SEMI OTOMATISASI KARIOTIPE UNTUK DETEKSI ABERASI KROMOSOM AKIBAT PAPARAN RADIASI

dokumen-dokumen yang mirip
PREDIKSI DOSIS SERAP RADIASI IONISASI DENGAN PERANGKAT LUNAK DOSE ESTIMATE VERSI 4.1

PERANGKAT LUNAK CABAS VERSI 2.0 UNTUK PREDIKSI DOSIS RADIASI BERDASARKAN ANALISIS ABERASI KROMOSOM

FREKUENSI ABERASI KROMOSOM PADA PEKERJA RADIASI

LAPORAN TEKNIS Pengembangan Kualitas Teknik FISH dengan Variasi Dual Probe. Yanti Lusiyanti Pusat Teknologi Keselamatan dan Metrologi Radiasi

STUDI ABERASI KROMOSOM PADA PEKERJA RADIASI DI RUMAH SAKIT

STUDI INDUKSI ABERASI KROMOSOM OLEH SINAR X 200 KV SEBAGAI BIODOSIMETRI RADIASI

PEMERIKSAAN KESEHATAN PEKERJA RADIASI DI PTKMR

PEMBUATAN KURVA KALIBRASI KROMOSOM TRANSLOKASI AKIBAT RADIASI GAMMA. Yanti Lusiyanti, Zubaidah Alatas, Sofiati P., dan Dwi Ramadhani

Otomatisasi Pendeteksian Sel Blast dan Sel Metafase dengan Perangkat Lunak Pengolahan Citra Sumber Terbuka

PENGARUH DIAMETER PHANTOM DAN TEBAL SLICE TERHADAP NILAI CTDI PADA PEMERIKSAAN MENGGUNAKAN CT-SCAN

STUDI ABERASI KROMOSOM PADA PEKERJA RADIASI DI RUMAH SAKIT

PERAN SITOGENETIK PADA KEGANASAN DARAH. Ninik Sukartini Dept. Patologi Klinik FKUI / RSCM

SISTEM PENGENALAN PENGUCAPAN HURUF VOKAL DENGAN METODA PENGUKURAN SUDUT BIBIR PADA CITRA 2 DIMENSI ABSTRAK

DAFTAR ISI.. LEMBAR PENGESAHAN SURAT PERNYATAAN ABSTRAK.. ABSTRACT... DAFTAR TABEL.. DAFTAR PERSAMAAN..

DETEKSI ABERASI KROMOSOM PADA PEMBELAHAN PERTAMA (M1) DAN KEDUA (M2) PADA SEL LIMFOSIT PERIFER PASCA IRRADIASI SINAR X

DOSIMETRI BIOLOGIK SITOGENETIK PADA LIQUIDATOR KECELAKAAN CHERNOBYL

Kata kunci : citra, pendeteksian warna kulit, YCbCr, look up table

Buletin. Pusat Teknologi Keselamatan dan Metrologi Radiasi Badan Tenaga Nuklir Nasional ISSN Volume 14 Nomor 1, Agustus 2012

HUBUNGAN DOSIS RESPON ABERASI KROMOSOM YANG DIINDUKSI RADIASI GAMMA Co-60

IDENTIFIKASI NOMOR POLISI KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN SELF ORGANIZING MAPS (SOMS)

PERANCANGAN PENDETEKSI WAJAH DENGAN ALGORITMA LBP (LOCAL BINARY PATTERN) BERBASIS RASPBERRY PI

Dermatoglifi tipe pola dan jumlah sulur ujung jari tangan beberapa strata pendidikan masyarakat Indonesia

PEMERIKSAAN ABERASI KROMOSOM STABIL DENGAN TEHNIK FLUORESENCE IN SITU HYBRIDIZATION

Jurnal Keselamatan Radiasi dan Lingkungan

Pengenalan Warna Kulit Untuk Klasifikasi Ras Manusia Andy Putra P. Zebua /

KELAINAN KROMOSOM. Oleh: E.Suryadi Fakultas kedokteran UGM

Pengukuran Dosis Radiasi dan Estimasi Efek Biologis yang Diterima Pasien Radiografi Gigi Anak Menggunakan TLD-100 pada Titik Pengukuran Mata dan Timus

DETEKSI KROMOSOM DISENTRIK DAN TRANSLOKASI DALAM LIMPOSIT PEKERJA RADIASI

KLASIFIKASI CITRA SIDIK JARI DENGAN METODE TEMPLTE MATCHING

PENGENALAN OBJEK PADA CITRA BERDASARKAN SIMILARITAS KARAKTERISTIK KURVA SEDERHANA

EVALUASI DOSIS RADIASI EKSTERNAL PEKERJA PUSAT RADIOISOTOP DAN RADIOFARMAKA ( PRR )

ABSTRAK PERBANDINGAN KADAR FIBRINOGEN PLASMA PADA PEROKOK AKTIF RINGAN DAN BERAT DENGAN NON PEROKOK

ABSTRAK. Kata kunci : CBIR, GLCM, Histogram, Kuantisasi, Euclidean distance, Normalisasi. v Universitas Kristen Maranatha

FUSI CITRA BERBASIS COMPRESSIVE SENSING

PENGEMBANGAN TEKNIK PREDIKSI RISIKO RADIASI DENGAN TEKNIK FLUORESCENCE IN SITU HIBRIDIZATION (FISH)

EVALUASI DOSIS RADIASI EKSTERNAL PEKERJA PUSAT RADIOISOTOP DAN RADIOFARMAKA ( PRR )

UNIVERSITAS DIPONEGORO PEMBUATAN PIRANTI LUNAK G-CODE GENERATOR UNTUK PROSES CNC ENGRAVING TUGAS AKHIR FAKULTAS TEKNIK JURUSAN TEKNIK MESIN

KATA PENGANTAR. Puji syukur kepada Allah SWT, karena atas rahmatnya penulis dapat

DAFTAR ISI. BAB 3 PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Alir Utama Kamera Web iii

PENGKLASIFIKASIAN DAUN MANGGA, SALAM DAN SAWO DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

MATERI GENETIK. Oleh : TITTA NOVIANTI, S.Si., M. Biomed.

KLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA

ABSTRAK UNIVERSITAS KRISTEN MARANATHA

RESPON SITOGENETIK PENDUDUK DAERAH RADIASI ALAM TINGGI DI KABUPATEN MAMUJU, SULAWESI BARAT

IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH JAMBU BIJI MERAH (Psidium guajava) DENGAN TEKNIK JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION SKRIPSI

PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK KRIPTOGRAFI VISUAL TANPA EKSPANSI PIKSEL DAN ALGORITMA RLE

LABORATORIUM GENETIKA DEPARTEMEN BIOLOGI FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS INDONESIA 2010

KRIPTOGRAFI VISUAL (4,4) UNTUK BERBAGI 3 CITRA RAHASIA LEWAT 4 CITRA TERSANDI. Jevri Eka Susilo

Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering

PENGGABUNGAN DUA CITRA DENGAN METODE COMPRESSIVE SENSING MENGGUNAKAN MATLAB

PENGARUH KEBISINGAN TERHADAP STRES KERJA PADA PEKERJA BAGIAN WEAVING DI PT ISKANDAR INDAH PRINTING TEXTILE SURAKARTA

PETUNJUK PRAKTIKUM GENETIKA DASAR. Disusun oleh : Dr. Henny Saraswati, M.Biomed PROGRAM STUDI BIOTEKNOLOGI FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN

Perancangan Prototipe Sistem Pencarian Tempat Parkir Kosong dengan Kamera Web Sebagai Pemantau

ANALISA DETEKSI KELOMPOK USIA DAN GENDER BERDASARKAN KONTUR WAJAH DENGAN PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

SKRIPSI PENGARUH LATIHAN BEBAN TERHADAP PENINGKATAN MASSA OTOT PECTORALIS MAYOR DAN BICEPS PADA USIA REMAJA DAN DEWASA GDE RABI RAHINA SOETHAMA

PERBEDAAN EKSPRESI VASCULAR ENDOTHELIAL GROWTH FACTOR (VEGF) PADA RETINOBLASTOMA STADIUM KLINIS INTRAOKULAR DAN INVASI LOKAL.

PENGENALAN DAN PEWARNAAN PADA CITRA GRAY-SCALE ABSTRAK

Jurnal Fisika Unand Vol. 3, No. 3, Juli 2014 ISSN

ANALISA HASIL PERBANDINGAN IDENTIFIKASI CORE POINT PADA SIDIK JARI MENGGUNAKAN METODE DIRECTION OF CURVATURE DAN POINCARE INDEX

ABSTRAK. EFEK MANISAN BUAH PALA (Myristica fragrans Houtt ) TERHADAP WAKTU REAKSI SEDERHANA (WRS) PADA LAKI-LAKI DEWASA

Penerapan Logika Samar dalam Peramalan Data Runtun Waktu

Pada keadaan demikian, kromosom lebih mudah menyerap zat warna, misalnya sudan III, hematoksilin, methylen blue, dan kalium iodida.

3.2.3 Perancangan Flowchart View Perancangan Storyboard Pengumpulan Bahan (Material Collecting)... 47

Widyanuklida, Vol. 15 No. 1, November 2015: ISSN

ABSTRAK PERBANDINGAN KADAR RET HE, FE, DAN TIBC PADA PENDERITA ANEMIA DEFISIENSI FE DENGAN ANEMIA KARENA PENYAKIT KRONIS

ABSTRAK PENGARUH MADU TERHADAP PENINGKATAN MEMORI JANGKA PENDEK

ABSTRAK. Kata Kunci : Aplikasi Web, Asuhan Keperawatan, Metode Waterfall, Sistem Informasi Manajemen

DETEKSI DAN REPRESENTASI FITUR MATA PADA SEBUAH CITRA WAJAH MENGGUNAKAN HAAR CASCADE DAN CHAIN CODE

ABSTRAK. Kata kunci : Algoritma Genetik, Penjadwalan. i Universitas Kristen Maranatha

PENERJEMAH FILE MUSIK BEREKSTENSI WAV KE NOT ANGKA. Albertus D Yonathan A / ABSTRAK

UNESA Journal of Chemical Education ISSN: Vol.4, No.3. pp , September 2015

BIOMARKER ABERASI KROMOSOM AKIBA T PAPARAN RADIASI PENGION

ABSTRAK PENGARUH HIGH INTENSITY CIRCUIT TRAINING (HICT) TERHADAP INDEKS KEBUGARAN JASMANI DAN KESEIMBANGAN TUBUH PADA LAKI-LAKI DEWASA MUDA

TESIS. Karya tulis sebagai salah satu syarat Oleh RIDWAN MARPAUNG NIM : Program Studi Rekayasa Geoteknik

ABSTRACT. SUBCHRONIC EFFECT OF BORAX ( Sodium tetraborate ) INTOXICATION TO POPULATION NUMBER OF PRIMARY SPERMATOCITE IN MALE MICE S TESTIS

ANALISIS KELOMPOK DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN GUSTAFSON KESSEL CLUSTERING PADA INDEKS LQ45

ABSTRAK. Kata kunci: diagram kelas, xml, java, kode sumber, sinkronisasi. v Universitas Kristen Maranatha

SKRIPSI. Oleh : Luh Putu Ayu Wulandari Nim

Proteksi Kesalahan Berbeda Menggunakan Metode Rate Compatible Punctured Convolutional (RCPC) Codes Untuk Aplikasi Pengiriman Citra ABSTRAK

OTOMATISASI PENGHITUNGAN PERSENTASE PARASITEMIA Plasmodium Falciparum MENGGUNAKAN PERANGKAT LUNAK NISH ELEMENT D 2.3

DAFTAR ISI. SAMPUL DALAM... LEMBAR PENGESAHAN... PENETAPAN PANITIA PENGUJI... iii KATA PENGANTAR... PERNYATAAN KEASLIAN PENELITIAN...

SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG) DALAM BIDANG KESEHATAN MASYARAKAT

PENGELOMPOKAN CITRA WAJAH DENGAN TEKNIK SUBSPACE CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA LSA SC (LOCAL SUBSPACE AFFINITY SPECTRAL CLUSTERING)

SKRIPSI KAJIAN KARIOTIPE TANAMAN SAWO (ACHRAS ZAPOTA) Oleh Erni Yulianingsih H

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

PERANCANGAN DAN REALISASI SISTEM PENDETEKSI GERAKAN SEBAGAI NATURAL USER INTERFACE ( NUI ) MENGGUNAKAN BAHASA C# ABSTRAK

Pendahuluan. Pendahuluan. Mutasi Kromosom. GENETIKA DASAR Mutasi Kromosom

PEMANTAUAN LINGKUNGAN DI SEKITAR PUSAT PENELITIAN TENAGA NUKLIR SERPONG DALAM RADIUS 5 KM TAHUN 2005

TEKNIK PENJADWALAN KULIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA. Oleh Dian Sari Reski 1, Asrul Sani 2, Norma Muhtar 3 ABSTRACT

Identifikasi Jenis Kayu Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Data Citra

SIFAT FISIKOKIMIA TEPUNG PREGELATINISASI BERAS MERAH DAN KETAN HITAM DENGAN VARIASI WAKTU PENGUKUSAN SKRIPSI

ABSTRACT. vii Universitas Kristen Maranatha

PENGARUH PENGGUNAAN JENIS ALAT PENGGULUNG TERHADAP HASIL PENGERITINGAN RAMBUT DESAIN ANTARA ROTTO DAN MAGIC ROLLER

ABSTRAK PENGARUH HIGH INTENSITY CIRCUIT TRAINING (HICT) TERHADAP KEKUATAN OTOT LENGAN DAN TUNGKAI PADA PRIA DEWASA MUDA

ABSTRAK DAN EXECUTIVE SUMMARY PENELITIAN HIBAH BERSAING

TINGKAT PENGETAHUAN MAHASISWA D3 POLITEKNIK KESEHATAN GIGI MAKASSAR MENGENAI PROTEKSI RADIASI PADA FOTO ROENTGEN SKRIPSI

Perbandingan Akurasi Backpropagation Neural Network dan ANFIS Untuk Memprediksi Cuaca

KRIPTOGRAFI VISUAL UNTUK BERBAGI DUA CITRA RAHASIA MENGGUNAKAN METODE FLIP (2,2) Putri Kartika Sari

PENINGKATAN PELAYANAN KESELAMATAN KERJA DI PUSAT TEKNOLOGI NUKLIR BAHAN DAN RADIOMETRI

IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA TELINGA DENGAN MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI HOUGH ABSTRAK

Transkripsi:

