## RANCANG BANGUN INSTRUMEN USG MINI UNTUK PRA- DIAGNOSIS GLUKOMA BERBASIS IMAGE PROCESSING

## Wisnu Adi P
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Biomedis Universitas Dian Nuswantoro Email: wisnuadip@dsn.dinus.ac.id

## Sari Ayu Wulandari
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Biomedis Universitas Dian Nuswantoro Email: sari.wulandari@dsn.dinus.ac.id

## Daffa Mustafaro Irfansyach
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Biomedis Universitas Dian Nuswantoro Email: mustdaffa4891@gmail.com

## ABSTRACT
Glaucoma is a visual disorder that causes damage to the nerves of the eye and progressive visual field loss. Blindness due to glaucoma is the leading cause of blindness worldwide, second only  to  cataracts.  Lowering  intraocular  pressure  is  a  key  step  in  glaucoma  treatment  to  prevent blindness  and  advanced  progression.  The  main  risk  factors  for  glaucoma  include  age,  genetic background, and elevated intraocular pressure. This research aims to develop an Ultrasound-based glaucoma  detection  tool  using  Arduino.  Data  processing  methods  include  Invariant  Moments, Principal Component Analysis (PCA), and Fuzzy C-Means (FCM). Sample data was obtained from 12 patients with glaucoma and 12 normal eyes, each taken 8 times. The results of this method have an accuracy of 80,21% in distinguishing normal and glaucoma eyes based on the image data taken. With this ultrasound-based glaucoma detection tool, it is  expected to facilitate early detection of glaucoma disease and prevent further development that can lead to blindness. The use of artificial intelligence and image processing technology proves that data processing methods with Moment Invariant, PCA, and FCM can provide effective and accurate image analysis results in detecting glaucoma.
Keywords: Glaucoma, Ultrasound, Invariant Moments, Principal Component Analysis and Fuzzy C-Means

## ABSTRAK
Glaukoma adalah gangguan penglihatan yang menyebabkan kerusakan pada saraf mata dan kehilangan  lapang  pandang  progresif.  Kebutaan  akibat  glaukoma  menjadi  penyebab  utama kebutaan di seluruh dunia, kedua setelah katarak. Penurunan tekanan intraokular adalah langkah utama  dalam  perawatan  glaukoma  untuk  mencegah  kebutaan  dan  perkembangan  tingkat  lanjut. Faktor  risiko  utama  glaukoma  meliputi  usia,  latar  belakang  genetik,  dan  peningkatan  tekanan intraokular.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  alat  deteksi  glaukoma  berbasis Ultrasonografi  menggunakan  Arduino.  Metode  pengolahan  data  mencakup  Momen  Invariant, Principal Component Analysis (PCA), dan Fuzzy C-Means (FCM). Data sampel diperoleh dari 12 pasien dengan glaukoma dan 12 mata normal, masing-masing diambil 8 kali pengulangan. Hasil dari metode ini memiliki akurasi sebesar 80,21% dalam membedakan mata normal dan glaukoma berdasarkan data citra yang diambil. Dengan alat deteksi glaukoma berbasis Ultrasonografi ini, diharapkan dapat memfasilitasi deteksi dini penyakit glaukoma dan mencegah perkembangan lebih
lanjut  yang  dapat  menyebabkan  kebutaan.  Penggunaan  teknologi  kecerdasan  buatan  dan pemrosesan  citra  membuktikan  bahwa  metode  pengolahan  data  dengan  Momen  Invariant,  PCA, dan FCM dapat memberikan hasil analisis citra yang efektif dan akurat dalam mendeteksi glaukoma.
Kata  kunci:  Glaukoma,  Ultrasonografi,  Momen  Invariant,  Principal  Component  Analysis  and Fuzzy C-Means

