## Rancang Bangun Tracking Senjata SS2 Pada Drone Quadcopter S2GA

## Aprinda Tri Sugiarto
Fakultas Teknik Telekomunikasi militer Program Studi Telekomunikasi Politeknik Angkatan Darat Batu, Malang,  Indonesia
aprindatris@gmail.com

## Nur Rachman Supadmana Muda
Fakultas Teknik Telekomunikasi militer
Program Studi Telekomunikasi Politeknik Angkatan Darat Batu,
Malang,  Indonesia
Nurrudal@gmail.com Eko Kuncoro
Fakultas Teknik Telekomunikasi militer
Program Studi Telekomunikasi
Politeknik Angkatan Darat Batu,
Malang,  Indonesia
Ekokoncoro@gmail.com
Abstract —  Penggunaan  drone  pada  era  industri  4.0  di berbagai  bidang  sudah  sangat  berkembang  terutama  pada bidang  militer. Drone S2GA  ini  merupakan  sebuah  wahana berbentuk drone yang memiliki kemampuan membawa senjata dan  dapat  digunakan  untuk  melumpuhkan  musuh  di  daerah hitam.  Pada  penembakan  senjata  dengan  drone  tingkat akurasi  hasil  tembakan  sangat  perlu  diperhatikan.  Oleh karena  itu  penelitian  ini  bertujuan  utuk  membantu  dalam pengenalan  sasaran  atau  target  dalam  penembakan  dengan menggunakan  drone  Quadcopter  S2GA.  Pengenalan  musuh menggunakan  pengolahan  citra  untuk  mendeteksi  warna  dan mentracking  object  yang  dianggap  sebagai  target.  Penelitian ini  menggunakan  kamera  untuk  menangkap  gambar,  servo untuk  menggerakan  kamera,  arduino  untuk  mengerakan servo, dan raspberry untuk proses pendeteksian warna dengan python  sebagai  perangkat  lunaknya.  Dari  hasil  percobaan diperoleh  hasil  77,8%  terdeteksi  sempurna  dengan  watu  di bawah  2.75  detik,  hasil  11,1%  terdeksi  dengan  hasil  kurang sempurna  dan  11,1%  gagal.  Dari  hasil  penelitian  yang  di lakukan, pendeteksian yang terbaca dengan jarak di bawah 15 meter  terbaca  dengan  baik.  Di  atas  25  meter  pendeteksian tidak lagi terbaca.

## Kata Kunci—image prosesing, RGB, quadcopter

## I. P ENDAHULUAN
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) adalah sebuah wahana berbentuk  pesawat  terbang  yang  pengoprasianya  tidak menggunakan  awak  dan  penerbangannya  dikendalikan  dari jarak jauh[1] . Drone adalah sebuah kemajuan teknologi yang sangat berkembang pada era industry 4.0. Penggunaan drone saat  ini  sudah meliputi  berbagai  bidang.  Seperti  dari hal-hal kecil hingga kepentingan yang lebih besar seperti pertahanan dan  keamanan  [2].  Penggunaan drone pada  bidang  militer saat  ini  saat  di  perlukan  untuk  sebuah  pengintaian  dan penghancuran.  Drone  saat  ini  di  lengkapi  senjata  untuk penembakannya.  Drone  penghancur  ini  digunkan  untuk masuk  ke  daerah  lawan,  baik  membawa  bahan  peledak maupun senjata. Pada senjata digunkan untuk melumpuhkan serta mengintai musuh.
Pada  proses  penembakan  ada  beberapa  faktor  yang menyebabkan  penembakan  tidak  akurat.  Beberapa  faktor alam  yang  menyebabkan  penembakan  tidak  akurat  antara lain  suhu,  kelebaban,  endapan  ,udara.  Adapun  faktor  yang membuat  penembakan  tidak  akurat  yang  lain  adalah  faktor dari  manusia  itu  sendiri  yang  terbatas  kemampuan  jarak pandang dan ketahanan tubuh manusia.
Pada perkembangan teknologi saat ini banyak dimanfaatkan  untuk  memudahkan  penguna  teknologi  dan memaksimalkan  teknologi  untuk  memperbaiki  tingkat keakuratan  dalam  penembakan  pada  kelemahan  yang disebabkan  dari  manusia  itu  sendiri.  Oleh  karena  itu  pada
perkembangan  teknologi  ini  pengolahan  citra  akan digunakan  untuk  membantu  mendeteksi  sasaran  untuk meningkatkan akurasi.
Dalam  permasalahan  ini  yang  sangat  penting  adalah mengenali  objek  untuk  diolah    mengunakan  metode pengolahan  citra  sebagai  sasaran  dan  melakukan  pelacakan terhadap  objek  tersebut.  Setelah  mendapatkan  sasaran kamera  akan  mengikuti  kemana  objek  bergerak  dengan mengunakan  servo.  Tanpa  adanya  pengolahan  citra  untuk mengenali  objek  sering  terjadi  kesalahan  yang  dilakukan karena  operator  tidak  mengenali  target  yang  dijadikan sasaran.  Objek  yang  dijadikan  sasaran  berupa  warna kemudian diolah untuk membedakan dengan warna yang ada di  sekitar  sasaran.  Hasil  dari  pengolahan  citra  tersebut  akan mengerakan  servo  sebagai  pengerak  untuk  mengikuti sasaran.

## II. B AHAN DAN M ETODE
Pengolahan  citra  akan  memudahkan  operator  dalam nenentukan sasaran dengan menampilkan citra dan citra lain yang  ada  didepannya[3].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini dilakukan  untuk  memudahkan  operator  Drone  dalam mencari dan mengenali musuh dengan citra yang di olah dan di kirimkan dari kamera ke operator dalam bentuk informasi citra.  Sebuah  penelitian  di  awali  dari  perancangan penelitian, percobaan, dan di akhiri oleh pendapatan sebuah hasil dari penelitian.
Dari penelitian ini dapat di jelaskan  kamera menangkap sebuah objek  warna kemudian di olah menjadi sebuah citra Grayscale  atau  mengurangi  intensitas  cahaya  menjadi keabu-abuan  dari  citra  tersebut  [4].  Dari  hasil  grayscale maka akan  di  deteksi  warna  yang  di  inginkan.  Dari deteksi akan di dapat hasil yang mana jika sesuai akan di lanjutkan dengan Langkah berikutnya penembakan.
Quadcopter  adalah  pesawat  multirotor/multiwing  yang mempunyai  4  buah  motor.  Pada  prinsipnya,  ketika  pesawat ada di udara, ada empat gaya utama yang bekerja di pesawat, T  dorong,  drag  D,  angkat  dan  berat  pesawat  (berat  W). Empat  gaya  aerodinamis  dalam  penerbangan.  Pada Quadcopter  sendiri  memiliki  empat  gerakan  dasar  yaitu, gerakan  sudut  (roll,  pitch),  gerakan  altitude  (throuttle)  dan gerakan sudut.
Gambar 1.  Gerak sudut pada Quadcopter.

## A. Throttle
Throttle  adalah  gerakan  naik  dan  turunnya  drone  yang mengatur  ketinggian  drone  dengan  mengatur  kecepatan semua  motor  sama  besar.  Quadcopter  itu  akan  bergerak searah  dengan  sumbu-z  pada  koordinat  quadcopter  sendiri. Jika  Throttle  di  Gerakan  ke  atas  maka  akan  mengirimkan sinyal  untuk  memberikan  arus  yang  lebih  besar  ke  motor yang  membuat  motor  akan  berputar  lebih  cepat  dan membuat  RPM  dari  motor  meningkat  sehingga  membuat daya  dorong  motor  besar  sehingga  membuat  drone  naik. sebaliknya jika di Gerakan ke bawah maka drone akan turun karena  gaya  dorong dari  motor  berkurang  karena  arus  yang di berikan berkurang.
Gambar 2. Gerakan Throttle

## B. Roll.
Roll  adalah  Gerakan  manuver  kearah  samping  kanan atau  kiri  dari  remote  dengan  meningkatkan  kecepatan  dari motor  yang  berputar  ke  bagian  kiri  atau  kanan  quadcopter secara  bersama-sama.  Karena  remote  control  mengirimkan sinyal  untuk  memberikan  arus  ke  motor  bagian  kanan  atau ke kiri sehingga drone bergerak ke kanan dan kiri.

## Gambar 3. Gerakan Roll

## C. Pitch.
Pitch  adalah  gerak  drone  yang  hampir  mirip  dengan gerak  drone  roll.  Pitch  adalah  gerakan  dengan  menambah atau  menurunkan  kecepatan  motor  bagian  depan  atau
belakang  secara  bersama  dan  kecepatan  sama[5].  Dalam Gerakan ini drone akan bergerak ke depan dan ke belakang.
Gambar 4. Gerakan Pitch
D. Yaw.
Yaw  adalah  gerakan  yang  dilakukan  dengan  menambah kecepatan  motor  pada  posisi  yang  bersilangan  secara bersama-sama  menambah  kecepatannya.  Tujuan  gerak  ini yaitu untuk mendapatkan manuver quadcopter yang berputar secara searah atau dengan berlawanan pada jarum jam.
Gambar 5. Gerakan yaw

## E. Image Processing
Image  Processing  atau  pengolahan  citra  yaitu  adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra[6]. salah satu proses dengan mengenali suatu karakter  atau  objek  dengan  memasukan  citra  atau  sebuah gambar  (image).  Pada  saat  ini  pengenalan  citra  sangat berkembang  pesat  dengan  bantuan  proses  dari  komputer untuk mengenali  objek  untuk memberikan  informasi  dalam bentuk  citra  itu  sendiri.  Input  dari  pengolahan  citra  adalah citra  sedangkan  outputnya  adalah  hasil  dari  pengolahan citra.

## F. Model Citra.
Citra yaitu sebuah  matrik dua dimensi yang memanfaatkan  kecerahan  dari  sebuah  cahaya.  Oleh  karena itu untuk menuliskan posisi citra sendiri dengan f(x,y), yang dimana f adalah nilai dari koordinat(x,y).

## G. RGB.
RGB  ini  model  ini  terdapat  3  komponen  yaitu,  r,  g,  b yang  merepresentasikan  prosentase  dari  sebuah  piksel  pada citra  digital  [7].  Sebuah  citra  yang  berwarna  menggunkan model ini (Red, Green, Blue). Ini merupakan intensitas nilai dari  sebuah  piksel  yang  terdiri  dari  nilai  merah,  nilai  biru, dan  nilai  hijau.  Pada  derajat  kecerahan  dengan  instensitas piksel  ini  dinyatakan  dalam  R  untuk  pewarnaan  merah. Untuk  derajat  kecerahan  warna  hijau  yaitu  G.  Sedangkan derajat kecerahan biru adalah B.

## Gambar 6.  Warna RGB

## H. Grayscale.
Grayscale  adalah  citra  dengan  piksel  yang  intensitasnya bernilai  keabu-abuan.Dalam  proses  pengolahan  citra  warna pertama  yang  di  lakukan  adalah  mengubah  warna  menjadi Grayscale  untuk  memudahkan  penyederhanaan  model  citra [8].  Untuk  melakukan  proses  ini  layer  R,  layer  G,  layer  B tetap  di  perhatikan.  Gambar  grayscale  berbeda  dari  gambar hitam  dan  putih,  gambar hitam  putih hanya  gambar  dengan dua warna hitam dan putih (juga disebut gambar bilevel atau biner). Gambar abu-abu memiliki banyak nuansa abu-abu di antaranya.

## I. Tracking objek
Tracking atau melacak objek dapat di artikan suatu kegiatan untuk  mengikuti  suatu  objek.  Secara  sistem tracking objek adalah  suatu  kegiatan  yang  dapat  mencari  dan  mengikuti sebuah  objek  yang  bergerak.  Dalam  hal  ini  pelacakan  di implementasikan untuk mencari objek dalam bentuk warna. Ada  beberapa  hal  yang  membuat  pengolahan  citra  dalam melacak objek terganggu antara lain[9]
 Hilangnya  informasi  dikarenakan  projeksi  3 dimensi dalam citra 2 dimensi.
 Noise yang terjadi pada citra.
 Nonrigid atau artikulasi alami pada objek.
 Objek yang terhalang .
 Bentuk objek yang rumit.
 Perubahan pencahayaan secara drastis. Persyaratan pengolahaan secara Real-Time.
MULAI TRAC KING KAMERA ANALISA DATA INPUT DATA IKUTI OBJEK SELESAI TIDAK YA
Gambar 7. Diagram alir penelitian.
Dari flowchat di atas menyatakan bahwa analisa data di dapatkan  setelah  masukan  data  di  terima,  kemudian penilaian  pengenalan  citra  di  lakukan.  Keputusan  hasil analisa  pengenalan  citra  tersebut  kemudian  akan  di lanjutkan  pada  sebuah  penembakan  ke  target  atau  sasaran yang  di  anggap  sebagai  target.  Jika  pengenalan  di  anggap tidak  sesuai  maka  akan  menunggu  inputan  Kembali  untuk memutuskan pengenalan sebuah citra.

## J. Maksimum RBG
(1)
Persamaan (1) adalah menentukan nilai makasimum dari variable  RGB  di  masukan  ke  dalam  variable  maksimum RGB [10].
Yang dimana :
MAX  yaitu  adalah  nilai  maksimum  yang  bisa  di cari dari beberapa angka tersebut.
R adalah nilai dengan kecerahan warna merah.
G adalah nilai dengan kecerahan warna hijau. B adalah nilai dengan kecerahan warna biru.

## K. Minimum RBG
(2)
Sedangkan  persamaan  (2)  untuk  menentukan  nilai minimum  dari  variable  RGB  ke  dalam  variable  minimum RGB.
Yang dimana :
MIN yaitu adalah nilai minimum yang bisa di cari dari beberapa angka tersebut.
R adalah nilai dengan kecerahan warna merah.
G adalah nilai dengan kecerahan warna hijau.
B adalah nilai dengan kecerahan warna biru .

## L. Selisih RBG
(3)
Pesamaan  (3)  adalah  persamaan  untuk  mencari  selisih antara nilai maksimal  RGB  dan minimal  RGB  dari  variable tersebut.
Yang dimana: MAX yaitu hasil dari nilai maksimum (R,G,B) MIN yaitu hasil dari nilai maksimum (R,G,B)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gambar 8. Macam warna dan bentuk
Pada Gambar 8 adalah input warna yang akan di seleksi menurut  warna  dari  berbagi  bentuk.  Untuk  mendapatkan hasil  output  yang  di  inginkan  maka  warna  selain  yang sudah  di  tentukan  akan  di  hilangkan.  Pengenalan  dengan warna  tidak  mengenal  bentuk hanya mengenal  warna  yang di tentukan atau di inginkan.
Gambar 9.  Hasil seleksi pada gambar biru.
Pada  gambar  9  menunjukan  hasil  seleksi  awal  pada sebuah gambar yang menunjukan seleksi warna biru. Secara otomatis  gambar-gambar  yang  berwarna    biru  akan  di  baca dan  di  tampilkan  lalu  di  munculkan  pada  hasil  pengolahan citra dengan sebuah gambar. Gambar akan di tentukan nilai RBG  dan kemudian merubahnya  ke Grayscale atau  derajat keabuan.
Gambar 10. Hasil pada kamera.
Gambar  10  adalah  hasil  dari  pengolahan  citra  pada sebuah  kamera.  Warna  yang  di  munculkan  adalah  warna biru  dengan  menghilangkan  warna  selain  biru  pada  hasil pengolahan citra pada kamera.

## Gambar 11. Hasil pada kamera.
Gambar 11 adalah hasil pengolahan citra warna merah, dengan  ini  hanya  warna  merah  yang  dapat  di  baca  oleh program.
Gambar 12. Hasil pada kamera
Gambar  12  menunjukan  hasil  pengolahan  warna  hijau yang di baca dengan menghilangkan warna selain hijau yang di tangkap oleh kamera
Table 1. hasil percobaan
No Jarak (m)
Hasil
Keterangan Deteksi Waktu (s) 1 1 Terdeteksi 0.89 Bagus 2 4 Terdeteksi 0.92 Bagus 3 5 Terdeteksi 0.92 Bagus 4 7 Terdeteksi 0.98 Bagus 5 10 Terdeteksi 1.18 Bagus 6 12 Terdeteksi 1.33 Bagus 7 15 Terdeteksi 1.97 Bagus 8 20 Terdeteksi 2.75 Kurang 9 25 Tidak Terbaca 4.00 Tidak bagus
Pengolahan  citra  dalam  percobaan  ini  menunjukan objek yang bisa di deteksi hanya sejauh 20 meter. Semakin jauh  objek  maka  semakin  lama  waktu  yang  diperlukan untuk  mengenali  objek,  hal  ini  di  kerenakan  resolusi  dan daya  tangkap  dari  kamera  tersebut.  Semakin  besar resolusi dan  pixel  dari  kamera  maka  semakin  lama  untuk pemprosesan  pengolahan  citra  karena  ada  banyak  pixel yang harus di olah.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  percobaan  didapatkan  hasil  dengan  jarak  1 meter  sampai  20  meter  objek  masih  bisa  di  deteksi  dengan waktu  di  bawah  2,75  detik.  Pada  jarak  20  meter  objek terdeteksi akan tetapi hasil yang didapatkan kurang bagus di sebabkan oleh jarak jangkau kamera sehingga objek terlihat sangat kecil. Jarak 25 meter lebih objek sudah tidak bisa di deteksi  karena  objek  sudah  tidak  terlihat  di  kemera.  Dari percobaan tersebut juga menunjukan waktu yang diperlukan untuk  mengolah  citra  warna  semakin  lama  jika  jarak  objek semakin  jauh,  hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya  warna yang  ada  di  belakang  objek.  Kualitas  kamera  juga mempengaruhi kecepatan pengolahan karena semakin besar pixel dari  kamera  semakin  banyak  pixel  yang harus  diolah. Tingkat  keberhasilan  dari percobaan tersebut  adalah  77,8% terdeteksi  dengan  bagus  dan  kegagalan  sebesar  11,7% karena kamera sudah tidak bisa menangkap objek

## D AFTAR P USTAKA
[1] W.  K. Juang and L. L.  U. Tung, “Pembuatan  Model Quadcopter yang  Dapat  Mempertahankan  Ketinggian  Tertentu,” J.  Tek. Elektro , vol. 9, no. 2, pp. 49–55, 2016, doi: 10.9744/jte.9.2.49-55.
[2] A. Y. Dewi, D. Harinita, and A. Bachtiar, “Korelasi Gaya Angkat dengan  Kecepatan  Putaran  Rotor  pada  Sistem  Pesawat Quadcopter,” Tek. Elektro Inst. Teknol. Padang , 2018.
[3] F. T. Industri, “Rancang Bangun Sistem Pelacakan Otomatis Dan Penguncian  Sasaran  Pada  Pertahanan  Statis  Berbasis  Pengolah Citra” 2015.
[4] A.  S.  Raharjo,  A.  Saputra,  and  S.  Y.  Irianto,  “Pengembangan
Pengolahan  Citra  Face  Recognition  ,  Face  Counting  dan  Age Gender Detection Secara Real Time di Python,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. , pp. 68–77, 2019.
[5] K.  Hariyanto  and  D.  W.  Santoso,  “Pengembangan  Sistem Penyemprotan  pada  Platform  Pesawat  Tanpa  Awak  Berbasis Quadcoper untuk Membantu Petani Mengurangi Biaya Pertanian dalam Mendorong Konsep Pertanian Pintar (Smart Farming),” J. Nas.  Teknol.  Terap. ,  vol.  1,  no.  1,  p.  87,  2017,  doi: 10.22146/jntt.35168.
[6] D. M. P. Navier-stokes et al. , “Pemodelan aliran udara di sekitar sayap pesawat secara 3 dimensi menggunakan persamaan navier- stokes,” pp. 1–4.
[7] D. A. Prabowo and D. Abdullah, “Deteksi dan Perhitungan Objek Berdasarkan  Warna  Menggunakan  Color  Object  Tracking,” Pseudocode , vol. 5, no. 2, pp. 85–91, 2018, doi: 10.33369/pseudocode.5.2.85-91.
[8] H.  Mulyawan,  M.  Z.  H.  Samsono,  and  Setiawardhana,
“Identifikasi  Dan  Tracking  Objek  Berbasis  Image  Processing Secara  Real  Time,” Jur.  Telekomun.  Politek.  Elektron.  Negeri Surabaya , pp. 1–5, 2011, [Online]. Available: http://repo.pens.ac.id/1324/1/Paper_TA_MBAH.pdf.
[9] Sudaryanto,  Mujamilah,  Wahyudianingsih,  A.  Handayani,
Ridwan,  and  A.  Mutalib,  “Pembuatan  Nanopartikel  Magnetik Berlapis  Polimer  Biodegradable  dengan  Metode  Sonokimia,” J. Sains Mater. Indones. , vol. 8, no. 2, pp. 134–138, 2007.
[10] M.  A.  Anggriawan,  M.  Ichwan,  and  D.  B.  Utami,  “Pengenalan Tingkat Kematangan Tomat Berdasarkan Citra Warna Pada Studi Kasus Pembangunan Sistem Pemilihan Otomatis,” J. Tek. Inform. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  3,  pp.  550–564,  2017,  doi: 10.28932/jutisi.v3i3.688.
.