http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v10i3.2638

## PENENTUAN
JARAK OBJEK

## PENGHALANG MENGGUNAKAN  METODE  PERHITUNGAN  JARAK PIKSEL  DARI  HISTOGRAM  PROYEKSI  BERPANDUAN LASER GARIS
Ageng Wicaksono 1* , F. X. Arinto Setyawan 2 , Herlinawati 3
1,2,3 Jurusan teknik Elektro, Universitas Lampung; Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro No. 1, Bandar Lampung
Riwayat artikel: Received: 17 Juni   2022 Accepted: 18  Juli  2022 Published: 15 Agustus  2022
Keywords: Matlab , Laser Grais, Piksel, Pendektesian Objek.
Corespondent Email: agengwicaksono10@gmail.com.
How to cite this article :
Ageng (2022). Penentuan Jarak Objek Penghalang Menggunakan Metode Perhitungan Jarak Piksel Dari Histogram Proyeksi Berpanduan Laser Garis. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(3).
© 2022 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Kemajuan  ilmu  teknologi  pengolahan  citra  digital  yang  semakin pesat  diharapkan  dapat  mempermudah  kehidupan  manusia  dalam  berbagai aspek kehidupan. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan mengetahui jarak  objek  penghalang  berdasarkan  deteksi  garis  yang  dipancarkan  oleh berkas cahaya laser garis menggunakan bahasa pemrograman matlab dengan metode perhitungan jarak piksel. Metode perhitungan jarak piksel digunakan untuk  mendeteksi  garis  pada  sebuah  citra  yang  diproses  dengan  melihat konsistensi dari garis laser. Penelitian ini menggunakan kotak sebagai objek untuk  menentukan  adanya  penghalang  dari  sebuah  citra  yang  ditangkap melalui  kamera.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  parameter  jarak,  sudut kamera,  dan  sudut  laser  garis.  Pengambilan  data  penelitian  dilakukan  pada sore hari di dalam ruangan tertutup dengan intensitas cahaya sebesar 10 lux. Suatu  objek  dapat  dikatakan  suatu  penghalang  apabila  pada  suatu  citra terdapat  garis  laser  yang  terputus  atau  tidak  pada  posisi  piksel  yang  sama. Namun, jika pada suatu citra terdapat garis yang konsisten atau tidak adanya perubahan  garis  maka  citra  tersebut  dapat  dikatakan  tidak  memiliki penghalang.  Berdasarkan  evaluasi  perhitungan  ketepatan  jarak  dengan pengambilan data sebenarnya dapat disimpulkan bahwa ketepatan jarak saat mengambil data adalah diatas 85%.
Abstract. The rapid advancement of digital image processing technology is expected to facilitate human life in various aspects of life. This study aims to detect and determine the distance of a barrier object based on the detection of lines  emitted  by  a  line  laser  light  beam  using  the  Matlab  programming language  with  the  pixel  distance  calculation  method.  The  pixel  distance calculation  method  is  used  to  detect  lines  in  an  image  that  is  processed  by looking at the consistency of the laser lines. This study uses a box as an object to  determine  the  presence  of  obstructions  from  an  image  captured  by  a camera. In this study, the parameters of distance, camera angle, and line laser angle are used. Research data collection was carried out in the afternoon in a closed room with a light intensity of 10 lux. An object can be said to be a barrier if in an image there is a laser line that is broken or not at the same pixel position. However, if in an image there are consistent lines or no line changes,  then  the  image  can  be  said  to  have  no  barriers.  Based  on  the evaluation  of  the  distance  accuracy  calculation  with  data  collection,  it  can actually be concluded that the distance accuracy when taking data is above 85%.

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  ilmu  teknologi  pengolahan
citra  digital  yang  semakin  pesat  diharapkan
dapat mempermudah kehidupan manusia dalam berbagai  bidang  ilmu.  Teknologi  pengolahan citra  dapat  membantu  manusia  dalam  hal
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk
otomasi  dengan  mengaplikasikannya  pada mikrokontroler.
Pengolahan  citra  digital  adalah  suatu  teknik mengolah sebuah citra yang dapat mentransformasikan  citra  masukan  agar  citra keluarannya memiliki kualitas yang lebih baik dari citra masukannya atau memiliki informasi yang diinginkan. Manfaat dari pengolahan citra dapat diimplementasikan untuk mengidentifikasi  objek,  menghilangkan  cacat pada  citra,  penggabungan  antara  citra  satu dengan citra lainnya dan lain-lain. Penelitian ini mengusulkan metode pendeteksian  penghalang  berdasarkan  deteksi garis  yang  dipancarkan  oleh  laser  garis menggunakan  pengolahan  citra.  Penelitian  ini menggunakan software pendukung Matlab agar memudahkan  dalam  mengidentifikasi  objek. Proses  pengambilan  citra  menggunakan  satu kamera  dan  laser.  Citra  yang  diperoleh  diolah menggunakan operasi Thresholding. Hasil dari sistem  ini  yang  akan  dijadikan  acuan  dan bertujuan  untuk  membantu  masyarakat  dalam mengidentifikasikan  objek  yang  ada  di sekitarnya menggunakan teknologi yang modern dan otomatis.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  mengenai dengan  pendeteksi  objek  yang  dilakukan  oleh [1]  penelitian  yang  telah  membuat  rancang bangun sistem pendeteksi objek menggunakan metode Hough  Transform untuk  mendeteksi pengenalan garis. Penelitian berikutnya aplikasi  dari  penelitian  yang  dilakukan  juga menggunakan metode Hough Transform untuk mendeteksi  penghalang  secara Real  Time [2]. Adapun  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan pendeteksi garis lurus dimana dilakukan untuk menguji ketepatan mencari jumlah garis menggunakan  metode  pendeteksi  garis Hough Transform [3]. Selanjutnya penelitian sebelumnya juga memanfaatkan Hough
Transform sebagai  pengenalan  garis  untuk pengenalan barcode [4].  Lalu  penelitian sebelumnya  telah  membuat  sebuah  algoritma dari estimasi jarak penghalang dan navigasi dari robot [5].  Dan penelitian lainnya terdapat pada jurnal,  yang  dilakukan  untuk  mengetahui estimasi  jarak  penghalang  dari  kursi  roda menggunakan blob analisis [6].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya  yaitu  pada  penelitian  yang  akan dilakukan  ini  Aras  Keabuan  digunakan  untuk mendeteksi jarak terhadap penghalang
sedangkan  pada  penelitian  sebelumnya  tidak pernah  dilakukan  untuk  mendeteksi  jarak terhadap penghalang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Objek Penghalang
Sebuah objek dikatakan sebagai penghalang merupakan berupa objek 3 dimensi yang berada di  depan  kamera  yang  dapat  menghalangi kamera  untuk  bergerak  maju.  Penghalang tersebut  terdeteksi  atau  tidaknya  berdasarkan perubahan garis laser yang mengenai objek.

## 2.2 Pengolahan Citra
Pengolahan citra berarti suatu cara mengusahakan  suatu  citra  menjadi  citra  lain yang  lebih  sempurna  atau  yang  diinginkan. Dengan kata lain, pengolahan citra adalah suatu proses dengan masukan citra dan menghasilkan keluaran berupa citra seperti yang dikehendaki [7].

## 2.3 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra adalah  suatu  tahap  pada proses    analisis    citra    yang    bertujuan    untuk memperoleh  informasi  yang  ada  dalam  citra tersebut    dengan    membagi    citra    ke    dalam daerah-  daerah      terpisah      di      mana      setiap daerah   adalah   homogen   dan   mengacu   pada sebuah      kriteria    keseragaman  yang  jelas. Proses segmentasi citra merupakan proses dasar dan penting di dalam komputer visi.
Segmentasi  yang  dilakukan  pada  citra  harus tepat    agar    informasi    yang    terkandung    di dalamnya  dapat  diterjemahkan  dengan  baik. Terdapat    banyak   metode   dalam   melakukan segmentasi  pada  citra. teknik  segmentasi  citra yang digunakan adalah Thresholding .

## 2.4 Proses Pengolahan Citra Awal
Pengolahan  citra  harus  dilakukan  dengan berbagai  macam  metode  atau  cara  untuk memperoleh  citra  yang  diinginkan.  Operasi pengolahan  citra  digital  umumnya  dilakukan dengan  tujuan  memperbaiki  kualitas  suatu gambar  sehingga  dapat  mudah  dipahami  oleh mata  manusia  dan  untuk  mengolah  informasi yang  ada  pada  suatu  gambar  untuk  kebutuhan identifikasi  objek  secara  otomatis.  Operasi  - operasi  yang  dilakukan  di  dalam  pengolahan citra  banyak  jenisnya.  Secara  umum,  operasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk
pengolahan  citra  dapat  dibedakan  dalam beberapa  jenis,  diantaranya  ruang  warna,  citra biner, noise
filtering , deteksi tepi, Thresholding ,dan lainnya [8].

## 2.4.1 HSV (Hue, Saturation Value)
Hue  dan  saturation  digabungkan  untuk menentukan chromaticity suatu warna. Intensitas  ditentukan  oleh  jumlah  sinar  yang diserap.  Semakin  banyak  sinar  yang  diserap maka semakin tinggi intensitas warnanya.

## 2.4.2 Deteksi Tepi
Deteksi  tepi  ( edge  detection )  pada  suatu citra  adalah  suatu  proses  yang  menghasilkan tepi-tepi  dari  objek-objek  gambar.  Suatu  titik (x,y)  dikatakan  sebagai  tepi  ( edge )  dari  suatu citra  bila  titik  tersebut  mempunyai  perbedaan yang  tinggi  dengan  tetangga. Macam-macam metode deteksi tepi antara lain:
1. Metode Prewitt
2. Metode Sobel
3. Metode Canny

## 2.4.3 Thresholding
Thresholding merupakan  konversi  citra RGB ke citra biner yang dilakukan dengan cara mengelompokkan  nilai  derajat  keabuan  setiap piksel ke dalam 2 kelas, hitam dan putih. Pada citra  hitam  putih(black  white)  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 [9].

## 2.5 Histogram Proyeksi
Histogram  proyeksi  mewakili  jumlah intensitas piksel pada sumbu tertentu dalam hal ini sumbu x dan y. Sumbu x mewakili proyeksi kemunculan pixel citra pada garis vertikal dan sumbu  y  mewakili  proyeksi  kemunculan  pixel citra  pada  garis  horizontal.  Atau  dengan  kata lain, histogram proyeksi menggambarkan hasil penjumlahan  nilai-nilai  piksel  suatu  citra  baik secara horizontal maupun vertikal.

## 2.6 Perhitungan Jarak Penghalang
Gambar 1.  Ilustrasi Perhitungan Jarak dan Sudut
Perhitungan  sudut  kamera  dan  laser  yang digunakan  dijelaskan  dengan  rumus  dibawah ini:
Kamera = tan(90 𝑜 𝑥 𝛼) + 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑘𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑠𝑒𝑟 (1)
Laser = tan(90 𝑜 𝑥 𝛽) + 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 𝑙𝑎𝑠𝑒𝑟 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑠𝑒𝑟 (2)
Untuk  mengetahui  jarak  penghalang  dapat digunakan persamaan berikut:
Jarak Penghalang = jarak laser – 200 𝑥 𝑚 −70 𝑚−0,25 (3) Dimana: 𝛽 = Sudut Kamera α = Sudut Laser m = Gradien Garis C = Jarak Objek A = Jarak Titik Bayang ke Titik Laser B = Jarak Titik Bayang ke Objek h = objek 2.6.1 Perhitungan persentase ketepatan jarak %𝐷  = 𝐸 𝐹 × 100% (4)
Dimana;
D = Ketepatan Jarak E = Jarak Perhitungan F = Jarak Sebenarnya
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan selama 6 bulan,
bertempatan di Laboratorium Teknik
Elektronika,  Laboraorium  Terpadu  Teknik elektro,  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Lampung.

## 3.2 Alat dan Bahan
Adapun  alat  dan  bahan  yang  digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut :
1.  Laptop Lenovo A14ADA
2.  Laser Fog Lamp
3.  Software  Matlab  R2021a  dengan  Bahasa pemrograman Matlab R2021a
4.  Objek benda diam 3D (kotak)

## 3.3 Diagram Alir Penelitian
Diagram alir penelitian ditunjukkan seperti Gambar  3.1.  Diagram  alir  dimulai  dengan pencarian konsep atau ide perancangan sistem. Kemudian dilanjutkan dengan mencari literatur dan memahaminya guna menentukan spesifikasi  sistem  yang  akan  dibuat.  Apabila spesifikasi  dirasa  kurang  efektif  dan  tidak tersedia  maka  pencarian  literatur  kembali dilakukan  hingga  menemukan  spesifikasi sistem yang diinginkan.
Setelah menentukan spesifikasi sistem yang tepat,  langkah  selanjutnya adalah  perancangan sistem,  pengambilan  data  kemudian  pengujian sistem. Apabila pengujian sistem tidak berhasil maka  evaluasi  kembali  perancangan  sistem. Namun,  apabila  pengujiannya  berhasil  maka analisa sistem dan memberikan kesimpulan dari sistem  yang  berhasil  dibuat.  Berikut  adalah gambar diagram alir penelitian:
Gambar 2.  Diagram Alir Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pengambilan data pada penelitian ini adalah pengambilan berkas citra menggunakan  kamera  Xiaomi  Redmi  Note  6 dengan  hasil  berupa  citra  statis.  Setelah  data hasil  didapatkan  maka  citra  RGB  akan dikonversi menjadi sebuah citra Thresholding, hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  beban komputasi pada proses pengolahan citra. Berkas  yang  diperoleh  adalah  citra  dengan ukuran  4000x3000  piksel  pada  setiap frame , format  citra  yang  didapatkan  adalah  JPG. Kemudian  citra  tersebut  dikonversi  menjadi format Bitmap Picture (BMP) dengan resolusi 320  x  280  piksel.  Pada  proses  pengambilan citra  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan pengambilan data secara langsung di
Laboratorium  Teknik  Elektronika  dengan kamera dan laser diletakan secara statis dengan tinggi 70  cm a n d   5 0  c m   d a r i  permukaan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk
Pengolahan selanjutnya adalah melakukan Rekonstruksi  Citra  merupakan  salah  satu bagian  dari  Perbaikan  Citra  yang  menambah atau  mengurangi  suatu  citra  dengan  suatu formula  tersendiri  untuk  tujuan  tersendiri. Tujuan  Perbaikan  Citra  dalam  penelitian  ini digunakan  agar  hasil  gambar  lebih  maksimal. Dilakukan  Rekonstruksi  citra  terlebih  dahulu karena  untuk  mengantisipasi  kekurangan deteksi tepi, yang dimana pasti ada kekurangan dalam  pendeteksiannya.  Perbaikan  Citra  yang dilakukan pada penelitian ini adalah peningkatan nilai garis kemerahannya. Gambar 3 Rekontruksi Citra Pengolahan selanjutnya adalah melakukan  segmentasi  citra  melalui  metode Thresholding. Thresholding merupakan  salah satu metode segmentasi citra dimana prosesnya  didasarkan  pada  perbedaan  derajat keabuan citra. Nilai intensitas citra yang lebih dari  atau  sama  dengan  nilai  threshold  akan diubah  menjadi  putih  (1)  sedangkan  nilai intensitas citra yang kurang dari nilai threshold akan  diubah  menjadi  hitam  (0)  sehingga keluaran dari hasil Thresholding adalah berupa citra biner.
Gambar 4  Proses Hasil Thresholding Pengolahan selanjutnya adalah melakukan Sorting adalah proses  yang  sering harus dilakukan dalam pengolahan data. Sort dalam hal ini diartikan mengurutkan data  dengan  urutan  tertentu  baik  urut  menaik ( ascending )  dari  nilai  terkecil  sampai  dengan nilai terbesar, atau urut menurun ( descending ) dari nilai terbesar sampai dengan nilai terkecil. Pada penelitian ini dilakukan sorting ascending berdasarkan  baris  dengan  nilai  0 berwarna hitam dan 1 adalah putih.

## Gambar 5 Pemrosesan Sorting
Pada penelitian ini setelah proses sorting dilakukan selanjutnya dilakukan proses invert yang  dimana  mengubah  warna  piksel  hitam menjadi warna piksel putih. Begitu sebaliknya, untuk warna piksel putih menjadi warna piksel hitam  yang  bertujuan  untuk  melihat  hasil histogram  proyeksinya  dimana  jumlah  piksel dan posisinya dapat diketahui.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk
Gambar Pemrosesan Invert Setelah proses Inverting dilakukan didapatkan  Histogram  Proyeksinya  yang dimana  sumbu  X  adalah  baris  dan  Y  adalah kolom,lalu ditambahkan gridline agar mempermudah  perhitungan  jarak  objek. Gridline yang  dibuat  adalah  32x28,  karena citra yang diproses memiliki resolusi 320x280 maka 1 kotak gridline mewakili 10 piksel. Setelah semua proses dilakukan selanjutnya dapat dilakukan perhitungan jarak menggunakan  pemrograman matlab ,  dimana didapatkan  nilai  jarak  penghalang  sebagai berikut:
Gambar 7 Hasil Program Jarak Penghalang Menggunakan Matlab
Berdasarkan Gambar 4.8 dapat diketahui pada  saat  jarak  penghalang  50  cm  setelah melalui  pemrosesan  pemrograman matlab didapatkan  jarak  penghalang  adalah  46,362 cm,  pada  saat  jarak  penghalang  75  cm  nilai yang didapatkan adalah 68,880 cm, pada saat jarak penghalang 100 cm nilai yang didapatkan adalah  88,149  cm,  dan  pada  saat  jarak penghalang  150  cm  nilai  yang  didapatkan adalah 126,851 cm .
Selanjutnya  dilakukan  hasil  perhitungan jarak sebenarnya berdasarkan rumus nomor 1, 2,  dan  3  pada  saat  jarak  penghalang  50  cm
didapatkan nilai sebenarnya adalah 46, 382 cm, , pada saat jarak penghalang 75 cm nilai yang didapatkan  adalah  68,8  cm,  ,  pada  saat  jarak penghalang  100  cm  nilai  yang  didapatkan adalah  88,3780  cm,  dan  ,  pada  saat  jarak penghalang  150  cm  nilai  yang  didapatkan adalah 126,904 cm.
Selanjutnya  dilakukan  analisis  ketepatan jarak  penghalang  yaitu  menghitung  jarak penghalang menggunakan laser. Maka dilakukan  perhitungan  menggunakan  rumus persentase ketepatan jarak berdasarkan rumus nomor  4  sehingga  didapatkan  nilai  sebagai berikut:
Tabel 1 Evaluasi Perhitungan Jarak Penghalang ke Laser Nilai Berdasarkan Pengambilan Data Nilai Berdasarkan Perhitungan Persentase Ketepatan Jarak Jarak (cm) Jarak (cm) (%) 50 46,38 93 75 68,88 92 100 88,37 88 150 126,90 84 Tabel 4.1 Evaluasi Perhitungan Jarak Penghalang ke Laser
Persentase  ketepatan  jarak  didefinisikan sebagai data yang dihitung dibagi dengan data yang sebenarnya dan kemudian dikali dengan 100%.  Pada  sistem  ini  memiliki  persentase ketepatan jarak diatas 85%.

## 5. KESIMPULAN
a. Suatu  objek  dapat  dikatakan  suatu penghalang  apabila  pada  suatu  citra terdapat  garis  laser  yang  terputus  atau tidak pada posisi piksel yang sama.
b. Berdasarkan evaluasi perhitungan ketepatan  jarak  dengan  pengambilan data  sebenarnya  dapat  disimpulkan bahwa  ketepatan  jarak  saat  mengambil data adalah diatas 85%.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Wicaksono dkk

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini.  ( The  author would like to thank the related parties who have provided support for this research. )

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muthia,  Tiya.  2019.  Deteksi  Penghalang Menggunakan  Metode  Transformasi  Hough untuk  Pengenalan  Garis  [Skripsi].  Universitas Lampung, Lampung.
[2] Aziz Mahmud, Haedar. 2019. Deteksi Penghalang Secara Real Time Berbasis Raspberry PI 3 Menggunakan Pengolahan Citra [Skripsi]. Universitas Lampung, Lampung.
[3] Sa’diyah,  H.,  Isnanto,  R.  R.,  &  Hidayatno,  A. (2011).  Aplikasi  Transformasi  Hough  Untuk Deteksi  Garis  Lurus  (Doctoral  dissertation, Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Undip).
[4] Kapadia, H., & Patel, A. (2013). Application of Hough transform and sub-pixel edge detection in 1-D  barcode  scanning.  International  Journal  of Advanced  Research  in  Electrical,  Electronics and  Instrumentation  Engineering,  2(6),  2173-
2184.
[5] Mehta,  Yash,  Sanjeevani,  Rushabh.  2018. Obstacle Detection Using Laser Line. IJRT Vol
4
[6]  Utaminingrum,  F.,  Fitriyah,  H.,  Wihandika,  R. C.,  Fauzi,  M.  A.,  Syauqy,  D.,  &  Maulana,  R.
(2016).  Fast  obstacle  distance  estimation  using laser  line  imaging  technique  for  smart wheelchair.  International  Journal  of  Electrical and Computer Engineering, 6(4), 1602.
[7]  Sulistiyanti,  S.  R.,  Setyawan,  F.  X.,  & Komarudin, M. (2016). Pengolahan Citra, Dasar dan Contoh Penerapannya.
[8]  Mulyawan,  H.  2014.  Identifikasi  dan  Tracking Objek  Berbasis  Image  Processing  Secara  Real time. Politeknik Negara Surabaya
[9] Da Fontoura Costa, L., & Marcondes Cesar, R. Jr.  2001.  Shape  Analysis  and  Classification. Boca Ration FL: CRC Press.