PROYEK AKHIR ANALISA PENGARUH KELEMBABAN TANAH TERHADAP PERTUMBUHAN TANAMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYSIS OF VARIANCE

PROYEK AKHIR

ANALISA PENGARUH KELEMBABAN TANAH TERHADAP PERTUMBUHAN TANAMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYSIS OF VARIANCE The Analysis of the Influence of Soil Moisture Towards Plants by Using Analisys of Variance Method Oleh: ANGGA RASULIL VIDIAWAN NRP. 7107 040 006

Dosen Pembimbing: Ir. Rika Rokhana, MT NIP. 19690905 199802 2 001

Budi Nur Iman, S.Si, M.Kom NIP. 19690427 199403 1 001

Ardik Wijayanto, ST, MT NIP. 19770620 200212 1 002

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

ANALISA PENGARUH KELEMBABAN TANAH TERHADAP PERTUMBUHAN TANAMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYSIS OF VARIANCE Oleh : ANGGA RASULIL VIDIAWAN NRP. 7107 040 006 Proyek Akhir ini Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains Terapan (S.ST.) Periode Wisuda September 2011 di Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Disetujui dan disahkan pada tanggal 26 Juli 2011 Oleh Dosen Penguji Proyek Akhir : Dosen Pembimbing : 1. 1. Ir. Kemalasari, MT NIP : 19630314 200003 2 001

Ir. Rika Rokhana, MT NIP : 19690905 199802 2 001

2.

2. Firman Arifin, ST, MT NIP : 19740925 200112 1 002

Budi Nur Iman, S.Si, M.Kom NIP : 19690427 199403 1 001

3.

3.

Agus Indra Gunawan, ST, M.Sc NIP : 19760821 200112 1 002

Ardik Wijayanto, ST, MT NIP : 19770620 200212 1 002

Mengetahui : Ketua Jurusan Teknik Elektronika

Ir. Rika Rokhana, MT NIP. 19690905 199802 2 001 i

ABSTRAK Tanaman cabai sudah dikenal oleh masyarakat indonesia sejak zaman dahulu dan seakan menjadi kebutuhan pokok setiap keluarga sehingga permintaannya pun ada setiap hari. Secara umum tanaman cabai dapat ditanam di areal sawah maupun tegal, di dataran tinggi maupun rendah. Namun demikian, ada beberapa persyaratan yang diperlukan agar tanaman cabai dapat tumbuh dengan baik seperti ketinggian tempat, iklim, air, tanah, dan kelembaban. Kelembaban dapat berupa kelembaban pada udara maupun kelembaban tanah. Modifikasi iklim mikro di sekitar tanaman cabai merupakan suatu usaha agar tanaman yang dibudidayakan dapat tumbuh dan berkembang dengan baik. Kelembaban udara dan tanah, suhu udara dan tanah merupakan komponen iklim mikro yang sangat mempengaruhi pertumbuhan tanaman, dan masing-masing berkaitan mewujudkan keadaan lingkungan optimal bagi tanaman. Kelembaban tanah dapat berpengaruh terhadap pertumbuhan tanaman cabai baik berupa pertumbuhan daun, tinggi, dan lebar batang cabai. Pengaruh kelembaban tanah ini dapat kita analisa dengan menggunakan prinsip pengolahan citra dimana kamera sebagai alat untuk mengembil inputan. Threshold citra merupakan proses memisahkan objek – objek dari citra ke dalam bagian – bagian, sehingga informasi yang ada pada citra dapat dengan mudah dibaca. Informasi yang ada dalam citra tersebut membagi citra ke dalam daerah – daerah terpisah dimana setiap daerah adalah homogen dan mengacu pada sebuah kriteria keseragaman yang jelas. Threshold yang dilakukan pada citra harus tepat agar informasi yang terkandung di dalamnya dapat diterjemahkan dengan baik. Kelembaban tanah yang sesuai dengan karakteristik tanaman cabai sekitar 50%-60%. Semakin rendah kelembaban tanahnya maka pertumbuhan tanaman cabai tidak akan maksimal (mengalami kekerdilan) dan semakin tinggi kadar kelembaban tanahnya maka tanaman cabai akan layu.

Kata kunci : Cabai, kamera, kelembaban, pengolahan citra, Threshold

ii

ABSTRACT Pepper plants have been recognized by Indonesian society since ancient times and it was as a basic need of every family so that the demand was there every day. In general, hot pepper plants may be planted in paddy fields and dry areas at high and low plains. However, there are several requirements needed for chili plants can grow well, such as altitude, climate, water, soil and moisture. Humidity can be humidity in the air and soil moisture. Too high a level of soil moisture will affect the growth of pepper, as well as too low when the moisture of the soil. Modification of the microclimate around the pepper plant is a business for the cultivated plants can grow and develop properly. Air and soil moisture, air temperature and soil micro-climate is a component that greatly affect plant growth, and each relates to realize optimal environmental conditions for plants. Soil moisture can influence the growth of pepper plants in the form of leaf growth, height, and width of stem chili. Effect of soil moisture is to our analysis using the principles in which the camera image processing as a tool for mengembil imputan. Threshold is the process of separating the object - the object of the image to the part - the part, so that the information contained in the image can be easily read. The information contained in the image divides the image into the area - a separate area where each region is homogeneous and refers to a clear uniformity of criteria. Threshold is performed on the image to be right for the information contained in it can be translated properly. Soil moisture in accordance with the characteristics of chilli plants about 50% -60%. The lower the humidity of the soil so plant growth will not be maximized peppers (experiencing dwarfism) and the higher levels of soil moisture so plants will wilt chili. Keywords: Chili camera humidity, processing image, Threshold

iii

KATA PENGANTAR Alhamdulillah, segala puji syukur bagi Allah SWT karena berkat rahmat dan hidayah-Nya, penulis dapat menyusun proyek akhir yang berjudul : “ANALISA PENGARUH KELEMBABAN TANAH TERHADAP PERTUMBUHAN TANAMAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYSIS OF VARIANCE” Pembuatan dan penyusunan proyek akhir ini diajukan sebagai salah satu syarat untuk menyelesaikan studi Diploma-4 (D4) dan memperoleh gelar Sarjana Sain Terapan (SST) di jurusan Elektronika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penulis berusaha secara optimal dengan segala pengetahuan dan informasi yang didapatkan dalam menyusun laporan proyek akhir ini. Namun, penulis menyadari berbagai keterbatasannya, karena itu penulis memohon maaf atas keterbatasan materi laporan proyek akhir ini. Penulis sangat mengharapkan masukan berupa saran dan kritik yang membangun demi kesempurnaan laporan proyek akhir ini. Demikian besar harapan penulis agar laporan proyek akhir ini dapat bermanfaat bagi pembaca, khususnya para petani cabai di seluruh Indonesia. Surabaya, 27 Juli 2011

Penulis

iv

UCAPAN TERIMA KASIH Dengan mengucap puji syukur kehadirat Allah SWT, karena atas rahmat dan hidayah-Nya saya bisa merasakan nikmat ber-Islam. Dan kepada Rasulullah SAW yang telah mencintai kita semua dan menuntun kita dari kegelapan ke zaman terang benderang. Dengan selesainya proyek akhir ini bukanlah semata - mata usaha individu penulis, melainkan adanya kerja sama dengan berbagai pihak yang telah memberikan kontribusi dalam pengerjaan proyek akhir ini, antara lain : 1. Ibu, Ayah, serta keluarga besarku, kalian begitu berharga bagiku. Hanya do'a yang teralun setiap waktu yang bisa aku persembahkan, semoga Allah memberikan rahmat, hidayah, keselamatan, keberkahan dan ridho- Nya kepada kalian semua di dunia maupun di akhirat. 2. Bapak Dr. Ir. Dadet Pramadihanto, M.Eng selaku direktur PENSITS. 3. Ibu Ir. Rika Rokhana, M.T. selaku ketua jurusan Teknik Elektronika PENS-ITS dan dosen pembimbing proyek akhir saya. 4. Bapak Budi Nur Iman, S.Si, M.Kom dan bapak Ardik Wijayanto, ST, MT selaku dosen pembimbing saya. 5. Seluruh Bapak dan Ibu dosen yang telah membimbing dan membekali ilmu kepada penulis selama penulis menempuh pendidikan di kampus tercinta ini, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya-ITS (PENS-ITS). 6. Bapak Ronny Susetyoko, Ibu Retno Sukmaningrum, dan Ibu Kemalasari atas saran-saran dan kritikannya. 7. Bapak-Ibu Dosen khususnya staf dan pengajar jurusan Elektronika, PENS-ITS. 8. Teman-teman penghuni lab pojok ”lab elka lt2” terima kasih. 9. Rekan-rekan Elkaangkatan 2007 khususnya 4ED4A, terima kasih atas kebersamaannya dalam menempuh perkuliahan di PENS-ITS. 10. Seluruh mahasiswa PENS – ITS yang pernah mengenalku serta semua pihak yang telah membantu dalam pengerjaan TA ini.

v

DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL ............................................................. LEMBAR PENGESAHAN ................................................... ABSTRAK ............................................................................ ABSTRACT .......................................................................... KATA PENGANTAR ........................................................... UCAPAN TERIMA KASIH ................................................. DAFTAR ISI ......................................................................... DAFTAR GAMBAR ............................................................. DAFTAR TABEL .................................................................

i ii iii iv v vi vii x xii

BAB I PENDAHULUAN .................................................... 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH .............................. 1.2 TUJUAN ....................................................................... 1.3 PERUMUSAN MASALAH .......................................... 1.4 BATASAN MASALAH ................................................ 1.5 METODOLOGI ........................................................... 1.6 SISTEMATIKA PEMBAHASAN ................................

1 2 2 2 2 3 4

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ........................................... 2.1 Tanaman Cabai .............................................................. 2.1.1 Karakteristik Tanaman Cabai ................................. 2.2.2 Syarat Tumbuh Tanaman Cabai ............................. 2.1.3 Persemaian ............................................................ 2.1.4 Pengolahan Tanah .................................................. 2.1.5 Hama dan Penyakit ................................................ 2.2 Karakteristik Tanah ........................................................ 2.2.1 Syarat Tanah .......................................................... 2.3 Pengolahan Citra ............................................................ 2.3.1 Operasi Pengolahan Citra ....................................... 2.3.2 Threshold ............................................................... 2.3.3 GrayScale............................................................... 2.3.4 Pengertian Pixel ...................................................... 2.3.5 Citra Biner ............................................................. 2.3.6 Warna..................................................................... 2.4 Internet ..........................................................................

5 5 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 12 13 14 17

vi

2.5 Pemrograman Web Dengan PHP .................................... 2.5.1 Cara Kerja Web ..................................................... 2.5.2 Web Server ............................................................ 2.5.3 Server Side Scripting ............................................. 2.5.4 Web Programing ASP ............................................. 2.6 Analysis of Variance (ANOVA) ...................................... 2.6.1 Analysis of Multivariat (MANOVA) ....................... 2.7 Penggunaan Kamera Sebagai Sensor ............................... 2.8 ATMEGA 16 ................................................................. 2.9 Program SPSS Sebagai Pengolah Data ............................ 2.9.1 Menjalankan SPSS ................................................. 2.9.2 Membaca Data ....................................................... 2.10 Visual Basic ................................................................... 2.10.1 IDE Visual Basic 6.0 ............................................ 2.10.2 Deklarasi Variabel ............................................... 2.10.3 Operator ..............................................................

18 19 19 20 20 25 25 28 29 29 30 31 34 35 36 36

BAB III PERENCANAAN SISTEM .................................... 3.1 Blok Diagram Sistem ...................................................... 3.1.1 Mekanisme Kerja Sistem ........................................ 3.2 Perancangan Hardware .................................................... 3.2.1 Pembuatan Driver Kamera ...................................... 3.2.2 Pembuatan Driver Motor ......................................... 3.2.3 Pembuatan Mikrokontroler ...................................... 3.2.4 Pembuatan Prototipe Sawah .................................... 3.6 Perancangan dan Pembuatan Perangkat lunak .................. 3.6.1 Load Image ............................................................ 3.6.2 Grey Scale .............................................................. 3.6.3 Pemisahan Background – Objek ............................... 3.6.4 Thresholding ........................................................... 3.6.5 User Interface Visual Basic ...................................... 3.6.6 User Interface SPSS ................................................. 3.6.7 User Interface WEB.................................................

39 39 40 41 41 42 44 46 46 49 50 52 52 53 55 56

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA ................................ 4.1 Kelembaban Tanah ......................................................... 4.2 Tegangan Output Pada Rangkaian Motor Driver .............. 4.3 Pengaruh Tegangan Input Pada Kecepatan Motor .............. 4.4 Pengujian Downloader dan Minimum Sistem ATmega16..

59 59 62 63 64

vii

4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10 4.11 4.12

4.4.1 Rangkaian Downloader .......................................... 4.4.2 Pengujian Rangkaian Sistem Minimum .................. Nilai Warna RGB (red, green, blue) Pada Gambar Hasil Capture ........................................................................... Memisahkan Objek (Tanaman Cabai) dengan Background ..................................................................... Proses Menentukan Tinggi Objek ................................... Proses Menentukan Lebar Objek ..................................... Komunikasi Via WEB .................................................... Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai .............................................................................. Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Lebar Batang Tanaman Cabai ............................................................... Analisa Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Pertumbuhan Tanaman cabai Menggunakan Metode Manova .......................................................................... 4.12.1 Uji Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap pertumbuhan Tanaman Cabai Menggunakan metode Manova. ................................................... 4.12.2 Uji Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap pertumbuhan Tanaman Cabai Menggunakan metode Manova. ...................................................

64 64 65 68 72 74 77 79 83

86

86

92

BAB V PENUTUP ................................................................ 99 5.1 Kesimpulan .................................................................... 99 5.2 Saran .............................................................................. 100 DAFTAR PUSTAKA ............................................................ 101 LAMPIRAN

viii

DAFTAR GAMBAR Gambar 2.1 Gambar 2.2 Gambar 2.3 Gambar 2.4 Gambar 2.5 Gambar 2.6 Gambar 2.7 Gambar 2.8 Gambar 2.9 Gambar 2.10 Gambar 2.11 Gambar 2.12 Gambar 2.13 Gambar 2.14 Gambar 2.15 Gambar 2.16 Gambar 2.17 Gambar 2.18 Gambar 2.19 Gambar 2.20 Gambar 2.21 Gambar 2.22 Gambar 2.23 Gambar 2.24 Gambar 2.25 Gambar 2.26 Gambar 3.1 Gambar 3.2 Gambar 3.3 Gambar 3.4 Gambar 3.5 Gambar 3.6 Gambar 3.7 Gambar 3.8 Gambar 3.9 Gambar 3.10 Gambar 3.11

Tanaman cabai .................................................. Proses color RGB ke Grayscale ......................... Citra Grayscale ................................................. Konversi citra biner ............................................ Sprektum cahaya ............................................... Nilai warna RGB dalam hexadesimal ................. Komposisi warna RGB ....................................... Nilai warna ....................................................... Interaksi FTP .................................................... Standart web architecture ................................... Dinamic web architecture................................... Tampilan web pada browser ............................... Tampilan web pada browser ............................... Scematic ATMEGA16 ....................................... Jalankan SPSS melalui Windows Start................ Jalankan SPSS melalui Desktop Shortcut ............ Tampilan awal SPSS berupa tabel kosong........... Buka data melalui menu pull-down ..................... Jendela untuk membuka data .............................. File data voter.sav .............................................. Variebel view data voter.sav............................... Value label ......................................................... Missing values ................................................... Skala data .......................................................... IDE visual Basic dengan jendela......................... IDE visual Basic dengan jendela terbuka ............ Blok diagram ..................................................... Kamera Webcam ................................................ Konfigurasi pin L298HN .................................... Rangkaian motor driver yang sudah jadi ............. Rangkain Minimum Sistem Atmega 16............... Minimum Sistem Atmega 16 .............................. Flowchart algoritma threshold ............................ Flowchart konversi RGB.................................... Contoh file image ............................................... Flowchart pengambilan gambar ......................... Subrutin load image ........................................... ix

6 11 12 13 14 15 15 15 17 19 20 22 24 29 30 31 31 32 32 32 33 33 34 34 35 35 40 42 43 44 44 45 47 48 49 49 50

Gambar 3.12 Subrutin grayscale ............................................. Gambar 3.13 Citra berwarna menjadi citra grayscale ............... Gambar 3.14 Pemisahan background dengan objek ................. Gambar 3.15 Thresholding ...................................................... Gambar 3.16 Interface program VB......................................... Gambar 3.17 Interface program SPSS ..................................... Gambar 3.18 Interface WEB ................................................... Gambar 4.1 Tanaman cabai umur 80 hari ............................... Gambar 4.2 Rangkaian motor driver ....................................... Gambar 4.3 Tampilan LED .................................................... Gambar 4.4 Tampilan LED .................................................... Gambar 4.5 Listing program .................................................. Gambar 4.6 Tampilan form pendaftaran ................................ Gambar 4.7 Database pada server .......................................... Gambar 4.8 Interface upload ................................................. Gambar 4.9 Tampilan konfirmasi ..........................................

x

51 52 52 53 53 55 56 61 62 65 65 69 77 77 78 78

DAFTAR TABEL Tabel 2.1 Tabel 2.2 Tabel 2.2 Tabel 3.1 Tabel 3.2 Tabel 4.1 Tabel 4.2 Tabel 4.3 Tabel 4.4 Tabel 4.5 Tabel 4.6 Tabel 4.7

Skala keabuan........................................................ 10 Daftar Operator Aritmatika ........................................ 37

Operator Pembanding ............................................ 37 Spesifikasi Komputer ............................................. 39 Data sheet L298HN ............................................... 43 Pertumbuhan Tanaman Cabai................................. 60 Pertumbuhan Tanaman Cabai Umur 104 Hari......... 61 Hasil tegangan output motor driver ........................ 63 Kecepatan putaran motor ....................................... 63 Hasil percobaan nilai warna pada image ................. 67 Hasil percobaan proses deteksi daun....................... 70 Percobaan deteksi daun dengan background berbeda .......................................................................71 Tabel 4.8 Tabel tinggi objek (penggaris)................................ 72 Tabel 4.9 Percobaan menentukan tinggi tanaman cabai setelah di threshold........................................................... 73 Tabel 4.10 Percobaan menentukan lebar batang tanaman cabai setelah di threshold.....................................................75 Tabel 4.11 Data pertumbuhan tanaman cabai...............................80 Tabel 4.12 Pengaruh kelembaban terhadap tinggi tanaman cabai ...................................................................... 81 Tabel 4.13 Rata-rata pengaruh kelembaban terhadap tinggi tanaman cabai ........................................................ 82 Tabel 4.14 Pengaruh kelembaban terhadap lebar batang tanaman cabai ........................................................ 84 Tabel 4.15 Rata-rata pengaruh kelembaban terhadap lebar batang tanaman cabai ............................................ 85 Tabel 4.16 Descriptive statistic tinggi tanaman cabai ............... 87 Tabel 4.17 Multivariate test tinggi tanaman cabai .................... 88 Tabel 4.18 Levene Test of Equality of Error Variancesa tinggi Tanaman cabai ....................................................... 89 Tabel 4.19 Tests of Between Subjects effects tinggi tanaman cabai ....................................................................... 91 Tabel 4.20 Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Lebar Batang Tanaman Cabai ........................................... 92 xi

