## DETEKSI SEL MALARIA PADA SEDIAAN APUS DARAH BERDASARKAN FITUR MORFOLOGI DAN TEKSTUR MENGGUNAKAN JARINGAN BACKPROPAGATION

## MALARIA CELL DETECTION OF BLOOD APPLICATION PREPARATION BASED ON MORPHOLOGY AND TEXTURE FEATURES USING BACKPROPAGATION NETWORK
Mustamin Hamid 1 , M Dzikrullah Suratin 2 , Alfanugrah A Hi Usman 3 1,2,3 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika
1,2 Universitas Muhammadiyah Maluku Utara, 3 Universitas Khairun Email: hamidmustamin@gmail.com

## Abstrak
Sampai  saat  ini  malaria  masih  menjadi  masalah  kesehatan  di  seluruh  dunia yang  mempengaruhi  tingginya  angka  kematian  bayi,  balita  dan  ibu  hamil.  Data Dinas    Kesehatan    Maluku    Utara    tahun    2015,  memberikan  gambaran  dari  10 kabupaten  dan  kota  yang  ada  di  Maluku  Utara  ditemukan  kasus  malaria  klinis sebanyak 24.331 dan   positif malaria setelah dilakukan pemeriksaan mikroskopis adalah  2.938.  Hal  ini  Menunjukan  Maluku  Utara  merupakan  daerah  yang menyumbang  kasus  malaria  bagi  Indonesia.  Wilayah  di  Maluku  Utara  telah bertekad  untuk  eliminasi  malaria  salah  satunya  adalah  Kota  Tidore  Kepulauan, namun pada tahun 2015 masih ditemukan  kasus malaria sebanyak 229. Sehingga penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  sediaan  apus  darah  agar  dapat mengenali  fase  malaria.  Metode  yang  digunakan  terdiri  dari  preprocessing  yakni cropping citra, segmentasi untuk mempartisi warna latar pada citra, ekstraksi fitur morfologi  dan  tekstur  untuk  menentukan  nilai  citra  dan  klasifikasi backpropagation  untuk  mengenali  fase  citra  malaria.  Hasil  dari  pengenalan berdasarkan gabungan kedua fitur sebesar 85,56%.
Kata Kunci: Preprocessing, Segentasi, Ekstraksi Fitur, Backpropagation

## Abstract
Until  now,  malaria  is  still  a  health  problem  globally,  which  affects  the  high mortality  rate  for  infants,  toddlers,  and  pregnant  women.  North  Maluku  Health Office  data  for  2015  provides  an  overview  of  10  districts  and  cities  in  North Maluku  where  24,331  clinical  malaria  cases  were  found  and  malaria  positive after the microscopic examination was 2,938. This shows that North Maluku is an area  that  contributes  to  malaria  cases  for  Indonesia.  The  location  in  North Maluku  has  been  determined  to  eliminate  malaria,  one  of  which  is  the  City  of
Tidore Islands, but in 2015 there were still 229 cases. So this study aims to detect blood  smears  so  that  they  can  recognize  the  malaria  phase.  The  method  used consists  of  preprocessing,  namely  cropping  the  image,  segmentation  to  partition the image’s background colour, extraction of morphological features and texture to  determine  the  image  value  and  backpropagation  classification  to  identify  the phase  of  the  malaria  image.  The  result  of  the  introduction  based  on  the combination of the two features is 85.56%
Keywords: Preprocessing, Segmentation, Fitur Extraction, Backpropagation

## PENDAHULUAN
Sampai  saat  ini  malaria  masih menjadi  masalah  kesehatan  di  seluruh dunia  yang  mempengaruhi  tingginya angka  kematian  bayi,  balita  dan  ibu hamil  [1].  Data    Dinas    Kesehatan Maluku    Utara    tahun    2015, memberikan gambaran dari 10 kabupaten  dan  kota  yang  ada  di Maluku Utara ditemukan kasus malaria  klinis  sebanyak  24.331  dan positif malaria setelah dilakukan pemeriksaan mikroskopis adalah 2.938. Hal  ini  Menunjukan  Maluku  Utara merupakan  daerah  yang  menyumbang kasus malaria  bagi Indonesia.  Wilayah di  Maluku  Utara  telah  bertekad  untuk eliminasi  malaria  salah  satunya  adalah Kota  Tidore  Kepulauan,  namun  pada tahun  2015  masih  ditemukan    kasus malaria  sebanyak  229  [2].  Diagnosis yang  cepat  dan  akurat  infeksi  malaria adalah  kunci  utama  untuk  mengontrol dan menyembuhkan penyakit ini secara efektif.  Saat  ini  teknik  diagnosis berdasarkan pada pemeriksaan mikroskopis  slide  darah  masih  tetap menjadi standar utama untuk diagnosis laboratorium  malaria  [3] . Namun ketelitian dan konsentrasi dalam
mengenali  parasit  malaria  hususnya ketiga  fase  stadium  plasmodium yaitu Tropozoit, Scizon dan Gametosit dari  sediaan  apus  darah tergantung pada subyektifitas pengalaman hematologis yang
sering  menimbulkan  persepsi  yang berbeda  -  beda  anatara  hematologis satu  dengan  yang  lain  [4].  Dengan adanya  perkembangan  pada  bidang pengolahan  citra  medis  dan  sistem diagnosis  yang  terbantu  komputer, diharapkan  dapat  mengurangi  efek subyekfitas  dan  membantu  dokter dalam  proses  diagnosis .  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membuat  alat bantu  yang  dapat  digunakan  untuk identifikasi  fase  dalam  sel  parasit plasmodium  falciparum yang  ada pada  citra  sediaan  apus  darah berdasarkan  morfologi  sel  darah merah ( eritrosit ) dengan menggunakan komputer dan konsep pengolahan citra digital, serta artificial intelligent guna
standarisasi  persepsi  keilmuan  dan untuk  mempercepat  waktu  analisis. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan untuk  membandingkan  ekstraksi fitur  warna  dan  fitur  tekstur  yang
dapat  digunakan  dalam  pengenalan citra sediaan apus darah. Terdapat juga
Proses Modified  Kmeans  clustering yang nanti digunakan untuk memisahkan  latar  belakang  dengan  sel eritrosit berdasarkan kernel. Selanjutnnya dilakukan Analisis
pengekstrakan  ciri  guna  memberikan prognosis  yang  ada  dalam  penelitian ini. Berdasarkan analisis pengekstrakan ciri, JST  Backpropagation digunakan untuk  proses  klasifikasi  sel  parasit plasmodium  falciparum didalam  sel eritrosit.

## LANDASAN TEORI
1. Malaria Malaria  merupakan  salah  satu masalah kesehatan masyarakat
yang  dapat menyebabkan  kematian terutama  pada  kelompok  risiko tinggi  yaitu  bayi,  anak  balita,  ibu hamil.  Malaria  secara  langsung menyebabkan  anemia  dan  dapat menurunkan  produktivitas  kerja. Penyakit ini juga masih endemis di sebagian  besar  wilayah  Indonesia. Malaria  disebabkan  oleh  parasit darah perifer dari genus Plasmodium.  Genus  Plasmodium memiliki  lima  spesies  yang  dapat menyebabkan infeksi pada manusia yaitu  P.  falciparum,  P.  vivax,  P. ovale, P. malariae dan P. knowlesi . Setiap plasmodium memiliki  fase yakni ring-tropozoit,  scizon dan gametosit. Namun  diantara  kelima spesies  tersebut P.  falciparum
adalah  yang  paling  ganas  dan sangat mematikan.

## 2. Preprocessing
Tahapan  preprocessing  adalah langkah  awaldalam  penyesuaian ukuran citra untuk mendapatkan
Region  of  Interest  (RoI)  dan peningkatan kualitas citra, penyesuaian ukuran citra bertujuan  untuk  mencari  RoI dengan mempersempit area citra,  hal  ini  untuk  mengurangi beban  komputasi  yang  tidak diperlukan dalam mengolah bagian  citra  yang  tidak  ada kaitannya  dengan  obyek  yang menjadi  fokus  dalam  penelitian ini [5].

## 3. Segmentasi
Segmentasi  adalah  membagi suatu  citra  ke  dalam  beberapa daerah  berdasarkan  kesesuaian bentuk/objek.  Segmentasi  citra menyederhanakan  dan  merubah representasi  citra  ke  sesuatu yang  lebih  bermakna  dan  lebih mudah untuk dianalisis.
Segmentasi  citra  di-gunakan untuk mencari obyek yang ingin di  cari  dan  batas-batas  bentuk objek  seperti garis, kurva dalam citra.  Proses  segmentasi  akan selesai  apabila  objek  yang diperhatikan dalam aplikasi
sudah terisolasi. Algoritma segmentasi secara umum berbasiskan pada salah satu dari
dua  sifat  dasar  nilai  intensitas yakni, diskontinu adalah  membagi suatu  citra  berdasarkan  perubahan besar  nilai  intensitas  (seperti  sisi), dan  similaritas  adalah  membagi suatu  citra  berdasarkan  similaritas sesuai  kriteria  tertentu  yang  sudah dideﬁnisikan [6]

## 4. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur merupakan suatu
teknik  untuk  mendapatkan  suatu karakteristik  dari  suatu  citra  yang mana setiap citra memiliki karakteristik  yang  berbeda  dengan citra  yang  lain.  Ekstraksi  fitur menjadi  data  masukan  didalam segmentasi dokumen, sehingga memperkecil  perhitungan  dalam proses  selanjutnya.  Tujuan  dari ekstraksi fitur adalah untuk mengelompokkan  parameter  yang mendefinisikan  suatu  citra  dengan keakuratan dan keunikan. Ekstraksi fitur  adalah  langkah  penting  untuk memperoleh hasil pengklasifikasian  wilayah  didalam sistem. Pemilihan metode ekstraksi fitur akan membatasi atau menentukan  sifat  dan  hasil  dari langkah preprocessing dan segmentasi . 5. Klasifikasi
Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan metode jaringan  syaraf  tiruan  (JST)  adalah paradigma pemrosesan suatu informasi  yang  terinspirasi  oleh
sistem  sel  syaraf  biologi.  JST dibentuk  sebagai  generalisasi model  matematika  dari  jaringan syaraf  biologi,  dengan  asumsi bahwa:
1. Pemrosesan informasi terjadi  pada  banyak  elemen sederhana ( neuron ). 2. Sinyal  dikirimkan  diantara neuron-neuron melalui penghubung-penghubung. 3. Penghubung  antar neuron memiliki  bobot  yang  akan memperkuat atau memperlemah sinyal. 4. Untuk  menentukan output , setiap neuron menggunakan fungsi  aktivasi  (biasanya bukan  fungsi  linier)  yang dikenakan  pada  jumlahan input yang diterima. Besarnya output ini selanjutnya dibandingkan
dengan suatu batas ambang Hal  yang  ingin  dicapai  dengan melatih JST adalah  untuk mencapai keseimbangan  antara  kemampuan memorisasi  dan  generalisasi.  Yang dimaksud  kemampuan  memorisasi adalah  kemampuan  JST  untuk mengambil kembali secara
sempurna  sebuah  pola  yang  telah dipelajari.  Kemampuan  generalisasi adalah  kemampuan  JST  untuk menghasilkan  respon  yang  bisa diterima  terhadap  pola-pola  yang sebelumnya  telah  dipelajari.  Hal  ini sangat bermanfaat bila pada suatu

