Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42

## PREDIKSI LUAS BANGUN BERBASIS IMAGE PROSESSING ALGORITMA CANNY
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono.

## Program Studi Teknik Elektro Fakultas Teknik, Universitas Islam Kadiri
Jl. Sersan Suharmadji No. 38Kota Kediri Jawa Timur
Email : ahsanadik@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  menentukan  luas  objek  persegi,  persegi  panjang,  dan  lingkaran  diperlukanlah  sebuah  penggaris  untuk mendapatkan  nilai  luasannya,  agar  lebih  mudah  dan  praktis  dapat  dibantu  dengan  sebuah  web  camera  dengan cara  mengcapture  gambar  sampel  objek  yang  ingin  diketahui  luasnya.  Image  Prosessing  adalah  suatu  proses yang  digunakan  untuk  mengolah  citra  atau  gambar  untuk  mendapatkan  citra  yang  lebih  bagus  mengunakan perangkat  sistem  komputer.  Untuk  mendapatkan  perolehan  panjang  (X,Y)  dari  gambar  dapat  diukur  setelah melewati  beberapa  tahapan  di  image  prosessing  yaitu  dengan  konversi  citra  dari  RGB,  HSV  dan  deteksi  tepi canny, lalu terdapatlah nilai luasan dari hasil pengukuran objek. Metode Canny sendiri merupakan deteksi tepi paling  baik  ketika  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  objek,    sehingga  hasil  deteksi  tepi  tersebut  dapat  diambil informasi yang berguna dari citra tersebut. Dengan pengukuran luas secara manual dan secara otomatis terdapat presentase  error  kurang  lebih  5%,  hasil  luas  objek  tersebut  sudah  cukup  akurat  namun  terdapat  masalah  jika dalam pembuatan objek kurang presisi, peletakan objek yang miring/kurang tegap dan pencahayaan yang kurang mengakibatkan kurangnya tingkat akurasi.
Kata kunci: Luas Objek, Deteksi Tepi, Canny

## ABSTRACT
In determining the area of a square, rectangle, and circle object a ruler is needed to get the area value, so that it can be easier and more practical to be assisted by a web camera by capturing the image of the object sample that you want to know the area. Image Prosessing is a process used to process images or images to get better images using  computer  system  devices.  To  get  the  long  gain  (X,  Y)  from  the  image  can  be  measured  after  passing through  several  stages  in  image  processing  that  is  by  image  conversion  from  RGB,  HSV  and  canny  edge detection, then there is an area value from the object measurement results. The Canny method itself is the best edge detection when used to detect the edge of an object, so that the useful information of the edge detection can be retrieved from the image. With the area measurement manually and automatically there is a percentage error of  approximately  5%,  the  object's  width  results  are  quite  accurate  but  there  is  a  problem  if  the  object  is  less precise in making objects, sloping / less robust object laying and less lighting result in a lack of accuracy.

## Keywords : Object Area, Edge Detection, Canny

## PENDAHULUAN
Dalam  kehidupan  sehari-hari  kita  sering  mendapati  bangun  –  bangun  yang  berbentuk  persegi,  persegi panjang dan bulat/lingkaran, untuk mengukur luas suatu bangun tersebut saat ini masih belum adanya alat untuk menghitung  luas  objek  secara  praktis  kebanyakkan  masih  menggunakan  cara  manual  dengan  penggaris  untuk menentukan  luasnya.  Dengan  menggunakan  kamera  dapat  mengcapture  gambar  sampel  objek  yang  ingin diketahui luasya, sehingga dapat menentukan panjang, dan lebar (ukuran). Kamera merupakan alat bantu utama dalam image prosessing , karena dengan adanya kamera, image prosessing dapat dengan mudah mengambil data setiap  objek  yang  perlu  diteliti  sesuai  dengan  luas  asli  dan  dimasukkan  dalam  program  dan  selanjutnya melakukan proses image prosessing (pengolahan citra digital). Image  Prosessing (pengolahan  citra  digital)  adalah  suatu  proses  yang  digunakan  untuk  mengola  citra  atau gambar untuk mendapatkan citra yang lebih bagus mengunakan perangkat sistem komputer. Berdasarkan uraian tersebut  maka  peneliti  akan  merancang  sebuah  sistem  otomatis  yang  dapat  menentukan  luas  objek  dengan menggunakan image  prosessing yang  dapat  membantu  memberikan  solusi  atas  permasalahan  tersebut.  Untuk menentukan luas objek agar lebih mudah dan praktis.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42

## Web Camera
Layaknya  kamera  pada  umumnya,  sebuah webcam dapat  mengirimkan  gambar-gambar  secara live dari manapun ia berada ke seluruh penjuru dunia dengan bantuan internet. Awal kemunculannya, webcam ini masih merupakan  barang  mahal.  Tapi,  seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  sudah  banyak  laptop  yang  layarnya  telah dilengkapi oleh webcam . Untuk  komputer, jarang ada yang secara default dilengkapi dengan webcam , pemilik komputer harus membelinya terlebih dahulu secara terpisah.

## Pixel
Pixel ( Picture  Elements )  adalah  nilai  setiap  entri  matriks  pada bitmap .  Rentang  nilai-nilai pixel ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  warna  yang  dapat  ditampilkan.  Jika  suatu bitmap dapat  menampilkan  256  warna maka nilai-nilai pixel nya dibatasi dari 0 hingga 255. Suatu bitmap dianggap mempunyai ketepatan yang tinggi jika  dapat  menampilkan  lebih  banyak  warna.  Prinsip  ini  dapat  dilihat  dari  contoh  pada  gambar  1  yang memberikan contoh dua buah bitmap dapat memiliki perbedaan dalam menangani transisi warna putih ke warna hitam.
Deteksi Tepi ( Edge Detection ) Deteksi tepi (edge detection) merupakan salah satu operasi dasar dalam pengolahan citra digital. Deteksi tepi merupakan langkah pertama untuk melingkupi informasi di dalam citra. Tepi mencirikan batas-batas objek dan karena  itu  tepi  berguna  untuk  proses  segmentasi  dan  identifikasi  objek  di  dalam  citra  deteksi  tepi  pada  suatu citra.

## Canny Edge Detection
Canny edge detector dikembangkan oleh John F. Canny pada tahun l986 dan menggunakan algoritma multi- tahap  untuk  mendeteksi  berbagai  tepi  dalam  gambar.  Walaupun  metode  tersebut  telah  berumur  cukup  lama, namun metode tersebut telah menjadi metode deteksi tepi standar dan masih dipakai dalam penelitan.
Segmentasi Warna dengan Deteksi Warna HSV
Pada metode segmentasi dengan deteksi warna HSV dilakukan pemilihan sampel piksel sebagai acuan warna untuk  membentuk  segmen  yang  diinginkan.  Citra  digital  menggunakan  model  warna RGB sebagai  standart acuan warna, oleh karena itu proses awal pada metode ini yang memerlukan konversi model warna dan HSV . Untuk  membentuk  segmen  sesuai  dengan  warna  yang  diinginkan  maka  ditentukan  nilai  toleransi  pada  setiap dimensi warna HSV , kemudian nilai toleransi tersebut digunakan dalam perhitungan proses adaptive threshold. Hasil  dari  proses threshold tersebut  akan  membentuk  segmen  area  dengan  warna  sesuai  toleransi  yang diinginkan.

## Gambar 1. Sketsa Alat Warna Merah

## Pengenalan Pola
Pengenalan  pola  merupakan  sebuah  metode  yang  telah  lama  ada  dan  terus  berkembang  hingga  saat  ini. Pengenalan pola tradisional masih berbasis pada kemampuan alat indera  manusia. Manusia  mampu  mengingat suatu  informasi  pola  secara  menyeluruh  hanya  dengan  berdasarkan  sebagian  informasi  yang  tersimpan  dalam ingatannya.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42

## METODE PENELITIAN
Perancangan  dan  pembuatan  alat  untuk  prediksi  luas  objek  yang  terdiri  dari  dua  bagian  utama,  meliputi perancangan perangkat keras dan perancangan perangkat lunaknya. Perangkat keras meluputi pemilihan kamera Laptop/ webcam yang  akan  digunakan,  dan  tiga  bentuk  sampel  sebagai  alat  ujinya.  Sedangkan  dalam perancangan perangkat lunaknya menggunakan aplikasi Python 2.7 dan OpenCV .
Gambar 2. Sketsa Alat Warna Kuning
Gambar 3. Sketsa Alat Warna Biru
Perancangan Hardware
Gambar 4. Peletakan Web Camera dan Objek Sampel Uji
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
Pada  tahap  ini  merupakan  gambaran  alat  yang  nantinya  akan  diuji,  dari  perancangan  ini  diketahui  bahwa letak  sampel  objek  pada  posisi  datar  tidak  bengkok/miring  ke  samping,  hal  itu  dikarenakan  berkaitan  dengan hasil yang diinginkan.
Bagian  ini  merupakan  tahap  awal  dari  penelitian.  Pada  bagian  ini  akan  membahas  tentang  garis  besar prosessing yang di lakukan terhadap sampel citra.
Display Kamera Laptop Bentuk Sempel Gambar 5. Diagram Blok Hardware
Dalam perancangan ini peneliti menggunakan Web Camera sebagai alat utama dalam mengambil citra dari objek uji. Lalu Web Camera yang telah mengambil citra pada gambar objek akan mendeteksi nilai RGB , warna yang  telah  dimasukkan  di  program  pada Web  Camera maka  akan  terlebih  dahulu  di  ubah  menjadi  nilai HSV yang  diinginkan.  Alat  uji  yang  digunakan  adalah  gambar  berbentuk  persegi,  persegi  panjang,  dan  lingkaran, yang  akan  di  tampilkan  kedalam  layar  laptop  sebagai frame yang  sedang  peneliti  cari  dalam  menentukan  luas tersebut.

## Perancangan Software
Perancangan  perangkat  lunak  pada  penelitian  ini  meliputi  perancangan  perangkat  lunak  untuk  pengolahan citra yang dilakukan oleh perangkat laptop, serta perangkat lunak untuk deteksi luas objek.
Data Citra Python Hasil
Gambar 6. Diagram Blok Software
Program  untuk  pengolaha  citra  pada  perangkat  laptop  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  yang  telah dilengkapi  dengan Library pengolahan  citra  digital openCV  series  3.  Software aplikasi  yang  digunakan  untuk mengetikkan pemrograman adalah python 2.7.

## Pengambilan Data
Langkah-langkah  penelitian  tahap  awal/ preprocessing yang  dilakukan  yaitu  pertama  citra  objek  diproses menggunakan HSV dan canny . Hasil dari proses akan menghasilkan beberapa citra hasil deteksi tepi. Hasil akhir berupa hasil perhitungan. Metode Penelitian ditunjukkan seperti Gambar 7.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
pada pengujian ini yang dilakuan meliputi pengukuran terhadap parameter-parameter input /masukan proses serta output /keluaran yang terdapat dalam sistem yang dirancang dan tahap-tahapannya pengambilan citra, tahap konversi  citra RGB ke HSV dan  ke  deteksi  tepi canny ,  hingga  tahap  perhitungan  prediksi  luas  kemudian dilanjutkan dengan menganalisis hasil-hasil pengukuran tersebut.

## Pengujian Pengambilan Citra Objek
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  parameter-parameter  system  kerja  dari  setiap  masukan.  Citra masukkan  yang  diperoleh  dari web  camera yang  ditampilkan  dan  diolah.  Contoh  pengambilan  citra  pada  tiga bentuk sampel objek yang berbeda terlampir pada gambar 8.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
Mulai Input Library, pengaturan webcam, dan setup I/O RGB,  HSV, canny Deteksi Bentuk Objek Data Citra Data Citra Hasil Deteksi Menghitung jarak, serta Luas Hasil Perhitungan Selesai
Gambar 7. Flowchart Pengambilan Data
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
(a) Warna Merah Persegi (b) Warna Kuning Lingkaran (c)

