Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Sistem Deteksi Objek Berbasis Pengolahan Citra Menggunakan Metode Diagram Venn
Ratna Atika 1* , Rahmadi Kurnia 2
1 Program Studi Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Andalas, Indonesia.
*e-mail: ratna.atika88@yahoo.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pendeteksian  benda  terhalang  yang  efektif  dan efisien menggunakan metode diagram Venn. Sistem ini dirancang untuk membedakan objek yang terhalang dan terdistorsi, yang sulit dideteksi oleh komputer. Metode diagram Venn membagi situasi pendeteksian menjadi  empat  kategori  berdasarkan  kondisi  objek  acuan,  warna  dominan,  dan  posisi  dominan.  Sistem menghasilkan pertanyaan yang efektif dan efisien berdasarkan kategori tersebut, menghasilkan rata-rata 2 hingga 3 pertanyaan untuk mendeteksi objek, dibandingkan dengan 4 hingga 5 pertanyaan yang dibutuhkan manusia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendeteksian benda terhalang dengan diagram Venn lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan metode manual. Sistem ini dapat membantu meningkatkan akurasi  dan  kecepatan  deteksi  objek  dalam  berbagai  aplikasi,  seperti  pengenalan  gambar,  robotika,  dan augmented reality.
Kata Kunci : Pendeteksian Benda, Diagram Venn, Objek Terhalang, Pengolahan Citra

## Object Detection System Based on Image Processing Using Venn Diagram Method

## ABSTRACT
This  research  aims  to  develop  an  effective  and  efficient  occluded  object  detection  system  using  Venn diagram methods. The system is designed to distinguish between occluded and distorted objects, which are difficult  for  computers  to  detect.  The  Venn  diagram  method  divides  the  detection  situation  into  four categories based on the  conditions  of  the reference object,  dominant  color,  and dominant  position. The system generates effective and efficient questions based on these categories, resulting in an average of 2 to 3 questions to detect an object, compared to 4 to 5 questions required by humans. The results show that the occluded  object  detection  system  with  Venn  diagrams  is  more  effective  and  efficient  than  the  manual method. This system can help improve the accuracy and speed of object detection in various applications, such as image recognition, robotics, and augmented reality..
Keywords: Object Detection, Venn Diagrams, Occluded Objects, Image Processing .
Correspondence author : Ratna Atika, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia. E-Mail: ratna.atika88@yahoo.com
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## PENDAHULUAN
Kemampuan  manusia  untuk  melihat  suatu  objek  berbeda  dengan  mesin.  Manusia  dapat mengenali  suatu  objek  dalam  situasi  yang  terhalang  karena  mereka  memiliki  pengetahuan sebelumnya tentang objek tersebut, tidak seperti komputer yang hanya dapat mendeteksi objek apa  adanya.  Sebagai  hasilnya,  sebuah  sistem  dikembangkan  di  mana  komputer  dapat  berpikir dalam  kerangka  persepsi  manusia  ketika  mendeteksi  objek.  Diharapkan  di  masa  depan, komputer/robot  akan  membantu  mempermudah  pekerjaan  manusia  karena  komputer  telah diberikan  pengetahuan  sebelumnya  dengan  membangun  sistem  identifikasi  objek  dalam  hal bentuk,  ukuran,  posisi,  dan  warna.  Mengidentifikasi  objek  pada  kondisi  yang  terpisah  dapat dilakukan  melalui  proses  interaksi  manusia  dan  komputer  dengan  mengidentifikasi  warna  dan ukuran[1] atau kualitas objek lainnya[2] dengan berbagai cara berdasarkan ciri-ciri karakteristik objek pada diagram Venn[3]. Kemudian, sistem deteksi pada pengaturan objek yang terhalang pun diteliti, seperti pada proses deteksi lingkaran dengan memanfaatkan algoritma acak [4] [5] dengan  metode  rumus  kelengkungan  [6]  atau  RCD  (Randomized  Circle  Detection)  [7]. Identifikasi  objek  yang  melibatkan  interaksi  manusia  dan  komputer  telah  banyak diimplementasikan,  baik  melalui  sistem  berbasis  dialog[8][9][10]  maupun  sistem  pengenalan suara  dengan  dialog  recognition[11].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  akan  dilakukan pengembangan pada sistem pendeteksian objek dengan membangun sebuah percakapan dengan memanfaatkan karakteristik posisi dan warna dari objek, yang dipetakan pada diagram Venn dan disebut  sebagai  pendekatan  diagram  Venn.  Pendekatan  ini  sebelumnya  telah  digunakan  dalam prosedur  deteksi  objek  [2].  Namun,  yang  dipetakan  adalah  karakteristik  objek  dalam  keadaan objek yang terpisah.
Penelitian ini berfokus pada proses pendeteksian objek dalam suatu kelompok yang terhalang oleh benda lain dengan menerapkan metode himpunan Venn, yang meliputi empat macam situasi yaitu  objek  referensi  sebagai  benda  acuan  dimana  objek  dominan  posisi  dan  warna,  objek dominan warna, objek dominan posisi, dan kasus-kasus lainnya.
Mendeteksi objek dengan menggunakan situasi himpunan venn ini membutuhkan beberapa tahap. Pertama, komputer akan dilatih untuk membedakan fitur-fitur objek yang terhalang dengan menggunakan metode pengenalan posisi dan warna berdasarkan diagram Venn. Kedua, setelah komputer  mengidentifikasi  sifat-sifat  objek  yang  diklasifikasikan  sebagai  kondisi  yang  dapat diterima  dengan  menggunakan  metode  diagram  Venn,  komputer  akan  mulai  mengajukan pertanyaan.  Ketiga,  dengan  menggunakan  pendekatan  ask  and  delete  [12],  komputer  akan menghapus  beberapa  objek  tergantung  dari  jawaban  pengguna  yang  tidak  memenuhi  kriteria objek yang diinginkan. Pendekatan ini menghapus objek dengan mengajukan pertanyaan ya/tidak dan pertanyaan penjelasan [12]. Komputer akan menghapus hal-hal yang tidak termasuk dalam jawaban  pengguna  dan  menyisakan  objek  yang  termasuk  dalam  kategori  jawaban  ketika menggunakan  pendekatan  tanya  dan  hapus  (ask  and  remove).  Dialog  yang  dibuat  akan menghasilkan  pertanyaan  dan  aturan  yang  paling  sedikit,  sehingga  sesuai  dengan  persepsi manusia terhadap suatu objek, dan akan mengkonfirmasi hingga komputer dapat menemukan hal yang diinginkan oleh pengguna/manusia dengan menggunakan pendekatan diagram Venn.

