Text

Analisis Citra Otak Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)

---

ABSTRAK

Penelitian tentang analisis citra otak dengan metode Support Vector Machine (SVM) telah dilakukan melalui proses pengolahan citra menggunakan software matlab. Data citra yang digunakan yaitu 60 citra untuk data pelatihan (30 citra normal dan 30 citra tumor otak) dan 20 citra untuk data pengujian (10 citra normal dan 10 citra tumor otak).Adapun langkah-langkahnya yaitu: akusisi citra, pre-processing, pembuatan hitogram, penentuan nilai mean dan standar deviasi serta klasifikasi SVM. Pembuatan histogram dilakukan pada data pelatihan (60 citra) yang sudah melewati proses pre-processing. Grafik histogram menunjukkan bahwa citra normal mempunyai spektrum yang sempit sedangkan citra tumor otak mempunyai spektrum yang lebar. Selanjutnya nilai mean dan standar deviasi digunakan sebagai parameter untuk menemukan garis pemisah antara kelas normal dan kelas tumor otak. Penemuan persamaan garis menandakan sudah terbentuknya sebuah metode SVM. Untuk mengetahui kualitas program maka dilakukan proses verifikasi pada data pengujian. Metode yang dibuat diverifikasi dengan hasil diagnosis dokter dan menghasilkan nilai akurasi 90%. Nilai akurasi yang diperoleh menunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mendeteksi tumor otak berdasarkan citra hasil CT Scan.
Kata Kunci: Citra Otak, CT Scan, Histogram, Mean dan Standar Deviasi.





ABSTRACT

Research on brain image analysis using the Support Vector Machine (SVM) method has been carried out through image processing using Matlab software. The image data used is 60 images for training data (30 normal images and 30 images of brain tumors) and 20 images for test data (10 normal images and 10 images of brain tumors). The steps are: image acquisition, pre-processing, making hitogram, determining the mean and standard deviation and SVM classification. Histogram is made on training data (60 images) that have passed the pre-processing process. The histogram graph shows that the normal image has a narrow spectrum while the image of a brain tumor has a wide spectrum. Furthermore, the mean and standard deviation values are used as parameters to find the dividing line between the normal class and the class of brain tumors. The discovery of the line equation indicates that an SVM method has been formed. To find out the quality of the program, a verification process is carried out on the test data. The method made is verified by the Doctor's diagnosis and produces an accuracy value of 90%. Accuracy values obtained indicate that this method can be used to detect brain tumors based on CT Scan results.
Keywords: Brain Image, CT Scan, Histogram, Mean and Standard Deviation.

---

Ketersediaan

063S2FIS19III

063 S2FIS 19-ii

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

MAGISTER FISIKA

No. Panggil

063 S2FIS 19-ii

Penerbit

: ., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

530.41

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Lilis Suliani

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar