Segmentasi Citra Sel Sabit dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Deteksi Penyakit Anemia - Katarina Febrianti; Rizki Dian Rahayani; Wahyuni Khabzli (Politeknik Caltex Riau, 2017)
Anemia sel sabit (Sickle cell Anemia) merupakan penyakit kekurangan sel darah merah normal yang disebabkan oleh kelainan genetik pada tubuh manusia dimana sel-sel darah merah berbentuk sabit. Penelitian berjudul “identifikasi anemia sel sabit menggunakan teknik pengolahan citra dan algoritma K-NN” mencoba melakukan analisis otomatis berdasarkan citra sel darah masukan, yang kemudian akan di bedakan antara sel sehat dan sel sabit. Penelitian ini terdiri dari dua tahapan. Tahapan pertama adalah pengolahan citra ( grayscle, thresholding, resize image) yang akan digunakan sebagai masukan untuk tahapan kedua. Tahapan kedua adalah deteksi anemia sel sabit untuk mengidentifikasi anemia sel sabit, menggunakan algoritma k-nearest neighbor.Proses identifikasi terdiri dari tahapan pengolahan citra (grayscle, thresholding), pengukuran sel darah untuk mendapatkan data numberik sel yang akan digunakan sebagai masukan k-nearest neighbor, untuk kemudian dibedakan apakah sel darah masukan termasuk sel sehat atau sel sabit. Setelah melakukan 50 pengambilan data dengan nilai K yang bervariasi ( k=3, k=5, k=7, k=9, k=12) dapat disimpulkan bahwa K terbaik untuk penelitian ini adalah 3 dengan nilai akurasi 80%. Kata kunci : Anemia sel sabit,pengolahan citra digital, algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN).