Volume 9, Nomor 2, Desember 2016
VOL.9 NO.2
ISSN 2088-2653
POLITEKNIK PIKSI GANESHA BANDUNG
JURNAL ILMIAH Hal. 1-68 DES 2016
Analisis Prosedur Pembayaran Jasa Medis Guna Menunjang Mutu Pelayanan Dokter Di Rumah Sakit Umum Daerah
Al Ihsan Provinsi Jawa Barat Anita Putri Wijayanti, Nadia Ilahi Pemodelan Dan Simulasi Citra Untuk Penghitungan
Jumlah Sel Darah Merah Candra Mecca Sufyana, Rena Amalika Asyari Analisis Hubungan Pemahaman Akreditasi Rumah
Sakit, Karakteristik Dan Kinerja Perekam Medis Terhadap Kualitas Pelayanan Kesehatan Di RSUP
Dr. Hasan Sadikin Bandung Dina Sonia Pengaruh Ketepatan Diagnosa, Pembuatan Rujukan
Bpjs Dan Kompetensi Petugas Rekam Medis Terhadap Efisiensi Pelayanan Rawat Jalan
Di Klinik Prima Husada Ika Kartisyah
Sistem Informasi Retensi Rekam Medis Di Rumah Sakit Tk.IV 03.07.03
Sariningsih Bandung Meira Hidayati Analisis Ketepatan Kodifikasi Diagnosis Penyakit Pada Rekam Medis Rawat Inap Guna Menunjang Reimbursement JKN Di Rumah Sakit Umum Daerah Cililin Sali Setiatin, Arief Permana
JURNAL ILMIAH MEDIS DAN KESEHATAN
POLITEKNIK PIKSI GANESHA
PENGANTAR
JURNAL ILMIAH MEDIS DAN KESEHATAN Politeknik Piksi Ganesha ini terbit dua kali setahun pada bulan Juni dan Desember, berisi tulisan ilmiah dalam bentuk hasil penelitian, kajian analisis, aplikasi teori dan pembahasan tentang berbagai masalah yang berkaitan dengan Informasi Medis, Kesehatan dan masalah Kesehatan Populer.
Penerbitan jurnal ilmiah ini bertujuan untuk meningkatkan kuantitas, kualitas dan penyebarluasan kajian sekaligus sebagai wahana komunikasi ilmiah diantara cendekiawan, dosen, mahasiswa dan pemerhati kajian tersebut di atas.
Penasehat
DR. H. K. Prihartono AH, Drs., S.Sos., S.Kom., MM Pimpinan Redaksi
Wahyudi, SH., MH. Kes Reviewer dr. Evi Novitasari
Emylia Fiskasari, S.Si., MM., APT Santy Christinawati, SS., M.Hum (Bahasa)
Mitra Bestari Akasah, S.Sos., MM Aris Susanto, S.ST., MM
Administrasi Naskah Ria Khoirunnisa, S.Si., M.Si
Tedy Hidayat, S.ST., MM
Alamat Redaksi/Penerbit POLITEKNIK PIKSI GANESHA Jalan Jend. Gatot Subroto no.301 Bandung 40274
Telp.022 87340030 Fax. 022 87340086 Email :[email protected]
JURNAL ILMIAH PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN ILMU MEDIS DAN KESEHATAN POLITEKNIK PIKSI GANESHA BANDUNG VOL. 9 NO. 2 DESEMBER 2016 ISSN . 2088‐2653 PENGANTAR REDAKSI
Para pembaca yang terhormat,
Puja dan puji syukur atas anugerah yang diberikan oleh Tuhan Yang Maha Esa, Politeknik Piksi Ganesha Bandung telah menerbitkan Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pengembangan Ilmu Medis dan Kesehatan Volume 9 Nomor 2 ke hadapan para pembaca. Jurnal Ilmiah ini memuat hasil tulisan karya ilmiah dosen-dosen konsentrasi Ilmu Medis dan Kesehatan dan juga dari institusi lainnya.
Jurnal Ilmiah ini memuat karya ilmiah yang membahas tentang ANALISIS PROSEDUR PEMBAYARAN JASA MEDIS GUNA MENUNJANG MUTU PELAYANAN DOKTER DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH AL IHSAN PROVINSI JAWA BARAT oleh Anita Putri Wijayanti, Nadia Ilahi, PEMODELAN DAN SIMULASI CITRA UNTUK PENGHITUNGAN JUMLAH SEL DARAH MERAH oleh Candra Mecca Sufyana, Rena Amalika Asyari, ANALISIS HUBUNGAN PEMAHAMAN AKREDITASI RUMAH SAKIT, KARAKTERISTIK DAN KINERJA PEREKAM MEDIS TERHADAP KUALITAS PELAYANAN KESEHATAN DI RSUP DR. HASAN SADIKIN BANDUNG oleh Dina Sonia, PENGARUH KETEPATAN DIAGNOSA, PEMBUATAN RUJUKAN BPJS DAN KOMPETENSI PETUGAS REKAM MEDIS TERHADAP EFISIENSI PELAYANAN RAWAT JALAN DI KLINIK PRIMA HUSADA BANDUNG oleh Ika Kartisyah, SISTEM INFORMASI RETENSI REKAM MEDIS DI RUMAH SAKIT TK.IV 03.07.03 SARININGSIH BANDUNG oleh Meira Hidayati, ANALISIS KETEPATAN KODIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT PADA REKAM MEDIS RAWAT INAP GUNA MENUNJANG REIMBURSEMENT JKN DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH CILILIN oleh Sali Setiatin, Arief Permana.
Semoga dengan terbitnya Jurnal Ilmiah ini dapat memberikan sumbangsih pemikiran serta perkembangan keilmuan, terutama di bidang biomedis dan kesehatan.
DAFTAR ISI
JURNAL ILMIAH ILMU MEDIS DAN KESEHATAN
ANALISIS PROSEDUR PEMBAYARAN JASA MEDIS GUNA MENUNJANG MUTU PELAYANAN DOKTER DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH AL IHSAN PROVINSI JAWA BARAT
Anita Putri Wijayanti, Nadia Ilahi
1
PEMODELAN DAN SIMULASI CITRA UNTUK PENGHITUNGAN JUMLAH SEL DARAH MERAH
Candra Mecca Sufyana, Rena Amalika Asyari
13
ANALISIS HUBUNGAN PEMAHAMAN AKREDITASI RUMAH SAKIT, KARAKTERISTIK DAN KINERJA PEREKAM MEDIS TERHADAP KUALITAS PELAYANAN KESEHATAN DI RSUP DR. HASAN SADIKIN BANDUNG
Dina Sonia
23
PENGARUH KETEPATAN DIAGNOSA, PEMBUATAN RUJUKAN BPJS DAN KOMPETENSI PETUGAS REKAM MEDIS TERHADAP EFISIENSI PELAYANAN RAWAT JALAN DI KLINIK PRIMA HUSADA BANDUNG Ika Kartisyah
35
SISTEM INFORMASI RETENSI REKAM MEDIS DI RUMAH
SAKIT TK.IV 03.07.03 SARININGSIH BANDUNG
Meira Hidayati
46
ANALISIS KETEPATAN KODIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT PADA REKAM MEDIS RAWAT INAP GUNA MENUNJANG REIMBURSEMENT JKN DI RUMAH SAKIT UMUM DAERAH CILILIN
Sali Setiatin, Arief Permana
Selingkung Jurnal Merdis dan Kesehatan POLITEKNIK PIKSI GANESHA
Berdasarkan rapat pengelola Jurnal POLITEKNIK PIKSI GANESHA pada tanggal 4 November 2016 menyepakati gaya selingkung Jurnal Medis dan Kesehatan dengan ketentuan sbb :
Judul. Judul naskah hendaknya dibuat seringkas mungkin, dan mencerminkan isi naskah secara keseluruhan.
Data Penulis Tuliskan nama para penulis (nama lengkap tanpa gelar atau jabatan lainnya), Fakultas/Departemen,dan Universitas/Institusinya.
Abstrak. Abstrak ditulis dalam bahasa Inggris apabila tulisan dalam Bahasa Indonesia sedangkan apabila tulisan menggunakan bahasa Inggris abstrak ditulis dalam bahasa Indonesia, tidak berisikan rumus atau referensi. Abstrak harus meringkas permasalahan, tujuan penelitian, metode penelitian, hasil utama, dan kesimpulan. Panjang abstrak maksimum 200 kata.
Kata kunci: terdiri dari maksimal 5 kata, tiap kata dipisahkan dengan titik koma (;).
Naskah. Naskah ditulis dengan sistematika yang terstruktur, konsisten, dan lugas. Naskah ditulis dengan menggunakan tata bahasa Indonesia yang baik dan benar atau bahasa Inggris dengan tata bahasa (grammar) yang benar. Adapun format penulisan sebagai berikut;
1. Naskah ditulis pada kertas ukuran A4 (210x297mm), dengan marjin kiri 3, kanan 3, atas 3, dan bawah 2 cm.
2. Naskah di tulis dalam format satu kolom untuk isi, sedangkan judul dan abstrak dalam satu halaman.
3. Halaman naskah terdiri dari 10-13 halaman.
4. Huruf yang digunakan adalah Times New Roman 12 petunjuk judul, dan 10pt untuk abstrak dan isi naskah, naskah ditulis dalam spasi satu.
5. Naskah minimal berisi bagian sebagai berikut: A. Pendahuluan B. Kajian Pustaka C. Metode Penelitian D. Pembahasan E. Kesimpulan F. Daftar Pustaka
Rumus. Setiap rumus diletakkan di tengah halaman dan diberi nomor pemunculan di sisi kanan dengan menggunakan angka arab di dalam kurung.
ሺݔ ܽሻൌ ൫
൯ݔܽି
ୀ ……….(1)
Tabel. Huruf yang digunakan Times New Roman 10pt untuk isi tabel, judul tabel, dan sumber. Tabel diberi nomor menggunakan angka arab, dengan menggunakan garis horisontal tanpa garis vertikal untuk memisahkan kolom. Nomor dan judultabel diletakkan diatas, sumber diletakan di bawah sejajar dengan garis tabel paling kiri. Judul tabel di Bold.
Tahun Jumlah Pencapaian
2008 540.000 90%
2009 340.000 75%
2010 330.000 73%
2011 320.000 70%
Sumber: Bagian Penjualan, 2013
Gambar. Gambar meliputi grafik, diagram, dan bentuk gambar lainnya. Gambar diberi nomor dengan menggunakan angka arab disertai judul gambar dengan ukuran huruf 10pt Times New Roman.Nomor dan judul gambar di Bold dan diletakkan di bawah gambar dengan posisi di tengah (center). Sumber diletakkan di bagian bawah judul gambar.
Gambar 1. Jumlah Produk Per Kota Periode 2010-2012
Sumber: BagianPenjualan, 2013
Daftar Pustaka.
Daftar pustaka disusun berdasarkan urutan abjad nama belakang mulai dari penulis pertama. Unsur-unsur daftar pustaka meliputi: nama pengarang, tahun terbit publikasi, judul publikasi, tempat terbit, dan penerbit. Judul buku atau jurnal ditulis miring (italic) sementara judul artikel pada jurnal ditulis dengan huruf tegak. Apabila terdapat lebih dari satu artikel rujukan yang ditulis oleh penulis yang sama, maka diurutkan berdasarkan tahun penerbitan terbaru. Seluruh pustaka yang tercantum dalam daftar pustaka harus dirujuk atausesuaidalam isi naskah, demikian pula sebaliknya.
Jurnal
Alfanura, F., Arai. T., danPutro. U.S. (2010). System Dynamics Modelling for E-Government Implementation: a Case Study in Bandung City, Indonesia. Jurnal Manajemen Teknologi, Vol9 No 2, hal: 121-145.
