ANALISIS ODOR URINE UNTUK MENDETEKSI INFEKSI SALURAN KEMIH DENGAN MENGGUNAKAN SENSOR QUARTZ CRYSTAL MICROBALANCE DAN SELF ORGANIZING MAP (SOM)

Oleh : Delima A.S 2208204013

Dosen Pembimbing Dr. Muhammad Rivai, ST, MT.

TESIS Program PascasarjanaJurusan Teknik Elektro – ElektronikaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya2011

LATAR BELAKANG

Urine merupakan hasil metabolisme tubuh yang dikeluarkan melalui ginjal

Fungsi pemeriksaan urine adalah untuk mengetahuikelainan pada ginjal dan salurannya serta kelainan –kelainan diberbagai organ tubuh lainnya seperti hati, saluran empedu, pankreas, korteks adrenal, uterus danlain – lain

Pemeriksaan urine (makroskopik, mikroskopik, dankimia urine) pada laboratorium klinis membutuhkanwaktu + 2– 3 hari.

Teknologi hidung elektronik dengan menggunakansensor QCM dapat membantu melakukan pemeriksaanurine dengan kurang dari 1 jam

PERUMUSAN MASALAHMerancang suatu sistem yang dapat mendeteksi odor urine yang mengandung bakteri penyebab infeksi saluran kemih dengan menggunakan sensor gas Quartz Crystal Microbalance (QCM)

Menganalisa data dari sensor gas QCM dengan menggunakan metode Principle Component Analysis (PCA) sebagai pemrosesan awal pada algoritma Neural Network

Mengidentifikasi pola dan karakteristik dari urine dengan menggunakan metode Kohonen Self Organizing Map( SOM )

TUJUAN DAN MANFAAT

TujuanPenelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi odor urine yang mengandung suatu bakteri dengan menggunakan QCM dan SOM

ManfaatAdapun manfaat penelitian yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah:

- membantu pada ahli medis dalam menganalisaadanya infeksi pada saluran kemih

- memiliki kelebihan kecepatan dalam halpendeteksian adanya bakteri dibanding denganmetode pengujian yang selama ini digunakan.

KAJIAN PUSTAKA

Setiap hari tubuh kita menghasilkan kotoran dan zat-zat sisa dari berbagai proses tubuh. Agar tubuh kita tetap sehat dan terbebas dari penyakit, maka kotoran dan zat –zat sisa dalam tubuh kita harus dibuang melalui alat-alat ekskresi. Alat-alat ekskresi manusia berupa ginjal, kulit, hati, dan paru-paru.

Sistem saluran kemih terdiri dari ginjal, ureter, kandung kemih dan uretra.

Ginjal berperan dalam proses pembentukan urin yang terjadi melalui beberapa proses, yaitu:

1. Penyaringan (filtrasi)

2. Penyerapan kembali (reabsorbsi)

3. Augmentasi

Urin

Urin atau air seni adalah cairan sisa yang diekskresikan oleh ginjal yang kemudian akan dikeluarkan dari dalam tubuh melalui proses urinasi. Eksreksi urin diperlukan untuk membuang molekul-molekul sisa dalam darah. Urin disaring di dalam ginjal, dibawa melalui ureter menuju kandung kemih, akhirnya dibuang keluar tubuh melalui uretra.

Urin terdiri dari air dengan bahan terlarut berupa sisa metabolisme (seperti urea), garam terlarut, dan materi organik. Cairan dan materi pembentuk urin berasal dari darah atau cairan interstisial. Komposisi urin berubah sepanjang proses reabsorpsi ketika molekul yang penting bagi tubuh, misal glukosa, diserap kembali ke dalam tubuh melalui molekul pembawa.

Infeksi Saluran Kemih (UTI)o Infeksi saluran kemih adalah keadaan dimana kuman atau

bakteri tumbuh dan berkembang biak dalam saluran kemih dengan jumlah tertentu.

o Bakteri penyebab infeksi saluran kemih diantaranya adalah :1. Esherichia Coli2. Klebsiella3. Enterobacter Aerogenes4. Proteus5. Providensia6. Citrobacter (Pseudomonas Aeroginosa )

Metabolisme BakteriPaper Thomas Bachinger dan Carl-Fredrik Mandenius menyebutkan bahwa aktifitas metabolisme bakteri dapat dideteksi dengan deret sensor gas dan dianalisa dengan artificial neural network. Hasil metabolisme dari bakteri tersebut dapat menghasilkan enzim, yang apabila bercampur dengan urine akan dapat menghasilkan odor atau bau

Teknologi Hidung Elektronik Dapat Mendeteksi Beberapa Penyakit

Paper Ida A.Casalinuovo dkk menyebutkan bahwa teknologi hidung elektronik dapat mendeteksi beberapa penyakit diantaranya urinary tract infections atau infeksi saluran kemih

Metodologi Penelitian

Pembacaan Data Urine dengan Sensor QCM

Transformasi Data dengan PCA

Pendeteksian Jenis Bakteri dalam Urine dengan SOM Kohonen

Melakukan Evaluasi Sistem Secara Keseluruhan

Diagram Penelitian

Pembacaan

Urin

Pengolahan

Datadengan

metode

Principle Component Analisys

Klasifikasi Jenis Bakteri

dengan metodeSOM Kohonen

Perancangan Sistem

Perancangan Pembacaan SensorPerancangan metode PCAPerancangan metode SOM Kohonen

Perangkat Keras

Gambar Diagram Sistem Perangkat Keras

Sistem Perangkat Keras

Sistem perangkat keras terdiri dari :Sensor deret QCMOsilatorRangkaian clockPencacah FrekuensiDemultiplekserRangkaian Mikrokontroler

Sensor QCMSensor Quartz Crystal Microbalance (QCM) adalah sebuah lapisan piezoelectric quartz crystal yang menggunakan lapisan kimia khusus. Lapisan ini mempunyai kemampuan berinteraksi dengan molekul-molekul kimia lainnya. Jika struktur pada permukaan sensor berubah maka frekuensi resonansi dari kristal itu berubah

Osilator

Rangkaian osilator yang digunakan adalah model osilator pierce. Sensor disini dipakai sebagai resonator

Gambar Rangkaian Osilator

Rangkaian clockRangkaian clock 1 detik menggunakan mikrokontroler ATTiny 2313. kegunaan clock ini untuk pengambilan data di frekuensi counter. Clock yang digunakan mempunyai frekuensi 0.5 hz.. jadi terdiri atas 1 detik high dan satu detik low. Satu detik high digunakan untuk mengatur proses pencacahan data. Jadi ketika 1 detik high maka data akan dicacah atau IC counter aktif. Sehingga dilakukan pengambilan data 32 bit. Akan tetapi pengambilan data per 8 bit, jadi terdapat 4 kali pengambilan untuk 32 bit data.

Gambar Rangkaian Osilator

Pencacah FrekuensiRangkaian ini dibangun dari beberapa flip-flop yang dirangkai menjadi sebuah pencacah frekuensi, dengan mengambil inputan dari osilator yang berupa sinyal pulsa. Rangkaian Pencacah Frekuensi pada sistem ini digunakan untuk mencacah perubahan frekuensi dari sensor QCM yang memiliki frekuensi 20 MHz. Jadi frekuensi tersebut dicacah menjadi 32 bit. Rangkaian ini berfungsi untuk mengetahui atau mengukur nilai frekuensi yang dihasilkan. Untuk mengambil data berupa frekuensi resonansi dari QCM yang beroperasi sebesar 20 MHz atau 20.000.000 Hz dan dapat terbaca seluruhnya maka dibutuhkan pencacah sebesar 32

bit atau 232

=4.294.967.296.

Demultiplekser

Untuk mengontrol pembacaan data dari masing-masing IC kounter digunakan IC demux 74HC154.

Gambar Rangkaian Demultiplekser

Rangkaian Mikrokontroler

Rangkaian mikrokontroler berupa minimum sistem untuk mikrokontroler ATMega 32 dengan Xtal yang dipergunakan 12,000 MHz. Pada sistem minimum seperti gambar disamping terdiri dari sebuah mikrokontroler ATMega 32 dan IC MAX 232 untuk komunikasi secara serial pada PC.

Gambar Rangkaian Mikrokontroler

Perancangan Program Pembacaan Sensor

Diagram RangkaianPembacaan

Urin

Gambar

Sistem

Pembacaan

Sensor

Perancangan Principle Component Analysis (PCA)

Data HasilPembacaanSensor

PenyusunanMatrik Data Mentah

MenentukanNilai Mean

Mencari nilaivar kovar dankorelasi

Hasil Pengambilan data urin dilatihkan untuk memperoleh nilaiVektor Eigen.

Mencari NilaiEigen danVektor Eigen

Menentukan2 KontribusiYang Utama

Mendapatkan NilaiPC1 dan PC2

Hasil Perancangan “PCA”

Gambar

Sistem

“PCA”

Perancangan Kohonen SOM

Jumlah Node Masukan : 2Yaitu node untuk Data PC1 dan PC2

Jumlah Node Keluaran : 4Yaitu node untuk hasil klasifikasi : “sehat”, “citrobacter”, “klebsiella”, “ecoli”

Hasil Perancangan “SOM Kohonen”

Gambar

Sistem

Klasifikasi

Data dengan

SOM Kohonen

Hasil data PCA digunakan untuk melatih sistem SOM untuk mendapatkannilai bobot-bobotnya.

PC2

PC1

Sistem Klasifikasi secara Onlinesistem pemompaan

sel detektor

Tempat uji sampel

Rangkaian pencacah frekuensi Komputer Pengolah

dataRangkaian

mikrokontroler

Gambar

Sistem

Klasifikasi

secara

Online

Hasil Pengujian Metode SOM tanpa metode PCA

Hasil Pengujian Metode SOM dengan metode PCA

Hasil Pengujian SistemHasil Pengujian untuk Klasifikasi urin “sehat”

Hasil Pengujian SistemHasil Pengujian untuk Klasifikasi urin yang mengandung bakteri ”citrobacter”

Hasil Pengujian SistemHasil Pengujian untuk Klasifikasi urin yang mengandung bakteri ”ecoli”

Hasil Pengujian SistemHasil Pengujian untuk Klasifikasi urin uang mengandung bakteri ”klebsiela”

Tabel Data Hasil PengujianSampel yang diuji output keberhasilan

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter gagal

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter gagal

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter sukses

citrobacter citrobacter sukses

Tabel Data Hasil Pengujian

Sampel yang diuji output keberhasilan

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli sukses

ecoli ecoli gagal

ecoli ecoli sukses

Tabel Data Hasil Pengujian

Sampel yang diuji output keberhasilan

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella gagal

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Klebsiella Klebsiella sukses

Tabel Data Hasil Pengujian

Sampel yang diuji output keberhasilan

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

sehat sehat sukses

KesimpulanBerdasarkan hasil pengujian dan pengukuran seluruh sistem dalam tesis ini dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

Penelitian ini memberikan kontribusi untuk melengkapi pemeriksaan urin secara makroskopik. Pendeteksian odor akan melengkapi pemeriksaan urin secara makroskopik yang selama ini dilakukan.

Material kimia yang dilapiskan pada permukaan sensor akan memberikan respon tertentu terhadap gas tertentu.

Deret sensor QCM yang dilapisi material kimia yang berbeda yaitu OV-101, OV-1701, OV-25, OV-225, PEG-20M menghasilkan pola respon yang berbeda untuk setiap jenis urin.

Dengan metode PCA, data yang telah dinormalisasi dapat lebih mudah direduksi sehingga variabel yang utama dapat digunakan sebagai masukan bagi algoritma SOM

Dengan metode SOM, dapat dikenali urin sehat dengan urin yang mengandung bakteri

DAFTAR PUSTAKA

Ida A. Casalinuvo, Donato Di Pierro, Massimilano Coletta dan Paolo Di Francesco, “Application of Electronic Noses for Disease Diagnosis and Food Spoilage Detection”, ISSN,2006Vassilis S. Kodogiannis, John N. Lygouras, Andrzej Tarczynski, Hardial S. Chowdrey,” Artificial Odour Discrimination System Using Electronic Nose and Neural Networks for the Identification of Urinary Tract Infection”,IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine, 12(6).pp. 707-713, November 2008M Rivai, ”Pengaruh Principle Component Analysis TerhadapTingkat Identifikasi Neural Network Pada Sistem Sensor Gas”, ISSNSmith LI, “A Tutorial on Principle Component Analysis”, Cornell University, 2005. Kusumadewi Sri, “Membangun Jaringan Syaraf Tiruanmenggunakan Matlab dan Excel link

TERIMA KASIH

makroskopik

Pemeriksaan makroskopik meliputi :VolumeWarnaKejernihanBerat jenisBaupH urine