DETEKSI KELEBIHAN KADAR KOLESTEROL MELALUI CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION

PUTRI MARITO

Informasi Dasar

19.04.4946
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Seiring perkembangan zaman, teknologi mengalami perkembangan sangat pesat, begitu juga dengan perkembangan teknologi dalam bidang kesehatan. Saat menjalanin tes kesehatan rutin kita akan menjalani tes kolesterol yang memakan waktu lama dikarenakan pasien harus menjalanin puasa terlebih dahulu, dimana untuk mendapatkan hasil tes pun memakan waktu yang lama. Pada penelitian ini, penulis merancang sistem yang mendeteksi kadar kolesterol dalam tubuh manusia dengan mengidentifikasi citra iris mata lalu diekstraksi ciri dengan metode GLCM dan diklasifikasikan dengan metode LVQ. Citra iris mata diambil menggunakan kamera handphone sebagai data sistem. Data sistem terbagi menjadi data latih dan data uji. Setiap data dikelompokkan menjadi tiga kategori yaitu normal, berpotensi kolesterol dan kolesterol. Data sistem di preprocessing berupa cropping, resize, segmentasi, dan merubah citra RGB menjadi citra grayscale. Citra grayscale diekstraksi ciri dengan metode GLCM kemudian dilakukan proses klasifikasi dengan LVQ. Sistem melakukan proses pelatihan berupa data latih yang di preprocessing kemudian diekstraksi ciri dengan ketentuan parameter fitur, jarak piksel, arah/sudut, dan level kuantisasi. Kemudian, sistem mengklasifikasi data latih tersebut dengan ketentuan parameter epoch, dan hidden layer terhadap data latih kembali. Hasil dari proses pelatihan berupa parameter terbaik. Selanjutnya, sistem melakukan proses pengujian berupa data latih yang di preprocessing kemudian diekstraksi ciri dan diklasifikasi dengan ketentuan parameter terbaik terhadap data uji. Dari hasil pengujian, sistem yang dibangun mampu mendeteksi kadar kelebihan kolesterol melalui citra iris mata dan mengklasifikasikan kedalam tiga kelas yaitu berisiko kolesterol, kolesterol dan nonkolesterol dengan tingkat akurasi sebesar 98,67% dan waktu komputasi 0,039s menggunakan masing-masing 75 data latih dan data uji, dengan parameter orde dua yang digunakan adalah kontras-korelasi-homogenitas, jarak piksel (d) = 1, arah/sudut = 0° level kuantisasi (n) = 8, epoch 200 dan hidden layer 10. Kata Kunci: GLCM, LVQ, Citra iris mata, Kolesterol

Subjek

SIGNAL - PROCESSING
 

Katalog

DETEKSI KELEBIHAN KADAR KOLESTEROL MELALUI CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

PUTRI MARITO
Perorangan
JANGKUNG RAHARJO, KOREDIANTO USMAN
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • FEH3A3 - PENGOLAHAN SINYAL WAKTU DISKRIT
  • FEH2L3 - PENGOLAHAN SINYAL WAKTU KONTINYU
  • TTI2I3 - PENGOLAHAN SINYAL WAKTU KONTINYU

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini