## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Desember 2018

## Profiling Gaya Sutradara Berdasarkan Penempatan Posisi Kamera dengan Fuzzy Logic
Hartarto Junaedi #1 , Mochamad Hariadi *2 , I Ketut Eddy Purnama *3
# Departemen Teknik Elektro Fakultas Teknologi Elektro Institut Sepuluh Nopember Surabaya Jl. Teknik Mesin Gedung B,C, dan AJ. Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
1 hartarto12@mhs.ee.its.ac.id
* Departemen Teknik Komputer Fakultas Teknologi Elektro Institut Sepuluh Nopember Surabaya Jl. Teknik Mesin Gedung B dan C, Kampus ITS, Sukolilo Surabaya 60111
2 mochar@ee.its.ac.id
3 ketut@ee.its.ac.id
Abstrak —Teknologi  komputer  telah  banyak  digunakan  di tidak  hanya  untuk  tujuan  penelitian  dan  pendidikan  saja tetapi  juga  di  dunia  hiburan.  Salah  satu  hiburan  berbasis komputer  adalah  permainan  komputer  dan  animasi.  Salah satu  komponen  pendukungnya  adalah machinima . Machima adalah teknologi yang akan menempatkan sebuah komponen  sinematik  dalam  dunia virtual .  Salah  satu komponen  yang  dapat  dikontrol  adalah  penempatan  posisi kamera. Seorang sutradara bisa dibedakan gaya penyutradaraannya, salah satunya berdasarkan penempatan posisi kamera. Dengan menerapkan suatu gaya penyutradaraan  pada  sebuah  permainan  atau  animasi  bisa mendapatkan  suasana  yang  berbeda.  Penelitian  ini  akan mencoba  melakukan  profiling  terhadap  gaya  seorang sutradara  berdasarkan  kebiasaan  penempatan  posisi kamera.  Pendekatan  yang  dilakukan  berbasis  logika  fuzzy. Penelitian  ini  akan  menggunakan  19  variabel  input  yang berasal  dari  hasil  ektraksi  data  simulasi  dan  5  variabel output  untuk  melakukan  profiling  terhadap  dua  buah  gaya sutradara  yang  berbeda  dengan  pendekatan  logika  fuzzy. Akan  dihasilkan  diagram  area  dan  histogram  sehingga mempermudah  pembacaan  dalam  membedakan  gaya sutradara  dan  berhasil  dibedakan  berdasarkan  modus  hasil analisa terhadap diagram histogram.
Kata kunci — Machinima, Fuzzy Logic , Gaya Sutradara , Profiling

## I. P ENDAHULUAN
Machima adalah  sebuah  teknik  untuk  membuat permainan  komputer  atau  animasi  dalam  dunia virtual secara  real  time.  Dalam  dunia  virtual  kita  dapat menciptakan  lingkungan  dan  semua  karakter  yang diinginkan  dan  menganimasikan  semua  aksi  yang dibutuhkan.  Saat  ini  pengembang  aplikasi  3D  dituntut untuk  membuat  animasi  yang  senatural  mungkin  sesuai dengan  dunia  nyata.  Untuk  mendapatkan  hal  ini  maka para  pengembang  aplikasi  3D  mengembangkan  berbagai macam  algoritma  dan  metode  untuk  menerapkan  aturan sinematografi  di  dalam  dunia  virtual. Machinima
menggunakan  teknologi  grafis  untuk  merender  3D  secara real  time [1].  Dengan  teknologi  inilah  sebuah  produk sinematik  akan  dihasilkan. Machinima adalah  sebuah alternative  untuk  menghasilkan  sebuah  animasi  dengan biaya  yang  lebih  murah  [2],  tetapi  untuk  menghasilkan produk  sinematik  yang  bagus  tentu  saja  dibutuhkan penelitian yang berkaitan dengan kontrol terhadap kamera virtual .  Dalam  dunia  nyata  seorang  sutradara  sering menggunakan  sebuah  storyboard  untuk  visualisasi  ide mereka  supaya  dapat  dipahami  oleh  animator  atau  juru kamera[3].
(a) (b)

## Gambar. 1  Point of View
Walaupun  saat  ini  telah  banyak  penelitian  di  area machinima termasuk  penempatan  posisi  kamera,  masih sedikit  sekali  penelitian  yang  berhubungan  dengan  gaya sutradara.  Penelitian  ini  akan  fokus  terhadap  profiling sebuah  produk  animasi  apakah  sesuai  dengan  gaya seorang  sutradara.  Sistem  akan  memeriksa  apakah penempatan  posisi  kamera  sudah  sesuai  dengan  perilaku seorang  sutradara  dalam  menempatan  posisi  kameranya secara  otomatis.  Harapan  ke  depan  setelah  berhasil dilakukan  profiling  adalah  melakukan  reverse  sehingga dapat  ditemukan  aturan  yang  dapat  diterapkan  dalam engine  3D  sehingga  gaya  tersebut  dapat  diterapkan  pada sebuah  permainan  atau  animasi.    Mungkin  dapat dibayangkan  permainan  yang  terkenal  Mario  Bros  [4][5], permainan side-scroll sederhana  kita  pasang  kamera engine  yang  berbeda  misalkan  kamera  engine  permainan
RPG  semacam Lufia atau  action  semacam Assasin  Creed [6][7]  maka  akan  dihasilkan  sebuah  nuanasa  permainan yang  benar-benar  berbeda. Pada  gambar  1  dapat  dilihat sebuah  adegan  sama  yang  diambil  dengan  posisi  kamera berbeda.
Banyak  sekali  penelitian  di  bidang  animasi  dan permainan  computer.  Perspektif  permainan  sekarang bergeser  dari  teknologi  2D  ke  teknologi  3D,  dimana penelitian  sekarang  menunjukan  bahwa  teknologi  dunia virtual ini semakin mendekati kondisi sebenarnya di dunia nyata.  Pada  gambar  2  tampak  blok  sistem  penempatan posisi  kamera virtual secara  umum.  Disana  dibutuhkan beberapa  metode  dan  algoritma  sehingga  penempatan posisi kamera akan sesuai.
Gambar. 2  Blok Sistem Penempatan Posisi Kamera Secara Umum
Biasanya  dalam  produksi  game  atau  animasi, penempatan kamera dilakukan oleh seorang animator atau direktur  fotografi.  Namun  dalam  lingkungan virtual penempatan  posisi  kamera  ini  membutuhkan  banyak pemodelan  dan  perhitungan  yang  harus  dilakukan berulang-ulang [8] tentu saja ini akan memakan biaya dan waktu.  Penelitian  [9]  mengusulkan  sebuah  dasar  aturan utuk  kontrol  kamera  dalam  komputer  grafis.  Tentu  saja aturan  ini  sesuai  dengan  kaidah  sinematografi,  seperti pada  penelitian  [10]  menggunakan  metode  PSO  multi objektif untuk menerapkan aturan fotografi seperti rule of third, garis horizon dan POI (Point of Interest).
Beberapa penelitian yang berkaitan dengan penempatan posisi  kamera  antara  lain  penelitian  [11]  dimana digunakan  PSO  untuk  menyelesaikan  permasalahan Virtual  Camera  Composition (VCC).  Pendekatan  yang digunakan  adalah  hybrid  dimana  pertama  dihitung  posisi kamera berdasarkan batasan-batasan yang telah didefinisikan  kemudian  akan  dihitung  ulang  dengan menggunakan  PSO.  Output  dari  sistem  ini  adalah  posisi
kamera, orientasi  dan Field of View (FOV). Penelitian [12] mengusulkan penempatan posisi virtual kamera berdasarkan  batasan  yang  dibuat.  Penelitian  [13] mengusulkan  penempatan  multi  kamera,  tetapi  kamera pertama adalah kamera statis posisinya jadi hanya kamera kedua  yang  dihitung  penempatannya  berdasarkan  metode static  behaviour  tree .  Penelitian  [14]  mengusulkan pendekatan behaviour  tree ditambah  dengan  metode  A* untuk melakukan follow pada aktor utama. Paper [15][16] membuat  sebuah  bahasa  semi  otomatis  untuk  melakukan kontrol  terhadap  virtual  kamera  sedangkan  paper  [17] memperbaiki penempatan posisi kamera untuk first person navigation view berdasarkan beberapa parameter tambahan seperti tinggi dan berat badan.
Paper  [18]  mengunakan  metode Support  Vector Machine (SVM)  dengan  menganalisa  empat  karakteristik dalam  sebuah  shot,  sedangkan  paper  [19]  mengusulkan sebuah  sistem  yang  disebut  dengan Intelligent  Virtual Environment (IVE)  untuk  melakukan  simulasi  agen virtual dalam  sebuah  lingkungan virtual .  Empat  modul yang  dikembangkan  yaitu  framework  IC,  IVE,  AgentSim dan  Visualizer.  Penelitian  [20]  juga  mengusulkan  multi agen cerdas dimana behaviornya berdasarkan metode PSO. Pendekatan ini juga dapat digunakan pada virtual kamera. Penelitian  [21][22]  menciptakan  sebuah  sistem  yang disebut  dengan Darshak .  Sistem  ini  akan  secara  otomatif membangun  wacana  narasif  dari  cerita  yang  diinputkan dalam  sistem.  Ada  Sembilan  operator  yang  digunakan dalam  kamera  virtual  ini.  Hasilnya  akan  divisualisasikan dalam  3D  game  engine.  Penelitan  [23]  mengusulkan sebuah  direktur  sinematografi  cerdas  untuk  kontrol kamera  berdasarkan  storytelling.  Peranan  utama  dari direktur  ini  adalah  memilih  scene  pengambilan  gambar yang  sesuai  secara real  time .  Metode  yang  digunakan adalah SVM.
Walaupun  cukup  banyak  penelitian  yang  berkaitan dengan  penempatan  posisi  kamera  tetapi  tidak  banyak penelitian  yang  bicara  khusus  mengenai  gaya  sutradara dalam penempatan posisi kamera termasuk cara mengukur kemiripan  sebuah  animasi  dengan  gaya  tersebut. Penelitian  ini  bukan  bicara  tentang  bagaimana  cara penempatan posisi kamera berdasarkan sebuah gaya tetapi cara melakukan profile animasi berdasarkan gaya tersebut. Banyak penelitian sejenis yang pengukurannya berdasarkan  kuesioner,  tetapi  penelitian  ini  diharapkan dalam melakukannya secara otomatis.
Makalah ini disusun dalam lima bagian sebagai berikut. Bagian  pertama  akan  menyajikan  pendahuluan  mengenai state of the art penelitian dan penelitian sebelumnya yang berkaitan. Bagian kedua akan membahas mengenai aturan sinematografi dan gaya sutradara. Metode yang diusulkan dalam  penelitian  ini  akan  dibahas  pada  bagian  ketiga. Bagian  keempat  akan  membahas  hasil  percobaan penelitian  ini  dan  akan  ditarik  sebuah  kesimpulan  dan usulan  penelitian  lanjut  untuk  masa  depan  pada  bagian kelima.

## II. S INEMATOGRAFI DAN G AYA S UTRADARA
Sebuah  gambar  bergerak  terdiri  dari  beberapa pengambilan gambar. Setiap pengambilan gambar tersebut menbutuhkan  penempatan  posisi  kamera  terbaik  sesuai dengan  aturan  sinematografi.  Sinematografi  [24]  berarti pencahayaan  dan  penempatan  kamera.  Salah  satu  produk sinematik adalah film. Film [25] sendiri adalah kumpulan dari  bahasa  dan  estetika,  estetika  dalam  sinematografi adalah penempatan kamera dan pengaturan semua properti untuk mendukung jalan sebuah cerita.
Beberapa  faktor  [26]  yang  harus  dipertimbangkan untuk menghasilkan produk sinematik yang bagus yaitu :
 Camera Angle
Menunjukan  posisi  kamera  ditempatkan  pada  saat pengambilan  gambar.  Sebuah  scene  bisa  diambil secara  bersamaan  dari  berbagai  macam  sudut. Beberapa macam camera angle antara lain objective shot , subjective  shot dan point  of  view  shot .  Shot [27]  ini  juga  dapat  dikategorisasikan  menjadi close up shot , medium shot dan long shot .
 Continuity Adalah  sebuah  kondisi  pergantian  dari  sebuah frame  ke  frame  berikut.  Tanpa  adanya  continuity [28] frame tidak akan sinambung.
 Cutting Adalah proses perubahan point of view [29]. Tanpa adanya  proses  cutting  yang  baik  maka  plot  film akan terganggu.
 Close Up Adalah Teknik pengambilan gambar dari jarak yang dekat.  Jadi  kamera  dan  objek  yang  diambil gambarnya dekat sekali.
 Composition Adalah proses penyusunan berbagai macam elemen gambar  menjadi  satu  kesatuan  yang  harmoni. Komposisi  adalah  bagaimana  seorang  sutradara mengarahkan  pemain,  menempatkan  background dan properti semuanya menjadi satu elemen utuh.
Setiap  sutradara  memiliki  gaya  nya  sendiri  yang  unik dalam mengarahkan dan mengambil gambar sebuah scene. Gaya  inilah  yang  membedakan  seorang  sutradara  dengan sutradara  lainnya.  Salah  satu  sutradara  yang  terkenal adalah James Cameron yang mengarahkan film box office Avatar. Film  ini  [30]  dapat  dikatakan  sebagai  tonggak sejarah  kelahiran  film  dengan  menggunakan  lingkungan virtual .  Bahkan  dalam  pembuatan  film  ini  sang  sutradara membuat  teknologi  kamera virtual yang  memiliki  fungsi layaknya  kamera  normal  tetapi  hanya  dapat  digunakan dalam  lingkungan virtual . James  Cameron amat  terkenal dengan  gaya  pengambilan  gambar  nya  yang    detail.  Dia suka menekankan pada background dan detail komponen. Seperti  pada  film Titanic penonton  diajak  melihat  detail kemegahan dari kapal Titanic. Christopher Nolan seorang sutradara  terkenal  lainnya  suka  menekankan  elemen realistic pada film-filmnya seperti  pada  film Dark Knight dan Man of Steel.
Gambar. 3  Beberapa Contoh Pengambilan Gambar Quentin Tarantino (a) Trunk  and  Hood  POV  (b)  The  Corpse  POV  (c)  God’s  Eye  POV  (d) Black and White Shot (e) Lip Shot (f) Violent Awakening
Sutradara  terkenal  lainnya  yaitu Quentin  Tarantino [31][32][33]  dengan  beberapa  film  box  officenya  antara lain Kill  Bill,  Pulp  Fiction,  From  Dusk  Till  Dawn dan banyak  lainnya.  Quentin  Tarantino  diakui  sebagai  salah satu sineas sukses dan jago dalam mengekpresikan idenya. Setiap  pengemar  film  pasti  tahu  style  dari  Quentin Tarantino  ini.  Hampir  semua  filmya  menggunakan  gaya action-thriller ,  dengan  menggunakan  kegelapan    dan elemen  sadis.  Gambar  3  menunjukkan  beberapa  style Quentin Tarantino dalam pengambilan gambar.
Beberapa  gaya  pengambilan  gambar  (point  of  view) dari Quentin Tarantino yang digunakan dalam filmnya :
 The Trunk and hood POV Merupakan teknik pengambilan gambar seolah-olah dari bagasi mobil. Banyak sekali film Quentin yang menggunakan gaya ini.
 Corpse POV Merupakan teknik pengambilan gambar seolah-olah diambil dari sudut mata korban atau mayat. Teknik ini variasi dari low angle shot .
 Tracking Shot
Merupakan  gaya  pengambilan  yang  mengikuti pemain  utama.  Pengambilan  gambar  seolah-olah diambil  dari  sudut  mata  seorang stalker yang sedang mengikuti seseorang.
 God’s Eye Shot
Merupakan  gaya  pengambilan  dari  atas  kepala pemain  sehingga  penonton  tampak  apa  yang dikerjakan  oleh  pemain.  Ini  merupakan  variasi teknik high angle shot .
 Black and White Shot
Merupakan gaya pengambilan dalam suasana hitam putih.  Teknik  ini  biasanya  digunakan  untuk penekanan sesuatu atau dalam kondisi flash back .  Close up on Lip
Merupakah  gaya  pengambilan  gambar close  up dimana  pengambilan  gambar  di  sekitar  area  bibir. Teknik  ini  memberikan  efek  misterius  terhadap sebuah scene.
 Violent Awakening
Merupakan  gaya  pengambilan  dari  sudut  pandang seseorang  yang  tiba-tiba  terbangun.    Teknik  ini menunjukkan kejutan yang terjadi.
Selain  beberapa  gaya  diatas  Quentin  Tarantino  juga suka  menambahkan  efek  semacam  semburan  darah, penggunaan  mobil  dll.  Tetapi  untuk  penelitian  ini  hanya akan digunakan lima gaya saja yang berhubungan dengan penempatan  posisi  kamera  sedangkan  gaya black  and white tidak  digunakan  karena  tidak  berhubungan  dengan penempatan posisi kamera.

## III. M ETODE P ROFILING

## A. Desain Simulasi
Dalam  simulasi  ini  ada  beberapa  input  yang  akan diproses oleh sistem.  Dalam simulasi ini akan digunakan 3 scene yang  berbeda  dan  untuk  masing-masing scene terdapat  dua  gaya  sutradara  yang  berbeda.  Style  pertama merupakan adopsi dari gaya Quentin Tarantino sedangkan style kedua merupakan adopsi aturan sinematografi secara umum.  Setiap scene akan  memiliki  komponen  sebuah kamera  bergerak,  aktor  utama  ,  aktor  pendukung  jika dibutuhkan.  Jadi  untuk  setiap scene bisa  memiliki  3  set koordinat dan timestamp yang menunjukkan urutan frame.

## Gambar. 4  Karakter untuk simulasi
Tampak pada gambar 4 adalah karakter untuk simulasi. Karakter utama yang terletak di sebelah kiri. Kompleksitas  simulasi  yang  berkaitan  dengan  karakter dan background dapat dilihat pada tabel 1.
TABLE I K OMPLEKSITAS K ARAKTER DAN S CENE Character / Scene Objects Triangle Vertices Background 720 629K 451K Main Character 1 35K 21K Second Character 1 8970 6154
Ada 19 input yang diektraksi dari simulasi. Karena kita menggunakan  engine  3D  maka  setiap  karakter  akan memiliki  3  koordinat x,y dan z dan  juga  ada  sudut berdasarkan axis yaitu rx, ry dan rz . Tampak pada gambar 5  adalah  sudut  angle  berdasarkan  axis.  Sedangkan  area untuk simulasi dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar. 5  Shot Direction Angle (a)  Z-Axis (b) X-Axis (c) Y-Axis
Gambar.  6    Desain  Area  untuk  Simulasi  (a)    Top  View  (b)  Perspektif View
Untuk  membuat  animasi  pendek  yang  hasilnya  akan diperiksa  menggunakan  sistem  ini,  kami  menggunakan storyboard untuk  mengambarkan  pergerakan  kamera sehingga  animator  dapat  membuat  animasinya.  Style  1 merupakan  adopsi  dari  gaya  Quentin  dan  style  2 merupakan adopsi gaya generik.

## Gambar. 7  Story Board untuk scene 1
Tampak pada gambar 7 adalah story board untuk scene 1.  Disana  terlihat  2  style  yang  berbeda  walaupun  aksi yang  dilakukan  adalah  sama  yaitu  karakter  pertama berjalan  dan  ditengah  perjalanan  akan  berhenti  untuk berputar  karena  merasa  diikuti  dan  kemudian  akan berjalan  kembali  meneruskan  perjalanan.  Scene  1  ini merupakah  scene  yang  paling  sederhana  dimana  animasi sekitar 24 detik.
Gambar  8  merupakan  story  board  untuk  scene  3.  Pada scene  ini  karakter  utama  tampak  berbelok  ke  kanan  dan pada  akhir  scene  karakter  akan  berjongkok  untuk mengambil  sesuatu.  Animasi  untuk  scene  3  ini  kurang lebih 27 detik.

## Gambar. 9  Story Board Untuk Scene 3
Gambar  9  merupakan  story  board  untuk  scene  3. Dimana  scene  ini  paling  kompleks  dibandingkan  dengan scene  yang  lain.  Tampak  di  story  board  pada  awal  scene karakter  berjongkok  untuk  mengambil  sesuatu  kemudian berjalan  menuju  ke  sebuah  ruangan  untuk  mengambil sebuah  barang.  Dan  pada  akhirnya  menuju  ke  sebuah ruangan  dimana  pada  ruangan  tersebut  ada  karakter pendukung  dan  karakter  utama  akan  berkelahi  dengan karakter  pendukung  dan  pada  akhirnya  karakter  utama akan  kalah  berkelahi  dan  pingsan.  Scene  terakhir  ini animasinya memakan waktu sekitar 1 menit lebih.

## B. Logika Fuzzy untuk profiling
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  pendekatan fuzzy yang digunakan. Untuk penelitian ini akan dibuat 5 jenis fuzzy output untuk 5 aturan sinematografi yaitu :
 Trackin g / Following Shot
Digunakan  untuk  menentukan  apakah  penempatan posisi  kamera  merupakan  tracking  shot.  Variabel yang digunakan diberi nama Follow Shot.
 Close Up Shot Digunakan  untuk  menentukan  jenis  close  up  shot apakah termasuk choker shot  atau sekadar close up shot  biasa  atau  bukan  close  up  shot.  Variabel  yang digunakan diberi nama Lip Shot.
 High Angle Shot Digunakan untuk menentukan jenis high angle shot. Apakah  termasuk  god  view  shot  atau  sekadar  high shot  ataukan  bukan  high  shot.  Variabel  yang digunakan diberi nama God View.
 Low Angle Shot Digunakan untuk menentukan apakah termasuk low angle  shot  dari  first  person  view.  Variabelnya adalah Low First Player.
 Trunk Shot
Digunakan  untuk  menentukan  apakah  pengambilan dari  bagasi  atau  low  angle.  Variabel  yang digunakan diberi nama Trunk Player.
TABLE II F UZZY O UTPUT M EMBERSHIP Output Variable Membership Function MF Type Control Follow Shot (O1) Unfollow trapmf [0,0,2,3] Pseudo trimf [2,4,6] Follow trapmf [5,7,10,10] Lip Shot (O2) Unlip Shot trapmf [0,0,2,4] Pseudo trimf [2,5,8] Lip Shot trapmf [6,8,10,10] God View (O3) Not High Angle trapmf [0,0,2,4] High Angle trimf [2,5,8] God View trapmf [6,8,10,10] Low First Player (O4) Unlow trapmf [0,0,2,4] Middle Low trimf [2,5,8] High Low trapmf [6,8,10,10] Trunk Player (O5) Untrunk trapmf [0,0,2,4] Semi trimf [2,5,8] Trunk trapmf [6,8,10,10]
Tabel  2  menunjukan  fuzzy  output  membership  yang digunakan dalam simulasi dalam penelitian ini. Terdapat 5 output variabel yang merupakan aturan dalam sinematografi  dan  masing-masing  variabel  memiliki  3 membership  function.  Trimf  menunjukkan  membership function typenya adalah triangle. Control yang dibutuhkan adalah 3 buah titik. Sedangkan tramf atau trapesium yang membutuhkan 4 buah titik.
Dari  34  input  sistem  yang  digunakan  dalam  sistem  ini adalah  8  input  tetapi  pada  penelitian  selanjutnya  akan kami  optimasi  semua  input  yang  ada.    Berikut  adalah membership untuk input :
 Distance_P1 Jarak antara kamera dengan karakter utama.
 Different_P1 Perbedaan  jarak  antara  sebuah  frame  dengan  frame berikutnya.
 Angle_Y_P1 Sudut y antara karakter utama dan kamera.
 Distance_P2
Jarak antara kamera dan karakter pendukung
 Angle_Y_P2 Sudut y antara kamera dan karakter pendukung.
 Angle_X_P1
Sudut x antara kamera dan karakter utama.
 Coordinat_Y Ketinggian kamera berdasarkan sudut y kamera.
 Angle_X_P2
Sudut x antara kamera dan karakter pendukung.
TABLE III
F UZZY I NPUT M EMBERSHIP Input Variable Membership Function MF Type Control Distance_P1 (I1) Near trapmf [0,0,1.7,2] Medium trimf [1.7,2.1,2.5] Far trapmf [2.3,3,20,20] Different_P1 (I2) Short trapmf [0,0,20,40] Medium trimf [20,50,80] Long trapmf [60,80,100,100] Angle_Y_P1 (I3) Front Left trapmf [-180,-180,-160, -110] Left trimf [-160,-90,-20] Rear trimf [-70,0,70] Right trimf [20,90,160] Front Right trapmf [110,160,180, 180] Distance_P2 (I4) Near trapmf [0,0,20,40] Medium trimf [20,50,80] Far trapmf [60,80,100,100] Angle_Y_P2 (I5) Front Left trapmf [-180,-180,-160, -110] Left trimf [-160,-90,-20] Rear trimf [-70,0,70] Right trimf [20,90,160] Front Right trapmf [110,160,180, 180] Angle_X_P1 (I6) Rear Upper trapmf [-180,-180,-160, -110] Upper trimf [-160,-90,-20] Front trimf [-70,0,70] Below trimf [20,90,160] Rear Below trapmf [110,160,180, 180] Coordinat_Y (I7) Low trapmf [0,0,20,40] Eye View trimf [20,50,80] High trapmf [60,80,100,100] Angle_X_P2 (I8) Front Upper trapmf [0,0,45,110] Rear Upper trimf [70,135,200] Rear Below trimf [160,225,290] Front Below trapmf [250,315,360, 360]
Tabel 3 menunjukkan input membership function yang digunakan  berupa  8  input.  Rule  Fuzzy  yang  digunakan merupakan  kombinasi  dari  input  fuzzy    dimana didapatkan  sekitar  40k  rule  yang  kemudian  direduksi menjadi  47  rule.  Beberapa  rule  yang  digunakan  dapat dilihat  pada  tabel  4.  Tabel  5  menunjukkan  representasi rule pada tabel 4 menjadi bentuk rule IF THEN.
Dari  tabel  5,  rule  No.  1  dapat  dijelaskan  sebagai berikut  :  IF distance_p1=medium AND different_p1  = short AND angle_Y_P1  =  rear THEN follow_shot =follow .  Aturan  ini  artinya  bilamana  jarak  antara  kamera virtual dan player adalah medium, perbedaan antara posisi sekarang dan sebelumnya pendek, dan sudut  y terletah di belakang maka jenis shot ini disebut Follow Shot .
TABLE IV
R EDUCED F UZZY R ULE S AMPLE Input Fuzzy Output Fuzzy I1 I2 I3 I4 I5 I6, I7, I8 O1 O2 O3, O4, O5 1 MED Short Rear Follow 2 MED Short Right Pseudo 3 MED Short Left Pseudo 4 MED Short FR UNFOL 5 MED Short FL UNFOL 6 Long UNFOL 7 MED UNFOL 8 Near UNFOL 9 Far UNFOL 10 Near FL Lip Shot 11 Near FR Lip Shot 12 Near Right Pseudo
TABLE V IF THEN R ULE S AMPLE Rule IF THEN RULE
1 IF distance_p1=Medium AND different_p1=Short
AND angle_Y_P1=Rear THEN follow_shot=follow
2 IF distance_p1=Medium AND different_p1=Short AND angle_Y_P1=Right THEN follow_shot=pseudo
3 IF distance_p1=Medium AND different_p1=Short AND angle_Y_P1=Left THEN follow_shot=pseudo
4 IF distance_p1=Medium AND different_p1=Short AND angle_Y_P1=Front Right THEN follow_shot=unfollow
5 IF distance_p1=Medium AND different_p1=Short AND angle_Y_P1=Front Left THEN follow_shot=unfollow
6 IF different_p1=Long THEN follow_shot=unfollow
7 IF different_p1=Medium THEN follow_shot=unfollow
8 IF distance_p1=Near THEN follow_shot=unfollow
9 IF distance_p1=Far THEN follow_shot=unfollow
10 IF distance_p2=Near AND angle_Y_P2=Front Left THEN lip_shot=lip shot
11
IF distance_p2=Near AND angle_Y_P2=Front
Right THEN lip_shot=lip shot
12 IF distance_p2=Near AND angle_Y_P2=Right THEN lip_shot=pseudo

## IV. H ASIL P ERCOBAAN
Dalam  penelitian  ini  kami  hasilkan  beberapa  animasi hasil  render  dari  3D  engine.  Tampak  pada  gambar  10 adalah rancangan sistem secara keseluruhan. Tetapi fokus penelitian  ini  adalah  bagian  profiling.  Sedangkan  bagian penempatan  posisi  kamera  dilakukan  secara  manual berdasarkan story board yang dibuat.
Gambar. 10  Blok sistem yang diusulkan dalam percobaan
Gambar.  11    Scene  sama  aksi  sama  tetapi  gaya  penempatan  posisi kamera yang berbeda.
Hasil  animasi  merupakan  frame  yang  akan  diektrak nilainya  untuk  diumpankan  ke  dalam  sistem.  Animasi yang  dihasilkan  menggunakan  Unity  3D  engine  dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 11. Tampak di gambar tersebut aksi yang sama tetapi style yang berbeda. Gambar dengan  label  (a)  merupakan  adopsi  gaya  dari  Quentin Tarantino  sedangkan  yang  label  (b)  merupakan  adopsi gaya umum.
Untuk  setiap  scene  dan  setiap  gaya  sutradara  akan dihasilkan dua buah diagram yaitu area plot dan histogram diagram.  Gambar  12  merupakan  area  plot  dan  histogram diagram untuk scene 1. Untuk area plot diagram sumbu x merupakan  nomor  frame  dan  sumbu  y  adalah  nilai  fuzzy yang  dihasilkan.    Sedangkan  untuk  histogram  diagram yang  merupakan  representasi  lain  dari  area  plot  diagram, sumbu  x  adalah  nilai  logika  fuzzy  dan  sumbu  y  adalah frekuensi kemunculan nilai tersebut.
(a) (b)
Gambar.  12    Area  Plot  dan  Histogram  Diagram  Scene 1  (a)  Style  1  (b) Style 2 (a) (b)
Gambar.13    Area  Plot  dan  Histogram  Diagram  Scene  2  (a)  Style  1  (b) Style 2
Gambar  13  merupakan  diagram  untuk  scene  2  dan gambar  14  merupakan  diagram  untuk  scene  3.  Terlihat pada  histogram  diagram  yang  merupakan  frekuensi kemunculan  nilai logika fuzzy tersebut adanya perbedaan visualisasi diagram. Untuk style pertama yang merupakan adopsi gaya dari Quentin Tarantino tampak bahwa modus berada  di  area  kanan  angka  1  sedangkan  untuk  gaya umum berada di sebelah kiri angka 1.
(a) (b) Gambar.  14    Area  Plot  dan  Histogram Diagram Scene 3  (a)  Style  1  (b)
Style 2

## V. K ESIMPULAN
Dalam  makalah  ini  telah  dijelaskan  pendekatan  baru untuk  melakukan  profil  terhadap  gaya  seorang  sutradara berdasarkan  penempatan  posisi  kamera  secara  otomatis. Berbeda  dengan  penelitian  lain  yang  menggunakan pendekatan  berbasis  kuesioner.  Digunakan  pendekatan berbasis  logika  fuzzy  dikarenakan  ada  kemiripan  antara bahasa dalam dunia sinematografi dan fungsi keanggotaan fuzzy.  Selain  itu  keuntungan  menggunakan  logika  fuzzy karena  sifat  cepat  dan  real  time  dibandingkan  dengan pendekatan  lainnya, misalkan metode  evolusioner semacam  swarm  yang  membutuhkan  proses  perhitungan berulang-ulang yang tentu saja tidak cocok untuk hal yang membutuhkan real time. Dibandingkan dengan pendekatan  berbasis  machine  learning  semacam  SVM yang  membutuhkan  pelatihan  dan  data  training  dalam jumlah  yang  besar.  Tetapi  tentu  saja  setiap  pendekatan juga  memiliki  kekurangan  yaitu  proses  akuisisi  data membutuhkan waktu dan usaha yang tidak sedikit.
Dalam penelitian ini digunakan lima aturan sinematografi  dan  34  variabel  yang  diambil  dari  setiap frame  pada  animasi.  Dengan  menggunakan  visualisasi berbasis  diagram  area  dan  histogram  berhasil  dilakukan analisa  bahwa  untuk  setiap  gaya  sutradara  akan  memiliki modus yang tidak sama. Tidak menutup kemungkinan jika akan mengenali gaya sutradara yang lain maka dibutuhkan sebuah aturan sinematografi baru yang belum dibuat pada penelitian  ini.  Visualisasi  hasil  dalam  bentuk  diagram
membuat  lebih  mudah  untuk  melakukan  profile  gaya sutradara secara otomatis.
Kedepan  kami  merencanakan  untuk  mengekstrak informasi yang lebih banyak dari frame dan menambahkan  beberapa  aturan  sinematografi  sehingga lebih  akurat  dalam  melakukan  profiling.  Dan  kami harapkan  dapat  dilakukan  reverse  terhadap  rule  tersebut sehingga  kami  dapat  membuat  engine  penempatan  posisi kamera berdasarkan gaya seorang sutradara.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  diberikan  kepada  kawan-kawan mahasiswa  di  Departemen  Teknik  Elektro  Fakultas Teknologi  Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Surabaya atas bantuan dan saran-saran dalam penyelesaian  makalah  penelitian  ini  dan  juga  kepada rekan-rekan  fotografer  dalam  bantuan  saran  aturan sinematik.
R EFERENSI
[1] H.  Hancock  and  J.  Ingram, Machinima  For  Dummies .  Wiley, 2007.
[2] D.  K.  Elson  and  M.  O.  Riedl,  ―A  lightweight  intelligent  virtual cinematography  system  for  machinima  production,‖  in Proceedings  of  the  Third  AAAI  Conference  on  Artificial Intelligence  and  Interactive  Digital  Entertainment ,  Stanford, California, 2007, pp. 8–13.
[3] J.  Hart,  The  Art  of  the  Storyboard:  A  Filmmaker’s  Introduction. Elsevier/Focal Press, 2008.
[4] A.  Summerville,  J.  R.  H.  Mariño,  S. Snodgrass,  S.  Ontañón, and L.  H.  S.  Lelis,  ―Understanding  Mario:  An  Evaluation  of  Design Metrics for Platformers,‖ in Proceedings of the 12th International Conference on the Foundations of Digital Games , New York, NY, USA, 2017, pp. 8:1–8:10.
[5] S.  Karakovskiy  and  J.  Togelius,  ―The  Mario  AI  Benchmark  and Competitions,‖ IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games , vol. 4, no. 1, pp. 55–67, Mar. 2012.
[6] M.  Miller,  Assassin’s  Creed:  The  Complete  Visual  History. Insight Editions, 2015.
[7] P. Davies, The Art of Assassin’s Creed Unity. Titan Books, 2014.
[8] R. Ranon, L. Chittaro, and F. Buttussi, ―Automatic camera control meets  emergency  simulations,‖ Comput.  Graph. ,  vol.  48,  no.  C, pp. 23–34, 2015.
[9] M. Christie and P. Olivier, ―Camera control in computer graphics: models, techniques and applications,‖ in ACM  SIGGRAPH  ASIA 2009 Courses , Yokohama, Japan, 2009, pp. 1–197.
[10] W.  Barry  and  B.  J.  Ross,  ―Virtual  photography  using  multi- objective  particle  swarm  optimization,‖  in Proceedings  of  the 2014  Annual  Conference  on  Genetic  and  Evolutionary Computation , Vancouver, BC, Canada, 2014, pp. 285–292.
[11] P.  Burelli,  L.  Di  Gaspero,  A.  Ermetici,  and  R.  Ranon,  ―Virtual Camera  Composition  with  Particle  Swarm  Optimization,‖  in Smart Graphics , 2008, pp. 130–141.
[12] S.  M.  Drucker  and  D.  Zeltzer,  ―Intelligent  Camera  Control  in  a Virtual  Environment,‖  in In  Proceedings  of  Graphics  Interface ’94 , 1994, pp. 190–199.
[13] D.  A.  Prima,  B.  B.  Ferial  Java,  E.  Suryapto,  and  M.  Hariadi, ―Secondary  camera  placement  in  Machinema  using  behavior trees,‖ in 2013 International Conference on QiR , 2013, pp. 94–98.
[14] A. Z. Fanani, D. A. Prima, B. B. F. Java, E. Suryapto, M. Hariadi, and  I.  K.  E.  Purnama,  ―Secondary  camera  movement  in machinema using path finding,‖ in 2013 International Conference on  Technology,  Informatics,  Management,  Engineering  and Environment , 2013, pp. 136–139.
[15] W.  Hu  and  X.  Zhang,  ―A  Semiautomatic  Control  Technique  for Machinima Virtual Camera,‖ in 2012 International Conference on Computer Science and Electronics Engineering , 2012, vol. 1, pp. 112–115.
[16] D.  B.  Christianson,  S.  E.  Anderson,  L.  He,  D.  H.  Salesin,  D.  S. Weld,  and  M.  F.  Cohen,  ―Declarative  camera  control  for automatic  cinematography,‖  in Proceedings  of  the  thirteenth national  conference  on  Artificial  intelligence  -  Volume  1 , Portland, Oregon, 1996, pp. 148–155.
[17] L. Terziman, M. Marchal, F. Multon, B. Arnaldi, and A. Lécuyer, ―Personified  and  Multistate  Camera  Motions  for  First-Person Navigation  in  Desktop  Virtual  Reality,‖ IEEE  Transactions  on Visualization  and  Computer  Graphics ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  652– 661, Apr. 2013.
[18] S. Benini, L. Canini,  and  R.  Leonardi,  ―Estimating cinematographic  scene  depth  in  movie  shots,‖  in 2010  IEEE International  Conference  on  Multimedia  and  Expo ,  2010,  pp. 855–860.
[19] F.  Pereira  Ferreira,  G.  Gelatti,  and  S.  Raupp  Musse,  ―Intelligent Virtual  Environment  and  Camera  Control  in  behavioural simulation,‖  in Proceedings.  XV  Brazilian  Symposium  on Computer Graphics and Image Processing , 2002, pp. 365–372.
[20] H. Junaedi, M. Hariadi, and I. K. E. Purnama, ―Multi agent with multi  behavior  based  on  particle  swarm  optimization  (PSO)  for crowd  movement  in  fire  evacuation,‖  in 2013  Fourth International  Conference  on  Intelligent  Control  and  Information Processing (ICICIP) , 2013, pp. 366–372.
[21] A.  Jhala  and  R.  M.  Young,  ―Cinematic  Visual  Discourse: Representation,  Generation,  and  Evaluation,‖ IEEE  Transactions on Computational Intelligence and AI in Games , vol. 2, no. 2, pp. 69–81, Jun. 2010.
[22] A. Jhala and R. M. Young, ―Intelligent Machinima Generation for Visual  Storytelling,‖  in Artificial  Intelligence  for  Computer Games ,  P.  A.  González-Calero  and  M.  A.  Gómez-Martín,  Eds. New York, NY: Springer New York, 2011, pp. 151–170.
[23] E.  E.  S.  d.  Lima,  C.  T.  Pozzer,  M.  C.  d’Ornellas,  A.  E.  M. Ciarlini, B.  Feijó,  and  A.  L.  Furtado,  ―Support  Vector Machines for  Cinematography  Real-Time  Camera  Control  in  Storytelling Environments,‖ in 2009 VIII Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment , 2009, pp. 44–51.
[24] J. V. Mascelli, The Five C’s of Cinematography: Motion Picture Filming Techniques. Silman-James Press, 1998.
[25] D.  Bordwell  and  K.  Thompson, Film  art:  an  introduction . McGraw Hill, 2008.
[26] D.  Arijon, Grammar  of  the  Film  Language .  Silman-James  Press, 1991.
[27] L.  Canini,  S.  Benini,  and  R.  Leonardi,  ―Classifying cinematographic shot types,‖ Multimedia Tools and Applications , vol. 62, no. 1, pp. 51–73, Jan. 2013.
[28] Q.  Galvane,  R.  Ronfard,  C.  Lino,  and  M.  Christie,  ―Continuity editing  for  3D  animation,‖  in Proceedings  of  the  Twenty-Ninth AAAI  Conference  on  Artificial  Intelligence ,  Austin,  Texas,  2015, pp. 753–761.
[29] B.  Brown,  Cinematography:  Theory  and  Practice :  Imagemaking for  Cinematographers,  Directors  &  Videographers.  Focal  Press, 2002.
[30] J.  Bennett  and  C.  P.  Carter,  ―Adopting  virtual  production  for animated  filmaking,‖  in Creative  Industries  Faculty ,  Singapore, 2014.
[31] M.  K.  Pratt, How  to  Analyze  the  Films  of  Quentin  Tarantino . ABDO Publishing Company, 2011.
[32] Q.  Tarantino  and  G.  Peary, Quentin  Tarantino:  Interviews .
University Press of Mississippi, 1998.
[33] P. Woods, Quentin Tarantino: the film geek files. Plexus, 2000.