## Penentuan Klasifikasi Tingkat Stadium Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Jumlah Sel Darah Putih Berbasis Image Processing

## Determination of Classification of Stadium Dengue Fever under The Number of White Blood Cell-Based on Image Processing
Amelia Yolanda 1) & Rahmadi Kurnia 2)
1) Jurusan Teknik Elektro Politeknik Negeri Padang Kampus Limau Manis Padang Telp. 0751-72590 Fax. 0751-72576 Email: meiyo81@yahoo.co.id
2) Jurusan Teknik Elektro Universitas Andalas, Kampus Limau Manis Padang Email : rahmadi_kurnia@ft.unand.ac.id

## Abstract
In medicine, knowing the number of blood cells is very important because many diseases are caused by a number of blood cells that are outside the normal condition. Blood cells can be calculated in the conventional way, but if the blood cells are counted quite a lot of takes up a lot and the results may be less accurate. In this study the authors will try to count the number of normal white blood cells to determine the level of classification stage of dengue fever based on the number of white blood cells.
This  research  applies  some  processes  to  be  able  to  identify  objects  forming  white  blood  cells  which  are leukocytes  and  platelets.  Different  template  image  and  different  processes  are  required  in  order  to  detect  the position  and  the  calculation of  the  number  of  objects  in  an  image.  Reverse  image  is  in  the  process  of  look  up table method to detect leukocytes, while the color conversion is a process that is applied to detect platelets.
Keywords : white blood cells, segmentation, color manipulation, reverse, image, labeling, Sweeping

## PENDAHULUAN
Darah  merupakan  unsur  dalam  tubuh manusia  yang  memiliki  peran  dalam mekanisme  kerja  tubuh.    Seluruh  organ terdapat  ditubuh  dihubungkan  oleh  darah melalui  pembuluh-pembuluh  darah.  Oleh karena  itu,  darah  dapat  menjadi  cerminan keadaan  tubuh,  baik  dalam  keadaan  sehat maupun  sakit.  Walaupun  telah  banyak upaya lain yang dilakukan dengan mendeteksi  penyakit,  misalnya  dengan  air ludah  atau  iris  mata,  darah  masih  menjadi sumber  diagnosa  medis  yang  paling  dapat diandalkan. Hal  ini dikarenakan banyaknya informasi  penting  yang  dikandung  oleh darah.  Sebagai  perbandingan,  kadar    zat tertentu  yang  terkandung  di  ludah  hanya seperseratus  sampai  seperseribu  dari  apa yang  dapat  ditemukan  di  dalam  darah (Hartadi, 2004).
Pemantauan  atau  diagnosis  penyakit bergantung pada hasil berbagai pemeriksaan  laboratorium  dari  contoh
darah.  Pemeriksaan  laboratorium  sebagai pemeriksaan  penunjang  ditambah  dengan pemeriksaan  klinis  yang  baik  dan  lengkap dapat  membantu  bila  gejala  klinis  yang muncul kurang memadai untuk mendiagnosa penyakit. Keterlambatan diagnosis  akan  berakibat  keterlambatan penanganan  yang  berpotensi  meningkatkan resiko  kematian.  Oleh  karena  itu,  tuntutan akan teknologi yang dapat membantu dalam pelaksanaan  diagnosis  medis  secara  cepat, mudah dan teliti semakin besar.
Jumlah  sel  darah  {sel  darah  merah (eritrosit),  sel  darah  putih  (lekosit)  dan keping-keping darah (trombosit)} sebenarnya  dapat  dihitung  dengan  cara konvensional (manual) (Hifzi, 2008).
Tetapi  bila  sel  darah  yang  dihitung  cukup banyak  akan  memakan  waktu.  Hal  ini menyebabkan
perhitungan secara konvensional  tidak  efisien.  Selain  itu, perhitungan  secara  kovensional  terhadang kurang  akurat  karena  dilakukan  dengan pengamatan  langsung,  hal  ini  disebabkan
karena  pengamatan  pada  sel  darah  sangat dipengaruhi  oleh  tingkat  ketelitian  dokter yang menganalisa. Oleh karena itu diperlukan  suatu  teknologi  yang  dapat menghitung  jumlah  sel  darah  secara  cepat dan  terautomatisasi  sehingga  mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat,  dan  bisa  dilakukan melalui bantuan segmentasi citra digital.
Secara  garis  besar,  tahapan  percobaan dan simulasi yang dilakukan meliputi tahap akuisisi,  tahap  pengolahan  dan  tahap pengetesan.
Tahap  akuisisi  adalah  tahap  yang dilakukan untuk memperoleh gambar, tahap ini meliputi konfigurasi peralatan, mikroskop, webcam dan komputer, pengaktifan  webcam  sampai  dengan  peng- capture -an gambar.
Tahap pemrosesan meliputi pemprosesan  awal,  yaitu  tahap  yang dilakukan
membersihkan gambar, membuang latar belakang  yang tidak perlu, mengkompensasi  warna  dan  memisahkan sel  darah,  sel  darah  putih  dan  keeping- keping  darah.  Tahap  pemrosesan  awal  ini sangat  penting  dalam  menentukan  tingkat akurasi  dari  sistem,  Tahap  selanjutnya adalah  tahap  perhitungan  yang  merupakan lanjutan dari tahap pemrosesan awal.
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung  jumlah  sel  pembentukan  sel darah putih normal dan sel darah putih yang terkena  demam  berdarah  dalam  suatu sampel darah, kemudian membuat  program simulasi  untuk  menentukan  klasifikasi tingkat  stadium    demam    berdarah  (DBD) berdasarkan    jumlah  sel  darah  putih  yang terdapat dalam citra digital secara otomatis.

## METODOLOGI
Berdasarkan  tujuan  dan  manfaat  yang ingin  dicapai  dari  penelitian  ini,  yaitu melakukan  penelitian  terhadap    kegunaan teknik  segmentasi  dalam  penghitungan jumlah sel pembentukan darah dalam suatu citra sampel darah, dan nantinya diharapkan penelitian  ini  dapat  bermanfaat  di  bidang kedokteran  pada  umumnya  (Hifzi,  2008). Dan  kalau  ditinjau  dari  tujuan  dasarnya maka penelitian ini termasuk ke dalam jenis
penelitian  terapan,  bahwa  penelitian  ini merupakan  pemecahan  terhadap  suatu masalah untuk tujuan tertentu dan merupakan  aplikasi  baru  dari  penelitian yang  telah  ada  dengan  berpedoman  pada data  sekunder  (data  dari  hasil  penelitian) yang  relevan.  Sedangkan  bila  ditinjau  dari sifat-sifat  masalahnya  maka  penelitian  ini bersifat simulasi.
Penelitian  ini  dirancang  agar  dapat melakukan  segmentasi  terhadap  citra  sel darah,  yaitu  melakukan  pemisahan  antara objek sel  darah  yang satu  dengan sel  darah yang lainnya (antara sel darah putih normal dan  sel  darah  putih  terkena  demam berdarah).  Penelitian  ini  dimulai  dengan pembacaan citra darah sebagai input. Proses dilanjutkan dengan segmentasi  yaitu  proses pengelompokan  citra  digital  ke  beberapa daerah  atau  bagian  tertentu  dengan  tujuan untuk  menyederhanakan  ataupun  merubah representasi  gambar  menjadi  sesuatu  yang lebih  bermakna  dan  mudah  dianalisa  (R. Adollah,  2008).  Metode  segmentasi  yang digunakan  adalah  segmentasi  jenis Hue Saturation Lightness atau yang dikenal juga dengan  Hue  Saturation  and  Luminosity/ Luminance yaitu  segmentasi  berdasarkan komponen  warna  RGB.  Proses  yang dilakukan  adalah  memisahkan  antara  objek sel  darah  putih  normal  dan  sel  darah  putih yang terinfeksi demam berdarah. Kemudian dilakukan  pembuatan  Pattern  Warna  yang akan  dideteksi  dan  kemudian  hasil  dari pattern  warna  tersebut  disimpan  dalam format  JPEG  dan  atau  PNG.  Proses selanjutnya  adalah Colour  Location yaitu proses pencarian warna yang sesuai dengan template pada citra input. Proses penghitungan  jumlah  pattern  yang  sesuai template bertujuan untuk menghitung objek dengan warna  yang sesuai dengan template warna,  selanjutnya  akan  dihitung  jumlah objek  sel  darah  putih  normal  dan  sel  darah putih  normal  yang  terinfeksi  demam berdarah  yang  sesuai  dengan  template. Proses ini akan menghasilkan jumlah lokasi warna  yang  sesuai  dengan  template. Menandai  objek  bertujuan  untuk  menandai lokasi  warna  yang  sesuai  dengan  template.
Proses  ini  menggunakan  koordinat  yang didapatkan dari proses sebelumnya.
Langkah selanjutnya
adalah manipulasi  warna  dan  pelabelan  komponen ( component  labelling ).  Dengan  pelabelan komponen  dapat  dihitung  jumlah  masing- masing sel darah yang ditemukan. Pelabelan  komponen  juga  berguna  untuk penyapuan  terhadap noise ,  dan  ini  penting dalam  analisa  objek  dimana  objek  yang memiliki  jumlah  piksel  kurang  dari  jumlah piksel  yang  ditentukan  dianggap  sebagai noise dan  selanjutnya  dihilangkan.  Khusus untuk  kasus  sel  yang  berdempet  dilakukan scanning berulang  sehingga  didapatkan jumlah  sel  yang  sesuai  dengan  jumlah  sel yang sebenarnya  (Hifzi, 2008).

