Text
Identifikasi Jenis Jerawat Dengan Wavelet Haar dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik
Intisari
Jerawat merupakan salah satu penyakit paling umum yang sering terjadi pada
masa remaja. Timbulnya jerawat disebabkan oleh beberapa faktor, yaitu faktor
genetik, hormonal, stress, mikroorganisme Propionibacterium Acnes, faktor
lingkungan, dan kosmetik. Adanya berbagai faktor tersebut dapat
menimbulkan berbagai jenis jerawat, seperti blackhead, whitehead, papula,
pustul, dan nodul. Namun, hingga saat ini masih banyak yang belum
mengetahui jenis-jenis jerawat padahal apabila tidak ditangani lebih lanjut
atau melakukan pemeriksaan sejak dini maka akan terjadi keparahan pada
muka. Berbagai upaya yang pernah dilakukan untuk menyelesaikan masalah
identifikasi jenis-jenis jerawat masih memiliki beberapa kelemahan sehingga
dibutuhkan sistem identifikasi jenis jerawat yang murah, efektif, efisien, dan
akurat. Inovasi identifikasi jenis jerawat ini dirancang dengan menggunakan
bantuan kamera mikroskop digital, serta sebuah aplikasi komputer dimana
aplikasi yang dikembangkan adalah berbasis transformasi wavelet dan
jaringan syaraf tiruan untuk mengidentifikasi jenis-jenis jerawat secara
otomatis. Hasil dari suatu sistem ini dapat mengidentifikasi jenis jerawat secara
otomatis dengan menggunakan transformasi wavelet, dekomposisi pada level 3
dengan koefisien arah horisontal dan jaringan syaraf tiruan propagasi balik
dengan arsitektur jaringan yang terdiri dari berbagai lapisan yaitu lapisan input,
lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Akurasi identifikasi dengan sistem
tersebut adalah 84,6% dengan waktu pembelajaran sebesar 8 detik. Jenis jerawat
yang diidentifikasi adalah blackhead, kista, nodul, papul, pustul, dan whitehead.
Rentang akurasi untuk pengenalan jenis jerawat dari jaringan ini sebesar 72%
hingga 92%. Resolusi piksel yang paling baik digunakan adalah 8 MP.
Kata kunci : Jerawat, transformasi wavelet, jaringan syaraf tiruan
Abstract
Acne is one of the most common diseases that often occur in adolescence. Acne is
caused by several factors, namely genetic, hormonal, stress, Propionibacterium
acnes microorganisms, environmental, and cosmetics. The existence of these
factors can cause many types of acne, such as blackheads, whiteheads, papules,
pustules, and nodules. However, until now many people do not know the types of
acne whereas if not treated more or inspection from an early age, there will be
the severity of the face. Various efforts that have been done to resolve the problem
of identifying the types of acne still has some flaws that required identification
system type of acne that is cheap, effective, efficient, and accurate. Innovation
identification of the type of acne is designed with the help of digital microscope
camera, and a computer model in which applications are developed is based on
wavelet transform and neural networks to identify types of acne automatically.
Results of a system can identify the type of acne automatically using wavelet
transform with the decomposition at level 3 and the coefficients is horizontal and
backpropagation neural network with a network architecture that consists of
various layers are input layer, hidden layer and output layer. Accuracy of
identification the system is 84,6% with instructional time by 8 seconds. Identified
the type of acnes are blackheads, cysts, nodules, papules, pustules and
whiteheads. The range accuracy for acnes identification on the network is 72%
until 92%. The best pixel resolution is 8 MP.
Keywords: Acne, wavelet transformation, neural network
1061D16IV | 006,3 MUZ i | Perpustakaan FSM Undip (Referensi) | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain