Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan IMPLEMENTASI SISTEM IDENTIFIKASI KANDUNGAN MERCURY PADA KERANG HIJAU (MYTILUS VIRIDIS) BERBASIS CITRA DIGITAL
Akmal Abqory Roja - 0651 11 182 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pakuan, Bogor
[email protected]
ABSTRAK Kerang Hijau adalah makanan yang kaya akan nutrisi, kerang ini sering ditemukan merekatkan diri secara tetap pada benda – benda keras yang ada di sekelilingnya, akan tetapi benda benda keras tersebut bisa memiliki kandungan logam yang kuat, sperti Mercury, kandungan Mercury berbahaya bagi tubuh manusia. Maka diperlukan aplikasi yang mampu mengidentifikasi kandungan mercury pada kerang. Pembuatan aplikasi ini dibutuhkan software untuk pengolahan Citra Digital seperti Matlab, agar penggunaannya lebih mudah, maka di sematkan hardware berupa kamera yang terintegrasi langsung dengan aplikasi, contoh kerang yang diuji cobakan ada 4 (empat) buah, masing - masing kerang telah teridentifikasi mengandung mercury dengan batasan ukuran dan kandungan, kerang A mengandung mercury sebesar 1,5 ppb (Part Per Bilion), kerang B mengandung mercury sebesar 2,7 ppb, dan kerang C mengandung mercury sebesar 3,4, dan kerang ke empat dibuat netral. Pengujian implementasi menggunakan rumus Euclidean Distance, perhitungan ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi, tapi berbeda dengan perhitungan citra digital yang dicoba cocokkan dengan kerang A, B dan C, hanya didapatkan akurasi 60% saja, euclidean distance memang berpengaruh besar pada perhitungan ini, dan sisanya sebanyak 40% berpengaruh dengan factor lainnya yang tidak teramati oleh penulis. Kata kunci : Basis data,Warga, Dusun 1.
PENDAHULUAN
(CH3HG+ dan CH3-Hg-CH3) dan garam
1.1
Latar Belakang
organic. Menurut kepala BPOM Ilusniah
Merkuri
(Hg)
Rubiana, merkuri termasuk logam berat
merupakan golongan logam berat dengan
berbahaya yang dalam konsentrasi kecil
nomor atom 80 dan berat atom 200,6.
pun dapat bersifat racun, pemakaian
Merkuri merupakan unsur yang digunakan
merkuri dapat menimbulkan akibat seperti
untuk
termasuk
kerusakan permanen pada susunan syaraf
penambangan emas, dan industry lainnya
otak, ginjal dan gangguan perkembangan
yang memakai merkuri. Biasanya bentuk
janin. Pemakaian merkuri dalam jangka
racun dari air raksa pada proses masuk
pendek
tubuh manusia adalah methyl mercury
mengakibatkan muntah – muntah, diare,
bahan
atau
air
raksa
industry
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
dengan
dosis
tinggi
dapat
1
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan kerusakan ginjal dan paling berbahaya
mengidentifikasi kandungan logam berat
karena merupakan zat karsinogenik dapat
Hg dan Pb pada kerang hijau berbagai
menyebabkan kangker.
ukuran dengan metode RAK penarikan
Riani
1990,
merupakan
anak contoh. Hasil uji lanjut menyatakan
golongan Mollusca, yaitu hewan lunak
jenis logam berat tersebut menunjukkan
yang diapit cangkang keras dan tidak
bahwa ukuran kerang hijau berpengaruh
memiliki organ hati untuk menghancurkan
terhadap kandungan logam berat pada
benda
kerang hijau tersebut.
asing,
Kerang
termasuk
racun
seperti
merkuri yang masuk kedalam tubuhnya.
Limbah pabrik dan limbah rumah
Akibatnya, semua benda asing ditampung
tangga menjadi permasalahan, secara alami
di dalam dagingnya.
unsur logam berat dapat meningkat seiring
Teknologi Citra Digital belakangan
dengan meningkatnya limbah yang berasal
ini semakin canggih, termasuk dalam
dari kegiatan industri, rumah tangga, dan
pengambilan gambar dan mengolahnya
aktivitas alam yang terjadi, maka pada
menjadi informasi penting, termasuk dalam
penelitian ini menggunakan Citra Digital
kasus merkuri yang mencemari kerang,
dan metode euclidean distance.
logam berat ini sangat berbahaya apabila dikonsumsi skala kecil maupun besar,
1.2
sebenarnya sudah ada instrument AAS
Tujuan Penelitian Tujuan judul penelitian ini adalah
(Atomic Absorption Spectroscopy), tapi
melakukan
penggunaan, instalasinya terlalu banyak
kerang berbasis komputer vison dengan
tahapan dan masih terlalu mahal, oleh sebab
matlab.
itu
diperlukan
teknologi
yang
mengidentifikasi
merkuri
kepekatan
pencemaran,
merkuri
pada
dapat dengan
1.3
Ruang Lingkup Penelitian
maka
Kerang yang digunakan untuk sample
Sistem
penelitian ini menggunakan kerang hijau
Identifikasi Kandungan Mercuri Pada
(Mytilus Viridis) yang dijual di pasar ikan
Kerang Menggunakan Citra Digital”.
Muara Angke, dan jumlah sample yang
dibuatlah
warna
identifikasi
“Implementasi
Lestari 2002, melakukan penelitian
digunakan
hanya
4
macam
ukuran.
dengan judul “Kandungan Logam Berat Hg
Sebelum diuji di lab kimia, kerang di ambil
dan Pb Pada Kerang Hijau (Mytilus viridis)
citranya. Pengujian di lab kimia dengan
Berbagai Ukuran Hasil Tangkapan Di
pendestruksian menggunakan tabung blok
Pantai Losari Makassar Provinsi Sulawesi
digest dan pengidentifikasian merkuri
Selatan”. Tujuan dari penelitian ini adalah
menggunakan AAS (atomic absorption
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
2
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan spectroscopy) dengan software AAWIN
terendam selama air laut sedang surut
AAS Software.
(Asikin, 1982).
Kerang hijau (mytilus viridis) yang digunakan telah melalui uji lab dan
2.1.1 Komposisi Kerang Hijau
identifikasi mercury dengan instrument
Komposisi kimia kerang hijau sangat
AAS, kerang yang diujikan berjumlah 4
beraneka ragam, hal ini tergantung dari
buah, semuanya mengandung mercury tapi
spesies, jenis kelamin, musim dan habitat
masih dalam kadar batas boleh dikonsumsi.
(tempat hidupnya) (Zaitsev et at., 1969).
Program yang dihasilkan Software Matlab menghasilkan 2 (Dua) Output,
2.2
Logam Berat
Output tersebut berupa pernyataan yaitu
Berdasarkan densitasnya, golongan
”Boleh Di Konsumsi” dan “Tidak Boleh
logam dapat pula dibagi menjadi 2
Dikonsumsi”.
golongan yaitu, golongan logam berat dan logam ringan. Golongan logam ringan
Manfaat Penelitian
(Tight Metal) mempunyai densitas < 5
Manfaat dari penelitian ini adalah
gram/cm³, sedangkan logam berat (Heavy
menghasilkan sebuah program sederhana
Metal) mempunyai densitas > 5 gram/cm³
yang bisa mengidentifikasi suatu zat logam
(Glinka, 1973 dalam Fauzan, 1995).
1.4
berat yaitu merkuri yang tidak boleh dikonsumsi oleh manusia sekala kecil
2.2.1 Logam Merkuri/Raksa (Hg)
maupun besar, dan agar identifikasinya
Raksa/merkuri mempunyai nomor
dapat digunakan untuk membantu manusia
atom 80; bm 200,6; densitas 13,6; titik beku
menganalisis tingkat pencemaran merkuri
-38,9ºC dan titik didih 356,6ºC (Reilly,
berdasarkan
1980). Warnanya tergantung pada bentuk
kepekatan
warna
pada
pencemaran kerang.
fasenya, fase padat akan berwarna abu – abu dan fase cair berwarna putih perak.
2.
TINJAUAN PUSTAKA
Logam raksa merupakan satu – satunya
2.1
Kerang Hijau
unsur logam berbentuk cair pada suhu
Kerang hijau berasal dari marga
kamar (25ºC)(Hutagalung, 1985).
Mitylus, kerang ini memiliki kebiasaan yang berbeda dengan kerang lainnya.
2.3
Pengolahan Citra
Kerang ini sering ditemukan merekatkan
Pengolahan citra digital merupakan
diri secara tetap pada benda – benda keras
pengenalan objek yang terkandung pada
yang ada disekelilingnya dan tidak mati
citra yang dapat dilakukan dengan cara
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
3
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan transformasi gambar, perbaikan kualitas
Penyerapan
gambar, melakukan pemilihan ciri ciri.
tereksitasinya elektron dalam kulit atom ke
Pengolahan citra dilakukan untuk tujuan
tingkat energi yang lebih tinggi. Keadaan
penyimpanan data, transmisi data dan
ini bersifat labil, elektron akan kembali ke
waktu proses data. Citra merupakan input
tingkat energi dasar sambil mengeluarkan
untuk
energi yang berbentuk radiasi.
pengolahan
citra
sedangkan
tersebut
menyebabkan
outputnya adalah hasil dari pengolahan citra (Sutoyo et al, 2009).
2.7
Penelitian Terdahulu Tabel 2. Penelitian Terdahulu
2.4
Ekstraksi Fitur Citra Ekstrasi
fitur
digunakan
untuk
mendapatkan ciri-ciri pembeda dari objek. Menurut Purnomo dan Muntasa (2010), Ekstrasi fitur merupakan tahapan untuk mereduksi suatu citra dari dimensi yang tertinggi ke yang terendah.
2.5
Euclidean Distance Euclidean Distance adalah sebuah
metode yang digunakan untuk mengukur jarak
(distance).
Euclidean
distance
sebenarnya merupakan generalisasi dari theorem phytagoras. Rumus euclidean distance ditunjukan pada persamaan (1): (1)
Keterangan: *ED = Euclidean Distance 3.
METODELOGI PENELITIAN
3.1
Metode Penelitian Pendekatan dengan SDLC adalah
salah satu metode yang digunakan dalam pembangunan aplikasi Computer Vision agar bisa menuangkan ide awal sesuai yang diharapkan dalam implementasinya. Skema metode SDLC dapat dilihat pada gambar 3. Mulai
= koordinat sumbu x dari sebuah titik = koordinat sumbu y dari sebuah titik
Tahap Perencanaan Sistem
Tahap Analisis Sistem
Tahap Perancangan Sistem
Tahap Implementasi
2.6
Atomic Absorption Spectroscopy Spektrofotometri
Serapan
Atom
(SSA) adalah suatu metode analisis yang
Tahap Uji Coba
Ya
Tidak Uji Berhasil
Penggunaan
Selesai
didasarkan pada proses penyerapan energi radiasi oleh atom-atom yang berada pada tingkat
energi
dasar
(ground
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
Gambar 3. Tahap Penelitian SDLC
state). 4
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan yang telah dianalisis. Rancangan sistem
3.1.1 Tahap Perencanaan Sistem Tahap perancanaan sistem adalah
informasi mencakup penyiapan library
tahap awal untuk mendapatkan resource
OpenCV, Euclidean distance dan juga
yang digunakan untuk memperoleh solusi
kerang yang sudah sudah dinyatakan
pada sistem yang akan dibuat. Sistem yang
teridentifikasi merkuri oleh instrument
akan dibuat adalah sistem identifikasi untuk
AAS (Atomic Absorption Spectroscopy)
mengidentifikasi kerang dalah pengolahan citra menggunakan perhitungan denga
3.1.4 Tahap Implementasi
Euclidean distance sebagai ekstraksi fitur
Tahap implementasi sistem adalah
citra sebagai identifikasi dan pencocokan
proses
citra
akan
perancangan selesai dilakukan, setelah itu
mengidentifikasi kerang berupa gambar
melakukan tahap pembuatan kedalam
atau foto real-time lalu di Matching dengan
bahasa
citra kerang yang memiliki data dan library
permprograman yang digunakan dalam
yang
sistem ini yaitu: Matlab sedangkan Excel
digital.
sudah
Sistem
di
ini
identifikasi
memiliki
kandungan merkuri yang telah di uji dengan instrument
AAS
(Atomic
yang dilakukan setelah tahap
pemprograman.
Bahasa
sebagai tempat penyimpanan data.
Absorption
Spectroscopy).
3.1.5 Tahap Uji Coba Tahapan ini merupakan tahapan untuk mengetahui apakah sistem yang telah
3.1.2 Tahap Analisis Sistem Tahap analisis sistem merupakan tahap
menganalisis
dibuat berhasil atau tidak, jika berhasil
permasalahan
maka dilanjutkan ketahap penggunaan
identifikasi merkuri dari gambar atau citra
sistem dan jika sistem ini tidak berhasil
baru untuk di Matching dengan citra yang
maka dilakukan pengkajian ulang ke
sudah ada di library menggunakan fungsi
tahapan analisis. Tahap uji coba ini terdapat
Euclidean distance, sehingga memberikan
3 uji coba yang dilakukan seperti:
informasi hasil identifikasi menjadi sebuah
1.
Uji Coba Struktural
data kelayakan konsumsi
2.
Uji Coba Fungsional
3.
Uji Coba Validasi
yang akan
ditampilkan pada data excel.
3.1.3 Tahap Perancangan Sistem Tahapan ini merancang sistem dengan
3.2 Waktu Dan Tempat Penelitian Penelitian
dilaksanakan
di
menggunakan informasi – informasi yang
laboratorium Program Studi Kimia
telah terkumpul dalam bentuk data citra
dan Program Studi Ilmu Komputer
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
5
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan Fakultas
Matematika
Pengetahuan
Alam
dan
Ilmu
3. Skripsi, jurnal, buku dan artikel
Universitas
sebagai
Pakuan Bogor. Pelaksanaan penelitian
bahan
referensi
dalam
pembuatan laporan.
dilakukan dari bulan Februari 2015 sampai Mei 2015 (4 bulan).
3.3 Alat Dan Bahan Penelitian
4.
PERANCANGAN IMPLEMENTASI
4.1
Tahap Perencanaan Sistem Tahap perencanaan pada penelitian
3.3.1 Alat Penelitian Alat dan bahan penelitian yang digunakan
berupa
perangkat
keras
DAN
ini dilakukan dengan studi pustaka dalam mengumpulkan informasi.
(hardware) dan perangkat lunak (software). 4.2
Perangkat keras, berupa: a. Processor Intel® Core™ i3-3111M
Tahap Analis Sistem Pada tahap analisis
dilakukan
CPU @2.40Ghz
dengan
cara
ini
dapat
memahami
permasalahan pada sistem yang akan dibuat
b. 500GB Hard Drive
kemudian menarik kesimpulan dari proses
c. 4096MB RAM
analisis tersebut. Alur identifikasi merkuri
d. NVIDIA Geforce® GT730M
pada kerang dapat dilihat pada gambar 5.
Perangkat Lunak, berupa:
Start
a. Operating System Windows 8.1 Pro 64-bit
Mengambil Gambar Dengan Camera
b. Matlab 2015a 64bit
Memuat Gambar Di Folder
c. Mozilla Firefox Pembacaan Citra
d. Office 2013 Mengolah dengan (Euclidean distance)
e. OpenCV-2.4.10
Identifikasi
3.3.2 Bahan Penelitian Adapun
bahan
yang
digunakan
Hasil
selama pembuatan ini adalah: 1. Citra
Kerang Hijau
teridentifikasi
merkuri
oleh
instrument AAS (Atomic Absorption Spectroscopy) 2. Skrip
matlab
Exit
yang telah
sebagai
bahasa
pemprograman yang akan digunakan. Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
Gambar 5. Alur Identifikasi Merkuri Pada Kerang 4.2.1 Akuisisi Citra Tahapan ini citra kerang di akuisisi dengan
menggunakan
kamera
digital, 6
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan Kamera sementara menggunakan kamera laptop dengan resolusi 1280x780 Pixel. Hasil dari tahap ini adalah citra digital dari gambar yang akan disimpan dalam database beserta informasinya. Foto kerang dengan 4 buah sample kerang memiliki masing masing data yang sudah di uji coba
Gambar 8. Tabung Block Degest 4.2.3 Identifikasi Merkuri Dengan AAS Tabel 3. Method Settings:
dilab kimia, setiap pengujian 1 buah kerang melewati tahapan ekstraksi dan identifikasi menggunakan instrument AAS, Kerang
Tabel 4. Instrument Used: AU12130133
yang sudah di uji lab di tujukan pada Gambar 6.
Tabel 5. Calibration Parameters:
Tabel 6. Sequence Table:
Gambar 6. Contoh Kerang Hijau (Mytilus Viridis) Tabel 7. Result: 4.2.2 Identifikasi Kerang Identifikasi yang dilakukan pada penelitian
adalah
mengambil
gambar
dengan ukuran kerang 8x11 Cm, 7x10 Cm dan 6x9 Cm, kerang yang sudah diambil citranya
dilakukan
pengambilan destruksikan
bobot
ekstraksi sample,
dengan
Tabel 8. Calibration Curve
dengan lalu
di
perhitungan
ditunjukkan pada gambar 7 dan tabung Block Degest pada gambar 8.
4.2.3.1 Pengukuran Euclidean Distance Tahap Distance
Gambar 7. Rumus Destruksi
perhitungan merupakan
Euclidean
tahap
dalam
mengitung dan menentukan jarak terdekat dari garis lurus yang menghubungkan posisi dua buah objek. Misalnya dari rumus
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
7
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan persamaan (1) diketahui (X1 – X2)2 yaitu data latih di kurangi data uji pangkat 2.
4.3.1.2 Flowchart Sistem Flowchart sistem merupakan alur dari simbol-simbol dari tombol yang digunakan
4.2.3.2 Mencari Nilai Rata-Rata Citra Mencari nilai rata-rata citra kerang dilakukan dengan mengubah matrix citra yang telah melalui tahap Preprocessing
untuk
menggambarkan
proses
kerja
aplikasi identifikasi merkuri pada kerang, flowchart akan memudahkan dalam proses pembuatan implementasi sistem.
dengan data latih dan data uji R, G, B, Grayscale, Entropy, Standart Deviasi dan
4.3.2 Tahap Percangan Sistem Secara Detail
Hasil. hasil ditunjukan pada table 9.
4.3.2.1 Perancangan Modul Identifikasi Merkuri Pada Kerang Hijau Perancangan modul identifikasi
Tabel 9. Data Latih Kerang Hijau
merkuri pada kerang hijau merupakan halaman interface untuk melihat citra, mengambil citra, memuat citra yang telah disimpan,
mengindentifikasi
citra,
membersihkan data tersebut.
4.4
Tahap Implemetasi
4.4.1 Tahap Implementasi Sistem Tabel 10. Data Uji Kerang Hijau
Tahap pembuatannya yaitu pada awal membuka
Matlab
command
windwos
setelah 4.3
Tahap Perancangan Sistem
4.3.1 Tahap Perancangan Sistem Secara
ketika
Guide
halaman
di
kemudian
guide
maka
silahkan desain form sesuai kebutuhan dan buat beberapa form yang telah dicancang, ketika form-form telah dibuat maka lakukan
Umum 4.3.1.1 Struktur Navigasi Struktur navigasi pada
tampil
2015a,
pengkodean. Tampilan membuat sistem Aplikasi
dapat dilihat pada gambar 15.
Identifikasi Merkuri Pada Kerang dimulai dari menu utama, kemudian menu modul dan menu keluar dari aplikasi. Menu modul terdiri dari sub menu Preview, Capture, Load Image, Identifikasi, Save dan Clear. Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
Gambar 15. Tampilan Membuat Sistem 8
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan 5.
HASIL DAN PEMBAHASAN
pengambilan gambar dalam bentuk format
5.1
Hasil
*.jpg terlihat pada gambar 19 untuk
Halaman implementasi kandungan
yang
didapat
sistem mercury
dari
Capture dan gambar 20 untuk Load Image.
identifikasi pada
kerang
menggunakan computer vision meliputi 3 menu yaitu: menu Identify, Info dan Exit. Berikut halaman utama pada gambar 16. Menu enter langsung masuk ke menu
Gambar 19. Capture
utama untuk mengidentifikasi merkuri pada kerang terlihat pada gambar 17 dan menu Info ditunjukkan pada gambar 18.
Gambar 20. Load Image 5.1.2 Identifikasi Merkuri Proses identifikasi pada kerang hijau dapat dilakukan dengan memasukkan citra kerang hijau, memasukkan citra kerang Gambar 16. Halaman Utama
hijau pada kolom gambar bisa dengan mengambil gambar lalu diidentifikasi dan bisa juga dengan memuat gambar dari library yang ada pada folder kerang. Identifikasi merkuri memiliki 2 status atau
Gambar 17. Menu Identifikasi
keterangan yaitu, “Boleh Dikonsumsi” dan “Tidak Boleh Dikonsumsi”. Gambar boleh dikonsumsi dan tidak boleh diknsumsi ditujukan pada gambar 21 dan 22.
Gambar 18. Menu Info 5.1.1 Pengambilan Gambar Mengambil gambar memiliki 2 cara, yaitu dengan memilih Button Capture atau dengan memilih Button Load Image. Proses Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
Gambar 21. Keterangan “Boleh Dikonsumsi” 9
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Gambar 22. Keterangan “Tidak Boleh Dikonsumsi”
Gambar 24. Data Latih dan Data Uji
5.1.3 Menghapus Gambar Pada Axes Gambar yang ada di Axes bisa dihapus dan
juga
bisa
di
overwrite,
untuk
menghapus gambar yang ada pada axes bisa dengan menekan tombol Clear lalu untuk overwrite bisa denga tombol Load Image
Gambar 25. Data Latih dan Data Uji
dan memilih gambar kerang yang akan diidentifikasi. Penggunaan tombol clear ditunjukkan pada gambar 23
5.2
Pembahasan Penelitian
ini
mengimplementasi
sistem identifikasi kandungan merkuri pada kerang menggunakan computer vision, tahap akuisisi citra pada kerang sebelum di destruksi dan diidentifikasi kandungan merkurinya dengan AAS sebagai sample Gambar 23. Clear Gambar Pada Axes
penelitian dan latar belakang berwarna hitam serta memiliki titik tengah untuk
Data merkuri pada kerang diambil
penempatan kerang yang akan diambil
dari data latih dan data uji, data uji 30x7
citranya, pengujian pada kerang dilakukan
yaitu 21 data latih dan 9 data uji, di
di lab kimia dengan 3 buah sempel data, 3
masukkan pada folder yang sama, data latih
buah kerang masing masing di foto
dimulai dari nomor 1 sampai 7 dan data uji
sebanyak 10 kali. Data untuk latar belakang
dari nomor 8 sampai 10. Pelatihan dan
pengambilan citra kerang yaitu 3x4cm,
pengujian data dengan R, G, B, Grayscale,
4x5cm, 5x6cm, 6x7cm.
Entropi, Standar Deviasi dan Level, data
Metodeogi
penelitian
yang
latih dan data uji ditunjukan pada gambar
digunakan
24, dan pengujian pada gambar 25.
Development Life Cycle sebagai tahapan
yaitu
model
Software
yang dilakukan. Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
10
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan 5.3 Tahap Uji Coba 5.3.1 Tahap Uji Coba Struktural Uji coba ini dilakukan dengan menjalankan setiap form atau menu yang telah dirancang. Jika terjadi kesalahan atau
citra kerang yang sudah melalui uji lab dengan destruksi dan identifikasi dengan AAS, yaitu di uji dengan citra kerang yang belum teridentifikasi apapun.
ketahap imlpementasi. Hasil uji coba
5.3.3.1 Uji Validasi Tingkat Merkury Pada Kerang Uji validasi tingkat kandungan
Struktural pengenalan data ditampilkan
mercury pada kerang di uji coba di lab
pada table 7.
kimia, setiap pengujian 1 buah kerang
Tabel 11. Tabel Uji Struktural
melewati tahapan ekstraksi dan identifikasi
tidak berfungsi, maka proses akan kembali
menggunakan instrument AAS Tabel 19. Tabel Uji Validasi Program
5.3.2 Tahap Uji Coba Fungsional Hasil pengujian structural
yang
dilakukan pada setiap form/halaman, telah terbukti bahwa halaman program tersebut sudah dapat dijalankan. Semua tampilan
6.
KESIMPULAN DAN SARAN
form/halaman juga sudah sesuai dengan
6.1
Kesimpulan
perancangan yang dibuat pada tahapa
Program
ini
dibuat
untuk
perancangan
memudahkan
Tabel 12. Tabel Uji Fungsional
kandungan merkuri pada kerang, karna
masyarakat
mengetahui
merkuri termasuk logam berat berbahaya yang dalam konsntrasi kecil pun dapat bersifat racun. Sistem ini menggunakan computer vision untuk mengambil gambar, dan untuk 5.3.3 Uji Coba Validasi
identifikasi
merkuri
menggunakan
Uji validasi pengujian implementasi
perhitungan Euclidean Distance. Sistem
sistem identifikasi kandungan merkuri pada
identifikasi merkuri ini dibuat dengan
kerang menggunakan computer vision
menggunakan
dilakukan dengan cara membandingkan
Microsoft
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
software
excel.
matlab
Sehingga
dan setelah 11
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan melakukan beberapa proses uji coba penelitian ini menghasilkan kesimpulan bahwa
kerang-kerang
tersebut
positif
mengandung mercury tapi masih layak di
Lestari, Arma. 2002. Kandungan Logam Berat Hg Dan Pb Pada Kerang Hijau (Mytilus Viridis) Berbagai Ukuran Hasil Tangkapan Di Pantai Losari Makassar Provinsi Sulawesi Selatan. Institut Pertanian Bogor, Bogor.
konsumsi karna masih di bawah standar berdasarkan
Kep.
Dirjen
03725/B/SK/VII/1989
dan
POM
No.
FAO/WHO
(1976).
6.2
Saran Saran pada penelitian ini adalah
menggunakan computer vision yang dapat menangkap gambar secara otomatis untuk diproses oleh aplikasi yang menghasilkan
Putra, Darma. 2010. Pengolahan Citra Digital. C.V Andi Offset. Yogyakarta. Wahyuni, Ita Tri. 2012. Kimia Analitik AAS Spektrofotometri Serapan Atom. Samarinda. Widayanti, Sri. 2004. Reduksi Kadar Merkuri Pada Kerang Hijau (Mytilus Viridis) DI Cilincing Jakarta Melalui Metode Asam Serta Pemanfaatannya Dalam Produk Merupuk. Institut Pertanian Bogor. Bogor.
keluaran berupa informasi kerang yang positif mengandung merkury atau tidak.
DAFTAR PUSTAKA Arioputra, Dimas. 2012. Analisa Perbandingan Akurasi Metode Optical Flow Dan Gaussian Mixture Model Untuk Sistem Pemantauan Lalu Lintas Berbasis Computer Vision. Universitas Indonesia, Depok. Hamzah, Amir, Dkk. 2002. Klasifikasi Objek Dalam Visi Komputer Dengan Analisis Diskriminan. Institut Sains dan Teknologi AKPRIND, Yogyakarta.
Winarno, Ermin K. 2008. Methyl Mercury In Green Muscle (Mytilus Viridis) From Fish Market Muara Angke : Before And After Cooking. Vol 9 No.1 : 83. Center For The Application Of Isotopes and Radiation Technology. National Nuclear Energy Agency. Jakarta Selatan. Wurdianarto, Sendhy Rachmat, Dkk. 2014. Perbandingan Euclidean Distance Dengan Canberra Distance Pada Face Recognition. Vol. 13 No. 1 : 34 – 35. Universitas Dian Nuswantoro. Semarang.
Karimah, Fathin Ulfah. 2014. Rancangan Bangun Aplikasi Pencarian Citra Batik Besurek Berbasis Tekstur Dengan Metode Gray Level CoOccurrence Matrix Dan Euclidean Distance. Universitas Bengkulu. Bengkulu. Keabler, Gary Bradski & Andrian Keabler. 2008. Learning OpenCV. O’Reilly Media, Inc. Sebastopol. Akmal Abqory Roja – 0651 11 182
12
