## Jurnal EduMatSains, 3 (2) Januari 2019, 185-198
Analisis Plasmodium Malaria dalam Sel Darah Merah ( Eritrosit ) melalui Segmentasi Warna dan Deteksi Tepi Sobel
Rinto Suppa 1* , Astri Suppa Supratman 2
1 Program Studi Teknik Informatika FT UNANDA
2 Unit Radioterapi Rumah Sakit Ken Saras Jln. Tandipau  No.5 Palopo, Sulawesi Selatan 91921 Indonesia
*e-mail: rintosuppa@gmail.com

## Abstract
In  this  research,  There  were  9  images  for  training  data  and  26  images  for  test  data.  This  image processing studied first carried out a cropping process on training data images. Then Pre-processing was also done to eliminated noise using the Salt and Pepper Noise method. After that, the RGB image results obtained were converted to grayscale images. Then the color segmentation process was based on the mean and standard deviation values. The edge detection process was then carried out using the sobel edge detection method and the results showed visible edge thickening on plasmodium. Through the color segmentation process, the percentage of plasmodium in the blood was <9%. In the process of  identifying  26  test  image  data,  20  successful  images  and  6  images  were  declared  failed  to  be identified. So the percentage of success of color segmentation in identification was 76.9% for 26 input data.
Keywords : Sobel edge detection,color segmentation, plasmodium, image processing.

## PENDAHULUAN
Salah satu pengaplikasian pengolahan citra  dalam  bidang  medik  yaitu  mendeteksi suatu  penyakit  melalui  darah  karena  sel darah  yang  mengalir  dalam  tubuh  manusia memberikan  informasi  dalam  mendiagnosa suatu penyakit dengan bantuan citra (Praida, A.R. 2008).
Pengaplikasian image  processing ini sangat membantu manusia, untuk diterapkan  pada  citra  mikroskopis  yang menggunakan mikroskop
pada pendeteksian atau diagnosa penyakit malaria.  Menurut  Badan  Kesehatan  Dunia (WHO),  bahwa  kasus  malaria  setiap  tahun
diperkirakan  300  –  500  juta  kejadian  dari populasi  dunia  (Koran  Jakarta.  2011). Penyakit  mematikan  ini  menyerang  setiap orang  tanpa  memandang  umur  dan  jenis kelamin.  Penderita  penyakit  ini  akan mengalami  anemia  karena  sel  darah  merah atau  eritrositnya  tercemar plasmodium (Aditama,T.Y.,  2011).  Penelitian mengenai pengolahan  citra  pada  plasmodium  malaria itu  sendiri  sebelumnya  sudah  dilakukan oleh Suradkar  P. T. pada tahun 2013 silam. Akan  tetapi,  pada  penelitian tersebut  tidak meneliti  persentase  seberapa  luas  parasit yang  menyebar  di  dalam  darah  penderita.
Untuk  itu  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  suatu  citra  darah  yang didapatkan dari mikroskop untuk mengetahui  seberapa  luas  penyebaran plasmodium dalam  darah  menggunakan pengolahan  citra  atau image  processing melalui  segmentasi  warna  dan  deteksi  tepi Sobel  dengan  mengetahui  besar  persentase luas  piksel  plasmodium  malaria  dalam  sel darah  merah  atau eritrosit dalam  setiap lapang pandang.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Defenisi Citra
Sebuah  citra  dapat  didefenisikan sebagai fungsi dua dimensi f(x,y) , dimana x dan y adalah  koordinat spatial ,  dan amplitude dari f pada  pasangan  koordinat ( x,y ) disebut intensity (intensitas) atau gray level (level  keabuan)  dari  citra  pada  titik tersebut  (Gonzalez  et  al.  2009).    Citra merupakan representasi visual dalam bentuk fungsi f(x, y) yang mana f berkaitan dengan  kecerahan  (warna)  pada  titik koordinat ( x,y ). Kebanyakan citra digambarkan  secara rectangle atau  persegi panjang dalam ruang ( space) dan intensitas atau amplitude (Girod  dan  Gordon.  2013).
Sebuah  citra  digital  dapat  diwakili  oleh sebuah  matriks  yang  terdiri  dari  M  kolom dan  N  baris,  dimana    perpotongan    antara kolom    dan    baris  disebut    piksel    ( picture
element ),    yaitu  elemen    terkecil    dari sebuah    citra.    Piksel  mempunyai  dua parameter,  yaitu  koordinat  dan  intensitas atau  warna.  Nilai  yang  terdapat  pada koordinat (x,y) adalah f(x,y) ,  yaitu  besar intensitas  atau  warna  dari  piksel    itu.  Oleh sebab    itu,    sebuah    citra    digital    dapat ditulis  dalam  bentuk  matriks  berikut: (Gonzales et al. 2009; Utami et al.2015)
(1)
Color  image atau  citra  warna  ini terdiri  dari  tiga    matriks    yang    mewakili nilai-nilai  merah (R),  hijau (G),  dan  biru (B) untuk  setiap  pikselnya (Andrew. 2004).
Grayscale yaitu  citra  yang  nilai  pikselnya merepresentasikan  derajat  keabuan  atau intensitas  warna  putih.  Nilai  intensitas paling  rendah  merepresentasikan  warna hitam  dan  nilai  intensitas  paling  tinggi merepresentasikan warna putih. Pada umumnya citra grayscale memiliki kedalaman  piksel  8  bit  (256  derajat keabuan),  namun,  ada  juga  citra grayscale yang  kedalaman  pikselnya  bukan  8  bit, misalnya  16  bit  untuk  penggunaan  yang memerlukan  ketelitian  tinggi  (  Utami  et  al. 2015; Andrew 2004)

## Salt and Pepper Noise
Fungsi  probabilitas  kepadatan  atau biasa  disebut Probability  Density  Function ( PDF ) (Boyat & Joshi. 2015):
(2)
dimana,  p(z)  adalah  fungsi probabilitas
noise , Pa adalah probabilitas  noise jenis a ( pepper ) dan Pb adalah probabilitas noise b ( salt ).  Jika Pb > Pa ,  intensitas b kelihatan sebagai  titik  terang  pada  citra.  Sebaliknya, intensitas a akan  kelihatan  seperti  titik gelap jika Pa > Pb .
Noise salt and pepper dapat dibangkitkan  dengan  cara  membangkitkan bilangan  255  (warna  putih)  pada  titik-titik yang  secara  probabilitas  lebih  kecil  dari nilai probabilitas  noise .  Seperti  contoh yang  ditunjukkan  pada  pers.3  bahwa  nilai tengah matriks rusak akibat noise pepper .
(3)
Oleh  karena  itu,  dengan  menggunakan metode salt  and  pepper  noise ,  nilai  tengah
212 diganti dengan nilai 0.
Konversi Citra Berwarna
Grayscale adalah teknik yang digunakan  untuk  mengubah  citra  berwana
RGB menjadi bentuk grayscale atau derajat keabuan (hitam ke putih). matriks penyusun citra  yang sebelumnya  3 matriks  akan berubah  menjadi  1  matriks  saja,  melalui pengubahan  ini  . Transformasi  dari  citra berwarna  ke  bentuk grayscale biasanya mengikuti aturan sebagai berikut:
(4)
dimana,  I R (x,y)  =  nilai  intensitas Red titik (x,y),  I G (x,y)  =  nilai  intensitas Green titik (x,y),  I B (x,y)  =  nilai  intensitas Blue titik (x,y), sedangkan I BW (x,y) = nilai intensitas Black  and  white titik  (x,y)  (Dougherty, 2010).

## Deteksi Tepi Sobel
Proses  deteksi    tepi    dengan    metode Sobel    dilakukan  dengan  menghitung  nilai dari gradient :
(a) (b)
Gambar 1 . Matriks Sobel pada (a) gradient x, (b) gradient y.

