IMPLEMENTASI PENTERJEMAH KODE ISYARAT TANGAN MENGGUNAKAN ANALISIS DETEKSI TEPI PADA ARM 11 OK6410B
Heri Setiawan 1 , Iwan Setyawan 2 , Saptadi Nugroho 3
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektro dan Komputer,
Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 heri33s@gmail.com, 2 iwan.setyawan@ieee.org,
3 saptadi_nugroho@yahoo.com

## INTISARI
Penerapan  penterjemah  kode  isyarat  tangan  pada  ARM  11  OK6410B  masih jarang dilakukan karena pada umumnya dibutuhkan prosesor yang memiliki frekuensi tinggi  untuk  mengolah  citra  digital.  Analisis  Deteksi  Tepi  merupakan  metode  yang umum  di  dalam  pengolahan  citra  digital  untuk  mendeteksi  perbedaan  intensitas cahaya  di  dalam  citra  digital.  Di  dalam  paper  ini  penulis  membuat  implementasi metode analisis deteksi tepi yang telah dioptimalisasi pada ARM 11 OK6410B untuk menterjemahkan  kode  isyarat  tangan.  Optimalisasi  metode  analisis  deteksi  tepi dilakukan  dengan  mempercepat  perhitungan  konvolusi  citra.  Tingkat  pengenalan metode analisis deteksi tepi yang diimplementasikan pada ARM 11 OK6410B adalah sebesar 52,67% dengan waktu pemrosesan 0,27 detik.
Kata kunci : Kode Isyarat Tangan, Analisis Deteksi Tepi, ARM 11

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  tentang  metode  penterjemah  kode  isyarat  tangan  masih  merupakan bidang  yang  berkembang  sampai  saat  ini  dan  bertujuan  untuk  memperoleh pengenalan  isyarat  tangan  yang  akurat  [1].  Namun  penerapan  penterjemah  kode isyarat  tangan  pada embedded  system masih  jarang  dilakukan.  Implementasi penterjemah  kode  isyarat  tangan  dengan  menggunakan  analisis  deteksi  tepi  pada embedded  system ini  dapat  digunakan  untuk  mengontrol  robot.  Di  dalam  paper  ini,
waktu  pemrosesan  citra  dengan  menggunakan  metode  analisis  deteksi  tepi  ini dioptimalkan  karena  OK6410B  bekerja  pada  frekuensi  prosesor  yang  lebih  rendah daripada  komputer  dan  menggunakan  tipe  data floating  point yang  membutuhkan waktu  perhitungan  yang  relatif  lama.  Optimalisasi  analisis  deteksi  tepi  dilakukan dengan cara mengurangi perulangan dan perhitungan.

## 2. DASAR TEORI
Deteksi  tepi  Canny  yang  dikembangkan  oleh  John  F.  Canny  [2]  memiliki kelebihan  hanya  menandai  nilai  maksimal  pada  tepian  gambar  sehingga  dihasilkan tepian  piksel  tunggal.  Beberapa  tahap  pemrosesan  deteksi  tepi  Canny  adalah smoothing, operasi operator Sobel, menandai  nilai  tepian maksimal dan penelusuran histerisis. Smoothing bertujuan  mengurangi  noise  berupa  penambahan  nilai  yang tidak  diinginkan  akibat  penerimaan  sensor  yang  kurang  baik  [3].  Operasi  operator Sobel mendeteksi perbedaan  nilai antar piksel  yang berdekatan menggunakan Sobel kernel.  Nilai tepian maksimal ditandai untuk mendapatkan  nilai tepian  yang penting saja. Penelusuran histerisis menandai nilai tepian yang terhubung dengan tepian kuat.
OK6410B  merupakan single  board  computer berbasiskan  mikrokontroler ARM11  Samsung  S3C6410  yang  memiliki  frekuensi  553MHz. Board OK6410B memiliki ukuran yang relatif kecil yaitu 81mm × 105mm [4].

## 3. PERANCANGAN SISTEM
Tujuan  deteksi  tepi  adalah  mengolah  citra grayscale menjadi  tepian  dari  citra masukan dalam bentuk citra biner. Perubahan intensitas cahaya dalam citra dideteksi dengan  menentukan  nilai  gradient  citra  dengan  menggunakan  operator Sobel yang disederhanakan  proses  konvolusinya  dengan  menghilangkan  perkalian  dengan elemen 0 pada matriks. Selain 0, matriks hanya berisi nilai 1 dan 2. Dengan membuat matriks D =2* I , perhitungan G X dan G Y untuk piksel koordinat y 0 , x 0 dapat dijadikan persamaan sebagai berikut.
  ) 1 , 1 ( ) 1 , ( ) 1 , 1 ( , 0 0 0 0 0 0 0 0          x y x y x y x y I D I G X ) 1 , 1 ( ) 1 , ( ) 1 , 1 ( 0 0 0 0 0 0         x y x y x y I D I (1)
  ) 1 , 1 ( ) , 1 ( ) 1 , 1 ( , 0 0 0 0 0 0 0 0          x y x y x y x y I D I G Y ) 1 , 1 ( ) , 1 ( ) 1 , 1 ( 0 0 0 0 0 0         x y x y x y I D I (2)
Dengan  persamaan  di  atas,  perhitungan  G X dan  G Y menjadi  lebih  sedikit  daripada perhitungan konvolusi biasa.
Setelah  itu  nilai  maksimum  lokal  dicari  untuk  masing-masing  hasil  nilai gradien  horisontal  dan  vertikal  dengan  cara  membandingkan  nilai  piksel  suatu  titik dengan  nilai  piksel  tetangganya.  Nilai  yang  tersisa  dari  pencarian  nilai  lokal maksimal ditandai dengan thresholding . Deteksi tepi Canny menggunakan dua nilai untuk thresholding ,  yaitu  nilai threshold rendah  dan  nilai threshold tinggi  yang ditentukan  dengan  percobaan.  Jika  nilai  suatu  piksel  lebih  besar  daripada  nilai thresholding tinggi berarti dapat ditandai sebagai nilai tepian kuat, maka nilai piksel tersebut  dianggap sebagai “pasti tepian citra”.
Pendeteksian  jari  dilakukan  dengan  cara  menelusuri  tepian  citra  hasil  deteksi tepi Canny yang dimulai dari titik mulai ditemukan tepian citra. Bentuk  lengkungan jari  dideteksi  berdasarkan  perubahan  nilai  arah  penelusuran  garis  tepian.  Nilai perubahan arah pada lengkungan dapat dihitung dengan persamaan berikut.
m d /    (3)
dengan
Δ ω adalah perubahan nilai arah pada lengkungan,
d adalah nilai akumulasi perubahan arah penelusuran,
m adalah nilai selisih urutan piksel pada penelusuran sudut.
Berikut ini adalah contoh hasil penelusuran garis pada sebuah jalur tepian citra tangan digambarkan dalam bentuk grafik.
Gambar 1. Grafik Arah Penelusuran
Gambar 2. Grafik Perubahan Arah Penelusuran
Gambar 3. Grafik Akumulasi Perubahan Arah Penelusuran

