## Sistem Penentuan Kolesterol pada Manusia dengan Iridology menggunakan Deteksi Tepi

## The System of Cholesterol Determination in Humans
by Iridology Edge Detection

## Saefurrohman
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank email: ipung@unisbank.ac.id

## Abstract
Iridology  provided  special  perspective  to  the  concept  of  health  and  medical  practices.  Only  by observation from outside the body, namely check for signs of an iris iridology idiomatic condition would be  revealed  by  the  organ  and  tissue  in  the  body  system,  long  before  clinical  symptoms  of  an  illness experienced by a person may feel or diagnosed by conventional methods
Required  analytical  methods  for  measuring  and  determining  cholesterol  in  the  human  body,  by testing the Sobel edge detection, Prewitt and Robert Canny edge detection realized in a software help to define or classify normal cholesterol levels, moderate to high cholesterol levels in the human body.
Introduction  of  the  iris  database  features  Matching  method  by  distance  classifier  based  on  the results of segmentation, edge detection, semi-polarization and the quantization able to detect the level of cholesterol in the human body ranges up to 80% of the 90 samples.
Keywords: Iridology, edge detection, distance classifier, semi-polarization, quantization

## PENDAHULUAN
Iridologi  memberikan  perpektif  khusus terhadap konsep kesehatan dan praktek pengobatan.  Hanya  dengan  memeriksa  tanda- tanda  iris  mata  yang  merupakan  idiomatik  ke- iridologian akan dapat diungkap kondisi jaringan organ dan sistem dalam tubuh. Adapun pendapat dan  hasil  penelitian  berkaitan  dengan  iridologi dapat  dikemukakan  sebagai  berikut  (D’Hiru, 2007) :
a. Dr.  Gunter  Linderman  (Pakar  iridologi  dari Jerman)  dalam  suatu  studi  terhadap  640 pasien menunjukkan tingkat akurasi analisis iridologi  mencapai  74,4  %  lebih  baik dibandingkan  dengan  prosedur  diagnosis konvensional.
b. Dr.  David  J.  Pesek,  Iridolog  Amerika mengatakan  “ The  iris  and  the  white  of  the eye  show  not  only  a  person  phycisal
condition  but  also  his  emotional  and spiritual state”
c. Dr.  Paulase  John,  a  naturopath  who  uses iridoloy as diagnostic: “rather than waiting for blood test or waiting for only scans, you can tell (patient) straight away you have this problem; it’s the fastest way of diagnosis.”
Sedangkan  dalam  beberapa  penulisan yang  berkaitan  dengan  iridologi  telah  diberikan beberapa  gambaran  efektifitas  dan  kemudahan pemanfaatan  iridologi  sebagai  dasar  dalam diagnosa  penyakit  antara  lain:  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Lilla  (2005),  telah  membuat perangkat  lunak  yang  dapat  mengidentifikasi beberapa  gangguan  pada  bagian  tubuh  organ reproduksi,  selaput  paru  dan  ginjal  berdasarkan prinsip iridologi.
Vartiainen (2002), menyatakan
pengenalan  Iris  adalah  bagian  dari  identifikasi biometrik  termasuk  wajah, fingerprints ,  retina
dan  banyak  ciri  biologis  lainnya  selanjutnya dikenal sebagai iris recognition dan sifat biologi lainnya sebagai solusi untuk personal identifikasi, autentikasi dan keamanan.
Kusuma  (2009),  menyatakan  kornea merupakan  bagian  dari  mata  yang  dapat digunakan  sebagai  identifikasi  awal  dari  suatu penyakit.  Identifikasi  yang  dapat  dilakukan adalah  mendeteksi  adanya arcus  senilis yang mengindikasikan  level  kolesterol  dalam  darah. Penggunaan  metode Hybrid  N-Feature  Neural Network (HNFNN) merupakan kontribusi teknologi pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi adanya arcus senilis pada mata serta  dapat  mengidentifikasi  adanya  pelebaran arcus  senilis pada  mata.  Dari  penelitian  yang telah  dilakukan  didapatkan  hasil  identifikasi untuk  data  citra  mata dummy didapatkan  nilai persen  identifikasi  rata-rata  terendah  sebesar  60 %  dan  rata-rata  tertinggi  adalah  100  %.  Untuk data  citra  mata  riil  didapatkan  nilai  persen identifikasi arcus  senilis rata-rata  tertinggi mencapai 93,33 % pada saat nilai fitur ekstraksi = 3.
Astutik  (2006),  melakukan  penelitian tentang  osteoporosis  menggunakan  iriologi untuk  mendeteksi  ada  atau  tidak  adanya gangguan  osteoporosis  dalam  tubuh  manusia. Sistem dapat mengidentifikasi ada atau tidaknya gangguan osteoporosis menggunakan  jaringan saraf  tiruan  dengan  metode backpropagation system mampu  mengenali  citra  iris  mata  yang diajarkan.  Hasil  proses  pembelajaran  optimal diperoleh  dengan learning  rate sebesar  0,7. Sistem  ini  memiliki  tingkat  keberhasilan  72% untuk  uji  data non-learning dan  94%  untuk  uji data learning .  Kesalahan  pada  sistem  ini disebabkan  karena  pencahayaan  yang  tidak merata,  besar  kecilnya  luas  iris  mata  dan  warna iris yang berbeda antara satu dengan lainnya.
Jensen  (1985),  menyatakan  bahwa  pada iridologi gambaran iris mata kanan menggambarkan separuh bagian kanan tubuh, di antaranya  hati,  pangkreas,  kepala  bagian  kanan, paru-paru  kanan,  ginjal  kanan,  kaki  kanan. Sedangkan iris mata kiri menggambarkan bagian tubuh  sebelah  kiri,  seperti  kepala  bagian  kiri, jantung  .  "Masing-masing  iris  mata,  baik  kanan
maupun  kiri,  dibagi  menjadi  tujuh  zona lingkaran  yang  menggambarkan  organ-organ tubuh”.  Apabila  terdapat  bercak  atau  goresan pada  zona  tertentu,  diduga  ada  masalah  yang berkaitan dengan organ yg tergambar pada zona yg dimaksud, seperti tampak pada gambar 1. dan 2.
Gambar 1. Chart iridologi bernard jensen
(Jensen, 1985)
Gambar 2 . Topografis Iris yang dibagi dalam 7 zona (D’Hiru, 2007)

## METODOLOGI PENELITIAN
Sistem  yang  akan  dibuat  merupakan sistem analisa pengolahan citra digital berkaitan dengan pendeteksian citra iris mata menggunakan  4  (empat)  deteksi  tepi  citra  iris mata  yaitu  operator  deteksi  tepi Canny,  Robert, Sobel dan Prewit. Sistem  memiliki  kemampuan mengklasifikasikan  kolesterol  dalam  tubuh manusia  menggunakan  metoda  pengenalan  pola dengan teknik matching by distance classification .  Dari  selisih  varian  terkecil  antara
data  uji  dengan  data  pelatihan  identifikasi kolesterol  melalui  iris  mata  dapat  dilakukan berdasarkan  pada  pemilahan  kelas  seperti terlihat  pada  tabel  1,  yaitu  normal  pada  kisaran nilai  kurang  dari  200,  batas  normal  tertinggi pada kisaran nilai 200-239 dan kolesterol tinggi dengan kisaran batas diatas 240.
Tabel 1. Tabel kolesterol Total Colesterol Kondisi Kurang dari 200 Yang diperlukan / normal 200-239 Batas normal tertinggi Lebih dari 240 Tinggi Sumber: (www.medicastore.com) 1. Preprocessing Sebelum
pengolahan dan pengidentifikasian jenis iris kolesterol yang akan dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  kelas, dilakukan  beberapa  proses  antara  lain  sebagai berikut :

## 1.1. Basis Iridologi
1. Persiapan jenis citra iris yang sesuai dengan kelas  yang  akan  dijadikan  sebagai  master iris  ajar,  dimana  pada  tahap  ini  penelusuran jenis  citra  iris  yang  diinginkan  berdasarkan keterangan  dan  hasil  analisa  citra  iris  dari seorang iridolog.
2. Berdasarkan  penggambaran  kondisi  iris  dan penyesuaian  dengan  basis  pengetahuan iridologi  menurut  D’hiru  (2007)  didapatkan dua  buah  informasi  yaitu  lingkaran  pekat berwarna  putih  buram  (intensitas  dan  jarak ketebalannya berbeda)
cemerlang menandakan kondisi iris merupakan lingkaran sodium dan lingkaran putih seperti kabut suram merupakan lingkaran kolesterol.  Guna  lebih  menyederhanakan penggambaran  kondisi  cincin  kolesterol dapat  disederhanakan  dengan  melihat  tabel 2. sebagai berikut;
Tabel 2. Pemetaan cincin kolesterol dan sodium
Intensitas Jarak Lingkaran Cemerlang Suram
Tebal Lingkaran Sodium Lingkaran Kolesterol Tipis Lingkaran Sodium Lingkaran Kolesterol Berdasarkan  tabel  2.  dan  masukan  maupun informasi  dari  iridolog  penelusuran  dapat diminimalisasi.
3. Tahap  minimalisasi  pada  penelitian  ini difokuskan  pada  iris  yang  terlihat  lebih mendekati  pada  citra  golongan  kolesterol untuk  digunakan  sebagai  master  Citra_Ajar yaitu  citra  iris  yang  mempunyai  lingkaran suram baik tebal maupun tipis.

## 1.2. Basis aplikasi
1. Citra  iris  mata  yang  diuji  adalah  citra  RGB yang telah diolah dalam tahap preprocessing dengan resolusi 200 x 200 piksel baik untuk Citra_Ajar maupun Citra_Uji.  Semakin baik kualitas citra untuk dapat diolah pada proses berikutnya,  maka  semakin  sedikit  proses awal yang harus dilakukan. Untuk
Citra_Ajar tahap berikutnya adalah pengubahan  warna  citra  yang  berwarna menjadi  citra  hitam  putih  dengan  proses RGB2Gray guna  lebih  memudahkan  dalam pemilahan  warna  yang  dominan  sebagai cincin  kolesterol  atau sclera ,  sebagai persiapan  dalam  tahap  klasfikasi  kadar kolesterol.
