## PENERAPAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN  PADA SISTEM DETEKSI CITRA DARAH PADA MANUSIA

## Arif wahyudi
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia arif.wahyudi2206@gmail.com

## ABSTRAK
Tugas akhir ini bertujuan untuk mengenali penyakit leukemia dari citra darah dengan menerapkan metode Jaringan Syaraf Tiruan(JST). pada proses pengenalan penyakit ini, sistem melakukan konversi ke format RGB ke dalam model HSV agar memiliki ruang warna yang lebih natural. lalu dilakukan proses cropping pada citra yang terdeteksi penyakit leukemia. setelah itu dilakukan proses Blackwhite agar menghasilkan nilai dari citra itu sendiri.  Aplikasi  Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  sistem  deteksi  citra  darah  manusia  dibangun  dengan menggunakan software  matlab2015a dengan  bahasa Matlab(Matrix  Laboratory). untuk  pembuatannya menggunakan  beberapa  fungsi  seperti Black  white dan  beberapa  fungsi  lainnya  untuk  mengetahui  objek  yang akan  di  deteksi.  Dari  pengujian  yang  sudah  dilakukan  aplikasi  yang  di  buat  sudah  dapat  berjalan  dengan  apa yang  sudah  di  rancang  sebelumnya,  dengan  tidak  melakukan  cara  pemotongan  manual.  hasilnya  juga  mudah untuk di pahami tenaga  medis dalam  menyimpulkan hasil  diagnosis penyakit kelainan darah. Segmentasi citra akan  sangat  berpengaruh  penting  terhadap  proses  “ Penerapan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  sistem deteksi citra darah manusia”. Hasil  dari  21  data  yang  dilakukan  pelatihan  95,2%  dapat  di  baca  dan  dilakukan pelatihan.dan dari 4 data identifikasi 100% dapat di dabaca dan dikenali oleh sistem.
Kata kunci : Darah manusia,Matlab(Matric Laboratory), Jaringan syaraf tiruan (JST).

## 1. PENDAHULUAN
Pada  permasalahan  yang  ditemui  di  dunia kesehatan,masih  banyak  di  temui  kesulitan  dalam mengklasifikasi  citra  darah  leukemia  ,oleh  tenaga medis  yang  kurang  mengetahui  akan  penyakit  darah. dan hanya dokter tertentu yang bisa mengklasifikasikan  hal  tersebut.  maka  dari  itu  di bangun  aplikasi  analisis  hasil  klasifikasi  penyakit leukemia agar semua tenaga medis bisa mengklasifikasikan  penyakit  leukemia  dari  citra darah leukemia yang di dapat dari hasil mikroskopis. Teknologi  image  processesing  mempunyai  aplikasi yang sangat luas Dalam bidang kedokteran, teknologi image processesing
memudahkan
dalam mendiagnosis  suatu  penyakit,  mempercepat  proses identifikasi  sehingga  menghemat  waktu  dan  biaya. Dan aplikasi ini hanya medukung kinerja dari tenaga medis, Karena tanpa harus melalui proses kimia, yang melakukan  proses  secara  satu  persatu  sehingga memperlambat waktu proses identifikasi dan menggunakan biaya cukup besar.[4]
Alasan  mengapa  memakai    Jaringan  Syaraf Tiruan  (JST),di  jaringan  syaraf  tiruan  perlu melakukan latihan pada data sehingga bisa dibedakan data  yang  sudah  dilakukan  pelatihan  dengan  data yang  dilakukan  identifikasi.  dan  pada  proses identifikasi  sendiri  dilakukan  untuk  menyamakan apakah data baru sama dengan hasil data yang dilatih pada proses pelatihan.sehingga di dapatkan hasil yang cukup  akurat  dengan  menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Citra Darah
Darah adalah komponen penting pada manusia,sehingga perlu di perhatikan akan kesehatan darah  itu  sendiri.  apabila  darah  mengalami  kelainan atau  terserang  penyakit,maka  akan  membahayakan kesehatan orang itu sendiri,bahkan dapat mengakibatkan kematian sebelum waktunya. Penelitian tentang darah dapat diterapkan pada bidang ilmu pengolahan citra.[4]

## Gambar 2.1 darah normal dan Leukimia

## 2.2 Konsep Dasar pengolahan Citra
Pengolahan  citra  dapat  diartikan  sebagai  suatu proses  yang  dilakukan  terhadap  suatu  gambar sehingga menghasilkan gambar lain yang lebih sesuai dengan  keinginan  kita.berikut  contoh  dari  proses pengolahan citra  berupa ilustrasi.[2]

## Gambar 2.3 Konsep Dasar Pengolahan Citra

## 2.3 Konsep Dasar Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  atau Artifical Neural  Network adalah  prosesor  tersebar  parallel yang  sangat  besar  ( massively  parallel  distributed processor )  yang  memiliki  kecenderungan  untuk menyimpan  pengetahuan  yang  bersifat  pengalaman dan  membuatnya  siap  untuk  digunakan.  JST merupakan teknik yang digunakan untuk membangun program  denga    cerdas  dengan  pemodelam  yang mensimulasikan  cara  kerja  jaringan  syaraf  pada  otak manusia.[2]
Gambar 2.4 Diagram Blok JST
Gambar 2.4.2 Flowchart metode
Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam pelatihan  JST  adalah  metode  propagasi  balik  (PB)  . Metode  ini  merupakan  metode  pelatihan  terawasi ( supervised  learning )  dan  digunakan  pada  JST multi layer .  Berikut  gambar  untuk  mengilustrasikan  JST propagasi balik.[2]
Pada  flowchart  metode  yang  terdapat  pada gambar  2.4.2  menjelaskan  bagaimana  berjalannya metode  jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation  pada aplikasi analisis hasil klasifikasi penyakit leukemia

## 3. METODE PENELITIAN
a. Analisis sistem
Pada  dunia  kesehatan,  tenaga  medis  tidak banyak mengetahui cara mengklasifikasikan penyakit leukemia  pada  manusia.keculai  dokter  tertentu  yang bergelut  di  bidang  organ  dalam  manusia.  dan  hal  itu sangat  disayangkan  karena  tidak  banyak  yang mengetahui akan penyakit itu.maka dari itu di bangun aplikasi  yang  dapat  membantu  tenaga  medis  yang bergelut dibidang kesehatan .bukan hanya dokter saja yang  dapat  mengklasifikasikan  penyakit  tersebut melainkan  semua  tenaga  medis  di  bidang  kesehatan manusia.

## b. Perancangan Sistem
Program  ini  diletakan  pada  desktop  dimana seluruh  hasil  deteksi  darah  telah  di  simpan  oleh sistem tersebut.dapat di bilang bahwa aplikasi yang di letakkan di desktop berperan sebagai aplikasi  system pendeteksi  darah  yang  nantinya  akan  mudah  di gunakan  dalam  proses  deteksi  citra  darah  yang  di jadikan  sampel  proses  deteksi.  seperti  pada  Gambar 3.1 berikut ini.
Gambar 3.1 Blok Diagram system
1. Input  :
- Akuisisi  Citra  darah  merupakan  proses menangkap (Capture) atau  memindai (Scan)
suatu  citra  analog  sehingga  diperoleh  citra digital. 2. Proses :
- Sebelumnya  dilakukan  proses  pemisahan warna  antara  darah  normal  dengan  darah leukemia  dengan  merubah  warna  RGB  ke HSV.
- Setelah  dilakukan  proses  pemisahan  warna antara  RGB  ke HSV ,masuk  kedalam  proses pemotongan (Cropping) ,lalu  dilakukan  proses perubahan  warna  dari RGB ke Grayscale ,lalu mencari  nilai threshold dan  dilakukan  proses perubahan  ke Black  white, untuk  mencari  nilai perimeter dalam citra.
3. Output :
- Di  hasilkan  dari  proses  yaitu  :  4  Citra  darah Leukimia.
a. Leukimia Limfositik Akut
b. Leukimia Limfositik Kronik
c. Leukimia Mielositik Akut
d. Leukimia Mielositik Kronik
Dari  Blok  diagram  system  diatas  dilakukan Rancang  Bangun  System  untuk  Citra  yang  telah memalalui  tahap  pra  pengolahan  seperti  proses konversi warna RGB ke HSV,pemotongan ( cropping ),perubahan  ke grayscale ,dirubah  ke  citra hitam  putih,dan  deteksi  tepi  pada  citra  akan  dilatih dan diidentifikasikan menggunakan metode JST.