Buku
Husnan S, 2000, Dasar-dasar Manajemen Kauangan, Edisi keempat, Yogyakarta, UPP AMP YKPN.
---.2005. Dasar-dasar Teori Portofolio dan Analisis Sekuritas. Edisi keempat. Yogyakarta. UPP AMP YKPN.
Internet
Howard, N. (1995). Confrontation Analysis: How to Win Operations Other than War. CCRP Publication. Washington DC: Departement of Defence. Available at www.dodccrp.org. [diunduhpadatanggal 20 Oktober 2011] 0 2000 4000 6000 20 10 20 11 20 12
13 PEMODELAN DAN SIMULASI CITRA UNTUK
PENGHITUNGAN JUMLAH SEL DARAH MERAH Candra Mecca Sufyana, Rena Amalika Asyari
Politeknik Piksi Ganesha Bandung
Abstract
Bioinformatics research in Indonesia still relatively low, one of them research on automation laboratory equipment. More specifically on laboratory test of red blood cell the known in the medical world with the term hematology test. At this time, there are many red blood cell count with a manual. Calculation of the manual method has some weakness, like need extra time, poor on documentation, and not consistent about the result of calculation. The analysis which is performed by physicians based on blood preparations are not always the same between a doctor with other doctors. Image analysis is one of the methods in digital image processing. image processing application that serves to calculate the number of red blood cells, and is expected to have a small error rate. The process begins pre digital image processing of image data acquisition, elimination of noise and edge detection, until the image is ready to be analyzed. Image analysis which is performed in this case is enumerating the number of red blood cells.
Key Words : Image Processing, Image Analyzing, Red Blood Cell, MATLAB
A. PENDAHULUAN
Untuk saat ini, dalam penghitungan sel darah merah masih banyak digunakan cara konvensional dan manual menggunakan preparat. Hal ini menyebabkan beberapa kelemahan, analisis setiap dokter akan berbeda, karena ketelitian dan konsentrasi dokter akan menentukan tingkat akurasi data. Dari permasalahan tersebut, dibutuhkan suatu sistem yang dapat menghitung sel darah merah pada suatu citra secara cepat dan terautomatisasi sehingga diperoleh hasil yang akurat.
Dengan menggunakan program simulasi komputer pada citra hasil pemotretan sekelompok benda yang seragam atau hampir seragam, terdapat ciri khas pada setiap benda tersebut. Ciri khas itulah yang digunakan sebagai patokan untuk menghitung jumlahnya. Pengamatan sel-sel yang saling bertumpuk lebih sulit untuk dianalisis. Namun demikian, sepanjang ciri khas yang ditetapkan masih tampak maka masalah tersebut masih dapat dipecahkan. Citra yang akan diolah adalah hasil pemotretan sel darah merah dengan menggunakan kamera dan mikroskop khusus tanpa membahas proses pemotretannya.
B. TEORI DASAR
Sel darah merupakan kandungan paling banyak dalam darah. Bentuk sel darah merah jika dilihat pada gambar 1 berbentuk cakram/bikonkaf dan tidak memiliki inti sel. Sel darah merah berdiameter sekitar 7,7 unit (7,7 μm) dengan ketebalan tepi 2 μm. Tengah-tengah cakram tersebut lebih tipis dengan ketebalan 1 μm. bentuk bikonkaf yang menarik ini mempercepat pertukaran gas-gas antara sel-sel dan plasma darah. Terdapat sebanyak kira-kira 5 juta sel darah merah di dalam 1 mm3 darah.
14 Gambar 1. Citra sel darah merah
Citra digital dapat didefinisikan sebagai fungsi dua variabel, f(x,y), dimana x dan y adalah koordinat spasial dan nilai f(x,y) adalah intensitas citra pada koordinat tersebut. Teknologi dasar untuk menciptakan dan menampilkan warna pada citra digital berdasarkan pada penelitian bahwa sebuah warna merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu merah, hijau, dan biru (Red, Green, Blue - RGB). Sebuah citra diubah ke bentuk digital agar dapat disimpan dalam memori komputer atau media lain. Proses mengubah citra ke bentuk digital bisa dilakukan dengan beberapa perangkat, misalnya scanner, kamera digital, dan
handycam. Ketika sebuah citra sudah diubah ke dalam bentuk digital (selanjutnya disebut
citra digital), bermacam-macam proses pengolahan citra dapat diperlakukan terhadap citra tersebut. Citra digital juga merupakan suatu matriks dimana indeks baris dan kolomnya menyatakan suatu titik pada citra tersebut dan elemen matriksnya (yang disebut sebagai elemen gambar / piksel / pixel / picture element / pels) menyatakan tingkat keabuan pada titik tersebut.
Pengolahan Citra merupakan proses pengolahan dan analisis citra yang banyak melibatkan persepsi visual. Proses ini mempunyai ciri data masukan dan informasi keluaran yang berbentuk citra. Istilah pengolahan citra digital secara umum didefinisikan sebagai pemrosesan citra dua dimensi dengan komputer. Dalam definisi yang lebih luas, pengolahan citra digital juga mencakup semua data dua dimensi. Citra digital adalah barisan bilangan nyata maupun kompleks yang diwakili oleh bit-bit tertentu.
Kualitas citra sangat dipengaruhi oleh tingkat keberadaan derau. Setiap citra yang didapatkan secara optik, elektro-optik atau elektronik sangat dipengaruhi oleh alat penginderaan. Penurunan kualitas citra bisa terjadi karena derau sensor, kamera yang kurang fokus, dan lain-lain. Salah satu cara yang sering digunakan dalam memilah-milah citra dalam data-data adalah segmentasi, yaitu membagi citra menjadi bagian-bagian yang diharapkan termasuk objek-objek yang dianalisis. Segmentasi sering dideskrip-sikan sebagai proses analogi terhadap proses pemisahan latar depan–latar belakang. Memilih bentuk-bentuk dalam sebuah citra sangat berguna dalam pengukuran atau pemahaman citra.
Secara tradisional, pengambangan didefinisikan sebagai proses pendefinisian jangkauan nilai-nilai gelap-terang pada citra yang sebenarnya, memilih piksel-piksel dalam jangkauan ini sebagai latar depan dan menolak sisanya sebagai latar belakang. Dengan demikian, citra terbagi atas dua bagian, yaitu bagian hitam dan bagian putih, atau warna-warna yang membatasi setiap wilayah. Dalam hal ini tidak ada kesepakatan untuk menetapkan warna hitam atau putih untuk objek yang diamati. Salah satu metode yang efektif dalam segmentasi citra biner adalah dengan memeriksa hubungan piksel-piksel dengan tetangganya dan memberinya label. Metode ini disebut pelabelan komponen (component
15 Istilah morfologi berasal dari studi tentang bentuk tanaman dan tumbuhan. Dalam hal yang akan dibahas dalam penelitian ini berarti studi tentang topologi atau struktur objek-objek dalam citra. Pemrosesan morfologi berkenaan dengan operasioperasi tertentu yang ditujukan terhadap objek sehingga bentuk objek dapat dikenali.
C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Akuisisi data dilakukan dengan urutan langkah sebagai berikut: 1. Mendapatkan preparat darah
2. Memotret sel darah merah 3. Mendigitalkan citra analog (foto)
Citra yang dipilih adalah citra 24 bit sehingga dikenali sebagai citra RGB. Untuk menyederhanakan proses perlu diubah aras warnanya menjadi aras keabuan, dimana citra hanya memiliki tingkat atau kadar keabuan.
16 Sel darah merah memiliki bentuk umum menyerupai cakram dengan tengah yang cekung. Efek pencahayaan menyebabkan beberapa sel darah merah terlihat terang pada bagian tengahnya seperti donat. Pada beberapa sel, bagian tengahnya (yang terang) terlihat sangat luas dan melingkupi sebagian besar sel, bahkan terlihat pecah. Hal ini dapat menimbulkan kesulitan dalam pengolahan. Oleh karena itu perlu dilakukan rekonstruksi citra sehingga objek (sel darah) menjadi bentuk yang diinginkan, yaitu betuk cakram dengan bagian terang yang tidak terlalu luas, atau bentuk cakram yang benar-benar penuh.
Proses selanjutnya yaitu proses penapisan, dimana citra yang berderau ditapis sehingga derau yang terdapat dalam citra dapat dikurangi. Proses pengambangan dilakukan untuk memisahkan latar depan dan latar belakang, sehingga diperoleh citra hitam-putih. Proses ini dilakukan dengan memberikan nilai ambang sehingga piksel dengan nilai keabuan di atas nilai ambang akan menjadi 1 (putih) sedangkan yang nilainya di bawah nilai ambang akan menjadi 0 (hitam). Proses penyapuan dimaksudkan untuk menghilangkan objek yang memiliki jumlah piksel kurang dari jumlah piksel yang ditentukan dengan mengeset variabel el. Proses penyapuan mengecek satu per satu objek dan memberinya label sehingga dapat dihitung. Dengan demikian dapat diperoleh jumlah objek dan jumlah elemen tiap objek. Proses pengolahan citra digital berakhir dengan tampilan deskripsi atas hasil pengolahan dalam bentuk tekstual. Karena program simulasi ini dibuat untuk menghitung jumlah sel darah khususnya sel darah merah, maka analisis yang diambil adalah jumlah sel darah merah. PROSES CROPPING
Proses cropping (pemotongan) gambar untuk mengetahui secara detail gambar yang akan diproses.
17 PROSES ROTASI
Proses rotasi pada proses ini hanya untuk sebagai bentuk image transformation saja.
Gambar 4. Citra hasil rekontruksi rotasi
Citra yang dipilih adalah citra 24 bit sehingga dikenali sebagai citra RGB. Untuk menyederhanakan proses perlu diubah aras warnanya menjadi aras keabuan, dimana citra hanya memiliki tingkat atau kadar keabuan. Citra yang diolah boleh jadi adalah citra yang berderau. Program yang dibuat tidak hanya bersifat aplikatif dalam menapis derau tetapi juga simulatif. Oleh karena itu dibuat sebuah menu tambahan yang bersifat opsional dan simulatif untuk menambahkan derau buatan. Hal ini dilakukan untuk menguji tingkat keandalan sistem dalam menangani derau. Untuk penggunaan program yang bersifat aplikatif menu ini tidak perlu digunakan. Derau yang disimulasikan dalam paper ini adalah blurring, karena blurring paling sering terjadi pada kamera.
PROSES BLURRING
Derau (Noise) adalah gambar atau piksel yang mengganggu kualitas citra. Derau dapat disebabkan oleh gangguan fisis (optik) pada alat akuisisi maupun secara disengaja akibat proses pengolahan yang tidak sesuai. Penurunan kualitas citra bisa terjadi karena derau sensor, kamera yang kurang fokus, dan lain-lain.
18 Gambar 5. Citra berderau
Gambar 6. Citra hasil rekontruksi derau
Sel darah merah memiliki bentuk umum menyerupai cakram dengan tengah yang cekung. Efek pencahayaan menyebabkan beberapa sel darah merah terlihat terang pada bagian tengahnya seperti donat. Pada beberapa sel, bagian tengahnya (yang terang) terlihat sangat luas dan melingkupi sebagian besar sel, bahkan terlihat pecah. Hal ini dapat menimbulkan kesulitan dalam pengolahan. Oleh karena itu perlu dilakukan rekonstruksi citra sehingga objek (sel darah) menjadi bentuk yang diinginkan, yaitu bentuk cakram dengan bagian terang yang tidak terlalu luas, atau bentuk cakram yang benar-benar penuh.
Proses selanjutnya yaitu proses penapisan, dimana citra yang berderau ditapis sehingga derau yang terdapat dalam citra dapat dikurangi. Proses ekstrak RGB dilakukan untuk memisahkan latar depan dan latar belakang, sehingga diperoleh citra hitam-putih. Proses ini dilakukan dengan memberikan nilai ambang sehingga piksel dengan nilai keabuan di atas nilai ambang akan menjadi 1 (putih) sedangkan yang nilainya di bawah nilai ambang akan menjadi 0 (hitam).
19 PROSES PENAPISAN
proses penapisan, dimana citra yang berderau ditapis sehingga derau yang terdapat dalam citra dapat dikurangi. Proses pengambangan dilakukan untuk memisahkan latar depan dan latar belakang, sehingga diperoleh citra hitam-putih. Proses ini dilakukan dengan memberikan nilai ambang sehingga piksel dengan nilai keabuan di atas nilai ambang akan menjadi 1 (putih) sedangkan yang nilainya di bawah nilai ambang akan menjadi 0 (hitam).
Gambar 7. Citra hasil rekontrusi penapisan
Ada beberapa tapis citra yang digunakan untuk menghilangkan derau. Derau aditif (Gaussian) biasanya ditapis dengan tapis Wiener. Derau Multiplikatif (Speckle) biasanya dihilangkan dengan tapis Homomorfik. Sedangkan derau salt-and-pepper biasanya digunakan tapis median atau LPF untuk menghilangkan-nya.
PROSES DETEKSI TEPI
Pada proses ini menggunakan beberapa metode diantaranya, prewitt, sobel, Robert dan selisih terpusat terlihat bahwa hasil dari prewitt yang paling nampak jelas diantara yang lainnya. Deteksi Tepi
Deteksi tepi (Edge Detection) pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah :
• Untuk menandai bagian yang menjadi detail citra
• Untuk memperbaiki detail dari citra yang kabur, yang terjadi karena error atau adanya efek dari proses akuisisi citra
20
Macam-macam Deteksi Tepi
1. Operator Selisih Terpusat
Operator selisih terpusat juga dikenal sebagai Centered Difference Edge Detector Mask, dan dinyatakan sebagai kernel:
2. Operator Roberts
Metode Robert adalah nama lain dari teknik differensial yang dikembangkan di atas, yaitu differensial pada arah horisontal dan differensial pada arah vertikal, dengan
ditambahkan proses konversi biner setelah dilakukan differensial. Teknik konversi biner yang disarankan adalah konversi biner dengan meratakan distribusi warna hitam dan putih [5], seperti telah dibahas pada bab 3. Metode Robert ini juga disamakan dengan teknik DPCM (Differential Pulse Code Modulation)
Operator Roberts memiliki ukuran kernel sebesar 2×2, yang direpresentasikan sebagai:
3 Operator Prewitt
Metode Prewitt merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF.
Kernel filter yang digunakan dalam metode Prewitt ini adalah:
4. Operator Sobel
Metode Sobel merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. Kelebihan dari metode sobel ini adalah kemampuan untuk mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi.
21 Gambar 8. Citra hasil rekontruksi deteksi tepi
Blackbox test
Pengujian program dilakukan dengan metode blackbox test (uji kotak hitam) dengan stategi
α-test (test alfa), yaitu dengan mengundang responden yang memiliki tingkat pemahaman
yang sama dengan pembuat program untuk menguji program dengan memberikan masukan dan mengamati keluarannya. Responden diambil secara acak pada mahasiswa Teknik Informatika Politeknik Piksi Ganesha.
Berdasarkan jawaban responden maka dapat diambil analisis sebagai berikut. 1. Program mudah digunakan.
2. Tampilan program bagus.
3. Bahasanya mudah dimengerti, namun demikian sebagian dari mereka merasa belum terbiasa dengan istilah-istilah asing yang diterjemahkan menjadi kata-kata asli bahasa Indonesia.
4. Tombol-tombol pada program sudah sesuai ukuran dan letaknya.
Perbaikan kesalahan mudah dilakukan apabila ada kesalahan penggunaan dalam memencet tombol dalam program.
D. KESIMPULAN
1. Algoritma tersebut meliputi pembacaan citra, pemberian noise blur, rekonstruksi citra, mengekstrak RGB citra untuk kemudian di deteksi tepi.
2. Deteksi Tepi dengan Metode Sobel dan Prewitt memberikan hasil yang lebih baik daripada menggunakan metode Roberts atau selisih terpusat
3. Dipilih noise blur pada paper ini karena seringkali scanning foto mikroskop menghasilkan gambar yang blurring, terutama jika resolusinya rendah.
22 Saran
1. Penelitian dapat dilanjutkan untuk mengenali jenis sel darah yang lain seperti sel darah putih, keping darah, dan sebagainya sehingga dapat diketahui kemungkinan penyakit yang diderita pasien.
2. Pemotretan preparat sel darah sebaiknya dilakukan oleh tenaga medis yang berpengalaman karena tingkat ketelitian dan kualitas citra sangat dipengaruhi oleh proses pemotretan.
E. DAFTAR PUSTAKA
Anoraganingrum, D., Sabine Kröner, Björn Göttfried, Cell Segmentation With Adaptive
Region Growing, University of Bremen, germany
Ghali A., M. F. Daemi, A Probality Distribution for Shape Description, Recognition Engineering Group, United Kingdom.
Hanselman, D., B. Littlefield, Mastering MATLAB 5: A Comprehensive Tutorial and
Reference, Prentice Hall, New Jersey, 1996
Isnanto, R. R., Analisis Kuantitatif Data Citra Sel Darah, Jurusan Teknik Elektro Universitas
Gajah Mada, Yogyakarta, 1994
Jain, A. K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, New Delhi, 1995 Kimball, J. W., Biologi – Jilid 2, ed.2, Erlangga, Jakarta, 1990
Kutulakos, K. N., Shape from the Light Field Boundary, University of Rochester, New York, 1997
Lim, J. S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice-Hall International, Inc., 1990
Murni, A., Pengantar Pengolahan Citra, PT Elek Media Komputindo Kelompok Gramedia, Jakarta, 1992
Munir, Rinaldi. Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik. Penerbit Informatika, Bandung. 2004
Purwadhi, S.F.H., Interpretasi Citra Digital, Grasindo, Jakarta, 2001 Russ, J. C., The Image Processing Handbook 2nd ed., CRC Press Inc., 1994
Schalkoff, R. J., Digital Image Processing and Computer Vision, John Wiley & Sons, New York, 1989
Prijono, Agus and Wijaya, Marvin Ch.(2007) “Pengolahan Citra Digital Menggunakan Matlab”.Penerbit Informatika, Bandung. (Hal. 79-84).
Santosa, R.Gunawan. “Aljabar Linier Dasar”. Penerbit Andi : Yogyakarta. (Hal 103-126, 159-172). 2009
Sugiharto, Aris. ‘Pemrograman GUI dengan MATLAB”. Penerbit Andi : Yogyakarta. (171-202). 2006
FORMULIR BERLANGGANAN
1. Nama
: ...
2. Alamat
:
...
3. Telepon/HP :
...
4. e-mail
:
...
Menyatakan bersedia untuk berlangganan Jurnal Ilmiah Penelitian dan
Pengembangan Ilmu Medis dan Kesehatan Politeknik Piksi Ganesha Bandung
mulai edisi ... dan bersedia membayar biaya cetak and
ongkos kirim sebesar ... per eksemplar.
Pemohon,
(...)
Formulir berlangganan dapat dikirim lewat pos/fax/email ke:
● Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pengembangan Ilmu Linguistik dan
Pengajaran Bahasa Politeknik Piksi Ganesha Bandung
●
Alamat : Jl. Jend. Gatot Subroto No.301 Bandung 40274
●
Telepon :
Telp. 022 87 3400 30 Fax. 022 87 3400 86
●
:
Email:
[email protected]
