ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM) Oleh : Delima A.S 2208204013 Dosen Pembimbing Dr. Muhammad Rivai, ST, MT. TESIS Program Pascasarjana Jurusan Teknik Elektro – Elektronika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2011
LATAR BELAKANG
Urine merupakan hasil dikeluarkan melalui ginjal
metabolisme
tubuh
yang
Fungsi pemeriksaan urine adalah untuk mengetahui kelainan pada ginjal dan salurannya serta kelainan – kelainan diberbagai organ tubuh lainnya seperti hati, saluran empedu, pankreas, korteks adrenal, uterus dan lain – lain
Pemeriksaan urine (makroskopik, mikroskopik, dan kimia urine) pada laboratorium klinis membutuhkan waktu + 2– 3 hari.
Teknologi hidung elektronik dengan menggunakan sensor QCM dapat membantu melakukan pemeriksaan urine dengan kurang dari 1 jam
PERUMUSAN MASALAH
Merancang suatu sistem yang dapat mendeteksi odor urine yang mengandung bakteri penyebab infeksi saluran kemih dengan menggunakan sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM)
Menganalisa data dari sensor gas QCM dengan menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) sebagai pemrosesan awal pada algoritma Neural Network
Mengidentifikasi pola dan karakteristik dari urine dengan menggunakan metode Kohonen Self Organizing Map ( SOM )
TUJUAN DAN MANFAAT Tujuan Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi odor urine yang mengandung suatu bakteri dengan menggunakan QCM dan SOM Manfaat Adapun manfaat penelitian yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah: - membantu pada ahli medis dalam menganalisa adanya infeksi pada saluran kemih - memiliki kelebihan kecepatan dalam hal pendeteksian adanya bakteri dibanding dengan metode pengujian yang selama ini digunakan.
KAJIAN PUSTAKA
Setiap hari tubuh kita menghasilkan kotoran dan zat-zat sisa dari berbagai proses tubuh. Agar tubuh kita tetap sehat dan terbebas dari penyakit, maka kotoran dan zat – zat sisa dalam tubuh kita harus dibuang melalui alat-alat ekskresi. Alat-alat ekskresi manusia berupa ginjal, kulit, hati, dan paru-paru.
Sistem saluran kemih terdiri dari ginjal, ureter, kandung kemih dan uretra.
Ginjal berperan dalam proses pembentukan urin yang terjadi melalui beberapa proses, yaitu: 1. Penyaringan (filtrasi) 2. Penyerapan kembali (reabsorbsi) 3. Augmentasi
Urin
Urin atau air seni adalah cairan sisa yang diekskresikan oleh ginjal yang kemudian akan dikeluarkan dari dalam tubuh melalui proses urinasi. Eksreksi urin diperlukan untuk membuang molekul-molekul sisa dalam darah. Urin disaring di dalam ginjal, dibawa melalui ureter menuju kandung kemih, akhirnya dibuang keluar tubuh melalui uretra.
Urin terdiri dari air dengan bahan terlarut berupa sisa metabolisme (seperti urea), garam terlarut, dan materi organik. Cairan dan materi pembentuk urin berasal dari darah atau cairan interstisial. Komposisi urin berubah sepanjang proses reabsorpsi ketika molekul yang penting bagi tubuh, misal glukosa, diserap kembali ke dalam tubuh melalui molekul pembawa.
Infeksi Saluran Kemih (UTI) o
Infeksi saluran kemih adalah keadaan dimana kuman atau bakteri tumbuh dan berkembang biak dalam saluran kemih dengan jumlah tertentu.
o
Bakteri penyebab infeksi saluran kemih diantaranya adalah : 1. Esherichia Coli 2. Klebsiella 3. Enterobacter Aerogenes 4. Proteus 5. Providensia 6. Citrobacter (Pseudomonas Aeroginosa )
Metabolisme Bakteri Paper Thomas Bachinger dan Carl-Fredrik Mandenius menyebutkan bahwa aktifitas metabolisme bakteri dapat dideteksi dengan deret sensor gas dan dianalisa dengan artificial neural network. Hasil metabolisme dari bakteri tersebut dapat menghasilkan enzim, yang apabila bercampur dengan urine akan dapat menghasilkan odor atau bau
Teknologi Hidung Elektronik Dapat Mendeteksi Beberapa Penyakit
Paper Ida A.Casalinuovo dkk menyebutkan bahwa teknologi hidung elektronik dapat mendeteksi beberapa penyakit diantaranya urinary tract infections atau infeksi saluran kemih
Metodologi Penelitian Pembacaan Data Urine dengan Sensor QCM
Transformasi Data dengan PCA
Pendeteksian Jenis Bakteri dalam Urine dengan SOM Kohonen Melakukan Evaluasi Sistem Secara Keseluruhan
Diagram Penelitian
Pengolahan Data dengan metode Principle Component Analisys
Pembacaan Urin
Klasifikasi Jenis Bakteri dengan metode SOM Kohonen
Perancangan Sistem Perancangan Pembacaan Sensor Perancangan metode PCA Perancangan metode SOM Kohonen
Perangkat Keras
Gambar Diagram Sistem Perangkat Keras
Sistem Perangkat Keras Sistem perangkat keras terdiri dari : ¾ ¾ ¾ ¾ ¾ ¾
Sensor deret QCM Osilator Rangkaian clock Pencacah Frekuensi Demultiplekser Rangkaian Mikrokontroler
Sensor QCM Sensor Quartz Crystal Microbalance (QCM) adalah sebuah lapisan piezoelectric quartz crystal yang menggunakan lapisan kimia khusus. Lapisan ini mempunyai kemampuan berinteraksi dengan molekul-molekul kimia lainnya. Jika struktur pada permukaan sensor berubah maka frekuensi resonansi dari kristal itu berubah
Osilator
Gambar Rangkaian Osilator
Rangkaian osilator yang digunakan adalah model osilator pierce. Sensor disini dipakai sebagai resonator
Rangkaian clock Rangkaian clock 1 detik menggunakan mikrokontroler ATTiny 2313. kegunaan clock ini untuk pengambilan data di frekuensi counter. Clock yang digunakan mempunyai frekuensi 0.5 hz.. jadi terdiri atas 1 detik high dan satu detik low. Satu detik high digunakan untuk mengatur proses pencacahan data. Jadi ketika 1 detik high maka data akan dicacah atau IC counter aktif. Sehingga dilakukan pengambilan data 32 bit. Akan tetapi pengambilan data per 8 bit, jadi terdapat 4 kali pengambilan untuk 32 bit data.
Gambar Rangkaian Osilator
Pencacah Frekuensi Rangkaian ini dibangun dari beberapa flip-flop yang dirangkai menjadi sebuah pencacah frekuensi, dengan mengambil inputan dari osilator yang berupa sinyal pulsa. Rangkaian Pencacah Frekuensi pada sistem ini digunakan untuk mencacah perubahan frekuensi dari sensor QCM yang memiliki frekuensi 20 MHz. Jadi frekuensi tersebut dicacah menjadi 32 bit. Rangkaian ini berfungsi untuk mengetahui atau mengukur nilai frekuensi yang dihasilkan. Untuk mengambil data berupa frekuensi resonansi dari QCM yang beroperasi sebesar 20 MHz atau 20.000.000 Hz dan dapat terbaca seluruhnya maka dibutuhkan pencacah sebesar 32 bit atau 2 =4.294.967.296. 32
Demultiplekser
Gambar Rangkaian Demultiplekser Untuk mengontrol pembacaan data dari masing-masing IC kounter digunakan IC demux 74HC154.
Rangkaian Mikrokontroler Rangkaian mikrokontroler berupa minimum sistem untuk mikrokontroler ATMega 32 dengan Xtal yang dipergunakan 12,000 MHz. Pada sistem minimum seperti gambar disamping terdiri dari sebuah mikrokontroler ATMega 32 dan IC MAX 232 untuk komunikasi secara serial pada PC.
Gambar Rangkaian Mikrokontroler
Perancangan Program Pembacaan Sensor
Diagram Rangkaian Pembacaan Urin
Gambar Sistem Pembacaan Sensor
Perancangan Principle Component Analysis (PCA) Data Hasil Pembacaan Sensor
Mencari Nilai Eigen dan Vektor Eigen
Penyusunan Matrik Data Mentah
Menentukan 2 Kontribusi Yang Utama
Menentukan Nilai Mean
Mencari nilai var kovar dan korelasi
Mendapatkan Nilai PC1 dan PC2
Hasil Pengambilan data urin dilatihkan untuk memperoleh nilai Vektor Eigen.
Hasil Perancangan “PCA”
Gambar Sistem “PCA”
Perancangan Kohonen SOM Jumlah Node Masukan : 2 Yaitu node untuk Data PC1 dan PC2
Jumlah Node Keluaran : 4 Yaitu node untuk hasil klasifikasi : “sehat”, “citrobacter”, “klebsiella”, “ecoli”
Hasil Perancangan “SOM Kohonen”
PC1
PC2
Gambar Sistem Klasifikasi Data dengan SOM Kohonen Hasil data PCA digunakan untuk melatih sistem SOM untuk mendapatkan nilai bobot-bobotnya.
Sistem Klasifikasi secara Online sistem pemompaan
sel detektor
Rangkaian Rangkaian Komputer Pengolah pencacah frekuensi data mikrokontroler
Tempat uji sampel
Gambar Sistem Klasifikasi secara Online
Hasil Pengujian Metode SOM tanpa metode PCA
Hasil Pengujian Metode SOM dengan metode PCA
Hasil Pengujian Sistem Hasil Pengujian untuk Klasifikasi urin “sehat”
Hasil Pengujian Sistem Hasil Pengujian untuk Klasifikasi urin yang mengandung bakteri ”citrobacter”
Hasil Pengujian Sistem Hasil Pengujian untuk Klasifikasi urin yang mengandung bakteri ”ecoli”
Hasil Pengujian Sistem Hasil Pengujian untuk Klasifikasi urin uang mengandung bakteri ”klebsiela”
Tabel Data Hasil Pengujian Sampel yang diuji
output
keberhasilan
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
gagal
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
gagal
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
sukses
citrobacter
citrobacter
sukses
Tabel Data Hasil Pengujian Sampel yang diuji
output
keberhasilan
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
sukses
ecoli
ecoli
gagal
ecoli
ecoli
sukses
Tabel Data Hasil Pengujian Sampel yang diuji
output
keberhasilan
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
gagal
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Klebsiella
Klebsiella
sukses
Tabel Data Hasil Pengujian Sampel yang diuji
output
keberhasilan
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
sehat
sehat
sukses
Kesimpulan Berdasarkan hasil pengujian dan pengukuran seluruh sistem dalam tesis ini dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut : Penelitian ini memberikan kontribusi untuk melengkapi pemeriksaan urin secara makroskopik. Pendeteksian odor akan melengkapi pemeriksaan urin secara makroskopik yang selama ini dilakukan. Material kimia yang dilapiskan pada permukaan sensor akan memberikan respon tertentu terhadap gas tertentu. Deret sensor QCM yang dilapisi material kimia yang berbeda yaitu OV101, OV-1701, OV-25, OV-225, PEG-20M menghasilkan pola respon yang berbeda untuk setiap jenis urin. Dengan metode PCA, data yang telah dinormalisasi dapat lebih mudah direduksi sehingga variabel yang utama dapat digunakan sebagai masukan bagi algoritma SOM Dengan metode SOM, dapat dikenali urin sehat dengan urin yang mengandung bakteri
DAFTAR PUSTAKA
Ida A. Casalinuvo, Donato Di Pierro, Massimilano Coletta dan Paolo Di Francesco, “Application of Electronic Noses for Disease Diagnosis and Food Spoilage Detection”, ISSN,2006 Vassilis S. Kodogiannis, John N. Lygouras, Andrzej Tarczynski, Hardial S. Chowdrey,” Artificial Odour Discrimination System Using Electronic Nose and Neural Networks for the Identification of Urinary Tract Infection”,IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine, 12(6).pp. 707-713, November 2008 M Rivai, ”Pengaruh Principle Component Analysis Terhadap Tingkat Identifikasi Neural Network Pada Sistem Sensor Gas”, ISSN Smith LI, “A Tutorial on Principle Component Analysis”, Cornell University, 2005. Kusumadewi Sri, “Membangun Jaringan Syaraf Tiruan menggunakan Matlab dan Excel link
TERIMA KASIH
makroskopik Pemeriksaan makroskopik meliputi : Volume Warna Kejernihan Berat jenis Bau pH urine
