BUDIYANTO, Aris (2018) Klasifikasi Citra Sel Darah Putih Berdasarkan Ciri Struktur Morfologi, Tekstur dan Jumlah Hole dengan Metode K-Nearest Neighbors (K-NN). Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Download (162kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Download (186kB)
	PDF (BabI) BAB I-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only until 7 November 2025. Download (4MB)
	PDF (BabII) BAB II-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only until 7 November 2025. Download (632kB)
	PDF (BabIII) BAB III-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only until 7 November 2025. Download (588kB)
	PDF (BabIV) BAB IV-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)
	PDF (BabV) BAB V-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Download (157kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTARPUSTAKA_Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Download (376kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Aris Budiyanto-H1A015062-Skripsi-FT-2018.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Leukosit merupakan sel darah yang bertugas dalam pertahanan tubuh dari serangan mikroorganisme luar. Gangguan yang membahayakan pada leukosit adalah penyakit kanker leukemia Acute Myeloid Leukemia (AML)/Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) yang memproduksi sel darah putih myeloblas (AML) atau limfoblas (ALL) secara berlebihan. Umumnya tes yang dilakukan untuk mengetahui leukemia yaitu dengan uji darah yang membutuhkan banyak waktu, tenaga dan pikiran. Dengan berkembangnya zaman, maka serangkaian tes tersebut menjadi lebih cepat dengan bantuan komputer dengan menerapkan algoritma tertentu salah satunya K-Nearest Neighbors (K-NN). Tujuan dari penelitian ini yaitu dapat menerapkan algoritma K-NN, membuat sistem klasifikasi sel darah putih dengan algoritma klasifikasi K-NN serta tingkat akurasinya. Sistem yang dibuat akan mengklasifikasikan sel darah putih ke dalam dua kelas yaitu kelas myeloblas atau limfoblas. Metode penelitian tugas akhir yang dikerjakan ini yaitu tahap persiapan yang meliputi tinjauan pustaka serta pengumpulan data, tahap perancangan mencakup desain sistem serta pembuatan sistem, tahap pengujian dan evaluasi meliputi pengujian sistem terhadap citra uji dan mengevaluasi hasilnya agar sistem menjadi lebih baik dan terakhir tahap pembuatan laporan penelitian dalam bentuk laporan tugas akhir. Hasil yang diperoleh dari penelitian yaitu K-NN yang diterapkan pada citra uji yang disegmentasi dengan metode watershed-multilayer thresholding dan 5 jenis cropping image menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 96,97% untuk bentuk cropping rectangle dan square serta akurasi 100% untuk bentuk cropping circle, ellipse dan polygon. Citra uji yang disegmentasi dengan metode active contour-multilayer thresholding dengan 5 jenis cropping image juga menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 96,97% untuk bentuk cropping rectangle dan square serta akurasi 100% untuk bentuk cropping circle, ellipse dan polygon. Selain itu juga diperoleh hasil perbandingan akurasi K-NN yang lebih baik dari naïve bayes dan backpropagation karena jumlah akurasi terkecilnya lebih sedikit. Kata kunci: myeloblas, limfoblas, leukemia, K-NN, klasifikasi.

Actions (login required)

View Item