SEGMENTASI CITRA MENGGUNAKAN HAAR WAVELET UNTUK DETEKSI PENYAKIT TBC DARI CITRA BERNOISE
Abstract: Rontgen berguna
untuk membantu dan menegakkan diagnosa penyakit. Seperti halnya dengan citra
gambar, foto rontgen dapat mengalami penurunan kualitas yang disebabkan adanya
noise berupa bintik-bintik gelap dan terang secara acak yang disebut dengan
noise salt and pepper sehingga sulit diinterpretasikan karena informasi yang
disampaikan oleh rontgen tersebut menjadi berkurang. Kasus yang digunakan pada
penelitian ini adalah foto rontgen positif TBC yang mengalami penurunan
kualitas karena adanya noise. Oleh karena itu, diperlukan adanya perbaikan
citra dengan suatu metode supaya foto rontgen yang berkurang kualitasnya dapat
diperbaiki dan digunakan kembali.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas citra
adalah Median Filter. Setelah mengalami perbaikan citra dengan median filter,
citra hasil tersebut akan dicari cirinya melalui proses ekstraksi ciri, dimana
ciri yang diambil adalah ciri tekstur. Segmentasi yang digunakan untuk
pencarian ciri yaitu dengan metode Haar Wavelet.
Hasil dari pengujian dapat disimpulkan bahwa metode median filter dapat
diterapkan untuk perbaikan citra. Selanjutnya metode Haar Wavelet dapat
diterapkan untuk menemukan ciri dan mengidentifikasi citra paru TBC. Hal ini
ditunjukkan dengan perhitungan akurasi sebesar 80%.
Penulis: Christine Wulandari,
Esti Suryani, Umi Salamah
Kode Jurnal: jptinformatikadd140579
