Artikel Ilmiah : H1A017019 a.n. INGGIT KUSUMAWARDANI

Kembali Update Delete

NIMH1A017019
NamamhsINGGIT KUSUMAWARDANI
Judul ArtikelSEGMENTASI DAN MENGHITUNG LUAS PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE ACTIVE CONTOUR PADA CITRA X-RAY PASIEN COVID-19
Abstrak (Bhs. Indonesia)Desember 2019, di Wuhan, China, muncul Coronavirus jenis baru yang bernama SARS-CoV2 dan
menyebabkan penyakit bernama Covid-19. Virus ini menyebar ke seluruh dunia dengan sangat cepat, dan membuat
dunia dalam pandemi. Covid-19 menyerang sistem pernapasan dan menimbulkan gejala demam, batuk, hingga
Pneumonia. Covid-19 akan menyebabkan paru-paru dipenuhi cairan yang akan mengganggu kinerja paru-paru dan
menimbulkan bercak-bercak putih pada hasil pemeriksaan x-ray.
Penelitian ini akan melakukan segmentasi dan penghitungan luas dengan menggunakan metode Active Contour pada
citra hasil x-ray dari paru-paru pasien Covid-19 dan citra hasil x-ray dari paru-paru normal sebagai pembanding. Citra
yang digunakan berbentuk citra digital dari hasil pemeriksaan x-ray yang akan diproses sistem yang dibuat dengan
menggunakan MATLAB. Pertama citra akan melalui tahap praproses untuk menghapus objek selain paru-paru agar
mempermudah proses segmentasi. Proses segmentasi dilakukan menggunakan metode active contour dengan
pembuatan initial contour secara otomatis. Selanjutnya citra disempurnakan pada tahap pascaproses dan diakhiri
dengan penghitungan luas.
Hasil segmentasi citra normal akan lebih rapih daripada hasil segmentasi paru-paru pasien Covid-19 karena adanya
bercak putih yang mengurangi luas paru-paru pasien Covid-19 dan hal ini juga berpengaruh pada luas paru-paru hasil
segmentasi. Luas dari hasil segmentasi paru-paru pasien Covid-19 memiliki rentang dengan nilai yang lebih rendah bila
dibandingkan dengan luas dari hasil segmentasi paru-paru normal.
Abtrak (Bhs. Inggris)December 2019 in Wuhan, China, a new type of Coronavirus named SARS-CoV2 appeared and caused a
disease called Covid-19. This virus spreads throughout the world very quickly, and made the world in a pandemic.
Covid-19 attacks the respiratory system and causes symptoms of fever, cough, and Pneumonia. Covid-19 will cause the
lungs to fill with fluid which will interfere with lung performance and cause white spots on the results of the x-ray
examination.
This study will segment and calculate the area using the Active Contour method on the x-ray images of the lungs of
Covid-19 patients and the x-ray images of normal lungs, etc. The image used is a digital image form x-ray examination
that will be processed by a system created using MATLAB. First, the image will go through a preprocessing stage to
remove objects other than the lungs in order to facilitate the segmentation process. The segmentation process is carried
out using the active contour method by creating an automatic initial contour. Next, the image is perfected at the
postprocessing stage and ends with an area calculation.
The results of normal image segmentation will be tidier than the results of lung segmentation of Covid-19 patients
because of the presence of white spots that reduce the lung area of Covid-19 patients and this also affects the lung area
of the segmentation results. The area of the lung segmentation results of Covid-19 patients has a lower value range
when compared to the area of the normal lung segmentation results.
Kata kunciCovid-19, Segmentasi, Active Contour
Pembimbing 1Retno Supriyanti
Pembimbing 2Yogi Ramadhani
Pembimbing 3-
Tahun2021
Jumlah Halaman12
Tgl. Entri2021-02-08 08:40:43.875209
Cetak Bukti Unggah
© Universitas Jenderal Soedirman 2026 All rights reserved.