ABSTRAKSI: Jumlah sel darah merah pada manusia dipengaruhi oleh usia dan jenis kelamin. Perhitungan sel darah merah sangat dibutuhkan untuk mempermudah kinerja dari dokter untuk menganalisa penyakit yang diderita pasien. Kemajuan pengolahan citra memungkinkan perhitungan citra secara otomatis. Aplikasi ini juga diharapkan dapat membantu dokter-dokter yang bekerja di desa-desa terpencil atau puskesmas yang masih jauh dari kemajuan teknolnogi dan kekurangan alat-alat medis.
Pada tugas akhir ini akan dilakukan pembuatan sistem perhitungan sel darah berbasis pengolahan citra digital dengan menggunakan morfologi branchpoints. Citra akan melalui preprocessing, segementasi, skeleton setelah itu citra akan menghasil titik-titik setelah melaui proses branchpoints.
Pengujian dilakukan dengan data uji sebanyak 20 citra yang mempunyai perbedaan intensitas antara 10 citra dengan 10 citra kedua. Pada penelitian ini didapat akurasi 96,97% untuk threshold 1800 , 96,65% unutk threshold 1500 dan 95,65% untuk threshold 2000.Kata Kunci : Kata kunci: sel darah merah, preprocessing, morfologi branchpoints, morfologi skeleton, threshold.ABSTRACT: The number of red blood cells in humans is influenced by age and gender. Calculation of red blood cells are needed to facilitate the performance of doctors to analyze the patient's illness. Progress image processing allows the calculation of the image automatically. This application is also expected to help doctors working in remote villages or centers which are still far from teknolnogi progress and lack of medical devices.
In this final will be conducted by making blood cells counting system based digital image processing using morphological branchpoints. The image is going through preprocessing, segmentation, image skeleton after it will produce the points after through the branchpoints.
Tests conducted with the test data up to 20 images that have different image intensities between 10 to 10 images a second. In this study, obtained 96.97% accuracy threshold for 1800, 96.65% threshold fatherly 1500 and 95.65% for threshold 2000.Keyword: Keywords: red blood cells, preprocessing, branchpoints morphology, morphological skeleton, threshold.