## Statistik
Mean dan standar deviasi merupakan  nilai  statistik.  Nilai mean dan standar  deviasi  juga  dijadikan  sebagai  nilai untuk  menentukan  ciri  bentuk  citra.    Nilai
mean merupakan    nilai    rata-rata  peluang kemunculan  dari    nilai  piksel    yang ditandai  sebagai  tepi  citra.  Nilai  standar deviasi    merupakan    nilai  sebaran    piksel- piksel   tepi. Persamaan mean dan  standar deviasi  untuk  mendapatkan  nilai  bentuk dapat dilihat pada persamaan 5.
dan (5)
Keterangan :
= Mean ; s = Standar deviasi; xi = Piksel ke-i
n = Jumlah piksel

## METODE PENELITIAN

## Alat dan Bahan
Alat  yang  digunakan  pada  penelitian ini,  yaitu  CPU  dengan  OS  Windows  . Perangkat  lunak  yaitu Matlab 2008a.  dan Photoshop  CS6 .  Adapun  bahan  yang digunakan  di  penulisan  ini  adalah  35  citra, terbagi  atas  9  citra  latih  dan  26  citra  uji. Untuk 9 citra latih  terdiri  dari  sedian darah tebal  penggunaan  mikroskop  binokuler sebanyak  4  citra,  sediaan  darah  tipis penggunaan  mikroskop  binokuler  sebanyak 4  citra,  dan  penggunaan  mikroskop  cahaya sebanyak 1 citra. Sedangkan untuk 26 Citra uji,  sedian  darah  tebal    penggunaan mikroskop  binokuler  =  13  citra,  Sediaan
darah tipis penggunaan mikroskop binokuler = 10 citra, Penggunaan mikroskop cahaya = 3 citra

## Prosedur Kerja

## 1. Studi Literatur
Studi  literatur  yang  dilakukan  yaitu dengan  melakukan    studi    dari  buku-buku pustaka    yang    berkaitan    dengan  masalah yang  dibahas,  juga  melalui  artikel  atau jurnal yang diperoleh dari internet.

## 2. Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  berupa  data sekunder dalam bentuk citra darah penyakit malaria.

## 3. Pengolahan Data
Setelah  data  terkumpul,  dilakukan pengolahan data dengan metode pengolahan citra menggunakan Matlab 2008a.

## 4. Alur Penelitian
Penelitian ini dilakukan  dengan beberapa  tahapan,  yaitu  sebagai  berikut: (1)Akuisisi Citra, yaitu penginputan citra ke dalam MATLAB dengan bantuan Photoshop CS6 .  (2) cropping ,  tujuannya  untuk mendapatkan  hasil  citra Plasmodium pada citra  masukan tersebut  untuk mempercepat waktu  komputasi  dari  program.  (3) Pre- processing , untuk memperbaiki citra dengan cara menghilangkan noise menggunakan metode salt and pepper noise . (4)  Konversi  citra  ke grayscale, tujuannya
untuk mengubah  citra  berwarna  menjadi citra grayscale . (5) Segmentasi warna, yaitu untuk  menghitung  luas  parasite  dalam  satu lapang pandang. (6) Deteksi Tepi, bertujuan untuk menentukan batas-batas citra, menentukan batas-batas, tebal-tipisnya batas,  dan  ada  atau  tidaknya  batas  yang putus  serta  memisahkan plasmodium dari sel darah merah. (7) Melakukan
penumpukan citra ( overlay ) hasil
segmentasi warna dengan deteksi tepi sobel untuk mengidentifikasi  lokasi-lokasi   yang mengalami    perubahan garis.  (8) Melakukan analisis pada segmentasi warna, deteksi  tepi  dan overlay .  (9)  Menghitung persentase  parasit  dalam  satu  lapang pandang.  (10)  Melakukan  identifikasi dengan 26 citra. (11) Menghitung persentase  atau  bobot  keberhasilan  proses identifikasi.

## Bagan Alir Penelitian
Gambar 2. Bagan alir penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Akuisisi Citra
Ada  9  citra  yang  digunakan  pada penelitian  ini    masing-masing  4  citra  pada sediaan  darah  tipis  (DTi)  dan  4  citra  pada sediaan tebal (DTe) menggunakan mikroskop  binokuler  serta  1  citra  yang menggunakan  mikroskop  cahaya  (MC). Sembilan  citra  tersebut  digunakan  sebagai data base untuk identifiikasi citra plasmodium lainnya.  Salah  satu  citra  dapat dilihat  pada  Gambar  3  di  mana  A=  sel darah merah normal, B= pigmen
Plasmodium  malariae ,  C  =  merozoit
Plasmodium malariae
Gambar 3 . Citra RGB dari stadium skizon Plasmodium malariae
Gambar  3  merupakan  salah  satu  citra penggunaan  mikroskop  binokuler  pada sediaan  darah  tipis,  spesies Plasmodium malariae, stadium skizon . Stadium  skizon ini  merupakan  stadium  lanjut  ke  tahap gametosit yang merupakan stadium seksual yang  akan  menjadi  sel  kelamin  jantan  dan betina. Stadium ini ditandai pada bentuknya yang  khas  dengan  melihat  6  -  12 merozoit
tersusun  simetris  ( rosset )  mengelilingi pigmen  yang  menggumpal  berwarna  coklat kekuningan.  Berdasarkan  Gambar  di  atas terlihat  bahwa  jumlah merozoit dalam  sel darah  merah  sebanyak  12 merozoit .  Sel darah merah normal seperti yang ditunjukkan  oleh  anak  panah  A  adalah  sel darah  merah  yang  di  dalamnya  tidak terdapat plasmodium malaria, sedangkan sel darah merah dikatakan abnormal apabila di dalamnya  terdapat plasmodium (  Aditama, 2011).

## Cropping
Pada  keadaan  awal,  ukuran  citra berwarna  memiliki  variasi  yang  berbeda- beda,  dimana  yang  paling  tinggi  mencapai 326x302  px  dengan  kapasitas  46,8  KB. Ukuran piksel tersebut menampilkan matriks  yang  besar  sehingga  sangat  sulit untuk  menganalisanya.  Dengan  demikian, citra harus dipotong ( cropp ) pada bagian sel darah  merah  yang  memiliki plasmodium . Setelah  citra  dipotong,  ukuran  piksel berubah yang menyebabkan juga matriknya berubah  mengecil.  Selain  itu,  dilakukan pemotongan  sebagian plasmodium untuk proses  segmentasi  warna  salah  satunya seperti  pada  Gambar  4  di  bawah  ini  yang merupakan hasil cropping dari Gambar 3.
Gambar 4 . Hasil cropping . (a) Citra hasil cropping sel darah merah abnormal,
(b) Citra hasil cropping Plasmodium
malariae
Citra  hasil cropping pada  gambar  4 bagian  a  mempunyai  ukuran  72x49  piksel dengan kapasitas 13,1 KB, sedangkan pada bagian  b  ukuran  hanya  8  x  8  piksel.  Pada bagian  b    didapatkan  matriks  tiga  dimensi dalam  bentuk  RGB  yang  nantinya  akan diubah menjadi citra grayscale .
Konversi RGB ke Citra Grayscale
Setelah  menggunakan  metode salt and papper , ternyata hampir semuanya dari 9  citra  yang    dijadikan  bahan  penelitian mengandung noise . Oleh sebab itu, karena citra  pada  gambar  3  tidak  memiliki noise , maka  proses  atau  tahap  selanjutnya selanjutnya adalah citra  warna  RGB  hasil pemotongan sebagian Plasmodium malariae diubah    menjadi    citra grayscale yang memiliki rentang nilai 0-255.
Gambar 5 . Hasil konversi citra RGB ke grayscale.
Proses  konversi  citra  RGB    ke grayscale dilakukan  dengan    menggunakan fungsi rgb2gray pada Matlab .  Namun sebelumnya  citra  bertipe uint  8 diubah dalam  bentuk  tipe  numerik  ( double ). Masing-masing nilai grayscale yang diperoleh, kemudian disatukan dan dikelompokkan  untuk  proses  identifikasi plasmodium malaria lainnya.

## Segmentasi Warna
Informasi  warna  keabuan  dari  citra grayscale tidak  diperlukan  dalam  deteksi tepi,  dengan  itu,  maka  citra grayscale tersebut  diubah  menjadi    citra  yang memiliki  nilai  0  (hitam)  dan  255  (putih), salah satunya dapat di lihat pada Gambar 6 di  bawah  ini  dimana  A  =  Merozoit Plasmodium  malariae .  B  =  Pigmen Plasmodium malariae
Gambar 6 . Citra hasil segmentasi warna. Berdasarkan  hasil  dari  segmentasi warna  pada  gambar  6,  terlihat  pada  salah satu  gambar  dari  hasil  segmentasi  warna bahwa pengelompokkan plasmodium malaria  berdasarkan  pada  nilai mean dan standar  deviasi. Mean dan  standar  deviasi tersebut  didapatkan  dari  pengambilan  64 piksel  citra grayscale spesies Plasmodium
malariae. Pada  Gambar  6  menunjukkan bahwa  pigmen  yang  berwarna  coklat kekuningan  dan  12  merozoit  merupakan plasmodium malaria jenis spesies Plasmodium malariae yang ditandai dengan warna  hitam  (0)  pada  citra  hasil  proses segmentasi  warna.  Sedangkan  citra  yang bukan plasmodium malaria  atau  sel  darah merah  ditandai  dengan  warna  putih  (255). Hasil tersebut menunjukkan bahwa segmentasi  warna  berhasil  memisahkan citra  dengan  membedakan plasmodium malaria  jenis  spesies Plasmodium malariae dengan  sel  darah  merah  yang  terlihat melalui  adanya  gradiasi  warna.  Dari  hasil segmentasi  warna  ini  dihasilkan  nilai  batas atas  sebesar  161,7  dan  nilai  batas  bawah sebesar 65,2.

## Deteksi Tepi Sobel
Hasil deteksi tepi salah satunya dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7 . Citra hasil deteksi tepi sobel.
Dimana A  =  Batas  sel  darah  merah tunggal  yang  memiliki plasmodium dan yang bukan plasmodium spesies
Plasmodium malariae dengan  sel  darah merah  normal  lainnya.  B  =  Batas merozoit Plasmodium  malariae dengan  sel  darah
merah.  C  =  Batas  pigmen Plasmodium malariae dengan sel darah merah.
Berdasarkan  Gambar  7  tadi,  hasil deteksi  tepi  sobel  menghasilkan output yang mencirikan batas objek dengan adanya penebalan  penampakan  garis Plasmodium malariae .

## Overlay
Setelah  proses  deteksi  tepi  Sobel, citra  hasil  deteksi  tepi  dan  segmentasi warna kemudian ditumpang susun ( overlay )  yang  ditunjukkan  salah  satu Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8 . Citra hasil overplay .
Pada  gambar  8  di  atas  yang memperlihatkan hasil deteksi tepi Sobel dan segmentasi  warna  dan  membandingkannya dengan  hasil overlay ,  terlihat    adanya perubahan  garis  yang  ditandai  dengan adanya  penambahan  garis  tepi  pada Plasmodium malariae yang berwarna hitam .
Persentase Piksel Plasmodium Malaria
Keberhasilan  dari  proses  segmentasi warna  dan  deteksi  tepi  Sobel  dalam memperlihatkan atau menunjukkan kemampuan untuk dapat mengetahui piksel
area plasmodium malaria  dalam  darah ditampilkan  pada  tabel  di  bawah  ini.  Tabel 1  menyatakan  hasil  pemotongan  atau cropping piksel plasmodium malaria. Tabel 2  menyatakan  hasil  citra  tanpa cropping untuk piksel plasmodium malaria.
Berdasarkan  Tabel  1.  pada  hasil piksel plasmodium malaria  untuk  9  citra, bahwa  hasil cropping piksel plasmodium
malaria  memiliki  persentase  <  38,8  %. Untuk  citra  pada  Gambar  3  memiliki persentase  piksel plasmodium sebesar 25,1%.  Persentase  piksel plasmodium malaria  yang  paling  besar  adalah  citra nomor  6  sebesar  38,8  %,  sedangkan  yang paling  kecil  adalah  citra  nomor  8  sebesar 3,5 %.
Tabel 1. Hasil Piksel Plasmodium Malaria
No. Citra Jenis Mikroskop Piksel Citra Piksel Plasmodium Piksel Eritrosit Persentase (%) 1 Mikroskop Binokuler DTi 899.640
225.675 673.965 25,1 2 1.693.710 158.100 1.535.610 9,3 3 3.085.245 371.790 2.713.455 12,1 4 3.610.035 357.510 3.252.525 9,9 5 DTe 6.323.235 487.815 5.835.420 7,7 6 5.712.000 2214.165 2.701.725 38,8 7 9.198.360 585.480 8.612.880 6,4 8 19.992.000 694.365 19.297.635 3,5 9 Mikroskop Cahaya 742.560 132.345 610.215 17,8
Tabel 2. Hasil Persentase Luas Plasmodium dalam Darah
No. Citra Jenis Mikroskop Piksel Citra Piksel Plasmodium Piksel Eritrosit Persentase (%) 1 Mikroskop DTi 4.830.720 223.635 4.607.085 4,6 2 6.984.450 160.395 6.824.055 2,3 3 13.606.800 371.280 13.235.520 2,7 4 13.397.190 357.000 13.040.190 2,7
5 Binokuler DTe 13.849.560 480.420 13.369.140 3,5 6 25.105.260 2.211.870 22.893.390 8,8 7 14.678.820 597.720 14.081.100 4,1 8 19.992.000 694.365 19.297.635 3,5 9 Mikroskop Cahaya 11.566.800 127.500 11.439.300 1,1
Berdasarkan  hasil  piksel plasmodium malaria  kesembilan  citra  pada  Tabel  2 didapatkan  persentase  luas plasmodium dalam sel darah merah < 9 % untuk masing- masing sediaan DTi secara berurutan adalah 4,6 %;  2,3 %;  2,7 %;  2,7%, sediaan DTe
3,5  %;    8,8  %;    4,1  %;  3,5  %,  dan penggunaan  mikroskop  cahaya  1,1  %. Berdasarkan  hasil  persentase  luas  piksel plasmodium ini  dinyatakan  penyebaran plasmodium dalam  darah  sangat  kecil karena < 9 %.

## Tabel 3. Data Base Dari Batasan-Batasan pada 9 Citra
Keterangan Mikroskop Binokuler Mikroskop Cahaya DTi DTe Mean 134 105 181 Standar deviasi 46 56 27 Batas bawah 88 49 154 Batas atas 180 161 208

## Proses Identifikasi
Sebelum  melakukan  identifikasi  hal yang  paling  utama  dilakukan  terlebih dahulu  menentukan  batasan  segmentasi warna  yang  telah  dikelompokkan  menjadi dua  bagian  yaitu  nilai mean dan  standar deviasi  serta  batas  atas  dan  batas  bawah.
Data base hasil segmentasi warna pada ke 9 citra plasmodium ditunjukkan pada tabel di bawah ini.
Pada proses identifikasi ini menggunakan  batas  bawah  dan  batas  atas yang  didapatkan  dari  segmentasi  warna pada tabel 3 yang menghasilkan nilai mean
dan  standar  deviasi  pada  9  citra    dimana batas  bawah  itu  merupakan  pengurangan nilai mean dengan standar deviasi, sedangkan batas atas merupakan penjumlahan  nilai mean dengan  standar deviasi. Keberhasilan dan kegagalan identifikasi plasmodium malaria  dalam darah  pada  penggunaan  mikroskop  yang tidak  sama  dapat  dilihat  pada  tabel  4.  di
bawah  ini  dimana  hasil  persentase  yang paling  tinggi  antara  DTi,  DTe  dan  MC digunakan  untuk  dicocokkan  dengan  jenis mikroskop  yang  digunakan.  Apabila  jenis mikroskopnya sama dengan hasil persentase tertinggi  maka  dinyatakan  berhasil  dan apabila hasilnya tidak sama maka dinyatakan tidak berhasil atau gagal.
Tabel 4. Hasil pengujian terhadap plasmodium malaria No.Citra Persentase (%) Jenis Mikroskop Digunakan Keberhasilan Mikroskop Binokuler (MB) Mikroskop Cahaya (MC) DTi DTe 1 72,7 58,5 38,4 MB (Ti) Berhasil 2 78,9 35,2 64,2 MB (Ti) Berhasil 3 71,1 63,7 22,4 MB (Ti) Berhasil 4 41,4 21,0 50,1 MB (Ti) Gagal 5 24,0 28,9 17,0 MB (Te) Berhasil 6 12,4 14,1 9,8 MB (Te) Berhasil 7 20,4 23,9 18,3 MB (Te) Berhasil 8 38,7 43,9 30,1 MB (Te) Berhasil 9 30,4 35,8 24,1 MB (Te) Berhasil 10 31,0 37,4 25,7 MB (Te) Berhasil 11 20,0 24,7 10,8 MB (Te) Berhasil 12 13,5 15,1 10,5 MB (Te) Berhasil 13 53,5 61,0 15,8 MB (Ti) Gagal 14 55,6 35,6 41,2 MB (Ti) Berhasil 15 76,8 45,1 53,1 MB (Ti) Berhasil 16 57,1 37,3 56,1 MB (Ti) Berhasil 17 41,0 42,4 30,5 MB (Te) Berhasil
18 45,9 53,0 22,4 MB (Te) Berhasil 19 26,7 33,6 25,2 MB (Te) Berhasil 20 21,4 26,9 13,6 MB (Te) Berhasil 21 34,6 22,2 58,8 MB (Ti) Gagal 22 55,7 38,0 41,0 MB (Ti) Berhasil 23 27,9 28,3 26,5 MB (Te) Berhasil 24 37,8 44,7 19,1 MC Gagal 25 45,8 31,9 36,3 MC Gagal 26 48,2 56,3 12,2 MC Gagal
Keterangan :DTi=Sediaan darah tipis pada mikroskop binokuler, DTe = Sediaan darah tebal pada mikroskop binokuler
Berdasarkan  Tabel  4,  dari  26  citra yang  dijadikan  bahan  penelitian  terdapat  6 citra tidak berhasil dalam proses identifikasi plasmodium malaria,  yakni citra nomor 4, 13, 21, 24, 25 dan 26. Citra yang dinyatakan berhasil karena memenuhi standar dari  nilai  batas  atas dan nilai  batas bawah yang didapatkan dari nilai mean dan standar deviasi sehingga hasil persentasenya  yang  paling  tinggi  antara DTi,  DTe,  dan  MC  yang  sesuai  dengan jenis  mikroskop  yang  dipergunakan.  Nilai batas  bawah  mikroskop  binokuler  pada sediaan  DTi  88,  49  sediaan  DTe  dan cahaya  154,  sedangkan  untuk  batas  atas 180  sediaan  DTi,  161  sediaan  DTe,  dan 208  pada  mikroskop  cahaya.  Citra  yang gagal pada proses identifikasi ini dikarenakan  jenis  mikroskop  tidak  sama dengan  hasil  persentase  tertinggi  antara
DTi,  DTe,  dan  MC  sehingga  dinyatakan tidak  berhasil  atau  gagal.  Selain  itu,  juga diakibatkan  oleh  adanya  perbedaan  jenis mikroskop serta pewarnaan yang digunakan  untuk  tiap-tiap  mikroskop. Mikroskop binokuler menggunakan pewarna giemsa sedangkan  mikroskop cahaya  menggunakan Acridine  Orange seperti  citra  no.  24,  25  dan  26  pada penggunaan  mikroskop  cahaya  sehingga tidak memenuhi nilai batas bawah 154 dan nilai batas atas 208 pada mikroskop cahaya. Demikian juga citra no. 4 dan no. 21 tidak memenuhi nilai batas bawah dan nilai batas atas  sediaan  DTi.  Citra  no.  13  mengalami kegagalan  dikarenakan  hasil  identifikasi menunjukkan  bahwa  sediaan  DTi  yang lebih  besar.  Hal  ini  terjadi  karena  nilai batas  bawah  dan  nilai  batas  atas  antara sediaan  DTi  dan  sediaan  DTe  berdekatan
sehingga  kesalahan  relatif    kecil  yaitu sekitar  14,0  %  terhadap  sediaan  DTi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Persentase  keberhasilan  identifikasi
citra plasmodium
menggunakan pengolahan citra, dihitung dengan menggunakan persamaan persentase
berdasarkan  26  data  citra  yang  digunakan sebagai  pengujian  untuk  6  citra  gagal diidentiffikasi  dan  20  citra    berhasil diidentifikasi dengan baik. Sehingga persentase dapat dinyatakan sebesar 76,9 % untuk 26 data citra input.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  dapat  disimpulkan  sebagai berikut : (1) Plasmodium malaria diproses segmentasi  warna  ditandai  dengan  warna hitam  (0),  sedangkan  citra  yang  bukan plasmodium malaria  atau  eritrosit  ditandai dengan  warna  putih  (255).  Dengan menggunakan  deteksi  tepi  sobel  terlihat adanya penebalan garis tepi antara plasmodium malaria  dengan  yang  bukan plasmodium malaria.  (2)  Persentase  luas piksel plasmodium dalam  eritrosit  untuk masing-masing  sediaan  darah  tipis  (Dti) secara  berurutan  adalah  4,6  %;  2,3  %; 2,7    %;  2,7  %,  sediaan  darah  tebal  (DTe) 3,5  %;    8,8  %;    4,1  %;  3,5  %,  dan penggunaan  mikroskop  cahaya  1,1  %.  (3)
Dari  26  citra  uji  yang  diidentifikasi terdapat  6  citra  tidak  berhasil,  yakni  citra nomor  4,  13,  21,  24,  25  dan  26.  Sehingga persentase keberhasilan identifikasi dinyatakan  sebesar  76,9  %  untuk  26  data input.

## DAFTAR PUSTAKA
Aditama,  T.  Y.  2011. Pedoman  Teknis Pemeriksaan Parasit Malaria .
Jakarta : Kementerian Kesehatan R I.
Boyat,  A.  K.,  Joshi,  B.  K.  2015. Noise Models In Digital Image Processing , International  Journal  (SIPIJ)  Vol.6, No.2: 63-75
Dougherty,  G.  2010. Digital  Image Processing for Medical Applications ,
seconded . Cambridge UK : Cambridge University Press.
Girod, B., Gordon, W, 2013, Digital Image Processing . Stanford USA .
Department of Electrical Engineering, Stanford University EE368/CS232. Gonzalez, R. C., Woods, R. E.,  Eddins, S. L.  2009. Digital  Image  Processing Using MATLAB Second Edition . USA : Gatesmark Publishing
Kusumanto,  R.  D.,  Tompunu,  A.  N.  2011.
Pengolahan  Citra  Digital  Untuk Mendeteksi  Obyek  Menggunakan Pengolahan Warna
Model
Normalisasi RGB. Palembang :
Politeknik Negeri Sriwijaya.
McAndrew,  A.  2004. An  In  troduction  to
Digital Image Processing with
Matlab  Notes  for  SCM2511  Image Processing  1  Semester  1 . Victoria
USA :  School  of  Computer  Science and Mathematics Victoria University of  Technology.
Praida,  A.  R.    2008. Pengenalan  Penyakit Darah Menggunakan
Teknik
Pengolahan  Citra  dan  Jaringan
Syaraf Tiruan . Skripsi. Departemen