## METODE PENELITIAN
Proses  mengidentifikasi  objek  yang  terhalang  dengan  menggunakan  objek  referensi ditunjukkan dalam diagram blok di bawah ini :
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Gambar 1. Blok Diagram Deteksi Objek Menggunakan Metode Diagram Venn
Pada proses pendeteksian objek dalam situasi benda terhalang dan di dalam tumpukan benda- benda  lain  (group),  bentuk  dan  ukuran  suatu  benda  tidak  dapat  terlihat  secara  sempurna  oleh komputer. Oleh karena itu, ciri bentuk dan ukuran suatu benda tidak bisa dijadikan acuan dalam mendeteksi benda. Pada kondisi terhalang, benda dapat dengan mudah dideteksi apabila mengacu pada unsur warna dan posisi benda. Agar terlihat jelas korelasi dari unsur warna dan posisi benda, maka dibentuklah sebuah metode diagram venn yang dipetakan sedemikian rupa, untuk berbagai kemungkinan kondisi yang terjadi melalui himpunan posisi dan warna benda.
Gambar 2. Klasifikasi Kondisi Metode Diagram Venn
Pada metode ini terdapat beberapa kondisi klasifikasi benda yaitu kondisi posisi benda yang dominan, warna yang dominan, warna dan posisi serta kasus khusus lainnya. Dari gambar  2 di atas didapat.
1. Kondisi A Pada kondisi ini unsur posisi benda lebih dominan dibandingkan warna benda, sehingga posisi benda  terbagi  menjadi  group  kiri  dan  kanan.  Kondisi  ini  tergolong  kondisi  menengah  dimana tingkat kesamaan warna benda dalam satu frame antara 33% dan 67% [2]. Pada kondisi demikian, untuk menghilangkan benda yang tidak sesuai secara maksimal, maka dibentuklah dialog dengan pertanyaan “Apakah” dan pilihan jawaban ya/tidak (yes/no question). Seperti contoh pertanyaan pada  gambar  4  di  bawah  ini  yaitu  “Apakah  benda  yang  dimaksud  terletak  disebelah  kanan group?”.
Kondisi A   =  P – W – d =  Posisi

## Gambar 3. Contoh Kondisi A

## 2. Kondisi B
Pada  kondisi  B,  unsur  warna  benda  lebih  dominan  dibandingkan  posisi  benda  dan  tingkat keragaman  warna  benda  dalam  satu  frame  lebih  dari  33%.  Kondisi  ini  tergolong  kondisi bervariasi[2].. Maka dialog yang diajukan dengan menggunakan pertanyaan Apa ( what question ). Seperti contoh pada gambar 5 di bawah ini, pertanyaan yang diajukan yaitu “Apa warna benda ?”.
Kondisi B  =  W – P =  Warna
Gambar 4. Contoh Kondisi B
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## 3. Kondisi C
Pada  kondisi  ini  unsur  posisi  dan  warna  benda  saling  beririsan  (posisi  dan  warna  benda dominan).  Kondisi  ini  tergolong  kondisi  terkonsentrasi,  dimana  tingkat  kesamaan/keragaman benda lebih dari 67% [2]. Pada kondisi seperti ini, agar dapat mendeteksi benda dengan cepat dan menggunakan pertanyaan yang seminimal mungkin, sistem harus menggunakan benda referensi sebagai  acuan  dalam  mengajukan  pertanyaan/membangun  dialog.  Maka  dialog  yang  dibangun menggunakan pertanyaan “Apakah” dan pilihan jawaban ya/tidak (yes/no question).
Pada kondisi ini benda referensi ada yang bersifat tunggal C-1 dan ada yang ganjil C-2, namun posisinya menyebar. Seperti contoh pada gambar 6 dan 7 di bawah ini, maka pertanyaan yang diajukan pada kondisi tunggal/C-1 yaitu “Apakah benda yang dimaksud berada disebelah kanan benda  berwarna  pink?”.  Pada  kondisi  menyebar/C-2  pertanyaan  yang  dajukan  yaitu  “Apakah benda yang dimaksud berada disebelah kanan benda merah yang berada ditengah? ”.
Kondisi C  =  P ∩ W =  Benda referensi (warna dan posisi)
Gambar 5. Contoh Kondisi C-1
Gambar 6. Contoh Kondisi C-2
Berikut ciri benda referensi dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini :
Tabel 1. Ciri Benda Referensi [12]
Ciri benda referensi yang digunakan Bagian benda yang terlihat Jumlah benda pada sebuah view Kurang dari 4 Lebih dari 3 Warna √ - √ Bentuk √ - - Ukuran √ - - Posisi √ √ √
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## 4. Kondisi D
Pada kodisi D, unsur benda yang mencolok dan tergolong pada kondisi ini lebih kepada faktor posisi dan bentuk/ukuran benda. Dialog yang dibangun pada kondisi ini, sama seperti kondisi C menggunakan  benda  referemsi  namun  benda  referensi  ditinjau  dari  segi  ukuran/bentuk  benda. Bisa lebih besar seperti pada gambar 8 (kondisi D-1) ataupun lebih kecil seprti pada gambar 9 (kondisi  D-2)  dari  benda  lain  dalam  satu  frame.  Namun,  posisi  benda  tetap  berada  di  tengah- tengah group benda sesuai dengan ciri utama benda referensi. Pada kondisi ini, maka pertanyaan yang  diajukan  yaitu  “Apakah  benda  yang  dimaksud  terletak  disebelah  kanan  benda  berwarna merah yang berukuran paling besar?” pada kondisi D-1. Sedangkan, pada kondisi D-2 pertanyaan yang diajukan adalah “Apakah benda yang dimaksud terletak disebelah kanan benda berwarna hijau yang berukuran kecil?”.
Kondisi D  =  P – W – a =  Benda referensi (posisi dan ukuran/bentuk)
Gambar 7. Contoh Kondisi D-1

## Gambar 8. Contoh Kondisi D-2

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  hasil  pendeteksian  objek  yang diinginkan setelah adanya komunikasi yang efektif dan efisien antara pengguna dan komputer. Berikut hasil kerja sistem pada penelitian ini. Pertama-tama user harus menginput gambar yang akan dideteksi, seperti tampak pada gambar 9 di bawah ini. Kemudian, user menginginkan sebuah benda berwarna kuning yang terletak di sudut kanan bawah. Pada view yang nampak oleh system terdapat  sebuah  benda  berwarna  mencolok  yang  berada  ditengah  tumpukan  benda.  Maka terjadilah dialog sebagai berikut :
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Gambar 9. Pertanyaan pertama dalam proses pendeteksian objek
Maka jawaban dari pertanyaan sistem adalah “ya” kemudian sebagian dari benda yang tidak memenuhi syarat dari jawaban yang telah dipilih pada citra akan dieliminasi seperti tampak pada gambar 10 di bawah ini :
Gambar 10. Hasil eliminasi sistem dari pertanyaan pertama
Hasil  eliminasi  sistem  menyisakan  sebagian  objek,  kemudian  sistem  akan  kembali mengajukan  pertanyaan  selanjutnya  sampai  sistem  menemukan  benda  yang  dimaksud. Pertanyaan selanjutnya dapat dilihat pada gambar 11 di bawah ini :
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 11. Pertanyaan ke 2 sistem
Jawaban  dari  pertanyaan  kedua  ini  akan  kembali  mengeliminasi  objek  pada  sistem  yang kemudian hanya menyisakan dua buah objek yang berwarna kuning. Selanjutnya sistem kembali mengajukan pertanyaan mengenai posisi benda yang tersisa. Pada gambar 12 terdapat dua buah benda  yang  berwarna kuning  yang  posisinya  berada  di  atas  dan  di bawah.  Sistem mengajukan pertanyaan :
“Apakah benda yang dimaksud berada di atas?”

## Gambar 12. Pertanyaan ke 3 sistem kepada user
Hasil jawaban dari pertanyaan ke 3 pada gambar 13 di bawah ini menunjukkan bahwa sistem berhasil menemukan benda yang dimaksud oleh pengguna.
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Gambar 13. Benda terdeteksi
Dari hasil penelitian, sistem hanya membutuhkan rata-rata 2.57 pertanyaan untuk mendeteksi objek  yang  dimaksud  pengguna.  Selanjutnya  untuk  membandingkan  bagaimana  efektif  dan efisiennya  kinerja  sistem  yang  telah  dibangun,  maka  dilakukan  pengujian  kembali  dengan melibatkan 25 orang responden dari berbagai macam latar belakang pendidikan. Pertama-tama responden  diperlihatkan  gambar  sampel  citra  penelitian,  kemudian  responden  diminta  untuk menebak objek yang dimaksud oleh peneliti dengan cara mengajukan pertanyaan yang dibatasi dengan pertanyaan “apakah dan apa” dengan jawaban “ya” atau “tidak” dan warna benda.
Berdasarkan  hasil  survey  terhadap  responden  yang  telah  dilakukan  rata-rata  responden membutuhkan 4.46 pertanyaan untuk mendeteksi objek yang dimaksud oleh peneliti. Rata-rata pertanyaan  pertama  mereka  menggunakan  fitur  warna,  benda  terdekat  dan  posisi  benda  dalam menebak benda yang dimaksud peneliti.
Berikut  ini  grafik  hasil  perbandingan  antara  kinerja  sistem  dengan  responden  dengan menggunakan metode diagram venn pada gambar-gambar di bawah ini :
Gambar 14. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi A
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel Data Metode Diagram Venn Kondisi A Responden Sistem
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 15. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi B Gambar 16. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi C-1 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel data Metode Diagram Venn Kondisi B Responden Sistem
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel Data Metode Diagram Venn Kondisi C-1 Responden Sistem
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 17. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi C-2 Gambar 18. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi D-1 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel Data Metode Diagram Venn Kondisi C-2 Responden Sistem
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel Data Metode Diagram Venn Kondisi D-1 Responden Sistem
Jurnal Ampere licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 19. Grafik hasil perbandingan sistem dan responden pada kondisi D-2

## KESIMPULAN
Dari  percobaan  penelitian  yang  telah  diterapkan  menggunakan  himpunan  venn  dengan  30 sampel dan 25 responden, terlihat jelas bagaimana perbandingan penerapan sistem dengan hasil temuan responden dalam mendeteksi  benda dalam sebuah kelompok benda. Hasil yang terbaik dari  responden  dibandingkan  dengan  kinerja  sistem.  Sistem  hanya  membutuhkan  rata-rata  2 hingga  3  pertanyaan  sedangkan  responden  membutuhkan  4  sampai  5  pertanyaan  untuk menemukan sebuah benda secara langsung tanpa menerapkan metode apapun. Dari sini terlihat jelas dan dapat disimpulkan sistem himpunan diagram venn yang kami rancang telah terbukti dan teruji untuk mengenali benda-benda layaknya manusia secara efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurhadi, Silfaningrum.2008. Deteksi Obyek Berbasis Warna dan Ukuran Dengan Bantuan Interaksi Komputer-Manusia: Padang : Universitas Andalas.
[2] Kurnia, Rahmadi. Dialog of  Features Characteristics by Using Venn Diagram for Object Detection , Proc. ICMSA, 2009.
[3] Kurnia,  Rahmadi.2006.Generation  of  Efficient  and  User  Friendly  Queries  for  Helper Robots  to  Detect  Target  Object.  Department  of  Information  and  Computer  Sciences, Saitama University.
[4] Lianyuan  Jiang,  Peihe  Tang,  Haohao  Yuan,  Chungui  Li,  and  Yalan  Zhang.  “Fast Randomized Algorithm for Circle Detection by Efficient Sampling”. Journal of Theoretical and Applied Information Technology Vol.48 No.2. 20th february. (2013).
[5] Jia Li-qin, Cheng-zhang Peng, Hong-min Liu, and Zhi-heng Wang. “A Fast Randomized Circle  Detection  Algorithm”.  In  Proc.  4th  International  Congress  on  Image  Signal Processing IEEE (2011).
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 1 2 3 4 5 Jumlah Pe rtanya an Sampel Data Metode Diagram Venn Kondisi D-2 Responden Sistem
[6] Rahadian,  Asneli  Putri.  “Deteksi  Lingkaran  Pada  Citra  Benda  Terhalang  Menggunakan Metode Rumus Kelengkungan”. Padang : Universitas Andalas. (2015).
[7] Tesi, Dwi Nafia. “Deteksi Lingkaran Pada Citra Benda Terhalang Menggunakan Metode Randomized Circle Detection (RCD)”. Padang : Universitas Andalas. (2015).
[8] G. Damnati, F. Panaget, “ Adding NewWords in a Spoken DialogueSystem Vocavulary Using Conceptual Information and Derived Class-based LM”, Proceeding of Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding, 1999.
[9] Masao Takizawa, Yasushi Makihara, Nobutaka Shimada, Jun Miura and Yoshiaki Shirai, “A Service Robot with Interactive Vision- Objects Recognition Using Dialog with User”. In Workshop on Language Understanding and Agents for Real World Interaction 2003.
[10]  Takuya Takahashi, Satoru Nakanishi, Yoshinori Kuno and  Yoshiaki Shirai,”Human Robot Intervace  by  Verbal  and  Nonverbal  Behaviors”.  Conference:  Intelligent  Robots  and Systems, 1998. Proceedings., 1998 IEEE/RSJ International Conference on, Volume: 2.
[11]  Yasushi Makihara , Masao Takizawa , Yoshiaki Shirai , Jun Miura , Nobutaka Shimada. “Object recognition supported by user interaction for service robots”. In 16th International Conference on Pattern Recognition, 2002. Proceedings.
[12]  Kurnia,  Rahmadi.  Deteksi  Benda  Berbasis  Ciri  Dengan  Metode  Dialog  Komputer  dan Manusia. Padang : Andalas University Press. 2015.
[13]  C.  L.  Chien  and  D.  C.  Tseng,  “Color  Image  Enchancment  with  Exact  Color  Model”, International Journal of Innovatie Computing, Information and Control, Vol. 7, Number 12, Desember 2011, pp. 6691-6710.
[14]   H. D. Cheng, X. H. Jiang, Y Sun and Jingli Wang.”Color Image Segmentation : Advances and prospects” Pattern  Recognition  Department  of  Computer  Science,  Utah  State University,  Logan,  UT  84322-4205,  USA.  Volume  34,  Issue  12,  December  2001,  Pages 2259–2281.
[15]  Fatma,  Mashiat  and  Jaya  Sharma.  “Leukemia  Image  Segmentation  Using  K-Means Clustering  and  HSI  Color  Image  Segmentation”.  In  International  Journal  of  Computer Applications (0975 – 8887) Volume 94 – No 12, May 2014.