Penerapan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization untuk Meningkatkan Kontras Citra Lidah pada Identifikasi Dianogsa Penyakit Jantung Menggunakan Convolutional Neural Network - Niko suwaryo; Muslihatin Khuril Rosyida; Sandi Salvan Nuraliyudin (Jurnal Perspektif, 2026)
Penyakit jantung dapat memengaruhi fungsi jantung dan pembuluh darah. Pencegahan melalui gaya hidup sehat dan deteksi dini merupakan kunci utama untuk menjaga kesehatan. Identifikasi diagnosis penyakit jantung juga diperlukan untuk mencegah terjadinya kematian. Informasi dan pengetahuan tentang identifikasi  awal suatu penyakit jantung, dan kesadaran publik tentang kesehatan, masih rendah. Tidak dapat memberikan informasi melalui media tentang penyakit jantung, dan kurangnya edukasi tentang masalah penyakit jantung dalam kasus ini, sehingga  media didukung dalam bentuk sistem yang mudah untuk memberikan solusi yang sesuai untuk mengelola masalah ini. Metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)  dan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dapat digunakan untuk meningkatkan kontras pada gambar lidah, klasifikasi gambar, atau mendeteksi objek gambar lidah yang diambil dari foto pasien penyakit jantung dan foto lidah normal tidak terkena penyakit jantung. Penggunaan CLAHE dalam preprocessing citra lidah terbukti berhasil dalam meningkatkan kualitas kontras. CNN dalam mengidentifikasi pola yang berkaitan dengan tanda penyakit jantung. Performa model dan algoritma diuji untuk mengetahui hasil akurasi yang dianalisis serta mengukur metode CLAHE, di mana algoritma CNN dapat digunakan untuk meningkatkan kontras pada gambar lidah dan berfungsi dengan baik, dan dapat menghasilkan tingkat akurasi 100.00%.