ABSTRAKSI: Probiotik merupakan pangan yang mengandung bakteri asam laktat hidup yang secara aktif meningkatkan kesehatan dengan cara mengatur keseimbangan mikroorganisme di dalam saluran pencernaan. Sumber probiotik dapat diperoleh dari minuman probiotik yang ada dipasaran. Akan tetapi, belum tentu minuman tersebut bebas dari kontaminasi. Bisa saja minuman probiotik tersebut terkontaminasi oleh mikroorganisme patogen yang dapat membahayakan kesehatan manusia. Selama ini pendeteksian hanya dilakukan oleh peneliti dengan cara manual yaitu dengan cara total count bakteri, ditentukan berdasarkan penanaman bahan dalam jumlah dan pengenceran tertentu ke dalam media yang umum untuk bakteri.
Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan suatu sistem aplikasi yang dapat mendeteksi bakteri pencemar didalam minuman probiotik yang terkontaminasi. Proses pendektesian bakteri pemcemar terdiri dari berapa proses. Proses pendektesian diawali dengan pemrosesan awal pada citra minuman probiotik yang dilakukan dengan cara membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra. Proses berikutnya adalah dengan ekstrasi ciri menggunakan metode Emphirical Mode Decomposition (EMD) dan Principal Component Analysis (PCA) sehingga menghasilkan vektor ciri dari citra latih.
Proses pengolahan citra dimulai dari akuisisi data citra, pemrosesan dan pengujian. Metode yang dilakukan adalah dengan metode Emphirical Mode Decomposition (EMD). Setelah simulai dapat dikatakan bahwa program ini cukup baik untuk mendeteksi bakteri pencemar pada minuman probiotik dengan keakuratan 94,61% dengan level EMD 1, ukuran citra 600 x 600 piksel, dan nilai komponen utama sebesar 100%.Kata Kunci : PROBIOTIK, EMD, PCA MATLAB.ABSTRACT: Probiotics are foods that contain live lactic acid bacteria that actively promote health by regulating the balance of microorganism in disgestive tract.Source of probiotics can be obtained from the probiotic beverages on the market. However, these beverages are not always free from contamination. Probiotic drinks can be contaminated by pathogenic microorganisms that can harm human health. This far, detection is only performed by researchers within manual method, which is by counting the number of bacteria based on the planting material within a certain amount and diluting the common media for bacteria.
This final project aims to generate an application system that able to detect bacterial contaminants in contamined probiotic beverages. Bacterial contaminats detection process consists of several processes. Detection process starts with initial probiotic beverages image processing by removing unnecessary information on image processing. Next process is to use characteristic extraction methods: Emphirical Mode Decompotition (EMD) and Principal Component Analysis (PCA) to generate characteristic vector from training images.
Processing starts from data acquisition, image processing and testing. The method for image processing is Emphirical Mode Decomposition (EMD). After the simulation, it is said that the program is good enough to detect bacterial contaminants with accuracy of 94,16% with EMD 1th level, image size 600 x 600 pixel, and principal component value is 100%.Keyword: probiotic, EMD, PCA, matlab