Abstrak — Kayu merupakan hasil hutan sebagai bahan dasar dari  produk  jadi  seperti  lemari,  kursi,  dan  produk  olahan  lain. Hasil berupa furnitur tersebut secara luas digunakan oleh semua kalangan  seperti  rumah  tangga,  kantor,  maupun  toko.  Akan tetapi terdapat permasalahan yang dihadapi oleh kegiatan usaha kayu,  yakni  penentuan  harga  dari  kayu  bundar  atau  kayu gelondong.  Metode  penentuan  harga,  umumnya  berdasar  pada perhitungan  isi  kayu  (volume)  dimana  nilai  tersebut  diawali dengan perhitungan diameter. Pekerja lapangan pada usaha kayu menggunakan nilai dari diameter terkecil untuk dijadikan acuan perhitungan.  Pada  umumnya,  perhitungan  dilakukan  dengan membagi dua nilai horisontal dan vertikal.
Potensi  kesalahan  saat  pengukuran  terjadi  karena  diameter kayu  bundar  yang  tidak  selalu  berbentuk  lingkaran  sempurna. Selain  itu  pengukuran  yang  dilakukan  satu  orang  dengan  orang yang lain untuk mendapatkan nilai  diameter terkecil tidak sama karena  bergantung  persepsi.  Hal  ini  dikarenakan  tidak  ada standar  pengukuran  diameter  pada  kayu.  Padahal,  selisih  satu centimeter  saja  dapat  menentukan  grade kayu dan berpengaruh terhadap  harga  kayu  gelondong  tersebut  dan  berpotensi menimbulkan kerugian dari pihak industri.
Pada  Tugas  Akhir  ini,  sebuah  alat  tepat  guna  dengan raspberry  pi yang  akan  menjadi  standarisasi  pengukuran  pada usaha  kayu  dengan  menggunakan  metode  image  processing. Perhitungan  akan  lebih  akurat  dan  presisi  untuk  mengurangi nilai kesalahan pengukuran.
Kata  Kunci —  Pengukuran  kayu,  pengolahan  citra,  diameter terkecil kayu, bounding box

## I. PENDAHULUAN
utan  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam  yang penting  di  Indonesia  dan  memberikan    manfaat langsung dan tidak langsung. Manfaat langsung antara lain  berupa  kayu  yang  dapat  dipanen  dan  diolah.  Salah    satu hasil  dari  kayu  yang  dipanen  adalah  berupa  kayu  gelondong atau biasa disebut kayu bulat. Kayu tersebut merupakan bahan dasar  dari  produk  jadi  seperti  lemari,  kursi  dan  lain sebagainya. Akan tetapi terdapat  permasalahan yang dihadapi oleh  pelaku  usaha  kayu,  yakni  penentuan  harga  dari  kayu gelondong yang dibeli. Pada  umumnya  penentuan harga kayu dilakukan  setelah  melakukan  pengukuran  pada  diameter  dan panjang kayu tersebut, sehingga dapat dihitung isi kayu dengan nilai kubisasinya.
Permasalahan  utama  yang  dihadapi  termasuk  pada industri  kayu,  yaitu  terdapat  potensi  kesalahan  pada  saat pengukuran  dikarenakan  diameter  kayu  yang  tidak  berbentuk
lingkaran  sempurna,  sehingga  kesalahan  satu  centimeter  saja sangat  berpengaruh  terhadap  harga  kayu  gelondong  tersebut. Persepsi  dalam  penentuan  nilai  dari  diameter  terkecil  kayu sebagai  langkah  awal  dari  perhitungan  yang  dilakukan  satu orang  dengan  yang  lain  adalah  berbeda.  Sehingga  kesalahan atau error pengukuran  yang  terjadi  dapat  menimbulkan kerugian dari pihak industri karena volume yang dibayar tidak sesuai dengan kondisi asli volume kayu tersebut.
Selama  ini  alat  bantu  yang  digunakan  hanya menggunakan  meteran  konvensional  yang  kurang  presisi. Potensi  kerugian  pada  mitra  akibat  salah  memasukkan  nilai salah  satu grade  low mencapai  Rp.  40.000,00  per  centimeter kayu  bundar.  Dari  data  yang  diambil  dari  salah  satu  industri kayu  di  Pasuruan,  Indo  Furnitama  Raya,  Terdapat  sekitar 12.000  kayu  dalam  sekali  produksi  sehingga  didapatkan potensi  nilai  kerugian  mencapai  Rp  480.000.000,00.  Padahal untuk grade high nilainya  bisa  lebih  besar  dari  itu  per centimeter kayu bundar tergantung jenis kayu yang digunakan.
Sehingga dbutuhkan suatu penyelesaian berupa inovasi alat.  Pengolaha  citra  merupakan  teknologi  tepat  guna  untuk memberikan  solusi  terhadap  permasalah  tersebut.  Penelitian menggunakan algorithma pengolahan citra telah dilakukan [1], [2],  [3],  [4]  maupun  dengan  spesifikasi  tentang  permukaan kayu  [5],  [6].  Teknologi  yang  dirancang  memanfaatkan penginderaan mesin visual yang dilakukan oleh kamera  untuk melakukan penghitungan otomatis terhadap nilai kayu.

## II. METODE PENELITIAN
A. Penginderaan Visual dan Pengolahan Citra Penginderaan visual  adalah transformasi data dari gambar atau video ke logika keputusan atau menampilkan representasi baru.
Secara  umum  bidang  ini  dapat  mengolah  informasi  dari keadaan  nyata  (visualisasi)  berupa  pengolahan  citra  agar didapatkan  model  dari  proyeksi-proyeksi  benda  yang  mana memerlukan  banyak  inversi  untuk  mendapatkan  suatu pemetaan  yang  mendekati  bentuk  asli  suatu  benda,  yang kemudian diidentifikasi sesuai kebutuhan.
Dalam pengolahan citra, proses segmentasi adalah hal yang sangat  penting.  Dalam  hal  ini  dilakukan  proses  pemetaan informasi citra yang diperoleh dalam beberapa kategori. Proses tersebut  dilakukan  dengan  memanfaatkan  beberapa  hal diantaranya pixel, dan warna. Setiap warna memiliki nilai dan menjadikan  satu  warna  dan  warna  lain  bernilai  berbeda.

## Pengolahan Citra untuk Mengukur Diameter Terkecil Kayu guna Mengatasi Rugi akibat Kesalahan Pengukuran pada Industri Kayu
Rifyal Rachmat, Ronny Mardiyanto, dan Fajar Budiman. Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : ronnymardiyanto@gmail.com, fajarbdmn@gmail.com
H
Demikian  juga  dengan  penampakan  warna  hitam-  putih ( grayscale ).  Warna  diantara  hitam  dan  putih  adalah  warna abu-abu dengan derajat  nilai yang berbeda dari 0-255. Media yang digunakan untuk dapat melakukan proses tersebut adalah kamera  untuk  menangkap  bingkai  gambar dan juga  komputer kecil raspberry pi .

