Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan dan Kemasyarakatan https://jurnal.stiq-amuntai.ac.id/index.php/al-qalam P-ISSN: 1907-4174; E-ISSN: 2621-0681 DOI : 10.35931/aq.v17i1.1787

## VISUALISASI BIOIMAGING DENGAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING

## Fadhriz Qadrul Amien
Faculty of Engineering Universitas Indonesia fadhriz.qadrul11@ui.ac.id
Basari
Faculty of Engineering Universitas Indonesia basari.st@ui.ac.id

## Abstrak
Teknologi terkini sudah sangat memajukan kehidupan manusia, yaitu untuk membantu pekerjaan manusia agar lebih mudah, salah satunya yaitu teknologi untuk mengidentifikasi sel pada Bioimaging. Bioimaging sendiri  digunakan  untuk  para  dokter  sel  atau  patologi.  Dalam  hal  ini  teknologi  software  yang  digunakan yaitu  Visualisasi  Bioimaging,  hal  ini  akan  membantu  para  dokter  sel  untuk  melihat  sel  pada  Bioimaging secara  3D.  Untuk  memvisualisasi  Bioimaging,  dibutuhkan  pula  tools  lain  untuk  dapat  mengklasifikasi  sel pada  Bioimaging  tersebut,  seperti  penggunaan  machine  learning  agar  dapat  mengetahui  sel-sel  apa  saja yang  ada  di  Bioimaging  tersebut.  Bioimaging  ini  juga  dapat  diketahui  jumlah  sel  yang  ada  pada Bioimaging tersebut, bergantung pada dataset yang diberikan, hasilnya pun akan berbeda-beda. Kata Kunci:  Visualisasi, Machine Learning, Bioimaging.

## Abstract
The  latest  technology  has  greatly  advanced  human  life,  namely  to  help  make  human  work  easier,  one  of which  is  the  technology  to  identify  cells  in  bioimaging.  Bioimaging  itself  is  used  for  cell  doctors  or pathologists.  In  this  case,  the  software  technology  used  is  Bioimaging  Visualization,  this  will  help  cell doctors to see cells on Bioimaging in 3D. To visualize Bioimaging, other tools are also needed to be able to classify  cells  in  the  Bioimaging,  such  as  using  machine  learning  to  find  out  what  cells  are  in  the Bioimaging. This  bioimaging  can also  know  the  number of  cells present  in  the bioimaging, depending  on the dataset provided, the results will also vary.
Keywords: Visualization, Machine Learning, Bioimaging

## PENDAHULUAN
Teknologi  saat  ini  sudah  sangat  berkembang  pesat,  orang-orang  berlomba  untuk menciptakan karya yang dapat meringankan pekerjaan manusia seperti robot, mesin automasi dan teknologi  lainnya  yang  dirancang  khusus  untuk  membantu  manusia.  Artificial  Intelligence  (AI) adalah  kecerdasan  buatan  yang  dirancang  oleh  manusia  untuk  robot  agar  dapat  meringankan pekerjaan  manusia  seperti  Machine  Learning  pada  pembacaan  sel  di  Bioimaging  atau  teknologi lain seperti  Visualisasi  dan  juga  untuk  membantu  meningkatkan  kualitas  sebuah  gambar  dengan komputasi-komputasi per piksel menggunakan tools spesifik untuk analisis numerik. 1
1 Chuang,  Szufang,  dan  Carroll  Marion  Graham.  "Embracing  the  Sobering  Reality  of
Menurut  Konsorsium  Bioteknologi  Indonesia  (KBI)  Bioimaging  adalah  metode mengamati  proses  biologis  lintas  waktu  yang  tidak  mengganggu  proses  yang  mendasari  yang sedang  dipelajari.  Bioimaging  berhubungan  dengan  metode  yang  secara  non-invasif memvisualisasikan  proses  biologis  secara  real  time. 2 Bioimaging  bertujuan  untuk  sesedikit mungkin  mengganggu  proses  kehidupan.  Selain  itu,  sering  digunakan  untuk  mendapatkan informasi tentang struktur 3-D dari spesimen  yang diamati dari luar,  yaitu tanpa gangguan fisik. Dalam  arti  yang  lebih  luas,  Bioimaging  juga  mencakup  metode  memvisualisasikan  materi biologis yang telah ditetapkan untuk observasi. 3
Bioimaging  mencakup  pengamatan  struktur  subselular  dan  seluruh  sel  di  atas  jaringan hingga  seluruh  organisme  multisel.  Antara  lain  menggunakan  cahaya,  fluoresensi,  elektron, ultrasound, sinar-X, resonansi magnetik dan positron sebagai sumber pencitraan. 4
Dalam biologi sel, bioimaging dapat digunakan untuk mengikuti proses seluler, mengukur tingkat  ion  atau  metabolit,  dan  mengukur  interaksi  molekul  yang  hidup  di  tempat  terjadinya. Pelacak  yang  tepat,  misalnya,  fluorokrom  spesifik,  dan  instrumen  mikroskopis  canggih  seperti misalnya  mikroskop  pemindaian  laser  confocal  (CLSM)  adalah  prasyarat  untuk  sebagian  besar aplikasi. 5
Perkembangan  terkini  dalam  bioimaging  meliputi  mikroskop  eksitasi  fluoresensi  dua foton  beresolusi  super,  pemulihan/redistribusi  fluoresensi  setelah  photobleaching  (FRAP),  dan transfer energi resonansi fluoresensi (FRET). Dalam beberapa tahun terakhir interaksi yang kuat antara  Biologi  Molekuler  dan  Bioimaging  telah  mengarah  pada  desain  peningkatan  jumlah nanosensor untuk banyak ion dan metabolit. Ketika diekspresikan atau tergabung dalam sel, sel- sel ini menjadi self-reporting untuk metabolit yang bersangkutan. 6
Confocal  Laser  Scanning  Microscope  (CLSM)  adalah  alat  yang  digunakan  dalam bioimaging  karena  dapat  menghasilkan  data  dengan  sedikit  komponen  optik  invasif  dan  gambar spesimen  atau  objek  yang  direkonstruksi  secara  tiga  dimensi  yang  diteliti.  CLSM  adalah  teknik pencitraan optik untuk meningkatkan resolusi optik dan kontras mikrograf dengan menggunakan
Technological  Influences  on  Jobs,  Employment  and  Human  Resource  Development:  A  Systematic Literature Review." European Journal of Training and Development (2018).
2 Ansari,  Legha,  dkk.  "Doped-Carbon  Dots:  Recent  Advances  in  Their  Biosensing,  Bioimaging dan Therapy Applications." Colloids and Surfaces B: Biointerfaces 203 (2021): 111743.
3 Qian,  Jun,  dkk.  "High  Contrast  3-D  Optical  Bioimaging  using  Molecular  and  Nanoprobes Optically Responsive to IR Light." Physics Reports 962 (2022): 1-107.
4 Djorgbenoo,  Richmond,  dkk.  "Amphiphilic  Phospholipid–Iodinated  Polymer  Conjugates  for Bioimaging." Biomaterials Science 9.14 (2021): 5045-5056.
5 Neurohr, Gabriel E., dan Angelika Amon. "Relevance and Regulation of Cell Density." Trends in Cell Biology 30.3 (2020): 213-225.
6 Krishnapriya, T. K., M. K. Jayaraj, dan A. S. Asha. "Luminescent Nanoparticles for Bio-Imaging Application." Nanomaterials for Sensing and Optoelectronic Applications . Elsevier, 2022. 107-128.
lubang  jarum  spasial  untuk  memblokir  cahaya  yang  tidak  fokus  dalam  pembentukan  gambar. 7 Dengan menangkap beberapa gambar dua dimensi pada kedalaman  yang berbeda dalam sampel, CLSM  memungkinkan  rekonstruksi  struktur  tiga  dimensi  (suatu  proses  yang  dikenal  sebagai pemotongan  optik)  di  dalam  suatu  objek.  Teknik  ini  digunakan  secara  luas  dalam  komunitas ilmiah  dan  industri  dan  penerapan  tipikalnya  adalah  dalam  ilmu  kehidupan,  inspeksi semikonduktor, dan ilmu material. 8
Cahaya  bergerak  melalui  sampel  di  bawah  mikroskop  konvensional  sejauh  yang  dapat ditembus ke dalam spesimen, sedangkan mikroskop confocal hanya memfokuskan berkas cahaya yang lebih kecil pada satu tingkat kedalaman sempit pada satu waktu. 9

