Sistem Deteksi Dan Perhitungan Otomatis Bakteri Salmonella dengan Pengolahan Citra Menggunakan Metode Object Counting

  

Vol. 2, No. 12, Desember 2018, hlm. 6401-6408 http://j-ptiik.ub.ac.id

Sistem Deteksi Dan Perhitungan Otomatis Bakteri Salmonella dengan

  Object Counting Pengolahan Citra Menggunakan Metode _{1 2 3} Lashot Ria Ingrid Melanika , Hurriyatul Fitriyah , Gembong Edhi Setyawan

  Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya ₁

  

Abstrak

Salmonella merupakan salah satu bakteri patogen yang dapat menyebabkan penyakit pada saluran

  pencernaan manusia. Ukuran yang mikroskopis membuat bakteri Salmonella tidak dapat dilihat tanpa bantuan mikroskop. Deteksi serta perhitungan koloni bakteri saat pengamatan dengan mikroskop masih dilakukan secara manual hingga saat ini. Maka dari itu dirancang sebuah sistem yang dapat mendeteksi dan melakukan perhitungan pada koloni bakteri Salmonella secara otomatis menggunakan metode segmentasi warna dan object counting. Sampel bakteri Salmonella hasil isolasi dari daging ayam dibuat pada kaca preparat dan dilakukan pewarnaan gram agar memudahkan saat diamati. Pengambilan gambar bakteri dilakukan menggunakan kamera pada mikroskop digital dengan resolusi 5 mega piksel. Proses pertama pada pengolahan citra yang dilakukan ialah image enhancement, kemudian konversi citra RGB ke citra HSV. Setelah itu dilakukan operasi morfologi closing, lalu koloni bakteri dihitung dengan metode object counting. Pemrosesan algoritma pengolahan citra dilakukan pada MATLAB, dan sistem akan ditampilkan pada sebuah antarmuka yang berguna untuk memudahkan penggunaan oleh user. Pengujian ketepatan input dan informasi gambar memperoleh hasil dengan status berhasil. Rerata waktu yang dibutuhkan saat eksekusi sistem ialah 4.59 detik, serta tingkat akurasi deteksi dan perhitungan jumlah koloni bakteri mempunyai tingkat akurasi sebesar 80.81%.

  

Kata kunci: Pengolahan Citra Digital, Salmonella, Mikroskop Digital, Image Enhancement, Segmentasi

Warna, Object Counting

  

Abstract

Salmonella is one of the pathogenic bacteria that can cause disease in human digestive tract. The

microscopic size makes the Salmonella bacteria invisible without the aid of a microscope. Detection

and calculation of bacterial colonies during microscopic observations are still done manually until

now. Therefore designed a system that can detect and perform calculations on Salmonella bacteria

colonies automatically using the method of color segmentation and object counting. Samples of

Salmonella bacteria isolated from chicken meat were made on glass preparations and gram staining

was done to make it easier to observe. Bacteria shooting is using the camera on a digital microscope

with a resolution of 5 mega pixels. The first process in image processing is image enhancement, then

converting RGB image to HSV image. After that performed closing morphological operation, then

bacterial colonies were calculated by object counting method. The processing of image processing

algorithms is performed on MATLAB, and the system will be displayed on an interface to make it

easier for user. The accuracy of input and image information to obtain results with successful status.

  

The average time required during the execution of the system is 4.59 seconds, and the accuracy of

detection and calculation of the number of bacterial colonies has an accuracy by 80.81%.

  

Keywords: Digital Image Processing, Salmonella, Digital Microscope, Image Enhancement, Color

Segmentation, Object Counting 1.

  sebagai salah satu bahan pangan yang digemari

   PENDAHULUAN

  banyak orang. Daging ayam memiliki Ayam merupakan salah satu unggas yang kandungan gizi yang bernilai tinggi seperti paling banyak diternak. Mudah dalam proses protein, lemak, mineral yang dibutuhkan oleh pengolahannya menjadikan daging ayam tubuh. Harga daging ayam yang lebih ekonomis

  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya

6401

  2. METODOLOGI PENELITIAN

  Dalam penelitian ini menggunakan bakteri

  perhitungan koloni bakteri yang masih dilakukan secara manual oleh laboran. Pada penelitian ini juga sistem menggunakan GUI (Graphical user interface) sehingga dapat memudahkan laboran dalam mendeteksi dan melakukan perhitungan saat melakukan pengamatan pada bakteri Salmonella dengan mikroskop digital.

