## RANCANG BANGUN CAMERA FACE TRACKER DENGAN MENGGUNAKAN METODE HAAR-LIKE FEATURE DAN PID
RD. Kusumanto, S.T., M.M 1 , Wahyu Setyo Pambudi, ST., MT 2 , Alan Novi Tompunu, ST., MT 1 , Bon Maria Nurintan Simorangkir, ST 2
1. Jurusan Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang 30139 2. Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknologi Industri Universitas Internasional Batam
Email : manto_6611@yahoo.co.id ; yoe2fa@yahoo.com ; alan_polsri@yahoo.com ;

## Abstract
Computer Vision is one branch of the Field Science Image Processing  which allows computers to see like humans, recognize objects and make decisions one example application is face detection, which later developed as the face tracker.
Haar-like  feature  is  a  feature  based  on  the  Haar  wavelet.  Haar  wavelet  is  a  single  square  wave (high  and  low).  For  two  dimensions,  one  light  and  one  dark.  The  workings  of  haar-like  features  in  a  face detection technique is to use a sliding window, the whole picture and try to see if there is a part of the image that is shaped like a face or not.
Controller  Proportional-Integral-Derivative  (PID)  closed  loop  control  model  is  a  widely  used  in industrial. This control model will calculate the error as the value of the difference between the measured results  with  the  desired  set  point  value.  Controller  PID  will  minimize  the  error  by  adjusting  the  process control inputs.
In this study utilizing Haar-like feature and PID to perform the face tracker system, starting with the webcam detects a face, using EmguCV will determine the required set-point motor driver to drive the motor with a PID controller, thus motor will follow the movement of the face to the left and or right.
Based on the test results in this study, the system can recognize the faces with optimal response when the value of Kp = 0.8, Ki = 0001 and Kd = 0.05 and an average error of 2%.
Keyword : Computer Vision, Haar-like feature, PID Controller, Face detection, Face tracker.

## Abstrak
Computer Vision adalah salah satu cabang dari Bidang Ilmu Pengolahan Citra (Image Processing) yang memungkinkan komputer dapat melihat seperti manusia, seperti mengenali terhadap suatu obyek  dan mengambil  keputusan,  bentuk  aplikasinya  adalah  face  detection    yang  dapat  dikembangkan  menjadi  face tracker.
Haar-like features adalah feature yang didasarkan pada haar wavelet. Haar wavelet adalah sebuah gelombang kotak (high dan low) untuk dua dimensi maka menjadi gelap dan terang. Prinsip kerja haar-like features  pada  teknik  deteksi  wajah  adalah  menggunakan  sliding  window,  semua  gambar  akan  dicari  ada atau tidaknya bagian seperti  wajah.
Kontrol  Proportional-Integral-Derivative  (PID)  adalah  sistem  kontrol  yang  aplikasinya  banyak digunakan  secara  luas  pada  industri.  Kontrol  ini  akan  menghitung  nilai  error  yang  dihasilkan  dari perbedaan  antara  hasil  pengukuran  dengan  nilai  setpoint.  Kontrol  PID  ini  akan  meminimalisasi  error dengan mengatur proses inputnya.
Pada  penelitian  ini  yang  menggabungkan  antara  haar-like  feature  dan  PID  untuk  mendapatkan sistem face tracker, dimulai dengan mendeteksi wajah menggunakan webcam menggunakan EmguCV akan menentukan setpoint PID untuk mengatur motor, kemudian motor akan mengikuti pergerakan wajah ke kiri dan  kanan.  Berdasarkan  pengujian  pada  penelitian   ini  didapatkan  nilai  bahwa  respon  optimal  pada  saat Kp=0.8, Ki=0.001 dan Kd=0.05 dengan error rata-rata 2%.
ISSN: 2085-3858
Keyword : Computer Vision, Haar-like feature, Kontrol PID, Face detection, Face tracker.

## 1.   Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  yang  terkait  dengan pemrosesan menggunakan computer demikian pesatnya, dimana  pemrosesan image (citra)  yang  awalnya menggunakan teknologi analog mulai bergeser menggunakan  teknologi  digital.  Disiplin  ilmu  yang mempelajari  tentang  teknik-teknik  mengolah  citra secara  digital  disebut  sebagai  Pengolahan  citra  digital ( Digital  Image  Processing ).  Proses  digital  disini mempunyai  maksud  bahwa  pengolahan  citra  dilakukan secara  digital  menggunakan  komputer  [1].  Dimana OpenCV dan EmguCV adalah  sebuah  API  ( Application Programming  Interface ) Library yang  sudah  sangat familiar pada pengolahan citra.
Computer  Vision adalah  salah  satu  cabang  dari Bidang Ilmu Pengolahan Citra ( Image Processing ) yang memungkinkan komputer dapat melihat seperti manusia [2].  Dengan computer  vision tersebut  komputer  dapat mengambil  keputusan,  melakukan  aksi,  dan  mengenali terhadap  suatu  Objek.  Beberapa  implementasi  dari Computer Vision adalah Face  Recognition,  face detection,  face/object  tracking,  road  tracking,  etc [3]. Sejalan  dengan  waktu,  bahwa face  detection dapat dikembangkan  sebagai face  tracker ,  dimana  prinsipnya adalah  suatu  objek  wajah  yang  tertangkap  oleh  kamera akan diikuti pergerakannya ke kiri dan ke kanan.
Pada  desain facetracker ini  akan  menggunakan webcam ,  serta  pendeteksi  wajah  menggunakan  sistem haar-like  features dan  pergerakannya  menggunakan PID  ( Proportional  Integral  Derivative ). System  Haar- Like  features pertama  kali  diteliti  oleh  Viola  dan  Jones kemudian  dikembangkan  oleh  Lienhart  [4].  Metode  ini menghitung perbedaan jumlah setiap piksel pada daerah persegi  panjang  ( rectangular )  yang  berdekatan  pada lokasi  tertentu  dalam  jendela  deteksi. Berdasarkan  hal tersebut maka penelitian ini akan dikembangkan tentang model  simulasi  untuk face  tracker ,  dimana  pergerakan wajah secara horizontal akan diikuti oleh webcam . Pada  desain  ini  sistem  yang  dibangun  terdiri  dari haar-like  features untuk mendeteksi  wajah  sedangkan control pergerakan  motor  menggunakan  sistem  PID. Berdasarkan ke-dua metode tersebut maka penelitian ini akan mengembangkan face tracker dengan pendekatan terhadap  pola  gerakan  dari  wajah.  Desain hardware , gerak  mekanis  dan  sistem  kendali  PID  disesuaikan dengan  motor  DC  yang  digunakan,  sehingga  dapat melakukan gerakan  yang lebih optimal  untuk  mencapai posisi  tertentu. Posisi  awal citra  dari webcam dengan adanya  masukan  data  posisi  obyek  dari PC  (Personal Computer), PC  akan  mengirimkan  informasi  citra melalui  webcam  yang  akan  di  proses  PC  akan mengirimkan informasi citra melalui webcam yang akan di  proses  dengan  sistem Haar-like  features, untuk mendeteksi posisi dengan menghitung error yang terjadi yang menggunakan sistem PID, hasil citra akan dikirim ke driver motor  oleh  mikrokontroler  jenis  ATMEGA
8535, kemudian hasil proses konversi akan dikomunikasikan secara  serial  menuju PC  (Personal Computer) .

## 2.1       LITERATURE REVIEW

## 2.1.1.   Metode Haar Cascade Classifier
Proses deteksi adanya citra mata dalam sebuah gambar  pada  OpenCV,  menggunakan  sebuah  metode yang dipublikasikan oleh Paul Viola dan Michael Jones tahun 2001. Umumnya disebut metode Haar Classifier , metode  ini  merupakan  metode  yang  menggunakan statistical  model ( classifier )  [3].  Pendekatan  untuk mendeteksi objek dalam gambar menggabungkan empat konsep utama :
1. Training data.
2. Fitur  segi  empat  sederhana  yang  disebut fitur Haar.
3. Integral  image  untuk  pendeteksian  fitur secara cepat.
4. Pengklasifikasi bertingkat (Cascade classifier)  untuk  menghubungkan  banyak fitur secara efisien,

## 2.1.2     Training data pada Haar
Metode  ini  memerlukan  2  tipe  gambar  objek  dalam proses training yang dilakukan, yaitu : a. Positive samples
Berisi  gambar  obyek  yang  ingin  di  deteksi, apabila  ingin  mendeteksi  mata  maka positive  samples ini  berisi  gambar  mata,  begitu  juga  obyek  lain  yang ingin dikenali.
b. Negative samples
Berisi  gambar  obyek  selain  obyek  yang  ingin dikenali, umumnya berupa gambar background (tembok,  pemandangan,  lantai,  dan  gambar  lainnya). Resolusi  untuk  sampel  negatif  disarankan  untuk memiliki resolusi yang sama dengan resolusi kamera. Training dari  Haar  menggunakan  dua  tipe  sampel diatas.  Informasi  dari  hasil  training  ini  lalu  dikonversi menjadi sebuah parameter model statistik.

## 2.1.3  Sistem  Kerja  Algoritma  Haar  Cascade Classifier
Algoritma Haar menggunakan metode statistikal  dalam  melakukan  pengenalan  mata.  Metode ini  menggunakan simple  haar-like  features dan  juga a cascade  of  boosted  tree  classifier [4] . Classifier  ini menggunakan  gambar  berukuran  tetap.  Cara  kerja  dari haar  dalam  mendeteksi  mata  adalah  menggunakan teknik sliding  window pada  keseluruhan  gambar  dan mencari  apakah  terdapat  bagian  dari  gambar  yang berbentuk  seperti  mata  atau  tidak.  Haar  juga  memiliki kemampuan  untuk  melakukan scalling sehingga  dapat mendeteksi  adanya  mata  yang  berukuran  lebih  besar ataupun lebih kecil dari gambar pada classifier .
Tiap feature dari haar-like  feature didefinisikan  pada bentuk  dari feature ,  diantaranya  koordinat  dari feature dan juga ukuran dari feature tersebut.

## 2.1.4     Haar Feature
Haar Feature adalah fitur yang digunakan oleh Viola dan Jones didasarkan pada Wavelet Haar . Wavelet Haar adalah  gelombang  tunggal  bujur  sangkar  (satu interval  tinggi  dan  satu  interval  rendah)  [3].  Untuk  dua dimensi,  satu  terang  dan  satu  gelap.  Selanjutnya kombinasi-kombinasi  kotak  yang  digunakan  untuk pendeteksian objek visual yang lebih baik. Setiap Haar- like  feature terdiri  dari  gabungan  kotak  -  kotak  hitam dan putih [3,4].
Gambar 2.1 Haar Feature (Sumber : Viola, Paul and Michael Jones , 2001).
3 tipe kotak(rectangular) feature: Tipe two-rectangle feature (horisontal/vertikal) Tipe three-rectangle feature Tipe four-rectangle feature
Adanya  fitur  Haar  ditentukan  dengan  cara mengurangi rata-rata piksel pada daerah gelap dari rata- rata  piksel  pada  daerah  terang.  Jika  nilai  perbedaannya itu  diatas  nilai  ambang  atau  treshold,  maka  dapat dikatakan bahwa fitur tersebut ada.
Nilai  dari Haar-like  feature adalah  perbedaan  antara jumlah  nilai-nilai  piksel gray  level dalam  daerah  kotak hitam dan daerah kotak putih:
ƒ(x)  =  Sumblack  rectangle  –  Sumwhite  rectangle ……………………..(2.1)
Kotak  Haar-like  feature  dapat  dihitung  secara  cepat menggunakan “ integral image ”

## 2.1.5    Integral Image
Integral  Image digunakan  untuk  menentukan ada  atau  tidaknya  dari  ratusan  fitur  Haar  pada  sebuah gambar  dan  pada  skala  yang  berbeda  secara  efisien. Pada  umumnya,  pengintegrasian  tersebut  berarti menambahkan  unit-unit  kecil  secara  bersamaan.  Dalam hal  ini  unit-unit  kecil  tersebut  adalah  nilai-nilai  piksel. Nilai  integral  untuk  masing-masing  piksel  adalah jumlah dari semua piksel-piksel dari atas sampai bawah. Dimulai dari kiri atas sampai kanan bawah, keseluruhan gambar  itu  dapat  dijumlahkan  dengan  beberapa  operasi bilangan bulat per piksel.

## Gambar 2.2  Integral Image
(Sumber : McAndrew Alasdair, 2004)
2.1.6.   Proportional Integral Direvative (PID) Control. Kontroler proporsional-integral-derivatif (PID controller )  adalah  model control  close  loop yang banyak  digunakan  secara  luas  pada  industrial  sistem kontrol.  Model  kontrol  ini  akan  menghitung error sebagai  nilai  perbedaan  antara  hasil  proses  terukur dengan  nilai setpoint yang  diinginkan.  Kontroler  ini akan  mencoba  untuk  meminimalkan  kesalahan  dengan menyesuaikan input proses control [6].
Sebuah  kontroler  PID  dapat  dianggap  sebagai bentuk  pengendali  dengan  kompensator  fasa lead-lag dari  nilai setpoint titik  awal  sampai  tak  terhingga. Demikian  pula  dengan  kontroler  sejenis,  yaitu  PI  dan PD  dapat  juga  dianggap  sebagai  bentuk  pengendali dengan  kompensator  dari  fasa lag dan  fasa lead secara berurutan  [7].  Sebuah  kontroler  PID  standar  juga dikenal sebagai pengendali three-term atau tiga kondisi, yang  fungsi  transfer  umumnya  ditulis  dalam  bentuk paralel seperti persamaan 2.7.
( ) i p d K G s K K s s    …….(2.2)
dimana  nilai Kp untuk proportional  gain , Ki untuk integral gain dan Kd untuk derivative gain . Pengendali  tiga  kondisi  tersebut  mempunyai fungsi masing-masing, diantaranya adalah :
a) Proportional  term  - memberikan  aksi  kontrol secara  proporsional  terhadap  respon  sinyal error melalui all-pass gain factor .
b) Integral  term  - mengurangi error  steady-state melalui  kompensasi  frekwensi  rendah  dengan sebuah integrator .
c) Derivative  term  - meningkatkan  respon transien  melalui  kompensasi  frekwensi  tinggi dengan sebuah differentiator .
Controller  PID  dan  Analisa  Respon  Transien  Efek  dari perubahan  nilai  untuk  masing-masing  kondisi  tersebut, terdapat pada tabel 2.1 berikut ini :
Tabel  2.1.  Efek  kontrol  terhadap  perubahan  tiap- tiap kondisi
Sumber : Ang. K. H. dkk, 2005
Adanya perkembangan computer dan embedded system, maka  metode  kendali  PID  ini  dapat  dijalankan  secara digital  atau  dengan  menggunakan  program.  Agar  dapat mengimplementasikan  sistem  kendali  PID  secara digital,  maka  persamaan  PID  harus  diubah  ke  dalam persamaandiskrit [6,7].
o p i d de V K K edt K dt   

## 

## 3.1  Metodologi Penelitian.

## 3.2.   Perancangan Sistem
Perancangan  perangkat  keras  dari  sistem  ini terdiri  atas  beberapa  bagian  utama.  Secara  garis  besar dapat dikategorikan sebagai berikut:
1. Komputer,  digunakan  untuk  menampilkan wajah.
2. Webcam untuk mengenal objek wajah.

## Gambar 3.1. Blok Perangkat Keras
3.2.1      Analisis Perancangan sistem
Perancangan  perangkat  keras  dari  sistem  ini terdiri  atas  beberapa  bagian  utama.  Secara  garis  besar dapat dikategorikan sebagai berikut:
1. Perangkat  pemroses  utama  (minimum sistem mikrokontroler ATMega8535)

## Blok Diagram Sistem
Perancangan  sistem  dapat  digambarkan  dalam bentuk  blok  diagram  seperti  yang  diperlihatkan  pada Gambar  3.2.  Sistem  terdiri  atas  4  bagian  utama  yaitu sensor  vision  (Webcam),  PC embedded /Laptop, mikrokontroller  ATmega8535  dan  motor  DC  yang dilengkapi  dengan  Diver  Motor.  Sensor  vision  yang ditempatkan pada motor DC sebagai pengolahan citra.
Gambar 3.2. Diagram Blok Sistem Kamera Sumber : Diolah dari Data Primer (4 Jun 2012)
Sensor ini akan memberikan informasi citra yang terdapat di tangkap sensor ke komputer agar melakukan proses  PID dan  menghitung error yang  terjadi  melalui software  Microsoft  Visual  Studio,  lalu  hasil  bacaan sensor  tersebut  akan  dikirim  ke  driver  motor  melalui mikrokontroler,  dimana  driver  motor  akan  diatur  oleh mikrokontroler  untuk  mengatur  pergerakan  motor  DC, agar  bergerak  sesuai  informasi  dari  sensor  vision  dan sensor  vision  dapat  menangkap  citra  tepat  di  posisi tengah  sesuai  tampilan  di  komputer  seperti  yang diperlihatkan pada Gambar 3.3.

