Segmentasi Warna HSV Telapak Tangan Untuk Deteksi Bakteri Pada Pendemi Covid 19

Anita Sindar RM Sinaga, Endra Marpaung

Abstract

Abstrak

Masa pendemi mengharuskan setiap warga negara mengikuti protokol kesehatan kapan dan dimana pun. Dianjurkan cuci tangan dengan air mengalir. Tangan termasuk organ penting perantara keluar masuk bakteri, jamur, virus dan berbagai kuman berbahaya yang secara langsung maupun tidak langsung. Dalam bidang pengolahan citra dikenal segmentasi warna. Proses ekstraksi ciri warna RGB, HSV dan ruang warna lainnya dapat menghasilkan akurasi yang tinggi dengan jumlah parameter ciri seminimal mungkin sehingga proses komputasi menjadi lebih cepat. Dalam penelitian ini, dilakukan proses segmentasi citra berwarna pada bakteri Bacilus yang menempel pada telapak tangan. Ekstraksi ciri warna dilakukan untuk mengklasifikasikan bakteri. Euclidean Distance untuk klasifikasi warna pada jarak minimum dua titik tetangga yang saling berdekatan (nearest neighbor). Jumlah kelompok terlebih dahulu ditentukan sebelum pengelompokan item berdasarkan analisa data. Ciri warna diekstraks menggunakan segmantasi warna, sedangkan ciri tekstur menggunakan analisis tekstur dengan deteksi BLOB (Binary Large Object). Segementasi berbasis clutering dapat mengidentifikasi tangan yang belum cuci tangan dan kondisi tangan sesudah mencuci tangan menggunakan sabun berdasarkan warna bakteri yang telah diekstrak.   

Kata kunci: bakteri, telapak tangan, segmentasi warna, clustering, pendemi

 

Abstract

[HSV Color Segmentation of the Palm for the Detection of Bacteria in the Covid 19 Pandemic]. The pandemic period requires every citizen to follow health protocols anytime and anywhere. Hand washing under running water is recommended. The hand is a vital organ directly or indirectly as an intermediary for the entry and exit of bacteria, fungi, viruses, and various harmful germs. In the field of image processing, color segmentation is known. The extraction process for RGB, HSV, and other color space features can produce high accuracy with a minimum number of feature parameters so that the computation process is faster. In this study, a color image segmentation process was carried out on Bacillus bacteria attached to the hands' palms. The extraction of color features was carried out to classify bacteria. To classify colors in a certain color group, Euclidean Distance is used, finding the minimum distance between two points of the nearest neighbor. With K-Mean, the number of groups is determined in advance, and grouping is based on predetermined information. Color features are extracted using color segmentation, while texture features use texture analysis with BLOB (Binary Large Object) detection. Clustering-based segmentation can identify hands that have not been washed and the condition of hands after washing hands using soap based on the color of the extracted bacteria.

Keywords: bacteria, palms, color segmentation, clustering, pandemic

Keywords

Bacteria, Palms, Color Segmentation, Clustering, Pandemic

Full Text:

PDF

Article Metrics

Abstract view : 16 times
PDF - 9 times

References

[1] I. A. L, M. D. Prenggono, and L. Y. Budiarti, “Tangan Perawat Di Bangsal Penyakit Dalam Rsud Ulin Banjarmasin Periode Juni-Agustus 2014,” Berk. Kedokt., vol. 11, pp. 11–18, 2015.

[2] W. Fitriani, M. Zidny Naf’an, and E. Usada, “Ekstraksi Fitur Pada Citra Tanda Tangan Sebagai Ciri Identitias Pemiliknya Menggunakan Discrete Fourier Transform,” Sendi_U, pp. 978–979, 2018.

[3] A. S. Sinaga, “SEGMENTASI RUANG WARNA L*a*b,” J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, pp. 43–46, 2019.

[4] R. Rulaningtyas, A. B. Suksmono, and T. L. R. Mengko, “Segmentasi Citra Berwarna dengan Menggunakan Metode Clustering Berbasis Patch untuk Identifikasi Mycobacterium Tuberculosis,” J. Biosains Pascasarj., vol. 17, no. 1, p. 19, 2015.

[5] A. S. R. M. Sinaga, “IMPLEMENTASI TEKNIK THRESHODING PADA SEGMENTASI CITRA DIGITAL” Jurnal Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 48–51, 2017.

[6] R. Wijanarko and N. Eko, “DETEKSI WAJAH BERBASIS SEGMENTASI WARNA KULIT MENGGUNAKAN RUANG WARNA YCbCr & TEMPLATE MATCHING,” Cendekia Eksata, vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2017.

[7] W. A. Saputra and A. Z. Arifin, “Seeded Region Growing pada Ruang Warna HSI untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna,” J. Infotel, vol. 9, no. 1, p. 56, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i1.164

[8] TEGUH ARIFIANTO, Dwi Santosa, and Erri Wahyu Puspitarini, “Penerapan Metode Transformasi Ruang Warna Ycbcr, Tsl, Dan His Pada Proses Segmentasi Citra Plat Nomor Kendaraan Bermotor,” Explor. IT! J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 1–5, 2020.

[9] N. dkk Fadillah, “Segmentasi Citra Ct Scan Paru-Paru Dengan Menggunakan Metode Active Contour,” Ris. Komput., vol. 6, no. 2, pp. 126–132, 2019.

[10] H. Sanusi, S. H. S., and D. T. Susetianingtias, “Pembuatan Aplikasi Klasifikasi Citra Daun Menggunakan Ruang Warna Rgb Dan Hsv,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 24, no. 3, pp. 180–190, 2019..

Refbacks

  • There are currently no refbacks.