APLIKASI PENDIAGNOSIS KERUSAKAN SEL PADA ORGAN HATI MELALUI CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN

Abstract

Abstrak

Iridologi sebagai ilmu pengetahuan didasarkan pada analisis susunan iris mata. Secara khusus iris memiliki kelebihan spesifik, yaitu dapat merekam semua kondisi organ, konstruksi tubuh, serta kondisi psikologis. Jejak rekaman yang berkaitan dengan tingkat-tingkat intensitas atau penyimpangan organ-organ tubuh yang disebabkan oleh penyakit terdata secara sistematis serta terpola pada iris mata dan sekitarnya. Hal ini dapat dijadikan pedoman praktis untuk melakukan diagnosis terhadap aneka penyakit. Oleh sebab itu perlu dilakukan penelitian lebih lanjut mengenai diagnosis kondisi organ dengan melihat citra iris mata. Dalam Tugas Akhir ini, perangkat lunak mampu melakukan ekstraksi ciri menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan mengklasifikasikan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Citra mata yang akan diolah terlebih dahulu dipisahkan dari citra mata untuk selanjutnya dilakukan perubahan ke citra aras keabuan dan peningkatan kualitas citra menggunakan adaptif histogram. Proses selanjutnya adalah mengubah citra iris kedalam bentuk rectangular dan pengambilan Region Of Interest pada citra mata yang berhubungan dengan organ hati, langkah terakhir adalah dengan mengekstraksi ciri dari ROI citra iris mata menggunakan  Principal Component Analysis (PCA) dan menklasifikasikan menggunakan Jaringan Saraf Tiruan . Dari hasil pengujian, dapat disimpulkan bahwa sistem pengenalan iris mata ini menunjukkan hasil pengenalan yang baik. Dari 15 citra iris mata yang diuji, program ini dapat mefngenali 14 citra, sehingga pengenalannya 96,667%.

Kata-Kunci : Iridologi, pengolahan citra digital,  PCA

Abstract

Iridology as a science is based on an analysis of the composition of the iris. In particular iris has specific advantages, which can record all the conditions of the organs, body construction, as well as psychological conditions. Trace records related to the intensity levels or deviations organs caused by disease recorded in a systematic and patterned on the iris of the eye and surrounding area. It can be used as a practical guideline for the diagnosis of the various diseases. Therefore, further research needs to be done about the condition of the organ diagnosis by looking at the image of the iris. In this final project, the software is able to perform feature extraction using Principal Component Analysis (PCA) and classification using Artificial Neural Networks. Eye image to be processed first separated from the image of the eye for further changes to the gray level image and the image quality improvement using adaptive histogram. The next process is to change the image of iris into rectangular form and making the Region Of Interest eye image associated with the liver, the final step is to extract the characteristics of iris image ROI using Principal Component Analysis (PCA) and customize the use of Artificial Neural Networks. From the test results, it can be concluded that the iris recognition system shows good recognition results. Of 15 tested iris image, the program can recognize the 14 images, so the introduction 96.667%.

Key word : Iridology, digital image processing, PCA