| NIM | H1A017037 |
|---|
| Namamhs | SYADZWINA LUKE DZIHNIZA |
|---|
| Judul Artikel | SEGMENTASI DAN PERHITUNGAN LUAS BERCAK PUTIH CITRA RONTGEN PARU PENDERITA COVID-19 DENGAN OTSU DAN PHANSALKAR THRESHOLDING |
|---|
| Abstrak (Bhs. Indonesia) | COVID-19 adalah penyakit yang menyebabkan gangguan sistem pernapasasan yang disebabkan oleh virus Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2). Virus ini menyebabkan gangguan pada sistem pernapasan, infeksi paru-paru berat, hingga kematian dengan gejala yang menyerupai flu seperti demam, pilek, batuk kering, sakit tenggorokan, dan sakit kepala. Sehingga diperlukan berbagai pemeriksaan. Salah satunya menggunakan foto rontgen dada atau thorax. Foto rontgen thorax akan menggambarkan paru-paru secara keseluruhan sehingga bercak-bercak seperti bayangan putih akan terlihat. Pada penelitian ini, jumlah dari luas paru-paru dan bercak putih dapat diamati dan dideteksi dengan menggunakan teknik segmentasi pada image processing. Namun sebelum masuk ke tahap segmentasi, citra akan melalui tahap preprocessing dengan menggunakan metode Tri-threshold Fuzzy Intensification Operators (Fuzzy IO). Selanjutnya melakukan segmentasi terhadap paru-paru menggunakan metode Otsu dengan mengubah citra digital warna abu-abu menjadi hitam putih berdasarkan perbandingan nilai ambang dengan nilai warna piksel citra digital. Kemudian dilakukan segmentasi lanjutan menggunakan metode Phansalkar untuk mendeteksi sekaligus menghitung jumlah dari bercak putih. Setelah melakukan segmentasi pada citra rontgen thorax menggunakan metode otsu dan phansalkar thresholding diperoleh nilai rata-rata persentase bercak putih pada pasien penderita COVID-19 sebesar 19.01924% dengan tingkat keberhasilan sebesar 77,78% sedangkan persentase bercak putih pada pasien normal sebesar 13.91139% dengan tingkat keberhasilan 54%. Berdasarkan kedua data tersebut dapat disimpulkan bahwa rontgen paru-paru COVID-19 memiliki persentase yang lebih tinggi sebesar 5.10785% dari paru-paru normal. |
|---|
| Abtrak (Bhs. Inggris) | COVID-19 is a disease that causes respiratory system disorders caused by the Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. This virus causes disorders of the respiratory system, severe lung infections, and death with flu-like symptoms such as fever, runny nose, dry cough, sore throat, and headache. So that various examinations are needed. One of them uses a chest x-ray or thorax. A chest X-ray will depict the lungs as a whole so that spots like white shadows will be seen. In this study, the total lung area and white patches can be observed and detected using image processing segmentation techniques. However, before entering the segmentation stage, the image will go through the preprocessing stage using the Tri-threshold Fuzzy Intensification Operators (Fuzzy IO) method. Next, segment the lungs using the Otsu method by changing the gray digital image to black and white based on the comparison of the threshold value with the piksel color value of the digital image. Then do further segmentation using the Phansalkar method to detect and count the number of white spots. After segmenting the chest x-ray image using the otsu and phansalkar thresholding methods, the average percentage of white spots in patients with COVID-19 was 19.01924% with a success rate of 77.78% and the percentage of white spots in normal patients was 13.91139% with 54% success. Based on these two data, it can be concluded that X-rays of COVID-19 lungs have a higher percentage of 5.10785% than normal lungs. |
|---|
| Kata kunci | COVID-19, segmentation, X-ray, otsu, phansalkar |
|---|
| Pembimbing 1 | Prof. Dr. Eng. Retno Supriyanti, S.T., M.T |
|---|
| Pembimbing 2 | Yogi Ramadhani, S.T., M.Eng |
|---|
| Pembimbing 3 | |
|---|
| Tahun | 2021 |
|---|
| Jumlah Halaman | 10 |
|---|
| Tgl. Entri | 2021-02-03 00:14:36.027782 |
|---|