Rancang Bangun Alat Untuk Mengukur Kadar Kekeruhan Pada Air Menggunakan Kamera Pada Remotely Operataed Vehicle (Rov)

## Dengan Metode Color Filtering

## Chrisyangga Solina Adhi Permana
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim no 105, Sukolilo,
Surabaya 60111, Jawa Timur Email : chrisya.sap@gmail.com

## M. Taufiqurrohman
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik dan Ilmu Kelautan, Universitas Hang Tuah Surabaya Jl. Arief Rachman Hakim no 105, Sukolilo,
Surabaya 60111, Jawa Timur Email : -
Abstrak - Lebih dari 2/3 luas Indonesia adalah laut.  Begitu  juga  dengan  bumi,  lebih  dari  2/3 bagian  bumi  atau  dunia  ini  adalah  lautan,  karena itu  usaha  –  usaha  untuk    menciptakan  teknologi yang  bisa  memajukan  dunia  kelautan    dari  masa kemasa  selalu  berkembang.  Karena  itu,  Indonesia memiliki  kekayaan  alam  yang  melimpah  yang berasal  dari  laut.  Selain  itu  juga  air  merupakan sumber  daya  paling  penting  bagi  manusia  akan tetapi  seiring  berjalannya  waktu,  kualitas    air  di Indonesia  ini  semakin  berkurang.  Hal  itu disebabkan  oleh  ulah  tangan-tangan  jahil  dari manusia  yang  mencemari  sumber  –  sumber  air  di sekitarnya. Kemudian dimulailah projek penelitian dan  juga  perlindungan  terhadap  kualitas  air  di Indonesia  yang  cukup  efektif,  namun  terbilang mahal.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini memanfaatkan  ROV  tersebut  yaitu  tentang Rancang  Bangun  Alat  Untuk  Mengukur  Kadar Kekeruhan Pada  Air  Menggunakan  Kamera Pada Remotely  Operated  Vehicle (ROV)  Dengan  Metode Color Filtering .Hasil dari penelitian ini adalahROV akan  mampu  memonitoring  kadar  kekeruhan  air pada suatu ekosistem
Kata  kunci : Image  Processing ,  Laut, ROV, Monitoring Air

## P ENDAHULUAN
Indonesia  adalah  negara  kepulauan  yang memiliki  laut  sangat  luas,  dan  juga  merupakan negara maritim terbesar di dunia.  Lebih dari 2/3 luas  Indonesia  adalah  laut.  Begitu  juga  dengan bumi,  lebih  dari  2/3  bagian  bumi  atau  dunia  ini adalah  lautan,  karena    itu  usaha–usaha  untuk menciptakan  teknologi  yang  bisa  memajukan dunia  kelautan    dari  masa  kemasa  selalu berkembang.  Laut  memiliki  keanekaraga-man yang  melimpah  dan  unik,  di  laut  kita  bisa menemukan  makhluk  hidup  dari  jenis  hewan hingga  jenis  tumbuhan,  dari  yang  berukuran besar  hingga  kecil,  dari  yang  berfungsi  sebagai
pangan,  obat-obatan  bahakan  untuk  perhiasaan ada di laut [1].
Melihat  semua  potensi  yang  sangat menjanjikan dari sumber daya laut, apa lagi laut Indonesia  yang  berada  dikawasan  tropis  yang kaya raya, tidak berlebihan kiranya bahwa usaha -  usaha  untuk  meningkatkan  teknologi  yang dapat  mengarap  semua  potensi  yang  kita  miliki semakin  gencar  dilaksanakan,  bahakan  bisa dikatakan  bahwa  kita  harus  untuk  melakukan penelitaian  –  penelitian  tentang  robot  dan teknologi yang bisa memberikan kita kemudahan dalam mengelola dan memanfaatkan sumberdaya laut yang kita miliki.
Berdasarkan  hal-hal  tersebut  maka  pada penelitian  ini  dikembangkan  tentang  salah  satu fitur  dari  ROV  atau Remotedly  Operated vehicle. ROV  merupakan  robot  kelautan  yang memiliki kemampuan untuk mengamati benda  – benda  yang  ada  dilautan.  Keistimewaan  alat  ini adalah  karena  fungsinya  yang  memberikan kemudahan  pada  manusia  untuk  tidak    perlu masuk dan menyelam kelautan dalam mengamati berbagai  kondisi  di  bawah  laut  yang  akan  di amati. Dengan ROV seorang peneliti hanya perlu melihat  data-data  yang  di  tampilakn  oleh  ROV yang di masukan ke laut.
Teknologi  robot  bawah  air  (ROV)  dalam aplikasinya ternyata telah menghasilkan efisiensi kinerja bila dibandingkan dengan cara konvensional, bahkan ROV mampu menjalankan tugas yang teknologi konvensional tidak mampu melakukannya [2].
ROV yang dioperasikan diperairan Indonesia  untuk  berbagai  kegiatan  kelautan belum dapat disediakan sepenuhnya oleh industri dalam negeri. Ketergantungan terhadap penggunaan produk luar negeri dapat melemahkan ketahanan negara khususnya ekonomi  dan  industri,  untuk  mengantisipasi  hal
tersebut  maka  dituntut  supaya  teknologi  bawah air khususnya teknologi perancangan ROV dapat dikuasai [3].
B AHAN D AN M ETOD E
Dalam melakukan kegaiatan penelitian ini akan  di  jelaskan  sistem  yang  akan  di  buat berdasarkan  diagram  blok  yang  ada    pada Gambar  1.  Secara  keseluruhan,  konfigurasi sistem  dari  alat  monitoring  kadar  kekeruhan  air menggunakan  kamera  ini  terdiri  dari  input, mikrokontroler, dan output.
Berdasarkan  diagram  blok  pada  Gambar
1,  proses  monitoring  kadar  kekeruhan  air  akan menggunakan  kemera  yang  akan  dikirim  ke  PC dan nantinya akan diproses dengan metode color filteriing , sehingga nanti dapat ditentukan kindisi air  berdasarakan  warna  yang  sudah  di  tentukan sebagai  paramater.  Lalu  kamera  juga  akan bergerak sesuai arahan dari PC.
Gambar 1. Diagram Blok Alat
Proses  pengambilan  data  nantinya  akan menggunakan kamera yang mengambil beberapa gambar dari bawah air untuk kemudian di proses menjadi beberapa tahap, tahap dalam pemrosesan adalah sebagai berikut:
1. Capture/ Pengambilan Gambar Proses capture atau  pengambilan  gambar adalah kamerea nanti akan mengambil  beberapa gamabr  dari  bawah  air  sekaligus  menampilkan secara realtime kondisi bawah air
2. Pemrosesan ke Grayscale Pada  tahap  ini  gambar  yang  telah  diambil nanti  akan  dirubah  menjadi  gambar grayscale atau  gambar  abu-abu  sehingga    memudahkan dalam  proses  selanjutnya,  selain  itu  juga  proses yang  kita  gunakan  juga  masih  menggunakan format  warna  RGB  sehingga  harus  di  rubah kedalam grayscale.
3. Thresholding Pada  tahap  ini  kita  menentukan  batas  dari sebuah  gambar  agar  nantinya  dapat  diubah kedalam  gambar  binner,  setelah  di  tentukan batasnya  nanti  gambar  yang  termasuk  kedalam batas akan berubah menjadi putih (255) dan yang tidak termasuk akan jadi hitam (0).
Kamera  ini  digunakan  untuk  mendeteksi kadar  kekeruahan  air  berdasarkan  gambar  yang di  ambil  oleh  kamera  nantinya.  Kamera  akan meng- capture gambar yang ditampilkan di layar PC  lalu  di  olah  sesuai  dengan  metodenya. Kamera yang digunakan adalah jenis action cam bertipe Bpro Alpha Edition. Kamera ini memiliki resolusi  sebesar  12MP  dana  kemampuan merekam sampai 1080P.
Gambar 2. B-Pro 5 Alpha Edition
Image Processing (Pengolahan Citra) Image  processing adalah  suatu  bentuk pengolahan atau pemrosesan sinyal dengan input berupa  gambar  (image)  dan  ditransformasikan menjadi gambar lain sebagai keluarannya dengan teknik  tertentu. Image  processing dilakukan untuk memperbaiki kesalahan data sinyal gambar yang terjadi akibat transmisi dan selama akuisisi sinyal,  serta  untuk  meningkatkan  kualitas penampakan gambar agar lebih mudah diinterpretasi  oleh  sistem  penglihatan  manusia baik  dengan  melakukan  manipulasi  dan  juga penganalisisan terhadap gambar [4].
Pengolahan citra digital mampu mengidentifikasi  jenis  banyaknya  objek-objek pada  suatu  citra.  Contoh  aplikasinya  adalah menghitung  jumlah  sel  darah  merah  ( entrosit ) yang  rusak  atau  mengtahui  kondisi  sel  darah, menghitung volume dari sampel citra gelembung yang  diakibatkan  air  laut,  dan  menghitung jumlah  gelembung  pada  citra  gelembung  sabun [4]. Pengolahan  citra  digital  ( Digital  Image Processing )  adalah  sebuah  disiplin  ilmu  yang mempelajari  tentang  teknik-teknik  mengolah citra.  Citra  yang dimaksud  disini adalah gambar diam  (foto)  maupun  gambar  bergerak  (yang berasal dari webcam ) [5].
Operasi pengolahan citra digital umumnya dilakukan dengan tujuan memperbaiki kualitas  suatu  gambar  sehingga  dapat  dengan mudah  diinterpretasikan  oleh  mata  manusia  dan untuk  mengolah  informasi  yang  ada  pada  suatu gambar  untuk  kebutuhan  identifikasi  objek secara otomatis [3].
Kamera PC Motor servo Arduino
Gambar 3. Hasil Image Processing [6]
Citra  biner  ( binary  image )  adalah  citra digital  yang  hanya  memiliki  2  kemungkinan warna, yaitu hitam dan putih. Citra biner disebut juga dengan citra W&B ( White&Black ) atau citra monokrom.  Hanya  dibutuhkan  1  bit  untuk mewakili nilai setiap piksel dari citra biner. Pembentukan  citra  biner  memerlukan nilai batas keabuan yang akan digunakan sebagai nilai  patokan.  Piksel  dengan  derajat  keabuan lebih besar dari nilai batas akan diberi nilai 1 dan sebaliknya  piksel  dengan  derajat  keabuan  lebih kecil dari nilai batas akan diberi nilai 0.
Citra  biner  sering  sekali  muncul  sebagai hasil dari proses pengolahan, seperti segmentasi, pengambangan,  morfologi  ataupun  dithering. Fungsi  dari  binerisasi  sendiri  adalah  untuk mempermudah  proses  pengenalan  pola,  karena pola akan lebih mudah terdeteksi pada citra yang mengandung lebih sedikit warna.
Gambar 6. Citra Biner [6]
Perancangan Software
Perangkat  lunak  merupakan  salah  satu bagian terpenting dalam merancang suatu sistem. Karena perangkat lunak berfungsi untuk menaplikasikan  metode  sehingga  didapat  hasil yang  valid.  Dalam  pembuatan  perangkat  lunak, digunakan Visual Studio 2012 dan openCV 2.4.9 dengan  menggunakan  visual  studio  yang  di integrasikan  dengan  openCV  2.4.9  program dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang  di  harapkan. OpenCV  ( Open  Source  Computer  Vision Library )  adalah  sebuah  pustaka  perangkat  lunak
yang  ditujukan  untuk  pengolahan  citra  dinamis secara  real-time,  yang  dibuat  oleh  Intel,  dan sekarang  didukung  oleh  Willow  Garage  dan Itseez.
Metode  yang  digunakan  adalah color filtering.  Color  Filtering adalah  suatu  teknik pengolahan  citra  yang  yang  dipakai  untuk memanipulasi  suatu  citra  berdasarkan  warna spesifik. Cara kerjanya adalah dengan membandingkan  komponen  warna  setiap  pixel citra  dengan  warna  spesifik.  Apabila  warnanya sesuai  dengan  warna  spesifik  komponen  warna pixel  tersebut  dibiarkan  saja.  Namun,  bila warnanya  tidak  sesuai  dengan  warna  spesifik maka  komponen  warna  pixel  tersebut  diubah menjadi  warna  background,  biasanya  menjadi warna hitam .
Jadi  gambar  yang  ditampilkan  akan melalui proses tersebut sehingga dapat ditentukana  kondisi  air  tersebut  apakah  bening, keruh, atau jenuh. Berdasarkan nilai binner yang di  dapat  setelah  proses thresholding atau  proses binerisasi  gambar  dan  berikut  adalah flowchart dari alat yang akan dikerjakan.
Program  dimulai  dengan  inisialisasi program  terlebih  dahulu.  Lalu  memulai  untuk menampilkan  gambar  setalah  gambar  muncul baru  lah  mulai  ptroses    proses  yang  dilakukan anatra  lain, convert  to  graysale , Thresholding, dan  pembacaan  biner. Convert  to  grayscale , adalah peroses perubahan gambar yang berwarna menjadi  gambar  abu  –  abu,  dirubah ke graysale gunanya untuk memudahkan proses thresholding,  proses  thresholding  sendiri  adalah teknik  yang  sederhana  tapi  efektif  untuk segmentasi citra.
Apakah gambar Sudah tampil? Proses ke grayscale Apakah sudah Grayscale Inisiaisi Program Tampilkan gambar Start T Y T Y A Membaca Nilai Biner Nilai Biner Sesuai Keruh Bening Keruh Sekali END END END Y T A Setting Tresholding Proces Thresholding Muncul gambar biner Apakah sudah dithresholding Y T B B Gambar 7. Flowchart program
Proses Thresholding sering disebut dengan proses binerisasi. Setelah proses thresholding  berhasil  nantinya  program  akan membaca nilai biner yang di hasilkan pada suatu citra,  dan  kemudian  di  golongankan  sesuai
parameter yang ada. Dan akhirnya pun di peroleh hasil – hasil sesuai binner yang di dapatkan pada saat pengujian.
Dari flowchart bisa dilihat ada beberapa proses yang dilakukan sesuai dengan button yang diberikan. Proses – proses yang dilakukan dalam metode    antara  lain  proses grayscale ,dan Thresholding. berikut  layout  dari  program  yang dirancang pada tugas akhir ini.
Gambar 8. Layout dari program
Pada Gambar 8 bisa dilihat kalau tampilan program  dalam  penelitian  ini,  program  ini memiliki  2  tampilan  yang  pertama  adalah  citra warna  dan  citra  biner.  Citra  warna  ini menunjukan kondisi sebenarnya diwaktu alat ini di uji coba. Sedangkan citra biner ini adalah citra hasil  pengolahan  citra  warna  yang  di  proses menggunakan image  proscessing sesuai  dengan metode yang digunakan berupa color filtering.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dan  analisa  sistem  merupakan tahap  akhir  yang  akan  di  catat  pada  hasil  dan pembahasan  dari  realisasi  penelitian.  Tahap  ini merupakan  tahap  yang  paling  penting  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan,  keunggulan dan  kekurangan  dari  sistem  tersebut.  Dengan begitu  dapat  diketahui  sistem  yang  telah direalisasikan  menghasilkan  keluaran  yang diinginkan. Pengujian dan analisa yang dilakukan meliputi sistem secara keseluruhan.

## Pengujian Kamera Pada air sangat keruh
Percobaan  kamera  dibawah  air  pertama dilakukan pada air jernih, pada percobaan kali ini air jernih di taruh beberapa objek. Berikut adalah hasil dari percobaan di air jernih.
Gambar 9. Gambar asli air sangat keruh
Gambar 10. Gambar grayscale air jernih
Gambar 11. Gambar biner air sangat keruh
Berdasarkan  ketiga  gambar  diatas  dapat dilihat  nilai  biner  putih  pada  air  keruh.  Berikut adalah  tabel  hasil  percobaan  pada  air  sangat keruh.
Tabel  1. Percobaan  kamera  pada  bawah  air sangat keruh
No Percobaan Nilai Binary Image Putih 1 Percobaan 1 2495 2 Percobaan 2 3055
3 Percobaan 3 24015 4 Percobaan 4 34005 5 Percobaan 5 35000 Rata - Rata 19714 Setelah  melakukan  perancangan  dan pebuatan  alat  dilakukan  beberapa  percobaan  di beberapa lokasi berbagai kondisi air pengambilan  data  gambar  dari  setiap  kondisi air dan akhirnya di peroleh data berikut:
Tabel 2. Hasil uji coba dengan berbagai kondisi air NO JENIS SAMPLE NILAI BINNER HASIL 1 Sample 1 18600 Jernih 2 Sample  2 18100 Jernih 3 Sample 3 17525 Jernih 4 Sample 4 16500 Agak keruh 5 Sample 5 16333 Keruh 6 Sample 6 16755 Agak Keruh 7 Sample 7 12310 Keruh
Gambar 12. Tampilan software untuk mendeteksi air keruh
Gambar 13. Tampilan software untuk mendeteksi air sangat keruh

## K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisia  dan  pembahasan hasil  penelitian  dari  beberapa  percobaan didapat kesimpulan sebagai berikut:
1. Program sudah berjalan seperti yang diharapkan,  ketika  alat  diuji  di lapangan  dan di  uji  dengan  air  di  dalam  wadah  program sudah  mampu  menunjukan  hasil  sesuai dengan parameter yang di buat.
2. Hasil  tangkapan  gambar  kamera  dipengaruhi oleh  faktor  cahaya  jika  mendapat  cahaya yang berlebih kamera akan menangkap warna jadi  pucat,  sedangkan  jika  cahaya  kurang kamera mengirim gambar gelap.
3. Pada  uji  coba  di  air  yang  di  campur  dengan warna merah, biru, hijau diperoleh nilai rata – rata  untuk  merah  52022,  biru  59827,  dan hijau 64853.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Santoso  H.  2013. Remotely  Operated  Vehicle (ROV). http://theoceanand mariner.blogspot.co.id/2013/10/remotely- operated-vehicle-rov.html  [05  Sep  tember 2016]
[2] Christ,  Robert  D,  dan  Robert  L  Wernli  Sr. 2007.  The  ROV  Manual  :  A  User  Guide  for Observation-Class Remotely Operated Vehicle. Elsevier Ltd. Oxford [3] Taufiqurrohman  M,  Prayogi  U,  Winarno  A. 2016.  Rancang  Bangun Remotely  Operated Vehicle (ROV)  sebagai  Sarana  Observasi Bawah Air. Prosiding Seminakel XI, pp C1 78-
91. Hang Tuah Press: Surabaya.
[4] Tharom  T.  2003.  Pengolan  Citra  pada Mobil Robot. Bandung: ITB
[5] Yuh  J.  1990. Modeling  and  Control  of Underwater Robotic Vehicles . IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics . Vol. 20, No. 6.
[6] http://www.invisiblefiction.com/image _processing.html