PENGEMBANGAN SISTEM PENDETEKSI KELAINAN HATI MENGGUNAKAN IRIDOLOGI DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN BALIK - Nusantara P.H, R. G Alam; Zahra, Ajub Ajulian; Isnanto, R. Rizal (Universitas Diponegoro, 2015)
Abstrak Iridologi adalah ilmu yang mempelajari struktur iris sebagai cerminan dari kondisi organ dan sistem dalam tubuh. Dalam studi ini, organ yang dideteksi adalah hati. Untuk mengetahui kondisi hati melalui iris, dilakukan analisis tekstur dan proses klasifikasi untuk membedakan iris mata yang memiliki kondisihati normal dan abnormal. Aplikasi untuk mendeteksi kondisi hati dibuat menggunakan Matlab versi 8.1.0.604 (R2013a). Masukkan yang digunakan dalam pengolahan citra digital ini adalah mata yang memiliki kondisi hati normal dan abnormal, berdasarkan peta iridologi Bernard Jensen. Gambar tersebut kemudian dilakukan proses pengolahan citra, dan ekstraksi ciri GLCM. Hasil ekstraksi ciri ini digunakan sebagai data masukan (data pelatihan dan data uji) untuk jaringan syaraf tiruam perambatan balik, kemudian digunakan untuk mendiagnosis kondisi organ hati. Pada hasil pengujian didapatkan pengaruh jumlah unit lapis tersembunyi menunjukkan dengan bertambahnya jumlah unit pada lapis tersembunyi makan nilai MSE akan semakin menurun. Hal ini membuat kinerja jaringan semakin baik. Hal tersebut berdasarkan pada hasil pengujian 35 data uji dengan 4 variasi jumlah unit pada lapis tersembunyi yaitu, variasi jumlah unit lapis tersembunyi [40 (layer 1), 20 (layer 2)], [50 (layer 1), 20 (layer 2)], [70 (layer 1), 30 (layer 2)], dan [80 (layer 1), 30 (layer 2)]. Secara berurutan menunjukkan tingkat presentase keberhasilan 77,14 %, 80%, 88,57%, dan 91,42%. .Kata kunci: Iris mata, GLCM, Jaringan Saraf Tiruan, Perambatan Balik ABSTRACT Iridology is the study of iris structure as a reflection of the organ condition and systems in the human’s body. In this study, the organ which detected is liver. To determine the condition of the liver through iris, texture analysi s and classification process to distinguish iris of eye that contains the condition of normal and abnormal liver is needed. Application for detection of liver conditions was made using Matlab version 8.1.0.604 (R2013a). Inputs for this study which used is the eye image normal and abnormal conditions of the liver , based on Bernard Jensen’s iridology chart. The image then carried out with image preprocess and GLCM feature extraction. Results of feature extraction used as input data for the ANN backpropagation. Test results obtained influence the number of hidden layer units showed a growing number of units in the hidden layer meal MSE value will decrease . This makes network performance is getting better . It is based on the test results 35 test data with four variations of the number of units in the hidden layer , namely , the variatiosn of the number of hidden layer units [40(layer1), 20 (layer2)], [50(layer1), 20(layer2)], [70(layer1), 30(layer2)] , and [80(layer1), 30(layer2)]. Sequentially shows the percentage success rate of 77.14 % , 80 % , 88.57 % , and 91.42 % . Keywords: Iris, GLCM, Artificial Neural Network, Back Propagation