ABSTRAKSI: Iridologi merupakan ilmu pengetahuan dan praktik yang dapat mengungkapkan kondisi organ tubuh didasarkan pada analisis susunan iris mata (selaput pelangi). Perubahan atau gangguan penyakit pada jaringan tubuh akan diinformasikan melalui neuron serabut saraf ke otak. Informasi berupa gelombang energi ini oleh otak dipancarkan ke mata dan terekam serta difiksasi oleh iris mata. Selanjutnya, fiksasi rekaman ini menjadi jejak-jejak data yang dapat dideteksi sehubungan dengan gangguan/ penyakit yang dialami oleh organ tubuh.
Penelitian tentang komputerisasi iridology ini menggunakan metode Dekomposisi Wavelet untuk proses ekstraksi sehingga di dapatkan cirri-ciri dari setipa stadium. Selain itu juga di gunakan Support Vector Machine (SVM) untuk pengenalan dan pengklasifikasian setiap kondisi.
Pada penelitian ini, pendeteksian kondisi ginjal didesain melalui tahapan akuisisi citra, grayscale, segmentasi, ekstraksi ciri, dan pengenalan. Masukan berupa sampel iris pasien yang menujukkan 5 kondisi stadium yaitu normal, akut, subakut, kronis dan degeneratif. Pengujian dilakukan dengan program simulasi menggunakan perangkat Matlab R2007b. Sistem ini dapat mendeteksi suatu kondisi ginjal dengan tingkat keberhasilan 97.5% dengan menggunakan Support Vector Machine.Kata Kunci : Iridology, Dekomposisi Wavelet, Support Vector Machine (SVM)ABSTRACT: Iridology is knowledge and practice that can give expression to body condition based on the analysis of iris structure. The disturbance disease of body network will be informed by fiber nerve to brain. Information of this energy wave will be emission by brain to eye, recorded and fixed to the iris. Then, this record fixation to be data trails that can be detected in connection with disturbance/disease attack body.
The research of this computerized iridology using Wavelet Decomposition for extraction process. It can found the pattern of data and also make data compression by decrease of dimension without many lose information. Besides that, this research also using Support Vector Machine for image recognition and classification.
In this research, detection of kidney condition is designed by image acquisition state, grayscale, segmentation, extraction texture variation, and recognition. The input of this system is sample iris of patient that gives indicating of state condition, normal, acute, sub acute, cronies, and degenerative. The test does with program simulation using Matlab R2007b this system can detect disease quickly and the accuracy of this system is 97.5% using Su8pport Vector Machine.Keyword: Iridology, Wavelet Decomposition, Support Vector Machine (SVM)