## PERANCANGAN SISTEM DETEKSI VENA PADA PUNGGUNG TANGAN BERBASIS INFRAMERAH UNTUK SISTEM BIOMETRIK .
Fitriya
Program Studi S1 Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga
Email: fitriya@gmail.com

## Abstract
Vein  detection  is  one  of  the  imaging  techniques  required  for  biometric authentication purposes. The vein is chosen as an object because of its strength in terms of universality and uniqueness especially in adults because the venous pattern will only  change slightly with age and each person has a different pattern, besides from the object  side,  the  veins  have  no  influence  from  temperature  and  humidity, and  physical  contactless  with  the  other  user.  The  purpose  of  this  research  is  to create  design  that  can  visualize  the  veins  as  well  and  determine  the  optimum parameters  to  produce  a  better quality of  vein image than the original image. The data for this research  were obtained from 10  naracoba  people  who  were varied  of Boddy  Mass  Index  and  skin  pigment.  From  the  research,  dorsal  hand  vein visualization  tool  for  biometric  system  has  been  successfully designed  using  726 nm  infrared  LED and  image  processing  by  convert  of  image  to  grayscale,  image sharpening,   histogram   equalisation   until   segmentation   by   local   thresholding method and the  optimum  parameters  obtained  to  obtain  a  good image based on contrast analysis in this study is with a distance of 6 cm exposure.
Keyword                   : Vein  Detection,  Biometrik,  Near  Infrared, Segmentation
Latar Belakang
Rumah  Sakit  merupakan  sarana pelayanan  kesehatan  yang  memberikan pelayanan    secara    langsung   maupun tidak   langsung.   Pelayanan   langsung yaitu pelayanan dalam bentuk pemeriksaan  fisik,  tindakan  medis, perawatan,  pengobatan  dan  penunjang medis  sedangkan  pelayanan  yang  tidak
langsung seperti pelayanan
administratif yang mendukung pelayanan  medis.  Menurut  Undang- Undang Nomor
23    Tahun    1992    tentang Kesehatan,  Pasal  23  dinyatakan bahwa  upaya Kesehatan  dan Keselamatan   Kerja   (K3)   harus diselenggarakan  di  semua  tempat
kerja,    khususnya    tempat    kerja
9,8%  pada tahun  2010  sedangkan
yang   mempunyai   risiko   bahaya
kesehatan,      mudah      terjangkit
pada     aturan     standar
pelayanan
penyakit  atau  memiliki  karyawan paling  sedikit  10  orang.  Rumah sakit  tergolong  dalam  kriteria tempat  kerja  dengan  berbagai ancaman bahaya kesehatan.
Potensi  bahaya  di  rumah  sakit misalnya,    radiasi,    gas-gas anastesi,  ergonomi,  dan  penyakit infeksi.  Rumah  sakit  merupakan
tempat yang memudahkan penularan berbagai penyakit
infeksi.
Infeksi  nosokomial  adalah suatu  penyakit  yang  timbul  dari pajanan  pada agen   fisika,   kimia, maupun  biologi  dalam  fasilitas layanan kesehatan. Infeksi nosokomial  sangat  mempengaruhi angka  morbiditas  dan  mortalitas di  rumah  sakit . Kejadian  infeksi nosocomial  di  Indonesia  yaitu  di 10  RSU  pendidikan,  cukup  tinggi yaitu    6-16%    dengan    rata-rata
minimal      rumah      sakit      ialah kejadian   infeksi   nosocomial ≤ 1,5  %
(Nugraheni,  2012). Tidak  ha te y r a kontam pa i s n i a e s n i   infe y k an si g        dapat
nosokomial,  paramedis,  maupun pengunjung  juga  berkemungkinan besar  terkontaminasi. Methicillin- Resistant  Staphylococus  aureus telah menjadi suatu masalah  yang besar  bagi  para  klinisidi  rumah sakit  sebagai  penyebab  infeksi nosocomial    yang    resistant terhadap  antibiotic  serta  angka
kejadiannya yang semakin meningkat  10-20%.              Sebuah penelitian menemukan bahwa beberapa petugas layanan kesehatan di ruang intensif ditemukan Methicillin-Resistant Staphylococus   aureus sebanyak
kesehatan dan 52% pada peralatan medis      (Nurkusuma,      2009). Infeksi    dapat    terjadi    karena kontak  secara  langsung  maupun tidak  langsung.  Kontak  langsung meliputi    kontak    antara    kulit dengan  kulit.  Walaupun  tangan
petugas pelayanan kesehatan
terkontaminasi  sementara,  namun tangan petugas pelayanan kesehatan dianggap sebagai
reservoir    atau    pusat    penyakit menular  dimana  manusia  sebagai tempat   hidup   dan   berkembang biak  agen  penyebab  penyakit. Penyebaran  infeksi  ini  dapat melalui tangan, kulit, udara, penggunaan  peralatan  non  steril juga yang disebabkan oleh
golongan S taphylococcus aureus.
Seiring dengan perkembangan  teknologi  maka dilakukan pengembangan berbagai  aplikasi yang  dapat
merubah  sistem  kerja  dari  suatu instansi    dengan    mengutamakan
fleksibelitas  serta  mengandalkan sistem keamanan,  misalnya  sistem
absensi ataupun sistem pendaftaran pasien yang memanfaatkan teknologi biometrik.  Teknologi  biometrik yang  digunakan  pada  kebanyakan rumah sakit ialah system fingerprint. Sistem    keamanan yang diterapkan ini mengharuskan    adanya    kontak fisik antara pengguna dan pemindai.  Apabila  kontak  fisik terjadi berkali-kali  dengan  banyak pengguna,    maka    semakin memberi peluang penyebaran mikroba  sebagai  agen  infeksi nosokomial. Berbagai upaya
pencegahan  infeksi  nosokomial telah  dilakukan,            seperti meminimalisir kontaminasi
transmisi      penyakit      melalui tangan  dengan  menjaga  hiegene dari tangan. Namun, pada kenyataannya hal ini sulit dilakukan  karena  berbagai  alasan, yaitu        kurangnya        peralatan,
sedikitnya  pengetahuan  mengenai pentingnya  cuci  tangan,  cara mencuci  tangan  yang  baik  serta waktu  mencuci tangan  yang lama .
Rumah  sakit  sebagai  tempat  yang rentan sekali akan bahaya penyebaran  infeksi  nosokomial sangat  membutuhkan  teknologi yang juga memiliki tingkat sterilitas  yang  tinggi  sehingga dapat  menekan  angka  penyebaran infeksi nosokomial.
Biometrik
merupakan
suatu  metode  identifikasi  yang didasarkan pada karakteristik fisiologis    tubuh    manusia, misalnya   sidik   jari,   iris   mata, retina   serta   pola   vena   dimana
setiap
orang memiliki
karakteristik  biometrik  yang  unik dan     berbeda     (Mumtaz et.al .
2012).  Perbedaan  mendasar  inilah yang selanjutnya
dapat
dikembangkan sebagai sistem identifikasi  biometrik  khususnya melalui    objek    pola    vena.
Penlitian    yang    dilakukan    oleh
Sathish et    al (2012)  menunjukkan bahwa identifikasi
pola vena
merupakan  metode  identifikasi  yang lebih  menguntungkan  dibandingkan objek lainnya karena merupakan karakteristik  internal  tubuh,  tidak  akan ada  kontak  langsung  dengan  alat  lain, higienis  serta  tingkat  keamanan  yang tinggi.  Citra  pola  vena  pada  punggung tangan  memiliki    kelebihan    yaitu memiliki kekuatan
dari segi
universalitas  dan  keunikan  terutama pada    orang    sewasa  karena  pola  vena hanya akan mengalami sedikit perubahan  seiring  bertambahnya  usia serta  setiap  orang  memiliki  pola  yang berbeda, selain itu dari sisi objek, vena tidak  memiliki pengaruh dari  suhu  dan kelembapan,  serta  tidak  adanya  kontak fisik  antara  pengguna    satu    dengan yang lainnya (Chen, 2007).
Pada   penelitian   ini   akan dibangun     suatu     sistem     yang
digunakan  untuk  proses  deteksi vena  yaitu  sistem  sederhana  yang memanfaatkan    daya    serap pembuluh   darah   vena   terhadap
sinar infrared. Berdasarkan penelitian yang dilakukan Wahyudianto (2016), dengan menggunakan  LED  pada  warna merah  dengan  panjang  gelombang
647-696 nm, cahaya mampu mencapai  pembuluh  darah  vena. Penelitian  lain  yaitu            Lingyu (dalam     Limbad     dan     Parmar,
2014) mengemukakan bahwa
gelombang near  infrared (NIR) dapat  menembus  jaringan  biologis hingga  kedalaman  3mm.  Kadar hemoglobin darah dalam pembuluh vena  yang  lebih  sedikit  dapat menyerap    radiasi    inframerah dengan  lebih  baik  yang  ditandai dengan  citra hasil  yang lebih  gelap dibandingkan  jaringan  sekitarnya.