## Gambar 3.3. Blok Diagram
3.2.2. Perancangan Minimum System Minimum system adalah rangkaian paling dasar dimana chip mikrokontroller dapat bekerja. Mikrokontroller  adalah  suatu  IC  penyimpan  dimana terdapat  mikroprosesor  dan  memori  program  (ROM) serta  memori  RAM.  Mikrokontroller  AVR  ( Alf  and Vegard’s  Risc  processor )  memiliki  arsitektur  RISC  8 bit, dimana semua instruksi dikemas dalam  kode 16-bit dan  sebagian  besar  instruksi  dalam  1  siklus clock , berbeda  dengan  instruksi  MCS  51  yang  membutuhkan 12  siklus clock . Minimum  system ini  kemudian dihubungkan  dengan  rangkaian  lain  untuk  menjalankan fungsi tertentu. Pada penelitian ini digunakan ATMega8535  sebagai  IC  mikrokontrollernya.  Gambar di  bawah  merupakan  diagram  skematik minimum system.
PID MOTOR CAMERA Error Set Point Komputer Atmega8535 Webca m Motor

## Gambar 3.4. Diagram Skematik Minimum System
Untuk  membuat  sistem  mikrokontroler  ATmega8535 minimum yang digunakan ada beberapa pin, yaitu:
1. Serial RXD (PD0/RXD) pada port 14.
2. Serial TXD (PD1 / TXD) pada port 15.
3. Dir di PD7/OC2 di port 21 dan PD6/ICP1 di port 20.
4. PWM  di  PD4/OC  1B  di  port  18  dan PD5/OC 1A di port 19.
3.3       Motor DC.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini, actuator yang  digunakan  berupa  3  buah  motor  DC  yang  telah dilengkapi  sensor  putaran.  Motor  DC  yang  digunakan menggunakan  tipe  GM42.  GM42  ini  merupakan  motor DC  dengan  tegangan  kerja  sampai  24V  dan  dilengkapi reduksi    gearbox  49:1,  yang  cocok  untuk  digunakan pada robot. Selain itu GM42 ini juga dilengkapi dengan Sensor  putaran  atau rotary  encoder .  Sensor  ini menggunakan  prinsip hall  effect  sensor .  Keluaran  dari rotary  encoder ini  terdiri  dari  sinyal  A  dan  B,  yang masing-masing  mengeluarkan pulse  signal .  Sinyal  A dan  B  tersebut  akan  berubah  fasanya  apabila  terdapat perubahan arah putaran motor.

## 3.4 Flowchart Diagram
Adapun  diagram  blok  dari  sistem  alat  yang dirancang adalah sebagai berikut:

## Gambar 3.6  Flow chart sistem Pengenalan Wajah berdasarkan Haar-like feature  PID
Cara  kerja  dari  sistem  dapat  dilihat  pada gambar  diagram  blok  diatas. Haar-Like  Feature digunakan  dalam peng- capture obyek  wajah . Face Tracker  yang    digunakan  sebagai  modul  visi, memberikan  data  ke  program  pengendalian  utama. Program  kontrol  robot  meng-capture  wajah.  Dalam  hal ini,  'pergerakan'  objek  wajah,  yang  tertangkap  kamera sensor  vision.  Pergerakan  tersebut  dimana  di capture dengan  ukuran  frame  320x240  pixel,  dan  akan dideteksi/face  recognition  dengan  metode  haar  like features. Batas  wajah di tengah visual lapangan dengan jarak  +2  meter.  Jika  ukuran  jelas  dari  wajah  yang terdeteksi  di  titik    tengah  frame  dengan  nilai  u(t) =0, motor  akan  berhenti,  tetapi  jika  sebaliknya  yang terdeteksi lebih kecil (wajah lebih jauh) atau wajah yang terdeteksi  tidak  terpusat  di  tengah  bidang  pandang visual,  sinyal  kontrol  dikirim  ke  program  PID  untuk mengurangi  kesalahan  (perbedaan  antara  nilai  aktual dan nilai target). Sinyal kontrol yang dihasilkan dengan menambahkan  output  dari  dua  pengendali  proporsional integrative  dan  derivatif.  Pengendali  PID  kontroler proporsional  dengan  konstanta  proporsionalitas  untuk
e(t) = 0 Capture( 320x240 piksel) Y Face Recognition (Haar- like Feature) Deteksi Posisi Motor Stop U(t) = 0 SISTEM  PID e(t)= + e(t) = - T T Y Y
Motor Putar ke kiri U(t) = -
Motor Putar ke kanan U(t) = + S T A R T FINISH Cari Nilai error
istilah integratif dan derivatif (Ki dan Kd) ditetapkan ke 0.
3.5 Perancangan dan Pembuatan Face Tracker

## 3.5.1 Kamera Face Tracker
Gambar  di  bawah  ini  merupakan  gambar tampak depan, di  mana kamera tersebut  dibuat dengan posisi duduk dengan menggunakan Tupperware sebagai pondasinya  untuk  memudahkan  meng- capture objek yang tegak lurus di hadapan kamera tersebut.

## Gambar 3.7. Kamera Face Tracker
3.5.2. Mesin  Kamera  Face  Tracker  Tampak keseluruhan
Mesin kamera face tracker Bagian keseluruhan system yang    merupakan  tempat  untuk  meletakan rangkaian minimum sistem serta rangkaian untuk motor.

## Gambar 3.8. Mesin Kamera Face Tracker Tampak Keseluruhan

## 3.6 Perancangan Perangkat Lunak
Desain dari perangkat lunak ini mengikuti diagram blok standar  PID,  dimana  sinyal r(t) atau setpoint/target didapatkan  dari  posisi  obyek  berupa  wajah.  Sinyal e(t) atau error ke t diperoleh dari selisih antara posisi obyek r(t) dengan posisi penanda/ desired y(t) .
Gambar 3.9. Blok Perangkat Lunak

## 4.1. PENGUJIAN DAN ANALISA DATA

## 4.2. Pengujian kamera Face Tracker
Faktor  pencahayaan  terhadap  proses  pelacakan wajah  menunjukkan  bahwa  faktor  pencahayaan  tidak begitu berpengaruh pada proses pelacakan wajah karena hasil  menunjukkan  tidak  ada  yang  gagal  dalam pelacakannya, dalam arti 100% berhasil, akan tetapi ini tetap  tergantung  pada  penangkapan  oleh  kamera  secara kualitasnya,  jika  kamera  tidak  menangkap  citra  wajah maka  proses  pelacakan  juga  tidak  dapat  dilaksanakan. Tingkat  keberhasilan  pelacakan  ini  juga  didukung  oleh faktor  pelatihannya  yang  tidak  memperhatikan  warna dan pengambangan citra.
a. Pengujian dengan sampel wajah boneka.
Pada sampel boneka dengan wajah yang ditutup dengan kain, dimana proses pelacakan wajah tidak terdeteksi.seperti  halnya  yang  bisa  dilihat  pada  gambar 4.1.

## Gambar 4.1. wajah tidak terdeteksi
b. Pengujian dengan wajah menggunakan kacamata.
Pada  sampel  yang  menggunakan  kacamata  dan  wajah yang  bergerak  ke-kanan  dan  ke-kiri  dimana  proses pelacakan  wajah    tetap  terdeteksi,  seperti  halnya  yang bisa dilihat pada gambar 4.2.
Gambar 4.2. wajah terdeteksi

