Metode Otomatis untuk Menghitung Sel Darah Merah Menggunakan Image Processing

Muh. Dirgafa Anugrah Rais; Fazli Arif; Muh. Fauzan Arifuddin; Maulana Muhammad; Andi Baso Kaswar; Kurnia Prima Putra

doi:10.26858/jessi.v3i2.38250

Metode Otomatis untuk Menghitung Sel Darah Merah Menggunakan Image Processing

Muh. Dirgafa Anugrah Rais⁽¹⁾, Fazli Arif⁽²⁾, Muh. Fauzan Arifuddin⁽³⁾, Maulana Muhammad⁽⁴⁾, Andi Baso Kaswar^(5*), Kurnia Prima Putra⁽⁶⁾,

(1) Universitas Negeri Makassar
(2) Universitas Negeri Makassar
(3) Universitas Negeri Makassar
(4) Universitas Negeri Makassar
(5) Universitas Negeri Makassar
(6) Universitas Negeri Makassar
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.26858/jessi.v3i2.38250

Abstract

Di seluruh dunia, kehidupan yang berbeda secara bertahap dipengaruhi oleh inovasi, dengan perawatan kesehatan menjadi area utama untuk perubahan ini. Memberikan perincian instan tentang riwayat kesehatan pasien meningkatkan kewaspadaan pasien melalui kebenaran diagnosis dan obat-obatan, kemampuan untuk berbagi informasi kesehatan kepada dokter yang berbeda, dan pengurangan kesalahan dan kesalahan yang ditemukan saat merekam data informasi kesehatan pasien melalui catatan manual. Sel darah merah atau eritrosit merupakan sel darah yang memiliki fungsi mengikat oksigen yang memiliki peran penting dalam proses oksidasi di jaringan tubuh. kemampuan afinitas oksigen terhadap eritrosit dikarenakan adanya hemoglobin. Perhitungan secara manual untuk mendeteksi kelainan darah dapat dilakukan menggunakan mikroskop, hemocytometer, dan hematology analyzer. Identifikasi penyakit menggunakan alat-alat tersebut masih memerlukan analisis lebih lanjut, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama. Dari permasalahan tersebut penulis penulis mengusulkan Metode otomatis untuk menghitung sel darah merah dengan menggunakan segmentasi

Keywords

Sel Darah Merah; Image Processing; Otsu Thresholding

Full Text:

PDF

References

M. S. Abeiasa, “PENGERUH WAKTU KERJA TERHADAP KADAR HEMOGLOBIN DAN JUMLAH SEL DARAH MERAH PETUGAS SHIFT MALAM SPBU JATI PARIAMAN,” p. 8.

M. A. Rossa and S. Nuryadi, “IDENTIFIKASI KELAIANAN SEL DARAH MERAH MENGGUNAKAN TEKNIK PENGOLAHAN CITRA DIGITAL,” p. 6.

H. Hardianto and N. Nurhasanah, “Identifikasi Penyakit pada Sel Darah Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani,” Prism. Fis., vol. 7, no. 3, p. 269, Jan. 2020, doi: 10.26418/pf.v7i3.38106.

B. Darmawansyah, A. Zarkasih, and A. P. P. Prasetyo, “Rancang Bangun Robot Wall Follower Menggunakan Sensor Kamera,” p. 5.

G. K. Chadha, A. Srivastava, A. Singh, R. Gupta, and D. Singla, “An Automated Method for Counting Red Blood Cells using Image Processing,” Procedia Computer Science, vol. 167, pp. 769–778, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.408.

A. Susanto, “KOMBINASI SOBEL, CANNY DAN OTSU UNTUK SEGMENTASI CITRA PENGGUNA HELEM SAFETY DAN TANPA HELEM SAFETY,” vol. 13, no. 2, p. 6, 2022.

D. Nasution, “PERANCANGAN APLIKASI PADA PENINGKATAN KUALITAS HASIL REKAM VIDEO CLOSED CIRCUIT TELEVISION (CCTV) MENGGUNAKAN METODE,” vol. 1, no. 1, p. 11, 2021.

Mahendra, A., Prayudha, J., & Nasyuha, A. H. (2018). PERANCANGAN APLIKASI PADA PENINGKATAN KUALITAS HASIL REKAM VIDEO CLOSED CIRCUIT TELEVISION (CCTV) MENGGUNAKAN METODE MEDIAN FILTER. Jurnal Cyber Tech, 1(5).

Murtopo, A. A., & Basri, K. (2021). Perancangan Aplikasi Monitoring dan Perekamanan Kegiatan Menggunakan Kamera CCTV. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi, 2(1), 22-27.

Sirait, H., & Ambarita, S. D. (2022). Aplikasi Sistem Pemantauan Berbasis CCTV dan Perhitungan Kapasitas Media Penyimpanan DVR. Jurnal Bisantara Informatika, 6(1), 12-12.