implementasi sistem identifikasi kandungan …perpustakaan.fmipa.unpak.ac.id/file/e-jurnal akmal...
TRANSCRIPT
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 1
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
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
1.1 Latar Belakang
Merkuri atau air raksa (Hg)
merupakan golongan logam berat dengan
nomor atom 80 dan berat atom 200,6.
Merkuri merupakan unsur yang digunakan
untuk bahan industry termasuk
penambangan emas, dan industry lainnya
yang memakai merkuri. Biasanya bentuk
racun dari air raksa pada proses masuk
tubuh manusia adalah methyl mercury
(CH3HG+ dan CH3-Hg-CH3) dan garam
organic. Menurut kepala BPOM Ilusniah
Rubiana, merkuri termasuk logam berat
berbahaya yang dalam konsentrasi kecil
pun dapat bersifat racun, pemakaian
merkuri dapat menimbulkan akibat seperti
kerusakan permanen pada susunan syaraf
otak, ginjal dan gangguan perkembangan
janin. Pemakaian merkuri dalam jangka
pendek dengan dosis tinggi dapat
mengakibatkan muntah – muntah, diare,
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 2
kerusakan ginjal dan paling berbahaya
karena merupakan zat karsinogenik dapat
menyebabkan kangker.
Riani 1990, Kerang merupakan
golongan Mollusca, yaitu hewan lunak
yang diapit cangkang keras dan tidak
memiliki organ hati untuk menghancurkan
benda asing, termasuk racun seperti
merkuri yang masuk kedalam tubuhnya.
Akibatnya, semua benda asing ditampung
di dalam dagingnya.
Teknologi Citra Digital belakangan
ini semakin canggih, termasuk dalam
pengambilan gambar dan mengolahnya
menjadi informasi penting, termasuk dalam
kasus merkuri yang mencemari kerang,
logam berat ini sangat berbahaya apabila
dikonsumsi skala kecil maupun besar,
sebenarnya sudah ada instrument AAS
(Atomic Absorption Spectroscopy), tapi
penggunaan, instalasinya terlalu banyak
tahapan dan masih terlalu mahal, oleh sebab
itu diperlukan teknologi yang dapat
mengidentifikasi merkuri dengan
kepekatan warna pencemaran, maka
dibuatlah “Implementasi Sistem
Identifikasi Kandungan Mercuri Pada
Kerang Menggunakan Citra Digital”.
Lestari 2002, melakukan penelitian
dengan judul “Kandungan Logam Berat Hg
dan Pb Pada Kerang Hijau (Mytilus viridis)
Berbagai Ukuran Hasil Tangkapan Di
Pantai Losari Makassar Provinsi Sulawesi
Selatan”. Tujuan dari penelitian ini adalah
mengidentifikasi kandungan logam berat
Hg dan Pb pada kerang hijau berbagai
ukuran dengan metode RAK penarikan
anak contoh. Hasil uji lanjut menyatakan
jenis logam berat tersebut menunjukkan
bahwa ukuran kerang hijau berpengaruh
terhadap kandungan logam berat pada
kerang hijau tersebut.
Limbah pabrik dan limbah rumah
tangga menjadi permasalahan, secara alami
unsur logam berat dapat meningkat seiring
dengan meningkatnya limbah yang berasal
dari kegiatan industri, rumah tangga, dan
aktivitas alam yang terjadi, maka pada
penelitian ini menggunakan Citra Digital
dan metode euclidean distance.
1.2 Tujuan Penelitian
Tujuan judul penelitian ini adalah
melakukan identifikasi merkuri pada
kerang berbasis komputer vison dengan
matlab.
1.3 Ruang Lingkup Penelitian
Kerang yang digunakan untuk sample
penelitian ini menggunakan kerang hijau
(Mytilus Viridis) yang dijual di pasar ikan
Muara Angke, dan jumlah sample yang
digunakan hanya 4 macam ukuran.
Sebelum diuji di lab kimia, kerang di ambil
citranya. Pengujian di lab kimia dengan
pendestruksian menggunakan tabung blok
digest dan pengidentifikasian merkuri
menggunakan AAS (atomic absorption
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 3
spectroscopy) dengan software AAWIN
AAS Software.
Kerang hijau (mytilus viridis) yang
digunakan telah melalui uji lab dan
identifikasi mercury dengan instrument
AAS, kerang yang diujikan berjumlah 4
buah, semuanya mengandung mercury tapi
masih dalam kadar batas boleh dikonsumsi.
Program yang dihasilkan Software
Matlab menghasilkan 2 (Dua) Output,
Output tersebut berupa pernyataan yaitu
”Boleh Di Konsumsi” dan “Tidak Boleh
Dikonsumsi”.
1.4 Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah
menghasilkan sebuah program sederhana
yang bisa mengidentifikasi suatu zat logam
berat yaitu merkuri yang tidak boleh
dikonsumsi oleh manusia sekala kecil
maupun besar, dan agar identifikasinya
dapat digunakan untuk membantu manusia
menganalisis tingkat pencemaran merkuri
berdasarkan kepekatan warna pada
pencemaran kerang.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kerang Hijau
Kerang hijau berasal dari marga
Mitylus, kerang ini memiliki kebiasaan
yang berbeda dengan kerang lainnya.
Kerang ini sering ditemukan merekatkan
diri secara tetap pada benda – benda keras
yang ada disekelilingnya dan tidak mati
terendam selama air laut sedang surut
(Asikin, 1982).
2.1.1 Komposisi Kerang Hijau
Komposisi kimia kerang hijau sangat
beraneka ragam, hal ini tergantung dari
spesies, jenis kelamin, musim dan habitat
(tempat hidupnya) (Zaitsev et at., 1969).
2.2 Logam Berat
Berdasarkan densitasnya, golongan
logam dapat pula dibagi menjadi 2
golongan yaitu, golongan logam berat dan
logam ringan. Golongan logam ringan
(Tight Metal) mempunyai densitas < 5
gram/cm³, sedangkan logam berat (Heavy
Metal) mempunyai densitas > 5 gram/cm³
(Glinka, 1973 dalam Fauzan, 1995).
2.2.1 Logam Merkuri/Raksa (Hg)
Raksa/merkuri mempunyai nomor
atom 80; bm 200,6; densitas 13,6; titik beku
-38,9ºC dan titik didih 356,6ºC (Reilly,
1980). Warnanya tergantung pada bentuk
fasenya, fase padat akan berwarna abu –
abu dan fase cair berwarna putih perak.
Logam raksa merupakan satu – satunya
unsur logam berbentuk cair pada suhu
kamar (25ºC)(Hutagalung, 1985).
2.3 Pengolahan Citra
Pengolahan citra digital merupakan
pengenalan objek yang terkandung pada
citra yang dapat dilakukan dengan cara
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 4
transformasi gambar, perbaikan kualitas
gambar, melakukan pemilihan ciri ciri.
Pengolahan citra dilakukan untuk tujuan
penyimpanan data, transmisi data dan
waktu proses data. Citra merupakan input
untuk pengolahan citra sedangkan
outputnya adalah hasil dari pengolahan
citra (Sutoyo et al, 2009).
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)
= koordinat sumbu x dari sebuah titik
= koordinat sumbu y dari sebuah titik
2.6 Atomic Absorption Spectroscopy
Spektrofotometri Serapan Atom
(SSA) adalah suatu metode analisis yang
didasarkan pada proses penyerapan energi
radiasi oleh atom-atom yang berada pada
tingkat energi dasar (ground state).
Penyerapan tersebut menyebabkan
tereksitasinya elektron dalam kulit atom ke
tingkat energi yang lebih tinggi. Keadaan
ini bersifat labil, elektron akan kembali ke
tingkat energi dasar sambil mengeluarkan
energi yang berbentuk radiasi.
2.7 Penelitian Terdahulu
Tabel 2. Penelitian Terdahulu
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
Tahap Perencanaan Sistem
Tahap Analisis Sistem
Tahap Perancangan Sistem
Tahap Implementasi
Tahap Uji Coba
Uji Berhasil
Penggunaan
Selesai
TidakYa
Gambar 3. Tahap Penelitian SDLC
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 5
3.1.1 Tahap Perencanaan Sistem
Tahap perancanaan sistem adalah
tahap awal untuk mendapatkan resource
yang digunakan untuk memperoleh solusi
pada sistem yang akan dibuat. Sistem yang
akan dibuat adalah sistem identifikasi untuk
mengidentifikasi kerang dalah pengolahan
citra menggunakan perhitungan denga
Euclidean distance sebagai ekstraksi fitur
citra sebagai identifikasi dan pencocokan
citra digital. Sistem ini akan
mengidentifikasi kerang berupa gambar
atau foto real-time lalu di Matching dengan
citra kerang yang memiliki data dan library
yang sudah di identifikasi memiliki
kandungan merkuri yang telah di uji dengan
instrument AAS (Atomic Absorption
Spectroscopy).
3.1.2 Tahap Analisis Sistem
Tahap analisis sistem merupakan
tahap menganalisis permasalahan
identifikasi merkuri dari gambar atau citra
baru untuk di Matching dengan citra yang
sudah ada di library menggunakan fungsi
Euclidean distance, sehingga memberikan
informasi hasil identifikasi menjadi sebuah
data kelayakan konsumsi yang akan
ditampilkan pada data excel.
3.1.3 Tahap Perancangan Sistem
Tahapan ini merancang sistem dengan
menggunakan informasi – informasi yang
telah terkumpul dalam bentuk data citra
yang telah dianalisis. Rancangan sistem
informasi mencakup penyiapan library
OpenCV, Euclidean distance dan juga
kerang yang sudah sudah dinyatakan
teridentifikasi merkuri oleh instrument
AAS (Atomic Absorption Spectroscopy)
3.1.4 Tahap Implementasi
Tahap implementasi sistem adalah
proses yang dilakukan setelah tahap
perancangan selesai dilakukan, setelah itu
melakukan tahap pembuatan kedalam
bahasa pemprograman. Bahasa
permprograman yang digunakan dalam
sistem ini yaitu: Matlab sedangkan Excel
sebagai tempat penyimpanan data.
3.1.5 Tahap Uji Coba
Tahapan ini merupakan tahapan untuk
mengetahui apakah sistem yang telah
dibuat berhasil atau tidak, jika berhasil
maka dilanjutkan ketahap penggunaan
sistem dan jika sistem ini tidak berhasil
maka dilakukan pengkajian ulang ke
tahapan analisis. Tahap uji coba ini terdapat
3 uji coba yang dilakukan seperti:
1. Uji Coba Struktural
2. Uji Coba Fungsional
3. Uji Coba Validasi
3.2 Waktu Dan Tempat Penelitian
Penelitian dilaksanakan di
laboratorium Program Studi Kimia
dan Program Studi Ilmu Komputer
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 6
Fakultas Matematika dan Ilmu
Pengetahuan Alam Universitas
Pakuan Bogor. Pelaksanaan penelitian
dilakukan dari bulan Februari 2015
sampai Mei 2015 (4 bulan).
3.3 Alat Dan Bahan Penelitian
3.3.1 Alat Penelitian
Alat dan bahan penelitian yang
digunakan berupa perangkat keras
(hardware) dan perangkat lunak (software).
Perangkat keras, berupa:
a. Processor Intel® Core™ i3-3111M
CPU @2.40Ghz
b. 500GB Hard Drive
c. 4096MB RAM
d. NVIDIA Geforce® GT730M
Perangkat Lunak, berupa:
a. Operating System Windows 8.1 Pro
64-bit
b. Matlab 2015a 64bit
c. Mozilla Firefox
d. Office 2013
e. OpenCV-2.4.10
3.3.2 Bahan Penelitian
Adapun bahan yang digunakan
selama pembuatan ini adalah:
1. Citra Kerang Hijau yang telah
teridentifikasi merkuri oleh
instrument AAS (Atomic Absorption
Spectroscopy)
2. Skrip matlab sebagai bahasa
pemprograman yang akan digunakan.
3. Skripsi, jurnal, buku dan artikel
sebagai bahan referensi dalam
pembuatan laporan.
4. PERANCANGAN DAN
IMPLEMENTASI
4.1 Tahap Perencanaan Sistem
Tahap perencanaan pada penelitian
ini dilakukan dengan studi pustaka dalam
mengumpulkan informasi.
4.2 Tahap Analis Sistem
Pada tahap analisis ini dapat
dilakukan dengan cara memahami
permasalahan pada sistem yang akan dibuat
kemudian menarik kesimpulan dari proses
analisis tersebut. Alur identifikasi merkuri
pada kerang dapat dilihat pada gambar 5.
Start
Mengambil GambarDengan Camera
Pembacaan Citra
Mengolah dengan(Euclidean distance)
Identifikasi
Memuat GambarDi Folder
Hasil
Exit
Gambar 5. Alur Identifikasi Merkuri Pada
Kerang
4.2.1 Akuisisi Citra
Tahapan ini citra kerang di akuisisi
dengan menggunakan kamera digital,
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 7
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
dilab kimia, setiap pengujian 1 buah kerang
melewati tahapan ekstraksi dan identifikasi
menggunakan instrument AAS, Kerang
yang sudah di uji lab di tujukan pada
Gambar 6.
Gambar 6. Contoh Kerang Hijau (Mytilus
Viridis)
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 ekstraksi dengan
pengambilan bobot sample, lalu di
destruksikan dengan perhitungan
ditunjukkan pada gambar 7 dan tabung
Block Degest pada gambar 8.
Gambar 7. Rumus Destruksi
Gambar 8. Tabung Block Degest
4.2.3 Identifikasi Merkuri Dengan AAS
Tabel 3. Method Settings:
Tabel 4. Instrument Used: AU12130133
Tabel 5. Calibration Parameters:
Tabel 6. Sequence Table:
Tabel 7. Result:
Tabel 8. Calibration Curve
4.2.3.1 Pengukuran Euclidean Distance
Tahap perhitungan Euclidean
Distance merupakan tahap dalam
mengitung dan menentukan jarak terdekat
dari garis lurus yang menghubungkan
posisi dua buah objek. Misalnya dari rumus
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 8
persamaan (1) diketahui (X1 – X2)2 yaitu
data latih di kurangi data uji pangkat 2.
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
dengan data latih dan data uji R, G, B,
Grayscale, Entropy, Standart Deviasi dan
Hasil. hasil ditunjukan pada table 9.
Tabel 9. Data Latih Kerang Hijau
Tabel 10. Data Uji Kerang Hijau
4.3 Tahap Perancangan Sistem
4.3.1 Tahap Perancangan Sistem Secara
Umum
4.3.1.1 Struktur Navigasi
Struktur navigasi pada Aplikasi
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.
4.3.1.2 Flowchart Sistem
Flowchart sistem merupakan alur dari
simbol-simbol dari tombol yang digunakan
untuk menggambarkan proses kerja
aplikasi identifikasi merkuri pada kerang,
flowchart akan memudahkan dalam proses
pembuatan implementasi sistem.
4.3.2 Tahap Percangan Sistem Secara
Detail
4.3.2.1 Perancangan Modul Identifikasi
Merkuri Pada Kerang Hijau
Perancangan modul identifikasi
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
Tahap pembuatannya yaitu pada awal
membuka Matlab 2015a, ketika di
command windwos Guide kemudian
setelah tampil halaman guide maka
silahkan desain form sesuai kebutuhan dan
buat beberapa form yang telah dicancang,
ketika form-form telah dibuat maka lakukan
pengkodean. Tampilan membuat sistem
dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Tampilan Membuat Sistem
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 9
5. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Hasil
Halaman yang didapat dari
implementasi sistem identifikasi
kandungan mercury 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
utama untuk mengidentifikasi merkuri pada
kerang terlihat pada gambar 17 dan menu
Info ditunjukkan pada gambar 18.
Gambar 16. Halaman Utama
Gambar 17. Menu Identifikasi
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
pengambilan gambar dalam bentuk format
*.jpg terlihat pada gambar 19 untuk
Capture dan gambar 20 untuk Load Image.
Gambar 19. Capture
Gambar 20. Load Image
5.1.2 Identifikasi Merkuri
Proses identifikasi pada kerang hijau
dapat dilakukan dengan memasukkan citra
kerang hijau, memasukkan citra kerang
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
keterangan yaitu, “Boleh Dikonsumsi” dan
“Tidak Boleh Dikonsumsi”. Gambar boleh
dikonsumsi dan tidak boleh diknsumsi
ditujukan pada gambar 21 dan 22.
Gambar 21. Keterangan “Boleh
Dikonsumsi”
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 10
Gambar 22. Keterangan “Tidak Boleh
Dikonsumsi”
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
dan memilih gambar kerang yang akan
diidentifikasi. Penggunaan tombol clear
ditunjukkan pada gambar 23
Gambar 23. Clear Gambar Pada Axes
Data merkuri pada kerang diambil
dari data latih dan data uji, data uji 30x7
yaitu 21 data latih dan 9 data uji, di
masukkan pada folder yang sama, data latih
dimulai dari nomor 1 sampai 7 dan data uji
dari nomor 8 sampai 10. Pelatihan dan
pengujian data dengan R, G, B, Grayscale,
Entropi, Standar Deviasi dan Level, data
latih dan data uji ditunjukan pada gambar
24, dan pengujian pada gambar 25.
Gambar 24. Data Latih dan Data Uji
Gambar 25. Data Latih dan Data Uji
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
penelitian dan latar belakang berwarna
hitam serta memiliki titik tengah untuk
penempatan kerang yang akan diambil
citranya, pengujian pada kerang dilakukan
di lab kimia dengan 3 buah sempel data, 3
buah kerang masing masing di foto
sebanyak 10 kali. Data untuk latar belakang
pengambilan citra kerang yaitu 3x4cm,
4x5cm, 5x6cm, 6x7cm.
Metodeogi penelitian yang
digunakan yaitu model Software
Development Life Cycle sebagai tahapan
yang dilakukan.
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 11
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
tidak berfungsi, maka proses akan kembali
ketahap imlpementasi. Hasil uji coba
Struktural pengenalan data ditampilkan
pada table 7.
Tabel 11. Tabel Uji Struktural
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
form/halaman juga sudah sesuai dengan
perancangan yang dibuat pada tahapa
perancangan
Tabel 12. Tabel Uji Fungsional
5.3.3 Uji Coba Validasi
Uji validasi pengujian implementasi
sistem identifikasi kandungan merkuri pada
kerang menggunakan computer vision
dilakukan dengan cara membandingkan
citra kerang yang sudah melalui uji lab
dengan destruksi dan identifikasi dengan
AAS, yaitu di uji dengan citra kerang yang
belum teridentifikasi apapun.
5.3.3.1 Uji Validasi Tingkat Merkury
Pada Kerang
Uji validasi tingkat kandungan
mercury pada kerang di uji coba di lab
kimia, setiap pengujian 1 buah kerang
melewati tahapan ekstraksi dan identifikasi
menggunakan instrument AAS
Tabel 19. Tabel Uji Validasi Program
6. KESIMPULAN DAN SARAN
6.1 Kesimpulan
Program ini dibuat untuk
memudahkan masyarakat mengetahui
kandungan merkuri pada kerang, karna
merkuri termasuk logam berat berbahaya
yang dalam konsntrasi kecil pun dapat
bersifat racun.
Sistem ini menggunakan computer
vision untuk mengambil gambar, dan untuk
identifikasi merkuri menggunakan
perhitungan Euclidean Distance. Sistem
identifikasi merkuri ini dibuat dengan
menggunakan software matlab dan
Microsoft excel. Sehingga setelah
Jurnal Ilmu Komputer – Universitas Pakuan
Akmal Abqory Roja – 0651 11 182 12
melakukan beberapa proses uji coba
penelitian ini menghasilkan kesimpulan
bahwa kerang-kerang tersebut positif
mengandung mercury tapi masih layak di
konsumsi karna masih di bawah standar
berdasarkan Kep. Dirjen POM No.
03725/B/SK/VII/1989 dan 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
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.
Karimah, Fathin Ulfah. 2014. Rancangan
Bangun Aplikasi Pencarian Citra
Batik Besurek Berbasis Tekstur
Dengan Metode Gray Level Co-
Occurrence Matrix Dan Euclidean
Distance. Universitas Bengkulu.
Bengkulu.
Keabler, Gary Bradski & Andrian
Keabler. 2008. Learning OpenCV.
O’Reilly Media, Inc. Sebastopol.
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.
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.
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.