## METODE PENELITIAN
Ada  beberapa  metode  diagnosis penyakit  malaria  salah  satunya  adalah pemeriksaan mikroskopis  sediaan apus darah.  Pemeriksaan  mikroskopis  tetap merupakan  tes  diagnosis  utama  untuk melihat  parasit  intraseluler  dengan
pengecatan Giemsa . Dasar
pemeriksaan  ini  adalah  ditemukannya parasit plasmodium pada  sediaan darah.  Pemeriksaan  sediaan  darah dengan metode ini relatif murah, tetapi memerlukan  tenaga  mikroskopis  yang terlatih  husus  dan  berpengalaman, waktu yang dibutuhkan untuk mengamati  smear  darah  biasanya berkisar  antara  15-20  menit,  karena teknik  pemeriksaan  ini  mengandalkan kriteria  visual  untuk  mengidentifikasi berbagai spesies parasit malaria. Pada penelitian ini, cara identifikasi sel darah merah yang terinfeksi plasmodium  falciparum akan  diadopsi melalui  teknik  pengolahan  citra  digital untuk  mengenali  sel  darah  normal, falciparum trofozoit, falciparum scizon dan falciparum  gametosit. berdasarkan morfologi  dan  tekstur  seperti  pada
Gambar 1
Mulai Citra Asli Preprocessing Segmentasi Fitur Ekstraksi Klasifikasi Selesai Gambar 1. Rancangan Proses
Gambar  1  menjelaskan  bahwa
identifikasi sel plasmodium falciparum dengan  menggunakan konsep  pengolahan  citra  digital terdapat empat faktor utama diantaranya  adalah  preeprocessing, segmentasi,  dan  fitur ektraksi.  Citra sediaan  apus  darah  diolah  melalui serangkaian  teknik  tersebut  sampai mendapatkan  ciri  objek.  Hasil ekstraksi ciri ini akan menghasilkan nilai-nilai  fitur  yang  dijadikan parameter input untuk proses klasifikasi menggunakan JST Backpropagation. Alat dan Bahan Penelitian Komponen  penting  yang  harus diperhatikan dalam melakukan suatu  penelitian  adalah  alat  dan bahan.  Berikut  rincian  alat  dan bahan  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini:
a. Perangkat lunak
 Sistem Operasi : Windows 7
 Bahasa Pemrograman: Matlab
 Versi Matlab  : R2013a
b. Perangkat keras
 Processor : Core2 Duo  1.6
Ghz
 Hardisk : Seagate 500Gb
 Ram   : 2 x DDR2 2GB
Bahan  penelitian  adalah  data  citra digital  yang  diambil  menggunakan DLMA  microscope,  Infinity-2    digital camera,  berukuran  700  X  465  piksel dengan format JPEG
DATA
citra  sediaan  sediaan  apus  darah malaria yang digunakan dalam
penelitian  ini  diperoleh  dari  RSUD Soa-Siu  Kota  Tidore  Kepulauan dan data tambahan dari public health image library (PHIL)/ phil.cdc.gov

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Preprocessing
Pada  tahap  ini,  operasi  pelembutan citra input bertipe RGB  dilakukan per- kanal warna untuk menekan komponen yang berfrekuensi tinggi dan meloloskan komponen yang berfrekuensi rendah menggunakan metode Median  Filter .    Filter  median yang digunakan untuk mereduksi noise pada  citra  input  berukuran  matriks 3 × 3,  karena  semakin  besar  ukuran filter  maka  semakin  besar  pula informasi  pada  citra  akan  ikut  hilang. Setelah  itu,  hasil Median  Filter dari
masing-masing
kanal warna
digabungkan kembali untuk diproses selanjutnya.

## Gambar 2. Hasil Preprocessing

## Segmentasi
Pada  tahap  segmentasi,  terdapat beberapa proses untuk mendapatkan objek inti sel plasmodium falciparum pada  sediaan  darah merah. Proses pertama untuk mendapatkan objek inti sel
plasmodium falciparum adalah citra yang  telah  difilter  dikonversi  dari ruang  warna  RGB  ke  dalam  bentuk ruang  warna  HSI.  Proses  tersebut dilakukan untuk menampakkan kemurnian  warna  dari  citra  asli, seperti  pada  Gambar  3  kemudian diekstrak  tiap  kanal  penyusunnya yang kemudian Selanjutnya dilakukan operasi clustering
berdasarkan  warna-warna  dominan menggunakan  metode M-KMeans.
Setiap citra hasil konversi HSI akan disegmentasi untuk mengelompokkan warna yang dikandung  oleh  setiap  piksel  dari
citra  ke  beberapa  segmen  ( cluster ) dengan  jumlah cluster yang  sudah ditentukan adalah tiga, untuk
memisahkan  tiga  objek  pada  citra sediaan apus darah berdasarkan karakteristik  warna  yaitu  objek  sel darah merah, parasit inti berwarna biru tua,  dan  latar  berwarna  putih.  Citra tersebut  dihitung  berdasarkan  jarak euclidean  distance sampai  didapatkan jarak terdekat yang kemudian
dikelompokkan ke masing-masing anggota cluster
Gambar 3. Hasil segmentasi Setelah  citra  disegmentasi,  langkah selanjutnya adalah proses post processing dengan menggunakan operasi  morfologi  untuk  menutup daerah  objek  yang  berlubang,  proses tersebut  terdiri  dari region  filling, dan operasi  erosi  untuk  menghilangkan piksel-piksel  yang bukan termasuk inti sel  dari  fase plasmodium  falciparum kemudian  disempurnakan  oleh  operasi dilasi.
Ekstraksi Fitur
Citra sediaan apus darah plasmodium falciparum setelah segmentasi diekstrak untuk mendapatkan  nilai-nilai    fiturnya berdasarkan perhitungan nilai morfologi  dan  tekstur agar  nilai-
nilai fitur yang didapat dari perhitungan tersebut dapat mempermudah dalam proses klasifikasi  untuk  mengenali  citra plasmodium falciparum .
Gambar 4. Hasil ekstraksi fitur

## Klasifikasi
Klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah jaringan backpropagation .  Dalam  penelitian
ini  menggunakan  dua  proses  yaitu proses pelatihan dan proses pengujian.
1. Pelatihan
Vector  input  citra  yang  diperoleh dari  fitur  warna  dan  tekstur digunakan  untuk  proses  pelatihan. Tujuan  dari  pelatihan  ini  adalah untuk  mendapatkan  nilai  bobot yang  menghubungkan  ke  semua neuron dimana error yang dihasilkan sangat kecil dan mengindikasikan bahwa model jaringan  syaraf  tiruan  tersebut sudah  sesuai  dengan  output.  Jika error yang berasal dari pengurangan target dengan
keluaran  belum  memenuhi  dengan nilai  yang  ditentukan  maka  bobot- bobot  awal  diganti  dengan  bobot- bobot  baru.  Proses  modifikasi bobot ini disebut dengan backpropagation . Pada  penelitian
ini pelatihan ditujukan untuk mengenal  pola-pola  citra.  Jumlah data  pelatihan  adalah  120  citra yang  terdiri  dari  40  citra  tropozoit, 40  citra  gametosit  dan  40  citra scizon.  Tingkat  tropozoit  ditandai dengan  angka  0,  tingkat  gametosit ditandai  dengan  angka  1  dan tingkat  scizon  ditandai  dengan angka 2. Parameter yang digunakan untuk pelatihan adalah :
a. Learning rate (a) =  0,01
b. Hidden layer = 20 neuron
c. Fungsi aktivasi = sigmoid biner
d. Metode  adaptasi  =  trainlm ( Levenberg-Marquardt )
e. Batas epoch diset default (1000 epoch)
2. Pengujian
Ketiga fase plasmodium falciparum akan dilakukan pengujian  berdasarkan  bobot yang  telah  ditentukan,  sehingga menghasilkan tingkat
pengenalan sebagai berikut :
Tabel 1 Hasil pengujian identifikasi plasmodium falciparum berdasarkan
fitur morfologi Hasil Identifikasi Tropozoit Scizon Gametosit Tropozoit 20 0% 0% Scizon 1 17 2 Gametosit 0 3 17 Tabel 2
Hasil pengujian identifikasi plasmodium falciparum berdasarkan fitur tekstur Hasil Identifikasi Tropozoit Scizon Gametosit Tropozoit 11 7 2 Scizon 4 12 4 Gametosit 6 4 10
Tabel 3

