Abstrak — Robot  sepak  bola  beroda  merupakan  robot  beroda yang  dikembangkan  untuk  bermain  sepak  bola  secara full autonomous . Robot bertanding secara tim melawan tim lain pada lapangan indoor yang  telah  disesuaikan  ukurannya.  Selama pertandingan,  tidak  diperbolehkan  adanya  campur  tangan manusia.  Pada  robot,  telah  di  pasang  sebuah  kamera  dengan tujuan untuk  menemukan di mana objek penting berada. Salah satu  tahapan  sebelum  mendeteksi  objek  adalah  segmentasi. Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memisahkan  objek  dengan latar  belakang  atau  membagi  citra  ke  dalam  beberapa  daerah dengan  setiap  daerah  memiliki  kemiripan  atribut.  Salah  satu cara  untuk  melakukan  segmentasi  citra  adalah  dengan mengklasifikasikan  tiap  piksel  pada  citra  sebagai  objek  tertentu maupun latar belakang. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi tiap  piksel  pada  ruang  warna  HSV  menjadi  6  kelas.  Yaitu: kawan (cyan), lawan (magenta), lapangan (hijau), garis lapangan (putih),  bola  (orange),  dan  objek  lain  (hitam).  Proses  klasifikasi dilakukan dengan menerapkan model Multilayer Neural Network . Kemudian hasil klasifikasi tersebut digunakan untuk membangun lookup table yang akan digunakan untuk klasifikasi tiap  piksel  warna  secara  cepat  pada  komputer  robot.  Dari  hasil uji coba dan fine tuning terhadap hyperparameter dan arsitektur pada multilayer  neural  network ,  didapatkan  nilai  error  rata-rata terkecil  yaitu  0.16%.  Kemudian  dari  evaluasi  hasil  segmentasi, diperoleh error rata-rata sebesar 19.37%.
Kata Kunci — Lookup Table , Neural Network , Segmentasi Citra .

## I. PENDAHULUAN
OBOT  merupakan  alat  yang  dapat  membantu  manusia baik  dengan  kontrol  oleh  manusia  maupun  secara otomatis dengan program  yang telah ditanamkan dahulu pada robot.  Untuk  memacu  perkembangan  keilmuan  di  bidang robotika, maka banyak sekali kontes yang diadakan di seluruh dunia  setiap  tahunnya  dengan  tema  yang  beraneka  ragam. Salah  satunya  adalah  Kontes  Robot  Sepak  Bola  Indonesia Beroda (KRSBI beroda). Kontes Robot Sepak Bola Indonesia Beroda  ini  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  merupakan bagian  dari  Kontes  Robot  Indonesia  (KRI)  sebagai  ajang kompetisi  rancang  bangun  dan  rekayasa  dalam  bidang robotika  [1].  Kontes  Robot  Sepakbola  Indonesia  Beroda diselenggarakan  berdasarkan  aturan  pada  lomba  internasional RoboCup Middle Size League (MSL).
Di  antara  banyak  bidang  riset  pada  Robot  Sepak  Bola Beroda,  visi  komputer  merupakan  salah  satu  yang  paling menantang.  Hal  ini  dikarenakan  robot  menangkap  citra  yang memiliki  karakteristik  perpindahan  lingkungan  yang  cepat. Pemain  kawan,  pemain  lawan,  dan  bola  berpindah  dengan
cepat, dan sering kali tidak dapat diprediksi. Robot diharuskan menangkap  citra  lingkungan  tersebut  menggunakan  kamera, dan  menemukan  di  mana  objek  penting  berada.  Tidak  ada waktu  untuk  menjalankan  algoritma  yang  kompleks. Semuanya  harus  diperhitungkan  dalam  waktu  singkat,  atau hanya akan menjadi sia-sia [2].
Salah  satu  tahapan  sebelum  mendeteksi  objek  adalah segmentasi.  Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memisahkan objek  dengan  latar  belakang  atau  membagi  citra  ke  dalam beberapa  daerah  dengan  setiap  daerah  memiliki  kemiripan atribut.  Salah  satu  metode  segmentasi  citra  yang  sederhana dan sering digunakan adalah thresholding . Metode thresholding dilakukan  dengan  cara  mengganti  nilai  piksel dengan  nilai  baru  apabila  nilai  piksel  lama  berada  di  antara nilai  konstan  tertentu.  Metode  ini  berlaku  pada  citra  dengan skala  keabuan [3]. Pada citra berwarna, segmentasi dilakukan dengan  cara  memisahkan  tiap  komponen  warna  pada  citra, kemudian  dilakukan thresholding secara  terpisah,  lalu digabungkan  kembali  menggunakan  operator and .  Saat  ini, ada  beberapa  representasi  warna  dalam  pemrosesan  gambar. RGB,  CMYK,  dan  YIQ  merupakan  representasi  warna hardware-oriented . Sementara itu, HSV merupakan representasi warna user-oriented [4]. Model ruang warna yang sering  digunakan  di  dalam  proses thresholding pada  citra berwarna adalah ruang warna HSV. Bagaimanapun, terkadang sulit  untuk  menentukan  nilai  konstan  yang  akan  digunakan pada proses thresholding .
Cara  lain  untuk  melakukan  segmentasi  citra  adalah  dengan mengklasifikasikan  tiap  piksel  pada  citra  sebagai  objek tertentu  maupun  latar  belakang.  Dalam  penelitian  ini,  akan dilakukan  klasifikasi  tiap  piksel  pada  ruang  warna  HSV menjadi  6  kelas.  Yaitu:  kawan,  lawan,  lapangan,  garis lapangan,  bola,  dan  objek  lain.  Proses  klasifikasi  dilakukan dengan  menerapkan  model multilayer  neural  network yang dilatih  pada  komputer  lain  menggunakan  data  yang  diambil dari  robot  sepak  bola  beroda  pada  waktu  yang  beragam. Kemudian  hasil  klasifikasi  tersebut  digunakan  untuk membangun lookup  table yang  akan  digunakan  untuk klasifikasi tiap piksel warna secara cepat pada komputer robot.

## II. METODOLOGI

## A. Pembentukan Model Multilayer Neural Network
Sistem  dimulai  dengan  menerima  citra  RGB  berukuran 480x640  dari  kamera  Logitech  C922.  Pada  bagian  depan

## Segmentasi Citra pada Robot Sepak Bola Beroda Menggunakan Multilayer Neural Network dan Fitur Warna HSV
Alam Ar Raad Stone, Nanik Suciati, dan Dini Adni Navastara Departemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : dini_navastara@if.its.ac.id
R
kamera ini, dipasang lensa fisheye 235°. Karakter lensa fisheye yang cembung menghasilkan citra yang terdistorsi melengkung.  Lensa fisheye digunakan  untuk  meningkatkan angles  of  view [5].  Kamera  dipasang  pada  bagian  atas  robot dengan  arah  menghadap  ke  bawah.  Contoh  citra  RGB  yang didapatkan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Contoh citra RGB yang didapatkan dari kamera pada robot.
Kemudian,  citra  dikonversi  ke  ruang  warna  HSV. Persamaan  1-7  dari  [6]  digunakan  untuk  konversi  citra  dari ruang  warna  RGB  ke  HSV.  Citra  yang  telah  dikonversi, piksel-pikselnya diklasifikasi  secara  manual  ke dalam 6 kelas yang  telah  ditentukan,  yaitu:  kawan  (cyan),  lawan  (magenta), lapangan  (hijau),  garis  lapangan  (putih),  bola  (orange),  dan objek lain (hitam).

## 𝑉  ←  𝑚𝑎𝑥(𝑅, 𝐺, 𝐵)
(1) 𝑆 ←   { 𝑉 − 𝑚𝑖𝑛(𝑅, 𝐺, 𝐵) 𝑣 0 𝑖𝑓 𝑉 ≠ 0 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 (2) 𝐻 ←   { 60(𝐺 − 𝐵)/(𝑉 − 𝑚𝑖𝑛(𝑅, 𝐺, 𝐵)) 120 + 60(𝐵 − 𝑅)/(𝑉 − 𝑚𝑖𝑛(𝑅, 𝐺, 𝐵)) 240 + 60(𝑅 − 𝐺)/(𝑉 − 𝑚𝑖𝑛(𝑅, 𝐺, 𝐵)) 𝑖𝑓 𝑉  =  𝑅 𝑖𝑓 𝑉  =  𝐺 𝑖𝑓 𝑉  =  𝐵 (3) if 𝐻  <  0 , then 𝐻 ←  𝐻  +  360 (4) 𝑉 ←  255𝑉 (5) 𝑆 ←  255𝑆 (6) 𝐻 ←  𝐻/2 (7)
Karena  keterbatasan  perangkat  keras,  tidak  dimungkinkan menggunakan  seluruh  data  untuk  melatih  model multilayer neural  network .  Sehingga,  dari  8.234.496  sampel  piksel  yang telah terklasifikasi secara  manual,  dipilih 500.000 data secara random.  Dari  data  terpilih,  80  persennya  digunakan  sebagai data training, kemudian sisanya sebagai data testing.
Gambar  2. Flowchart program  pembentukan  model multilayer  neural network .
Dataset  yang  dihasilkan  dari  tahap  pengambilan  dataset ialah  piksel-piksel  HSV  yang  telah  terklasifikasi  secara manual  kedalam  6  kelas.  Dataset  kemudian  digunakan  pada tahap  pelatihan multilayer  neural  network . Multilayer  neural network yang  akan  dilatih  terdiri  dari input  layer dengan  3 neuron (nilai hue ,  nilai saturation ,  dan  nilai value ),  1 hidden layer dengan jumlah neuron yang akan dilakukan uji coba, dan output  layer dengan  6  neuron,  serta  menggunakan  fungsi aktivasi sigmoid . Secara umum, flowchart program pembentukan  model multilayer  neural  network dapat  dilihat pada Gambar 2.
B. Pembentukan Lookup Table
Implementasi  sebenarnya  pada  robot, lookup  table digunakan untuk menggantikan operasi perhitungan multilayer neural network dengan operasi indeks. Dengan  menggunakan lookup  table waktu  untuk  komputasi  secara  signifikan  dapat lebih  cepat  karena  mendapatkan  data  dari  memori  memakan waktu  yang  relatif  singkat  dibandingkan  dengan  melakukan operasi perhitungan.
Gambar 3. Flowchart program pembentukan lookup table
Pada tahap ini, model multilayer neural network digunakan untuk  mengklasifikasikan  seluruh  piksel  pada  ruang  warna HSV. Kemudian hasil klasifikasi disimpan pada lookup table . Indeks lookup  table merupakan  hasil  operasi or antara  nilai hue (8  bit)  yang  telah  dilakukan shift  left sebanyak  16,  nilai saturation (8  bit)  yang  telah  dilakukan shift  left sebanyak  8, dan nilai value (8 bit). Lookup  table disimpan  pada  file  untuk  digunakan  pada komputer  robot.  File  yang  dihasilkan  berupa binary  file berukuran sekitar  16 megabyte. Flowchart program pembentukan lookup  table dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Ilustrasi lookup table dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1.
Ilustrasi lookup table. H S V Indeks (bin) Indeks (int) Kelas 0 0 0 000000000000 000000000000 0 3 0 0 1 000000000000 000000000001 1 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0 1 0 000000000000 000100000000 256 3 0 1 1 000000000000 000100000001 257 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255 255 255 111111111111 111111111111 16777215 5

## III. UJI COBA DAN EVALUASI

## A. Lingkungan Uji Coba
Lingkungan implementasi pada penelitian ini adalah sebuah personal  computer (PC).  PC  yang  digunakan  pada  penelitian ini  memiliki  prosesor  Intel  Core  i5-7200U  dengan  kecepatan 2,6 GHz, dan Random Access Memory (RAM) sebesar 4 GB. Program  dibangun  menggunakan  Python  3.6  pada  sistem operasi  Windows  dengan  menggunakan  IDE  PyCharm,  serta C++  menggunakan  IDE  Visual  Studio  2015  dengan  pustaka pendukung OpenCV.
Spesifikasi  tersebut  cukup  memadai  untuk  melatih  model multilayer  neural  network dengan  kecepatan  komputasi  yang baik,  namun  RAM  masih  cenderung  kurang,  sehingga  tidak semua dataset dapat  digunakan,  melainkan  hanya  sebagian kecil saja.
B. Fine Tuning Hyperparameter
Fine  tuning  hyperparameter bertujuan  untuk  mencari konfigurasi hyperparameter yang paling baik pada multilayer neural  network pada  dataset  yang  telah  diperoleh.  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan fine  tuning pada learning  rate dan lambda . Untuk mengurangi fluktuasi pada kualitas model, akan  diambil  nilai  rata-rata  dari  2  pengujian  pada  masing- masing konfigurasi.
Learning Rate Hyperparameter yang  dilakukan fine  tuning pertama  kali ialah learning  rate .  Pada  proses fine  tuning learning  rate , jumlah epoch yang digunakan berjumlah 50, dengan batch size sebanyak 10. Fine tuning pada proses ini  tidak  menggunakan L2 regularization ,  sehingga lambda diset  dengan  nilai  0,0. Konfigurasi yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2. Dari  hasil  pengujian  menggunakan  berbagai  nilai learning rate yang  berbeda,  didapatkan  rata-rata error terkecil  pada nilai learning  rate 0,3.  Sehingga,  selanjutnya  proses fine tuning akan  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai learning rate 0,3. Hasil dari pengujian learning rate dapat dilihat pada Tabel  3.  Dari  informasi  pada  Tabel  2,  didapatkan  rata-rata error terkecil  pada  nilai learning  rate 0,3.  Sehingga, selanjutnya  pengujian  akan  dilakukan  dengan  menggunakan nilai learning rate 0.3.
Tabel 2. Hyperparameter dan arsitektur tetap pengujian learning rate .
Nama Nilai Hyperparameter Jaringan Epoch 50 Batch Size 10 Lambda 0,0 Arsitektur Jaringan Neuron tiap Layer 3 – 6 – 6
Tabel 3.
Hasil pengujian learning rate . Learning Rate Rata-rata Error Training Rata-rata Error Testing 0,01 0,79% 0,77% 0,1 0,32% 0,33% 0,2 0,40% 0,42% 0,3 0,26% 0,25% 0,4 0,29% 0,28%
Setelah  dilakukan  proses fine  tuning  learning  rate ,  proses selanjutnya  yaitu fine  tuning  lambda . Lambda merupakan hyperparameter pada  L2 regularization .  Pada  proses fine tuning lambda ,  jumlah epoch yang  digunakan  berjumlah  50, dengan batch size sebanyak  10,  serta learning  rate 0,3  yang merupakan  nilai  terbaik  yang  didapatkan  dari  proses fine tuning learning rate . Konfigurasi yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hyperparameter dan arsitektur tetap pengujian lambda Nama Nilai Hyperparameter Jaringan Epoch 50 Batch Size 10 Learning Rate 0,3 Arsitektur Jaringan Neuron tiap Layer 3 – 6 – 6
Dari  hasil  pengujian,  didapatkan  rata-rata error terkecil pada  nilai lambda 0,1.  Sehingga,  selanjutnya  pengujian  akan dilakukan  dengan  menggunakan  nilai lambda 0,1.  Hasil  dari pengujian lambda dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian lambda . Lambda Rata-rata Error Training Rata-rata Error Testing 0 0,26% 0,25% 0,1 0,21% 0,21% 0,01 0,27% 0,26% 0,001 0,43% 0,43%

## C. Perbandingan Arsitektur
Secara  umum, multilayer  neural  network dapat  memiliki hidden  layer dan neuron pada  tiap layer dengan  jumlah berapapun.  Namun,  pada  penelitian  ini,  arsitektur  jaringan yang digunakan dibatasi dengan menggunakan 1 hidden layer saja,  dengan  jumlah neuron pada input  layer berjumlah  3 (nilai hue ,  nilai saturation ,  dan  nilai value ),  dan  jumlah neuron pada output  layer berjumlah  6  (kawan,  lawan, lapangan,  garis  lapangan,  bola,  dan  objek  lain),  serta menggunakan fungsi aktivasi sigmoid . Sehingga perbandingan arsitektur  dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah neuron pada hidden  layer .  Konfigurasi  yang  digunakan  pada pengujian  arsitektur  merupakan  hasil fine  tuning yang  telah dilakukan  sebelumnya,  yaitu learning  rate dengan  nilai  0,3 dan lambda dengan  nilai  0,1.  Konfigurasi  yang  digunakan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hyperparameter pengujian arsitektur jaringan. Nama Nilai Hyperparameter Jaringan Epoch 50 Batch Size 10 Learning Rate 0,3 Lambda 0,1 Arsitektur Jaringan Hidden Layer 1
Dari  hasil  pengujian,  didapatkan  rata-rata error terkecil sebesar 0,16% pada arsitektur jaringan dengan 15 neuron pada
hidden  layer .  Berdasarkan  hasil  pengujian,  terlihat  bahwa jumlah neuron pada hidden layer berbanding lurus dengan run time , yang berarti bahwa proses komputasi akan semakin lama apabila  jumlah neuron semakin  banyak.  Namun  demikian, semakin banyak neuron tidak selalu menghasilkan error yang lebih  kecil.  Hasil  dari  pengujian  arsitektur multilayer  neural network dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Dari  hasil  perbandingan arsitektur  ini,  arsitektur  jaringan multilayer  neural  network dengan  rata-rata  error  terkecil  akan  digunakan  untuk klasifikasi  tiap  piksel  pada  ruang  warna  HSV  yang  akan digunakan pada proses selanjutnya.
Tabel 7. Hasil pengujian arsitektur jaringan.
Neuron tiap Layer Rata-rata Run Time Rata-rata Error Training Rata-rata Error Testing 3 – 6 – 6 51,72 menit 0,21% 0,21% 3 – 10 – 6 56,12 menit 0,19% 0,20% 3 – 13 – 6 55,87 menit 0,17% 0,17% 3 – 15 – 6 57,52 menit 0,16% 0,16% 3 – 17 – 6 61,41 menit 0,18% 0,19% 3 – 20 – 6 55,36 menit 0,22% 0,20% 3 – 50 – 6 53,25 menit 0,23% 0,22% 3 – 100 – 6 65,08 menit 0,21% 0,21% 3 – 200 – 6 68,00 menit 0,19% 0,18% 3 – 300 – 6 73,53 menit 0,22% 0,23% 3 – 400 – 6 77,73 menit 0,18% 0,17% 3 – 500 – 6 90,02 menit 0,27% 0,25%

## D. Uji Coba Segmentasi
Uji  coba  segmentasi  dilakukan  untuk  memastikan  apakah lookup  table yang  telah  dibuat  berdasarkan  hasil  klasifikasi menggunakan multilayer  neural  network telah  layak diimplementasikan  pada  robot.  Uji  coba  dilakukan  dengan membandingkan  tingkat error segmentasi  dan  waktu pemrosesan antara sistem lama  yang telah diimplementasikan pada  robot  sebelumnya  (menggunakan  metode thresholding ) dan sistem yang digunakan pada penelitian ini.
Tiap  piksel  citra  hasil  segmentasi  dari  kedua  sistem  akan dibandingkan  dengan ground  truth . Error dihitung  dengan menggunakan  Persamaan  8.  dengan  total  data  merupakan panjang  citra  dikalikan  dengan  lebar  citra,  dan  prediksi  salah merupakan  jumlah  piksel  yang  tidak  sesuai  dengan ground truth .  Jumlah  citra  yang  digunakan  untuk  uji  coba  adalah  4 citra, dengan ground truth merupakan citra uji coba yang telah dilakukan segmentasi secara manual oleh manusia.
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎  × 100% (8)
Metode segmentasi yang digunakan pada penelitian ini ialah dengan melakukan klasifikasi tiap piksel pada citra yang telah dikonversi  ke  HSV  berdasarkan lookup  table yang  dibangun dari  hasil  klasifikasi  tiap  piksel  pada  ruang  warna  HSV menggunakan multilayer neural network . Flowchart pengujian hasil  segmentasi  menggunakan  metode  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart pengujian hasil segmentasi.
Sedangkan,  metode thresholding dilakukan  dengan  cara mengganti  nilai  piksel  dengan  nilai  baru  sesuai  dengan kelasnya,  apabila  nilai  piksel  lama  berada  di  antara  nilai konstan tertentu. Parameter tetap yang digunakan pada sistem lama dengan metode thresholding dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 8. Parameter tetap metode thresholding . Kelas Hue Saturation Value min max min max min max Hijau 37 64 37 121 125 255 Putih 0 255 0 50 177 255 Orange 60 125 52 255 202 255 Cyan 16 64 196 255 144 255 Magenta 127 148 66 215 121 240 Hitam 0 255 0 255 0 83
Gambar 5. (A) Citra asli, (B) ground truth , (C) hasil segmentasi menggunakan sistem lama, dan (D) hasil segmentasi menggunakan sistem baru.
Berdasarkan hasil uji coba segmentasi, error rata-rata yang didapatkan pada sistem baru lebih besar daripada sistem lama. Hal ini dikarenakan banyaknya noise yang terdapat pada citra, seperti  warna  tembok  yang  mirip  dengan  garis  lapangan. Namun,  secara  visual,  terlihat  bahwa  hasil  segmentasi menggunakan  sistem  baru  memberikan  hasil  yang  lebih  baik di  dalam  lapangan  dibandingkan  dengan  sistem  lama. Sedangkan  kecepatan  segmentasi    menggunakan  sistem  baru lebih cepat daripada sistem lama. Hal ini dikarenakan operasi baca  memori  memakan  waktu  yang  relatif  singkat dibandingkan  dengan  melakukan  operasi  perhitungan  dan operasi  logika.  Hasil  dari  uji  coba  segmentasi  dapat  dilihat pada  Tabel  8.  Sedangkan  contoh  citra  hasil  segmentasi  dapat dilihat pada Gambar 5.
Tabel 9. Hasil uji coba segmentasi. Keterangan Citra ke- Run Time Error Sistem Lama 1 0.1700s 9.55% 2 0.1660s 12.75% 3 0.1770s 8.87% 4 0.1630s 13.18% Rata-rata 0.1690s 11.09% Sistem Baru 1 0.0620s 14.92% 2 0.0710s 16.05% 3 0.0560s 12.96% 4 0.0550s 33.57% Rata-rata 0.0610s 19.38%
Sistem  lama  yang  dimaksud  pada  Tabel  8  merupakan metode  segmentasi  yang  telah  diimplementasikan  pada  robot sebelumnya,  yaitu  menggunakan thresholding .  Sedangkan sistem baru  yang dimaksud pada tugas akhir ini  ialah  metode segmentasi  yang  akan  diimplementasikan  pada  robot,  yaitu menggunakan lookup  table yang  dibangun  dari  hasil klasifikasi  tiap  piksel  pada  ruang  warna  HSV  menggunakan multilayer neural network .

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  hasil fine  tuning  hyperparameter ,  didapatkan error pengujian  terkecil  pada  nilai learning  rate sebesar  0,3, dan  nilai lambda sebesar  0,1.  Kemudian,  dari  serangkaian hasil uji coba, didapatkan model akhir dengan nilai error pada data  testing  sebesar  0,16%,  atau  mendapat  nilai  akurasi sebesar 99,84%. Pelatihan dari model tersebut berjalan selama 57,52  menit.  Berdasarkan  hasil  uji  coba,  selisih  nilai error training dan error testing bernilai sangat kecil. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi overfitting pada  model  yang telah  dibangun.  Berdasarkan  uji  coba  segmentasi,  didapatkan error  rata-rata  sebesar  19,38%  pada  sistem  baru,  lebih  besar daripada  sistem  lama.  Hal  ini  dikarenakan  banyaknya  noise yang  terdapat  pada  citra,  seperti  warna  tembok  yang  mirip dengan  garis  lapangan.  Kecepatan  segmentasi  menggunakan lookup table sedikit lebih cepat daripada thresholding . Hal ini dikarenakan operasi baca memori memakan waktu yang relatif singkat  dibandingkan  dengan  melakukan  operasi  perhitungan dan  operasi  logika.  Sehingga,  segmentasi    menggunakan lookup  table layak  diimplementasikan  pada  robot  yang memiliki  visi  dengan  karakteristik  perpindahan  lingkungan yang cepat seperti robot sepak bola beroda.
Pembuatan  program  pelatihan  model multilayer  neural network pada  penelitian  ini  dilakukan  tanpa  bantuan  pustaka pihak ketiga, sehingga komputasi dilakukan belum menggunakan  GPU.  Pada  penelitian  selanjutnya,  disarankan untuk  menggunakan  pustaka  pihak  ketiga  yang  mendukung komputasi menggunakan GPU pada tahap pelatihan multilayer neural  network ,  sehingga  waktu  pelatihan  dapat  dilakukan dengan  lebih  cepat.  Kemudian,  perlu  adanya  proses  dan pengembangan  lebih  lanjut  sehingga  hasil  segmentasi  dapat diolah menjadi data yang berguna bagi robot.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  J.  P.  d.  K.  Direktorat  Kemahasiswaan,  "Buku  Panduan  Kontes  Robot Sepakbola  Indonesia  Divisi  Beroda,"  Kementerian  Riset,  Teknologi  dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia, 2018.
[2]  A.  J.  R.  Neves,  A.  J.  Pinho,  D.  A.  Martins  and  B.  Cunha,  "An  Efficient Omnidirectional Vision System For  Soccer Robots: From Calibration To Object Detection," Mechatronics, vol. 21, pp. 399-410, 2011.
[3]  A.  Rachmawan,  "Penentuan  Posisi  Robot  Sepak  Bola  Beroda Menggunakan Rotary Encoder dan Kamera," Fakultas Teknologi Elektro, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[4]  N.  Suciati,  D.  Herumurti  and  A.  Y.  Wijaya,  "Fractal-based  Texture  and HSV  Color  Features  for  Fabric  Image  Retrieval," International Conference on Control System, Computing and Engineering, pp. 178-182, 2015.
[5]  Y.  Prakoso,  "Desain  Dan  Implementasi  Pengukuran  Posisi  Bola Menggunakan  Kamera  360  Derajat  Pada  Robot  Sepak  Bola,"  Fakultas Teknologi  Elektro,  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember,  Surabaya,
2017. [6]  "OpenCV: Color conversions," [Online]. Available:
https://docs.opencv.org/3.4.1/de/d25/imgproc_color_conversions.html#co lor_convert_rgb_hsv. [Accessed 27 Juni 2018].
[7]  D.  Svozil,  V.  Kvasnicka  and  J.  Pospichal,  "Introduction  to  Multi-layer Feed-forward  Neural  Networks," Chemometrics  and  Intelligent Laboratory Systems, no. 39, pp. 43-62, 1997.
[8]  J.  Bruce,  T.  Balch  and  M.  Veloso,  "Fast  and  Inexpensive  Color  Image Segmentation  for  Interactive  Robots,"  in Intelligent  Robots  and  Systems, 2000. (IROS 2000). , Takamatsu, Japan, 2000.
[9]  M.  A.  Morshidi,  M.  H.  Marhaban  and  A.  Jantan,  "Color  segmentation using  multi  layer  neural  network  and  the  HSV  color  space,"  in International Conference on Computer and Communication Engineering, 2008. ICCCE 2008 , Kuala Lumpur, Malaysia, 2008.
[1
0] M.  A.  Nielsen,  "Neural  Networks  and  Deep  Learning,"  Determination Press, 2015.