## Implementasi Pembentukan Rectangle dan Similarity Triangle pada Pengukuran Dimensi Objek
Asep Nana Hermana, Milda Gustiana, Randy Adityawarman Tohir Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Bandung
Email : Asep_nana_h@yahoo.com

## ABSTRAK
Pembentukan  rectangle  berfungsi  untuk  mendapatkan  nilai  area  piksel  yang menjadi batas objek sebagai penentuan koordinat maksimum posisi x untuk lebar dan posisi y untuk tinggi. Area citra objek ditandai dengan rectangle. Kemudian masuk  pada  tahap  similarity  triangle  yaitu  mencari  nilai  fokus  webcam  dengan menghitung  perkalian  antara  nilai  area  piksel  dan  nilai  jarak  webcam  terhadap objek  dan  dibagi  ukuran  objek  real  sebagai  acuan,  selanjutnya  nilai  fokus dimasukkan kedalam similarity triangle sehingga didapatkan nilai tinggi dan lebar objek dalam centimeter.Pada preprocessing terdapat proses subtraksi citra yaitu mencari selisih dari frame background dan frame yang dideteksi. Selisih tersebut merupakan objek citra yang masih memiliki noise. Dikarenakan selalu ada noise, maka morfologi berfungsi menghilangkan nilai piksel yang bukan bagian dari objek. Penelitian  pengukuran  ini  bermanfaat  untuk  mengetahui  fungsi  maksimal  dan sejauh  apa  webcam  dapat  mendeteksi  objek.  Metode  rectangle  dan  similarity triangle diperlukan sebagai proses mendapatkan tinggi dan lebar objek secara real time. Presentase keberhasilan pengukuran yaitu 98,55% .

## Kata Kunci : Subtraksi citra, Morfologi, Rectangle, Similarity Triangle

## ABSTRACT
Rectangle formation intended to get the value of the pixel area that became the object boundary as a determination of the maximum coordinates for the position x as width and y as height. Area image of the object is marked with a rectangle. Then  entered  the  stage  of  similarity  triangle  that  is  looking  for  value  focus  of webcam to calculate the multiplication of the value area pixel and the value of the distance  webcam  to  the  object  and  divided  by  the  size  of  the  object  real  as  a reference, then the value of the focus is inserted into the similarity triangle thus obtained  the  value  of  height  and  width  of  the  object  in  centimeters.  The morphology function eliminates the pixel values are not part of the object such as noise.  This  measurement  research  intended  to  determined  the  maximum functionality  and  to  what  extent  the  webcam  can  detect  objects.  Therefore, methods of rectangle and triangle similarity required as the process of getting the height and width of the object in real time. Percentage measurement of success is between 98.55%.

## Keywords: Image Subtraction Method, Morphology, Rectangle, Similarity Triangle

## 1. PENDAHULUAN
Subtraksi  citraberfungsi  menyimpan frame  background  kemudian  menangkap  frame berikutnya dan mendapatkan selisih dari kedua frame yang menghasilkan area citra objek. Dikarenakan  dalam  pengambilan  area  citra  objek  terdapat  banyak noise  yang  menganggu bentuk  objek  mengakibatkan  citra  objek  sedikit  tidak  terdeteksi,  oleh  karena  itu  teknik morfologi berfungsi dalam mendapatkan citra objek yang utuh sehingga dapat diteruskan ke proses pengukuran dimensi objek. Morfologi dengan closing adalah proses dua tahap yaitu menambahkan nilai piksel kemudian mengurangi nilai piksel pada citra objek sehingga noise yang ditimbulkan berkurang.
Kemudian dicari letak koordinat titik-titik maksimum piksel yang membentuk citra objek yaitu mendefinisikan area dan membatasi dengan rectangle area mana yang menjadi bagian dari objek.  Proses  selanjutnya  mencari  nilai  fokus webcam  dengan  memanfaatkan  similarity triangle dengan menghitung perkalian antara nilai area piksel dan nilai jarak webcam terhadap objek dan dibagi ukuran objek real sebagai acuan, selanjutnya nilai fokus tersebut dimasukkan lagi  kedalam similarity  triangle  sehingga  didapatkan  nilai  tinggi  dan  lebar  objek  dalam centimeter.
Penelitian mengenai pengukuran dimensi objek menggunakan webcam ini merupakan salah satu cara alternatif melakukan pengukuran terhadap objek. Manfaat lainnya adalah sebagai media pembelajaran bagaimana hubungan kerja interaksi antara citra objek yang dihasilkan oleh webcam  dengan  manusia  dan  mengetahui  seberapa  jauh  fungsi  kinerja  maksimal kapabilitas dari webcam.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Subtraksi Citra
Metode  subtraksi  citra  merupakan  proses  perekeman  pemisahan background  dengan foregrounddengan cara mendapatkan selisih pengurangan dari background dan foreground. Yang  dimaksud background  adalah  sejumlah  piksel-piksel  gambar  yang  diam  dan  tidak bergerak.  Sedangkan foreground  adalah  objek  yang  ada  selain  background  dan  biasanya foreground ini ada setelah didapatkannya background
Penyimpanan  citra  referensi  sebagai  awal  dari  pendeteksian  diperlukan  sebuah  citra  yang dijadikan acuan awal. Dimisalkan citra referensi dinyatakan sebagai r(x,y), sedangkan frame yang  baru  ditangkap  dinyatakan  sebagai  f(x,y)  dan  citra  yang  dihasilkan  sebagai  output dinyatakan  sebagai  g(x,y).  Maka  Metode  subtraksi  citra  awal  dapat  dimasukkan  ke  dalam Persamaan (1) :
G(x,y) = f(x,y) – r(x,y)                                             (1)

## 2.2 Morfologi
Morfologi adalah suatu teknik dari pengolahan citra yang didasarkan pada pengolahan bentuk. Nilai  dari  tiap  piksel  citra  yang  diolah  merupakan  bentuk  perbandingan  antara  piksel  yang bersesuaian dari citra masukkan dengan nilai piksel tetangganya.
Morfologi  dengan  proses closing  menggunakan  proses  erosi  dan  dilasi  yaitu  proses penggabungan titik-titik yang bukan objek menjadi bagian dari objek berdasarkan structuring element bentuk rectangle.

## 2.3 Rectangle
Rectangle  adalah  daerah  persegi  panjang  atau  yang  disebut  sebagai  bounding  box  untuk memproses citra objek lebih lanjut.Fungsi Bounding Box adalah fungsi untuk membuat persegi panjang  yang  memuat region  atau  objek-objek  yang  terdeteksi  sebagai  warna  merah. Sehingga objek dapat diberikan marker berupa box atau rectangle. Objek tersebut merupakan benda yang memiliki bentuk beraturan berbentuk menyerupai box atau rectangle.
Adapun  proses  penghitungan  secara  matematik  adalah  dengan  menggunakan  perhitungan koordinat cartesius, dimana sebuah frame diasumsikan sebagai koordinat sumbu x dan sumbu y.
x1 dan x3 = lebar frame/2 – setengah lebar frame/2                    (2)
y1 dan y3 = tinggi frame/2 – setengah tinggi frame/2                   (3)
2.4 Similarity Triangle persamaan similarity triangle untuk menghitung dimensi objek : h
f = H 𝑑 (4)
dimana : h : tinggi objek dalam piksel f : titik fokus webcam H : tinggi asli objek d : jarak objek terhadap webcam

## 2.5 Cara Kerja Sistem
Proses  sistem  pengukuran  dimensi  tinggi  dan  lebar  objek  digambarkan  dengan  cara  kerja sistem pada workflowpada Gambar 1.
Gambar  1. Workflow diagram
Keterangan:
1. User menjalankan aplikasi dengan memulai menghidupkan webcam
User
Camera on Perekaman background Segmentasi Morfologi Nilai tinggi dan lebar Deteksi bounding rectangle Perhitungan tinggi dan lebar objek dengan similarity triangle
2. Sistem merekam background dan mendapatkan citra objek dengan metode subtraksi citra yaitu  mencari  selisih  antara  citra background  dengan  citra  foreground  (objek)  yang dijelaskan pada Gambar 2.
3. Citra warna objek masuk ke tahap preprocessing yaitu tahap grayscale dengan penentuan threshold
4. Citra biner objek diproses dengan segmentasi morfologi menggunakan operasi closing
5. Penentuan area rectangle mendapatkan koordinat nilai piksel maksimum di posisi x dan y pada citra objek
6. Perhitungan tinggi dan lebar objek dengan similarity triangle
7. Menampilkan nilai tinggi dan lebar dalam ukuran centimeter

## 2.5.1 Metode Subtraksi Citra
Langkah-langkah  prosedur  pada  proses  subtraksi  citra  terlihat  pada  Gambar  3.  Berikut penjelasan langkah pada flowchart metode subtraksi citra :
1) State awal mengaktifkan webcam Proses dijabarkan sebagai berikut :
2) Menekan tombol rekam dan sistem menampilkan loading screen seperti pada Gambar 2.
3) Pada saat loading screen, batas nilai durasi perekaman adalah 200 mili detik dan akan mengalami penurunan sampai 0 mili detik.

## Gambar  2. Proses Subtraksi Citra
4) Kemudian sistem menyimpan frame background
5) User meletakkan objek adapter pada area background sebelumnya
6) Sistem  melakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  citra  adapter  menggunakan persamaan  (1) dalam  piksel.  Dimana  citra background r(x) = 640 piksel, r(y) = 480 piksel. Citra background ditambah dengan citra adapter f(x) = 940 piksel dan f(y) = 580 piksel.
G(x,y) = f(940,580) – r(640,480)
Hasil akhir dari proses mendapatkan citra adapter adalah G(x,y) = f(300,100) dimana x = 300 piksel dan y = 100 piksel.
Gambar  3. Flowchart perekaman background dengan  metode subtraksi citra

## 2.5.2 Morfologi
Setelah  mendapatkan  citra  objek  maka  proses  selanjutnya  masuk  ke  tahap  segmentasi morfologi menggunakan operasi closing yaitu operasi dilasi yang diikuti dengan operasi erosi. Dilasi merupakan proses penggabungan titik background (0) menjadi bagian dari titik objek (1) berdasarkan structuring element square 3x3. Erosi merupakan proses penggabungan titik objek (1) menjadi bagian dari titik background (0) berdasarkan structuring element square 3x3.
Langkah-langkah prosedur pada proses segmentasi morfologi terlihat pada Gambar 6. Berikut penjelasan langkah pada flowchart operasi closing :
1. Citra adapter hasil proses subtraksi citra dengan posisi x = 300 piksel dan posisi y = 100 piksel.
2. Citra  adapter  tersebut  diproses  dengan  erosi  dengan structuring  elementsquare3x3 kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  erosi dengan structuring  element  square3x3  untuk mengikis atau menghilangkan lubang-lubang kecil pada citra.
Gambar  4. Proses dilasi
Gambar  5. Hasil piksel penambahan dilsi
Gambar 4 dan Gambar 5 adalah Ilustrasi piksel adapter berwarna biru muda di tambah dengan piksel structuring  element  square  3x3  proses  dilasi.  Warna  merah  merupakan  structuring element square 3x3.Gambar 5adalah hasil proses dilasi piksel adapter dengan penambahan 1 piksel di sekeliling piksel asli adapter.
3. Maka hasil akhircitra adapter dengan operasi closingadalah pada posisi x = 301 pikel dan posisi y = 401 piksel.
Gambar 6. Flowchart operasi closing pada morfologi

## 2.5.3 Rectangle
Nilai koordinat piksel yang dihasilkan berkisar antara 0 – 640 piksel untuk koordinat horizontal x dan 0 – 480 piksel untuk koordinat vertikal y sesuai dengan ukuran frame citra hasil capture dari webcam yaitu 640 x 480 piksel. Terbentuknya rectangle pada  Gambar  7  dan  Gambar  8  pada posisi x dan  y  menggunakan persamaan (2) dan (3), dikarenakan lebar frame menggunakan 640 piksel maka nilai setengah menjadi 320 piksel, tinggi frame 480 piksel maka nilai setengah menjadi 240 piksel : x1 = 640/2 – 320/2 x1 = 320 – 160 x1 = 160 piksel
y1 = 480/2 – 240/2 y1 = 240 – 120 y1 = 120 piksel
Maka nilai x1 adalah 160 piksel posisi x sebelah kiri (x minimum) dan nilai x3 adalah 160 piksel posisi  x  sebelah  kanan  (x  maksimum).  Nilai  y1  adalah  120  piksel  dari  posisi  y  bawah  (y minimum) dan nilai y3 adalah 120 piksel dari posisi y atas (y maksimum).
Gambar 8. Ilustrasi pembentukan rectangle terhadap piksel
Gambar 9 Flowchart penentuan Rectangle

## 2.5.4 Perhitungan Similarity Triangle
Untuk  mendapatkan  dimensi  tinggi  dan  lebar  objek  dan  nilai  fokus webcam  menggunakan prinsip  kesebangunan  dua  segitiga.  Proses  untuk  mencari  nilai  fokus webcam  pada  tahap similarity triangle didapat dengan melakukan uji coba pada 5 buah objek terhadap tinggi dan lebarnya seperti yang tertera pada Tabel 1. Pengambilan nilai piksel hasil uji coba tergantung pada pendekatan pembentukan rectangle yang disebut sebagai bounding box terhadap sisi- sisi  objek.  Semakin dekat  pembentukan  rectangle  terhadap  sisi-sisi  objek  maka  nilai  piksel tersebut yang telah digunakan.
Perhitungan jarak antara webcam terhadap objek yang dinyatakan dengan variabel (d) dan tinggi dan lebar objek yang dinyatakan dengan variabel (H) dihitung menggunakan penggaris. Selanjutnya  untuk  nilai  tinggi  dan  lebar  dalam  piksel  yang  dinyatakan  dengan  variabel  (h) didapat pada proses sebelumnya yaitu proses pembentukan rectangle. Untuk jarak ditetapkan pada 40cm karena pada jarak tersebut rectanglemarker mendekati terhadap sisi-sisi objek.
Nilai pada ketiga variabel (d), (H) dan (h) dimasukkan pada persamaan (2) yang merupakan proses similarity triangle. Nilai-nilai fokus tersebut dijumlahkan kemudian diambil nilai rata- rata maka didapat nilai titik fokus webcam. Nilai fokus dalam centimeter.
Tabel 1. Tabel Pencarian nilai fokus webcam Objek Dalam cm Ukuran Asli (cm) Ukuran Pada Sistem (piksel) Tinggi  Lebar Tinggi Lebar Gelas Kaca 10 7 378,59  251,56 Gelas Plastik 8.5 8.2 321,63  282,92 Botol Kiwi 13.3 4.2 473,41  177,11 Botol Tusuk Gigi 9 4.7 345,49  182,54 Korek Api 5.1 3.7 198,80  149,10
Nilai fokus (f) dengan variabel tinggi (H) objek gelas kaca dengan jarak (d) 40cm adalah :
Nilai fokus (f) dengan variabel lebar (H) objek gelas plastik dengan jarak (d) 40cm adalah :
Nilai fokus (f) dengan variabel lebar (H) objek botol kiwi dengan jarak (d) 40cm adalah :
Nilai fokus (f) dengan variabel lebar (H) objek botol tusuk gigi dengan jarak (d) 40cm adalah :
Nilai fokus (f) dengan variabel lebar (H) objek korek api dengan jarak (d) 40cm adalah :
Maka nilai fokusnya adalah, f = 1514,36 + 1437,48 + 1513,55 + 1380,09 + 1423,89 + 1686,76 + 1535,51 + 1553,53 + 1559,21 + 1611,89 f = 15216,27/10 f = 1521,627mm
Nilai fokus webcamtelah ditentukan,kemudiandimisalkan jarak yang dinyatakan (d) ditentukan terlebih dahulu pada 40cm, karena pada jarak ini sistem dapat mendekati nilai tinggi dan lebar objek sebenarnya. Untuk data uji pertama menentukan tinggi objek asli dinyatakan (H) dalam cm. Diambil contoh nilai tinggi y telah ditentukan pada proses rectangle dinyatakan dalam (h) yaitu 378,59piksel, maka :

## H = 40cm x 378,59piksel 1521,627
H = 9,952cm
Maka  tinggi  objek  adalah  9,952cm  dengan  menggunakan  nilai  fokus webcam 1521,627mm.

## 3. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Pengujian  menentukan  nilai  tinggi  dan  lebar  objek  berdasarkan  nilai  jarak  40  cm.  tingkat kesuksesan (%) untuk pengujian terhadap variabel dapat dihitung dengan Persamaan (3).
𝑆𝑒𝑙𝑖𝑠𝑖ℎ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 𝑎𝑠𝑙𝑖 (𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑙𝑒𝑏𝑎𝑟) X 100%
Maka  didapat  persentase  keberhasilan  terbesar  yang  menunjukkan  error  terkecil  yaitu dimasukkan pada Persamaan (3) menjadi :
(8 − 8.11631) 8 X 100%
Persentase error = 1,45% Maka persentase keberhasilan terbesar 100%-1,45% = 98,55%
Untuk  persentase  keberhasilan  terkecil  dengan  melihat  data  pada  Tabel  2  baris  3  yang menunjukkan error terbesar yaitu 25,10% dan dimasukkan pada Persamaan (3) menjadi: (∣ 2.2 − 2.753425 ∣)
2.2 x 100%
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 25,10%
Maka persentase keberhasilan terkecil 100%-25,10% = 74,9%

## Implementasi Pembentukan Rectangle dan Similarity Triangle pada Pengukuran Dimensi Objek

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, didapat kesimpulan bahwa :
1. Pendeteksian  terhadap  objek  dengan  asumsi  cahaya  terang  dan  tanpa  adanya bayangan objek, karena bayangan objek dianggap sebagai bagian dari objek.
2. Alat webcam yang digunakan adalah X-tech PC Camera 5.2mega pixel yang mana masih kurang mendukung untuk mendapatkan citra objek yang bebas noise.
3. Dari hasil pengujian jarak webcam terhadap objek dapat ditarik kesimpulan bahwa jarak terbaik yaitu di jarak 40cm.
4. Dari hasil pengujian dimensi tinggi dan lebar objek, dengan hasil uji coba data objek didapat persentase keberhasilan terbesar 98,55% dan persentase keberhasilan paling kecil adalah 74,9%.
5. Dari  percobaan  yang  dilakukan,  kesalahan  yang  terdapat  pada  sistem  ini  adalah ketika  terjadi  dua  atau  lebih  objek  yang  saling  berdekatan  maka  sistem  akan mengartikan objek yang lebih dari satu tersebut menjadi satu objek.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Ferrianto  Gozali,  Nur  Akbar.  2  Februari  2014.  Pendeteksian  dan  Perekaman  Gerakan Benda Dalam Sistem Pengawasan Keamanan dengan Menggunakan Raspberry PI. Jakarta Barat. Trisakti.
[2] Eko  Prasetyo.  2011.  Morfologi  Citra,  Pengolahan  Citra  Digital  Materi  6.  Universitas Muhammadiyah Gresik.
[3] Diatri Indradewi. November 2011. Morfologi Citra, PCD 7.
[4] Luqman Abdul Mushawwir. September 2015. Deteksi dan Tracking Object untuk Sistem Pengawasan Citra Bergerak. Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung
[5] Grace. Juni 2012. Pengukuran jarak objek dengan laser distance sensor. Institut Teknologi Bandung