http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Object Tracking untuk Deteksi Titik Laser Menggunakan Raspberry Pi 4
Florentinus Budi Setyawan, Lies Teddy Galang Ramadhan*, Slamet Riyadi, Leonardus Heru Pratomo
Program Studi Elektro, Fakultas Teknik,Universitas Katolik Soegijapranata Jl. Pawiyatan Luhur IV/1 Bendan Dhuwur Semarang 50234, Tlp. 0248441555 *e-mail: liesteddy94@gmail.com
( received : 21 Februari 2021, revised : 12 April 2021, accepted : 19 April 2021)

## Abstrak
Penelitian  ini  menyajikan  sistem pan-tilt servo  yang  dapat  mengikuti  objek  yang  telah  ditentukan. Perlu tercapainya pelacakan yang otomatis dan dapat terpantau melalui monitor. Sistem pada alat ini menggunakan raspberry pi atau komputer kecil, pi camera , pan-tilt servo, laser dan metode template matching . Template matching adalah metode pada pengolahan citra digital untuk menemukan bagian- bagian  kecil  dari  gambar  yang  cocok  dengan  gambar template .  Raspberry  pi  terhubung  pi camera , kamera  berfungsi  menangkap  gambar  pada  objek  setelah  disinari    titik  laser  yang  digerakkan  oleh pan-tilt servo.  Menggunakan  motor  servo  yang  rasio  torsi  terhadap  beban  dan  keakuratan. Pengenalan  warna  atau  color  recognition  dilakukan  menggunakan  openCV  yang  terinstall  pada raspberry  pi.  Hasil  pada  alat  ini  berupa software yang  dapat  melakukan object  tracking dari penangkapan pi camera dengan jarak objek 2 meter.
Kata kunci: camera, raspberri pi , pan-tilt servo, template matching.

## Abstract
This  study  presents  the  pan-tilt  servo  system  to  follow  an  object  that  has  been  determined.Need  to achieve automatic tracking  and  can  be  observed through  the  monitor.The  system  in this  tool  uses a raspberry  pi  or  small  computer,  pi  camera,  pan-tilt  servo,  laser  and  template  matching methods.Template  matching  is  a  method  of  processing  the  digital  image  to  find  small  parts  of  the image that matches the template image.Raspberry pi connected to pi camera, the camera functions to capture  images  of  objects  after  being  illuminated  by  a  laser  point  which  is  moved  by  a  pan-tilt servo.Using a servo motor which has the ratio of torque to load and accuracy. Color recognition or color  recognition  is  done  using  openCV  installed  on  the  raspberry  pi.  The  result  of  this  tool  is software that can perform object tracking from the capture of the pi camera with an object distance of 2 meters.
Keywords: camera, raspberri pi , pan-tilt servo, template matching.

## 1 Pendahuluan
Teknologi  seperti  kamera  pada  awalnya  untuk  menangkap  gambar  saja.  Seiring  perkembangan zaman, kamera dapat berfungsi sebagai sensor untuk mendeteksi gambar apapun yang ditangkap oleh kamera.  Gambar  akan  diolah  oleh  perangkat  komputer  yang  terprogram  untuk  tujuan  tersebut, teknologi  itu  dinamakan computer  vision [1]. Computer  vision memiliki  sistem object  tracking yaitu sistem yang dapat menentukan posisi dan jarak objek yang bergerak dengan menggunakan kamera.
Software  object  tracking sangat  berguna  untuk  mengidentifikasi  objek  dengan  menggunakan kamera  untuk  mempermudah  pekerjaan.  Banyak  di  era  modern  bermunculan software yang  dapat membantu  mempermudah  pekerjaan  agar  dapat  mendefinisikan  objek  yang  dilacak,  diantaranya menggunakan gelombang ultrasonic , serta menggunakan metode yang berbeda-beda. Tetapi software dengan menggunakan kamera untuk object tracking masih jarang ditemukan. Sebuah object  tracking atau  yang  disebut  pelacakan  objek  untuk  mendeteksi  objek  papan  besi berlubang  yang  tersinari  oleh  titik  laser,  laser  yang  digunakan  adalah  laser  yang  dapat  bergerak
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
kekanan-kiri  dan  keatas-bawah  yang  dipasang  pada pan-tilt servo( bracket motor  servo).  Sehingga ketika  laser  digerakkan  oleh pan-tilt servo,  kamera  akan  membaca  pergerakan  titik  laser  dan  kamera dikontrol  secara  otomatis  untuk  menjaga  posisi  titik  laser  berada  pada  koordinat  lingkaran  tengah objek[2].
Dalam  proses  pelacakan  objek,  yang  pertama  harus  menentukan  objek  dalam  gambar  yang diambil dengan pi camera . Namun karena objek tersebut bergerak, untuk ukuran dan letak objek pada gambar  berubah-ubah  setiap  saat.  Untuk  mencari  objek  dengan  cepat  pada  gambar,  peneliti menerapkan metode template matching , untuk proses pencarian objek. Pada penelitian ini menggunakan metode template matching dengan tujuan untuk  memudahkan pengguna dalam object tracking .Program dibuat menggunakan Python dan OpenCV untuk menangkap sinar titik laser yang sudah ditentukan warnanya berdasarkan warna RGB ( Red, Green, Blue ). Setelah warnasinar titik laser pada objek tertangkap oleh kamera maka pan-tilt servo akan terus melacak dan bergerak  mengikuti  objek  yang  sudah  ditentukan.Tujuan  penelitian  untuk  membuatt  software object tracking dengan  menggunakan  kamera  secara real  time ,  sehingga  dapat  membantu  para  pengguna untuk mengawasi objek dengan teknologi yang lebih modern dibandingkan hanya menggunakan mata telanjang.Software ini berguna untuk pengawasan tanah longsor, pergeseran tanah yang kurang stabil dan dapat melakukan proses identifikasi jika dikembangkan lebih lanjut.

## 2 Tinjauan Literatur
Victor Wiley dan Thomas Lucas[3], computer vision bekerja menggunakan algoritma dan sensor optik untuk merangsang visualisasi manusia, supaya secara otomatis mengekstrak informasi berharga dari  suatu  objek.  Dibandingkan  dengan  metode  konvensional  yang  membutuhkan  waktu  lama  dan membutuhkan analisis laboratoriumyang canggih.
Ahmad F et al [4], melakukan penelitian algoritma sistem pelacakan dengan cara menggabungan algoritma optical    flow dan template  matching untuk    memperkuat    pelacakan    dan  memperkecil galat  yang  dihasilkan. Sistem telah diujikan  pada  video  permainan  sepak  bola denganbola sebagai objek  yang  dilacak.  Algoritma optical  flow dan template  matching digunakan  secara bergantian  berdasarkan    koordinat  jarak    keduanya  yang    dihitung    menggunakan  persamaan  jarak Euclidean.
Indra Pramana et al[5], mendesain suatu software program yang dapat melakukan tracking objek , dimana software ini dapat digunakan untuk mengidentifikasikan dan memilah benda yang diinginkan dari  background  yang tertangkap oleh kamera atau CCTV. Ada beberapa tahapan dalam memproses software    tracking objek    ini  diantaranya  yaitu  proses  pengambilan  gambar  dari webcam  yang  aktif untuk database gambar  yang  dimaksudkan,  kemudian cropping gambar  untuk  memisahkan background dengan objek yang dimaksudkan, dan kemudian proses matching antara image database dengan capture  image  real  time yang  dilakukan  oleh  webcam  atau  CCTV,  sehingga  PC  dapat membandingkan image  database yang  tersimpan  dengan image yang  ditangkap  dari  webcam  yang telah di install.
Vidhyapeeth  Rajasthan  Neelam  Sharma[6],  melakukan  penelitian  tentang  gambaran  umum template  matching .Teknik  template  matching  bersifat  fleksibel  dan  mudah  digunakan,  dilakukan  di bidang  seperti  image  processing,  signal  processing,  kompresi  video  dan  pengenalan  pola.  Template biasanya  digunakan  untuk  mencetak  karakter,  mengidentifikasi  angka  dan  objek  sederhana  lainnya. Ini  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  dalam  gambar  di  bidang  manufaktur  sebagai  bagian  dari kontrol kualitas dan sarana untuk menavigasi robot seluler.
penelitian  kali  ini  membangun  sistem  kamera  untuk  pengawasan  pergerakan  tanah  dan mendeteksi  adanya  gerakan  dalam  jarak  pandang  kamera  secara  otomatis  dan  memberi  tahu penggunanya  jika  mendeteksi  adanya  pergerakan  melalui  monitor.    Teknik matching tidak  hanya mengambil  ukuran  kesamaan  tetapi  juga  menghitung  ketidak  akuratan  antara  gambar  yeng memperhitungkan perkiraan melalui metrik Mean Squared Error(MSE)[7].
MSE(Mean Squared Error)
= ∑ ∑(𝑻𝒆𝒎𝒑𝒐𝒓𝒂𝒓𝒚(𝒖,𝒗)−𝑻𝒂𝒓𝒈𝒆𝒕(𝒖,𝒗)
𝑵𝒖𝒎𝒃𝒆𝒓𝒐𝒇𝒑𝒊𝒙𝒆𝒍𝒔 (1)

## 3 Metode Penelitian
Pada  tahap  metode  yang  digunakan  untuk  melakukan object  tracking adalah  metode template matching .  Pengambilan  metode ini  dimulai  dari  studi pustaka,  metode  studi  pustaka  yang  dilakukan yakni dengan cara mengkaji jurnal-jurnal yang berkaitan dengan computer vision , template matching dan raspberry pi yang digunakan dalam object tracking pada penelitian ini. Tahap selanjutnya adalah perancangan  dan  analisa  pada  alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Tahap  yang  terakhir  adalah pengujian  setelah  menganalisa  hasil  data  yang  didapatkan.  Jika  hasil  data  yang  didapatkan  sudah sesuai maka selanjutnya membuat kesimpulan berdasarkan pengujian yang dilakukan.

## 3.1 Perancangan Alat
Perancangan alat dan bahan ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Alat dan Bahan yang Digunakan Alat Bahan 1. Raspberry Pi 4 2. Pan-tilt servo bracket
3. Pi camera
4. Laser
5. Kabel connector
6. Power supply 5V
7. Kabel HDMI
8. Monitor
1. Operating system raspbian 2. Python IDE 3. Open CV 4. Micro SD card 64 GB

## a. Raspberry pi
Raspberry pi adalah mini computer dengan ukuran single board computer dan memuat processor ARM Cortex, memiliki input dan output GPIO ( General Purpose Input Output )[8]. Raspberry pi yang digunakan pada penelitian ini merupakan generasi yang ke 4. Raspberry pi ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Raspberry pi 4

## b. Pan-Tilt Servo Bracket
Pada Gambar 2 pan-tilt servo merupakan penggerak laser yang di program untuk menggerakkan titik  laser  pada  obyek  yang  akan  dilacak  oleh  kamera.  Sistem pan-tilt ini  digerakkan  oleh  2  buah motor servo  MG996R bertorsi tinggi dan menggunakan gear logam yang dapat bergerak 180 derajat [9].

## Gambar 2. Pan-tilt Servo Bracket
c. Pi Camera
Modul  pi  camera  merupakan  produk  kamera  resmi  yang  diciptakan  agar  dapat  kompatibel dengan  perangkat Raspberry  Pi .  kamera  yang  kompatibel  dengan  perangkat  komputer  akan  lebih mudah  diprogram  karena  telah  disesuaikan  spesifikasinya  dan  peruntukannya. Pi  camera memiliki kemampuan koneksi ke raspberry pi sangat cepat hingga resolusi gambar 1080p (1920x1080x10bpp) pada 30 frames per detik. Pi camera seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Modul Pi Camera v2

## d. Laser
Laser  adalah  singkatan  dari  bahasa  Inggris:  Light  Amplification  by  Stimulated  Emission  of Radiation,  merupakan  mekanisme  suatu  alat  yang  memancarkan  radiasi  elektromagnetik  yang  bisa juga diartikan perbesaran intensitas cahaya oleh pancaran terangsang, biasanya dalam bentuk cahaya yang  tidak  dapat  dilihat  maupun  dapat  lihat  dengan  mata  normal,  melalui  proses  pancaran terstimulasi[10].  Pancaran  laser  biasanya  tunggal,  memancarkan  foton  dalam  pancaran  koheren[11]. Gambar laser ditunjukkan pada Gambar 4.
e. Python
Python adalah  bahasa  pemrograman  yang  dapat  mengeksekusi  sejumlah  perintah  yang bersamaan  secara  langsung  dengan  metode  orientasi  pada  objek  yang  sudah  ditentukan. Python mendukung  berbagai  paradigma  dalam  pemrograman  yang  berorientasi  objek,  imperantif  dan fungsional.Fitur-fitur yang tersedia pada Python yaitu pemrograman dinamis yang dilengkapi dengan manajemen memori otomatis. Tipe Data di Python Variabel menyimpan data yang dilakukan selama program  dieksekusi  dan  isinya  dapat  diubah  oleh  operasi  –  operasi  tertentu  pada  program  yang menggunakan variabel tersebut[12].

## f. OpenCV
OpenCV singkatan  dari  ( Open  Source  ComputerVisionLibrary )  adalah  sebuah library pemrograman  yang  digunakan  untuk  pengolahan  citra  pada  waktu  sebenarnya  yang  diciptakan  oleh Intel . OpenCV memiliki  banyak  fungsionalitas  yang  dapat  membantu  dalam  pembuatan  aplikasi ComputerVision yang  lebih  mudah  dan  tidak  rumit. OpenCV dapat  digunakan  dengan  bahasa pemrograman yang bermacam-macam seperti Python , Java dan bahasa C[7].
R a s p b e rr y P i 4 Servo Tilt Servo Pan Laser Power Supply 5V Pi Camera

## Gambar 5. Diagram Blok Perancangan Alat
Untuk  perancanganalatditunjukkanpada  blok  diagram  dalam  Gambar  5  terdiri  dari  dua  buah motor servo, laser, raspberry pi 4, komputer dan pi camera . Pi camera mengirimkan informasi citra ke  komputer,  kemudian  dilakukan  pengambilan  gambar  titik  laser  pada  obyek,  selanjutnya mengirimkan  perintah  kontrol  ke raspberry pi.  Pi camera yang  bekerja  melakukan  pengambilan gambar secara terus menerus dengan selang waktu tertentu, kemudian raspberry pi sebagai komputer akan  memproses  gambar  dengan  library Open CV  ( Open  Source  Computer  Vision  Library ) menggunakan bahasa pemograman python[13]. Dari informasi yang didapat akan menggerakkan dua buah  motor  sevo,  servo  satu  untuk  pergerakan  horizontal  ( pan )  dan  servo  dua  untuk  pergerakan vertikal ( tilt ).

## 3.2 Perancangan software
1 Input citra
Input citra adalah tahap awal untuk mendapatkan citra digital. Tujuan input citra adalah untuk menentukan data yang diperlukan dan memilih metode perekaman citra digital.
2 Pre processing
Pre  processing digunakan  untuk  penyamaan  ukuran  matriks  yang  akan  dicocokkan  dengan algoritma template matching serta penghilangan noise pada citra.

## 3 Grayscale
Pada  proses grayscale masing-masing  pixel  RGB  dari  citra  diambil  nilainya,  lalu  dilakukan pengambilan  mean  dari ketiga nilai RGB tersebut, yang nantinya masing-masing nilai R, G, dan B akan diinisialisasi dengan nilai rata  -  ratanya tersebut sehingga tercipta warna keabu- abuan dari matriks citra yang telah dilakukan proses grayscale .

## 4 Tresholding
Tresholding adalah suatu proses yang digunakan untuk  menghasilkan citra biner yaitu citra dengan  hanya  dua  warna,  yaitu:  hitam  dan  putih.  Nilai  pixel  yang  awalnya  lebih  kecil daripada  127  diinisialisasi  dengan  nilai  pixel  1,  sedangkan  nilai  pixel  yang  awalnya  lebih besar  daripada  127  yang  berupa background diinisialisasi  dengan  nilai  pixel  0.  Untuk pengubahan  warna  citra  menjadi  biner ,  tresholding juga  digunakan  untuk  penghilangan noise yang dapat menggangu hasil dari pengenalan bentuk nantinya[14].

## 5 Template matching
Template  matching adalah  sebuah  teknik  dalam  pengolahan  citra  digital  untuk  menemukan bagian-bagian  kecil  dari  gambar  yang  cocok  dengan template gambar.  Metode  juga  sebagai pendeteksian  gerakan  pada  video  dimana  sistem  menetapkan  satu  gambar  sebagai  referensi sebelum memulai perhitungan untuk menentukan ada atau tidaknya gerakan.
Mulai Input Citra Pre-Processing Grayscale Tresholding Template Matching Output Servo Pan Selesai Output Servo Tilt
Gambar 6. Flow Chart Perancangan Software
Gambar 6 merupakan flowchart perancangan software cara kerja sistem ini yaitu capture gambar pada  objek  yang  disinari  oleh  titik  laser  diproses  menggunakan  langkah-langkah image  processing . Pada  proses  ini  dilakukan  tahap  untuk  mengidentifikasi  citra  dengan  proses template  matching , sehingga  dapat  diidentifikasikan  citra  dari  kamera  dan  memberikan  informasi  yang  sesuai. Selanjutnya  terjadi  pencarian  di  antara template-template yang  ada,  jika template telah  ditemukan maka camera dapat  mengenal  bentuk  tersebut.  Setelah  kecocokan  objek  dan template telah  terjadi, maka proses pan-tilt servo dapat tracking [15].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pengujian  alat  dilakukan  dengan  proses  observasi  dari  parameter  yang  dirancang  untuk mengetahui  tingkat  keakurasian  dari  metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Hasil  yang ditampilkan  berupa  pengujian  pelacakan  dan  pengukuran  pada  setiap  servo  dilakukan  untuk pembuktian bahwa hasil alat yang dibuat sesuai dengan rancangan dan teori yang telah disajikan pada bab  sebelumnya.  Pengambulan  data  berupa  hasil  pengendalian  laser  yang  terintegrasi  dengan pi camera.

