Artikel Ilmiah : H1C014040 a.n. AHMAD RIFA'I
| NIM | H1C014040 |
|---|---|
| Namamhs | AHMAD RIFA'I |
| Judul Artikel | IDENTIFIKASI KARAKTERISTIK SEL DARAH PUTIH (LEUKOSIT) PADA DATA YANG TIDAK TERKONTROL DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING |
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | Darah merupakan cairan yang sangat penting yang terdapat didalam tubuh manusia. Fungsi utama darah bagi manusia adalah mengangkut oksigen yang diperlukan oleh sel-sel di seluruh tubuh [1]. Sebagai pemegang peran penting dalam system kekebalan tubuh (imunitas), sel leukosit memang menjadi objek yang tidak kalah pentingnya dengan sel darah merah [2]. Darah kerap kali mengalami gangguan, Karena darah merupakan bagian sensitive dari tubuh yang keberadaan jumlahnya seringkali menjadi alasan penyakit tertentu. Leukosit merupakan darah putih yang jumlah lebih dan kurangnya dari kondisi normal akan membawa dampak pada penyakit berbahaya, diantaranya yaitu AIDS (acquired immunodeficiency syndrome) dan ALL (Acute Lymphoblastic Leukemia). Maka dari itu identifikasi sel darah putih menjadi sangat penting adanya dengan berbagai maca alat atupun metode pengolahan citra. Image processing merupaka metode paling simpel dan mudah dalam menganalisis kondisi suatu darah tertentu, termasuk sel darah putih. Pada penelitian ini yang menjadi objek penelitian adalah morfologi citra (diameter, keliling, luas), statistik tekstur (mean, deviation, smoothness, skewness, uniformity, dan entropy) dan pengenalan pola tekstur sel darah putih. Metode yang digunakan dalam segmentasi sel darah putih ini adalah K-Means Clustering. Selain itu dilakukan pula metode pencarian keseragaman objek pada data pengolahan citra dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means Clustering |
| Abtrak (Bhs. Inggris) | Blood is a very important fluid contained in the human body. The main function of blood for humans is to transport the oxygen required by cells throughout the body [1]. As the holder of an important role in the immune system (immunity), leukocyte cells are indeed an object that is not less important with red blood cells [2]. Blood is often disturbed, because blood is a sensitive part of the body whose existence is often the reason for certain diseases. Leukocyte is a white blood that the number more and the lack of normal conditions will have an impact on dangerous diseases, including AIDS (acquired immunodeficiency syndrome) and ALL (Acute Lymphoblastic Leukemia). Therefore the identification of white blood cells becomes very important with the various tools or image processing methods. Image processing is the simplest and easiest method of analyzing the condition of a particular blood, including white blood cells. In this study the object of research is the morphology of the image (diameter, circumference, area), texture statistics (mean, deviation, smoothness, skewness, uniformity, and entropy) and recognition of white blood cell texture patterns. The method used in this segmentation of white blood cells is K- Means Clustering. Besides, there is also search method of uniformity of object in image processing data by using Fuzzy C-Means Clustering method |
| Kata kunci | K-Means Clustering, Fuzzy C-Means Clustering, Morfologi, Leukosit. |
| Pembimbing 1 | Retno Supriyanti |
| Pembimbing 2 | yogi Ramadhani |
| Pembimbing 3 | - |
| Tahun | 2017 |
| Jumlah Halaman | 7 |
| Tgl. Entri | 2017-10-11 11:47:40.411468 |