Pendeteksi Sudut Kemiringan Tulang Pada Penderita Skoliosis Menggunakan Image Processing

Dwika Pangestu, Septiana
Indah Purnama, Sevia
Aly Afandi, Mas

eProceedings of Engineering
Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025

Skoliosis adalah kelainan pada tulangbelakang yang ditandai dengan kelengkungan ke sampingberbentuk huruf S atau C, dengan derajat keparahanbervariasi. Pengukuran kelengkungan secara manualmemerlukan waktu lama dan berisiko tidak konsisten.Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metodeotomatis berbasis citra sinar-X menggunakan deep learninguntuk mengklasifikasikan derajat kelengkungan tulangbelakang secara efisien dan akurat. Model yang digunakanadalah DenseNet karena kemampuannya dalammempertahankan fitur melalui koneksi antar lapisan yangpadat. Sistem dikembangkan melalui tahapan pemrosesancitra dan pelatihan model dengan parameter seperti ukurancitra, jumlah epoch, batch size, learning rate, dan jenisoptimizer. Hasil terbaik diperoleh dengan ukuran citra224x224, batch size 32, learning rate 0,001, dan optimizerRMSprop, yang menghasilkan akurasi hingga 88,78%, presisi84,18%, recall 87,54%, dan skor F1 84,65%. Dengan hasiltersebut, sistem ini terbukti mampu meningkatkan akurasidan efisiensi dalam pengukuran skoliosis serta berpotensimendukung proses diagnosis dan pengobatan secara lebihkonsisten dan objektif di lingkungan klinis.Kata kunci— Skolosis, Pemrosesan Citra, DeepLearning, DenseNet, Detekssi Otomatis, Klasifikasi TulangBelakang, Optimasi Model