BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat. Graphic Card dengan memory minimum 64 mb

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi ini adalah : Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz. Graphic Card dengan memori minimum 64 MB

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan serial port (baudrate 4800bps, COM1). Menggunakan Sistem Operasi Windows XP.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI SMART READER

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Jones, kami membuat sebuah aplikasi sederhana, dengan spesifikasi perangkat lunak

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi dengan baik adalah : a. Prosesor Intel Pentium IV atau lebih tinggi

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Aplikasi pintu otomatis ini menggunakan spesifikasi perangkat keras dan

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB IV IMPLEMENTASI SISTEM DAN EVALUASI. Aplikasi Virtual Punch Training ini membutuhkan Kinect sebagai media

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. tentang jenis-jenis alat yang digunakan, cara-cara membangun jaringan komputer

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menjalankan aplikasi SIG ini dengan baik adalah sebagai berikut :

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. implementasi dari program aplikasi yang dibuat. Penulis akan menguraikan

BAB IV EVALUASI DAN IMPLEMENTASI PROGRAM. Di dalam bab ini akan disajikan hasil dari perancangan program dan juga hasil percobaan

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. perangkat keras yang dibutuhkan sebagai berikut: a. Processor Intel Pentium 4 atau lebih tinggi;

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 1 PENDAHULUAN. teknologi yang sangat penting adalah TIK (Teknologi Informasi dan Komunikasi).

Bab V Metode Penelitian

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Pera ngkat Lunak. program aplikasi dengan baik adalah sebagai berikut:

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

Prosedur Menjalankan Aplikasi Linda

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. spesifikasi tertentu untuk computer yang digunakan yaitu: Pentium IV 2.0 Ghz. Memory 512 MB.

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 IMPELEMENTASI DAN EVALUSAI. aplikasi dengan baik adalah sebagai berikut : a. Prosesor intel premium Ghz atau yang setara.

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. lunak, dan prosedur instalasi aplikasi. PT. SMART DATA GLOBAL adalah sebagai berikut :

BAB V PERANCANGAN SISTEM. Administrasi (SISDA) mengutamakan pada kebutuhan BiNus University

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak. aplikasi dengan baik adalah sebagai berikut:

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN. yaitu tangan. Akan tetapi ada sekelompok orang yang memilki ketidak-lengkapan

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

pbab 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM APLIKASI uji coba terhadap program aplikasi pengenalan plat nomor kendaraan roda empat ini,

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. prosedur instalasi aplikasi dan prosedur operasional aplikasi. 1. Prosesor Pentium III 533 Mhz atau lebih

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Implementasi Program Simulasi. mengevaluasi program simulasi adalah sebagai berikut :

PERANGKAT LUNAK PENGENDALI POINTER MENGGUNAKAN PELACAKAN MATA (EYE TRACKING) DENGAN ALGORITMA LUCAS- KANADE

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. program aplikasi dengan baik adalah : a. Processor Intel Pentium 1.66 GHz atau yang setara. b. Memori sebesar 512 MB

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai kebutuhan sistem, implementasi dan

BAB III ANALISIS MASALAH DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. aplikasi sistem informasi geografis ini adalah : a. Spesifikasi perangkat keras minimum : memori 64 MB.

Petunjuk Penggunaan Alat. Spesifikasi minimum yang dibutuhkan untuk mengoperasikan aplikasi dengan

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menggunakan algoritma Bipartite Matching yang telah dirancang, maka perlu dilakukan

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Processor Intel Pentium IV 2.41GHz RAM 512 MB DDR. Hard disk 40 GB. Monitor 15 Samsung SyncMaster 551v

BAB I PENDAHULUAN. yang berkaitan dengan urutan (prioritas) yang dilakukan oleh sistem. Menurut J.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Perangkat ajar tentang Sistem Organ Tubuh Manusia ini dirancang untuk

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

PERANGKAT LUNAK PENGENDALI POINTER MENGGUNAKAN PELACAKAN MATA (EYE TRACKING) DENGAN ALGORITMA LUCAS KANADE

PROSEDUR MENJALANKAN APLIKASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. lunak yang digunakan untuk membangun aplikasi perangkat ajar ini adalah : perangkat ajar bisa terlihat lebih menarik.

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Spesifikasi Piranti Keras (Hardware)

BAB IV PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI

FLASH DASAR-DASAR ANIMASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan untuk pemakaian aplikasi yang

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN HASIL PENELITIAN. Pada bab 4 ini akan dijelaskan hasil rancangan sistem aplikasi optimizer, yaitu

COMPUTER VISION UNTUK PENGHITUNGAN JARAK OBYEK TERHADAP KAMERA

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PROGRAM. Program yang telah dibuat melakukan proses deteksi dan pembelajaran. Proses deteksi

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. Spesifikasi sistem komputer yang digunakan untuk menjalankan proses estimasi

BAB I PENDAHULUAN. untuk menyelesaikan masalah konkurensi pada sistem operasi. Mutual exclusion

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. akan dilakukan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan aplikasi. Untuk itulah,

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM. penyelesaian produksi dengan menggunakan metode Earliest Due Date (EDD) ini

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB III ANALISIS DAN RANCANGAN PROGRAM

BAB 4 RENCANA IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penerapan Sistem Basis Data pada PT.Global Health membutuhkan 3 macam spesifikasi

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. 4.1 Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak. a. Processor Intel Pentium 4 atau lebih tinggi

PETUNJUK PENGGUNAAN APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM (DSS) STUDI KELAYAKAN USAHA UMKM - KOPERASI

BAB 3 PERANCANGAN SISTEM

BAB II LANDASAN TEORI. Pengolahan Citra adalah pemrosesan citra, khususnya dengan menggunakan

BAB 3 ANALISIS & PERANCANGAN

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. a. Spesifikasi perangkat keras minimum: 3. Harddisk dengan kapasitas 4, 3 GB

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN. menggunakan Aplikasi Pengelolaan Data Anak Tuna Grahita yaitu:

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. tracking kendaraan bermotor adalah sebagai berikut: menggunakan Bluetooth. sebagai berikut : 2. Memori sebesar 512 Mb

BAB 4 PERANCANGAN PROGRAM

BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. dengan menggunakan Microsoft Visual C Express Edition (Version

BAB IV DESKRIPSI PEKERJAAN. dapat mencatat debit tertinggi sungai. Aplikasi yang ada pada Balai Besar

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI..Net 2005 dan menggunalan SQL Server 2005 sebagai database.

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISIS

BAB IV PENGUJIAN SISTEM. pada PC yang dihubungkan dengan access point Robotino. Hal tersebut untuk

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN. dengan 8 gambar di bidang kedua, hanya saja penenpatannya diacak.

BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI SISTEM

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Untuk menjalankan sistem ini, dibutuhkan perangkat keras (hardware) dan

Transkripsi:

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Driver 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras Spesifikasi minimum dari perangkat keras yang diperlukan agar dapat menjalankan driver ini adalah: Prosesor Pentium IV 2.6 Ghz RAM 512 mb Graphic Card dengan memory minimum 64 mb Monitor VGA atau LCD minimum 17 USB web-camera atau built in web-camera dengan resolusi minimum 320x240 4.1.2 Spesifikasi Perangkat Lunak Spesifikasi perangakat lunak yang dibutuhkan untuk dapat menjalankan program adalah: Microsoft Windows XP Profesional Service Pack 2 / Vista Service Pack 1 Microsoft.Net Framework 2.0 Microsoft Visual Studio 2005 redistributable x86 Pustaka OpenCV 91

92 4.2 Prosedur Operasional 4.2.1 Instalasi Penempatan web-camera Web-camera harus ditempatkan di depan pengguna sejajar dengan posisi pengguna. Sudut yang dibentuk antara mata pengguna dengna web-camera harus berkisar antara 30-50 derajat. Jarak antara pengguna dan layar juga tidak boleh terlalu jauh, posisi optimalnya adalah 40-60 cm. Berikut ini adalah gambar posisi penempatan. Wajah pengguna yang tertangkap oleh web-camera harus memenuhi minimal 1 2 layar window hasil pengambilan gambar. Gambar 4.1 Penempatan web-camera dari depan

93 Gambar 4.2 Penempatan web-camera dari samping Gambar 4.3 Posisi hasil optimal pengambilan gambar dengan web-camera

94 4.2.2 Penggunaan Program Ketika pengguna menjalankan program, program akan langsung bekerja mendeteksi wajah dan mata pengguna. Bila berhasil terdeteksi program akan langsung menjalankan fungsinya sebagai perangkat penunjuk. Berikut ini adalah tampilan pertama kali ketika program dijalankan. Gambar 4.4 Tampilan program

95 window. Ada 3 window yang akan muncul yaitu console window, result window dan gray Gambar 4.5 console window Pada console window ini akan dihasilkan beberapa nilai yang digunakan untuk pengecekan dalam melakukan penelitian. Nilai itu meliputi hasil pendeteksian berupa koordinat pendeteksian.

96 Gambar 4.6 Result window Gambar result window memberikan informasi mengenai hasil deteksi. Dalam gambar ini terdapat 3 objek utama yang ditandai yaitu: Wajah yang ditandai dengan lingkaran biru besar. Area mata yang ditandai dengan kotak merah. Point tracking pada mata yang ditandai dengan titik hijau. Titik hijau ini akan terus mengikuti gerakan bola mata, apabila titik hijau ini keluar dari area mata maka akan dilakukan pengesetan ulang secara otomatis sehingga titik hijau berada di lokasi yang benar (area bola mata). Saat driver dijalankan, driver akan mendeteksi wajah kemudian akan mengeset area bola mata yang akan dijejaki dalam waktu kurang lebih 2 detik, selama proses kalibrasi titik hijau akan berubah menjadi warna biru dan sesaat sebelum kalibrasi selesai titik ini akan hilang. Saat pengesetan selesai titik hijau muncul di area bola mata

97 serta akan mengikuti gerakan bola mata secara terus menerus dan tidak bergantung lagi pada area wajah. Saat area wajah terdeteksi, titik hijau harus berada di area mata, apabila titik tersebut berada di area yang tidak seharusnya pengesetan ulang akan dilakukan. Gambar 4.7 Gray window Gambar gray window ini akan memberikan informasi untuk kecepatan pendeteksian kedipan yang berguna untuk mensimulasikan klik pada piranti penunjuk konvensional. Pada posisi salah satu mata terbuka maka masih akan terlihat sekumpulan piksel hitam pada area mata di wajah, sedangkan ketika salah satu mata tertutup maka area wajah akan menjadi putih atau hanya ada sedikit sekali titik hitam. Inilah yang memandakan keberhasilan deteksi kedipan mata. Pada tahap ini driver sudah berjalan, kursor pada layar akan mengikuti kemanapun arah gerakan mata. Bila terjadi error atau salah posisi maka program akan

98 melakukan pengesetan ulang secara otomatis, pengesetan memankan waktu sekitar 2 detik, dimana saat kalibrasi pengguna harus melihat ke layar dan tidak boleh bergerak. Selain itu wajah pun harus terdeteksi saat pengesetan, bila wajah tidak terdeteksi maka pengesetan tidak akan berjalan. Pengesetan juga akan diulang apabila terjadi kesalahan dalam proses pengesetan seperti pengguna melakukan banyak gerakan berpindahpindah selama proses pengesetan. 4.3 Rencana Implementasi Pada penerapannya, pengguna harus memenuhi semua spesifikasi yang telah disebutkan baik spesifikasi pada perangkat keras maupun piranti lunak agar driver dapat dijalankan. Dengan cara pengoperasiannya yang tidak membutuhkan gerakan tangan maka diharapkan driver ini dapat menjadi alternatif lain dalam menggunakan piranti penunjuk (menggunakan gerakan mata dalam pengoperasiannya). Penerapan driver ini umumnya ditunjukkan pada masyarakat yang ingin mencoba pengoperasian piranti penunjuk yang berbeda dan khususnya ditunjukkan kepada orang-orang yang tidak memiliki tangan atau pun mereka yang tidak dapat mengendalikan tangan dengan semestinya karena beberapa alasan (seperti yang mengalami kelumpuhan, parkinson dan lainnya). Seperti yang telah disebutkan pada sub-bab pengunaan program, terdapat 3 windows yang muncul ketika menjalankan driver ini. Untuk memberikan kenyamanan pada pengguna, maka console windows dan gray windows akan secara otomatis di minimize, sedangkan result window tetap muncul. Hal ini dilakukan agar pengguna dapat melihat apakah posisi web-camera telah tepat sehingga dapat menangkap citra

99 dengan baik (deteksi wajah, deteksi area mata serta point tracking pada mata telah berhasil). Apabila result window ini tidak dibutuhkan lagi maka pengguna dapat meminimizenya, sehingga tampilan window ini tidak akan menggangu pada saat melakukan proses lain. 4.4 Pengujian Pada bagian ini dilakukan pengujian terhadap driver, pengujian ini didasarkan pada parameter-parameter yang telah ditentukan. Parameter-parameter ini meliputi sensitivitas serta keakuratan. Pengujian yang dilakukan meliputi: Kecepatan perpindahan (dalam satu satuan waktu) Kemudahan dalam melakukan klik Mengklik beberapa objek yang berdekatan Untuk memperoleh nilai-nilai sesuai dengan parameter yang disebutkan maka dilakukan beberapa tes seperti: Tes 1 Pengujian dilakukan dengan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk menjangkau tombol start dari tengah layar (satuan pengujian dalam detik). Pengujian dilakukan dengan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk menjangkau keempat titik sudut layar dari posisi awal di tengah layar. Pengujian ini bertujuan untuk mengukur tingkat sentivitas (respon gerakan kursor terhadap gerakan bola mata) dan kecepatan perpindahan.

100 Tes 2 Pengujian dilakukan dengan mengukur tingkat keberhasilan melakukan klik dengan menggunakan kedipan mata (kiri dan kanan). Pengujian dilakukan sebanyak 20x pada masing-masing mata oleh objek yang sama,dengan interval 3 detik untuk setiap kedipan. Untuk mengetahui keberhasilan pengujian ini dilakukan dengan menggunakan bantuan console window yang menampilkan tulisan bahwa kedipan kiri atau kanan telah dilakukan. Pengujian ini bertujuan untuk mengukur tingkat akurasi dari fungsi klik yang disiapkan pada driver ini Tes 3 Pengujian dilakukan dengan menghitung waktu yang dibutuhkan untuk melakukan klik pada 8 menubar pada Microsoft Word 2007 yang dimulai dari tengah layar. Pengujian ini bertujuan untuk mengukur tingkat akurasi terhadap pergerakan kursor dan ketepatan akurasi dalam melakukan klik (penekanan tombol).

101 Gambar 4.8 Tampilan area pengujian untuk tes 3 Pengujian untuk tes 1 dilakukan selama 5 kali oleh objek yang sama, dan pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai sensitivitas yang berbeda yaitu 10, 20 dan 30. Nilai sensitivitas merupakan nilai pengali untuk setiap perpindahan atau pergerakan fitur dalam 2 frame yang berurutan terhadap gerakan kursor di layar komputer. Misalkan nilai sensitivitas 10 berarti setiap perpindahan fitur sebanyak 1 pixel pada 2 frame akan dikalikan dengan 10, yang berarti dengan terjadinya perpindahan fitur sebanyak 1 piksel pada frame akan menghasilkan gerakan dengan kecepatan 10 piksel/frame pada layar komputer.

102 Tabel 4.1 Hasil Pengujian Tes 1. (pengujian dilakukan dari titik tengah layar) Menuju menu start Menuju keempat titik sudut layar Sentivitas Sentivitas Sentivitas Sentivitas Sentivitas Sentivitas 10 20 30 10 20 30 Percobaan 5.1 detik 2.0 detik 0.9 detik 16 detik 6.8 detik 5.3 detik 1 Percobaan 4.0 detik 1.6 detik 1.4 detik 10.3 detik 6.3 detik 5.5 detik 2 Percobaan 4.5 detik 1.4 detik 2.0 detik 11.3 detik 6.6 detik 6.0 detik 3 Percobaan 3.0 detik 1.7 detik 1.7 detik 7.7 detik 6.7 detik 6.6 detik 4 Percobaan 2.0 detik 1.2 detik 1.3 detik 9 detik 6.3 detik 6.8 detik 5

103 Table 4.2 Hasil Pengujian Tes 2 (Pengujian deteksi kedipan) Kedip Kiri Kedip Kanan Percobaan 1 Berhasil Berhasil Percobaan 2 Berhasil Berhasil Percobaan 3 Berhasil Berhasil Percobaan 4 Berhasil Berhasil Percobaan 5 Gagal Gagal Percobaan 5 Berhasil Gagal Percobaan 6 Berhasil Berhasil Percobaan 7 Berhasil Berhasil Percobaan 8 Berhasil Berhasil Percobaan 9 Berhasil Berhasil Percobaan 10 Berhasil Gagal Percobaan 11 Berhasil Berhasil Percobaan 12 Berhasil Berhasil Percobaan 13 Berhasil Berhasil Percobaan 14 Gagal Berhasil Percobaan 15 Berhasil Berhasil Percobaan 16 Berhasil Gagal Percobaan 17 Berhasil Berhasil Percobaan 18 Berhasil Berhasil Percobaan 19 Berhasil Gagal Percobaan 20 Berhasil Berhasil

104 Table 4.3 Hasil Pengujian Tes 3 (Pengujian penekanan tombol menubar) Tingkat Sensitivitas Sensitivitas 10 Sensitivitas 20 Sensitivitas 30 Percobaan 1 4.8 detik 2.9 detik gagal Percobaan 2 4.5 detik 3.2 detik gagal Percobaan 3 4.8 detik 3.1 detik 7 detik Percobaan 4 5 detik 2.9 detik 8.3 detik Percobaan 5 4.7 detik 3.4 detik 7.9 detik Percobaan tes 1 Gerakan kursor dari tengah layar menuju menu start. Sensitivitas 10 piksel : 3.72 detik Sensitivitas 20 piksel : 1.58 detik Sensitivitas 30 piksel : 1.46 detik Gerakan kursor dari tengah layar menuju keempat titik sudut layar. Sensitivitas 10 piksel : 10.86 detik Sensitivitas 20 piksel : 6.54 detik Sensitivitas 30 piksel : 6.04 detik Percobaan tes 2 Keberhasilan kedipan mata untuk melakukan fungsi klik (dengan 20x percobaan). Mata kiri : 90% berhasil 10 % gagal Mata kanan : 75% berhasil 25 % gagal

105 Percobaan tes 3 Tingkat sensitivitas pada pengujian penekanan tombol menu bar. Pada pengujian ini bila dalam jangka waktu yang terlalu lama (di atas 1 menit) belum dapat menyelesaikannya maka akan dianggap gagal. Sensitivitas 10 piksel : 4.76 detik (keberhasilan 100%) Sensitivitas 20 piksel : 3.1 detik (keberhasilan 100%) Sensitivitas 30 piksel : 5.4 detik (keberhasilan 60%) 4.5 Evaluasi Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat dijabarkan beberapa batasan driver yang dimiliki dengan metode deteksi Viola-Jones & metode penjejakan Lukas-Kanade antara lain : Pendeteksian citra wajah sangat sensitif terhadap adanya perubahan pencahayaan. Keberhasilan pengenalan wajah masih bergantung pada orientasi wajah. Berdasarkan tes 1 & tes 3 dapat disimpulkan bahwa semakin tinggi sensitivitas yang digunakan pergerakan kursor akan semakin cepat dan jangkauan layar yang dicapai dengan sedikit gerakan mata akan semakin besar, tetapi pergerakan yang cepat mengakibatkan menurunnya tingkat akurasi untuk memilih suatu objek/tombol/menu tertentu karena kursor menjadi susah untuk dikontrol (terjadinya sedikit gerakan pada mata akan mengakibatkan kursor berpindah-pindah secara cepat). Sedangkan apabila sensitivitas yang digunakan semakin rendah, pergerakan pointer akan

106 menjadi lambat dan jangkauan layar yang dapat dicapai dengan sedikit gerakan akan semakin kecil, tetapi pergerakan yang lambat ini membuat meningkatnya nilai akurasi untuk memilih suatu objek/tombol/menu tertentu karena kursor menjadi lebih mudah dikendalikan dan fokus. (terjadinya sedikit gerakan tidak akan banyak mempengaruhi gerakan kursor). Terkadang terjadi false positive object (kondisi di mana tidak terdapat objek yang dicari akan tetapi ada daerah yang dianggap sebagai objek yang dicari pada citra) pada pendeteksian wajah.hal ini dikarenakan ketidaksempurnaan hasil pelatihan yang digunakan (haarcascade_frontalface_alt2.xml) dan false positive objek ini mempunyai radius yang sama dengan wajah sehingga ada kemungkinan untuk terjadinya kesalahan pengklasifikasian. Feature tracking Point dengan menggunakan Lukas Kanade Method belum memberikan hasil yang sempurna terhadap pendeteksian bola mata, bila terjadi gerakan perpindahan yang cukup cepat maka area feature tracking point pun juga akan ikut bergeser yang akan mengurangi nilai stabilitas serta akurasi penjejakan. Tingkat brightness harus diatur sedemikian rupa untuk mendapatkan hasil pendeteksian kedipan mata yang optimal.untuk setiap individu mempunyai nilai brightness yang berbeda-beda sehingga harus dilakukan pengaturan tingkat brightness secara manual. Sentivitas gerakan yang tinggi pada feature tracking point serta adanya noise pada alat masukan (webcamera) yang menyebabkan gerakan kursor menjadi tidak stabil atau tidak mampu untuk diam secara stabil di suatu posisi.

107 Jarak dan sudut dari alat masukan (webcamera) mempengaruhi akurasi serta kestabilan penjejakan.