Journal of Science and Technology http://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa. 2019; 12(2): 163-167 ISSN: 0216-9495 (Cetak) ISSN: 2502-5325 (Online) Article History:
Received : July, 12 nd 2019; Accepted : September, 29 th 2019 ISSN: 2502-5325 (Online) Terakreditasi  Peringkat  3 oleh Ke- menterian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi (ARJUNA), berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan No: 23/E/KPT/2019 tanggal 8 Agustus 2019
Cite this as:
Sukri, H. (2019). Perancangan Mesin Cuci Tangan Otomatis dan Higienis Berbasis Kamera. Rekayasa, 12(2), 163-167. doi:https:// doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5540
© 2019 Hanifudin Sukri

## Perancangan Mesin Cuci Tangan Otomatis dan Higienis Berbasis Kamera
Hanifudin Sukri Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura hanifudinsukri@trunojoyo.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v12i2.5540

## ABSTRAK
Mencegah penyebaran infeksi dan kuman pada saat kegiatan makan, mencuci tangan merupakan hal yang pa ling dire- komendasikan. Untuk meningkatkan kesadaran masyarakat, Pemerintah telah mencanangkan dan membe rikan pan - duan dan tatacara yang benar dalam proses cuci tangan. Pada penelitian ini untuk mempermudah kegiatan cuci tangan dan menghemat air, dibuat sebuah mesin pencuci tangan otomatis. Alat ini dirancang menitik beratkan pada kebersihan dan kehigienisan tangan pada saat mencuci tangan. Mesin ini terdiri dari 3 bagian yaitu kran air otomatis, kran sabun otomatis, dan pengering otomatis. Kran air otomatis terbuka saat mendeteksi adanya tangan menggunakan sensor ul- trasonik dan kamera dengan deteksi bentuk tangan dan jarak tangan 20 < tangan < 30 cm. Selanjutnya kran sabun akan terbuka otomatis jika mendeteksi jarak tangan 10 < tangan < 15 cm dan pengering otomatis jika mengidentifikasi jarak tangan kurang dari 5 cm. Bentuk tangan dideteksi melalui kamera menggunakan Haar-Training dengan 50 posiitif dan 30 negatif image yang diterjemahkan dalam bentuk XML.
Kata-kunci: kran air otomatis, kran sabun otomatis, pengering otomatis, haar-Training

## Design of a Camera-Based Automatic and Hygienic Hand Washing Machine ABSTRACT
To prevent the spread of infection and germs when eating, hand washing is the most recommended. To increase public awareness, the Government has launched and provided guidelines and correct procedures for hand washing. In this study to facilitate hand washing and water saving activities, an automatic hand washing machine was made. This tool is designed to focus on cleanliness and hygiene of hands when washing hands. This machine consists of 3 parts, namely automatic water faucets, automatic soap faucets, and automatic dryers. The water faucet automatically opens when it detects a hand using an ultrasonic sensor and a camera with hand shape detection and a hand distance of 20 <hand <30 cm. Furthermore, the soap faucet will open automatically if it detects 10 <hand <15 cm hand distance and auto - matic dryer if it identifies less than 5 cm hand distance. The shape of the hand is detected through the camera using Haar-Training with 50 positives and 30 negative images translated in XML.
Keywords: automatic water faucet, automatic soap faucet, automatic dryer, haar-Training

## PENDAHULUAN
Mencuci tangan merupakan hal yang paling pen- ting, sederjana dan paling efektif dalam proses memelihara kesehatan yang ditimbulkan oleh penyakit menular (A. E. Aiello, dkk 2008). Mencu- ci tangan harus menggunakan air bersih dan be- bas kuman. Rata-rata durasi cuci tangan yang di rekomendasikan WHO adalah 20 hingga 30 detik (D. Pittlet, 2009). Cuci tangan menggunakan sabun dan air bersih lebih efektif untuk menghilangkan bakteri dari pada mencuci dengan air saja hingga 23% (M. Burton, 2011). Penelitian lain menunjuk- kan bahwa kepatuhan mencuci tangan sesuai stan- dar yang dikeluarkan dinas kesehatan, meningkat- kan kebersihan sekitar 40%, bahkan jika setelah seseorang mengikuti berbagai pelatihan dalam hal mencuci tangan, akan menaikkan prosentasi menghilangkan bakteri sebesar 50%. Penelitian
lain juga mengemukakan bahwa mencuci tangan dengan menggunakan sabun akan menghilang- kan bakteri dan kuman-kuman pembawa penyakit hanya dengan durasi 15 detik (J. M. Boyce dan D. Pittet, 2002).
Disebuah super market, Plaza, atau tempat makan, sudah menggunakan mesin cuci tangan otomatis. Para pengguna cukup menengadahkan tangan dan air otomatis keluar. Dalam mesin tersebut digunakan sensor proximity yang menggunakan cahaya infrared untuk mendeteksi adanya tangan atau benda lain (Fitriyah H, dkk 2018). Tapi sayang- nya alat tersebut tidak dapat mendeteksi tangan dengan sempurna, hanya mendeteksi objek se- cara universal. Artinya jika pada kran ditempelkan benda apapun, maka air pasti akan keluar secara otomatis walaupun bukan tangan yang dideteksi. Perancangan mesin cuci tangan otomatis sudah
dilakukan sejak tahung 1999, didalamnya terdiri dari kran air otomatis, sabun otomatis, dan pe- ngering otomatis. Pada penelitian tersebut, mesin dirancang menggunakan komponen pipa mekanis (E. Stanley dan Sr. Flowers, 1999). Penelitian lain mesin pencuci tangan otomatis dikembangkan menggunakan kontrol elektronik berbasis timer (A. Bianchi, D. M, 2009). Dalam beberapa tahun ter akhir penelitian tentang mesin cuci tangan otomats sudah berkembang menggunakan sen- sor kamera (Fernández Llorca, dkk 2011) sebagai sensor untuk mendeteksi keberadaan dan posisi tangan (Xia Baiqiang, dkk 2015).
Melihat beberapa penelitian yang sudah dilaku- kan, belum ada penelitian yang berusaha untuk membuat kalibrasi image tangan yang dikombi- nasikan dengan sensor lain agar air atau sabun yang keluar sesuai dengan yang diinginkan. Dalam penelitian ini dirancang sebuah mesin cuci tangan otomatis dengan kombinasi sensor kamera dan sensor ultrasonik. Proses pendeteksian tangan menggunakan Haar-Training Algorithm untuk me- nentukan objek dibawah kran air dan sabun ada- lah benar-benar tangan. Kombinasi deteksi tangan menggunakan kamera dan jarak tangan dengan kran menggunakan sensor ultrasonik merupakan solusi akurat dan efektif untuk memastikan bahwa air dan sabun bisa keluar dari kran ketika hanya mendekesi tangan (bukan objek lain) dengan jarak yang sudah ditentukan.

## METODE PENELITIAN
A. Diagram Blok Secara keseluruhan, alur sistem dapat dilihat pada Gambar 1. Terdapat dua sensor yakni sensor
kamera dan sensor ultrasonik, mikrokontroller se- bagai pemroses atau sistem kontrol utama serta tiga actuator berupa solenoid valve untuk kran air dan sabun serta hand dryer. Kedua sensor ini berfungsi untuk memberikan masukan kepada mikrokontroller. Masukan yang diberikan berupa bentuk tangan yang dihasilkan oleh kamera serta jarak tangan terhadap mesin. Mikrokontroller ber- fungsi untuk memproses dan menganalisis apakah objek yang dideteksi merupakan bentuk tangan atau bukan. Selanjutnya objek tersebut akan di- ukur jika jarak objek dengan mesin diantara 20 < tangan < 30 cm maka kran air yang terbuka, jika jarak objek dengan mesin diantara 10 < tangan < 15 cm, maka kran sabun yang terbuka, dan jika ja- rak objek dengan mesin kurang dari 5 cm maka hand dryer aktif.

## B.  Klasifikasi  Bentuk  Tangan  Menggunakan
Haar-Training Deteksi bentuk tangan digunakan sebagai para- meter utama untuk membuka kran air. Ini dilaku- kan agar jika kamera mendeteksi selain objek ben- tuk tangan maka kran tidak akan terbuka. Tahapan pendeteksian  dan  klasifikasi  bentuk  ta ngan menggu nakan algoritma Haar-Training seperti pada Gambar 2 (Paul Viola and Michael J. Jones, 2001).
Langkah awal yakni proses capture, proses ini menangkap semua objek oleh kamera dan dita- mpilkan dalam sebuah frame. Bagian image yang dicurigai tangan akan di crop dan dilanjutkan dengan proses konversi kedalam bentu grey ima- ge, saturasi dan threshold. Image yang diihasil- kan  pada  proses  sebelumnya  akan  diidentifikasi untuk mendapatkan informasi image yang akan
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Gambar 2. Metodologi Pendeteksian Bentuk Tangan
digunakan pada proses klasifikasi. Informasi yang dihimpun antara lain memecah data gambar per- karakter, normalisasi ukuran piksel serta konfersi data piksel kedalam bentuk binary. Selanjutnya image akan ditraining menggunakan algoritma AdaBoost.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pendeteksian bentuk tangan. Bentuk tangan harus dideteksi untuk memastikan bah- wa objek yang berada dalam area kerja adalah benar-benar tangan agar jika kamera mende- teksi selain bentuk tangan maka kran air tidak akan terbuka. Hal ini sangat penting dilakukan, mengingat fungsi dari mesin yang dibuat adalah mesin cuci tangan otomatis. Jika hanya menggu- nakan sensor ultrasonik saja, maka jika terdapat objek lain selain tangan kran air terbuka, artinya jika ada benda atau objek lain bisa saja kran akan terbuka dan air terbuang percuma. Dalam proses ini bentuk ta ngan yang akan diidentifikasi meng - gunakan sensor kamera menggunakan algoritma Haar-Training. Sebelumnya peneliti menyiapkan beberapa sampel bentuk tangan seperti pada Gambar 3 yang akan dijadikan dasar pengambilan keputusan disimpan dalam sebuah database dan dikonversi menjadi bentuk XML. Berikut ini sampel image bentuk tangan yang akan di identifikasi dan diklasifikasi.
Dari beberapa sample positif tersebut kemudian dikonversi menjadi image negatif dan selanjutn- ya diproses perubahan ukuran sesuai area kerja. Setelah seluruh data positif dan negatif terkum- pul, kemudian diambil titik koordinat yang akan digunakan untuk pengaturan posisi tampilan ob- jek bentuk tangan. Data koordinat image yang sudah dikumpulkan akan disimpan dalam sebuah file yang akan dilatih hingga menjadi bentuk cas - cade. Selanjutnya dilakukan proses pelatihan data, sample image diproses dalam bentuk ukuran pik- sel A*B, dimana piksel A merupakan lebar image dan piksel B merupakan tinggi image dan hasil pelatihan dikonversi dalam bentuk XML. Dalam hal ini ukuran piksel yang diterapkan yaitu 600 x 600 piksel.
Hasil deteksi bentuk tangan ditunjukkan pada Gambar 4 yang diringkas pada Tabel 1. Dari 10 kali percobaan, sistem dapat mengenali bentuk tangan 100 % tanpa mengalami kesalahan. Ben- tuk tangan yang dideteksi ditandai dengan kotak merah oleh sistem. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Haar-Training dapat diandalkan dalam sistem pendeteksian objek. Ini juga membuktikan bahwa banyaknya jumlah sample image sangat mempengaruhi hasil pendeteksian.
Langkah selanjutnya sistem pendeteksian diinte- grasikan dengan pendeteksian jarak objek meng- gunakan sensor ultrasonik untuk memastikan kran
Gambar 3. (a) Positif Image Sample, (b) hasil konversi positif image ke bentuk negative
Gambar 4. Hasil Deteksi Bentuk Tangan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem kecara keseluruhan bekerja dengan san- gat baik. Tentunya hal ini didukung dengan proses pendeteksian bentuk tangan yang selalu berhasil mendeteksi bentuk tangan dengan akurat ser- ta deteksi jarak objek berjalan sangat cepat dan presisi dengan error yang sangat minimal. Untuk memastikan keberhasilan pendeteksian bentuk tangan, maka jumlah sample image harus seim- bang antara positive image dengan negative im- age dengan ukuran sample 600x600 piksel. Begitu juga dengan sensor ultrasonik yang digunakan ha- rus bersifat waterproof agar tidak terjadi masalah.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Bianchi, D. M, (2009). WHO Guidelines on Hand Hygiene in Helath Care: a Summary. World Health Organization Patient Safety: University of Geneva Hospitals
A. E. Aiello, R. B. Coulborn, V. Perez, and E. L. Lar- son, (2008). Effect on Hand Hygiene on Infectious Disease Risk in the Community Setting: A-Meta- Analysis, in American Journal of Public Health, 98(8), 1372-1381
D. Pittlet, (2009). WHO Guidelines on Hand Hy- giene in Helath Care: a Summary. World Health Organization Patient Safety: University of Geneva Hospitals
E. Stanley and Sr. Flowers, (1999). Automatic Hand Washing and Drying Machine, U.S. Patent US5924148A
Fernández Llorca D., Parra Ignacio, Ángel Sotelo M., Lacey Gerard, (2011). A vision-based system for automatic hand washing, Machine Vision and Applications
Fitriyah H., Rosana Widasari E., Setiawan Eko, Ang- ga Kusuma B., Interaction design of automatic fau- cet for standard hand-wash, MATEC Web of Con- ferences 154, 03003 (2018)

## Tabel 1. Hasil Pendeteksian Bentuk tangan
Sample Berhasil Gagal 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1 1 1
1 1 1 1 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tabel 2. Hasil Pengujian Jarak Objek dengan Sen- sor Utrasonik Percobaan Jarak Riil (cm) Jarak Pengukuran (cm) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 4
5 11 13 15 22 25 28 30
2 4 5 10 13,2 14,8 22,4 26
27,8 31
Tabel 2. Percobaan Sistem Secara Keseluruhan Percobaan Deteksi tangan Deteksi Jarak (cm) Kran Air Kran Sabun Hand Dryer Keterangan 1 2 3 4 5 6 1 1 0 0 0 0 23 26,2 11,4 14 3 3.7 Terbuka Terbuka Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Terbuka Terbuka Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Tertutup Terbuka Terbuka Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil Berhasil
air dapat terbuka. Sensor ultrasonik yang digu- nakan yang bersifat waterproof yakni tipe JSN-04T. Dalam Table 2 disajikan hasil pengukuran jarak ob- jek dengan sensor ultrasonik.
Berdasarkan beberapa kali percobaan, sistem se- cara keseluruhan dapat bekerja dengan baik. Kran air dapat terbuka setelah mendeteksi bentuk tan- gan dan mengidentifikasi jarak tangan dalam rent - ang 20 sampai 30 cm. Begitu juga dengan kran sabun langsung terbuka otomatis ketika mende- teksi objek dengan jarak 10 sampai15 cm. sedang- kan hand dryer juga berfungsi dengan baik, yakni otomatis mengeluarkan udara panas pada saat mendeteksi objek kurang dari 5 cm. Dalam Tabel 2 disajikan 6 kali percobaan sistem secara keseluru- han. Dan dari ke 6 percobaan tersebut sistem ber- hasil melaksanakan tugasnya dengan baik tanpa sekalipun melakukan kesalahan.
J. M. Boyce and D. Pittet, (2002). Guideline for Hand Hygiene in Health-Care Settings: Recom- mendations of the Healthcare Infection Control Practies Advisory Comitte and the HICPAC/SHEA/ APIC/IDSA Hand Hygiene Task Force. Department of Health and Human Services: Morbidity and Mortality Weekly Report, USA
M. Burton, E. Cobb, P. Donachie, G. Judah, V. Curtis and W. P. Schmidt, (2011). The Effect of Handwash - ing with Water or Soap on Bacterial Contamination of hands, In International Journal of Environmental Research and Public Health, 8(1), 97-104
Mayo Clinic Staff, (2014). Hand-washing: Do’s and Don’ts. Healthy Lifestyle Adulth Health
Paul Viola and Michael J. Jones. (2001). Rapid Ob- ject Detection using a Boosted Cascade of Simple Features. IEEE CVPR,
Rainer Lienhart and Jochen Maydt. (2002). An Ex- tended Set of Haar-like Features for Rapid Object Detection. IEEE ICIP
V. Boscart, K. McGilton, A. Levchenko, G. Hufton, P. Holliday, and G. Fernie, (2008). Acceptability of a wearable hand hygiene device with monitoring capabilities, Journal of Hospital Infection, 70, 216- 222
Xia Baiqiang and friends, (2015). Hand Hygiene Poses Recognition with RGB-D Videos, Proceed- ings of the 17th Irish Machine Vision and Image Processing conference, IMVIP