## Warna Biru Persegi Panjang
Gambar 8. Posisi Pengambilan Data
Dari sampel bentuk serta warna objek yang berbeda diatas dapat diketahui ukuran pada objek yang berbeda- beda, hal ini dikarenankan agar program dapat menentukan luas dari luas bentuk objek yang berbeda.
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
Parameter Canny dan HSV
Tabel 1. RGB ke HSV ke Deteksi Tepi (a) Warna Merah (b) Warna Kuning Citra Kuning dan HSV Parameter
Canny
Deteksi Canny 150, 300 (c)  Warna Biru
Citra Biru dan HSV Parameter Canny Deteksi Canny 150, 300
Berdasarkan  Tabel  1.  citra RGB ke HSV sebelum  dikonversikan  ke  deteki  tepi canny terlihatlah pixel dari HSV yang telah di capture , terdapat noise yang berada pada gambar yang telah di capture dari web camera .
Citra Merah dan HSV Parameter Canny Deteksi Canny
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
Tabel 2. Hasil warna HSV Warna Yang Di Uji Parameter HSV Warna HSV Lower_red (136,87,111)
Upper_red
(180,255,255)
Lower_yellow (22,60,200)
Upper_yellow (60,255,255)
Lower_blue
(90,100,145) Upper_blue (120,255,255)
Dari  tabel  2  didapatkan  hasil  bahwa  pada  wilayah  objek  dengan  menggunakan web  camera yang  di  dapat hanyalah  warna HSV yang  diinginkan,  sedangkan  gambar  yang  berwarna  selain  warna HSV yang  diinginkan tidak  terlihat  dalam  tampilan.  Maka  citra HSV yang  di  dapat  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  dalam menghitung  luas  objek,  karena  yang  didapat  hanya  warna HSV yang  diinginkan,  maka  dalam  tahapan selanjutnya akan dilakukan mendeteksi objek serta luas objek.

## Hasil Pengujian Luas
Pada  pengujian  sistem  secara  keseluruhan  hasil  akan  didapatkan  setelah web  camera mendapatkan frame dari sebuah objek sampel.
Tabel 3. Data Hasil Luas Bangun Persegi Warna Merah Sampel Jarak (cm) Pixel per metric Kalibrasi Object _width Uji Pixel Ukuran Luas Real (cm) Ukuran Luas Uji (cm) Error 1 60 49,9 154 24024 64 62,3 2,7% 90 33,6 103 10712 64 61,3 4,2% 120 24,2 74 5627 64 61,8 3,4% 150 19,5 61 3721 64 63.1 1,4% 180 15,9 50 2600 64 66,7 4,4% 2 60 50 193 38030 100 98,1 1,9% 90 33,9 131 17292 100 97,4 2,6% 120 24,4 95 9120 100 99,1 0,9% 150 20,3 77 6160 100 96,7 4,7% 180 15,9 63 3969 100 101,3 1,3% 3 60 49,9 232 54527 144 141,4 1,8% 90 33,9 158 24964 144 140,6 2,4% 120 24,6 115 13399 144 142,6 1%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
150 19,6 94 8648 144 144,9 0,6% 180 16,2 75 5775 144 142,8 0,8% 4 60 49,8 271 74529 196 194,3 0,8% 90 33,9 184 34040 196 191,7 2,2% 120 24,6 136 18429 196 196,2 0,001% 150 20 112 12329 196 198,6 0,1% 180 15,9 88 8008 196 204,4 4,3% 5 60 50,3 311 96721 256 247,1 3,5% 90 33,9 211 44521 256 250,7 % 120 24,6 156 24417 256 259,9 2,1% 150 20,1 127 16075 256 255,6 0,2% 180 16,2 103 10609 256 262,3 2,5%
Dari  tabel  3  didapatkan  hasil  bahwa  pada  objek  persegi  warna  merah    dalam  pegukuran  secara  otomatis dengan  menggunakan web  camera di  dapat  nilai-nlai  yang  sudah  mendekati  nilai  luasan  aktual.  Dengan presentase error (kurang  dari  5%)  ada  salah  satu  sampel  objek  yang  hampir  sama  dengan  nilai  luasan  aktual dengan presentase error 0,001%, dan yang paling tinggi 4,7%. Hal ini membuktikan bahwa dalam pengukuran secara otomatis hampir menemukan nilai yang presisi dan cukup akurat.
Tabel 4. Data Hasil Luas Bangun Lingkaran Warna Kuning Sampel Jarak (cm) Pixel per metric Kalibrasi Object _width Uji Pixel Ukuran Luas Real (cm) Ukuran Luas Uji (cm) Error 1 60 50,9 155 18859 50,24 46,9 6,6% 90 33,6 102 18167 50,24 46,7 7% 120 24,9 77 4654 50,24 48,5 3,5% 150 19,7 62 3017 50,24 49,9 0,7% 180 15,6 50 1962 50,24 51,8 3,1% 2 60 51,4 193 29372 78,5 71,7 8,7% 90 32,9 131 13578 78,5 80,7 2,8% 120 24,9 96 7329 78,5 76,4 2,7% 150 20 79 4899 78,5 79,02 0,7% 180 15,6 63 3115 78,5 82,2 4,7% 3 60 51,3 232 42452 113,04 104,2 7,8% 90 33,3 153 18499 113,04 107,4 5% 120 24,9 114 10201 113,04 106,4 5,9% 150 20 92 6644 113,04 107,2 5,2% 180 15,9 76 4534 113,04 115,8 2,4% 4 60 51 272 58077 153,86 143,9 6,5%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
90 33,1 184 26576 153,86 156,7 1,8% 120 24,5 134 14095 153,86 151,6 1,5% 150 20 108 9156 153,86 147,5 4,1% 180 15,9 89 6217 153,86 158,7 3,1% 5 60 50,8 308 74468 200,96 186,4 7,2% 90 33,3 211 34948 200,96 202,9 1% 120 24,9 153 18374 200,96 191,6 4,7% 150 20 127 12661 200,96 204,2 1,6% 180 16,4 103 8385 200,96 200,9 0,03%
Dari tabel 4 didapatkan hasil bahwa pada objek lingkaran warna kuning  dalam pegukuran secara otomatis dengan  menggunakan web  camera di  dapat  nilai-nlai  yang  sudah  mendekati  nilai  luasan  aktual.  Dengan presentase error salah  satunya  yang  lebih  dari  (5%)  yakni  pada  sampel  ke  3  jarak  60cm  dengan  jumlah error 7,8%  dikarenakan  peletakannya  yang  kurang  tegap  dapat  menimbulkan error dan  pencahayaan  yang kemungkinan  terlalu  terang,  sebab  warna  kuning  dapat  dengan  mudah  mendapatkan  cahaya,  jadi  kalau kelebihan cahaya akan mendapatkan error , ada salah satu sampel objek yang hampir sama dengan nilai luasan aktual dengan presentase error 0,03%. Hal ini membuktikan bahwa dalam pengukuran secara otomatis hampir menemukan nilai yang presisi dan cukup akurat.
Tabel 5. Data Hasil Luas Bangun Persegi Panjang Warna Biru Sampel Jarak (cm) Pixel per metric Kalibrasi Object _width Uji Pixel Ukuran Luas Real (cm) Ukuran Luas Uji (cm) Error 1 60 50,8 231 36498 96 91,4 4,8% 90 33,9 155 16407 96 92,4 3,8% 120 24,1 115 8972 96 99,6 3,8% 150 18,9 91 5369 96 96,2 0,2% 180 16,2 74 3848 96 95,1 0,9% 2 60 50,8 271 53399 140 133,7 4,5% 90 33,9 184 24104 140 135,7 3,1% 120 24,4 136 13192 140 143,4 2,4% 150 19,2 107 8027 140 139,9 0,07% 180 15,9 89 5742 140 146,6 4,7% 3 60 50 302 70366 192 181,6 5,4% 90 33,1 209 32894 192 193,9 1% 120 24,1 155 17980 192 199,7 4% 150 19,5 123 11488 192 195,2 1,7% 180 16,2 103 8034 192 198,6 3,4% 4 60 50,5 340 93160 252 235,6 6,5% 90 33,6 235 43244 252 247,3 1,7%
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
120 24,6 176 24271 252 258,4 2,5% 150 19,5 137 15207 252 257,9 2,3% 180 16,2 114 10374 252 256,5 1,8% 5 60 50 386 120046 320 309,8 3,2% 90 32,8 261 55071 320 329,8 3,1% 120 24,4 195 30420 320 330,7 3,3% 150 19,1 153 18839 320 332,1 3,8% 180 16,4 128 13060 320 312,9 2,2%
Dari  tabel  5.  didapatkan  hasil  bahwa  pada  objek  persegi  panjang  warna  biru  dalam  pegukuran  secara otomatis  dengan  menggunakan web  camera di  dapat  nilai-nlai  yang  sudah  mendekati  nilai  luasan  aktual. Dengan presentase error salah satunya yang lebih dari (5%) yakni pada sampel ke 4 jarak 60cm dengan jumlah error 6,5%  dikarenakan  peletakannya  yang  kurang  tegap  dapat  menimbulkan error serta  warna  biru  yang membutuhkan  pencahyaan  yang  harus  terang,  ada  salah  satu  sampel  objek  yang  hampir  sama  dengan  nilai luasan  aktual  dengan  presentase error 0,07%.  Hal  ini  membuktikan  bahwa  dalam  pengukuran  secara  otomatis hampir menemukan nilai yang presisi dan cukup akurat.

