IDENTIFIKASI KANDUNGAN CITRA MIKROSKOPIK SEL DARAH MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DALAM MENDETEKSI POTENSI LEUKIMIA

Nurul Khaerani Hamzidah

doi:10.59562/metrik.v20i2.44123

IDENTIFIKASI KANDUNGAN CITRA MIKROSKOPIK SEL DARAH MANUSIA BERBASIS IMAGE PROCESSING DALAM MENDETEKSI POTENSI LEUKIMIA

Nurul Khaerani Hamzidah^(1*),

(1) Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Ujung Pandang
(*) Corresponding Author

DOI: https://doi.org/10.59562/metrik.v20i2.44123

Abstract

Artikel ini membahas tentang implementasi teknik pengolahan citra digital pada citra mikroskopik sel darah, tujuannya adalah untuk mendeteksi kondisi dan kandungan sel leukosit (sel darah putih). Sel darah manusia yang abnormal umumnya mengandung jumlah sel darah putih yang lebih banyak atau berlebihan. Dalam bidang kesehatan, kondisi dan jumlah sel leukosit dalam darah memberikan informasi mengenai adanya potensi penyakit terutama yang berkaitan dengan penyakit leukimia sehingga perlu dideteksi lebih dini. Dalam penelitian ini, ada empat tahapan proses yang dilakukan dalam mendeteksi kandungan citra sel leukosit ini yaitu proses ekstraksi fitur warna, proses transformasi citra, proses konversi citra biner dan background substraction. Sampel uji yang digunakan terdiri dari dua kondisi yaitu sel normal dan sel abnormal yang terlebih dahulu diketahui kondisi, tipe dan jenis selnya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua sampel berhasil dideteksi secara akurat kandungan dan jumlah sel darah putih sesuai dengan kondisi sampel uji. Selain hasil cek laboratorium, penerapan metode ini diharapkan dapat dijadikan alternatif dalam mendeteksi kondisi sel darah dan mendiagnosa suatu penyakit khususnya leukimia.

Keywords

Pengolahan Citra Digital, Sel Leukosit, Sel Normal, Sel Abnormal, Leukimia

Full Text:

PDF

References

N. A. Nursanti and C. Fatichah, “Perhitungan Sel Darah Putih pada Citra Sel Acute Leukemia Menggunakan Metode Multi Pass Voting dan K-Means,” JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, vol. 16, no. 2, pp. 105–114, Jul. 2018.

S. Syidada and B. Hariyanto, “Identifikasi Acute Lymphoblastic Leukemia pada Citra Mikroskopis Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Rekayasa, vol. 14, no. 1, pp. 78–83, Mar. 2021, doi: 10.21107/rekayasa.v14i1.9110.

D. S. Alham and D. Herumurti, “Segmentasi dan Perhitungan Sel Darah Putih Menggunakan Operasi Morfologi dan Transformasi Watershed,” Informatics Journal, vol. 4, no. 2, pp. 59–67, 2019.

S. J. Mishra and M. A. P. Deshmukh, “Detection of Leukimia Using Matlab,” International Journal of Advanced Research in Electronics and Communication Engineering (IJARECE), vol. 4, no. 2, 2015.

I. Susilawati, “Segmentasi Sel Darah Putih pada Citra Darah Mikroskopis,” Jurnal Matrix, vol. 5, no. 3, pp. 142–149, 2018, Accessed: Feb. 16, 2023. [Online]. Available: https://ojs.pnb.ac.id/index.php/matrix/article/download/109/87/

N. K. Hamzidah and M. M. Parenreng, “Proses Identifikasi Objek pada Citra Sel Leukosit Darah Menggunakan Teknik Pengolahan Citra Digital,” in Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (SNP2M), Nov. 2020, pp. 74–78.

M. D. Suratin, A. Muslim, and R. Rahmadwati, “Identifikasi Sel Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) pada Citra Peripheral Blood Smear Berdasarkan Morfologi Sel Darah Putih,” elektronik Jurnal Arus Elektro Indonesia (eJAEI) , vol. 1, no. 3, pp. 7–12, 2015, Accessed: Feb. 16, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/E-JAEI/article/view/1879>

I. Susilawati, “Identifikasi Penyakit Leukimia Akut pada Citra Darah Mikroskopis,” Orbith, vol. 12, no. 1, pp. 29–34, 2016, doi: http://dx.doi.org/10.32497/orbith.v12i1.312.

A. Sri Indrawanti and E. Prakarsa Mandyartha, “Deteksi Limfoblas pada Citra Sel Darah Menggunakan Fitur Geometri dan Local Binary Pattern,” JNTETI (Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 7, no. 4, pp. 404–410, 2018.