Permodelan Sistem Analisis Dipstik Urinalisis Menggunakan Kamera Smartphone
Abstract
Urinalisis merupakan pemeriksaan klinis yang paling sering dilakukan dalam membantu
menegakkan diagnosis berbagai macam penyakit. Dipstik merupakan salah satu metode
analisis visual kimia cepat untuk mendiagnosis berbagai penyakit melalui sampel urine.
Dengan menggunakan dipstik urinalisis dengan metode carik celup dapat diketahui kondisi
leukosit, nitrit, urobilinogen, protein, pH, darah, berat jenis, keton, bilirubin dan glukosa
yang terkandung pada urine. Penggunaan mata telanjang dalam pembacan dapat
menimbulkan kesalahan meliputi kesalahan pembacaan hasil warna, persepsi warna yang
berbeda dan perbedaan kondisi pencahayaan. Salah satu cara untuk meminimalisasikan
kesalahan adalah dengan pembacaan dipstick reader, namun tidak semua fasilitas kesehatan
memiliki alat tersebut dikarenakan masih mempertahankan pengamatan secara visual. Maka
pada penelitian ini dirancang model sebagai alternatif dalam pembacaan dipstick urine yaitu
menggunakan smartphone dengan box akuisisi. Penggunaan kamera smartphone dalam
menangkap citra dipstik dapat menjadi salah satu alternatif dalam pembacaan hasil dari
dipstik urine. Kamera yang terpasang pada smartphone memungkinkan untuk menganalisis
berbagai test, memiliki kemampuan transmisi hasil analisis dan memiliki kemampuan
transmisi nirkabel yang memungkinkan pengiriman data ke server pusat. Selain daripada hal
tersebut smartphone dengan mudah dimiliki setiap orang dan tidak memakan ruang yang
cukup luas terlebih lagi diimplementasikan pada box akuisisi, mengingat peralatan/fasilitas
kesehatan yang cukup besar dan banyak yang terdapat pada ruang laboratorium. Dalam
mengimplementasi sistem, color manufacture diakuisisi dan diekstrak untuk selanjutnya
dijadikan sebagai fitur pembanding yang akan diukur jarak kedekatannya dengan hasil
ekstraksi fitur data uji yaitu citra dipstik urinalisis yang diambil di RSI Yogyakarta PDHI.
Metode yang digunakan penulis dalam mengukur keeratan fitur citra adalah metode
euclidean, manhattan dan canberra distance dengan fitur yang dikestraksi adalah warna
HSV dan Lab dari Region of Interest (ROI) pada fokus sasaran citra. Fitur query dari citra
dipstik pasien yang dibandingkan dengan fitur citra color manufacture dan telah dihitung
kedekatannya (distance comparison) menghasilkan nilai kualitatif (semikuantitatif). Sistem
yang dibangun dapat mengklasifikasikan sepuluh kandungan kimia didalam urine dengan
memberikan hasil akurasi tertinggi dalam klasifikasi citra adalah metode canberra dalam
ruang warna Lab sebesar 98,64% dengan kecepatan proses klasifikasi rata-rata berkisar
0.4293 detik.