1
IDENTIFIKASI TEKSTUR SALURAN PENCERNAAN BAGIAN ATAS PADA FOTO GASTROSCOPY UNTUK DETEKSI DINI PENYAKIT SALURAN PENCERNAAN

Ranny Wulandari

Informasi Umum

Kode

111100173

Klasifikasi

006.3 - Special Computer Methods- Artificial intelligence

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Artificial Intelligence

Dilihat

148 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pola makan yang tidak teratur dan tidak sehat (terlalu asam , pedas, dan tidak bersih) dapat memicu timbulnya penyakit pada organ pencernaan manusia, seperti kerongkongan, lambung, dan usus besar.Contoh penyakit yang dapat timbul adalah Gastritis dan Haematemesis.Gastritis adalah suatu penyakit pada lambung yang ditandai dengan munculnya radang(luka)pada lapisan dinding lambung. Sedangkan haematemesis adalah munculnya pendarahan di sepanjang saluran pencernaan bagian atas.Kedua penyakit ini dapat diketahui dengan cara pemeriksaan bagian dalam perut dengan memasukkan mikro kamera ke dalamlambung melalui kerongkongan atau yang biasa dikenal dengan proses Gastroscopy. <br> Melalui foto yang di hasilkan dari proses gastroscopy, dapat dilihat bagaimana tekstur dinding saluran pencernaan bagian atas seseorang. Jika memang terdapat radang (luka) maka orang tersebut dapat dinyatakan menderita penyakit saluran pencernaan, seperti Gastritis atau Haematemesis.Dalam tugas akhir ini, elemen pada citra digunakan untuk memperoleh ciri dari masing masing area luka (radang) lambung.Ciri itu didapatkan melalui beberapa tahap, yaitu tahap akusisi citra, tahap pre-processing, tahap ektraksi ciri dengan menggunakan metodelabeling, BLOB (Binary Large Object) dan analisa nilai Hue, lalu yang terakhir adalah tahap klasifikasi ciri dengan metode Logika Fuzzy. <br> Pada Tugas Akhir ini, dengan menggunakan metode ekstraksi ciri BLOBdan analisa nilai Hue serta klasifikasi dengan menggunakan metode Logika Fuzzy, didapatkan tingkat akurasi total sebesar 90,05 %. Dimana pada citra normal tingkat akurasi sebesar 100%, pada citra gastritis akut sebesar 84,61%, pada citra gastritis kronis sebesar 77,77%, dan pada citra haematemesis sebesar 100%.
Gastritis, Gastroscopy, Binary Large Object, Labeling, HSV, Fuzzy Logic.