IDENTIFIKASI GANGGUAN NEUROLOGIS MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS); NEUROLOGICAL DISORDERS IDENTIFICATION USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS)

Jani Kusanti, Sri Hartati

2014 | Disertasi | PROGRAM STUDI S2 ILMU KOMPUTER

Stroke Iskemik merupakan salah satu gangguan neurologis yang terjadi pada bagian kepala yang menyebabkan aliran darah ke otak sebagian atau keseluruhan terhenti sehingga menyebabkan terjadinya penyumbatan pembuluh darah arteri. CT Scan biasanya tidak sensitive mengidentifikasi infark serebri karena terlihat normal pada > 50% pasien, tetapi cukup sensitive untuk mengidentifikasi pendarahan intracranial akut. Pengolahan citra digunakan untuk mengolah data berupa citra hasil ct scan. Ciri khas citra ct scan dapat dianalisis dengan cara memperbaiki kualitas hasil citra. Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses meningkatkan kualitas hasil citra tahap awal menggunakan histogram. Citra hasil proses histogram ditingkatkan intensitas hasil citranya dengan menggunakan threshold otsu sehingga didapatkan hasil pixel yang diberi nilai 1 berkaitan dengan obyek sedangkan pixel yang diberi nilai 0 berkaitan dengan background. Hasil pengukuran digunakan untuk proses clustering image, untuk proses cluster image digunakan fuzzy c-mean (FCM). Ciri yang dihasilkan digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Sistem inferensi fuzzy yang diterapkan adalah inferensi fuzzy model Takagi-Sugeno-Kang. Hasil RMSE yang didapat pada proses pelatihan sebesar 0.0432053 membuktikan bahwa hasil uji dari sistem implementasi menghasilkan tingkat error (kesalahan) sangat kecil, sedangkan pada proses pengujian dihasilkan tingkat akurasi (teridentifikasi benar) sebesar 95%.

Kata Kunci : Stroke Ischemik, Global threshold, Fuzzy Inference System model Sugeno, ANFIS, RMSE