JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56

## KOMPARASI METODE INTERPOLASI UNTUK SISTEM PENGENALAN SEL DARAH PUTIH
Lina 1 , Kelly Anthony 2
1,2 Teknologi Informasi, Universitas Tarumanegara, Jakarta Indonesia E-Mail : 1 lina@untar.ac.id, 2 keley_kel@live.com
Submission date : 2020-02-27
Accepted date: 2020-03-25

## ABSTRACT
The over time role of technology becomes very important. That is because the function of technology is to facilitate human work. Because human needs are increasingly complex, technological developments are created in such a way as to meet human needs. The experts in the medical field are currently very dependent on technology to do their jobs, in order to obtain effective and efficient results. Application system designed aims to help experts in the medical field to diagnose diseases through introduction to white blood cell types. The recognition system was developed  using  the  Nearest  Feature  Line  (NFL)  method.  In this  NFL  method,  characteristic lines  are formed using the method of linear interpolation, linear spline, quadratic spline, and cubic spline. Aside from introducing an  introduction  system,  this  paper  also  discusses  comparisons  between  interpolation  methods  to  form characteristic lines. The test was carried out using FTI Untar Pattern Recognition laboratory blood cell data. The test  results  show  that  the  formation  of characteristic lines  using the  linear interpolation  method  provides better recognition results compared to the spline interpolation method.
Keywords: Nearest Feature Line, Linear Interpolation, Spline Interpolation.

## ABSTRAK
Seiring  berjalannya  waktu  peran  teknologi  menjadi  sangat  penting.  Hal  itu  disebabkan  karena  fungsi  dari teknologi  yaitu  mempermudah  perkerjaan  manusia.  Karena  kebutuhan  manusia  semakin  kompleks,  maka perkembangan teknologi diciptakan sedemikian rupa untuk memenuhi kebutuhan manusia. Para tenaga ahli dalam bidang  kedokteran  pun  saat  ini  sangat  bergantung  pada  teknologi  dalam  melakukan  pekerjaannya,  guna memperoleh hasil yang efektif dan efisien. Sistem aplikasi yang dirancang bertujuan untuk membantu ahli dalam bidang medis untuk mendiagnosis penyakit melalui pengenalan terhadap jenis sel darah putih. Sistem pengenalan yang  dikembangkan  menggunakan  metode Nearest  Feature  Line (NFL).  Dalam  metode  NFL  ini,  garis  ciri dibentuk  menggunakan  metode  interpolasi  linier,  spline  linier,  spline  kuadratik,  dan  spline  kubik.  Selain melakukan  sistem  pengenalan,  makalah  ini  juga  membahas  perbandingan  antara  metode  interpolasi  untuk membentuk garis ciri. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data sel darah laboratorium Pattern Recognition FTI Untar. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pembentukan garis ciri menggunakan metode interpolasi linier memberikan hasil pengenalan yang lebih baik dibandingkan dengan metode interpolasi spline.
Kata Kunci: Nearest Feature Line, Interpolasi Linier, Interpolasi Spline.

## PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu peran teknologi menjadi sangat penting. Hal itu disebabkan karena fungsi  dari  teknologi  yaitu  mempermudah perkerjaan  manusia.  Karena  kebutuhan  manusia semakin kompleks, maka perkembangan teknologi diciptakan  sedemikian  rupa  untuk  memenuhi kebutuhan manusia. Para tenaga ahli dalam bidang kedokteran  pun  saat  ini  sangat  bergantung  pada teknologi  dalam  melakukan  pekerjaannya,  guna memperoleh hasil yang efektif dan efisien.
Darah  adalah  cairan  yang  terdapat  pada semua makhluk hidup  (kecuali  tumbuhan)  tingkat tinggi yang berfungsi untuk mengangkut oksigen
yang  diperlukan  oleh  sel-sel  diseluruh tubuh (Hoffbrand , A.V Pettit, J.E and Moss, 2008) (Kiernan, 1999). Dalam tubuh manusia darah juga berfungsi menyuplai jaringan tubuh dengan nutrisi, mengangkut  zat-zat  sisa  metabolisme,  dan mengandung berbagai bahan penyusun sistem imun yang  bertujuan  mempertahankan  tubuh  dari berbagai penyakit.
Citra  adalah  representasi  (gambaran), kemiripan,  atau  imitasi  dari  suatu  objek.  Citra sendiri  terbagi  menjadi  2,  yaitu  citra  digital  dan citra analog. Citra analog adalah citra yang bersifat kontinu  seperti  foto  sinar  X,  hasil  CT  Scan. Sedangan  citra  digital  adalah  citra  yang  dapat diolah  oleh  komputer.  Teknologi  dasar  untuk menciptakan  dan  menampilkan  warna  pada  citra digital  berdasarkan  pada  penelitian  bahwa  sebuah
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56
warna merupakan kombinasi dari tiga warna dasar, yaitu  merah,  hijau  dan  biru  ( Red , Green , Blue – RGB) (Chapra, 2005). Permasalahan umum dalam bidang kedokteran  adalah  dalam  mendiagnosa  suatu penyakit, dimana membutuhkan suatu keakuratan. Banyak  cara  dalam  mendiagnosa  suatu  penyakit, salah  satunya  adalah  dengan  melihat  perubahan yang terjadi dalam darah. Sebenarnya laboratorium telah memiliki metode untuk melakukan perhitungan  sel  darah,  yaitu  metode  manual  dan menggunakan  mesin  hitung  ( blood  cell  counter ).
Pemeriksaan  dengan  metode  manual  sendiri membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dan  tidak menunjukkan ketelitian serta ketepatan yang baik. Sedangkan  untuk  mesin  hitung  sendiri  sudah terbilang sangat baik dalam melakukan perhitungan karena  hasilnya  yang  sangat  akurat  dan  efisien, namun mesin ini hanya terdapat pada laboratorium besar saja karena harganya yang tergolong mahal.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah program  yang  dapat  mengatasi  masalah  tersebut. Program  yang  akan  dibuat  disini  masih  terbatas pada pengenalan sel darah putih. Dalam pembuatan program  ini  metode  yang  digunakan  adalah Principal  Component  Analysis , Nearest  Feature Line dengan  Interpolasi  Linier  dan  Spline,  dan Euclidean Distance . Principal Component Analysis (Karhunen-Loeve)  merupakan  metode  untuk mereduksi  sebuah  citra  digital  sehingga  dalam waktu  komputasi akan lebih  cepat  (Kusumoputro,
2003)
Setelah  citra  direduksi  kemudian  citra  di representasikan  pada  ruang  eigen  sehingga  di dapatkan  titik  cirinya.  Kemudian  dengan  metode Nearest  Feature  Line titik  ciri  yang  telah  didapat digeneralisasikan  menjadi  garis  ciri  atau feature line. Dilakukannya  pembuatan  garis  pada  ruang eigen bertujuan untuk menambah informasi variasi ciri dari kelas objek tanpa harus menambahkan titik ciri  (Li,  1999).    Selanjutnya  untuk  pengenalan digunakan metode Euclidean distance .

## METODE PENELITIAN

## Principal Component Analysis
Principal  Component  Analysis (PCA) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengindentifikasi  pola  pada  sebuah  data,  dan merepresentasikan  data  tersebut  berdasarkan kemiripan dan perbedaan ke dalam ruang tertentu. Kelebihan  dari  PCA  adalah  dapat  mereduksi dimensi citra, sehingga mempercepat dalam proses komputasi  dan  juga  citra  yang  direduksi  tersebut tetap menyimpan informasi penting walau banyak dimensinya telah hilang (Sani, 2018).
Cara kerja yang dilakukan oleh PCA yaitu.
1. Ambil  suatu  matriks z n dari M citra  latih, dimana  setiap  matriks  citra  disusun  dalam bentuk vektor dengan dimensi d x 1.
2. Hitung vektor rata-rata µ z dengan persamaan:
𝝁 𝒛 = 𝟏 𝑴 ∑ 𝒛 𝒏 𝑴 𝒏=𝟏 … … … … … … … … … (1)
Keterangan: µ z = Nilai rata-rata dari vektor darah M = Banyaknya citra latih z n = Nilai vektor dari citra wajah ke-n
3. Hitung matriks kovarian C z dengan persamaan:
𝑪 𝒛 = 𝟏 𝑴 ∑ (𝒛 𝒏 − 𝝁 𝒛 )(𝒛 𝒏 − 𝝁 𝒛 ) 𝑻 … 𝑴 𝒏=𝟏 (2)
Keterangan:
C z = Matriks kovarian T = Matriks Transpose
4. Hitung  nilai  eigen  dan  vektor  eigen  dari matriks kovarian C z.
𝑫𝒆𝒕 (𝝀. 𝑰 − 𝑪 𝒛 ) = 𝟎 … … … … … … . . (3)
𝑪 𝒛 . 𝒆 𝒛 =   𝝀 𝒛 . 𝒆 𝒛 ……………………... (4) Keterangan: Λ z = Nilai eigen dari C z I = Matriks Identitas e z = Vektor eigen dari C z
Setelah  nilai  eigen  dan  vektor  eigen didapat, kemudian vektor-vektor eigen dalam matriks e z disusun  dari  nilai  terbesar  sampai terkecil.  Pengurutan  ini  bertujuan  untuk memudahkan proses reduksi dimensi matriks transformasi.  Proses  reduksi  dimensi  ini dilakukan  dengan  cara  mengabaikan  vektor eigen yang bernilai kecil.
5. Hitung dan tentukan proporsi kumulatif nilai eigen yang bertujuan untuk menentukan nilai eigen  yang  akan  digunakan  untuk  proses reduksi, berdasarkan persamaan:
𝜶 𝒌 = (∑ 𝝀𝒊 𝒌 𝒊=𝟏 ) (∑ 𝝀𝒋 𝒛 𝒋=𝟏 ) … … … … … … … … … . . (5)
Keterangan: 𝜶 𝒌 = Proporsi kumulatif dari nilai eigen
6. Reduksi  dimensi  citra  yang  kemudian digunakan  untuk  memetakan  sekumpulan vektor z n menjadi  sekumpulan  vektor Y n di dalam ruang eigen, menggunakan persamaan:
𝒀 𝒏 =   𝑬 𝒌 𝑻 (𝒛 𝒏 − 𝝁 𝒛 ) … … … … … … . . . (6

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56
Keterangan:
Y n = Nilai vektor citra ke- n 𝑬 𝒌 𝑻 =  Matriks  transformasi  dengan k vektor eigen
Masing-masing vektor yang terdapat pada matriks Y n inilah yang satu per satu ditransformasikan  ke  dalam ruang  eigen  dan akan dipakai sebagai titik ciri.

## Nearest Feature Line
Setelah  nilai  vektor  citra  dipetakan  atau ditransformasikan menjadi titik ciri ke dalam ruang eigen,  masing-masing  titik  ciri  tersebut  akan digeneralisasi  menjadi  garis  ciri  atau feature  line dengan  menghubungkan  titik  –  titik  ciri  dalam kelas  objek  yang  sama  (Kusumoputro,  2003). Dilakukannya  pembuatan  garis  pada  ruang  eigen bertujuan  untuk  menambah  informasi  variasi  ciri dari kelas objek tanpa harus menambahkan titik ciri dengan  citra  baru.  Selain  itu  pembuatan  garis  ciri pada  ruang  eigen  juga  lebih  mudah  dilakukan daripada membuat normalisasi dan reduksi dimensi untuk memperoleh variasi ciri.
Setelah tahap  pelatihan  selesai,  data  citra uji  akan  dimasukan  dan dilakukan  proses  ektraksi PCA untuk mendapatkan titik ujinya dengan hanya melakukan  proses  reduksi  dengan  menggunakan nilai  eigen  dan  vektor  eigen  dari  proses  pelatihan yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  dan  kemudian setelah  itu  titik  uji  ditransformasikan  ke  dalam ruang  eigen.  Titik  uji  ini  merupakan  titik  baru dalam ruang eigen yang akan diberi nama titik u.
Selanjutnya, setiap titik dalam kelas objek yang  sama  akan  dihubungkan  dengan  Interpolasi Linier  dan  Interpolasi  Spline  untuk  membentuk garis  cirinya.  Titik u akan  diproyeksikan  tegak lurus  terhadap  semua  garis  ciri  yang  dibentuk melalui vektor pelatihan.

## Interpolasi Linier
Interpolasi  dalam  bidang  matematika, khususnya metode numerik, interpolasi merupakan metode  untuk  menghasilkan  titik  data  baru  pada rentang  sebuah  data  yang  telah  diketahui.  Dalam bidang  teknik  atau  ilmu  pengetahuan,  interpolasi digunakan  sebagai  pembentuk  fungsi  pendekatan yang dapat memenuhi titik sebuah data. Interpolasi sendiri mempunyai beberapa jenis yaitu interpolasi linier,  interpolasi  polinomial,  dan  interpolasi spline.

## Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Gambar 2. Interpolasi Linier
Interpolasi  linier  adalah  bentuk  interpolasi yang  paling  sederhana  dimana hanya  menentukan titik  antara  dua  buah  titik  (x 1 dan  x 2 )  dengan menggunakan  garis  lurus  (Weisstein,  2017). Gambar  2  menunjukkan  contoh  interpolasi  linier dalam  ruang  Eigen.  Untuk  menghitung  jarak tersebut  menggunakan  persamaan  (B.  K.  Lina, 2004):
𝒑 = 𝒙 𝟏 + 𝝁 (𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏 ) … … … … … . . (7)
dengan µ adalah  parameter  posisi,yang  karena tegak  lurus  maka  dapat  dihitung  sebagai dot product dengan persamaan[1]:
𝝁 = (𝒙 − 𝒙 𝟏 ). 𝒙𝟐−𝒙𝟏 𝒙𝟐−𝒙𝟏 . (𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏 ) … . . . (8)
Umumnya, semakin kecil interval antara titik data, tafsiran akan semakin baik .

## Interpolasi Spline
Interpolasi spline adalah fungsi polinomial  dengan  turunan  memenuhi  kendala kekontinuan  tertentu.  Interpolasi  spline  sendiri menggunakan  polinomial  berderajat  rendah  pada tiap  intervalnya  sehingga  didapatkan  grafik  yang halus.  Tidak  seperti  polinomial  yang  lain, interpolasi  spline  menghasilkan  kesalahan  yang rendah dan menghasilkan kurva yang lebih halus .

## Spline Linier
Gambar 3 menunjukkan contoh interpolasi  spline  linier  dalam  ruang  Eigen.  Orde pertama  dari  interpolasi  spline  yang  dapat didefinisikan  dengan  fungsi  linier.  Fungsi  linier s i (x) dari garis yang melalui titik x 1 dan x 2 ,yaitu:
𝝁 = (𝒙 − 𝒙 𝟏 ). 𝒙𝟐−𝒙𝟏 𝒙𝟐−𝒙𝟏 . (𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏 ) … … … . . (9)
Sehingga  persamaan  dari  spline  linier  adalah sebagai berikut (B. K. Lina, 2004):

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56
𝒔 𝒊 (𝒙) = 𝒙 𝒊 + 𝝁 𝒊 ( 𝒙 𝒊+𝟏 − 𝒙 𝒊 ) … … … … . (10)
Keterangan: s i (x) = Persamaan interpolasi spline . Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Gambar 3. Spline Linier

## Spline Kuadratik
Gambar 4 menunjukkan contoh interpolasi  spline  kuadratik  dalam  ruang  Eigen. Orde kedua dari interpolasi spline, dimana tingkat kesalahannya  lebih  kecil  dari  linier.  Persamaan spline kuadratik adalah sebagai berikut (Weisstein, 2017):
𝒔 𝒊 = 𝒕𝒊+𝟏− 𝒕𝒊 𝟐(𝒙𝒊+𝟏− 𝒙𝒊) (𝒙 𝒊+𝟏 − 𝒙 𝒊 ) 𝟐 + 𝒕 𝒊 (𝒙 𝒊+𝟏 − 𝒙 𝒊 ) + 𝒙 𝒊 ……………………………………………...( 11 )
Dengan t i = s i ’(x) dan ketetapan s i ’(0) = 0
𝒕 𝒊+𝟏 = 𝟐 (𝒙−𝒙𝟏).(𝒙𝟐−𝒙𝟏) (𝒙𝟐−𝒙𝟏).(𝒙𝟐−𝒙𝟏) − 𝒕 𝒊 … … … … … … . (12)
Sumber : (K. A. Lina, 2019) Gambar 4. Spline Kuadratik

## Spline Kubik
Gambar 5 menunjukkan contoh interpolasi spline  kubik  dalam  ruang  Eigen.  Suatu  potongan fungsi  polinomial  berderajat  tiga  (kubik)  yg menghubungkan  titik-titik  data.  Interpolasi  spline kubik dapat ditentukan dengan persamaan :
𝒔 𝒊 (𝒙) = 𝒗 𝒊 𝟔(𝒙 𝒊+𝟏 −  𝒙 𝒊 ) (𝒙 𝒊 − 𝒙 𝒊+𝟏 ) 𝟑 + 𝒗 𝒊+𝟏 𝟔(𝒙 𝒊+𝟏 − 𝒙 𝒊 ) (𝒙 𝒊+𝟏 −  𝒙 𝒊 ) 𝟑 + [ 𝒙𝒊 𝒙𝒊+𝟏−𝒙𝒊 − 𝒗𝒊(𝒙𝒊+𝟏−𝒙𝒊) 𝟔 ] (𝒙 𝒊 − 𝒙 𝒊+𝟏 ) + [ 𝒙𝒊+𝟏 𝒙𝒊+𝟏−𝒙𝒊 − 𝒗𝒊+𝟏(𝒙𝒊+𝟏−𝒙𝒊) 𝟔 ] (𝒙 𝒊+𝟏 −𝒙 𝒊 ) … … . . . . (13)
Dengan v i = s i ”(x) dan ketetapan s i ”(0) = 0
𝑣 𝑖+1 = 3 (𝒙−𝒙𝟏).(𝒙𝟐−𝒙𝟏)
(𝒙𝟐−𝒙𝟏).(𝒙𝟐−𝒙𝟏) − 𝒗 𝒊 ……..................(14)
Setelah  didapatkan  persamaan  untuk spline  linier,  spline  kuadratik,  dan  spline kubik.Makanya langkah selanjutnya adalah memasukkan  nilai  x,  yang  dimana  x  adalah interval.Disini karena menggunakan rotasi -15, -10, -5,  0,  5,  10,  15,  dibagi  menjadi  5  titik  tiap intervalnya.
Sumber : (K. A. Lina, 2019) Gambar 5. Spline Kubik

## Euclidean Distance
Euclidean  Distance merupakan  metode pengukuran  jarak  antara  dua  buah  vektor. Persamaan Euclidean  distance secara  umum adalah[1]:
𝒅 = |𝒙 − 𝒑| = √∑ (𝒙 𝒊 − 𝒑 𝒊 ) 𝒋 𝒊=𝟏 ² …………. (15)
Keterangan:
d = Euclidean distance x i = Koordinat titik uji p i = Koordinat titik latih j = Banyaknya dimensi yang digunakan Setelah menghitung  semua  jarak  titik  uji,  objek dikenali  dengan  kelas  yang  memiliki distance terpendek  (nilai  minimum)  dalam ruang eigen .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  secara  umum  untuk melihat  persentase  keberhasilan  hasil  pengenalan sel darah putih dari aplikasi yang dibuat.

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56
Data  yang  digunakan  berasal  dari  261 buah  foto  sel  darah  yang  berformat  .bmp  dengan rincian  33  untuk  basofil,  20  untuk  eosinofil,  70 untuk  limfosit,  23  untuk  monosit,  dan  115  untuk neutrofil.  Foto  ini  diambil  dengan  menggunakan kamera digital Olympus C5060 dengan F8, iso 400, mode Automatic dan berukuran 1600x1200 piksel yang  dipasangkan  pada  sebuah mikroskop  Nikon. Perbesaran  yang  digunakan  adalah  1000x  pada mikroskop dan perbesaran maksimal pada kamera.
Pada tahap pelatihan, citra yang digunakan  adalah  citra  yang  hanya  terdapat  sel darah  putih  (tidak  terdapat  gambar background ). Pemisahan  sel  darah  putih  dari background dilakukan dengan menggunakan
“Adobe  Photoshop  CS6”  dan  “FastStone  Image Viewer”  dengan  cara  merotasi  citra,  meresizenya menjadi ukuran 500 x 375 dan kemudian mengcrop nya  pada  bagian  sel  darah  putih  menjadi  ukuran 50x50 pixel. Aplikasi ini dipilih karena penggunaannya yang mudah dan efisien.
Pada  tahap  uji  citra  mengalami  beberapa proses sebelum diuji menggunakan metode Nearest Feature  Line .  Pengujian  dilakukan  dengan  cara melakukan  proses  pelatihan  dengan  memasukan citra latih setelah dilakukan cropping 50x50 pixel.
Kemudian  dilakukan  proses  pelatihan  dengan ekstraksi menggunakan metode Principal
Component  Analysis (PCA)  yang  sebelumnya ditentukan persentasi untuk proporsi kumulatifnya. Selanjutnya  dilakukan  pengenalan  dengan  metode Nearest  Feature  Line dengan  Interpolasi  Linier atau Spline dan kemudian dihitung jaraknya dengan metode Euclidean Distance . Tabel 1 hingga Tabel 12 menunjukkan hasil percobaan.
Tabel 1. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 70%
Interpolasi Linier Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 16 1 94.1 Monosit 17 6 4 2 66.7
Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Tabel 2. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 70%
Spline Linier Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 27 2 93.1 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 16 1 94.1 Monosit 17 6 5 1 83.3 Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Tabel 3. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 70%
Spline Kuadratik Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 0 29 0 Eusinofil 15 5 0 5 0 Basofil 25 8 0 8 0 Limfosit 53 17 17 0 100 Monosit 17 6 0 6 0 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 4. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 70% Spline Kubik Jumlah Hasil Pengenalan
Persentase
Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 0 5 0 Basofil 25 8 0 8 0 Limfosit 53 17 0 17 0 Monosit 17 6 0 6 0
Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Tabel 5. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 80%
Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 17 0 100 Monosit 17 6 6 0 100 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 6. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 80% Spline Linier Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 16 1 94.1 Monosit 17 6 6 0 100 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 7. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 80% Spline Kuadratik Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 0 5 0 Basofil 25 8 0 8 0 Limfosit 53 17 0 17 0 Monosit 17 6 0 6 0 Sumber : (K. A. Lina, 2019)
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v5i1.56
Tabel 8. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 80% Spline Kubik Jumlah Hasil Pengenalan
Persentase
Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 0 5 0
Basofil 25 8 0 8 0 Limfosit
53 17 0 17
0 Monosit 17 6 0 6 0 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 9. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 90%
Interpolasi Linier Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 0 100 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 16 1 94.1 Monosit 17 6 6 0 100 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 10. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 90% Spline Linier Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 29 1 96.5 Eusinofil 15 5 5 0 100 Basofil 25 8 8 0 100 Limfosit 53 17 16 1 94.1 Monosit 17 6 6 0 100 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 11. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 90% Spline Kuadratik Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 0 29 0 Eusinofil 15 5 0 5 0 Basofil 25 8 0 8 0 Limfosit 53 17 0 17 0
Monosit 17 6 6 0 100 Sumber : (K. A. Lina, 2019) Tabel 12. Percobaan dengan Proporsi Kumulatif 90% Spline Kubik Jumlah Hasil Pengenalan Persentase Citra Latih Citra Uji Dikenali Tidak Dikenali Netrofil 86 29 0 29 0 Eusinofil 15 5 0 5 0
Basofil 25 8 0 8 0
Limfosit 53 17 0 17 0 Monosit 17 6 6 0 100
Sumber : (K. A. Lina, 2019)
Hasil  pengujian  pengenalan  sel  darah putih  menggunakan  metode Nearest  Feature  Line dengan  berbagai  teknik  interpolasi  dan  variasi parameter  persentase  proporsi  kumulatif  pada metode PCA menunjukkan bahwa metode Nearest
Feature  Line memiliki  persentasi  keberhasilan yang baik dalam pengenalan pada Interpolasi Linier dan  Interpolasi  Spline  Linier,  akan  tetapi  masih sangat buruk pada Interpolasi Spline Kuadratik dan Kubik  dikarenakan  hasil  dari  persamaan  Spline Kuadratik  dan  Kubik  memiliki  hasil  yang  sangat besar,  sehingga  ketika  di  bandingkan  vektor menggunakan Euclidean  Distance mendapatkan hasil yang sangat jauh.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diberikan  adalah metode Nearest  Feature  Line memiliki  tingkat keberhasilan  yang  baik  dalam  pengenalan  pada Interpolasi  Linier  dan  Interpolasi  Spline  Linier, akan  tetapi  masih  sangat  buruk  pada  Interpolasi Spline Kuadratik dan Kubik dikarenakan hasil dari persamaan  Spline  Kuadratik  dan  Kubik  memiliki hasil  yang  sangat  besar,  sehingga  ketika  di bandingkan vektor menggunakan Euclidean Distance mendapatkan jarak titik yang relatif besar. Metode  Spline  Kuadratik  dan  Kubik  tidak  cocok digunakan  sebagai  penentu  garis  ciri  dikarenakan hasil  dari  perhitungan  persamaan  yang  didapat terlalu besar. Data pada penelitian ini menggunakan  citra  RGB  sehingga  perbedaan warna  pada  data  latih  dan  data  uji  sangat berpengaruh pada hasil pengenalannya .

## DAFTAR PUSTAKA
Chapra, S. C. (2005). Applied Numerical Methods with  MATLAB  for Engineers  and  Scientists .
The McGraw-Hill Companies, Inc.
Hoffbrand  ,  A.V  Pettit,  J.E  and  Moss,  P.  A.  H. (2008). HEMATOLOGI (Lyana  Setiawan (ed.); Edisi 4). Kapita Selekta.
Kiernan, J. . (1999). Histological & Histochemical Methods (Oxford).
Kusumoputro,  B.  (2003).  Garis  Ciri  Pada  Metode Perhitungan  Jarak  Terpendek  Dalam  Ruang Eigen. Universitas Stuttgart , 7 (1), 1–10. Li,  S.  Z.  (1999). S.  Z.  Li  and  Juwei  Lu,  “Face recognition  using  the  nearest  feature  line method,”  in  IEEE  Transactions  on  Neural Networks, vol. 10, no. 2, pp. 439-443, March 1999.
Lina, B. K. (2004). Sistem Pengenalan Wajah 3-D
Menggunakan  Garis  Ciri  pada  Metode Perhitungan  Jarak  Terpendek  dalam  Ruang Eigen, Jurnal Makara Seri Sains. Universitas Indonesia , 7 (1), 1–6. Lina,  K.  A.  (2019). KOMPARASI  METODE INTERPOLASI
UNTUK SISTEM
PENGENALAN SEL DARAH PUTIH . Sani,  A.  (2018).  Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Perusahaan. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , 353 , 1–7.
Weisstein,  E.  W.  (2017). Distance .  https:// mathworld.wolfram.com/Distance.html