DETEKSI PENYAKIT TUBERKULOSIS MELALUI SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Nanda Dwi Husna Sadikin, Nandi Dwi Husni Sadikin, Niki Marco, Sesilia Wati, Ignatius Wiseto Prasetyo Agung

Abstract


Tuberkulosis telah menjadi penyakit yang sangat berbahaya, penularan yang cepat dan mudah menjadi penyakit menular paling berbahaya di dunia saat ini. Deteksi bakteri mycobacterium tuberkulosis pun diperlukan untuk mempercepat diagnosis pasien, agar pasien dapat segera diobati dan penularan dapat dihentikan. Dalam penelitian ini, sebuah pendekatan segmentasi citra yang menggabungkan model warna LAB dan algoritma clustering K-Means diajukan untuk memisahkan dengan akurat area yang berisi bakteri tuberculosis dalam citra dari latar belakang. Pertama-tama, citra mikroskopis diubah ke dalam ruang warna LAB guna mengekstraksi komponen warna yang paling sensitif terhadap perbedaan intensitas dalam citra bakteri mycobacterium tuberculosis. Selanjutnya, melalui penerapan algoritma K-Means clustering, piksel-piksel citra dikelompokkan menjadi beberapa kelompok berdasarkan perbedaan intensitasnya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu mengisolasi area yang berisi bakteri mycobacterium tuberculosis dalam citra mikroskopis dengan akurasi dan efisiensi yang tinggi. Meskipun hasil akurasi yang tinggi didapatkan dengan cara diamati secara visual, penting untuk dicatat bahwa validasi akurasi segmentasi ini menjadi tantangan karena kurangnya cara yang objektif untuk memvalidasi keberadaan bakteri tuberkulosis dalam citra hasil. Namun, hasil penelitian ini memberikan indikasi yang kuat bahwa pendekatan segmentasi yang diusulkan ini memiliki potensi sebagai langkah awal dalam pengembangan sistem deteksi otomatis bakteri tuberculosis yang lebih canggih.




DOI: https://doi.org/10.36706/jsi.v15i2.21902

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


SSN ONLINE      : 2355-4614

 

Recommended Tools

 

   

 

Indexing Sites

 

         Logo Grammarly Logo Mendeley Logo Mendeley      

 

Statistics

 

Flag Counter

View My Stats