## Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering

## Perancangan Omni Vision Camera sebagai Sistem Pendeteksi Objek untuk Robot Sepak Bola
Sunan Sarif Hidayatullah Program Studi Teknik Elektro
Jniversitas Jambi Jambi, Indonesia sarifhidayatullah272@gma il.com Samratul Fuady Program Studi Teknik Elektro Universitas Jambi Jambi, Indonesia sfuady@unja.ac.id Yosi Riduas Hais Program Studi Teknik Elektro Universitas Jambi Jambi, Indonesia yosiriduashais@gmail.com Edi Saputra Program Studi Teknik Elektro Jniversitas Jambi Jambi, Indonesia edisaputra@unja.ac.id Diterima : Mei 2022 Disetujui : Juli 2022 Dipublikasi
: Juli 2022
Abstrak—Robot  adalah  kumpulan  perangkat  elektronika terintegrasi yang dapat bergerak dengan kontrol manusia atau otomatis  menggunakan  program  yang  telah  ditanamkan terlebih  dahulu.  Salah  satu  jenis  robot  yang  banyak dikembangkan  yaitu  robot  sepak  bola  beroda  yang  dirancang memiliki kemampuan mendeteksi, menggiring, dan menendang bola  ke  gawang  lawan.  Kemampuan  penting  yang  harus dimiliki  yaitu  kemampuan  robot  mendeteksi  posisi  bola. Permasalahan  yang  dihadapi  umumnya  yaitu  kamera  hanya memiliki  field  of  view  (FOV)  73.98°  pada  jarak  1,5  meter sehingga ketika bola berada pada posisi titik buta robot, robot harus  berputar  untuk  mendeteksi  posisi  bola.  Untuk menghindari  kehilangan  citra  bola,  robot  harus  dibekali kemampuan  penglihatan  seluruh  sisinya  yaitu  menggunakan omnidirectional camera, akan tetapi membutuhkan penyesuaian algoritma  pada  robot  serta  harganya  relatif  mahal  sehingga tidak  efektif.  Sistem  pendeteksi  objek  memanfaatkan  omni vision  camera  yang  menggunakan  hyperbolic  mirror  yang diusulkan  dapat  mendeteksi  objek  di  sekitar  keliling  robot. Omni  vision  camera  mendeteksi  objek  secara  realtime  dengan metode  color  based  filtering  menggunakan  algoritma  Color Connected  Components  (CCC).  Sistem  pendeteksi  objek menggunakan  omni  vision  camera  mampu  mendeteksi  objek secara 360° sudut visual robot ketika intensitas cahaya berada antara  60  hingga  210  lux.  Kemampuan  waktu  pendeteksian lebih  efisien  dengan  waktu  rata-rata  6,33  detik  lebih  cepat dibandingkan dengan single camera vision yaitu 7,65 detik serta dapat mendeteksi objek bola dengan jarak terdekat 10 cm dan jarak terjauh 160 cm.
Kata  Kunci—Robot  Sepak  Bola,  Color  Based  Filtering,  Omni Vision Camera, Sistem Pendeteksi Objek
Abstract—Robot is integrated electronic devices that can move with  human  control  or  autonomous  using  a  program  that  has been  implanted  in  advance.  One  type  of  robot  that  has  been widely developed is a wheeled soccer robot which is designed to have  the  ability  to  detect,  dribble,  and  kick  the  ball  into  the opponent's goal. An important ability that must be possessed is the robot's ability to detect the position of the ball. The common problem  is  that  the  camera  only  has  a  field  of  view  (FOV)  of 73.98° at a distance of 1.5 meters, so that when the ball is in the robot's blind spot position, the robot must rotate to detect the ball's position. To avoid losing the object image, the robot must
be  equipped  with  the  ability  to  see  all  sides,  using  an omnidirectional camera, but requires algorithm adjustments on the  robot  and  the  price  is  relatively  expensive  so  it  is  not effective. An object detection system utilize omni vision camera that  using  hyperbolic  mirror  is  proposed  which  can  detect objects around the robot's circumference. Omni vision camera detects objects in real time with the color based filtering method using the Color Connected Components (CCC) algorithm. The object detection system using an omni vision camera is capable of detecting objects 360° from the robot's visual angle when the light intensity is between 60 to 210 lux. The ability of detection time is more efficient with an average time of 6.33 seconds faster than single camera vision, which is 7.65 seconds and can detect image  of  objects  with  the  closest  distance  of  10  cm  and  the farthest distance of 160 cm.
