IDENTIFIKASI CITRA SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN MORFOLOGI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

PUTRA, ADI PRASETYA (2017) IDENTIFIKASI CITRA SEL DARAH PUTIH BERDASARKAN MORFOLOGI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Other thesis, Universitas Sebelas Maret.

[img] PDF - Published Version
Download (1016Kb)

    Abstract

    Acute Myeloid Leukemia (AML) merupakan kanker darah akut pada sumsum tulang. Proses pendiagnosisan AML didasarkan pada hasil hitung darah lengkap yang membutuhkan tenaga, waktu yang lama dan biaya yang mahal. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka proses pendiagnosisan dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra yang didasarkan pada bentuk morfologi sel darah putih. Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses identifikasi AML M1 dan AML M2 sebagai diagnosis awal. Metode pengolahan citra yang digunakan meliputi YCbCr color space, thresholding, operasi morfologi, chain code, dan bounding box, sedangkan identifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier. Proses pengujian menggunakan 30 citra AML M1 dan 30 citra AML M2. Identifikasi tipe AML menunjukkan tingkat akurasi sebesar 73.33%. Sedangkan akurasi identifikasi jenis sel sebesar 54.92%. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah metode Naïve Bayes Classifier dapat digunakan untuk membantu proses identifikasi jenis sel dominan pada AML M1 dan AML M2 (myeloblast, promyelocyte, myelocyte, dan metamyelocyte) berdasarkan morfologi sel darah putih. Kata kunci: Acute Myeloid Leukemia (AML), pengolahan citra, naïve bayes classifier

    Item Type: Thesis (Other)
    Subjects: Q Science > Q Science (General)
    Q Science > QA Mathematics
    Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
    Q Science > QM Human anatomy
    Divisions: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
    Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Informatika
    Depositing User: Rea Aisha Champa
    Date Deposited: 08 Dec 2017 23:20
    Last Modified: 08 Dec 2017 23:20
    URI: https://eprints.uns.ac.id/id/eprint/36777

    Actions (login required)

    View Item