Linearization of Hue Value on The Surface of Thermochromic Liquid Crystal With Variation of Temperature
Risti Suryantari 1 , Flaviana 1
1 Program Studi Fisika, Gedung 9 lantai 1, Fakultas Teknologi Informasi dan Sains Universitas Katolik Parahyangan, Bandung ristisuryantari@unpar .ac.id
Received 6-11-2014, Revised 6-04-2015, Accepted 8-04-2015, Published 30-04-2015

## ABSTRACT
This research  has observed a linear relation of hue  value  on the surface of  a Thermochromic Liquid Crystal (TLC), with variation of temperature, based on statistic value of hue image.  In this research we use ample of TLC with temperature range 25 0 -30 0 C and 30 0 -35 0 C. The original image in RGB format is converted to HSV (hue, saturation, value) and by taking hue without saturation  and  value,  then  the  hue  image  is  processed  using  Matlab2013a  based  on  a mathematical morphology with opening and closing for the main process to get better images. The final image of each temperature variation can be distinguished based on the statistic value of each image. The value of  max and mean hue increases by increasing temperature for each sample. Both samples tend to have the same linearization based on its mean value.
Keywords: Thermochromic Liquid Crystal (TLC), hue image, mathematical morphology.

## ABSTRAK
Telah dilakukan penelitian untuk mengamati linearisasi nilai hue pada permukaan Thermochromic Liquid Crystal ( TLC ) terhadap variasi temperatur, berdasarkan nilai statistik citra hue. TLC yang digunakan  adalah TLC dengan  rentang  temperatur    25 0 -30 0 C  dan  30 0 -35 0 C.  Citra  asli  yang diperoleh  dalam  bentuk  RGB  dikonversi  menjadi  HSV  ( hue,  saturation,  value ),  lalu  diambil komponen hue saja,  kemudian  citra  hue  tersebut  diolah  dengan  teknik  pengolahan  citra berdasarkan  morfologi  matematika  menggunakan  perangkat  lunak Matlab 2013 a dengan  proses utama opening dan closing untuk mendapatkan kualitas citra yang lebih baik. Secara kuantitatif, citra akhir untuk setiap temperatur tersebut dapat dibedakan berdasarkan nilai statistiknya. Nilai max dan mean citra hue semakin meningkat seiring meningkatnya temperatur untuk setiap sampel. Berdasarkan  nilai mean ,  kedua  sampel  menunjukkan  kecenderungan  hubungan  linearitas  yang sama.
Kata kunci: Thermochromic Liquid Crystal ( TLC ) , citra hue , morfologi matematika.

## PENDAHULUAN
Material  kristal  cair  merupakan  jenis  material  yang  unik  dan  memiliki  respon  yang  baik terhadap  parameter  fisis  seperti  temperatur,  tekanan,  cahaya,  medan  listrik,  dan  medan magnet.  Dari  wujudnya,  material  ini  berbentuk  cair  namun  memiliki  sifat  padatan.  Sifat tersebut memberikan peluang material ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, salah satunya dapat diaplikasikan sebagai alat pengukur temperatur rata-rata. Sensitivitasnya yang besar, memungkinkan pengukuran yang lebih akurat [3] .
Pengembangan  teknik  pengukuran  temperatur  permukaan  yang  akurat  diperlukan  dalam pemahaman mengenai fenomena termal pada tubuh manusia. Untuk aplikasi tersebut, dapat dimanfaatkan  suatu  bahan  yang  disebut Thermochromic  Liquid  Crystal ( TLC )  yang memiliki  respon  terhadap  perubahan  temperatur  rata-rata  yang  ditunjukkan  dengan perubahan  warna  ( color  play) .  Perubahan  warna  terjadi  bila  benda  dengan  temperatur tertentu  disentuhkan  pada  permukaan TLC ,  sehingga  dapat  diamati  distribusi  temperatur pada permukaan benda melalui permukaan TLC [1, 7] .
Temperatur  merupakan  salah  satu  parameter  penting  yang  merepresentasikan  kondisi kesehatan tubuh manusia. TLC dapat dimanfaatkan untuk mengetahui distribusi temperatur pada  bagian  tubuh  tertentu  pada  manusia  yang  sulit  dilakukan  oleh  termometer  analog maupun  digital.  Bila TLC ini  diterapkan  pada  bagian  tertentu  tubuh  manusia,  misalnya permukaan  telapak  tangan  atau  telapak  kaki, TLC dapat  merepresentasikan  distribusi temperatur permukaan tangan atau kaki tersebut. Jika temperatur di suatu area permukaan tangan atau kaki lebih tinggi atau lebih rendah dari area lain secara tidak normal, maka dapat diperkirakan ada masalah penyakit tertentu, misalnya penyakit diabetes [4] .
Bharara, 2007, melakukan penelitian yang bertujuan untuk mengukur distribusi temperatur pada  subyek  penderita neuropati  diabetic dengan  menggunakan platform untuk menempatkan TLC ,  kamera  digital  dalam  mengakuisisi  data,  dan  analisis  pencitraan berbasis nilai hue . Dari penelitiannya, didapat hubungan antara nilai hue pada permukaan TLC dengan temperatur subyek yang menyentuhnya [2] . Pada penelitian yang dilakukan oleh Flaviana [5] , telah diamati perubahan warna pada TLC 25 0 -30 0 C. Keterbatasan mata manusia membuat  sulitnya  menentukan  perbedaan  warna  tersebut,  sehingga  digunakan  analisis dengan  metode image  processing (pengolahan  citra)  berdasarkan  morfologi  matematika ( mathematical  morphology )  pada  citra hue menggunakan  perangkat  lunak Matlab 2007 a . Hasil penelitian menunjukkan perubahan nilai hue seiring dengan meningkatnya temperatur, namun perubahannya kurang linear [5] .
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  modifikasi  pada  teknik  pengolahan citra  berdasarkan morfologi  matematika  pada  citra hue menggunakan  perangkat  lunak Matlab 2013 a untuk TLC 25 0 -30 0 C  dan TLC 30 0 -35 0 C.    Sampel  dengan  rentang  temperatur  tersebut  dapat diperoleh  lebih  mudah  dalam  dua  sampel  terpisah,  sehingga  dapat  diamati  pula  apakah dengan menggunakan dua sampel dapat digunakan secara berkelanjutan. Dalam penelitian ini  akan  diamati  linearisasi  nilai hue pada  permukaan  masing-masing TLC terhadap perubahan temperatur berdasarkan hubungan nilai statistik citra hue dari hasil pengolahan citra tersebut. Dalam perkembangan selanjutnya, penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai basis  data  dari  nilai  temperatur  dengan  rentang  yang  lebih  luas,  untuk  diaplikasikan kemudian pada tubuh manusia.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  digunakan  bahan  utama  berupa  lembaran Thermochromic  Liquid Crystal ( TLC )  ukuran    12  x  12 inch dengan  rentang  temperatur  25°-30°C  dan  30°-35°C (untuk selanjutnya TLC 25°-30°C disebut sampel 1 dan TLC 30°-35°C disebut sampel 2). Set up alat dan bahan ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. Set up alat dan bahan
Scanner tipe HP 4510 dengan resolusi optik 300 dpi dan bit depth 24- bit color dikoneksikan dengan komputer. Selama proses pengambilan data temperatur ruang diatur konstan pada 18 0 C dan intensitas cahaya ruang yang mengenai TLC juga diatur konstan pada 0,1 W/m 2 . Lembaran TLC diletakkan di atas permukaan mesin scanner, kemudian di atas permukaan TLC diletakkan labu erlenmeyer yang telah diisi dengan air. Temperatur air diatur konstan untuk setiap kenaikan 1°C dari 25°-35°C dengan menggunakan sensor temperatur. Sensor temperatur  tersebut  diletakkan  di  dalam  labu  erlenmeyer  yang  telah  diisi  air,  dan dikoneksikan  dengan  komputer  yang  telah  diinstal  program  CMA coach 6 lite .  Nilai temperatur rata-rata air dalam labu erlenmeyer akan muncul pada layar komputer sehingga dapat dikontrol perubahan temperatur selama perekaman citra. Setiap kali sensor temperatur menunjukkan  angka  yang  sesuai,  citra  permukaan TLC direkam  menggunakan  mesin scanner (waktu rata-rata yang diperlukan untuk proses scanning oleh alat scanner adalah 20 detik). Citra yang telah diperoleh selanjutnya disimpan dalam file.bmp . Citra yang didapat diolah  melalui  proses  pengolahan  citra  menggunakan Matlab 2013 a untuk  kepentingan analisis yang nantinya dapat menggambarkan distribusi temperatur obyek yang mengalami kontak dengan permukaan TLC . Metode yang dipilih adalah pengolahan citra berdasarkan morfologi matematika pada citra hue . Tahapan analisis ditunjukkan seperti Gambar 2.
Gambar 2 . Prosedur penelitian dan tahapan analisis

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Citra setelah Dilakukan Proses Pengolahan Citra
Citra  asli  yang  diperoleh  dalam  bentuk  RGB  dikonversi  menjadi  HSV  ( hue,  saturation, value ),  dengan  mengambil  komponen hue saja.  Hal  ini  dimaksudkan  untuk menyederhanakan citra sehingga lebih mudah dilakukan analisis. Contoh hasil pengolahan citra  untuk  sampel  1  dan  2  ditunjukkan  oleh  gambar  3  dan  4 [6] .     Gambar  3(a)  dan  4(a) menunjukkan citra asli (RGB), dan gambar 3(b) dan 4(b) menunjukkan citra hue . Bila dilihat gambar (a) dan (b), tampak perbedaan yang cukup signifikan pada pola lingkaran di bagian tepinya,  hal  ini  karena  efek  dari  pertukaran  kalor  terhadap  lingkungan  yang  lebih  cepat terjadi  di  bagian  tepi  mengingat  bahwa  permukaan  dasar  dari  labu  erlenmeyer  agak melengkung di tepinya.
Gambar 3 . Hasil pengolahan citra sampel 1 ( TLC 25 0 -30 0 C), pada suhu 27 0 C (a) citra asli (b) citra hue (c) citra hue setelah opening dan thresholding (d) citra hue setelah closing dan thresholding
Gambar 4 . Hasil pengolahan citra sampel 2 ( TLC 30 0 -35 0 C), pada suhu 34 0 C (a) citra asli (b) citra hue (c) citra hue setelah proses opening dan thresholding (d) citra hue setelah closing dan thresholding
Untuk memperbaiki kualitas citra tersebut, dapat dilakukan teknik pengolahan citra dengan meniadakan bagian tepi berdasarkan pertimbangan bahwa bagian tersebut tidak masuk ke dalam  daerah  yang  akan  dianalisis.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  sebaran  intensitas  citranya lebih  merata.  Pada  pengolahan  citra  digunakan  teknik  segmentasi  berdasarkan  morfologi matematika.  Segmentasi  citra  bertujuan  untuk  memecah  suatu  citra  ke  dalam  beberapa segmen dengan kriteria tertentu [6] .
Morfologi  matematika  adalah  sebuah  metode  untuk  menganalisis  citra  berbasis  operasi wilayah  tetangga  non–linear  ( nonlinear  neighbourhood  operation ).  Wilayah  tetangga tersebut  sering  disebut  dengan structuring  element (SE).  Operasi  dasar  dari  morfologi matematika ini adalah erosi dan dilatasi.
Operasi  dilatasi  akan  menambahkan  piksel  pada  batas  dari  objek  pada  sebuah  citra, sedangkan erosi mengurangi piksel pada batas dari objek. Jumlah piksel yang ditambahkan atau dikurangkan tergantung dari besar dan bentuk dari SE yang digunakan untuk mengolah citra.  SE  merupakan  bagian  yang  memiliki  peranan  penting  dalam  operasi  morfologi matematika.  SE  digunakan  untuk  memodifikasi  citra  masukan.  SE  merupakan  sebuah matriks yang terdiri dari "0" dan "1", dan matriks-matriks tersebut memiliki sebuah ukuran
dan  bentuk  tertentu.  Piksel  yang  mempunyai  nilai  1  mendefinisikan  "tetangga".  SE  dua dimensi biasanya memiliki ukuran yang lebih kecil daripada citra yang akan diolah. Piksel pusat dari SE, mengidentifikasikan ‘ pixel of interest ’ dari piksel yang akan diolah. Jenis- jenis SE antara lain diamond, rectangle/square, line, octagon dan disk.
Pada penggunaannya, sering dilakukan kombinasi antara erosi dan dilatasi, yaitu:
a) Opening :  Kombinasi  dari  erosi–dilatasi  dengan  SE  yang  sama.  Operasi  ini  akan menghapus "lubang" putih pada objek yang gelap (hitam).
b) Closing :  Kombinasi  dari  dilatasi–erosi  dengan  SE  yang  sama.  Operasi  ini  akan menghapus "lubang" hitam pada permukaan terang/putih.
Dalam pengolahan  citra  kali ini digunakan proses utama opening dan closing dengan  SE line yaitu sebuah SE yang datar dan linear. SE line direpresentasikan dengan ukuran LEN dan  DEG.  LEN  merepresentasikan  panjang  dan  DEG  merepresentasikan  sudut  (dalam derajat) line yang diukur dari arah sumbu horisontal. LEN dapat diartikan sebagai jarak dari titik ujung SE ke ujung SE lainnya [6] .

## Gambar 5. SE line
Salah satu proses yang penting pula dalam pengolahan citra adalah thresholding yaitu suatu teknik segmentasi dengan perbedaan nilai intensitas yang signifikan antara latar belakang dan objek utama.
Dalam thresholding dibutuhkan  suatu  nilai  pembatas  antara  objek  utama  dengan  latar belakang  (nilai  tersebut  dinamakan threshold ,  T).  Thresholding  digunakan  untuk mempartisi citra dengan mengatur nilai intensitas semua piksel yang lebih besar dari nilai T sebagai latar depan dan yang lebih kecil dari T sebagai latar belakang.  Dengan teknik ini akan  diperoleh  citra  utama  yang  cukup  kontras  dengan  latar  belakangnya.  Thresholding dilakukan setelah proses opening dan closing .  Nilai T yang dipilih pada penelitian ini adalah berdasarkan nilai rata-rata (mean) hue setelah proses opening dan closing .
Pada  proses  segmentasi  pertama  kali  dilakukan  18  kali opening menggunakan  SE line dengan  ukuran  LEN  50  dan  variasi  DEG  untuk  setiap  10  derajat,  kemudian  dilakukan penggabungan  gambar  untuk  masing-masing  hasil opening tersebut,  diikuti thresholding . Proses  selanjutnya  adalah closing dengan  cara  yang  sama  yaitu  18  kali closing dengan ukuran LEN 50 dan variasi DEG untuk setiap 10 derajat, kemudian dilakukan penggabungan gambar untuk masing-masing hasil closing tersebut, diikuti thresholding. Gambar 3(c) dan 4(c) merupakan citra hasil penggabungan 18 kali opening tersebut yang diikuti thresholding , sedangkan gambar 3(d) dan 4(d) merupakan citra akhir berupa hasil penggabungan 18 kali closing yang  diikuti thresholding ,  setelah  proses opening-thresholding .    Citra  akhir  hasil pengolahan citra dengan teknik ini menunjukkan kualitas citra  yang semakin  baik  dilihat dari kekontrasan citra utama (lingkaran terang) dengan latar belakang gelap.
