ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018

## KLASIFIKASI PERKEMBANGBIAKAN PLASMODIUM PENYEBAB PENYAKIT MALARIA DALAM SEL DARAH MERAH MANUSIA DENGAN MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE
(SVM) DI KOTA JAYAPURA-PAPUA
Abd. Rachman Dayat 1 , Nur Ain Banyal 2
1 abd.rachman.dayat@amikumelmandiri.ac.id, 2 nur.ain@amikumelmandiri.ac.id
1,2 AMIK Umel Mandiri Jayapura

## Abstrak
Malaria adalah  penyakit  yang  ditularkan  oleh  nyamuk  dari  manusia  dan  hewan  lain  yang disebabkan  oleh  protozoa  parasite  (sekelompok  mikroorganisme  bersel  tunggal)  dalam  tipe Plasmodium . Dalam kasus yang parah dapat menyebabkan kulit kuning, kejang, koma, atau kematian. Penelitian ini melakukan klasifikasi perkembangbiakan plasmodium penyebab penyakit malaria untuk membantu proses diagnosa klinis dan analisa secara dini jenis plasmodium falciparum dengan cepat dan  akurat  yang  meliputi  interpretasi  secara  otomatis  dari  citra  warna  dermatoskopis.  Dengan menerapkan metode Support Vector Machine (SVM) melakukan segmentasi terhadap ciri dan tekstur pada citra darah merah manusia  untuk memisahkan sel yang dikategorikan Plasmodium Falciparum untuk diekstraksi cirinya. Penelitian dilakukan di Rumah Sakit-Rumah Sakit yang ada di Kota Jayapura Propinsi Papua. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa perkembangbiakan plasmodium sehingga diharapkan dapat  mendiagnosa sejak dini plasmodium falciparum, secara cepat dan hasil penelitian menunjukkan akurasi terbaik adalah 73,33 % dengan menggunakan 120 citra data latih dan 30 citra data uji.
Kata kunci: klasifikasi malaria, support vector machinie (svm), plasmodium falciparum

## 1. Pendahuluan
Sebagai salah satu masalah kesehatan, malaria menjadi penyebab kematian utama pada bayi, anak balita, dan ibu hamil. Lebih dari 90 negara dengan populasi penderita 40 persen penduduk dunia menderita penyakit ini. Bahkan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) pada Desember 2013 mencatat terdapat  207  juta  kasus  malaria  di  tahun  2012  dengan  kasus  kematian  sebanyak  627  ribu  yang  di dominasi anak-anak. Sementara di Indonesia sebanyak 424 dari 579 kabupaten/ kota menjadi daerah endemik malaria, dengan persentase penduduk beresiko tertular sebesar 42,42 persen [1]. Di Jayapura khususnya, hingga  kini  pemeriksaan  standar  untuk diagnosis malaria  aktif masih menggunakan  alat mikroskopis.  Meski  memiliki  kepekaan  yang  baik  dan  dapat  mengidentifikasi  jenis  parasit  dan pengaruhnya, namun pemeriksaan secara mikroskopis mengharuskan adanya tenaga ahli mikroskopik terlatih  dan  memakan  waktu  yang  relatif  lama.  Di  sisi  lain,  situasi  serta  kondisi  sebagian  besar laboratorium untuk daerah terpencil di Indonesia hingga kini belum memadai. Hal ini tentu berimbas pada reliabilitas hasil pemeriksaan yang masih rendah. Karena itu, menurutnya, diagnosis yang cepat bagi  penderita  yang  diduga  mengidap  malaria  menjadi  tantangan  guna  mendapatkan uji/metode laboratorik yang tepat, cepat, sensitif dan mudah dilakukan. Yaitu diagnosis tepat terkait akurasi data untuk menentukan pengobatan dan penatalaksanaan yang tepat dan benar, evaluasi pengobatan dan resistensi antimalaria sangat diperlukan.
Pengolahan citra dapat digunakan untuk membantu proses pendiagnosaan penyakit malaria dalam sel darah merah manusia [2], sekarang ini yang dilakukan dokter untuk mendiagnosa malaria dalam sel darah  merah  yaitu  menggunakan  dua  (2)  teknik  pencitraan  yaitu  makroskopik  dan  dermatoskopik. Makroskopik  merupakan  teknik  pencitraan  menggunakan  alat  bantu  kaca  pembesar  atau  loop,  dan teknik ini memiliki tingkat keakurasi sebesar 65% hingga 80%, sedangkan teknik dermatoskopik adalah sebuah teknik pencitraan non-invasive menggunakan minyak immersion. Untuk dapat melihat adanya parasit di dalam darah penderita, perlu dibuat sediaan darah malaria (SD). Selanjutnya diwarnai dengan pewarnaan giemsa. SD ditetesi minyak imersi dan diperiksa di bawah mikroskop menggunakan lensa objektif 100x. Jika ditemukan parasit pada pemeriksaan, penderita dinyatakan positif malaria. Citra yang dihasilkan dengan teknik dermatoskopik memberikan gambaran yang lebih detail dibandingkan dengan citra yang dihasilkan dari teknik makroskopik [3], [4]. Tingkat akurasi dari dermatoskopik lebih tinggi dari pada makroskopik yaitu 75% hingga 97% [5], [6].
Klasifikasi  citra  merupakan  salah  satu  tahap  yang  paling  penting  pada  perkembangbiakan plasmodium  penyebab  penyakit  malaria  dalam  sel  darah  merah  manusia.  Penelitian  ini  meng-
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018
implementasikan  metode Support  Vector  Machine  (SVM) untuk  tahap  klasifikasi  pada  sistem berdasarkan ciri warna. Model klasifikasi ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra [7], [8], [9].
2. Metode

