Simulasi Deteksi Tonsilitis Mengunakan Pengolahan Citra Digital Berdasarkan Warna dan Luasan pada Tonsil

Sang Made Lanang Prasetya, Achmad Rizal, I Nyoman Apraz Ramatryana

Abstract


Abstract— Tonsillitis or known as tonsils is a medical
condition characterized by inflammation of the tonsils, causing
sore throat, difficulty swallowing, fever, and in certain cases can
lead to heart attack or pneumonia. Doctors diagnose tonsillitis in
a visual way, see tonsil inflammation and assess subjectively.
This study designed a tool to calculate the area of inflamed areas
that can be used to help doctors diagnose tonsillitis. Tonsils
image processed on the red layer to quantify the extent of tonsils.
Furthermore, the red area was calculated as area of
inflammation. In next stage, find the feature extraction using
histogram analysis to find the distribution of image intensity
levels. The results were classified using k-Nearest Neighbor (k-
NN). From 64 datas which consists of 32 normal and 32
tonsillitis, a system can reach 90,625% accuracy rate. This value
is achieved at the cityblock distance measurement and k = 1.
Intisari—Tonsilitis atau yang lebih dikenal dengan amandel
merupakan suatu kondisi medis yang ditandai dengan adanya
peradangan pada tonsil, yang menyebabkan sakit tenggorokan,
kesulitan menelan, demam, dan untuk kasus tertentu dapat
memicu terjadinya serangan jantung atau pneumonia. Dokter
mendiagnosis tonsilitis dengan cara visual, melihat tonsil dan
menilai peradangan yang terjadi secara subjektif. Pada
penelitian ini dirancang suatu alat bantu untuk menghitung
luasan daerah yang mengalami peradangan sehingga bisa
digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis tonsilitis.
Citra tonsil diolah pada layer merahnya untuk dihitung luasan
tonsilitisnya. Selanjutnya dihitung area merah sebagai daerah
peradangannya. Pada tahap berikutnya dilakukan ekstraksi ciri
menggunakan analisis histogram untuk mencari persebaran level
intensitas citra. Kemudian hasilnya diklasifikasi menggunakan
k-Nearest Neighbor (k-NN). Dari data sebanyak 64 yang terdiri
dari 32 tonsil normal dan 32 tonsil dengan tonsilitis, sistem yang
dibangun mempu mencapai tingkat akurasi 90,625%. Nilai ini
dicapai pada pengukuran jarak cityblock dan k=1.

Full Text:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.22146/jnteti.v4i1.137

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2016 Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI)

JNTETI (Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi)

Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada
Jl. Grafika No 2. Kampus UGM Yogyakarta 55281
+62 274 552305
jnteti@ugm.ac.id