## PEROTASI OTOMATIS
PADA SISTEM PEMERIKSA LEMBAR JAWABAN
Yusron Rijal 1) Nur Cholis 2)
1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika, email: yusronrijal@yahoo.com 2) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Yadika, email: -

## Abstract:
Proses  pemeriksaan  lembar  jawaban  secara  otomatis  saat  ini  diperlukan  seiring    meningkatnya  jumlah lembar  jawaban  yang  diperiksa.  Terdapat  beberapa  penelitian  tentang  sistem  pemeriksa  lembar  jawaban menggunakan algoritma pengolahan citra dengan scanner sebagai perangkat pembentuk citra masukan.
Dalam  penelitian  ini  sistem  memeriksa  lembar  jawaban  menggunakan  perotasi  otomatis  untuk  merotasi citra masukan yang terdeteksi miring. Sistem mendeteksi kemiringan memanfaatkan acuan yang berada di pojok lembar  jawaban  kemudian  menghitung  nilai  gradien  dari  garis  yang  terbentuk  untuk  memperoleh  derajat kemiringan.
Dari  10  data  pengujian  citra  lembar  jawaban  dengan  variasi  warna  cetakan  lembar  jawaban  maupun variasi warna tinta tulis pada lembar jawaban, menghasilkan tingkat keberhasilan ekstraksi informasi dari data citra lembar jawaban sebesar 96% .
Keywords: gradien garis lurus, operasi morfologi - opening, mean filter,  dan chain code
Perkembangan sistem informasi dan komputer  saat  ini  menjanjikan  kemudahan  dan kecepatan  dalam  pengolahan  data  untuk mendapatkan  informasi.  Salah  satu  teori  yang dikembangkan  dalam  pengolahan  data  adalah pengolahan citra yang telah banyak menciptakan teknologi baru.
(Wayan Firdaus Mahmudy, 2005) mengembangkan perangkat lunak untuk Pembacaan Lembar Jawab Komputer
Memanfaatkan  Scanner  Biasa.  Penganalisisan gambar  dilakukan  dengan  meletakkan  satu  per satu  gambar  LJK  pada  bingkai  TImage, kemudian  dilakukan  peletakan  titik-titik  acuan untuk  membentuk  bingkai  pengecekan  warna berbentuk persegi.
Pengembangan  Sistem  Pemroses  Lembar Jawab  Komputer  Berbasis  XML  dengan menggunakan  metode Template  Matching dan Linear  Spatial  Filtering untuk  mencocokan citra  lembar  jawab  komputer  dengan  kunci jawaban  (Arif  Rahman,  2011)  (Purwoko. Laggoune, Hayet Madenda, Sarifuddin, 2000).
Kedua penelitian diatas mempunyai kekurangan  yaitu  tidak  bisa  memeriksa  lembar jawaban dalam posisi miring. Berdasarkan hasil penelitan  yang  sudah  dilakukan  tersebut,  maka pada  penelitian  ini  dikembangkan  suatu  sistem yang  dapat  untuk  secara  otomatis  tetap  bisa bekerja  jika  operator  meletakkan  kertas  lembar jawaban  tidak  dalam  posisi  tegak dengan menyertakan proses normalisasi yang memperkirakan  kemiringan  citra  lembar  jawab komputer.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 1. Perancangan sistem
Secara  garis  besar  tahapan  proses  perotasi otomatis  pada  sistem  peeriksa  lembar  jawaban adalah seperti diagram blok dibawah ini.

## Gambar 1. Diagram blok sistem
Berdasarkan  diagram  blok  diatas  sistem pemeriksa  lembar  jawaban  terdiri  dari  7  tahap yaitu  tahap  pengumpulan  data  citra  LJK,  tahap praproses,  tahap  pengolahan  citra,  tahap  deteksi acuan, tahap estimasi kemiringan, tahap normalisasi dan tahap ekstraksi informasi.
2. Pengumpulan data citra LJK dan praproses
Tahap awal penelitian ini adalah pengumpulan  data  citra  dari  hasil  pemindaian Lembar  Jawab  Komputer  (LJK)  dalam  sebuah folder  sehingga  sistem  dapat  menampilkan  data citra  dan  alamat  penyimpanan  gambar  tersebut dengan mudah. Tahap berikutnya adalah praproses  data citra  LJK  yaitu mengubah  ukuran data  citra  menjadi  700x1000  piksel  dan
mengubah  format  data  citra  menjadi bitmap (*.bmp) untuk penyeragaman data citra.

## 3. Pengolahan citra
Dalam  penelitian  ini  tahap  –  tahap pengolahan  citra  yang  dilakukan  adalah transformasi  warna,  segmentasi  dan  reduksi noise .  Transformasi  warna  adalah  pengubahan data  citra  menjadi  citra grayscale. Tujuan  dari transformasi warna ini adalah untuk menyerdehanakan  model  citra  berwarna  yang terdiri  dari  3  layer  matrik  yaitu  Rlayer,  Glayer dan  Blayer  menjadi  1  layer  yaitu  matrik grayscale dan  hasilnya  adalah  citra grayscale (Arifin  Agus  Zainal,  Navastara  Dini  Adni, Lesmonoi  Prambhudi,  2010).  Gambar  berikut adalah hasil proses pengambilan nilai RGB dan nilai grayscale.
(a) (b)
Gambar 2. (a) Hasil pengambilan nilai RGB dan (b) Grayscale citra LJK
Tahap  berikutnya  adalah  segmentasi  citra menggunakan metode pengambangan citra ( image  thresholding ).  Operasi  pengambangan membagi  citra  menjadi  dua  wilayah,  yaitu wilayah  objek  dan  wilayah  latar  belakang. Wilayah  objek  diset  berwarna  putih  sedangkan sisanya  diset  berwarna  hitam  (atau  sebaliknya). Hasil  dari  operasi  pengambangan  adalah  citra biner  yang  hanya  mempunyai  dua  derajat keabuan: hitam dan putih (Munir Rinaldi, 2004).
Secara  umum  proses  pengambangan  citra grayscale untuk  menghasilkan  citra  biner  adalah sebagai berikut
………..… (1) dengan  g(x,y)  citra  biner  dari  citra grayscale f(x,y), dan T menyatakan nilai ambang.
Pengambangan  dilakukan  untuk  mengetahui apakah  warna  piksel  dari  citra  lembar  jawaban digital termasuk latar belakang (warna putih) atau objek  isian  (arsiran).  Nilai  ambang  sangat menentukan keberhasilan pada proses selanjutnya. Setelah  melalui  tahap  segmentasi,  tahap selanjutnya  adalah  reduksi noise yang  berguna untuk memperbaiki kualitas citra sehingga mudah untuk  dilakukan  analisa.  Metode  reduksi noise yang  digunakan  adalah  operasi  morfologi  –
opening dan mean filter. Matematika Morfologi ( Mathematics Morphology ) adalah sebuah metode untuk analisa citra yang didasarkan pada teori dasar matematika  yaitu  teori  himpunan,  dimana  citra diasumsikan  tersusun  dari  himpunan  piksel. Operasi  morfologi  menggunakan  dua  input himpunan  yaitu suatu  citra  (pada  umumnya  citra biner) dan suatu kernel (Masfran, 2012).
Ada  dua  operasi  dasar  morfologi  yaitu  dilasi dan  erosi.  Operasi  dilasi  A  dengan  B  dapat dinyatakan sebagai berikut :
….. (2)
Operasi  erosi  dapat  dinyatakan  sebagai berikut :
...... (3) Operasi erosi sangat berguna dalam menghilangkan objek – objek kecil yang terdapat dalam  citra,  namun  operasi  ini  memiliki kelemahan  yakni  terjadinya  penurunan  ukuran objek yang lainnya. Untuk mengatasi hal ini kita
dapat  melakukan  operasi  dilatasi  setelah melakukan  operasi  erosi  dengan  menggunakan kernel yang sama. Kombinasi dari kedua proses ini dinamakan operasi opening . Secara matematis,  proses opening dapat  dinyatakan dengan :
………. (4)
Pada Mean  Filter proses  yang  dilakukan adalah menghitung rata-rata nilai dari citra yang rusak  g(x,y)  pada  sebuah  blok  area  citra  yang didefinisikan  oleh  Sx,y  (Wiliana,  2012).  Nilai dari  citra  f(x,y)  yang  diperbaiki  pada  tiap  titik (x,y)  hanya  dihitung  dengan  menggunakan piksel dalam  daerah  yang  didefinisikan  oleh Sx,y dengan rumus:
.…… (5)
dimana  x,y = koordinat piksel pada citra M = lebar citra (piksel)
s,t = nilai intensitas piksel
Tujuan dari proses Mean Filter adalah untuk menghilangkan noise kecil  dan  menghaluskan area-area yang besar. Hasil proses reduksi noise menggunakan operasi morfologi  – opening dan mean  filter pada  citra  hasil  segementasi  dapat dilihat pada gambar 4.
(a)
(b)
Gambar 3. (a) Hasil proses pengambangan citra T = 180 dan (b) Hasil proses reduksi noise

## 4. Deteksi acuan
Setelah  mendapatkan  citra  dengan  kualitas yang  lebih  baik,  maka  proses  selanjutnya  adalah analisis  objek  di  dalam  citra  dengan chain  code . Chain code (Masfran, 2012) (Rijal Yusron, 2010) digunakan  untuk  menggambarkan  batas  objek atau jumlah piksel yang berada dalam satu objek. Batas  objek  direpresentasikan  dengan  piksel- piksel  yang  saling  terhubung  dan  memiliki  nilai yang  sama. Chain  code mendeskripsikan  sebuah objek  dengan  segmen  garis  yang  berurutan berdasarkan arah prioritas penelusuran yang telah ditetapkan. Arah dari tiap segmen direpresentasikan dengan angka tertentu. Elemen pertama  pada  sebuah  urutan  harus  memberikan informasi mengenai posisinya sehingga
rekonstruksi  area  atau  perhitungan  luas  dapat dilakukan.
Chain  code berjalan  dengan  menelusuri piksel-piksel pada citra berdasarkan prioritas arah yang  telah  ditentukan.  Sebuah  chain  code  bisa terdiri  dari  4  arah  mata  angin  atau  8  arah  mata angin seperti pada gambar berikut.
Berdasarkan kode rantainya, analisis
terhadap  suatu  objek  dapat  dilakukan  dengan menghitung keliling, area, dan faktor pembentuknya (Putra Darma, 2009).
Proses  analisis  ini  menggunakan  metode chain  code arah  8  mata  angin  untuk  mendapat luasan  dan    posisi  titik  tengah  objek.  Nilai luasan  objek  dihitung  berdasarkan  banyaknya piksel  warna  hitam  yang  terhubung  pada  area objek,  sedangkan  posisi  XY  titik  tengah  objek dihitung  berdasarkan  selisih  nilai  Xmin  dan Xmax objek dibagi 2 dan selisih nilai Ymin dan Ymax objek dibagi 2.
Pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  proses pencarian titik acuan dengan cara mengurutkan semua  objek  yang  telah  terdeteksi  berdasarkan luas  area  terbesar.  Setelah  diketahui  objek dengan  luas  area  terbesar,  selanjutnya  adalah proses  pencarian  titik  acuan  kedua  dengan mencari  objek  yang  mempunyai  posisi  y terdekat dengan objek dengan luas area terbesar seperti pada gambar berikut.
Gambar 5. (1) Objek dengan luas area terbesar (2) Objek yang mempunyai posisi y terdekat dengan obyek 1

## 5. Estimasi kemiringan dan normalisasi citra
Posisi  XY  kedua  acuan  yang  didapat  dari proses  sebelumnya  digunakan  dalam  proses estimasi  sudut  kemiringan  data  citra  sehingga data  citra  yang  miring  dapat  dirotasi  menjadi data citra normal.
Untuk melakukan proses rotasi (normalisasi) terlebih  dahulu  dilakukan  estimasi  derajat kemiringan  (gradien)  data  citra  berdasarkan posisi (x,y) kedua objek tersebut. Bentuk umum persamaan garis lurus adalah seperti berikut.
y =  mx + c ………...………................ (6) dimana, m : gradien garis lurus c : konstanta sehingga dapat diperoleh rumus , m = y / x  ……….…...……………….. (7) dimana, x ≠ 0 bila  garis  lurus  tersebut  melewati  kedua  objek tersebut, maka diperoleh rumus,
m = (y2-y1) / (x2-x1) ……...…………. (8) dimana, (x2-x1) ≠ 0 sedangkan  untuk  mendapatkan  derajat  sudut kemiringan menggunakan rumus, θ =  arctan (m) …………...…………..  (9) dimana, θ = derajat sudut kemiringan
Dalam  proses  perhitungan  derajat  sudut kemiringan data citra berlaku ketentuan berikut: a. Untuk (y2-y1)  < 0 dan (x2-x1) > 0, maka θ = θ + 360 karena θ  bernilai negatif.
b. Untuk  (x2-x1) <  0,  maka  θ  =  θ  +  180  karena berada di kuadran III.
c. Untuk (x2-x1) = 0 dan (y2-y1) > 0, maka θ = 90.
d. Untuk (x2-x1) = 0 dan (y2-y1) < 0, maka θ = 270.
Gambar  berikut  adalah  hasil  proses  estimasi kemiringan citra.

## Gambar 6. Hasil proses estimasi kemiringan citra

## 6. Ekstraksi informasi
Lembar  jawaban  yang  digunakan  dalam penelitian  terdiri dari identitas soal dan jawaban soal.  Identitas  soal  terdiri  dari    kolom  Nama Peserta,  Nomor  Peserta,  Tanggal  Lahir,  Kode Naskah,  dan  Tanggal  Ujian,  sedangkan  Jawaban Soal berada di posisi bawah dari daerah identitas.
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  ekstraksi bubble (bulatan  arsiran)  meliputi  membaca  dan menampilkan data  pada tabel. Hal ini dilakukan dengan membentuk  koordinat posisi berdasarkan
1 2
posisi mark vertikal  yang  berjumlah  42  buah dan mark horizontal  yang  berjumlah  51  buah, sebagai  contoh markvert(1),markhorz(1) =  “  ” (spasi), markvert(2),markhorz(1) =  “A”, markvert(3),markhorz(1) = “B”, dan seterusnya. Untuk lebih jelasnya perhatikan gambar berikut.
Gambar 7. Koordinat posisi objek berdasarkan mark horisontal dan mark vertikal
Proses  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai jawaban  soal  dengan  data  input  berupa  huruf
dengan  tipe character yang  diproses  dengan mencocokan  data  input  jawaban  soal  dengan kunci jawaban dan output berupa jumlah jawaban salah,  jumlah  jawaban  benar  dan  nilai.  Hasil pemeriksaan  lembar  jawaban  ditampilkan  ke dalam  tabel  dan  direkap  dalam  laporan  hasil pemeriksaan jawaban berupa file excel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  ujicoba  dilakukan  dengan mengukur  waktu  proses  pada  lembar  jawaban dengan  beberapa  kasus.  Rata-rata  waktu  proses didapat dari seluruh data waktu proses yang telah diujicobakan.
Variasi sampel ujicoba waktu proses pemeriksaan lembar jawaban adalah 50 data citra lembar  jawaban  dengan  variasi scanning yaitu sampel 1 dan 2 dengan scanner ADF dan sampel 3 sampai 6 dengan scanner flatbed , variasi warna cetakan  yaitu  hitam,  merah,  hijau  dan  biru, variasi  alat  pengisian  yaitu  dengan  ballpoint hitam,  merah,  hijau  dan  biru  dan  variasi  jumlah soal yaitu 100, 50, 40, 20, dan 10 butir.
Sedangkan pengukuran waktu proses
dilakukan  sebanyak  3  kali  dengan stop  watch dimulai  dari scanning lembar  jawaban,  proses pengolahan citra hingga proses ekstraksi informasi dalam bentuk pelaporan data microsoft excel .

## Tabel 1. Hasil uji coba waktu proses pemeriksaan lembar jawaban
Sampel Jumlah data Total waktu pengujian (dalam detik) Total waktu
Konversi data analog ke citra digital Auto-correction LJK Iterasi ke- 1 Iterasi Ke-2 Iterasi ke-3 Rata2 Iterasi 1 10 170 746 746 752 748 918 2 10 170 901 905 916 907 1077 3 15 1257 1169 1143 1110 1141 2398 4 8 595 412 412 452 425 804 5 3 234 288 290 292 290 524 6 4 296 348 348 341 346 642
Berdasarkan  tabel  1  diatas  dapat  dianalisa bahwa  sampel  1  dan  2  dengan  jumlah  lembar jawaban  yang  sama  yaitu  10  lembar  memiliki selisih  waktu  proses  159  detik,  hal  ini disebabkan  oleh  proses  normalisasi  data  citra yang terdeteksi miring. Sedangkan perhitungan rata-rata  waktu  yang  dibutuhkan  untuk memeriksa  satu  lembar  dengan scanner ADF dan flatbed adalah sebagai berikut.
…   (10)
Sampel 1 dan 2 ( scanner ADF) = 1995/ 20 = 99,75 detik = 1 menit 39,75 detik
Sampel 3 sampai 6 ( scanner flatbed ) = 4368/ 30 = 145,6 detik = 2 menit 25,6 detik
Berikut  ini  adalah  tabulasi  dari  hasil rekapitulasi  rotasi  dan  pemeriksaan  lembar jawaban.
Tabel 2. Hasil rekapitulasi pemeriksaan lembar jawaban. No Ekstraksi Keterangan Identitas  Jawaban 1 Benar Benar Berhasil 2 Salah* Benar Berhasil 3 Benar Benar Berhasil 4 Benar Benar Berhasil 5 Benar Benar Berhasil 6 Benar Benar Berhasil 7 Salah* Benar Berhasil 8 Salah* Benar Berhasil 9 Benar Benar Berhasil 10 Salah* Benar Berhasil 11 Benar Benar Berhasil 12 Salah** Benar Gagal 13 Benar Benar Berhasil 14 Benar Benar Berhasil 15 Benar Benar Berhasil 16 Benar Benar Berhasil 17 Salah* Benar Berhasil 18 Salah* Benar Berhasil 19 Benar Benar Berhasil 20 Salah* Benar Berhasil 21 Benar Benar Berhasil
22 Benar Benar Berhasil 23 Benar Benar Berhasil 24 Benar Benar Berhasil 25 Benar Benar Berhasil 26 Benar Benar Berhasil 27 Benar Benar Berhasil 28 Benar Benar Berhasil 29 Benar Benar Berhasil 30 Benar Benar Berhasil 31 Benar Benar Berhasil 32 Benar Benar Berhasil 33 Salah* Benar Berhasil 34 Benar Benar Berhasil 35 Benar Benar Berhasil 36 Benar Benar Berhasil 37 Benar Benar Berhasil 38 Salah** Benar Gagal 39 Benar Benar Berhasil 40 Benar Benar Berhasil 41 Benar Benar Berhasil 42 Benar Benar Berhasil 43 Benar Benar Berhasil 44 Benar Benar Berhasil 45 Benar Benar Berhasil 46 Benar Benar Berhasil 47 Benar Benar Berhasil 48 Benar Benar Berhasil 49 Benar Benar Berhasil 50 Benar Benar Berhasil Keterangan : *  adalah  kesalahan  proses  pengisian  lembar jawaban
** adalah  kesalahan  proses  ekstraksi  lembar jawaban
Berdasarkan  pengamatan  tabel  2  hasil rekapitulasi  pemeriksaan  lembar  jawaban diatas  didapatkan  prosentase  keberhasilan ekstraksi lembar jawaban sebesar 96% dari 50 sampel  data  citra.  Terdapat  2  kesalahan  pada saat rotasi yang menyebabkan kesalahan dalam proses ekstraksi identitas.
Berdasarkan  pengamatan  pada  saat  proses pemeriksaan lembar jawaban, kesalahan tersebut  terjadi  karena  terjadi  kesalahan  pada proses  deteksi  rotasi  kemiringan  sehingga proses  normalisasi  pada  data  citra  hasil  rotasi menjadi tidak tepat.

## SIMPULAN
Dalam  pengujian  pemeriksaan  lembar jawaban  mempunyai  tingkat  keberhasilan sebesar  96%  dari  50  data  citra.  Proses peletakan lembar jawaban berpengaruh terhadap  keakuratan  hasil  rotasi  kemiringan pada lembar jawaban.
Sistem  pemeriksa  lembar  jawaban  dapat digunakan  dengan  variasi scanner ADF  dan flatbed ,  variasi  warna  cetakan  yaitu  hitam, merah,  hijau  dan  biru,  variasi  alat  pengisian yaitu dengan ballpoint hitam, merah, hijau dan biru dan variasi jumlah soal yaitu 100, 50, 40, 20, dan 10 butir.

## SARAN
Sistem pemeriksa lembar jawaban ini perlu dikembangkan  metode  deteksi  kemiringan citra  yang  akurat  untuk  secara  otomatis  tetap bisa  bekerja  jika  operator  meletakkan  kertas lembar jawaban tidak dalam posisi tegak.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifin.  Agus  Zainal,  Navastara.  DiniAdni, Lesmonoi.  Prambhudi,2010. Segmentasi Citra  Gigi  Berbasis Threshold  Dan Integral  Projection ,  Fakultas  Teknologi
Informasi ITS
Mahmudy, Firdaus, Wayan. 2005. Pembuatan perangkat lunak untuk pembacaan lembar  jawab  komputer  memanfatkan scanner  biasa .  Jurnal  Matematika  dan Komputer Indonesia Vol. 1 No.1 : 1-6.
Masfran,  dkk.  2012. Segmentasi  tepicitra  CT scan  paru-paru  menggunakan  metode chain  code  dan  operasi  morfologi. Jurnal
Teknik  Informatika  Vol.1  Politeknik Caltex Riau : 1-6.
Purwoko. Laggoune, Hayet. Madenda,
Sarifuddin.  2000.  “Pengolahan  Berkas Ujian  Berbasis  Pengolahan  Citra”.
Universitas Gunadharma.
Putra, Darma. 2009. Pengolahan Citra Digital . Yogyakarta: Andi.
Rahman,  Arif.  2011. Sistem  pemroses  lembar jawab  komputer  berbasis  XML. JUSI
No.1 Vol.1 : 1-4. Rijal,  Yusron.  2010. Optimalisasi  reduksi noise menggunakan chain-code termodifikasi  pada  pendeteksian  wajah. Jurnal CAUCHY : 1-4. Rinaldi,  Munir.  2004. Pengolahan  Citra
Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik.
Bandung : Informatika.
Wiliana,  dkk.  2012. Perbandingan  algoritma arithmetic  dengan  geometric  mean  filter untuk  reduksi  noise  pada  citra .    Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Teknologi  Informasi USU : 1-4.