Template Matching dalam Otomatisasi Penghitung Sel Keping Darah Berbasis Image Processing untuk Deteksi Dini Derajat Penyakit Demam Berdarah
Template Matching in the Automation of Counter Platelets Based of Image Processing for The Early Detection of Dengue Fever Degree
Amelia Yolanda 1) , Deddy Prayama 2) & Aulia Ramadhani 3)
1) Staf Pengajar Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang Telp. 0751-72590 Fax. 0751-72590  Email: amelia@pnp.ac.id
2) Staf  Pengajar Teknik Komputer, Jurusan Teknologi Informatika, Politeknik Negeri Padang Telp. 0751-72590 Fax. 0751-72590   Email: deddy@pnp.ac.id
3) Mahasiswa Teknik Telekomunikasi, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Padang Email: auliaramadhani0597@gmail.com

## Abstract
One of the diseases that can be detected through blood tests is Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). The number of  platelets  are  one  of  the  guidelines  used  by  doctors  diagnosing  DHF.  Actually,  platelets  can  be  calculated manually, but it will be very difficult if the platelets are counted quite a lot. So, we need a technology that can calculate the number of platelets quickly and automatized to get more accurate results.
The  automatic  systems  built  by  using  the  template  matching  method  with    image  processing  include  HSL Segmentation  with Luminance type and Reverse Color Manipulation. After building the system, the system will automatically  look  for  objects  that  match  the  template  in  the  sample  image  and  then  give  the  marking  and calculate it.
The overall system testing results are the number of platelets which are then classified manually at what degree of DHF.
Keywords : DHF, Platelets , Thrombocytopenia, Template Matching, Blood Cells

## PENDAHULUAN
Salah  satu  jaringan  ikat  dalam  tubuh manusia adalah darah.
Darah
menghubungkan  organ-organ  di  dalam tubuh manusia melalui pembuluh-pembuluh darah.  Oleh  karena  itu  indikasi  keadaan tubuh  dan  pendeteksian  berbagai  penyakit dapat diketahui melalui pemeriksaan darah. Meskipun  banyak  cara  lain  yang  dapat dilakukan  dalam  mendeteksi  penyakit seperti  air  ludah,  urin  atau  iris  mata,  darah masih  menjadi  sumber  diagnosa  yang paling dapat diandalkan. Hal ini dikarenakan  banyaknya  informasi  yang terkandung dalam darah. Sebagai perbandingan,  kadar  zat  tertentu  yang terkandung dalam air ludah hanya seperseratus  sampai  seperseribu  dari  apa yang dapat ditemukan di dalam darah.
Penyakit yang indikasinya dapat diketahui melalui pemeriksaan darah adalah Demam  Berdarah  Dengue  (DBD).  Demam berdarah adalah suatu penyakit infeksi yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan  melalui  nyamuk.  Nyamuk  yang dapat menularkan penyakit demam berdarah adalah nyamuk Aedes Aegypti dan Aedes  Albopictus .  Penyakit  ini  merupakan penyakit  yang  timbul  di  negara-negara tropis termasuk Indonesia.
Jumlah  trombosit  darah  merupakan salah  satu  acuan  yang  digunakan  dokter dalam  diagnosa  penyakit  DBD.  Trombosit sendiri  adalah  komponen  darah  yang bertanggung jawab dalam proses pembekuan  darah.  Saat  trombosit  terus menurun  hingga  tidak  dapat  menghentikan
rembesan plasma akibat bocornya pembuluh kapiler, maka terjadilah pendarahan.
Pemeriksaan laboratorium dalam hal ini darah  menjadi  data  penunjang  diagnosa klinis jika diperlukan. Diagnosa yang cepat dan tepat sangat diperlukan dalam penanganan  suatu  kasus  penyakit.  Hal  ini untuk  mempercepat  tindakan  yang  perlu dilakukan  guna  meminimalisir  potensi kematian  pada  pasien.  Oleh  karena  itu tuntutan  akan  teknologi  yang  mampu membantu  pelaksanaan  diagnosis  secara cepat, mudah dan teliti semakin besar.
Jumlah  sel  darah  {sel  darah  merah (eritrosit),  sel  darah  putih  (leukosit)  dan keping-keping darah (trombosit)}
sebenarnya  dapat  dihitung  dengan  cara manual. Tetapi bila sel darah yang dihitung cukup  banyak  akan  memakan  waktu.  Hal ini menyebabkan perhitungan secara manual tidak efisien. Selain itu, perhitungan secara  manual  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.
Sebelumnya  telah  pernah  dilakukan penelitian  oleh  beberapa  orang  mengenai topik terkait diantaranya Simulasi Penghitungan  Sel  Darah  Merah  yang dilakukan  dengan  penambahan  3  jenis derau  yaitu speckle , gaussian dan salt  and pepper (Sugianto,  Soegeng,  dkk,  2010). Metode  yang  digunakan  dalam  pengenalan objek  adalah  pengambangan  (pemisahan latar dan objek) dan penyapuan (filter objek berdasarkan  ukuran).  Terakhir,  hasil  yang didapat  adalah  penghitungan  objek  dari hasil  penyapuan.  Penelitian  selanjutnya dengan judul Penghitungan Otomatis Jumlah  Sel  Darah  Merah  dan  Identifikasi Fase Plasmodium Falsiparum
Menggunakan  Operasi  Morfologi  [8].
Sesuai
judulnya, percobaan ini
menggunakan  operasi  morfologi  dengan identifikasi  fase plasmodium  falciparum dilakukan dengan cara melakukan ekstraksi ciri morfologi parasit. Percobaan ini sendiri diperuntukan  untuk  pengenalan  penyakit malaria.  Hasil  pada  percobaan  ini  berupa perhitungan  jumlah  sel  darah  merah  dan jumlah  parasit  serta  penentuan  parasit tersebut  sudah  berada  pada  tingkatan  fase pertumbuhan  apa  berdasarkan  ukuran  dan bentuknya.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan template matching dalam otomatisasi  penghitungan  keping  darah berbasis image processing untuk pendeteksian dini derajat penyakit  DBD.

## METODOLOGI
Berdasarkan  tujuan  dan  manfaat  yang ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  yaitu melakukan  penelitian  terhadap  kegunaan metode  segmentasi  dalam  menghitung jumlah  trombosit  dalam  suatu  sampel darah,  dan  nantinya  diharapkan  penelitian ini  dapat  bermanfaat  di  bidang  kedokteran pada  umumnya  (Hifzi,  2008).  Jika  ditinjau dari  tujuan  dasarnya  maka  penelitian  ini termasuk ke dalam jenis penelitian terapan, bahwa  penelitian  ini  merupakan  pecahan terhadap  suatu  masalah  untuk  tujuan tertentu  dan  merupakan  aplikasi  baru  dari penelitian yang telah ada dengan berpedoman  pada  data  sekunder  (data  hasil penelitian)  yang  relevan.  Sedangkan  jika 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  yang lainnya  (antara  sel  darah  putih  normal  dan sel  darah  putih  terkena  demam  berdarah). (Y.  Amelia,  K.  Rahmadi,  2015).  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 Lightnes atau  yang  dikenal  juga  dengan Hue Saturation and Luminosity/ Luminance
yaitu yaitu segmentasi
berdasarkan komponen warna RGB.. Kemudian dilakukan pembuatan Pattern Warna
(template) yang akan dideteksi dan kemudian  hasil  dari  pattern  warna  tersebut disimpan  dalam  format  JPEG  dan  atau PNG.
Proses  selanjutnya  adalah Contour Location yaitu proses pencarian warna yang sesuai  dengan  template  pada  citra  input. Proses  perhitungan  jumlah  pattern  yang sesuai template bertujuan untuk menghitung  objek  dengan  warna  yang sesuai  dengan  template  pada  citra  input. Proses  perhitungan  jumlah  pattern  yang sesuai template bertujuan untuk menghitung  objek  dengan  warna  yang sesuai  dengan  template  warna,  selanjutnya akan dihitung jumlah trombosit 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.

## 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  intensitas  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 magnetik.
Pembentukan Citra Proses pembentukan citra dapat diilustrasikan dengan gambar dibawah ini.
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 sistem optik, sehingga :
f ( x,y ) = i ( x,y ). r ( x,y ) (1)
Nilai  i  (x,y)  ditentukan  oleh  sumber cahaya,  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).  Proses representasi citra dari fungsi malar (kontinu)  menjadi  nilai-nilai  diskrit  disebut digitalisasi .  Pada  umumnya  citra  digital berbentuk  persegi  panjang,  dan  dimensi
ukurannya dinyatakan sebagai tinggi x lebar (atau panjang x lebar).
Citra digital yang tingginya N, lebarnya M,  dan  memiliki  L  derajat  keabuan  dapat dianggap sebagai fungsi :
f(x,y) (2)
Citra  digital  yang  berukuran NxM lazimnya  dinyatakan  dengan  matriks  yang berukuran N baris M kolom sebagai berikut (Munir, 2004) :
(3)
Indeks  baris  ( i )  dan  indeks  kolom  ( f ) menyatakan suatu koordinat titik pada citra, sedangkan f(i,j) merupakan intensitas (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  kolom  (di  indeks  0  sampai  255) seperti contoh berikut :
(4)
Piksel  pertama  pada  koordinat  (0,0) mempunyai  nilai  intensitas  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.

## Template  Matching
Template matching adalah  sebuah  teknik dalam pengolahan citra digital untuk menemukan  bagian-bagian  kecil  dari  gambar yang  cocok  dengan template gambar. Template matching merupakan  salah  satu  ide
yang digunakan untuk menjelaskan bagaimana otak  kita  mengenali  kembali  bentuk-bentuk atau  pola-pola . Contoh template matching dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Template  Matching
Teori template matching memiliki keunggulan dan kelemahan diantaranya :

## Keunggulan
1. Jelas bahwa untuk mengenal bentuk, huruf  atau  bentuk-bentuk  visual lainnya  diperlukan  kontak  dengan bentuk-bentuk internal.
2. Template  matching adalah prosedur pengenalan  pola  yang  sederhana yang  didasarkan  pada  ketepatan konfigurasi  informasi  penginderaan dengan  “konfigurasi”  pada  otak.
(Contohnya : barcode )

## Kelemahan
Jika  perbandingan  eksternal  objek  dgn internal  objek  1:1,  maka  objek  yang berbeda sedikit saja dengan template tidak akan  dikenali.  Oleh  karena  itu,  jutaan template yang  spesifik  perlu  dibuat  agar cocok  dengan  berbagai  bentuk  geometri yang kita lihat dan kenal.
Template  Matching dapat dibagi antara dua pendekatan,  yaitu  :  pendekatan  berbasis fitur  dan  pendekatan  berbasis template. Pendekatan  berbasis  fitur  menggunakan fitur pencarian dan template gambar seperti tepi  atau  sudut,  sebagai  pembanding pengukuran  matrik  untuk  menemukan
lokasi template    matching yang  terbagus  di sumber gambar.
1. Pendekatan Berbasis Fitur
Sebuah  pendekatan  berbasis  fitur  dapat dianggap pendekatan jika template gambar memiliki fitur yang kuat jika pencocokan di pencarian  gambar  bisa  diubah  dengan  cara tertentu.  Karena  pendekatan  ini  tidak mempertimbangkan keseluruhan dari template gambar,  komputasi  dapat  lebih efisien  ketika  bekerja  dengan  sumber gambar  beresolusi  lebih  besar,  sebagai pendekatan alternatif, berbasis template ,  mungkin  memerlukan pencarian titik – titik yang berpotensi untuk menentukan lokasi pencocokan yang terbaik.
2. Pendekatan Berbasis Template
Untuk template tanpa fitur yang kuat, atau ketika  sebagian  besar template gambar merupakan  gambar  yang  cocok,  sebuah pendekatan  berbasis template mungkin efektif.  Seperti  disebutkan  di  atas,  karena berbasis template , template matching berpotensi  memerlukan  sampling  dari sejumlah  besar  poin,  untuk  mengurangi jumlah  sampling  poin  dengan  mengurangi resolusi  pencarian  dan template gambar oleh  faktor  yang  sama  dan  melakukan operasi  pada  perampingan  gambar  yang dihasilkan  (multiresolusi,  atau  piramida, pengolahan  citra),  menyediakan  pencarian titik data dalam pencarian gambar sehingga template tidak harus mempunyai pencarian titik data, atau kombinasi keduanya.

## Keping Darah (Trombosit)
Keping  darah  atau  trombosit  adalah sel  anuclear  nulliploid  (tidak  mempunyai nukleus)  dengan  bentuk  tak  beraturan dengan  ukuran  diameter  2-3µm  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  bawah  rentang
tersebut  dapat  menyebabkan  pendarahan, sedangkan  nilai  diatas  rentang  yang  sama dapat meningkatkan resiko trombosis.
Gambar 3. Keping darah

## Demam Berdarah
Penyakit  demam  berdarah  dengue (DBD)  adalah  penyakit  yang  disebabkan oleh  virus  dengue  I,  II,  III,  dan  IV  yang ditularkan  oleh  nyamuk  Aedes  aegypti  dan Aedes  albopictus.  Penyakit  ini  sering menyerang  anak,  remaja,  dan  dewasa  yang ditandai  dengan  demam,  nyeri  otot  dan sendi.  Demam  Berdarah  Dengue  sering disebut  pula  Dengue  Haemoragic  Fever  ( DHF ).
Deman  berdarah  Dengue  (DBD)  adalah penyakit  virus  yang  sangat  berbahaya karena dapat menyebabkan penderita meninggal  dunia  dalam  waktu  yang  sangat pendek  (beberapa  hari).  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
Segmentasi  merupakan  bagian  dari proses  pengolahan  citra.  Proses  segmentasi citra  ini  lebih  banyak  merupakan  suatu proses pra pengolahan pada sistem pengenalan  objek  dalam  citra.  Segmentasi citra  ( image  segmentation )  mempunyai  arti membagi  suatu  citra  menjadi  wilayah- wilayah yang homogen berdasarkan kriteria keserupaan  yang  tertentu  antara  tingkat keabuan  suatu  piksel  dengan  tingkat keabuan  piksel  –  piksel  tetangganya, kemudian  hasil  dari  proses  segmentasi  ini akan  digunakan  untuk  proses tingkat  tinggi lebih  lanjut  yang  dapat  dilakukan  terhadap suatu citra, misalnya proses klasifikasi citra dan proses identifikasi objek.

## Sampel yang diteliti
Dalam  penelitian  ini  menggunakan tiga  sampel.  Sampel  sel  darah  tersebut terdiri  dari  sampel  sel  darah  normal,  sel darah  pasien  dewasa  yang  teridentifikasi demam  berdarah  dan  sampel  darah  pasien anak  yang  juga  teridentifikasi  demam berdarah yang didapatkan dari uji laboratorium. Pengambilan sampel
mendapatkan  perlakuan  yang  sama  seperti pembesaran  mikroskop,  pencahayaan  dan kamera yang digunakan.
Tabel  berikut  ini  adalah  citra  sampel yang digunakan dalam 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  normal  dengan sel  darah  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  normal dengan  sel  darah  terkena  demam berdarah.

## Pembuatan Program
Berdasarkan  algoritma  yang  telah
ditentukan
diatas, dibuat program
pengolahan citra perhitungan jumlah trombosit  dengan  menggunakan  bahasa pemprograman LabVIEW .

## Pengujian  Terhadap  Hasil  Pengolahan Citra
Pengujian  dilakukan  dengan  cara membandingkan  citra  atau  image  yang digunakan  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.  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  normal  dan  sel  darah  yang  terkena demam berdarah setelah dilakukan segmentasi  dan  manipulasi  warna  masing- masing sel tersebut terpisah, jadi citra yang
dikeluarkan  adalah  citra  yang  mengandung sel  darah  normal  dan  sel  darah  yang terinfeksi  demam  berdarah  saja  (Hifzi, 2008).

## Teknik Analisa Sistem
Analisa yang dilakukan terhadap perhitungan  otomatis  menggunakan  dua template    berbeda  yang  diambil  pada  suatu sumber  citra  yang  sama.  Selanjutnya  hasil tersebut akan dibandingkan dan dipilih nilai tertinggi  dari  masing-masingnya  untuk kemudian  dihitung  total  trombositnya dengan  cara  mengkalikan  dengan  angka faktor  pengalinya.  Terakhir,  hasil  tersebut akan  diklasifikasikan  berada  pada  tingkat DBD berapa.

## Perancangan Sistem
Berikut ini merupakan flowchart untuk membangun sistem ini :
Gambar 4 . Flowchart Template Design
Gambar 5. Flowchart Perhitungan Objek

## HASIL
Pembangunan  sistem  ini  secara  garis besar  dilakukan  dalam  dua  tahap,  yaitu pembuatan template design dan perhitungan objek. Berhubung ada beberapa proses pada kedua sistem terdapat kesamaan, penjelasan akan disederhanakan seperti berikut ini :

## 1. Loading Image Input
Proses  ini  merupakan  tahapan  awal dari  pemprosesan  image  yang  akan dilakukan dimana sistem
akan menghubungkan  rancangan  yang  dibuat dengan  penyimpanan  komputer  yang digunakan  sehingga  data  citra  yang terdapat  pada  komputer  dapat  diinputkan kedalam sistem.
Gambar 6. Citra Sel darah Normal (Sampel 1)
2. Proses Segmentasi
Setelah dimasukan citra input, selanjutnya  dilakukan  proses  segmentasi. Pada tahapan ini dilakukan proses segmentasi  menggunakan  segmentasi  HSL dengan  tipe  Luminance  Plane.  Pemilihan jenis  ini  dikarenakan  hasilnya  yang  tidak merusak  objek  didalam  citra  sehingga masih  dapat  dianalisa  oleh  mata  manusia. Berikut ini merupakan hasil yang didapatkan dari proses segmentasi HSL.
Gambar 7 . Hasil Segmentasi HSL Sampel 1

## 3. Manipulasi Warna
Setelah  dilakukan  proses  segmentasi, hasil  tersebut  akan  melewati  proses manipulasi warna pada tool LookUp Table dimana  tipe  manipulasi  yang  digunakan adalah Reverse .  Berikut  ini  merupakan hasil dari proses manipulasi warna :
Gambar 8 . Hasil Manipulasi Warna Sampel 1

## 4. Select Template
Setelah  didapatkan  hasil  manipulasi warna dari proses sebelumnya, selanjutnya dilakukan pemilihan template . Pada proses ini dilakukan ekstraksi image dengan cara memilih area pada citra yang merepresentasikan objek trombosit seperti pada gambar berikut :
Gambar 9. Pemilihan Daerah Representasi Objek Trombosit
Selanjutnya  dilakukan  proses  template editing, yaitu dengan cara memilih template region to ignore agar pembacaan saat proses template matching nantinya hanya berfokus pada  objek  trombosit  tanpa  terganggu  oleh daerah  sekitarnya.  Proses  yang  dimaksud dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 10. Template Editing
Selanjutnya template yang  telah  diedit disimpan  dalam  format  .PNG. Template yang  telah  disimpan  dan  akan  digunakan dalam  sistem  ini  dapat  dilihat  pada  gambar dengan profile pada tabel 2 dibawah ini :
Gambar 11. Template design
Tabel 2. Profile template Trombosit No  Profile Keterangan 1 Bentuk Tidak Beraturan 2 Intensitas Rata- Rata RGB 65, 65, 65 3 Area (Pixels) 1512

## 5. Template Matching
Pada tahapan ini dilakukan pencocokan objek pada sampel dan template yang telah dipilih.  Setelah  proses  ini  dilakukan, didapatkan hasil sebagai berikut :

## Sampel 1
Gambar 12. Hasil Template Matching Template 1
Gambar 13. Hasil Template Matching Template 2
6. Hitung  dan  tandai  objek  sesuai template
Setelah  dilakukan  proses template matching ,  selanjutnya  dilakukan  proses penghitungan  dan  penandaan  objek.  Pada proses  ini  diketahui  posisi  koordinat  dari
masing-masing objek yang bertanda persegi merah  pada  tabel  posisi  objek.  Nomor terakhir dari kepala tabel menandakan hasil total  objek  trombosit  yang  terdeteksi  dari proses sebelumnya yaitu template
matching .
Gambar 14 . Penandaan Objek Sampel 1
Gambar 15. Penghitungan Otomatis Templatpada program
Gambar 16. Penghitungan Otomatis Template 2 pada program

