ANALISIS UKURAN PARTIKEL MENGGUNAKAN FREE SOFTWARE IMAGE-J

(1)

____________________________________________________________________________________ Analisis Ukuran Partikel Menggunakan Free-Software Image-J

(Candra Kurniawan, dkk.)

ANALISIS UKURAN PARTIKEL MENGGUNAKAN FREE SOFTWARE IMAGE-J

Candra Kurniawan1), Thomas Budi Waluyo1), Perdamean Sebayang1) 1)

Pusat Penelitian Fisika, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia Kawasan PUSPIPTEK, Serpong, 15314

Telp : (021) 7560570, Fax : (021) 7560554 E-mail : candra.kurniawan@lipi.go.id

ABSTRAK

Makalah ini membahas proses dan teknis sederhana analisis ukuran partikel menggunakan free-software Image-J. Penggunaan Image-J dalam analisis gambar digital telah digunakan secara luas dalam bidang kesehatan dan biologi. Analisis ukuran partikel dilakukan pada dua sampel yaitu partikel BaO.6Fe2O3 single fase dan partikel SiO2. Sampel BaO.6Fe2O3 dikarakterisasi

menggunakan SEM dengan variasi perbesaran 500x, 2500x, dan 5000x, sedangkan sampel SiO2

menggunakan perbesaran tetap 10.000x. Distribusi partikel sampel SiO2 telah dikarakterisasi

menggunakan PSA dan hasilnya dibandingkan dengan analisis partikel menggunakan Image-J untuk mendapatkan tingkat akurasi analisisnya. Analisis partikel sampel BaO.6Fe2O3 menghasilkan

penyimpangan yang cukup besar pada perbesaran 500x. Hal ini dapat terjadi karena pada perbesaran yang kecil, ukuran partikel BaO.6Fe2O3 yang tampak semakin kecil, sehingga

pendefinisian partikel juga akan semakin sulit. Pendefinisian ukuran partikel terbatas pada ukuran pixel gambar SEM. Ukuran pixel gambar mempengaruhi nilai skala terkecil yang dapat diukur dan menyebabkan penyimpangan besar pada ukuran rata-rata partikel. Analisis partikel menggunakan Image-J pada sampel SiO2 menunjukkan bahwa tingkat akurasi yang didapatkan dibandingkan

dengan menggunakan PSA adalah rata-rata sebesar 88,5%. Hasil ini menunjukkan bahwa analisis partikel menggunakan Image-J cukup relevan untuk digunakan sebagai media pengolahan gambar untuk analisis ukuran partikel yang didapat dari gambar SEM.

Kata Kunci : Ukuran Partikel, ImageJ, BaO.6Fe2O3, SiO2, Scanning Electron Microscopy,

Particle Size Analyzer

ABSTRACT

This paper describes a simple technical process of particle size analysis using free-software ImageJ. The use of ImageJ in digital image analysis has been used extensively in the field of health and biology. Analysis of Particle size were experimented for two samples, single phase

BaO.6Fe

2

O

3 particles and SiO2 particles.

BaO.6Fe

2

O

3 samples were characterized using SEM

with magnification of 500x, 2500x, and 5000x, while SiO2 samples were using fix magnification of

10.000x. Sample SiO2 particle distribution has been characterized using PSA and the results were

compared with particle analysis results using ImageJ to get the level of Its accuration. Particle analysis for BaO.6Fe2O3 sample produces a big deviation on magnification sample of 500x. This

result produced because a small magnification make a smaller view of BaO.6Fe2O3 particle, so

particle definition become more difficult. A particle size definition was limited to pixel size of SEM image. Pixel size affect to limit the size that can be measured and make a big deviation of average particles diameter. ImageJ particle analysis results on SiO2 sample showed that the level of

accuracy is obtained compared with using PSA is an average of 88.5%. These results suggest that using ImageJ for particle analysis is relevant enough as a image processing medium for the determination of particle size obtained from SEM image.

