17 - Bab Iv

BAB IV IMPLEMENTASI DAN ANALISIS HASIL UJI COBA Bab ini membahas tentang pengujian citra yang digunakan untuk memeriksa lembar absensi yang direkap. Pengujian dilakukan pada komputer dengan spesifikasi yang telah disebutkan pada bab III. Pengujian dilakukan dengan menggunakan citra hasil scan lembar absensi mahasiswa. Aplikasi mendeteksi kotak tanda tangan, menghitung luas tanda tangan,

menganalisis luas dan memberikan informasi hadir atau tidak, serta

memasukkan hasil verifikasi ke file excel.

4.1

LINGKUNGAN IMPLEMENTASI Lingkungan implementasi merupakan kondisi uji coba dilaksanakan. Kondisi

tersebut meliputi perangkat lunak yang digunakan dan file yang diuji coba.

4.1.1

Sistem Operasi Perangkat lunak ini diimplementasikan pada lingkungan sistem operasi

windows. Sistem operasi ini digunakan karena pertimbangan dipakai oleh banyak orang serta user friendly.

4.1.2

Bahasa Pemrograman Bahasa pemrograman yang dipakai dalam membangun aplikasi ini adalah

Matlab R2008a. Program ini di pilih karena pertimbangan bahwa program tersebut banyak digunakan dalam membangun suatu aplikasi dan telah terkenal fungsinya dalam pembuatan program berbasis citra (image).

4.2

LINGKUNGAN PENGUJIAN Pengujian akan dilakukan dengan citra yang berbeda-beda dan sesuai dengan

batasan masalah yang telah dijabarkan sebelumnya.

17

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

4.3

18

SPESIFIKASI LEMBAR ABSENSI Pencetakan lebar absensi dilakukan dengan spesifikasi yang ada di bab III

(lihat point 3.6.3 Spesifikasi Lembar Absensi). Lembar absesnsi yang telah dicetak maka di scan untuk mengubah menjadi data citra digital. Pada tabel di bawah ini ditampilkan sample hasil scan lembar absensi dan keberhasilan uji coba terhadap sample setelah dipakai sebagai masukan dari aplikasi. Tabel 4.1 Tabel Hasil Uji Coba Lembar Absensi Jumlah Mahasiswa

Dot Per Inchi

10

30

Size

Resolusi

Berhasil/tidak

400

701 KB

2936 x 4391

Tidak berhasil

600

1.200 KB

4404 x 6600

Berhasil

400

810 KB

2952 x 4400

Tidak berhasil

600

1.370 KB

4428 x 6600

Berhasil

Scanning dengan 700 dpi tidak dapat dilakukan. Dari hasil uji coba, ditentukan bahwa pen-scannan lembar absensi ditetapkan dengan 600 dpi. Resolusi gambar hasil scan adalah

dan ukuran file sekitar 1.200

KB. Pada beberapa kali uji coba aplikasi tidak berjalan yaitu saat: kertas miring pada saat pencetakan atau pada saat scanning.

4.4

ANALISA HASIL PENGUJIAN Analisa yang dilakukan adalah dengan melakukan penghitungan luas isi

dari setiap kotak tanda tangan pada file citra yang diolah.

4.4.1 a.

Proses Segmentasi Citra

Segmentasi Bagian Horizontal Pada bagian ini dilakukan proses pemotongan bagian atas dan bagian bawah dari citra untuk membuang bagian yang tidak diperlukan. Bagian atas yang dibuang adalah bagian keterangan mata kuliah, kelas, dan waktu. Bagian bawah yang dibuang adalah bagian keterangan tanggal, materi kuliah dan tanda tangan dosen.

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

19

Gambar 4.1 Plot Penjumlahan Titik-Titik Secara Horizontal

Gambar di atas merupakan gambar plot dari hasil penjumlahan titik-titik pada citra. Penjumlahan dilakukan secara horizontal setiap baris. Pada gambar terlihat ada 3 buah garis yang paling tinggi yang merupakan batasbatas dari bagian yang akan dibuang. Garis a menunjukkan bagian atas yang dibuang, garis b menunjukkan bagian yang diambil, sedangkan bagian c menunjukkan bagian bawah yang dibuang.

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

b.

20

Segmentasi Bagian Vertikal Pada bagian ini, proses yang dilakukan yaitu untuk mendapatkan kolom NIM dan kolom tanda tangan.

Gambar 4.2 Plot Penjumlahan Titik-Titik Secara Vertikal

Pada gambar di atas, garis a menunjukkan bagian kolom nim yang diambil, garis b menunjukkan bagian kolom tanda tangan. Kedua bagian ini diambil untuk diolah pada proses selanjutnya.

4.4.2

Penentuan Threshold untuk Proses Verifikasi Data Thresholding dilakukan untuk mengetahui apakah kotak tanda tangan

ditanda tangani atau tidak untuk menentukan kondisi bahwa mahasiswa hadir atau tidak. Sebelum melakukan thresholding, proses yang dilakukan terlebih dahulu yaitu mendeteksi letak tanda tangan kemudian menghitung luas tanda tangan yang terdapat pada tiap kotak tanda tangan. Nilai ambang yang digunakan untuk menentukan ada atau tidak tanda tangan diambil dengan proses uji coba terhadap beberapa bentuk coretan dikolom tanda tangan.

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

21

Tabel 4.2 Tabel Pengujian Penentuan Threshold No

1.

2.

3.

4.

5.

6.

Gambar

Luas Tanda Tangan

671 pixel

1.264 pixel

2.625 pixel

3.717 pixel

1.400 pixel

1.963 pixel

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

No

Gambar

7.

22

Luas Tanda Tangan

1.999 pixel

8.

1.585 pixel

9.

1.915 pixel

10.

1.125 pixel

Dari pengamatan luas tanda tangan dari contoh-contoh coretan di atas diambil angka ambang untuk penentuan kehadiran yaitu 1.000 pixel, jadi jika luas tanda tangan di dalam kotak kurang dari 1.000 piksel maka dianggap tidak hadir, tetapi jika melebihi 1.000 piksel dianggap hadir. Dengan asumsi dibawah 1.000 pixel merupakan coretan yang tidak sengaja atau coretan yang dibuat oleh dosen untuk menandai mahasiswa yang tidak hadir, tetapi dibatasi coretan kecil ini menggunakan bolpoin biasa bukan spidol. Alat tulis yang diperbolehkan untuk tanda tangan di dalam kotak tanda tangan adalah spidol, pena warna hitam, pena warna biru, pena warna merah, dan sebaiknya tidak menggunakan pensil, pena warna dengan warna muda.

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

23

Berikut ini adalah tabel hasil perhitungan luas dan hasil verifkasi tiap tanda tangan mahasiswa yang dilakukan pada tiga buah sampel citra dengan 30 mahasiswa per kelas. Tabel 4.3 Hasil Uji Pertama Luas Tanda No.

Student ID

Nama

Tanda Tangan

Tangan (dalam piksel)

Hasil Verifikasi

1

611060001

Dyah Ayu Susilowati

Ada

6711

hadir

2

611060002

Junior Silalahi

Ada

8511

hadir

3

611060003

Neti Triyanti

Ada

8921

hadir

4

611060004

Andhika K

Ada

10905

hadir

5

611060005

Sri Fennika

Tidak Ada

0

tidak hadir

6

611060006

Angela

Ada

7875

hadir

7

611060007

Rebecca

Ada

4967

hadir

8

611060008

Wuri Handayani

Ada

6469

hadir

9

611060009

Nurul Ekayanti

Ada

5954

hadir

10

611060010

Nurmala Dewi

Ada

5743

hadir

11

611060011

Febriyanti

Ada

6505

hadir

12

611060012

Komang Mena

Ada

6838

hadir

13

611060013

Chrisye Dewi

Ada

2831

hadir

14

611060014

Ratih Chandra

Ada

5631

hadir

15

611060015

Made Eli

Ada

3794

hadir

16

611060016

Era Katherin

Ada

4148

hadir

17

611060017

Juneka Sihombing

Ada

4830

hadir

18

611060018

Syamsul Rizal

Ada

6840

hadir

19

611060019

Dicky Jayusman

Ada

6836

hadir

20

611060020

Lusia Chandra

Tidak Ada

0

tidak hadir

21

611060021

Leni Marlina

Ada

4893

hadir

22

611060022

Madella

Ada

3740

hadir

23

611060023

Hallason

Ada

13813

hadir

24

611060024

Maki Fachrudin

Ada

5515

hadir

25

611060025

Jeky Ali Buyung

Ada

4946

hadir

26

611060026

Fitri Rosanti

Tidak Ada

3

tidak hadir

27

611060027

Ika Ayu

Tidak Ada

0

tidak hadir

28

611060028

Ruth Sri Tumini

Ada

3915

hadir

29

611060029

Tri Sudarmono

Ada

4281

hadir

30

611060030

Kristiana Dewi

Ada

4506

hadir

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

24

Tabel 4.4 Hasil Uji Kedua Luas Tanda No.

Student ID

Nama

Tanda Tangan

Tangan (dalam piksel)

1

611060001

Dyah Ayu Susilowati

2

611060002

Junior Silalahi

3

611060003

4

Hasil Verifikasi

Ada

5180

hadir

Tidak Ada

0

tidak hadir

Neti Triyanti

Ada

5577

hadir

611060004

Andhika K

Ada

5973

hadir

5

611060005

Sri Fennika

Ada

4825

hadir

6

611060006

Angela

Ada

5726

hadir

7

611060007

Rebecca

Ada

5844

hadir

8

611060008

Wuri Handayani

Tidak Ada

0

tidak hadir

9

611060009

Nurul Ekayanti

Ada

4112

hadir

10

611060010

Nurmala Dewi

Ada

4003

hadir

11

611060011

Febriyanti

Tidak Ada

0

tidak hadir

12

611060012

Komang Mena

Ada

3606

hadir

13

611060013

Chrisye Dewi

Ada

2923

hadir

14

611060014

Ratih Chandra

Ada

3511

hadir

15

611060015

Made Eli

Ada

4105

hadir

16

611060016

Era Katherin

Ada

4646

hadir

17

611060017

Juneka Sihombing

Ada

3065

hadir

18

611060018

Syamsul Rizal

Ada

4952

hadir

19

611060019

Dicky Jayusman

Ada

4428

hadir

20

611060020

Lusia Chandra

Ada

3372

hadir

21

611060021

Leni Marlina

Ada

2436

hadir

22

611060022

Madella

Tidak Ada

0

tidak hadir

23

611060023

Hallason

Ada

2767

hadir

24

611060024

Maki Fachrudin

Tidak Ada

0

tidak hadir

25

611060025

Jeky Ali Buyung

Ada

5465

hadir

26

611060026

Fitri Rosanti

Ada

5102

hadir

27

611060027

Ika Ayu

Tidak Ada

0

tidak hadir

28

611060028

Ruth Sri Tumini

Tidak Ada

0

tidak hadir

29

611060029

Tri Sudarmono

Ada

3365

hadir

30

611060030

Kristiana Dewi

Ada

4847

hadir

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

25

Tabel 4.5 Hasil Uji Ketiga Luas Tanda No.

Student ID

Nama

Tanda Tangan

Tangan (dalam piksel)

1

611060001

Dyah Ayu Susilowati

2

611060002

3

Hasil Verifikasi

Ada

6373

hadir

Junior Silalahi

Tidak Ada

0

tidak hadir

611060003

Neti Triyanti

Tidak Ada

0

tidak hadir

4

611060004

Andhika K

Ada

2573

hadir

5

611060005

Sri Fennika

Ada

9105

hadir

6

611060006

Angela

Ada

4695

hadir

7

611060007

Rebecca

Tidak Ada

0

tidak hadir

8

611060008

Wuri Handayani

Ada

5265

hadir

9

611060009

Nurul Ekayanti

Tidak Ada

0

tidak hadir

10

611060010

Nurmala Dewi

Ada

5069

hadir

11

611060011

Febriyanti

Ada

4777

hadir

12

611060012

Komang Mena

Ada

3393

hadir

13

611060013

Chrisye Dewi

Ada

1738

hadir

14

611060014

Ratih Chandra

Ada

2893

hadir

15

611060015

Made Eli

Ada

3888

hadir

16

611060016

Era Katherin

Ada

3940

hadir

17

611060017

Juneka Sihombing

Tidak Ada

0

tidak hadir

18

611060018

Syamsul Rizal

Ada

4616

hadir

19

611060019

Dicky Jayusman

Ada

5315

hadir

20

611060020

Lusia Chandra

Ada

4909

hadir

21

611060021

Leni Marlina

Tidak Ada

0

tidak hadir

22

611060022

Madella

Ada

2184

hadir

23

611060023

Hallason

Ada

12786

hadir

24

611060024

Maki Fachrudin

Ada

3713

hadir

25

611060025

Jeky Ali Buyung

Ada

2897

hadir

26

611060026

Fitri Rosanti

Tidak Ada

0

tidak hadir

27

611060027

Ika Ayu

Ada

2672

hadir

28

611060028

Ruth Sri Tumini

Tidak Ada

0

tidak hadir

29

611060029

Tri Sudarmono

Ada

4313

hadir

30

611060030

Kristiana Dewi

Ada

2979

hadir

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

26

Dari hasil uji coba di atas, dapat dilihat bahwa: a. Luas tanda tangan di dalam kotak tanda tangan yang di bawah 1.000 pixel dianggap tidak hadir dan luas tanda tangan 1.000 pixel atau lebih dianggap hadir. b. Keakuratan aplikasi dapat dilihat bahwa mahasiswa yang tidak mengisi tanda tangan dianggap tidak hadir dan yang mengisi tanda tangan dianggap hadir, jadi hasil rekapitulasi dengan aplikasi sesuai dengan hasil rekapitulasi secara manual. 4.4.3

Waktu Proses Pengukuran waktu proses dilakukan dengan menghitung waktu dari

scanning lembar absensi sampai pemasukan data ke file excel. Hal ini dibutuhkan untuk mengetahui lama proses rekapitulasi absensi segingga dapat dianalisa apakah aplikasi ini sudah dapat diimplementasikan pada sistem rekapitulasi absensi di IT Telkom. Pengujian dilakukan dengan mengukur proses pada lembar absensi yang masing-masing berbeda jumlah mahasiswanya. Rata-rata waktu proses didapat dari seluruh data waktu proses yang telah diujicobakan. Rumus untuk mendapatkan rata-rata waktu proses yaitu: ............................(4.1) n = jumlah uji coba yang dilakukan Sampel lebar absensi yang akan diukur adalah: a. Absensi 1

: jumlah mahasiswa 10 orang

b. Absensi 2

: jumlah mahasiswa 30 orang

c. Absensi 3

: jumlah mahasiswa 40 orang

Pengukuran waktu proses dilakukan dengan stop watch dimulai dari scan lembar absensi, proses pengolahan citra, proses verifikasi kehadiran sampai pemasukan ke file excel. Untuk waktu proses pada aplikasi sampai pemasukan data ke file excel dilakukan lima kali berturut-turut untuk gambar yang sama.

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital

BAB IV Implementasi dan Analisa Hasil Uji Coba

27

Tabel 4.6 Pengujian Waktu Proses Rekapitulasi No

Uji Coba

Total Waktu

Waktu Pengujian (dalam menit)

Waktu Scan

1

2

3

4

5

Rata-rata

(dalam menit)

1

Absensi 1

2.47

1.16

0.55

1.05

1.09

1.05

1.06

3.53

2

Absensi 2

2.46

1.50

2.11

2.05

1.53

2.02

2.00

4.46

3

Absensi 3

2.47

2.22

2.27

2.29

2.24

2.20

2.42

5.29

Berdasarkan tabel di atas dapat dianalisa sesuai dengan kondisi sistem rekapitulasi absensi IT Telkom. Diasumsikan rata-rata mahasiswa IT Telkom per kelas adalah 40 mahasiswa. Jika dalam 2 jam perkuliahan ada 60 kelas yang berjalan, maka waktu yang dibutuhkan untuk merekap absensi mahasiswa adalah: Waktu = total waktu proses absensi 3 x 60 kelas = 5.29 menit x 60 kelas = 329 detik x 60 kelas = 19740 detik = 329 menit = 5 jam 29 menit

Desain Dan Simulasi Sistem Rekapitulasi Absensi Berdasarkan Scanning Dan Pengolahan Citra Digital