KLASIFIKASI SEL DARAH PUTIH MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN; WHITE BLOOD CELL CLASSIFICATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

FIRDAUS ISMAIL SHOLEH, Agus Hardjoko

2013 | Skripsi | PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Pemeriksaan darah selama ini kebanyakan dilakukan melalui pengamatan oleh manusia terhadap apusan darah menggunakan mikroskop. Metode ini paling sederhana dan murah tetapi memakan waktu lama, melelahkan, dan rentan terjadi kekeliruan karena metode ini menggantungkan kemampuan pengamat. Pada penelitian ini dilakukan implementasi otomatisasi dalam pengidentifikasian sel darah putih pada citra darah dan penentuan jenisnya. Penelitian ini difokuskan pada metode segmentasi citra sel darah putih dari citra darah menggunakan pengolahan citra digital dan sistem klasifikasi menggunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik. Metode segmentasi citra sel darah putih dari citra darah yang dikembangkan mampu mengidentifikasi keseluruhan sel darah putih dari semua citra darah yang didapatkan. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi sel darah putih pada suatu citra darah adalah 1,228 detik. Dengan menggunakan perhitungan akurasi berbasis obyek, metode mempunyai akurasi 92,05% untuk penentuan keseluruhan area sel dan 89,47% untuk penentuan keseluruhan area nukleus dari sel. Metode klasifikasi citra sel darah putih dengan jaringan saraf tiruan propagasi balik mampu menghasilkan akurasi klasifikasi cukup baik. Berdasarkan hasil percobaan didapatkan konfigurasi jaringan saraf tiruan propagasi balik yang paling baik pada percobaan dengan 15 unit tersembunyi, batasan maksimal 5000 epoch dan koefisien pembelajaran 0,3. Pada beberapa kali percobaan yang dilakukan dengan konfigurasi tersebut, pelatihan berjalan rata-rata selama 5,187 detik, menghasilkan rata-rata MSE sebesar 0.5076, rata-rata akurasi memorisasi sebesar 98,7%, dan rata-rata akurasi generalisasi sebesar 92%.

Kata Kunci : sel darah putih; klasifikasi; pengolahan citra digital; jaringan saraf tiruan; propagasi bali