jurusan teknik informatika fakultas sains dan...

110
APLIKASI PENGAMAN RUANGAN MENGGUNAKAN WEBCAM SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Program Studi Teknik Informatika OLEH: YANUARIUS BUDI SANTOSO NIM :045314063 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SANATA DHARMA YOGYAKARTA 2009

Upload: others

Post on 30-Jan-2021

9 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

  • APLI

    M

    Diajuk

    M

    Pr

    JURUS

    FAKULT

    UNIVE

    KASI PENGAMAN

    ENGGUNAKAN WE

    SKRIPSI an untuk Memenuhi Sala

    emperoleh Gelar Sarjan

    ogram Studi Teknik Inf

    OLEH:

    YANUARIUS BUDI SAN

    NIM :045314063

    AN TEKNIK INFO

    AS SAINS DAN T

    RSITAS SANATA

    YOGYAKART

    2009

    RUANGAN

    BCAM

    h Satu Syarat

    a Teknik

    ormatika

    TOSO

    RMATIKA

    EKNOLOGI

    DHARMA

    A

  • iii

    ABSTRAK

    Pengolahan citra digital adalah pemrosesan citra dengan menggunakan computer digital untuk menghasilkan sebuah citra baru yang sesuai dengan keinginan pengguna. Salah satu implementasinya adalah dalam aplikasi pengaman ruangan dimana citra diperoleh dari kamera. Aplikasi Pengamanan berbasi kamera umumnya berharga mahal. Skripsi ini mencoba menawarkan aplikasi berbasis kamera dengan harga murah.

    Aplikasi ini dikembangkan dengan teknik pengolahan citra, dimana dua buah citra yang diambil secara berurutan melalui webcam kemudian dilakukan operasi pengurangan. Tujuan dari pengurangan ini adalah untuk mencari perbedaan kedua buah citra .

    Dari hasil pengujian yang dilakukan, aplikasi ini mampu mendeteksi obyek manusia bergerak dengan jarak maksimal 13(tiga belas) meter dengan toleransi minimal yaitu satu persen. Aplikasi ini cocok untuk pengamanan ruangan yang rawan terhadap tindak kejahatan yang sering dilakukan oleh manusia.

  • iv

    ABSTRACT Digital image processing is handing out an image by using digital

    computer in order to create a new image which is appropriate to user’s desirability. One of digital image process implementation is room security application which the image be obtain by camera. The must common room security application based camera is expensive. The aim of this research is to make the application based camera with low price.

    This application developed with image processing technique, in which we subtract the value of two image who are take in the series through webcam. The goal of this subtract is looking for different between two image.

    Based on its testing result, this application be able to detect human moved object as far as 13 meter with minimal tolerance one percent. This application appropriate for security room where disturbed toward criminality action by human.

  • v

    Segala kuatirku, kutaruh di kakiMu, Allah pemeliharaku

    Bila Kau yang mengangkat aku, Tiada yang dapat merendahkanku….

    Dalam Hidup ini ada dua hal yang terpenting,

    Pertama mendapatkan apa yang kita inginkan,

    Kedua menjaga apa yang sudah kita dapatkan

  • vi

    PERNYATAAN KEASLIAN KARYA

    Dengan ini saya sebagai penulis menyatakan dengan sesungguhnya bahwa

    judul, isi dan gagasan yang tertuang dalam skripsi ini belum pernah dipakai untuk

    mendapatkan gelar kesarjanaan di tempat lain baik di Indonesia maupun di luar

    negeri. Pemikiran, metode atau hasil penelitian orang lain yang diambil

    disebutkan dengan jelas sebagai acuan. Hasil-hasil penelitian, jurnal, makalah,

    buku, termasuk informasi di internet yang dipakai sebagai acuan dan bahan

    literatur ditulis dalam daftar pustaka.

    Yogyakarta, 15 Oktober 2009

    Penulis

    Yanuarius Budi Santoso

  • vii

    PRAKATA

    Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa

    karena atas kasih dan karunianya, penulis dapat menyelesaikan skripsi yang

    berjudul “Aplikasi Pengaman Ruangan Menggunakan Webcam” dengan baik.

    Skripsi ini disusun guna memenuhi syarat untuk mendapatkan gelar sarjana

    Teknik (S. T.) di Universitas Sanata Dharma.

    Pada kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan banyak terima kasih

    kepada:

    1. Yosef Agung Cahyanta,S.T,M.T selaku Dekan Fakultas Sains dan Teknologi

    Universitas Sanata Dharma.

    2. Bapak Puspaningtyas Sanjoyo Adi. selaku dosen pembimbing yang telah

    memberi bimbingan, masukan, kebaikan dan kesabarannya sehingga

    penelitian dapat berjalan dengan lancar.

    3. Bapak Yanuarius Joko S, S.Si selaku dosen pembimbing atas bantuan,

    bimbingan, masukan dan kesabarannya sehingga skripsi ini dapat selesai tepat

    waktu.

    4. Ibu Anastasia Rita W., S.Kom, M.Kom, selaku dosen penguji dan telah

    membimbing ketika awal pengeejaan skripsi ini.

    5. Bapak Eko Hari, S.Kom, M.Kom selaku dosen penguji atas masukan dan

    saran-saran yang membangun

  • viii

    6. Kedua orang tua yang telah memberikan dukungan doa, spirit, moral maupun

    material sehingga skripsi ini dapat berjalan lancar.

    7. Chatarina Suryati dan Kristina Tri Lestari atas segala dukungan yang telah

    diberikan kepada penulis

    8. Nisitantri Prabaningrum atas pengorbanan, kesabaran, kesetiaan dan dukungan

    yang diberikan kepada penulis sehingga skripsi ini dapat terselesaikan dengan

    baik dan tepat waktu.

    9. Christiana Shinta Estri Wahyuningrum dan YB Dwi Setianto atas segala

    dukungan doa, semangat dan bantuan yang telah diberikan sehingga penulis

    dapat menyelesaikan skripsi ini

    10. Romo Kuntoro, yang selalu mengingatkan saya untuk selalu fokus pada

    skripsi.

    11. Tri PRasetyo, Y. Kuntho, Andri Khrisharyadi, Yosef Beni, Antonius Adiyoso,

    Ida Bagus Mahendra Yuda yang selalu bersama-sama menemani sampai

    selesainya Tugas Akhir

    12. Angga, Bimo, Antok, Martin, Buntas, Venti yang bersama kita ujian Tugas

    Akhir.

    13. Dimas, Sigit, Enggar, Ragil, Akri, Adit, Iyus, Wisnu yang selalu memberikan

    dukungan untuk mengerjakan Tugas Akhir

    14. Teman-teman Mudika Brayat Minulyo Nogosari Trirenggo Bantul yang selalu

    memberikan doa dan semangat.

    15. Romo G. Utomo atas bantuan dan doa yang diberikan selama ini.

  • ix

    16. Semua pihak yang tidak dapat penulis sebut satu persatu

    Tak ada gading yang tak retak, begitu pula dengan skripsi yang tidak

    sempurna ini. Oleh sebab itu penulis sangat membutuhkan kritik dan saran yang

    membangun dari semua pihak untuk mencapai kesempurnaan. Besar harapan

    penulis agar skripsi ini dapat berguna bagi semua orang khususnya dalam

    peningkatan ilmu pengetahuan.

    Yogyakarta, 20 Oktober 2009

    Penulis

  • x

    DAFTAR ISI

    HALAMAN PERSETUJUAN ....................................................................................... i

    HALAMAN PENGESAHAN ....................................................................................... ii

    INTISARI ..................................................................................................................... iii

    ABSTRACK ................................................................................................................ iv

    PRAKATA .................................................................................................................. vii

    DAFTAR ISI ................................................................................................................. x

    BAB I ............................................................................................................................ 1

    1.1. Latar Belakang ......................................................................................... 1

    1.2. Rumusan Masalah .................................................................................... 2

    1.3. Batasan Masalah ....................................................................................... 2

    1.4. Tujuan dan Manfaat Penelitian ................................................................. 2

    1.5. Metodologi Penelitian .............................................................................. 2

    1.6. Sistematika Penulisan ............................................................................... 3

    BAB II ........................................................................................................................... 5

    2.3. Pengolahan Citra Digital .......................................................................... 6

    2.3.1. Pengertian Citra Digital ..................................................................... 6

    2.3.2. Pengertian Pengolahan Citra Digital ................................................. 7

    2.4. Pembentukkan Citra ................................................................................. 8

    2.4.1. Digitalisasi Citra ............................................................................... 8

    2.4.2. Elemen-elemen Citra Digital ........................................................... 10

    2.4.3. Tipe Citra berdasarkan format penyimpanan. ................................. 11

    2.4.4. Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital ....................................... 14

  • xi

    2.5. Format Citra Bitmap ............................................................................... 14

    2.6. Warna ..................................................................................................... 15

    2.6.1. Dasar-dasar Warna .......................................................................... 15

    2.5.2. Atribut Warna .................................................................................. 16

    2.5.3. Ruang Warna ................................................................................... 16

    Gambar 2.4 Ruang Warna ........................................................................................... 17

    BAB III ....................................................................................................................... 27

    3.1. Gambaran Sistem.……………………………………………………………..28

    3.2 Diagram Konteks sistem…………………………………………………,…..30

    3.3 Diagram Alir Data ……………………………………………………………30

    3.3.1. Proses Membandingkan dua buah citra........................................... 30

    3.3.2. Proses Membangkitkan Suara Peringatan ....................................... 32

    3.3.3. Proses Menyimpan Gambar ............................................................ 32

    3.3.4. Proses Setting Webcam ................................................................... 33

    3.4. Diagram Berjenjang……….………………………………………………..35

    3.5. Perancangan Antar Muka Aplikasi...………………………………...……..35

    3.6. Disain Pengujian Perangkat Lunak…………………………………......…..39

    3.7. Spesifikasi Kebutuhan Hardware dan software……………………….…..35

    BAB IV ....................................................................................................................... 53

    4.1. Implementasi Program ……….……………………………………………..41

    4.2 Implementasi Antar Muka……..……………………………………………..47

    4.3 Hasil Pengujian ………………………………………………………………58

    BAB V ......................................................................................................................... 85

    5.1. Kesimpulan.…………………………………………………………………..61

  • xii

    5.2 Saran…………………………..……………….…………………………,…..61

    DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................. 86

  • 1

    BAB I

    PENDAHULUAN

    1.1. Latar Belakang

    Perkembangan kehidupan jaman modern berpengaruh terhadap

    meningkatnya aktivitas manusia yang mengharuskannya untuk lebih sering

    meninggalkan rumah sehingga semakin mengurangi kesempatan berada di

    sekitar rumah, baik ketika ditinggal bekerja atau bahkan mudik ke kampung

    halaman yang menjadi rutinitas tahunan warga perkotaan. Keadaan seperti ini

    yang sering menjadi sasaran tindak kejahatan. Berita mengenai kasus pencurian

    di media massa semakin bertambah, mengakibatkan rasa was-was bagi

    masyarakat. Lambatnya penanganan maupun antisipasi tindak kejahatan

    menyebabkan semakin maraknya tindak kejahatan.