## Gambar 3.2 Blok Diagram System

## c. Diagram alir sistem
Berdasarkan  blok  diagram  pada  gambar  3.2 diagram  alir  system  pengenalan  penyakit  darah menggunakan  metode  teknik  pengolahan  citra  dan JST Dapat dilihat pada Gambar 3.3
Mulai Input Image Konversi RGB ke HSV
Cropping & operasi blok pembeda
Black white
Data base Pelatihan dengan JST Identifikasi dengan JST Hasil Identifikaasi
Selesai
Gambar 3.3 Diagram alir system

## d. Proses Pra-Pengolahan
Pada  tahap  awal  dari  program  ini  adalah  tahap pra-pengolahan.  Pertama–tama,  data  masukan  citra mikroskopis digital  lalu  dilakukan  proses  konversi warna  dari  RGB  ke  HSV  untuk  memisahkan  antara darah  normal  dengan  darah  yang  terkena  penyakit agar  mempermudah  dalam  proses  pedeteksian nanti,lalu  dilakukan  pemotongan  ( cropping )  pada area  spesifik  dari  citra  hapusan  darah  tepi  yang merepresentasikan  sel  darah  putih  yang  mengalami kelainan  dan  akan  berkembang  menjadi  sel  kanker darah.

## e. Proses Pelatihan Dengan JST
Pada  proses  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  dibutuhkan  suatu  parameter  karakteristik  dari citra darah untuk dijadikan  input bagi JST.
Algoritma proses pelatihan JST backpropagation ini adalah sebagai berikut :
a. Menentukan Input untuk training.
b. Menentukan target set dari jaringan.
c. Membangun jaringan dan menetapkan
banyaknya neuron tiap lapisan dan      fungsi  – fungsi aktivasi yang akan digunakan.
d. Melakukan  inisialisasi  untuk  proses  pelatihan JST.
e. Menentukan  maksimum epoch,  goal,  learning rate ,  dan show  step yang  akan  digunakan  pada proses pelatihan.
f. Melakukan pembelajaran ( training ).
g. Melakukan  simulasi  setelah  JST  terbentuk dengan  menggunakan  perintah  sim  yang  akan memberikan input p pada jaringan net, sehingga menghasilkan output y .
h. Melakukan  proses  identifikasi  penyakit  darah leukemia apakah sama dengan proses pelatihan.
4. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1 Implementasi
Pada implementasi ini bertujuan untuk menjelaskan bagaimana pembuatan aplikasi Penerapan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  pada  sistem deteksi citra darah manusia.
a. Pembuatan GUI (Graphical User Interface)
MATLAB  mengimplementasikan  GUI  sebagai sebuah figure yang  berisi  barbagai style obyek UIControl . . Tampilan  GUI  pada matlab seperti gambar 4.1.1.
Gambar 4.1.1 GUI (Grapical User Interface)

## b. Tampilan aplikasi
Bagian  ini  merupakan  tampilan  ketika aplikasi  dijalankan.  Tampilan  Aplikasi  Penerapan Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  sistem  deteksi  citra darah  manusia  ini  terbuat  dari  GUI  ( graphical  user interface )  yang  terdapat  pada matlab .  Tampilan aplikasi  analisis  hasil  klasifikasi  leukimia  dapat dilihat pada gambar 4.1.2

## Gambar 4.1.2 Tampilan aplkasi

## 4.2 Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujIan  dari semua  fungsi  tombol  yang  sudah  di  buat  dari  proses open sampai dengan proses identifikasi penyakit.

## a. Proses open gambar
Open  untuk  membuka  gambar  pada directori yang  sudah  di  sediakan  terlebih  dahulu  dan  memilih gambar yang ingin di deteksi.proses open bisa dilihat pada gambar 4.2.1.

## Gambar 4.2.1 Open gambar

## b. Proses Segmentasi warna
Segmentasi  yaitu  proses  pemisahan  citra  warna yang  ada  pada  gambar  yang  dipilih  ,untuk  bisa memisahkan  antara  darah  normal  dengan  darah  yang terinfeksi  leukemia,bertujuan  untuk  memudahkan proses  pengklasifikasian.proses  segmentasi  bisa dilihat pada gambar 4.2.2.