Keyword : Particle Size, ImageJ, BaO.6Fe2O3, SiO2, Scanning Electron Microscopy, Particle Size

(2)

PENDAHULUAN

Teknik karakterisasi untuk menentukan ukuran atau distribusi partikel dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah menggunakan mikroskop elektron seperti SEM dan TEM, atau menggunakan Particle Size Analyzer (PSA). Hasil dari karakterisasi SEM / TEM berbentuk gambar digital partikel sedangkan hasil karakterisasi PSA dalam bentuk distribusi ukuran partikel.

Data digital hasil karakterisasi menggunakan SEM / TEM dapat diolah lebih lanjut sehingga didapat distribusi ukuran partikelnya melalui sarana media pengolah data digital. Terdapat beberapa media pengolahan data digital untuk analisis partikel yang didapat dari public domain, diantaranya adalah NIH-image, Scion Image, dan Image-J. NIH-image dan Scion image digunakan pada Sistem Operasi Komputer Machintosh dan Windows, sedangkan Image-J yang berbasis pemrograman Java dapat digunakan untuk sistem operasi komputer Windows, Linux, maupun Machintosh [1] asalkan komputer tersebut terdapat java runtime environment (jre) [2]. Dalam makalah ini media pengolahan data digital yang digunakan adalah image-J.

Image-J adalah software gratis (free-Software) untuk pengolahan gambar digital berbasis Java yang dibuat oleh Wayne Rasband dari Research Services Branch, National Institute of Mental Health, Bethesda, Maryland, USA [3]. Penggunaan ImageJ dalam analisis gambar digital telah digunakan secara luas dalam bidang kesehatan dan biologi [4].

Dalam makalah ini ditunjukkan penggunaan Image-J versi 1.44 untuk analisis ukuran partikel dalam beberapa sampel yang digunakan di PPF-LIPI. Sampel yang digunakan adalah powder BaO.6Fe2O3 single fase dan partikel SiO2. Kedua sampel tersebut telah dikarakterisasi

menggunakan SEM dengan perbesaran yang berbeda. METODOLOGI

Image-J merupakan perangkat lunak yang dapat diunduh secara gratis dari

http://rsb.info.nih.gov/ij/. Perangkat lunak yang telah diunduh dapat dipasangkan ke komputer dengan menjalankan paket program tersebut. Ada dua macam versi yang dapat diunduh melalui alamat tersebut yaitu versi-32 bit dan versi-64 bit. Image-J dapat di-upgrade versi terbarunya dengan cara membuka Image-J lalu mengklik Help > Update atau dengan cara membuka link

http://rsb.info.nih.gov/ij/upgrade/ [5].

Sampel yang digunakan adalah partikel BaO.6Fe2O3 single fase dan partikel SiO2. Kedua

sampel tersebut telah dikarakterisasi menggunakan SEM dengan perbesaran yang berbeda. Sampel BaO.6Fe2O3 dikarakterisasi dengan SEM menggunakan perbesaran 500x, 2500x, dan 5000x,

(3)

distribusi partikelnya menggunakan PSA dan hasilnya dibandingkan dengan hasil teknik analisis partikel dari gambar SEM menggunakan Image-J untuk mendapatkan tingkat akurasi analisisnya.

Dalam penggunaan Image-J hal pertama yang harus dilakukan untuk menganalisis ukuran partikel dari suatu gambar SEM adalah dengan mengkalibrasi ukuran pixel gambar dengan ukuran acuan. Ukuran acuan biasanya ditampilkan pada hasil gambar SEM berupa garis dengan skala untuk menunjukkan tingkat perbesaran yang dilakukan. Kalibrasi dilakukan dengan cara membuka gambar yang akan dianalisis kemudian menggambar garis lurus sepanjang ukuran acuan dengan memilih Icon garis pada Tool Bar. Kemudian set skala yang dipilih dengan klik Analyze > Set Scale. Sesuaikan keterangan yang diperlukan dengan mengisi kolom-kolom sesuai ukuran yang acuan yang diinginkan. Pilih cek list global untuk menggunakan pengaturan kalibrasi yang dibuat sampai Image-J ditutup.

Bila gambar yang dipakai dalam format RGB maka harus diubah menjadi 8-bit dengan cara Image > Type > 8-bit. Penggunaan Image-J untuk analisis partikel membutuhkan definisi bagian gambar yang didefinisikan sebagai benda / partikel dan bagian gambar yang didefinisikan sebagai latar belakang (background) yang disebut sebagai segmentasi gambar. Hal ini dapat dilakukan dengan cara Image > Adjust > Threshold. Dengan mengatur level Threshold maka dapat diatur tingkat kecerahan gambar untuk definisi benda / partikel dan latar belakangnya.

Setelah dilakukan penyesuaian Threshold maka pengukuran besar / luas partikel yang dimaksud dapat dilakukan fitur analisis partikel dalam Image-J. Analisis partikel dalam Image-J dapat dilakukan dengan cara klik Analyze > Set Measurements untuk menentukan keluaran apa saja yang dikehendaki dalam analisis partikel. Kemudian analisis partikel dilakukan dengan klik Analyze > Analyze Particles [6].

EKSPERIMEN

Analisis partikel yang pertama dilakukan pada gambar SEM dari sampel BaO.6Fe2O3.

Sampel diperoleh dari penelitian yang sedang dilakukan di PPF LIPI mengenai magnet permanen BaO.6Fe2O3. Dari penelitian tersebut diperoleh tiga gambar SEM dari sampel BaO.6Fe2O3 single

fase dengan perbesaran yang berbeda yaitu 500x, 2500x, dan 5000x.

Analisis yang pertama dilakukan adalah penghitungan diameter partikel BaO.6Fe2O3 single

fase dengan perbesaran 500x. Pertama-tama gambar SEM tersebut harus dikalibrasi. Pengkalibrasian sesuai dengan langkah-langkah yang disebutkan di atas dengan menentukan ukuran acuan yang terdapat dalam gambar yaitu sebesar 50 µm.

Gambar SEM sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran 500x memperlihatkan bahwa

(4)

____________________________________________________________________________________ menimbulkan kesukaran dalam segementasi partikel. Untuk mengatasi hal ini maka diambil dua gambar cuplikan yang merupakan bagian dari gambar tersebut yang pilih berdasarkan pemisahan partikel yang jelas

Analisis partikel yang kedua adalah pada sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran 2500x

dan 5000x. Masing-masing gambar dikalibrasi sesuai dengan ukuran acuan yang terdapat pada masing-masing gambar SEM, yaitu 10 µm untuk perbesaran 2500x dan 5 µm untuk perbesaran 5000x.

Analisis partikel berikutnya adalah pada gambar SEM sampel SiO2 yang telah mengalami

sonikasi dengan variasi waktu sebesar 30 menit, 60 menit, dan 120 menit. Sampel SiO2 tersebut

telah dikarakterisasi menggunakan PSA (Particle Size Analyzer). Hasil analisis partikel menggunakan Image-J ini akan dibandingkan dengan hasil karakterisasi PSA tersebut untuk mendapatkan tingkat akurasi Image-J dibandingkan dengan PSA. Analisa Image-J pada partikel SiO2 terlebih dahulu dikalibrasi dengan ukuran acuan hasil SEM partikel SiO2 yaitu sebesar 1 µm.

Selanjutnya gambar-gambar hasil SEM tersebut diatur segmentasinya menggunakan Threshold sehingga lebih jelas pendefinisian benda dan latar belakang. Dari hasil analisis partikel dengan cara Analyze > Analyze Particles, maka didapatkan luas area rata-rata partikel. Dengan mengasumsikan partikel berbentuk bola maka dari luas area rata-rata (A) yang dihasilkan dapat dihitung diameter partikelnya (d) dengan menggunakan persamaan:

d



2 A

_

(1)

HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil analisis partikel yang pertama adalah pada sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran

500x. Hasil karakterisasi sampel menggunakan SEM diperlihatkan pada Gambar 1. Dari gambar SEM tersebut diambil 2 cuplikan seperti yang ditunjukkan pada gambar 2 (a,b). Setelah melalui proses Threshold, maka analisis partikel dilakukan untuk mendapatkan luas area rata-ratanya. Analisis luas area dan diameter rata-rata dari masing-masing cuplikan ditunjukkan pada Tabel 1 berturut-turut sebesar 2225,41 nm2, dan 1429,54 nm.

(5)

Gambar 2. Hasil pengolahan gambar SEM menggunakan Image-J melalui proses Thresholding dan gambar Outline untuk a) cuplikan 1, dan b) cuplikan 2

Tabel 1. Hasil penghitungan ukuran partikel rata-rata sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran 500x

No Jenis Luas partikel rata-rata (nm2)

diameter partikel rata-rata (nm)

1 Cuplikan 1 2182,86 1417,26

2 Cuplikan 2 2267,96 1441,82

Rata-rata 2225,41 1429,54

Analisis partikel yang kedua adalah pada gambar SEM partikel BaO.6Fe2O3 dengan

perbesaran 2500x dan 5000x. Hasil pengolahan gambar SEM dengan menggunakan Image-J ditunjukkan pada Gambar 3 (a,b). Dalam gambar tersebut ditunjukkan hasil pengolahan gambar dengan menggunakan Threshold dan Outline hasil analisis Image-J.

Berdasarkan pengolahan gambar tersebut dihitung luas area partikel rata-rata dengan menggunakan fitur Analyze Particles pada Image-J, sehingga dapat dihitung diameter rata-ratanya dengan menggunakan persamaan 1 dan hasilnya ditunjukkan pada Tabel 2. Pada tabel tersebut ditunjukkan bahwa analisis partikel dengan Image-J menghasilkan diameter partikel rata-rata untuk perbesaran 2500x dan 5000x berturut-turut adalah sebesar 541,28 nm dan 398,3 nm.

(a) (b)

Gambar cuplikan asli (belum diolah)

Sampel setelah Threshold

Gambar Outline sampel

(6)

Gambar 3. Hasil pengolahan gambar SEM menggunakan Image-J pada sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran a) 2500x, dan b) 5000x

Tabel 2. Hasil analisa ukuran partikel rata-rata sampel BaO.6Fe2O3 dengan perbesaran 2500x dan 5000x

No Jenis BaO.6Fe2O3 Luas partikel rata-rata (nm2) diameter partikel rata-rata (nm) 1 Perbesaran 2500x 311,84 541,28 2 Perbesaran 5000x 184,40 398,30

Berdasarkan hasil analisis partikel menggunakan Image-J pada sampel BaO.6Fe2O3,

terlihat bahwa diameter rata-rata partikel terjadi penyimpangan yang cukup besar pada sampel dengan perbesaran 500x. Hal ini dapat terjadi karena pada perbesaran yang kecil, ukuran partikel BaO.6Fe2O3 yang tampak pun semakin kecil, sehingga pendefinisian partikel juga akan semakin

sulit pada saat Threshold. Pada sampel dengan perbesaran 500x analisis partikel akan terbatas pada batas pixel gambar SEM dalam mendefinisikan ukuran partikel. Dibutuhkan 127 pixel untuk skala 50 µm, sehingga skala terkecil yang mampu diukur menjadi 323,7 nm. Hal ini menyebabkan analisis Image-J untuk partikel yang lebih kecil dari nilai skala terkecil gambar tidak dapat dilakukan, sehingga memperbesar hasil analisis ukuran rata-rata partikel.

Analisis sampel berikutnya adalah analisis gambar SEM dari sampel SiO2 dengan variasi

waktu sonikasi menggunakan Image-J yang dibandingkan hasilnya dengan pengukuran PSA (Particle Size Analyzer) untuk mengetahui tingkat akurasi pengukuran Image-J terhadap PSA.

(a)

(7)

Hasil analisis gambar menggunakan Image-J terhadap sampel SiO2 ditunjukkan pada gambar 7

(a,b,c). Dari proses tersebut didapatkan luas partikel rata-rata dan dihitung diameter rata-rata menggunakan persamaan 1, sehingga didapatkan ukuran partikel rata-rata seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.

Berdasarkan Tabel 3. diperlihatkan bahwa hasil analisis sampel SiO2 menggunakan

Image-J menghasilkan diameter rata-rata berturut-turut untuk variasi waktu 30 menit, 60 menit, dan 120 menit adalah 212,08 nm, 263,68 nm, dan 269,4 nm. Hasil ini dibandingkan dengan hasil PSA yang berturut-turut adalah 249,3 nm, 263,8 nm, dan 334,35 nm menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 88,48 %. Hasil ini menunjukkan bahwa analisis partikel menggunakan free-software Image-J cukup relevan untuk digunakan sebagai media pengolahan gambar untuk analisis ukuran partikel yang didapat dari karakterisasi SEM.

Tabel 3. Hasil analisa partikel sampel SiO2 menggunakan Image-J

No Waktu (menit) Luas rata-rata (nm2) Diameter rata-rata (nm) Diameter dengan PSA (nm) akurasi % 1 30 35327,010 212,084 249,3 85,07% 2 60 54443,158 263,285 263,8 99,80% 3 120 57002,048 269,402 334,35 80,57% rata-rata 88,48% (c) (b) (a)

Gambar 7. Hasil pengolahan gambar SEM menggunakan Image-J pada sampel SiO2 dengan variasi waktu, a) 30 menit, b) 60 menit, dan c) 120 menit

(8)

KESIMPULAN

Berdasarkan hasil analisis partikel terhadap sampel BaO.6Fe2O3 dan SiO2 maka didapatkan

hasil bahwa analisis ukuran partikel dapat dilakukan menggunakan free-software Image-J. Namun dalam analisis partikel tersebut memiliki keterbatasan analisis sesuai dengan ukuran skala terkecil dari gambar. Ukuran skala terkecil menentukan batas ketelitian analisis, sehingga dapat mempengaruhi hasil analisis seperti penyimpangan hasil yang terjadi pada sampel BaO.6Fe2O3

dengan perbesaran 500x. Tingkat akurasi analisis partikel menggunakan Image-J dibandingkan dengan pengukuran partikel dengan PSA cukup baik dengan tingkat akurasi rata-rata pada sampel SiO2 yang mencapai 88%. Hal ini menunjukkan bahwa analisis partikel menggunakan Image-J

cukup akurat untuk diterapkan pada hasil pencitraan SEM. UCAPAN TERIMA KASIH

Ucapan terima kasih ditujukan pada PPF-LIPI atas segala fasilitas yang disediakan

selama pembuatan makalah ini hingga dapat terselesaikan dengan baik. Ucapan terima

kasih juga ditujukan kepada seluruh pihak yang terlibat dalam penulisan makalah ini yang

tidak dapat disebutkan satu per satu.

DAFTAR PUSTAKA

1. Woehrle, Gerd H., et. al.”Analysis of Nanoparticle Transmision Electron Microscopy Data Using a Public Domain Image Processing Program, Image.”Turk J. Chem., Vol. 30 (2006): 1 – 13.

2. Baecker, Volker.“Montpellier RIO Imaging.”Workshop: Image Processing and Analysis With ImageJ and MRI Cell Image Analyzer, National Institute of Mental Health, Maryland, 2010. 3. Podlasov, Alexey and Eugene Ageenko. Working and Development with ImageJ:A Student

Reference, Joensuu: Departement of Computer Science, University of Joensuu, 2003.

4. Abramoff, Michael D., et. al.”Image Processing with ImageJ.” Biophotonic International, July 2004.

5. Collins, Tony J., “ImageJ for Microscopy.” BioTechnique, Vol. 43 (July, 2007): S25-S30. 6. Ross, Jacqui. “Image Analysis Question.” ImageJ Seminar: Introduction to Image Analysis,