2. Setelah  dilakukan  minimalisasi  resolusi citra,  tahap  selanjutnya  khusus  untuk Citra_Ajar diberlakukan proses semi polarisasi guna memperoleh wakil lingkaran citra  cincin  kolesterol  untuk  dihitung seberapa  banyak  yang  bernilai  1  (satu) sebagai  wakil  dari  cincin  kolesterol  dengan tujuan  pemotongan  untuk  menganalisa ketepatan  nilai  kolesterol  yang  mendekati citra  yang  sesuai  dengan  rujukan  iridolog. Dikarenakan pada proses sebelumnya sebaran  citra  kolesterol  yang  didapatkan dalam  proses  yang  sama  menjadi  kabur karena setiap wakil citra kolesterol ditemukan pada tiap kelas.
3. Proses  selanjutnya  setelah  didapatkan  2 (dua) image Citra_Ajar  barulah  dilakukan
proses  quantisasi,  dimana  dihitung  seberapa banyak  yang  mengandung  nilai  1  (satu) berdasarkan  sebaran  yang  tampak  dari matrik,  kemudian  di  lakukan  pengurutan secara ascending . Barulah proses pengklasifikasian  kadar  kolesterol  dapat ditentukan  berdasarkan  jumlah  dan  nilai yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  kemudian diurutkan  menjadi image bernilai  kolesterol normal,  sedang  ataupun  tinggi  untuk dijadikan master training.

## 1.3. Proses Pengolahan Citra
1) Algoritma sistema
Pengambilan Citra dengan Kamera Digital Matching By Distance Classification Mulai Selesai C it ra _ U ji Citra Di ubah ke dalam matrik Pengujian Citra Terbaik Deteksi Tepi Deteksi Canny Deteksi Tepi Sobel Deteksi Tepi Prewit Deteksi Tepi Robert Binerisasi Pengubahan citra berwarna ke citra hitam putih Konversi citra hitam putih ke citra biner ( Threshold ) M a st e r T ra in in g C it ra _ A ja r Citra Di ubah ke dalam matrik Pengubahan nilai matrik acak ke matrik bernilai 1 dan 0 (Quantisasi) Identifikasi Citra Bernilai 1 Minimum Distance Pemisahan komponen selain iris dan pupil (Segmentasi) Semi Polarisasi Matrik 1 Matrik 2 Binerisasi Pengubahan citra berwarna ke citra hitam putih Konversi citra hitam putih ke citra biner ( Threshold )
Gambar 3. Proses citra iris
Terlihat  pada  Gambar  3.  lebih  rinci memisahkan  2  (dua)  proses  yang  terjadi  baik proses  pembentukan master  training Citra_Ajar dan pembentukan Citra_Uji.
Walaupun  dalam  gambar  3.  Proses  citra iris  tampak  secara  bersamaan  tetapi  pada penelitian  sesungguhnya  proses  berlangsung secara berseri atau berurutan dengan pembentukan master training Citra_Ajar terlebih  dahulu  sebagai  acuan.  Dimulai  dengan Preprocessing pada masing-masing
pemberlakuan  citra  hingga  tahap  pembentukan treshold sampai  tahap  pembentukan  semi polarisasi.  Pembedaan  proses  pada mastering Citra_Ajar  bertujuan  menghitung  ketebalan cincin  kolesterol  dengan  pemodelan semi polarisasi image yang  menyerupai  kulit  jeruk dengan segmentasi guna menghilangkan bagian- bagian yang tidak dibutuhkan. Setelah didapatkan  citra  kulit  jeruk  inilah  baru  proses klasifikasi  penghitungan  citra  bernilai  1  (satu) yang berwarna putih mulai dilakukan menggunakan proses quantisasi sebagai pemilah nilai acak dari nilai tampak pada matrik. Sementara pada Citra_Uji proses pembentukan  berdasarkan  operator  deteksi  tepi yaitu:  Canny,  Robert,  Sobel  dan  Prewit. Selanjutnya  deteksi  tepi  pada  citra  iris  mata dengan  4  (empat)  operator,  yaitu canny,  sobel, Prewit  dan  robert untuk  mendapatkan  tepi  dari citra iris mata dilakukan.
Proses matching by distance classification seperti  terlihat  pada  gambar  4.  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
1. Pemilahan dan klasifikasi citra training.
2. Pembentukan citra training . Setelah  diperoleh  citra  yang  tergolong kolesterol, proses penghitungan rata-rata masing-masing  kelas  Citra_Ajar  sesuai  kriteria dilakukan.
Mulai Pemilahan & Klasifikasi Citra Training Penentuan Batas Citra Kolesterol ( Minimum Distance ) Batas=Citra Training -Rata2 Citrakolesterol Batas_Kol=Max(Batas) Definisikan Selisih Minimum Citra Training dengan Citra Uji Selisih Citra_Uji < Batas_Kolesterol ? Citra Kolesterol normal Citra Kolesterol Sedang Citra Kolesterol tinggi Selesai Mendefinisikan rata-rata Citra Training
Gambar 4. proses flow matching by distance classification
Selanjutnya  Citra_Ajar  akan  digunakan sebagai  citra  pembanding  akan  dilakukan proses  pengambilan  matrik  vektor  rata-rata dari  sejumlah  citra  yang  dijadikan  sebagai Citra_Ajarnya, menggunakan minimum distance  classfier. dengan  rumusan  sebagai berikut :
.......................(2.2.1)
Dimana: m = Mean  vector,  j = ,2,…,  W ( nomor
class),  = class,
N j =Jumlah vektor pola dari j 
Rumus Euclidean adalah sebagai berikut :
dimana j = 1,2,…W.. (2.2.2) dan adalah Euclidean Norm ....................................................(2.2.3) maka ,  dimana j = 1, 2, … , W ( nomor class) ............... (2.2.4) Bila  fungsi ) ( x D j menghasilkan  jarak terkecil maka x masuk ke kelas i  . Intinya adalah membuat vektor prototype , identifikasi  kelas  dengan  memilih  kelas
berdasarkan  vektor prototype dan  memilih hasil  yang  paling  optimum  dari  fungsi  jarak terdekat.
3. Mencari batasan citra kolesterol
Batasan  citra  kolesterol  ditentukan  dengan cara  mengurangkan  setiap  citra  iris training dengan  citra  rata-ratanya,  kemudian  dicari nilai  maksimal  dari  selisih  antar  citra tersebut yang akan digunakan untuk mengevaluasi apakah citra yang diuji berada dalam range citra  iris  kolesterol  normal, sedang atau citra iris kolesterol tinggi.
4. Mencari  selisih  minimum  Citra_Uji  dengan
Citra_Ajar, Proses pendefinisan berikutnya adalah membandingkan Citra_Uji dengan
Cira_Ajar,  jika  Citra_Uji  lebih  mendekati nilai  Citra_Ajar  maka  Citra_Uji  tersebut dapat  diindikasikan  sebagai  citra  kolesterol normal,  sedang  atau  citra  iris  kolesterol tinggi.
2) Pemodelan sistem
a. Perancangan data
Aturan  bisnis  dalam  aplikasi  penentuan kolesterol  pada  manusia  dengan  iridologi menggunakan deteksi tepi terdiri dari :
1. Program  aplikasi  ini  hanya  dapat  diakses oleh  pengguna  awam  dengan  menggunakan komputer PC stand alone .
2. Pelatihan data citra iris mata telah disiapkan untuk dapat digunakan sebagai acuan dalam proses  pengujian  citra  iris  mata  pengguna yang  disimpan  dalam  bentuk  tabel  berbasis MS. EXCEL dengan ekstensi XLS..
3. Setiap Citra_Uji dapat dibandingkan dengan beberapa  Citra_Ajar  yang  telah  diproses untuk penentuan kolesterol sehingga didapatkan  penentuan  kondisi  dari  input Citra_Uji yang dilakukan.
4. Sistem  ini  tidak  dapat  digunakan  untuk melakukan  pengujian  data  citra  selain  citra diam,  secara offline dan  tidak  memiliki gangguan  katarak  dan  tidak  sedang  sakit mata (mata berwarna merah)
Adapun  pemodelan  sistem  deteksi kolesterol pada tubuh manusia dapat dilihat pada diagram  aliran  data  gambar  5.  Sistem  deteksi kolesterol dalam tubuh manusia meliputi :
Deteksi Kolesterol Pengguna Iridolog Citra_Ajar Citra_Uji Hasil_Citra_Terbaik Keputusan
Gambar 5. Rancangan DFD level 0 sistem deteksi
1. Training  citra  digambarkan  dalam  proses masukan Citra_Ajar  oleh  Iridolog  sebagai training atau  pengenalan  citra,  dimana dalam  proses  ini  pembandingan  citra  ajar menentukan  batas  kolesterol  yang  akan dijadikan  sebagai  pembanding  dengan  citra yang akan diproses.
2. Citra_Uji  dalam  desain  ditampilkan  dengan sebuah command  button yaitu Load  Image yang  berfungsi  untuk  memanggil  citra  yang akan  diuji  dan  menampilkan  citra  tersebut, axes1 yang  berfungsi  untuk  menampilkan citra yang dipanggil ke dalam form .
3. Pengguna  dapat  langsung  menentukan beberapa  alternatif  sekaligus  dengan  satu perintah  yaitu  sebuah command  button identifikasi  yang  didalamnya  mencakup beberapa  proses  antara  lain:  proses  deteksi tepi, pemilihan citra terbaik sebagai pedoman  dalam  keputusan  yang  nantinya akan  memberikan  informasi  akhir  apakah citra yang diuji termasuk kategori kolesterol normal,  sedang  atau  kolesterol  tinggi berkaitan dengan hasil analisa citra.
4. Keputusan analisa citra iris mata merupakan proses pengambilan keputusan digambarkan dalam  bentuk form yang  terdiri  dari push button keputusan  tentang  iris  mata  yang diuji  tergolong  kolesterol  rendah,  sedang atau tinggi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma dan sistem yang telah dirancang  dapat  mengukur  efektifitas  dan
kinerjanya berdasar pengujian terhadap beberapa kriteria  seperti  deteksi  tepi,  identifikasi  citra serta  perbandingan  perhitungan  waktu  deteksi tepi dan identifikasi citra. Berikut akan diuraikan mengenai proses pengujian yang dilakukan serta analisis dari hasil yang diperoleh.

## 1. Ujicoba deteksi tepi citra
Citra  iris  mata  yang  diuji  adalah  citra RGB resolusi 200 x 200 piksel yang telah diolah dalam tahap preprocessing, tampak seperti pada gambar  6.    Semakin  baik  kualitas  citra  maka semakin  sedikit  proses  awal  yang  harus dilakukan.  Tiap-tiap  citra  iris  mata  dijadikan sebagai  masukan  dalam  aplikasi  deteksi  tepi citra dengan pemrosesan awal sebagai berikut :
Gambar 6. Citra akuisisi RGB 24 bit
Berdasarkan  hasil  akuisisi  citra grayscale 8  bit  diperoleh  perubahan  besar,  dimana  data citra  bmp  yang  semula  berukuran  200x200x24 bit, setelah diubah ke citra grayscale ukuran data citra  menjadi  200x200x8  bit,  terlihat  jelas  pada gambar 3.2. Pengurangan ukuran data dilakukan untuk mengurangi kerumitan dan waktu komputasi  proses  selanjutnya.  Salah  satu parameter  kuantitatif  yang  digunakan  untuk membandingkan  algoritma  deteksi  tepi  adalah dengan  menghitung  jumlah  piksel  yang  dapat dideteksi setiap algoritma.
Gambar 7. Citra grayscale hasil proses awal
Langkah  selanjutnya  dihitung  jumlah piksel terbanyak yang dapat dideteksi dari setiap algoritma  meliputi  deteksi  tepi  canny,  sobel, prewitt dan robert. Terlihat perbandingan jumlah piksel  dari  setiap  algoritma  deteksi  tepi  hasil tabel dan grafik, algoritma Canny menghasilkan jumlah  piksel  dari  kisaran  1000-an  s.d  4000-an dan prosentase  yang relatif lebih banyak hingga 61% dibandingkan ketiga algoritma lainnya.
Tabel 3. perbandingan jumlah piksel
deteksi tepi N o Nama Citra
Jumlah piksel bernilai 1
Canny Sobel Prewit Robert 1 Citra_Uji1 3653 863 878 583 2 Citra_Uji2 4792 962 951 566 3 Citra_Uji3 3734 946 934 745 4 Citra_Uji4 3655 1123 1116 626 5 Citra_Uji5 3308 1068 1145 73 6 Citra_Uji6 3544 1275 1305 711 7 Citra_Uji7 3018 1122 1111 897 8 Citra_Uji8 3187 1107 1103 770 9 Citra_Uji9 4245 1528 1517 1018 1 0 Citra_Uji10 3670 1336 1333 771 1 1 Citra_Uji11 3630 1248 1305 902 1 2 Citra_Uji12 3121 1013 1013 782 1 3 Citra_Uji13 3671 1352 1338 836 1 4 Citra_Uji14 2373 1083 1094 892 1 5 Citra_Uji15 3699 1542 1582 1107 1 6 Citra_Uji16 1107 899 904 693 1 7 Citra_Uji17 2981 1060 1057 764 1 8 Citra_Uji18 4043 1496 1504 951 1 9 Citra_Uji19 2554 902 895 688 2 0 Citra_Uji20 2963 1026 1027 839 2 1 Citra_Uji21 3031 1045 1061 759 2 2 Citra_Uji22 3801 1244 1246 852 2 3 Citra_Uji23 3917 1081 1065 792 2 4 Citra_Uji24 3573 1007 1026 529 2 5 Citra_Uji25 3935 1173 1191 757
Tabel  3.  memperlihatkan  hasil  pengujian deteksi  tepi  citra  iris  mata  sebanyak  25  sebagai perwakilan dan lengkapnya
terlampir.Berdasarkan hasil ini dapat
disimpulkan  citra  Canny  dianggap  sebagai  citra yang  paling  akurat  untuk  digunakan  sebagai citra tahap selanjutnya.
Setelah menjalani beberapa uji perbandingan  citra  iris  mata  dan  validitas  nilai uji,  ternyata  realita  hasil  keputusan  berbeda dengan  penilaian  dan  analisa  iridologi  secara visual. Penyimpangan-penyimpangan yang ditemukan selama proses pembentukan aplikasi, antara lain:
a. Setelah dilakukan pengecekan ulang dengan citra nyata, didapatkan sebaran  yang  merata hampir  di  setiap  kelas  baik  normal,  sedang hingga ke citra kolesterol tinggi. Berdasarkan  hasil  uji,  citra  deteksi  tepi masih  berupa  citra  utuh  sehingga  pada penghitungan image yang bernilai 1 validitas proses deteksi tepi banyak mengalami pengaburan seperti masih terlihatnya  bagian-bagian  selain  pupil  dan sclera .
b. Ketidakmampuan  sistem  mengukur  tebal tipisnya cincin kolesterol sangat menentukan hasil  akhir  pendeteksian  kolesterol  pada manusia..
c. Berawal  dari  hasil  pengujian  point  a,  b  dan menganut  proses  yang  telah  dilakukan  oleh Fahmi  (2007)  tentang  citra  polar,  pada pengujian  selanjutnya  dilakukan  proses pencuplikan  semi  polar  2  (dua)  buah  citra iris  yang  menyerupai  kulit  jeruk  dimana nantinya  akan  digunakan  sebagai  bahan acuan pada master Citra_Ajar.
d. Bahan  cuplikan  semi  polar  Citra_Ajar  akan diproses  sesuai  dengan  pemrosesan  citra seperti  biasa  yaitu,  pengubahan grayscale dan threshold seperti tampak pada gambar 8. untuk penghitungan image berkaitan dengan banyaknya citra yang bernilai 1 (satu) dari 2 (dua) matriks yang berbeda.
Gambar 8. Proses pengubahan Citra BW
e. Image hasil  cuplikan  pertama  diposisikan agak  ke  bawah  hingga  hampir  menyentuh sisi  luar sclera ,  sedangkan Image hasil
cuplikan  kedua  diposisikan  agak  ke  atas hingga  menyentuh  lingkar  luar  pupil seperti tampak pada gambar 9.
a b
Gambar 9. Image cuplikan semi polar 1 (a) dan 2 (b)
Posisi  yang  berbeda  dari  1  (satu) image dilakukan
untuk mengantisipasi ketidaksimetrisan  bentuk  cincin  kolesterol citra  iris  dan  kecenderungan glare yang didapatkan  dari  hasil  akhir  pemotretan. Sehingga  pada  proses  ini  polarisasi  tidak murni  menganut  proses  seperti  yang dilakukan Fahmi (2007).
f. Pemrosesan  semi  polar  kedua image menggunakan  jumlah  sampel  sebanyak  90 berdasarkan masukan iridolog sebagai persiapan  untuk  dapat  digunakan  sebagai master training.
Adapun hasil deteksi penghitungan jumlah piksel  1  dari  kedua image dapat  dilihat  pada tabel 4. hingga 5. yang telah diurutkan dan dicari rata-ratanya sehingga dapat diklasfikasi menjadi 3  (tiga)  level  yang  diwakili  masing-masing  15 sampel  sedangkan  selengkapnya  terdapat  pada halaman lampiran.
Tabel 4. Jumlah piksel Window1 Window2
Level 1 No Nama Citra W1 W2 MDW 1 MDW2 1. Citra_Ajar 102 4 5 -123 -202 2. Citra_Ajar 28 12 88 -115 88 3. Citra_Ajar 71 22 11 -105 11 4. Citra_Ajar 11 47 146 -80 146 5. Citra_Ajar 4 66 642 -61 642 6. Citra_Ajar 104 101 175 -26 175 7. Citra_Ajar 105 103 78 -24 78 8. Citra_Ajar 15 107 286 -20 286 9. Citra_Ajar 116 128 0 1 0 10. Citra_Ajar 46 136 302 9 302 11. Citra_Ajar 68 194 46 67 46 12. Citra_Ajar 49 196 820 69 820
13. Citra_Ajar 83 217 1437 90 1437 14. Citra_Ajar 12 226 25 99 25 15. Citra_Ajar 35 227 59 100 59 Tabel 5. Jumlah piksel Window1 Window2 Level 2 No Nama Citra W1 W2 MDW1 MDW2 1. Citra_Ajar 32 242 64 -147 -434 2. Citra_Ajar 109 248 500 -141 2 3. Citra_Ajar 115 252 172 -137 -326 4. Citra_Ajar 37 257 68 -132 -430 5. Citra_Ajar 72 258 257 -131 -241 6. Citra_Ajar 50 366 251 -23 -247 7. Citra_Ajar 51 366 251 -23 -247 8. Citra_Ajar 33 380 302 -9 -196 9. Citra_Ajar 101 392 373 4 -125 10. Citra_Ajar 17 410 187 22 -311 11. Citra_Ajar 30 471 611 83 113 12. Citra_Ajar 125 479 932 91 434 13. Citra_Ajar 61 493 392 105 -106 14. Citra_Ajar 7 493 1312 105 814 15. Citra_Ajar 89 521 819 133 321 Tabel 6. Jumlah piksel Window1 Window2 Level 3 No Nama Citra W1 W2 MDW1 MDW2 1. Citra_Ajar  107 536 742 -469 -587 2. Citra_Ajar  23 541 424 -464 -905 3. Citra_Ajar  93 542 420 -463 -909 4. Citra_Ajar  118 595 707 -410 -622 5. Citra_Ajar  60 611 621 -394 -708 6. Citra_Ajar  73 700 552 -305 -777 7. Citra_Ajar  20 779 712 -226 -617 8. Citra_Ajar  74 797 707 -208 -622 9. Citra_Ajar  55 829 758 -176 -571 10. Citra_Ajar  114 862 1123 -143 -206 11. Citra_Ajar  121 1451 1719 446 390 12. Citra_Ajar  42 1456 2319 451 990 13. Citra_Ajar  98 1584 1549 579 220 14. Citra_Ajar  44 1809 2170 804 841 15. Citra_Ajar  97 2434 2757 1429 1428
Setelah  selesai  pengurutan  dan  penentuan batas  maksimal  masing-masing  kelas,  tebal tipisnya  kolesterol  terlihat  seperti  pada  gambar 7.  pembandingan  secara  visual  tampak  sesuai dengan  acuan  dari  iridolog  dan  lebih  terlihat
nyata.  Terlihat  hasil  pengurutan  berdasarkan pengambilan  batas  citra  terkecil  hingga  terbesar pada  masing-masing  kelas  mulai  dari  citra kolesterol  normal,  sedang  dan  tinggi  window  1 (a)  dan  window  2  (b),  jelas  terlihat  perbedaan dan  telah  diterima  sesuai  analisa  dan  saran iridolog. (a) (d) (b) (e) (c) (f)
Gambar 7. perbandingan visual kolesterol window1 dan window2 normal (a, d), sedang (b,
e) dan tinggi (c, f)
2. Uji coba identifikasi citra iris
Pengambilan  sampel  data  citra  kolesterol mulai  dari  level  normal  sampai  level  tinggi dilakukan  untuk  pembentukan  master training sebanyak  90  sampel,  mewakili  masing-masing level  sebanyak  30  buah  sampel.  Setelah
disesuaikan  ukuran  piksel  menjadi  200  x  200 proses training dimulai, kemudian dihitung nilai rata-rata  citra  menggunakan  model  pencuplikan kulit  jeruk  1  (satu)  dan  2  (dua).  Selanjutnya proses  analisa minimum  distance dilakukan untuk menentukan jarak minimal piksel Citra_Uji  dengan  piksel  rata-rata  Citra_Ajar dapat  ditentukan  dengan mencari  selisih maksimal setiap citra iris training dengan piksel rata-ratanya.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara mencari  selisih  minimal    piksel  Citra_Uji dengan  rata-rata  piksel  Citra_Ajar  serta  selisih dengan nilai batas kolesterolnya.
Proses  pengambilan  keputusan (decision making) didasarkan  pada  perhitungan  nilai kedekatan jarak piksel dan nilai korelasi citra iris mata  yang  diuji  dengan  Citra_Ajar  dan  nilai batas  citra  kolesterol  yang  telah  ditentukan sebelumnya  untuk  mengindikasikan  citra  iris kolesterol  normal,  sedang  atau  tinggi.  Jika  nilai jarak  piksel  dan  nilai  korelasi  Citra_Uji mendekati  nilai  jarak  dan  korelasi  Citra_Ajar dan  masih  berada  dalam  nilai  batas  yang  telah ditentukan  atau  diluar  nilai  batas  yang  telah ditentukan,  maka  Citra_Uji  tersebut  dapat dianggap sebagai citra yang terindikasi kolesterol  yang  sesuai  apakah  normal,  sedang ataukah tinggi. Tahap berikutnya setelah dihasilkan Citra_Ajar yang dapat digunakan sebagai master training pada  uji  deteksi  kolesterol,  dilakukan uji deteksi secara langsung pada Citra kolesterol normalseperti tertera pada tabel 7. berikut ini:
Tabel 7. Hasil identifikasi iris No Nama Citra Keluaran yang diharapkan Keluaran yang dihasilkan 1 Kolesterol Normal1 Kolesterol normal Kolesterol sedang 2 Kolesterol Normal2 Kolesterol normal Kolesterol tinggi 3 Kolesterol Normal3 Kolesterol normal Kolesterol normal 4 Kolesterol Normal4 Kolesterol normal Kolesterol tinggi 5 Kolesterol Normal5 Kolesterol normal Kolesterol normal 6 Kolesterol Normal6 Kolesterol normal Kolesterol normal 7 Kolesterol Normal7 Kolesterol normal Kolesterol normal 8 Kolesterol Normal8 Kolesterol normal Kolesterol normal 9 Kolesterol Normal9 Kolesterol normal Kolesterol sedang 10 Kolesterol Normal10 Kolesterol normal Kolesterol normal 11 Kolesterol Normal11 Kolesterol normal Kolesterol normal
12 Kolesterol Normal12 Kolesterol normal Kolesterol normal 13 Kolesterol Normal13 Kolesterol normal Kolesterol sedang 14 Kolesterol Normal14
Kolesterol normal Kolesterol normal 15 Kolesterol Normal15 Kolesterol normal Kolesterol normal 16 Kolesterol Normal16 Kolesterol normal Kolesterol normal 17 Kolesterol Normal17 Kolesterol normal Kolesterol sedang 18 Kolesterol Normal18 Kolesterol normal Kolesterol Normal 19 Kolesterol Normal19 Kolesterol normal Kolesterol Normal 20 Kolesterol Normal20 Kolesterol normal Kolesterol normal 21 Kolesterol Normal21 Kolesterol normal Kolesterol sedang 22 Kolesterol Normal22 Kolesterol normal Kolesterol normal 23 Kolesterol Normal23 Kolesterol normal Kolesterol normal 24 Kolesterol Normal24 Kolesterol normal Kolesterol normal 25 Kolesterol Normal25 Kolesterol normal Kolesterol normal 26 Kolesterol Normal26 Kolesterol normal Kolesterol normal 27 Kolesterol Normal27 Kolesterol normal Kolesterol normal 28 Kolesterol Normal28
Kolesterol normal Kolesterol normal 29 Kolesterol Normal29 Kolesterol normal Kolesterol normal 30 Kolesterol Normal30 Kolesterol normal Kolesterol normal
Hasil  pengujian  dari  30  citra  kolesterol normal dikegorikan sebanyak 23 citra terdeteksi sebagai  citra  kolesterol  normal,  23  citra terdeteksi  sebagai  citra  kolesterol  sedang  dan  2 citra  terdeteksi  sebagai  citra  kolesterol  tinggi  . Sehingga Berdasarkan penemuan hasil pengujian  pada  masing-masing  level  dapat dihitung nilai FAR (False Acceptance Rate) dan FRR (False Rejection Rate) untuk mencari error rate . Citra yang benar diasumsikan sebagai citra keluaran  yang  diharapkan  atau  citra  kolesterol, sedangkan citra yang dianggap salah adalah citra yang tidak diharapkan.
Berdasarkan  perolehan  hasil  akhir error rate yang  telah  diuji  memang  cukup  besar, namun  berdasarkan  beberapa  model  uji  dan pembuktian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya dapat  diambil  kesimpulan  sementara  sebagai berikut :
1. Kemungkinan  pertama  yang  mempengaruhi hasil  terlihat  pada  master  ajar  level  sedang. Setelah  dilakukan  pemodelan  kulit  jeruk1 dan  kulit  jeruk2  penggunaan  pemodelan kulit  jeruk1  lebih  dominan  dan  riil  karena lebih  mewakili  area  yang  diuji  diantaranya batas sclera yang  diharapkan  hingga
mencakup  batas  pupil  citra  dibanding dengan pemodelan kulit jeruk2.