## Citra
Secara  harfiah,  citra  ( image )  adalah gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua dimensi)  (Hifzi,  2008).  Ditinjau  dari  sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus  ( continue )  dari  itensitas  cahaya pada  bidang  dwimatra.  Citra  sebagai keluaran  dari  suatu  sistem  perekaman  data dapat bersifat (Hifzi, 2008) :
1. Optik berupa foto.
2. Analog  berupa  sinyal  video  seperti gambar pada monitor televisi.
3. Digital  yang  dapat  langsung  disimpan pada suatu pita magnetic

## Pembentukan Citra
Proses
pembentukan citra dapat dilustrasikan dengan gambar berikut.
Gambar 1. Proses pembentukan citra
Sumber  cahaya  menyinari  permukaan objek.  Jumlah  pancaran  (iluminasi)  cahaya yang  diterima  objek  pada  koordinat  ( x,y ) adalah i ( x,y ).  Objek  memantulkan  cahaya yang diterimanya dengan derajat pantulan r ( x,y ).  Hasil  kali  antara i ( x,y )  dan r ( x,y )
menyatakan intensitas cahaya pada koordinat  ( x,y )  yang  ditangkap  oleh  sensor visual pada sitem optik, sehingga :
f ( x,y ) = i ( x,y ). r ( x,y )  ............ (1) Nilai i ( x,y )  ditentukan  oleh  sumber cahaya, sedangkan r ( x,y ), sedangkan r ( x,y ) ditentukan  oleh  karakteristik  objek  dalam gambar. Nilai r ( x,y ) = 0
mengidentifikasikan penyerapan total, sedangkan r ( x,y )  =  1  menyatakan pemantulan total. Jika permukaan mempunyai  derajat  pemantulan  nol,  maka fungsi  intensitas  cahaya f ( x,y )  juga  nol. Sebaliknya,    jika  permukaan  mempunyai derajat pemantulan 1, maka fungsi intensitas  cahaya  sama  dengan  iluminasi yang diterima oleh permukaan tersebut.

## Digitalisasi Citra
Agar  dapat  diolah  dengan  komputer digital, maka suatu citra harus direpresentasikan  secara  numerik  dengan nilai-nilai diskrit (Munir,
2004).
Representasikan  citra  dari  fungsi  malar (kontinu)  menjadi  nilai-nilai  diskrit  disebut digitalisasi .  Citra  yang  dihasilkan  inilah yang  disebut  citra  digital  ( digital  image ). Pada  umumnya  citra  digital  berbentuk empat  persegi  panjang,  dan  dimensi ukurannya dinyatakan sevagai tinggi x lebar (atau lebar x panjang).
Citra digital yang tingginya N, lebarnya M,  dan  memiliki  L  derajat  keabuan  dapat dianggap sebagai fungsi :
Citra  digital  yang  berukuran NxM lazimnya  dinyatakan  dengan  matriks  yang berukuran N baris  dan M kolom  sebagai berikut :
Indeks baris ( i ) dan indeks kolom ( f ) menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f (i,j) merukan intensits (derajat keabuan)  pada  titik  ( i,j ).  Sebagai  contoh,
misalkan  sebuah  citra  berukuran  256x256 piksel dan direpresentasikan secara numerik dengan  matriks  yang  terdiri  dari  256  baris (di indeks dari 0 sampai 255) dan 256  buah kolom (di-indeks dari 0 sampai 255) seperti contoh berikut :
Piksel  pertama  pada  koordinat  (0,0) mempunyai  nilai  intensits  0  yang  berarti warna  piksel  tersebut  hitam,  piksel  kedua pada  koordinat  (0,1)  mempunyai  intensitas 134 yang berarti warnanya antara hitam dan putih, dan seterusnya.

## Sel Darah Merah
Sel  darah  merah  (eritrosit)  dibentuk dalam  sumsum  tulang.  Sel  darah  merah memiliki inti sel, mitokondria atau ribosom. Eritrosit  berupa  cakram  kecil  cekung  pada kedua sisinya, sehingga dilihat dari samping nampak  seperti  dua  buah  bulan  sabit  yang saling  bertolak belakang. Kalau dilihat satu persatu  warnanya  kuning  pucat,  tetapi dalam    jumlah    besar    terlihat    berwarna merah    dan    memberi    warna  pada  darah. Hemoglobin  merupakan  zat  padat  dalam eritrosit  yang  menyebabkan  warna  merah. Sel  ini  tidak  dapat  melakukan  mitosis, fosforilasi,  oksidatif  sel  atau  pembentukan protein. Eritrosit berfungsi sebagai  transfor atau pertukaran oksigen (O2)    dan karbondioksida (CO2) (Hartadi, 2004).
Gambar 2. Citra Sel Darah Merah
Jumlah  sel  darah  merah  yang  normal adalah :
Laki-laki   : 4.500.000-6.000.000 sel/mm 3 Perempuan: 4.000.000-5.500.000 sel/mm 3 Bayi          : 5.000.000-7.000.000 sel/mm 3

## Sel Darah Putih
Seperti    eritrosit,    leukosit    juga diproduksi    dalam    sumsum tulang.  Jenis- jenis golongan dari  sel  ini  adalah  golongan yang  tidak  bergranula  (agranulosit)  yaitu limfosit  T  dan  B,  monosit  dan  makrofag, serta golongan yang bergranula (granulosit)  yaitu  eosinfil,  basofil,  dan neutrofil.  Jumlah  sel  darah  putih  dalam darah  yang  normal  adalah  sekitar  5.000- 10.000  sel/mm3.  Peran  sel-sel  darah  putih ialah  untuk  mengenali  dan  melawan mikroorganisme  pada  reaksi  imun  dan untuk  membantu  proses  peradangan  dan penyembuhan.  Leukosit  berbeda  dengan eritrosit, karena tidak mengandung hemoglobin  dan  dapat  keluar  dari  sistem sirkulasi dan  mencapai  bagian-bagian jaringan,  sesuai  fungsinya  untuk  melawan penyaki (Hartadi, 2004).
Gambar 3. Sel Darah Putih Normal
Sel darah putih dapat dihitung sebagai suatu  kelompok  (hitung  sel  darah  putih). Jika  diperlukan  keterangan  yang  lebih terperinci, bisa dilakuan penhitungan jenis- jenis tertentu dari sel drah putih
(differntial white blood cell count) : yaitu
1. Neutrofil
2. Eusinofil
3. Basofil
4. Limfosil
5. Monosit

## Gambar 4. Sel darah terindikasi DBD

## Keping Darah (Trombosit)
Keping  darah  atau  trombosit  adalah sel  anuclear  nulliploid  (tidak  mempunyai nukleus)  dengan  bentuk  tak  beraturan dengan  ukuran  diameter  2-3  µm  yang merupakan  fragmentasi  dari  megakariosit. Trombosit  tersirkulasi  dalam  darah  dan terlibat  dalam  mekanisme  hemostatis tingkat    sel    dalam    proses    pembekuan dengan    membentuk  darah    beku.    Nilai normal    jumlah    trombosit    berkisar antara    200.000-300.000    sel/mm 3 ,    nilai dibawah    rentang    tersebut    dapat menyebabkan pendarahan,  sedangkan  nilai di atas rentang yang sama dapat meningkatkan  risiko trombosis. Trombosis memiliki  bentuk  yang  tidak  teratur,  tidak berwarna,  tidak  berinti,  berukuran  lebih kecil  dari  eritrosit  dan  leukosit,  dan mudah  pecah  bila  tersentuh  benda  kasar (Hifzi, 2008).
Gambar 5. Keping darah

## Demam Berdarah
Deman    berdarah    Dengue    (DBD) adalah    penyakit    virus    yang  sangat berbahaya  karena  dapat  menyebabkan penderita  meninggal  dunia  dalam  waktu yang sangat pendek (beberapa hari) (Hifzi,
2008).  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) merupakan    penyakit    infeksi  yang berakibat  fatal  dalam  waktu  yang  relatif singkat.    Penyakit    ini  tergolong  sulit dibedakan  dari  penyakit  demam  berdarah yang  lain.      Hal  ini  disebabkan  karena infeksi  virus  dengue  yang  menyebabkan DBD  bisa  bersifat  asimtomatik  atau  tidak jelas gejalanya. Penyakit Deman
Berdarah    Dengue    (DBD)    menyerang semua  umur  dewasa  maupun  anak-anak. Dan  penyakit  ini  termasuk  ke  dalam sepuluh  penyebab  perawatan  di  rumah sakit  dan  kematian  pada  anak- anak.
Penyakit ini masuk ke Indonesia sejak tahun  1968  melalui  pelabuhan    Surabaya, dan    pada    tahun    1980    DBD    telah dilaporkan  melanda  seluruh  provinsi  di Indonesia (Hifzi, 2008).
Jumlah  kasus  demam  berdarah  di Indonesia  tercatat  masih  tinggi,  bahkan paling  tinggi  dibanding  negara  lain  di ASEAN.  Data  Kementrian  Kesehatan (Kemenkes)  RI  mencatat  jumlah  kasus Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  pada tahun  2010  mencapai  sekitar  150.000. Angka  ini  cenderung  stabil  pada  tahun 2011,  sehingga  kasus  DBD  di  Indonesia belum bisa    dikatakan    berkurang.

## Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  merupaqkan  salah satu  proses  pengolahan  citra  tingkat  dasar. Karena  hanya  dilakukann  proses  analisa citra  untuk  kemudian  mengubah  tampilan citra  secara  keseluruhan,  mengeluarkan informasi  yang  tidak  diperlukan  dan meningkatkan  informasi  yang  dibutuhkan untuk  proses  pengolahan  citra  pada  tingkat selanjutnya. Segmentasi merupakan proses
pemisahan  (separation)  terhadap  daerah atau  bagian  –  bagian  tertentu  pada  citra, dimana  bagian  –  bagian  tersebut  memiliki homogenitas  dalam  beberapa  segi  utama, diantaranya  tekstur,  warna  dan  intensitas. Bagian-bagian  tersebut  bersifat  unik,  jadi berbeda dengan bagian homogen yang lain. Selanjutnya  dari  bagian  –  bagian  ini  bisa ditemukan  korelasi  atau  kaitan  dengan
objek yang nyata atau sebenarnya (realword)  (Pratt, 2001).

## Sampel yang Diteliti
Terdapat  tiga  sampel  sel  darah  yang diuji dalam penelitian ini. Sampel sel darah tersebut  terdiri  dari  sampel  sel  darah normal,  sel  darah  pasien  dewasa  yang terindikasi  demam  berdarah  dan  sampel darah  pasien  anak  yang  juga  terindikasi demam berdarah.
Table  berikut  ini  adalah  citra  sample yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Sampel sel darah No Sampel Gambar 1 2 3 Prosedur Penelitian Dilakukan untuk mendapatkan
pemahaman  tentang  konsep-konsep  teoritis yang  berhubungan dengan judul penelitian.
Studi  literatur  berupa  diskusi  dengan pembimbing,  mengambil  referensi  dari internet  dan  buku-buku  panduan,  Studi literatur  juga  dilakukan  terhadap  aplikasi LabVIEW yang  dalam  penelitian  ini menjadi sarana aplikatif.

## Penyusunan Algoritma Program
Program  yang  dirancang  dalam  penelitian ini  terbagi  atas  3  (tiga)  algoritma  pokok, adalah :
a. Algoritma  segmentasi  citra  berdasarkan metode Hue Saturation Lightness .
Pertama-tama  dibuat  algoritma  untuk segmentasi  citra  dan  dilanjutkan  dengan algoritma  untuk  memisahkan  antara objek  sel  darah  putih  normal  dengan  sel darah  putih  yang  terinfeksi  demam berdarah.
b. Algoritma  manipulasi  warna,  untuk memudahkan  dalam  proses  pelabelan objek  maka  masing-masing  objek  yang telah disegmen diberi warna yang sama.
c. Algoritma  pelabelan  objek.  Masing- masing  objek  yang  telah  dimanipulasi diberi label yang berbeda yang bertujuan untuk menghitung jumlah masing- masing  objek  sel  darah  putih  normal dengan  sel  darah  putih  terkena  demam berdarah.

## Pembuatan Program
Berdasarkan  algoritma  yang  telah ditentukan diatas, dibuat program pengolahan citra   penghitungan jumlah sel darah ( Blood Cells Count ) dengan menggunakan bahasa pemograman LabVIEW. Pengujian  Terhadap  Hasil   Pengolahan

## Citra
Pengujian  dilakukan  dengan  cara membandingkan  citra  atau  image  yang  di gunakan  sebagai  sumber  input  dan  citra hasil  pengolahan  dengan  menggunakan LabVIEW untuk mendapatkan posisi pelabelan  objek  dan  hasil  penghitungannya melalui simulasi program.

## Analisa Keluaran Sistem
Analisa  keluaran  sistem  didasarkan pada  teknik  analisa  sistem  yang  telah dijabarkan  pada  subbab  3.4.  Keluaran  dari sistem  ini  adalah  berupa  visualisasi  citra hasil  pengolahan  dan  menghitung  jumlah sel  objek  yang  ditemukan.  Visualisasi  citra berupa  citra  hasil  pengolahan  segmentasi HSL dimana citra asli yang mengandung sel darah putih normal dan sel darah putih yang terkena  demam  berdarah  setelah  dilakukan segmentasi  dan  manipulasi  warna  masing- masing  sel  tersebut  tersebut  terpisah,  jadi citra  yang  dikeluarkan  adalah  citra  yang mengandung sel darah putih normal dan sel darah putih yang terinfeksi demam berdarah saja (Hifzi, 2008).

## Teknik Analisa Sistem
1. Analisa visual citra (manual) Dilakukan  dengan  menghitung  secara manual  jumlah masing-masing sel darah putih  normal  dan  sel  darah  putih terinfeksi  demam  berdarah  dalam  citra sampel  darah  dan  membandingkan dengan  hasil  yang  didapat  melalui simulasi program.
2. Analisa  perhitungan  otomatis  (melalui simulasi program)
Dilakukan  dengan  cara  menghitung jumlah  sel-sel  darah  putih  dalam  suatu citra  sampel  dengan  metode  segmentasi yang terintegrasi dalam simulasi program.

## Perancangan Sistem
Terdapat dua flowchart untuk membangun  sistem  ini.  Flowchart  yang pertama merupakan flowchart proses perancangan  template  sistem  dan  flowchart yang  kedua  merupakan  flowchart  untuk identifikasi dan penghitungan objek berdasarkan template yang dirancang.
Gambar 6. Flowchart pembuatan template.
Gambar 7. Flowchart identifikasi objek

## Analisa Kinerja Sistem
Sistem ini secara umum dirancang agar dapat  melakukan  segmentasi  pada  citra  sel darah putih normal dan sel darah putih yang terinfeksi  demam  berdarah.  Selanjutnya penghitungan  jumlah  masing-masing  sel pembentukan darah (sel darah putih normal
Start End Input Image Input Image Konversi Warna HSL Color Equalize Template Image Color Location Inisialiasi Input Image Start End Input Image Input Image Konversi Warna HSL Template Matching Color Location Hitung dan Tandai Object Yang sesuai Inisialiasi Input Image
dan  sel  darah  putih  yang  terinfeksi  demam berdarah).
Secara  garis  besar,  sistem  yang dirancang  dalam  penelitian  ini  dibagi menjadi  dua  tahapan  proses  yaitu  tahapan untuk  pembuatan  template  dan  tahapan identifikasi kesesuaian objek dengan template.  Untuk  proses  pertama  sampai dengan  ketiga,  kedua  proses  memiliki kesamaan  aksi,  lebih  lengkapnya  diuraikan sebagai berikut :
1. Loading image input Loading Image adalah proses awal dari sistem  untuk  memilih  citra  atau  image yang  akan  diproses.  Sebelum  di gunakan  sebagai  sumber  atau  input  ke sistem, citra atau image telah diketahui ukuran  perbesaran  mikroskopnya  dan telah  disimpan  di  folder  yang  sama dengan  program.  Untuk  mendapatkan citra  atau  image  yang  ideal,  semua sample harus memiliki ukuran perbesaran mikroskop dan pencahayaan yang sama.
2. Proses Segmentasi. Metode  segmentasi  yang  digunakan
adalah metode segmentasi HSL. Dalam hal ini digunakan HSL untuk meningkatkan  intensitas  warna  sel darah  merah.  Setelah  proses  ini  maka komponen  warna  R  dan  G  umumnya akan bernilai 0.
Gambar 8. Citra Hasil Segmentasi Sample 1

