## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Penghitung Skor Tembak Otomatis menggunakan Metode Background Substraction dan Euclidean Distance
Moechammad Sarosa #1 , Muhammad Ridwan *2 , Isa Mahfudi #3 , Muh Bambang Purwanto *4
# Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno-Hatta No. 9, Malang, Indonesia.
1 msarosa@polinema.ac.id
3 isa_mahfudi@polinema.ac.id
* Jurusan Telekomunikasi Militer, Politeknik Angkatan Darat Pendem, Junrejo, Kota Batu
2 ridwan.mtte20@gmail.com
4 bambangrima78@gmail.com
Abstrak— Prajurit TNI khususnya TNI AD di tuntut  untuk memiliki  kemampuan  dan  kehandalan  dalam  menembak. Dalam  menunjang  kemampuan  dan  kehandalan  tersebut, maka  setiap  prajurit  TNI  AD  akan  melaksanakan  latihan menembak  setiap  3  bulan  sekali.  Dalam  menghitung  skor tembak,  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  yakni  ada personil  yang  bertugas  untuk  mengamati  dan  menilai  dari skor  tembak.  Hal  ini  merupakan  perkerjaan  yang  beresiko tinggi  dan  berbahaya  salain  itu  juga  sangat  melelahkan mengingat ketika sedang berlatih menembak terkadang bisa mencapai  puluhan  personel.  Peneliti  ingin  menerapkan Metode  Background  Substraction  dan  Euclidean  Distance dalam  membangun  sebuah  sistem  penghitung  skor  tembak secara otomatis. Teknik Background Substraction difungsikan  untuk  mendeteksi  bekas  lubang  tembak  dan Euclidean  Distance  untuk  mengukur  jarak  antara  lubang tembak  tehadap  titik  pusat  sekaligus  difungsikan  untuk perhitungan  skor  otomatis.  Penelitian  ini  menghasilkan sistem  yang  mampu  berjalan  dengan  baik  pada  kondisi pencahayaan  normal.  Intensitas  cahaya  berpengaruh terhadap  hasil  deteksi  bekas  lubang  tembak.  Pada  kondisi pencahayaan  gelap  dan  sangat  terang  akan  mengurangi tingkat  akurasi  deteksi.  Pada  kondisi  pencahayaan  normal yang  terukur  pada  range  80  lux  s.d.  120  lux  mampu mendeteksi  lubang  bekas  tembakan  dengan  baik.  Sistem memiliki akurasi  dalam mendeteksi  hingga mencapai 100% pada kondisi pencahayaan normal serta mampu melakukan perhitungan skor tembakan secara tepat.
Kata  kunci — Lesan  Tembak,  Lesan  L1,  Skor  Otomatis, Bekas Lubang Tembakan, Pencahayaan

## I. P ENDAHULUAN
Sebagai  seorang  prajurit  TNI  AD  dituntut  untuk memiliki  sikap  disiplin,  tegas  dan  setia  terhadap  Negara Kesatuan  Republik  Indonesia  (NKRI).  Sebagai  garda kedepan  dalam  menjaga  wilayah  kesatuan  NKRI  maka
seorang  Prajurit  TNI  AD  dituntut  memiliki  kemampuan dan  kehandalan  dalam  menembak.  Dalam  menunjang kemampuan dan kehandalan ini, maka setiap prajurit TNI AD  akan  melakukan  latihan  menembak  setiap  3  bulan sekali.  Seorang  prajurit  TNI  AD  yang  sedang  melakukan latihan menembak akan menembakkan amunisi pelurunya mengarahkan ke lesan tembak dan dihitung secara manual yakni  ada  seorang  personil  yang  bagian  melihat  dan mengamati hasil tembakannya serta menghitung nilai dari hasil tembakan personil tersebut. Kondisi perhitungan yang manual  ini,  memiliki  potensi  masalah  pada  hasil pengamatan/penilaian bekas tembakan mengingat personil yang ikut latihan menembak cukup banyak, bisa mencapai 30an  personil.  Tentu  ini  akan  membuat  kelelahan  bagi personil  yang  bertugas  menilai  hasil  tembakan,  dan  juga berpotensi mengalami kesalahan penilaian hasil tembakan seperti  salah  menilai  hasil  tembakan  yang  seharusnya mendapatkan skor 9 dibaca menjadi skor 8.
Penelitan  terhadap  skor  tembakan  telah  dilakukan peneliti[1]  menggunakan  Metode  Analisis  Blob  untuk menghitung skor otomatis. Aplikasi dibangun menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Matlab.  Hasil  dari penelitian  ini  diperoleh  sistem  yang  diusulkan  mampu mengklasifikasikan  citra  sasaran  tembak  dan  citra  jejak peluru serta dapat menghitung jumlah skor yang di dapat, juga penggunaan metode analisis blob dapat membaca citra jejak peluru dengan akurat. Sistem yang dibangun memiliki tingkat  akurasi  penilaian  skor  tembak  otomatis  sebesar 92%.
Peneliti[2]  menerapkan  Algoritma Template  Matching dan  Algoritma Grab  Cut dalam  membuat  sistem perhitungan otomatis. Sistem yang dibangun menggunakan Bahasa  Pemrograman  C#  dan  menggunakan  library EmguCV.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan hasil  penilaian  skor  menembak  yang  lebih  baik
dibandingkan  dengan  teknik  pembacaan  secara  manual  / visual oleh seorang petugas. Sistem yang diusulkan mampu menghasilkan  kesalahan  pemberian  skor  hanya  sebesar 1,67%.
Peneliti  [3]  menerapkan  teknik  pengolahan  citra untuk membuat sistem penilaian skor tembak otomatis. Alur kerja sistem  yang  diusulkan  dimulai  dari  perbaikan  gambar, ekstraksi titik peluru, pengenalan titik peluru dan penilaian skor.  Tahapan  pengolahan  citra  ditekan  pada  perbaikan citra hingga ekstraksi  titik peluru. Sistem  yang dibangun menggunakan Bahasa Pemrograman Matlab. Sistem  yang diusulkan diklaim mampu  dibangun dengan biaya rendah dan  dioperasikan  dengan  mudah  dan  mampu  mengatasi kekurangan  sistem  penargetan  yang  ada  serta  dapat digunakan  secara  luas.  Penggunakan  Logika Fuzzy diusulkan  oleh  peneliti[4]  dalam  membangun  penghitung skor  otomatis  pada  perlombaan  menembak  dengan  target sillhouette hewan, sistem yang diusulkan dibangun dengan beberapa komponen yakni : Load Cell, Sensor Getar, Limit Switch,  Modul  HX711,  dan  Arduino  UNO  serta Arduino Mega 2560. Sistem yang diusulkan diklaim menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  94.97%  untuk  data  sensornya. Sistem  yang  diusulkan  mampu  mengklasifikasi  jenis sillhouette  menggunakan  logika  Fuzzy  dengan  tingkat akurasi sebesar 100%. Konsep simulasi Latihan menembak telah  diusulkan  oleh  peneliti[5]  dengan  mengintegrasikan Arduino, Laser dan modul HC-05.
Teknik pengolahan citra juga diterapkan oleh peneliti [6] dalam membangun desain sistem perhitungan skor tembak otomatis.  Peneliti  ini  memberikan  konsep  desain  yang mengembangkan  algoritma  yang  sudah  ada  dan  diyakini memiliki biaya rendah, akurasi tinggi serta kecepatan tinggi. Desain  dari  Lesan  Tembak  peneliti  ditunjukkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Layout dari lesan tembak.[6]
Pengolahan  citra  yang  dilakukan  peneliti[6]  meliputi: Proses thresholding ,  Deteksi  tepi  “Sobel”,  gradien  dan binarisasi.  Ini  dilakukan  untuk  menyempurnakan  citra target  agar  lebih  efisien  dan  lebih  jelas.  Gambar  2 menunjukkan citra target standar dan citra yang dihasilkan setelah  proses  binerisasi  citra.  Konsep  dari  Metode Background Substraction dipaparkan peneliti [7] mendefinisikan tahapannya menjadi empat tahap yaitu Pra- Pemrosesan,  Pemodelan  Latar  Belakang,  Deteksi  Latar Depan  dan  Validasi  Data.  Gambar  1  menggambarkan tampilan keseluruhan dari Metode Background Subtraction .  Tahap  pertama  pra-pemrosesan  merupakan
proses  mengubah  data  mentah  yang  merupakan  urutan video input menjadi format yang dapat dibaca untuk tahap berikutnya. Dalam pemodelan latar belakang, frame video baru diperbarui dan menghitung model latar belakang yang menyediakan  deskripsi  statistik.  Piksel  yang  tidak teridentifikasi  dalam  frame  video  dalam  model  latar belakang  akan  dikeluarkan  sebagai  kandidat  topeng  latar depan  biner  pada  langkah  deteksi  latar  depan.  Tahap validasi  data  berfungsi  sebagai  pemeriksa  dan  eliminator dimana memeriksa calon topeng dan menghilangkan piksel yang tidak terkait dengan target objek bergerak dan hanya memberikan output topeng latar depan.
(a) (b)
Gambar 2. Hasil dari proses pengolahan citra (a) gambar asli (b) hasil dari proses binerisasi citra.[6]
Gambar 3. Diagram alir dari algoritma background subtraction . [8]
Background subtraction adalah metode yang digunakan dalam  komputasi  untuk  memisahkan  objek  dari  latar belakang  dalam  urutan frame video.  Beberapa  teknik digabungkan  seperti Frame  differencing , Median  Filter , Linear predictive filter dan model Non - Parametric dalam penentuan latar [9]. Metode Background subtraction telah banyak  diterapkan  salah  satunya  oleh  peneliti[10]  untuk mendeteksi objek bergerak pada video. Peneliti menguraikan  tahapan  yang  telah  dilakukan    dimulai  dari ekstraksi  frame,  implementasi background  subtraction , lalu  dilakukan  konversi  citra  ke  grayscale  dan mengubahkan  ke  dalam  bentuk  biner,  tahap  selanjutnya melakukan  operasi  morfologi  “ opening ”,  selanjutnya membuat masking untuk objek yang ingin dideteksi. Sistem ini  mengambil  dari  video    CCTV  sebagai  sumber  data untuk  dikelolah  dan  diimplementasikan  program  yang dibuat ke dalam video tersebut. Peneliti mengklaim bahwa program yang dibuat memiliki tingkat keberhasilan 93,3% pada  pengujian  dengan  kondisi  pencahayaan  terang  dan 83,3% pada pengujian dengan kondisi pencahayaan redup.
Selain  itu,  Untuk  deteksi  kemacetan  menerapkan Metode Background  Substraction dilakukan  oleh  peneliti [11].  Peneliti  memberikan  ide  alternatif  penentuan background  model,  ini  menerapkan  kandidat  sampling background  sebagai  background  model.  Data  dari penelitian ini menggunakan Video dari CCTV dan sistem yang  diusulkan  dibangun  dengan  Bahasa  Pemrograman Matlab.  Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang diuji pada  waktu  pagi,  siang  dan  malam  mampu  mendeteksi kondisi  kemacetan  lalu  lintas  kendaraan.  Namun,  pada kondisi  sore  hari,  masih  memiliki  kendala  yang mengakibatkan deteksi kemacetan yang kurang akurat, hal ini diakibatkan kondisi  sore memiliki  bayangan membuat sistem membaca kondisi sebagai kondisi macet. Selain itu, Algoritma Background Substraction diusulkan peneliti[12] berdasarkan  analisis entropi  kategori yang secara dinamis membuat kategori warna untuk setiap piksel dalam gambar. Algoritma yang diusulkan ini diklaim mampu beradaptasi dengan gangguan warna dengan kondisi kamera yang jelek atau  kecepatan frame yang  sangat  rendah  dengan menetapkan kategori bersama selama proses ekstraksi latar belakang awal untuk mencegah latar belakang disalahartikan sebagai latar depan karena gangguan warna yang  berlebihan. Dynamic  Background  Subtraction diusulkan  peneliti[13]  dengan  menggabungkan Local Binary  Pattern dan Histogram  of  Oriented  Gradients . Sedangkan  penerapan Background  Subtraction untuk perbaikan citra X-Ray telah diusulkan peneliti[14].
Euclidean  Distance merupakan  perhitungan  untuk mengukur jarak dua titik. Euclidean Distance disebut juga metrika   yang paling sering  digunakan untuk  menghitung kesamaan  dua  vector[15].  Dalam  matematika Euclidean Distance digunakan untuk  mengukur dua titik dalam  satu dimensi  yang  memberikan  hasil  seperti  perhitungan Pythagoras [16].  Metode  ini  juga  diterapkan  untuk menghitung  kemiripan  kesamaan  atau  kemiripan  citra. Adapun persamaan Euclidean Distance untuk perhitungan dua titik ditunjukkan sebagai berikut:

## (1)
Keterangan  :
- d   = Jarak
- 𝑥 1 = Koordinat latitude 1
- 𝑥 2 = Koordinat latitude 2
- 𝑦 1 = Koordinat Longitude 1
- 𝑦 2 = Koordinat Longitude 2
Peneliti  [15]  menguji  performa Euclidiean  Distance dengan Canberra  Distance untuk  mengenali  wajah. Peneliti  menggunakan  masukan  citra  dan  sistem  yang dibangun  menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Matlab. Peneliti menguji gambar wajah yang diambil dengan jarak 1,  2  dan  3  meter  dengan  pose  wajah  yang  berbeda-beda. Hasil dari penelitian ini antara Euclidiean Distance dengan Canberra  Distance memiliki  kelebihan  dan  kekurangan masing-masing.
Fokus  pembahasan  yang  diangkat  pada  makalah  ini adalah  sistem  penghitung  otomatis  yang  menerapkan Metode Background  Subtraction yang  dipadukan  dengan Metode Euclidiean  Distance pada  Aplikasi  penghitung skor tembak. Metode Background Subtraction dipergunakan untuk mengekstrak hasil lubang tembak yang harus dikenali oleh sistem dan Metode Euclidiean Distance diterapkan  sebagai  teknik  penghitungan  otomatisnya. Lesan tembak (Lesan L1) dilakukan modifikasi (Gambar 4) sehingga  sistem  yang  diusulkan  dapatkan  diaplikasikan secara nyata di Lapangan Tembak. Penelitian sebelumnya [1-6] masih berupa simulasi yang diaplikasikan menggunakan Software Matlab  dan  Arduino  sehingga masih  dibutuhkan  perbaikan  agar  dapat  diaplikasikan secara  nyata.  Lesan  tembak  yang  telah  dirancang  dan Teknik  penghitung  skor  tembak  yang  dimodifikasi  telah mampu  menunjukkan  performa  kinerja  yang  lebih  baik dalam membaca dan menghitung skor tembakan.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Perancangan Media Lesan Tembak
Alat yang diusulkan dibangun dengan bahan besi agar memberikan  kesan  kuat  dan  kokoh.  Desain  dari  media lesan  tembak  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Media  lesan tembak  yang  diusulkan  memiliki  ketinggian  220  cm  dan lebar  100  cm.  Pada  media  lesan  tertanam  Raspberry  Pi  4 dan  Webcam.  Lesan  tembak  terbuat  dari  kertas  yang dilapisi  gabus.  Peletakan  Webcam  pada  media  lesan tembak  diletakkan  pada  bagian  sebelah  atas  pada  posisi sedikit menyerong ke bawah dengan sudut sekitar 35o, hal ini  dilakukan  agar  kamera  dapat  menangkap  area  lesan tembak  secara  menyeluruh  sehingga  diharapkan  dapat memaksimalkan  pengolahan  citranya  serta  meningkatkan akurasi dari proses perhitungan skor tembak.

## B. Posisi Media Lesan Tembak Terhadap Personil
Peletakkan media lesan tembak terhadap posisi personil ketika  sedang  latihan  menembak  diilustrasikan  pada Gambar 5.
(a)
(b) Gambar  4.  Desain frame skor  tembak  otomatis  (a)  desain  dari  lesan tembak  (lesan  L1)  yang  didesain  (b)  peletakkan raspberry dan  kamera terhadap lesan tembak
Gambar 5. Peletakkan media lesan tembak.
Personil  berada  pada  posisi  siap  menembak,  lalu personil  menembak  dan  mengarahkan  tembakannya  pada media lesan tembak. Sistem yang tertanam pada perangkat raspberry pi 4 akan menangkap gambar lesan tembak yang sudah  ada  bekas  tembakan  personil  dan  akan  mengenali lubang  tembak  dan  menghitung  skor  tembakan  personil. Hasil dari skor tembakan bisa tertampil pada monitor yang berada pada sisi personil penembak.

## C. Teknik Penghitungan Skor Tembak Otomatis
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  citra  yang meliputi:
1. Proses transformasi citra lesan tembak
2. Proses cropping lesan tembak
3. Proses pendeteksian lingkaran penilaian
4. Proses pendeteksian citra bekas tembakan
5. Proses penilaian otomatis.
Diagram  blok  dari  sistem  keseluruhan  yakni penghitung  skor  tembak  otomatis  ditunjukkan  pada Gambar  6.    Teknik  penghitungan  skor  otomatis  dimulai dari  pengambilan  citra  lesan  tembak  oleh  webcam  yang sudah  dipasang  pada  media  lesan  tembak.  Tahap selanjutnya  dilakukan  Proses Perspective  Transform . Langkah  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil  citra
bekas  tembakan  yang  terdapat  distorsi  mengingat  antara posisi  kamera  dan  target  bekas  tembakan  terdapat  sudut. Akibat  dari  adanya  sudut  ini  menghasilkan  gambar  yang miring. Teknik Perspective Transform ini  menghilangkan gambar yang terdistorsi sehingga mempermudahkan dalam proses  pendeteksian  bekas  tembakan  pada  media  lesan tembak.
Gambar 6. Diagram blok sistem perhitungan skor tembak otomatis
Hasil  dari  Proses Perspective  Transform dilanjutkan dengan  proses cropping pada  media  lesan  tembak  untuk memfokuskan  objek/sasaran  yang  dibutuhkan  dan menghilangkan  objek  yang  tidak  diperlukan.  Hasil  dari proses cropping tersebut  selanjutnya  dilakukan  deteksi lingkaran  pada  bekas  tembakan  dan  deteksi  lingkaran penilaian untuk mendapatkan diameter lingkaran penilaian serta  mencari  titik  pusat  setiap  lingkaran.  Titik  pusat lingkaran ini akan dijadikan acuan penilaian terhadap bekas tembakan  yang  terbentuk.  Proses  pendeteksian  bekas tembakan menggunakan Metode Background Subtraction . Langkah  selanjutnya  mencari  titik  tengah  dari  bekas tembakan  yang  akan  dibandingkan  terhadap  titik  pusat setiap  lingkaran  pada  proses  sebelumnya.  Perhitungan jarak  antara  titik  tengah  tembakan  dengan  titik  pusat dilakukan  dengan  Persamaan  1.  Ketika  jarak  antara  titik pusat  lubang  tembak  dengan  jarak  titik  pusat  setiap lingkaran  diketahui  (nilai d ),  tahap  selanjutnya  adalah penilaian skor tembakan. Jadi nilai d yang diketahui akan dibandingkan  terhadap  nilai  kategori  skor  tembak  yang
telah ditentukan oleh peneliti, ini bisa diberikan perumpaan sebagai berikut:
• Jika nilai d < 100, maka skornya adalah 10
• Jika  nilai d >  100  hingga  <  200,  maka  skornya adalah 9
• Jika  nilai d >  200  hingga  <  300,  maka  skornya adalah 8
• Jika  nilai d >  300  hingga  <  400,  maka  skornya adalah 7
• Jika  nilai d >  400  hingga  <  500,  maka  skornya adalah 6
• Jika  nilai d >  500  hingga  <  600,  maka  skornya adalah 5
• Jika  nilai d >  600  hingga  <  700,  maka  skornya adalah 4
• Jika  nilai d >  700  hingga  <  800,  maka  skornya adalah 3
• Jika  nilai d >  800  hingga  <  900,  maka  skornya adalah 2
• Jika nilai d > 900 maka skornya adalah 1
Gambar 7. Diagram blok sistem perhitungan skor tembak otomatis
Pada gambar 7 menunjukkan sistem yang dibangun dan terintegrasikan dengan beberapa komponen yakni webcam, raspberry, LCD monitor serta Media lesan tembak.  Sistem yang  telah  bekerja  menghitung  skor  tembakan  personil akan  menampilkan  hasilnya  ke  layar  LCD  monitor  dan personil yang telah menembak dapat langsung mengetahui berapa  total  tembakan  dan  berapa  total  skor  nilai tembakannya.
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Sistem  yang  diusulkan  dilakukan  beberapa  pengujian meliputi: pengujian perubahan intensitas cahaya, pengujian  deteksi  lubang  tembak  dan  pengujian perhitungan nilai skor tembakan.

## A. Pengujian Perubahan Intensitas
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui kinerja dari sistem  terhadap  perubahan  intensitas  cahaya.  Perubahan intensitas  cahaya  ini  diatur  dengan  mengkondisikan  area pada waktu pengujian sistem dan mengukurnya dengan alat luxmeter  untuk  mengetahui  intensitas  cahayanya.  Hasil dari pengujian ini ditunjukkan pada Tabel  1. Berdasarkan Tabel 1, sistem yang dibangun untuk proses deteksi bekas lubang  tembakan  memiliki  pengaruh  terhadap  perubahan intensitas cahaya. Intensitas cahaya pada saat diuji terukur
menggunakan  luxmeter.  Semakin  terang  kondisinya semakin  besar  nilai  lux  nya.  Kondisi  terang  gelap memberikan  pengaruh  terhadap  proses  deteksi  lubang tembak.  Kondisi  yang  baik  dalam  deteksi  lubang  tembak adalah  kondisi  normal  yakni  terukur  di  luxmeter  adalah 83,5. Peneliti juga melakukan beberapa kondisi pencahayaan yang dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL I H ASIL PENGUJIAN PERUBAHAN INTENSITAS CAHAYA TERHADAP DETEKSI LUBANG TEMBAK .
No Intensitas Cahaya (Lux) Kemampuan Deteksi
Akurasi (%)
1 382 (Terang) Hasil deteksi =2 Total Tembakan = 7 28,6% 2 83,5 (Normal) Hasil deteksi =7
Total Tembakan = 7 100%
3 19,31 (Gelap) Hasil deteksi =3 Total Tembakan = 7 42,9% TABEL III H ASIL PENGUJIAN PERUBAHAN INTESITAS CAHAYA TERHADAP HASIL DETEKSI LUBANG TEMBAK
No Intensitas Cahaya yang Terukur Kategori Status Deteksi 1 19,31 Gelap Kurang Akurat 2 20,6 Gelap Kurang Akurat 3 44,3 Sedikit Gelap Kurang Akurat 4 83,5 Terang (Normal) Akurat 5 124 Terang (Normal) Akurat 6 153,8 Sangat Terang Kurang Akurat 7 184,5 Sangat Terang Kurang Akurat 8 208 Sangat Terang Kurang Akurat 9 382 Sangat Terang Kurang akurat
Berdasarkan  Tabel  2,  dihasilkan  bahwa  intensitas cahaya  memiliki  pengaruh  terhadap  akurasi  sistem  dalam mendeteksi  lubang  tembak.  Intensitas  cahaya  pada  saat diuji  terukur  menggunakan  perangkat  luxmeter.  Semakin terang  kondisinya  semakin  besar  nilai  lux  nya.  Kondisi terang gelap memberikan pengaruh terhadap proses deteksi lubang  tembak.  Kondisi  yang  baik  dalam  deteksi  lubang tembak  adalah  kondisi  normal  yakni  terukur  di  luxmeter adalah  83,5  Akurasi  deteksi  lubang  tembak  didapatkan pada range intesitas cahaya normal antara 80 lux s.d. 120 lux.

## B. Pengujian Deteksi Lubang Tembak
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  deteksi  lubang tembak dengan berbagai  varian lubang tembak. Pada saat dilakukan  pengujian  ini  diatur  dan dikondisikan intensitasnya normal dan terukur dengan luxmeter sebesar 83,4 lux. Adapun hasil pengujian deteksi lubang tembak ini ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL IIIII H ASIL P ENGUJIAN D ETEKSI L UBANG T EMBAKAN
No Lesan Tembak Hasil Deteksi Lubang Tembakan Akurasi (%)
1 Total Lubang Tembak =5 5 100 2 Total Lubang Tembak=6 6 100 3 Total Lubang Tembak=7 7 100 4 Total Lubang Tembak=8 8 100
No Lesan Tembak
Hasil Deteksi Lubang
Tembakan Akurasi (%) 5 Total Lubang Tembak=9 9 100 6 Total Lubang Tembak=10 10 100
Berdasarkan  pada  Tabel  3,  sistem  telah  mampu mendeteksi lubang tembak dengan berbagai macam varian lubang  tembak  pada  kondisi  pencahayaan  normal.  Hasil pengujian  dilakukan  sebanyak  6x  dihasilkan  kesemua pengujiannya  berhasil  melakukan  deteksi  lubang  tembak dengan tingkat akurasi 100%.

## C. Pengujian Perhitungan Skor Tembakan
Pengujian ini dilakukan untuk  mengetahui akurasi  dari sistem  terhadap  penjumlahan  nilai  skor  tembakan.  Ini dilakukan untuk mengetahui sistem yang dibangun apakah sudah  mampu  melakukan  perhitungan  skor  tembakannya dan  menghasilkan  skor  akurat  dalam  menghitung  bekas tembakan  personil  yang  telah  berlatih  menembak.  Pada pengujian  ini  dikondisikan  dan  diatur  intensitas  cahaya dalam  kondisi  normal  yakni  terukur  dengan  luxmeter sebesar 83,4 lux. Hasil dari pengujian Ini ditunjukkan pada Tabel 4.
TABEL IVV
H ASIL P ENGUJIAN P ERHITUNGAN S KOR T EMBAKAN
No Lesan Tembak Hasil Penjumlahan Skor Sistem Akurasi (%)
1 Total Lubang Tembak : 6 40 100 2 Total Lubang Tembak=6 45 100
No Lesan Tembak Hasil Penjumlahan Skor Sistem Akurasi (%) 3 Total Lubang Tembak=7 49 100 4 Total Lubang Tembak=8 52 100 5 Total Lubang Tembak=9 54 100 6 Total Lubang Tembak-10 55 100

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem yang  dibangun  dengan  teknik  Background  Substraction yang  difungsikan  untuk  mendeteksi  bekas lubang  tembak dan  Euclidean  distance  untuk  mengukur  jarak  antara lubang  tembak  tehadap  titik  pusat  sekaligus  difungsikan untuk  perhitungan  skor  otomatis  mampu  berjalan  dengan sebagaimana mestinya.
Intensitas  cahaya  berpengaruh  terhadap  hasil  deteksi lubang tembak. Pada kondisi pencahayaan gelap dan sangat terang  akan  mengurangi  tingkat  akurasi  deteksi.  Pada kondisi  pencahayaan  normal  yang  terukur  pada  range  80 lux  s.d.  120  lux  mampu  mendeteksi  dengan  baik  dan tingkat  akurasi  dalam  mendeteksi  pada  kondisi  normal hingga mencapai 100% yang artinya sistem yang diusulkan
mampu  mendeteksi  bekas  tembakan  dan  menghitung skornnya dengan baik.

## R EFERENSI
[1] H. R. Dharma and R. Hartono, “Sistem Penghitung Skor Otomatis p  ada  Olahraga  Menembak  Menggunakan  Metode  Analisis  Blob Berbasis Matlab Automatic,” TELEKONTRAN , vol. 9, no. 2, 2021. [2] H.  Harmaen,  “Design  and  Implementation  Automatic  Scoring Computation System for Shooting Sport with Template Matching Algorithm,” INKOM , vol. 6, no. 2, 2012.
[3] C.  Ye  and  H.  Mi,  “The  technology  of  image  processing  used  in Automatic  Target-Scoring  System,” Proc.  -  4th  Int.  Jt.  Conf. Comput.  Sci.  Optim.  CSO  2011 ,  pp.  349–352,  2011,  doi: 10.1109/CSO.2011.287.
[4] H. Ramadhan, R. Maulana, and M. H. H. Ichsan, “Scoring System Otomatis  Pada  Lomba  Menembak  Dengan  Target  Sillhouette Hewan Menggunakan Logika Fuzzy,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 3, no. 1, pp. 7610–7619, 2019. [5] F. S. Saro, S. R. U. A. Sompie, and E. K. Allo, “Rancang Bangun Alat Simulasi Latihan Menembak Berbasis Arduino Uno,” J. Tek. Elektro  dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  251–258,  2018,  doi: 10.35793/jtek.7.3.2018.23636.
[6] A. H. Issa, S. D. Hasan, and W. H. Ali, “Automation of real-time target  scoring  system  based  on  image  processing  technique,” J. Mech. Eng. Res. Dev. , vol. 44, no. 2, pp. 316–323, 2021.
[7] S.  S.  Mohamed,  N.  M.  Tahir,  and  R.  Adnan,  “Background modelling  and  background  subtraction  performance  for  object detection,” Proc. - CSPA 2010 2010 6th Int. Colloq. Signal Process. Its Appl. , pp. 236–241, 2010, doi: 10.1109/CSPA.2010.5545291. [8] S. S. Cheung and C. Kamath, “Robust techniques for background subtraction in urban traffic video,” Vis. Commun. Image Process. 2004 , vol. 5308, p. 881, 2004, doi: 10.1117/12.526886.
[9] D. H. Parks and S. S. Fels, “Evaluation of background subtraction algorithms with post-processing,” Proc. - IEEE 5th Int. Conf. Adv. Video Signal Based Surveillance, AVSS 2008 , pp. 192–199, 2008, doi: 10.1109/AVSS.2008.19.
[10]  D.  Saptoadi,  Fauziah,  and  N.  Hayati,  “IMPLEMENTASI METODE BACKGROUND SUBTRACTION DAN,” vol. 5, no. 2, pp. 222–228, 2020.
[11]  C.  Prabowo  and  Zurnawita,  “Penerapan  Metode  Background Subtraction Dengan Menggunakan Kandidat Sampling Background  Untuk  Deteksi  Kemacetan,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 5, no. 6, pp. 731–736, 2018, doi: 10.25126/jtiik201856115.
[12]  S. Y. Chiu, C. C. Chiu, and S. S. D. Xu, “A background subtraction algorithm  in  complex  environments  based  on  category  entropy analysis,” Appl. Sci. , vol. 8, no. 6, 2018, doi: 10.3390/app8060885.
[13]  D. K. Panda and S. Meher, “Dynamic background subtraction using Local Binary Pattern and Histogram of oriented Gradients,” Proc. 2015 3rd Int. Conf. Image Inf. Process. ICIIP 2015 , pp. 306–311,
2016, doi: 10.1109/ICIIP.2015.7414786.
[14]  S. Song et al. , “Patch-Based Adaptive Background Subtraction for Vascular  Enhancement  in  X-Ray  Cineangiograms,” IEEE  J. Biomed. Heal. Informatics , vol. 23, no. 6, pp. 2563–2575, 2019, doi: 10.1109/JBHI.2019.2892072.
[15]  S. R. Wurdianarto, S. Novianto, and U. Rosyidah, “Perbandingan Euclidean  Distance  Dengan  Canberra  Distance  Pada  Face Recognition,” Techno.Com ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  31–37,  2014, [Online].
Available:
https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/539.
[16]  Z.  Mustofa  and  I.  S.  Suasana,  “Algoritma  Clustering  K-Medoids Pada E-Government Bidang Information And Communication,” J. Teknol. dan Komun. , vol. 9, pp. 1–10, 2018.