## Gambar 4.2.2 Segmentasi Warna

## c. Proses Cropping gambar
Cropping  berfungsi  sebagai  pemotongan  citra warna yang sudah di proses sebelumnya agar terfokus pada citra yang terinfeksi leukemia. dalam proses ini tidak  hanya  cropping  saja  fungsinya,akan  tetapi merubah  warna  menjadi Grayscale (Scala  keabuan) terlebih  dahulu  ,lalu  dilakukan  proses Black  white (hitam  putih)  untuk  mencari  nilai Morphology dari citra  itu  sendiri.proses  cropping  bisa  dilihat  pada gambar 4.2.3

## Gambar 4.2.3 Cropping gambar

## d. Proses pelatihan dengan JST
Latih  JST  berfungsi  sebagai  proses  pelatihan dengan  JST  yang  nantinya  akan  mengasilkan  nilai yang  membedakan  citra  asli  dengan  citra  hasil pelatiahan.  dalam  proses  ini  perlu  di  tentukan  nilai Epoch (banyaknya  putaran)  atau  jumlah  iterasi  yang akan  diproses, Time (waktu  yang  di  butuhkan), ME (maksimal error ), Goal (Target),dan LR ( Learning Rate ).dan  hasil  pelatihan  akan  di  simpan file excel dalambentuk  jst1.xlsx  .  proses  pelatihan  bisa  dilihat pada gambar 4.2.4.

## Gambar 4.2.4 Pelatihan JST

## e. Proses penyimpanan di File excel
Pada  proses  ini  outputan  dari  proses  pelatihan yang  di  simpan  dalam file  excel dengan  nama jst1.xlsx.  yang  menyimpan  hasil  inisialisai  proses  jst yang  mencocokan  dari  inisialisasi  cita  asli  dengan inisialisasi  proses  pelatihan  dengan  jst.  hasil penyimpanan dapat dilihat pada gambar 4.2.5.

## Gambar 4.2.5 Penyimpanan di File excel

## f. Proses Identifikasi
Identifikasi  yaitu  berfungsi  sebagai  pemrosesan akhir  yang  nantinya  akan  mengklasifikasikan  hasil dari  pelatihan  ,apakah  citra  darah  leukemia  terbaca ataupun  tidak  dikenali.data  di  ambil  dari  table pelatihan  jst  yang  di  proses  sebelumnya.proses  bisa dilihat pada gambar 4.2.6.

## Gambar 4.2.6 Proses Identifikasi

## g. Pengujian data pelatihan
Dari  semua  data  yang  di  siapkan  ,Hasil pengujian  keseluruhan  data  dapat  mengenali  citra yang  terdeteksi  leukemia  dari  yang  dapat  di  katakan dalam  proses  klasifikasi  darah  leukemia  pada manusia  dapat  di  kenali  oleh  aplikasi  Penerapan metode jaringan syaraf tiruan pada sitem deteksi citra darah  manusia.  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada table 4.2.7.
Tabel 4.2.7 Hasil penguian keseluruhan data darah
leukimia Citra Asli Target Penyakit 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 - Tidak terbaca 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia 1 1 Leukimia Keterangan : *Citra asli di inisialisasikan dengan 1
*Target di inisialisasikan dengan 1
Hasil penyakit  di ambil dari nilai target Dan terbaca penyakit leukemia.
Dan dari keseluruhan data pelatihan dapat disimpulkan  bahwa  95,2%  data  pelatihan  dapat  di baca dan dikenali pada proses pelatihan.

## h. Pengujian data Uji
Pada  pengujian  data  uji  dapat  disimpulkan bahwa  aplikasi  dapat  mengenali  penyakit  darah leukemia  dengan  menggunakan  data  baru  yang sebelumnya  belum  dilakukan  proses  pelatihan  dan belum  dilakukan  proses-proses  sebelunya.  Hasil pengujian data uji dapat dilihat pada table 4.3.2.
Tabel 4.3.2 Pengujian data uji leukemia
No Nama Citra Penyakit 1 UJI1 Leukimia Limfositik Akut 2 UJI2 Leukimia Limfositik Kronik 3 UJI3 Leukimia Mielositik Akut 4 UJI4 Leukimia Mielositik Kronik
dari 4 data identifikasi dapat disimpulkan bahwa 100%  hasilnya  dapat  mengenali  jenis  penyakit leukemia  yang di  kandung dalam citra darah  yang di jadikan objek identifikasi.

## 5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan Berdasarkan dari pengujian yang sudah dilakukan  pada  aplikasi  analisis  hasil  klasifikasi penyakit leukimia ini maka dapat disimpulkan bahwa: 1. Implementasi jaringan syaraf tiruan pada pengolahan  citra  digital  perlu  dilakukan  proses pelatihan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  dapat dijadikan tolak ukur pelatihan yang akurat.
2. Proses  cropping  sangat  berpengaruh  dalam pengklasifikasian  penyakit,  dikarenakan  proses cropping harus  tepat  pada  darah leukemia yang sudah  di  pisahkan  dari  darah  normal  pada  proses segmentasi warna.dan cropping di sini berpengaruh  pada  waktu  komputasi  sitemnya  itu sendiri.  semakin  besar  ukuran cropping makan semakin membutuhkan waktu yang lama,begitupun  sebaliknya  ,semakin  kecil  hasil cropping maka  semakin  cepat  proses  komputasi sistemya.dari  21  data  yang  dilakukan cropping ada 1 data yang tidak dapat di proses di pelatihan karena  tidak  tepat  pada  objek leukemia. Dapat disimpulkan 95,2% dari data dapat di proses.
3. Proses  pelatihan  JST  disini  sangat  penting  dalam mengklasifikasikan penyakit leukemia,dengan menentukan  nilai-nilai  yang  ada  pada  proses pelatihan.dan  dari  21  data  pelatihan  dapat disimpulkan  bahwa  95,2%  dapat  dibaca  dan  di kenali oleh sistem.
4. Hasil  dari  pelatihan  JST  disimpan  dalam  bentuk file  excel yang  nantinya  akan  menyimpan  hasil pelatihan dari JST.
5. Pada proses identifikasi penyakit juga sangat baik ,hasil dari 4 data uji di hasilkan 100% keakuratan pengujian ,karena pada proses ini dapat mempresentasikan data baru yang belum dilakukan proses pelatihan sebelumnya.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan pada aplikasi analisis hasil klasifikasi leukemia,terdapat saran dalam pengembangan aplikasi ini antara lain:
1. Dapat dilakukan dengan meggunakan  metode lain untuk  menglasifikasikan  citra  darah  leukimia ,tidak hanya menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST).
2. Dapat menambahkan data training agar hasil yang di  dapatkan  lebih  bisa  di  simpulkan  bahwa menggunakan  data  yang  relatif  banyak  supaya mendapatkan hasil yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andika,S,Esti,S,danwiharto.2014.”Segmentasi citra  sel  darah  merah  berdasarkan morfologi sel untuk  mendeteksi anemia defisiensi besi”.Tidak di  terbitkan.Jurusan  informatika  universitas sebelas maret: Surakarta.
[2] Retno praida,arthania.2008.”Pengenalan
penyakit darah menggunakan teknik pengolahan citra  dan  jaringan  syaraf  tiruan”.Tidak diterbitkan.Departemen Elektro Universitas
Indonesia: Depok.
[3] khairil,F,sutikno.2016.”Pengenalan Jenis Golongan  Darah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf
Tiruan Perception”. Tidak  di  terbitkan.  Fakultas
Sains Dan Informatika Universitas
Diponegoro:Semarang.
[4] Dzikrullah, M, Rahmadwati, dan Aziz, M. 2007. “Identifikasi  sel Acute  Lympoblastic  leukemia (ALL)  pada  citra peripheral  blood smear berdasarkan morfologi sel darah putih”.Tidak di terbitkan.  Fakultas  teknik  Universitas  Jember: Jember
[5] Bhima,  C,  Bakhtiar,  A  dan  Ika,  C.  2017.  ” Klasifikasi sel darah putih menggunakan metode support  vector  machine (SVM)  berbasis pengolahan  citra  digital”.  Tidak  diterbitkan. Departemen  Ilmu  Komputer  Dan  Elekronika Universitas Gajah Mada:Yogyakarta.
[6] Andrianto,Endro.2011.”Pengenalan    penyakit darah  pada  citra  darah  menggunakan  logika fuzzy”.  tidak  diterbitkan.sekolah  tinggi  teknik Surabaya:Surabaya.
[7] Listyana  ,Latifah  .2017.”Identifikasi  Otomatis Anemia  Pada  Citra  Sel  Darah  Merah  Berbasis Komputer”.  Tidak  di  terbitkan.  Prodi  Teknik Elektro, Fakultas Sains & Teknologi Universitas Respati Yogyakarta:Yogyakarta.