## TINJAUAN PUSTAKA

## A. Artificial Intelligence
Selama  beberapa  dekade  sebelumnya,  berbagai  definisi  kecerdasan  buatan  (AI)  telah muncul.  AI  dalam  pekerjaannya  sebagai  studi  dan  penerapan  pembuatan  perangkat  cerdas, khususnya  perangkat  lunak  yang  dapat  berpikir  sendiri.  Tantangan  yang  terkait  namun  berbeda adalah  penggunaan  komputer  untuk  memahami  kecerdasan  manusia;  namun,  kecerdasan  buatan tidak terbatas pada pendekatan yang dapat diamati secara langsung pada organisme hidup. 10
Namun,  beberapa  dekade  sebelum  definisi  ini,  percakapan  mengenai  kecerdasan  buatan dimulai  dengan  karya  Alan  Turing  tahun  1950  mengenai  "Mesin  Komputasi  dan  Kecerdasan". Dalam penelitiannya ini, Turing, yang juga dikenal sebagai "Bapak Ilmu Komputer", mengajukan pertanyaan berikut: "Bisakah mesin berpikir?". Dari sana Turing kemudian menawarkan tes, yang sekarang dikenal sebagai "Tes Turing", di mana interogator manusia akan mencoba membedakan antara komputer dan respons teks manusia. Meskipun tes ini telah mengalami banyak pengawasan sejak dipublikasikan, tes ini tetap menjadi bagian penting dari sejarah AI. 11
Salah  satu  buku  teks  AI  terkemuka  adalah  ―Kecerdasan  Buatan:  Pendekatan  Modern‖ karya  Stuart  Russell  dan  Peter  Norvig.  Dalam  buku  tersebut,  mereka  menyelidiki  empat  potensi tujuan atau definisi dari AI yang membedakan sistem komputer. Potensi tersebut antar lain adalah
7 Witte, Robert, dkk. "Concepts in Light Microscopy of Viruses." Viruses 10.4 (2018): 202.
8 Haddad, Tariq Sami, dkk. "Tutorial: Methods For Three-Dimensional Visualization of Archival Tissue Material." Nature Protocols 16.11 (2021): 4945-4962.
9 Dean, Kevin M., dkk. "Isotropic Imaging Across Spatial Scales with Axially Swept Light-Sheet Microscopy." Nature protocols 17.9 (2022): 2025-2053.
10 Noviani,  Dini,  dkk.  "Pengaruh Streaming Musik terhadap  Industri  Musik di  Indonesia." Jurnal Bisnis Strategi 29.1 (2020): 14-25.
11 Fjelland, Ragnar. "Why General Artificial  Intelligence Will Not Be Realized." Humanities and Social Sciences Communications 7.1 (2020): 1-9.
sistem yang berpikir seperti manusia, sistem yang bertindak seperti manusia, sistem yang berpikir rasional, dan sistem yang bertindak secara rasional. 12
Sebuah  teknologi  yang  meniru  perilaku  manusia,  seperti  yang  dijelaskan  oleh  Alan Turing,  akan  memenuhi  kriteria  ini.  Ilmu  komputer  dan  kumpulan  data  besar  bersatu  dalam kecerdasan  buatan,  memungkinkan  pemecahan  masalah.  Sistem  pakar,  aplikasi  awal  AI  yang berhasil,  bertujuan  untuk  meniru  proses  pengambilan  keputusan  manusia.  Pada  masa-masa  awal pembuatannya, mengekstraksi dan mengkodifikasi pengetahuan manusia memakan waktu. 13
AI  pada  saat  ini  mencakup  sub-bidang  Machine  Learning  dan  pembelajaran  mendalam, yang sering disebutkan bersama dengan kecerdasan buatan. Disiplin ini terdiri dari algoritma AI yang biasanya membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan data input.  Machine Learning telah meningkatkan kualitas beberapa sistem pakar, dan mempermudah pembuatannya. 14
Saat ini, AI memainkan peran yang seringkali tidak terlihat dalam kehidupan sehari-hari, menggerakkan  mesin  telusur,  rekomendasi  produk,  dan  sistem  pengenalan  suara.  Ada  banyak hype tentang pengembangan AI, yang diharapkan dari setiap teknologi baru. Sebagaimana dicatat dalam  siklus  hype  Gartner,  inovasi  produk  seperti  mobil  self-driving  dan  asisten  pribadi mengikuti  ―kemajuan  inovasi  yang  khas,  dari  antusiasme  yang  berlebihan  melalui  periode kekecewaan hingga akhirnya memahami relevansi dan peran inovasi dalam pasar atau domain‖. 15

## B. Machine Learning
Machine  learning,  sub-bidang  dari  AI  dan  ilmu  komputer,  berkaitan  dengan pengembangan  sistem  cerdas  dengan  kemampuan  untuk  belajar  dan  meningkatkan  kinerjanya dengan  cara  yang  serupa  dengan  pembelajaran  manusia.  Arthur  Samuel  secara  luas  dianggap sebagai  orang  yang  pertama  kali  menggunakan  frasa  "machine  learning"  untuk  menggambarkan penyelidikannya  terhadap  komputer  yang  bermain  catur.  Pada  tahun  1962,  master  catur  yang memproklamirkan  diri  Bernama  Robert  Nealey  dikalahkan  oleh  komputer  yang  menggunakan software  7094  IBM.  Meskipun  keberhasilan  awal  dalam  pembelajaran  mesin  mungkin  tampak kecil  jika  dibandingkan  dengan  kemampuannya  saat  ini,  namun  kemenangan  tersebut  mewakili kemajuan signifikan dalam AI. 16
12 Sundaram,  Suneha,  dkk.  "Artificial  Intelligence  in  Inflammatory  Bowel  Disease  Endoscopy: Current Landscape dan the Road Ahead." Therapeutic Advances in Gastrointestinal Endoscopy 14 (2021). 13 Ansari,  Legha,  dkk.  "Doped-Carbon  Dots:  Recent  Advances  in  Their  Biosensing,  Bioimaging and Therapy Applications." Colloids and Surfaces B: Biointerfaces 203 (2021): 111743.
14 Fluke,  Christopher  J.,  dan  Colin  Jacobs.  "Surveying  the  Reach  and  Maturity  of  Machine Learning  and  Artificial  Intelligence  in  Astronomy." Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and Knowledge Discovery 10.2 (2020): e1349.
15 Cowls,  Josh,  dkk.  "The  AI  Gambit:  Leveraging  Artificial  Intelligence  to  Combat  Climate Change—Opportunities, Challenges, and Recommendations." Ai & Society (2021): 1-25.
16 Meier,  Jens  M.,  dan  Thomas  Tschoellitsch.  "Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning  in Patient Blood Management: A Scoping Review." Anesthesia & Analgesia 135.3 (2022): 524-531.
Beberapa  teknologi  machine  learning  yang  mutakhir,  seperti  rekomendasi  film  dari Netflix  dan  mobil  self-driving,  berhasil  diwujudkan  karena  adnaya  terobosan  terbaru  dalam kapasitas penyimpanan data dan kemampuan pemrosesan. 17
Machine  learning  menjadi  semakin  penting  dalam  bidang  ilmu  data  yang  berkembang. Dalam  proyek  penambangan  data,  teknik  statistik  digunakan  untuk  mengajari  mesin  cara mengklasifikasikan  data,  menghasilkan  prediksi,  dan  menemukan  pola  tersembunyi.  Penemuan ini  dapat  memberikan  informasi  kepada  aplikasi  dan  keputusan  komersial,  yang  idealnya berdampak  pada  indikator  pertumbuhan  yang  vital.  Saat  bidang  analitik  big  data  sudah berkembang  dengan  sebaik  baik,  maka  semakin  banyak  bisnis  akan  membutuhkan  keahlian ilmuwan  data.  Mereka  akan  ditugaskan  untuk  menentukan  data  apa  yang  dibutuhkan  untuk menyelesaikan masalah bisnis yang mendesak. 18
Karena deep learning dan machine learning cenderung digunakan secara bergantian, perlu diperhatikan  perbedaan  di  antara  keduanya.  Machine  Learning,  Deep  Learning,  dan  Neural Networks  semuanya  adalah  sub-bidang  kecerdasan  buatan.  Namun,  neural  networks  sebenarnya adalah sub-bidang machine learning, dan deep learning adalah sub-bidang neural networks. 19
Proses pembelajaran adalah tempat dimana deep learning dan machine learning berbeda. Kumpulan  data  berlabel,  juga  dikenal  sebagai  supervised  learning,  dapat  digunakan  untuk menginformasikan  algoritme  yang  digunakan  dalam  ―deep‖  machine  learning,  walau  pada umumnya tidak diperlukan. Sebaliknya, deep learning mampu mengambil data mentah dan tidak terstruktur  (seperti  teks  atau  foto)  dan  secara  otomatis  menentukan  kumpulan  fitur  yang membedakan berbagai jenis data. Dengan keterampilan ini,  maka jumlah waktu  yang dihabiskan untuk  proses  manual  dapat  dikurangi,  sehingga  kemudian  dapat  memberikan  kesempatan  untuk bekerja dengan kumpulan data yang lebih ekstensif. 20
Machine  learning  klasik,  atau  "tidak  mendalam",  lebih  bergantung  pada  intervensi manusia  untuk  dapat  belajar.  Spesialis  dan  pakar  manusia  membangun  rangkaian  fitur  untuk memahami  variasi  dalam  data  yang  diinput,  karena  biasanya  memerlukan  informasi  yang  lebih terstruktur untuk dapat dianalisis. 21
17 Batmaz, Zeynep, dkk. "A Review on Deep Learning for Recommender Systems: Challenges and Remedies." Artificial Intelligence Review 52.1 (2019): 1-37.
18 Fedushko,  Solomia,  Taras  Ustyianovych,  dan  Michal  Gregus.  "Real-Time  High-Load Infrastructure  Transaction  Status  Output  Prediction  using  Operational  Intelligence  and  Big  Data Technologies." Electronics 9.4 (2020): 668. 19 Yuan,  Hao,  dkk.  "Explainability  in  Graph  Neural  Networks:  A  Taxonomic  Survey." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2022).
20 Lopez-Martin,  Manuel,  Belen  Carro,  dan  Antonio  Sanchez-Esguevillas.  "Application  of  Deep Reinforcement  Learning  to  Intrusion  Detection  for  Supervised  Problems." Expert  Systems  with Applications 141 (2020): 112963.
21 Arrieta,  Alejandro  Barredo,  dkk.  "Explainable  Artificial  Intelligence  (XAI):  Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI." Information fusion 58 (2020): 82-115.
Artificial  Neural  Networks  (ANN)  atau  jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  terdiri  dari  lapisan simpul yang menampilkan lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Setiap neuron buatan, atau node, terhubung satu sama lain dan  menampilkan bobot dan ambang batasnya  sendiri.  Aktivasi  node  terjadi  ketika  output  dari  sebuah  node  lebih  besar  dari  ambang batas  yang  telah  ditentukan,  di  mana  node  mulai  berkomunikasi  dengan  lapisan  jaringan tingkat berikutnya yang lebih tinggi. Dan jika tidak, node tersebut tidak akan mengirimkan informasi apa pun  ke  jaringan  tingkat  yang  lebih  tinggi.  Istilah  "deep"  dalam  deep  learning  digunakan  untuk menggambarkan  sejumlah  besar  "lapisan"  yang  saling  berhubungan  dalam  neural  networks. Ketika  neural  networks  memiliki  lebih  dari  tiga  lapisan  (menghitung  input  dan  output),  maka jaringan  tersebut  disebut  deep  neural  networks  atau  menggunakan  deep  learning  technique.  Itu tidak dianggap sebagai "jaringan saraf" kecuali memiliki setidaknya tiga lapisan. 22
Deep  learning  dan  neural  networks  sering  kali  diasosiasikan  dengan  mempercepat kemajuan  di  berbagai  bidang  seperti  visi  komputer,  pemrosesan  bahasa  alami,  dan  pengenalan suara.
Pada  umumnya  sistem  pembelajaran  algoritma  machine  learning  dapat  dibagi  menjadi tiga bagian utama.
a) A decision process: Secara umum, algoritma machine learning digunakan untuk membuat prediksi  atau  klasifikasi.  Berdasarkan  beberapa  data  yang  dimasukan,  yang  dapat  diberi label  atau  tidak  diberi  label,  algoritme  akan  menghasilkan  perkiraan  tentang  suatu  pola yang berada didalam data.
b) An error fuction: Error fuction pada umumnya akan melakukan evaluasi terhadap prediksi model.  Error  function  dapat  mengevaluasi  kinerja  model  berdasarkan  kesesuaiannya dengan data jika tersedia contoh yang memadai.
c) A  model  optimization  process:  Menyesuaikan  bobot  dapat  membantu  model  agar  lebih sesuai dengan set pelatihan dengan mengurangi perbedaan antara dua set data. Algoritme akan  terus  berputar  melalui  proses  "evaluasi  dan  optimalkan"  ini,  memperbarui  bobot secara  independen  setiap  kali,  hingga  tingkat  akurasi  yang  telah  ditentukan  dapat terpenuhi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  dilaksanakan  dengan  menggunakan  pendekatan  kualitatif.  Penelitian ini  akan  melihat  mengenai  bagaimana  bioimaging  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan
22 Moya-Rico,  J.  D.,  dkk.  "Characterization  of  a  Triple  Concentric-Tube  Heat  Exchanger  with Corrugated  Tubes  using  Artificial  Neural  Networks  (ANN)." Applied  Thermal  Engineering 147  (2019): 1036-1046.
machine  learning.  Data  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  hasil  penelitian- penelitian dan studi-studi terdahulu yang masih memiliki adanya relevansi dengan penelitian ini. Data  penelitian  yang  berhasil  dikumpulkan  akan  diolah  oleh  peneliti,  agar  kemudian  hasil  dari penelitian ini dapat ditemukan. Di bawah ini merupakan flowchart bagaimana proses bioimaging dapat dilakukan dengan adanya bantuan machine learning.

## Gambar 1. Flowchart Bioimaging dengan Machine Learning

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  bawah  ini  merupakan  tabel  yang  menjelaskan  mengenai  berbagai  peralatan  atau aplikasi  dalam  melakukan  bioimaging  dengan  menggunakan  learning  machine.  Selain  itu,  akan dijelaskan juga fungsi-fungsi yang dapat digunakan di dalam aplikasi tersebut.

## Tabel 1. State of the Art Aplikasi Bioimaging
Title Tools Function Ilastik: Interactive learning and segmentation toolkit Ilastik Fungsi secara umum, menjelaskan mengenai tools secara umum, tidak rinci. Ilastik: interactive machine learning for (bio)image analysis Ilastik Fungsi spesifik dengan contoh Bioimaging, dijelaskan secara rinci. Automatic cell counting with ImageJ ImageJFiji Fungsi untuk membantu menghitung berapa banyak sel yang ada pada Bioimaging.
ImageJ2: ImageJ for the next generation of scientific image data ImageJFiji Fungsi untuk membahas secara umum mengenai tools ImageJ An open-source VAA3D plugin for real-time 3D visualization of terabyte- sized volumetric images Vaa3D Fungsi plugin tambahan untuk Vaa3D yang dapat membantu untuk zoom dan setting volume pada objek gambar. Extensible visualization and analysis for multidimensional images using Vaa3D Vaa3D Fungsi secara umum dari image yang dapat divisualisasikan secara 3D.