Tabel 4.21 Descriptive statistic lebar batang tanaman cabai ...... Tabel 4.22 Multivariate test lebar batang tanaman cabai ........... Tabel 4.23 Levene Test of Equality of Error Variancesa lebar batang tanaman cabai ............................................ Tabel 4.24 Tests of Between Subjects effects lebar batang tanaman Cabai .......................................................

xii

93 95 95 97

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Mendengar kata cabai akan terlintas pada benak kita suatu rasa yang pedas. Walaupun rasanya pedas, banyak orang yang menyukai cabai karena dipercaya sebagai obat penambah nafsu makan dan banyak manfaat lainnya. Banyaknya kandungan zat gizi menjadikan kehadirannya di pasaran berawal dari pembudidayaannya. Untuk itu orang yang terlibat langsung pada pembudidayaannya perlu mengetahui cara budi daya cabai yang tepat serta faktor – faktor apa saja yang menunjang pertumbuhannya. Akibat banyaknya akan kebutuhan cabai maka mengakibatkan walaupun harganya mahal, tetap saja cabai banyak dibeli. Kenaikan permintaan pasar menarik para investor untuk menanamkan modalnya pada pembudidayaan tanaman cabai ini. Tidak semua investor dapat mengontrol perkembangan dari pertumbuhan cabai yang mereka budidayakan dikarenakan faktor jarak dan kesibukan sehingga diperlukan adanya alat yang bisa mengontrol dan mengawasi pertumbuhan cabai tersebut karena tidak semua investor yang menanamkan modalnya percaya seratus persen pada orang yang mereka percayai sebagai pelaku usaha yang membudidayakan tanaman cabai tersebut. Pengawasan dan pengontrolan pertumbuhan tanaman cabai antara investor sebagai penanam modal dan pelaku usaha pembudidayaan dilakukan dengan menggunakan komunikasi via internet. Penggunaan komunikasi secara internet dimaksudkan agar penyampaian data dapat dilakukan secara cepat antara komputer investor dimana sebagai client dengan komputer pembudidaya dimana sebagai server. Pengontrolan kelembaban dapat dilakukan dengan mengirinkam perintah kepada mikrokontroler dan mikrokontroler akan mengaktifkan aktuator. Disamping adanya alat untuk mengontrol dan mengawasi pertumbuhan tanaman cabai diperlukan juga alat yang dapat menganalisa pengaruh kelembaban tanah terhadap tanaman cabai mengingat bahwa kelembaban tanah merupakan faktor yang penting dalam perkembangan pertumbuhan tanaman cabai. Mengingat bahwa

1

kelembaban tanah dapat dengan mudah berubah – ubah setiap waktu tergantung pada cuaca pada waktu itu dan persediaan air dalam tanah. Kelembaban tanah merupakan faktor penting dalam menentukan pertumbuhan tanaman cabai. Dengan menganalisis pengaruh kelembaban tanah diharapkan perkembangan tanaman cabai dapat dikontrol sehingga mendapatkan hasil yang maksimal. 1.2 TUJUAN PROYEK AKHIR Tujuan utama dari proyek akhir ini adalah merencanakan dan merealisasikan alat yang dapat mengalisis pengaruh kelembaban tanah terhadap perkembangan pertumbuhan tanaman cabai dengan menggunakan metode Annova sehingga dalam proses analisisnya dapat meningkatkan jumlah produksi cabai. Mengacu pada tujuan utama proyek akhir ini maka terdapat beberapa tujuan khusus antara lain : 1. Meningkatkan mutu dan produktifitas tanaman cabai dengan mengatur kelembaban tanahnya. 2. Bagaimana merancang algoritama dan program yang dapat menga nalisa pengaruh kelembaban tanah terhap petumbuhan cabai. 1.3 PERUMUSAN MASALAH 1. 2.

3. 4.

Adapun permasalahan yang akan dibahas adalah sebagai berikut: Bagaimana merancang alat yang dapat memonitor pertumbuhan tanaman cabai khususnya memonitor tinggi tanaman. Bagaimana merancang program untuk mengetahui laju pertumbuhan tanaman cabai dengan menggunakan metode analysis of variance. Bagaimana menggunakan metode yang tepat dalam menganalisis pengaruh kelembaban tanah terhadap pertumbuhan tanaman cabai. Bagaimana merancang program dan membuat algoritma sistem komunikasi antara server dan clien menggunakan komunikasi internet.

1.4 BATASAN MASALAH Adapun batasan-batasan masalah yang dibuat agar dalam pengerjaan proyek akhir ini dapat berjalan dengan baik adalah sebagai berikut : 2

1. 2. 3. 4. 5. 6.

Tinggi batang yang akan diukur mulai dari permukaan tanah hingga ujung tertinggi dari daun. Tanaman cabai yang akan dianalisis berumur 6 minggu sampai 13 minggu dengan jarak tanam antara cabai 20 cm. Jenis cabai yang digunakan adalah cabai rawit hijau. Prototipe yang digunakan berukuran 60 cm x 60 cm x 20 cm. Kamera dapat bergerak sepanjang lebar dari prototipe dan bergerak mundur dan mempunyai resolusi sebesar 320 x 240 pixel. Jarak kamera ke tanaman cabai sejauh 50 cm sejajar tanaman cabai.

1.5 METODOLOGI a. Studi Literatur Studi literatur ini bertujuan untuk memperoleh teori-teori penunjang yang melandasi pemecahan masalah dilapangan, baik itu bersumber dari hasil wawancara, penelitian, buku, website, ataupun jurnal ilmiah. b. Pembuatan Perangkat Keras Pembuatan perangkat keras (hardware) meliputi pembuatan prototipe lahan sawah seluas 60 cm x 60 cm x 20 cm, pembuatan motor untuk menggerakkan kamera, linetracer mikro, dan lintasan untuk pergerakan linetracer. c. Pembuatan Perangkat Lunak Pada tahap ini yang dilakukan adalah membuat perancangan perangkat lunak dengan membuat algoritma program yang mengatur bagaimana jalannya program yang digunakan untuk memproses gambar yang diambil oleh kamera serta pengolahan data deskripsi. d. Pengujian Sistem dan Integrasi Dilakukan pengujian perangkat keras dengan beberapa parameter pengujian setelah diintegrasikan dengan HMI perihal kecepatan, ketepatan, manajemen memori, dan penyampaian informasi sistem. Pengujian dilakukan dengan running test pada setiap sistem.

3

e. Analisa dan Kesimpulan Dari hasil integrasi dan pengujian sistem secara keseluruhan dilakukan analisa dan memberikan kesimpulan atas analisa tersebut. f. Pembuatan Laporan Tugas Akhir Pada tahap ini merupakan tahap terakhir yang merupakan tahap pelaporan mengenai hasil akhir yang didapatkan. 1.6. SISTEMATIKA PEMBAHASAN Sistematika pembahasan yang akan diuraikan dalam buku laporan proyek akhir ini terbagi dalam bab-bab yang akan dibahas sebagai berikut : Bab I : Pendahuluan Berisi latar belakang, tujuan, perumusan masalah, batasan masalah, dan metodologi, dan sistematika pembahasan. Bab II : Teori Penunjang Berisi penjelasan tentang teori-teori penunjang atau bahan-bahan yang dibutuhkan dalam menyelesaikan Proyek Akhir ini. BAB III : Perencanaan Pembuatan Bab ini membahas proses software yang diaplikasikan ke dalam sistem dan tata cara pembuatannya. BAB IV : Pengujian dan Analisa Bab ini membicarakan tentang langkah – langkah dalam pengujian software dan hardware, serta memberikan analisa terhadap hasil yang dicapai. BAB V : Penutup Bab ini menyatakan kesimpulan dari hasil pengujian software dan sejumlah kemungkinan dalam format saran untuk pengembangan selanjutnya.

4

BAB II TEORI PENUNJANG 2.1 Tanaman Cabai Cabai atau lombok (Capsicum annum) termasuk suku Solanaceae dan merupakan tanaman yang mudah ditanam di dataran rendah ataupun di dataran tinggi. Cabai merupakan tanaman perdu dari famili terung-terungan (solanaceae). Tanaman cabai banyak mengandung vitamin A dan C serta mengandung minyak atsiri, yang rasanya pedas dan memberikan kehangatan panas bila kita gunakan untuk rempah-rempah (bumbu dapur). Kita sering melihat para ibu rumah tangga yang menanam cabai sebagai selingan yang menguntungkan[1]. 2.1.1 Karakteristik Tanaman Cabai Cabai merupakan tanaman hortikultura sayur – sayuran buah semusim untuk rempah-rempah yang diperlukan oleh seluruh lapisan masyarakat sebagai penyedap masakan dan penghangat badan. Pada umumnya tanaman cabai merah dapat ditanam di daerah dataran tinggi maupun di dataran rendah, yaitu lebih dari 200 m di atas permukaan laut[1]. 2.1.2 Syarat Tumbuh Tanaman Cabai Tanaman cabai cocok ditanam pada tanah yang kaya humus, gembur dan sarang serta tidak tergenang air ; pH tanah yang ideal sekitar 5 – 6. Waktu tanam yang baik untuk lahan kering adalah pada akhir musim hujan (Maret – April). Untuk memperoleh harga cabai yang tinggi, bisa juga dilakukan pada bulan Oktober dan panen pada bulan Desember, walaupun ada resiko kegagalan. Usahakan dibuat saluran drainase yang baik. Pada umumnya cabai dapat ditanam di dataran rendah sampai pegunungan (dataran tinggi) dengan temperatur yang baik untuk tanaman cabai adalah 240 - 270 C, dan untuk pembentukan buah pada kisaran 160 - 230 C. Setiap varietas cabai hibrida mempunyai daya penyesuaian tersendiri terhadap lingkungan tumbuh. Kisaran temperatur optimum untuk pertumbuhan dan perkembangan tanaman paprika 5

antara 210 - 250 C, sedangkan untuk pembentukan buah memerlukan temperatur 18,30C[2]. 2.1.3 Persemaian Tanah persemaian digemburkan dan dibikin bedengan dengan lebar 125 cm panjang menurut ukuran tanah dan diberi pupuk kandang dan diberi TSP I Kg per meter bujur sangkar 2 (dua) hari sebelum benih ditaburkan. Setelah itu ditutup dengan tanah atau sekam untuk menghindari hujan dan angin. Benih cabai dapat dipindahkan setelah berumur 1 bulan. Pada saat benih cabai berumur 1 bulan, tinggi tanaman mencapai 20-25 cm dan pada saat berumur 3 bulan tingginya bisa mencapai 50-60 cm sehingga apabila diambil rata – rata pertumbuhannya mencapai 5 cm perminggu[2].

Gamabar 2.1 Tanaman cabai 2.1.4 Pengolahan Tanah Sambil menunggu bibit yang akan dipindahkan, tanah disiapkan dengan pengolahan yang baik, bersamaan dengan itu diperam pupuk. kandang yang dicampur dengan TSP dan Urea selama 20 hari (1 karung pupuk kandang + 1 Kg TSP + 1 \4 Kg Urea). Satu hektar membutuhkan pupuk kandang 15 ton. Seminggu sebelum tanam, pupuk kandang dimasukkan kedalam lubang tanam kurang lebih 1\5 Kg per lubang dengan jarak tanam 50 x 60 Cm. Umur bibit 1-1,5 bulan. Bila tersedia Biofert, berikan soil conditioner (penyubur tanah) ini dengan dosis 30 Kg per hektar. Biofert membuat pemupukan lebih efisien dan meningkatkan mutu buah cabai[3]. 6

2.1.5 Hama dan Penyakit Ada musim agar penyakitnya tidak menular. Keberhasilan kebun cabai sangat diperlukan. Kebun yang kotor akan merangsang berjangkitnya penyakit keriting. Oleh karena itu, tanamlah bibit-bibit yang sehat. Gunakanlah pupuk yang sesuai jenis dan dosisnya, karena pemupukan yang tepat akan berpengaruh kepada pertumbuhan tanaman cabai yang akibatnya akan menambah daya tahan terhadap serangan hama dan penyakit[3]. 2.2 Karakteristik Tanah Tubuh tanah (solum) tidak lain adalah batuan yang melapuk dan mengalami proses pembentukan lanjutan. Tubuh tanah terbentuk dari campuran bahan organik dan mineral. Tanah non-organik atau tanah mineral terbentuk dari batuan sehingga ia mengandung mineral. Sebaliknya, tanah organik (organosol/humosol) terbentuk dari pemadatan terhadap bahan organik yang terdegradasi. Tanah organik berwarna hitam dan merupakan pembentuk utama lahan gambut dan kelak dapat menjadi batu bara. Tanah organik cenderung memiliki keasaman tinggi karena mengandung beberapa asam organik (substansi humik) hasil dekomposisi berbagai bahan organik. Kelompok tanah ini biasanya miskin mineral, pasokan mineral berasal dari aliran air atau hasil dekomposisi jaringan makhluk hidup. Tanah organik dapat ditanami karena memiliki sifat fisik gembur (sarang) sehingga mampu menyimpan cukup air namun karena memiliki keasaman tinggi sebagian besar tanaman pangan akan memberikan hasil terbatas dan di bawah capaian optimum. Warna tanah merupakan ciri utama yang paling mudah diingat orang. Warna tanah sangat bervariasi, mulai dari hitam kelam, coklat, merah bata, jingga, kuning, hingga putih. Selain itu, tanah dapat memiliki lapisan-lapisan dengan perbedaan warna yang kontras sebagai akibat proses kimia (pengasaman) atau pencucian (leaching). Tanah berwarna hitam atau gelap seringkali menandakan kehadiran bahan organik yang tinggi, baik karena pelapukan vegetasi maupun proses pengendapan di rawa-rawa. Warna gelap juga dapat disebabkan oleh kehadiran mangan, belerang, dan nitrogen. Warna tanah kemerahan atau kekuningan biasanya disebabkan kandungan besi teroksidasi yang tinggi; warna yang berbeda terjadi karena pengaruh kondisi proses 7

kimia pembentukannya. Suasana aerobik/oksidatif menghasilkan warna yang seragam atau perubahan warna bertahap, sedangkan suasana anaerobik/reduktif membawa pada pola warna yang bertotol-totol atau warna yang terkonsentrasi[4]. 2.2.1 Syarat Tanah Hampir semua jenis tanah yang cocok untuk budidaya tanaman pertanian, cocok pula bagi tanaman cabai. Untuk mendapatkan kuantitas dan kualitas hasil yang tinggi, cabai menghendaki tanah yang subur, gembur, kaya akan organik, tidak mudah becek (menggenang), bebas cacing (nematoda) dan penyakit tular tanah. Kisaran pH tanah yang ideal adalah antara 5.5 - 6.8, karena pada pH di bawah 5.5 atau di atas 6.8 hanya akan menghasilkan produksi yang sedikit (rendah). Pada tanah-tanah yang becek seringkali menyebabkan gugur daun dan juga tanaman cabai mudah terserang penyakit layu. Khusus untuk tanah yang pH-nya di bawah 5.5 (asam) dapat diperbaiki keadaan kimianya dengan cara pengapuran, sehingga pH-nya naik mendekati pH normal[4]. 2.3 Pengolahan Citra Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinyu menjadi gambar diskrit melalui proses digitalisasi. Citra yang terlihat merupakan cahaya yang direfleksikan dari sebuah objek. Sumber cahaya menerangi objek lalu memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut dan pantulan cahaya tersebut ditangkap oleh alat optik seperti mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit, dan sebgainya. Pada dasarnya ada tiga bidang yang menangani pengolahan data berbentuk citra yaitu : grafika komputer, pengolahan citra, dan visi komputer. Pada bidang grafika komputer banyak dilakukan proses yang bersifat sintesis yang mempunyai ciri data masukan berbentuk deskriptif dan data keluaran berbentuk citra. Sedangkan proses dalam visi komputer merupakan kebalikan dari proses grafika komputer. Bidang pengolahan citra merupakan proses pengolahan citra dan analisi citra data masukan maupun data keluaran berupa citra[5].

8

2.3.1 Operasi Pengolahan Citra Operasi – operasi yang dilakukan dalam pengolahan citra banyak ragamnya. Namun secara umum, pada pengolahan terdapat empat jenis operasi pengolahan, yaitu : 1. Peningkatan kwalitas citra ( image enhancement) Jenis operasi ini bertujuan memperbaiki kwalitas citra dengan cara memanipulasi parameter – parameter citra. 2. Restorasi citra (image restoration) Operasi ini bertujuan menghilangkan / meminimkan cacat pada citra. Restorasi citra hampir sama dengan operasi peningkatan kwalitas citra. Bedanya, pada operasi citra menyebabkan degradasi gambar diketahui. 3. Kompresi citra (image compression) Jenis operasi ini dilakukan agar citra dapat direspresentasikan dalam bentuk yang lebih kompak sehingga memerlukan memori yang lebih sedikit. Hal penting yang harus diperhatikan dalam kompresi citra adalah citra yang telah dikompresikan harus tetap mempunyai kwalitas yang bagus. 4. Segmentasi citra (image segmentation) Operasi ini adalah suatu tahap pada proses analisa citra yang bertujuan untuk memperoleh informasi yang ada dalam citra tersebut dengan membagi citra ke dalam daerah – daerah terpisah dimana setiap daerah adalah homogen dan mengacu pada kriteria keseragaman yang jelas. Segmentasi yang dilakukan pada citra harus tepat agar informasi yang terkandung didalamnya dapat diterjemahkan dengan baik[5]. 2.3.2 Thresholding Thresholding adalah konversi citra hitam – putih ke citra biner dilakukan dengan cara mengelompokkan nilai derajat keabuan setiap pixel kedalam 2 kelas , hitam dan putih. Dua pendekatan yang digunakan dalam operasi pengambangan adalah pengambangan secara global dan pengambangan secara lokal. Pada citra hitam putih terdapat 256 level , artinya mempunyai skala “0” asampai “255 ”atau [0,255], dalam hal ini nilai intensitas 0 menyatakan hitam , dan nilai intensitas 255 menyatakan putih , dan nilai antara 0 sampai 255 menyatakan warna keabuan yang terletak antara hitam dan putih . 9

Tabel 2.1 Skala keabuan

Setiap pixel di dalam citra dipetakan ke 2 nilai “1” atau “0” dengan fungsi pengambangan sebagai berikut : 1,fg (i,j) Fb (i,j) =

........... (2-

1) 0

fB (i,j)

= Citra Hitam Putih

f (i,j)

= Citra Biner

G

T = Nilai ambang yang dispesifikasikan Dengan operasi pengambangan tersebut , obyek dibuat berwarna gelap (1 atau hitam ) sedangkan latar belakang berwarna terang (0, putih )[6]. 2.3.3 GrayScale Proses awal yang banyak dilakukan dalam image processing adalah mengubah citra berwarna menjadi citra grayscale, hal ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Seperti dijelaskan didepan, citra berwarna terdiri 3 layer matrik yaitu R-layer,G-layer,Blayer. Sehingga untuk melakukan proses selanjutnya tetap diperhatikan tiga layer diatas. Bila setiap perhitungan dilakukan menggunakan 3 layer,berarti dilakukan tiga perhitungan yang sama, sehingga konsep itu diubah dengan menggunakan 3 layer menjadi 1 layer matrik grayscale dan hasilnya adalah citra grayscale. Dalam citra ini tidak lagi warna, yang ada adalah derajat keabuan[6]. 10

Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matrik masing-masing r,g,b menjadi citra grayscale dengan nilai s, maka konversi dapat dilakukan mengambil rata-rata nilai dari r, g, dan b sehingga dapat dituliskan menjadi : S = r + g + b.