## 3. Konversi Warna.
Proses  konversi  warna  di  fungsikan untuk  meningkatkan contrast  image atau  menambah  tingkat  kejelasan diantara  image  atau  citra  yang  telah disegmentasi tersebut. Komponen yang digunakan adalah
IMAQ ColorEqualize .  Output  konversi  warna ini  adalah  RGB,  HSL.  Sedangkan output  yang  kedua  adalah  Luminance (LUMA). Tujuan dari proses ini adalah untuk  menambah  tingkat  kejelasan masing – masing warna yang ada pada image  atau  citra.  Sehingga  dapat dideteksi batas antara masing – masing warna tersebut.
Gambar 9. Citra hasil konversi warna sampel 1
4. Manipulasi Warna. Proses manipulasi warna yang dimaksudkan  disini  adalah,  dengan membalikkan warna. Proses ini menggunakan  metode  LookUp  Table. Didalam LookUp Table terdapat bermacam proses. Proses yang digunakan  pada  sistem  ini  adalah proses reverse .  Proses reverse dipilih karena meniadakan rekayasa (customization) image atau citra,
sehingga  menjamin  citra  atau  image yang  digunakan  bersih  dan  tetap  pada kondisi aslinya.
Gambar 10. Citra hasil manipulasi sampel 1
5. Colour Equalize.
Proses  ini  merupakan  proses  lanjutan dari proses konversi warna.  Proses ini
masih  menggunakan  komponen IMAQ
ColorEqualize . Proses ini hanya dilakukan  pada  tahapan  pembuatan template sedangkan tahapan identifikasi  tidak  melakukan  proses Colour  Equalize .  Hal  ini  bertujuan untuk  tetap  menjaga  keutuhan  warna yang  sudah  dikonversi  melalui  proses manipulasi warna.

## Gambar 11. Blok diagram equalize image

## 6. Colour location.
Proses  ini  berfungsi  untuk  mencari warna    yang  sesuai  dengan  template pada source image. Proses ini
dilakukan oleh ColorLocation.vi . Kedua tahapan baik pembuatan
template  maupun  identifikasi  objek melakukan tahapan ini.
7. Pembuatan template image. Proses ini  merupakan  pembuatan template  warna  yang  akan  di  deteksi. Dan  hasil  template  tersebut  di  simpat dalam  format  JPEG.    Proses  ini dilakukan dalam Visual Express Visual Assistant .  Proses  ini  hanya  dilakukan pada  tahapan  pembuatan  template image.  Tahapan  pembuatan  template selesai sampai disini. Adapun Template image  yang  dirancang  dan  digunakan pada sistem ini adalah sebagai berikut :
Gambar 13. Template leukosit
Gambar 14. Template trombosit
8. Hitung objek yang sesuai template.
Sistem  akan  menghitung  objek  dengan warna  yang  sesuai  dengan  template warna.  Selanjutnya    akan    dihitung jumlah  objek  yang  sesuai  dengan template. Proses ini akan menghasilkan juga  lokasi  warna  yang  sesuai  dengan template.
Gambar 15. Hasil perhitungan Program

## 9. Tandai object
Proses  ini  berfungsi  untuk  menandai lokasi  warna  yang  sesuai  dengan template.  Proses  ini  menggunakan koordinat  yang  didapatkan  dari  proses sebelumnya.  Setelah  itu  akan  di gunakan persegi panjang untuk menandai objek tersebut.
Gambar 16. Tandai Objek

## 10. Hasil.
Hasil  akhir  dari  proses  yang  dilalui sistem  ini  adalah  berupa  citra  atau image  yang  menghitung  dan  menandai posisi  dari  sel  darah  yang  terindikasi demam berdarah.
Tabel 2. Posisi dan jumlah leukosit pada sampel 1
Tabel 3. Posisi dan jumlah trombosit pada sampel 1

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  tujuan  penelitian  ini, maka hasil perhitungan secara otomatis dan perhitungan  secara  manual  dituangkan
dalam bentuk tabel berikut ini. Berdasarkan tabel  tersebut  diharapkan  dapat  ditentukan tingkat stadium demam berdarah. Tabel 4. Perbandingan perhitungan manual dan otomatis No Citra Sampel Jenis Sel Darah Penghitungan jumlah Sel Darah Manual Otomatis 1 Sampel 1 Leukosit Trombosit 2 14 8 14 2 Sampel 2 Leukosit Trombosit 15 2 16 2 3 Sampel 3 Leukosit Trombosit 5 2 6 1
Dari  hasil  perhitungan  secara  manual dan otomatis (sistem) ditemukan perbedaan hasil.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada perhitungan  manual  hanya  mengandalkan kemampuan  visual  dari  pengamat  untuk mengamati  image  yang  digunakan  pada
sistem  ini  dalam  menghitung  jumlah leukosit  maupun  trombosit.  Sedangkan untuk  perhitungan  otomatis,  sistem  mampu menghitung  objek  yang  tergolong  ke leukosit maupun trombosit.

## SIMPULAN
1. Untuk  pendeteksian  objek  yang  berbeda pada  satu  citra  atau  image  diperlukan lebih template yang  berbeda  pula  untuk menjamin  keakuratan  hasil  pendeteksian objek.
2. Terdapat perbedaan proses yang dilakukan  oleh  sistem  untuk  mendeteksi objek    leukosit  dan  trombosit.  Objek leukosit  dideteksi  setelah  dilakukan metode look  up  table dengan  proses reverse image , sedangkan objek trombosit  dideteksi  setelah  dilakukan proses  konversi  warna  yang  dilengkapi dengan proses equalize image.
3. Sistem yang dirancang mampu memproses  citra  atau  image  sampel darah untuk melakukan proses perhitungan  sel  pembentuk  darah  putih yaitu leukosit dan trombosit.
4. Hasil  perhitungan  objek  pembentuk  sel darah putih pada sistem dengan perhitungan manual menunjukkan perbedaan.  Hal  ini  disebabkan  karena pada perhitungan manual hanya mengandalkan  kemampuan  visual  dari pengamat.  Sedangkan  perhitungan  dari sistem dilakukan secara otomatis menggunakan  sistem  yang  dirancang menggunakan LabVIEW.
5. Diperlukan  tahapan  lebih  lanjut  oleh dokter  atau  pihak  yang  kompeten  dalam menentukan  klasifikasi  stadium  demam berdarah pasien yang terindikasi
mengidap demam berdarah.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartadi  Diaz,  Sumardi,    Isnanto  Rizal,  R, 2004,  Simulasi  Penghitung  Jumlah  Sel Darah  Merah,  Jurusan  Teknik  Elektro
UNDIP.Anggraeni  Arie,  Putra  Darma,
2010,  Sistem  Pengenalan  Kondisi  Sel Darah Merah (ERYTHROCYTE) Pada
Citra Mikrospis, Program Studi
Teknologi  Informasi  Fakultas  Teknik, Unibersitas Udayana, Bali.
Hidayatno,  Achmad,  dkk.  2006.  Penentuan wilayah  wajah  manusia  pada  citra berwarna  berdasarkan  warna  kulit
dengan  metode template  maching . Semarang. Universitas Diponegoro
Hifzi  Al,  2008.  Simulasi  Penghitungan
Jumlah Sel Pembentukan Darah Menggunakan Teknik Segmentasi
Amplitudo,  Program  Studi  Teknik Telekomunikasi,  Universitas  Andalas, Padang.
http://www.goegle.co.id/e- smartschool.html.    “Fungsi  darah”  .
Diakses tanggal 24 Januari 2013
Munir  Rinaldi.  2004.  Pengolahan  Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik .
Informatika Bandung
Munir Rinaldi. 1992. Pengantar Pengolahan Citra. Elex Media Komputindo.
Pratt,  William  K.  2001.  Digital  Image Processing,  3 rd Ed . New  York.  John Wiley & Sons.
R.  Adollah,  M.Y.  Mashor,  N.F.  Mohd Nasir,  H.  Rosline,  H.  Mahsin,  H. Adilah,  2008, “ Blood  Cell  Image Segmentation:  A  Review ”, Biomed, Proceedings 21, pp. 141–144, 2008