Kelainan tulang skoliosis merupakan kelainan tulang yang sering dianggap
remeh, karena untuk mengetahui kelainan tulang tersebut penderita harus
melakukan pemeriksaan dengan Rontgen. Skoliosis merupakan kelainan pada
tulang belakang yang menyebabkan tulang belakang mengalami kebengkokan
sehingga posisi tulang belakang tidak pada bentuk normalnya. Pada penelitian ini,
akan membangun sistem yang dapat mendeteksi derajat kebengkokan dan
kemiringan pada kelainan tulang belakang manusia dengan hasil Rontgen yaitu
dengan format *jpg.
Pada Tugas Akhir ini digunakan metode Grey Level Coocurent Matrix
(GLCM) dan Learning Vector Quantization (LVQ). Grey Level Coocurent Matrix
yang merupakan metode analisis pengambilan ciri berdasarkan tingkat keabuan
yang berbasis statistical. Proses klasifikasi menggunakan metode Learning Vector
Quantization dengan tujuan untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan sudut
derajatnya.
Dengan pemilihan metode dan analisis performasi dalam penelitian ini, sistem
mampu mengklasifikasikan keluaran yaitu tulang punggung normal, kelainan
dekstoskoliosis, kelainan levoskoliosis dan mengetahui derajat kebengkokannya.
Citra masukkan sebanyak 121 dengan komposisi pembagian pada kelas yaitu 31
citra tulang dektroskoliosis, 38 citra tulang levoskoliosis, 52 citra tulang normal.
Hasil penelitian pada perancangan sistem ini yaitu dapat menganalisis performansi
dari suatu sistem dan hasil akurasi terbaik yang didapatkan sebesar 100% dengan
menggunakan parameter Grey Level Coocurent Matrix (GLCM) orde dua
dikeempat parameter, level kuantisasi 8, dengan jarak 1 piksel pada arah 135o
dengan proses klasifikasi menggunakan Learning Vector Quantization (LVQ) saat
nilai hidden layer 10 dan epoch sebesar 300.
Kata Kunci: Tulang Punggung, Grey Level Coocurent Matrix, Learning Vector
Quantization.