## Hasil pengujian gabungan ekstraksi
fitur warna dan gabor filter Kelas Prediksi Tropozoit Scizon Gametosit Tropozoit 20 0 0 Scizon 20 0 0 Gametosit 0 3 17
TP tropozoit = 20, FP tropozoit = 0 + 0 = 0, FN tropozoit = 0 + 0                  = 0, TN tropozoit = 0+20+3+17= 40 TP scizon = 0, FP scizon = 20 + 0 = 20, FN scizon = 0 + 3                  = 3,
TN scizon = 20+0+0+17 = 37 TP gametosit = 17, FP gametosit = 0 + 3 = 3, FN gametosit = 0 + 0                  = 0,
TN gametosit = 20+0+20+0= 40
Akurasi tropozoit  = 20+40 20+40+0+0 × 100%  = 100 Akurasi scizon = 0+37 0+37+20+3 × 100% = 61,67
Akurasi gametosit  = 17+40 17+40+3+0 × 100%  = 95
Akurasi rata-rata : 256,67
3 = 85,56 %
Berdasarkan  perhitungan  dari  rata-rata hasil  akurasi,  terlihat  bahwa  sistem memiliki  keberhasilan  sebesar  85,56% untuk  mengenali  fase tropozoit,  scizon dan gametosit dari  citra plasmodium falciparum yang telah dilatih.

## KESIMPULAN
Hasil  pengujian  dari  parameter berupa  nilai  masukan  dari  perhitungan fitur morfologi dan perhitungan tekstur yang  kemudian  di  olah  pada  proses klasifikasi menggunakan jaringan backpropagation dengan data latih dan data uji masing-masing, scizon dikenali tropozoit  sebesar  1  citra,  scizon dikenali scizon 17 citra, scizon dikenali gametosit  2  citra,  gametosit  dikenali tropozoit  sebesar  0  citra,  gametosit dikenali  scizon  3  citra,  dan  gametosit dikenali  gametosit  adalah  17  fitur tekstur,  dimana  citra  tropozoit  yang dikenali  tropozoit  sebesar  11  citra, tropozoit  dikenali  scizon  7  citra, tropozoit  dikenali  gametosit  2  citra, scizon  dikenali  tropozoit  sebesar  4 citra,  scizon  dikenali  scizon  12  citra, scizon  dikenali  gametosit  4  citra,
gametosit dikenali tropozoit sebesar 6 citra, gametosit dikenali scizon 12
citra, dan gametosit dikenali gametosit adalah 10 citra. Gabungan kedua fitur memiliki akurasi sebesar 85,56%.

## SARAN
Berikut  ini  adalah  beberapa saran  yang  dapat  diberikan  untuk memperbaiki sistem ini pada penelitian lebih lanjut. 1. Untuk mendapatkan tingkat akurasi  dan  pengujian  yang lebih baik, maka sebaiknya data yang  digunakan  sebagai  data pameter menggunakan data yang lebih banyak lagi. 2. Perlu diteliti menggunakan sediaan  darah  tebal  karena paling  banyak  digunakan  di Rumah Sakit
hususnya
Indonesia Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World Health Organization (WHO). 2011. Universal Access To Malaria Diagnostic Testing An Operational Manual .   Switzerland: WHO [2]  Rony,  Puasa,,  Andi,  Asrul,  H,, Arfa, Kader. 2018. Identifikasi Plasmodium Malaria  di  Desa  Beringin Jaya Kecamatan Oba Tengah Kota Tidore Kepulauan.
Jurnal Riset  Kesehatan  7  (1), 2018, 21 - 24.
[3]  Joel,  C.,  Mouatcho.,  Golding,  D.
2013.  Malaria  Rapid  Diagnostic
Tests: Challenges And Prospects. South Afrika: Journal of Medical Microbiology. [4]  Reta,C.,  Altamirano,L.,  A,  Jesus., Gonzales., Diaz,R., Guichard,S.J. 2010. Segmentation  of  Bone  Marrow Cell  Images  for  Morphological Classification of Acute Leukemia .  Proceedings  of  the 23 rd International Florida Artificial  Intelligence  Research Society Conference, USA
[5] I Made Oka Widyantara., dll. 2015.
Preeprocessing pada segmentasi
citra paru-parudan jantung menggunakan Anisotropic diffusion filter. Teknologi elektro,  vol.14,  No.2,  Juli- Desember.
[6] Kadir,  A.,  Susanto,A.  2013. Teori dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra .
Yogyakarta : Andi