Video Spektroskopi

Video Spektroskopi

Update terakhir: 16/10/2008

By Syaifudin.ST

Pada analisis spektrokimia, spektrum radiasi elektromagnetik digunakan untuk menganalisis senyawa kimia dan menelaah interaksinya dengan radiasi elektromagnetik. Suatu foton memiliki energi tertentu dan dapat menyebabkan transisi tingkat energi suatu atom atau molekul. Karena tiap spesies kimia mempunyai tingkat-tingkat energi yang berbeda, maka transisi perubahan energinya juga berbeda. Berarti suatu spektrum yang diperoleh dengan menempatkan beberapa fungsi frekuensi terhadap frekuensi radiasi elektromagnetik adalah khas untuk unsur kimia tertentu dan berguna untuk identifikasi [1]. Dalam dunia kedokteran metode spektroskopi telah digunakan, diantaranya untuk mengetahui unsur yang terkandung dalam suatu cairan dengan menggunakan alat spektrofotometer. Prinsip dari spektrofotometer adalah melewatkan cahaya dalam suatu larutan. Di awal penemuan spektrofotometer untuk melewatkan satu panjang gelombang dari cahaya digunakan grating, filter optik dan prisma. Kemudian akan diukur intensitas cahaya yang melewati larutan tersebut dengan menggunakan satu buah fotodioda. Spektrum warna hasil dari dispersi cahaya akan dideteksi oleh deret fotodioda, hal ini mempunyai tingkat kesulitan yang tinggi dikarenakan jarak spektrum warna dan jarak antar fotodioda tidak sama. Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, sebagai suatu inovasi maka akan di buat video spektroskopi, spektrum warna hasil dispersi cahaya akan ditangkap oleh kamera. Citra dari spektrum warna ini akan dirubah dalam profil garis.

Jika suatu gelombang monokromatik datang, terdiri dari beberapa frekuensi atau panjang gelombang yang bersuperposisi, maka tiap komponen panjang gelombang akan dibiaskan dengan sudut yang berbeda, suatu gejala yang disebut dengan dispersi.Karena itu cahaya putih terurai menjadi warna-warna bila dibiaskan dari udara ke bahan lain seperti air atau kaca [2]. Susunan ideal untuk mengamati spektrum atomik seperti pada gambar 1. Pada model warna RGB (gambar 2) , kedekatan dua buah warna dapat dianggap sama seperti jarak dua buah titik P1 dan P2 pada ruang dalam kubus. Jarak antara perbedaan tersebut dinyatakan dengan

d12 = √(R1-R2)2+(G1-G2)2+(B1-B2)2

Gambar 2. Kubus warna RGB dengan skala yang dinormalkan

Pada gambar 2 terlihat bahwa warna hitam diwakili oleh koordinat ruang (0,0,0) yang berarti intensitas semua warna pokok adalah nol persen dan warna putih oleh koordinat (1,1,1) yang berarti semua warna pokok berintensitas 100% karena nilai satu adalah maksimum untuk skala yang dinormalkan pada kubus tersebut. Bila semua warna pokok mempunyai intensitas yang sama dan berbeda diantara 0 dan 1,

maka yang tampak adalah warna abu-abu. Jadi citra abu-abu dengan mudah dapat dihasilkan dari citra warna RGB dengan mengambil nilai rata-rata dari ketiga komponen warna pokok merah, hijau dan biru. Tetapi karena ketiga warna pokok tadi dianggap tidak seragam dalam hal kemampuan kontribusi pada kecerahan, ada yang berpendapat bahwa secara konversi yang lebih tepat adalah menggunakan persamaan berikut :

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B (2)

Dengan Y adalah nilai kecerahan pada citra abu – abu [3].

Dalam perancangan sistem ini meliputi tahapan diagram blok perancangan sistem, perancangan perangkat lunak, uji coba dengan sampel, pengambilan data dan analisa data. Perancangan sistem video spektroskopi terlihat pada gambar 4 .Sinar polikromatis datang melalui lensa dan melewati tabung reaksi. (kuvet) yang berisi sampel cairan. Sinar ini mengalami perubahan intensitas cahaya dari sumber asalnya. Cahaya ini akan diuraikan oleh prisma sehingga terbentuk spektrum warna. Spektrum warna ini akan diteruskan ke layar yang akan ditangkap oleh kamera dan dikirimkan ke komputer. Dari citra yang ditangkap kemudian dikonversi ke dalam profil garis dengan cara mengambil nilai RGB dari gambar spektrum warna kemudian dikonvesikan ke dalam nilai kecerahan citra abu-abu dengan menggunakan persamaan Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B sehingga di dapat profil garis dari spektrum warna.

Spektrum warna yang dihasilkan oleh dispersi prisma untuk beberapa sampel dapat dilihat pada gambar 5. Pada percobaan ini dilakukan juga pengambilan data dengan menggunakan webcam, akan tetapi terdapat kesulitan, karena webcam tidak dapat menerima cahaya yang berlebih, sehingga pengambilan data dilakukan pada jarak yang relatif jauh dibandingkan dengan handycam., sehingga gambar yang ditangkap tidak baik.

Dari gambar spektrum warna ini kemudian akan dicari profile garisnya, gambar profil garis untuk masing-masing sampel dapat dilihat pada gambar 6.

Gambar 5. Spektrum warna beberapa larutan

Untuk melihat perbedaan data profil garis maka dilakukan ploting. Karena dari data perbandingan selisih antara masing-masing profil garis sangat sedikit maka dilakukan metode mengurangi nilai profil garis blank kuvet (tanpa sampel cairan) dengan nilai dari masing-masing profil garis. Setelah itu dilakukan normalisasi. Dari hasil percobaan yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa masing-masing sampel cairan yang mempunyai warna sangat berbeda menghasilkan spektrum warna yang berbeda sedangkan sampel yang memiliki warna yang hampir sama tetapi memiliki kandungan yang berbeda akan menghasilkan spektrum warna dengan intensitas yang berbeda, hal ini dapat dilihat dengan menggunakan profil garis.

Daftar Pustaka

[1] S.M. Khopar, Konsep Dasar Kimia Analitik, UI Press, 2007

[2] Sutrisno, ” Dasar-dasar Fisika Universitas, Penerbit ITB Bandung, 1984

[3] Usman Ahmad, ”Pengolahan Citra Digital & Teknik Pemrogramannya, Penerbit Graha Ilmu, 2005

[4] Mauridhi Hery .Purnomo, Agus Kurniawan,” Supervised Neural Network dan Aplikasinya”, Penerbit Graha Ilmu, 2006

%d bloggers like this: