## APLIKASI PENENTUAN GOLONGAN DARAH MANUSIA DENGAN METODE SEED REGION GROWING DAN SELF ORGANIZING MAPS
David M. Wewo 1 , Adriana Fanggidae 2 , Kornelis Letelay 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Golongan darah manusia berdasarkan jenisnya terdiri atas 4 yaitu golongan darah A, B, O, dan AB.  Jaringan syaraf tiruan dapat membantu dalam  mengidentifikasi golongan darah. Self organizing maps merupakan  metode jaringan syaraf tiruan yang berfungsi untuk  melakukan  pelatihan data dan pengklasifikasian  data.  Data  citra yang  digunakan  diambil  dari  penggumpalan  darah  didapat  setelah sampel  darah  ditetesi  dengan  reagen.    Data  citra  asli  dikonversi  menjadi  citra grayscale ,  untuk pengambilan ciri dilakukan dengan cara mengkonversi ke citra biner dengan nilai ambang lebih besar dari 80 dan lebih kecil dari 150, citra yang diambil sebanyak 12 citra darah yang menggumpal dan 12 citra  darah  yang  tidak  menggumpal,  yang  kemudian  akan  dilakukan  proses  pelatihan  data menggunakan self  organizing  maps .  Pengujian  data  I  dilakukan  dengan  menggunakan  data  uji  yang sama dengan data latih, diperoleh presentase 100 %. Pengujian data II dilakukan dengan menggunakan 12 citra darah data uji yang tidak sama dengan data latih sehingga menghasilkan presentase 83.33 %.
Kata kunci : golongan darah, grayscale, self organizing maps

## ABSTRACT
The blood type of human are divided by four group wich is blood type A, B, O & AB. Artificial Neuron Network can help the identify process for blood type. Self organizing maps is a part of arrtificial neuron network who has function for data training and data clasification. The image data are using by blood clotting and obtained after spilled blood sample with the reagent. The real data image are converted into grayscale image, For taking the characteristic are doing by converted real image to image biner with the treshold more than 80 and smaller than 150, image are taken as much as 12 image of clotted blood and 12 image blood wich does not clot, and the next step will do the training process using self organizing maps. The first testing data are doing by the same test data and same with training data too and the result 100%. The second testing data is doing by 12 blood image test data wich is not the same as data training and the result 83.33%.
Keyword: blood type, grayscale, self organizing maps