.............(2-

2) 3 Keterangan: S = wilai warna grayscale r = warna merah g = warna hijau b = warna biru Berikut ini adalah blok diagram untuk mengubah citra dari citra warna menjadi citra grayscale.

Gambar 2.2 Proses warna RGB ke grayscale Berikut ini adalah hasil konversi citra warna RGB ke grayscale dengan ukuran citra pixel adalah 240 x 320 pixel. Image dicapture dengan menggunakan kamera webcame dengan jarak antara kamera dan tanaman cabai sejauh 50cm. Hasil capture dari tanaman cabai dapat dilihat pada gambar 2.3.

11

Gambar 2.3 Citra grayscale 2.3.4 Pengertian Pixel Salah satu komponen dari gambar yang menentukan resolusi dari gambar tersebut adalah pixel, misalnya sebuah gambar dikatakan resolusinya sebesar 800 x 600 maka berarti panjang pixel horisontalnya 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. Dalam pengolahan citra, pixel mempunyai hubungan antara satu dengan yang yang lainnya. Sebuah pixel p pada koordinat (x,y) mempunyai empat tetangga horisontal dan vertikal yang koordinat-koordinatnya sebagai berikut, (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x,y+1), dan (x,y-1)

...............(2-3)

Kumpulan dari pixel diatas yang disebut 4-neighbours of p dapat dinyatakan sebagai N(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) ............. (24) Keterangan: x = koordinat titik x y = koordinat titik y 12

2.3.5 Citra Biner Citra biner adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan yaitu hitam dan putih. Meskipun saat ini citra berwarna lebih disukai karena memberi kesan yang lebih kaya dari pada citra biner, namun tidak membuat citra biner mati. Pada beberapa aplikasi citra biner masih tetap dibutuhkan, misalnya citra logo, citra bar code dan sebagainya.alasan-alasan sebagai berikut: 1. Untuk mengidentifikasi keberadaan obyek, yang direpresentasikan sebagai daerah region didalam citra. Misalnya untuk memisahkan obyek dengan latar belakangnya. Pixel-pixel obyek dinyatakan dengan nilai 1 atau 255 sedangkan pixel lainnya diberi nilai 0. 2. Untuk lebih memfokuskan pada analisis bentuk morfologi, yang dalam hal ini intensitas pixel tidak terlalu penting dibandingkan bentuknya. Setelah obyek dipisahkan dari latar belakangnya, properti geometri dan morfologi/topologi obyek dapat dihitung dari citra biner. Hal ini berguna untuk pengambilan keputusan. 3. Untuk menampilkan citra pada piranti keluaran yang hanya mempunyai resolusi intensitas satu bit, misalnya pencetak (printer). Mengkonversi citra yang telah dtingkatkan kualitas tepinya ke penggambaran garis-garis tepi. Ini perlu untuk membedakan tepi yang kuat yang berkoresponden dengan batas-batas obyek dengan tepi lemah yang berkoresponden dengan perubahan illumination, bayangan dan lain-lain[5].

Gambar 2.4 Konversi citra biner 13

2.3.6 Warna Warna sinar yang direspon oleh mata adalah sinar tampak (visible spectrum) dengan panjang gelombang berkisar antara 400 (biru) sampai 700 nm (merah).

Gambar 2.5 Spektrum Cahaya Warna-warna yang diterima oleh mata manusia merupakan hasil kombinasi cahaya dengan panjang gelombang yang berbeda. Warnawarna tersebut dinamakan warna pokok (primaries) dengan warna dasar red (R), green (G), dan biru (B). Warna-warna lain dapat diperoleh dengan mencampurkan ketiga warna pokok dengan perbandingan tertentu yang akan menghasilkan warna C dengan rumusan sebagai berikut: C =( rR + gG + bB ) .............. (2-5) Keterangan: C = wilai warna grayscale R = warna merah G = warna hijau B = warna biru Dasar dari pengolahan citra adalah pengolahan warna RGB pada posisi tertentu. Dalam pengolahan citra warna dipresentasikan dengan nilai hexadesimal dari 0x00000000 sampai 0x00ffffff. Warna hitam adalah 0x00000000 dan warna putih adalah 0x00ffffff. Definisi nilai warna di atas seperti gambar 2.2, variabel 0x00 menyatakan angka dibelakangnya adalah hexadecimal.

14

Gambar 2.6 Nilai warna RGB dalam hexadesimal Terlihat bahwa setiap warna mempunyai range nilai 00 (angka desimalnya adalah 0) dan ff (angka desimalnya adalah 255), atau mempunyai nilai derajat keabuan 256 = 28. Dengan demikian range warna yang digunakan adalah (28)(28)(28) = 224 (atau yang dikenal dengan istilah True Colour pada Windows). Nilai warna yang digunakan di atas merupakan gambungan warna cahaya merah, hijau dan biru seperti yang terlihat pada gambar 2.7. Sehingga untuk menentukan nilai dari suatu warna yang bukan warna dasar digunakan gabungan skala kecerahan dari setiap warnanya[6].

Gambar 2.7 Komposisi warna RGB Jika scalar r, g, b kita beri harga antara 0 dan 1, maka semua definisi warna akan berada dalam kubus seperti pada gambar berikut:

Gambar 2.8 Nilai warna 15

Ruang warna ini 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 greyscale. Sehingga dengan mudah kita dapatkan hubungan antara RGB dengan greyscale sebagai berikut: (a)G (a,a,a) RGB ............ (2-6) Sementara hubungan antara RGB dengan CMY diberikan oleh rumusan, (r,g,b) RGB = (1,1,1) + (c,m,y) CMY

............. (2-

7) Sehingga apabila nilai dari B diturunkan akan menyebabkan warna bergeser menjadi kekuningan. Pada proses penjumlahan warna, warna yang dideskripsikan dengan RGB adalah pemetaan yang mengacu pada panjang gelombang dari RGB. Pemetaan tersebut menghasilkan nuansa warna sekitar 16 juta (2563=16.777.216) yaitu 256 (8 bit) untuk masing-masing R, G, dan B. Masing-masing R, G, dan B didiskritkan dalam skala 256, sehingga RGB akan memiliki indeks antara 0 sampai 255. penjumlahan warna RGB ini adalah: ...........

(2-

8) Keterangan: C1 = Nilai RGB warna 1 C2 = Nilai RGB warna 2 Penjumlahan ini menghasilkan nilai RGB yang tidak bulat, sehingga kita harus membulatkannya nilainya, yaitu dengan metode bulat keatas atau kebawah. Misalkan dua warna yaitu hitam (0, 0, 0) kita jumlahkan dengan warna putih (255, 255, 255) akan menghasilkan warna abu-abu antara warna hitam dan putih (127, 127, 127). Hasil akhir dibulatkan kebawah. Contoh lain misalnya ingin menjumlahkan warna merah (255, 0, 0) dengan warna hijau (0, 255, 0) maka akan menghasilkan warna kuning (127, 127, 0). Dalam sebuah citra monochrome, sebuah pixel diwakili oleh 1 bit data yang berisikan data tentang derajat keabuan yang dimiliki pixel 16

tersebut. Data akan berisi 1 bila pixel tersebut berwarna putih dan data akan berisi nilai 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) direpresentasikan oleh 4 bit data, sedangkan citra dengan 256 derajat keabuan (nilai dari 0 yang mewakili warna hitam sampai dengan 255 yang mewakili warna putih) direpresentasikan oleh 8 bit data. Dalam citra berwarna, jumlah warna bisa beragam mulai dari 16, 256, 65536 atau 16 juta warna, yang masing-masing direpresentasikan oleh 4, 8, 16, atau 24 bit data untuk setiap pixelnya. Warna yang ada terdiri dari 3 komponen utama yaitu nilai merah (red), nilai hijau (green), dan nilai biru (blue). Paduan ketiga komponen utama pembentuk warna ini dikenal sebagai RGB color[6]. 2.4 Internet Internet berawal dari diciptakannya teknologi jaringan komputer sekitar tahun 1960. Jaringan komputer adalah beberapa komputer terhubung satu sama lain dengan memakai kabel dalam satu lokasi, misalnya dalam satu kantor atau gedung. Jaringan komputer ini berfungsi agar pengguna komputer bisa bertukar informasi dan data dengan pengguna komputer lainnya. Dengan begitu tersedianya beragam informasi di Internet, seringkali pengguna ingin mengcopy file tersebut. Sebagai contoh, bila ditemukan file atau program yang menarik dan berhubungan dengan masalah yang dihadapi, untuk itu biasanya dilakukan modifikasi pada program tersebut sesuai dengan kebutuhan. Hal ini tidak mungkin dilakukan modifikasi file tersebut pada remote login.

17

Gambar 2.9 Interaksi FTP Seperti juga telnet, ftp juga mempunyai akses berbagai macam database dan service. Dapat ditemukan berbagai macam dari file artikel hinggai software dengan cuma-cuma. Bagi seorang peneliti maka fasilitas ftp sangat membantu dalam membantu kerja dan ada yang menganggap bahwa ftp merupakan suatu sarana umum untuk saling membagi data. Proses ftp menggunakan ftp sebagai client, dan ftpd sebagai server. Tetapi berbeda dengan koneksi telnet, ada 2 jenis koneksi yang terjadi. Sesuai dengan namanya, tugas protocol ftp ini adalah mentransfer file dari komputer satu ke komputer lainnya. Ini tidak tergantung dari lokasi komputer itu berada, bagaimana cara koneksinya, atau bahkan sistem operasinya. Selama komputer tersebut mempunyai akses ke Internet , berarti fasilitas ftp bisa digunakan. Dengan kata lain selama sistem komputer tersebut memiliki protocol TCP/IP, maka fasilitas ftp dapat digunakan. Ftp adalah program yang complex karena ada beberapa cara untuk memanipulasi file dan struktur file. Beberapa format untuk menyimpan (binary atau ASCII, compress atau uncompress, dll) dan ada beberapa cara tambahan untuk mendapatkannya secara benar. Akan dibahas juga sekilas tentang FTP anonymous. Hampir semua public archives mempunyai fasilitas ini[10]. 2.5 Pemrograman Web Dengan PHP 2.5.1 Cara Kerja Web Pada saat kita mengetikkan sesuatu alamat pada browser maka data akan dilewatkan oleh suatu protocol HTTP melewati port 80 pada server. Alamat ini adalah URL dari suatu situs yang mempunyai alamat yang unik di Internet. Web browser akan mengirimkan suatu aturan yang telah disepakati sebelumnyua, aturan ini biasa disebut sebagai protocol, stadar protocol menggunakan TCP/IP, proses ini dimulai dengan melakukan 3 way handshakes antara sumber dan tujuan. Web browser, suatu aplikasi pada client yang akan menampilkan halaman web sites dari internet. Web browser di install di sisi user (OS) menampilkan informasi ke komputer dengan interpreting bahasa 18

pengkodean HTML, dimana homepage berisi gambar, suara, multimedia, dan resources lainnya yang dapat diakases. File Coding pada HTML memberikan datanya ke browser apa yang akan ditampilkan ke sisi client. Isi HTML yang akan ditampilkan bukan dari browsernya tetapi dari web servernya dan Browser akan menginterpret tag HTML untuk link ke halaman berikutnya Misalnya pada browser kita memasukan alamat www.deris.co.tv maka yang akan terjadi adalah permintaan client akan diteruskan ke sebuah webserver yang mempunyai alamat tertentu misalnya 202.159.31.150, agar mudah untuk diingat maka penulisan menggunakan layanan DNS, dimana DNS untuk merubah alamat IP tadi ke suatu kata yang mudah untuk diingat misalnya deris.co.tv[11]. 2.5.2 Web Server Web Server merupakan sebuah perangkat lunak dalam server yang berfungsi menerima permintaan (request) berupa halaman web melalui HTTP atau HTTPS dari client yang dikenal dengan browser web dan mengirimkan kembali (response) hasilnya dalam bentuk halaman-halaman web yang umumnya berbentuk dokumen HTML.

Gambar 2.10 Standar Web Architecture Beberapa Web Sever yang banyak digunakan di internet antara lain : 1. Apache Web Server (http://www.apache.org) 2. Internet Information Service, IIS (http://www.microsoft.com/iis) 3. Xitami Web Server (http://www.xitami.com) 4. Sun Java System Web Server

19

Gambar 2.11 Dynamic Web Architecture 2.5.3 Server Side Scripting Server Side Scripting merupakan sebuah teknologi scripting atau pemrograman web dimana script (program) dikompilasi atau diterjemahkan di server. Dengan server side scripting, memungkinkan untuk menghasilkan halaman web yang dinamis. Beberapa contoh Server Side Scripting (Programming) : 1. ASP (Active Server Page) dan ASP.NET 2. ColdFusion (http://www.macromedia.com/software/coldfusion) 3. Java Server Pages (http://java.sun.com/products/jsp/) 4. Perl (http://www.perl.org) 5. Phyton (http://www.python.org) 6. PHP (http://www.php.net)  Keistimewaan PHP 1. Cepat 2. Free 3. Mudah dipelajari 4. Multi-platform 5. Dukungan technical-support 6. Banyaknya komunitas PHP 7. Aman

20

2.5.4 Web Programing ASP ASP diperkenalkan ke dunia pertama kali oleh Microsoft pada tanggal 16 Juli 1996, dan diberi nama kode Denali. Beta version dirilis pada bulan November 1996, dan akhirnya ASP Version 1.0 secara resmi dipasarkan ke publik pada tanggal 12 Desember 1996. Microsoft terus mengembangkan ASP. Kita dapat menggunakan program notepad untuk menuliskan kode-kodenya dan nanti akan dieksekusi oleh browser, namun saat ini ada banyak program untuk editor web seperti dreamweaver yang sangat disukai penulis karena perfomanya. Agar supaya ASP dapat dijalankan dikomputer local maka dibutuhkan suatu webserver localhost seperti IIS (internet information server) atau PWS (Personal web server) yang ada pada cd Windowsnya. Seperti telah disinggung diawal bahwa pemrograman ASP akan kita ‘sisipkan’ pada kode HTML biasa. ASP merupakan penerjemah VBScript dan Jscript pada web server, sampai saat ini terdapat teknologi terayar Microsoft yaitu ASP.NET yang terintegrasi dalam Microsoft.Net. Bila VBScript kita gunakan untuk dieksekusi pada server, kita menamakannya ASP dan jika dieksekusi pada client (browser) maka kita namakan VBScript[12]. Contoh penulisan pertama ASP Tag html … <% Script ASP %> … Tag html Contoh penulisan VBScript Tag html … <script language=VBScript) Script VBScript Tag html

21

Setelah kita menuliskan pada editor buatlah ekstension dengan *.asp, dan tempatkan pada direktori yang telah kita konfigurasi di virtual direktori pada saat instalasi webserver IIS atau PWS. Untuk kasus di LAB perhatikan penomeran IP pada masing-masing meja computer.

Contoh program ASP <% Dim halos halos = "Hallo dieksekusi dari server" Response.Write(halos) %>

---

<script language=VBScript> Dim haloc haloc = "Hallo dieksekusi dari client" Document.Write(haloc) Maka hasilnya di browser adalah :

Gambar 2.12 Tampilan web pada browser 22

 Variabel Untuk mendeklarasikan variable, kita menggunakan statemen DIM seperti dibawah ini; Dim nama_variabel, contohnya : Dim ilkom Dim raihan Setelah melakukan deklarasi barulah kita mengisikan sebuah nilai pada variable tersebut. Untuk mengisinya kita gunakan operator penugasan (assignment operator) seperti : ilkom = 15 raihan = “nasyedman” dari variable diatas maka variable stmik akan menyimpan nilai numeric 15 dan variable raihan akan menyimpan string “nasyedman”. Ada beberapa petunjuk pemberian nama Variabel diantaranya, harus dimulai dengan suatu karakter alpabetik, tidak dapat mengandung titik atau karrakter untuk deklarasi tipe, harus unik dengan jangkauan yang samaa (lihat yang dibawah ini untuk catatan tentang jangkauan, harus berupa 255 karakter atau kurang[13]. Contoh dalam pendeklarasian suatu variable dalam sebuah program pendek looping , seperti : <% dim HP HP = “Samsung” If HP = “Nokia” Then %> HP kita sama donk…….. <% Else %> HP kita lain ya <% End If %> Hasil : HP kita lain ya  String Digunakan untuk menyimpan data berupa teks, karakter, maupun kumpulan karakter, penulisannya diapit dengan tanda kutip (“), contohnya adalah ; <script language="vbscript"> data1= "bandung lautan artis" 23

document.write "menampilkan tiga dari kiri = " document.write left(data1,3) document.write "
" document.write "menampilkan 4 dari kanan = " document.write right (data1,4) document.write "
" document.write "menampilakn tengah = " document.write mid (data1,2,3) document.write "
" document.write mid(data1,1,3) document.write "
" document.write mid(data1,19,2) document.write "
" document.write "mengetahui jumlah karakter di data1 = " document.write len(data1) document.write "
" Maka hasil dari program diatas adalah:

Gambar 2.13 Tampilan Web pada browser  Konstanta Beberapa variable tidak dapat diubah nilainya selama program dieksekusi dan dapat kita jadikan sebagai konstanta. Nilai konstanta tetap sampai program berakhir, pendefinisian konstanta dilakukan

24

bersama dengan pendeklarasian, contohnya ; Const nama_konstanta = nilanya_konstanta, contohnya : Const pi =3.14 Konstanta sangat berguna dalam perhitungan-perhitungan dalam matematikan and fisika. Konstanta juga memiliki batas definisi, jadi sebuah konstanta bisa pula memiliki btas definisi yang local maupun global, cara melakukan pembatasan ini sama dengan pada vaiabel, yaitu: Public Const pi = 3.14 Private Const nama = “deris” 2.6 Analysis of Variance (ANOVA) Analisis ragam atau analysis of variance (ANOVA) adalah suatu metode untuk menguraikan keragaman total data menjadi komponenkomponen yang mengukur berbagai sumber keragaman. Secara aplikatif, ANOVA digunakan untuk menguji rata – rata lebih dari dua sampel berbeda secara signifikan atau tidak. Dalam literatur Indonesia metode ini dikenal dengan berbagai nama lain, seperti analisis ragam, sidik ragam, dan analisis variansi. Anova merupakan pengembangan dari masalah Behrens-Fisher, sehingga uji-F juga dipakai dalam pengambilan keputusan. Analisis varians pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher, bapak statistika modern. Dalam praktek, analisis varians dapat merupakan uji hipotesis (lebih sering dipakai) maupun pendugaan (estimation, khususnya di bidang genetika terapan)[14]. Secara umum, analisis varians menguji dua varians (atau ragam) berdasarkan hipotesis nol bahwa kedua varians itu sama. Varians pertama adalah varians antarcontoh (among samples) dan varians kedua adalah varians di dalam masing-masing contoh (within samples). Dengan ide semacam ini, analisis varians dengan dua contoh akan memberikan hasil yang sama dengan uji-t untuk dua rerata (mean). Supaya valid dalam menafsirkan hasilnya, analisis varians menggantungkan diri pada empat asumsi yang harus dipenuhi dalam perancangan percobaan: 1. Data berdistribusi normal, karena pengujiannya menggunakan uji F-Snedecor. 2. Varians atau ragamnya homogen, dikenal sebagai homoskedastisitas, karena hanya digunakan satu penduga (estimate) untuk varians dalam contoh.

25

3. 4.

Masing-masing contoh saling bebas, yang harus dapat diatur dengan perancangan percobaan yang tepat. Komponen-komponen dalam modelnya bersifat aditif (saling menjumlah).

2.6.1 Analisis Varians Multivariat (MANOVA) Manova adalah pengembangan dari analisis varians (ANOVA) di mana untuk mengukur perbedaan rata-rata untuk dua atau lebih variabel dependen berdasarkan sebuah atau beberapa variabel kategori yang bertindak sebagai variabel prediktor. Perbedaan antara MANOVA dan ANOVA adalah sebagai berikut :

.

............ (2-9)

.... ............ (2-10)

Keterangan: X = data variabel X Y = data variabel Y Beberapa metode statistika multivariate seperti : MANOVA, dan discriminant analysis seringkali mensyaratkan terpenuhinya asumsi distribusi multinormal. Asumsi ini diperlukan karena di dalam MANOVA dan discriminant analysis dilakukan pengujian dengan menggunakan statistik uji Wilk. Kesimpulan yang diambil berdasarkan statistik ini dikatakan sahih (valid), jika syarat distribusi multinormal dipenuhi. Variabel Xi , X 2 ,...,X p dikatakan berditribusi normal multivariate dengan parameter dan jika mempunyai probability density function :

26

f (X i, X

2

,..., X

p

) 

1 (2 )

p / 2



Xi , X 2 ,...,X p berdistribusi

Jika

p /2

e



1 ( X   )'  2

1

(X  )

...........(2-11) normal

multivariate

maka

1

( X   )'  ( X   ) berditribusi  2p . Berdasarkan sifat ini maka pemeriksaan distribusi multinormal dapat dilakukan dengan cara membuat q-q plot dari nilai





............ (2-12) Tahapan dari pembuatan q-q plot ini adalah sebagai berikut (Johnson, 1990). 1. Mulai 2. Tentukan nilai vektor rata-rata : X 3. Tentukan nilai matriks varians-kovarians : S 4. Tentukan nilai jarak Mahalanobis setiap titik pengamatan dengan vektor rata-ratanya d i2  X i  X )' S  1 ( X i  X , i  1,..., n d i2  X

i

 X )' S

1

(X

i

 X , i  1 ,..., n .

5. Urutkan nilai d i2 dari kecil ke besar :

d (21)  d (22 )  d (23)  ...  d (2n ) 6. Tentukan nilai p  i  1 / 2 , i  1,..., n i n

7. Tentukan nilai q i sedemikian hingga

qi

 f (

2

) d 2  p i



2 8. Buat scatter-plot d (i ) dengan q i

9. Jika scatter-plot ini cenderung membentuk garis lurus dan lebih dari 50 % nilai

d i2   2p,0.50

10. Selesai Implementasi pembuatan q-q plot dari nilai



d i2  X i  X )' S

1



( X i  X , i  1 ,..., n

Keterangan: N = banyaknya sampel data X i = data ke i 27

............ (2-13)

X = rata-rata data sampel Selain dengan memeriksa nilai jarak Mahalanobis setiap pengamatan dengan vektor rata-ratanya. Menurut Mardia (1974) di dalam Rencher (1995) pemeriksaan kemultinormalan data dapat juga dikaji melalui nilai multivariate skewnewss ( b1, p ) dan kurtosisnya ( b2 , p ) . n

1 1 n n 3 dan ............ (2-14) b2, p  g ii2 g 2  ij n i 1 n i1 j 1 Jika X i , X 2 ,..., X p dikatakan berditribusi normal multivariate maka : b1, p 



z1 

( p  1)(n  1)(n  3) b1, p berditribusi 6( n  1)( p  1)  6 

z2 

b 2 , p  p ( p  2 ) berdistribusi normal baku[15]. 8 p( p  2) / n

 2p ( p 1)( p 2) / 6

dan

2.7 Penggunaan Kamera Sebagai Sensor Teknologi vision tidak dapat lepas dari penggunaan kamera. Hal ini disebabkan sistem sensor menggunakan kamera adalah cara paling mudah untuk mengetahui informasi yang kompleks yang ada di sekitar dari sistem yang menggunakan kamera tersebut. Sebenarnya, sampai saat ini teknologi kamera dapat dipisahkan dalam tiga jenis, kamera cahaya tampak, kamera merah infra, kamera sinar X15. Salah satu jenis kamera yang sering digunakan sebagai sensor adalah kamera WebCam. Kamera WebCam biasa digunakan untuk menangkap gambar bergerak dan mengirimkan data gambar langsung ke penerima. Karena berhubungan dengan saluran transmisi untuk penyaluran data gambarnya, maka mutu yang dihasilkan sangat kurang, namun cukup untuk keperluan komunikasi menggunakan gambar bergerak. Karena sederhana, maka kamera ini umumnya harganya murah (terjangkau), sehingga sering juga digunakan untuk berbagai keperluan lainnya yang berhubungan penangkapan atau perekaman gambar bergerak. Suatu kamera memiliki fasilitas pengaturan kemampuan yang beragam, baik dari type kamera murah sampai kamera yang mahal (professional). Namun secara umum dapat dibagi dalam beberapa karakteristik atau spesifikasi sebagai berikut: 28

a.

RGB Ukuran dari kedalaman warna yang dihasilkan umumnya dinyatakan dalam berapa kemungkinan nilai yang terbentuk dari satu pixel. Secara umum dapat juga dinyatakan dalam berapa bit yang digunakan untuk merepresentasikan suatu pixel. b. Pixel Menyatakan ukuran ketelitian gambar yang dihasilkan, yang diwakili oleh jumlah penggunaan pixel dalam ukuran x dan y. Misalkan 320 x 240, 640 x 480 atau 380 k pixel, 1,2 M pixel dan sebagainya. 2.8 ATMEGA 16 Mikrokontroler AVR menggunakan teknologi RISC dimana set instruksinya dikurangi dari segi ukurannya dan kompleksitas mode pengalamatannya. Pada awal era industri komputer, bahasa pemrograman masih menggunakan kode mesin dan bahasa assembly. Untuk mempermudah dalam pemrograman para desainer komputer kemudian mengembangkan bahasa pemrograman tingkat tinggi yang mudah dipahami manusia. Namun akibatnya, instruksi yang ada menjadi semakin komplek dan membutuhkan lebih banyak memori. Dan tentu saja siklus eksekusi instruksinya menjadi semakin lama. Dalam AVR dengan arsitektur RISC 8 bit, semua instruksi berukuran 16 bit dan sebagian besar dieksekusi dalam 1 siklus clock. Berbeda dengan mikrokontroler MCS-51 yang instruksinya bervariasi antara 8 bit sampai 32 bit dan dieksekusi selama 1 sampai 4 siklus mesin, dimana 1 siklus mesin membutuhkan 12 periode clock[9].

29

Gambar 2.14 Scematic ATMEGA16 2.9 Program SPSS Sebagai Pengolah Data SPSS pada awalnya singkatan dari ‘”Statistical Package for the Social Sciences” namun seiring dengan perkembangan pasar software ini yang semakin meluas sehingga bukan hanya paket software yang tadinya diperuntukkan bagi ilmu sosial saja tetapi menjadi “Statistical Product and Service Solutions” merupakan aplikasi statistik untuk mengelola dan menganalisis data untuk berbagai keperluan dengan menggunakan teknik statistik. Versi pendahulu dari SPSS ini adalah SPSSPC+ berbasis DOS di mana user dalam menjalankan perintah harus melalui syntax code yang sangat tidak familiar sehingga membutuhkan usaha menghapal setiap perintah teknik analisis. Sekarang ini SPSS yang berkembang sudah berbasis Windows sehingga dikenal dengan SPSS for Windows. Pertama kali muncul versi Windows adalah SPSS fo Windows versi 6.00, dan sekarang sudah sampai SPSS for Windows versi 14.00, di mana setiap versi yang lebih baru tentu saja mempunyai fasilitas yang lebih lengkap tetapi membutuhkan spesifikasi komputer yang lebih canggih. Modul pelatihan ini berpedoman pada SPSS for Windows versi 10.00 dengan dua alasan utama (1) Sesuai dengan spesifikasi hardware yang dimiliki, (2) sesuai dengan kebutuhan untuk analisis data penelitian di lingkungan fakultas kita[15]. Spesifikasi komputer yang harus dimiliki untuk menjalankan program SPSS for Windows Versi 10.00: - Windows 98/ME/NT/2000/XP. - Pentium or Pentium-class processor - 32 MB minimum for Win 98/ME, 64 MB minimum for Win NT/2000/XP - 100 MB hard disk space - SVGA (800x600 resolution) graphics card 2.9.1 Menjalankan SPSS Dari Windows Start

, pilih Programs _ SPSS for Windows

30

Gambar 2.15 Jalankan SPSS melalui Windows Start Kita juga bisa menjalankan SPSS dengan cara double-click icon SPSS pada desktop.

Gambar 2.16 Jalankan SPSS melalui Desktop Shortcut Tampilan awal SPSS dalam bentuk default adalah seperti di bawah ini:

Gambar 2.17 Tampilan awal SPSS berupa tabel kosong 2.9.2 Membaca Data Untuk membaca data, kita harus mempunyai file data terlebih dahulu. Sebelum berlatih bagaimana cara melakukan input (entri) data, terlebih dahulu kita mencoba membuka file data yang sudah ada di dalam komputer yang merupakan bawaan program SPSS. Komputer 31

akan menyimpan data input SPSS dengan nama belakang .sav Sedangkan output datanya tersimpan dengan nama belakang .sp. Bukalah file data bawaan SPSS yang bernama voter.sav yang biasanya tersimpan dalam harddisk komputer pada drive C, folder Program Files sub folder SPSS atau alamat singkatnya adalah: C:\Program Files\SPSS\voter.sav Namun perlu diketahui, tidak semua file data bawaan SPSS tersebut tersimpan pada drive yang sama, ini tergantung pada proses instalasi dan versi SPSS yang digunakan. Maka dari itu perlu adanya proses instalasi yang sama agar data nudah didapatkan. Cara membuka file data dapat dilihat pada gambar berikut:

Gambar 2.18 Buka data melalui menu pull-down Sehingga akan tampil jendela baru seperti di bawah:

Gambar 2.19 Jendela untuk membuka data Arahkan Look in ke C:\Program Files\SPSS\voter.sav kemudian tekan Open. Sehingga akan tampil file voter.sav seperti terlihat pada gambar berikut:

32

Gambar 2.20 File data voter.sav Data di atas merupakan Data View survey mengenai Pemilu Presiden di USA pada tahun 1992, dimana kolom menunjukkan variabel yang diteliti [pres92, age, agecat, educ, degree, sex] dan baris menunjukkan jumlah responden. Untuk mengetahui karakteristik variabel lebih detail mengenai varaibel tersebut bisa dilihat melalui Variable View

Gambar 2.21 Variebel view data voter.sav Variable View terdiri dari sepuluh kolom, dimana masing-masing kolom mempunyai fungsi masing-masing 1. Name. Nama variabel, caranya dengan mengetik langsung nama singkat variabel pada cell yang bersangkutan. Perhatian: ada bebarapa karakter yang tidak diperbolehkan seperti spasi, &, *. 2. Type. Tipe data [numeric, comma, dot, scientific notation, date, dollar, custom currency, string]. 3. Width. Lebar kolom yang harus disediakan dan harus disesuaikan dengan jumlah karakter data yang akan diisi. 4. Decimals. Tentukan berapa angka desimal setelah tanda koma.

33

5. Label. Nama lengkap variabel atau berisi tentang keterangan tambahan dari masing-masing variabel.

Gambar 2.22 Value label 7. Missing. Data yang dianggap hilang yang tidak akan kita ikutkan analisis. Ada tiga pilihan: a. No missing values b. Discrete missing values. Angka tertentu yang kita anggap hilang c. Range plus one optinal discrete missing value. Jika ada data hilang dengan range yang jelas.

Gambar 2.23 Missing values 8. Columns. Lebar kolom 9. Align. Rata kanan, kiri, atau tengah untuk setiap data yang diinput. 10.Measure. Jenis skala data untuk setiap varaibel:

Gambar 2.24 Skala data 2.10 Visual Basic 34

Microsoft Visual Basic 6.0 merupakan produk pengembangan dari Microsoft Visual Basic yang sebelumnya. Teknologi akses data yang dimiliki oleh Visual Basic 6.0 yaitu teknologi ActiveX Data Object atau yang lebih dikenal dengan nama ADO. ADO adalah teknologi terbaru dari Microsoft untuk memanipulasi informansi dari database relasional dan nonrelasional. ADO mampu mengintegrasikan program aplikasi database yang dibangun dengan berbagai sumber data seperti Microsoft Access, SQL Server, ODBC, Oracle dan lain sebagainya. Pada pemrograman Visual Basic, 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 - kejadian (event)[7].

Gambar 2.25 IDE visual Basic dengan jendela 2.10.1 IDE Visual Basic 6.0 Untuk dapat menggunakan Visual Basic, harus mengetahui terlebih dahulu tentang IDE (Integrated Development Evironment) atau lingkungan kerja Visual Basic itu sendiri. Tampilan IDE Visual Basic terlihat seperti gambar dibawah. IDE pada Visual Basic dibagi menjadi delapan bagian besar, yaitu menu, toolbar, toolbox, project explorer, properties window, form layout window, form, dan kode editor[8]. 35

Gambar 2.26 IDE visual Basic dengan jendela terbuka 2.10.2 Deklarasi Variabel Variabel merupakan tampungan atau tempat untuk menampung nilai yang bersifat sementara saja. Nilai yang akan diisikan ke dalam variabel harus sesuai dengan tipe data dari variabel tersebut. Sebab apabila tidak sesuai dengan tipe data dari variabel, program akan error, kecuali jika memakai tipe data variant. Variabel digunakan untuk menyimpan suatu nilai dan nilai yang ada didalamnya dapat diubah sewaktu-waktu. Dalam membuat suatu nama variabel, nama yang dipilih harus memenuhi aturan pengenal, adapun aturan yang berlaku untuk pengenal, yaitu : · Karakter yang dapat digunakan yaitu huruf, angka, atau garis bawah · Karakter pertama harus berupa huruf atau garis bawah. · Panjang variabel tidak boleh lebih dari 255 karakter. · Huruf kecil dan huruf kapital dibedakan. · Tidak boleh memakai kata yang dipakai Visual Basic seperti dim, if, then, private dan lain-lain. Visual Basic memungkinkan untuk menggunakan variabel tanpa deklarasi. Tetapi hal ini adalah kurang baik untuk program yang terstruktur dan menghindari kesalahan pengolahan yang diakibatkan oleh kesalahan dalam pengetikkan nama variabel. Setiap variabel yang digunakan harus dideklarasikan, dapat digunakan perintah : Option Explicit.

36

2.10.3 Operator Operator adalah simbol yang digunakan dalam program untuk melakukan suatu operasi. Dalam Visual Basic terdapat tiga jenis operator utama, yaitu operator untuk operasi pembagian, operator untuk operasi perbandingan dan operator untuk operasi logika. · Operator untuk Operasi Aritmatika Operasi aritmatika adalah operator yang digunakan dalam operasi matematika. Operasi aritmetika meliputi operasi penjumlahan, pengurangan, perkalian dan operasi pembagian, pembagian integer, modulus (sisa pembagian) dan pemangkatan. Operator yang digunkan dalam operasi aritmetika sebagai berikut.

Tabel 2.2 Daftar operator aritmatika

Operasi perbandingan adalah opersi yang mebandingkan nilai antara dua operand atau variabel dan menghasilkan nilai benar atau salah. Daftar operator Pembanding seperti terlihat pada gambar dibawah. .Operator untuk Operasi Logika Operasi logika terdiri atas operasi NOT, operasi AND dan operasi OR. Pada operasi NOT yang dihasilkan adalah nilai negasi (kebalikan dari nilai asal). Pada operasi AND yang dihasilkan adalah nilai benar. Sedangkan pada operasi OR yang dihasilkan adalah nilai benar jika salah satu atau kedua-duanya dari kedua operand ada yang bernilai benar. Operasi logika ini juga dapat ditulis dengan : - AND atau && 37

-

OR atau || NOT Tabel 2.3 Operator pembanding

 Struktur kontrol Struktur kontrol di dalam bahasa pemrograman adalah perintah dengan bentuk (struktur) tertentu yang digunakan untuk mengatur (mengontrol) jalannya program. Visual Basic 6 mengenal dua jenis struktur kontrol, yaitu : 1. Struktur kontrol keputusan digunakan untuk memutuskan kode program mana yang akan dikerjakan berdasarkan suatu kondisi. Bentuk struktur kontrol keputusan yaitu : a. Struktur IF ... THEN Sintaxnya : · IFTHEN Bila akan dikerjakan · IFTHEN ELSE END IF program1> akan dikerjakan, tapi bila bernilai False maka yang akan dikerjakan. 2.

Struktur pengulangan digunakan untuk melakukan pengulangan kode program.Bentuk Struktur Kontrol Pengulangan 38

a. Struktur FOR...NEXT : Sintaxnya : FOR=TOSTEP NEXTadalah variable (tipe integer) yang gunakan untuk menyimpan angka pengulangan · adalah awal dari · adalah nilai akhir dari · adalah perubahan nilai setiap pengulangan. Sifatnya optional (boleh ditulis ataupun tidak). Bila tidak ditulis maka nilai adalah 1.

39

BAB III PERANCANGAN SISTEM Pembahasan materi dalam bab ini diarahkan pada langkah– langkah perencanaan perangkat keras dan lunak secara keseluruhan yang merupakan pokok bahasan utama proyek akhir. Pada penyusunan proyek akhir ini secara umum terbagi menjadi tiga bagian yaitu : 1. Perancangan dan pembuatan sistem komunikasi dan perangkat keras. Pembuatan perangkat keras (hardware) meliputi pembuatan prototipe lahan sawah dengan 60 cm, lebar 60 cm, dan tinggi 20 cm. Untuk pembuatan prototipe sawah dan mekanik untuk pergerakan kamera dibutuhkan spesifikasi sebagai berikut : Bahan: - Besi aluminium untuk kerangka dan penyangga kamera - Motor untuk menggerakkan kamera - Pot tanaman - Tanah 2. Perancangan dan pembuatan perangkat lunak yang meliputi pengo lahan citra, PHP, dan SPSS. 3. Perancangan dan pembuatan perangkat keras (mekanik) berupa minimum sistem dan driver kamera. Spesifikasi komputer yang dibutuhkan sistem ini tidak terlalu mahal dan tidak harus terbaru, yang penting mempunyai slot PCI dan bisa digunakan untuk koneksi serial. Sementara spesifikasi minimal yang pernah saya gunakan adalah sebagai berikut: Tabel 3.1 Spesifikasi komputer No

Deskripsi

Spesifikasi

1.

CPU

2.

RAM

Intel Pentium Processor T4300 (2,1 GHz, 800 MHz FSB) 1 Gb

3.

Graphic card

Intel GMA 4500M

4.

Sistem Operasi

Windows 7 dan Windows XP

40

3.1 Blok Diagram Sistem

Gambar 3.1 Blok diagram 3.1.2 Mekanisme Kerja Sistem Pada bulan pertama penanaman cabai, kamera akan mengambil gambar tanaman cabai tersebut. Kamera memfokuskan pada pengambilan gambar diameter batang dan ketinggian tanaman cabai serta mengirimkan gambar berupa citra pada komputer pertama dimana komputer pertama sebagai server. Kamera dapat bergerak secara horisontal dan mundur. Pergerakan mundur secara konstan dilakukan agar kamera dapat mengambil gambar berupa ketinggian tanaman cabai, hal ini mengingat bahwa tanaman cabai pertumbuhannya cepat sehingga perlu diimbangi oleh kamera. Pergerakan secara horisontal dilakukan agar kamera dapat mengambil gambar secara keseluruhan dan kamera dapat bergerak sejauh lebar prototipe dimana setiap 20 cm kamera berhenti untuk ambil gambar. Gambar yang sudah diambil kemudian diproses didalam komputer server. Dalam pemrosesan gambar, pertama gambar yang berupa citra RGB dikonversi menjadi citra grayscale dan citra grayscale diubah dalam bentuk data biner serta dibagi dalam beberapa blok dan 41

dianalisis tiap satuan bloknya, lebih dikenal dengan proses threshold. Setelah dilakukan proses threshold maka data statistik yang diperolah diolah lagi dengan menggunakan metode Manova sehingga didapatkan data output dari pertumbuhan tanaman cabai. Dari prosedur tersebut maka dapat diketahui pengaruh kelembaban tanah terhadap pertumbuhan tanaman cabai. Data yang terdapat pada komputer server dapat diakses oleh komputer client melalui kominikasi secara internet. Client disini adalah pemilik modal atau investor yang menanamkan modalnya untuk budidaya tanaman cabai sehingga investor dapat mengontrol dan mengawasi tanaman cabai tersebut dan membandingkan dengan referensi yang ada. Apabila tanah terlalu lembab sehingga menyebabkan tanaman cabai layu maka server mengirimkan perintah pada mikrokontroler dan mikrokontroler akan memprosesnya sehingga aktuator yang terhubung dengan mikrikontroler menjdi aktif. Aktuator akan menambahkan tingkat kelembaban tanah sehingga tanah menjadi lebih lembab. Client dapat secara langsung memerintah atau mengirim data ke mikrokontroler sehingga client juga dapat mengontrol sistem kerja dari mikrokontroler, tentunya melalui server. 3.2 Perancangan Hardware Dari blok digram diatas dapat dijelaskan bahwa terdapat terdapat beberapa hardware yang diperlukan dalam tugas akhir ini yaitu: 3.2.1 Pembuatan Driver Kamera Webcam (singkatan dari web camera) adalah sebutan bagi

kamera real-time (bermakna keadaan pada saat ini juga) yang gambarnya bisa diakses atau dilihat melalui World Wide Web, program instant messaging, atau aplikasi video call. Istilah webcam merujuk pada teknologi secara umumnya, sehingga kata web terkadang diganti dengan kata lain yang mendeskripsikan pemandangan yang ditampilkan di kamera, misalnya StreetCam yang memperlihatkan pemandangan jalan. Pada proses capture, gambar diambil melalui kamera webcam untuk mendapatkan input gambar yang kemudian akan diproses 42

dilanjutkan ke proses selanjutnya. Kamera webcame akan bergerak maju mundur sesuai dengan program untuk mendapakan hasil gambar tanaman yang baik.

Gambar 3.2 Kamera Webcam Proses capture adalah proses pengambilan image melalui kamera. Hasil capture dari webcam ini mengalami penurunan kualitas citra, sehingga perlu dilakukan proses image enhanchement yang berupa proses perbaikan kualitas. Dalam melakukan capture image dari kamera, ada beberapa hal yang harus diperhatikan, yaitu: ♦ Spesifikasi kamera Kamera yang digunakan untuk mengambil image adalah webcam. Jarak kamera dengan image tanaman cabai adalah tetap, yaitu 50 cm. ♦ Setting kamera Setting kamera dalam penyimpanan gambar dan pengenalan gambar dibuat sama, agar dapat dikenali dengan tepat. Exposure = 1320000 Brightness = 127 Contrast = 127 Hue = 11 Saturation = 90 Sharpness = 1 White Balance = 1 Gamma = 4 Backlight Comp = 1 3.2.2 Pembuatan Driver Motor Pada rangkaian motor driver yang berfungsi untuk mengerakkan kamera ke arah kanan atau kiri dan kearah belakang. Pada gambar 3.3 43

merupakan gambar rangkaian motor driver untuk 2 motor saja yang menggunakan IC L298 H yang merupakan IC khusus rangkaian motor driver sehingga dibutuhkan 1 rangkaian motor driver. Input tegangan dari motor driver didapatkan dari mikrokontroler sebesar 5 volt dan tegangan output dari motor driver sebesar 9 volt yang didapatkan dari tegangan power supply(vs). Enable dari motor driver diberikan tegangan sebesar 5 volt agar dapat mengaktifkan motor driver. Input rangkaian motor driver dapat dikontrol oleh mikrokontroler yang dihubungkan dengan port D.

Gambar 3.3 Konfigurasi pin L298HN Pada gambar 3.3 merupakan ggambar kaki-kai dari IC L298 HN dimana terdapat 4 output yang terlatak di kaki nomer 2, 3, 13, dan 14. Sedangkan inputnya terletak pada kaki nomer 5,7,10, dan 12. Pada mikrokontroler enable A dan enable B diberi nilai logika 1 untuk mentriger IC L298 HN. Tabel 3.2 Data sheet L298HN

44

Dari tabel 3.2 dapat diketahui bahwa IC l298 HN mampu menerima tegangan input sampai sebesar 50 V dan minimum 7V sehingga pada linetracer mikro menggunakan 8 buah baterai yang disusun secara seri.

Gambar 3.4 Rangkaian motor driver yang sudah jadi 3.2.3 Pembuatan Mikrokontroler Minimum sistem ini merupakan sistem kontrol dari keseluruhan sistem kerja. Pada proyek akhir ini digunakan sistem minimum yang berbasis pada mikrokontroler Atmega 16, digunakan Atmega16 karena bahasa pemrograman AVR tersebut adalah bahasa C yaitu bahasa pemrograman tingkat menengah (bahasa instruksi program mendekati bahasa manusia) sehingga lebih mudah untuk membuat atau menerapkan suatu algoritma program.

45

Gambar 3.5 Rangkain minimum sistem Atmega 16 Mikrokontroler ATMEL Atmega 16 mempunyai 32 bit jalur I/O yang terbagi menjadi 4 port, yaitu portA, portB, portC dan portD, dan alokasi penggunaan port dijelaskan sebagai berikut : · Port A Port A merupakan port I/O 8 bit bi-directional yang masing – masing pinnya dikonfigursikan sebagai ADC. Masing-masing pin dlm port ini juga memiliki fasilitas berupa resistor pull-up internal yang berguna untuk memberikan kondisi yang tentu (tidak ngambang) pada saat dikonfigursikan sebagai input, tanpa harus memberikan pull-up eksternal. · Port B Port B merupakan port I/O 8 bit bi-directional yang masingmasing pinnya dikonfigursikan secara individual. Masing-masing pin dalam port ini juga memiliki fasilitas berupa resistor pull-up internal yang berguna untuk memberikan kondisi yang tentu (tidak ngambang) pada saat dikonfigursikan sebagai input, tanpa harus memberikan pullup eksternal. Untuk mendukung alamat port ini terdapat tiga buah alamat mermori khusus yang digunakan untuk menangani fungsi dari port B. · Port C Sebgaimana penjelasan seperti Port B, tetapi Port C memiliki pin-pin khusus yaitu antarmuka JTAG enable, resistor-resistor pull-up pada pin-pin PC5(TDI), PC3(TMS), PC2(TCK) akan diaktifkan sekalipun terjadi reset. · Port D Sebagaimana Port B, Port D juga memiliki tiga buah lokasi memori yang berkitan dengan penggunanya sebaga port I/O. Memori tersebut yaitu PORTD, DDRD, dan PIND.

46

Gambar 3.6 Minimum sistem Atmega 16 3.2.4 Pembuatan Prototipe Sawah Pada pembuatan prototipe lahan sawah seluas 60 cm x 60 cm x 20 cm. Tanaman cabai ditanam sejajar dengan jarak tanam sekitar 25 cm. Tanaman cabai yang akan dianalisis berumur 6 minggu sampai 12 minggu dengan kedalaman akar sekitar 15 cm sehingga sensor kelembaban ditancapkan pada tanah pada kedalaman 15-20 cm. Tanah yang digunakan mempunyai pH sebesar 5,5-6,8 dan kelembaban sekitar 60%-70%. 3.6 Perancangan dan Pembuatan Perangkat lunak Pada tahap ini yang dilakukan adalah membuat perancangan perangkat lunak dengan membuat algoritma program yang mengatur bagaimana jalannya program yang digunakan untuk memproses gambar yang diambil oleh kamera. Secara garis besar perencanaan dan pembuatan perangkat lunak menggunakan program Visual Basic, AVR, SPSS, dan PHP. Adapun beberapa fungsi program tersebut adalah: 1. Program Visual Basic digunakan untuk memproses image processing. 2. AVR digunakan untuk mengontrol jalannya line tracer dan gerak kamera. 3. SPSS digunakan untuk analisa data pertumbuhan tanaman cabai menggunakan metode MANOVA. 4. PHP digunakan untuk komunikasi 2 arah menggunakan internet.

47

Flowchart Algoritma Threshold

Gambar 3.7 Flowchart algoritma threshold 48

Flowchart Konversi RGB Start

For x=0 to lebar-1

For y=0 to panjang-1

Ambil nilai pixel pada posisi

Pisahkan antara warna Red,Green,Blue

Nilai yang baru=0,299*Red+0,587*Green+0,114*Blue

Isikan nilai Red = Green = Blue = Nilai yang baru Menentukan nilai x

Menentukan nilai y

End Gambar 3.8 Flowchart konversi RGB

49

3.6.1 Load Image Setelah capturing dilakukan load image diperlukan untuk menganalisis metode ekstraksi ciri. Load image adalah proses untuk mengambil image yang nantinya akan diproses dalam serangkaian pengenalan pola pada gambar dengan metode euclidean.

Gambar 3.9 Contoh file image Pada bagian berikut akan disajikan flowchart dan coding program untuk load image. Setelah tanda tangan di capture kemudian hasil capturing tersebut disimpan dalam bentuk *.jpeg. Untuk menganalisis, maka dilakukan proses load image.

Gambar 3.10 Flowchart pengambilan gambar 50

Koding program dalam VB untuk proses load image adalah sebagai berikut: Private Sub Drive1_Change() Dir1.Path = Drive1.Drive End Sub Private Sub File1_Click() Picture1.Picture = LoadPicture(File1.Path + "\" + File1.FileName) End Sub Gambar 3.11 Subrutin load image 3.6.2 Gray Scale Dalam banyak khasus diperlukan peprosesan image yang tidak bergantung dengan warna.Hal ini dengan alasan cukup banyak obyekobyek tertentu yang harus dikenali berdasarkan, misalkan bentuk atau pola, dibandingkan dengan pengujian warna. Misalkan pisang memiliki beberapa jenis warna, tetapi secara umum bentuknya sama. Salah satu alasan lainnya adalah identifikasi dengan warna sering mengacaukan, hal ini disebabkan dengan penggunaan kamera yang sering mengalami pemalsuan warna (pengaturan keseimbangan warna putih yang kurang baik). Beberapa metode yang dapat digunakan untuk konversi ke gray scale telah dijelaskan pada bagian sebelumnya. Proses awal yang banyak dilakukan dalam image processing adalah mengubah citra berwarna menjadi citra gray scale, hal ini digunakan ntuk menyederhanakan model citra. Citra berwarna terdiri dari 3 layer matriks yaitu R-layer, G-layer, B-layer. Sehingga untuk melakukan proses-proses selanjutnya tetap diperhatikan tiga layer di atas. Bila setiap proses perhitungan dilakukan menggunakan tiga layer, berarti dilakukan tiga perhitungan yang sama. Sehingga konsep itu diubah dengan mengubah 3 layer di atas menjadi 1 layer matriks gray scale dan hasilnya adalah citra gray scale. Input dari kamera webcam langsung dijadikan sebagai input pada proses grayscale, yaitu Vin dan keluarannya ( output) Vgray sebagai inputan bagi program kuantisasi. Program dari Grayscale dijelaskan pada gambar dibawah ini.

51

Sub Grayscale() Dim R As Integer Dim B As Integer Dim w As Integer Dim y As Integer Dim x As Integer For y= 0 To 319 For y= 0 To 319 R = vIn(x, y).R G = vIn(x, y).G B = vIn(x, y).B w = (R + G + B) / 3 If w > 255 Then w = 255 vGray(x, y).R = w vGray(x, y).G = w vGray(x, y).B = w Next Next End Sub Gambar 3.12 Subrutin grayscale Dari program diatas dijelaskan x dan y adalah besar ukuran pixel dan R, G dan B masing – masing matriks yang kemudian dari ketiganya dijumlahkan dan dibagi 3.

Gambar 3.13 Citra berwarna menjadi citra grayscale Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matriks masing-masing r, g, b menjadi citra gray scale dengan nilai x, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai nilai r, g, b sehingga dapat dituliskan menjadi: 52

V

...

................ (3-1)

Dimana: S = nilai derajat keabuan (grayscale) r = Nilai warna merah g = Nilai warna hijau b = Nilai warna biru 3.6.3 Pemisahan Background – Objek Sebelum dilakukan proses deteksi daun, maka terlebih dahulu dilakukan pemisahan antara background dengan objek. Yaitu dengan melakukan pengurangan antara background yang telah di gray dengan objek yang telah di gray.

Gambar 3.14 Pemisahan background dengan objek 3.6.4 Thresholding Setelah melakukan pengurangan dengan terhadap background citra tersebut diberi nilai threshold untuk mengetahui dengan jelas bentuk dari objek tersebut (tanda tangan). Thresholding biasanya banyak digunakan jika diperlukan sebuah informasi mengenai ada tidaknya suatu objek pengamatan tertentu. Ada atau tidaknya dapat berasal dari perbedaan level intensitas (lebih terang atau lebih gelap) dan dapat berasal dari nilai ambang batas atau threshold (gelap atau terang). Format biner disimpan dalam bentuk data biner satu bit (0/1). Cm,n = {0,1} atau {0,255}

............................. (3-2)

53

Gambar 3.15 Thresholding Format biner banyak diimplementasikan pada aplikasi deteksi benda kerja, jalur permainan line-tracer, atau untuk membaca tulisantulisan tertentu temasuk tanda tangan. 3.6.5 User Interface Visual Basic User interface pada proyek akhir yang akan digunakan adalah sebagai berikut :

1

3

2

4 5

Gambar 3.16 Interface program VB 54

6

7

Keterangan: 1. Gambar tanaman cabai yang akan diproses. 2. Hasil gambar tanaman cabai yang telah diproses. 3. Load gambar : Untuk menampilkan gambar KWH Meter yang akan diproses. 4. Threshold : Untuk memisahkan gambar tanaman dengan lingkungan sekitarnya. 5. Menu threshold data  Ambil data : Untuk mengambil data dari nilai R, G, B gambar tanaman cabai.  Hapus data : Untuk menghapus data dari nilai R, G, B gambar tanaman cabai.  Max : Nilai maksimum dari nilai R, G, B dari gambar yang telah terdeteksi  Min : Nilai minimum dari nilai R, G, B dari gambar yang telah terdeteksi 6. Menu pixel gambar  Pixel tinggi : Besarnya pixel dari gambar yang diukur sejajar sumbu Y  Pixel lebar : Besarnya pixel dari gambar yang diukur sejajar sumbu X 7. Menu ukuran tanaman  Tinggi : Besarnya tinggi tanaman yang telah diproses dalam satuan sentimmeter.  Lebar : Besarnya lebar tanaman yang telah diproses dalam satuan sentimmeter.

55

3.6.6 User Interface Program SPSS

Gambar 3.17 Interface program SPSS Perhatikan pada sudut kiri bawah, ada 2 sheet (seperti Excel), yaitu Data View dan Variabel View. Untuk memasukkan data, terlebih dahulu tentukan variabelnya yang kemudian diinput pada Variabel View, seperti Nama, Berat Badan, Tinggi Badan, Tekanan Darah, Tanggal Lahir, dan sebagainya. Name : diisi nama variabel, misalkan nama Type : diisi tipe data, misalkan numeric (untuk data angka). Width : diisi jumlah karakter maksimal yang akan diinput dalam Data View. Decimal : diisi jumlah karakter maksimal yang akan diinput dalam Data View. Label : diisi keterangan untuk variabel (boleh dikosongkan). Value : untuk memberi kodefikasi, misalnya Laki‐laki=1, Perempuan=2. Missing : untuk perlakuan data terhadap Missing Value (abaikan sesuai default). Align : untuk pengaturan tampilan perataan dalam Data View, seperti left, centre, right.

56

3.6.7 User Interface WEB

1

2 3 5 4 Gambar 3.18 Interface WEB Pada interface web, setiap orang dapat menjadi member untuk mendapatkan info tentang pengaruh kelembaban tanah terhadap pertumbuhan tanaman cabai. Terdapat perbedaan antara member dan client. Member memiliki fasilitas untuk memperolaeh data tentang pengaruh kelembaban tanah dan dapat mendownload data tersebut dan segala macam infonya sedangkan client dapat mengakses dan mengontrol kelembaban tanahnya dengan cara mengirimkan program ke server. Member dan client harus memiliki username dan pasword untuk dapat mengontrol alat pengatur kelembaban tanah yang terhubung pada server. Tidak semua pendaftar dapat mendaftarkan diri sebagai client. Pada tugas akhir ini hanya terdapat 1 client yang dapat mengontrol kelembaban tanah sedangkan client yang lainnya hanya dapat mengakses dan melihat data hasil dari pengaruh kelembaban tanah terhadap pertumbuhan tanaman. Pembatasan terhadap pengontrolan kelembaban tanah dimaksudkan agar tidak terjadi kesalahan dalam pengiriman program.

57

Keterangan : 1. Alamat website 2. Form untuk username untuk mengisi nama yang sudah terdaftar 3. Form untuk password 4. Link untuk daftar sebagai member 5. Tombol login

58

Halaman Ini Sengaja Dikosongkan

59

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA Pada bab ini akan dijelaskan mengenai cara pengujian dan hasil pengukuran, serta pengujian perangkat lunak untuk mengetahui apakah program yang dibuat telah berhasil atau tidak. Pada pengujian dilakukan secara bertahap dimulai dengan menguji rangkaian perangkat keras tiap blok kemudian dilakukan pengujian perangkat lunak barulah dilakukan pengujian secara keseluruhan. Pengujian dilakukan secara bertahap dan berkesinambungan. Hasil dari tiap tahap pengujian kemudian dianalisis sehingga dapat diketahui kelebihan maupun kekurangan dari metode yang digunakan. 4.1 Kelembaban Tanah Sebelum melakukan uji coba alat, tahap awal yang dilakukan adalah menguji kelembaban tanah dalam pot yang telah ditanami tanaman cabai sehingga diketahui karakteristik pengaruh kelembaban tanah terhadap tanaman cabai. Adapun beberapa perhitungan volume tanah dan kelembabannya dapat dijelaskan sebagai berikut. Perhitungan Kelembaban : 1. Volume tanah pada pot : P = 60 cm, l = 60cm, dan T = 25cm Volume tanah = 90.000 cm3 2. Kelembaban normal pada tanah untuk tanaman cabai : 60% - 80%.  1. 2. 3. 4.

Cara menghitung kelembaban : Ambil sampel tanah asli 1 gram Masukkan kedalam oven bakar, pastikan sampai kering 100% Keluarkan dan ditimbang dengan teliti berat keringnya,catat hasilnya Hitung kelembaban/kadar airnya sbb :

Prosentase kelembaban = Volume tanah x 100% Volume Air Kuncinya adalah : ketepatan timbangan dan pengeringan.

60

........ (4-1)

Hanya H2O (air murni tanpa ada kandungan mineral) yang benar – benar pas apabila ada kandungan mineral yang nilai berat jenisnya lebih berat dari O2 atau H2 sudah pasti 1000L lebih dari 1 ton Sebenarnya volume cairan di ukur dalam satuan liter, gallon,barrel, sedangkan kg/ton, pound, ounce, stone lebih untuk benda padat/ massa. Dikarenakan dalam dunia fisika umum diketahui 1kg adalah 1liter air pada suhu ruangan (semakin dingin akan lebih ringan, semakin panas akan lebih berat) maka pada umumnya digunakan istilah ton dalam menentukan ukuran air, karena walaupun ada kandungan mineral yg tinggi seperti air laut bedanya sedikit sekali sekitar ± 3%, air tanah < 1%. Kondisi tanah menentukan kapasitas air kolam/bak berdasarkan dimensi panjang x lebar x tinggi ini sudah tepat, jadi bak dengan dimensi 1 x 1 x 1 m diisi dengan cairan apapun pasti isinya 1000L hanya berat yang beda (tergantung massa jenis zat tersebut). Tabel 4.1 Pertumbuhan Tanaman Cabai *Umur 80 hari Cabai keLebar Akar Panjang Akar

Tinggi Batang

1

6 cm

7 cm

33 cm

2

7 cm

5 cm

36 cm

3

4 cm

6 cm

35 cm

4

3 cm

4 cm

22 cm

5

3 cm

4 cm

23 cm

Berdasarkan hasil percobaan dan pengamatan pertumbuhan tanaman cabai yang berumur 80 hari didapatkan lebar akar maksimum mencapai 7 cm dan tinggi tanaman mencapai 36 cm. Perbedaan tinggi tanaman cabai dipengaruhi oleh faktor kesuburan tanah dan kelembaban tabah. Pengamatan pertumbuhan tanaman dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh referensi yang valid. Pengukuran tinggi tanaman cabai dilakukan untuk memperoleh rumus perhitungan perbandingan pixel pada proses pengolahan citra yang menggunakan program visual basic.

61

Gambar 4.1 Tanaman cabai berumur 80 hari Pada gambar 4.1 merupakan contoh tanaman cabai yang masih berumur sekitar 80 hari. Perhitungan tinggi tanaman secara manual dimaksudkan untuk mendapatkan data tinggi tanaman cabai yang valid. Tabel 4.2 Pertumbuhan Tanaman Cabai Umur 104 Hari *Umur 104 hari Cabai keLebar Akar Tinggi Akar Tinggi Batang 1

4 cm

12 cm

46 cm

2

5 cm

6 cm

49 cm

3

6 cm

8 cm

44 cm

4

7 cm

7 cm

60 cm

5

6 cm

8 cm

44 cm

Pada proses penanaman cabai, pemberian pupuk dilakukan pertama kali saat proses penanaman. Adapun pupuk yang dipakai adalah pupuk kompos dan pupuk kandang. Lapisan tanah pada pot yang terbawah diberi tanah sawah setinggi 5 cm dan diatasnya diberikan pupuk kandang setinggi 1 cm. Setelah itu pemberian pupuk kompos setinggi 3 cm dan yang terahir adalah pemberian tanah sawah. Tanaman cabai dapat tumbuh dengan baik apabila cukup mendapatkan sinar matahari.

62

4.2 Tegangan Output Pada Rangkaian Motor Driver Hasil yang didapatkan pada pengujian sistem berupa linetracer yang berfungsi untuk menggerakkan kamera dimana tegangan input untuk mengaktifkan mikrokontroler didapatkan dari adaptor dengan spesifikasi sebagai berikut: Input : 220V-50/60Hz Output : DC 3V-12V Current : DC 1200 mA Rangkaian motor driver ini berfungsi untuk menggerakkan kedua motor, dimana motor pertama untuk menggerakkan kamera ke arah kanan dan kiri sedangkan motor kedua berfungsi untuk menggerakkan linetracer. Pada rangkaian motor driver itu sendiri menggunakan IC L298 NH yang merupakan IC khusus rangkaian motor driver sehingga dibutuhkan 1 rangkaian motor driver. Input tegangan dari motor driver didapatkan dari mikrokontroler sebesar 5 volt dan tegangan output dari motor driver sebesar 9 volt yang didapatkan dari tegangan baterai(vs). Enable dari motor driver diberikan tegangan sebesar 5 volt agar dapat mengaktifkan motor driver. Input rangkaian motor driver dapat dikontrol oleh mikrokontroler yang dihubungkan dengan port D.

Gambar 4.2 Rangkaian motor driver Dari pengujian alat dapat diketahui bahwa tegangan ouput (Vout) lebih besar dari tegangan input (Vin). Hal ini karena pada karakteristik dari IC L298 NH dimana tegangan iput maksimal 5V dan tegangan output (Vss) yang keluar sebesar 7V. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.3 dibawah ini. 63

Tabel 4.3 Hasil tegangan output motor driver NO 1 2 3 4 5

Tegangan Input (adaptor) 4,5 V 6V 7,5 V 9V 12 V

Tegangan Output Motor Driver 7V 8,3 V 11,1 V 12,6 V 15 V

4.3 Pengaruh Tegangan Input Pada Kecepatan Putar Motor Hasil yang didapatkan pada pengujian sistem berupa linetracer yang berfungsi untuk mengetahui pengaruh tegangan input terhadap kecepatan putaran motor sehingga mempungaruhi jarak yang ditempuh oleh linetracer. Tegangan input berasail dari baterai AA size 1,5 V yang disusun secara seri sebanyak 8 buah, mengingat motor DC memerlukan tegangan input minimal 9 V. Penyusunan baterai secara seri selain menambah tegangan, arus listrik yang dihasilkan juga cukup besar. Rumus umum untuk menghitung kecepatan motor adalah dengan menghitung jarak tempuh dan membaginya dengan waktu tempuh atau dengan persamaan: ............ (4-2)

V=S/T Dimana V = kecepatan motor (m/s) S = Jarak tempuh (meter) T = Waktu temput (detik) Tabel 4.4 Kecepatan putaran motor NO 1 2 3 4 5

Tegangan Input (adaptor) 4,5 V 6V 7,5 V 9V 12 V

Waktu

Jarak

1 detik 1 detik 1 detik 1 detik 1 detik

30 cm 43,5 cm 61 cm 72,5 cm 79,5 cm

64

Kecepatan Motor 30 cm/ detik 43,5 cm/ detik 43,5 cm/ detik 2,5 cm/ detik 79,5 cm/ detik

Pada motor DC, semakin besar tegangan yang diberikan maka semakin cepat putaran motor dan menghasilkan kecepatan yang semakin meningkat. Pemberian tegangan input yang berbeda dari adaptor dimaksudkan agar mendapatkan tegangan yang pas sehingga kecepatan motor dapat konstan dan sesuai program. Agar kamera mendapatkan posisi yang tepat dalam pengambilan gambar maka diperlukan perhitungan kecepatan putaran motor yang tepat supaya linetracer berhenti pada jarak yang diinginkan dan kamera dapat mengambil gambar dengan baik. 4.4 Pengujian Downloader dan Minimum Sistem ATmega 16 Pada pengujian dan pengukuran sistem minimum Atmega 16, juga disertai dengan pengujian downloader. hal ini dikarenakan downloader merupakan interface antara ATmega 16 dengan computer pada saat melakukan proses downloading. 4.4.1 Rangkaian Downloader Pada proses pengujian downloader dilakukan dengan cara : 1. MISO, MOSI, SCK, RESET, VCC, dan Ground yang terdapat pada rangkaian downloader harus disambungkan dengan Pin MISO, MOSI, SCK, RESET, VCC, dan Ground dari Mikrokontroller ATmega 16. 2. Cek Pin antara MISO,MOSI, SCK, RESET, VCC dan ground pada downloader dengan Pin MISO,MOSI, SCK, RESET, VCC dan ground pada ATmega 16 apakah ada yang tidak terhubung. 3. Jika semua sudah terhubung maka Downloader siap untuk melaku kan downloading . 4.1.2 Pengujian Rangkaian Sistem Minimum Pengujian dan Analisa system minimum dilakukan dengan cara mengintegrasikan Mikrokontroller ATMega 16 dengan 4 buah led yang dipasang pada PORT A.4 sampai PORT A.7. untukpengujian sistem minimum dapat dilakukan sebagai berikut: 1. Aktifkan 4 buah led yang ada pada PORT A.4 sampai PORT A.7 dengan mendownload program ke microcontroller ATmega 16. program yang akan di download seperti dibawah ini: Void main (){ While (1){ 65

PORT A.4==1; PORT A.5==1; PORT A.6==1; PORT A.7==1;}}; 2. Setelah program tersebut didownload, maka dilihat tampilan Led pa da system minimum. Jika nyala Led Pada PORT A.4 sampai PORT A.7 menyala seperti gambar 4.1 dibawah ini, maka system minimum ini bisa digunakan.

PORT A.4 PORT A.5 PORT A.6 PORT A.7 Gambar 4.3 Tampilan Led 3. Sebaliknya bila nyala led tidak sesuai dengan yang diharapkan misal seperti gambar dibawah ini maka hal ini mungkin disebabkan oleh Ic ATmega16 atau ada beberapa komponen pembantu mengalami troubel shoting.

PORT A.4 PORT A.5 PORT A.6 PORT A.7 Gambar 4.4 Tampilan Led 4. Cek IC 16 apakah rusak atau tidak dengan cara melepas IC 16 tersebut dan mengganti dengan IC ATmega 16 yang baru. 5. Jika ternyata setelah diganti, dan Didownloading ulang Nyala led hidup semua maka, IC Yang telah dilepas tadi mengalami kerusakan. Hal ini mungkin dikarenakan kesalahan dalam pamasanga tegangan masukan atau kesalahan dalam pemasangan IC Atmega 16. 4.5 Nilai Warna RGB (red, green, blue) Pada Gambar Hasil Capture Pada pengujian selanjutnya adalah perangkat lunak (program) dimana pada proses ini adalah image processing. Pada proses ini, gambar hasil dari capture kamera selanjutnya akan diproses dengan menggunakan program Visual basic (VB) agar didapatkan nilai warna Red, Green, dan Blue (RGB) dari suatu image. Dengan demikian maka

66

akan memudahkan dalam pemisahan objek ( berupa tanaman cabai) dengan background gambar. Untuk mendapatkan nilai warna Red, Green , dan Blue pada image dapat dilakukan dengan cara mengambil gambar pada folder yang sudah ditentukan dan menampilkan pada program VB dengan cara load image. Proses yang terjadi pada load image menampilkan data input, yaitu suatu proses untuk menampilkan image pada layar dalam bentuk file *.jpg. Pada bagian berikut akan disajikan flowchart dan coding program untuk load image. Setelah tanda tangan di capture kemudian hasil capturing tersebut disimpan dalam bentuk *.jpg. Untuk menganalisis, maka dilakukan proses load image. Proses selanjutnya adalah grayscale agar mempermudah memisahkan objek gambar dengan background sekitar, hal ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Citra berwarna terdiri dari 3 layer matriks yaitu R-layer, G-layer, B-layer. Untuk mengubah citra berwarna yang mempunyai nilai matriks masing-masing r, g, b menjadi citra gray scale dengan nilai x, maka konversi dapat dilakukan dengan mengambil rata-rata dari nilai nilai r, g, b sehingga dapat dituliskan menjadi: ............. (4-3) Dimana: s = nilai derajat keabuan (gray scale) r = Nilai warna merah g = Nilai warna hijau b = Nilai warna biru Setelah melakukan pengurangan dengan terhadap background citra tersebut diberi nilai threshold untuk mengetahui dengan jelas bentuk dari objek tersebut (tanda tangan). Thresholding biasanya banyak digunakan jika diperlukan sebuah informasi mengenai ada tidaknya suatu objek pengamatan tertentu. Ada atau tidaknya dapat berasal dari perbedaan level intensitas (lebih terang atau lebih gelap) dan dapat berasal dari nilai ambang batas atau threshold (gelap atau terang).

67

Format biner disimpan dalam bentuk data biner satu bit (0/1). Cm,n = {0,1} atau {0,255} Tabel 4.5 Hasil percobaan nilai warna pada image Gambar Gambar Hasil Merah Threshold (biner)

68

Hijau (biner)

Biru (biner)

Perhitungan komposisi warna red, green, blue pada suatu gambar objek dapat ditentukan dengan cara menscanning koordinat X dan Y sehingga dapat diketahui komposisi warnanya. Setelah komposisi warna diketahui maka membatasi warna hijau. Ada beberapa variabel warna hijau yaitu hijau muda dengan nilai biner (0-85), hijau dengan nilai biner (86-172) dan hijau tua dengan nilai biner (173-255). Dari proses image processing pada tabel 4.5 dapat diketahui bahwa setiap gambar (objek) memiliki nilai warna yang berbeda. Nilai warna ini mempengaruhi proses dalam memisahkan objek (berupa tanaman cabai) dengan background gambar sekitarnya sehingga diperlukan adanya program yang dapat mengenali objek (tanaman cabai) dengan backgroundnya. Pada proses untuk menentukan nilai warna pada objek, dilakukan secara manual yaitu dengan cara mengklik bagian dari objek tanaman yang akan dicari nilai warnanya sehingga akan muncul dalam interface Visual Basic (VB). Nilai warna (red, green, blue) dapat dijadikan acuan dalam membuat program yang dapat membedakan objek tanaman dengan backgroundnya. 4.6 Memisahkan Objek (Tanaman Cabai) Dengan Background Pengujian kali ini adalah pengujian program dalam memisahkan objek tanaman dengan background sekitarnya. Sebelum melakukan proses pemisahan objek maka perlu dilakukan pengujian terhadap nilai warna tanaman sebagai sampel dan acuan dalam menentukan program. Penentuan objek dengan cara menscanning koordinat X dan Y sehingga pixel objek dan backgroundnya dapat diketahui. Setelah proses scanning, maka komposisi warna dari gambar dapat diketahui dan dengan menentukan nilai RGB objek tanaman sehingga nilai warna yang tidak sesuai dengan nilai warna tanaman dianggap sebagai background. Setelah penentuan nilai warna maka nilai warna dari background dikonversi menjadi nilai R=0, G=0, B=0, sehingga warna backgroundnya berubah menjadi warna hitam. 69

Adapun listing program dalam menentukan nilai RGB tanaman cabai adalah: Private Sub Command7_Click() Dim X As Integer, Y As Integer For Y = 0 To Picture1.ScaleHeight - 1 For X = 0 To Picture1.ScaleWidth - 1 p = GetPixel(Picture2.hdc, X, Y) R = p And &HFF G = (p \ &H100) And &HFF B = (p \ &H10000) And &HFF If R >= 0 And R <= 100 And G >= 1 And G <= 255 And B >= 9 And B <= 101 Then SetPixel Picture2.hdc, X, Y, RGB(R, G, B) Else SetPixel Picture2.hdc, X, Y, RGB(0, 0, 0) End If Next Next Picture2.Refresh usc2 Gambar 4.5 Listing program Pada program di gambar 4.5 didapatkan rumus untuk mendeteksi tanaman cabai yakni dengan cara mengambil nilai warna dari berbagai macam warna hijau sehingga didapatkan komposisi dari warna hijau tersebut. Untuk pengambilan contoh warna hiaju dilakukan dengan cara mencari nilai RGB daro setiap image tanaman cabai. Pada percobaan kali ini backgroundnya berwarna putih. Percobaan pertama dan kedua menggunakan image berupa tanaman cabai sebanyak 1 pohon. Dari percobaan didapatkan bahwa program dapat berjalan dengan baik, artinya program dapat membedakan tanaman cabai dengan background sekitarnya. Hal ini dikarenakan komposisi warnanya tidak begitu banyak sehingga memudahkan dalam mendefinisikan warna hijau. Perlu diketahui bahwa komposisi warna hijau terdiri dari hijau muda dengan nilai biner (0-85), hijau dengan nilai biner (86-172) dan hijau tua dengan nilai biner (173-255). 70

Tabel 4.6 Hasil percobaan proses deteksi daun NO

Gambar

Hasil Gambar Yang Telah Diproses

71

Pada percobaan ketiga menggunakan 2 tanaman cabai dimana program masih dapat membedakan tanaman cabai dengan background sekitar. Buah cabai pada image dianggap sebagai tanaman cabai sehingga tidak mengalami perubahan warna menjadi hitam. Pada percobaan keempat dan kelima program masih dapat membedakan tanaman cabai dengan background, dikarenakan backgroundnya mempunyai warna yang kontras dengan tanaman cabai sehingga mudah untuk membedakannya. Apabila backgroundnya mempunyai nilai warna yang berbeda – beda dan mirip dengan image maka program sulit untuk membedakannya sehingga memiliki error yang cukup besar. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.7. Tabel 4.7 Percobaan deteksi daun dengan background berbeda Gambar

Gambar Yang Telah Diproses

Pada percobaan diatas menggunakan background yang memiliki nilai warna yang beragam sehingga program tidak dapat bekerja dengan baik dan sulit membedakan antara tanaman cabai dengan background sekitarnya. Untuk mengatasi masalah diatas maka diberikan perlakuan berbeda yakni mengcapture tanaman cabai di dinding yang berwarna putih sehingga program dapat berjalan dengan baik.

