Penerapan Circular Hough Transform Untuk Deteksi Sel Darah Pada Citra Mikroskopik Berbasis Smartphone - Xavier Rahmadhany, Jordan; Henryranu Prasetio , Barlian (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Deteksi dan identifikasi sel darah putih merupakan langkah penting dalam analisis biomedis, terutama untuk diagnosis berbagai penyakit. Proses konvensional yang berbasis mikroskop memerlukan waktu, tenaga, dan keahlian tinggi dari pengamat, sehingga diperlukan solusi yang lebih cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem otomatis yang mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan empat jenis sel darah putih, yaitu eosinofil, limfosit, monosit, dan neutrofil. Metode Circular Hough Transform dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam mendeteksi bentuk melingkar atau elips yang umumnya ditemukan pada sel darah putih. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat akurasi deteksi sebesar 82,5% dan mampu memproses citra dengan waktu rata-rata 115,68 ms per citra, menjadikannya efisien untuk diterapkan pada perangkat berbasis smartphone. Sistem ini juga mendukung analisis citra mikroskopik dengan format JPEG dan PNG, memberikan fleksibilitas dalam pengolahan data. Dengan efisiensi dan akurasi yang ditawarkan, sistem ini diharapkan dapat mendukung peningkatan layanan kesehatan, baik dalam konteks klinis maupun di lapangan, melalui solusi diagnostik yang cepat, akurat, dan mudah diakses.