## I. PENDAHULUAN
Golongan darah manusia berdasarkan jenisnya terdiri atas 4 yaitu golongan darah A, B, O, dan AB, untuk mengetahui golongan darah manusia digunakan zat reagen antigen. Reagen antigen adalah sebuah zat yang menstimulasi tanggapan imun, terutama dalam produksi antibodi. Antigen biasanya berupa  protein  atau polisarida ,  tetapi  dapat  juga  berupa  molekul  lainnya,  termasuk  molekul  kecil dipasangkan dengan protein pembawa. Antigen ini dibagi menjadi antigen A dan antigen B. dimana antigen  A  hanya  terdapat  dan  dihasilkan  pada  seseorang  bergolongan  darah  A  dan  O,  sedangkan antigen  B  hanya  terdapat  pada  seseorang  bergolongan  darah  B  dan  O.  Golongan  darah  seseorang harus  diperiksa  terlebih  dahulu  sebelum  melakukan  transfusi  darah  baik  darah  si  pemberi  (donor) maupun  si  penerima  (resepien)  untuk  menghindari  terjadinya  penggumpalan  atau aglutinasi [4].
Dengan  pendekatan  kecerdasan  buatan,  manusia  berusaha  menirukan  bagaimana  pola-pola  darah dibentuk.  Jaringan  syaraf  tiruan  telah  dikembangkan  sebagai  generalisasi  model  matematik  dari pembelajaran  manusia  dan  juga  kecerdasan  buatan  yang  membantu  pekerjaan  manusia  misalkan dalam proses mengidentifikasi golongan darah manusia.
Pengolahan  citra  adalah  pemrosesan  citra  digital  dengan  menggunakan  komputer  untuk menghasilkan citra manipulasi yang kualitasnya lebih baik dari sebelumnya. Pengolahan citra dapat membantu  dalam  melakukan  proses  untuk  mendapatkan  ciri  dari  pola  gumpalan  darah  yang  telah ditetesi  antigen . Proses  pengolahan  citra  yang  dilakukan  adalah  dengan  mensegmentasi  gambar gumpalan darah tersebut untuk mendapatkan daerah yang merupakan wilayah dari gumpalan darah. Metode  yang  dipakai  pada  segmentasi  gambar  pada  penelitian  ini  adalah seed  region  growing segmentation. Sedangkan  pada  tahap  mengidentifikasi  golongan  darah  dilakukan  dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan metode self organizing maps.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Citra Digital
Citra adalah gambar dua dimensi yang dihasilkan dari gambar analog dua dimensi yang kontinu menjadi gambar diskrit melalui proses sampling. Secara teoritis citra dapat dikelompokkan menjadi dua  macam,  yaitu  citra  kontinu  dan  citra  diskrit  (citra  digital).  Citra  digital  adalah  citra  yang dinyatakan  secara  diskrit,  baik  untuk  posisi  koordinat  maupun  warnanya.  Dengan  demikian,  citra digital dapat digambarkan sebagai suatu matriks, dimana indeks baris dan indeks kolom dari matriks menyatakan posisi suatu titik di dalam citra dan harga dari elemen matriks menyatakan warna citra pada titik tersebut [5].

## 2.2 Perbaikan Kualitas Citra ( Image Enchancement )
Perbaikan kualitas citra dilakukan dengan memanipulasi parameter-parameter citra. Beberapa operasi perbaikan kualitas citra yang digunakan pada penelitian ini adalah median filter . Median filter merupakan  salah  satu  teknik  peningkatan  kualitas  citra  dalam  domain  spasial.  Pada  penelitian  ini digunakan median filter 3x3 sehingga banyaknya piksel yang digunakan dalam perhitungan adalah 9 sebagai posisi piksel penyangganya sehingga dapat dihitung menggunakan persamaan:
9 1 5 2    m ………………………….. (1)
dimana, m : posisi piksel yang dipilih.

## 2.3 Cropping
Cropping dilakukan  untuk  memotong  suatu image pada  daerah  tertentu  untuk  kemudian diambil  dan  diolah.  Tidak  semua  daerah  pada image akan  diolah  sebagai  data,  akan  tetapi  hanya daerah yang mempunyai unsur darah yang akan diolah. Hal ini perlu dilakukan untuk mendapatkan data yang tepat dan berukuran kecil agar memudahkan untuk proses komputasi [1].
Teknik cropping yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menentukan  koordinat  (X,Y), panjang  sumbu  X  citra  yang  akan  di crop ,  tinggi  Y  citra  yang  akan  di crop .  Citra  asli  berukuran (850,270) akan di crop menjadi 2 buah citra, untuk citra pertama koordinat yang digunakan adalah (70,75) panjang sumbu X adalah 235, tinggi Y adalah 120. Citra kedua koordinat yang digunakan adalah (550,70) panjang sumbu X adalah 215, tinggi Y adalah 120.  Gambar 1 berikut merupakan proses cropping pada daerah yang memilki unsur darah:
Gambar 1. Citra hasil proses cropping

## 2.4 Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  adalah  suatu  tahap  pada  proses  analisis  citra  yang  bertujuan  untuk memperoleh informasi yang ada dalam citra tersebut dengan membagi citra ke dalam daerah-daerah terpisah dimana setiap daerah adalah homogen dan mengacu pada sebuah kriteria keseragaman yang jelas. Segmentasi yang dilakukan pada citra harus tepat agar informasi yang terkandung di dalamnya dapat diterjemahkan dengan baik [6].
2.4.1 Seed Region Growing Segmentation (SRG) Segmentasi Seed Region Growing Segmentation (SRG) merupakan metode segmentasi citra yang menggunakan teknik berbasis region , piksel yang berdekatan pada daerah yang sama memiliki fitur visual yang sama seperti level keabuan, nilai warna, atau teksturnya [3] . Berikut adalah langkah- langkah dalam SRG:
1. Tentukan beberapa piksel seed . Seed bisa ditentukan manual atau secara random.
2. Untuk  setiap  piksel seed ,  lihat  4  atau  8  tetangganya,  jika  kriterianya  sama  (kriteria  bisa berupa perbedaan keabuan dengan seed ) maka tetangga tersebut bisa dianggap berada pada 1 region (daerah) dengan piksel seed .
3. Teruskan proses dalam mengecek tetangga dari yang sudah dicek, dst.
4. Tidak  bisa  hanya  digunakan  kriteria  saja,  tanpa  melihat  konektivitas  ketetanggaannya, karena bisa tidak membentuk daerah.
5. Stopping  rule kadang  tidak  mencakup  semua  kemungkinan  sehingga  pada  akhir  r egion growing ada piksel yang belum dicek sama sekali.
2.4.2 Konversi Ke Citra Biner
Proses  konversi  ke  citra  biner  dilakukan  untuk  memisahkan  bagian background dengan bagian  objek  (darah).  Bagian  berwarna  putih  adalah background ,  sedangkan  warna  hitam  adalah bagian objek (darah).

## 2.5 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau  sering  disebut neural  network adalah  sistem  komputasi dimana  arsitektur  dan  operasinya  dari  pengetahuan tentang  sel  syaraf  biologis  didalam  otak.  Oleh karena itu, JST memiliki kemampuan untuk melakukan proses pembelajaran, menyimpan memori, dan melakukan generalisir dari pola pelatihan maupun dari data [2].
Self Organizing Maps (SOM)
Teknik Self  Organizing  Maps (SOM)  dikenalkan  pertama  kali  oleh  Teuvo  Kohonen, merupakan  proses unsupervised  learning yang  mempelajari  distribusi  himpunan  pola-pola  tanpa informasi  kelas.  Ide  dasar  dari  teknik  ini  adalah  bagaimana  proses  otak  manusia  menyimpan gambar/pola  yang  telah  dikenali  melalui  mata,  kemudian  mampu  mengungkapkan  kembali gambar/pola tersebut. Pada mata kita proses tersebut adalah realisasi pemetaan Imapping dari retina menuju cortex [2]. Berikut adalah langkah-langkah algoritma SOM:
1. Inisialisasi data input dari hasil fitur ekstraksi, menentukan alpha learning rate dan Mean Square Error (MSE).
2. Inisisalisasi  bobot  awal,  menentukan  bobot  awal secara random  sebagai  parameter  awal pada proses komputasi dan inisialisasi jarak tetangga = 0, sebagai asumsi hanya bobot pemenang yang di update .  Bobot  awal  dibangkitkan  sebanyak  unit  sebagai  asumsi  unit  adalah  informasi pengkluster untuk data input setelah mendapatkan bobot optimal
3. Input data,  yaitu  atribut  data training yang  mempengaruhi  perubahan  bobot  pada  saat  proses komputasi training data.
4. Perhitungan  jarak  terdekat  menggunakan  metode Euclidean  Distance ,  yaitu  antara  data input (vektor) dengan bobot dan node yang memiliki jarak minimum antara input data dengan node bobot dideklarasi sebagai pemenang. Pencarian jarak terdekat dapat dibuat secara matematis ( d j ):
𝑑𝑗 =   ∑ (𝑋𝑖(𝑡) − 𝑊𝑖) 2 … … … … … … … … … … … … … … . . . (2)
𝑖−1
𝑗=0 dimana: d i = jarak X i (t) = Node data input W ij = Bobot ke- ij 5. Melakukan update bobot. Node bobot pemenang selanjutnya akan di update dengan fungsi ini:
𝑊 𝑖𝑗 (𝑡 + 1) = 𝑊 𝑖𝑗 (𝑡) +  𝛼(𝑡). (𝑋 𝑖 (𝑡) −   (𝑊 𝑖𝑗 (𝑡)) , 𝑗 𝜖 𝑁 𝑒 …… (3)
0 <  𝛼(𝑡) < 1 dimana:
X i : data input W ij : bobot N e : nilai neighborhood t : waktu i : index node input j : index node input α : alpha beta learning rate
6. Perhitungan Mean  Square  Error  (MSE) .  MSE  berfungsi  sebagai  pengukur  kesalahan pembentukan bobot akibat keacakan data selama proses training .
7. Perhitungan update learning rate dengan pengurangan geometris:
𝛼(𝑡 + 1) =  0.5 ∗  𝛼(𝑡)   … … … … … … … … … … … … … … … … ..  (4)
Jika proses komputasi selesai, simpan bobot hasil komputasi sebagai referensi yang digunakan untuk klasifikasi.