72

4.7 Proses Menentukan Tinggi Objek Pada pengujian kali ini adalah bagaimana menentukan tinggi tanaman cabai dengan menggunakan program Visual Basic. Sebelum menemukan rumus untuk menghitung tinggi tanaman maka dilakukan percobaan pada penggaris karena bentuk penggaris mudah untuk dikenali. Pada pengujian kali ini menggunakan penggaris yang ukurannya berbeda sebanyak 3 kali. Untuk mengetahui tinggi penggaris dari hasil capture kamera diperlukan spesifikasi pixel kamera webcame yang digunakan. Dalam sistem ini menggunakan kamera webcame prolink dengan spesifikasi pixel 320 x 240 dengan batasan bahwa jarak kamera ke penggaris sejauh 50 cm lurus berhadapan. Dengan melakukan beberapa kali percobaan maka didapatkan perhitungannya. Dengan menggunakan objek berupa penggaris dengan tinggi yang berubah – ubah ( 20 cm, 18 cm, 16 cm) dan lebar 1,68 cm maka didapatkan tinggi pixel penggaris yang bebeda pula. Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada tabel berikut ini. Tabel 4.8 Tabel tinggi objek (penggaris) Jarak Tinggi Batas tinggi pixel Tinggi pixel kamera penggaris frame penggaris 50 cm 20 cm 320 pixel 124 pixel 50 cm

18 cm

320 pixel

110 pixel

50 cm

16 cm

320 pixel

102 pixel

Setelah diketahui tinggi pixel dari penggaris maka kita dapat mencari persamaan untuk menghitung tinggi objek yang diinginkan. Adapaun perhitungan untuk mencari rumus persamaannya adalah: Percobaab 1 : 20 cm / 124 pixel = 0,1612 Percobaab 2 : 18 cm / 110 pixel = 0,1636 Percobaab 3 : 16 cm / 102 pixel = 0,1568 maka rata-rata = ( 0,1612 + 0,1636 + 0,1568 ) / 3 = 0,1605 Sehingga didapatkan konstanta Tinggi objek = rata-rata * Pixel Koordinat X = 0,1605 * Pixel Koordinat X ........... (4-4)

73

Tabel 4.9 Percobaan menentukan tinggi tanaman cabai setelah di threshold Gambar Hasil Gambar Hasil Tinggi Tinggi Objek Capture Threshold Objek Setelah di Threshold 20 cm

45 cm

47 cm

51cm

Rumus pada persamaan (4-4) digunakan sebagai acuan dalam menentukan tinggi tanaman cabai di program Visual Basic. Pengambilan konstanta sebesar 0,1605 sangat berpengaruh terhadap proses menentukan tinggi tanaman cabai sebab adanya pembulatan 74

angka. Selain itu, keberhasilan proses threshold merupakan faktor yang penting dalam menentukan tinggi tanaman cabai. Pada percobaan pertama objek yang digunakan berupa penggaris, perhitungan tinggi penggaris memiliki error sebesar 1,56%. Hal ini disebabkan oleh proses perhitungan dalam menentukan konstata tinggi objek dimana nilai dari konstantanya sebesar 0,1605 yang didapatkan dengan cara mengambil rata-ratanya (dapat dilihat pada perhitungan diatas). Pembulatan angka dibelakang koma sangat berpengaruh pada proses mencari tinggi objek pada program VB. Pada percobaan kedua objek yang digunakan berupa tanaman cabai dengan tinggi 46,7 cm dan pada proses image processing didapatkan tingginya sebesar 45,658 cm. Terjadinya perbedaan tinggi objek disebabkan oleh faktor pembulatan angka pada proses perhitungan konstanta. Begitu pula pada percobaan ketiga, keempat, dan kelima. Faktor yang dapat menimbulkan kesalahan pengukuran pada program Visual Basic adalah pada saat proses deteksi daun. Terdapat beberapa bagian dari objek yaitu daun dan buah cabai yang dianggap sebagai background pada proses threshold sehingga berakibat kesalahan pada proses penentuan tinggi tanaman cabai. Akan tetapi error kesalahannya tidak terlalu besar yakni sekitar 2,231% dan masih dapat dianulir. 4.8 Proses Menentukan Lebar Objek Pada pengujian kali ini adalah menentukan lebar objek dengan menggunakan program Visual Basic. Untuk mengetahui lebar dari suatu image caranya sama dengan mencari tinggi tanaman cabai. Yang membedakannya adalah terdapat proses cropping. Proses cropping ini bertujuan untuk memotong image tanaman cabai agar memudahkan dalam menentukan lebar batang tanaman. Hal ini dikarenakan apabila tidak melalui proses cropping maka daun tanaman akan dianggap sebagai batang.. Setelah melakukan proses scanning maka membandingkan pixel hasil dari scanning dengan pixel image (240x320). Perhitungan dan pengambilan data dilakukan secara berulang-ulang sehingga didapatkan persamaan sebagai berikut: Lebar Objek = 0,1205 * Pixel Koordinat Y ............ (4-5) Tabel 4.10 Percobaan menentukan lebar batang tanaman cabai setelah di threshold 75

Gambar Hasil Capture

Gambar Hasil Treshold

Lebar Objek

Lebar Image Setelah di Threshold

1,3 cm

0,7 cm

0,7 cm

0,8 cm

1 cm

Rumus persamaan (4-5) digunakan sebagai acuan dalam menentukan lebar tanaman cabai pada image processing. Pengambilan 76

konstanta sebesar 0,1205 sangat berpengaruh terhadap proses menentukan tinggi tanaman cabai sebab adanya pembulatan angka. Selain itu, keberhasilan proses threshold merupakan faktor yang penting dalam menentukan tinggi tanaman cabai. Pada percobaan pertama menggunakan objek berupa penggaris dengan lebar penggaris sebesar 1,3 cm. Setelah webcame mengambil gambar maka akan diproses di program VB dimana langkah pertama adalah upload image dan diproses dengan membandingkan nilai warna hijau penggaris dengan background sekitarnya. Nilai warna yang digunakan dalam program ini adalah warna merah 0-100, warna hijau 1255, dan warna biru 9-101. Dengan rumus diatas maka pada percobaan pertama memiliki error sebesar 0,689%. Pada percobaan kedua menggunakan objek berupa tanaman cabai dimana batang tanaman cabai yang akan diukur mulai dari 0 sampai 15 cm diatas permukaan tanah sehingga diperlukan program tambahan pada VB yaitu copping. Program cropping ini bertujuan untuk memotong image sehingga lebar batang tanaman cabai dapat diukur. Lebar batang tanaman cabai setelah melalui proses image processing sebesar 0,896, sedangkan lebar batang sebenarnya 0,7 cm. Terjadi sedikit kesalahan pada proses image processing. Hal ini terjadi pula pada percobaan ketiga, keempat, dan kelima. Untuk mengatasi kesalahan perhitungan lebar batang tanaman cabai maka dapat dilakukan dengan cara mengubah-ubah nilai konstantanya sehingga dapat memperkecil kesalahan. Faktor-faktor yang menyebabkan kesalahan pada proses imange processing untuk mencari perhitungan lebar batang tanaman cabai adalah: 1. Bentuk batang tanaman cabai. Banyak bentuk dari batang tanaman cabai yang bengkok (tidak lurus) sehingga mempunyai nilai pixel lebar yang cukup besar. Pada proses image processing dalam menentukan lebar batang berpedoman pada nilai pixel lebar dari suatu image. 2. Kurang sempurnanya dalam proses threshold image sehingga terdapat bayangan tanaman cabai yang dianggap sebagai batang. 3. Keragaman nilai warna dari background. Semakain beragam nilai warna backgroundnya maka semakin besar error yang terjadi.

4.9 Komunikasi Via WEB

77

Pada pengujian kali ini adalah pengujian dari komunikasi via WEB dimana pada komunikasi ini menekankan pada proses pengiriman data hasil analisa kelembaban tanah. Pada pengian web ini dibagi menjadi 3 bagian yaitu: 1. Pengujian pada login untuk member dan databasenya. Untuk dapat mengakses data mengenai pengaruh kelembaban tanah maka setip pengakses wajib memiliki username dan pasword untuk login. Sebelum melakukan proses login maka setiap pengakses harus mendaftar sebagai member. Untuk proses registrasi maka pengakses harus mengisi form pendaftaran online

Gambar 4.6 Tampilan form pendaftaran Setelah melakukan pendaftaran maka pada server akan terdapat database pengakses yang sudah menjadi member.

Gambar 4.7 Database pada server 2. Pengaksesan data pada server.

78

Setiap client yang sudah terdaftar dan telah memiliki username dan password dapat mengakses dan memperoleh data web tersebut. Data yang akan diperoleh berupa data pengaruh kelembaban pada pertumbuhan tanaman cabai. Apabila client ingin mengabial data, maka tersedia layanan Upload data pada web. Data yang diupload akan tersimpan dalam direktori : C:\xampp\htdocs. Pada proses upload, terdapat 2 pemrograman yaitu HTML dan PHL. Dalam proses upload data, HTML berguna untuk menuliskan halaman web. Pada halaman web HTML dijadikan sebagai bahasa script yang berjalan bersama program PHP. PHP digunakan sebagai interpreter bukan sebagai compiler sehingga sript mentahnya tidak harus diubah ke dalam bentuk source code.

Gambar 4.8 Interface upload Setelah tampil layanan upload maka cari data yang akan dikirim dengan menekan tombl “browse” maka akan ditampilkan alamat data yang akan diupload dan kirimkan datanya. Setelah melakukan proses upload maka akan muncul konfirmasi apakah data yang dikirm telah berhasil atau gagal.

Gambar 4.9 Tampilan konfirmasi 3. Pengiriman data (program) dari server ke client. 79

Untuk mengontrol kelembaban tanah, maka pada komputer server terhubung dengan mikrokontroler yang dapat mengakses sensor kelembaban tanah. Hanya ada 1 client khusus yang dapat mengontrol kelembaban tanah dimana username dan passwordnya sudah ditentukan oleh server. Program yang akan dikirim sebaiknya di kompare ke dalam bentuk “winran.rar” agar ukurannya kecil. 4.10 Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai Selain cuaca, kadar keasaman tanah (pH), dan air, kelembaban tanah juga merupakan faktor penting dalam pertumbuhan tanaman cabai. Perubahan kadar air tanah (kelembaban tanah) menyebabkan perubahan terhadap fisik dan kimia tanah serta perubahan organisme di dalam tanah (Hadi et al., 1974). Pada pengujian kali ini adalah memberikan perlakuan yang berbeda terhadap kelembaban tanahnya mulai dari kelembaban 50% hingga kelembaban100% dan menganalisa pengaruhnya terhadap pertumbuhan tanaman cabai. Tanaman cabai dapat tumbuh dengan baik pada kelembaban 60%-70% dengan suhu 240 - 270 C. Tanaman cabai cocok ditanam pada tanah yang kaya humus, gembur dan sarang serta tidak tergenang air ; pH tanah yang ideal sekitar 5 – 6. Waktu tanam yang baik untuk lahan kering adalah pada akhir musim hujan (Maret – April). Untuk memperoleh harga cabai yang tinggi, bisa juga dilakukan pada bulan Oktober dan panen pada bulan Desember, walaupun ada resiko kegagalan. Usahakan dibuat saluran drainase yang baik. Semakin lembab kondisi tanahnya maka tanaman cabai akan mengalami layu dan bahkan mati, sedangkan apabila kelembaban tanahnya kurang maka berakibat daunnya mengalami kerusakan yaitu bentuk daunnya keriting. Pengambilan data mengenangi tinggi tanaman referensi didapatkan dengan cara pengujian langsung pada lapangan dimana tempat untuk melakukan pengambilan data di sawah milik petani yang terletak di desa Kangenan, kabupaten Pamekasan. Pengambilan data referensi tentang tanaman cabai dilakukan dengan sampel sebanyak 20 sampel dengan rincian sebagai berikut: Tabel 4.11 Data Pertumbuhan Tanaman Cabai (referensi) 80

Tinggi Tanaman

Lebar Batang Tanaman

Minggu Ke-

Minggu Ke-

Referensi

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Rata-rata

4-6

7-9

10-12

4-6

7-9

10-12

18,5 19 21,6 23 22,2 19,7 17,2 18 18,3 20,7 21 22,7 19 20 21,8 20,9 18,1 17 19,5 24,2 20,12

30,7 31 32,1 33,5 33 30 28,9 29 31 32,9 29 35,2 30 31,1 32 31,7 31,9 29 30 36,7 31,43

39 38,9 40 41,8 41 40,9 39 39,9 44,4 45 39,7 43 44,4 42,2 45,5 40 37,8 35,2 38,7 51 41,37

0,1 0,1 0,2 0,3 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,1 0,2 0,3 0,16

0,2 0,2 0,3 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,3 0,3 0,2 0,3 0,3 0,3 0,2 0,2 0,2 0,4 0,25

0,3 0,4 0,5 0,7 0,6 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,6 0,6 0,4 0,4 0,5 0,6 0,4 0,4 0,5 0,8 0,49

Setelah mendapatkan data referensi tentang tinggi dan lebar batang tanaman cabai maka akan dicari pengaruh kelembaban tanah 81

terhadap pertumbuhan tanaman cabai. Adapun pengaruh kelembaban tanahnya terhadap pertumbuhan tanaman cabai dapat dilihat pada tabel berikut ini. Tabel 4.12 Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai Tinggi Tanaman Percobaan Kelembaban Tanaman Minggu keke4-6 7-9 10-12 1 18,2 31,4 45 50% 2 17,7 33 47 3 19,3 35 46 4 20,1 33,9 51 1 21,6 30,7 40 60% 2 20,4 30,6 42 3 21,9 32,1 43,5 4 22,7 31,5 44 1 19,4 31 39,7 70% 2 23,1 31,1 41 3 21 29,8 41,8 4 21,6 30 44,2 1 18 27,7 38,8 80% 2 19,4 30,1 40 3 17,9 26 42 4 20,7 28 43,3 1 17,5 26 36,1 90% 2 18,7 27,1 37 3 19,2 25,5 39,9 4 20 27 40,4 Dari table 4.12 maka dapat dicari rata-rata tinggi tanaman cabai dengan umur yang berbeda dan membandingkannya dengan tinggi ratarata referensi sehingga dapat diketahui pengaruh kelembaban tanahnya. 82

Pada minggu ke 4-6 pertumbuahan tanaman cabai kurang begitu mencolok, berbeda pada saat menginjak usia 7-9 minggu yang perkembangannya relatif cepat. Tabel 4.13 Rata-Rata Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai Umur Kelembaban Percobaan Referensi (minggu) Tinggi Rata-rata Tinggi Rata-rata (cm) (cm) 50% 18,82 20,12 60% 21,65 20,12 4-6 70% 21,17 20,12 80% 19 20,12 90% 18,85 20,12 50% 25,82 31,43 60% 31,22 31,43 7-9 70% 30,47 31,43 80% 27,77 31,43 90% 26,4 31,43 50% 47,25 41,37 60% 42,37 41,37 10-12 70% 41,67 41,37 80% 41,02 41,37 90% 38,35 41,37 Dari tabel 4.13 didapatkan bahwa pada kelembaban 50% tidak terlalu berpengaruh pada pertambahan tinggi tanaman cabai umur 4-6 minggu, hal ini disebabkan bahwa tanaman cabai masih dapat beradaptasi dengan lingkungannya. Pada saat tanaman cabai berumur 7-9 minggu dengan kelembaban 60% tinggi tanaman hasil percobaan mendekati tinggi tanaman referensi. Itu artinya pada kelembaban 60% tanaman cabai mencapai puncak maksimal dalam pertumbuhannya. Pada usia yang 83

sama dan kelembaban 70% maka tinggi tanaman hasil percobaan lebih rendah dari tinggi referensi, hal ini dikarenakan tanaman cabai mulai layu karena kandungan air dalam tanah terlalu banyak. Pada kelembaban sekitar 80% -90 %di usia 10-12 minggu, tanaman cabai mulai mengalami layu karena kondisi tanahnya terlalu banyak air dan kurang tersedianya cahaya matahari. Hal ini dapat dilihat dari perbandingan antara tinggi rata-rata tanaman hasil percobaan dengan tinggi rata-rata tanaman referensi yang cukup signifikan. Perbedaan antara tinggi rata-rata tanaman hasil percobaan dengan tinggi rata-rata referensi sangat ditentukan oleh keberhasilan proses image processing. Kebutuhan air perlu mendapat perhatian, karena pemberian air yang terlalu banyak akan mengakibatkan padatnya permukaan tanah, terjadinya pencucian unsur hara, dan dapat pula terjadi erosi aliran permukaan dan erosi percikan. Erosi ini bila curah hujan tinggi dan penyiraman yang banyak pada musim kemarau. 4.11 Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Lebar Batang Tanaman Cabai Kondisi tanah, luas permukaan tanah dan intensitas cahaya matahari sangat berpengaruh terhadap kelembaban tanahnya. Semakin luas permukaan tanahnya maka semakin cepat air dalam tanah mengalami penguapan sehingga kelembabannya akan cepat turun (tanah kering). Tanaman kekurangan air dapat mengakibatkan kematian, sebaliknya kelebihan air dapat menyebabkan kerusakan pada perakaran tanaman, disebabkan kurangnya udara pada tanah yang tergenang. Penambahan volume air akan menambah kebasahan tanah dan memperbaiki kondisi lingkungan untuk mencapai keadaan optimal sehingga kelembaban tanah tetap terjaga. Banyaknya air yang diberikan pada tanah sangat berpengaruh terhadap kelembaban tanah. Persediaan air tanah dalam bentuk kelembaban air tanah tergantung pada curah hujan atau besarnya volume siraman yang diberikan pada tanah.

Tabel 4.14 Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Lebar Batang Tanaman Cabai Lebar Batang Tanaman 84

Kelembaban

50%

60%

70%

80%

90%

Tanaman ke1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

Percobaan 4-6 0,2 0,1 0,1 0,2 0,2 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2 0,2 0,2 0,1 0,2

Minggu ke7-9 0,4 0,3 0,2 0,4 0,4 0,3 0,2 0,4 0,5 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,3 0,4 0,6 0,4 0,2 0,5

10-12 0,5 0,4 0,4 0,6 0,5 0,4 0,4 0,5 0,6 0,4 0,4 0,6 0,5 0,6 0,4 0,6 0,8 0,7 0,4 0,8

Dari table 4.14 maka dapat dicari rata-rata lebar batang tanaman cabai deangn umur yang berbeda dan membandingkannya dengan tinggi rata-rata referensi sehingga dapat diketahui pengaruh kelembaban tanahnya. Tabel 4.14 Rata-rata Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Lebar Batang Tanaman Cabai Umur Kelembaban Percobaan Referensi

85

(minggu)

4-6

7-9

10-12

50% 60% 70% 80% 90% 50% 60% 70% 80% 90% 50% 60% 70% 80% 90%

Lebar Batang Rata-rata (cm) 0,15 0,15 0,175 0,175 0,175 0,325 0,325 0,35 0,35 0,425 0,475 0,45 0,5 0,525 0,675

Lebar Batang Rata-rata (cm) 0,16 0,16 0,16 0,16 0,16 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,49 0,49 0,49 0,49 0,49

Dari tabel 4.14 didapatkan bahwa pada kelembaban 50% tidak terlalu berpengaruh pada pertambahan lebar batang tanaman cabai. Begitu pula pada kelembaban 60%, 70%, 80%, dan 90%. Pada usia 1012 minggu tidak terlalu signifikan walaupun variabel kelembaban berunbah-ubah. Pada saat kandungan air dalam tanah terlalu banyak maka akan berpengaruh terhadap tinggi tanaman cabai sebab layunya tanaman tidak berpengaruh pada lebar batang tanaman. Secara keseluruhan data lebar batang tanaman cabai hasil pengujian dan data referensi sama. Terjadinya perbedaan data yang tidak terlalu signifikan diakibatkan pada proses image prosesingnya, menginat bahwa bahwa pada proses image processing tersebut terjadi beberapa kali error. 4.12 Analisa Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Pertumbuhan Tanaman Cabai Menggunakan Metode Manova

86

Manova adalah teknik statistik yang dapat digunakan secara simultan untuk mengeksplor hubungan antara beberapa kategori variabel independen (biasanya berupa perlakuan) dan dua atau lebih variabel dependen. Manova bergina ketika peneliti mendesain situasi eksperimental (manipulasi beberapa variabel perlakuan nonmetrik) hipotesis uji t mengenai varians pada respons kelompok dua atau lebih variabel dependen. 4.12.1 Uji Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai Menggunakan Metode Manova 1. Uji Descriptive Pada program SPSS tinggi tanaman hasil percobaan diinisialisasikan dengan angka “1”, dan tinggi tanaman referensi diinisialisasikan dengan angka “2”. Hal ini dimaksudkan agar memudahkan dalam proses analisa. Tabel Descriptive Statistics menjelaskan rata-rata dan standar deviasi dari tinggi tanaman cabai terhadap perubahan kelembaban tanah. Standar deviasi adalah simpangan nilai pengukuran terhadap nilai sebenarnya, artinya perbandingan antara tinggi tanaman hasil percobaan dengan tinggi tanaman referensi. Simpangan baku merupakan variasi sebaran data. Semakin kecil nilai sebarannya berarti variasi nilai data makin sama. Jika sebarannya bernilai 0, maka nilai semua datanya adalah sama. Semakin besar nilai sebarannya berarti data semakin bervariasi. Adapun rumus untuk mencari standar deviasi adalah:

............ (4-6) Keterangan : Xi = data ke-i X = rata-rata seluruh data N = banyaknya data

Tabel 4.15 Descriptive Statistic Tinggi Tanaman Cabai 87

Dari tabel 4.15 maka dapat diambil kesimpulan bahwa: 1. Pada kelembaban 50%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 1,4728. 2. Pada kelembaban 60%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,9539. 3. Pada kelembaban 70%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,7089. 4. Pada kelembaban 80%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 4,5453. 5. Pada kelembaban 90%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 1,7969. 2. Uji MANOVA Setelah kedua uji persyaratan hipotesis dipenuhi dilanjutkan dengan uji hipotesis MANOVA. Uji MANOVA digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan beberapa variabel terikat antara 88

bebrapa kelompok yang berbeda. Keputusan diambil dengan analisis Pillae Trace, Wilk Lambda, Hotelling Trace, Roy’s Largest Root. Hasil analisanya atas adalah sebagai berikut Tabel 4.16 Multivariate Test Tinggi Tanaman

Pada tabel multivariate test tinggi tanaman terdapat 4 pengujian ini didasarkan kepada nilai eigen di mana formula adalah sebagai berikut : ............ (4-7)

............ (4-8)

............ (4-9)

........... (4-10) Keterangan:

= rasio kemungkinan yang terjadi

Wilks 'Lambda dan F terkait pendekatan dengan derajat kebebasan dan Pr
variabel yang dipilih adalah sama dalam populasi Lambda mendekati nol jika ada dua kelompok baik dipisahkan. Nilai Wilk's lambda 0,166 dengan signifikansi (0,365) yang berarti ada perbedaan rata-rata antara kelompok data. Nilai Pillai's Trace menunjukan positif, yaitu 0,834 dengan signifkansi 0,365. Meningkatnya nilai ini memberikan nilai yang berarti pada model atau adanya perbedaan rata-rata yang signifikan antara kelompok data. Nilai Hotelling's trace adalah jumlah dari nilai eigen dan merupakan generalisasi langsung dari statistik F pada ANOVA. Nilai Hotelling's trace menunjukan nilai positif, yaitu 5,029 dengan signifikansi (0,365) yang berarti ada perbedaan rata-rata antara kelompok data. Nilai Roy's largest root 5,091 dengan signifikansi sebesar (0,365) yang berarti ada perbedaan yang berarti antara kelompok data. Kita dapat menghitung nilai Roy's largest dengan cara membagi nilai eigen terbesar dengan nilai eigen maksimum. Nilai eigen adalah nilai karakteristik dari suatu matriks bujur sangkar. a. Uji Levene Test of Equality of Error Variancesa Pengujian homogenitas adalah pengujian mengenai sama tidaknya variansi-variansi dua buah distribusi atau lebih. Uji homogenitas variansi digunakan untuk membandingkan dua buah peubah bebas. Kriteria uji yang digunakan adalah dua buah distribusi dikatakan memiliki penyebaran yang homogen apabila nilai hitung F lebih kecil dari nilai tabel F dengan a tertentu dan dk1 = (n1-1) dan dk2 = (n2 – 1). Dalam hal lainnya distribusi tidak homogen/ berbeda. Tabel 4.17 Levene Test of Equality of Error Variancesa Tinggi Tanaman

Tabel Levene's Test digunakan untuk menguji homogenitas varians secara univariat. 90

Hipotesis : • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 50% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 50% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 60% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 60% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 70% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 70% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 80% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 80% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 90% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan referensi untuk kelembaban 90% heterogen.

tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman tinggi tanaman

Kriteria uji : Jika nilai signifikansi p-value untuk pengujian ini lebih besar (> 0,05), maka H0 diterima. Jika nilai signifikansi p-value untuk pengujian ini lebih kecil (< 0,05), maka H0 ditolak. 1. Berdasarkan nilai p-value, diketahui untuk kelembaban 50% sebesar 0,438 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 2. P-value untuk kelembaban 60% sebesar 0,233 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 3. P-value untuk kelembaban 70% sebesar 0,234 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 4. P-value untuk kelembaban 80% sebesar 0,519 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 5. P-value untuk kelembaban 90% sebesar 0,581 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. Tabel 4.18 Tests of Between-Subjects Effects tinggi tanaman

91

Test of Between Subject Effect menggambarkan pengujian model secara univariat. Dari nilai signifikannya maka didapatkan: 1. Terlihat nilaip-value untuk kategori metode untuk kelembaban 50% nilainya sebesar 0,27 (>0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan tinggi tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. 92

2.

3.

4.

Nilai signifikansi untuk kelembaban 60% sebesar 0,007 (< 0,05), yang berarti terdapat perbedaan tinggi tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. Nilai signifikansi untuk kelembaban 70% sebesar 0,046 (< 0,05), yang berarti terdapat perbedaan tinggi tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. Nilai signifikansi untuk kelembaban 80% sebesar 0,268 (> 0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan tinggi tanaman antara hasil pengujian dengan referensi.

4.12.2 Uji Pengaruh Kelembaban Tanah Terhadap Tinggi Tanaman Cabai Menggunakan Metode Manova Sebelum menganalisis pengaruh kelembaban tanah terhadap lebar batang tanaman cabai maka terlebih dahulu membuat tabel ratarata lebarnya. Setelah data pada tabel 4.19 dimasukkan dalam program SPSS maka hasil output dari program SPSS adalah: 1. Uji Descriptive Tabel Descriptive Statistics menjelaskan rata-rata dan standar deviasi dari tinggi tanaman cabai terhadap perubahan kelembaban tanah. Pada program SPSS lebar batang tanaman hasil percobaan diinisialisasikan dengan angka “1”, dan lebar batang tanaman referensi diinisialisasikan dengan angka “2”. Hal ini dimaksudkan agar memudahkan dalam proses analisa. Standar deviasi adalah simpangan nilai pengukuran terhadap nilai sebenarnya, artinya perbandingan antara tinggi tanaman hasil percobaan dengan tinggi tanaman referensi. Simpangan baku merupakan variasi sebaran data. Semakin kecil nilai sebarannya berarti variasi nilai data makin sama. Jika sebarannya bernilai 0, maka nilai semua datanya adalah sama. Semakin besar nilai sebarannya berarti data semakin bervariasi.

Tabel 4.19 Descriptive statistic lebar batang tanaman 93

Adapun rumus untuk mencari standar deviasi adalah:

........... (4-11) Keterangan : Xi = data ke-i X = rata-rata seluruh data N = banyaknya data 1. Pada kelembaban 50%, lebar batang tanaman cabai pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,0577 2. Pada kelembaban 60%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi. dan standar deviasi sebesar 0,0500. 3. Pada kelembaban 70%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,1000. 4. Pada kelembaban 80%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,0500.

94

5. Pada kelembaban 90%, tinggi tanaman pada pengujian memiliki rata-rata (mean) lebih kecil daripada tinggi tanaman hasil referensi dan standar deviasi sebesar 0,18257. 2. Uji MANOVA Setelah kedua uji persyaratan hipotesis dipenuhi dilanjutkan dengan uji hipotesis MANOVA. Uji MANOVA digunakan untuk menguji apakah terdapat perbedaan beberapa variabel terikat antara bebrapa kelompok yang berbeda. Keputusan diambil dengan analisis Pillae Trace, Wilk Lambda, Hotelling Trace, Roy’s Largest Root. Hasil analisanya atas adalah sebagai berikut. Uji validitas digunakan untuk mengetahui valid tidaknya instrumen pengukuran. Dimana instrumen dikatakan valid apabila dapat mengukur apa yang semestinya diukur atau mampu mengukur apa yang ingin dicari secara tepat. Valid tidaknya suatu instrumen dapat dilihat dari nilai koefisien korelasi antara skor item dengan skor totalnya pada taraf signifikan 5%, itemitem yang tidak berkorelasi secara signifikan dinyatakan gugur. Tabel 4.20 Multivariate test lebar batang tanaman

Nilai Pillai's Trace menunjukan positif, yaitu 0,750 dengan signifkansi 0,513. Meningkatnya nilai ini memberikan nilai yang berarti pada model atau adanya perbedaan rata-rata yang signifikan antara kelompok data. Nilai Wilk's lambda 0,250 dengan signifikansi (0,513) yang berarti ada perbedaan rata-rata antara kelompok data. Nilai Hotelling's trace menunjukan nilai positif, yaitu 3,000 dengan signifikansi (0,513) yang berarti ada perbedaan rata-rata antara kelompok data. Nilai Roy's largest root 3,000 dengan signifikansi

95

sebesar (0,365) yang berarti ada perbedaan yang berarti antara kelompok data. a. Uji Levene Test of Equality of Error Variancesa Pengujian homogenitas adalah pengujian mengenai sama tidaknya variansi-variansi dua buah distribusi atau lebih. Uji homogenitas variansi digunakan untuk membandingkan dua buah peubah bebas. Tabel 4.21 Levene's Test of Equality of Error Variancesa lebar batang tanaman

Kriteria uji yang digunakan adalah dua buah distribusi dikatakan memiliki penyebaran yang homogen apabila nilai hitung F lebih kecil dari nilai tabel F dengan a tertentu dan dk1 = (n1-1) dan dk2 = (n2 – 1). Dalam hal lainnya distribusi tidak homogen/ berbeda. Tabel Levene's Test digunakan untuk menguji homogenitas varians secara univariat. Hipotesis : • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 50% homogen. • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 50% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 60% homogen • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 60% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 70% homogen • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 70% heterogen. 96

• H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 80% homogen • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 80% heterogen. • H0 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 90% homogen • H1 = varians antara tinggi tanaman pengujian dan tinggi tanaman referensi untuk kelembaban 90% heterogen. Kriteria uji : 1. Berdasarkan nilai p-value, diketahui untuk kelembaban 50% sebesar 0,356 (>0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 2. P-value untuk kelembaban 60% sebesar 0,168 (>0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 3. P-value untuk kelembaban 70% sebesar 0,620 (>0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 4. P-value untuk kelembaban 80% sebesar 0,186 (> \0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen. 5. P-value untuk kelembaban 90% sebesar 0,656 (> 0,05), maka terima H0 yang berarti varians antara kedua kelompok homogen.

Tabel 4.22 Tests of Between-Subjects Effects lebar batang tanaman

97

Test of Between Subject Effect menggambarkan pengujian model secara univariat. Dari nilai signifikannya maka didapatkan: 1. Terlihat nilaip-value untuk kategori metode untuk kelembaban 50% nilainya sebesar 0,537 (>0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan lebar tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. 2. Nilai signifikansi untuk kelembaban 60% sebesar 1,000 (>0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan lebar tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. 3. Nilai signifikansi untuk kelembaban 70% sebesar 0,585 (> 0,05), yang berarti yidak terdapat perbedaan lebar tanaman antara hasil pengujian dengan referensi.

98

4. Nilai signifikansi untuk kelembaban 80% sebesar 0,207 (> 0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan lebar tanaman antara hasil pengujian dengan referensi. 5. Nilai signifikansi untuk kelembaban 90% sebesar 0,881 (< 0,05), yang berarti tidak terdapat perbedaan lebar tanaman antara hasil pengujian dengan referensi.

BAB V PENUTUP 99

Setelah dilakukan pengujian, maka diperoleh beberapa kesimpulan dan saran yang diharapkan berguna untuk perbendaharaan ilmu dan teknologi serta bagi kelanjutan dalam penyempurnaan proyek akhir ini. 5.1 Kesimpulan 1. Untuk mendapatkan hasil yang maksimal dalam proses pemisahan objek tanaman cabai dengan backgroundnya maka sebaiknya menggunakan background yang mimiliki nilai warna tidak beragam. 2. Perhitungan tinggi tanaman pada proses image processing sangat bergantung pada keberhasilan proses threshold, sebab perhitungan tinggi tanaman didapatkan dari perhitungan pixel hasil threshold. 3. Perhitungan lebar tanaman pada proses image processing sangat bergantung pada keberhasilan proses threshold, cropping, dan bentuk dari batang tanaman. Semakin bengkok batang tanaman maka semakin besar prosentase errornya. 4. Kelembaban tanah memberikan pengaruh yang signifikan pada tinggi tanaman cabai. Semakin tinggi tingkat kelembaban tanahnya maka akan berpengaruh pada tanaman cabai yaitu tanaman akan layu. 5. Pertumbuhan tanaman cabai mencapai nilai maksimal pada saat kelembaban tanahnya sebesar 50%. 6. Tinggi tanaman cabai berkembang secara maksimal pada saat usia 7-10 minggu dengan kelembaban sebesar 60%. 7. Kelembaban tidak memberikan dampak yang signifikan terhadap perubahan lebar batang tanaman cabai. 8. Selain cahaya matahari, kesuburan tanah, kelembaban tanah juga merupakan faktor yang penting dalam proses pertumbuhan tanaman cabai.

5.2 Saran

100

Berdasarkan analisa kesimpulan di atas yang didapat setelah pengujian dan analisa sistem, ada beberapa hal penting yang harus diperhatikan agar sistem dapat bekerja baik secara keseluruhan antara lain : 1. Pemilihan kamera sebaiknya mengunakan kamera yang tidak berubah-ubah hasilnya saat kondisi yang berbeda (intensitas cahaya harus stabil). 2. Pada saat pengambilan capture gambar pada sebaiknya menggunakan background yang nilai warnanya tidak beragam. 3. Pengaturan kelembaban tanah sebaiknya dilakukan setiap 1-2 minggu sekali dan melakukannya pada waktu siang atau sore hari.

DAFTAR PUSTAKA

101

[1] Samsudin, U. S. “Usaha Tani Cabai “, Bandung: Bina Cipta, 1993. [2] Soedijanto dan Warsito,”Cabai Rawit dan Cabai Besar”, Seri pertanian Populer, Jakarta: Bumi Aksara, 1981. [3] Hartingsih dan Hendro Sunaryono,"Obsrvasi Varietas - Varietas Lombok Introduksi", Penelitian Holtikultura, Volume IV, No. 3, 1976. [4] Budidaya tanaman cabai:

http://www.Teknik budidaya tanaman cabai merah.com.html [23Juni 2010] [5] Ahmad, Usman,”Pengolahan Citra Digital dan teknik Pemrogramannya”, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005. [6] Sigit, Riyanto, ST, M.kom, 2006, ”Digital Image Processing”, Modul Pengolahan Citra, PENS-ITS. [7] Madcoms LPKBM, “Seri Panduan Pemrograman Microsoft Visual Basic 6.0”, Andi, Madcoms, Madiun, 2001. [8] Firdaus,”64 Trik Tersembunyi Visual Basic”, Palembang, 2007. [9] Tutorial ATMega 16 http://www.polibatam.ac.id [28 Juni 2010] [10] Mengenal sejarah internet

http://www.sejarah internet.com/hal2801.htm [11] [12] [13] [14]

[24 Juni 2010] Bunafit Nugroho, PHP dan MySQL dengan Editor Dreamweaver MX, Penerbit ANDI Jogja, 2004. Manual PHP, http://www.php.net, 2004. Manual MySQL, http://www.mysql.net, 2004. Ilmu statistik

http://www.Statistik deskriptif.htm [ 26 Juni 2010] [15] SPSS Dengan metode Manova http://www.Metode Manova.ac.id [28 April 2011]

102

103