Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Vol. 23 No. 4 (2024): November 2024

Deteksi Bakteri Pada Citra BTA Menggunakan Multi Thresholding dan K-Means

Adhipurna, Novian (Unknown)
Ayanti, Bio Putri (Unknown)
Prihandini, Yustin Ari (Unknown)
Nurbidayah, Nurbidayah (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Nov 2024

Abstract

Tuberkulosis (TB) merupakan jenis penyakit kronis yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis yang dapat menular dari 1 orang ke orang lainnya melalui udara atau yang disebut dengan airbone. Pendeteksian bakteri M.tuberculosis pada citra sputum penderita TB merupakan suatu tantangan dalam menentukan identifikasi untuk dapat membedakan bakteri tersebut dengan background dengan hasil pewarnaan sputum yang cendrung memiliki tingkat warna yang bervariasi, sehingga dapat menurunkan hasil akurasi pendeteksian. Oleh karena itu diperlukan suatu pendekatan yang lebih akurat dalam mendeteksi bakteri TB pada citra BTA. Untuk itu penelitian ini bertujuan melakukan pengolahan citra berupa segmentasi pada citra BTA dengan menerapkan preprocessing ruang warna CIE Lab, menentukan batas ambang yang maksimal dengan Multi Thresholding dan dilakukan segmentasi menggunakan K-Means Clustering. Hasil eksperimen didapatkan bahwa pengaplikasian metode Multi Thresholding dan K-Means memberikan tingkat akurasi sebesar 99.57% pada pendeteksian bakteri TB.   Kata kunci: Tubekulosis, Ziehl Neelsen, Multi Thresholding, K-Means.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

technoc

Publisher

Subject

Computer Science & IT Engineering

Description

Topik dari jurnal Techno.Com adalah sebagai berikut (namun tidak terbatas pada topik berikut) : Digital Signal Processing, Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, Optical Communication Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Computer Vision, ...