## PENDETEKSIAN  OBJEK  BOLA  DENGAN  METODE  COLOR FILTERING HSV PADA ROBOT SOCCER HUMANOID
Nur Khamdi 1* , Muhammad Susantok 2 , Piter Leopard 1
1 Program Studi Teknik Mekatronika, Politeknik Caltex Riau
2 Program Studi Teknik Elektronika Telekomunikasi, Politeknik Caltex Riau *Corresponding author, e-mail: khamdi@pcr.ac.id 1
Abstrak —  Robot Humanoid Soccer merupakan  robot  yang  memiliki  kemampuan  dalam  bermain  bola seperti halnya pemain sepak bola. Pada permainan sepak bola, sebuah robot harus memiliki kemampuan dalam mendeteksi objek seperti bola. Metode pendeteksian objek pada penelitian ini menggunakan metode color filtering pada ruang warna HSV agar dapat mengenali objek bola berdasarkan warna. Ruang warna HSV ( Hue , Saturation , Value ) dipilih karena ruang warna RGB langsung mengarah pada ketiga parameter warna red, green, dan  blue tanpa memperhitungkan faktor hitam putih suatu warna. Namun pada ruang warna HSV, parameter Hue berperan penting untuk menentukan warna, saturation untuk derajat keabuan suatu warna, serta value untuk intensitas kecerahan suatu warna.  Bola yang akan di deteksi oleh kamera menggunakan bola dengan diameter 6 cm dengan berbagai macam warna dan pengukuran jarak objek yang terdeteksi menggunakan 2 buah bola dengan diameter 6 cm dan 3 cm. Dengan menggunakan metode color filtering pada ruang warna HSV untuk mendeteksi warna bola, metode ini mampu menoleransi perubahan intensitas cahaya dalam mendeteksi warna benda. Jarak objek bola yang diolah dengan color filtering HSV berkisar antara 20 cm – 200 cm untuk diameter bola 6 cm. Dan jarak objek bola yang terdeteksi oleh kamera terpengaruh pada diameter bola.
Kata Kunci— Robot Humanoid Soccer, Computer Vision, HSV dan Color Filtering.
Abstract — Humanoid soccer robot, is a robot that has the ability to play the ball like a common human football  player.  In  this  situation,  a  robot  must  have  ability  to  detect  object  like  a  ball. Object  detection  method  in  this  research  using  color  filtering  method  in  HSV  color  space  in  order  to recognize  the  object  of  the  ball  based  on  the  color.  HSV  color  space  (Hue,  Saturation,  Value)  selected because RGB color space that contain red, green, and blue, it’s not take account a factor that black and white is one color. It’s known that Hue parameter act to determine the color, Saturation parameter act to determine the gray color degree, and Value parameter determine for intensity of the brightness of a color. The ball will be detected by the camera using a ball diameter of 6 cm with various colors and measurements of the detected object distance using 2 pieces of balls  diameter of 6 cm and 3 cm. By using color filtering method on HSV color space to detect color of the ball, this method is able to tolerate the change of  light intensity in detecting the color of the object. In this research the result about distance of detecting the ball with HSV color filtering method is between 20 cm – 200 cm for the ball diameter of 6 cm. And the distance of the ball object detected by the camera is depended on the ball diameter.
Keywords : HSV and color filtering, Humanoid soccer robot and  Computer Vision
Copyright © 2017 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  begitu  pesat membuat kebutuhan teknologi semakin bertambah.  Berbagai  macam  cara  dilakukan untuk mempermudah manusia dalam melakukan suatu  pekerjaan,  salah  satunya  yaitu  dengan memanfaatkan kecerdasan buatan menggunakan computer vision kemudian  diimplementasikan pada robot.
Robot humanoid soccer merupakan  robot
yang memiliki kemampuan dalam bermain bola seperti  halnya  pemain  sepak  bola.  Robot  ini harus  mampu  mendeteksi  objek  yang  berkaitan dengan  sepak  bola,  seperti  deteksi  objek  bola. Untuk  mendektsi  objek  bola  pada  robot humanoid menggunakan  kamera  yang  hasil pengambilan  gambarnya  di  proses  dengan computer  vision dengan  menggunakan  metode pengolahan citra.
Pengolahan citra merupakan teknik
manipulasi citra  secara  digital yang khususnya
menggunakan komputer menjadi citra lain yang sesuai untuk digunakan dalam aplikasi tertentu. Agar  mudah  diinterpretasi  oleh manusia atau komputer,  pengolahan  citra  harus  dilakukan dengan berbagai macam metode untuk mencapai citra sesuai yang diinginkan. Teknik- teknik  pengolahan  citra  mentransformasikan citra, menjadi citra lain yg mempunyai kualitas lebih baik [1] [2].
Berbagai  macam  metode  yang  digunakan untuk pengolahan citra dengan computer vision .
Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan untuk mendeteksi objek dengan computer vision adalah    metode color  filtering  HSV .  Parameter yang  di  gunakan  untuk  pengolahan  warna  dari objek berupa hue , saturation dan value .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian sebelumnya yang sudah dilakukan oleh  Gentang  Syabba   Nahla  pada tahun 2011 telah memanfaatkan teknologi Computer Vision pada  Robotino  untuk  mendeteksi  bola.  Namun penelitian   tersebut yang menggunakan metode color filtering RGB untuk segmentasi  warnanya masih  belum  mampu  mendeteksi      bola  secara akurat dan tingkat keberhasilannya hanya 66,67% dikarenakan  faktor  intensitas      cahaya      masih belum diperhitungkan [3].
Ario  Witjakso  melakukan  penelitian  berupa perancangan sistem robot untuk mendeteksi bola tenis  meja.  Metode  yang  digunakan  pada computer  vision untuk  mendeteksi  bola  tenis meja  menggunakan  teknik integral  image dengan algoritma Adaboost ( Adaptive Boosting ). Metode ini menghasilkan deteksi bola tenis meja dalam jangkauan minimal 25 cm dan maksimal 65  cm.  Pencahayaan  dalam  pendetksi  bola dengan metode ini sangatlah berpengaruh [4].
Yustinus  P  Prayitno  melakukan  penelitan berupa pendeteksi bentuk dan warna benda pada mobile robot berbasis kamera . Pengolahan citra yang  menggunakan HSV dapat  mendeteksi benda berbentuk
lingkaran dengan
menggunakan metode circular hough transform [5]. Thresholding merupakan    konversi  citra berwarna  ke citra biner yang dilakukan dengan cara   mengelompokkan   nilai  derajat  keabuan setiap pixel kedalam  2  kelas,  hitam  dan  putih. Pada   citra   hitam   putih   terdapat   256  level, artinya   mempunyai  skala  “0”  sampai  “255” atau  [0,255],  dalam  hal  ini  nilai  intensitas  0
menyatakan  hitam,  dan  nilai  intensitas  255 menyatakan  putih,  dan  nilai  antara  0  sampai 255 menyatakan  warna  keabuan yang terletak antara  hitam  dan  putih.  Contoh  operasi  titik berdasarkan intensitas adalah operasi pengambangan ( threshold ). Pada operasi pengambangan, nilai  intensitas pixel dipetakan ke    salah    satudari    dua    nilai,    α 1 atau    α 2 , berdasarkan    nilai  ambang  ( threshold )  T  dapat ditunjukan seperti pada Persamaan 1 [1][6].
𝑓(𝑥, 𝑦)′ = { α 1 , 𝑓 ( 𝑥, 𝑦 ) < 𝑇 α 2 , 𝑓(𝑥, 𝑦) ≥ 𝑇 (1)
Color Filtering adalah  suatu  teknik pengolahan  citra  yang  yang  dipakai  untuk memanipulasi  suatu  citra  berdasarkan  warna spesifik. Cara kerjanya adalah dengan membandingkan  komponen  warna  setiap pixel citra dengan warna spesifik. Apabila warnanya sesuai dengan warna spesifik komponen warna pixel tersebut  dibiarkan  saja.  Namun,  bila warnanya  tidak  sesuai  dengan warna  spesifik maka  komponen  warna pixel tersebut  diubah menjadi  warna background ,  biasanya  menjadi warna hitam.