SEMI OTOMATISASI KARIOTIPE UNTUK DETEKSI ABERASI KROMOSOM AKIBAT PAPARAN RADIASI Dwi Ramadhani*, Yanti Lusiyanti*, Zubaidah Alatas* dan Sofiati Purnami* *Pusat Teknologi Keselamatan dan Metrologi Radiasi, Badan Tenaga Nuklir Nasional dhani02@batan.go.id ABSTRAK SEMI OTOMATISASI KARIOTIPE UNTUK DETEKSI ABERASI KROMOSOM AKIBAT PAPARAN RADIASI. Proses analisa citra kromosom dilakukan dengan mengklasifikasikan kromosom berdasarkan panjang dan bentuknya sehingga dihasilkan ideogram. Proses tersebut dinamakan kariotipe. Kariotipe umumnya dilakukan dengan cara mengambil citra sel pada saat metafase sehingga kromosom terlihat jelas terlebih dahulu, kemudian menggunting setiap citra kromosom dan mengidentifikasi masing-masing kromosom untuk dibuat ideogramnya. Proses kariotipe dapat digunakan untuk mendeteksi aberasi kromosom akibat paparan radiasi. Proses pembuatan kariotipe sangat menyita waktu dan tenaga sehingga telah banyak dikembangkan perangkat lunak untuk membantu kariotipe kromosom baik yang otomatis maupun semiotomatis. Salah satu perangkat lunak tersebut adalah Cytovision 3.6. Selain perangkat lunak yang bersifat komersil terdapat perangkat lunak lain yang dapat di unduh dan digunakan secara bebas untuk membantu proses kariotipe yaitu SmartType Express. Tujuan kegiatan yang dilakukan adalah untuk membandingkan kemampuan perangkat lunak semi otomatis komersil dan yang bersifat bebas dalam membantu proses pembuatan ideogram untuk mendeteksi aberasi kromosom akibat paparan radiasi. Metode yang digunakan adalah membandingkan waktu yang dibutuhkan oleh Cytovision 3.6 dan SmartType Express untuk menghilangkan kesepuluh background citra dan meningkatkan intensitas warna gelap pada pita kromosom juga pemisahan citra kromosom tumpang tindih hingga terbentuk citra kromosom yang lebih mudah untuk diklasifikasi dan dibuat ideogramnya. Data yang didapat kemudian diolah secara statistik menggunakan Uji Wilcoxon dengan hipotesis bahwa H 0 adalah tidak terdapat perbedaan waktu secara nyata menggunakan kedua perangkat lunak untuk menghasilkan citra kromosom yang lebih baik dan H 1 terdapat perbedaan secara nyata menggunakan kedua perangkat lunak untuk menghasilkan citra kromosom yang lebih baik. Taraf nyata yang digunakan (α) adalah 0,05. Hasil pengolahan secara statistik menunjukkan bahwa pengolahan citra kromosom mengunakan SmartType Express cukup baik dan tidak berbeda dengan perangkat lunak komersil Cytovision 3.6. Kata Kunci : Kariotipe, kromosom, radiasi, disentrik, perangkat lunak ABSTRACT Chromosome image analysis process is doing by classify the chromosomes based on the length and shape of the chromosome and resulting the chromosome map (ideogram). This process called a karyotype. Karyotype is generally done by taking images of cells at metaphase when chromosomes clearly visible, then cut out each chromosome image and identify the each chromosome image to make an ideogram. Karyotype process can be used to detect chromosomal aberrations due to radiation exposure. This process is time consuming and very laborious, therefore now many computer programs has been developed to assist the chromosome karyotype and classified into two types which are automatic and semiautomatic type. One of the semiautomatic software is Cytovision 3.6. Beside the commercial software there are also semiautomatic software that can be downloaded and used freely (Freeware) to assist the karyotype process which are SmartType Express. The aim of this research is to compare the ability of semi-automated commercial software with the free software in assisting the process of making ideograms to detect chromosomal aberrations due to radiation exposure. Methodology used in this research is compare the time required by Cytovision 3.6 and SmartType Express to eliminate ten background image and increase the intensity of dark color on the arm of chromosomes and also separate the overlapping chromosome images to form the image that more easier to be classified and made the ideogram. Result data was processed statistically using Wilcoxon Test with these criteria. H 0 mean that there s no significant difference in time using both of the software and H 1 is significantly different in time using both the software to produce a better image of the chromosome. Significance level that used (α) is 0.05. The Wilcoxon test results showed the chromosome image processing using SmartType Express is good and there s no different from commercial software Cytovision 3.6. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN 152 Dwi Ramadhani dkk

Key words: Karyotype, chromosome, radiation, dicentric, software. 1. PENDAHULUAN Kromosom adalah struktur dalam sel yang mengandung infomasi genetik. Citra kromosom saat sel dalam fase metafase berguna untuk mendiagnosis kelainan genetik dan mendeteksi kemungkinan timbulnya kanker. Analisa citra kromosom dilakukan oleh seorang ahli sitogenetik untuk mendeteksi adanya kerusakan kromosom baik secara jumlah maupun struktur. Kromosom manusia normal terdiri dari 22 pasang kromosom autosom dan sepasang kromosom gonosom, baik XX maupun XY [1,2,3]. Kromosom mempunyai bagian yang menyempit yaitu sentromer dan membagi kromosom menjadi dua lengan yaitu lengan p pada bagian atas dan lengan q dibagian bawah. Berdasarkan letak sentromernya kromosom dapat dibedakan menjadi beberapa bentuk. Pertama kromosom metasentrik yaitu apabila sentromer terletak di tengah kromosom sehingga kromosom terbagi menjadi dua lengan yang hampir sama panjang. Kedua kromosom submetasentrik yaitu apabila sentromer terletak kearah salah satu ujung kromosom sehingga kromosom terbagi menjadi dua lengan yang tak sama panjang. Ketiga kromosom akrosentrik yaitu letak sentromer di dekat ujung kromosom sehingga satu lengan menjadi sangat pendek dan yang lain sangat panjang. Terakhir adalah kromosom telosentrik yaitu apabila sentromer terletak di ujung kromosom sehingga kromosom hanya terdiri dari satu lengan saja [4]. Dalam buku Internasional System for Human Cytogenetics Nomenclature (ISCN) kromosom manusia dikelompokan menjadi 7 kelompok utama [5]. Kelompok A (Kromosom 1-3) : Kromosom metasentrik berukuran besar dan mudah dibedakan dengan yang lain karena ukurannya dan letak sentromernya. Kelompok B (Kromosom 4-5) 2 Kromosom submetasentrik berukuran besar. Kelompok C (Kromosom 6-12, X) : Kromosom metasentrik dan submetasentrik berukuran sedang. Kelompok D (Kromosom 13-15) : Kromosom akrosentrik berukuran sedang dan memiliki satelit. Kelompok E (Kromosom 16-18) : Kromosom metasentrik dan submetasentrik berukuran kecil. Kelompok F (Kromosom 19-20) : Kromosom metasentrik berkuran sangat kecil. Kelompok G (Kromosom 21-22, Y) : Kromosom akrosentrik berukuran sangat kecil dan memiliki satelit kecuali kromosom Y. Gambar l. Klasifikasi kromosom manusia [7] Proses analisa citra kromosom dilakukan dengan mengklasifikasikan kromosom berdasarkan panjang dan bentuknya sehingga dihasilkan ideogram. Proses tersebut dinamakan kariotipe. Kariotipe dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan (aberasi) kromosom akibat paparan radiasi. Perubahan struktur kromosom akibat pajanan radiasi dapat dibagi menjadi dua kelompok utama yaitu aberasi kromosom stabil dan tidak stabil. Aberasi kromosom stabil dalam sel tidak akan hilang setelah proses pembelahan mitosis berikutnya, contohnya adalah translokasi Dwi Ramadhani dkk 153 Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN

(terjadi perpindahan fragmen antar satu atau lebih kromosom). Sedangkan aberasi kromosom tidak stabil akan hilang setelah proses pembelahan mitosis berikutnya, contohnya adalah kromosom disentrik (kromosom dengan dua sentromer), fragmen asentrik (fragmen kromosom yang tidak mengandung sentromer) dan kromosom cincin. Kerusakan kromosom yang spesifik akibat terinduksi paparan radiasi pada tubuh ialah kromosom disentrik [5]. Kariotipe umumnya dilakukan dengan cara mengambil citra sel pada saat metafase sehingga kromosom terlihat jelas tcrlebih dahulu, kemudian menggunting setiap citra kromosom dan SEMINAR NASIONAL mengidentifikasi masing-masing kromosom untuk dibuat ideogramnya (Gambar 2). Proses tersebut sangat menyita waktu dan tenaga sehingga telah banyak dikembangkan perangkat lunak untuk membantu kariotipe kromosom baik yang otomatis maupun semiotomatis. Perangkat lunak otomatis dapat langsung membuat ideogram dari citra kromosom, sedangkan semiotomatis tetap membutuhkan operator untuk membuat ideogram. Pengembangan perangkat lunak otomatis yang dapat membuat ideogram secara langsung sangat menarik perhatian para peneliti dan banyak dilakukan penelitian mengenai hal tersebut selama 30 tahun terakhir [1,2,3]. Gambar 2. Proses pembuatan ideogram secara manual Secara umum proses kariotipe menggunakan perangkat lunak semi otomatis memiliki kelebihan karena dapat memisahkan citra kromosom yang tumpang tindih dan meningkatkan intensitas pita (bands) kromosom pada kromosom hasil teknik G-Banding. Struktur urutan prosedur (flowchart) pada perangkat lunak semi otomatis dimulai dari proses normalisasi background citra menjadi putih dan peningkatan intensitas warna gelap pada pita kromosom sehingga dihasilkan citra kromosom yang lebih baik untuk diurutkan menjadi ideogram (Gambar 3). Gambar 3. Urutan prosedur perangkat lunak semiotomatis untuk kariotipe Saat ini telah banyak perangkat lunak semi otomatis yang bersifat komersil dan memiliki kemampuan cukup baik untuk memisahkan citra kromosom yang tumpang tindih maupun menormalisasi background menjadi putih. Salah satu perangkat lunak tersebut adalah Cytovision 3.6. Selain perangkat lunak yang bersifat komersil terdapat perangkat lunak lain yang dapat di unduh dan digunakan secara bebas (freeware) untuk membantu proses kariotipe yaitu SmartType Express. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN 154 Dwi Ramadhani dkk

