<![CDATA[Herpes zoster merupakan infeksi virus yang menyerang kulit dan sistem saraf perifer, ditandai dengan kemunculan lesi kulit berwarna kemerahan berbentuk ruam atau lenting. Deteksi dini terhadap lesi herpes penting untuk mendukung diagnosis klinis dan mencegah komplikasi lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi otomatis lesi herpes berbasis segmentasi citra digital. Metode yang digunakan mencakup akuisisi citra pasien, pra-pemrosesan (konversi grayscale dan filtering Gaussian), serta segmentasi area terinfeksi menggunakan metode thresholding Otsu dan deteksi tepi Canny. Hasil segmentasi divisualisasikan dengan pemberian bounding box dan pelabelan numerik terhadap setiap area lesi. Pengujian dilakukan pada citra klinis penderita herpes dengan lima area lesi yang berhasil terdeteksi secara otomatis, masing-masing ditandai sebagai Area 1 hingga Area 5. Luas area tersegmentasi dihitung dalam satuan piksel dan diperoleh hasil sebagai berikut: Area 1 = 2.143 piksel, Area 2 = 1.912 piksel, Area 3 = 3.472 piksel, Area 4 = 1.165 piksel, dan Area 5 = 3.805 piksel. Evaluasi akurasi segmentasi dilakukan dengan perbandingan terhadap ground truth berbasis anotasi manual oleh ahli dermatologi. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat akurasi sebesar 99,67%, sensitivitas 91,3%, dan spesifisitas 99,2%. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode segmentasi citra digital efektif dalam mengidentifikasi lesi herpes pada kulit dengan tingkat akurasi yang tinggi. Sistem ini berpotensi menjadi alat bantu diagnosis awal yang bersifat non-invasif dan efisien, terutama pada fasilitas layanan kesehatan dengan keterbatasan sumber daya klinis.]]>
Copyrights © 2025
