DETEKSI OPTIC DISK PADA CITRA FUNDUS DENGAN EKSTRAKSI FITUR BERBASIS PRINCIPAL ANALYSIS (PCA), MORPHOLOGY OPERATOR DAN MAXIMUM ENTROPY

Madani, Irhas (2019) DETEKSI OPTIC DISK PADA CITRA FUNDUS DENGAN EKSTRAKSI FITUR BERBASIS PRINCIPAL ANALYSIS (PCA), MORPHOLOGY OPERATOR DAN MAXIMUM ENTROPY. undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text 1. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (97kB)
	Text 2. Lembar Pengesahan Stempel.pdf Download (70kB)
	Text 3. LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (268kB)
	Text 4. HALAMAN JUDUL.pdf Download (271kB)
	Text 5. BAB 1.pdf Download (118kB)
	Text 6. BAB 2.pdf Download (598kB)
	Text 7. BAB III.pdf Download (717kB)
	Text 8. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (867kB)
	Text 9. BAB V.pdf Download (99kB)
	Text 10. Daftar Pustaka.pdf Download (93kB)
	Text 11. Lampiran.pdf Download (381kB)

Abstract

Diabetic retinopathy (DR) atau penyakit mata diabetes adalah salah satu komplikasi penyakit diabetes yang berupa kerusakan pada bagian retina mata. Optic Disk (OD) merupakan salah satu bagian daerah pada mata tempat syaraf mata memasuki retina dan merupakan pertemuan seluruh syaraf mata. Deteksi Diabetic Retinopathy dapat dilakukan dengan cara melihat ukuran optic disk pada foto fundus digital yang dihasilkan oleh alat khusus disebut kamera fundus. Dokter ahli membutuhkan waktu yang lama untuk mendeteksi optic disk pada citra fundus digital karena indentifikasi dilakukan dengan pengamatan langsung maka diperlukan suatu sistem yang cepat dan akurat. Pada tugas akhir ini, segmentasi OD terdapat dua tahap, yaitu preprocessing dan segmentasi. Tahap preprocessing citra yaitu merubah citra RGB menjadi menjadi grayscale dengan menggunakan ekstraksi fitur berbasis Principal Component Analysis (PCA), kemudian dilakukan penghilangan pembulu darah dengan Morphology Operator. Langkah kedua adalah tahap segmentasi citra dengan menggunakan metode Maximum Entropy. Metode ini telah diujikan pada database Messidor yang terdiri dari 10 citra fundus. Dengan database ini, didapatkan rata-rata akurasi sebesar 99.451%, sensitiftas 99.524%, spesifitas 99.455 %, dan balance akurasi 99.489%.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Optic Disc, Principal Component Analysis (PCA), Maximum Entropy, Preprocessing, Morphology Operator
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Irhas Madani
Date Deposited:	06 Apr 2023 08:47
Last Modified:	06 Apr 2023 08:47
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/7466

Actions (login required)

View Item