Ihsani, Nisa
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Segmentasi Citra Digital Objek Hasil Pengamatan In Situ Localization Gen gfp pada Tanaman Transforman Atqiya, Firas; Ihsani, Nisa; Sholahuddin, Muhammad Rizqi; Dwivany, Fenny Martha; Suhandono, Sony
Jurnal Pendidikan Multimedia (Edsence) Volume 1 No 2 (Desember 2019)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/edsence.v1i2.21575

Abstract

Penelitian berbasis biomolekuler membutuhkan beragam penggunaan perangkat lunak pengolah data. Salah satunya yaitu kebutuhan perangkat lunak yang mampu mengolah data citra digital pada proses segmentasi warna. Dalam penelitian biomolekuler, segmentasi warna dapat digunakan untuk menganalisis pendaran warna hijau sebagai hasil ekspresi gen gfp. Gen pelapor ini banyak digunakan dalam proses rekayasa genetik tumbuhan maupun hewan yaitu: memonitor ekspresi gen, in situ localization, biosensor, physiological indicators, dan studi interaksi protein. Sinar UV pada panjang gelombang eksitasi 450-490 nm dapat diserap dan diemisikan oleh molekul protein GFP sebagai warna hijau. Adanya pendaran hijau tersebut diharapkan hanya muncul sebagai penanda terekspresinya gen gfp. Namun demikian, pada sampel tumbuhan terkandung senyawa metabolit sekunder yang dapat menyerap dan mengemisikan sinar UV sebagai warna hijau. Adanya warna hijau selain hasil ekspresi gen gfp ini tentunya dapat menyebabkan hasil analisis in situ localization menjadi bias. Oleh karena itu, diperlukan teknik pengolahan citra digital yang mampu memilah warna hijau hasil ekspresi gen gfp dan warna hijau dari emisi senyawa metabolit tumbuhan. Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk memisahkan objek hasil ekspresi gen gfp pada citra digital jagung transforman dengan warna hijau yang diemisikan oleh senyawa metabolit sekunder jagung menggunakan pengolahan citra digital. Proses yang digunakan adalah color filtering, thresholding, dan Canny edge detection. Hasil penelitian yang diperoleh berupa citra yang mengandung citra objek hasil ekspresi gen gfp yang telah tersegmentasi pada sayatan melintang akar jagung transforman.