SISTEM DETEKSI KATARAK BERDASARKAN TEKSTUR GRAY LEVEL COOCURRENCE MATRIX DENGAN KLASIFIKASI JARAK MINKOWSKI - Gede Arya Wiguna; Jannes Bastian Selly; Pande Putu Agus Santoso (Seminar Ilmiah Nasional Teknologi, Sains, dan Sosial Humaniora (SINTESA), 2018)
ABSTRAKMata adalah organ penglihatan yang sangat penting bagi manusia. Mataterdiri dari sistem optik kompleks yang mengumpulkan cahaya dari sekitarnya.Ganguan mata yang dapat menyebabkan kebutaan salah satunya adalah katarak.Data dari Riset Kesehtan Dasar Kementrian Kesehtan Republik Indonesiamelaporkan prevalensi katarak di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah 2,3%. Tigaalasan utama penderita katarak adalah karena ketidaktahuan (41,4%),ketidakmampuan (14,1%), dan ketidakberanian (5,7%). Hal ini berarti bahwakebutaan akibat katarak di NTT cukup tinggi karena banyak penderita katarak tidakmengetahui dirinya mempunyai penyaki katarak. Pemeriksaan katarak di rumahsakit menggunakan alat slit lamp, namun alat ini hanya terdapat pada rumah sakityang memiliki poli mata. Oleh karenanya diperlukan sistem deteksi katarak yangdapat membantu mendeteksi katarak sehingga dapat dialkukan tindakan dengantepat. Tujuan penelitian ini yaitu merancang sistem deteksi katarak berdasarkannilai statistik tekstur (Gray Level Co-Occurrance Matrix) dengan klasifikasi jarakMinkowski. Penelitian ini mengunakan kamera Nikon D90 12,3 Megapixel denganlensa AFD Nikon 50 mm f1.8 untuk memperoleh citra mata normal dan katarak.hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem ini mampu untuk mendeteksi danmengklasifikasi mata normal, katarak imatur dan katarak matur dengan akurasi94,74% pada variasi nilai statistik tekstur dengan jarak pixel antar tetangga 5 pixeldengan kliasifikasi jarak minkowski pada koefisien minkowski  =1,  =2 dan =3.Kata kunci: deteksi katarak, nilai statistik tekstur, jarak minkowskiABSTRACTThe eye is an organ of vision that is very important for humans. the eyeconsists of a complex optical system that collects light from the surroundings. eyedisorders that can cause blindness are cataracts. data from the basic healthresearch of the republic of indonesia ministry of health reports that the prevalenceof cataract in east nusa tenggara (ntt) province is 2.3%. the three main reasons forcataract sufferers are due to ignorance (41.4%), disability (14.1%), and lack ofcourage (5.7%). this means that blindness due to cataract in ntt is quite highbecause many sufferers do not know that they have cataract disease. cataractexamination at the hospital using a slit lamp device, but this tool is only available inhospitals that have eye departmen. therefore a cataract detection system is neededthat can help detect cataracts so that action can be taken appropriately. thepurpose of this study is to design a cataract detection system based on the texturestatistical values (gray level co-occurrance matrix) with minkowski distanceclassification. this study uses a 12.3 megapixel nikon d90 camera with afd lens nikon 50 mm f1.8 for obtain the image of normal eye and cataracts. the resultsobtained show that this system is able to detect and classify normal eyes, imaturcataract and mature cataract with an accuracy of 94,74% on variations in texturestatistical values with a pixel distance between nieghbors of 5 pixel with minkowskidistance classification at minkowski koefisient  =1,  =2 and  =3.Keywords: cataract detection, texture statistical values, minkowski distance