    Untuk mengantisipasi permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sebuah

    sistem keamanan untuk mengurangi resiko terjadinya tindak kriminal pada

    suatu lokasi. Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk mengurangi tindak

    kriminal adalah dengan memasang kamera pengintai pada tempat yang

    berpotensi terjadi tindak kriminal. Pada sistem keamanan berbasis kamera ini,

    kamera akan selalu menyimpan semua gambar kejadian. Hal ini merupakan

    kelemahan sistem jika terjadi kekurangan media penyimpanan.

    Saat ini metode pengolahan citra berkembang dengan pesat. Metode ini

    berpeluang digunakan pada sistem keamanaan berbasis kamera. Salah satu

    metode yang digunakan dalam operasi pengolahan citra adalah operasi

    pengurangan. Dari hasil pengurangan tersebut akan didapat informasi

    perbedaan kedua buah citra tersebut. Informasi beda citra inilah yang digunakan

    sebagai pendeteksi adanya obyek yang bergerak dan ini dapat dimanfaatkan

    dalam sistem keamanan.

  • 1.2. Rumusan Masalah Dari latar belakang masalah di atas dapat dirumuskan menjadi suatu

    masalah yaitu bagaimana memanfaatkan teknik pengurangan citra digital

    untuk sistem keamanan.

    1.3. Batasan Masalah Implementasi aplikasi ini, dibuat dengan batasan sebagai berikut:

    1. Citra yang akan diproses di peroleh dari piranti webcam.

    2. Jika terdeteksi adanya obyek asing yang masuk maka sistem akan

    membunyikan suara dan menyimpan gambar obyek tersebut .

    3. Toleransi nilai pixel (intensitas) yang digunakan adalah 20.

    4. Kecepatan penangkapan gambar adala 200 milisecond.

    5. Jumlah kamera yang digunakan adalah satu.

    1.4. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1. Tujuan Penelitian :

    Adapun tujuan yang ingin dicapai penulis dalam penulisan tugas akhir

    ini adalah membangun suatu perangkat lunak pengolahan citra yang bisa

    digunakan untuk sistem keamanan.

    1.4.2 Manfaat Penelitian :

    Adapun manfaat yang ingin dicapai penulis setelah menyelesaikan

    penyusunan tugas akhir ini adalah memberikan alternatif solusi pada sistem

    keamanan berbasis kamera yang lebih murah dengan fitur peralatan webcam.

    1.5. Metodologi Penelitian 1. Metode studi literatur

    Mencari dan mengumpulkan beragam literatur yang berkaitan dengan

    pendeteksian gerak (move detection), dan juga literatur tentang

    pemrograman Borland Delphi.

  • 2. Metode pengembangan sistem

    Metode yang digunakan dalam pengembangan sistem ini adalah metode

    Waterfal. Model ini merupakan model klasik yang bersifat sistematis dalam

    membangun sebuah software. Fase-fase yang ada dalam model ini

    diantaranya : menganalisa kebutuhan program, mendesian interface,

    mengimplementasikan hasil analisa dan desain sebelumnya kemudian

    melakukan testing dan analisa hasil dari tahap implementasi.

    1.6. Sistematika Penulisan Laporan pembangunan tugas akhir ini ditulis berdasarkan hasil penelitian

    yang dilakukan selama pengerjaan. Adapun sistematika penulisannya terdiri atas:

    BAB I. PENDAHULUAN

    Bab ini merupakan gambaran umum tentang tugas akhir ini yang

    menjelaskan mengenai latar belakang masalah, batasan masalah, tujuan dan

    manfaat penelitian, rumusan masalah, dan metodologi yang digunakan dalam

    pembangunan sistem.

    BAB II. DASAR TEORI

    Bab ini akan berisi uraian tentang teori-teori yang akan digunakan dalam

    perancangan sistem yaitu penjelasan mengenai citra dan operasi pengolahan

    citra.

    BAB III. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

    Bab ini akan membahas analisa dan rancangan dari sistem yang akan

    dibangun secara umum dan terperinci.

    BAB IV. IMPLEMENTASI SISTEM

    Bab ini berisi tentang pengimplementasian dari analisis dan desain sistem pada

    bab sebelumnya.

  • BAB V. ANALISIS HASIL IMPLEMENTASI

    Bab ini membahas tentang analisa hasil implementasi pada sistem

    informasi yang telah dibuat dan hasil dari analisa yang telah dilakukan pada

    sistem setelah sistem dicoba.

    BAB VI. PENUTUP

    Bab ini berisi Kesimpulan dan Saran untuk sistem yang telah dibuat agar ada

    pengembangan yang lebih baik untuk masa yang akan datang.

  • 5

    BAB II

    LANDASAN TEORI

    2.1 Sistem Keamanan

    Keamanan berasal dari kata dasar aman yang artinya adalah suatu keadaan

    bebas dari bahaya, bebas dari gangguan dan tersembunyi (Kamus Besar Bahasa

    Indonesia). Dalam kehidupan sehari ada beberapa jenis kemanan yang sering kita

    temukan, diantaranya adalah kemanan fisik. Kemanan fisik adalah tindakan atau

    cara yang dilakukan untuk mencegah atau menanggulangi dan menjaga orang,

    barang, tempat dari bahaya fisik yang bisa menyebabkan kerugian. Kemanan fisik

    termasuk perlindungan dari pencurian, vandalisme dan terorisme. Pengamanan

    secara tradisional adalah dengan menempatkan seorang penjaga untuk menjaga

    suatu area yang dianggap sebagai aset yang perlu dijaga. Namun cara tersebut

    dianggap kurang efektif

    Saat ini perkembangan teknologi sistem keamanan sudah berkembang cukup

    pesat. Berbagai teknologi dikembangkan oleh berbagai perusahaan pengembang

    perangkat keras sistem keamanan untuk memenuhi permintaan konsumen yang

    cukup tinggi. Di dalam pengembangan sistem keamanan diperlukan berbagai

    perlengkapan sensor sebagai alat input yang selalu dimonitor oleh sistem.

    Penggunaan sensor dikembangkan mulai dari sensor pelat sederhana, sensor infra

    merah, sensor panas atau sensor suhu, sensor citra (sensor visual), sampai

    penggunaan laser sebagai pengganti penggunaan sensor infra merah. Dalam

    penelitian ini penulis akan menggunakan sensor visual. Sensor fungsi utamanya

    adalah sebagai indera dari sistem keamanan. Berbagai sistem keamanan dibangun

    dari model kecil yang hanya menggunakan switch sederhana sampai model besar

    dengan berbagai sensor kompleks yang dikendalikan dalam sebuah sistem.

    Perkembangan sistem keamanan saat ini sudah dikendalikan secara elektronik

    bahkan untuk sistem yang lebih kompleks sudah terkomputerisasi.

  • 6

    2.2 Sensor visual

    Pada komponen sensor visual yang ditangkap oleh indera sensor adalah

    berupa citra gambar. Perangkat yang digunakan sebagai komponen sensor adalah

    kamera. Dalam bidang keamanan yang sering digunakan sebagai alat bantu adalah

    kamera CCTV (Close Circuit Televission), namun pada penelitian ini penulis

    akan menggunakan webcam.

    Webcam adalah suatu kamera digital yang digunakan untuk mengambil

    gambar secara digital dan mengirimkanya melalui internet. Cara kerja webcam

    sama dengan cara kerja kemera digital, yaitu menggunakan sensor CMOS untuk

    menangkap obyek yang terkena cahaya melalui dan mengubahnya menjadi

    gambar digital. Saat ini jenis webcam yang banyak digunakan adalah adalah

    webcam USB dan IP Kamera. Untuk webcam USB koneksi hanya memerlukan

    kabel USB, dan untuk IP Kamera perlu konfigurasi alamat IP. Dalam penelitian

    ini menggunakan webcam 1.3 Mega Pixel. Dimensi maksimal untuk gambar yang

    didapat dengan webcam 1.3 Mega Pixel adalah 640x480.

    2.3. Pengolahan Citra Digital 2.3.1. Pengertian Citra Digital

    Citra digital adalah sebuah bentuk representasi atau kemiripin sebuah

    obyek nyata ke dalam bidang dimensi tertentu. (Webster,1999) Sebagai

    contoh yang dapat kita ambil adalah foto diri seseorang atau mungkin

    lukisan seseorang dan beberapa contoh lainnya.

    Gambar 2.1. visualisasi penangkapan obyek oleh mata manusia.

  • 7

    Sedangkan pengertian citra dalam bidang matematika dapat juga

    dikatakan sebagai suatu fungsi yang memiliki sifat menerus atau

    continue dari intensitas cahaya pada bidang dua dimensi.

    Suatu obyek dapat dikatakan sebagai citra, jika obyek tersebut dikenai

    oleh cahaya dan memantulkannya ke segala arah (disesuaikan dengan

    permukaan obyek), dari pemantulan tersebut di tangkap oleh alat-alat

    optik (semisal mata manusia, scanner, kamera, sensor satelit dan lain

    sebagainya) kemudian direkam.

    Pada dasarnya citra dibagi menjadi 2 kelompok. Diantaranya citra

    tampak dan citra tidak tampak (Munir, 2005). Contoh citra tampak

    adalah foto, gambar, lukisan, dan lain sebagainya. Sedangkan contoh

    citra yang tidak tampak adalah data foto atau citra dalam file atau data

    foto atau citra yang direpresentasikan ke dalam fungsi matematis.

    Citra yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah citra digital yang

    bersifat diam (still digital image) dan citra yang bergerak (moving digital

    image). Citra digital yang bersifat diam adalah sebuah citra yang

    disimpan atau direkam dalam bentuk format file serta tidak mengalami

    pergerakan (Munir,2005). Perbedaannya dengan citra digital yang

    bergerak (moving digital image) adalah cara menampilkannya, dalam arti

    pada citra digital yang bergerak citra ditampilkan secara berurutan

    (terurut) sehingga memberikan kesan citra tersebut bergerak.

    2.3.2. Pengertian Pengolahan Citra Digital Dalam ilmu komputer sebenarnya ada 3 bidang studi yang berkaitan

    dengan citra digital (Munir,2004), diantaranya:

    1. Grafika Komputer (computer graphics)

    2. Pengolahan Citra (image processing)

    3. Pengenalan Pola (pattern recognition / image interpretation)

  • 8

    Dari ketiga bidang studi tersebut tentunya memiliki tujuan yang

    berbeda-beda satu sama lain. Perbedaan tersebut dapat kita lihat sebagai

    berikut:

    Grafika Komputer memiliki tujuan untuk menciptakan sebuah citra

    dari obyek nyata dengan menggunakan geometri-geometri primitive

    (seperti garis, lingkaran dan sebagainya) sedangkan pengolahan citra

    memiliki tujuan untuk memperbaiki atau memodifikasi kualitas citra

    agar menjadi citra yang lebih baik. Sementara tujuan Pengenalan Pola

    adalah untuk mengelompokkan atau mengumpulkan data numerik dan

    simbolik (dapat berupa data citra) secara otomatis dengan menggunakan

    mesin (dalam hal ini mesin komputer).

    Dalam penelitian ini, penulis hanya memfokuskan pada pengolahan

    citra digital, dimana data citra digital yang didapat akan diproses dan

    dilakukan operasi aritmatika pada dua buah citra yang dilakukan secara

    berurutan dan terus menerus, yaitu operasi pengurangan, sehingga bisa

    diketahui apakah kedua citra tersebut sama atau beda.

    2.4. Pembentukkan Citra 2.4.1. Digitalisasi Citra

    Agar sebuah citra dapat dilakukan perhitungan dengan komputer

    digital, maka suatu citra harus direpresentasikan secara numerik dengan

    nilai-nilai diskrit. Representasi citra dari fungsi malar menjadi nilai-nilai

    diskrit disebut digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah yang disebut

    sebagai citra digital. Umumnya citra digital berbentuk empat persegi

    panjang dan dimensi ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar.

    Berikut bentuk citra digital berukuran N x M dengan matriks yang

    berukuran N baris dan M kolom:

  • 9

    f(x,y) =

    f(0,0)

    f(1,0)

    f(N-1,0)

    f(1,1)

    f(0,1)

    f(N-1,1) ...

    ...

    ...

    ...

    ... ...

    f(N-1,M-1)

    …f(1,M)

    f(0,M)

    Masing-masing elemen pada citra digital disebut image element,

    picture element atau pixel. Sebagai contoh misalkan sebuah citra

    berukuran 256 x 256 pixel dan direpresentasikan secara numerik dengam

    matriks yang terdiri dari 256 buah baris (di-indeks dari 0 sampai 256)

    dan 256 buah kolom (di-indeks dari 0 sampai 255) seperti contoh

    berikut:

    0

    0

    221

    167

    134

    219 ...

    ...

    ...

    ...

    ... ...

    156

    …197

    231

    256 pixel

    256 pixel

    Pixel pertama pada koordinat (0,0) mempunyai nilai intensitas 0 yang

    berarti warna pixel tersebut hitam, kedua pada koordinat (0,1)

    mempunyai intensitas warna 134 yang berarti warnanya antara hitam

    dan putih, dan seterusnya.

  • 10

    Gambar 2.2 Contoh citra digital

    2.4.2. Elemen-elemen Citra Digital Dalam citra digital mengandung elemen-elemen dasar, dari elemen-

    elemen tersebut dapat dilakukan manipulasi dalam pengolahan citra.

    Elemen-elemen dasar yang penting diantaranya adalah:

    1. Kecerahan

    Kecerahan atau intensitas pada sebuah titik (piksel) dalam citra

    digital bukanlah bentuk intensitas yang riil, melainkan intensitas

    rata-rata dari suatu area yang melingkupinya.

    2. Kontras

    Menyatakan sebaran terang dan gelap dalam sebuah citra digital.

    3. Kontur

  • 11

    Keadaan yang ditimbulkan oleh perubahan intensitas pada piksel-

    piksel yang bertetangga, sehingga dengan adanya perubahan tersebut

    kita dapat mendeteksi tepi-tepi obyek di dalam citra.

    4. Warna

    Adalah persepsi yang ditangkap oleh sistem visual manusia terhadap

    panjang gelombang cahaya yang dipantulkan oleh obyek. Setiap

    warna memiliki panjang gelombang yang berbeda-beda. Warna-

    warna yang diterima oleh mata manusia merupakan bentuk

    kombinasi cahaya dengan panjang gelombang yang berbeda.

    Persepsi sistem visual manusia terhadap warna sangat relatif sebab

    dipengaruhi oleh beragam kriteria yang disebabkan adaptasi yang

    menimbulkan distorsi.

    5. Bentuk

    Merupakan properti intrinsik dari obyek tiga dimensi untuk sistem

    visual manusia. Manusia lebih sering mengasosiasikan obyek

    dengan bentuknya ketimbang elemen lainnya.

    6. Tekstur Dicirikan sebagai distribusi spasial derajat keabuan dari sekumpulan

    piksel-piksel yang bertetangga. Jadi tekstur tidak didefiniskan sebagai

    piksel. Sebuah informasi citra diterima oleh sistem visual manusia tidak

    secara independen pada tiap pikselnya merupakan sebuah suatu citra

    dianggap sebagai suatu kesatuan piksel-piksel penyusunnya.

    2.4.3. Tipe Citra berdasarkan format penyimpanan. 2.2.3.1 Citra Biner (monokrom)

    Pada citra biner, setiap titik bernilai 0 atau 1, masing-masing

    merepresentasikan warna tertentu. Contoh yang paling lazim adalah

    warna hitam bernilai 0 dan warna putih bernilai 1. setiap titik pada citra

  • 12

    hanya membutuhkan 1 bit, sehingga setiap byte dapat menampung

    informasi 8 titik. Contoh representasi citra biner ke dalam data digital

    Gambar 2.3 contoh penyajian citra biner dalam matrik.

    2.4.3.2 Citra skala keabuan (grayscale)

    Citra skala keabuan memberi kemungkinan warna yang lebih

    banyak dari pada citra biner., karena nilai-nilai lain antara nilai minimum

    dan nilai maksimumnya. Banyaknya kemungkinan nilai dan nilai

    maksimumnya tergantung pada jumlah bit yang digunakan. Contohnya

    untuk skala keabuan 4 bit, maka jumlah kemungkinan nilainya adalah 24

    atau sama dengan 16, dan nilai maksimumnya adalah 24-1 = 15.

    Sedangkan untuk nilai skala keabuan 8 bit, maka jumlah kemungkinan

    nilainya adalah 28 =256, dan nilai maksimumnya adalah 28-1= 255.

    Format citra ini deisebut skala keabuan karena pada umumnya

    warna yang dipakai adalah warna antara hitam sebagai warna minimal

    dan warna putih sebagai warna maksimal, sehingga warna antaranya

    adalah warna abu-abu. Namun pada prakteknya warna yang dipakai tidak

    terbatas pada warna abu-abu. Sebagai contoh dipilih putih sebagai warna

    minimal dan merah sebagi warna maksimalnya. Maka semakin besar

    nilainya semakin besar pula intensitas warna merahnya.

  • 13

    2.4.3.3 Citra warna (true colour)

    Pada citra warna, setiap titik mempunyai warna yang spesifik yang

    merupakan kombinasi dari tiga warna yaitu merah, hijau dan biru.

    Format citra ini sering disebut sebagai citra RGB (red-green-blue).

    Setiap warna dasar mempunyai intensitas sendiri dengan nilai maksimum

    255 (8 bit), misalnya warna kuning merupakan kombinasi warna dan

    hijau sehingga nilai RGB-nya adalah 255 255 0. Dengan demikian tiap

    titik pada citra warna membutuhkan data 3 byte.

    Jumlah kombinasi yang mungkin untuk format citra ini adalah 224

    Jumlah bit yang dibutuhkan setiap titik pada citra bergantung pada

    jumlah warna yang tersedia pada palet warna. Sebagai contoh, untuk

    palet ukuran 26 warna, setiap titik membutuhkan 4 bit. Dan untuk palet

    berukuran 256 warna, setiap titik membutuhkan 8 bit atau 1 byte. Palet

    atau lebih dari 16 juta warna, dengan demikian bisa dianggap mencakup

    semua warna yang ada. Inilah sebabnya format citra ini dinamakan true-

    colour.

    2.4.3.4 Citra warna berindeks

    Jumlah memori yang dibutuhkan pada format citra warna true colour

    adalah tiga kali jumlah titik yang ada dalam citra. Dilain pihak, pada

    kebanyakan kasus, jumlah warna yang ada dalam suatu citra tekadang

    terbatas ( jauh dibawah 16 juta warna untuk kemungkinan warna yang

    ada), karena banyaknya warna dalam sebuah citra tidak mungkin

    melebihi banyaknya titik dalam citra itu sendiri. Untuk kasus tersebut,

    disediakan format citra warna berindeks. Pada format ini, informasi

    setiap titik merupakan indeks dari suatu tabel yang berisi informasi

    warna yang tersedia, yang disebut palet warna.

  • 14

    warna merupakan bagian dari citra warna berindeks, sehingga saat

    penyimpanan citra, informasi palet juga harus disertakan. Keuntungan

    menggunakan palet warna ini adalah kita dapat dengan cepat

    memanipulasi warna tanpa harus mengubah informasi pada setiap titik

    pada citra, keuntungan lainya dalah besarnya data yang diperlukan untuk

    menyimpan citra ini lebih kecil dibandingkan dengan citra true colour.

    2.4.4. Elemen Sistem Pemrosesan Citra Digital Secara umum elemen yang terlibat dalam pemrosesan citra dapat

    dibagi menjadi empat komponen (Munir, 2004):

    1. Digitizer

    2. Komputer digital

    3. Piranti tampilan

    4. Piranti penyimpanan

    Digitizer merupakan sistem penangkap citra digital yang

    dikonversikan ke dalam representasi numerik sebagai masukkan bagi

    komputer digital. Hasil yang didapat dalam proses ini adalah matriks

    yang elemen-elemennya menyatakan nilai intensitas cahaya pada suatu

    titik (piksel). Contoh digitizer adalah kamera digital dan scanner.

    2.5. Format Citra Bitmap Setelah melalui proses pembentukan citra ke dalam nilai-nilai diskrit

    (agar dapat dilakukan perhitungan di dalam komputer) tentunya citra

    tersebut akan disimpan ke dalam berkas (file) dengan format tertentu.

    Format citra dasar yang digunakan pada Microsoft Windows adalah

    bitmap (BMP). Namun format citra semacam ini tidak setenar dengan

    format citra JPEG maupun GIF, karena tidak adanya pemampatan

    sehingga mengakibatkan format citra ini memiliki ukuran file yang lebih

    besar dan menjadi jarang digunakan.

  • 15

    Meski format BMP memiliki ukuran file yang besar, tetapi ada

    kelebihan lain yang dapat diambil, yaitu kualitas gambarnya. Citra dalam

    format BMP ini lebih baik kualitas gambarnya dibandingkan dengan

    format citra lainnya. Sebab citra ini tidak mengalami pemampatan, dan

    informasi-informasi akan pixel-pixel sebuah citra tidak hilang.

    Secara harifiah bitmap dapat diartikan sebagai pemetaan bit,

    maksudnya intensitas pixel di dalam sebuah citra dipetakan ke dalam

    sejumlah bit tertentu. Peta bit yang umum adalah 8, artinya setiap pixel

    panjangnya 8 bit. Nilai tersebut merepresentasikan nilai intensitas pixel.

    2.6. Warna 2.6.1. Dasar-dasar Warna

    Warna merupakan salah satu bentuk presepsi visual seseorang

    terhadap sebuah obyek citra. Warna yang dihasilkan oleh obyek citra

    ditentukan oleh warna sinar yang dipantulkannya. Warna sinar yang

    dapat terespon oleh mata manusia adalah sinar tampak dengan panjang

    gelombang antara 400 – 700 nanometer.

    Dalam sebuah penelitian menerangkan bahwa kombinasi warna yang

    memiliki rentang warna yang paling lebar adalah red (merah), green

    (hijau) dan blue (biru). Ketiga macam warna tersebut disebut sebagai

    warna pokok dan sering disingkat dengan istilah RGB. Sedangkan

    warna-warna lain yang dapat tertangkap oleh mata manusia merupakan

    bentuk kombinasi dari ketiga warna tersebut dengan perbandingan

    tertentu.

  • 16

    2.5.2. Atribut Warna Selain RGB warna juga dapat dimodelkan ke dalam bentuk lain, yaitu

    berdasarkan artibut warna yang dimiliki. Berikut ini adalah macam dari

    atribut warna, diantaranya intensity (I), hue (H), saturation (S).

    1. Intensity/Luminance

    Merupakan salah satu atribut yang menyatakan banyaknya sinar atau

    cahaya yang ditangkap oleh mata manusia tanpa memperhatikan

    warna. Kisaran nilai yang dimiliki antara gelap (hitam) dan terang

    (putih).

    2. Hue

    Atribut ini lebih menerangkan warna sebenarnya dalam arti atribut ini

    dapat membedakan warna-warna yang tertangkap mata manusia. Hue

    3. Saturation

    berasosiasi dengan dengan panjang gelombang cahaya.

    Menyatakan tingkat kemurnian warna cahaya atau dapat juga

    dinyatakan sebagai pengukur dalamnya sebuah warna dengan cara

    mengindikasikan seberapa banyak warna warna putih yang diberikan

    pada sebuah warna.

    2.5.3. Ruang Warna Didefinisikan sebagai representasi model warna berdasarkan nilai

    intensitasnya. Pada dasarnya ruang warna mendifinisikan 4 macam ruang

    dimensi, komponen warna dan chanel warna adalah bentuk dari ruang

    dimensi. Ruang dimensi tersebut juga merepresentasikan adanya warna

    abu-abu atau sering disebut grayscale. Bentuk ruang warna dapat dilihat

    sebagai berikut.

  • 17

    Gambar 2.4 Ruang Warna

    Dari gambar di atas dapat kita lihat red, green dan blue terdapat di

    aksis (1,0,0) sedangkan warna abu-abu atau grayscale terdapat pada

    garis diagonal dari titik warna hitam menuju warna putih.

    2.7 Operasi Pengolahan Citra

    Pengolahan citra digital (digital image processing) adalah proses

    memanipulasi suatu file citra dengan menggunakan komputer digital

    sehingga menghasilkan suatu file citra yang sesuai dengan keinginan.

    Pengolahan citra menggunakan komputer dapat digambarkan pada

    diagram berikut ini:

  • 18

    Gambar 2.5. Pengolahan Citra

    Manfaat pengolahan citra adalah menunjang kebutuhan kehidupan

    sehari-hari khususnya untuk :

    • Memfasilitasi penyimpanan dan transmisi citra seperti menentukan

    metode penyimpanan citra yang efisien dalam suatu kamera digital

    sehingga mempercepat proses pengirim citra dari jarak jauh

    misalkan dari planet Mars ke Bumi.

    • Menyiapkan untuk ditampilkan di monitor atau dicetak. Proses yang

    dilakukan adalah merubah ukuran citra yang harus disesuaikan

    dengan ukuran media tampilan serta proses halftoning untuk proses

    pencetakan.

    • Meningkatkan dan memperbaiki citra dengan menghilangkan

    goresan-goresan pada ataupun meningkatkan visibilitas citra.

  • 19

    Pengolahan citra pada dasarnya dilakukan dengan cara memodifikasi

    setiap titik dalam citra tersebut. Secara garis besar, modifikasi citra

    dikelompokkan menjadi:

    1. Operasi titik adalah operasi pengolahan citra dimana setiap titik diolah

    tidak berpengaruh antara satu titik dengan titik yang lain. Setiap titik pada

    suatu citra mempunyai 2 karakteristik, yaitu koordinat yang menunjukkan

    lokasi dari titik tersebut dalam citra dan nilai piksel. Beberapa operasi

    pengolahan citra yang termasuk dalam kelompok operasi titik adalah

    operasi modifikasi kecemerlangan (brightness modification), peningkatan

    kontras (contrast enhancement), negasi (negation), dan operasi

    pengambangan (thresholding).

    2. Operasi global adalah operasi pengolahan citra dimana karakteristik global

    dari citra tersebut digunakan untuk memodifikasi nilai setiap titik. Salah

    satu contoh operasi global adalah ekualisasi histogram.

    3. Operasi geometri adalah operasi terhadap koordinat piksel dalam citra

    yang memungkinkan terjadinya perubahan bentuk, ukuran, atau orientasi.

    Operasi geometri di antaranya meliputi pencerminan (flipping), rotasi /

    pemutaran (rorating), penskalaan (scaling / zooming), dan pembengkokan

    (warping).

    4. Operasi temporal/berbasis bingkai adalah operasi pengkombinasian dua

    buah citra atau lebih dengan menggunakan operasi matematis. Operasi ini

    dilakukan titik per titik dengan lokasi yang bersesuaian pada citra-citra

    tersebut. Operasi temporal/berbasis bingkai di antaranya meliputi

    pengurangan derau, penggabungan citra (image blending), deteksi

    gerakan, dll.

  • 20

    5. Operasi titik bertetangga adalah operasi dimana data dari titik yang

    bersebelahan (bertetangga) dengan titik yang ditinjau ikut berperan dalam

    mengubah nilai. Operasi bertetangga pada dasarnya konvolusi antara citra

    dengan sebuah filter atau mask. Operasi titik bertetangga di antaranya

    meliputi penghalusan citra (smoothing), eliminasi derau, pendeteksi tepi,

    penajaman citra (sharping).

    6. Operasi morfologi adalah operasi yang didasarkan pada segmen atau

    region dalam citra yang menjadi perhatian. Operasi morfologi di

    antaranya meliputi operasi pencarian batas, dilasi (dilation), erosi

    (erosion), penutupan (closing), pembukaan (opening), pengisian (filling).

    Operasi citra pada pengolahan citra pada umumnya diterapkan bila:

    1. Perbaikan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek

    informasi yang terkandung dalam citra tersebut.

    2. Elemen-elemen dalam citra perlu dikelompokkan atau dicocokkan untuk

    diukur.

    3. Sebagian citra perlu digabung dengan citra yang lain.

    2.7.1 Operasi Berbasis Bingkai

    Operasi berbasis bingkai adalah operasi yang melibatkan 2 buah citra

    atau lebih dan menghasilkan sebuah citra keluaran yang merupakan hasil

    operasi matematis (Achmad, 2005).

    Operasi berbasis bingkai antara citra A dan citra B akan menghasilkan

    citra C, yang persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:

    C(x,y) = A(x,y) op B(x,y)

  • 21

    dimana op adalah operator yang menghubungkan kedua citra tersebut.

    Operasi berbasis bingkai juga dapat melibatkan N buah citra A1 sampai

    dengan AN yang persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:

    C(x,y) = A1(x,y) op A2(x,y) op A3(x,y) ... op AN(x,y)

    Berdasarkan operator yang dipakai, operasi berbasis bingkai meliputi

    operasi aritmatik dan operasi logika.

    2.7.1.1 Operasi Aritmatika

    Operasi aritmatik biasanya diterapkan terhadap citra keabuan dan

    warna. Berdasarkan operator aritmatika yang umum digunakan terdapat

    empat operasi aritmatika yang dapat dirumuskan sebagai berikut:

    Penjumlahan Dua Buah Citra

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = A(x,y) + B(x,y)

    C adalah citra baru yang intensitas setiap pixel-nya adalah jumlah dari

    intensitas pada A dan B. Jika hasil penjumlahan intensitas lebih besar dari 255

    maka intensitasnya akan dibulatkan menjadi 255.

    Operasi penjumlahan citra dapat digunakan untuk mengurangi

    pengaruh derau (noise) di dalam data, dengan cara merata-ratakan derajat

    keabuan setiap piksel dari citra yang sama yang diambil berkali-kali.

    Salah satu contoh penjumlahan dua buah citra adalah penggabungan

    citra dilakukan dengan cara menimpakan (superimpose) sebuah citra pada

    citra yang lain. Penggabungan citra dapat diberi bobot masing-masing.

    Rumus untuk penggabungan dua buah citra adalah

  • 22

    C(x,y) = wA * A(x,y) + wB * B(x,y)

    dengan wA * dan wB adalah bobot untuk citra A dan citra B. Biasanya

    nilai total dari bobot untuk sebuah lokasi piksel adalah 1, sehingga

    wB = 1 – wA

    C(x,y) = A(x,y) - B(x,y)

    C adalah citra baru yang intensitas setiap pixel-nya adalah selisih dari

    intensitas pada A dan B. Ada kemungkinan hasil operasi ini menghasilkan

    nilai negatif, oleh karena itu, operasi pengurangan citra perlu melibatkan

    operasi clipping.

    Pengurangan citra dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan yang

    terjadi selama selang waktu tertentu bila dua buah citra yang diambil adalah

    citra dari adegan yang sama. Teknik semacam ini dipakai pada moving

    images.

    Perkalian Citra

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = A(x,y) * B(x,y)

    C adalah citra baru yang intensitas setiap pixel-nya adalah hasil

    perkalian dari intensitas pada A dan B.

    Pengurangan Dua Buah Citra

    Persamaan yang digunakan adalah:

    Perkalian citra sering digunakan untuk mengoreksi kenirlanjaran

    sensor dengan cara mengalikan matrik citra dengan matrik koreksi. Jadi

    dalam hal ini A adalah citra sedangkan B adalah matrik koreksi. Hasil operasi

  • 23

    mungkin akan bernilai rill, sehingga semua nilai dibulatkan ke nilai bulat

    terdekat. Nilai maksimumnya adalah 255.

    Penjumlahan/Pengurangan Citra Dengan Skalar

    Persamaan yang digunakan adalah:

    B(x,y) = A(x,y) + c

    Penjumlahan citra A dengan skalar c adalah menambah setiap piksel

    di dalam citra dengan sebuah skalar c, dan menghasilkan citra baru B yang

    intensitasnya lebih terang daripada A. Kenaikan intensitas sama untuk seluruh

    piksel, yaitu c.

    Pengurangan citra A dengan skalar c adalah mengurangkan setiap

    piksel di dalam citra dengan sebuah skalar c, dan menghasilkan citra baru B

    yang intensitasnya lebih gelap daripada A. Penurunan intensitas sama untuk

    seluruh pixel, yaitu c. Contoh operasi penjumlahan/pengurangan citra dengan

    sebuah skalar adalah operasi pencerahan citra.

    Perkalian/Pembagian Citra Dengan Skalar

    Persamaan yang digunakan adalah:

    B(x,y) = c . A(x,y)

    dan

    B(x,y) = A(x,y) / c

    Perkalian citra A dengan skalar c menghasilkan citra baru B yang

    intensitasnya lebih terang daripada A. Kenaikan intensitas setiap piksel

    sebanding dengan c. Operasi perkalian citra dengan skalar dipakai untuk

    kalibrasi kecerahan (callibration of brightness).

  • 24

    Pembagian citra A dengan skalar c menghasilkan citra baru B yang

    intensitasnya lebih gelap daripada A. Penurunan intensitas setiap pixel

    sebanding dengan c. Operasi pembagian citra dengan skalar dipakai untuk

    normalisasi kecerahan (normalization of brightness).

    2.7.2 Operasi Logika

    Operasi logika juga dapat dilakukan terhadap dua atau lebih citra.

    Beberapa operasi logika yang sering dipergunakan adalah:

    Operasi Logika AND

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = A(x,y) AND B(x,y)

    AND(A) AND (B)

    BA

    Gambar 2.6. Citra hasil operasi logika AND

    Jika A adalah citra dengan gambar persegi panjang dan B adalah citra

    dengan gambar persegi maka setelah kedua citra tersebut dioperasikan

    dengan menggunakan operasi logika AND maka citra hasil operasi yang

    didapat adalah citra persegi panjang yang merupakan perpotongan kedua citra

    tersebut.

    Operasi Logika OR

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = A(x,y) OR B(x,y)

  • 25

    B OR (A) OR (B)A

    Gambar 2.7. Citra hasil operasi logika OR

    Jika A adalah citra dengan gambar persegi panjang dan B adalah citra

    dengan gambar persegi maka setelah kedua citra tersebut dioperasikan

    dengan menggunakan operasi logika OR maka citra hasil operasi yang

    didapat adalah citra poligon yang merupakan perpaduan kedua citra tersebut.

    Operasi Logika XOR

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = A(x,y) XOR B(x,y)

    XOR (A) XOR (B)BA

    Gambar 2.8. Citra hasil operasi logika XOR Jika A adalah citra dengan gambar persegi panjang dan B adalah citra dengan

    gambar persegi maka setelah kedua citra tersebut dioperasikan dengan menggunakan

    operasi logika XOR maka citra hasil operasi yang didapat adalah citra poligon yang

    berlubang dibagian tengah yang merupakan hasil perpaduan kedua citra tersebut.

    Operasi Logika NOT

    Persamaan yang digunakan adalah:

    C(x,y) = NOT A(x,y)

  • 26

    A NOT NOT (A)

    Gambar 2.9. Citra hasil operasi logika NOT

    Jika A adalah citra dengan gambar persegi panjang maka setelah citra

    tersebut dioperasikan dengan menggunakan operasi logika NOT maka citra

    hasil operasi yang didapat adalah sebuah citra yang berlubang di bagian

    persegi panjang. Hasil yang terbentuk merupakan komplemen dari citra awal.

  • 27

    BAB III

    ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

    3.1 Gambaran Sistem

    Sistem yang dibuat ini merupakan salah satu implementasi pengolahan citra

    digital. Sistem ini merupakan sebuah alat bantu dalam bidang keamanan. Pada

    sistem ini kita membutuhkan sebuah perangkat komputer yang menggunakan

    sistem operasi Windows untuk menjalankan sistem tersebut, juga sebuah speaker

    untuk membunyikan alarm ketika terjadi adanya gerakan Dalam sistem ini akan

    menggunakan citra dari obyek nyata yang diambil menggunakan media webcam

    yang kemudian citra tersebut akan diolah dengan teknik pengolahan citra.

    Dalam pengolahan citra tersebut, sistem akan mengambil citra yang

    digunakan sebagai pembanding. Citra yang diambil pertama tersebut diambil

    untuk mencitrakan keadaan ketika tempat atau latar tersebut dalam keadaan

    tanpa obyek asing yang tertangkap kamera. Kamera atau webcam yang dipasang

    akan mengambil gambar secara real time tiap beberapa satuan waktu. Misalnya

    dalam setiap setengah detik akan ada satu citra yang diambil. Setiap gambar

    yang diambil akan dibandingkan dengan gambar yang diambil sebelumnya.

    Proses utama dalam sistem ini adalah proses banding citra, yaitu proses

    untuk mengetahui perbedaan dua buah gambar. Dan proses yang lainya adalah

    proses simpan gambar dan proses pembangkit peringatan. Proses pembangkit

    peringatan merupakan proses untuk memberikan peringatan dalam bentuk suara.

    Sedangkan proses simpan gambar digunakan untuk menyimpan file gambar jika

    terdapat perbedaan gambar.

  • 28

    Objekimage

    Latar image

    2. perbedaan =| Objek – latar |

    Perbedaan>toleransi

    3. Play Suara

    Perbedaan=0

    tidak

    1. Ambil gambar Latar

    mulai

    4. Simpan Gambar

    selesai

    Objek = latarPerbedaan > 0

    Berhenti?

    ya

    2. Ambil gambar obyek

    Berhenti

    ya

    tidak

    Gambar 3.1 Disain Sistem Aplikasi Pengaman Ruangan

  • 29

    3.2 Diagram Konteks Sistem

    Aplikasi Pengaman Ruangankamera User

    citra Peringatan

    Setting kameraSetting kamera

    Gambar 3.2 Gambar Diagram Konteks sistem.

    3.3 Diagram Alir Data

    User

    Setting kamera

    Kamera Bandingkan dua buah citra

    Simpan Gambar

    File Gambar

    Seting kamera

    Simpan gambar

    citra

    Terdeteksi gambar beda

    Seting kamera

    Pembangkit Peringatan

    TerdeksiGambar beda

    Suara dan Teks berkedip

    Gambar 3.3 Gambar Diagram Alir Data

    Aplikasi ini terdiri dari empat proses utama, yaitu proses banding citra, proses

    simpan gambar, proses pembangkit peringatan, dan proses setting kamera. Berikut

    merupakan penjelasan mengenai masing-masing proses tersebut.

    3.3.1. Proses Membandingkan dua buah citra

    Proses ini merupakan proses utama dalam aplikasi ini, pada proses ini

    citra digital yang diperoleh dari kamera dilakukan operasi pengurangan

  • 30

    pada kedua citra. Hasil dari pengurangan citra akan dibuat harga mutlak

    sehingga didapat nilai positif. Jika hasil dari pengurangan tersebut lebih

    dari nol, maka kedua citra tersebut berbeda, namun jika hasil

    pengurangan kedua citra tersebut adalah nol, maka citra tersebut sama.

    Output dari proses ini adalah keterangan apakah kedua citra tersebut

    beda atau sama.

    Proses banding gambar adalah sebagai berikut :

    1. Baca kedua citra masukan.

    2. Baca panjang dan lebar gambar obyek dan gambar latar.

    3. Baca Nilai RGB pada tiap koordinat x,y kedua buah citra

    4. Untuk koordinat (x,y) yang sama pada kedua gambar dikurangkan

    masing nilai Red, Green dan Blue

    5. Jika nilai |(Red obyek – Red Latar)| > toleransi dan |(Green obyek –

    Red Latar)| > toleransi dan nilai |(Blue obyek – Blue Latar )| > toleransi

    pixel maka jumlah pixel yang berubah di tambahkan satu.

    6. Ulangi langkah empat untuk semua titik pada kedua gambar

    7. Jika ((jumlah pixel berubah * 100 ) / luas gambar ) > toleransi maka program akan menyimpan gambar obyek dan memainkan suara sebagai

    tanda peringatan.

  • 31

    mulai

    Baca panjang dan lebar 2 citra

    Y=tinggi; y>0; y-1

    X=lebar;x>0;X-1

    PersenPerubahan = (pixelBerubah*100)/

    luasGambar

    R(|objek(x,y)-latar(x,y)|)>toleransipixelDan

    G(|objek(x,y)-latar(x,y)|)>toleransipixelDan

    B(|objek(x,y)-latar(x,y)|)>toleransipixel

    PixelBerubah ++

    ya

    tidak

    Terdeteksi obyek asing

    selesai

    Baca Citra

    Gambar 3.1 Algoritma Proses Banding Gambar

  • 32

    3.3.2. Proses Membangkitkan Suara Peringatan

    Proses membangkitkan suara merupakan proses kelanjutan dari proses

    banding citra, jika proses banding citra menghasilkan output bahwa kedua

    citra berbeda maka proses ini akan berjalan. Proses ini akan memberikan

    sebuah informasi peringatan dengan memainkan suara atau alarm dan

    tulisan adanya pergerakan pada layar jika hasil dari proses banding citra

    mendeteksi adanya perbedaan citra.

    mulai

    PlaySuara

    true

    selesai

    terdeteksiGerak = true

    false

    Gambar 3.2 Algoritma Proses Pembangkit Suara.