Nilai Statistik Citra Hue Setelah Proses Pengolahan Citra
Secara kuantitatif citra akhir hasil pengolahan citra untuk setiap temperatur dapat dibedakan berdasarkan nilai statistiknya. Nilai statistik (nilai min, max, mean, mode, std, dan median ) untuk setiap sampel ditunjukkan pada tabel 1 dan 2. Data pada tabel 1 dan 2 merupakan nilai gabungan dari 18 kali opening dan 18 kali closing , sehingga muncul angka yang cukup besar melebihi  nilai  1  (dimana  berdasarkan  referensi,  nilai hue untuk  citra  biner  berada  pada rentang 0-1) [6] .
Tabel 1. Data statistik citra hue pada sampel 1 ( TLC 25 0 - 30 0 C)
Tabel 2 . Data statistik citra hue pada sampel 2 ( TLC 30 0 – 35 0 C) Temperatur ( 0 C) Min Max mean std Mode Med 30 0 0 0 0 0 0 31 0 0,40 0,01 0,03 0 0 32 0 147,55 15,66 40,02 0 0 33 0 160,39 57,06 73,83 0 0 34 0 162,93 62,77 77,88 0 0 35 0 163,25 74,69 80,05 0 0,10
Berdasarkan  tabel  1  dan  2  tampak  bahwa  nilai max dan mean cukup  baik  dalam merepresentasikan  perbedaan  masing-masing  citra.  Nilai max dan mean menunjukkan kecenderungan peningkatan untuk temperatur yang semakin besar pada setiap sampelnya. Dari  tabel  1  dan  2  diperoleh  hubungan  yang  lebih  jelas  untuk  nilai max dan mean, berdasarkan grafik gambar 6.
Gambar 6 . Grafik nilai statistik hue ( max dan mean ) pada sampel 1 dan sampel 2
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  6,  tampak  kenaikan  cukup  signifikan  terjadi  ketika temperatur 26 0 C ke 27 0 C, dan 31 0 C ke 32 0 C. Terdapat kenaikan, namun tidak signifikan, terjadi setelah temperatur 27 0 C dan 32 0 C. Hal ini karena pada pada sampel 1 ( TLC 25 0 -30 0
y = 18.60x - 466.65 y = 17.23x - 525.04 -50 0 50 100 150 200 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 Nilai Hu e Temperatur ( 0 C) mean (sampel 1)
mean (sampel 2)
max (sampel 1)
max (sampel 2)
Linear (mean (sampel 1)) Linear (mean
(sampel 2)) Temperatur ( 0 C) Min Max mean std Mode Med 25 0 18,23 0,03 0,51 0 0 26 0 5,42 0,01 0,41 0 0 27 0 138,90 45,27 59,56 0 0 28 0 156,32 66,24 72,81 0 0 29 0 158,87 78,82 77,21 0 115,36 30 0 160,76 78,76 0 0 102,11
C) memiliki nilai toleransi sebesar 1 0 C, untuk kondisi red start, green start dan blue start . Artinya red strart dapat  terjadi pada temperatur  26 0 C lalu mulai muncul green sehingga terdapat perbedaan yang cukup signifikan antara kedua fase tersebut. Pada sampel 1, blue start baru terjadi setelah temperatur 30 0 C, sehingga tidak terjadi perbedan signifikan pada temperatur 27 0 -30 0 C. Apabila temperatur dinaikkan hingga sampai pada clearing point -nya (berdasarkan referensi sekitar 44 0 C), maka akan muncul fase blue setelah temperatur 30 0 C tersebut [1] .
Hal serupa terjadi pada sampel 2 ( TLC 30 0 -35 0 C), dimana temperatur 32 0 C hingga 35 0 C merupakan  fase gree n,  dan blue  start terjadi  setelah  temperatur  35 0 C,  hingga  mencapai clearing point -nya (berdasarkan referensi terjadi pada temperatur 46 0 C). Setelah melewati batas clearing point -nya material ini akan berwarna hitam [1] .
Dari  hasil  statistik  kedua  sampel,  dipilih  nilai mean sebagai  parameter  utama  untuk membandingkan hasil dari kedua sampel tersebut. Berdasarkan grafik dapat dilihat bahwa terdapat  kecenderungan  pola  linearitas  yang  sama  untuk  kedua  sampel.  Pada  sampel  1 diperoleh  nilai  gradien  sebesar  18,60  dengan  persamaan  garis 65 , 466 60 , 18   x y ,  dan pada  sampel  2  diperoleh  nilai  gradien  sebesar  17,233  dengan  persamaan  garis 04 , 525 23 , 17   x y .  Terdapat  perbedaan  pada  nilai  gradiennya  namun  terdapat kecenderungan hubungan linearitas yang sama untuk TLC 25 0 -30 0 C dan TLC 30 0 -35 0 C.
Berdasarkan hasil penelitian ini dapat dikatakan pula bahwa kedua sampel ini memiliki akan mengalami perubahan fase yang sama  (fase red, green dan blue ) sehingga sampel 1 dan 2 tidak dapat digunakan secara berkelanjutan dalam menentukan nilai temperatur permukaan suatu  benda  berdasarkan  nilai hue yang  diperoleh.  Maka  dianjurkan  untuk  menggunakan sampel tunggal dengan rentang temperatur yang luas  (misalnya satu buah sampel dengan rentang temperatur 20 0 -45 0 C), untuk dapat menerapkan TLC ini sebagai alat ukur temperatur permukaan benda.  Nilai max dan mean dapat digunakan sebagai parameter statistik untuk menentukan nilai temperatur suatu benda yang menyentuh permukaan TLC .

## KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  telah  diamati  linearisasi  nilai hue pada  permukaan TLC terhadap temperatur berdasarkan hubungan nilai statistik citra hue dari citra akhir yang telah diolah menggunakan teknik pengolahan citra berdasarkan morfologi  matematika. Nilai max dan mean pada  citra hue semakin  meningkat  seiring  meningkatnya  temperatur  untuk  setiap sampel.  Berdasarkan  nilai mean ,  kedua  sampel  menunjukkan  kecenderungan  hubungan linearitas  yang  sama,  sehingga  kedua  sampel  tidak  dapat  digunakan  secara  berkelanjutan dalam  menentukan  nilai  temperatur  permukaan  suatu  benda  berdasarkan  nilai hue yang diperoleh. Maka disarankan untuk menggunakan sampel tunggal dengan rentang temperatur yang lebih luas untuk dapat menerapkan TLC ini sebagai pengukur temperatur permukaan benda.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada  LPPM  Universitas  Katolik  Parahyangan Bandung,  atas  dukungan  dana  penelitian  dan  kepada  Dr  Aloysius  Rusli  atas  diskusi  dan bimbingan selama penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
1  Anonim. 1991. Handbook of Thermochromic Liquid Crystal. Glenview, IL, Hallcrest.
2  Bharara,  Manish.  2007.  Liquid  Crystal  Thermography  in  Neuropathic  Assesment  of Diabetic Foot, PhD Thesis, Bournemouth University.
3  Chandrasekhar, S. 1992. Liquid Qrystal, Cambrige: University Press.
4  Cheng, Kuo-Sheng, et al. 2002. The Application of Thermal Image Analysis to Diabetic Foot Diagnosis. Journal of Medical and Biomedical Engineering. 22(2): 75-82.
5  Flaviana.  2012.  Master  Tesis:  Karakterisasi  Thermochromic  Liquid  Crystal  dalam Pengukuran Distribusi Temperatur Berbasis Mathematical Morphology pada Citra Hue, Institut Teknologi Bandung.
6  Gonzales, R.C., Woods, R.E. 2002. Digital Image Processing, 2ed, Prentice Hall.
7  Rubal,  Bernard  J.,  Traycoff,  Roger  B.,  and  Ewing,  Keith  L  (1982).  Liquid  Crystal Thermography: A New Tool for Evaluating Low Back Pain. Journal of the American Physical Therapy Association. 62: 1593-1596.Wild, G. dan Hinckley, S. 2008. Acousto- Ultrasonic Optical Fiber Sensor: Overview and State-of-the-Art. IEEE Sensors Journal , Vol. 8, No. 7, Hal. 1184.