## 4.3. Implementasi  Posisi pada Kendali PID.
Pada  implementasi  dengan  menggunakan system kendali PID dengan nilai Kp, Kd, dan Ki yang di ubah-ubah    dapat  dilihat  penampilan  grafikya  seperti pada  gambar  4.15  –  gambar  4.22,  sampai  menentukan nilai  Kp,  Kd,  dan  Ki  yang  paling  optimal  dengan  set point yang mendapatkan nilai error lebih kecil.
Gambar  4.3.  Respon  Kontrol  Facetracker  pada Kp=1, Kd=1 dan Ki=0.1.
Tabel 4.1. Nilai Kp = 1, Kd = 1. Ki = 0.1
No Set Point (Posisi x) Actual (Posisi x) Nilai Error Steady State 1 0 0 0 2 0 0 0 3 0 0 0 4 0 0 0 5 160 48 112 6 226 160 66 7 226 160 66 8 323 159 164 9 240 157 83 10 240 157 83 11 240 157 83 12 240 157 83
13 240 157 83 14 240 157 83 15 240 157 83 16 240 157 83 17 240 177 63 18 180 92 88 19 181 66 115 20 181 177 4 21 181 177 4 22 181 177 4 23 184 177 7 24 289 183 106 25 281 181 100 26 183 174 9 27 183 95 88 28 180 128 52 29 222 179 43 30 266 180 86 31 215 179 36 32 179 135 44 33 179 117 62 34 179 172 7 35 231 180 51 36 229 180 49 37 180 175 5 38 181 133 48 39 182 148 34 40 198 182 16 41 224 189 35 42 201 201 0 43 181 161 20 44 183 150 33 45 182 177 5 46 208 208 0 47 208 208 0 48 183 180 3 49 179 159 20 50 179 166 13 Total Error 2322 Rata-rata Error 46.44
Gambar 4.4. Respon Kontrol Facetracker pada Kp=1, Kd=0.05 dan Ki=0.001
Tabel 4.2. Nilai Kp=1, Kd=0.05, Ki=0.001 No Set Point (Posisi x) Actual (Posisi x) Nilai Error Steady State 1 159 151 8 2 165 172 7 3 165 166 1 4 165 165 0 5 165 165 0 6 165 164 1 7 164 163 1 8 163 165 2 9 165 163 2 10 163 163 0 11 163 164 1 12 163 164 1 13 164 164 0 14 164 162 2 15 164 163 1 16 162 162 0 17 163 163 0 18 62 163 101 19 163 163 0 20 163 162 1 21 163 162 1 22 162 164 2 23 162 162 0 24 162 161 1 25 164 163 1 26 162 162 0 27 161 163 2 28 163 162 1 29 162 162 0 30 163 162 1 31 162 163 1 32 162 161 1 33 162 163 1 34 163 162 1 35 163 162 1 36 161 162 1 37 162 162 0 38 162 162 0 39 163 162 1 40 163 162 1
41 163 162 1 42 163 162 1 43 163 162 1 44 163 162 1 45 163 162 1 46 163 162 1 47 163 162 1 48 163 162 1 49 163 162 1 50 163 162 1 Total Error 84 Rata-rata Error 1.68
Gambar 4.5. Respon Kontrol Facetracker pada
Kp=0.8, Kd=0.05 dan Ki=0.001 Tabel 4.3. Nilai Kp=0.8, Kd=0.05, Ki=0.001 No Set Point (Posisi x) Actual (Posisi x) Nilai Error Steady State 1 170 161 9 2 168 167 1 3 168 162 6 4 167 168 1 5 167 167 0 6 168 168 0 7 167 168 1 8 166 167 1 9 166 166 0 10 168 168 0 11 167 167 0 12 167 167 0 13 167 167 0 14 167 167 0 15 167 167 0 16 167 167 0 17 168 168 0 18 169 169 0 19 168 169 1 20 168 168 0 21 168 168 0 22 168 169 1 23 169 169 0 24 168 168 0 25 168 169 1 26 170 170 0 27 170 170 0
28 170 170 0 29 170 170 0 30 170 170 0 31 169 169 0 32 172 171 1 33 172 172 0 34 172 172 0 35 172 172 0 36 173 173 0 37 175 175 0 38 176 176 0 39 176 176 0 40 176 176 0 41 176 176 0 42 176 176 0 43 176 176 0 44 176 176 0 45 176 176 0 46 176 176 0 47 176 176 0 48 176 176 0 49 176 176 0 50 176 176 0 Total Error 11 Rata-rata Error 0.22 Setelah  dilakukan  pengambilan  data respon control terhadap set point nilai masing-masing Kd  Ki yang diubah- ubah, Penentuan nilai Kp, Ki dan Kd pada kendali  PID  akan  sangat  menentukan respon  control terhadap set  point ,  dimana  pada  penelitian  ini  yang paling  optimal  adalah  pada  saat  Kp=0.8,  Ki=0.001  dan Kd=0.05  dengan  error  rata-rata  2%,  Penambahan kendali  nilai  pada  PID  untuk  motor  DC  ini  terbukti dapat  memberikan respon untuk  selalu  mendekati  nilai set point .
5.1
Kesimpulan.
Berdasarkan hasil analisa yang telah dikerjakan dapat disimpulkan, sebagai berikut :
1. Penentuan nilai Kp, Ki dan Kd pada kendali PID akan sangat menentukan respon control terhadap set point , dimana pada penelitian ini nilai optimal adalah pada saat Kp=0.8, Ki=0.001 dan Kd=0.05 dengan error rata-rata 2%.
2. Sistem Haar-like  feature mampu  mengenali wajah.
3. Penangkapan obyek dengan menggunakan model Haar-like feature bisa dilakukan.
4. Dari  hasil  eksperimental,  dapat  disimpulkan bahwa PID kontroller dapat megontrol pergerakan webcam sesuai  dengan  pergerakan wajah. 5. Dapat  mengimplementasikan Face  Traker
dengan sistem Haar-like feature dan PID.

