DETEKSI PENYAKIT KATARAK BERBASIS PERBANDINGAN PIKSEL CITRA BINER DENGAN MENGGUNAKAN ANDROID

SANTI PRAMESTHI

Informasi Dasar

111090008
621.382 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Penyakit katarak merupakan suatu kondisi lensa mata mengalami kekeruhan sehingga tidak dapat menggambarkan objek dengan jelas di retina. Selain glaucoma, trauma akibat kecelakaan, maupun kerusakan retina akibat diabetes mellitus, penyakit katarak merupakan salah satu penyebab utama kebutaan pada mata. Berdasarkan data Badan Kesehatan Dunia (WHO) tahun 2001, sekitar 20 juta penduduk di dunia mengalami kebutaan akibat katarak. Indonesia adalah salah satu negara dengan tingkat kebutaan tertinggi di dunia dengan penambahan jumlah penderita baru mencapai 210.000 orang per tahun. Faktor usia adalah penyebab penyakit katarak yang sering dialami oleh penderita. Katarak yang disebabkan usia disebut dengan katarak Senilis. Untuk menanggulangi peningkatan penderita penyakit katarak, diperlukan suatu aplikasi pendeteksi penyakit katarak secara dini.
Pada tugas akhir ini, dirancang sebuah aplikasi android dengan menggunakan perbandingan piksel citra biner. Metode ini menganalisa berdasarkan perhitungan piksel hasil konversi citra RGB menjadi grayscale dan threshold. Kemudian metode klasifikasi yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor.
Aplikasi yang bernama Catagram ini sudah mampu mendeteksi penyakit katarak secara non-realtime dan realtime. Tingkat akurasi aplikasi secara non-realtime adalah 80,95%, sedangkan tingkat akurasi aplikasi secara realtime adalah 79,05%. Sehingga menghasilkan tingkat akurasi sistem rata-rata sebesar 80%.
Kata Kunci : Penyakit katarak, katarak Senilis, citra biner, grayscale, Thresholding, K-Nearest Neighbor, Android.ABSTRACT: Cataract is a condition experienced eye lens opacities and therefore can’t describe the object clearly on the retina. In addition to glaucoma, accidents traumatic, and retinal damage caused by diabetes mellitus, cataract is the one of the leading causes of blindness in the eye. Based on data from the World Health Organization (WHO) in 2001, approximately 20 million people in the world are blind due to cataract. Indonesia are among the countries with the highest rates of blindness in the world with the addition of new cases reached 210.000 people each year. Aging is a cause of cataracts is often experienced by sufferers. Cataracts are caused by age called senile cataract. To prevent an increase in patients with cataracts, we need an application that can detect early cataracts.
In this thesis, designed an android application used of binary image pixel comparison. This method analyzed the calculation of the conversion pixel RGB image to grayscale and threshold. Then the classification method used is K-Nearest Neighbor.
Application called Catagram has been able to detect cataract disease in non-real time and real time. Level of accuracy in non-real time applications is 80,95%, while the level of accuracy in real-time applications is 79,05%. So that system produces average accuracy rate-average of 80%.
Keyword: Cataract, senile cataract, binary image, grayscale, thresholding, K-Nearest Neighbor, Android.

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

DETEKSI PENYAKIT KATARAK BERBASIS PERBANDINGAN PIKSEL CITRA BINER DENGAN MENGGUNAKAN ANDROID
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SANTI PRAMESTHI
Perorangan
Achmad Rizal, Ratri Dwi Atmaja
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2013

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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