## 2.6 Tahapan Identifikasi Golongan Darah
Tahapan  identifikasi  golongan  darah  terdiri  dari  tahap preprocessing ,  ekstraksi menggunakan algoritma Seed Region Growing Segmentation dan identifikasi menggunakan algoritma Self Organizing Maps. Flowchart tahap pelatihan dan pengujian dapat dilihat pada gambar 2.
Mulai Akusisi Citra Preprocessing Ekstraksi ciri dengan Seed Region Growing Self Organizing Maps Bobot Pelatihan Selesai Mulai Akusisi citra Preprocessing Ekstraksi ciri dengan Seed Region Growing Ambil bobot pelatihan Self Organizing Maps Selesai Cropping Hasil Identifikasi (a)
(b) Gambar 2. Flowchart sistem identifikasi golongan darah manusia dengan Seed Region Growing
Segmentation dan Self Organizing Maps (a) Flowchart pelatihan (b) Flowchart Pengujian . III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil yang dilakukan pada sistem ini adalah dengan melakukan pelatihan citra. Jumlah data yang dilatih dalam sistem ini adalah sebanyak 12 citra yang mengalami gumpalan dan 12 citra yang tidak mengalami gumpalan. Dan data untuk diidentifikasi sebanyak 12 citra, dengan masing – masing 3 citra pada setiap tipe golongan darah. Data latih dan data uji dapat dilihat pada tabel berikut.
Untuk proses Seed Region Growing (SRG) nilai kriteria yang digunakan adalah  apabila nilai piksel lebih besar 80 dan lebih kecil 150 maka piksel bernilai 0 selain itu piksel bernilai 255, setelah melalui beberapa percobaan dalam menentukan nilai kriteria. Beberapa percobaan dapat dilihat dalam tabel 1 berikut.
Tabel 1. Percobaan nilai kriteria Citra Asli 60 > piksel < 150 70 > piksel < 150 80 > piksel < 150 80 > piksel < 160 80 > piksel < 170

## 3.2 Pengujian
Untuk menguji performansi dari metode yang diusulkan, maka dilakukan beberapa pengujian, antara lain: uji data yang telah dilatih dan uji data yang belum pernah.

## 3.2.1 Pengujian I: Data Uji sama dengan Data Latih
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  adalah  data  dari  citra  yang  telah  dilatih, Berdasarkan pengujian pada proses pelatihan sangatlah bagus sehingga menghasilkan akurasi sebesar 100%. Perhitungan tingkat keberhasilan dari sistem ini yaitu sebagai berikut:
Identifikasi data latih: jumlah data yang berhasil diidentifikasi jumlah data uji x 100% = 12 12 x 100%
= 100%

## 3.2.2 Pengujian II : data uji tidak sama dengan data latih
Pengujian juga  dilakukan  terhadap citra-citra  baru (yang  tidak  dilibatkan  dalam pelatihan) dimana  pengujian  dilakukan  terhadap  12  citra  uji.    Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat bahwa  hasil  pengujian  dimana  citra  yang  diujikan  tidak  sama  dengan  citra  latih.  Pada pengujian  ini  sistem  memiliki  performansi  yang  kurang  baik.  Perhitungan  tingkat keberhasilan dari pengujian terhadap data yang belum dilatih sebagai berikut:
Identifikasi dengan data yang belum dilatih = 10 12 x 100% = 83.333%

## 3.3 Pembahasan
Berdasarkan  hasil  penelitian,  sistem  dapat  dengan  baik  mengidentifikasi  golongan  darah berdasarkan pelatihan yang telah dilakukan, dengan nilai presentase sebesar 100 %, hal ini disebabkan karena kemampuan metode SOM dalam mengidentifikasi citra kedalam kelas tertentu. Namun untuk proses ekstraksi ciri citra dengan memilih nilai pengambangan untuk mendapatkan ciri dengan baik, jika salah dalam memilih nilai pengambangan maka kemungkinan tidak mendapatkan hasil ciri yang baik. Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap data yang belum pernah dilatih terlihat bahwa sistem  kurang  dapat  mengidentifikasi  semua  citra  data  uji  dengan  baik,  dengan  nilai  presentase sebesar 83.33 %, hal ini disebabkan oleh beberapa hal yang telah dijelaskan diatas.

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil identifikasi terhadap sistem yang dibangun, dapat simpulkan bahwa:  Sistem ini dapat mengidentifikasi golongan darah manusia (dapat dikenali) sebagai golongan darah A, B, O, AB. Hasil presentase aplikasi ini adalah 100 % pada data yang sudah dilatih dengan jumlah data 12 data latih dan  83.33% pada data yang belum pernah dilatih dengan jumlah data 12 data uji.
Citra  yang  tidak  berhasil  dideteksi  dikarenakan  beberapa  faktor  antara  lain  pengambilan gambar yang buruk sehingga menghasilkan kualitas yang tidak baik sehingga ketika dilakukan deteksi didapatkan hasil yang kurang akurat, penentuan nilai pengambangan yang kurang sesuai, daerah hasil cropping kurang akurat.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  maka  diberikan  beberapa saran untuk pengembangan sistem sebagai berikut:
1. Menggunakan data latih dan data uji yang lebih banyak
2. Menggunakan teknik untuk cropping citra yang lain agar mendapatkan daerah darah yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]        Aryadhi  S.,  2008, Identifikasi  Golongan  Darah  Manusia  Dengan  Teknik  Pengolahan  Citra Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan, Skripsi,  Jurusan  Teknik  Elektro  Fakultas Teknik Universitas Indonesia. Depok.
[2]   Kusumadewi  S,  2003,  Artificial  Intelligence  (Teknik  dan  Aplikasinya),  Graha  Ilmu, Yogyakarta
[3]   Pranada,  N.,  2013, Pemanfaatan  Seed  Region  Growing  Segmentation  dan  Momentum Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Sel Darah Putih, Universitas Sebelas Maret. Surakarta.
[4]   Prawirohartono, S. 1995. Sains Biologi. Bumi Aksara. Jakarta
[5] Sari.W.Z.,  2010, Pengenalan  Pola  Golongan  Darah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Back Propagation, Skripsi, Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknik Universitas Islam Negeri. Malang.
[6] Siahaan M., 2009, Implementasi Segmentasi Citra Menggunakan Metode Graph Yang Efisien , Skripsi, Jurusan Matematika  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara. Medan .