Tujuan kegiatan yang dilakukan adalah untuk membandingkan kemampuan perangkat lunak semi otomatis komersil dan yang bersifat bebas dalam membantu proses pembuatan ideogram. Kemampuan yang dibandingkan adalah kecepatan dalam mengolah citra sehingga menjadi lebih mudah untuk dibuat ideogramnya (Gambar 4). Gambar 4. Proses pengolahan citra 2. ALAT DAN BAHAN Alat dan bahan yang digunakan adalah perangkat lunak Cytovision 3.6, SmartType Express dan citra kromosom normal hasil teknik G-Banding sebanyak sepuluh citra yang berasal dari dua donor berbeda. 3. METODOLOGI Metode yang digunakan adalah membandingkan waktu yang dibutuhkan oleh kedua perangkat lunak Cytovision 3.6 dan SmartType Express untuk menghilangkan kesepuluh background citra dan meningkatkan intensitas warna gelap pada pita kromosom juga pemisahan citra kromosom tumpang tindih hingga terbentuk citra kromosom yang lebih mudah untuk diklasifikasi dan dibuat ideogramnya. Data yang didapat kemudian diolah secara statistik menggunakan Uji Wilcoxon dengan hipotesis bahwa H 0 adalah tidak terdapat perbedaan waktu secara nyata menggunakan kedua perangkat lunak untuk menghasilkan citra kromosom yang lebih baik dan H 1 terdapat perbedaan secara nyata menggunakan kedua perangkat lunak untuk menghasilkan citra kromosom yang lebih baik. Taraf nyata yang digunakan (α) adalah 0,05. 4. HASIL Waktu yang dibutuhkan oleh kedua perangkat lunak untuk mengolah kesepuluh citra ditunjukkan oleh Tabel 1. Rerata waktu yang dibutuhkan untuk pengolahan sepuluh citra kromosom menggunakan perangkat lunak Cytovision 3.6 adalah 2,21 menit, sedangkan rerata menggunakan SmartType Express adalah 2,22 menit. Dari tabel 1, harga J yaitu nilai mutlak jumlah tanda peringkat terkecil adalah 27. Dengan α = 0,05 dan n = 10, J Tabel bernilai 8 [8]. Karena J Hitung lebih besar dari J Tabel maka Hipotesis H 0 yaitu tidak terdapat perbedaan waktu secara nyata menggunakan kedua perangkat lunak untuk menghasilkan citra kromosom yang lebih baik diterima. Dwi Ramadhani dkk 155 Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN

Tabel 1. Waktu yang dibutuhkan untuk mengolah kesepuluh citra No Cytovision SmartType Beda Peringkat Tanda Peringkat (Menit) Xi (Menit) Yi (Xi-Yi) Xi-Yi Positif Negatif 1 1,46 1,55-0,09 5-5 2 2,39 2,05 0,34 9 +9 3 1,50 1,53-0,03 7-7 4 2,52 2,50 0,02 8 +8 5 1,11 1,39-0,28 3-3 6 3,07 3,27-0,20 4-4 7 2,53 3,11-0,58 2-2 8 2,30 3,37-1,07 1-1 9 2,26 2,31-0,05 6-6 10 2,06 1,16 0,9 10 +10 X=2,21 X=2,22 =27 =(-28) 5. PEMBAHASAN Hasil pengolahan secara statistik menunjukkan bahwa pengolahan citra kromosom mengunakan SmartType Express cukup baik dan tidak berbeda dengan perangkat lunak komersil Cytovision 3.6 sehingga mempermudah pembuatan ideogram sampel. SmartType Express adalah perangkat lunak versi bebas dari Smart Type Pro. Smart Type Pro adalah perangkat lunak komersil yang khusus dibuat untuk membantu proses kariotipe. Perbedaan antara SmartType Express dan Smart Type Pro adalah pada SmartType Express hanya bisa digunakan selama 30 menit, tetapi pengguna dapat menyimpan pekerjaan yang dilakukan dengan Smart Type untuk diteruskan kemudian (Gambar 5). Berbeda dengan Cytovision 3.6 pada SmartType Express citra kromosom yang bisa dibaca hanya yang memiliki format TIFF dengan kedalaman warna 8 bit skala kelabu (grayscale), namun hal tersebut dapat diatasi dengan mengkonversi citra yang bukan TIFF dan tidak memiliki kedalaman wama 8 bit skala kelabu dengan perangkat lunak ImageJ. ImageJ juga merupakan perangkat lunak yang dapat di unduh dan digunakan secara bebas (freeware), sehingga bila seseorang ingin menggunakan perangkat lunak yang dapat membantu proses kariotipe dengan keterbatasan dana dapat menggunakan SmartType Express dan ImageJ. Gambar 5. Pemberitahuan bahwa SmartType Express hanya bisa digunakan selama 30 menit. Proses pemisahan citra kromosom yang tumpang tindih ataupun berhimpitan dapat dilakukan secara otomatis atau secara manual baik oleh SmartType Express maupun Cytovision 3.6. Hasil pemisahan citra kromosom yang tumpang tindih baik oleh SmartType Express maupun Cytovision 3.6 cukup baik, seperti terlihat pada Gambar 6 dan 7. Pembuatan ideogram secara otomatis sebenamya dapat dilakukan baik Cytovision 3.6 maupun Smart Type Express, akan tetapi umumnya hasil pembuatan ideogram secara otomatis kurang memuaskan karena banyak pengklasifikasian kromosom yang salah. Pengklasifikasian kromosom baik pada Cytovision 3.6 maupun Smart Type Express kemungkinan besar dilakukan berdasarkan kurva tingkat intensitas warna gelap pada kromosom. Citra kromosom yang digunakan memiliki pita terang dan gelap pada lengan kromosom. Hal tersebut dikarenakan citra kromosom yang digunakan dalam penelitian adalah citra kromosom hasil teknik G-banding. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN 156 Dwi Ramadhani dkk

Gambar 6. Pemisahan citra kromosom yang tumpang tindih oleh SmartType Express. Gambar 7. Pemisahan citra kromosom yang tumpang tindih oleh Cytovison 3.6. Teknik banding atau teknik pembentukan pita/jalur dilakukan dengan membentuk pita-pita (bands) melintang pada kromosom. Beberapa daerah di kromosom akan memiliki pita terang sedangkan yang lainnya tampak gelap. Pita terang dan gelap akan berselang-seling pada kromosom. Masing-masing kromosom memiliki distribusi pita terang dan gelap yang berbeda-beda. Dengan demikian klasifikasi kromosom dan pendeteksian kerusakan kromosom akan lebih mudah dilakukan [4]. Setiap kromosom memiliki kurva tingkat intensitas warna gelap yang berbeda-beda dikarenakan masing-masing kromosom memiliki distribusi pita terang dan gelap tersendiri. Sebagai contoh pada kromosom 16, 17 dan 18 yang memiliki pola distribusi pita terang dan gelap berbeda akan memiliki kurva tingkat intensitas warna gelap tersendiri [9] (Gambar 8). Gambar 8. Perbedaan kurva tingkat intensitas wama gelap pada kromosom 16, 17 dan 18. Dwi Ramadhani dkk 157 Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN

Selain menggunakan perbedaan kurva tingkat intensitas warna gelap, pengklasifikasian kromosom mungkin juga dilakukan berdasarkan nilai indeks sentromer (Centromeric Index) tiap kromosom [10]. Indeks sentromer adalah rasio antara panjang lengan pendek kromosom dengan panjang keseluruhan kromosom 9 (Gambar 9). SEMINAR NASIONAL p CI = p + q Keterangan: p : panjang lengan pendek kromosom q : panjang lengan panjang kromosom p p + q q Gambar 8. Panjang lengan pendek dan keseluruhan kromosom Setiap kromosom memiliki nilai indeks sentromer sehingga dapat diklasifikasikan secara otomatis. Kemungkinan besar proses pengklasifikasian kromosom secara otomatis untuk dibuat ideogramnya oleh Cytovision 3.6 maupun Smart Type Express dilakukan berdasarkan kurva tingkat intensitas warna gelap dan indeks sentromer. Kesalahan dalam pengklasifikasian terjadi mungkin dikarenakan kesalahan dalam menentukan letak sentromer oleh perangkat lunak. Kesalahan dalam menentukan letak sentromer akan mengakibatkan kesalahan dalam nilai indeks sentromer sehingga perangkat lunak salah dalam menentukan pasangan kromosomnya. Seperti terlihat pada gambar 10 pasangan kromosom 13 dan 14 tertukar sehingga proses kariotipe secara otomatis tidak berlangsung sempurna karena masih terdapat kesalahan. Gambar 10. Kesalahan dalam proses pengklasifikasian kromosom. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN 158 Dwi Ramadhani dkk

Selain digunakan untuk mengotomatisasi proses kariotipe citra kromosom hasil teknik G- banding, baik Cytovision 3.6 maupun SmartType Express juga dapat digunakan untuk membantu proses kariotipe citra kromosom dengan pewarnaan giemsa dan citra kromosom yang diwarnai dengan dengan teknik Fluorescence in situ hybridization (FISH). Teknik FISH merupakan suatu teknik pengecatan terhadap satu atau lebih kromosom dengan bahan berpendar (fluorescent) untuk memvisualisasi terjadinya aberasi kromosom stabil seperti translokasi [11,12]. Khusus untuk proses kariotipe citra kromosom dengan pewarna giemsa maka klasifikasi hanya berdasarkan nilai indeks sentromer. Proses semiotomatisasi citra kromosom dengan pewarna giemsa menggunakan Cytovision 3.6 maupun SmartType Express dapat memperkirakan nomor kromosom yang mengalami disentrik. Seperti terlihat pada gambar 11 dan 12 dengan proses kariotipe dapat diperkirakan nomor kromosom yang mengalami disentrik adalah kromosom 5 (lingkaran merah) yang bergabung dengan kromosom 16 dan terbentuk fragmen asentrik. Gambar 11. Citra kromosom dengan pewarnaan Giemsa yang telah diolah dengan Cytovision 3.6 dan SmartType Express. Gambar 12. Hasil kariotipe citra kromosom dengan pewarnaan Giemsa. Khusus untuk proses kariotipe citra kromosom yang diwarnai dengan teknik FISH maka citra terlebih dahulu di invert terlebih dahulu untuk kemudian dilakukan proses kariotipe berdasarkan nilai indeks sentromer tiap kromosom. Khusus untuk proses kariotipe citra kromosom diwarnai dengan teknik FISH hanya dapat dilakukan oleh Cytovision 3.6. Proses tersebut telah dilakukan di Laboratorium Sitogenetik Bidang Biomedika Pusat Teknologi Keselamatan dan Metrologi Radiasi (PTKMR) BATAN. Seperti terlihat pada gambar 13, 14 dan 15 bahwa citra kromosom diwarnai dengan teknik FISH dapat dibuat kariotipenya dengan menggunakan Cytovision 3.6. Dwi Ramadhani dkk 159 Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN

Gambar 13. Citra kromosom dengan pewarnaan teknik FISH. Gambar 14. Citra kromosom dengan pewarnaan teknik FISH yang telah di invert. Gambar 15. Kariotipe citra kromosom dengan pewarnaan teknik FISH. Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN 160 Dwi Ramadhani dkk

6. KESIMPULAN Perangkat lunak semi otomatis SmartType Express memiliki kemampuan yang tidak berbeda dalam membantu proses pembuatan ideogram dibandingkan dengan Cytovision 3.6 yang bersifat komersil. Dengan demikian apabila seseorang memiliki keterbatasan dana untuk mendapatkan perangkat lunak semiotomatis komersil untuk membantu proses pembuatan ideogram dapat menggunakan SmartType Express yang dapat diunduh secara bebas di http://www.dsuk.biz/ SmartType/SmartType/Try.html. Baik SmartType Express maupun Cytovision 3.6 dapat digunakan untuk membantu proses kariotipe citra kromosom dengan pewarnaan giemsa. Khusus untuk Cytovision 3.6 dapat digunakan untuk membantu proses kariotipe citra kromosom yang diwarnai dengan dengan teknik Fluorescence in situ hybridization (FISH). feasibility study. Pattern Recognition Letters 27: 19-28. 10. HAMAMI, L., ABDESSLAM, H., dan R, HAURON. 2005. Chromosomal Automatic Classification System. LMACS I 7th World Congress Scientific Computation, Applied Mathematics and Simulation. Paris, France. 11. LEONARD, A, RUEFF, J, GERBER, G.B, dan LEONARD, E.D. 2005. Usefulness and Limits of Biological Dosimetry Based on Cytogenetics Methods. Radiation Protection Dosimetry 115(1-4):448-454. 12. CAMPAROTO, M.L, RAMALHO, A.T, NATARAJAN, A.T, CURADO, M.P, dan SAKAMOTO-HOJO, E.T. 2003. Translocation Analysis by the FISH-Painting Methods for Retrospective Dose Construction in Individuals Exposed to Ionizing Radiation 10 Years After Exposure. Mutation Research 530 (1-2):1-7. 7. DAFTAR PUSTAKA 1. WANG, X., ZHENG, B., LI, S., MULVIHILL, J,J., WOOD, M,C., dan HONG, L. 2009; Automated classification of metaphase chromosomes: Optimization of an adaptive computerized scheme. Journal of Biomedical Informatics 42: 22-31. 2. POPESCU, M., GADER, P., KELLER, J., KLEIN, C., STANLEY, J dan C, CALDWELL. 1999. Automatic karyotyping of metaphase cells with overlapping chromosomes. Japan Journal Computer in Biology and Medicine 29: 61-82. 3. SAMPAT, M,P., BOVIK, A,C., AGGARWAL, J,K., dan K,R, CASTLEMAN. 2005. Supervised parametric and nonparametric classification of chromosome images. Pattern Recognition 38: 1209-1223. 4. SURYO. 1994. Genetika Manusia. Gajah Mada University Press, Yogyakarta. 5. International Atomic Energy Agency. 2001. Cytogenetic Analysis for Radiation Dose Assessment. Technical Reports Series No. 405, IAEA, Vienna. 6. International Standing Committee On Human Cytogenetics Nomenclature (ISCN). 2009. An International System for Human Cytogenetics Nomenclature. Karger, Switzerland. 7. Anonim. 2007. Giemsa Staining Methods. Characteristics of chromosome groups: Karyotyping. http://www.rerf.or.jp/dept/genetics/giemsa_4_ e.html, diakses tanggal 29 Juni 2010. 8. SUDJANA. 2002. Metoda Statistika (Edisi 6). Penerbit Tarsito, Bandung. 9. MORADI, M., dan S,K, SETAREHDAN. 2006. New features for automatic classification of human chromosomes: A Dwi Ramadhani dkk 161 Sekolah Tinggi Teknologi Nuklir-BATAN