## IDENTIFIKASI SPERMA SAPI NORMAL DAN ABNORMAL MENGGUNAKAN ALGORITMA JARINGAN SARAF TIRUAN
Endi Permata Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: endipermata@untirta.ac.id
Ri Munarto Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: rim_munarto@yahoo.com
Geovani Orlando Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: geovaniorlando@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis spermatozoa normal dan abnormal telah dilakukan berdasarkan fitur ukuran, yaitu panjang dan  lebar  kepala,  leher  serta  panjang  ekor.  Namun,  spermatozoa  normal  dan  abnormal  juga  tergantung pada  bentuknya.  Oleh  karena  itu,  Penelitian  ini  bertujuan  mengidentiffikasi  sperma  sapi  normal  dan abnormal menggunakan algoritma jaringaan saraf tiruan berdasarkan fitur bentuk. Objek penelitian adalah citra sperma sapi  yang didapatkan dari  website University of Wisconsin–Madison departemen of animal sciences Amerika Serikat yang terdiri dari 30 citra sperma sapi normal dan 30 citra sperma sapi abnormal. Metode  segmentasi  citra  untuk  memisahkan  spermatozoa  dari  latarnya.  Mendapatkan  deteksi  tepi menggunakan metode pendeteksi tepi Canny. Tepi Canny ini merupakan tahap awal dalam pengkodean rantai  menggunakan  metode freeman  chain  code .  Kode  rantai  digunakan  untuk  mendapatkan  ekstraksi fitur denga Elliptical Fourier Descriptor yang berkaitan dengan koefisien harmonik fourier ke- n yaitu , , dan .  Koefisien  harmonik fourier ini  digunakan  untuk  identifikasi  sperma  sapi  normal  dan abnormal  menggunakan  algoritma  jaringan  saraf  tiruan.  Hasil  identifikasi  dari  tiga  kali  pengujian  yang dilakukan  menunjukan  akurasi  terbaik  pada  harmonik  fourier  sama  dengan  6  (N=6),  yaitu  sebesar  80% dengan demikian fitur bentuk dapat digunakan untuk mengidentifikasi sperma sapi norma dan abnormal.
Kata kunci : sperma sapi, elliptical fourier descriptor , kode rantai, jaringan saraf tiruan.

## ABSTRACT
An analysis of normal and abnormal of spermatozoa has been done based on feature sizes that are the  length  and  width  of  the  head,  mid-piece  and  the  length  of  the  tail.  However,  normal  and  abnormal spermatozoa  are  also  depending  on  the  form.  Therefore,  this  study  aimed  to  identification  normal  and abnormal sperm of bulls using algorithm artificial neural network based on shape features. The object of research is the image of a bull sperm obtained from the website of the University of Wisconsin-Madison department of animal sciences United States, which consists of 30 images of a bull sperm normal and 30 images  of  a  bull  sperm  abnormal.  Image  segmentation  method  is  to  separate  the  sperm  from  the background. Getting the edge detection by using Canny edge detection method. Canny edge is an early stage  in  the  chain  coding  by using  chain  freeman  code  method.  Chain  code  is  used  to get  the  premises feature extraction Elliptical Fourier Descriptor associated with harmonic fourier coefficients to-n namely , , dan . Harmonic fourier coefficients are used for the identification of normal and abnormal sperm bull by using algorithm artificial neural network. The identification results of three tests performed showed the best accuracy on Fourier harmonic is equal to 6 (N = 6), amounting to 80% thereby shape feature can be used to identification the bull normal and abnormal sperm.
Keywords : sperm bull, elliptical fourier descriptor, chain code, atificial neural network.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  bidang  reproduksi  ternak  terus  dilakukan  demi  menyempurnakan  dan meningkatkan  produktivitas  ternak  yang  mempunyai  potensi  besar  dalam  penyediaan  daging.  Namun,
dengan kelainan spermatozoa sapi terutama berdasarkan  kondisi  morfologi  yang  masih  masalah penting karena  kondisi  morfologi  yang  berhubungan  dengan  kualitas  spermatozoa  sapi  terutama  untuk  program inseminasi  buatan  untuk  kedua  daging  sapi  dan  susu  industri.  Kualitas  sperma  dapat  ditentukan  oleh beberapa  kriteria,  seperti  ukuran  dan  bentuk  (morfologi)  dari  kepala,  panjang  dan  bentuk  ekor  dan perilakunya gerakan (motilitas). Spermatozoa terdiri dari dua bagian fungsional penting, kepala dan ekor [1]. Spermatozoa pada umumnya diukur dari segi  fitur  morfologi berikut  kepala  sperma, daerah kepala, perimeter,  lebar,  panjang,  rasio  lebar-panjang,  dan  sebagainya  [2].  Parameter  penting  dinilai  selama analisis spermatozoa adalah morfologi keseluruhan, atau bentuk spermatozoa.
Di laboratorium analisis spermatozoa ditentukan secara acak dalam setiap wadah yang  diletakan di meja  mikroskop.  Setiap  informasi  diperoleh  jumlah  tertentu  spermatozoa  normal  dan  abnormal  secara acak,  sehingga  diperoleh  informasi  persentase  spermatozoa  normal  dan  abnormal  dari  setiap  sediaan sampel. Metode konvensional ini akan menimbulkan perbedaan hasil pengukuran jika dilakukan oleh ahli yang  berbeda,  karena  perhitungan  spermatozoa  normal  dan  abnormal  dilakukan  secara  acak  [3].  Setiap sperma muncul pada akan diklasifikasikan dan dihitung ke dalam kelas yang berbeda. [4]. Abbiramy dan Shanthi dalam penelitiannya mengembangkan segmentasi spermatozoa dan analisis parameter morfologi berdasarkan  deteksi  Teratozoospermia  [5].  Segmentasi  dilakukan  melalui  dua  tahapan  yaitu  deteksi  sel dan  pembagian  spermatozoa  kedalam  bagian-bagian  tertentu  seperti,  area  kepala,  perimeter,  panjang kepala, lebar kepala, panjang leher, dan panjang ekor. Hasil penelitian ini adalah berupa fitur spermatozoa normal dan abnormal berdasarkan ukuran sebagaimana yang telah disebutkan sebelumnya.
Penelitian ini mencoba mengimplementasikan jaringan saraf tiruan untuk identifikasi sperma sapi ke dalam  dua  kelas,  yaitu  normal  dan  abnormal  dengan  menggunakan  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation .  Citra  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  website University  of Wisconsin–Madison departemen of animal sciences Amerika Serikat . Terdapat 60 citra sperma sapi yang cropping secara manual terdiri dari 30 citra normal dan 30 abnormal. Citra sperma sapi yang didapatkan selanjutnya dilakukan segmentasi untuk mendapatkan tepi menggunkan operator tepi canny . Selanjutnya dilanjutkan dengan pengkodean rantai menggunaakan Freeman chain code . Ekstraksi fitur menggunakan Elliptical Fourier Descriptor dengan mengambil koefisen fourier berserta harmoniknya yaitu , , dan .  Matrik  fitur  selanjutnya  diidentifikasi  menggunakan  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation dengan  ketentuan  data  digunakan  40 training dan  20 testing ,  dengan  demikian  sistem  yang  dibangun dapat melakukan identifikasi sperma sapi dengan baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Diagram dari metode yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram penelitian

## 2.1 Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  sperma  sapi  dari  University  of  Wisconsin– Madison departemen of animal sciences Amerika Serikat. Jumlah citra sperma sapi adalah 30 sperma sapi normal dan 30 sperma sapi abnormal.

## 2.2 Kode Rantai
Pengkodean rantai dimulai dari hasil pendeteksian tepi. Pengkodean ini berdasarkan pada Freeman pada  kontur  tertutup.  Menurut  deskripsi  Freeman  (Khul,  1982),  sebuah  kontur  tertutup  dapat  dikodekan
dengan  8  garis  standar  pada  matriks  3x3  dimana  elemen  pusatnya  adalah  kaki  garis  dan  ujungnya diberikan oleh satu elemen pada matriks seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pengkodean rantai
Gambar 2 menunjukkan vektor arah pengkodean rantai dari tepi citra yang dapat direpresentasikan dalam  bentuk  kode  angka  antara  0  hingga  7.  Masing-masing  angka  mewakili  arah  yang  berbeda menyerupai arah  mata angin.  Dengan  menggunakan pengkodean Freeman, sebuah  kontur tertutup dapat digambarkan sebagai rantai.
k u u u u u c ...... 4 3 2 1  (1) dimana
merupakan vektor dengan arah
. Panjang masing-masing   akan sama dengan 1 jika genap atau √2 jika ganjil. Misalkan   adalah elemen dari rantai Freeman, maka  panjang dari rantai tersebut adalah:
  i u i t u ) 1 ( 1 2 1 2
1     
        (2)
Sehingga    jika    adalah  banyaknya  elemen  pada  rantai  dari  keseluruhan  kontur,  maka  panjang rantai akan menjadi :
    p i i p t t 1
(3)

## 2.3 Elliptical Fourier Descriptor
Tujuan  utama  dari  analisis Elliptical  Fourier  Descriptor adalah  mengaproksimasi  edge  tertutup sebagai jumlah harmonik eliptik. Untuk setiap harmonik dapat digunakan 4 koefisien Fourier , , dan ,  sedangkan  untuk  mengidentifikasi  kontur  tertutup K elemen  dapat  diperoleh  dengan menggunakan N harmonik. Koefisien Fourier , , dan dan diberikan oleh :
             K P p p p p n
T t n T t n t x n T a 1 1 2 2 2 cos 2 cos 2   
(4)
 
           K P p p p p n
T t n T t n t x n T b 1 1 2 2 2 sin 2 sin 2   
(5)
             K P p p p p n
T t n T t n t y n T c 1 1 2 2 2 cos 2 cos 2   
(6)
 
           K P p p p p n
T t n T t n t y n T d 1 1 2 2 2 sin 2 sin 2  
 (7)
Koefisien  Fourier , , dan dari  pendekatan  Fourier  pada  kontur  tertutup  digunakan sebagai  klasifikasi  kontur.  Sifat-sifat  bentuk  kontur  harus  dispesifikasikan  sebab  koefisien  yang dihasilkan  beragam  menurut  titik  awal  penelusuran  kontur  dan  rotasi  spasial,  besaran,  translasi  kontur serta prosedur normalisasi.

## 2.4 Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Backpropagation merupakan  algoritma  pembelajaran  yang  terawasi  dan  biasanya  digunakan  oleh perceptron  dengan  banyak  lapisan  untuk  mengubah  bobot-bobot  yang  terhubung  dengan  neuron-neuran yang  ada  pada  lapisan  tersembunyinya.  Algoritma backpropagation menggunakan  error  output  untuk
mengubah  nilai  bobot-bobotnya  dalam  arah  mundur  ( backward ).  Untuk  mendapatkan  error  ini,  tahap perambatan  maju  ( forward  propagation )  harus  dikerjakan  terlebih  dahulu.  Pada  saat  perambatan  maju, neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid. Prinsip kerja dari algoritma backpropagation adalah sebagai berikut, pada saat proses umpan maju, neuron pada input layer akan mengirimkan informasi ke setiap neuron pada hidden layer . Neuron hidden layer ini  akan  melakukan  proses  komputasi  terhadap  informasi  yang  diterima  dan  menghasilkan output yang berasal dari fungsi aktivasinya. Selanjutnya output dari hidden layer tersebut akan  dikirimkan lagi ke  lapisan  berikutnya,  yang  dalam  hal  ini  adalah output  layer .  Didalam output  layer ini  berlangsung proses  yang  sama  seperti  pada hidden  layer .  Namun, output dari  hasil  aktivasi output  layer ini  akan digunakan sebagai sinyal respon dari JST. Sinyal respon output JST ini akan dibandingkan dengan target yang diinginkan dan dihitung besar error (selisih antara output yang dihasilkan dengan target yang ingin dicapai). Error yang  diperoleh  ini  dikirimkan  kembali  ke  lapisan-lapisan  sebelumnya  dan  kemudian digunakan untuk mengkoreksi dan mengubah bobot-bobot JST berdasarkan learning error yang diberikan pada JST tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Citra Masukan
Data  citra  digunakan  dalam  penelian  ini  adalah  dari  website  University  of  Wisconsin–Madison Departemen  of  Animal  Sciences Amerika  Serikat.    Gambar  3  menunjukan  citra  asli  sperma  sapi  di cropping secara manual sehingga didapatkan bentuk sperma sapi normal dan abnormal.

## Gambar 3. Proses Citra Masukan

## 3.2 Preprocessing
Proses  segmentasi  citra  untuk  memisahkan  antara  background  dengan  objeknya.  Selanjutnya pendetksian  dalam  penilitian  ini  digunakan  pendeteksian  tepi  menggunakan  operator Canny. Canny digunakan karena deteksi tepi yang optimal untuk mendapatkan hasil deteksi tepi halus.
Tahap selanjutnya yaitu pengkodean rantai dengan menggunaakan freeman chain code. Setiap piksel pada  tepi  objek  diwakili  oleh  angka  dari  0  hingga  7  yang  didasarkan  pada  kode  rantai freeman . Ditunjukan pada gambar 4.
Gambar 4. Preprocesssing 3.3 Ekstraksi Ciri
Pada metode Elliptical Fourier Descriptor dengan menggunakan barisan angka-angka hasil chain code  maka  akan  dihasilkan  koefisien , , , .  Setelah  dinormalisasi  akan  didapatkan  kembali koefisien  Fourier.  Normalisasi  dibutuhkan  agar  hasil  klasifikasi  invarian  terhadap  ukuran,  translasi  dan rotasi.
Tabel 1 : Koefisien Fourier dengan N=6 dari Gambar 5
an bn cn dn 1,393243 2,234258 1 1,471217

## 3.4 Identifikasi
Identifikasi pada penelitian ini untuk menentukan sperma sapi normal dan abnormal menggunakan metode jaringan saraf tiruan backpropagation. Jaringan syaraf tiruan terdiri dari lapisan input, hiden layer dan ouput layer . Ditunjukan pada Gambar 5.
Data  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  30  citra  sperma  sapi  normal  dan  30  sperma  sapi  abnormal. Proses klasifikasi dilakukan dengan membagi data menjadi dua yaitu training terdiri dari 20 citra sperma sapi  normal  dan  abnormal  sedangkan  testing  terdiri  dari  10  citra  sperma  sapi  normal  dan  abnormal. Parameter yang digunakan untuk melatih klasifikasi sperma sapi normal dan abnormal terdiri 10 hidden layer 1, 5 hidden layer 2, iterasi 1000, dan momentum 0.3. fungsi aktivasi yang digunakan adalah tansig, logsig dan purelin.
Z5 Z4 Z3 Z2 Z1 Z10 Z9 Z8 Z7 Z6 Z4 Z5 Z3 Z2 Z1 y1 b1 b2 Output d n C n b n a n Elliptical Fourier Descriptor

## Gambar 5. Arsitektur jaringan
Identifikasi spermatozoa normal dan abnormal dilakukan dengan membandingkan hasil terbaik yang dihasilkan  mesin  berdasarkan  pada  jumlah  harmonik Fourier .  Berdasarkan  hasil  tersebut  didapatkan akurasi identifikasi terbaik pada saat harmonik Fourier sama dengan 6 ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Akurasi Identifikasi Jumlah N Akurasi (%) 2 63,33% 3 65% 4 63,33% 5 61,67% 6 80% 7 46.67% 8 58,33% 9 55% 10 56,675 16 43,33% 32 35%
Pengujian kesatu adalah pengujian dengan sperma sapi dari data citra 21 s.d. 30. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil pengujian 1
Efektifitas  sistem  pada  pengujian  pertama  untuk  pengenalan  sperma  sapi  normal  dan  abnormal didapat untuk nilai sensitivity sebesar 0.85, nilai specificity sebesar 0.15, dan nilai accuracy sebesar 85%. Pengujian  kedua adalah pengujian dengan  sperma  sapi dari data citra 1 s.d. 10. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 7

## Gambar 7. Hasil pengujian 2
Efektifitas  system  pengujian  kedua  untuk  pengenalan  sperma  sapi  normal  dan  abnormal  didapat untuk  nilai sensitivity sebesar  0.75,  nilai specificity sebesar  0.25,  dan  nilai accuracy sebesar  75%. Pengujian ketiga adalah pengujian dengan sperma sapi dari data citra 11 s.d. 20. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 8

## Gambar 8. Hasil pengujian 3
Efektifitas sistem pengujian ketiga untuk pengenalan sperma sapi normal dan abnormal didapat untuk nilai sensitivity sebesar 0.8, nilai specificity sebesar 0.2 dan nilai accuracy sebesar 80%.
Tabel 3. Akurasi sistem data pengujian 1-3
Accuracy Sperma Sapi Pengujian 1 85% Pengujian 2 75% Pengujian 3 80% Rata-Rata 80.00%
Dari (Tabel 3) terlihat hasil keakurasian data dari ke 3 kali pengujian  masing-masing jenis sperma sapi  normal  dan  abnormal  adalah  80.00%.  Ada  banyak  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  keakuratan pada  saat  identifikasi  dilakukan.  Mulai  dari  sempel,  ektraksi  digunakan  maupu  proses  pelatihan  pada jaringan  saraf  tiruan  dengan  belum  ditemykan  cara  terbaik  untuk  memprentasikan  data  input,  mimilih arsitektur  serta  jumlah  node  dan  jumlah  lapisan.  ini  berpengaruh  pada  proses  selanjutnya.  Cara  yang digunakan hingga saat ini masih dengan cara coba-coba ( trail and error ).

## 3.5 Tampilan GUI Klasifikasi Sperma Sapi

## Gambar 9.  Tampilan GUI sperma normal
Tampilan  awal  dari  GUI  untuk  pengenalan  sperma  sapi  normal  dan  abnomal,  terdapat  beberapa pushbutton ,  diantaranya  adalah pushbutton untuk  mengambil  (pilih  citra)  citra  untuk  menampilkan  citra yang  diklasifikasi, pushbutton reset  yaitu  untuk  me-reset  dari  awal  semua  proses  yang  telah  dilakukan, pushbutton identifikasi untuk mengidentifikasi citra ke dalam kelas masing-masing normal atau abnormal dan pushbutton keluar  digunakan  untuk user keluar  dari  GUI  sperma  sapi  tersebut.  Tapilan  GUI  proses pengujian terdapat kolom rincian dan kolom hasil perhitungan ditunjukan pada Gambar 9.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  fitur  bentuk  morfologi  dalam  melakukan  identifikasi  sperma  sapi normal dan abnormal. Hasil terbaik  yang dicapai dalam  melakukan identifikasi  menggunakan algoritma jaringan  saraf  tiruan  metode backpropagation diperoleh  pada  harmonik  fourier  sama  dengan  6  (N=6). Dengan demikian sistem yang dibangun telah mampu mengidentifikasi sperma sapi normal dan abnormal dengan akurasi sebesar 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Stevanus H, I Ketut EP, Adhi DW, Mira CK, Budi S, Munawir, Slamet H, I Nyoman TA, Dian R, Lukman  A. Determining  The  Abnormality  of  Bull  Tail  Morphology  Using  Support  Vector .2013. Vol.7, No.2.
[2] P. Memmolo, G. Di Caprio, C. Distante, M. Paturzo, R. Puglisi, D. Balduzzi, A. Galli, G. Coppola, and  P.  Ferraro. Identification  of  Bovine  Sperm  Head  For  Morphometry  Analysis  in  Quatitative Phase-contrast Holographic Microscopy. 2011.OSA. Vol 19, No.23.
[3] Michael J, Craig D, Nathan E. Cody C. Understanding Bull breading Soundness Evaluations .
[4] Abbiramy VS, Shanthi V. Spermatozoa Segmentation and Morphological Parameter Analysis Based Detection of  Teratoxoospermia. International Journal of Computer. 2010. Vol 3, No.7.
[5] Winarno,  K.E.  Purnama,  S.  Hardiristanto,  Mauridhi  HP. Klasifikasi  Spermatozoa  Normal  dan Abnormal  Menggunakan  Backpropagation  neural  Network .  2012.  Seminar  Nasional  Pascasarjana ITS.
[6] Mohd FA, Nor Ashidi MI, Siti AS, Kamal ZZ. Detection of Sprague Dawley Sperm Using Matching Method . University Science Malyasia.
[7] ANS  3319C  Reproductive  Physiology  &  Endocrinology  Lab:  Semen  Evaluation  and Cryopreservation: Bovine & Eguine.
[8] Apriyanti, Cici . Pengaruh Waktu Ekuilibrasi Terhadap Kualitas Semen beku  Sapi Pesisir Pre Dan Post Thawing . 2012. Laporan Tesis : Unand.
[9] Prasetyo, Eko. “ Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab ”. 2011. Penertbit ANDI. Yogyakarta.
[10] Alias,  Mohd  Fauzi  Bin.  “Pengklasifikasian  Sperma  Normal  Dan  Abnormal  Dari  Pada  Suspensi Sperma Tikus Sprague Dawley”.2009. Laporan Tesis: USM
[11] Jun  Liu,  Clement  Leung,  Zhe  Lu,  Yu  Sun.  “ Quantitative  Analysis  of        Locomotive  Behaviorof Human Sperm Head and Tail . 2013. Vol. 60, No. 2
[12] James Bearden, Irwin J Bendet. “ Birefringence of Spermatozoa ”. 1972. Vol. 55, hal. 459-500
[13] Image Processing Toolbox User’s Guide Matlab R2008a.
[14] Muhammad  R,  R.  Iis  Arifiantini,    Bambang  P.  “ Korelasi  Morfologi  Abnormalitas  Primer Spermatozoa Terhadap Umur Pada Beberapa Bangsa Sapi Potong” . 2012. Vol. 19, No.2