## A. Pengujian Pelacakan
Selanjutnya  dilakukan  Algoritma  pelacakan  dengan  menggunakan  visual  studio  yang  di  kirim dengan  bahasa  pemrograman OPEN CV library C++.  Komputer  utama  adalah  pusat  pemrosesan gambar selama proses pelacakan. Jika terjadi kegagalan, ada algoritma lain  disebut dengan template matching untuk  menangani  masalah  ini.  Algoritma template  matching adalah  sebuah  teknik  dalam pengolahan  citra  digital  untuk  menemukan  bagian-bagian  sederhana  dari  gambar  yang  cocok  dari template , dengan  menggunakan  metode  ini  akan  menghitung  posisi  obyek  berdasarkan template obyek yang terakhir terdeteksi. Setelah obyek diidentifikasi maka algoritma akan menghitung kembali pelacakan dan memberikan posisi tengah dari lingkaran obyek ini di setiap frame video kontinu dari kamera. Gambar 7 menunjukkan flowchart cara kerja program.
Mulai Inisialisasi GPIO raspberry pi Kamera on Input gambar diterma pi camera Mencari obyek yang dituju Deteksi laser pada obyek Servo pan- tilt bekerja Mendapatkan hasil output Selesai Ya Tidak
Gambar 7. Flowchart Cara Kerja Program
Motor servo dilengkapi dengan sistem kontrol yang memberikan umpan balik posisi perputaran motor dari 0 sampai 180 derajat. Disamping itu servo ini  memiliki torsi relatif kuat, pemberian PWM pada  servo  akan  membuat  bergerak  pada  posisi  tertentu.  Frekuensi  PWM  yang  digunakan  pada pengontrolan servo selalu 50 Hz sehingga pulsa dihasilkan setiap 20 ms [16].
Sistem motor servo terdiri software yang sangat berperan untuk menulis program, meng- compile menjadi  kode biner lalu  meng- upload kedalam  mikrokontrol.  Pengujian  kinerja tracking dilakukan
untuk  mengetahui  stabilitas  dan  kinerja  kontrol  motor  servo.  Dalam  situasi  ini,  identifikasi  sistem pertama  kali  dilakukan  untuk  menentukan  parameter  awal.  Kemudian  kinerja tracking dari  setiap servo  dievaluasi.  Mekanisme  kontrol  servo  digunakan  untuk  memandu  laser  agar  bergerak  disekitar lingkaran obyek yang sudah ditentukan. Hasil ekstrasi fitur berupa koordinat aktual posisi (x,y). Nilai x dan y selanjutnya menjadi masukkan nilai kontrol proporsional untuk menentukan pergerakan servo dalam  laser  pan-tilt.  Terdapat power  supply 5V  3A  sebagai power untuk  servo pan-tilt. Sedangkan PWM  servo  dihubungkan  pada  pin  GPIO  dan ground pada raspberry pi  yang  berfungsi  sebagai penanda ketika obyek terdeteksi ataupun tidak terdeteksi. Gambar 8 merupakan bentuk fisik dari laser pan-tilt.

## Gambar 8. Bentuk Laser Pan-Tilt
Koordinat data keluaran digunakan untuk mengontrol mekanisme pan-tilt servo untuk berpindah posisi yang diinginkan secara otomatis. Perpindahan koordinat keluaran akan dihitung dan dikirimkan kembali  ke  sistem  masukan  untuk  dibandingkan  dengan  pusat  obyek  sebagai  setpoint.  Algoritma kontrol  akan  menghasilkan  sinyal  PWM  untuk pan-tilt servo  agar  laser  berada  ditengah  lingkaran obyek.  Posisi  yang  diinginkan  harus  akurat  dan  cepat  dengan  menggerakan pan-tilt servo menggunakan  algoritma  ini  untuk  semua  jenis  pengujian.    Gambar  9  merupakan  parameter software dari pelacakan titik laser oleh camera, sedangkan Gambar 10 menunjukkan implementasi alat.
Gambar 9.Parameter Pelacakan Titik Laser oleh Camera
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 10. Implementasi Alat
Alat tersebut di implementasikan pada media berjarak 2 meter dengan cara menempelkan obyek plat berlubang yang terpasang pada bagian rangka besi, posisi di tengah kedua servo tidak bergerak. Ketika objek digeser kearah atas maupun kebawah maka posisi y pada objek akan berubah dan servo tilt akan bergerak memposisikan agar laser selalu ditengah objek. Dilanjutkan dengan pengujian servo pan yang bergerak kearah kanan dan kearah kiri. Begitu juga dengan cara kerja servo tilt sebelumnya. Ketika objek yang dilacak mulai bergerak kearah kanan maupun kiri, maka servo pan akan mengikuti agar posisi x pada objek selalu ditengah.

## B. Pengujian sudut servo pan
Pada tahap pengujian ini servo pan dilakukan pengujian pergerakan secara horizontal arah kanan dan  pergerakan  horizontal  kearah  kiri  pada  servo.  Pada  pengujian  akan  dilakukan  pengukuran pergerakan  alat  dengan  sudut  yang  ditentukan.    Pada  tabel  2  merupakan  pengujian  pergerakan  alat dengan  gerakan  pan  kanan,  pergerakan  dari  sudut  180  sampai  18  dengan  selisih  setiap  sudut  18  . Sedangkan  tabel  3  merupakan  pengujian  pergerakan  alat  dengan  pergerakan  pan  kiri,  dengan pergerakan sudut 18  sampai 180  dengan selisih setiap sudut 18  .
Tabel 2.Pengujian Dengan Gerakan Pan Kanan
No Sudut Sebenarnya Sudut terukur I II III IV V 1 180 188 186 185 185 188 2 162 165 167 168 166 169 3 144 147 148 149 147 151 4 126 129 130 130 128 132 5 108 111 113 112 111 115 6 90 95 97 96 95 99 7 72 76 78 78 76 80 8 54 56 59 59 58 61 9 36 35 39 39 38 41 10 18 16 20 20 18 22
Volume 10, Nomor 2, Mei 2021: 423-433                                                                                                          e-ISSN:2540-9719
Tabel 3. Pengujian dengan Gerakan Pan Kiri No Sudut Sebenarnya Sudut terukur I II III IV V 1 18 20 21 20 20 20 2 36 38 39 40 37 40 3 54 57 58 58 57 59 4 72 76 77 77 76 77 5 90 92 94 94 93 95 6 108 109 111 110 109 111 7 126 128 128 128 128 129 8 144 147 147 147 146 148 9 162 168 167 166 167 168 10 180 188 186 185 185 188

## C. Pengujian sudut servo tilt
Pada tahap pengujian ini servo tilt dilakukan pengujian pergerakan secara vertikal arah atas dan pergerakan vertikal kearah bawah pada servo. Pada pengujian akan dilakukan pengukuran pergerakan alat  dengan  sudut  yang  ditentukan.    Pada  tabel  4  merupakan  pengujian  pergerakan  alat  dengan gerakan tilt atas, pergerakan dari sudut 180  sampai 18  dengan selisih setiap sudut 18  .  Sedangkan tabel 5 merupakan pengujian pergerakan alat dengan pergerakan tilt bawah, dengan pergerakan sudut 18  sampai 180  dengan selisih setiap sudut 18  .
Tabel 4. Pengujian dengan Gerakan Tilt atas
No Sudut Sebenarnya Sudut terukur I II III IV V 1 180 180 180 180 180 180 2 162 165 166 166 166 165 3 144 147 147 147 147 147 4 126 130 131 130 130 130 5 108 112 113 113 113 112 6 90 95 96 95 95 95 7 72 79 78 78 78 78 8 54 59 59 59 59 59 9 36 41 40 40 41 40 10 18 23 22 22 22 22 Tabel 5. Pengujian dengan Gerakan Tilt Bawah No Sudut Sebenarnya Sudut terukur I II III IV V 1 18 20 19 18 20 19 2 36 39 39 36 39 39 3 54 58 58 54 58 58 4 72 77 77 72 77 77 5 90 93 94 90 93 93 6 108 111 111 108 111 111 7 126 127 128 126 127 127 8 144 144 145 144 144 144 9 162 162 163 162 162 163 10 180 177 179 180 177 178

## 5 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dibuat  dapat  diambil  kesimpulan    software  akan  sangat membantu  dalam  pengawasan  terhadap  tanah  gerak/longsor.  Sistem pan-tilt servo  yang  diterapkan pada  aktuator  motor  servo  dapat  melacak  pergerakan  laser  yang  terintegrasi  pi camera dengan  baik sesuai  obyek  yang  diinginkan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  data  yang  dihasilkan  pada  saat  pendeteksi laser  oleh  kamera,  yaitu  berupa  radius  dan  jarak  dinamis  antara  obyek  dan pan-tilt servo.  Dalam metode template  matching mampu  mendeteksi  gerakan  yang  terjadi  dalam  jarak  pandang  kamera dengan baik yang dibuktikan pada hasil data servo bahwa pergerakannya stabil.Penggunaan resolusi kamera sangat mempengaruhi jarak obyek, besarnya resolusi ini akan menyebabkan kerja processor dalam pengolahan citra yang semakin berat. Raspberry pi diakses dengan komputer menggunakan IP address sehingga  mudah  dikontrol  asalkan  kedua  perangkat  tersebut  terhubung  dalam  satu  jaringan WIFI .

## Referensi
[1] C. Edward, S. Ghanie, and F. B. Setiawan, “Penerapan Sistem Pan-Tilt Camera untuk Deteksi Objek berdasarkan Warna menggunakan Raspberry Pi,” vol. 5, pp. 92–96, 2020.
[2] A.  Fahriannur  and  M.  Siswanto,  “Sistem  Tracking  Obyek  Berbasis  Algoritma  Optical  Flow Menggunakan Kamera Pan-Tilt,” pp. 175–178, 2017.
[3] V.  Wiley  and  T.  Lucas,  “Computer  Vision  and  Image  Processing:  A  Paper  Review,” Int.  J. Artif. Intell. Res. , vol. 2, no. 1, p. 22, 2018.
[4] A.  Fahriannur,  R.  Mardiyanto,  and  M.  Siswanto,  “Sistem  Pelacakan  Objek  Menggunakan Kombinasi  Algoritma  Optical  Flow  dan  Template  Matching,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. , vol. 6, no. 1, pp. 13–17, 2018.
[5] I.  Pramana  and  M.  Z.  H.  Samsono,  “Tracking  Object  Menggunakan  Metode  Template Matching Berbasis Streo Vision,” pp. 2–6, 2011.
[6] B.  Vidhyapeeth  Rajasthan  Neelam  Sharma  and  A.  Professor  Banasthali  Vidhyapeeth Rajasthan,  “An  Overview  of  Various  Template  Matching  Methodologies  in  Image Processing,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 153, no. 10, pp. 975–8887, 2016.
[7] A.  Jalil,  “Deteksi  Gerak  Objek  Berbasis  Pengolahan  Citra  Menggunakan  Metode  Binary- Image Comparison,” Electro Luceat , vol. 6, no. 1, pp. 109–116, 2020.
[8] Pi Raspberry, “Raspberry Pi 4 Computer,” no. June, 2019.
[9] T. Pro, “MG996R High Torque Metal Gear Dual Ball Bearing Servo,” Electonic Caldas , no. 6 V, pp. 1–10, 2015.
[10] T.  Ou, “Laser interferometric particle  imaging  measurement  image  processing  dependent  on skewed  chaotic  field,” Proc.  2019  IEEE  3rd  Inf.  Technol.  Networking,  Electron.  Autom. Control Conf. ITNEC 2019 , no. Itnec, pp. 2395–2400, 2019.
[11] M. Rawis, “Instrumentasi dan Klasifikasi Laser,” J. Inf. , vol. 10, pp. 1–16, 2009.
[12] A. N. Syahrudin and T. Kurniawan, “Input Dan Output Pada Bahasa Pemrograman Python,” J. Dasar Pemrograman Python STMIK , no. January, pp. 1–7, 2018.
[13] E.  W.  C.  Humani  Figur,  Adi Kusworo, “Aplikasi  Pengolahan  Citra  pada  Raspberry  Pi  untuk Membedakan Benda Berdasarkan Warna dan Bentuk,” vol. 5, no. 4, pp. 157–162, 2016.
[14] J.  M.  Pasaribu,  “Perancangan  Sistem  Kendali  Camera  Crane  dan  2  Axis  Pan-Tilt  Head Menggunakan Stick Commander Wireless Remote,” p. 110, 2017.
[15] Y.  Juqing,  W.  Dayong,  and  Z.  Weihu,  “Precision  laser  tracking  servo  control  system  for moving target position measurement,” Optik (Stuttg). , vol. 131, pp. 994–1002, 2017.
[16] O.  A.  Astra  and  Y.  Mardiana,  “Rancang  Bangun  dan  Analisa  Pengendali  CCTV  Berbasis Arduino Menggunakan Smartphone Android,” J. Media Infotama , vol. Vol.14 No., no. 1, pp. 39–50, 2018.