## A. Machine Learning pada Ilastik
Ilastik  merupakan  suatu  software  komputer  yang  cukup  sederhana  dan  ramah  bagi pengguna untuk dapat melakukan kalsifikasi, segmentasi dan juga analissi gambar yang interaktif. Software ini dibuat sebagai suatu kerangka kerja software modular yang memiliki alur kerja untuk dapat melakukan automatisasi pada level klasifikasi pixel dan objek dengan sedikit pengawasan, pelacakan objek otomatis dan semi-otomatis, segmentasi semi-otomatis, dan penghitungan objek tanpa  deteksi.  Sebagian  besar  proses  operasi  analisis  ini  dapat  dilakukan  dengan  mudah,  hingga kemudian  memungkinkan  untuk  dilakukannya  pemrosesan  subvolume  data  interaktif  yang ditargetkan, kemudian diikuti oleh analisis volume yang lengkap dalam mode offline. Untuk dapat menggunakan  aplikasi  Ilastik  tidak  memerlukan  adanya  kemampuan  atau  pengalaman  dalam melakukan pemrosesan gambar. 23
Dalam proses pengerjaannya, data yang akan digunakan harus dilengkapi terlebih dahulu. Kemudian  setelah  data  tersebut  lengkap,  maka  selanjurnya  adalah  melakukan  plotting  pada gambar  yang  ingin  diteliti.  Hasil  gambar  tersebut  kemudian  perlu  untuk  di  save  dan  di  ubah menjadi  ekstensi  yang  didukung  oleh  aplikasi  lainnya.  Hasil  gambar  yang  telah  disimpan  dan diubah  ekstensinya  ini  kemudian  dapat  divisualisasikan  dengan  tools  lain,  sehingga  kemudian dapat menampilkan yang ingin diteliti lebih dalam.
23 Allenby, Mark C., dan Maria A. Woodruff. "Image Analyses for Engineering Advanced Tissue Biomanufacturing Processes." Biomaterials 284 (2022): 121514.
Artificial  Intelligence  yang  berupa  Machine  Learning  disini  yaitu  berupa  Classification, yang  dimaksud  adalah  pengguna  akan  memplot  atau  menandai  bagian  sel  dari  satu  gambar keseluruhan  Bioimaging.  Setelah  proses  menandai  ini  selesai  dilaksanakan,  maka  gambar selanjutnya akan otomatis tergambar sesuai dengan plot atau penanda sebelumnya. Berikut contoh dari Machine Learning yang menggunakan Classification:

## Gambar 2. Machine Learning Pada Ilastik

## B. Perhitungan jumlah sel pada ImageJ
ImageJ  adalah  program  pemrosesan  gambar  berbasis  Java  yang  dikembangkan  di National  Institutes  of  Health  dan  Laboratory  for  Optical  and  Computational  Instrumentation (LOCI,  University  of  Wisconsin).  Versi  pertamanya,  ImageJ  1.x,  dikembangkan  dalam  domain publik, sementara ImageJ2 dan proyek terkait SciJava, ImgLib2, dan SCIFIO dilisensikan dengan lisensi  BSD-2  yang  permisif.  ImageJ  dirancang  dengan  arsitektur  terbuka  yang  menyediakan ekstensibilitas  melalui  plugin  Java  dan  makro  yang  dapat  direkam.  Plugin  akuisisi,  analisis,  dan pemrosesan khusus dapat dikembangkan menggunakan editor bawaan ImageJ dan kompiler Java. User-written  plugin  memungkinkan  untuk  memecahkan  banyak  masalah  dalam  pemrosesan gambar  dan  analisis,  mulai  dari  pencitraan  sel  hidup  tiga  dimensi  hingga  pemrosesan  gambar radiologis,  perbandingan  data  sistem  pencitraan  ganda  hingga  sistem  hematologi  otomatis. Arsitektur  yang  berada  di  dalam  plugin  ImageJ  telah  menjadikannya  platform  populer  untuk mengajarkan pemrosesan gambar. 24
24 Dobson,  Ellen  TA,  dkk.  "ImageJ  and  CellProfiler:  Complements  in  Open‐Source  Bioimage Analysis." Current Protocols 1.5 (2021): e89.
ImageJ  dapat  dijalankan  sebagai  applet  online,  aplikasi  yang  dapat  diunduh,  atau  di komputer  mana pun  selama  mesin tersebut telah terinstal  dengan mesin virtual Java 5 atau  yang lebih  baru.  Distribusi  yang  dapat  diunduh  tersedia  untuk  Microsoft  Windows,  Mac  OS  klasik, macOS,  Linux,  dan  Sharp  Zaurus  PDA.  Kode  sumber  untuk  ImageJ  tersedia  secara  bebas  dari situs web.
ImageJ  dapat  menampilkan,  mengedit,  menganalisis,  memproses,  menyimpan,  dan mencetak 8-bit color and grayscale, 16-bit integer, dan 32-bit floating point images. Program ini dapat membaca banyak format file gambar, termasuk TIFF, PNG, GIF, JPEG, BMP, DICOM, dan FITS,  serta  format  mentah.  ImageJ  mendukung  tumpukan  gambar,  serangkaian  gambar  yang berbagi satu jendela, dan multithreaded, sehingga operasi yang memakan waktu dapat  dilakukan secara  paralel  pada  perangkat  keras  yang  telah  memiliki  multi-CPU.  Selain  fungsi  pemrosesan gambar standar seperti operasi logis dan aritmatika antara gambar, manipulasi kontras, konvolusi, analisis  Fourier,  penajaman,  penyelarasan,  deteksi  tepi,  dan  pemfilteran  median,  ImageJ  juga memungkinkan  untuk  perhitungan  statistik  nilai  area  dan  piksel  dari  pilihan  yang  ditentukan pengguna dan ambang batas intensitas objek, pengukuran jarak dan sudut, pembuatan histogram kerapatan dan plot profil garis, dan banyak lagi. Perangkat lunak ini memungkinkan beberapa foto diproses secara bersamaan. Namun sayangnya jumlahnya masih terkendala dengan jumlah RAM yang tersedia.
Jumlah sel yang berada di dalam hasil visualiasi dari aplikasi Ilasik dapat dihitung melalui aplikasi ImageJ. dalam pelaksanaannya, penghitungan ini dapat dilakukan dengan menual ataupun menggunakan  hardware  yang  sifatnya  kompleks  dan  khusus.  Kemudian  aplikasi  atau  tools  ini dapat  dilaksanakan,  baik  secara  otomatis  ataupun  manual.  Di  bawah  ini  merupakan  proses penghitngan jumlah sel menggunakan tools ImageJ dari hasil visualiasi gambar machine learning yang dilakukan oleh tools Ilastik.
Gambar 3. Proses Perhitungan Jumlah Sel Menggunakan ImageJ

## Gambar 4. Proses Perhitungan Jumlah Sel Menggunakan ImageJ

## C. Visualisasi Bioimaging dengan Vaa3d
Vaa3D  merupakan  suatu  rangkaian  perangkat  lunak  yang  dapat  berfungsi  untuk  dapat melakukan visualisasi dan analisis Open Source yang dibuat oleh Hanchuan Peng dan timnya di Janelia  Research  Campus,  HHMI  dan  Allen  Institute  for  Brain  Science.  Software  ini  dapat melakukan  perenderan  3D,  4D,  dan  5D  serta  analisis  kumpulan  data  gambar  yang  sangat  besar, terutama  yang  dihasilkan  menggunakan  berbagai  metode  mikroskop  modern,  dan  objek permukaan  3D  terkait.  Software  ini  telah  digunakan  di  beberapa  inisiatif  ilmu  saraf  yang  besar dan sejumlah aplikasi di domain lainnya. Dalam artikel review  ―Nature Methods‖ baru-baru ini, software  telah  dipandang  sebagai  salah  satu  rangkaian  perangkat  lunak  yang  open-source  dan terkemuka di bidang penelitian terkait. Selain itu, penelitian yang menggunakan perangkat lunak ini dianugerahi Penghargaan Cozzarelli 2012 dari National Academy of Sciences. 25
25 Wang,  Yimin,  dkk.  "TeraVR  Empowers  Precise  Reconstruction  of  Complete  3-D  Neuronal Morphology in the Whole Brain." Nature Communications 10.1 (2019): 1-9.
Gambar 5. Proses Visualisasi Bioimaging Dengan Tools Vaa3d
Gambar 6. Proses Visualisasi Bioimaging Dengan Tools Vaa3d

## Gambar 7. Proses Visualisasi Bioimaging Dengan Tools Vaa3d
Hasil visualiasi dari gambar yang telah dibuat oleh tools Ilastik memperlihatkan adanya 3 jenis  sel  yang  berbeda.  Ketiga  sel  tersebut  antara  lain  adalah  sel  yang  hidup,  sel  yang  mati  dan juga  sel  yang  sedang  dalam  proses  untuk  membelah  diri.  Berikut  proses  visualisasi  bioimaging yang dilakukan dengan tools Vaa3d.

## KESIMPULAN
Bioimaging adalah sebuah gambar dari sel atau lebih tepatnya mikro sel, sel yang saat ini yang  dibaca  oleh  mikroskop  atau  alat  lainnya  yang  bisa  membaca  sel.  Bioimaging  juga  dapat dianalisa  secara  visual  atau  secara  2D  saja,  bergantung  dari  pihak  dokter  yang  ingin  membaca, kemudian  dari  gambar  itu  sendiri  juga  dapat  menggunakan  machine  learning  yang  dapat membantu untuk memplot atau menandakan sebuah sel pada Bioimaging, jika sudah ada sel yang diplot,  maka  untuk  selanjutnya  adalah  sel-sel  yang  memiliki  kemiripan  dari  plot  yang  ditandai sebelumnya  akan  otomatis  ditandai  pula  oleh  machine  learning.  Kemudian  dokter  sel  mungkin saja ingin mengetahui jumlah sel yang ada pada Bioimaging, hal itu dapat dilakukan dengan cara yaitu jika dia hanya berisi satu sel, maka dapat dijalankan secara otomatis, tapi untuk 2 atau lebih sel  yang  berbeda,  maka  yang  dilakukan  yaitu  memploting  secara  manual  dengan  gambar Bioimaging  yang  sudah  di  ploting  menggunakan  machine  learning  sebelumnya.  Penelitian  ini sangat  bergantung  pada  dataset,  karena  itu  hasil  yang  didapat  akan  bervariasi,  tergantung  pada datasetnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Allenby,  Mark  C.,  dan  Maria  A.  Woodruff.  "Image  Analyses  for  Engineering  Advanced  Tissue Biomanufacturing Processes." Biomaterials 284 (2022): 121514.
Ansari, Legha, dkk. "Doped-Carbon Dots: Recent Advances in Their Biosensing, Bioimaging and Therapy Applications." Colloids and Surfaces B: Biointerfaces 203 (2021): 111743.
Arrieta,  Alejandro  Barredo,  dkk.  "Explainable  Artificial  Intelligence  (XAI):  Concepts, taxonomies,  opportunities  and  challenges  toward  responsible  AI." Information  fusion 58 (2020): 82-115.
Batmaz, Zeynep, dkk. "A Review on Deep Learning for Recommender Systems: Challenges and Remedies." Artificial Intelligence Review 52.1 (2019): 1-37.
Chuang, Szufang, dan Carroll Marion Graham. "Embracing the Sobering Reality of Technological Influences  on  Jobs,  Employment  and  Human  Resource  Development:  A  Systematic Literature Review." European Journal of Training and Development (2018).
Cowls,  Josh,  dkk.  "The  AI  Gambit:  Leveraging  Artificial  Intelligence  to  Combat  Climate Change—Opportunities, Challenges, and Recommendations." Ai & Society (2021): 1-25.
Dean, Kevin M.,  dkk. "Isotropic Imaging Across Spatial Scales with Axially  Swept Light-Sheet
Microscopy." Nature protocols 17.9 (2022): 2025-2053.
Djorgbenoo,  Richmond,  dkk.  "Amphiphilic  Phospholipid–Iodinated  Polymer  Conjugates  for Bioimaging." Biomaterials Science 9.14 (2021): 5045-5056.
Dobson,  Ellen  TA,  dkk.  "ImageJ  and  CellProfiler:  Complements  in  Open ‐ Source  Bioimage Analysis." Current Protocols 1.5 (2021): e89.
Fedushko,  Solomia,  Taras  Ustyianovych,  dan  Michal  Gregus.  "Real-Time  High-Load Infrastructure Transaction Status Output Prediction using Operational Intelligence and Big Data Technologies." Electronics 9.4 (2020): 668.
Fjelland,  Ragnar.  "Why  General  Artificial  Intelligence  Will  Not  Be  Realized." Humanities  and Social Sciences Communications 7.1 (2020): 1-9.
Fluke, Christopher J., dan Colin Jacobs. "Surveying the Reach and Maturity of Machine Learning and  Artificial  Intelligence  in  Astronomy." Wiley  Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining and Knowledge Discovery 10.2 (2020): e1349.
Haddad,  Tariq  Sami,  dkk.  "Tutorial:  Methods  For  Three-Dimensional  Visualization  of  Archival Tissue Material." Nature Protocols 16.11 (2021): 4945-4962.
Krishnapriya, T. K., M. K. Jayaraj, dan A. S. Asha. "Luminescent Nanoparticles for Bio-Imaging Application." Nanomaterials for  Sensing  and  Optoelectronic  Applications .  Elsevier,  2022. 107-128.
Lopez-Martin,  Manuel,  Belen  Carro,  dan  Antonio  Sanchez-Esguevillas.  "Application  of  Deep Reinforcement  Learning  to  Intrusion  Detection  for  Supervised  Problems." Expert  Systems with Applications 141 (2020): 112963.
Meier,  Jens  M.,  dan  Thomas  Tschoellitsch.  "Artificial  Intelligence  and  Machine  Learning  in Patient  Blood  Management:  A  Scoping  Review." Anesthesia  &  Analgesia 135.3  (2022): 524-531.
Moya-Rico,  J.  D.,  dkk.  "Characterization  of  a  Triple  Concentric-Tube  Heat  Exchanger  with Corrugated  Tubes  using  Artificial  Neural  Networks  (ANN)." Applied  Thermal Engineering 147 (2019): 1036-1046.
Neurohr, Gabriel E., dan Angelika Amon. "Relevance and Regulation of Cell Density." Trends in Cell Biology 30.3 (2020): 213-225.
Noviani,  Dini,  dkk.  "Pengaruh  Streaming  Musik  terhadap  Industri  Musik  di  Indonesia." Jurnal Bisnis Strategi 29.1 (2020): 14-25.
Qian,  Jun,  dkk.  "High  Contrast  3-D  Optical  Bioimaging  using  Molecular  and  Nanoprobes Optically Responsive to IR Light." Physics Reports 962 (2022): 1-107.
Sundaram,  Suneha,  dkk.  "Artificial  Intelligence  in  Inflammatory  Bowel  Disease  Endoscopy: Current  Landscape  and  the  Road  Ahead." Therapeutic  Advances  in  Gastrointestinal Endoscopy 14 (2021): 26317745211017809.
Wang,  Yimin,  dkk.  "TeraVR  Empowers  Precise  Reconstruction  of  Complete  3-D  Neuronal Morphology in the Whole Brain." Nature Communications 10.1 (2019): 1-9.
Witte, Robert, dkk. "Concepts in Light Microscopy of Viruses." Viruses 10.4 (2018): 202.
Yuan,  Hao,  dkk.  "Explainability  in  Graph  Neural  Networks:  A  Taxonomic  Survey." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (2022).