaya atau refleksi pada permukaan obyek. 2.3.2. Representasi Citra Digital Apabila diperhatikan gagasan sebuah citra digital dari sebuah sudut pandang yang sederhana, akan memandang sebuah citra sebagai fungsi dua dimensi pada koordinat spasial (x,y), dimana harga-harga tersebut mendefinisikan suatu ukuran intensitas cahaya pada titik tersebut.

Gambar 2.4. Digitalisasi Spasial a. Digitalisasi Spasial Pada digitalisasi spasial citra analog disampling pada m x n titik diskrit. Setiap sampel disebut sebagai picture cell atau pixel. Citra digital tersebut disampling menurut kriteria Nyquist. Dalam hal ini frekuensi sampling menentukan frekuensi spasial maksimum yang dapat direkonstruksi ulang secara akurat pada citra digital. Citra digital merupakan hasil sampling dari citra analog yang besarnya sampling ditentukan dalam deret dua dimensi pula. Elemen dari citra digital dinyatakan dalam satuan pixel. Standard sampling kamera digital harus memenuhi ratio 4:3. Dengan frame rate minimal 30 frame per detik untuk menghasilkan gambar yang real time. Saat ini ukuran citra digital yang dihasilkan oleh kamera digital tipe low-end mulai dari 80 x 60 , 160 x 120, 320 x 240, hingga 640 x 480 pixel. Besarnya sampling menetukan tingkat resolusi dari suatu gambar.

16

b. Digitalisasi Amplitudo Pada digitalisasi amplitudo setiap pixel harus diberikan sebuah kode angka yang merepresentasikan intensitas cahaya pada titik tersebut. Tingkat intensitas sebuah citra ditunjukkan oleh sebuah tingkat keabuan atau gray level dan keseluruhan rentang tingkatan intensitas yang ada pada citra digital disebut sebagai skala keabuan atau greyscale. Sebuah pixel akan mempunyai tingkat keabuan g, dimana : 0 ≤ g ≤ 2^i -1................................................(1) dengan i adalah bilangan bulat dan terdapat 2i tingkat keabuan pada sebuah skala keabuan. 2.3.3. Pixel Citra dinyatakan dalam bentuk data matriks 2 dimensi, dimana setiap titik data mewakili satu pixel. Dalam hubungannya dengan data video, maka satu gambar (image) dikenal sebagai satu frame. Misalnya sebuah gambar dikatakan resolusinya sebesar 800 x 600 maka berarti panjang pixel horizontalnya 800 dan panjang pixel vertikalnya 600 dan jumlah total keseluruhan pixel dari gambar tersebut yaitu 480000 atau dapat dikatakan bahwa gambar tersebut terdiri dari 480000 pixel. Berikut ini adalah gambaran dimensi matriks yang mewakili 1 frame citra dengan ukuran M x N.

Gambar 2.5. data matriks dua dimensi Dalam pengolahan citra, pixel mempunyai hubungan antara pixel satu dengan yang lainnya. Sebuah pixel p pada koordinat (x,y) mempunyai empat tetangga horisontal dan vertikal yang memiliki koordinat-koordinat sebagai berikut, (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x,y+1),

17

dan (x,y-1) Kumpulan dari pixel diatas yang disebut 4-neighbours of p dapat dinyatakan sebagai N4(p), kecuali jika p(x,y) posisinya terletak digaris batas gambar, sehingga jumlah pixel tetangga tidak terdiri dari 4 tetangga. Selain 4 tetangga diatas, p juga mempunyai 4 tetangga diagonal, yaitu : (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x-1,y+1), dan (x-1,y-1)……….……….(2) Pixel-pixel tersebut dinyatakan sebagai Np(p). Gabungan dari N4(p) dan p(p) didefinisikan sebagai 8-neighbours of p dan dinyatakan sebagai N8(p). Hubungan antar pixel merupakan suatu konsep yang sangat penting, yang digunakan untuk mendefinisikan batas-batas dari suatu obyek serta bagian-bagian daerah kecil dari suatu gambar. Hubungan antar pixel ada beberapa kriteria, diantaranya adalah prinsip kedekatan kedua pixel yang sesuai dengan konsep yang telah ditentukan, seperti konsep 4-neighbours atau 8-neighbours. Selain itu, apakah kedua pixel tersebut memiliki nilai grayscale yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Sebagai contoh, bila dua pixel mempunyai nilai masingmasing 0 dan 1 dan keduanya merupakan bagian dari 4- eighbours, maka dinyatakan bahwa kedua pixel tersebut tidak ada hubungan, hal ini karena keduanya memiliki nilai yang berbeda. 2.3.4. Resolusi Citra Seperti bahasan sebelumnya setiap posisi dalam citra dapat berisi pixel. Ini berarti bahwa tidak ada sesuatu yang mampu menunjukkan bayangan samar dari objek. Pixel gambar yang kecerahannya dibawah tingkat tertentu diwakili oleh ”0” sedangkan diatasnya diwakili oleh ”1”, dengan demikian semua citra didalam memori komputer dapat diwakili oleh logika ”1” dan ”0”. Sekarang kita dapat menghitung jumlah memori yang dibutuhkan untuk menyimpan citra tersebut. Sebagai contoh citra yang mewakili resolusi 256x256 pixel ( jumlah total 65536), karena setiap pixel diwakili oleh ”0” dan ”1”, maka computer membutuhkan satu bit untuk menyimpan setiap pixel, sehingga dibutuhkan total bit sekitar 64 kb, dengan demikian jumlah memori akan bertambah besar jika resolusi citra bertambah.

18

2.3.5. Pemodelan Citra Citra disini merupakan matrik dua dimensi dari fungsi intensitas cahaya. Karena itu, referensi citra menggunakan dua variabel yang menunjuk posisi pada bidang dengan sebuah fungsi intensitas cahaya yang dapat dituliskan sebagai f(x,y) dimana f adalah nilai amplitude pada koordinat spasial (x,y). Karena cahaya merupakan salah satu bentuk energi, yang dalam pernyataan matematis adalah sebagai berikut: 0 < f(x,y) < ~.............................................(3) Konvensi sistem koordinat citra diskrit ditunjukkan pada gambar dibawah ini :

Gambar 2.6. Koordinat Citra Citra yang kita lihat sehari-hari merupakan cahaya yang direfleksikan sebuah obyek. Fungsi f(x,y) dapat dilihat sebagai fungsi dengan dua unsur, pertama merupakan besarnya sumber cahaya yang melingkupi pandangan terhadap obyek (illumination), kedua merupakan besarnya cahaya yang direfleksikan oleh obyek dalam pandangan kita (reflectance component). Keduanya dituliskan dengan fungsi yang berturut-turut i(x,y) dan r(x,y).Fungsi i(x,y) dan r(x,y) merupakan kombinasi perkalian untuk membentuk fungsi f(x,y) yang dapat dituliskan dengan persamaan : f(x,y)=i(x,y) . r(x,y) , dengan : 0 < i(x,y) < ~ … 0 < r(x,y) < 1...........................................(4)

19

Persamaan di atas menandakan bahwa nilai kerefleksian dibatasi oleh nilai 0 (total absorbtion) dan nilai 1(total reflectance). Fungsi i(x,y) ditentukan oleh sumber atau asal sinar, sedangkan fungsi r(x,y) ditentukan oleh karakteristik dari obyek. Citra digital (digital image) adalah citra kontinyu f(x,y) yang sudah didiskritkan baik koordinat spasial maupun tingkat kecerahannya.Kata kontinyu disini menjelaskan bahwa indeks x dan y hanya bernilai bulat. Kita dapat menganggap citra digital (berikutnya akan disingkat dengan citra) sebagai matrik dengan ukuran M x N yang baris dan kolomnya menunjukkan titik-titiknya, yang diperlihatkan pada persamaan dibawah. F(x,y) = f(0,0) f(0,1) f(0,N - 1) f(1,0) f(1,1) f(1,N -1)….…….……..(5) f(M – 1,1) f(M - 1,1) f(M – 1,N – 1) Citra yang tidak berwarna atau hitam putih (keabuan) dikenal juga sebagai citra dengan derajat keabuan (citra graylevel/greyscale). Derajat keabuan yang dimiliki ini bisa beragam mulai dari 2 derajat keabuan (yaitu 0 dan 1) yang dikenal juga sebagai citra monochrome, 16 derajat keabuan dan 256 derajat keabuan. Dalam sebuah citra monochrome, sebuah pixel diwakili oleh 1 bit data yang berisikan data tentang derajat keabuan yang dimiliki piksel tersebut. Data akan berisi 1 bila pixel tersebut berwarna putih dan data tersebut akan berisi 0 bila pixel tersebut berwarna hitam. Citra yang memiliki 16 derajat keabuan (mulai dari 0 yang mewakili warna hitam sampai dengan 15 yang mewakili warna putih) dipresentasikan oleh 4 bit data. Sedangkan citra dengan 256 derajat keabuan (nilai dari 0 yang mewakili warna hitam sampai dengan 255 yang mewakili warna putih) dipresentasikan oleh 8 bit data. Dalam citra berwarna, jumlah warna bisa beragam mulai dari 16, 256, 65536, atau 16 juta warna yang masing-masing dipresentasikan oleh 4, 8, 16, atau 24 bit data untuk setiap pixelnya. Hal tersebut juga telah dijelaskan sebelumnya dengan persamaan : 0 ≤ g ≤ 2i -1.................................................(6) Warna yang ada terdiri dari 3 komponen utama yaitu nilai merah (red), nilai hijau (green), dan nilai biru (blue). Paduan ketiga

20

komponen utama pembentuk warna tersebut dikenal sebagai RGB color yang nantinya akan membentuk citra berwarna.

2.4. Ciri Suatu Gambar Ciri merupakan suatu tanda yang khas, yang membedakan antara satu gambar dengan yang lain. Ciri – ciri dasar dari suatu gambar adalah :

2.4.1. Warna Ciri warna suatu gambar dapat dinyatakan dalam bentuk histogram dari gambar tersebut yang dituliskan dengan: H(r,g,b), dimana H(r,g,b) adalah jumlah munculnya pasangan warna r (red), g (green) dan b (blue) tertentu. 2.4.2. Bentuk Ciri bentuk suatu gambar dapat ditentukan oleh tepi (sketsa), atau besaran moment dari suatu gambar. Pemakaian besaran moment pada ciri bentuk ini banyak digunakan orang dengan memanfaatkan nilai-nilai transformasi fourier dari gambar. Proses yang dapat digunakan untuk menentukan ciri bentuk adalah deteksi tepi, threshold, segmentasi dan perhitungan moment seperti (mean, median dan standard deviasi dari setiap lokal gambar). 2.4.3. Tekstur Ciri tekstur dari suatu gambar dapat ditentukan dengan menggunakan filter. Ciri tekstur ini sangat handal dalam menentukan informasi suatu gambar bila digabungkan dengan ciri warna gambar. Dari ketiga ciri diatas, dalam proyek akhir ini hanya Menggunakan ciri warna dan bentuk

21

2.5. Pengantar Pewarnaan (Warna RGB dan Greyscale) Model warna RGB (red, green, blue) mendeskripsikan warna sebagai kombinasi positif dari 3 warna, yaitu merah, hijau, dan biru sehingga membentuk sebuah warna C dengan rumusan sebagai berikut: C = rR + gG + bB....................................(7) Jika skalar rgb di beri harga antara 0 dan 1, maka semua definisi warna akan berada dalam kubus seperti pada gambar di bawah ini:

Gambar 2.7. Ruang Warna Ruang warna tersebut adalah dasar dari warna display monitor komputer. Garis sepanjang titik hitam (0,0,0) RGB hingga titik putih (1,1,1) RGB disebut dengan titik keabuan atau graylevel. Sehingga dengan mudah didapatkan hubungan antara RGB dengan graylevel (greyscale) adalah: (a)Grayscale < --- > ( a,a,a) RGB 2.5.1. Warna RGB Setiap titik pada layar berisi angka yang bukan menunjukkan intensitas warna dari titik tersebut, melainkan menunjukkan nomor dari warna yang dipilih, dimana pada tiap titik kita dapat memilih sebanyak 256 warna. Jika suatu citra memiliki 256 warna, maka fungsi-fungsi yang dimiliki oleh pengolahan citra tidak dapat mengolah tidak dapat mengolah atau memanipulasinya secara langsung. Hal ini karena citra tersebut tidak memiliki suatu

22

tigkat kecerahan tertentu. Sedang masingmasing palette warna tabel memiliki tiga buah kombinasi angka, yaitu R (red), G (green green), dan B(blue)) yang menentukan proporsi dari warna merah, hijau, dan biru. Dengan demikian diketahui bahwa dalam suatu pixel akan diwakili dengan 3 byte memori yang masing-masing masing terdiri dari 1 byte untuk warna arna merah, 1 byte untuk warna hijau, 1 byte untuk warna biru.

Gambar 2.8. Komponen RGB Hal tersebut berbeda dengan citra greyscale yang merupakan ratarata dari citra RGB. Citra digital berwarna terdiri dari 3 komponen matrik yaitu matrik RED, GREEN dan BLUE. Setiap matrik mengandung informasi intensitas warna komponen dengan masing-masing masing resolusi sebesar 8 bit. Jadi untuk citra digital berwarna menggunakan sistem 24 bit biru. Contoh gambar berwarna (RGB) yang dipisahkan menjadi masingmasing komponen penyusunnya, yaitu merah, hijau, dan biru dapat ditunjukkan pada gambar 2.5. Dari definisi diatas untuk menyajikan warna tertentu dapat dengan mudah dilakukan, yaitu dengan mencampurkan ketiga warna dasar RGB, Tabel 2.1berikut memperlihatkan contoh-contoh contoh warna yang biasa digunakan.

23

Tabel 2. 1 Contoh-contoh warna dalam hexadecimal

Untuk mengetahui kombinasi warna, perlu dibuat suatu program yang dapat menampilkan warna sesuai dengan nilai yang dimasukkan sehingga dapat dicoba berbagai macam kombinasi warna RGB seperti gambar 2.6. 2.5.2. Warna Tingkat Keabuan (Greyscale) Kecerahan dari citra yang disimpan dengan cara pemberian nomor pada tiap-tiap pixelnya. Semakin tinggi nomor pixelnya maka makin terang (putih) pixel tersebut. Sedangkan semakin kecil nilai suatu pixel, mengakibatkan warna pada pixel tersebut menjadi gelap. Dalam sistem kecerahan yang umum terdapat 256 tingkat untuk setiap pixel Skala kecerahan seperti ini dikenal sebagai greyscale. Proses greyscale ini bertujuan untuk merubah citra 24 bit RGB menjadi citra abu-abu. Pemilihan pemrosesan pada tingkat abu-abu ini dipilih karena lebih sederhana, yaitu hanya menggunakan sedikit kombinasi warna. Dan dengan citra abu-abu dirasakan sudah cukup untuk memproses image yang semula berupa RGB. Prinsip perubahan citra dari 24 bit RGB menjadi citra abu-abu adalah dengan menghitung rata-rata dari intensitas Red, Green, dan Blue dari citra 24 bit RGB. Jadi intensitas warna dibuat seragam untuk memudahkan proses selanjutnya. Dapat kami jelaskan kembali seperti diatas pengubahan image RGB menjadi Greyscale adalah pengubahan data 24 bit menjadi data 8 bit, sehingga image akan lebih sederhana pada proses selanjutnya.

24

Gray = Gray = √

……………….…….(8) +

+

……………..(9)

Gray = ( 0.31 x R ) + ( 0.59 x G ) + ( 0.11 x B )……………….(10)

Gambar 2.9. Contoh grayscale 2.5.3. Thresholding Metode ini merupakan metode pemrosesan citra yang digunakan untuk mengonversi data image menjadi data biner dengan tujuan agar proses selanjutnya lebih mudah. Citra biner umumnya lebih mudah untuk dianalisa daripada citra greyscale. Oleh karena itu seringkali diperlukan thresholding untuk mengubah citra greyscale menjadi citra biner, sehingga dapat dengan mudah

25

dipisahkan antara daerah background dan foreground. Thresholding mengubah nilai pixel menjadi bernilai 1 jika lebih besar daripada nilai threshold tertentu dan bernilai 0 jika lebih kecil daripada nilai threshold. Prosesnya adalah mengganti setiap intensitas warna yang ada dalam citra tersebut. Jika intensitasnya diganti dengan ‘0’, sedangkan jika intensitas warnanya lebih besar, maka intensitasnya diganti dengan K-1, dimana K adalah konstanta yang sudah ditentukan sebelumnya, misalnya 256. Metode thresholding ini sangat baik digunakan untuk memisahkan antara obyek dengan background yang agak gelap atau sebaliknya. Secara matematis, metode tersebut memiliki model sebagai berikut : F(x.y) =

0. K-1,

f(x,y) ≤ T f(x,y) > T …………............................(11)

melakukan thresholding dengan derajat keabuan dapat digunakan rumus: x = b.int (w/b) ........................................(12) dimana : w adalah nilai derajat keabuan sebelum thresholding x adalah nilai derajat keabuan setelah thresholding b = int (256/a) ........................................(13) Berikut ini contoh thresholding mulai di 256, 16, 4, dan 2.

26

Gambar 2.10. Contoh thresholding Untuk mencoba melakukan proses thresholding, perlu dibuat program untuk dapat mengubah-ubah nilai tresholding sesuai keinginan. Sehingga perlu ditampilkan dua citra, yaitu citra asli (gray-scale) dan hasil thresholding-nya dengan nilai thresholding yang ditentukan melalui input. 2.5.4. Integral Proyeksi Integral proyeksi adalah proses pengubahan bentuk dari suatu gambar menjadi sebuah model grafik. Teknik integral proyeksi adalah dengan melakukan pembatasan grafik baik dari sisi horizontal (batas kiri dan kanan) maupun dari sisi vertikal (batas atas dan bawah). Untuk mengubah suatu gambar ke model grafik didalam integral proyeksi, dihitung dengan persamaan:

Grafik

=

(

) ………………….................(14)

( ∗ ) nilai integral proyeksi dapat dihitung berdasarkan nilai total dari pixel pixel pada suatu baris atau kolom.

27

Terdapat dua proses dalam integral proyeksi yaitu deteksi batasan horizontal dan deteksi batasan vertikal.

Gambar 2.11. Ilustrasi integral proyeksi 2.6. Interface video dari kamera Sebelum dilakukan pembacaan data video dari kamera, ada beberapa perangkat yang harus dipenuhi, mulai dari device kamera, saluran sinyal/data video, video grabber, driver video capture, pemrograman API dan aplikasi.

Gambar 2.12. Diagram Blok Video Capture 2.7. Pemrograman API menggunakan VFW (avicap32.dll) Windows pertama kali mengeluarkan teknologi video capture dalam bentuk API (Application Programming Interface) yang dikenal dengan VFW (Video for Window). Versi pertama yang dikeluarkan adalah 16 bit tersimpan dalam file library ”avicap.dll”. Kemudian diperbaharui dalam versi 32 bit yang tersimpan dalam

28

”avicap32.dll”. Teknologi VFW ini sangat mudah, baik dalam algoritmanya/prosedur pemrograman maupun dalam pemrogramannya. Hal ini memungkinkan VFW dapat diimplementasikan menggunakan berbagai bahasa pemrograman, asalkan dapat melakukan pemanggilan fungsi API. Berikut ini langkah-langkah yang harus dilakukan untuk menggunakan VFW: 1. Apakah ada kamera yang terpasang, dengan cara membaca semua driver kamera yang terpasang. Driver kamera diberi nomor 0 sampai seterusnya. Setiap nomor driver dibaca jenis dari kameranya, dan jika ada penjelasanya, maka ada driver yang terpasang. Pencarian akan terus dilakukan sampai tidak di temukan lagi driver terpasang. 2. Memilih, driver mana yang akan digunakan. 3. Membuka jendela untuk menampilkan “preview” dari kamera. 4. Menghubungi driver dan menyambungkannya dengan jendela preview. 5. Melakukan beberapa pengaturan a. Mengatur tampilan b. Mengatur kecepatan c. Mengatur callback Sebelum dilakukan pembacaan data image, terlebih dulu dipersiapkan buffer untuk penyimpanan data image. Pada contoh program berikut ini akan diperlihatkan deklarasi header dari buffer API untuk video dan deklarasi data video untuk ukuran 320 x 240 dengan format RGB24. Apabila program berjalan dengan benar, maka setiap video capture berhasil menangkap satu gambar (satu frame), maka data frame akan disimpan pada suatu buffer yang terdapat pada API vidcap. Setelah itu, API vidcap akan mengirimkan sinyal trigger yang akan mengaktifkan event OnFrame. Jika pada program Inisialisasi disertakan setting OnFrame event callback, maka program secara otomatis akan loncat ke rutin yang telah ditunjuk, misalkan pada suatu subroutine OnFrameEvent.

29

Gambar 2.13. Blok diagram sistem buffer Windows API Pada subroutine OnFrameEvent ini dilakukan pengambilan data dari buffer API. Jika menggunakan C (VC++), Pascal (Delphi) atau Java, pengambilan dapat dilakukan langsung dari buffer API. Hal ini disebabkan pemrograman tersebut memiliki kemampuan variable pointer (menunjuk langsung pada suatu alamat tertentu). Sedangkan jika menggunakan BASIC (VB), terpaksa harus dilakukan pengkopian data dari buffer API ke buffer yang disediakan sendiri pada aplikasi. 2.8. Penggunaan bahasa pemrograman 2.8.1 Visual Basic Visual Basic adalah salah suatu developement tools untuk membangun aplikasi dalam lingkungan Windows. Dalam pengembangan aplikasi, visual basic menggunakan pendekatan visual untuk merancang user interface dalam bentuk form, sedangkan untuk kodingnya menggunakan dialek bahasa Basic yang cenderung mudah dipelajari. Visual basic telah menjadi tools yang terkenal bagi para pemula maupun para developer. Dalam lingkungan Window's Userinterface sangat memegang peranan penting, karena dalam pemakaian aplikasi yang kita buat, pemakai senantiasa berinteraksi dengan Userinterface tanpa menyadari bahwa dibelakangnya berjalan instruksi instruksi program yang mendukung tampilan dan proses yang dilakukan. Pada pemrograman Visual, pengembangan aplikasi dimulai dengan pembentukkan user interface, kemudian mengatur properti dari objek objek yang digunakan dalam user interface, dan baru dilakukan penulisan kode program untuk menangani kejadian-

30

kejadian (event). Tahap pengembangan aplikasi demikian dikenal dengan istilah pengembangan aplikasi dengan pendekatan Bottom Up. 2.8.2 IDE Visual Basic (Integrated Developement Environment) Visual Basic yang merupakan lingkungan pengembangan terpadu bagi programmer dalam mengembangkan aplikasinya. Dengan menggunakan IDE programmer dapat membuat user interface, melakukan koding, melakukan testing dan debuging serta menkompilasi program menjadi executabel. Penguasaan yang baik akan IDE akan sangat membantu programmer dalam mengefektifkan tugas-tugasnya sehingga dapat bekerja dengan efisien Jendela IDE IDE Visual Basic 6 menggunakan model MDI (Multiple Document Interface). Berikut ini adalah gambar yang menunjukan bagian-bagian dan nama-nama jendela yang dapat tampil pada IDE Visual Basic.

31

Gambar 2.14. IDE Visual Basic dengan jendela-jendela. Adapun jendela-jendela yang perlu anda perhatikan adalah sebagai berikut : 1. Menu Bar, digunakan untuk memilih tugas-tugas tertentu seperti menyimpan project, membuka project, dll 2. Main Toolbar, digunakan untuk melakukan tugas-tugas tertentu dengan cepat. 3. Jendela Project, jendela ini berisi gambaran dari semua modul yang terdapat dalam suatu aplikasi. Dengan menggunakan icon Toggle Folders untuk menampilkan modul-modul dalam jendela tersebut secara di group atau berurut berdasarkan nama. 4. Jendela Form Designer, jendela ini merupakan tempat untuk merancang user interface dari suatu aplikasi. Jadi jendela ini menyerupai kanvas bagi seorang pelukis.

32

5.

6.

7.

8. 9.

Jendela Toolbox, jendela ini berisi komponen-komponen yang dapat digunakan untuk mengembangkan user interface. Jendela Code, merupakan tempat untuk menulis koding. Untuk dapat menampilkan jendela ini dengan menggunakan kombinasi Shift-F7. Jendela Properties, merupakan daftar properti-properti object yang sedang terpilih. Sebagai contohnya dengan mengubah warna tulisan (foreground) dan warna latarbelakang (background). Dan juga dapat menggunakan F4 untuk menampilkan jendela properti. Jendela Color Palette, adalah fasilitas cepat untuk mengubah warna suatu object. Jendela Form Lay out, akan menunjukan bagaimana form bersangkutan ditampilkan ketika runtime.

Toolbox Jendela Toolbox merupakan jendela yang sangat penting. Dari jendela ini dapat mengambil komponen-komponen (object) yang akan ditanamkan pada form untuk membentuk user interface.

Gambar 2.15. Toolbox Visual Basic.

33

Adapun secara garis besar fungsi dari masing-masing intrinsic control tersebut adalah sebagai berikut : 1. Pointer bukan merupakan suatu kontrol. Pointer digunakan untuk memilih kontrol yang sudah berada pada form. 2. PictureBox adalah kontrol yang digunakan untuk menampilkan image dengan format: BMP, DIB (bitmap), ICO (icon), CUR (cursor), WMF (metafile), EMF (enhanced metafile), GIF, dan JPEG. 3. Label adalah kontrol yang digunakan untuk menampilkan teks yang tidak dapat diperbaiki oleh pemakai. diperbaiki oleh pemakai, dapat berupa satu baris tunggal, atau banyak baris. 4. Frame adalah kontrol yang digunakan sebagai kontainer bagi kontrol lainnya. 5. Command Button merupakan kontrol hampir ditemukan pada setiap form, dan digunakan untuk membangkitkan event proses tertentu ketika pemakai melakukan klik padanya. 6. CheckBox digunakan untuk pilihan yang isinya bernilai yes/no, true/false. 7. OptionButton sering digunakan lebih dari satu sebagai pilihan terhadap beberapa option yang hanya dapat dipilih satu. 8. ListBox mengandung sejumlah item, dan user dapat memilih lebih dari satu (bergantung pada property MultiSelect). 9. ComboBox merupakan konbinasi dari TextBox dan suatu ListBox dimana pemasukkan data dapat dilakukan dengan pengetikkan maupun pemilihan. 10. HScrollBar dan VScrollBar digunakan untuk membentuk scrollbar berdiri sendiri. 11. Timer digunakan untuk proses background yang diaktifkan berdasarkan interval waktu tertentu. Merupakan control nonvisual. 12. DriveListBox, DirListBox, dan FileListBox sering digunakan untuk membentuk dialog box yang berkaitan dengan file.

34

13. Shape dan Line digunakan untuk menampilkan bentuk seperti garis, persegi, bulatan, oval. 14. Image berfungsi menyerupai image box, tetapi tidak dapat digunakan sebagai kontainer bagi kontrol lainnya. Sesuatu yang perlu diketahui bahwa kontrol image menggunakan resource yang lebih kecil dibandingkan dengan PictureBox 15. Data digunakan untuk data binding 16. OLE dapat digunakan sebagai tempat bagi program eksternal seperti Microsoft Exel. 2.8.3 Variabel Variabel adalah tempat dalam memori computer yang diberi nama (sebagai pengenal) dan dialokasikan untuk menampung data. Sesuai data yang ditampung maka variabel harus mempunyai tipe data yang sesuai dengan isinya. Untuk mendeklarasikan suatu variabel digunakan dua perintah : Pertama dengan menggunakan perintah-perintah Dim, Private, Static, dan Public,yaitu mendeklarasikan nama variabel beserta tipe datanya pada awal prosedur, seperti contoh dibawah ini. Dim Nama As String Dim Alamat As String * 30 Dim Gaji As Long Kedua yang disebut dengan deklarasi implisit, seperti contoh dibawah ini: Nama$ = “Budi’ Alamat$ = “Surabaya” Gaji = 50000000 Ruang lingkup variabel (variabel scope) adalah ruang atau daerah dimana variabel yang dibuat dikenal. Ada variabel yang dapat dikenal diseluruh bagian program dan hidup selama program berjalan, tetapi ada juga variabel yang hanya dikenal diprosedur atau fungsi tempat variabel tersebut dibuat dan hidup selama prosedur atau fungsi tersebut berjalan. Suatu variabel yang dideklarasikan dalam ruang lingkup yang paling dalam, yaitu prosedur maka variabel tersebut hanya dikenal dan dapat dipakai pada prosedur yang bersangkutan. Contoh deklarasi level prosedur seperti dibawah ini: Private Sub Command_Click()

35

Dim Nama As String Dim Alamat As String Static No As Integer ……... End Sub Perbedaan antara perintah Dim dengan Static adalah jika dalam mendeklarasikan variabel dalam prosedur dengan perintah Dim maka waktu hidup variabel tersebut hanya selama prosedur masih berjalan. Sedangkan jika menggunakan perintah Static maka waktu hidup variable adalah selama program aplikasi masih berjalan Perbedaan antara perintah Privat dan Public adalah jika Private prinsipnya sama dengan Dim sedangkan jika dideklarasikan dengan perintah Public maka variabel tersebut akan mempunyai level global, artinya dapat dikenali pada seluruh modul, form atau prosedur yang terdapat pada program aplikasi yang bersangkutan, contoh deklarasi level modul atau form dan level global, seperti berikut ini : Public Judul As String * 60 Private Bilangan As Integer Dim Harga As Single 2.8.4 Operator Operator adalah suatu yang digunakan untuk menghubungkan satu variabel atau kostanta dengan variabel atau kostanta dengan tujuan melakukan berbagai manipulasi dan pengolahan data. Pada program visual basic 6.0 terdapat bermacammacam operator. a. Operator Penugasan (Assigment) Operator penugasan disimbulakn dengan tanda sama dengan (=) dan berfungsi untuk memasukkan suatu data kedalam suatu variabel, contoh : Harga = 1000, Nama = “Darmono”, Jumlah = Harga * Banyak

36

b. Operator Aritmatika Operator aritmatika digunakan untuk melakukan operasi aritmatika. Operator aritmatika mempunyai hirarki paling tinggi dibanding operator pembanding dan operator logika. Penulis oprator aritmatika dengan hirarki dari yang paling rendah sebagai berikut : Tabel 2.2 Operator Aritmatika Operator Operasi ^ Pemangkatan Tanda negatif *,/ Perkalian atau Pembagian \ Pembagian integer Mod Modulus +,Penambahan dan pengurangan & Penggabungan string c. Operator Pembanding (Relasi) Operator pembanding digunakan untuk membandingkan suatu data data lain dan menghasilkan nilai logika (bolean) benar atau salah. Tentu saja antara data kedua data yang dibandingkan harus mempunyai bentuk yang sama. Bentuk dari operator relasional/pembanding seperti yang tertampung pada tabel berikut ini Tabel 2.3 Operator Pembanding Operator Operasi = sama dengan referensi <> Tidak sama dengan < Lebih kecil > Lebih besar <= Lebih kecil sama dengan >= Lebih besar sama dengan Is sama dengan referensi

37

d. Operator Logika Operator logika digunakan untuk mengekspresikan satu atau lebih data logika (bolean) yang menghasilkan data logika baru. Operator ini juga dapat digunakan untuk melakukan suatu operasi pengambilan keputusan pada program yang dijalankan. Tabel operator logika dan hirarkinya dari atas kebawah adalah sebagai berikut : Tabel 2.4 Operator Logika Operator Operasi Not Tidak And Dan Or Atau Xor Exclusive Or Eqv Ekivalen Imp Implikasi 2.8.5 Kontrol Program Ada banyak perintah di Visual Basic 6.0 yang digunakan untuk mengontrol jalannya program, tetapi pada kesempatan ini akan dibahas perintah - perintah yang sering digunakan saja. a. Percabangan On Error… Percabangan ini dipakai untuk penanganan kesalahan (error) dalam program. Bentuk penulisan ada tiga macam, yaitu: On Error GoTo On Error Resume Next On Error Goto 0 On Error GoTo menyebabkan penanganan error aktif, sehingga jika terjadi kesalahan program akan bercabang ke suatu baris. On Error Resume Next menyebabkan jika terjadi kesalahan, program akan melanjutkan keperintah yang mengikuti (di bawah) perintah yang salah.

38

On Error Goto 0 menyebabkan perangkap kesalahan yang sebelum dipasang menjadi tidak aktif (membatalkan penanganan kesalahan). b. End Statement End dipakai untuk memaksa control program berhenti dari suatu prosedure atau blok program. Beberapa bentuk pernyataan End… sebagai berikut: 1. End 2. End Function 3. End If 4. End Property 5. End Select 6. End Sub 7. End Type c. Exit Statement Exit dipakai untuk keluar dari blok program Do … Loop, For…Next, Function, Sub atau kode program properti. Beberapa bentuk pernyataan Exit… adalah sebagai berikut : 1. Exit Do 2. Exit For 3. Exit Function 4. Exit property 5. Exit Sub d. Percabangan If …Then Struktur if…then digunakan untuk mengeksikusi satu atau lebih kondisi statement yang menggunakan baris tunggal atau menggunakan blok beberapa baris. Format perintahnya sebagai berikut : If condition Then statemen Atau If condition then Statemens End If

39

Condition merupakan kondisi yang digunakan untuk perbandingan. Tetapi condition ini ini juga dapat berupa sebuah ekspresi yang dievaluasi kenilai numerik. Oleh Visual Basic ditafsirkan kondisi tersebut sebagai nilai boolean True atau False, angka numerik nol (0) dengan False, dan nilai selain nol sebagai True e. Percabangan bersyarat If…Then …Else Statement ini digunakan untuk menjalankan satu blok perintah, bergantung pada nilai yang diuji. Format perintah ini adalah sebagai berikut: If Condition1 Then [Statemenblock-1] [ElseIf Condition2 Then [Statemenblock-1]] [Else [Statemenblock-n]] End If Dalam struktur ini Visual Basic pertama akan menguji condition1. Jika bernilai False, Visual Basic akan menguji condtion2, demikian seterusnya sampai menemukan kondisi True. Visual Basic selanjutnya akan mengeksekusi blok statemen dilanjutkan mengeksikusi kode setelah End If yang ada di bawah End If Blok statement Else akan dieksikusi Visual Basic jika tidak kondisi yang bernilai True. f. Percabangan bersyarat Select Case Biasanya dipakai untuk percabangan dengan lebih dan dua pilihan (percabangan dengan banyak pilihan). Bentuk umum statemen ini adalah sebagai berikut : SeleCt Case testexpression [Case expressionlist1 [statemenblock-1]] [Case expressionlist2 [statemenblock-2]] . .

40

[CaseElse [statemenblock-n]] End Select g. Percabangan For…Next Percabangan pengulangan For…Next dipakai untuk melakukan pengulangan suatu blok program beberapa kali yang ditentukan oleh nilai awal atau nilai akhir. Bentuk penulisan statemen For…Next yang lain yaitu penempatan For dalam For Yang disebut dengan Nested For. Format penulisan printah ini adalah sebagai berikut : For Counter = star To end [Step increment] Statemens Next [counter] h. Pengulangan Do…Loop Statemen pengulangan Do…Loop akan dieksekusi sampai suatu kondisi benar (until), atau selama kondisi benar (While). Dengan mengulang cara ini maka kita dapat melakukan pengulangan yang tidak diketahui secara pasti jumlah pengulangannya. Format penulisan perintah ini adalah sebagai berikut : Do [{While | Until}] [blockStatemen] Loop While menyatakan pengulangan selama kondisi benar, sedangkan Until menyatakan pengulangan sampai kondisi benar. Kondisi menyatakan ekspresi numerik atau string yang mengevaluasi benar atau salah. 2.9. Mikrokontroller Mikrokontroller yang digunakan adalah ATmega16 sebagai pengatur sensor yang digunakan dan pengatur delay pada motor. Mikrokontroller ATmega16 memilki konfigurasi pin sebanyak 40 buah, yang dapat digunakan sebagai pengolah sensor, motor, LCD, dan Keypad. Konfigurasi pin seperti pada gambar 2.15 .

41

Gambar 2.16. Port pada Atmega16 2.9.1. Interface infra merah Pada port yang ketiga adalah penggunaan interface sensor infrared. Sistem infra merah pada dasarnya menggunakan infra merah sebagai media komunikasi data antara receiver dan transmitter. Sistem akan bekerja apabila sinar inframerah yang dipancarkan terhalang oleh suatu benda yang mengakibatkan sinar tersebut tidak dapat terdeteksi oleh penerima. Pemancar pada sistem ini terdiri atas sebuah LED infra merah yang dilengkapi dengan rangkaian yang mampu membangkitkan data untuk dikirimkan melalui sinar inframerah, sedangkan pada bagian penerima bisa menggunakan foto transistor, fotodioda, atau inframerah modul yang berfungsi untuk menerima sinar inframerah yang dikirimkan oleh pemancar. Dibawah ini adalah merupakan gambar sebuah LED infra merah.

42

Gambar 2.17. LED infra merah Sedangkan pada foto transistor. Apabila kaki basis mendapatkan sinar maka akan timbul tegangan pada basisnya dan akan menyebabkan transistor berada pada daerah jenuhnya(saturasi), akibatnya tegangan pada kaki kolektor akan sama dengan ground (Vout = 0 Volt). Sebaliknya jika kaki basis tidak mendapat sinar, tidak cukup tegangn untuk membuat transistor jenuh, akibatnya semua arus akan dilewatkan ke keluaran (Vout=Vcc). Pada gambar 2.17 adalah merupakan foto transistor.

Gambar 2.18. Foto Transistor 2.9.2. Motor Pada port selanjutnya adalah menggunakan motor DC. Jumlah motor yang digunakan adalah 2 buah. masing – masing membutuhkan 1 port mikrokontroler. Metode yang digunakan adalah metode ON/OFF. Dengan metode ini kita tinggal mengalirkan arus kepada kedua terminal motor DC dengan beda tegangan sesuai dengan spesifikasi tegangan motor. Biasanya diperlukan sebuah relay sebagai alat bantu bagi mikrokontroller

43

sebagai switch ON/OFF. Relay ini dikendalikan oleh kaki mikrokontroller melalui transistor penguat. Karena arus dari kaki mikrokontroller biasanya tidak cukup kuat untuk mengendalikan relay secara langsung. Berikut di bawah ini adalah gambar rangkaian metode ON/OFF motor DC menggunakan mikrokontroller.

Gambar 2.19. Rangkaian ON/OFF motor DC 2.9.3. Interface Serial Untuk interface selanjutnya adalah serial. Pada prinsipnya serial adalah pengiriman data dilakukan per bit, sehingga lebih lambat dibandingkan parallel seperti pada port printer yang mampu mengirim 8 bit sekaligus dalam sekali detak. Device pada serial port dibagi 2 kelompok yaitu Data Communication Equipment (DCE) dan Data Terminal Equipment (DTE). Contoh dari DCE adalah scanner, sedangkan contoh DTE adalah terminal di komputer. Spesifikasi elektronik dari serial port merujuk pada Electronic Industry Association (EIA) 1. 2. 3. 4. 5.

“Space” (logika 0) ialah tegangan antara +3 hingga +25 V. “Mark” (logika 1) ialah tegangan antara -3 hingga –25 V. Daerah antara +3 Volt hingga -3 volt tidak didefinisikan/tidak terpakai Tegangan open circuit tidak boleh melebihi 25 V Arus hubungan singkat tidak boleh melebihi 500mA.

44

Komunikasi serial membutuhkan port sebagai saluran data. Berikut tampilan port serial DB9 yang umum digunakan sebagai port serial.

Gambar 2.20. Port DB9 Keterangan: Pin 1 : Data Carrier Detect (DCD) Pin 2 : Received Data (RxD) Pin 3 : Transmitted Data (TxD) Pin 4 : Data Terminal Ready (DTR) Pin 5 : Signal Ground (common) Pin 6 : Data Set Ready (DSR) Pin 7 : Request To Send (RTS) Pin 8 : Clear To Send (CTS) Pin 9 : Ring Indicator (RI)

45

**(HALAMAN INI SENGAJA DIKOSONGKAN)**

46

BAB III PERENCANAAN DAN PEMBUATAN SISTEM Dalam bab ini akan dibahas mengenai perencanaan dan pembuatan hardware dan software. Dalam tugas akhir ini akan dibuat suatu alat pengukur volume balok kayu menggunakan kamera webcam. Secara umum dapat dijelaskan bahwa pada saat balok kayu dinaikkan pada permukaan konveyor yang berada dalam kondisi jalan, pada jarak tertentu kayu akan menghalangi inframerah sehingga membuat motor konveyor berhenti selama 4 detik. Pada saat itu juga kamera mengcapture gambar dari permukaan balok kayu. Setelah delay selama 2 detik motor akan kembali berjalan hingga mengenai sensor yang kedua yang berada tepat dibawah rotary encoder. Piringan rotary encoder akan berputar sehingga akan didapatkan pulsa kotak yang bertujuan untuk mendapatkan besaran tinggi balok kayu tersebut. Hasil dari rotary encoder akan diolah pada mikrokontroller dan di hubungkan melalui serial pada PC. Pada PC telah diperoleh data luas permukaan balok kayu tersebut yang didapatkan melalui kamera dan juga panjang kayu yang telah didapatkan dari mikrokontroller. Besaran ini dikalikan dan akan mendapatkan volume yang dicari. Data yang diperoleh ini kemudian akan dimasukkan ke dalam database. Sehingga dapat diperoleh seperti gambar blok diagram seperti di bawah ini.

Gambar 3.1 Blok Diagram

47

3.1. Desain Perencanaan Alat Sebelum merencanakan program tentunya dibuatlah sebuah hardware terlebih dahulu. Konveyor dengan panjang 3.2 meter dan lebar 80 centi meter dirancang terlebih dahulu serta penempatan motor agar konveyor mampu bekerja dengan baik.

Gambar 3.2 Konveyor Konveyor yang saya gunakan ini memakai roller yang cukup besar sehingga membutuhkan torsi yang besar pula untuk menggerakkanya. Hal ini mengingat obyek yang berada diatasnya adalah sebuah kayu. Panjangnya pun di rancang sedemikian rupa agar kayu dapat selesai diukur setelah melalui berbagai macam sensor seperti kamera webcam dan sensor inframerah. Motor yang digunakan pun juga harus memiliki torsi yang besar sehingga mampu untuk menggerakkan roller roller konveyor. Dengan besarnya torsi yang dimiliki oleh motor, hal ini biasanya berpengaruh pada kecepatan motor sehinga menjadi lebih lambat. Karena itu dibutuhkan gearbox agar kecepatan putar konveyor menjadi bertambah. Hasilnya menjadi seperti pada gambar di bawah ini.

48

Gambar 3.3 konveyor jadi Pergerakan motor dengan torsi besar ini membuat kecepatan gerak konveyor menjadi lambat sehingga dibutuhkan gearbox untuk mempercepat putaran roller nya. Sehingga menjadi seperti pada gambar dibawah ini

49

Gambar 3.4 motor dengan gear box 3.2. Kamera (Webcam) Sebagai Sensor Pada tugas akhir ini kamera webcam bertugas untuk menangkap permukaan kayu agar diketahui besaran panjang dan lebar nya. Sehingga akan di ketahui luas permukaan kayu. Di bawah kamera webcam akan dipasang sebuah led pencahayaan berwarna merah untuk menerangi permukaan kayu agar mudah dideteksi oleh kamera webcam. Karena warna permukaan kayu dengan warna keadaan sekitar hamper sama. Pada sistem capture luas alas balok kayu ini digunakan webcam Prolink PCC3220 dengan spesifikasi di bawah ini : Technical Specifications • Image Sensor: 1/6" CMOS • Max Resolution: 2592 × 1944 • Frame Rate: Up to 30 fps • Aperture Range: F2.0 / F3.60 • Focus Range: 80mm to infinity • Hardware Snapshot: Push-button

50

• Microphone: Built-in digital microphone • Night Vision: 6 LED with trimmer control System Requirement • Microsoft® Windows™ 2000/XP/Vista • Pentium III or AMD Athlon processor • 200MB hard disk • CD-Rom drive • 16-bit color display adapter • OS-compatible sound card and speakers • 1.1 or 2.0 USB port

Gambar 3.5. Prolink PCC3220

3.3. Pengolahan Citra Setelah kamera berhasil menangkap obyek maka hasil dari gambar tersebut akan diolah pada segmentasi warna. Artinya warna yang akan muncul adalah warna merah dengan memutihkan semua backgroundnya. Dengan ini akan tampak jelas pada citra yang telah diolah. Selanjutnya dilakukan olah scanning secara horizontal dan secara vertical agar akan diketahui pixel dari masing masing scanning . agar proses scanning dapat berjalan dengan lancer maka letak kayu harus berada tepat di tengah jangkauan pandang kamera webcam. kemudian akan dilakukan kalibrasi obyek yang sebenarnya. Berikut di bawah ini adalah program scanning lebar. Function Lebar(ByVal Cx As Integer, ByVal Cy As Integer) As Integer Dim Sx As Integer Dim x As Integer Dim y As Integer

51

For x = Cx To 319 If vOut(x, Cy).R = 255 Then Sx = x Exit For End If vOut(x, Cy).G = 255 Next If x = 320 Then Sx = 320 For x = Cx To 0 Step -1 If vOut(x, Cy).R = 255 Then Sx = Sx - x - 1 Exit For End If vOut(x, Cy).G = 255 Next Lebar = Sx End Function Program di atas memulai scaning apabila tepat di titik tengah layar adalah berwarna hitam. Dan dengan secara terus menerus program ini melakukan looping scanning dari tengah ke samping kiri dan dari tengah ke samping kanan. Warna hitam yang discanning ini tidak boleh putus karena ketika bertemu warna putih, scanning akan berhenti dan tidak akan melanjutkan ke warna hitam meskipun setelah warna putih tadi ditemukan warna hitam. Sehingga sangat diperlukan penentuan thresholding yang tepat, agar pemilahan biner permukaan kayu dengan warna disekitarnya benar. Selanjutnya adalah program scanning tinggi kayu. Function Tinggi(ByVal Cx As Integer, ByVal Cy As Integer) As Integer Dim Sy As Integer Dim x As Integer Dim y As Integer For y = Cy To 239 If vOut(Cx, y).R = 255 Then Sy = y Exit For End If

52

vOut(Cx, y).G = 255 Next If y = 240 Then Sy = 240 For y = Cy To 0 Step -1 If vOut(Cx, y).R = 255 Then Sy = Sy - y - 1 Exit For End If vOut(Cx, y).G = 255 Next Tinggi = Sy End Function Program di atas memulai scaning apabila tepat di titik tengah layar adalah berwarna hitam. Dan dengan secara terus menerus program ini melakukan looping scanning dari tengah keatas dan dari tengah ke bawah. Warna hitam yang discanning ini juga tidak boleh putus. Karena apabila pada saat scanning ditemui warna putih, maka scanning akan berhenti begitu saja. Karena itu penentuan thresholding yang benar dapat memilah warna permukaan kayu dan warna di sekitarnya dengan tepat. Thresholding yang saya gunakan adalah R > G + B . sehingga yang dihitamkan hanya warna merah. Berikut di bawah ini adalah contoh hasil program scanning yang telah di lakukan.

Gambar 3.6 hasil scanning kayu

53

3.4. Rotary Encoder Setelah melalui proses kamera webcam. Kayu akan menghalangi sensor infra merah yang terletak tepat di bawah roda yang pada porosnya telah terpasang sebuah rotary encoder. Rotary encoder akan memulai untuk mengcounter ketika inframerah di bawahnya terhalangi sampai kayu selesai menghalangi. Akan didapatkan sebuah pulsa kotak yang nantinya diproses untuk mendapatkan besaran panjang kayu 3.5. Sensor Pada Bagian Infra merah ini saya menggunakan Sensor Photo Dioda dengan pencahayaan Led.

Gambar 3.7 Rangkaian Sensor Photo diode Prinsip kerja dari Photo diode adalah apabila photo diode terkena cahaya maka resistansi photodiode akan semakin kecil. Dengan menggunakan komparator, maka apabila photo diode menerima cahaya yang dipancarkan oleh led maka output dari komparator akan dialiri arus. Dan begitu juga sebaliknya.

54

Gambar 3.8. Rangkaian komparator Sensor Inframerah yang akan saya gunakan ini berjumlah 4 buah maka saya menggunkan sebuah IC LM324 yang memilki 4 buah komparator di dalamnya.

Gambar 3.9 LM 324 Sensor A dan Sensor B berfungsi untuk memastikan bahwa benda yang melewati konveyor adalah sebuah Balok kayu. Peletakannya adalah dengan cara jarak sensor A dengan sensor B lebih pendek daripada Balok kayu yang paling pendek. Sehingga

55

ketika Sensor A dan sensor B ini terhalangi suatu benda maka program akan mengidentifikasi benda sebagai balok kayu yang akan diproses ukuran volumenya. Sensor C berfungsi untuk menghentikan jalannya konveyor selama beberapa detik untuk memberikan kesempatan bagi kamera webcam untuk mengambil gambar. Sensor D berfungsi untuk start counter pada rotary encoder untuk mendapatkan pulsa kotak sehingga dapat diketahui besaran tinggi kayunya. Hasilnya menjadi gambar di bawah ini.

Gambar 3.10. Inframerah Pada output sensor ini akan dimasukkan ke Pin mikrokontroller yaitu PINB.0 dan PINB.1 . PINB.0 ini digunakan untuk inframerah yang terletak di bawah rotary encoder sebagai start counter. Sedangkan PINB.1 digunakan untuk menghentikan laju motor

56

3.6 Mikrokontroller Pada mikrokontroller digunakan chip ATmega 16

Gambar 3.11. Rangkaian ATmega16

Gambar 3.12. Minimum Sistem

57

3.7. Interface Serial Serial komunikasi yang di gunakan adalah komunikasi serial RS323.

Gambar 3.13. Rangkaian interface serial 232

Gambar 3.14. RS232

58

BAB IV PENGUJIAN ALAT DAN ANALISA Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui sejauh mana tingkat keberhasilan alat dimulai dari perencanaan hingga pengerjaan. Pengujian ini dilakukan dimulai sehingga dapat diketahui kelebihan dan kekurangan yang ada Pengujian terletak pada mekanisme berjalanya sistem mulai dari mikrokontroller, inframerah, kamera webcam, rotary encoder, motor, dan uji coba secara keseluruhan. 4.1. Pengujian Mikrokontroller Pengujian pertama yang dilakukan adalah menguji jalannya mikrokontroller hingga mampu untuk di isi program dengan menggunakan downloader.

Gambar 4.1 Minimum system yang bekerja Dari pengujian seperti pada gambar 4.1 di atas adalah penggunaan Mikrokontroller ATMega 8535 dengan menggunakan downloader usb dopper. Nyala led merupakan Indikator bahwa Minimum sistem sedang bekerja.

59

Gambar 4.2 pemrograman Code Vision Avr Gambar di atas adalah merupakan tampilan program dari Code Vision Avr yang digunakan untuk memasukkan program ke dalam Mikrokontroller.

Gambar 4.3 Download menggunakan Avr8 Burn-o-mat Gambar di atas adalah tampilan program Avr8 Burn-o-mat yang biasa digunakan untuk memasukan hasil program hex dari Code Vision AVR kedalam Mikrokontroller.

60

4.2. Pengujian Sensor Photo Dioda Pengujian yang kedua adalah menguji jalannya sensor photo diode

Gambar 4.4 Led Laser Pencahayaan yang digunakan menggunakan led laser karena jarak antar tepi konveyor cukup jauh sehingga led biasa tidak bisa menjangkaunya. Maka digunakanlah led laser.

Gambar 4.5 Photo dioda

61

Dalam Proyek akhir ini digunakan 2 sensor photodioda. Sensor yang pertama diletakkan di depan kamera webcam yang berguna untuk menghentikan motor selama 4 detik, sehingga kamera mampu fokus untuk mengcapture luas permukaan kayu. Pada saat itu juga mikro mengirimkan data kepada PC melalui komunikasi serial berupa karakter ‘x’ dan PC bisa langsung mengolah datanya. Sedangkan sensor yang kedua diletakkan tepat di bawah roda yang pada porosnya terdapat rotary encoder. Fungsi sensor yang kedua ini adalah untuk memberikan perintah kepada rotary encoder agar timer bisa di mulai. Hasil dari rotary ini juga dikirimkan ke PC untuk diolah datanya. 4.3. Pengujian Kamera Webcam Pengujian yang ketiga adalah menguji jalannya kamera webcam. Agar kamera mampu membedakan warna permukaan kayu dengan warna disekitarnya maka permukaan kayu disinari menggunakan led warna merah.

Gambar 4.6 permukaan kayu sebelum terkena cahaya LED Warna led sebelum terkena cahaya merah adalah berwarna coklat kehitaman yang hampir sama seperti sekitarnya. Hal ini membuat kamera agak susah untuk mendeteksi pixel pada permukaan kayu tersebut. Sehingga diperlukan warna khusus untuk mempermudahnya.

62

Gambar 4.7 permukaan kayu setelah terkena cahaya LED Gambar di atas menunjukkan permukaan kayu yang saya beri pancaran LED berwarna merah. Dengan cara ini maka kamera akan dengan mudah membedakan warna permukaan kayu dengan warna di sekitarnya. Sehingga pixel permukaan kayu bisa didapatkan.

Gambar 4.8 kamera webcam tampak depan Peletakan led diletakkan tepat pada pandangan kamera sehingga hanya benda yang tertangkap kamera lah yang tersinari

63

oleh led. Posisi ini juga tidak boleh mengenai belt konveyor, agar belt konveyor tidak dideteksi sebagai warna merah.

Gambar 4.9 kamera webcam tampak samping

Gambar 4.10 kamera webcam capture permukaan kayu Peletakan kamera webcam harus lurus dan peletakan kayu untuk pengukuran juga harus diluruskan tepat di tengah kamera webcam. Karena proses scanning yang dilakukan pada program webcam ini di mulai tepat di tengah pandangan kamera webcam.

64

Gambar 4.11 capture permukaan kayu tanpa sinar

Gambar 4.12 hasil thresholding Gambar di atas hasil Thresholdingnya masih kurang jelas. Maka dari itu digunakanlah cahaya merah untuk memperjelas perbedaan permukaan kayu dengan cahaya cahaya di sekitar

65

Gambar 4.13 capture permukaan kayu menggunakan sinar merah

Gambar 4.14 hasil Thresholding Gamber di atas merupakan hasil Thresholding permukaan kayu yang disinari oleh Led merah. Sehingga hasil yang diperoleh menjadi semakin bagus. Namun masih terlihat sedikit banyangan warna merah di sekitar permukaan kayu karena background kayu

66

yang berupa belt konveyor ini berwarna hijau dan bersifat memantulkan cahaya. Sehingga pantulan ini juga sedikit tertangkap oleh kamera webcam.

Gambar 4.15 form program pengukuran pixel

Gambar 4.16 hasil form pengukuran pixel pada malam hari Pada tampilan form adalah tampilan utama pada program visual basic ini. Pada Gambar 4.15 ditunjukkan kualitas kamera webcam yang memiliki 4 fps. Dan pada gambar 4.16 adalah hasil pengambilan program thresholding. Dari program yang telah dibuat

67

terlihat pada form masing masing besaran yang didapatkan dengan cara melakukan scanning warna gelap saja. Namun karena terkena efek lampu penerangan yang terletak didalam ruangan membuat data yang tertangkap oleh kamera menjadi cukup berbeda dengan signifikan. Pada form dapat dilihat besaran panjang dan lebar yang diperoleh dari pixel nya. Kemudian dilakukan kalibrasi dengan ukuran panjang dan lebar permukaan kayu yang diukur secara manual. Dari hasil pengukuran manual dan pengukuran pixel melalui kamera webcam ini akhirnya diketahui ukuran kalibrasi konversi pixel ke millimeter. Dari hasil kalibrasi di ketahui 1 milimeter = 2,1041 pixel. Setelah angka kalibrasi ini di ketahui posisi webcam tidak boleh berubah sedikit pun karena bisa merubah angka kalibrasi nya lagi. Pada gambar 4.16 terlihat bahwa masih ada bagian yang seharusnya tidak ikut terukur, hal ini disebabkan karena masih belum tepatnya angka thresholding yang digunakan. Dan pengambilan gambar di atas dilakukan pada malam hari yang notabene ikut terkena gangguan lampu ruangan laboratorium yang menyala terang. Tabel 4.1 Data permukaan kayu pada malam hari

kayu parameter A B C

Panjang Lebar Panjang Lebar Panjang Lebar

pengukuran manual (mm) 67 48 66 43 67 47

pengukuran webcam (mm) 69.3 47.5 76 45 71.7 48.9 total error

error % 3.432835821 1.04166667 15.15151515 4.651162791 7.014925373 4.042553191 5.889109833

Pada tabel diatas adalah hasil pengambilan data dengan membandingkan hasil pengukuran manual dan hasil pengukuran yang langsung diambil melalui kamera webcam. Dari jumlah besaran % error yang diperoleh paling terbesar terletak pada pengukuran panjang permukaan. Hal ini terjadi karena memang pada saat pengambilan data terlihat bagian yang seharusnya tidak ikut dibinerkan menjadi ikut dibinerkan. Sehingga angkanya

68

menjadi agak membesar. Hasil tabel ini didasarkan dari hasil gambar 4.17. program pada pengambilan data ini menggunakan rumus program R = G + B + 50

Gambar 4.17 hasil form pengukuran pixel di pagi hari Tabel 4.2 Data permukaan kayu pada pagi hari pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 66 1.49253731 Lebar 48 49.4 2.916666667 B Panjang 66 65.37 0.95454545 Lebar 43 44.67 3.88372093 C Panjang 67 64.1 4.32835821 Lebar 47 47.5 1.063829787 total error 2.439943059 Hasil tabel diatas adalah merupakan hasil dari pengambilan data pada gambar 4.17 yaitu pengukuran pada pagi hari. Karena pada pagi hari tidak begitu banyak pencahayaan sekitar ruangan. Sehingga hasil nya bisa menjadi lebih bagus dan % error pada tabel 4.2 juga tidak terjadi begitu besar. Terlihat sedikit bayangan pada sisi permukaan itu adalah pantulan cahaya yang berasal dari sinar merah led dan tertangkapnya oleh kamera webcam. Namun

69

keberadaannya tidak begitu mengganggu ketepatan pengambilan data. Program pada pengambilan data ini menggunakan rumus program R = G + B

Gambar 4.18 hasil form pengukuran pixel di siang hari Tabel 4.3. data permukaan kayu pada siang hari pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 63.4 5.37313433 Lebar 48 51.3 6.875 B Panjang 66 65.3 1.06060606 Lebar 43 47.5 10.46511628 C Panjang 67 67.2 0.298507463 Lebar 47 45.6 2.9787234 total error 4.508514589 Pada data tabel 4.3 diatas adalah merupakan hasil dari pengambilan data permukaan kayu pada siang hari yang hasil capture nya juga dapat dilihat pada gambar 4.18. pengambilan data ini agak sedikit terganggu karena juga mendapatkan sinar cahaya dari jendela luar ruangan konveyor sehingga hasil % error yang muncul menjadi sedikit lebih besar dari pengambilan data di pagi

70

hari. Program yang digunakan untuk pengambilan data ini menggunakan rumus program R = G + B.

Gambar 4.19 hasil pengukuran pixel di sore hari Tabel 4.4. data permukaan kayu pada sore hari pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 64.732 3.38507463 Lebar 48 51.32 6.916666667 B Panjang 66 65.3 1.06060606 Lebar 43 46.57 8.302325581 C Panjang 67 64.114 4.30746269 Lebar 47 47.542 1.153191489 total error 4.18755452 Pada data tabel 4.4 di atas adalah merupakan hasil dari pengambilan data permukaan kayu pada sore hari yang hasil capture nya juga dapat dilihat apda gambar 4.18. data pengambilan di waktu ini hasilnya relatif sama dengan pengambilan data di pagi hari karena gangguan cahaya dari luar sudah tidak ada. % error yang timbul tidak melebihi 10 % dan itu artinya perbedaan pengukuran luas alas kayu degan pengukuran melalui webcam sudah tidak terlalu besar. Pencahayaan di sekitar ruangan sangat mempengaruhi

71

hasil pengukuran ini sehingga sangat disarankan untuk pengambilan data berada pada kondisi pencahayaan ruangan yang relatif rendah. Program yang digunakan untuk pengambilan data ini menggunakan rumus program R = G + B + 50.

Gambar 4.20 grafik % error 4.4. Pengujian Rotary Encoder Pengujian yang keempat adalah menguji nguji fungsional rotary encoder. Pengambilan data rotary encoder ini adalah dengan cara melakukan program timer pada rotary yang akan berjalan ketika roda rotary berputar seiring dengan berjalannya kayu yang melewatinya. Start timer ini di bantu menggunakan enggunakan sensor photo dioda yang saya letakkan tepat di bawah rotary. Sehingga ketika kayu percobaan menghalangi sensor, maka timer rotary akan di mulai seiring dengan berputarnya rotary tersebut.

Gambar 4.21 rotary encoder yang terpasang pada roda

72

Gambar 4.22 kayu balok melewati roda rotary encoder 4.5. Pengujian Alat Keseluruhan Percobaan alat secara keseluruhan ini saya lakukan sebanyak 3 kali. Mulai kayu mennghalangi sensor pertama sampai selesai menghalangi sensor yang kedua. Masing-masing kayu saya ukur hingga 3 kali percobaan. Sehingga di dapatkan tabel data seperti di bawah ini. Tabel 4.5 Data pengukuran pada kayu A pengukuran 1 pengukuran 2 parameter (dalam Mili Meter) (dalam Mili meter) pixel P 107 106 pixel L 122 120 Mm P 68.9 68.2 Mm L 44.1 43.3 luas 3038.49 2953.06 counter rotary 1197 1190 panjang kayu 643.53 639.7 volume 1955359 1889072

pengukuran 3 (dalam Mili Meter) 106 122 68.2 44.1 3007.62 1204 647.29 1946802

73

Tabel 4.6 Data pengukuran pada kayu B parameter pixel P pixel L Mm P Mm L luas counter rotary panjang kayu volume

pengukuran 1 (dalam Mili Meter) 105 106 67.6442 38.323 2592.32 905 486.54 1261267

pengukuran 2 (dalam Mili meter) 104 104 67 37.6 2519.2 916 492.45 1240580

pengukuran 3 (dalam Mili Meter) 105 108 67.6442 39.0461 2641.24 910 489.23 1292173

Tabel 4.7. Data pengukuran pada kayu C parameter pixel P pixel L Mm P Mm L luas counter rotary panjang kayu volume

pengukuran 1 (dalam Mili Meter) 105 124 67.66 44.8 3031.168 801 430.63 1305311.8

pengukuran 2 (dalam Mili meter) 107 127 69.3 43.2 2993.76 802 431.17 1290819

pengukuran 3 (dalam Mili Meter) 106 122 68.2 44.1 3007.62 1204 647.29 1290649

Keterangan : -

Pixel P = jumlah pixel pada tinggi permukaan kayu Pixel L = jumlah pixel pada lebar permukaan kayu Mm P = Ukuran panjang pada permukaan kayu dalam millimeter Mm L = Ukuran lebar pada permukaan kayu dalam millimeter Luas = Luas permukaan kayu Counter rotary = jumlah data rotary yang di kirimkan mikrokontroller ke PC melalui komunikasi serial. Panjang kayu = panjang kayu yang sebenarnya setelah di ketahui jumlah counter pada rotary Volume = luas alas di kalikan dengan panjang kayu

74

Berikut di bawah ini adalah pengambilan data luas permukaan kayu menggunakan kamera webcam. Tabel 4.8 Data pixel kamera percobaan pertama pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 68.9 2.835820896 Lebar 48 44.1 8.125 B Panjang 66 67.6442 2.491212121 Lebar 43 38.323 10.87674419 C Panjang 67 67.66 0.985074627 Lebar 47 44.8 4.680851064 total error 4.99911715 Tabel 4.9 Data pixel kamera percobaan kedua pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 68.2 1.791044776 Lebar 48 43.3 9.791666667 B Panjang 66 67 1.515151515 Lebar 43 37.6 12.55813853 C Panjang 67 69.3 3.432835821 Lebar 47 43.2 8.085106383 total error 6.195657282 Tabel 4.10 \Data pixel kamera percobaan ketiga pengukuran pengukuran kayu parameter error % manual (mm) webcam (mm) A Panjang 67 68.2 1.791044776 Lebar 48 44.1 8.125 B Panjang 66 67.6442 2.491212121 Lebar 43 39.0461 9.195116279 C Panjang 67 66.9 0.149253731 Lebar 47 44.8 4.680851064 total error 4.405412995

75

Total error dari pengambilan data mulai dari percobaan pertama, kedua, dan ketiga adalah 5.200062476 %. Pada ketiga tabel percobaan tersebut terdapat beberapa error yang besar. Sekitar 10 % hingga 12 % error. Hal ini disebabkan kurang tepatnya posisi kayu berada di depan kamera. Berikut juga ada error yang terkecil yaitu 0.1 % . data ini hamper sempurna karena pada saat pengambilan pixel kayu ini posisinya tepat berada di tengah kamera webcam. Dari pengambilan masing masing data tersebut maka bisa diperoleh data luas permukaan kayu mulai dari percobaan pertama sampai percobaan ketiga. Tabel 4.11 Data luas permukaan kayu percobaan pertama kayu

parameter

A B C

Luas alas Luas alas Luas alas

pengukuran manual (mm) 3216 2838 3149

pengukuran webcam (mm) 3038.49 2592.32 3031.168 total error

error % 5.51959 8.6568 3.74189 5.97276

Tabel 4.12 Data luas permukaan kayu percobaan kedua kayu

parameter

A B C

Luas alas Luas alas Luas alas

pengukuran manual (mm) 3216 2838 3149

pengukuran webcam (mm) 2953.06 2519.2 2993.76 total error

error % 8.176 11.2333 4.92982 8.11304

Tabel 4.13 Data luas permukaan kayu percobaan ketiga kayu

parameter

A B C

Luas alas Luas alas Luas alas

pengukuran manual (mm) 3216 2838 3149

pengukuran webcam (mm) 3007.62 2641.24 2997.12 total error

error % 6.47948 6.93305 4.82312 6.07855

76

Total error dari pengambilan data luas permukaan kayu pada percobaan pertama sampai ketiga adalah 6.72145 . pada hasil luas tersebut terlihat pada pengukuran kedua kayu B error nya 11.2 % . dan error ini adalah yang terbesar dibandingkan yang lainnya. Hal ini disebabkan karena pada pengambilan pixel nya yang kurang tepat berada di tengah kamera webcam. Pada rotary encoder data yang masuk juga diperlukan konstanta agar bisa di konversikan menjadi panjang. Sehingga di perlukan beberapa percobaan untuk mengetahui konstanta tersebut. Tabel 4.14 Data konstanta rotary encoder

kayu A B C

data rotary 1200 912 802

pengukuran panjang manual 640 491 434 X rata2

konstanta (x) 0.533333333 0.538377193 0.541147132 0.537619219

Dari hasil beberapa percobaan pada masing masing kayu maka didapatkan konstanta. Konstanta ini digunakan sebagai perhitungan konversi data rotary menjadi panjang kayu. Setelah dirata-rata konstanta tersebut maka untuk mencari panjang kayu melalui rotary encoder diperoleh 0.537619219. dengan konstanta rata –rata ini maka data panjang kayu bisa dicari seperti pada tabel di bawah ini.

Tabel 4.15 Data panjang kayu percobaan pertama

kayu parameter A B C

panjang panjang panjang

pengukuran pengukuran error % manual (mm) rotary (mm) 640 643.53 0.55156 491 486.54 0.90835 434 430.63 0.7765 total error 0.74547

77

Tabel 4.16 Data panjang kayu percobaan kedua

kayu parameter A B C

panjang panjang panjang

pengukuran pengukuran error % manual (mm) rotary (mm) 640 639.7 0.04687 491 492.45 0.29532 434 431.17 0.65207 total error 0.33142

Tabel 4.17 Data panjang kayu percobaan ketiga

kayu parameter A B C

panjang panjang panjang

pengukuran pengukuran error % manual (mm) rotary (mm) 640 647.29 1.13906 491 489.23 0.36049 434 430.63 0.7765 total error 0.75868

Total error dari pengambilan data panjang kayu mulai percobaan pertama sampai percobaan ketiga adalah 0.61186 . pengambilan data panjang ini error nya cukup kecil. Karena tidak diperlukan ketepatan apapun kecuali ketepatan kayu melewati putaran roda rotary encoder. Setelah panjang dan luas alas kayu telah diketahui, sehingga volume bisa didapatkan dengan meng kalikan data panjang dengan data luas kayu seperti pada tabel di bawah ini. Tabel 4.18 Data volume kayu percobaan pertama

kayu

parameter

A B C

volume volume volume

pengukuran manual (Cm) 205824 139345.8 136666.6

pengukuran error % alat (Cm) 195535.9 4.99849 126126.7 9.48654 130531.18 4.48933 total error 6.324787

78

Tabel 4.19 Data volume kayu percobaan kedua

kayu

parameter

A B C

volume volume volume

pengukuran manual (Cm) 205824 139345.8 136666.6

pengukuran error % alat (Cm) 188907.2 8.21906 124058 10.9711 129081.9 5.54978 total error 8.246647

Tabel 4.20 Data volume kayu percobaan ketiga

kayu

parameter

A B C

volume volume volume

pengukuran manual (Cm) 205824 139345.8 136666.6

pengukuran alat (Cm) 194680.2 129217.3 129064.9 total error

error % 5.41424 7.26861 5.56222 6.08169

Total error dari pengambilan data volume kayu mulai percobaan pertama hingga percobaan ketiga adalah 6.884374 . dari hasil perkalian data ini diperoleh error terbesar adalah 10.9771 % yang penyebabnya berada pada saat pengukuran luas alas pada kamera webcam. Sehingga masih sangat diperlukan ketelitian dalam menempatkan balok kayu hingga berada tepat di tengah kamera webcam. Pada alat yang digunakan ini juga memiliki batasan minimal dan maksimal balok kayu. Yaitu kayu dengan tinggi permukaan 5 cm hingga 15 cm. hal ini dikarenakan oleh desain rotary encoder yang hanya memiliki diameter 15 cm.

79

4.6. Analisa 1) Tingkat keberhasilan program untuk mencari pixel pada permukaan kayu sudah cukup baik. 2) Persentase error yang terbesar disebabkan karena berhentinya kayu setelah menghalangi sensor kurang tepat berada di tengah kamera webcam. Sehingga pengambilan pixel nya menjadi tidak tepat. 3) Posisi Permukaan kayu harus benar2 tepat berada di tengah pandangan kamera webcam karena pada program scanning pixel dilakukan mulai dari tengah. 4) Cahaya merah yang digunakan untuk menerangi permukaan kayu juga sedikit membuat alas konveyor memantulkan warna merah, sehingga capture kamera agak sedikit terganggu. 5) ketika motor mulai berhenti, konveyor masih berjalan sedikit. Sehingga peletakan sensor harus di majukan agar permukaan kayu harus betul-betul berada persis di depan kamera webcam 5) Posisi kayu juga harus berada tepat di bawah roda agar bisa berputar. Karena roda yang terpasang lebar nya tidak begitu besar. Kalau kayu tidak berada di bawah roda maka rotary encoder pun juga tidak akan memunculkan pulsa. 6) Pada rotary encoder hasil yang diperoleh cukup bagus karena data yang ditampilkan bergantung pada putaran yang dihasilkan oleh kayu yang lewat di bawahnya. 7) dengan melihat tabel data percobaan maka persentase error total yang diperoleh adalah 6.884374%.

80

BAB V PENUTUP 5.1. Kesimpulan Setelah melakukan perencanaan dan pembuatan perangkat lunak kemudian dilakukan pengujian dan analisanya, maka dapat diambil kesimpulan: Tingkat keberhasilan program keseluruhan samapi di peroleh nya volume balok kayu saat ini berkisar antara 93%. Hal ini bisa dilihat dari hasil analisa percobaan yang telah dilakukan. Kondisi mekanik kurang berkualitas dalam segi putaran roller sehingga membuat belt konveyor menjadi agak selip. Begitu juga dengan ketidak samaan kecepatan pada masing masing motor yang berputar. Pengambilan data di pagi hari merupakan saat yang paling tepat bagi kamera webcam untuk mengambil data. Karena pengaruh terhadap cahaya lain dibandingkan dengan waktu lain adalah paling sedikit. 5.2. Saran – saran Kesulitan yang dihadapi adalah pemantulan cahaya yang ditimbulkan oleh alas konveyor sehingga terjadi sedikit gangguan pada pandangan capture camera dan membuat hasil thresholding menjadi ikut mengganggu ukuran pixel nya. Kecepatan konveyor kalau bisa dipercepat karena hasil yang dibutuhkan oleh sebuah pabrik kayu adalah kecepatan proses produksi yang sangat dibutuhkan.sehingga juga di butuhkan: - Kamera yang memiliki kualitas terbaik sebagai sensor - Motor yang memiliki torsi dan rpm yang besar sehingga mampu menggerakkan balok kayu yang besar dan berjalan dengan cepat

81

Untuk kedepan diharapkan alat ini dapat dikembangkan menjadi alat yang memiliki tingkat error yang lebih rendah. Agar bisa menciptakan kualitas fungsi alat yang baik.

82

Daftar Pustaka 1. Andi, Pemograman Visual Basic 6.0, Wahana Komputer, Semarang , 2000.

2. Rahmat Putra, The Best Source Code Visual Basic, Elex MediaKomputindo, Jakarta, 2005.

3. Andi Winoto, Mikrokontroler AVR ATmega8/16/32/8535 Pemrogramannya dengan Bahasa C pada WinAVR, Bandung, 2008. 4. Riyanto Sigit, Achmad Basuki, Nana Ramadijanti, Dadet Pramadihanto, “ Praktikum Pengolahan Citra” , buku diktat PENS – ITS, 2003. 5. http://id.wikipedia.org/wiki/Inframerah 6. http://en.wikipedia.org/wiki/Rotary_encoder 7. www.dephut.go.id/Halaman/STANDARISASI_&_LINGK UNGAN_KEHUTANAN/INFO_III01/III_III01.html

83

BIODATA PENULIS

Nama Tempat, Tanggal Lahir Alamat Asal Email Hobby Motto Riwayat Pendidikan 1. 2. 3. 4. 5.

TK Aisyiah Bustanul Atfal Gresik. SDN Sidokumpul 2 Gresik. SMP Semen Gresik. SMA Semen Gresik. Teknik Elektronika PENS-ITS.

Riwayat Organisasi 1.

: Jeffri Yudistira : Surabaya, 17 Nopember 1989 : Jl Wijaya Kusuma 10 Gresik : [email protected] : Musik, Membaca, Olah raga : “Kegagalan merupakan tangga kesuksesan” :

:

Depdagri HIMA ELKA PENS-ITS periode 2008-2009

Penulis telah mengikuti seminar Proyek Akhir pada tanggal 28 Oktober 2011, sebagai salah satu persyaratan untuk memperoleh gelar Sarjana Sains Terapan (S.ST.).