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitan  dan  pembahasan  tentang  alat  perhitungan  luas  otomatis  pada  objek  dengan menggunakan metode deteksi tepi canny yang telah dilakukan dan diuraikan maka dapat disimpulkan bahwa :
1.  Citra  pada  warna  objek  dapat  dibedakan  dengan  menggunakan  beberapa  tahapan  konversi  yang nantinya  akan  diproses  untuk  mencari  nilai  pixel  dari  gambar.  Perolehan  panjang  (X,Y)  dari  gambar  dapat diukur setelah melewati beberapa tahapan yaitu dengan citra RGB, HSV dan tedeksi tepi canny lalu  didapatlah nilai luasan dari hasil pengukuran objek.
2.  Dari hasil perbandingan pengukuran luas objek secara otomatis dengan ukuran real, diperoleh tingkat presentase  error  (kurang  lebih  5%)  dari  pengukuran  secara  otomatis  dibandingkan  ukuran  real,  dapat disimpulkan  bahwa  pengukuran  secara  otomatis  sudah  cukup  akurat  namun  terdapat  masalah  jika  dalam peletakan objek dengan yang miring dan pencahayaan yang kurang.

## REFERENSI
[1] Ahmad Mustafid, (2016), “Perancangan Sistem Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Bobot Sapi Menggunakan Metode Canny Edge Detection”, Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta.
[2] Rama Okta Wiyagi, dan Muhamad Yusvin Mustar, (2015), “Deteksi Jarak Objek Bercahaya Secara Real Time Menggunakan Kamera Tunggal”, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta.
[3] RD. Kusumanto, dan  Alan Novi Tompunu, (2011), “Pengolahan  Citra Digital Untuk  Mendeteksi Obyek Menggunakan Pengolahan Warna Model Normalisasi RGB”, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang.
[4] Ari Kurniawan Saputra, (2016), “Aplikasi Deteksi Objek Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient Untuk Modul Sistem Cerdas Pada Robot Nao”, Universitas Bandar Lampung, Lampung.
[5] Yustinus  Pancasila  Prayitno,  dkk,  (2017),  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Pendeteksi  Bentuk  Dan  Warna Benda Pada Mobile Robot Berbasis Webcam”, STIKOM, Surabaya.
[6] Hepi  Hapsari  Handayani  Sarkawi  Jaya  Harahap,  (2015),  “Visualisasi  3D  Objek  Menggunakan  Teknik Fotogrametri Jarak Dekat”, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya.
[7] Pelajaran,  “Bangun  Datar  –  Pengertian,  Macam-Macam,  Sifat-Sifat,  dan  Rumus  Bangun  Datar Terlengkap”, diperoleh dari: www.pelajaran.co.id [diakses 25 Juli 2018].
[8] Danang  Erwanto,  (2017),  “Pemanfaatan  Pengolahan  Citra  Digital  Pada  Proses  Quality  Control Pengemasan Primer Obat Dengan Menggunakan Metode Normalisasi Warna”, Tesis Magister, Universitas Islam Sultan Agung, Semarang.
[9] Nesaba  Media,  “Pengertian  Webcam  Beserta  Fungsi  dan  Cara  Kerja  Webcam”,  diperoleh  dari: www.nesabamedia.com  [diakses 18 Mei 2018].
Jurnal Qua Teknika, Vol. 8 No. 2 September 2018 p-ISSN: 2088-2424; e-ISSN: 2527-3892 Fakultas Teknik Universitas Islam Balitar, Blitar
Http://qua.unisbablitar.ejournal.web.id ; Email; quateknika@Gmail.com
Ahmad Ahsanudin Syafawi, Farrady Alif Fiolana, Fajar Yumono. 2018. Prediksi Luas Bangun Berbasis Image Prosessing Algoritma Canny.
Jurnal Qua Teknika , (2018), 8(2) : 31-42
[10] Rika  Favoria  Gusa,  (2013),  “Pengolahan  Citra  Digital  untuk  Menghitung  Luas  Daerah  Bekas Penambangan Timah”, Universitas Bangka Belitung, Bangka Belitung.
[11] Masnun  Dasopang,  (2015),  “Metode  Perancangan  Pengarangkat  Lunak  Mereduksi  Noise  Citra  Digital Menggunakan Contraharmonic Mean Filtter”, STMIK Budi Darma, Medan.
[12] Arief  Yudiyanto,  dan  Murinto,  (2014),  “Implementasi  Metode  Canny  Untuk  Deteksi  Tepi  Mutu  Daun Tembaka”, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta.
[13] Jati  Sasongko  Wibowo,  (2011),  ”Deteksi  dan  Klasifikasi  Citra  Berdasarkan  Warna  Kulit  Menggunakan HSV”, Universitas Stikubank, Semarang.
[14] Derisma,  (2016)  “Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Sistem  Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Metode Eigenface pada Perangkat Mobile Berbasis Android“, Universitas Andalas, Padang.
[15] Therzian  Richard  Perkasa,  Helmy  Widyantara,  dkk,  (2014),  “Rancang  Bangun  Pendeteksi  Gerak Menggunakan  Metode  Image  Subtraction  Pada  Single  Board  Computer  (Sbc)”,  STIMIK,  STIKOM, Surabaya.
[16] Elektronika  Dasar,  “Pengertian  Citra”,  diperoleh  dari:  http://elektronika-dasar.web.id  [diakses  18  Juli 2018].
[17] R  Dimas  Adityo,  (2014),  “Kalibrasi  Parameter  Kamera  Dengan  Menggunakan  Projector  Untuk Rekonstruksi 3d Berbasis Metode Structured Light”, Universitas Bhayangkara, Surabaya.
[18] Wikaria Gazali, Alexander Agung Santoso Gunawan, (2012) “Analisis Dan Pembuatan Sistem Pengenalan Sidik Jari Berbasis Komputer Di Polda Metro Jaya”, Binus University, Jakarta Barat.
[19] Pyimagesearch,  “Measuring  size  of  objects  in  an  image  with  OpenCV”,  diperoleh  dari: www.pyimagesearch.com [diakses 6 Juli 2018].
[20] Danang Erwanto, et al, 2017 IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. 190 012043
[21] Bayu  Ardianto,  (2017)  ”Pengukur  Jarak  Objek  Menggunakan  Pengolahan  Citra  Dengan  Bantuan  Laser” Universitas Islam Kadiri, Kediri.