## 4. PENGUJIAN
Di  dalam  pengujian  ini  tingkat  keberhasilan  penterjemah  kode  isyarat  tangan diuji  dengan  memberikan  isyarat  tangan  awal.  Pengujian  dilakukan  dengan  latar belakan  polos.  Setelah  isyarat  tangan  awal  terdeteksi,  isyarat  tangan  perintah diberikan  pada  batas  terdeteksinya  isyarat  tangan  awal.  Berikut  adalah  grafik  hasil pengenalan isyarat tangan untuk metode analisis deteksi tepi.
Gambar 4. Grafik Tingkat Pengenalan Isyarat Tangan
Metode Analisis Deteksi Tepi
Dari  hasil  pengujian  didapat  rata-rata  hasil  pengenalan  isyarat  tangan  untuk metode Analisis Deteksi Tepi sebesar 52,67%.
Gambar 5. Grafik Tingkat Pengenalan Isyarat Tangan Terhadap Isyarat Tangan

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 12 No. 2 Oktober 2013 Hal 159 – 166
Dari  hasil  pengujian,  semakin  banyak  jari  tangan  terbuka  semakin  rendah tingkat  pengenalan  isyarat  perintah  karena  jalur  tepian  obyek  tangan  yang  dideteksi panjang sehingga bisa menyebabkan kemungkinan adanya kesalahan pendeteksian.
Berikut ini adalah grafik waktu pemrosesan citra dengan menggunakan metode analisis deteksi tepi.
Gambar 6. Grafik Waktu Pemrosesan Citra Metode Analisis Deteksi Tepi
Dari  hasil pengujian didapat rata-rata waktu pemrosesan  citra 0,27 detik,  rata- rata  waktu  pengambilan  citra  0,4  detik,  dan  rata-rata  waktu  tunggu  sebesar  0,13 detik.  Pengujian  isyarat  tangan  dengan  menggunakan  analisis  deteksi  tepi  juga dilakukan pada latar belakang yang bervariasi seperti pada Gambar 7 berikut ini.
(a)
(b)
Gambar 7. (a) Tempat Pengujian Pertama (b) Tempat Pengujian Kedua
Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  8.  Dari  hasil  pengujian  isyarat tangan  dapat  dilihat  bahwa  isyarat  tangan  tidak  dapat  dideteksi  dengan  stabil sehingga tingkat pengenalan isyarat tangan pada latar belakang bervariasi adalah 0%.
(a)
(b)
Gambar 8. (a) Hasil Deteksi Pada Tempat Pengujian Pertama
(b) Hasil Deteksi Pada Tempat Pengujian Kedua

## 5. KESIMPULAN
Pada  sistem  pengenalan  isyarat  tangan  dengan  menggunakan  metode  analisa deteksi  tepi  diperoleh  tingkat  pengenalan  isyarat  tangan  sebesar  52,67%.  Isyarat tangan tidak dapat terdeteksi dengan baik pada latar belakang  yang bervariasi. Rata- rata  waktu  pemrosesan  citra  untuk  metode  Analisis  Deteksi  Tepi  adalah  0,27 detik. Dari hasil pengujian tersebut, penterjemah kode isyarat tangan dengan menggunakan analisa deteksi tepi bisa diterapkan pada ARM 11 tetapi sulit diterapkan pada kontrol robot karena tingkat pengenalan isyarat tangan yang cukup rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Lionnie, I. K. Timotius, and I. Setyawan, “An analysis of edge detection as a  feature  extractor  in  a  hand  gesture  recognition  system  based  on  nearest neighbor,”  Electrical  Engineering  and  Informatics  (ICEEI),  2011 International Conference on. IEEE, pp.1–4, 2011.
[2] J.  Canny,  “ A  computational  approach  to  edge  detection ”. Pattern  Analysis and Machine Intelligence , IEEE Transactions on , PAMI-8(6):679–698, Nov. 1986.
[3] R.  C.  Gonzalez,  R.  E.  Woods,  “Digital  Image  Processing  Second  Edition”, New Jersey: Prentice Hall, 2002.
[4] -------, "OK6410-B Users Manual", Witech Co., Ltd, h. 5, 2010.