Oleh karena itu, dengan menembakkan  radiasi  inframerah dengan      panjang    gelombang tertentu  pada  bagian  tubuh    yang diinginkan,  gambar  vena  dapat ditangkap      oleh      kamera inframerah.  Kemudian  citra  vena yang  terlihat  akan  di  rekam  oleh
kamera
inframerah yang selanjutnya akan dilakukan perbaikan  kualitas  citra  vena  untuk memudahkan proses identifikasi.
Hasil Pembuatan Hardware
Pada  penelitian  ini,  telah berhasil  dirancang  alat  deteksi pembuluh  darah  vena.  Perangkat ini menggunakan beberapa komponen dan rangkaian
elektronik  yaitu  rangkaian  driver LED.

## 4.1.1    Rangkaian Driver LED
Rangkaian driver LED merupakan  bagian  penting  dalam peneitian  ini.  Pada  rangkaian  ini, LED disusun secara paralel membentuk pola lingkaran. Penyusunan pola lingkaran bertujuan untuk lebih
menfokuskan  berkas  cahaya  LED.
Rangkaian    LED    dapat    dilihat pada  Gambar  4.1.

## Gambar 4.1 Hasil Rangkaian Driver LED
Hasil Uji Performasi Alat
Uji performansi alat telah dilakukan  guna  melihat  apakah  ada faktor lain yang mempengaruhi penyinaran  pembuluh  vena.  Pengujian yang  dilakukan  yaitu  uji  panjang gelombang  terhadap  daya,  uji  daya terhadap  jarak,  dan  uji  daya  terhadap waktu.
Hasil Uji Panjang Gelombang Terhadap Daya Karakterisasi panjang gelombang LED digunakan untuk mengetahui   panjang   gelombang   LED
Gambar 4.2 Spektrofotometer
yang  sebenarnya.  Hal  ini  dilakukan karena  data  panjang  gelombang  LED pada  kemasan  tidak  dapat  dijadikan sebagai  acuan  secara  langsung  sehingga perlu dilakukan
karakterisasi.
Karakterisasi  panjang  gelombang  LED diukur dengan
menggunakan spektrofotometer  seperti  pada  Gambar 4.2.  Spektrofotometer  merupakan  alat yang digunakan untuk mengamati spektrum  cahaya  yang  terurai  setelah melewati suatu medium sehingga
membentuk suatu spektrum.
Nilai panjang gelombang dilihat dalam bentuk grafik dengan cara melihat puncak tertinggi dari grafik yang
terbentuk. Hasil uji panjang gelombang terhadap daya terdapat pada Gambar 4.3 dan Lampiran 3 dan Lampiran 4.
( b ) Gambar 4.3 Hasil Pengujian Panjang Gelombang LED (a) Hasil
pengujian pada range 700-
800 nm (b) Hasil
pengujian pada 710-750 nm Pengujian  panjang  gelombang
dilakukan  sebanyak  2  kali  dengan batas panjang gelombang yang berbeda.  Pengujian  yang  pertama
dilakukan   pada   panjang   gelombang
600-800  nm  dengan  interval  10  nm.
–  750  nm  dengan  interval  1 nm  seperti  pada  Gambar  4.3 (b ) .  Dapat  dilihat  bahwa puncak  gelombang  berada pada    interval    720-730    nm. Hal ini dilakukan  untuk melihat  lebih  detail  panjang gelombang  dari  LED  yang sesungguhnya.
Hasil pengujian seperti pada
Gambar    4.2    (b)    dan Lampiran
4  di  dapatkan  bahwa  daya tertinggi pada LED
dihasilkan  pada  saat  panjang gelombang 726  nm.
Hal  ini  dilakukan  untuk    mengetahui pada  interval  berapa  daya    LED menunjukkan   paling  tinggi.   Seperti pada    Gambar      4.3      (a)    terlihat bahwa      puncak      gelombang  berada pada  rentang 700  hingga  800  nm  dan cenderung   lebih    dekat    dengan    700 nm.  Oleh  karena  itu,  dilakukan pengujian   kembali   dengan   interval
710

## Hasil Uji Intensitas terhadap Jarak
Untuk  memastikan  rangkaian  LED bekerja  dengan  baik,  maka  dilakukan pengukuran  daya  keluaran  dari  LED menggunakan power    meter .    Pengukuran ini    divariasikan    dengan    jarak    LED terhadap power  meter .  Data  yang  didapat disajikan          pada          Lampiran          5.
Gambar 4.4 Grafik
Hubungan Jarak
Terhadap Intensitas
Dari  pengukuran  ini,  dapat  dilihat bahwa  semakin  jauh  jarak  LED  dari power  meter maka  semakin  kecil  pula intensitas  yang  ditangkap.  Seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 4.4 daya akan semakin    kecil    apabila    jarak    yang
diberikan  semakin  jauh  maka power meter hanya  bisa  menangkap  sebagian besar intensitas dari LED. Selain itu pola emisi  LED  yang  digunakan  adalah lambertian  dimana  pola  emisi  ini merupakan  pola  menyebar  dan  tidak fokus hanya pada satu titik.

## Hasil Uji Stabilitas Daya terhadap
Waktu
diberikan  semakin  besar.  Hal  ini dimungkinkan karena LED yang digunakan memiliki sifat cahaya menyebar,   sehingga   jika   jarak   yang
Karakterisasi     stabilitas     daya terhadap    waktu    pada    LED    diukur dengan  menggunakan power  meter digital (mW).   Pengukuran   dilakukan
300      detik      .      Hasil dengan meletakkan detektor power meter
digital  pada  jarak  6  cm terhadap     LED     selama
pembacaan      stabilitas
daya terhadap waktu disajikan pada lampiran 6 dan pada Gambar 4.5
Gambar 4.5 Grafik Karakterisasi Daya Terhadap Waktu
Pada  gambar  4.5  terihat  bahwa daya  mengalami  penurunan  pada  50 detik  pertama.  Hal  ini  disebabkan adanya  penyesuaikan  daya  pada  alat sehingga  daya  yang  terbaca  di  detik- detik   awal   cenderung   lebih   tinggi.
Besar  daya  keluaran  LED  mulai  stabil pada    detik   ke    100   hingga    detik terakhir  dengan  besar  daya  mendekati 0.00002  W.  Namun,  pada  pemakaian
alat  hasil  rancangan,  pengambilan  data dimulai      ketika     daya      sudah     stabil karena sebelum digunakan alat dibiarkan    beberapa    saat    untuk persiapan dan selanjutnya siap digunakan.
Hasil Pengujian Jarak dan Intensitas terhadap Citra Vena
Pada    penelitian ini    juga dilakukan  pengujian  pengaruh  svariasi jarak  paparan  dan  intensitas  terhadap
kualitas   citra   yang   dihasilkan.   Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Jarak dan Intensitas terhadap Citra Vena Jarak (cm)
Intensitas  cahaya Gambar Citra 4 0,06736 5 0,03054
6 0,01521 7 0,00772
Berdasarkan    hasil    pengujian tersebut  didapatkan  bahwa  semakin  jauh jarak   paparan   maka    semakin   kecil   juga besar  intensitas  cahaya  yang  mengenai objek,    namun    semakin    jauh    paparannya citra  yang  dihasilkan  juga  semakin  fokus. Hal  ini  terjadi  akibat  pengaruh  fokus  pada kamera. Ketika jarak paparan dekat, kamera yang tertempel pada rangkaian driver  LED juga  berada  pada  posisi  yang  dekat  yang
membuat  fokus kamera terganggu sehingga citra   yang  dihasilkan  pun  tampak  kabur dan  tidak  jelas.  Hal  ini  berkaitan  pula dengan kemampuan kamera dalam mengambil   citra    dimana    area    tangkapan dari  kamera  yang  digunakan  juga  terbatas. Penentuan jarak pengambilan citra dilakukan  dengan  cara  manual  sehingga berpengaruh  pula  saat  pengambilan  data.
Gambar 4.6 Grafik Pengujian Jarak terhadap Kontras Citra
Pada jarak 6 cm dan 7 cm citra  yang dihasilkan  lebik  baik  yang  ditandai  dengan pola   pada   punggung   tangan   yang   lebih jelas.  Hal  ini  ditandai  dengan  nilai  kontras yang semakin tinggi seiring bertambahnyajarak seperti pada data Lampiran 8. Besar kontras citra pada jarak 6 cm  dan  7  cm  tidak  terlalu  mengalami kenaikan    yang  signifikan,    sehingga penelitian    ini    lebih    merujuk    pada penggunaan  jarak  paparan  6  cm  untuk meminimalisir  adanya  pengaruh  dari  cahaya luar  jika  jarak  semakin  besar.  Selain  itu  hal ini  dilakukan  karena  mengambil  intensitas terbesar  dari  dua  jarak  terbaik  agar  serapan lebih  maksimum.  Data  pengujian  jarak  dan intensitas terhadap citra  vena  terlampir pada Lampiran 7.
Berdasarkan    hasil    penelitian  ini dapat  disimpulkan  bahwa  alat  visualisasi pembuluh  vena  punggung  tangan  untuk sistem  biometrik  telah  berhasil  dirancang dengan  menggunakan  LED  inframerah  726 nm  dan  proses  pengolahan  citra,  yaitu konversi       citra       menjadi grayscale ,
penajaman  citra,  perataan  histogram  hingga segmentasi dengan metode lokal thresholding .  Parameter  optimum yang didapatkan  untuk  memperoleh  citra  yang baik  berdasarkan  analisis  kontras  dalam penelitian  ini adalah  dengan jarak paparan 6 cm.

## Daftar Pustaka
Astuti, Suryani D. 2011. Potensi Light Emitting  Diode  (LED)  Biru untuk  Fotoinaktivasi  Bakteri Staphylococcus  aureus  Dengan Porifirin   Endogen .   Surabaya : Universitas Airlangga
Barolet,  Daniel.  2008. Light-Emitting Diodes  (LEDs)  in  Dermatology .
Seminar  in
Cutaneous Medicine and Surgery. Elsivier.
Cheddad, A, dkk. 2010. Digital Image Steganography : Survey and Analysis of Current
Methods. Signal Processing, Northern Ireland, UK: Elsevier
Chen,  Liukui,  dkk.  2007 .  Near- infrared  Dorsal  Hand  Vein  Image Segmentation  by
Local Thresholding Using Grayscale Morphology. IEEE Derrickson, Tortora. 2009. Principles of anatomy and Physcology 9 th edition.
Djuanda,  Adhi.  dkk.  2003.  Ilmu Penyakit  Kulit  dan  Kelamin. Jakarta:
Balai  Penerbit

## FKUI
Ginting,  Elias  Dianta.  2009. Deteksi Tepi Menggunakan Metode
Canny  dengan  Matlab  untuk Membedakan  Uang  Asli  dan Uang  Palsu .  Jurusan  Teknik Informatika Fakultas Teknologi  Industri  Universitas Gunadarma Kaniusas,  Eugenijus.  2015.
Biomedical  Signal  and  Sensors  II:
Linking  Acoustic  and
Optic                Biosignals and                Biomedical Sensors
( https://books.google.co.id/boo ks?id=Qc_uCAAAQBAJ&pg= PA110&dq=abso
rption+infrared+light+by+me lanin&hl=en&sa=X&ved=0ah UKEwiHus7BsY vVAhVLqo8KHbc3CJYQ6AEI TTAH#v=onepage&q=absorpt ion%20infrared%
20light%20by%20melanin&f= false ) diakses  pada  12  Mei 2017  pukul  19.00

## WIB
Keputusan   Menteri   Kesehatan Republik   Indonesia   Nmor 432/MENKES/SK/2007
Tentang  Pedoman Manajemen  Kesehatan  dan Keselamatan  Kerja  (K3)  di
Rumah Sakit
Limbad,  Navdeepsinh  V.  and  G.  D. Parmar.  2014. Vein  Pattern
Detection  System  Using  Cost- effective  Modified  IR  Sensitive Webcam . Vol 1. No 9. International Journal For Technological Research In Engineering Menteri  Kesehatan Republik  Indonesi. Peraturan Menteri Kesehatan Republik
Indonesa
Nomor 269/MENKES.PER/III/2008 tentang Rekam Medis
Mumtaz,   Mustafa   dkk.   2012. User Psychology    and    Behavioral Effect     on     Palmprint     and Fingerprint  Based  Multimodal Biometric   System. American Journal   of   Signal   Processing ( http://journal.sapub.org/ajsp )
diakses  pada  12  Oktober  2016 pukul 19.19 WIB Munir,  Rinaldi.  2004. Pengolahan Citra  Digital   dengan  Pendetakan Algoritmik .
Bandung: Informatika Bandung
Nasution, Lukmanul Hakim. 2012.
Infeksi Nosokomial. Vol. 39. No.1: 36-41. MDVI Nugrahreni,  Ratna,  Suhartono,  Sri Winarni. 2012. Infeksi Nosokomial di RSUD Setjonegoro Kabupaten Wonosobo .  Vol.11  No.  1. Media  Kesehatan  Masyarakat
Indonesia