Abstrak — Warehouse yang digunakan untuk tempat menyimpan barang yang di kirim dari produsen ke konsumen. Dari kondisi yang ada di lapangan, antara barang yang ada di warehouse  dan  catatan  inventaris  sering  terdapat  kesalahan. Kesalahan yang kerap terjadi adalah salah penempatan barang yang  disebabkan  oleh  kelalaian  yang  dilakukan  oleh  operator disana.  Hal  ini  kerap  menyebabkan  kekeliruan  antara inventaris  dalam  warehouse  dan  catatan  inventaris  yang dimiliki.  Dalam  pengecekan  inventaris  yang  ada  pada warehouse masih menggunakan operator dalam mengecek tiap palet yang ada pada rak setinggi kurang lebih 10 meter. Hal ini membutuhkan  waktu  rata  rata  8  menit  untuk  melakukan pengecekan dalam satu rak yang terdiri dari 12 barcode. Sistem ini dirancang untuk membantu penyelesaian masalah tersebut dengan  membuat  drone  yang  dapat  melakukan  pengecekan secara  otomatis  dan  memindai  barcode  menggunakan  image processing  beserta metode ORB dan MSER untuk mengetahui posisi  barang  tersebut.  Dari  hasil  yang  didapat  sistem  ini berhasil  membaca  rata  rata  12  barcode  dalam  4  menit.  Dari yang  semula  dalam  pengecekan  manual  12  barcode membutuhkan  waktu  8  menit,  menghasilkan  selisih  4  menit dalam pengecekan 12 barcode.
Kata  Kunci—Warehouse,  ORB,  MSER,  Barcode,  Image Processing.

## I. PENDAHULUAN
AREHOUSE memiliki  berbagai  fungsi  yang  salah satunya merupakan tempat penyimpanan barang yang akan  dikirim  oleh  produsen  ke  konsumen.  Barang  yang disimpan dalam warehouse ini terdapat berbagai macam jenis barang meliputi barang jadi atau setengah jadi, dokumen, dan hasil produksi. Barang yang disimpan dalam warehouse akan diberi  label  dan  ditempatkan  pada  rak  yang  tersedia  untuk mengelompokan barang sesuai jenis dan jadwal pemberangkatannya.
Pada  proses  penempatan  barang  pada  rak,  terdapat beberapa proses yang akan dilalui di warehouse . Awal proses yang  harus  dilewati  saat  proses  memasukan  barang  ke warehouse adalah  pengelompokan barang yang  sama untuk dijadikan  dalam  satu  palet.  Setelah  penggabungan  ini  palet yang akan dimasukan ke dalam warehouse akan diberi label berupa  barcode  untuk  tanda  pengenal  barang  tersebut. Kemudian  barang  akan  diletakan  dalam  rak  sesuai  dengan pengelompokannya.  Proses  pengecekan  ini  dimulai  dari pengecekan barcode pada  tiap  palet  yang  ada  di  rak.  Lalu kemudian  data  yang  diambil  oleh scanner akan  masuk  ke dalam excel yang akan dicocokan dengan catatan inventaris yang  ada  pada  proses loading  in barang.  Hal  ini  dilakukan secara berkala guna mencocokan data barang yang ada pada warehouse dan data yang ada pada catatan inventaris.
Dari  kondisi  pengecekan  yang  ada,  terkadang  ada kesalahan dalam perhitungan barang yang ada dengan catatan inventaris  yang  ada.  Hal  ini  disebabkan  kesalahan  dalam penempatan  palet  ke  dalam  rak  yang  berbeda  sehingga menciptakan  kebingungan  di  dalam warehouse .  Di  dalam warehouse masih menggunakan pengecekan manual dengan operator yang akan berjalan dan menggunakan forklift dalam menggapai  rak  yang  tinggi.  Hal  ini  membutuhkan  waktu sekitar 10 menit dalam melakukan pengecekan dalam satu rak yang memiliki rata rata 12 barcode barang didalamnya.
Dengan  semakin  berkembangnya  zaman  maka  hal  hal diatas  dapat  di  bantu  dengan  menggunakan  pengembangan agar  mempermudah  sistem  manajemen  inventaris  serta mengurangi  interverensi  dari  manusia  atau  dapat  dikatakan ditambahkan  proses  otomasisasi,  dalam  hal  ini  proses otomasisasi yang akan digunakan adalah proses pengecekan barcode dalam  rak  yang  akan  memunculkan  posisi  dari barcode tersebut  untuk  memudahkan  dalam  pencocokan antara barang dalam rak dan dalam catatan inventaris. Metode deep  learning digunakan  untuk  membantu  proses image processing dalam  menemukan  gambar barcode yang  ada pada  rak.  Drone  juga  akan  membantu  dalam  proses pengecekan  barcode  pada  rak  yang  ada  sehingga  operator tidak  perlu  menggunakan forklift dalam  menggapai  barang yang tinggi.
Selain  proses  otomasisasi  ini,  hasil  dari  pembacaan barcode dapat ditampilkan pada website untuk mencocokan

## Deteksi Citra dan Posisi Barcode Menggunakan Metode Oriented Fast and Rotated Brief (ORB) dan Maximally Stable Extremal Regions (MSER)
Hafizhal Tilaksosno, Berlian Al Khindi, dan Fivitria Istiqomah Departemen Teknik Elektro Otomasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : berlian@its.ac.id
W Gambar 1. Arah drone dalam pembacaan rak. Gambar 2. Contoh barcode.
dengan  catatan  yang  ada.  Hal  ini  dapat  mengurangi  biaya pada forklift yang  digunakan  untuk  melakukan  pengecekan pada rak.

## II. TEORI PENUNJANG

## A. Penelitihan Terdahulu
Penelitihan terdahulu terdiri dari; Pada Pengerjaan proyek akhir  ini,  penulis  mengambil  beberapa  referensi  berupa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.
1. Jurnal  berjudul Inventory  Management  through  Mini- Drones:Architecture and Proof-of-Concept Implemetation .  Jurnal  ini  ditulis  oleh  Davide  Cristiani, Filippo Bottoneli, Angela Trotta, dan Marco Di Felice ini menjelaskan tentang kegunaan UAV dalam satu dekade terakhir.  Persediaan  gudang  menggunakan  UAV dianggap sebagai penelitian baru, diantara solusi industri yang relevan mengutip dari Flytbase [1] .
2. Jurnal  berjudul Applications  of  Drones  in  Warehouse Operations .  Jurnal  yang  ditulis  oleh  Lukas  Wawrla, Omid  Maghazei,  dan  Prof.  Dr.  Torbjorn  Netland  berisi penelitian  sistem  warehouse  menggunakan cycle counting [2].
3. Jurnal berjudul 2D Barcode Detection using Images for Drone-assisted  Inventory  Management .  Jurnal  yang ditulis Hyeon Cho, Dongyi Kim, Junho Park, Kyungshik Roh, dan Wonjun Hwang. Jurnal berisi deteksi 2 dimensi untuk menentukan letak barcode pada barang yang ada di  gudang.  Menggunakan  kamera  untuk  membantu menentukan  letak barcode yang  ada  pada  barang didalam  palet  gudang.  Jurnal  ini  menjelaskan  tentang penentuan  kandidat  gambar  yang  akan  diambil  untuk memproses citra barcode tersebut [3].
4. Jurnal  berjudul Real-Time  Barcode  and  Classification using Deep Learning. Jurnal ini ditulis oleh Daniel Kold Hansen, Kamal Nasrollahi, Christoffer B. Rasmusen dan Thomas  B.  Moeslund.  Jurnal  ini  berisi  perbandingan antara  2  metode deep  learning yang  digunakan  untuk membaca barcode [4].
B. Dasar Teori
Dasar teori terdiri antara lain:

## 1) Warehouse Management
Sistem  manajemen  gudang  ditunjukan  untuk  menangani dan  mengendalikan  inventaris  dalam  gudang.  Warehouse
Gambar 3. Arsitektur alat.
Gambar 4. Flowchart pembacaan barcode .
Gambar 5. Flowchart pengiriman data.
Gambar 6. Perancangan alat proyek akhir.
Management  berkaitan  dengan  pergerakan,  pengambilan, pengepakan, dan penyimpanan stok di dalam gudang. Fungsi dasar dalam sistem manajemen pergudangan adalah: 1. Pemenuhan permintaan pelanggan lebih cepat
2. Penentuan lokasi dan ketersediaan stok
3. Pelaporan inventory dan reorder tepat waktu
Sistem ini menangani pekerjaan utama dari sebuah gudang seperti  manajemen  penyimpanan,  manajemen  barang berbahaya,  pemrosesan  barang,  keluar  dan  masuknya material,  pengambilan  stok,  pemeriksaan  dan  pengisian ulang.  Sistem  penyimpanan  barang  yang  baik  diperlukan untuk membuat arus barang tertata rapi dan teratur serta dapat diperiksa sewaktu waktu.
Salah  satu  cara  dalam  sistem  manajemen  gudang  adalah melakukan kembali pengecekan sebelum masuk ke gudang. Pengecekan  ini  dapat  dilakukan  dengan  cara  memberikan kode  agar  perusahaan  dapat  mengecek  ada  atau  tidaknya barang  yang  dicatat  dalam  catatan  stok  barang  di  gudang. Pengecekan ini dapat membantu perusahaan dalam mengecek kondisi  barang  sebelum  di  letakan  dalam  gudang.  Dalam sistem manajemen gudang juga terdapat penerapan tata letak yang  optimal.  Yang  harus  dilakukan  pertama  adalah mengetahui  karakter  dalam  stok  barang  tersebut,  kemudian perusahaan dapat mengatur layout warehouse yang dimiliki.
Pencatatan secara rutin dilakukan setiap ada barang masuk, barang  dipindahkan,  dan  barang  keluar.  Hal  ini  dapat dilakukan secara berkala sesuai kebutuhan dalam melakukan manajemen  stok  barang  di  gudang.  Stock  Opname
merupakan  proses  berkala  dalam  melakukan  perhitungan fisik  barang  yang  ada  kemudian  hasil  tersebut  akan dibandingkan  dengan  jumlah  yang  ada  pada  catatan persediaan.  Menggunakan  opsi  pelacakan  bergerak  akan memungkinkan  untuk  melihat  dimana  produk  tersebut ditemppatkan.  Dalam  pelacakan  barcode,  drone  akan menyisir setiap rak yang ada pada warehouse. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## 2) Barcode
Barcode adalah sebuah teknologi data optik yang memiliki garis  atau  strip  yang  dapat  dibaca  oleh  mesin.  Kode  yang berbeda ini berfungsi membedakan satu jenis produk dengan produk  lainnya.  Kode  bar  dicetak  menggunakan  label barcode.
Sistem  penyortiran  ini  pertama  kali  digunakan  oleh Wallace  Flint  dalam  karya  ilmiahnya  pada  tahun  1930-an. Barcode digunakan  untuk  mendata  barang  yang  masuk  ke dalam  gudang  serta  mengelompokan  barang  sesuai  dengan jenisnya.  Contoh barcode sederhana  dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## 3) ROS
ROS ( Robot Operating System ) adalah suatu sistem yang dapat  mengendalikan  robot  dari  PC.  Sistem  dari  ros  itu sendiri  terdiri  dari  node  node  yang  saling  terhubung  dan berkomunikasi  dengan  cara publish dan subscribe .  Dalam pembacaan barcode ini data string akan di publish dan node lain dapat mengkonsumsi data ini dengan mudah.
Gambar 7. Blok diagram proses.
Gambar 8. Hasil pembacaan barcode . Gambar 9. Hasil decode dari gambar 10.
Tabel 1. Hasil pengujian menggunakan webcam Uji Ke. Tulisan barcode Hasil decode Keterangan Akurasi 1. 03600029145 03600029145 Terbaca 2. 7396032301 Tidak Terbaca 3. 0592752312 Tidak Terbaca 4. 1234567890128 1234567890128 Terbaca 5. 72527273070 72527273070 Terbaca 6. 811204012344 811204012344 Terbaca 7. 00223393 00223393 Terbaca 8. 013700206252 013700206252 Terbaca 9. 9501101530003 Tidak Terbaca 10. 780863185779 780863185779 Terbaca 85% 11. 0123456 0123456 Terbaca 12. 9781234567897 971234567897 Terbaca 13. 9789791935159 978791935159 Terbaca 14. 09501101530003 09501101530003 Terbaca 15. 61076256932 61076256932 Terbaca 16. A23342453D A23342353D Terbaca 17. A1234567890A A1234567890A Terbaca 18. 9770123456787 9770123456787 Terbaca 19. ABC123 ABC123 Terbaca 20. 8991609119892 8991609119892 Terbaca
Gambar 10. Tampilan deteksi barcode ROS.
Kenapa  kebanyakan  orang  memilih  menggunakan  ROS dibandingkan dengan aplikasi lain mengingat ROS ini dapat digunakan  hanya  didalam Operating  System Ubuntu.  Ini merupakan  keunggulan  dari  fitur  ROS,  yaitu  node.  Node tidak  harus  berada  pada  sistem  yang  sama  atau  dapat digunakan  dalam  beberapa  komputer.  Contoh  ketika  ingin menangkap data dari sensor, komputer lain, atau bahkan dari Arduino  maka  komputer  yang  kita  gunakan  akan menggunakan fitur subscribe dan membuat sensor, komputer lain,  atau  Arduino  tersebut  sebagai  node  yang  digunakan untuk menerbitkan data mereka sehingga dapat di subscribe oleh komputer yang kita gunakan.

## 4) OpenCV
OpenCV (Open Source Computing Vision Library) adalah sebuah library berlisensi BSD open-source yang  mencakup beberapa  ratus  algoritma  visi  komputer.  Terdapat  banyak fitur  yang  ada  pada  OpenCV  dalam  memproses  gambar. Salah satunya adalah MSER dan ORB yang dapat digunakan dalam pembacaan barcode .

## 5) MSER
Metode  MSER  telah  diidentifikasi  sebagai  salah  satu detektor  wilayah  terbaik  karena  ketahanannya  terhadap perubahan  sudut  pandang,  skala,  dan  pencahayaan,  serta sensitif  terhadap  citra  yang  kabur.    Deteksi  ini  merupakan dasar  dari  banyak  tugas  visi  komputer  yang  penting. Contohnya  pengenalan  objek,  pencocokan  stereo,  mosaik,
pelacakan objek, dan lain lain bergantung pada deteksi poin poin  minat  yang  memiliki  perbedaan,  sangat  invariant,  dan property yang stabil. Struktur tersebut sering disebut sebagai DR  ( Distinguisehed  Region )  dan  memberikan  representasi pola pada suatu gambar.  MSER melakukan performa terbaik dalam berbagai urutan tes. MSER menunjukan satu set daerah yang didefinisikan oleh sifat ekstrim dari fungsi intensitasnya di wilayah dan di batas luarnya. Selain itu, MSER memiliki semua sifat yang dibutuhkan dari detektor stabil.
Berbeda  dari  deteksi  sudut  di  bagian  terakhir,  MSER menggunakan  konsep  yang  mirip  DAS  untuk  mendapatkan daerah  yang  stabil  secara  lokal.  Algoritma  DAS  dalam pengolahan  gambar  adalah  terutama  digunakan  dalam segmentasi  gambar  dan  fokus  pada  “tingkat  air”  gambar tingkat  abu  abu  ketika  daereah  bergabung,  tetapi  daerah wilayah  tidak  stabil  sementara  MSER  fokus  pada  daerah “permukaan air” ketika daerah daerah tersebut stabil [5].

## 6) ORB
Fitur  biner  lokal  memiliki  beberapa  keunggulan dibandingkan  histogram  fitur  berbasis  gradient  karena mereka bisa lebih cepat untuk dihitung, lebih kompak untuk disimpan,  dan  lebih  efisien  untuk  membandingkan. Meskipun,  cepat  untuk  menghitung  jarak  Hamming  antara pasangan fitur biner. String bit deskriptor biner BD = ( bit 1, … bit M)  diperoleh  dengan  banyak  gambar  perbandingan intensitas  antara  piksel  pasangan  ( 𝑝 𝑖 , 𝑞 𝑖 )  sekitar  dari  posisi keypoint setelah merapikan gambar I . Biar 𝑏𝑖𝑡 𝑖 = 1 jika I (p) – I (q) > 0 dan 0 sebaliknya [6]. ORB meningkatkan invariansi rotasi dengan orientasi conputing vektor berdasarkan metode intensitas sentroid yang didefinisikan sebagai berikut (1).
𝑚 𝑛 1 𝑛 2 = ∑ 𝑥 𝑛 1 𝑦 𝑛 2 𝐼(𝑥, 𝑦) 𝑥𝑦 (1)

## III. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI
Metode  penilitian  Proyek  akhir  yang  dilakukan  adalah dapat  mengambil  citra  dan  posisi  dari barcode serta
Gambar 11. Data QT corners dalam menentukan rectangle .
Gambar 12. Tampilan data posisi barcode pada kamera.
Tabel 2.
Hasil pengujian barcode menggunakan ROS Uji Ke Jumlah Barcode Presentase Keberhasilan 1. 12 41% 2. 12
50%
3. 12 67% Gambar 13. Contoh penempatan barcode pada ruangan.
memproses  pembacaan barcode .  Dengan  cara  mengambil gambar  pada  objek  yaitu barcode yang  pembacaanya diproses  menggunakan  Raspberry  dan  ditampilkan  di website .
A. Perancangan Sistem
Sistem membacanya mengunakan kamera untuk mendeteksi barcode , objek yang terdeteksi pada kamera akan diproses citra barcode yang didapat agar dapat menentukan posisi  dari barcode tersebut.  Segmentasi  merupakan pengambilan  database  untuk  Raspberry  ( controller nya) untuk mengenali objek ( barcode ) dimana data yang diambil berupa data string pembacaan dan data posisi, yang nantinya akan dicocokan ke dalam database website . Data posisi dari barcode akan  di  upload  ke  dalam website ,  hal  ini  akan mempermudah  proses  pengecekan  inventaris  dimana nantinya  bisa  di  tampilkan  pada  monitor  pc.  Untuk pengolahannya menggunakan OpenCV. Selain itu proses tadi dapat di pantau dan di kontrol secara realtime menggunakan remote  dekstop dimana  nantinya Raspberry dan  PC  (user) saling terhubung melalui LAN yang ada dengan host IP yang sudah di setting. Hal ini dapat dilihat di dalam Gambar 3.

## B. Flowchart Sistem
Pada  Gambar  5,  merupakan  flowchart  pada  proses  pada pemrosesan citra. Saat sistem dimulai akan mengambil citra dan data posisi barcode menggunakan kamera. Lalu citra dan posisi barcode akan diproses didalam Raspberry menggunakan  OpenCV.  Data  citra  dan  posisi  barcode  akan diproses  di  dalam  Raspberry  yang  akan  mengirim  data tersebut  ke  website.  Setelah  data  terkirim,  maka  data  akan ditampilkan ke website yang tersedia sebagai tampilan akhir dari proses. Ketika citra dan posisi barcode tidak terdeteksi, maka  proses  pengiriman  ke  Raspberry  Pi  akan  dilewati sehingga  dianggap  tidak  dapat  membaca  citra  serta  data posisi  dari  barcode.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Setelah  data  berhasil  masuk  ke  Raspberry  Pi,  maka  data tersebut akan dikirim ke Arduino untuk ditampilkan ke dalam website. Flowchart ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## C. Perancangan Alat Proyek Akhir
Dari  alat  yang  digunakan  dalam  proyek  akhir  ini,  drone yang akan digunakan untuk proyek akhir sebagai berikut:
1. Battery LiPo 16 V
2. Raspberry Pi 4 3. Usb Camera Logitech B525 4. Buck Converter
Dalam  perancangan  hardware  yang  digunakan  dari komponen  penting  yaitu  drone  dan  Raspberry  Pi  akan membentuk  suatu  kesatuan  yang  akan  menjalankan  proses tracking. Dalam perancangan elektrikal ini dapat dilihat pada Gambar 6.
Proses  tracking  ini  menggunakan  berbagai  cara  agar barcode  dapat  diambil  citra  dan  data  posisi.  Tracking  ini dirancang  untuk  membaca  objek  deteksi  yaitu  barcode. Pembacaan  barcode  dilakukan  dengan  menggunakan  USB Camera  yang  menangkap  gambar  lalu  diproses  ke  dalam Raspberry Pi untuk proses pengambilan data citra dan posisi barcode. Data barcode yang berupa posisi dibutuhkan untuk mengetahui  posisi  palet  yang  digunakan  dalam  manajemen inventaris.  Hal  ini  dibutuhkan  untuk  menentukan  posisi
barang pada rak yang diberi barcode tersebut. Diagram blok pada proses tracking dapat dilihat pada Gambar 7.

## IV. PENGUJIAN DAN ANALISA
A. Pengujian Pembacaan Barcode
Dalam  pengujian barcode ini  menggunakan  sampel barcode sederhana yang diambil dari internet untuk melihat apakah  kamera  bisa  menangkap  citra barcode dan decode dari barcode tersebut. Contoh tampilan pembacaan terdapat pada  Gambar  8.  Dari  pengujian  yang  dilakukan, menggunakan  sampel  barcode  dari  internet  secara  acak. Dalam  pembacaan  kamera  berhasil  menangkap  gambar barcode dan mengubah menjadi data decode. Hasil ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah kamera  dapat  mengambil  gambar  kandidat  barcode  secara realtime.  Hasil  dari  pengujian  terhadap  20  barcode  dapat dilihat pada Tabel 1.

## B. Pengujian pada ROS
Dalam  pengujian  menggunakan  ROS  ini  menggunakan sampel  barcode  yang  akan  diolah  oleh  ROS.  Barcode  yang digunakan dimasukan ke dalam database untuk mengklasifikasi  objek  yang  akan  dibaca.  Setiap  database barcode yang akan dibaca akan dimasukan secara manual ke dalam  program  pembacaan..  Hasil  dari  pengujian  ini  akan menunjukan  posisi  barcode  pada  kamera  yang  digunakan. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Pada  tampilan  ini  memperlihatkan frame kamera  dunia nyata  dan database yang  diambil  secara  manual  dengan mengambil citra barcode lalu dimasukan ke dalam database . Dalam pengujian ini penulis menggunakan barcode dengan label  nomor  18  pada database .  Ketika barcode tersebut terbaca  oleh  kamera,  maka  terminal  akan  menampilkan tulisan “Object 18 detected!” seperti pada Gambar 11 diatas. Dalam  hal  ini  menggunakan  penggabungan  antara  metode MSER  dan  ORB.  Gabungan  kedua  metode  ini  akan membentuk  beberapa  titik  titik  antara  garis  garis barcode yang  akan  dianggap  sebagai  deteksi  antara  kamera  dan database dalam  mendeteksi barcode tersebut.  Setelah barcode terdeteksi maka dapat memunculkan data berupa QT corners yang  menunjukan  antara frame  barcode dan frame pada  dunia  nyata.  Data QT  corners ini  berupa  data  angka yang  menunjukan  posisi rectangle dalam frame  barcode . Data angka ini dapat dilihat pada Gambar 11.
Dalam Gambar 13 menunjukan terminal pada Ubuntu yang menunjukan  data  angka  dari rectangle  barcode nomor  18. Jika  dalam  frame  kamera  tidak  terdeteksi kecocokan  antara gambar dunia nyata dengan gambar pada database maka akan menunjukan tulisan “No objects detected.”. Hal ini digunakan untuk menunjukan apakan kamera pada saat proses tracking berhasil menangkap gambar barcode atau tidak. Ketika data rectangle berhasil  ditangkap,  maka  data  yang  akan dikeluarkan selanjutnya adalah data letak posisi barcode pada kamera.  Letak  posisi  ini  dilakukan  dengan  menambahkan data  yang  tertera  pada  terminal  Ubuntu  ke  dalam  matriks yang telah disediakan dibawah ini.
𝐻 =   [ ℎ 00 ℎ 01 ℎ 02 ℎ 10 ℎ 11 ℎ 12 ℎ 20 ℎ 21 ℎ 22 ]     [ 𝑥1 𝑦1 1 ] = 𝐻  [ 𝑥2 𝑦2 1 ] =   [ ℎ 00 ℎ 01 ℎ 02 ℎ 10 ℎ 11 ℎ 12 ℎ 20 ℎ 21 ℎ 22 ] [ 𝑥2 𝑦2 1 ]  (2)
Dalam matriks ini H merupakan matriks 3x3 dari gambar yang  tersimpan  dan (𝑥 2 , 𝑦 2 ) adalah  perhitungan  posisi  dari objek pada frame kamera. Hal ini dapat dilihat pada Gambar 12.
Dalam  3  kali  percobaan  yang  dilakukan,  banyak  terjadi kegagalan  dalam  pengambilan  citra  dikarenakan  komputasi dan kamera yang kurang dalam melakukan image processing . Dalam  hal  ini  dalam  setiap  percobaan  mendapat  hasil  yang berbeda beda dalam presentase keberhasilan. Berikut adalah data yang disajikan dalam bentuk Tabel 2. Didapatkan bahwa jumlah  kumulatif  keberhasilan  dari  ke  3  percobaan  yang dilakukan adalah 52,6%.
Dalam  pengujian  ini  penulis  mendapatkan  bahwa  ada faktor  yang  mempengaruhi  dari  pengambilan  citra  secara optimal,  yaitu  cahaya,  posisi  kamera,  ukuran barcode ,  dan komputasi  yang  optimal.  Ketika  semua  hal  ini  dapat dimaksimalkan  maka  proses  pengambilan  citra  yang dilakukan  dapat  dengan  baik  dijalankan  oleh  PC.  Dalam percobaan  ini  penulis  menggunakan  ruangan indoor agar menyerupai warehouse yang  notabennya  juga  bersifat indoor .  Pemetaan barcode  indoor ini  dapat  dilihat  pada Gambar 13.

## V. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Setelah dilakukan pengambilan sampel deteksi barcode ini mendapat kesimpulan  bahwa  dalam  rata  rata deteksi per 12
barcode  mendapatkan  rata  rata  waktu  3  menit.  Pengujian menggunakan ROS ini juga mendapatkan presentase 55,6% dalam  3  kali  percobaan  dengan  sampel  yang  sama.  Posisi yang diambil tidak dapat dibaca dikarenakan dalam kondisi indoor  GPS  tidak  bisa  terbaca  yang  mengakibatkan  harus menambahkan  komponen  sensor  VL6180X,  V15310x,  dan bumper  untuk  membentuk  map  dalam  ROS  untuk mendapatkan data posisi barcode.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Cristiani,  F.  Bottonelli,  A.  Trotta,  and  M.  Di  Felice,  “Inventory Management through Mini-Drones: Architecture and Proof-of-Concept Implementation,” in 21st IEEE International Symposium on a World of Wireless,  Mobile  and  Multimedia  Networks,  WoWMoM  2020 ,  2020, pp. 317–322, doi: 10.1109/WoWMoM49955.2020.00060.
[2]  L.  Wawrla,  O.  Maghazei,  and  P.  D.  T.  Netland,  “Applications  of Drones in Warehouse Operations,” ETH Zurich, 2019.
[3]  H.  Cho,  D.  Kim,  J.  Park,  K.  Roh,  and  W.  Hwang,  “2D  Barcode Detection using Images for Drone-assisted Inventory Management,” in 2018 15th International Conference on Ubiquitous Robots, UR 2018 , 2018, no. June, pp. 461–465, doi: 10.1109/URAI.2018.8441834.
[4]  D.  K.  Hansen,  K.  Nasrollahi,  C.  B.  Rasmusen,  and  T.  B.  Moeslund, “Real-Time  Barcode  Detection  and  Classification  Using  Deep Learning,” in Proceedings of the 9th International Joint Conference on Computational  Intelligence  (IJCCI  2017  ) ,  2017,  pp.  321–327,  doi: 10.5220/0006508203210327.
[5]  H. Guo and L. Chen, “Object recognition Based on maximally stable extremal  region  and  scale-invariant  feature  transform,” Telkomnika (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  14,  no.  2,  pp. 622–629, 2016, doi: 10.12928/telkomnika.v14i2.2754.
[6]  M. Hamidia and N. Zenati-henda, “Object Recognition Based on ORB Descriptor  for  Markerless  Augmented  Reality,”  in 9eme  Conference sur le Genie Electrique , 2015, no. April, pp. 1–6.