PENGGOLONGAN DARAH PUTIH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) BERDASARKAN FITUR HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS (HOG)

MARDIYANTO, ARI (2023) PENGGOLONGAN DARAH PUTIH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) BERDASARKAN FITUR HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENTS (HOG). Other thesis, UPN "Veteran" Yogyakarta.

	Text 1. FullText Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text 2. Cover Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (159kB)
	Text 3. Lembar Pengesahan Pembimbing Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (198kB)
	Text 4. Lembar Pengesahan Penguji Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (906kB)
	Text 5. Abstrak Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (18kB)
	Text 6. Daftar Isi Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (81kB)
	Text 7. Daftar Pustaka Skripsi_Ari Mardiyanto_123160160.pdf Download (157kB)

Abstract

Sel darah putih (leukosit) adalah unit-unit pertahanan tubuh yang memiliki sistem
imunitas dengan menyerang benda asing yang masuk dalam tubuh, menghancurkan sel tidak
normal yang ada dalam tubuh. Terdapat lima jenis sel darah putih, pertama Neutrofil,
berfungsi sebagai tanggapan pertama yang penting untuk memakan bakteri. Ciri utama
neutrofil yakni sel darah putih ini mempunyai bulir granula dalam sitoplasmanya, dengan
bentuk sel darah yang bengkok. Eosinofil, termasuk dalam granulosit yakni sel darah putih
yang mempunyai butir-butir granula dalam sitoplasmanya, eosinofil berfungsi menyerang
parasitik. Basofil, yang berguna untuk mengeluarkan zat kimia: hesitamine, respon alergi,
dan herparin, berfungsi membersihkan partikel lemak dari tubuh. Basofil juga termasuk
dalam granulosit. Monosit, yang setelah keluar dari pembuluh, kemudian berdiam di
jaringan dan membesar untuk menjadi fagosit atau makrofag.
Mengetahui tingkat akurasi yang didapatkan dari hasil klasifikasi menggunakan
K-Nearest Neighbors (KNN) dengan kombinasi Histogram of Oriented Gradients (HOG).
Perancangan/Metode/Pendekatan: Mengimplementasi K-Nearest Neighbors (KNN) dengan
kombinasi Histogram of Oriented Gradients (HOG) pada pengenalan jenis darah putih
melalui citra. Pengembangan sistem menggunakan metode prototype.
Penggunaan K-Nearest Neighbors (KNN) dengan kombinasi Histogram of Oriented
Gradients (HOG) sebagai ekstraksi fitur tekstur bekerja dengan baik dalam memberikan
nilai akurasi untuk proses klasifikasi. Pengujian dilakukan menggunakan Confusion Matrix
menunjukkan performa yang baik dengan nilai akurasi sebesar 89%, nilai precision sebesar
91% dan nilai recall sebesar 89%. Hasil ini diperoleh dengan total 400 data dengan
perbandingan 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Berdasarkan pengujian yang
telah dilakukan, metode K-Nearest Neighbors (KNN) pada nilai k=3 menunjukkan performa
yang baik dalam melakukan identifikasi jenis sel darah putih. Pada percobaan dengan
menambah skenario dengan menambah dan mengurangi kecerahan pada gambar, akurasi
berkurang masing-masing 70% dan 84%. Begitu juga pada skenario mengubah ukuran 50%
dan 150% dari ukuran normal, akurasi berkurang masing-masing 84% dan 87%.
Pada penelitian ini, penggunaan ektraksi fitur Histogram of Oriented Gradients
(HOG) diterapkan pada objek untuk memperoleh nilai fitur. Sebelumnya citra harus melalui
preprosessing terlebih dahulu. Kemudian, fitur tersebut akan diklasifikasikan menggunakan
metode K-Nearest Neighbors (KNN). Output klasifikasi pada hasil akhir adalah Basofil,
Eosinofil, Limfosit, Monosit, Neutrofil.
Kata kunci : Sel Darah Putih, K-Nearest Neighbors, Histogram of Oriented

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Sel Darah Putih, K-Nearest Neighbors, Histogram of Oriented
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	A.Md Apriliani Kusuma Wardhani
Date Deposited:	24 Jul 2023 02:12
Last Modified:	24 Jul 2023 02:12
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/36509

Actions (login required)

View Item