APLIKASI PEMBELAJARAN ALGORITMA BOUNDARY 4-CONNECTED DALAM IDENTIFIKASI JUMLAH SEL PADA CITRA SEL DARAH MERAH
Abstract
Abstrak: Perkembangan teknologi yang semakin berkembang pesat, maka mengharuskan sistem Pendidikan juga dapat menyesuaikan dengan perkembangan teknologi tersebut. Salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bidang pendidikan adalah media pembelajaran atau aplikasi pembelajaran. Aplikasi pembelajaran adalah suatu media pembelajaran dengan metode belajar yang memudahkan proses belajar, tidak membuat bosan dan sulit. Aplikasi pembelajaran dapat dibangun untuk memudahkan proses pembelajaran algoritma. Karena prosesnya yang kompleks dan membutuhkan waktu untuk memahami langkah-langkahnya. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi pembelajaran algoritma Boundary 4-Connected dalam identifikasi jumlah sel pada citra sel darah merah. Algoritma Boundary 4-connected merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan region atau objek dalam citra digital. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi pembelajaran algoritma Boundary 4-Connected dalam identifikasi jumlah sel pada citra sel darah merah sudah layak untuk digunakan dan dapat dijadikan sebagai alternatif media pembelajaran untuk memahami cara kerja algoritma Boundary 4-Connected dalam identifikasi jumlah sel pada citra sel darah merah
Kata Kunci: Boundary 4-Connected, aplikasi pembelajaran, citra, sel darah
Abstract: The rapid development of technology requires the education system to be able to adapt to the development of this technology. One of the uses of information technology in the field of education is learning media or learning applications. Learning applications are learning media with learning methods that facilitate the learning process, do not make it boring and difficult. Learning applications can be built to facilitate the process of learning algorithms. Because the process is complex and takes time to understand the steps. This study aims to build a learning application for the Boundary 4-Connected algorithm in identifying the number of cells in red blood cell images. The Boundary 4-connected algorithm is a method that can be used to classify regions or objects in digital images. The results of this study are that the Boundary 4-Connected algorithm learning application in identifying the number of cells in red blood cell images is suitable for use and can be used as an alternative learning media to understand how the Boundary 4-Connected algorithm works in identifying the number of cells in red blood cell images.
Keywords: Boundary 4-Connected, Learning application, image, blood cells
Full Text:
PDFReferences
Achmad Sahir Ramdani, M., 2013. Alat Bantu Pembelajaran Mata Kuliah Computer Vision Pada Materi Edge Based Segmentasi Citra Berbasis Multimedia. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Volume I.
Adi Pamungkas, K. A. C. A., 2012. Penghitungan Otomatis Jumlah Sel Darah Merah Dan Identifikasi Fase Plasmodium Falciparum Menggunakan Operasi Morfologi. Berkala Fisika Muda, Volume 1, pp. 1-8.
Ambarwati, A., Passarella, R. & Sutarno, 2016. Segmentasi Citra Digital Menggunakan Thresholding. Annual Research Seminar 2016, Volume 2, p. 224.
Hidayatullah, P., 2017. Pengolahan Citra Digital Teori dan Aplikasi Nyata. Dalam: Bandung: Informatika Bandung.
Ihsan, Rahmadwati & Herman, 2016. Klasifikasi dan Identifikasi Jumlah Koloni Pada Citra Bakteri Dengan Metode. Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Volume 8, pp. 72-82.
Iqbal, A., 2014. Pengolahan Citra, Segmentasi Citra.
Kadir, A. & Susanto, A., 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. s.l.:CV. ANDI OFFSET.
Kusban, 2011. Morphological Image Processing. Prosiding SNPPTI 2011 , pp. 235-240.
Lubis, Ali Akbar., Dewy, Mega. S., Isnaini, M., 2023. Pengembangan Aplikasi Pembelajaran Algoritma GLCM dan KNN dalam Pengenalan Penyakit pada Daun. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi dalam Pendidikan, Vol. 10 No. 2, pp. 111 – 117.
Lusiana, V., 2013. Deteksi Tepi pada Citra Digital menggunakan Metode Kirsch dan Robinson. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, Volume XIII.
Madenda, P. D. S., 2015. Pengolahan Citra Dan Video Digital. Jakarta: Erlangga.
Munir, R., 2004. Pengolahan Citra Digital Dengan Pendekatan Algoritmik. Bandung: Informatika Bandung.
Pamungkas, A., 2017. Ekstraksi Ciri Bentuk dan Ukuran.
Pressman, R. S., 2002. Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi. 1 penyunt. Yogyakarta: Andi.
Pulung, T.Sutojo & Muljono, 2017. Pengolahan Citra Digital. I penyunt. Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET.
Putra, D., 2010. Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: C. V ANDI OFFSET.
Setiawan, A., Suryani, E. & Wiharto, 2014. Segmentasi Citra Sel Darah Merah Berdasarkan Morfologi Sel Untuk Mendeteksi Anemia Defisiensi Besi. Jurnal IT SMART, Volume 3.
Setiawan, A., Suryani, E. & Winarto, 2014. Segmentasi Citra Sel Darah Merah Berdasarkan Morfologi Sel Untuk Mendeteksi Anemia Defisiensi Besi. Jurnal IT SMART, Volume 3, p. 3.
Shirazi, S. H., Umar, A. I., Naz, S. & Razzak, M. I., 2015. Accurate Microscopic Red Blood Cell Image.
Supanji, I. K. D., 2012. Pengembangan Aplikasi Perhitungan Jumlah Oobjek Pada Digital Dengan Menggunakan Metode Mathematical Morphology Dan Teknik Connected Component Labelling. Volume 1, p. 460.
Sutoyo, T., Mulyanto, E., Suhartono, V. & Wijanarto, D. N. &., 2009. Teori Pengolahan Citra. Yogyakarta: ANDI.
Wirayuda, T. A. B., 2006. Pemanfaatan Operasi Morphologi Untuk Proses Pendeteksian Sisi Pada Pengolahan Citra Digital. Seminar Nasional Sistem dan Informatika, p. 107.
Yudhistiro, K., 2017. Menghitung Obyek 2D Menggunakan Connected Component Labelling. Seminar Nasional Sistem Informasi, p. 501.
Yuwono, B., 2010. Image Smoothing Menggunakan Mean Filtering, Median Filtering, Modus Filtering dan Gaussian Filtering. Telematika, Volume 7, pp. 65-75.
DOI: https://doi.org/10.24114/jtp.v17i2.64901
Article Metrics
Abstract view : 47 timesPDF - 13 times
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Jurnal Teknologi Pendidikan (JTP) is licensed under a Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.