## 5.2
Saran.
Salah  satu  kelemahan  dari  penggunaan  kontroler PID  dan Haar-like  Feature yang  dikembangkan  pada
penelitian ini adalah di dalam setting parameter Kp, Ki, dan  Kd  terjadi  perubahan  kondisi  sistem  (perubahan kecepatan),  maka  konstanta  ( gain )  harus  disesuaikan kembali.
Upaya  untuk  mengatasi  kelemahan  ini,  maka sistem  kontroler  ini  perlu  dikembangkan  lagi  dengan mengunakan  metode  kontroler  lain  yang  lebih  handal. Penggabungan  konsep  logika fuzzy dan  PID,  dimana dengan  metode  pembelajaran  aturan fuzzy dan  PID, pengaturan kecepatan motor dapat mengatasi kelemahan kontroler PID ini.
[1]  Sutoyo. T, Mulyanto Edy, Suhartono. Vincent, Dwi Nurhayati Oky, Wijanarto, Andi Yogyakarta dan UDINUS  Semarang  “ Teori  Pengolahan  Citra Digital ”, (2009).
[2]  Bradski Gary , Kaehler Adrian,” Learning  OpenCV “,O’Reilly  Media,  1005  Gravenstein  Highway North, Sebastopol, CA 95472, September (2008).
[3]    Viola,  Paul  and  Michael  Jones.  “ Rapid  object detection  using  boosted  cascade  of  simple feature s”.  In:  Proceedings  IEEE  Conf.  on
Computer Vision and Pattern Recognition, (2001).
[4]    Lienhart,  Rainer  and  Jochen  Maydt.  “ An  extended set  of  haar-like  features  for  rapid  object detection ”.  In:  IEEE  ICIP,  Vol.1,  pp  900-903 (2002).
[5] RD. Kusumanto, Alan Novi Tompunu, “ Pengolahan Citra Digital untuk Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi  RGB Computer  Vision ,  Binus Univesity, (2002 ).
[6]  Sutoyo. T, Mulyanto. Edy, Suhartono. Vincent, Dwi Nurhayati  Oky,  Wijanarto,    ROBOTIKA:  Teori PID Cloos Loop , Andi Yogyakarta dan UDINUS Semarang (2009).
[7]  Ang. K. H, Chong. G, Li Yun, PID Control System Analysis, Design, and Technology , IEEE Transactions  On  Control  Systems  Technology, Vol. 13, No. 4, July (2005), 559.
[8]    Teori  M,  Friday  Magnetics  –  Effects  electric- current,  “ Sistem    Kendali    Pada  Pengaturan Kecepatan  Motor  DC ”,  Makara,  Teknologi, Vol.  8,  No.  1,  April  2004:  25-34. Manafeddin Namazov, Onur Basturk (2010).
[9] http://www.integral projection.com/color pixel.html
[10] Skema Hubungan visi computer dengan bidang lain Anvil K I , (2000)
[11] www.tutorvista.com/content/science/science- ii/magnetic-effects-electric