Laporkan Masalah

PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINES PADA PENGGOLONGAN CITRA SEL DARAH PUTIH

IRMA LELAWATI, Ir. Agus Arif, M.T.; Nopriadi, S.T., M.Sc., Ph.D.

2016 | Skripsi | S1 TEKNIK FISIKA

Sel darah mempunyai pengaruh pada kesehatan manusia. Hal ini disebabkan apabila terjadi peningkatan atau penurunan jumlah sel darah tertentu menjadi indikasi bahwa seseorang menderita penyakit tertentu. Serangan penyakit menyebabkan sistem kekebalan tubuh menurun. Bagian dari sistem kekebalan tubuh salah satunya adalah sel darah putih. Sel darah putih membantu dalam pertahanan tubuh terhadap infeksi. Seseorang yang menderita penyakit tertentu perlu dilakukan pemeriksaan darah melalui tes darah. Untuk mengetahui informasi tentang peningkatan atau penurunan jumlah sel darah putih, diperlukan perhitungan jenis sel darah putih. Untuk melakukan perhitungan jenis sel darah putih, tahap yang paling awal adalah mengidentifikasi jenis sel darah putih. Berdasarkan alasan di atas, telah dilakukan perancangan algoritma perangkat lunak menggunakan Support Vector Machines (SVMs). Hasil akhir penelitian adalah citra sel darah putih yang telah diklasifikasikan menjadi 4 jenis, yaitu eosinofil, neutrofil, limfosit, dan monosit. Ekstraksi fitur citra sel darah putih yang digunakan dalam penelitian ini berupa normalized area, eccentricity, normalized perimeter, solidity, dan image deviation. Penggolongan citra sel darah putih menggunakan SVMs dengan metode multiclass. Fungsi kernel yang digunakan adalah Gaussian kernel yang terbagi atas strategi One Versus One dan One Versus All. Dari hasil penelitian, didapatkan citra sel darah putih yang telah diklasifikasikan menjadi 4 jenis, yaitu eosinofil, neutrofil, limfosit, dan monosit. Strategi OVA mempunyai nilai persentase akurasi data uji (test accuracy) yang sama dengan strategi OVO yaitu 100% pada pengaturan nilai kernel scale (γ) yang sama yaitu 6.

Blood cells have an influence on human health if there is an increase or decrease in the number of blood cells, it indicates a person having a disease. Disease may cause immune system of a human to decrease. Part of the immune system is the white blood cell. White blood cell is a defensive mechanism against infection. A person with a disease, needs to check their blood through a blood test. To get information about increase or decrease of the number of white blood cells, counting types of white blood cell is needed. The earliest stage of white blood cells counting types is to identify the type of white blood cells. For this reason, a software algorithms using Support Vector Machines (SVMs) was designed. The final results of this research is the image of white blood cells that are classified into four types, ie eosinophils, neutrophils, lymphocytes, and monocytes. Feature extraction of the image of the white blood cells, which is used in this research, is normalized area, eccentricity, normalized perimeter, solidity, and the image deviation. The classification of the image of white blood cells uses SVMs with multiclass classification method. Kernel function that is used is the Gaussian kernel consists of One Versus One and One Versus All strategies. From the research results, it was found that the image of the white blood cells can be classified into four types, ie eosinophils, neutrophils, lymphocytes, and monocytes. OVA and OVO have the same percentage and kernel scale (γ) value, which are 100% and 6.

Kata Kunci : Support Vector Machines, Gaussian kernel, multiclass, klasifikasi, citra sel darah putih

  1. S1-2016-312860-abstract.pdf  
  2. S1-2016-312860-bibliography.pdf  
  3. S1-2016-312860-tableofcontent.pdf  
  4. S1-2016-312860-title.pdf