Identifikasi tekstur citra lidah dengan metode GMRF untuk memprediksi penyakit tifoid

Proceeding SITIA 2007 ITS Surabaya, ISBN : 978-979-9589-9-8


Abstract :

Umumnya diagnosis awal demam tifoid dilakukan dengan melihat kekotoran lidah pasien sehingga proses diagnosa lebih mudah dan sederhana. Untuk menentukan keakuratan diagnosis ini perlu dilakukan tes laboratorium. Cara lain untuk mengidentifikasi penderita demam tifoid yang lebih akurat adalah otomatisasi identifikasi kekotoran pada citra tekstur lidah, elemen dasarnya berupa tekstur yang dikenal dengan texel(texture element) pada pengolahan citra. Dalam penelitian ini texture element digunakan untuk memperoleh ekstraksi ciri dari kekotoran citra lidah menggunakan model Gaussian Markov random Field (GMRF) melalui pembentukan struktur neighbourhood untuk mendapatkan ciri-ciri khusus dalam bentuk matrik sebagai data citra digital. Data citra digital ini diterapkan sebagai vektor masukan proses pengenalan pada learning vector quantization(LVQ) melalui aturan dan proses belajar yang dipetakan ke dalam vektor keluaran. Dari eksperimen 40 data, sistem mampu mengidentifikasi empat jenis model perbedaan kekotoran dari citra lidah sesuai dengan derajat titer tifoid 1/100 (40%), 1/200 (61.53%), 1/400 (92.85%), dan 1/800 (87.50%). 

Kata kunci: Tifoid, Texture element, Gaussian Markov Random Field, Neighbourhood Sturucture, LVQ.

Full text : Download PDF  (2902)

Back ...