    3.3.3. Proses Menyimpan Gambar

    Proses ini juga merupakan kelanjutan dari hasil proses banding citra. Jika

    masukan pada proses ini mendeteksi adanya perbedaan citra maka proses

    ini akan menyimpan citra obyek. Citra obyek akan disimpan pada

  • 33

    direktori sesuai tanggal obyek tersebut terdeteksi. Nama file dari citra ini

    akan disesuaikan dengan waktu obyek tersebut terdeteksi. Nama file yang

    disimpan adalah [jam];[menit];[detik];[milidetik].JPG . File citra ini akan

    dimasukan dalam folder sesuai tanggal terdeteksinya obyek.

    mulai

    Simpan Gambar

    true

    selesai

    terdeteksiGerak = true

    false

    Gambar 3.3 Algoritma Proses Simpan Gambar.

    3.3.4. Proses Setting Webcam

    Proses setting webcam pada aplikasi ini digunakan untuk melakukan

    perubahan pengaturan pada kamera. Pengaturan ini dikerjakan pada

    komponen JLVC. Untuk menambahkan pengaturan setting kamera, kita

    bisa panggil fungsi pengaturan kamera yang telah disediakan.

  • 34

    3.4 Diagram Berjenjang

    0

    Aplikasi Pengaman Ruangan Menggunakan Webcam

    1

    Modul Pengintaian

    2

    Modul Setting webcam

    Proses Pembangkit Suara

    Proses penyimpanan

    gambar

    2.2P

    Setting kamera

    1.2P

    Proses Banding Gambar

    Gambar 3.4 Gambar Diagram Berjenjang.

    3.5 Perancangan Antarmuka Aplikasi

    Pada perancangan antarnuka aplikasi ini, penulis akan membuat bagaimana

    rancangan antarmuka sistem yang akan digunakan oleh user untuk berinteraksi

    dengan sistem. Perancangan antarmuka sistem ini bertujuan untuk membuat user bisa

    mengoperasikan aplikasi.

  • 35

    3.5.1 Perancangan Modul Pengintaian

    File setting help

    1

    2

    3

    4

    5 6 7

    Peringatan

    Gambar 3.5 Rancangan User Interface Aplikasi Pengaman Ruangan

    Rencana untuk tampilan utama program adalah seperti pada gambar 3.5.

    Pada tampilan awal program akan memuat beberapa komponen yang akan

    digunakan, dan komponen yang digunakan tampak pada keterangan berikut

    ini :

    1. Layar, untuk menampilkan gambar yang diambil dari webcam

    2. Progres Bar, untuk menampilkan besarnya jumlah titik yang berbeda

    3. Track bar, digunakan untuk memasukan jumlah prosentase titik yang

    berubah.

    4. Tombol Play, yaitu tombol yang digunakan untuk memulai mendeteksi

    obyek yang masuk ke layar kamera.

    5. Menu File

    6. Menu setting, digunakan untuk melakukan penyetingan pada kamera

  • 36

    7. Menu help, berisi tentang about dan bantuan dalam menjalankan program

    ini

    3.5.2 Perancangan Form Bantuan

    Form bantuan merupakan fasilitas tambahan pada aplikasi. Dengan

    adanya form bantuan ini, diharapkan user bisa mempunyai petunjuk dalam

    menjalankan program dan mendapatkan informasi tentang aplikasi. form

    bantuan terdiri dari dua form, yaitu form help dan form about.

    3.5.2.1 Form Help

    Help topikketerangan

    Gambar 3.6 Rancangan Form Help

    Form bantuan merupakan fitur tambahan yang berfungsi sebagai

    petunjuk user dalam menjalankan aplikasi. Form bantuan ini merupakan

    fasiltas tambahan bagi sistem. Form bantuan digunakan sebagai panduan

    dalam menggunakan aplikasi pengaman ruangan.

  • 37

    3.5.2.1 Form About

    Form about digunakan untuk menampilkan informasi tentang aplikasi.

    informasi yang ditampilkan adalah informasi tentang pembangun aplikasi ini.

    ABOUT

    Keterangan mengenai pembuat program aplikasi ini adalah

    Gambar 3.7 Gambar Rancangan Form About

  • 38

    3.6 Disain Pengujian Perangkat Lunak

    Untuk pengujian akan dilakukan secara bertahap dari modul sederhana hingga

    kompleks.

    Tabel 3.1 Disain pengujian kamera pada Aplikasi Pengaman Ruangan

    Menggunakan Webcam

    No Sekenario uji Hasil yang diharapkan Keterangan

    a

    Mengambil Gambar sesuai dengan

    resolusi menggunakan aplikasi

    ConEnventos :

    1.Ukuran 640x280

    2. ukuran 352x288

    Hasil pengujian untuk

    mengetahui ukuran

    menggunakan windows

    explorer dilihat detail

    dimensinya

    gambar 640x480

    gambar 352x288

    b

    Menyimpan gambar pada

    forder pada folder coba,

    menggunakan ConEnventos

    Gambar tersimpan di

    folder coba satu

    c Memainkan suara sond.wav

    menggunakan media player Suara terdengar

    d

    Pengujian Aplikasi dengan

    objek orang lewat dengan

    tinggi badan 168 cm berat

    55Kg sesuai tabel pengujian 3.2

  • 39

    Tabel 3.2 Pengujian Aplikasi Pengaman Ruang Menggunakan Webcam dengan

    Objek Orang.

    Jarak

    (meter)

    Toleransi (%)

    1 3 5 10 15 20

    1 √ √ √ √ √ √

    2 √ √ √ √ √ √

    3 √ √ √ √ √ √

    4 √ √ √ √ √ √

    5 √ √ √ √ √ √

    6 √ √ √ √ √ √

    7 √ √ √ √ √ √

    8 √ √ √ √ √ √

    9 √ √ √ √ √ √

    10 √ √ √ √ √ √

    11 √ √ √ √ √ √

    12 √ √ √ √ √ √

    13 √ √ √ √ √ √

    14 √ √ √ √ √ √

    15 √ √ √ √ √ √

  • 40

    16 √ √ √ √ √ √

    17 √ √ √ √ √ √

    18 √ √ √ √ √ √

    19 √ √ √ √ √ √

    20 √ √ √ √ √ √

    Keterangan : √ berarti terdeteksi, sedangkan × berarti tidak terdeteksi.

    Tabel 3.3 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 1 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

  • 41

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    Tabel 3.4 hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 2 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

  • 42

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

  • 43

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    30 10 3 √

    Tabel 3.5 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 3 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

  • 44

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    30 10 3 √

    Tabel 3.6 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 4 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

  • 45

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

  • 46

    29 9 3 √

    30 10 3 √

    Tabel 3.6 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 5 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

  • 47

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    30 10 3 √

    Tabel 3.7 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 6 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

  • 48

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    30 10 3 √

  • 49

    Tabel 3.8 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 7 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

  • 50

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    30 10 3 √

    Tabel 3.9 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola tenis dan toleransi 1 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 √

    8 8 1 √

    9 9 1 √

    10 10 2 √

  • 51

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 √

    17 7 2 √

    18 8 2 √

    19 9 2 √

    20 10 2 √

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 √

    26 6 3 √

    27 7 3 √

    28 8 3 √

    29 9 3 √

    3.7 Spesifikasi Kebutuhan Hardware dan Software

    Untuk bisa menjalankan aplikasi ini dibutuhkan beberapa perangkat keras dan

    perangkat lunak pendukung.

  • 52

    Adapun komponen-komponen pendukungnya adalah sebagai berikut:

    1. Prosesor Pentium III atau lebih.

    2. Memori minimal 128 MB .

    3. Harddisk 20 GB

    4. Monitor VGA

    5. speaker

    6. Webcam

    7. Sistem Operasi Microsoft Windows XP

    8. Driver webcam

  • 53

    BAB IV IMPLENTASI SISTEM

    4.1 Implementasi Program

    Implementasi merupakan tahap pengkodean dari hasil perancangan.

    Pada bab sebelumnya telah dijelaskan mengenai perancangan pembuatan

    program. Pada bab ini akan dijelaskan hasil implementasi dan jalannya

    program. Pada aplikasi ini program utama terletak dalam file pascal (.pas)

    yaitu file unit yang digunakan untuk menangani kejadian pada form.

    Sedangkan untuk tampilan antar muka berada dalam file .dfm yang berisi

    daftar komponen yang digunakan berikut propertinya. Setelah aplikasi ini di

    kompilasi maka akan muncul file aplikasi yang berekstensi .exe. File .exe ini

    merupakan aplikasi yang bisa digunakan oleh user untuk menjalankan

    program.

    4.1.1 Modul Pengintai

    4.1.1.1 Proses Banding Citra

    Pada proses banding citra terdiri atas bebeberapa proses. proses banding

    citra berada dalam fungsi CariPerbedaan. Berikut merupakan

    penejelasan masing-masing proses utama yang digunakan dalam fungsi

    CariPerbedaan. Output dari fungsi cariPerberdaan adalah prosentase dari

    jumah titik yang berubah dan bertipe integer. Nilai balik dari fungsi cari

    perbedaan ini kemudian dibandingkan dengan nilai prosentase yang

    didapat dari trackbar. Dan output dari perbandinganya digunakan

    sebagai pemicu atau trigger untuk proses simpan gambar dan proses

    pembangkit Peringatan. Berikut ini adalah implementasi proses yang

    terdapat dalam proses banding citra.

    1. Proses baca gambar

    Masukan : citra

  • 54

    Keluaran : imgObjek : Timage;

    ImgLatar : Timage

    Algoritma :

    imgObjek.picture.LoadFromFile(JLCVideo1.FicheroImage

    n)

    keterangan :Timage merupakan komponen untuk menampilkan citra

    pada form.

    Timage mempunyai properti picture yang digunakan untuk

    menyimpan data citra. Sedangkan prosedurFile digunakan untuk

    mengambil citra. Citra yang diambil berasal dari komopnen JLCVideo1,

    dengan memanggil fungsi FicheroImagen yang berada pada komponen

    JLCVideo1.

    2. Proses baca panjang, lebar dan luas citra

    Masukan : imgObjek:Timage

    Keluaran : endX: integer

    endY: integer

    jumlahPixel: integer

    Algoritma : endY := imgObjek.picture.Height – 1

    endX := imgObjek.picture.Width – 1

    jumlahPixel:=(imgObjek.picture.Height*

    imgObjek.picture.Width).

    keterangan : variabel endY dan endX akan menyimpan jumlah titik

    pada panjang citra yang dibaca.

  • 55

    Pada listing tersebut nilai panjang dikurangi satu karena

    untuk penyimpanan citra pada Delphi dimulai dari titik 0,0.

    Demikian juga untuk lebar citra juga dikurangkan satu.

    Fungsi untuk mendapatkan nilai panjang dan lebar adalah

    dengan menggunakan subproperti dari Timage yaitu height

    dan width. Sedangkan variabel jumlah pixel digunakan

    untuk menghitung jumlah titik atau luas citra.

    3. Proses baca jumlah perbedaan nilai RGB untuk semua titik

    Masukan : endX dan endY :integer

    Keluaran : PixelBerubah : integer

    Algoritma :

    for y := 0 to endY do

    begin

    currentLine := imgObjek.picture.bitmap.Scanline[y];

    prevLine := imgLatar.picture.bitmap.Scanline[y];

    for x := 0 to endX do

    begin

    currentPixel := currentLine^[x];

    prevPixel := prevLine^[x];

    if (abs(currentPixel.rgbtRed - prevPixel.rgbtRed) >

    pixelToleransi) and

    (abs(currentPixel.rgbtGreen - prevPixel.rgbtGreen) >

    pixelToleransi) and

    ((abs(currentPixel.rgbtBlue - prevPixel.rgbtBlue) >

    pixelToleransi)) then

    inc(pixelBerubah);

    end;

  • 56

    Keterangan : untuk membaca semua titik dilakukan perulangan dengan

    for, dan untuk membaca titik digunakan fungsi scanline.

    Fungsi ini hanya bisa membaca baris atau secara horizontal.

    Tiap titik yang dibaca pada koordinat yang sama dan

    dikurangkan nilainya untuk mengetahui perbedaan kedua

    citra. Fungsi inc() adalah fungsi increment yang digunakan

    untuk menambah satu suatu nilai variabel.

    4. Proses hitung jumlah perbedaan

    Masukan : PixelBerubah: integer

    Keluaran : result: integer

    Algoritma : result := (pixelBerubah * 100) div jumlahPixel;

    Keterangan : proses ini digunakan untuk mencari prosentase jumlah

    titik yang berbeda. Variabel jumlahPixel didapatkan dari

    proses sebelumnya yaitu pada proses baca panjang, lebar

    dan luas.

    5. Proses mentukan apakah ada gerakan

    Masukan : result, moveTriger:integer

    Keluaran : terdeteksiGerakan: boolean

    Algoritma : trackbar1.Position := moveTrigger

    TerdeteksiGerak := (result >= moveTrigger);

    Keterangan : moveTriger adalah tipe data integer yang diperoleh dari

    nilai dari komponen trackbar 1. output dari proses ini yang

    digunakan sebagai pemicu atau trigger proses simpan

  • 57

    gambar dan proses pembangkit peringatan. Kedua proses

    dilakukan jika output dari proses ini adalah true.

    4.1.1.1 Proses Pembangkit Peringatan

    Proses pembangkit peringatan adalah proses untuk memberitahukan

    kepada user, bahwa telah ada obyek asing masuk kedalam area

    pengamanan. Ouptput dari proses ini berupa suara yang bisa langsung

    didengar oleh user melalui speaker.

    Masukan : tredeteksiGerak: Boolean

    keluaran : terdeteksiGerak: Boolean

    algoritma : if (TerdeteksiGerak) then PlaySuara

    sndPlaySound(PChar('sond.wav'),

    SND_NODEFAULT);

    keterangan : Play Suara adalah prosedur yang akan dijalankan

    jika terdeksiGerak=true. Prosedur play suara akan

    memainkan file sond.wav.

    4.1.1.1 Proses Simpan Gambar

    Proses ini adalah proses untuk menyimpan gambar jika terdeteksi

    adanya pergerakan dalam area pengintian. Output dari proses ini adalah

    file gambar objek yang masuk kedalam area pengamanan.

    Masukan : terdeksiGerak : Boolean

    imgObjek: Timage

    sekarang : date;

  • 58

    Keluaran : File gambar

    Algoritma : if (TerdeteksiGerak) then SimpanGambar

    JpegImg.Assign(imgObjek.picture.bitmap) ;

    tmpFilename :=

    dateTostr(date)+'\'+inttostr(jam)+';'+inttostr(min)+';'

    +inttostr(sec)+';'+intToStr(msec) + '.jpg'

    JpegImg.SaveToFile(tmpFilename) ;

    Keterangan : variabel sekarang digunakan untuk mengambil

    nilai tanggal dari sistem, dan tanggal dari sistem ini

    yang digunakan sebagi nama direktori penyimpanan

    file. Dan penamaan file objek sesuai dengan waktu

    dengan format jam;menit;detik;milidetik.jpg.

    Sedangkan tmpFilename adalah variabel bertipe

    string yang digunakan untuk menyimpan nama file.

    fungsi untuk menyimpan gambar adalah

    JpegImg.SaveToFile().

    4.1.2 Modul Setting Kamera

    Pada setting kamera penganan untuk event ini dikerjakan pada

    komponen JLCV. Untuk melakukan setting kamera kita bisa memanggil

    fungsi SeleccionarFormato yang telah disediakan oleh komponen JLCV

    untuk melakukakn setting kamera.

    Masukan : JLCVIdeo1: JLCV

    Keluaran : tampilan setting kamera

    Algoritma : JLCVIdeo1.SeleccionarFormato

  • 59

    4.2 Implementasi Antar Muka

    Progam ini dapat langsung dijalankan dengan double klik icon program

    yang berekstensi .exe karena sebelumnya telah dieksport ke format exe.

    Gambar 4.1 Tampilan Icon Aplikasi Pengaman Ruangan

    4.2.1 Halaman Pengintaian

    Setelah selesai splash screen maka tampilan halaman atau form

    utama dari program tampak seperti pada gambar 4.2

    Gambar 4.2 Tampilan Halaman Utama Aplikasi

    Gambar 4.2 merupakan tampilan menu utama program. Pada

    tampilan utama program. Dalam form utama ini ada beberapa fasilitas

    yang tersedia, diantaranya adalah fasilitas menu yang terdiri dari file,

    setting dan help. Pada menu setting kita bisa melakukan pengaturan

  • 60

    video dan gambar. Dan untuk bantuan bisa masuk kedalm menu help.

    Selain itu juga terdapat beberapa komponen form, diantaranya adalah

    tombol mulai dan tombol berhenti, tombol mulai digunakan untuk

    memulai mendeteksi obyek yang masuk kedalam tampilan. Ketika

    tombol mulai aktifkan maka tampilan obyek akan ditampilkan melalui

    komponen Timage yang ada dalam form ini. Komponen berikutnya

    adalah komponen progres bar dan track bar, komponen trackbar

    digunakan untuk menentukan berapa persen jumlah pixel yang berubah

    ketika ada obyek masuk atau perubahan di dalam layar. Untuk nilai

    yang bisa kita atur dalam taksbar ini berkisar antara 0 sampai 100

    persen. Sedangkan progresbar digunakan untuk menampilkan berapan

    persen perbedaan antara gambar obyek dan latar.implementasi modul

    pengintain terletak pada kelas form1. Pada gambar dijelaskan tentang

    diagram kelas dari form halaman pengintaian.

    Form1

    JLCVideo1: TJLCVideo

    pnlSpeedButtons: TPanel

    pnlMainImage: TPanel

    imgLatar: TImage

    imgObjek: TImage

    pnlControls: TPanel

    lblInformation: TLabel

    Label1: TLabel

    ProgressBar1: TProgressBar

    Label2: TLabel

    TrackBar1: TTrackBar

    lblActualMovement: TLabel

    lblMovementTrigger: TLabel

  • 61

    lblLockCountdown: TLabel

    MainMenu1: TMainMenu

    file1: TMenuItem

    seting1: TMenuItem

    help1: TMenuItem

    keluar1: TMenuItem

    settingwebcam1: TMenuItem

    help2: TMenuItem

    about1: TMenuItem

    formatvideo1: TMenuItem

    Mulai: TButton

    Button2: TButton

    Label3: TLabel

    Label4: TLabel

    4.2.2 Tampilan Setting Kamera

    Sebelum kita mulai menjalankan aplikasi, kita perlu memeriksa

    settingan yang akan digunakan, dalam Aplikasi Pengaman Ruangan ini

    ada dua macam setingan, yaitu seting sumber inputan (source device)

    dan seting resolusi format gambar yang akan diolah. Menu seting

    ditunjukan pada gambar 4.4a dibawah ini.

  • 62

    Gambar 4.3 Tampilan Menu Setting

    Pengaturan harus dilakukan sebelum kita memulai pendeteksian,

    untuk menghindari perbedaan ukuran gambar yang akan digunakan

    untuk mendeteksi gangguan keamanan yang bisa menyebabkan

    kesalahan.

  • 63

    Gambar 4.4 Tampilan Seting untuk inputan webcam

    Pada gambar 4.5 digunakan untuk mencari sumber atau asal

    inputan yang akan kita gunakan, jika webcam yang ada dalam komputer

    lebih dari satu, maka kita harus memilih piranti webcam yang akan kita

    gunakan. Tanpa merubah setingan pada bagian ini, kita juga bisa

    langsung menggunakan webcam yang terhubung dengan komputer pada

    Aplikasi ini, jika driver untuk webcam sudah terinstal sebelumnya.

  • 64

    Gambar 4.5 Tampilan Form Untuk Pengaturan Format Video

    Pada gambar 4.5 menunjukan bahwa kita bisa melakukan

    pengaturan terhadap resolusi tampilan video yang akan digunakan

    sebagai pendeteksi adanya obyek asing yang masuk dalam zona yang

    kita amankan. Gambar simpanan obyek yang masuk kedalam zona

    aman nantinya akan disimpan dengan resolusi yang digunakan dalam

    pengaturan ini. Untuk fasilitas setting yang ada, disediakan langsung

    oleh komponen jlcvideo, dan kita hanya tinggal memanggil fungsi untuk

    melakukan pengaturan.

    4.2.3 Tampilan Ketika Program Melakukan Proses Banding Citra

    Untuk memulai eksekusi proram kita harus mulai dengan

    menekan tombol “mulai” pada bagian kanan atas. Tampilan ketika

    program sedang dieksekusi tampak pada gambar 4.6

  • 65

    Gambar 4.6 Tampilan Ketika Aplikasi sedang dieksekusi

    Pada gambar 4.6 menunjukan tampilan program ketika sedang

    mengeksekusi Aplikasi untuk diketahui apakah ada obyek asing masuk

    kedalam tampilan dengan cara mencari perbedaan antara gambar obyek

    dan latar. Gambar akan ditampilkan secara aktual dan real time. Dan

    untuk mengatur berapa persen toleransi jumlah nilai pixel yang berbeda

    maka bisa diatur menggunakan trackbar. Untuk penggunaanya kita bisa

    geser ke arah kiri dan kanan sesuai dengan nilai yang di inginkan. Nilai

    prosentas toleransi akan ditmpilkan pada bagian kanan trackbar.

    Sedangkan informasi mengenai jumlah berapa persen perbedaan antara

    gambar obyek dan latar ditanpilkan melalui progres bar. Progres bar

    akan menampilkan sebuah peringatan tentang berapa persen perbedaan

    antar gambar obyek dan latar. Tampilan dari nilai progresbar akan

  • 66

    selalu berubah ketika kita melakukan perhitugan beda antar kedua

    gambar.

    Pada saat melakukan proses banding citra maka aplikasi akan

    menjalankan fungsi hitungPerbedaan pada file unit1.pass. Pada gambar

    4.7 menunjukan tampilan ketika aplikasi mendeteksi adanya obyek yang

    masuk kedalam tampilan layar

    Gambar 4.7 Tampilan ketika terdapat obyek masuk kedalam layar.

    Ketika ada obyek yang masuk dan jumlah titik yang berbebeda lebih

    dari toleransi maka program akan menampilan warning dengan menampilkan

    tulisan “Gerakan” berwarna merah dan juga memainkan suara sebagai alarm

    peringatan. Ketika obyek asing tersebut diketahui maka aplikasi akan

  • 67

    menyimpan tampilan yang ada pada layer secara otmatis maka obyek tersebut

    juga akan terekam dalam gambar. Penyimpanan gambar obyek terebut akan

    dikelompokan kedalam folder berdasarkan tanggal. Aplikasi ini akan otomatis

    membuat folder baru jika nama folder berdasar tanggal pengeksekusiannya

    belum ada.

    Gambar 4.8 Folder baru yang dibentuk dengan nama sesuai tanggal

    Pada bagian kiri bawah terdapat tulisan keterangan berwarna merah

    yang menampilkan keterangan bahwa obyek yang masuk kedalam tampilan di

    simpan, dan diberi nama file sesuai dengan jam ketika obyek tersebut di

    simpan dengan format JPG. Gambar 4.4c merupakan gambar hasil dari

    pengambilan terhadap obyek yang masuk kedalam tampilan. Pada saat

    mendeteksi gerak, program akan menjalankan prosedur simpanGambar dan

    prosedur PlaySuara. Kedua prosedur ini terdapat pada file unit.pas.

    Ukuran gambar yang disimpan akan menyesuaikan dengan setting

    format video yang digunakan, dan untuk mengubah ukuran gambar kita bisa

    merubah dengan masuk ke menu Setting format video.

    Dan untuk menghentikan eksekusi kita bisa mengklik tombol berhenti

    pada bagian atas, ketika tombol ini diaktifkan maka proses eksekusi akan

    berhenti. Dan untuk memulai kemabali kita bisa menekan tombol mulai.

  • 68

    4.2.4 Tampilan Form Bantuan

    4.2.4.1 Tampilan Form About

    Untuk tampilan form about bisa dilihat pada gambar 4.5 .

    Gambar 4.9 Tampilan Form About

    Form pada gambar 4.5 akan ditampilkan tentang profil dari

    pembangun aplikasi pengaman ruangan ini.

    4.2.4.2 Tampilan Help Program

    Untuk masuk ke help, pilih menu utama Help -> Help Program.

    Help program ini berbentuk chm. Maka ketika masuk ke help akan

    langsung tampil di jendela lain. help berisi tentang panduan cara

    menggunakan program ini.. Seperti tampak pada gambar 4.6 berikut ini.

  • 69

    Gambar 4.10 Tampilan Menu Help.

    Menu bantuan yang dibuat menggunakan format shm, dan file bantuan

    akan dipanggil melalui fungsi pemanggilan file bantuan.chm

    4.3 Hasil Pengujian Program

    Pada bagian ini akan dijelaskan hasil ujicoba program. Ujicoba ini

    menggunakan Laptop Acer seri 4736z, dengan spesifikasi Prosesor Intel

    Dual Core, Memory 1 Giga, Hardisk 250 Giga, dan Webcam 1.3

    Megapixel yang sudah terintegrasi di dalamnya dan Sistem Operasi

    Windows XP.

  • 70

    4.3.1 Hasil ujicoba Aplikasi Pengaman Ruangan Menggunakan Webcam.

    Hasil pengujian tiap modul pada aplikasi ini bisa dilihat pada table 3.1

    Tabel 3.1 Disain pengujian kamera pada Aplikasi Pengaman Ruangan

    Menggunakan Webcam

    No Sekenario uji Hasil yang

    diharapkan

    Hasil pengujian keterangan

    a

    Mengambil Gambar

    sesuai dengan resolusi

    menggunakan aplikasi

    ConEnventos :

    1.Ukuran 640x280

    2. ukuran 352x288

    Hasil pengujian

    untuk mengetahui

    ukuran

    menggunakan

    windows explorer

    dilihat detail

    dimensinya

    gambar 640x480

    gambar 352x288

    gambar 640x480

    gambar 352x288

    b Menyimpan gambar

    pada forder

    Gambar

    tersimpan

    Gambar

    tersimpan √

    c

    Memainkan suara

    sond.wav

    menggunakan media

    player

    Suara terdengar Suara terdengar √

    Untuk pengujian program dilakukan di dalam ruangan, untuk obyek

    yang digunakan untuk pengujian adalah orang, dengan tinggi 168 cm.

    Mekanisme pengujian adalah dengan meletakan kamera atau webcam pada

    suatu tempat yang ruangan tersebut akan digunakan untuk menguji program,

  • 71

    setelah itu di tentukan berapa nilai toleransi yang diperbolehkan, dan obyek

    uji berjalan memasuki ruangan dengan jarak antara obyek dan kamera yang

    berubah dan sudah ditentukan seperti pada tabel 3.1. Pada pengujian ini akan

    menggunakan resolusi 320x240 dan tanpa penerangan tambahan menggunakan

    lampu.

    Tabel 3.2 Hasil Hasil ujicoba Aplikasi Pengaman Ruangan Menggunakan

    Webcam dengan obyek orang berjalan pada.

    Jarak

    (meter)

    Toleransi (%)

    1 3 5 10 15 20

    1 √ √ √ √ √ √

    2 √ √ √ √ √ ×

    3 √ √ √ √ × ×

    4 √ √ √ × × ×

    5 √ √ × × × ×

    6 √ √ × × × ×

    7 √ √ × × × ×

    8 √ √ × × × ×

    9 √ × × × × ×

    10 √ × × × × ×

    11 √ × × × × ×

    12 √ × × × × ×

    13 √ × × × × ×

  • 72

    14 × × × × × ×

    15 × × × × × ×

    16 × × × × × ×

    17 × × × × × ×

    18 × × × × × ×

    19 × × × × × ×

    20 × × × × × ×

    Keterangan : √ berarti terdeteksi, sedangkan × berarti tidak terdeteksi.

    Pada percobaan diatas menggunakan ukuran gambar 320x240 , dan

    waktu pengujian adalah siang hari pukul 13.00.

    Dari hasil percobaan maka dapat disimpulkan bahwa jarak maksimal

    untuk obyek yang bisa dideteksi adalah :

    1. Untuk tolerasni dengan nilai 1 % adalah 13 meter jarak maksimal.

    2. Untuk toleransi dengan nilai 3 % adalah 8 meter jarak maksimal.

    3. Untuk toleransi dengan nilai 5 % adalah 4 meter jarak maksimal.

    4. Untuk toleransi dengan nilai 10 % adalah 3 meter jarak maksimal.

    5. Untuk toleransi dengan nilai 15 % adalah 2 meter jarak maksimal.

    6. Untuk toleransi dengan nilai 20 % adalah 1 meter jarak maksimal.

    Sedangkan untuk pengujian yang sama dengan penerangan lampu 25

    watt pada pukul 18.30 didapatkan hasil yang sama dengan pengujian yang

    dilakukan pada siang hari.

  • 73

    Tabel 3.3 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 1 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 √

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 √

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 √

    15 5 2 √

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

  • 74

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 √

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    Tabel 3.4 hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan toleransi 2 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

    5 5 1 √

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

  • 75

    14 4 2 √

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 √

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    30 10 3 ×

    Tabel 3.5 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan

    toleransi 3 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 √

  • 76

    5 5 1 ×

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 √

    14 4 2 ×

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

    21 1 3 √

    22 2 3 √

    23 3 3 ×

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

  • 77

    30 10 3 ×

    Tabel 3.6 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan

    toleransi 4 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 √

    4 4 1 ×

    5 5 1 ×

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

    11 1 2 √

    12 2 2 √

    13 3 2 ×

    14 4 2 ×

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

  • 78

    20 10 2 ×

    21 1 3 √

    22 2 3 ×

    23 3 3 ×

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    30 10 3 ×

    Tabel 3.6 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan

    toleransi 5 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

    2 2 1 √

    3 3 1 ×

    4 4 1 ×

    5 5 1 ×

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

  • 79

    11 1 2 √

    12 2 2 ×

    13 3 2 ×

    14 4 2 ×

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

    21 1 3 ×

    22 2 3 ×

    23 3 3 ×

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    30 10 3 ×

    Tabel 3.7 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan

    toleransi 6 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 √

  • 80

    2 2 1 ×

    3 3 1 ×

    4 4 1 ×

    5 5 1 ×

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

    11 1 2 ×

    12 2 2 ×

    13 3 2 ×

    14 4 2 ×

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

    21 1 3 ×

    22 2 3 ×

    23 3 3 ×

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

  • 81

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    30 10 3 ×

    Tabel 3.8 Hasil pengujian aplikasi pengaman ruangan dengan obyek bola volley dan

    toleransi 7 persen.

    No Kecepatan (m/s) Jarak (meter ) Hasil

    1 1 1 ×

    2 2 1 ×

    3 3 1 ×

    4 4 1 ×

    5 5 1 ×

    6 6 1 ×

    7 7 1 ×

    8 8 1 ×

    9 9 1 ×

    10 10 2 ×

    11 1 2 ×

    12 2 2 ×

    13 3 2 ×

    14 4 2 ×

    15 5 2 ×

    16 6 2 ×

    17 7 2 ×

  • 82

    18 8 2 ×

    19 9 2 ×

    20 10 2 ×

    21 1 3 ×

    22 2 3 ×

    23 3 3 ×

    24 4 3 ×

    25 5 3 ×

    26 6 3 ×

    27 7 3 ×

    28 8 3 ×

    29 9 3 ×

    30 10 3 ×