IDENTIFIKASI CIRI CITRA PENYAKIT MATA MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET

Nurwanti, Ida (2021) IDENTIFIKASI CIRI CITRA PENYAKIT MATA MENGGUNAKAN METODE TRANSFORMASI WAVELET. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi16312315.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (Abstrak) abstrak16312315.pdf - Published Version Download (12kB)
	Text (Bab I-Pendahuluan) b116312315.pdf - Published Version Download (76kB)
	Text (Bab II-Landasan Teori) b216312315.pdf - Published Version Download (318kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka16312315.pdf - Bibliography Download (14kB)

Abstract

Identifikasi merupakan kegiatan untuk mencari, menemukan, menentukan atau menetapkan identitas, mencatat data dan informasi (orang, benda dan sebagainya) dari kebutuhan lapangan. Mata merupakan salah satu organ tubuh yang sangat penting bagi mahkluk hidup tentunya bagi manusia dan memiliki jenis dan bentuk yang berbeda. Terbatasnya jumlah tenaga kesahatan atau tenaga medis dapat dibantu dengan keberadaan sebuah teknologi, tanpa bermaksud menggantikan pakar atau spesialis ahli mata. Untuk memudahkan para pakar atau ahli perkembangan teknologi citra digital dan Algoritma klasifikasi dapat digunakan dalam proses identifikasi pola penyakit mata. Diperlukan sebuah tools yang dapat mengidentifikasi dengan baik. Dalam penelitian pengenalan pola ini menggunakan metode Transformasi Wavelet merupakan fungsi matematika yang dapat membantu dalam menjabarkan gambar asli menjadi gambar dalam domain frekuensi. Sedangkan untuk pengklasifikasi data atau citra menggunakan metode Naïve Bayes metode ini banyak digunakan untuk klasifikasi karena tidak membutuhkan jumlah yang banyak untuk mengetahui jenis-jenis atau kelompok yang telah di olah oleh program dalam kasus ini kedua metode sangat membantu dan menghasilkan hasil yang akurat dan tepat pada pola penyakit mata katarak glaukoma dan uveitis. Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 55 yang terdiri dari penyakit katarak sebanyak 25 data, penyakit glaukoma sbanyak 13 datadan penyakit uveitis sebnayak 17 data. Pada penyakit katarak data yang dapat di klasifikasi berjumlah 5, penyakit glaukoma berjumlah 4 dan penyakit uveitis berjumlah 6, semakin data penyakit memiliki kualitas yang tinggi dan gambar yang jelas maka akan semakin banyak data yang teridentifikasi pada penelitian ini tidak dapat menghasilkan persentase yang tinggi dikarenakan gambar atau image tidak banyak memiliki kualitas yang tinggi.

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Transformasi Wavelet, Matlab, Pengenalan pola , Naïve Bayes, Penyakit Mata
Subjects:	INFORMATIKA > Technology (General) > Citra Digital
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	08 Feb 2022 03:16
Last Modified:	08 Feb 2022 03:16
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3506

Actions (login required)

View Item