## B. Perhitungan Diameter Kayu Secara Konvensional
Berdasarkan PP N0. 28 Tahun 1985, tentang Perlindungan Hutan  Pasal  13,  dinyatakan bahwa  untuk melindungi hak-hak negara  yang  berkenaan  dengan  hasil  hutan,  maka  terhadap semua  hasil  hutan  harus  diadakan pengukuran dan pengujian. Hal  tersebut  dijadikan  sebagai  dasar.  perhitungan  penetapan besarnya pungutan negara. Adapun kegunaan lainnya dari hasil pengukuran  tersebut  adalah  sebagai  dasar  perhitungan/harga jual/penjualan, laba rugi perusahaan, upah buruh, penyusunan statistik  dan  lain  sebagainya.  Karena  pentingnya  data  hasil pengukuran  tersebut,  maka  diperlukan  pengetahuan  tentang bagaimana cara melaksanakan pengukuran dan pengujian hasil hutan.
Bagi  pekerja  perkayuan  di  Indonesia,  cara  yang  biasa dilakukan  adalah  dengan  mengukur  secara  manual menggunakan alat bantu meteran untuk didapatkan data berupa diameter dan juga  panjang. Secara  matematis,  perhitungan isi kayu  bundar  menggunakan  rumus  Brereton,  yaitu  dengan rumus:
Keterangan: Isi = Isi kayu bundar dalam satuan m 3 0,7854 = Konstanta Brereton (nilai kubisasi) dp = Diameter pangkal du = Diameter ujung p = panjang
Perhitungan  mengenai  isi  kayu  bundar  (log)  terlebih dahulu  dicari  diameter  rata-rata  antara  diameter  pangkal dengan diameter ujung. Padahal lingkaran luar kayu memiliki bentuk  yang  berbeda-beda  dan  tidak  berbentuk  bulat sempurna,  sehingga  perhitungan  tersebut  memiliki  potensi error yang sangat besar.

## C. Pengolahan Citra dengan OpenCV
OpenCV disusun menjadi lima komponen utama, empat di antaranya  ditunjukkan  pada  Gambar  2  dibawah.  komponen openCV  berisi  pengolahan  gambar  dasar  dan  algoritma penginderaan  visual  pada  tingkat  tinggi.  ML  adalah  library mesin,  yang  mencakup  banyak  pengklasifikasi  alat pengelompokan  data  statistik. HighGUI berisi  I/O  yang berfungsi  untuk  menyimpan  dan  memuat  video  beserta gambar,  dan CXCore berisi  struktur  data  dasar  dan  konten.
Penelitian  terkait  perhitungan  pada  pengolahan  citra  telah dilakukan  [7],  [8]  maupun  dengan  bahasan  khusus  OpenCV [9].
Beberapa metode algorithma yang digunakan:

## 1) Smoothing
Dalam image  processing ,  s moothing ,  juga  disebut blurring ,  atau  mengaburkan  adalah  operasi  pengolahan  citra sederhana  dan  sering  digunakan.  Ada  banyak  alasan  untuk menghaluskan,  tetapi  biasanya  dilakukan  untuk  mengurangi gangguan atau artefak kamera. Smoothing juga penting ketika kita ingin mengurangi resolusi dari suatu gambar.
Dalam  pengolahan  citra  dan  menghasilkan  keluaran yang  sesuai  dengan  keinginan  pengguna,  juga  diperlukan keputusan tentang kategori khusus berupa piksel dalam gambar dengan  menetapkan threshold atau  ambang  batas.  Ambang batas akan  menggunakan  suatu  nilai  dalam  range  dan  akan membuang nilai yang berada diluar range tersebut, baik diatas maupun  dibawah  nilai  yang ditentukan. Fungsi  cvThreshold() menyelesaikan tugas-tugas ini (lihat [5].

## Gambar 2 Struktur dasar OpenCV
Gambar  1.  Pengukuran  diameter  kayu  konvensional  menggunakan  alat bantu  meteran.  Tampak  gambar  kiri  pengukuran  diameter  ujung,  dan tampak kanan pengukuran diameter pangkal
Gambar 3. Hasil dari berbagai jenis ambang batas di cvThreshold (). Garis horizontal melalui setiap grafik merupakan ambang batas tertentu.
2) Deteksi Tepi Canny
Metode untuk menemukan edge disempurnakan oleh J. Canny  pada  tahun  1986  menjadi  apa  yang  sekarang  biasa disebut  sebagai Canny  edge  detection (detektor  tepi  Canny) [10]  dengan  dilengkapi  metode  ambang  batas  [5].  Salah  satu perbedaan  antara  algoritma  Canny  dan  algoritma  lain, misalnya  algoritma  berbasis Laplace ,  yaitu  dalam  algoritma Canny,  turunan  pertama  dihitung  di  x  dan  y  dan  kemudian
digabungkan  menjadi  empat  arah  derivatif.  Poin  dari  arah derivatif tersebut adalah local maxima dan menjadi cikal bakal untuk membentuk ujung dari sudut.
3) Lingkaran Hough
Lingkaran  Hough  ( Hough  Circle )  adalah  salah  satu metode  dalam  pengolahan  citra  untuk  mendapatkan  suatu bentuk  lingkaran  dari  objek  gambar.  Deteksi  warna  biasanya dilakukan  sehingga  bentuk  lingkaran  dapat  terdeteksi  letak, dan nilai ukurannya.
4) Contours Walaupun  algorithma  seperti Canny  edge  detector dapat  digunakan  untuk  mendapatkan edge dari  pixel-  pixel yang  memisahkan  segmentasi  yang  berbeda  dalam  suatu gambar,  metode  itu  tidak  memberi  tahu  apapun  tentang edge atau  sudut-sudut  tersebut  sebagai entities dalam  gambar tersebut.  Langkah  selanjutnya  adalah  menyusun  sudut  piksel kedalam  bentuk contours. Salah  satu  yang  juga  diperukan untuk  proses  menghasilkan contours adalah  dengan memory storage atau  gudang  penyimpanan  memori,  dimana penyimpanan  memori  memungkinkan  OpenCV  untuk membentyj objek baru yang dinamis. Kemudian dilanjutkan ke tata urutan sehingga akan memunculkan contours.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Kesiapan Hardware
Setelah  mengetahui  kesiapan  fungsi  dari  bagian  hardware pengujian    dilanjutkan  ke  tahap  algorithma  program  melalui dua bagian metode utama, yaitu pengujian terhadap video kayu
dan  pengujian  terhadap  prototype  kayu  dengan  berbagai ukuran.  Sample  untuk  kayu  digunakan  beberapa  ukuran  yang menjadi  ukuran  umum  pada  industri  kayu  PT  Indofurnitama Raya, Pasuruan.
Hardware  yang  digunakan  adalah  hardware  untuk menjalankan fungsi standard Raspberry Pi dan dikembangkan untuk  dapat  menjalankan  fungsi image  processing menggunakan  OpenCV.  Operating  Sistem  yang  digunakan adalah Raspbian  wheezy versi  2015-02-16.  Melalui  kabel HDMI, raspberry dikoneksikan ke layar monitor sehingga OS dapat  ditampilkan. Pi  TFT sebagai  monitor  utama  untuk menunjang  tingkat  portabel  alat  dengan  kemampuan  untuk menampilkan OS sistem dan menjadi user interface . Pengujian dilakukan terhadap beberapa jenis bahan uji. Perhitungan awal melalui  pengamatan  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai sebenarnya  dari  bahan  uji  untuk  dibandingkan  dengan  nilai dari  alat.  Kalibrasi  dilakukan  dengan  menggunakan  jarak  30 cm,  dengan  obyek  berdiameter  terkecil  17,2  cm,  sehingga diperoleh  jarak  aktual  dengan  nilai  per  perbandingan  gambar nyata  dan  gambar  dalam  pixel  adalah  1:  4,7.  Pengembangan dinamisasi  jarak  menggunakan  tambahan  devais  ultrasonik HC-SR04  dan  dilakukan  kalibrasi  untuk  mendapatkan  nilai perbandingan jarak dan piksel gambar.

## B. Pengujian Algorithma
Tahap  pengujian  pengukuran  dilakukan  untuk  mengetahui metode  yang  paling  tepat  dengna  akurasi  yang  paling  tinggi dalam  proses  mendapatkan  nilai  diameter  minimum  dalam penentuan  grade  dari  suatu  kayu.  Berdasarkan  studi  pustaka dari  berbagai  referensi  yang  telah  dirancang  pada  bagian metodologi  penelitian,  beberapa  algoritma  yang  dilakukan untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  adalah  dengan hough circle,  contours, dan bounding  box. Dari berbagai  algoritma tersebut  akan  dicari  metode  yang  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  dalam  menentukan  nilai  diameter  terkecil  dari  kayu. Langkah-  langkah  dilakukan  dalam  pengujian terhadap bahan uji  berupa  3  buah  prototype,  dan  3  buah  sampel  nyata  kayu industri yang diperoleh dari Indofurnitama Raya, Pasuruan.

## C. Pengujian Algorithma Lingkaran Hough
Pengujian untuk menentukan nilai diameter terkecil dari kayu dilakukan dengan metode lingkaran hough ( hough circle )
Gambar 4. Hasil dari berbagai jenis ambang batas di cvThreshold (). Garis horizontal melalui setiap grafik merupakan ambang batas tertentu.
Gambar 5 Tampilan pegujian program menggunakan algoritma hough circle. Nilai yang dihasilkan memiliki error s.d. 11% (terlalu besar)
yang berbasis warna. Pengaturan warna diberikan dengan nilai RGB  atas  (64,119,61)  dan  RGB  bawah  (159,  191,  81)  pada prototype kayu dengan nilai pengukuran 18,8 (grade 19). Pengujian yang dilakukan menunjukkan algoritma tidak cukup  tangguh  untuk  menemukan  bentuk  lingkaran  karena nilai  berubah-ubah  akibat  pengaruh  kepekaan  terhadap intensitas cahaya yang berimbas pada proses deteksi warna.
Nilai  deteksi  lingkaran  berubah  dengan  range  error sampai  dengan  9.14  %  dengan  cuplikan  satu  detik  frame bernilai masukan antara 18.374746 s.d. 20.529987 pada posisi tetap  dan  berjarak  30  cm.  Sehingga  sistem tidak  efektif digunakan  untuk  pengukuran.  Sistem  juga tidak  dapat menemukan letak diameter terkecil secara maksimal.

## D. Pengujian Deteksi Contours dan Bounding Box dengan Tambahan Devais Ultrasonik
Proses  pengukuran  diawali  dengan  kalibrasi  pada sensor  ultrasonik  dan  pengaruh  jarak  terhadap  nilai pengukuran.Kalibrasi dilakukan untuk mendapatkan nilai jarak terukur  dari  ultrasonik  dan  nilai  yang  didapatkan  oleh Raspberry  Pi  camera.  Perhitungan  jarak  dilakukan  dengan mendapatkan waktu tempuh dari selisih waktu yang ditempuh dari  jarak  pengiriman  sinyal  TRIG  dan  penerimaan  sinyal ECHO dengan kondisi suhu lingkungan ideal dan cepat rambat gelombang di udara 343 m/detik [11]. Setelah didapatkan nilai jarak,  dilakukan  kalibrasi  dengan  hasil  yang  ditangkap  oleh kamera  kamera  Raspberry  Pi.  Pengujian  dilakukan  terhadap suatu  kayu  bundar  dengan  grade  15,  yang  didapatkan  nilai pengukurannya dari hasil proses kamera.

## Gambar 6 Grafik pengujian dengan ultrasonik
Hasil  yang  ditunjukan  oleh  grafik  menunjukan  sistem dengan  menggunakan  ultrasonik  dengan  eror  terbesar mencapai  5,9%.  memiliki  akurasi  mencapai  94,1%.  Hasil pengukuran  menggunakan  tambahan  ultrasonik  menunjukan sistem  dapat  bekerja  dengan  baik  dengan  kondisi  jarak  ideal 20-30 cm dengan catatan sistem dapat menangkap kontur dari kayu  yang  terukur.  Error  rata-rata  yang  didapatkan  sekitar 2,118% saat kondisi stabil (bukan perpindahan). Secara umum sistem  dapat  dilihat  melalui  grafik  pengujian  dengan ultrasonik.Pengujian  Deteksi  Contours  dan  Bounding  Box Kayu Nyata Industri
Sistem mampu menemukan objek yang berbentuk bulat sempurna,  ataupun  yang  tidak  berbentuk  bulat  sempurna. Dengan contours dan bounding box , sistem dapat mendeteksi bagian  dari  permukaan  kayu  yang  akan  diukur  dan  secara akurat  dapat  menentukan  letak  diameter  terkecil  beserta nilainya.
Outline  metode  ditampilkan  oleh  gambar  8.  Pada bagian  tersebut  dijelaskan  keberhasilan  alur  program  yang
telah  dirancang  membentuk  nilai  diameter  minimal  dan mendeteksi  contours    dari  kayu  dengan  tingkat  ketelitian mencapai 97%. Berbagai proses pengolahan citra ditampilkan oleh gambar 55.
Sistem  yang  diaplikasikan  meningkatkan  efektifitas pengukuran  pada  industri  kayu.  Jika  biasanya  pengukuran secara manual menggunakan alat bantu penggaris butuh waktu 15-  20  detik  untuk  mendapatkan  nilai  terukur,  dengan menggunakan  alat  ini  bisa  menjadi  5-10  detik  atau  terjadi peningkatan  efisiensi  sekitar  50  %.  Hal  itu  akan  sangat membantu dengan banyaknya jumlah kayu pada industri [12].

## Tabel 1
Hasil Pengujian pada Kayu Nyata Industri dengan kontur dan bounding box
Bahan Uji Ukuran Nilai terukur (1 bingkai) Min Error |(Nilai min- ukuran)|/ukura n Max Error |(Nilai min- ukuran)|/ukuran Kayu A grade 17 17.08 0.4 % 0.08 % 16.92 0.4 % 17.14 0.4 % 17.14 0.4 % 16.97 0.4 % Kayu B grade 18 17.70 1.2 % 2.7 % 18.50 18.21 18.33 18.50 18.26 Kayu C grade 19 18.66 1.9 % 3.4 % 18.34 1.9 18.64 1.9 18.54 1.9 18.59 1.9
Gambar7 Tampilan  pengujian terhadap kayu B (grade 18)

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Sistem  untuk  melakukan  pengukuran  pada  kayu  bundar diperlukan sebagai  standarisasi cara  pengukuran kayu dimana cara  yang  ada  saat  ini  berpotensi  merugikan  berbagai  pihak. Hal ini dikarenakan penggunaan alat bantu penggaris memiliki potensi  kesalahan  akibat  perbedaan  persepsi  pengukuran dalam menentukan nilai diameter saat menentukan nilai grade suatu  kayu.  Sehingga  diperlukan  devais  pengukuran  untuk mengatasi  masalah  kesalahan  cara  pengukuran  tersebut. Melalui penelitian dan pembuatan alat pengukur diameter kayu berbasis  raspberry  pi  dengan  menggunakan  pengolahan  citra, dapat diperoleh kesimpulan yaitu:
1. Alat pengukuran berbasis raspberry pi meggunakan metode contours dan bounding  box mampu  menemukan  diameter terkecil  dan  memiliki  tingkat  akurasi  mencapai  97% dibandingkan penggunaan metode lain seperti hough circle yang  akurasinya  mencapai  89%  namun  tidak  stabil  dalam menghasilkan  deteksi  berbasis  warna.  Sehingga  sistem yang  dibuat  layak  digunakan  sebagai  alat  standarisasi pengukuran  kayu.  Dengan menggunakan sensor ultrasonik HC-SR04  untuk  meningkatkan  fleksbilitas  alat  dapat mempengaruhi  akurasi  menjadi  94,1%  saat  kondisi  stabil dengan  cahaya  yang  cukup  untuk  menangkap  kontur. Kehandalan  untuk  menangkap  gambar  menggunakan devais  tambahan  ultrasonik  HC-SR04  dipengaruhi  oleh variabel  nilai  diameter  yang  ditangkap  kamera  dan  nilai jarak yang diperoleh sensor ultrasonik.  Sehingga variabel error berpotensi  lebih  besar  daripada  menggunakan  jarak yang dibuat tetap.
2. Sistem  portabel  yang  dibuat  dapat  menemukan  letak diameter  terkecil  untuk  memperpendek  waktu  sehingga sangat membantu proses pengukuran industri kayu.
3. Sistem  berbasis raspberry  pi menunjang  untuk  dijadikan devais alat bantu pengukuran dikarenakan berat dan ukuran yang relatif ideal untuk digunakan sebagai alat portabel.
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk  pengembangan  alat  ke depan antara lain sebagai berikut:
1. Pengembangan  algoritma  program  berbasis  pengolahan citra  untuk  mendapatkan  nilai  pengukuran  yang  stabil menuju akurasi 100% dengan tingkat portabilitas tinggi.
2. Pengembangan  dinamisasi  jarak  menggunakan  devais ultrasonik, gyro atau  alat  pengukur  jarak  lain  yang memiliki akurasi yang baik.

## LAMPIRAN

## Gambar 8 Outline Metode
Gambar 9 Berbagai tahap pengolahan citra pada sistem (a) Gambar asli (b) Gambar mode grayscale (c) Smoothing (d) Mendapatkan edge dengan threshold (e) Bounding Box (f) Hasil akhir dengan memberikan label nilai diameter terkecil

## Gambar 10 Kehandalan sistem menemukan letak diameter terkecil dari suatu kontur
Gambar 11 Tampilan gambar pengujian sistem terhadap kayu bundar grade 15 dengan tambahan devais ultrasonik HC-SR04

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  R.R.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  PT. Indofurnitama  Raya,  Pasuruan  atas  kesediaan  dukungan bantuan  data  penelitian.  Penulis  juga  menyampaikan penghargaan  sebesar-besarnya  terhadap  DIKTI,  Kementrian Riset dan Teknologi, beserta dukungan Jurusan Teknik Elektro Fakultas  Teknologi  Industri  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   J.E. Tomaszewski, J. Hipp, M. Tangrea, A. Madabhushi Machine Vision and Machine Learning in Digital Pathology, Pathobiology of Human
Disease , 2014, Pages 3711-3722, New York
[2]   Ha, Jun Su., Changyun Miao, Xianguo Li, Xiuzhuang Mei ; Evaluation of image based Abbott–Firestone curve parameters using machine vision for the characterization of cylinder liner surface topography, Measurement, Volume 55,
September 2013, Pages 318-334 Taiwan.
[3]   Gradenwitz, Alfred.: Applied Machine Vision #6
(March-April 1966) Beulgrad University, Bulgaria
[4]   Batlle J, Marti J, Riadao P, Amat J. A New FPGA/DSP-based Parallel Architecture for Real- Time Image Processing. Real-Time Imaging . 2002 February; 8(1): hal. 345-356.
[5]   M. Sezgin and B. Sankur, Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation Journal of Electronic Imaging 13 (2004): 146–165.
[6]   A.u. R. Shaik, Image, Processing Technique to Count the Number of Logs in a Timber Truck Dalarna University, Borlänge,Sweden
[7]   Sidla O, Brandle N, Beensova W, Rosner M, Lypetskyy Y. Embedded Vision Challenges. In “Smart Cameras” Belbachir AN, editor. New York: Springer; 2010. p. 99-117.
[8]   Ubbens TW, Schuurman DC. Vision-Based Obstacle Detection using a Support Vector Machine. In IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering . CCECE '09.;
2009; St. John's, NL. hal. 459-462.
[9]   B. Gary and K. Adrian, Learning OpenCV, O’REILLY* 2008 hal.10-300.
[10]  J. Canny , A computational approach to edge detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 8 (1986): hal. 679–714.
[11] www.modmypi.com, HC-SR04 Ultrasonic Range Sensor on the Raspberry Pi , diakses tanggal 10 Juni 2015
[12]   Daniel Siahaan, Analisa Kebutuhan dalam Rekayasa Perangkat Lunak (Requirements Analysis in Software Engineering) , Penerbit Andi Offset, Yogyakarta, 2012.