2. Penentu ketidakstabilan pengambilan
keputusan  ditentukan  oleh  jumlah  sampel yang lebih didominasi sampel jenis kolesterol  tinggi,  dimana  setelah  dilakukan pengukuran  oleh  sistem  dengan  pemodelan yang  ada,  perbedaan  batas  atas  dan  bawah pada  masing-masing  level  sangat  kentara jarak  yang  didapatkan,  dimana  jarak  level batas  bawah  piksel  kolesterol  sedang  133 dibandingkan  dengan  batas  bawah  piksel kolesterol  tinggi  mencapai  1429,  sedangkan batas  bawah  pada  piksel  kolesterol  normal hanya 100 piksel.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan mulai dari  tahap  awal  hingga  pengujian,  aplikasi Pendeteksian  Kolesterol  dalam  Tubuh  manusia diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Citra  Canny  dianggap  sebagai  citra  yang paling  akurat  berdasarkan  perbandingan jumlah  piksel  dari  setiap  algoritma  deteksi tepi  terhadap  105  citra  iris  dengan prosentase 61% dibandingkan ketiga algoritma lainnya.
2. Tingkat  keberhasilan  pendeteksian  citra  iris mata  dalam  penelitian  ini  adalah sebesar  80 %  dari  90  citra  RGB  iris  mata  yang  diuji, sementara didapatkan error rate sebesar 46.6 %.
3. Identifikasi  kolesterol  dipengaruhi  oleh beberapa variabel, diantaranya :
a. Keseimbangan jumlah database masing- masing  kelas  citra  kolesterol  ringan, sedang maupun berat.
b. Jenis citra yang digunakan dan Preprocessing yang  memadai  untuk dapat  dijadikan  bahan  yang  mudah diolah  baik  untuk  master  training maupun citra uji
4. Dalam  proses  segmentasi  semakin  besar ukuran  citra  yang  diujikan  dan  semakin besar  radius  citra  iris  mata,  maka  waktu segmentasi  yang  dibutuhkan  semakin  lama, dimana untuk citra dengan ukuran 200 x 200
membutuhkan  waktu  kurang  lebih  0.84 hingga  0.89  detik  sedangkan  citra  terbesar yang diuji berukuran 1024 x 768 membutuhkan  waktu  kurang  lebih  5.5 hingga 5.69 detik.

## SARAN
Berdasarkan  analisis  data,  pembahasan hasil  penelitian  dan  kesimpulan  di  atas,  saran- saran  yang  dapat  diberikan  penulis  adalah sebagai berikut :
1. Keseimbangan  sebaran  database  citra  untuk pemrosesan master  training, agar  validitas keluaran dapat dicapai lebih baik.
2. Perlunya  dikembangkan  algoritma  deteksi tepi citra yang mampu menangkap tepi citra dalam  kondisi  iris  citra  yang  terpotong  saat pengambilan  citra  mata  secara  presisi  dan dapat  mengidentifikasi  citra  pasien  yang telah teridentifikasi kolesterol secara klinis.
3. Citra  iris  mata  yang  akan  dideteksi  secara iridologi,  hendaknya  telah  melalui  tahapan preprocessing yang  memadai,  terutama
mengurangi glare atau  kilatan  cahaya  pada saat proses akuisisi citra, untuk meningkatan keberhasilan  pendeteksian  maupun  proses penyempurnaan  segmentasi  terutama  pada pemrosesan Citra_Ajar.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad.  (2005). Pengolahan  Citra  Digital  dan Pemrogramannya , Graha Ilmu, Yogyakarta
Astutik,  W.S.  (2006). Pengenalan  Osteoporosis Melalui  Pola  Iris  Mata ,  Proyek  Akhir,
Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  – ITS, Surabaya.
D’hiru.  (2007). Iridologi  Mendeteksi  Penyakit Hanya Dengan Mengintip Mata , Gramedia Pustaka Utama, Jakarta
Fahmi. (2007). Perancangan Algoritma
Pengolahan  Citra  Mata  Menjadi  Citra
Polar  Iris  Sebagai  Bentuk  Antara  Sistem
Biometrik , USU Respository, Medan
Jensen,  B.D.C.  (1985). Iridology  Simplified,  An Introduction  To  The  Science  Of  Iridology and its relation to nutrition
Kusuma,  W.W.  (2009). Identifikasi  Kolesterol Melalui  Kornea  Dengan  Menggunakan Metode Hybrid N-Feature Neural Network
( Cholesterol
Identification
Through
Cornea  By  Using  Hybrid  N-Feature Neural  Network  Method), Proyek  Akhir, Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  – ITS, Surabaya.
Lila,  PK.  (2005). Identifikasi  Penyakit  Melalui Pola  Iris  Mata ,  Proyek  Akhir,  Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  –  ITS, Surabaya.
Medicastore.com. (n.d.). Apakah Kadar Kolesterol Saya Normal? . Dari: http://medicastore.com/kolesterol/kadar_k olesterol.php. Diakses tanggal  15 Oktober 2009.
Vartiainen,  J.  (2002). Iris  Recognition  System and  Method ,  lappeenranta  University  of Technology,  Departement  of  Information Technology, Finland