## 2.1. Multi Class SVM
SVM saat pertama kali diperkenalkan oleh Vapnik, hanya dapat mengklasifikasikan data ke dalam dua kelas (klasifikasi biner). Namun, penelitian lebih lanjut untuk mengembangkan SVM sehingga bisa mengklasifikasi  data  yang  memiliki  lebih  dari  dua  kelas,  terus  dilakukan.  Ada  dua  pilihan  untuk mengimplementasikan multi  class SVM  yaitu  dengan  menggabungkan  beberapa  SVM  biner  atau menggabungkan  semua  data  yang  terdiri  dari  beberapa  kelas  ke  dalam  sebuah  bentuk permasalah optimasi. Namun, pada pendekatan yang kedua permasalahan optimasi yang harus diselesaikan jauh lebih rumit. Berikut ini adalah metode yang umum digunakan untuk mengimplementasikan multi class SVM dengan pendekatan yang pertama yaitu, Metode ” one-against-all ” .
Dengan menggunakan metode ini, dibangun k buah model SVM biner (k adalah jumlah kelas). Setiap  model  klasifikasi  ke-i  dilatih  dengan  menggunakan  keseluruhan  data,  untuk  mencari  solusi permasalahan.  Contohnya,  terdapat  permasalahan  klasifikasi  dengan  4 buah  kelas.  Untuk  pelatihan digunakan 4 buah SVM biner seperti pada tabel 1 dan penggunannya dalam mengklasifikasi data baru dapat dilihat pada persamaan berikut:.
Tabel 1. Contoh 4 SVM biner dengan metode One-against-all
y i = 1 y i = -1 Hipotesis Kelas 1 Bukan Kelas 1 f 1 (x) = (w 1 )x + b 1 Kelas 2 Bukan Kelas 2 f 2 (x) = (w 2 )x + b 2 Kelas 3 Bukan Kelas 3 f 3 (x) = (w 3 )x + b 3 Kelas 4 Bukan Kelas 4 f 4 (x) = (w 4 )x + b 4
Gambar 1. Contoh klasifikasi dengan metode O ne-against-all
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018
Prosedur penelitian digambarkan dalam beberapa tahap seperti berikut:

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.2. Akusisi Citra
Tahap awal dimana sampel darah diambil dari prepared melalui mikroskop dalam bentuk image (gambar ) Plasmodium falciparum yang terinfeksi malaria.

## Gambar 3. Proses Akusisi Citra dari prepared

## 2.3. Pre-processing
Proses preprocessing sebelum proses klasifikasi melalui 2 tahapan, yaitu segmentasi warna dan ekstraksi ciri. Segmentasi dilakukan untuk memisahkan unsur warna berdasarkan intensitas warna dan pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  konversi  sampel  citra RGB ke  citra  grayscale.  Pada  Matlab  kita menggunakan perintah “ dst=rgb2gray(src), dst itu adalah variabel citra keluaran dari citra konversi ke gray dan “src” merupakan variable citra masukan dalam hal ini adalah citra RGB . Setelah citra RGB dikonversi  ke  citra  grayscale  kemudian  dilakukan  resize.  Pada  Matlab  digunakan perintah ”dst=imresize (x y) dimana x dan y adalah 150 x 150 ukuran resize. Untuk pempercepat proses trainning reshape (1 x 150 x 150) hal ini berarti matriks 150 x 150 diubah kedalam matriks 1 x 22500. Prosesnya RGB dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4. Proses konversi menjadi grayscale

## Akusisi Citra
- Gambar asli plasmodium falciparum Pre-processing Ekstrasi Ciri - Menggunakan metode SVM

## Plasmodium Falciparum
Terdeteksi sesuai tingkat stadiumnya
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018

## 2.4. Ekstraksi Ciri
Menggunakan image preprocessing citra dengan median filter,ekstraksi fitur berdasarkan tekstur. Klasifikasi jenis plasmodium penyebab penyakit malaria dengan metode Support Vector Machine (SVM) agar dapat mendeteksi jenis plasmodium.