## 7. Hasil Penghitungan Objek
Setelah  dilakukan  template  matching, selanjutnya  dilakukan  penghitungan  objek secara  otomatis.  Adapun  hasil  yang didapatan adalah sebagai berikut :

## Sampel 1
Tabel 3. Posisi Objek Trombosit Template 1
Tabel 4 . Posisi Objek Trombosit Template 2

## PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  pengujian  terhadap ketiga  sampel  dengan  dua  template  yang berbeda, dapat dibandingkan hasil perhitungannya kedalam tabel dibawah ini :
Tabel 5. Perbandingan Hasil Perhitungan Menggunakan Tamplate 1 dan 2 Citra Sampel Template 1 Template 2 Sampel 1 17 21 Sampel 2 3 3 Sampel 3 0 1
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan template  berbeda  diatas  ditemukan  adanya perbedaan  perhitungan.  Seperti  yang  dapat dilihat  pada  sample  1  dan  3.  Hal  ini dikarenakan  selain  dari  ukuran  objek template  yang  jika  dilihat  sedikit  berbeda, pengambilan  ukuran  batas  objek  dan  latar belakang  juga  sangat  menentukan.Karena terkadang  ada  objek  trombosit  yang berdempet  dengan  objek  lainnya  sehingga terjadi  kesalahan  pembacaan  atau  objek tidak  terbaca.  Atau  dalam  kasus  lainnya, jika  acuan region template  terlalu  besar, lalu pada saat template melakukan pencocokan daerah pusat ditemukan kecocokan  akan  tetapi  daerah  tepinya mengenai  objek  lain,  objek  tersebut  juga dianggap tidak cocok. Selanjutnya  untuk  menghitung  jumlah total    trombosit  dan  pengklasifikasian tingkat  keparahan  DBD,  diambil  angka perhitungan tertinggi diantara kedua template  sehingga  didapatkan  hasil  sebagai berikut :
Tabel 6. Perbandingan Hasil Perhitungan Total
Trombosit Citra Sampel Jumlah Objek Trombosit Perhitungan Total Trombosit /mm 3 Sampel 1 21 10 lpmi x 2000 x 21 = 420.000 Sampel 2 3 10 lpmi x 2000 x 4 = 60.000 Sampel 3 1 10 lpmi x 2000 x 1 = 20.000
Dari  hasil  diatas  dapat  diklasifikasikan tingkat  penyakit  DBD.  Untuk  sampel  1 dikategorikan normal karena jumlah trombosit berada diatas 100.000.
Sedangkan  untuk  sampel  2  dengan  jumlah total trombosit 60.000 dikategorikan berada pada  derajat  II.  Hal  ini  perlu  diperkuat dengan mengamati gejala yang timbul yaitu apabila  jumlah  trombosit  berada  diantara 50.000  –  100.000,  maka  cenderung  akan terjadi  pendarahan  spontan.  Jika  hal  ini benar,  maka  benar  sampel  2  berada  pada derajat  II.  Terakhir  untuk  sampel  3  dengan jumlah total trombosit 20.000 dikategorikan berada  pada  derajat  III.  Gejala  yang  perlu diperhatikan  untuk  menguatkan  kebenaran hasil  adalah  jika  dijumpai  kegagalan sirkulasi  yaitu  nadi  cepat  dan  lemah, tekanan  nadi  menyempit  disertai  gejala derajat  II,  maka  dapat  dipastikan  bahwa sampel 3 benar berada pada derajat III.

## SIMPULAN
1. Sebelum  dilakukan  proses template matching dan perhitungan, citra sampel perlu  melewati  beberapa  pemprosesan diantaranya segmentasi dan manipulasi warna  dimana  segmentasi  berfungsi untuk  memisahkan  antara  objek  dan latar  belakang  sedangkan  manipulasi warna untuk meningkatkan kontras dan menyelaraskan warna.
2. Pada  proses  template  matching  dan perhitungan, sistem mampu menemukan  objek  yang  sesuai  dengan template  design  meskipun  terdapat beberapa  sampel  yang  pembacaannya tidak  maksimal  seperti  tidak  terbaca sama  sekali  karena  sampel  telah
melewati  editing  pelabelan  sehingga objek yang seharusnya dihitung tertimpa watermark dari pelabelan. 3. Untuk pendeteksian objek yang berbeda  pada  satu  citra  atau  image diperlukan lebih template yang berbeda pula  untuk  menjamin  keakuratan  hasil pendeteksian objek.
4. Hasil  penghitungan  objek  pembentuk sel  keping  darah  pada  system  dengan perhitungan manual menunjukkan perbedaan.  Hal  ini  disebabkan  karena pada perhitungan manual hanya mengandalkan  kemampuan  visual  dari pengamat.  Sedangkan  perhitungan  dari system  dilakukan  secara  otomatis menggunakan  system  yang  dirancang menggunakan LabVIEW.

## SARAN
1. Sampel  yang  diolah  harus  mendapat perlakuan  yang  sama  pada  saat pengambilannya seperti ukuran pembesaran  mikroskop,  pencahayaan dan kamera yang digunakan.
2. Dalam  penentuan  klasifikasi  tingkat keparahan  penyakit  DBD  juga  sangat diperlukan  peran  dokter  karena  acuan diagnosa  tidak  hanya  dari  hasil penghitungan  trombosit,  namun  juga tanda-tanda  atau  gejala  yang  timbul pada pasien.
3. Pemilihan region template yang merepresentasikan  objek  yang  akan dihitung  harus  dilakukan  dengan  hati- hati  agar  hasil  penghitungan  objek yang didapatkan akurat.
4. Untuk penggunaan software LabVIEW, disarankan  untuk  menggunakan  PC dengan spesifikasi tinggi agar pada saat menjalankan  program  tidak  terjadi hang pada  PC  karena  software  yang dijalankan cukup berat.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartadi  Diaz,  Sumardi,  Isnanto  Rizal,  R, 2004, Simulasi  Penghitung  Jumlah  Sel
Darah  Merah ,  Tugas  Akhir  ,  Jurusan Teknik Elektro UNDIP.
Hifzi  Al,  2008, Simulasi  Perhitungan
Jumlah Sel Pembentukan Darah Menggunakan Teknik Segmentasi Amplitudo , Tugas Akhir Program Studi Teknik  Telekomunikasi,  Universitas Andalas, Padang.
Munir Rinaldi, 2006, Jurnal, Aplikasi Image Thresholding  untuk  segmentasi  objek , Seminar, SNAPTI  –  ISSN: 1907-5022, Yogyakarta.
Munir  Rinaldi,  2004. Pengolahan  Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik .
Informatika Bandung.
Sugianto,  Soegeng,  dkk,  2010, Uji  Klinik Multisenter Sirup Ekstrak Daun Jambu biji  pada  Penderita  Demam  Berdarah Dengue ,  Medicinus  Vol  23,  No  1
Edition  March-May  2010,  ISSN  1979- 391X.
Y.  Amelia,    K.  Rahmadi  2015,  Jurnal,
Penentuan  Klasifikasi  Tingkat  Stadium Demam Bersarah Dengue (Dbd)
Berdasarkan  Jumlah  Sel  Darah  Putih
Berbasis  Image  Processing .  Vol  10, No.  2,  Oktober  2015.  ISSN  :  1858-
3709
R.  Adollah,  M.Y.  Mashor,  N.F.  Mohd Nasir,  H.  Rosline,  H.  Mahsin,  H. Adilah,  2008, Blood  Cell  Image Srgmentation :  A.  Review,  Biomed, Proceedings 21, pp.141-144, 2008
http://www.google.co.id/e- smartschool.html. Fungsi darah .
Diakses tanggal 24 Januari 2013
http://www.hematologyatlas.com/seq32.ht m diakses tanggal 24 Januari 2014
Pratt, William K. 2001. Digital Image Processing, 3 rd Ed. New York. John Wiley & Sons.