Warna  yang  digunakan  dalam Color Filtering dapat direpresentasikan dalam berbagai  ruang  warna.  Ada  beberapa  ruang warna  yang  dikenal,  antara  lain RGB ( Red , Green , Blue ), HSV ( Hue , Saturation , Value ), YCbCr ,    dsb. HSV merupakan    ruang    warna yang   sangat   cocok   untuk   mengidentifikasi warna-warna  dasar,  dimana  warna  dasar  ini digunakan  dalam  penelitian  sebagai  warna identifikasi robot.  Selain itu, HSV menoleransi terhadap  perubahan  intensitas  cahaya.  Inilah yang  menjadi  keunggulan HSV dibandingkan dengan ruang warna lainnya [1] [7].
Warna-warna dalam HSV dapat di ilustrasikan  dalam  bentuk  seperti  pada  Gambar 1 [8]. Dengan nilai Hue merupakan nilai konfersi perbandingan  dari  0 0 sampai  360 0 .  Nilai saturation merupakan parameter  jarak terhadap pusat  warna.  Dan  nilai value merupakan  nilai intensitas gambar pixel dengan nilai maksimum 255 dan sebagai nilai acuan.

## 3. METODOLOGI
Robot humanoid  soccer ini  menggunakan sebuah  kamera  untuk  menangkap  objek  di sekitar  robot.  Beberapa  gambar  objek  yang terekam  oleh  kamera  diolah  menggunakan pengolahan citra dengan computer vision berupa openCV . Pengolahan citra ini untuk membedakan  objek  berupa  bola  dan  non  bola. Metode yang digunakan dalam pengolahan citra ini  menggunakan  metode color  filtering  HSV . Jadi  warna  bola  yang  sudah  ditentukan  dengan warna yang berbeda dari yang lain akan di filter berdasarkan warna. Kemudian warna tersebut di split menjadi  2  warna  yaitu  warna  hitam  dan putih  dengan  menggunakan threshold sesuai dengan  Persamaan  1.  Blok  diagramnya  dapat dilihat pada Gambar 2.
Robot Humanoid Soccer Kamera Computer Vision Raspberry Pi 3B Color Filtering Thresholding Obyek Warna
Gambar 2.  Blok  Diagram  Metode  Pengolahan Citra pada Robot Humanoid Soccer

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  penelitian  ini  difokuskan pada 2 pembahasan yaitu color filtering HSV dan jarak  deteksi  bola.  Pada  pembahasan color filtering HSV di bahas berupa proses
penyaringan  warna  objek  hingga  menghasilkan objek  bola  dan  non  bola.  Sedangkan  pada pembahasan  jarak  deteksi  bola  membahas berapa jauh bola terdeteksi oleh kamera yang di olah dengan metode color filetering HSV .

## 4.1. Color Filtering HSV
Untuk proses color filtering pada OpenCV menggunakan ruang warna HSV, menggunakan perintah sebagai berikut  [9] :
cvInRa  ngeS(hs  v,cvSca  l  a  r(hs  v_mi  n,sa t_mi n, va l _mi n),cvSca l ar(hsv_ma x, s a t_ma x,va l _ma x, 0),thres hol ded);
Pada   baris   perintah   tersebut   terdapat batas  filter  maksimum  dan  minimum,  dimana pada  batas  filter  minimum  perlu  dilakukan pengaturan    untuk    tiap    parameter    ( hue , saturation , value ). Pada batas pengaturan filter maksimum  hanya  parameter hue saja  karena nilai maksimal pada parameter saturation dan value adalah  255  (merupakan  nilai  maksimal pixel ). Kemudian dilakukan pengujian terhadap parameter  filter  untuk  tiap-tiap  warna.  Dalam pengujian  kalibrasi  warna  yang  diolah  dalam pixel dapat dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Kalibrasi Warna Bola
Warna Hue min Hue max Saturation min Value min Mera h 0 15 175 50 Kuni ng 15 30 100 95 Hi j a u 45 75 75 50 Bi ru 100 120 75 50 Pi nk 169 179 100 50
Dengan  memasukkan  nilai pixel yang diinginkan  maka  dapat  mengetahui  warna. Sebagai  data  pengambilan gambar  bola  dengan diameter  6  cm  sesuai  warna  dapat  dilihat  pada Gambar 3 sampai Gambar 7.
Gambar 3. Deteksi Bola Warna Biru
Gambar 4. Deteksi Bola Warna Hijau Gambar 5. Deteksi Bola Warna Kuning
Gambar 6. Deteksi Bola Warna Merah
Gambar 7. Deteksi Bola Warna Merah Muda
Berdasarkan data gambar pengambilan bola berwarna  dengan  menggunakan  metode color filtering  HSV dapat  bekerja  dengan  baik  dan dapat mendeteksi warna bola sesuai dengan nilai pixel pada  warna.  Dalam  mendeteksi  warna merah dan warna biru sesuai dengan Gambar  3 dan  Gambar  6,  terdapat  cacat  yang  signifikan bila di bandingkan dengan warna hijau, kuning dan  merah  muda.  Hal  ini  dapat  di  sebabkan warna  merah  dan  biru  mempunyai  sifat  warna lebih  gelap  bila  dibandingkan  dengan  ketiga warna  tersebut.  Dan  intensitas  cahaya  disekitar objek kurang begitu pengaruh terhadap pendeteksian warna.
4.2. Jarak Deteksi Bola Pengujian jarak dalam pendeteksian lingkaran  dilakukan dengan cara menempatkan bola    pada   jarak    yang    ditentukan.  Kemudian pada frame akan didapatkan nilai parameter x, y, dan radius yaitu titik tengah dan radius lingkaran yang terdeteksi. Dengan melihat hasil pendeteksian  lingkaran  pada  setiap frame gambar  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  pada jarak tertentu apakah aplikasi dapat mendeteksi bola.  Adapun data yang di peroleh seperti pada Tabel 2.
Tabel 2 Pengujian Jarak Bola Terhadap Kamera Pengujian  Jarak(cm) X y Radius 1 20 162 182 60,687805 2 30 166 140 37,336308 3 50 165 102 21,095022 4 100 168 68 13,000000 5 150 164 48 9,433981 6 200 162 40 7,280110 7 210 - - -
Dan  pengambilan  gambar  saat  deteksi posisi  bola  merah  dapat dilihat  pada  Gambar  8 dan Gambar 9. Gambar 8 menggambarkan posisi bola  dekat  dengan  kamera  dan  Gambar  9 menggambarkan posisi bola jauh dari kamera.
Gambar 8. Posisi Bola Dekat dari Kamera
Gambar 9. Posisi Bola Jauh dari Kamera
Berdasarkan  dari  Tabel  2,  Gambar  7  dan Gambar 8 bahwa bola dapat terdeteksi posisinya
dengan jarak tertentu. Adapun jarak maksimum yang  masih  terdeteksi  oleh  kamera  dengan metode color filtering HSV adalah 200 cm atau 2  meter.  Dan  jarak  minimal  yang  di  sarankan adalah  20  cm,  karena  kalau  lebih  dekat  lagi gambarnya terlalu dekat.

## 4.3. Pengujian Jarak dan Ukuran Bola yang Berbeda Terhadap Kamera
Untuk mengetahui seberapa besar pengaruh jarak  kamera  terhadap  objek  benda  bola  yang terekam dengan ukuran bola yang berbeda yaitu bola  besar  (diameter  6  cm)  dan  bola  kecil (diameter  3  cm)  Pada  penelitian  ini  di  ambil contoh 2 ukuran bola yang berbeda di letakkan pada jarak yang sama dengan kamera, di peroleh data seperti pada Tabel 3.
Tabel  3.  Pengujian  Jarak  Bola  Besar  dan  Bola

## Kecil Terhadap Kamera
No Jarak Bola Terhadap Kamera Bola Kecil Bola Besar 1 30 cm Terdeteksi Terdeteksi 2 60 cm Terdeteksi Terdeteksi 3 100 cm Terdeteksi Terdeteksi 4 160 cm Terdeteksi Terdeteksi 5 190 cm Tidak Terdeteksi  Terdeteksi
Untuk  lebih  jelasnya  data  tersebut  dapat dilihat seperti pada Gambar 10 sampai Gambar 14.
Gambar 10. Posisi Bola 30 cm dari Kamera
Gambar 11. Posisi Bola 60 cm dari Kamera
Gambar 12. Posisi Bola 90 cm dari Kamera
Gambar 13. Posisi Bola 160 cm dari Kamera
Gambar 14. Posisi Bola 190 cm dari Kamera
Berdasarkan  data  pada  Tabel  3  dan  Gambar 14 terlihat bahwa pada jarak 190 cm bola ukuran kecil tidak terlihat sedangkan bola ukuran besar masih terlihat. Maka dari penelitian ini dapat di analisa bahwa ukuran bola mempengaruhi jarak yang terdeteksi oleh kamera.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan analisa metode color filtering HSV pada pendeteksian bola yang diaplikasikan pada robot humanoid soccer dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode Color  Filtering dapat  mendeteksi objek  berwarna  dengan  menggunakan  ruang warna HSV yang disesuaikan terhadap warna objek yang diinginkan.
2. Bola dapat terdeteksi dengan kamera dengan jarak  minimal  20  cm  dan  maksimal  200  cm untuk  bola  diameter  6  cm.  Ketika  melewati batas  maximal,  bola  tidak  lagi  dapat terdeteksi.
3. Intensitas  cahaya  saat  proses  pendeteksian objek  berwarna  tidak  terlalu  berpengaruh karena proses filtering dilakukan pada ruang warna HSV.
4. Ukuran bola mempengaruhi jarak objek yang terdeteksi oleh kamera.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Awcock, G.W . , Applied Image Processing.Singapore. McGraw-Hill Book (1996). [2] Munir, Rinaldi, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik . Bandung
: Informatika Bandung, (2004).
[3] Nahla,  Gentang  Syabba, Tracking  Bola Menggunakan Robotino . (http://digilib.its.ac.id/ITSUndergraduate- 3100010041280/14629), (2011).
[4] Witjakso,  Ario, Perancangan  Sistem
Robot  Mobile  Pendeteksi  Bola  Tenis
Meja , Jurnal Teknik Komputer, vol 18 no.
12, Jakarta, (2008).
[5] Prayitno,  Yustinus  P., Rancang  Bangun
Aplikasi  Pendeteksi  Bentuk  dan  Warna Benda  pada  Robot  Mobile  berbasis webcam ,  Jurusan  Sistem  Komputer  –
STIKOM, Surabaya, (2012).
[6] Murinto, Analisis  Perbandingan  Metode Intensity Filtering Dengan Metode Frequency  Filtering  Sebagai  Reduksi Noise  Pada  Citra  Digital ,  SNATI, Yogjakarta, (2007). [7] Dhiemas, R.Y.S., Pengenalan Dan
Pencarian  Posisi  Robot:  Studi  Kasus
Pencarian Sumber Kebocoran Gas , Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Informasi,  vol  3 nomor 2, Depok, (2010).
[8] Deswal,  Monika, A  Fast  HSV  Image Color  and  Texture  Detection  and  Image Conversion Algorithm , International
Journal  of  Science  and  Research  (IJSR). Vol 3 issue 6, (2014).
[9] Syafi’i,  Slamet  Imam, Open  Computer Vision (OpenCV). (http://slametux.blogdetik.com/2011/10/1 9/open-computer-vision-opencv), (2011).

## Biodata Penulis
Nur Khamdi , lahir di Purbalingga Jawa Tengah pada  tanggal  15  November  1975.  Menjalankan pendidikan  S1  di  jurusan  Fisika  FMIPA  ITS bidang  kajian  Instrumentasi  pada  tahun  1995. Dan pendiidikan S2 pada tahun 2010 di jurusan Teknik  Elektronika  Industri  FTI  ITS  Surabaya. Dari tahun 2000 – sekarang bekerja pada bidang pendidikan di Program Studi Teknik
Mekatronika Politeknik Caltex Riau.
Mochamad Susantok , kelahiran 21 Maret 1980 di  kota  Mojokerto  Jawa  Timur.  Pendidikan  D3 di  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya (PENS)  di  jurusan  Telekomunikasi  pada  tahun 1998. Kemudian  melanjutkan  ke jenjang  D4  di tempat  yang  sama  di  jurusan  Teknologi Informasi pada tahun 2005. Pendidikan terakhir saat  ini  S2  di  jurusan  Elektro  ITS  bidang Telematika  tahun  2010  dan  lulus  2012.  Sejak tahun  2001  sampai  sekarang  tercatat  sebagai pengajar  aktif  di  Politeknik  Caltex  Riau  di jurusan Elektro program studi Teknik Telekomunikasi.
Pieter  Leopard, lahir  di  Pekanbaru  Riau  pada tanggal 30 Maret 1996. Saat ini sedang di tingkat terakhir di program studi Mekatronika
Politeknik Caltex Riau masuk tahun  2014.