## Gambar 5. Thresholding untuk identifikasi Parasit

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Penentuan kelas untuk klasifikasi diambil dari nama file image training , kemudian untuk klasifikasi dengan  menggunakan multi  class SVM.  Sistem  klasifikasi  diuji  dengan  perbandingan  50%:50%, 60%:40%, 70%:40%, dan 80%:20%. Berdasarkan total citra untuk data latih sebanyak 120 dan untuk data uji sebanyak 30 mendapatkan tingkat akurasi tertinggi 73,33%. Ini berarti bahwa semakin banyak jumlah total citra untuk sampel data latih akan berpengaruh dan meningkatkan tingkat akurasi deteksi stadium dari Plasmodium Falciparum .

## Tabel 2 Nilai Akurasi
No Data Sampel Akurasi Latih Uji Tertinggi Terendah 1 50 % 50 % 66,66 % 53,33 % 2 60 % 40 % 70,00 % 58,33 % 3 70 % 30 % 71,11 % 57,77 % 4 80 % 20 % 73,33 % 60,00 %
Sistem  klasifikasi  diuji  dengan  perbandingan  80%:20%  menghasilkan  tingkat  akurasi  terbaik dapat dilihat pada Tabel 2. berdasarkan total citra untuk data latih sebanyak 120 dan untuk data uji sebanyak 30 mendapatkan tingkat akurasi tertinggi 73,33%. Ini berarti bahwa semakin banyak jumlah total citra untuk sampel data latih akan berpengaruh dan meningkatkan tingkat akurasi deteksi stadium dari Plasmodium Falciparum .
Dari  hasil tersebut  belum  mencukupi  100%. Karena  ada  beberapa faktor  yang  mempengaruhi hasil  klasifikasi  dimana  dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  terdapat  adanya  kesalahan  deteksi disebabkan oleh adanya faktor pewarnaan pada citra prepared yang kurang bagus, sehingga sistem tidak meggenali parasit dari plasmodium falciparum pada saat diuji.

## 4.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian sistem yang dilakukan, maka penulis dapat menarik kesimpulan yaitu Hasil deteksi dari plasmodium falciparum dengan jumlah data sampel keseluruhan sebanyak  150  citra plasmodium  falciparum yang  terdiri  dari  120  citra  latih  dan  30  citra  uji  dengan perbandingan 80% : 20%, dengan SVM menunjukkan tingkat akurasi sebesar 73,33%.
Dari  hasil  penelitian  dengan  nilai  tingkat  akurasi  sebesar  73,33%  dengan  perbandingan presentasi  sampel  data  dan  uji  yaitu:  50%:50%,  60%:40%,  70%:30%,  dan  80%:20%  belum mendapatkan hasil yang maksimal atau belum mencapai 100% karena pada penelitian ini masih dalam tahapan analisis. Sehingga masih ada penelitian lanjutan dengan menerapkan teknologi terapan untuk pemeriksaan plasmodium falciparum dalam menentukan stadiumnya dengan cepat dan akurat.

## 5.  Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (DRPM)  Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan (DPRP) Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi (Kemenristek DIKTI) Republik Indonesia yang telah memberikan dana hibah Penelitian Dosen Pemula Tahun Anggaran 2017.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah   Volume  10  Nomor 1  April 2018

## Daftar Pustaka
[1]    Widoyono, 2010. ”Penyakit
Tropis: Epidemiologi, Penularan, Pencegahan dan Pemberantasannya”. Penerbit Erlangga. Halaman 13-21.
[2]    Direktorat pengendalian penyakit bersumber bintang, Direktorat Jenderal PP dan PL Kementrian Kesehatan RI, 2011. Pedoman Teknis Pemeriksaan Parasit Malaria. Penerbit Bakti Husada.
[3]   Departemen Parasitologi Medis US Namru- 2 Jakarta, 2006. “B uku Panduan Pelatihan Diagnosis Mikroskopi Malaria”.
[4]    Iis Hamsir Ayub, Adhi Susanto, and Litasari, 2008. Classfication of Plasmodium Falciparum using Learning Vector Quantization Neural Network . BME Day 2008, Surabaya : 17
[5]   NA, Banyal dan AR, Dayat. 2017. Analisis Perkembangbiakan Plasmodium Penyebab Penyakit Malaria dalam Sel Darah Merah Manusia dengan Menggunakan Support Vector Machine (SVM) di Kota Jayapura. SEMNASTIKOM . 03 November 2017. Makassar. Hal. 221-225.
[6]   Nugroho,  Anto  Satriyo,  2008, Support  Vector  Machine ,  PTI  &  Komunikasi  BPP  Teknologi, Bandung.
[7]   T.  Suyoto,  Edy  Mulyanto,  Vincent  Suhartono,  Oky  Dwi  Nurhayati,  Wijanarto,  2009,  Teori Pengolahan Citra Digital, Edisi pertama, Penerbit Andi Offset, Yogyakarta.
[8] Wahyudi  Setiawan,  2012.  “Sistem  Deteksi  Retinopati  Diabe tik  Menggunakan  Support  Vector Machine”.
[9] Juni Prianto L.A., Tjahaya. P. U., Darwanto. Atlas Parasitologi Kedokteran . Penerbit PT Gramedia Pustaka utama.