Hamdani, Ibnu Mansyur (2019) Perhitungan Koloni Bakteri Menggunakan Filter Difusi Perona-Malik dengan Sobel Mask Orde Fraksional dan Operator Morfologi. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Dalam tesis ini dibahas perhitungan koloni bakteri menggunakan pengolahan citra digital. Perhitungan koloni bakteri dilakukan untuk mengestimasi jumlah sel bakteri dalam setiap ml/gr sampel. Namun, perhitungan koloni bakteri secara manual membutuhkan waktu yang lama dan juga sangat membosankan. Oleh karena itu, untuk membantu ahli mikrobiologi, suatu perhitungan koloni bakteri secara otomatis perlu dibangun. Perhitungan koloni bakteri secara otomatis telah dilakukan oleh peneliti lain dengan mengggunakan sampel berkualitas bagus. Permasalahan dari penelitian tersebut adalah biaya pengambilan sampel yang mahal. Oleh karena itu, pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan kamera handphone yang memiliki kualitas yang rendah dan tidak membutuhkan biaya yang mahal. Sampel kualitas rendah mengandung noise dan kontras yang kurang bagus sehingga teknik preprocessing perlu diterapkan. Teknik preprocessing yang digunakan adalah Perona-Malik Difusi (PMD) Filter. PMD Filter digunakan untuk mereduksi noise pada sampel citra koloni bakteri. Penentuan nilai parameter gradien threshold k pada PMD Filter secara manual menyebabkan efek smoothing yang tidak tepat, sehingga penentuan secara otomatis perlu diterapkan. Penentuan nilai k tersebut menggunakan metode Sobel Mask dan Sobel Mask Orde Fraksional. Selain PMD Filter, Operator Morfologi untuk mengekstrak cawan petri dan menghitung koloni bakteri. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa performa dari penentuan nilai k menggunakan Sobel Mask Orde Fraksional dengan nilai = 1:0 lebih bagus dari Sobel Mask. Hal tersebut ditunjukkan oleh hasil akurasi precision, recall, dan F-measure dari PMD Filter dengan Sobel Mask Orde Fraksional yang lebih tinggi
English Abstract
This thesis discusses the bacterial colonies counting using digital image processing. Bacterial colonies counting are performed to estimate the number of bacterial cells in each ml/gr sample. However, bacterial colonies counting manually takes a long time and is also very tedious. Therefore, to help microbiologists, an automatic bacterial colonies counting needs to be established. Bacterial colonies counting has been automatically done by other researchers using good quality samples. The problem with this research is the high cost of sampling. Therefore, the sampling in this study uses a mobile camera that has a low quality and does not require expensive costs. Low quality samples contain noise and poor contrast so preprocessing techniques need to be applied. Preprocessing technique used is Perona-Malik Diffusion (PMD) Filter. PMD filter is used to reduce noise in bacterial colony image samples. Manually determining the parameter value of threshold k gradient on the PMD filter causes an incorrect smoothing effect, such that automatic determination needs to be applied. The determination of the value of k uses the Sobel Mask and Sobel Mask Fractional Order methods. In addition to PMD Filter, the Morphological Operator to extract Petri dishes and count bacterial colonies. The experimental results show that the performance of the determination of the value of k using Sobel Mask Fractional Order with the value of = 1:0 is better than Sobel Mask. This is shown by the higher value of precision, recall, and F-measure accuration results of PMD Filters with Sobel Mask Fractional Order.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | TES/579.3/HAM/p/2019/041911430 |
| Uncontrolled Keywords: | BACTERIA, IMAGE PROCESSING--MATHEMATICS |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 579 Natural history of microorganisms, fungi, algae > 579.3 Prokaryotes |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Matematika, Fakultas MIPA |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 20 Jan 2020 01:29 |
| Last Modified: | 28 Oct 2021 03:49 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/178078 |
Actions (login required)
 |
View Item |