Keywords—Robot  Sepak  Bola,  Color  Based  Filtering,  Omni Vision Camera, Sistem Pendeteksi Objek

## I. P ENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi  robot  mengalami kemajuan  yang  sangat  signifikan.  Robot  merupakan kumpulan  perangkat  elektronika  yang  terintegrasi  sehingga dapat bergerak baik dengan kontrol manusia ataupun secara otomatis  dengan  program  yang  telah  ditanamkan  terlebih dahulu  [1].  Untuk  memacu  pengembangan  pengetahuan tentang  teknologi  robot,  ada  banyak  sekali  kompetisi- kompetisi robot yang diadakan setiap tahunnya dengan tema- tema  yang  bervariasi.  Salah  satu  kompetisi  tersebut  adalah Kontes Robot Indonesia.
Kontes  Robot  Indonesia  adalah  ajang  kompetisi  robot yang  diadakan  satu  tahun  sekali  untuk  tingkat  perguruan tinggi  dan  terdapat  beberapa  divisi  salah  satunya  Kontes Robot  Sepak  Bola  Indonesi  Beroda  (KRSBIB).  Setiap  tim dari  masing-masing  perguruan  tinggi  yang  berbeda  akan dipertandingkan, dimana 1 tim terdiri dari 2 robot penyerang dan  1  robot  penjaga  gawang  [2].  Pada  divisi  ini  robot dirancang  agar  mampu  bergerak  di  lapangan  untuk mendeteksi objek berupa bola secara otomatis tanpa adanya operator  yang  mengendalikan  robot,  sehingga  robot  dapat
menggiring, mengumpan, menendang, dan merebut bola dari robot lawan layaknya manusia bermain sepak bola.
Algoritma  pendeteksian  objek  seperti  bola  merupakan aspek  yang  penting  diterapkan  untuk  dapat  memenangkan pertandingan  robot  sepak  bola  beroda.  Salah  satu  metode deteksi  objek  yaitu  menggunakan  CMUCam5  di  bagian depan robot sebagai sensor yang berfungsi untuk mendeteksi posisi  koordinat  bola.  Pendeteksian  bola  dapat  dilakukan pada  jarak  1,5  meter.  Namun  ketika  citra  bola  tidak terdeteksi, robot akan berputar untuk mencari hingga posisi bola  terdeteksi.  Permasalahan  sistem  vision  yang  dihadapi untuk  mendeteksi  objek  pada  robot  sepak  bola  yang  hanya menggunakan kamera satu arah yaitu kamera hanya memiliki field of view ( FOV ) 73,98° pada jarak 1,5 meter. Ketika bola berada pada posisi titik buta robot (titik dimana kamera tidak mendapatkan  citra  bola),  robot  harus  berputar  untuk mendeteksi  posisi  bola.  Hal  tersebut  tidak  efisien,  karena robot  menghabiskan  banyak  waktu  untuk  berputar mendeteksi posisi bola yang berada diluar field of view ( FOV ) kamera [3].
Untuk  menghindari  kehilangan  citra  bola  karena penggunaan  kamera  yang  hanya  mengarah  ke  depan,  robot harus  dibekali  kemampuan  penglihatan  seluruh  sisinya. Sebuah algoritma pendeteksian objek berdasarkan omnidirectional  camera yang  tepat  dapat  digunakan  untuk robot  sepak  bola  agar  dapat  bernavigasi  dengan  baik  di lapangan.  Dengan  menggunakan omnidirectional  camera memungkinkan  robot  memiliki  kemampuan  penglihatan 360°  di  sekitar  keliling  robot,  tanpa  menggerakkan  dirinya sendiri  ataupun  kameranya.  Secara  umum  modul  sensor omnidirectional camera telah tersedia seperti kamera dengan seri BCC950, akan tetapi harganya yang relatif mahal serta membutuhkan penyesuaian algoritma pada robot sepak bola beroda sehingga tidak efektif [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kurniawan  Mulya  [4] merancang  sistem  deteksi  bola  dengan  metode  ekstraksi dalam  dua  ruang  warna  yang  berbeda  yaitu HSV dan YUV . Selain  itu,  Moha  [6]  dan  Akbar  [7]  telah  merancang  dan mengimplementasikan omni vision sebagai sistem pendeteksi objek  berupa  bola  dimana  masing-masing  menggunakan metode  yang  berbeda.  Moha  [6]  menggunakan  klasifikasi warna dengan metode RGB to HSV dari citra yang ditangkap menggunakan  kamera  360  derajat.  Sedangkan  Akbar  [7] merancang omni vision sistem pendeteksi bola menggunakan metode  dengan  memberikan masking terhadap frame yang ditangkap dari omni vision tersebut.
Dari  permasalahan  diatas  maka  penulis  mencoba mendesain  dan  mengimplementasikan  suatu  sistem  vision yang  dapat  mendeteksi  objek  di  lapangan  sekitar  keliling robot  sepak  bola  secara real-time .  Hal  tersebut  dicapai dengan menggunakan sebuah kamera Pixy2 CMUCam5 yang diletakkan  di  bawah hyperbolic  mirror .  Kamera  Pixy2 CMUCam5  dihadapkan  tegak  lurus  terhadap  hyperbolic mirror yang merefleksikan lapangan di sekitar keliling robot. Hasil akuisisi citra dari hyperbolic mirror yang telah diolah kemudian  dikontrol  menggunakan  Arduino  Mega  2560. Pendeteksian objek dilakukan dengan menggunakan metode klasifikasi warna yang ada pada bola dan robot lawan. Hal ini bertujuan  agar  robot  [9]  dapat  mengenali  objek  bola  lalu mengirim perintah untuk mengejar bola tersebut.
Algoritma  pengolahan  citra  untuk  pendeteksian  objek yang digunakan adalah algoritma filtering berdasarkan warna
yang terdapat dalam citra gambar atau yang disebut dengan algoritma  ( CCC ) Color  Connected  Components [8]. Algoritma CCC ini  menentukan  dimana  pada  satu  objek dimulai dan ujung lainnya sebagai sebuah objek keseluruhan. Dengan  metode filtering berdasarkan  warna RGB ( Red , Green , Blue ) yang digunakan untuk merepresentasikan warna dari  citra  gambar  yang  telah  ditangkap.  Algoritma  ini  akan menghitung  nilai  hue  dan  saturasi  dari  setiap  piksel RGB tersebut  dan  menggunakannya  sebagai  parameter filtering yang utama. Dengan menggunakan algoritma ini, pendeteksian  dapat  dilakukan  pada  masing-masing  objek dengan  tujuh  signature  warna  berbeda  dan  menggunakan ( CCs ) color codes untuk  pendeteksian  objek yang  melebihi tujuh  warna.  Namun,  pada  penelitian  ini  hanya  berfokus warna untuk pendeteksian objek bola.

## II. METODE
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  metode berurutan  atau sequential  mode ,  dimana  penelitian  harus dilaksanakan secara berurutan sesuai tahapannya yaitu desain sistem  dalam  bentuk  perancangan hardware dan software , implementasi  sistem,  serta  pengujian  dan  evaluasi.  Desain yang  dibuat  berfokus  pada  sistem  pendeteksi  objek  pada robot  sepak  bola  beroda  menggunakan omni  vision  camera yang  dihubungkan  ke  mikrokontroler  arduino  mega  2560 sebagai pengendali utama. Informasi dari omni vision camera akan dikirimkan  ke  mikrokontroler  sebagai  data  input  yang digunakan robot untuk untuk menyelesaikan misi-misinya.

## Gambar 1 . Diagram Blok Sistem Omni Vision Camera
Diagram  blok  sistem  pada  gambar  1  terdiri  dari beberapa komponen yaitu hyperbolic mirror , kamera  Pixy2 CMUCam5  [10][11][12][13][14],  dan  arduino  mega  2560. Hyperbolic  mirror pada  sistem  berbentuk  cembung  yang menyerupai  setengah  permukaan  bola  dimana  objek  akan ditangkap oleh hyperbolic mirror yang kemudian merefleksikan  citra  objek  tersebut  sehingga  robot  dapat memiliki  kemampuan  penglihatan  360°  pada  objek  yang berada di sekitar keliling robot. Citra objek yang ditangkap akan  diakuisisi  oleh  sensor  kamera  yang  diletakkan  tegak lurus  menghadap hyperbolic mirror .  Sensor  kamera kemudian  menerima  dan  mengolah  citra  tersebut  dan diteruskan  ke  mikrokontroler  arduino  mega  2560  untuk dikontrol  sehingga  informasi  objek  yang  terdeteksi  dapat dibedakan  berdasarkan  warnanya.  Ketika  hasil  didapatkan berupa data koordinat posisi  bola,  arduino mega 2560 akan mengirimkan  perintah  berupa  nilai  pulsa  ke  driver  motor yang mengendalikan gerakan motor sehingga dapat mencapai tujuan sesuai data koordinat posisi bola.
Informasi  objek  yang  terdeteksi  kemudian  digunakan mikrokontroler  [15][16]  untuk  mengambil  keputusan pergerakan yang  akan  dilakukan  dengan  berdasarkan  posisi koordinat objek tersebut. Ketika posisi koordinat objek bola yang  berwarna  oranye  terdeteksi,  mikrokontroler  akan
mengirim perintah agar robot mengejar bola tersebut hingga mendapatkannya.
Gambar 2. Robot Sepak Bola Beroda
Sistem  omni  vision  camera  diletakkan  di  bagian  atas robot  yang  diterapkan  pada  robot  sepak  bola  beroda  yang memiliki ukuran 500 x 500 x 780 mm.
Gambar 3 . Sistem Omni Vision Camera
Beberapa komponen yang digunakan untuk membangun  sistem  omni  vision  camera  pada  robot  sepak bola beroda adalah sebagai berikut:
1. Hyperbolic Mirrror
2. Cover Bodi Omni Vision Camera
3. Kamera Pixy2 CMUCam5
4. Kerangka Sasis Omni Vision Camera
Rangkaian  elektronika omni  vision  camera terdiri mikrokontroler  arduino  mega  2560  yang  dihubungkan  ke sensor  kamera  Pixy2  CMUCam5  dengan  menggunakan komunikasi SPI ( Serial  Peripheral  Interface ) yang  terdapat pada  pin ICSP mikrokontroler  arduino.  Komunikasi  ini menggunakan  konfigurasi  beberapa  pin  seperti  5 V , GND , MOSI ( Master Out Slave In ), MISO ( Master In Slave Out ), SS ( Slave  Select ), SCK ( Serial  Clock ).  Arduino  mega  2560 digunakan sebagai pengontrol untuk menentukan keputusan berdasarkan  informasi  yang  dikirimkan  dari  sensor  kamera Pixy2 CMUCam5.
Gambar 4. Rangkaian Elektronika Sistem
Sistem omni vision camera berjalan dengan menggunakan  algoritma-algoritma  dalam  bentuk  kode program  yang  dimasukkan  terlebih  dahulu.  Kode  program berisi proses kerja ketika sistem mulai berjalan serta urutan- urutan peristiwa dan kemungkinan yang terjadi.

## Gambar 5. Diagram Alir Pendeteksian
Sistem  dimulai  dari  menginisialisasi  sensor  kamera yang bertujuan agar sistem dapat menerima citra gambar dari lingkungan  di  sekitar  keliling  robot.  Setelah  itu  proses akuisisi citra gambar dilakukan dengan menggunakan sensor kamera  yang  kemudian  dilakukan  proses  pengolahan  citra. Pengolahan  citra  menggunakan  algoritma  ( CCC ) Color Connected  Components yang  dilakukan  pada  prosesor  dual core  NXP  LPC4330  yang  tertanam  di  Pixy2  CMUCam5. Citra  gambar  diakuisisi  dan  direpresentasikan  dalam  ruang warna RGB yang  kemudian  dilakukan  kalkulasi  untuk
mendapat  nilai hue (warna)  dan  saturasi  (kejenuhan)  dari setiap piksel RGB . Nilai hue dan  saturasi  tersebut  selanjutnya  digunakan sebagai parameter utama untuk proses filtering citra gambar yang  dilakukan  untuk  menentukan  objek-objek  yang terdeteksi  berdasarkan  warnanya.  Dengan  menggunakan algoritma  ini,  pendeteksian  dapat  dilakukan  pada  masing- masing  objek  dengan  tujuh  signature  warna  berbeda  dan menggunakan  ( CCs ) color  codes untuk  pendeteksian  objek yang  melebihi  tujuh  warna.  Pada    penelitian  ini  hanya berfokus  satu  warna untuk  pendeteksian  objek  bola.  Warna objek bola yang akan dideteksi adalah oranye dan standar 4 ukuran bola.
Objek-objek yang terdeteksi akan dilakukan identifikasi dengan  metode color-based  filtering sehingga  diperoleh informasi  objek  yang  terdeteksi  dari  citra  gambar  tersebut. Ketika  objek  terdeteksi  mikokontroler  akan  mengambil informasi nilai koordinat objek yang digunakan robot untuk bernavigasi  di  lapangan.  Jika  objek  tidak  terdeteksi  sistem akan terus melakukan pengolahan dengan mengakuisisi citra gambar  terbaru  yang  ditangkap  hingga  objek  terdeteksi. Pendeteksian objek dilakukan untuk mengetahui posisi bola berdasarkan  nilai  koordinat  yang  kemudian  data  tersebut dikirimkan ke mikrokontroler sehingga robot dapat bergerak mengejar bola.
Gambar 6. Script Penentuan Posisi

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil diperlukan untuk melihat sistem yang dibuat pada penelitian  ini  sesuai  dengan  metode  perancangan  melalui tahap  implementasi  terlebih  dahulu.  Sistem omni  vision camera terdiri  dari  beberapa  komponen  dan  dirangkai menjadi satu kesatuan agar dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan. Pada tahap implementasi ini terbagi menjadi tiga yaitu  implementasi  mekanik,  implementasi  elektronik,  dan implementasi software (perangkat lunak).
Implementasi  mekanik  merupakan  hasil  jadi  dari rancangan  serta  menjelaskan  sistem  kerja  dari  setiap komponen  yang  digunakan.  Penggunaan hyperbolic  mirror juga sangat menentukan hasil pendeteksian yang didapatkan sehingga  pembuatan  mekanik  sistem  secara  keseluruhan harus  diperhitungkan  secara  tepat  untuk  mendapatkan  hasil yang maksimal.

## Gambar 7. Sistem Omni Vision Camera
Pada  sistem  omni  vision  camera  menggunakan perangkat  elektronik  yaitu  arduino  mega  2560  dan  kamera Pixy2 cmucam5 yang mendukung sistem agar dapat berjalan. Kedua  perangkat  elektronik  tersebut  terhubung  masing- masing  menggunakan  kabel  dan  komunikasi  melalui Serial Peripheral  Interface ( SPI ).  Sedangkan  untuk  sistem pendeteksi  objek  didapatkan  dari script program  yang disusun  berdasarkan  algoritma  pendeteksian color-based filtering .

## A. Pengujian Hyperbolic Mirror
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  sistem  pada beberapa  jarak  pengaturan  yang  berbeda  antara  Pixy2 cmucam5 terhadap hyperbolic mirror untuk mengetahui hasil pendeteksian pada variabel jarak yang bervariasi. Pengujian dilakukan  dengan  pengaturan  jarak  atau  tinggi  pada  sistem omni  vision  camera  yang  masing-masing  komponen hyperbolic  mirror dan  Pixy2  cmucam5  dapat  diatur ketinggiannya.

