Identifikasi Sel Darah Merah Bertumpuk Menggunakan Pohon Keputusan Fuzzy Berbasis Gini Index - Eka Prakarsa Mandyartha; Muchammad Kurniawan; Rizal Setya Perdana (Jurnal Buana Informatika, 2015)
Pendekatan teknik data mining diusulkan untuk identifikasi sel darahmerah bertumpuk pada citra makroskopik sel darah untuk meningkatkan akurasipenghitungan jumlah sel darah merah. Fitur yang digunakan adalah geometri danwarna. Fitur geometri terdiri dari luasan dan eksentrisitas sel. Pada prosesidentifikasi digunakan pendekatan fuzzy. Setiap fitur direpresentasikan denganfungsi keanggotaan fuzzy. Identifikasi dilakukan berdasarkan aturan yangdiperoleh dari pohon keputusan fuzzy yang dibangkitkan. Pencabangan multisplitdigunakan pada pohon keputusan fuzzy. Pengukuran split atribut menggunakannilai gini index. Hasil pengujian pada 10 citra makroskopik sel darah yangmengandung 532 sel darah merah menunjukkan bahwa metode yang diusulkanmemiliki rata-rata akurasi sebesar 96,14%. Dengan akurasi yang tinggidiharapkan dapat meningkatkan akurasi diagnosis penyakit berdasarkan jumlahsel darah merah.