BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring

BAB I
PENDAHULUAN
1.1
Latar Belakang
Seiring berjalannya waktu ilmu pengetahuan semakin berkembang pesat
sesuai dengan berbagai macam pemikiran manusia. Banyak teori-teori maupun
aplikasi baru yang lahir dari beberapa macam pengetahuan. Begitupun dalam
bidang IT, macam-macam jenis pengolahan data lahir dengan teknik yang baru.
Dengan tujuan yaitu agar kinerja dalam menyelesaikan suatu pekerjaan dapat
meningkat lebih baik dan mencapai tujuan. Yang dimana salah satu contoh proses
pengolahan data dalam kasus ini yaitu pengolahan citra atau image processing.
Pengolahan citra adalah pemrosesan citra, khususnya menggunakan
komputer yang menjadikan citra memiliki kualitas lebih baik. Sebagai contoh,
citra pemandangan yang tampak gelap, lalu dengan operasi pengolahan citra
kontrasnya diperbaiki sehingga lebih terang dan tajam.
Seperti dikutip dari tesis milik Enjang tahun 2003 dengan judul
Pengenalan Pola Fraktur Dan Pembuluh Darah Pada Tengkorak Menggunakan
Jaringan Neural Buatan mengemukakan bahwa adapun berbagai macam
penelitian yang sudah dilakukan oleh beberapa orang yang berhubungan dengan
pengolahan citra sinar X khususnya di bidang kedokteran, diantaranya:
a.
Automatic Acquisition of Visual Models for Image Recognition (O.Fichera,
P.Pellegretti, F.Roli, and S.B Serpico). Pada penelitian ini teknik
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
segmentasi gambar tengkorak manusia telah dikembangkan untuk
menunjukkan model organ-organ kepala di bagian-bagian lainnya yang
ditunjukkan pada gambar tengkorak tersebut. Sistem yang dikembangkan
yaitu SLID (System for Learning Image Description) terbukti efektif serta
kerangka deskripsi gambar dapat lebih dipahami.
b.
Model-Driven Contour Extraction for Physically Deformed ObjectsApplication to Analysis of Stomach X-ray Images (Yasuyo Kita). Pada
penelitian ini telah dikembangkan suatu sistem yang dapat mengekstrak
kontur-kontur yang rusak dari gambar sinar-x lambung manusia. Sistem
yang dikembangkan dapat secara otomatis membentuk model lambung
berdasarkan dua gambar x-ray lambung yang berbeda. Gambar pertama
adalah hasil pemotretan dengan kadar kontras dua kali lipat (double
contras, DC). Gambar yang kedua diambil dari lambung yang terisi
barium (barium-filled, BF). Model yang terbentuk terdiri dari pegas-pegas
yang menyatakan elastisitas lambung.
c.
Stochastic Segmentation of Ultrasound Images (I.L Herlin, C. Nguyen, C.
Graffigne). Pada penelitian ini dikembangkan suatu sistem model melalui
metode random Markov untuk membentuk segmentasi gambar hasil
pemeriksaan jantung. Prosedur pengamatan dilakukan secara iteratif untuk
memperkirakan parameter-parameter model. Sistem yang dikembangkan
dipakai untuk segmentasi awal gambar-gambar ultrasound.
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
d.
Knowledge-Based Matching for 3D Radiotherapy Planning (Masaharu
Kobashi, Linda G. Shapiro). Pada penelitian ini dikembangkan sistem
yang dapat membentuk segmentasi dan rekognisi organ-organ penting
dalam gambar CT perut manusia.
Berawal dari pengamatan penulis melihat salah satu tugas dokter saat
mengamati gambar citra Sinar X tengkorak manusia, mendiagnosa atas kelainan
yang terdapat pada gambar tengkorak tersebut. Saat pengamatan tersebut sering
ditemui sikap keragu-raguan dokter dalam mendiagnosis bagian-bagian yang
terdapat pada citra tersebut. Keragu-raguan tersebut disebabkan oleh kekaburan
penampakan bagian-bagian pada citra, diantaranya sulit mengetahui apakah
terdapat fraktur pada tengkorak manusia atau tidak.
Menurut S.C Shanks dalam bukunya yang berjudul A Text Book of X-Ray
Diagnosis (1957) pengertian singkat mengenai fraktur itu sendiri merupakan
putusnya kontinuitas sebuah tulang atau retaknya tulang yang ditandai oleh rasa
nyeri, pembengkakan, gangguan fungsi, dan lain-lain. Kendala utama dalam
pengenalan fraktur adalah pada umumnya citra sinar X fraktur memiliki kualitas
yang rendah, antara lain disebabkan oleh kekaburan citra sinar X ataupun karena
kualitas peralatan rontgen yang digunakan.
Oleh karena itu, peningkatan kualitas citra sinar X fraktur seharusnya
menjadi salah satu prioritas utama sebelum mengidentifikasi parameter-parameter
yang akan digunakan oleh ciri (feature) dari obyek di dalam citra, untuk
selanjutnya parameter tersebut digunakan dalam menginterpretasi citra.
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Sepengetahuan penulis, penelitian sebelumnya yang mengarah kepada
pengenalan pola fraktur sudah ada, namun dengan objek penelitian dan metode
yang berbeda yaitu pengenalan pola fraktur dan pembuluh darah pada tengkorak
menggunakan jaringan neural buatan yang dilakukan oleh Enjang Ali Nurdin
(Universitas Indonesia, 2003).
Pada penelitian tersebut metode yang digunakan adalah jaringan syaraf
tiruan dengan pengambilan sampel citra dengan menggunakan ciri moment
invariant sebagai ciri untuk membedakan kelas fraktur dan kelas pembuluh darah.
Lalu selanjutnya penggunaan transformasi Fourier untuk mendeteksi komponen
frekuensi. Dan melalui pembelajaran propagansi balik yang melibatkan ciri-ciri
moment invariant, amplitudo spektrum frekuensi serta sudut fasenya. Namun pada
penelitian tersebut masih terdapat kekurangan diantaranya belum dilakukannya
proses enhancement pada citra x-ray yang digunakan.
Selanjutnya penulis menemukan penelitian yang dilakukan oleh Helsi
Rosyida Mandasari, Handayani Tjandrasa, Arya Yudhi Wijaya mengenai
Segmentasi Pembuluh Darah Retina pada Citra Fundus Mata dengan 2D-Gabor
Filter. Pada penelitian tersebut mampu mensegmentasi pembuluh darah retina
pada citra fundus mata berwarna dengan baik dengan proses enhancement melalui
metode Gabor Filter. Adapun penelitian Laksmita Rahadianti yang berjudul
Pengembangan
Algoritma
Pembelajaran
Berbasiskan
Dimensi
serta
Komparasinya terhadap Pembelajaran Berbasiskan Vector pada Fuzzy-Neuro
Learning Vector untuk Pengenalan Citra Wajah Frontal, disana disebutkan
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
kesimpulan menggunakan
metode Learning Vector Quantization yaitu untuk
memproses masukan sesuai fungsi dan mengeluarkan keluaran berupa
klarifikasinya.
Berdasarkan hal di atas penelitian ini dilakukan untuk mengkaji
pengenalan pola fraktur tengkorak manusia dengan menggunakan metode Gabor
Filter dan Learning Vector Quantization, dimana prosesnya yaitu menguji tingkat
keberhasilan
proses
enhancement
melalui
metode
Gabor
Filter
dari
pengklasifikasian input berupa citra fraktur dengan format *jpg, pemilihan ini
dilakukan karena format tersebut merupakan teknik dan standar universal untuk
kompresi dan dekompresi citra tidak bergerak baik itu citra berwarna (yang bit per
pixelnya bisa mencapai hingga 32 bit) maupun citra gray scale. Yang dimana
selanjutnya output yang telah diperoleh dicocokkan dengan nilai training
berdasarkan parameter yang ada melalui metode Learning Vector Quantization
untuk memperoleh kualitas citra fraktur tengkorak manusia yang lebih baik.
1.2
Rumusan Masalah
Secara khusus permasalahan penelitian di rumuskan sebagai berikut:
1. Bagaimana metode Gabor Filter dan Jaringan Syaraf Tiruan Learning
Vector Quantization dapat melakukan pengenalan fraktur pada citra
tengkorak manusia?
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
2. Apakah penerapan metode Gabor Filter dan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector Quantization untuk pengenalan fraktur pada data citra
tengkorak manusia dapat menghasilkan hasil yang akurat?
1.3
Batasan Masalah
Beberapa batasan masalah dalam penelitian adalah sebagai berikut :
1.
Sistem tidak dapat melakukan pengambilan gambar secara langsung.
Artinya pengguna tidak melakukan proses foto secara langsung baik
melalui webcam, maupun peralatan sejenis kamera lainnya. Akan
tetapi dengan menggunakan gambar atau data yang sudah ada.
2.
Citra tengkorak yang menjadi masukan ke dalam sistem sudah berupa
citra yang sudah terdapat fraktur dan tidak terdapat fraktur.
3.
Sistem hanya dapat memberikan informasi berupa apakah terdapat
fraktur atau tidak pada citra tengkorak manusia beserta nilai
akurasinya.
4.
1.4
Citra tengkorak memiliki format *jpg
Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah :
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
1.
Memahami dan mengetahui cara kerja metode Gabor Filter dan
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization untuk
pengenalan pola fraktur pada tengkorak manusia.
2.
Mengetahui tingkat keakurasian pengenalan pola fraktur dengan
menggunakan metode Gabor Filter dan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector Quantization.
1.5
Manfaat Penelitian
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang berarti, antara
lain :
1. Memberi informasi tingkat akurasi kepada para dokter dalam
mendiagnosis suatu pola fraktur pada citra rontgen melalui metode
Gabor
Filter
dan
Jaringan
Syaraf
Tiruan
Learning
Vector
Quantization.
2. Sebagai salah satu referensi bagi penelitian selanjutnya mengenai
pengolahan citra digital dalam memperoleh kualitas citra yang lebih
baik lagi.
1.6
Sistematika Penulisan
Dalam penyusunan skripsi ini, sistematika penulisan dibagi menjadi
beberapa bagian, diantaranya:
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
BAB 1 Pendahuluan
Bab ini merupakan pembuatan masalah yang akan diteliti secara umum.
Terdiri dari latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah,
tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistematika penulisan.
BAB II Tinjauan Pustaka
Bab ini berisi landasan teori yang berfungsi sebagai sumber atau alat
pengetahuan dalam memahami permasalahan yang berkaitan dengan teoriteori mengenai Pengolahan Citra, Gabor Filter, dan Jaringan Syaraf Tiruan
Learning Vector Quantization.
BAB III Metodologi Penelitian
Bab ini berisi mengenai desain penelitian, metode penelitian serta alat dan
bahan penelitian.
BAB IV Hasil Penelitian dan Pembahasan
Bab ini akan dijabarkan hasil penelitian serta pembahasannya. Kemudian
dikupas secara lebih rinci hal-hal yang menjawab apa yang sudah
dirumuskan dalam sebuah rumusan masalah.
BAB V Kesimpulan dan Saran
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu
Kesimpulan merupakan jawaban atas rumusan masalah dalam penelitian
dan juga intisari dari BAB IV. Saran atau kesimpulan serta rekomendasi
pengembangan sistem penulis sampaikan pada sub-sub bab saran.
LAMPIRAN
Berisi dokumen pendukung penelitian.
Solihati, Ratna A. 2014
IMPLEMENTASI METODE GABOR FILTER DAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN LEARNING
VECTOR QUANTIZATION PADA SISTEM PENGENALAN POLA FRAKTUR TENGKORAK MANUSIA
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu