PENGUKURAN PORI MASKER KAIN MENGGUNAKAN APLIKASI IMAGEJ DENGAN VARIASI METODE THRESHOLD

Abstract

Pemakaian masker untuk menjaga tubuh manusia dari masuknya partikel ataupun virus yang membahayakan kesehatan manusia merupakan suatu kebiasaan yang baik dilakukan, terutama saat berada di luar rumah. Terlebih lagi, dengan adanya pandemi Covid-19 yang penyebarannya melalui droplet. Masker kain memiliki kelebihan dibandingkan dengan masker jenis lain yaitu, lebih murah dan tidak menimbulkan banyak limbah karena dapat digunakan. Akan tetapi, penggunaan masker kain saat pandemi masih mejadi perdebatan karena efektivitas filtrasi masker kain yang umumnya lebih rendah dari masker jenis lain. Efektivitas filtrasi masker kain dapat dilihat dari ukuran pori dari masker itu sendiri, sehingga perlu dilakukan analisis efektivitas masker kain. Salah satu aplikasi pengolah citra yang berpotensi untuk dijadikan aplikasi pengukur pori masker kain adalah ImageJ. Guna memudahkan proses analisis ukuran pori masker kain menggunakan ImageJ, dapat dilakukan dengan metode Thresholding. Namun, terdapat banyak algoritma pada threshold seperti default, huang, intermodes, dan isodata yang setiap algoritma tentunya memiliki kelebihan yang berbeda dalam setiap pengukuran. Tidak semua algoritma yang ada mampu menghasilkan segmentasi gambar yang baik, sehingga perlu diketahui algoritma mana yang paling memudahkan dalam penentuan pori masker kain. Berdasarkan 4 algoritma thresholding yang digunakan, algoritma huang memiliki jumlah pori yang paling banyak yaitu 264. Selain mampu mendeteksi jumlah ukuran pori paling banyak, juga mampu menghasilkan pengukuran pori yang mendekati pengukuran secara manual.