  counting juga bertujuan untuk mempercepat

  merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan jumlah koloni bakteri secara otomatis. Penggunaan object

  counting . Penggunaan object counting

  menggunakan segmentasi warna dan object

  Salmonella pada sampel daging ayam

  karena belum ada penelitian yang menggunakan bakteri tersebut sebagai objek. Sehingga akan diterapkan sebuah sistem deteksi dan perhitungan otomatis jumlah koloni bakteri

  Salmonella yang terdapat pada daging ayam,

  menggunakan bakteri E.Coli yang terdapat pada daging.

  daripada daging sapi menjadi salah satu faktor yang membuat tinggi permintaan masyarakat akan daging ayam. Tapi seringkali terjadi kelalaian saat mengolah daging ayam, sehingga membuat daging ayam menjadi tercemar oleh bakteri.

  morphology . Kedua penelitian tersebut

  Pada penelitan sebelumnya yang dilakukan Baby & Philip (2016) sudah berhasil untuk mendeteksi bakteri secara otomatis dengan menggunakan pengolahan citra. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan oleh Wibowo & Andrivani (2016) berhasil mendeteksi serta melakukan perhitungan jumlah koloni bakteri pada setiap frame video menggunakan counting

  Pengolahan citra merupakan istilah umum untuk menggambarkan berbagai teknik yang berguna untuk memanipulasi dan memodifikasi citra dengan berbagai cara (Efford, 2000). Pengolahan citra sudah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari saat ini dan sudah diaplikasikan ke dalam berbagai aspek. Pada dunia kedokteran pengolahan citra mempunya andil yang besar. Salah satu contoh pengaplikasian pengolahan citra pada bidang kedokteran ialah CT Scan. Selain itu pengolahan citra juga dapat digunakan dalam identifikasi atau pengenalan pola. Pengaplikasian pengolahan citra sedang dibutuhkan dalam bidang mikrobiologi untuk mendeteksi dan melakukan perhitungan pada objek mikroskopis seperti bakteri, mikroorganisme, dan darah secara otomatis.

  Mikroskop mempunyai banyak jenis. Salah satunya ialah mikroskop digital. Mikroskop digital juga sering disebut mikroskop multimedia mempunyai fungsi yang sama seperti mikroskop pada umumnya. Perbedaannya ialah mikroskop digital dilengkapi dengan kamera digital dan gambar hasil pengamatan dapat diproyeksikan kedalam monitor komputer dan disimpan pada file komputer. Mikroskop sudah dilengkapi dengan kamera, memungkinkan untuk melakukan hal berbasis pengolahan citra.

  E.Coli sekitar 0.4

  ini membuktikan bahwa banyak sekali bakteri yang dapat mencemari daging ayam jika tidak dijaga kebersihannya. Ukuran Salmonella dan

  E.Coli dapat menyebabkan diare dan tifus. Hal

  Bakteri yang ada meliputi Salmonella dan

  Pada artikel yang ditulis oleh Sudarno (2016) mengatakan petugas dinas pertanian kota Bogor menemukan bahwa banyak daging ayam yang tercemar dengan bakteri karena dicuci menggunakan air sungai sebelum dijual.

• – 0.6 x 1 – 3 μm. Dengan ukuran mikroskopis tersebut sangat mustahil bakteri tersebut dapat dilihat tanpa bantuan mikroskop. Mikroskop mempunyai fungsi utama yaitu membesarkan benda yang dilihat sehingga membantu untuk mengamati benda yang renik (Lay, 1994).

Gambar 1. Diagram Blok Metodologi Penelitian Pada Gambar 1 dijelaskan tahap-tahap pada metodologi yang akan digunakan pada penelitian ini. Tahapan metodologi meliputi studi literatur sebagai pendukung teori implementasi penelitian, analisis kebutuhan yang berfungsi untuk mengidentifikasi kebutuhan sistem. Perancangan yang dilakukan pada penelitian ini akan terbagi menjadi empat yaitu perancangan data sampel, komunikasi sistem, perancangan deteksi dan perhitungan koloni bakteri, serta perancangan antarmuka sistem. Pada bagian perancangan data sampel akan dijelaskan bagaimana cara pembuatan dan pengambilan data yaitu gambar bakteri.

  Perancangan komunikasi sistem akan dijelaskan tentang cara kerja mikroskop digital dengan laptop yang digunakan, kemudian pada perancangan deteksi dan perhitungan koloni bakteri akan dijelaskan tahapan-tahapan pengolahan citra yang dilakukan untuk menghitung jumlah koloni bakteri yang ada. Tahap terakhir ialah perancangan antarmuka sistem yang akan menjelaskan desain GUI yang digunakan.

  Perancangan data sampel dilakukan dengan membuat preparat dari koloni bakteri

  Salmonella . Pembuatan preparat bakteri

  membutuhkan koloni bakteri, kaca preparat, serta larutan pewarnaan gram agar koloni bakteri dapat dilihat pada mikroskop digital.

  Pembuatan preparat bakteri harus dilakukan pada laminar air flow agar bakteri tidak menyebar dan udara tidak terkontaminasi oleh bakteri seperti pada

  Gambar 2. Laminar Air Flow Gambar 3. Biakan Bakteri Salmonella dan

  Larutan Pewarnaan Gram Pembuatan preparat harus mengikuti prosedur yang sudah ditetapkan pada laboratorium dan harus berhati-hati. Setelah preparat bakteri berhasil dibuat, ditambahkan minyak imersi pada saat akan melakukan pengamatan dengan mikroskop digital. Minyak imersi berguna untuk memperjelas objek dan melindungi lensa perbesaran mikroskop agar tidak terkontaminasi oleh bakteri. Saat melakukan pengamatan dengan mikroskop digital, user dapat mengakuisisi citra bakteri yang akan dideteksi serta dihitung. Pengamatan dengan mikroskop digital menggunakan perbesaran lensa objektif 40x agar objek dapat terlihat dengan jelas.

  2.2 Perancangan Komunikasi Sistem

  Pada perancangan komunikasi sistem ini akan dijelaskan dalam bentuk diagram blok agar memudahkan dalam pemahaman keselurahan sistem. Diagram blok komunikasi sistem dapat dilihat pada Gambar 4 yang menjelaskan tentang komunikasi antara objek (bakteri), mikroskop digital, dan laptop.

2.1 Perancangan Data Sampel

  Gambar 4. Diagram Blok Komunikasi Sistem Pada perancangan komunikasi sistem ini, pertama kali user melakukan pengamatan pada bakteri Salmonella menggunakan mikroskop digital. Kemudian setelah itu user mengambil gambar bakteri Salmonella tersebut. Setelah didapat gambar yang diinginkan, maka user menyambungkan kabel usb agar laptop dapat membaca gambar dari mikroskop. Lalu setelah laptop dan mikroskop terkoneksi dengan baik,

  user membuka antarmuka sistem. Setelah

  antarmuka sistem tersebut dijalankan, user akan diberikan pilihan untuk memasukan gambar yang paling terakhir diambil oleh mikroskop ataupun memilih gambar secara manual. Jika

  user sudah memilih, proses akan berjalan dan

  Gambar 5. Diagram Alir Deteksi dan akan menampilkan hasil yang dibutuhkan oleh Perhitungan Jumlah Koloni Bakteri user .

  Saat melakukan teknik image enhancement

2.3 Perancangan Deteksi dan Perhitungan

  digunakan persamaan 1. Dimana h(u, v) adalah

  Koloni Bakteri

  nilai kernel yang digunakan, dan x(i

• – u, j – v) Pada Gambar 5 data dari kamera mikroskop adalah nilai image input (Purwanto, Bejo, & Suwastono, 2017).

  digital diolah dengan beberapa metode pengolahan citra untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. Metode yang digunakan (1)

  (i − u, j − v) ( , ) = ∑ ∑ h(u, v).

  v

  diantaranya ialah meningkatkan kualitas citra dengan salah satu teknik image enhacement, High pass filter mempunyai tiga kernel yaitu high pass filter agar citra koloni bakteri yang dapat digunakan, namun pada penelitian ini kernel yang digunakan ialah kernel ketiga lebih mudah untuk dideteksi. seperti pada persamaan 2 (Naf’an, 2018).

  1 −2

  1 3 = [ −2 4 − 2 ] , ∑ = 1 (2) 1 −2

  1 Setelah itu tahapan selanjutnya ialah mengkonversi nilai citra RGB ke citra HSV untuk diambil nilai citra saturasinya. Konversi citra RGB ke citra HSV dapat diliat pada persamaan 3 sampai persamaan 6 (Sianipar, Mangiri, & Wiryajati, 2013).

  ′

  (3) =

  255

  Dengan menggunakan persamaan 3 juga dapat mencari nilai dari ′ dan ′. Pada persamaan 4 sampai persamaan 6 lambang V adalah cara mencari nilai dari Value, lambang merupakan selisih dari nilai maksimal dan nilai

  ′ ′ ′

  minimal dari , , . Sedangkan lambang S adalah cara mencari nilai saturasi.

  (4) = max { ′, ′, ′}

  (5) = − min { ′, ′, ′}

  (6) =

  Kemudian citra saturasi tersebut diubah ke citra biner agar dapat dilakukan operasi morfologi guna menghasilkan citra sesuai dengan kebutuhan. Operasi morfologi yang dilakukan ialah closing yang dapat dilihat pada

  Gambar 7. Tampilan Desain GUI persamaan 7. Kegunaan dari pushbutton yang ada pada (7) desain GUI dapat dilihat pada Tabel 1. = ( ⊕ ) ⊗

  Tabel 1. Penjelasan Tiap Pushbutton Pada GUI Setelah dilakukan operasi morfologi, kemudian dilakukan operasi perhitungan

  Sub Menu Penjelasan

  jumlah koloni bakteri dengan object counting Terbaru Merupakan pilihan untuk mengetahui berapa banyak jumlah koloni bakteri yang ada pada citra tersebut. Hasil dengan inputan gambar terakhir yang berhasil di deteksi dan perhitungan jumlah koloni bakteri

  capture oleh kamera akan ditampilkan pada antarmuka sistem.

  pada mikroskop digital.

2.4 Perancangan Antarmuka Sistem

  Pilih Manual Merupakan pilihan dengan inputan manual atau user memilih sendiri gambar yang akan diinputkan

  Reset Melalukan set ulang

  Gambar 6. Diagram Blok Perancangan sistem dengan input yang Antarmuka Sistem sudah dijalankan agar bisa menjalankan sistem

  Pada Gambar 6 merupakan diagram blok dengan input an yang dari perancangan antarmuka sistem yang akan baru. dibuat. Antarmuka sistem dibuat guna

  Panduan Berupa panduan memudahkan user dalam menjalankan sistem menggunakan sistem deteksi dan perhitungan koloni bakteri. deteksi dan perhitungan

  Antarmuka sistem dibuat dengan menggunakan jumlah koloni bakteri.

  library yang ada pada MATLAB. Dengan

  menerapkan beberapa prosedur yang baik untuk interaksi manusia dan komputer maka dibuat

  3. PENGUJIAN DAN HASIL

  GUI dengan desain seperti Gambar 7. Pada Untuk menguji ketepatan dari sistem yang desain GUI sistem deteksi dan perhitungan sudah dibuat, maka akan dilakukan pengujian jumlah koloni bakteri terdapat tiga properti axes pada saat melakukan input gambar, pengujian yang berguna untuk menampilkan citra waktu eksekusi sistem, serta pengujian akurasi masukan, citra hasil morfologi, dan citra dengan deteksi dan perhitungan koloni bakteri. hasil deteksi dan perhitungan jumlah koloni bakteri. Terdapat empat pushbotton yang terdiri

  3.1. Hasil Pengujian Input Gambar

  dari pushbotton terbaru, pilih manual, reset, dan Tujuan dilakukannya pengujian ini ialah panduan. untuk menguji pilihan input gambar yang dipilih oleh user apakah sudah memberikan

  output sesuai dengan yang diinginkan atau belum. beberapa kali, dan memperoleh persentase keberhasilan 100% saat melakukan input gambar, tanpa ada kendala. Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.

  Tabel 2. Analisis Input Gambar

  Input Status Gambar

  Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil

  Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil

  Gambar 8. Hasil Pengujian Input Gambar Terbaru 3.2.

   Hasil Pengujian Waktu Eksekusi Sistem

  Pada Gambar 8, dapat dilihat bahwa user

  dan Reset Sistem

  memilih input gambar terbaru. Saat user Tujuan pengujian waktu eksekusi sistem memilih untuk memasukan gambar dengan ialah untuk mengetahui kecepatan sistem dalam

  pushbutton Terbaru pada GUI, maka gambar

  menjalankan semua metode yang digunakan yang diproses oleh sistem ialah gambar terakhir dalam mendeteksi dan melakukan perhitungan yang diambil oleh mikroskop digital. koloni bakteri Salmonella. Waktu eksekusi sistem pada penelitian ini ialah waktu yang dibutuhkan antarmuka sistem saat sudah dijalankan.

  Pada pengujian waktu eksekusi sistem yang dilakukan dalam beberapa percobaan, didapatkan hasil bahwa rerata dari waktu yang dibutuhkan saat menjalankan suatu proses pengolahan citra pada antarmuka sistem ialah 4.59 detik yang dapat dilihat pada Tabel 3.

  Tabel 3. Analisis Waktu Eksekusi Sistem

  No. Inputan Waktu (detik)

  1 Pilih Manual

  04.76

  2 Terbaru

  04.71

  3 Pilih Manual

  04.43 Gambar 9. Hasil Pengujian Input Gambar

  4 Terbaru

  04.59 Secara Manual

  5 Terbaru

  04.56

  6 Terbaru

  04.57 Pada Gambar 9, dapat dilihat bahwa user memilih input gambar secara manual. Saat user

  7 Pilih Manual

  04.57 memilih untuk memasukan gambar dengan

  8 Pilih Manual

  04.56 pushbutton Pilih Manual pada GUI, maka

  9 Terbaru

  04.61 gambar yang diproses oleh sistem ialah gambar

  10 Pilih Manual

  04.60 yang akan dipilih oleh user. Rata-rata

  04.59 Pengujian pada input gambar ini dilakukan Pada pengujian reset sistem juga dilakukan beberapa percobaan dan didapatkan hasil dengan status berhasil dari 10x percobaan seperti pada Tabel 4.

  Tabel 4. Analisis Waktu Reset Sistem

  5

  26

  25

  7 7 100.00 PICT0041

  71.42 PICT0039

  9

  7

  62.50 PICT0036

  8

  6

  46.15 PICT0035

  6

  13

  81.81 PICT0033

  9

  11

  92.10 PICT0031

  96.00 PICT0045

  5

  38

  11

   KESIMPULAN

  80.81 4.

  87.50 Rata-rata

  35

  40

  90.90 PICT0054

  12

  84.00 PICT0053

  83.33 PICT0047

  29

  25

  70.00 PICT0052

  13

  19

  88.88 PICT0049

  8

  9

  41

  80.00 PICT0027

  Input Gambar Status

  Gambar 10. Hasil Deteksi dan Perhitungan Koloni Bakteri oleh Sistem

  85.71 PICT0002

  6

  7

  Nama Gambar Jumlah Hitung Manual Jumlah Hitung Pengujian Persentase Keberhasilan (%) PICT0001

  Tabel 5. Analisis Hasil Pengujian Deteksi dan Perhitungan Koloni Bakteri

  Deteksi dan perhitungan koloni bakteri mempunyai tingat keberhasilan sebesar 80.81% didapat dari 23 sampel gambar yang diuji. Ada beberapa hal yang mempengaruhi tingkat keberhasil tersebut, beberapa diantaranya ialah saat pengambilan data, teknik pewarnaan pada bakteri, usia bakteri yang digunakan. Pada Tabel 5 merupakan analisis dari hasil pengujian deteksi dan perhitungan koloni bakteri.

  Gambar 11. Hasil Deteksi dan Perhitungan Koloni Bakteri Secara Manual

  Pengujian akurasi sistem deteksi dan perhitungan koloni bakteri Salmonella dilakukan pada 23 gambar. Kemudian didapatkan beberapa hasil. Ada beberapa gambar dengan tingkat keberhasilan yang tinggi dan ada beberapa gambar dengan tingkat keberhasilan yang rendah. Pengujian akurasi deteksi dan perhitungan dilakukan dengan membandingkan hasil hitung manual dengan hasil komputasi sistem seperti pada Gambar 10 dan Gambar 11.

  13

  Salmonella pada input gambar yang ada.

  Tujuan dilakukan pengujian pada akurasi deteksi dan perhitungan koloni bakteri ialah untuk mengetahui ketepatan sistem dalam mendeteksi dan menghitung koloni bakteri

   Hasil Pengujian Akurasi Deteksi dan Perhitungan Koloni Bakteri

  Terbaru Berhasil Pilih Manual Berhasil 3.3.

  Terbaru Berhasil Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil

  Pilih Manual Berhasil Pilih Manual Berhasil

  Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil Terbaru Berhasil

  9 9 100.00 PICT0005

  11

  16

  24

  20

  91.66 PICT0024

  11

  12

  12 12 100.00 PICT0023

  70.83 PICT0015

  17

  43.75 PICT0013

  84.61 PICT0006

  7

  16

  60.00 PICT0012

  12

  20

  87.50 PICT0010

  7

  8

  Berdasarkan berbagai analisis dari hasil pengujian yang diperoleh pada penelitian ini, maka dapat disimpulkan bahwa untuk dapat melakukan pendeteksian dan perhitungan koloni bakteri Salmonella ialah melakukan

  image enhancement

  Perhitungan Jumlah Bakteri Eschericha Coli Dengan Pengolahan Citra Melalui Metode Thresholding dan Counting Morphology. Jitter.

  K. (2013). Matlab Untuk Pemrosesan

  Sianipar, R. H., Mangiri, S. H., & Wiryajati, I.

  Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri , 2.

  (2017). IMPLEMENTASI ALGORITME HIGH PASS FILTER PADA FPGA MENGGUNAKAN PROSESOR NIOS II. Seminar

  Purwanto, K., Bejo, A., & Suwastono, A.

  Peternakan, D. J. (2016, May 8). Retrieved May 8, 2016, from http://www.pertanian.go.id/NAK- 2016fix/Prod_DagingAyamRasPedagin g_Prop_2016.pdf

  Retrieved from http://zidny.dosen.st3telkom.ac.id/wp- content/uploads/sites/29/2016/03/MKB 3383-Teknik-Pengolahan- Citra_4_Operasi-Ketetanggaan-Piksel- pada-Domain-Frekuensi.pdf

  Jakarta: PT RajaGrafindo Persada. Naf’an, M. Z. (2018, July 11). Blog Dosen IT Telkom Purwokerto.

  dengan metode high pass

  Sudarno, A. (2016, June 27). Waspada, Daging Ayam di Bogor Mengandung Bakteri Salmonella. Liputan6

  Wibowo, A. P., & Andrivani, R. (2016).

  Rerata waktu yang dibutuhkan saat melakukan eksekusi sistem ialah 04.59 detik. Waktu yang dibutuhkan masih tergolong cepat karena dalam waktu tersebut sistem sudah menjalankan semua algoritma yang digunakan.

  Pada pengujian akurasi tingkat keberhasilan sistem dalam mendeteksi dan melakukan perhitungan pada koloni bakteri ialah sebesar 80.81%. Akurasi sistem dipengaruhi oleh beberapa hal seperti teknik pengambilan gambar, teknik pewarnaan pada bakteri dan juga usia bakteri yang digunakan.

  saat menggunakan sistem deteksi dan perhitungan jumlah koloni bakteri.

  user friendly agar mudah untuk dipahami pada

  Begitu juga dengan pengimplementasian antamuka sistem pada MATLAB dapat disimpulkan berhasil. Antarmuka sistem dalam bentuk GUI akan menjadi jembatan antara sistem dengan user. Desian antarmuka dibuat

  noise, dan menyambungkan objek yang berdekatan. Kemudian dilakukan perhitungan dengan metode object counting untuk mengetahui jumlah koloni bakteri yang ada pada citra tersebut.

  closing untuk memperhalus citra, mengurangi

  tepian dari gambar. Setelah itu mengkonversi citra RGB ke dalam citra HSV agar mudah dalam membedakan koloni bakteri Salmonella yang sudah diberi pewarnaan gram dengan objek lain. Kemudian mengambil citra saturasi untuk dikonversi kedalam citra biner. Penggunaan citra saturasi pada penelitian ini berdasarkan kebutuhan dan berdasarkan hasil metode experimental, hasilnya akan berbeda dengan penelitian yang lain. Mengubah citra saturasi ke dalam citra biner bertujuan untuk memudahkan saat proses morfologi dilakukan. Setelah citra saturasi terkonversi kedalam citra biner, selanjutnya dilakukan operasi morfologi

  filter sebagai langkah awal untuk memperjelas

  Citra Digital. Bandung: INFORMATIKA.

5. DAFTAR PUSTAKA

  Efford, N. (2000). Digital Image Processing a Practical Introduction Using Java.

  Baby, M., & Philip, L. (2016). Low-Cost Embedded System For Detection Of E.Coli Bacteria In Meat. IEEE, 2-3.

  Essex: Pearson Education Limited. Lay, B. W. (1994). ANALISIS MIKROBA DI LABORATORIUM.