Deteksi Derajat Kebengkokan Tulang Belakang Berdasarkan Citra Medis Digital Menggunakan Metode Glcm Dan Lvq - Fitya Nur Fadhilah; Rita Magdalena; Nor Kumalasari Caecar Pratiwi (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Kelainan tulang skoliosis merupakan kelainan tulang yang sering dianggap remeh, karena untuk mengetahui kelainan tulang tersebut pasien/penderita harus melakukan pemeriksaan dengan Rontgen. Skoliosis merupakan kelainan pada tulang belakang yang menyebabkan tulang belakang mengalami kelengkungan sehingga posisi tulang belakang tidak pada bentuk normalnya. Pada penelitian ini, akan membangun sistem yang dapat mendeteksi derajat kebengkokan dan kemiringan pada kelainan tulang belakang manusia dengan hasil Rontgen yaitu dengan format *jpg. Pada Tugas Akhir ini digunakan metode Gray Level Coocurent Matrix (GLCM) dan Learning Vector Quantization (LVQ). Gray Level Coocurent Matrix yang merupakan metode analisis pengambilan ciri berdasarkan tingkat keabuan yang berbasis statistical. Proses klasifikasi menggunakan metode Learning Vector Quantization dengan tujuan untuk mengklasifikasikan citra berdasarkan sudut derajatnya. Dengan pemilihan metode dan analisis performasi dalam penelitian ini, sistem mampu dalam mengklasifikasikan keluaran yaitu tulang punggung normal, kelainan dekstoskoliosis, kelainan levoskoliosis dan mengetahui derajat kebengkokannya. Dengan citra masukkan sebanyak 121 dengan komposisi pembagian pada kelas yaitu 31 citra tulang dektroskoliosis, 38 citra tulang levoskoliosis, 52 citra tulang normal. Hasil penelitian yang diperoleh dari serangkaian pembuatan sistem tersebut dapat menganalisis performansi dari suatu sistem dan akurasi terbaik yang didapatkan sebesar 100% dengan menggunakan parameter Gray Level Coocurent Matrix (GLCM) orde dua dikeempat parameter, level kuantisasi8,denganjarak1piksel padaarah135Â° denganprosesklasifikasimenggunakanLearningVector Quantization (LVQ) saat nilai hidden layer 10 dan epoch sebesar 300. Kata Kunci : Tulang Punggung, Gray Level Coocurent Matrix, Learning Vector Quantization. Abstract Scoliosis bone is a bone abnormality that is often underestimated, because to find out the bone abnormalities the patient must do a roentgen examination. Scoliosis is a spine disorder that causes the spine to experience curvature so that the position of the spine is not in itâ€™s normal shape. In this research, researcher will build a system that can detect exact degree of bone bending in human spinal abnormalities with roentgen results in *jpg format. In this Final Project the Gray Level Coocurent Matrix (GLCM) and Learning Vector Quantization (LVQ) methods are used. Gray Level Coocurent Matrix which is a method of analyzing character traits based on gray level on statistics. The classification process uses the Learning Vector Quantization (LVQ) method with purpose to classify the image based on its angle. With the selection of methods and performance analysis in this study, the system is able to classify outputs such as normal backbone, dextoscoliosis abnormalities, levoscoliosis abnormalities and also know the degree of bending. Using 121 input images with the composition of division in the class, namely 31 images of dictroscoliosis bone, 38 images of levoscoliosis bone, 52 images of normal bone Keywords : Spine, Grey Level Coocurent Matrix, Learning Vector Quantization.