## TABEL 1. PENGUJIAN JARAK KAMERA
No. Jarak Kondisi Citra Keterangan 1. 60 mm Citra bagian atas dan bagian bawah terpotong 2. 70 mm Citra bagian atas dan bagian bawah terpotong lebih sedikit 3. 80 mm Objek terlihat jauh 4. 90 mm Objek terlihat jauh dan
kecil
5.
100 mm
Objek terlihat terlalu jauh, kecil dan kurang jelas
Berdasarkan  hasil  pengujian  menjelaskan  bahwa semakin besar jarak pemisahnya maka objek yang ditangkap akan  terlihat  semakin  kecil  dan  jauh.  Sebaliknya  semakin kecil jarak pemisahnya maka objek terlihat besar namun citra pada  bagian  atas  dan  bagian  bawah  pun  terpotong  semakin besar  pula.  Selanjutnya  dengan  menggunakan  omni  vision camera  dilakukan  pengujian  untuk  mengetahui  cakupan objek  yang  dapat  terdeteksi  pada  sudut  360°  pada  bidang horizontal  robot.  Untuk  melihat  cakupan  objek  terdeteksi maka  pengujian  dilakukan  dengan  meletakkan  objek  bola pada beberapa sudut bervariasi secara bergiliran dengan jarak 1 meter dari posisi robot.
Tabel 2. Pengujian cakupan deteksi Cakupan Area No. Sudut Kondisi Keterangan 1. 0° Objek berada pada 0° sudut visual robot dan objek terdeteksi sistem omni vision camera 2. 90° Objek berada pada 90° sudut visual robot dan objek terdeteksi sistem omni vision camera 3. 180° Objek berada pada 180° sudut visual robot dan objek terdeteksi sistem omni vision camera 4. 270°
Objek berada pada 270° sudut visual robot dan objek terdeteksi sistem omni vision camera

## B. Pengaruh Cahaya Lingkungan
Kondisi  pencahayaan  di  lingkungan  sekitar  tempat pengambilan  citra  sangat mempengaruhi hasil  pendeteksian objek  dan  mengakibatkan  algoritma  filtering  tidak  berjalan optimal.  Hal  ini  karena  algoritma  tersebut  melakukan filtering terhadap warna objek dimana ketika kondisi cahaya di  lingkungan  tidak  merata  maka  warna  objek  tidak  akan terlihat  jelas.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  yang bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  kondisi  cahaya terhadap  proses  pendeteksian  bola.  Pengujian  ini  dilakukan di dalam ruangan dengan menggunakan sumber cahaya dari lampu ruangan dan lampu tambahan untuk menerangi objek bola.  Intensitas  cahaya  ruangan  diukur  dalam  satuan  lux dengan menggunakan alat ukur cahaya lux meter.
Tabel 3. Pengaruh cahaya No. Lux Keterangan 1. 50 Objek Tidak Terdeteksi
No. Lux Keterangan 3. 70 Objek Terdeteksi 4. 80 Objek Terdeteksi 5. 90 Objek Terdeteksi 6. 100 Objek Terdeteksi 7. 150 Objek Terdeteksi 8. 200 Objek Terdeteksi 9. 210 Objek Terdeteksi 10. 220 Objek Tidak Terdeteksi Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada pendeteksian  objek  bola  dengan  jarak  1  meter  dari  robot, diketahui bahwa sistem omni vision camera yang dibuat tidak dapat  mendeteksi objek ketika intensitas cahaya lingkungan dibawah 50 lux atau dalam kondisi kurang cahaya. Intensitas cahaya  di  lingkungan  sangat  berpengaruh  terhadap pendeteksian  objek,  jika  terlalu  terang  atau  terlalu  gelap intensitas cahayanya maka objek tidak akan terdeteksi. Nilai intensitas  cahaya  (lux)  yang  paling  baik  untuk  mendeteksi objek adalah kisaran 60 hingga 210.
Kemampuan  pendeteksian  objek omni  vision  camera perlu  diketahui  untuk  melihat  seberapa  baiknya  sistem  ini digunakan.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui  jarak  pendeteksian  yang  dapat  dilakukakan sistem  dengan  hasil  citra  dari omni  vision  camera . Pengukuran  jarak  dilakukan  dimulai  dari  dimensi  robot  ke titik tengah bola. Ilustrasi pengujian jarak pendeteksian dapat dilihat  pada  gambar  8  dan  hasil  pengujian  pada  tabel  4. Berdasarkan tabel dapat diketahui bahwa jarak yang mampu dijangkau untuk mendeteksi objek adalah paling dekat adalah ±10 cm dan terjauh ±160 cm.

## Gambar 8 . Ilustrasi Pendeteksian
Tabel 4. Pengujian jarak pendeteksian
Jarak (cm) Keterangan Depan Belakang Kiri Kanan 10 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 60 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 110 Tidak Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 160 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Terdeteksi
Jarak (cm) Keterangan Depan Belakang Kiri Kanan 210 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Jarak (cm) Keterangan K-I K-II K-III K-IV 10 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 60 Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 110 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Terdeteksi Terdeteksi 160 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi 210 Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi Tidak Terdeteksi
Tampilan hasil pendeteksian objek pada jarak minimal dan maksimal dapat dilihat pada gambar 9 dan gambar 10.
Gambar 9 . Jarak Pendeteksian Terdekat
Gambar 10. Jarak Pendeteksian Terjauh
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  perbandingan  tingkat efisien kemampuan pendeteksian objek antara single camera vision dan omni vision camera berdasarkan parameter waktu pendeteksiannya.  Pada  sistem single  camera  vision untuk mendeteksi objek pada selain di depan robot maka diperlukan gerakan memutar badan robot hingga posisi objek terdeteksi. Hasil  pengujian  perbandingan  tingkat  efisien  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Pengujian efisiensi No Single Camera-Vision (detik) Omni Vision Camera (detik) 0° 90° 180° 270° 0° 90° 180° 270° 1 6,12 8,11 8,57 8,86 6,15 6,27 6,16 6,13 2 6,34 7,67 8,19 9,04 6,37 6,18 6,13 6,20 3 6,16 7,68 8,34 9,14 6,17 6,10 6,12 6,18 4 6,22 7,46 8,32 9,20 6,26 6,14 6,13 6,13 5 6,39 7,30 8,50 10,13 6,20 6,23 6,11 6,11 6 6,17 8,00 8,28 9,15 6,01 6,15 6,16 6,29 7 6,32 7,57 8,93 8,78 6,47 6,10 6,41 6,16
No
Single Camera-Vision (detik) Omni Vision Camera (detik) 0° 90° 180° 270° 0° 90° 180° 270° 8 6,21 8,21 8,41 9,18 6,11 6,12 6,30 6,29 9 6,27 7,54 9,06 9,30 6,06 6,35 6,12 6,11 10 6,21 7,77 8,52 8,81 6,25 6,07 6,16 6,20 Rata- rata 6,24 7,73 8,51 8,15 6,20 6,78 6,18 6,18 7,65 6,33 Berdasarkan data hasil dapat disimpulkan menggunakan  sistem omni  vision  camera untuk  efektivitas dalam mendeteksi cukup tinggi. Dapat dilihat bahwa cakupan area  yang  mampu  dilihat  sistem  sebesar 0 °  hingga  36 0 ° sehingga robot lebih besar kemampuan untuk mendeteksi.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diambil  kesimpulan sistem omni vision camera mampu menangkap citra objek di lapangan sekitar keliling robot secara 360° sudut visual pada bidang  horizontal  robot.  Sistem  dapat  mendeteksi  objek ketika intensitas cahaya lingkungan berada antara 60 hingga 210 dalam lux. 3. Omni vision camera memiliki kemampuan waktu pendeteksian yang lebih efisien dengan waktu rata-rata 6.33  detik  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  single  camera vision  yaitu  7.65  detik  serta  dapat  mendeteksi  objek  bola dengan jarak terdekat 10 cm dan jarak terjauh 160 cm.

## R EFFERENSI
[1] Saefullah, A., Immaniar, D., & Juliansah, R. A. (2015). Sistem  kontrol  robot  pemindah  barang  menggunakan aplikasi  android  berbasis  Arduino  Uno.  Creative Communication  and  Innovative  Technology  Journal, 8(2), 45-56.
[2] Kontes  Robot  Indonesia.  (2019,  Januari).  Retrieved April 9, 2022, from http://kontesrobotindonesia.id
[3] Ahmad, M. F., Rong, H. J., Alhady, S. S. N., Rahiman, W., & Othman, W. A. F. W. (2017, November). Colour tracking  technique  by  using  pixy  CMUcam5  for wheelchair  luggage  follower.  In  2017  7th  IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE) (pp. 186-191). IEEE.
[4] Mulya,  A.  K.,  Ardilla,  F.,  &  Pramadihanto,  D.  (2016, September). Ball tracking and goal detection for middle size soccer robot using omnidirectional camera. In 2016 International  Electronics  Symposium  (IES)  (pp.  432- 437). IEEE.
[5] Darmawan,  A.  (2018).  Sistem  Pembacaan  Bola Menggunakan Omnidirectional
Camera untuk Pergerakan Robot Sepak Bola Beroda.
[6] Moha, M. I., Poekoel, V. C., Najoan, M. E., & Robot, R. F.  (2019).  Implementasi  Kamera  360  Derajat  Untuk Mendeteksi  Objek  Pada  Robot  Sepak  Bola  Beroda. Jurnal Teknik Informatika, 14(3), 321-328.
[7] Akbar, E. I., M. Muis., L. D. Prakoso., (2017). Rancang Bangun Omni Vision pada Robot ENSPARTAN KRSBI Beroda. Indonesian Symposium on Robotic Systems and Control, ISBN: 978-602-72004-3-2.
[8] Pixycam,  Documentation.  2021.  Pixy  CMUcam Overview.
(https://docs.pixycam.com/wiki/doku.php?id=wiki:v2:o verview, diakses 21 Desember 2021)
[9] Lamatenggo,  M.,  Wiranto,  I.,  &  Ridwan,  W.  (2020). Perancangan  Balancing  Robot  Beroda  Dua  Dengan Metode  Pengendali  PID  Berbasis  Arduino  Nano. Jambura  Journal  of  Electrical  and  Electronics Engineering, 2(2), 39-43.
[10] Jamzad,  M.,  Khodabakshi,  A.  H.,  &  Mirrokni,  V.  S. Object  detection  and  Localization  using  an  Omni directional vision system in RoboCup environment.
[11] Prabowo,  D.  A.,  &  Abdullah,  D.  (2018).  Deteksi  dan perhitungan  objek  berdasarkan  warna  menggunakan Color Object Tracking. Pseudocode, 5(2), 85-91.
[12] Zivkovic, Z., & Booij, O. (2005). How did we built our hyperbolic  mirror  omnidirectional  camera-practical issues  and  basic  geometry.  University  of  Amsterdam, Tech. Rep. IAS-UVA-05-04.
[13] Prakoso,  Y.  (2017).  Desain  Dan  Implementasi Pengukuran  Posisi  Bola  Menggunakan  Kamera  360
Derajat  Pada  Robot  Sepak  Bola  (Doctoral  dissertation, Institut Teknologi Sepuluh Nopember).
[14] Risfendra, R., Akbar, A. A., & Firdaus, F. (2020). Sistem Pergerakan dan Deteksi Pada Robot Sepak Bola Beroda Berbasis Image Processing dengan Penerapan Multivision. INVOTEK: Jurnal Inovasi Vokasional dan Teknologi, 20(3), 31-42.
[15] Wirajaya,  M.  R.,  Abdussamad,  S.,  &  Nasibu,  I.  Z. (2020).  Rancang  bangun  mesin  penetas  telur  otomatis menggunakan  mikrokontroler  arduino  uno. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering , 2 (1),
24-29.
[16] Kanoi,  Y.  H.,  Abdussamad,  S.,  &  Dali,  S.  W.  (2019). Perancangan  jam  digital  waktu  sholat  menggunakan Arduino  Uno. Jambura  Journal  of  Electrical  and Electronics Engineering , 1 (2), 32-39.