Karakterisasi Microbubble pada Plasma Activated Water melalui Metode Segmentasi Citra Berbasis Matlab

  • Mei Wulandari Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
  • Sri Wahyu Suciyati Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
  • Ahmad Faruq Abdurrahman Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
  • Humairoh Ratu Ayu Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung
Keywords: Microbubble, ; Segmentasi Citra, MATLAB, Watershed, Diameter Gelembung

Abstract

Microbubble merupakan gelembung gas berukuran mikrometer yang memiliki luas permukaan spesifik tinggi dan berperan penting dalam meningkatkan efisiensi transfer massa gas ke dalam cairan. Karakterisasi microbubble menjadi aspek penting untuk mengetahui jumlah, ukuran, dan distribusi gelembung yang dihasilkan suatu sistem. Namun, pengukuran secara manual membutuhkan waktu yang relatif lama dan rentan terhadap subjektivitas pengamat. Oleh karena itu, diperlukan metode analisis yang mampu melakukan karakterisasi microbubble secara otomatis, cepat, dan objektif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem analisis diameter microbubble berbasis segmentasi citra digital menggunakan MATLAB untuk memperoleh karakteristik microbubble secara kuantitatif. Penelitian dilakukan menggunakan citra microbubble yang dihasilkan oleh dua jenis diffuser, yaitu diffuser C50 dan diffuser C80. Proses analisis meliputi tahap pra-pemrosesan citra, segmentasi menggunakan metode thresholding, identifikasi local maxima sebagai marker, penerapan marker-controlled watershed untuk memisahkan objek yang saling berhimpitan, serta ekstraksi parameter karakteristik microbubble. Data yang diperoleh dianalisis dalam bentuk jumlah gelembung, diameter rata-rata, dan distribusi ukuran microbubble. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang dikembangkan mampu mengidentifikasi objek microbubble secara efektif dan melakukan pengukuran karakteristik secara otomatis. Diffuser C50 menghasilkan 2114 microbubble dengan diameter rata-rata 3,029 µm, sedangkan diffuser C80 menghasilkan 1256 microbubble dengan diameter rata-rata 2,724 µm. Hasil tersebut menunjukkan bahwa jenis diffuser memengaruhi jumlah dan ukuran gelembung yang terbentuk. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa sistem analisis microbubble terintegrasi berbasis MATLAB yang mampu meningkatkan efisiensi dan objektivitas proses karakterisasi dibandingkan metode manual. Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan melalui optimasi metode segmentasi dan penggunaan citra dengan kualitas yang lebih tinggi untuk meningkatkan akurasi pengukuran.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abdurrahman, A. F., Yossa Adirajasa, Y., Yulianto, E., Sumariyah, S., Wardaya, Y., Sudarmanto, A., Budi, S., & Nur, M. (2022). Comparison of Ozone Production by Difference DBD Configuration Reactor and Dissolved Ozone in Waterwith Micro-Nano Bubble Technology. In International Journal of Innovative Science and Research Technology (Vol. 7). www.ijisrt.com

Agarwal, N., Lee, M., & Kim, H. (2022). A Non-Invasive Method for Measuring Bubble Column Hydrodynamics Based on an Image Analysis Technique. Processes, 10(8), 1660. https://doi.org/10.3390/pr10081660

Aliev, T., Korolev, I., Burdulenko, O., Alchinova, E., Subbota, A., Yasnov, M., Nosonovsky, M., & Skorb, E. V. (2024). Automatic image processing of cavitation bubbles to analyze the properties of petroleum products. Digital Discovery, 3(6), 1101–1107. https://doi.org/10.1039/d4dd00003j

Fitryan, A., Surtono, A., Yulianto, E., Sasmita, E., Nur, M., Aprilia, A., Lidya Susanti, N., & Faruq Abdurrahman, A. (2025). Characterization of Corona Plasma Ozone Generators and Analysis of Microbubble Ozone Size for Efficient Mass Transfer-Anggyta Fitryan et.al Characterization of Corona Plasma Ozone Generators and Analysis of Microbubble Ozone Size for Efficient Mass Transfer. Jurnal Multidisiplin Sahombu, 5. https://doi.org/10.58471/jms.v5i06

Gonzalez, R. C., & Woods, R. E. (2018). Digital image processing. Pearson.

Jahedsaravani, A., Massinaei, M., & Marhaban, M. H. (2017). An image segmentation algorithm for measurement of flotation froth bubble size distributions. Measurement: Journal of the International Measurement Confederation, 111, 29–37. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2017.07.023

Jin, S., Ye, G., Guo, Y., Zhao, Z., Lu, L., Liu, Z., & Ding, Z. (2024). A real-time monitoring and measurement method for microbubble morphology based on image processing technology. Microchemical Journal, 203. https://doi.org/10.1016/j.microc.2024.110881

Juwana, W. E., Widyatama, A., Majid, A. I., Wiratni, Indarto, & Deendarlianto. (2018). The application of digital image analysis to study the characteristic of bubble size distribution produced by orifice type microbubble generator. AIP Conference Proceedings, 2001. https://doi.org/10.1063/1.5049995

Kornilov, A., Safonov, I., & Yakimchuk, I. (2022). A Review of Watershed Implementations for Segmentation of Volumetric Images. In Journal of Imaging (Vol. 8, Number 5). MDPI. https://doi.org/10.3390/jimaging8050127

Liang, L., Chen, J., Shi, J., Zhang, K., & Zheng, X. (2025). Noise-Robust image edge detection based on multi-scale automatic anisotropic morphological Gaussian Kernels. PLoS ONE, 20(5 May). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0319852

Mawarni, D. I., Indarto, Deendarlianto, & Yuana, K. A. (2023). Metode digital image processing untuk menentukan distribusi ukuran diameter gelembung udara pada microgelembung generator. Journal of Information System Management (JOISM), 4(2), 132–136. https://doi.org/10.24076/joism.2023v4i2.977

Mera-Campo, J. S., Muñoz-Alegría, J. A., Flórez-Marulanda, J. F., & Muñoz-España, E. (2023). Characterization of Microbubbles Generated in a Venturi Tube via Image Processing: Effect of Operating Parameters. Ingenieria (Colombia), 28(3). https://doi.org/10.14483/23448393.19845

Nair, S. S., Pinedo-Cuenca, R., Stubbs, T., Davis, S. J., Ganesan, P. B., & Hamad, F. (2022). Contemporary application of microbubble technology in water treatment. Water Science and Technology, 86(9), 2138–2156. https://doi.org/10.2166/wst.2022.328

Najim, S. A., Meerakaviyad, D., Pun, K., Russell, P., Ganesan, P. B., Hughes, D., & Hamad, F. A. (2024). Visualizing and Evaluating Microbubbles in Multiphase Flow Applications. Fluids, 9(3). https://doi.org/10.3390/fluids9030058

Nugroho, A., Sunarko, B., Wibawanto, H., Mulwinda, A., Fauzi, A., Oktaviyanti, D., & Savitri, D. W. (2024). Segmentasi Objek Citra Ultrasonografi Terotomatisasi Menggunakan Metode Aktif Kontur Kombinatorial. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer, 11(1), 8–17. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.2023.14712

Peng, C., Liu, Y., Gui, W., Tang, Z., & Chen, Q. (2022). Bubble Image Segmentation Based on a Novel Watershed Algorithm with an Optimized Mark and Edge Constraint. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 71, 1–10. https://doi.org/10.1109/TIM.2021.3129873

shrestha, R., & kaur, Dr. M. (2019). ImageSegmentationTechniquesAReview. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET), 06(11), 945. https://doi.org/DOI:10.13140/RG.2.2.35679.27043

Stigter, R., Fiscaletti, D., Elsinga, G. E., van Terwisga, T., & Westerweel, J. (2025). An improved calibration methodology and uncertainty assessment in measurements of microbubble size and concentration. Experiments in Fluids, 66(1). https://doi.org/10.1007/s00348-024-03929-3

Temesgen, T., Bui, T. T., Han, M., Kim, T. il, & Park, H. (2017). Micro and nanobubble technologies as a new horizon for water-treatment techniques: A review. In Advances in Colloid and Interface Science (Vol. 246, pp. 40–51). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.cis.2017.06.011

Verinda, S. B., Muniroh, M., Yulianto, E., Maharani, N., Gunawan, G., Amalia, N. F., Hobley, J., Usman, A., & Nur, M. (2022). Degradation of ciprofloxacin in aqueous solution using ozone microbubbles: spectroscopic, kinetics, and antibacterial analysis. Heliyon, 8(8). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e10137

Wen, W., Harpster, S. L., Piñeiro, A. M., & Wong, J. Y. (2024). Methods for Rapid Characterization of Tunable Microbubble Formulations. https://doi.org/10.3390/bioengineering

Zhao, S., Wu, J., & Li, Y. (2025). Advances in the Research on the Properties and Applications of Micro-Nano Bubbles. In Processes (Vol. 13, Number 7, p. 2106). Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). https://doi.org/10.3390/pr13072106

Published
2026-06-19
How to Cite
Wulandari, M., Suciyati, S., Abdurrahman, A., & Ayu, H. (2026). Karakterisasi Microbubble pada Plasma Activated Water melalui Metode Segmentasi Citra Berbasis Matlab. KUANTUM: Jurnal Pembelajaran Dan Sains Fisika, 7(1), 73-82. https://doi.org/10.63976/kuantum.v7i1.1423