## DETEKSI BIDANG DATAR 2-D
Eddy Nuraharjo 1 , Dwi Budi Santoso 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank e-mail: 1 eddynurraharjo@edu.unisbank.ac.id, 2 nayantaka@gmail.com

## Abstrak
Ragam  penelitian  berbasis  keilmuan  pengolahan  citra  digital,  telah  emnjadi  bagian penting  dalam  era  internet,  atau  lebih  dikenal  dengan Internet  of  Things .  Terlebih  dalam perkembangan transformasi  informasi  dan  data  yang  tren  dengan  istilah Big  Data. Sumber data dalam pengolahan citra berupa data gambar, yang telah diubah dalam mode matriks.
Penelitian  pada  kesempatan  ini mengangkat  tematik  gambar  obyek 2 dimensi, yang memenuhi  kriteria  kotak,  segitiga  dan  lingkaran.  Pengamatan  lanjutan  ini  dilakukan  untuk melakukan integrasi dari 3 buah metode, guna mengklasifikasikan ketiga bidang geometri 2 dimensi  tersebut.  Adapun  metodenya  adalah  gabungan  antara Circularity-Centerplot- Boundary ,  yang  masing-masing  berfungsi  pada  pendeteksian  bentuk  obyek,  warna  obyek dan jumlah obyek, pada sebuah gambr individu dan kombinasinya.
Sistem yang diupayakan telah berhasil melakukan klasifikasi dengan tingkat kesesuaian hingga mendekati 100% untuk segenap data uji yang akuisisi datanya menggunakan kamera web.
Kata kunci : pencacahan, counter, image processing

## 1.  PENDAHULUAN
Beberapa    bahan    riset    yang    muncul    dalam    penelitian    keilmuan    dengan    tema  pengolahan citra,  muncul  setelah  peneliti  melakukan  penelitian  terdahulu  dengan  sesuatu  yang  baru  dan mampu  untuk  dilakukan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  obyek  geometri  2  dimensi,  baik  dengan penelitian  yang  lain  atau  sebagai  wujud  pengembangan  dan  upaya  untuk  melanjutkan penelitian sebelumnya tersebut.
Penelitian  sebelumnya  mengupas  sebuah  teknik  untuk  menentukan  warna  dari  obyek 2D  yang diperoleh  dari  kamera  digital  dan webcamera akan  dideteksi  warnanya.  Warna  obyek  ini ditentukan berdasarkan teknik  pengambilan data  sebaris  pada  posisi  barisan  data piksel  pada  tengah citra  dengan  mengkondisikan  resolusi  pada  640  x  480  piksel.  Dan  teknik  ini  mampu  menghasilkan tingkat  keberhasilan dalam  pemisahan jenis  warna  obyek  hingga memiliki  kesimpulan bahwa proses morfologi  yang  rumit  sebagai  bagian  dari  mekanisme  klasifikasi  terhadap  obyek  berwarna  dapat disederhanakan  prosesnya  dengan  menggunakan  teknik  pengamatan  piksel  dengan  menggunakan metode centerplotting .  Hasil  pengamatan  dalam  penelitiannya  adalah  sistem  mampu  memisahkan citra  berwarna  terhadap  berbagai  bentuk  obyek  yang  telah  di- capture dengan  baik  melalui  web camera, yang  dibuktikan dengan  perolehan  hasil  hingga  89,66  %,  dan  hasil  kamera  digital  hingga 73,33  %.  Konsep  dan  teknik centerplotting merupakan  sekelompok  urutan  sub  proses  yang  sangat berguna untuk  melakukan  ekstraksi  citra,  dan  secara  signifikan mampu  meredam  pengaruh terhadap iluminasi  citra  masukan  sistem,  berdasarkan  area  barisan  piksel  pada  bagian  tengah  gambar  atau center pixels , dan terbukti dalam implementasinya mampu dilakukan dengan baik.
Sementara  itu  penelitian  lain  juga  telah  diujicobakan  peneliti  dengan  memberikan  pendekatan circularity untuk  menentukan kriteria  bentuk  pada  sebuah  obyek  geometri  2 dimensi,  sehingga  pada kesempatan  ini  adalah  penelitian  lanjut  dari  topik  penelitian  sebelumnya    dengan    upaya    baru    tim peneliti    untuk    meningkatkan  kedua    penelitian  sebelumnya  ini  dengan  memberikan  tambahan kemampuan  pencacahan  jumlah  obyek.  Latar  belakang  pengembangan  penelitian  ini  menjadi  dasar fokus  utama  dalam  mengeksplorasi  konsep  deteksi  obyek  geometri  2  dimensi  dan  mengambil informasi terkait dengan warna, bentuk dan pencacahan obyek dalam sebuah citra.
Pengujian  dapat  dilakukan  dengan  metode  paralel,  dimana  gabungan  segenap  proses  akan dilakukan secara bersamaan dan target pada penelitian berikutnya adalah penggabungan metode untuk
dapat dihasilkan model klasifikasi yang bersumber dari gambar yang diambil menggunakan perangkat akuisisi data berupa kamera digital dan web camera .
Gambar 1. Langkah fundamental pada DIP (Gonzales, 2009)
Kunci  utama  dalam pengamatan keilmuan pengolahan citra  digital  ini  didasarkan pada langkah- langkah  yang  merupakan  bagian atau elemen yang  saling  terkait  pada tiap-tipa pokok bahasannya, seperti terlihat pada gambar 1 di atas.
Beberapa  proses  sebagai  bahan  dalam  pengolahan  citra  khusus  pada  tematik  terkait  penelilitan yaitu bidang geometri 2 dimensi ini akan melibatkan elemen tersebut, daintaranya adalah:
a. Filterisasi
b. Ekstraksi fitur warna
c. Klasifikasi area dimensi obyek
d. Pengukuran identitas warna
e. Pengukuran identitas pendekatan luasan
f. Deteksi jumlah bidang obyek

## 2.   TINJAUAN PUSTAKA
Pendeteksian  area  suatu  obyek  tidak  semudah  kecerdasan  manusia  dalam  menentukan  jumlah obyek  yang  ada  dalam  sebuah  citra  dua  dimensi.  Beberapa  perilaku  khusus  dalam  pengolahan  citra akan  menjadi  tantangan  tersendiri  berkaitan  dengan  keberhasilan  sistem  dalam  mendeteksi  jumlah obyek. Sebuah obyek  yang diambil dari citra webcamera dengan segenap resiko terhadap  proses pra akuisisi  data  baik  itu  berupa noise ,  iluminansi,  kecerahan  dan  lain  sebagainya,  akan  menjadi kendala  dan  tantangan  tersendiri  dalam  memberikan  visualisasi  citra  dan  hasil  pengamatan  yang akan  di  deteksi  dengan  program toolbox MATLAB.  Penelitian  ini  dilakuakn  dengan  membuat kombinasi beberapa metode yang telah menjadi bahan riset peneliti pada masa sebelumnya, sekaligus akan dapat menentukan sebuah algoritma  yang sesuai unutk deteksi warna, bentuk, serta  pencacahan obyek  pada  sebuah  file  citra  yang  memberikan  hasil  terbaik  dan  cocok  untuk  karakter  data  citra spesifik  yang  memiliki  beberapa  bentuk  geometri  dasar  seperti  lingkaran,  segitiga  dan  kotak,  yang diambil dengan perangkat akuisisi data dari webcamera dan kamera digital.
Penelitian  awal  yang  dilakukan  peneliti  pada  kesempatan  ini  adalah  upaya  pengembangan penelitian  pada  beberapa  waktu  sebelumnya,  baik  yang  dilakukan  oleh  tim  sendiri  maupun  oleh peneltii  lainnya  yang  terkait.  Adapun  beberapa  penelitian  terkait  sebelumnya  daiantaranya  adalah dalam  hal  pemilihan  dan  penggunaan centerplotting  pixels yang  merupakan suatu  pra-proses  dalam pengolahan  citra  (Eddy  N,  dkk),  yang  dimaksudkan  untuk  memberikan  pendekatan  terhadap penentuan/pendeteksian  warna  obyek  citra  secara  matematis,  yang  dapat  diimplementasikan  pada sebuah citra 2-D, dan digunakan  untuk menentukan warna terhadap obyek citra 2-D tersebut.
Metode centerplotting ini  cocok  untuk  beraneka  macam  bentuk  gambar  yang  diposisikan ditengah  citra  berwarna  aslinya.  Metode  ini  mampu  mencapai  pendeteksian  maksimal  yaitu  hingga 100%  saat  diujikan  pada  variasi  bentuk  obyek  satu  warna,  namun tidak baik saat digunakan dalam variasi obyek dengan variasi  warna obyek  yang lebih  dari satu,  sehingga penelitian ini  diharapkan
mampu memberikan inspirasi untuk penelitian berikutnya.
Penelitian  tentang  klasifikasi  yang  dilakukan  dalam  sebuah  pendekatan  model  HSV  ( Hue Saturation  Value )  ini  digunakan  untuk  segmentasi  warna  kulit  manusia  dan  digunakan  untuk mengklasifikasi citra khususnya dalam hal klasifikasi gambar pornografi. Pengelompokan warna kulit manusia ditunjukkan dalam ruang lingkup HSV. Dengan menggunakan sample warna kulit campuran warna  kulit  Eropa  dan  Asia,  sehingga  dapat  menunjukkan  bahwa  model  prototipe  ini  dapat digunakan untuk mendeteksi gambar pornografi (Jati S, dkk).
Lain  pihak  penelitian  lain  terkait  dengan  pencacahan  obyek  2D  dengan  metode boundary telah dilakukan  dengen  pendekatan  terbaik  pada  segenap  dokumen  gambar  hasil  dari  akuisisi  data menggunakan webcamera ,  dimana  haisl  sebaliknya  jika  dilakukan  dengan  menggunakan  kamera dijital (Eddy N, dkk).
Sementara klasifikasi obyek dengan indikasi kematangan buah berdsarkan nilai  warna RGB nya telah mampu memberikan hasil optimal dalam beberap kateogirnya yaitu mentanh matang dan masak (Eddy N).
Harapan  nantinya  adalah  kemampuan  integratf  multi  metode  akan  diuji,  dianalisis,  dan dikembangkan  untuk  mampu  memilahkan  hasil  deteksi  kategori  warna,  jumlah  dan  fitur  tambahan yaitu kategori bentuk obyek.

## 3.  METODE PENELITIAN
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut ;

## 1. Studi Literatur
Untuk  memperoleh  dasar  teori  berkaitan  dengan  pengolahan  citra  baik  berasal  dari jurnal, buku cetak dari berbagai penerbit maupun searching di internet.
2. Akuisisi data
Langkah  ini  dilakukan  dalam  upaya  untuk  memberikan  persiapan/pra  proses  pengolahan  citra dengan memberikan file gambar yang diambil dari hasil rekaman foto kamera digital dan webcamera.

## 3. Pemrosesan Citra
Pemrosesan  citra  ini  dimaksudkan  adalah  implementasi  beberapa  teknik  fundamental pemrosesan/pengolahan  terhadap  citra  masukan  yang  merupakan  hasil  akuisisi  citra,  untuk  diolah dengan  melakukan  kombinasi  beberapa  metode  pengolahan  citra  digital dan mengimplementasikan teknik pencacahan obyek, teknik deteksi warna dan teknik penghitungan obyek dalam gambar.

## 4. Analisa hasil
Analisa  hasil  yang  dilakukan berdasarkan aliran  segenap  proses  yang  terlibat  dalam alogoritma sistem dan analisa kemampuan  sistem unutk melakukan pemilihan dan pemilahan  sesuai  fitur yang diinginkan  yaitu pemilahan  warna,  bentuk  dan  jumlah obyek, dengan harapan mampu memberikan simpulan dan saran bagi penelitian berikutnya.

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Algoritma sistem :
Pengguna  aplikasi  akan  diminta  untuk  memasukkan  file  citra  kepada  sistem.  Proses  di  sistem akan menerima file  citra,  dan akan menampilkan file citra tersebut pada layar  tampilan  axes.  Proses pencacahan  dilakukan  dengan  diawali  dengan  mengkonversi  gambar  dalam  format  hitam  putih, kemudian  melakukan  algoritma  segmentasi  akan  memisahkan  obyek  dengan  latar  belakang,  gambar ini  akan  terproses  secara  paralel  untuk  masing-masing yaitu pemilahan warna  obyek  sesuai  kategori yaitu  hijau,  biru,  kuning  dan  oranye,  dengan  menggunakan  metode centerplotting ,  disamping  itu proses partisi untuk pencacahan obyek dengan metode boundary, dan klasifikasi bentuk obyek dalam gambar  hasil  segmentasi  akan  dipilah  sesuai  kategori  yaitu  segitiga,  lingkaran  dan  kotak  pada area  batasan  segmentasi, dengan menggunakan metode circularity .

## User Interface MATLAB
Peneliti  menggunakan  MATLAB  sebagai  sarana  untuk  membangun  aplikasi  dengan menggunakan  fasilitas  GUI-DE  MATLAB  yang  telah  memiliki  berbagai tools analisa  untuk pengolahan  citra  sehingga  bisa  memberikan  analisa  fundamental  terhadap  sederetan  proses  dalam implementasi  sistem  deteksi  obyek.  Berdasarkan  tampilan user  interface yang  dibuat,  peneliti ingin memberikan informasi berkaitan dengan proses berikut ini:
Gambar 2. Rancangan User Interface System Aplikasi Deteksi Obyek Geometri 2D
Adapun  hasil  pengujian  sistem  dapat  diringkas  secara  sederhana  dalam  format  tabel  dan  dapat diamati pada tabel hasil pengujian berikut ini.

## Tabel 1 Hasil sample pengujian citra webcamera
No.  Nama File Uji Tampilan Gambar Uji Pencacahan
1 K1b.jpg 1 (benar)
Biru (benar) Kotak (benar)
2 S2b.jpg 1 (benar) Biru (benar) Segitiga (benar) 3 K2kh.jpg 2 (benar) Kuning (benar) Hijau (benar) Kotak (benar) 4 S1hb.jpg 2 (benar)
Biru (benar) Hijau (benar) Segitiga (benar)

## Tabel 2 Hasil pengujian citra digital camera
No.  Nama File Uji Tampilan Gambar Uji Pencacahan 1 L23.jpg
5 (salah) tak ada warna (salah) Lingkaran (salah) 2 L37.jpg 2664 (salah) tak ada warna (salah) Segitiga (benar)
Hasil  yang  terekam  dalam  tabel  di  atas  adalah  pengujian  dengan  menggunakan  2  perangkat obyek  akuisisi  yang berbeda  yaitu  kamera digital  dan  web  camera,  dimana hasil pengujian  terhadap file  citra  dengan  web  camera,  sistem  mampu  mengenali  warna,  bentuk  dan  jumlah  obyek  dengan benar  100  %,  sedangkan  hasil  pengujian  terhadap  file  citra  dengan  kamera  digital,  sistem  belum mampu mengenali dengan benar.
Kemunculan hasil  prosentase atas  kekurangan sistem  tersebut  di  atas  kemungkinan dikarenakan beberapa sebab yaitu :
1.  Noise  pada  akuisisi  data  citra  serta  pengaruh  iluminasi  yang  tinggi  (yang  tidak  konsisten)  pada pengambilan warna obyek dengan menggunakan kamera digital.
2.  Perubahan  jarak,  penggunaan  flash  lamp,  serta  mode  zooming,  mengakibatkan  perubahan  yang cukup berpengaruh terhadap hasil pengujian dengan obyek citra yang diambil dari kamera digital.

## 5.   KESIMPULAN
Adapun  beberapa  kesimpulan  yang  berhasil  diperoleh  dalam  penelitian  ini  diantaranya  adalah sebagai berikut :
a.   Hasil  pengamatan  dalam  penelitian  ini  mampu  membentuk  sistem  berjalan  sesuai  kategori pemilahan  citra  berwarna  terhadap  berbagai  bentuk,  warna  dan  jumlah  obyek  yang  telah  di- capture dengan baik melalui web  camera,  yang dibuktikan dengan perolehan hasil  hingga 100 %, namun hasil sebaliknya saat obyek hasil capture dari kamera digital.
b.  Konsep  klaisfikasi  berdasarkan  tiga  ketegori  warna,  bentuk  dan  jumlah  obyek  ini  merupakan sekelompok urutan sub proses  yang berjalan  paralel, dan cocok untuk obyek yang di- capture dari webcamera dan terbukti dalam implementasinya mampu dilakukan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Castleman, Kenneth R., 2004, Digital Image Processing , Vol. 1, Ed.2, Prentice Hall, New Jersey.
[2] Eddy  Nurraharjo,  Wiwien  Hadikurniawati,  Agung  Prihandono,  Model  Pencacahan  Citra Bidang  Datar  2D,  Dinamik  -  Jurnal  Teknologi  Informasi,  Vol  19,  No.  2,  2014, www.unisbank.ac.id/ojs/
[3] Eddy  Nurraharjo,  Implementasi  Image  statistic  Method  pada  Pengolahan  Citra  Digital, Dinamik  –  Jurnal  Teknologi  Informasi,  Vol  17,  No.  1,  2012,  www.unisbank.ac.id/ojs/Eddy Nurraharjo,  Impelemntasi  Morphology  Concept  and  Technique  dalam  Pengolahan  Citra Digital  untuk menentukan Batas  Obyek  dan  Latar  Belakang  Citra,  Dinamik  -  Jurnal  Teknologi Informasi,  Vol  16,  No.  2, 2011, www.unisbank.ac.id/ojs/
[4] Gonzalez,   Rafael   C.   &   R.   E.   Woods, Digital   image   processing 3rd   ed   c2008,   Prentice Hall, ISBN 10: 013168728X ISBN 13: 9780131687288
[5] Gonzalez,  Rafael  C.  &  R.  E.  Woods,  Digital  image  processing  2nd  ed  c2002,  Prentice  Hall, ISBN 10: 0201180758 / ISBN 13: 9780201180756
[6] Gonzalez,  Woods,  and  Eddins,  Digital  Image  processing  using  MATLAB  2nd  ed  c2009, Gatesmark Publishing, ISBN 10: 0982085400 ISBN 13: 9780982085400
[7] Hamilton  Y.  Chong,  Steven  J.  Gortler,  Todd  Zickler,  A  perception-based  color  space  for illumination-  invariant  image  processing,  ACM  Transactions  on  Graphics  (TOG)  - Proceedings  of  ACM  SIGGRAPH 2008, Volume 27, Issue 3, August 2008, http://dl.acm.org/
[8] http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/25157-image-segmentation-tutorial--- blobsdemo--/content/BlobsDemo.m