## 1. PENDAHULUAN
Glaukoma, gangguan penglihatan yang disebabkan kerusakan saraf mata, memunculkan risiko kehilangan lapang pandang progresif dan menduduki peringkat penyebab kebutaan utama setelah katarak di seluruh dunia. Menurunkan tekanan intraokular kunci dalam pengobatan glaukoma guna mencegah kebutaan lanjut [1]. Glaukoma memiliki tanda-tanda seperti penipisan serat saraf retina, hilangnya sel ganglion retina, dan cupping cakram optik. Risiko utama meliputi usia, latar belakang genetik, dan peningkatan tekanan intraokular [2].
Pada 2040, diperkirakan 111,8 juta orang berusia 40-80 tahun menderita glaukoma, naik dari 76  juta  pada  2020  dan  64,3  juta  pada  2013  [3].  Di  tahun  2019,  2,78%  gangguan  penglihatan  di Indonesia  disebabkan  glaukoma.  Asia  Tenggara  memiliki  peringkat  ketiga  dengan  552.556 penderita [3]. Di tahun 2017, pasien glaukoma meningkat, mencapai 80.548 kasus baru [4].
Glaukoma  disebabkan  oleh  tekanan  intraokular  tinggi,  merusak  saraf  optik.  Peningkatan tekanan disebabkan oleh akumulasi cairan mata abnormal karena defek dalam sistem drainase mata, yang dapat merusak serat saraf dan pembuluh darah. Glaukoma sering tak menunjukkan gejala awal, menjadikannya "pencuri penglihatan yang diam" [5].
Penggunaan USG mata sudah mulai digunakan untuk mendeteksi glaukoma secara dini. Selain USG  mata,  peneliti  juga  menggunakan  alat  lain  seperti  opthalmoscope  dan  Ultrasound biomicroscopy [6]. Data yang digunakan dalam proses deteksi glaukoma ini berupa citra atau sinyal 1D yang berasal dari USG mata. Citra USG mata diambil dari berbagai sisi, ada yang dari arah depan (anterior) dan ada yang dari arah retina (unilateral Retinoblastoma) [7].
Secara  umum,  proses  deteksi  dini  glaukoma  menggunakan  USG  mata  melibatkan  beberapa tahap.  Tahap  awal  adalah  pre-processing,  di  mana  biasanya  dilakukan  penghilangan  noise  pada gambar, segmentasi wilayah, penguatan tepi, peningkatan kontras, dan penyaringan adaptif. Tahap berikutnya  adalah  karakterisasi  yang  dapat  dilakukan  menggunakan  metode  seperti  Ultrafast  B- Mode,  Flash  Doppler,  dan  Plane-Wave  Doppler  [8].  Selanjutnya,  dilakukan  ekstraksi  fitur  dan klasifikasi dengan metode seperti SVM, Back Propagation Neural Network, dan ANFIS. Terdapat juga metode optimasi seperti DOMLS dan Modified K-Means Optimization Logic yang digunakan dalam proses klasifikasi [9].
Penelitian  terkait  yang  dekat  dengan  topik  ini  adalah  penelitian  oleh  V.  Elizabeth  Jesi  dan rekan-rekan pada tahun 2021.  Mereka menggunakan metode Depth Optimized Machine Learning untuk  segmentasi  dan  klasifikasi  glaukoma  menggunakan  gambar  USG  mata,  dengan  akurasi mencapai 98%. Penelitian lain oleh Ruby pada tahun 2014 juga mengkaji deteksi glaukoma dengan pemrosesan  citra.  Penelitian  ini  membandingkan  berbagai  metode  klasifikasi,  dan  hasil  terbaik diperoleh menggunakan metode Back Propagation Neural Network (BPNN) dengan akurasi 98,12%, sedangkan metode lain seperti SVM memiliki akurasi 97,77%, dan ANFIS 97,35% [10].
Pada  tahun  2021,  Xiaohong Guo  melakukan  penelitian  tentang  analisis  citra  multimodalitas dalam  konteks  pasien  dengan  toxocariasis  ocular  juvenile  atipikal  untuk  mendeteksi  glaukoma. Penelitian ini menggunakan berbagai jenis citra dan berhasil mencapai akurasi sebesar 77,8% dalam klasifikasi berbagai kondisi mata [11].
Teknologi  telah  mempengaruhi  berbagai  bidang,  termasuk  kecerdasan  buatan  dan  promosi. Penelitian ini mengusulkan penggunaan Ultrasonografi melalui alat portabel berbasis Arduino untuk mendeteksi  glaukoma,  memungkinkan  deteksi  dini  dan  pemantauan.  Faktor  risiko  meliputi  jenis kelamin,  ras,  masalah  penglihatan,  dan  penggunaan  obat-obatan  [5].  Penelitian  ini  membantu
pengembangan  alat  deteksi  glaukoma  yang  lebih  efisien dan  akurat  menggunakan  Ultrasonografi berbasis Arduino.
Paper  ini  berisi  pendahuluan  yang  membahas  tentang  latar  belakang  permasalahan.  Metode dan Detail Eksperimen yang berisi tentang metode atau cara penelitian ini dilaksanakan. Hasil dan Diskusi yang membahas hasil penelitian dan pengujian. Kesimpulan menyampaikan hasil pengujian yang merujuk kepada referensi dari penelitian sebelumnya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Momen Invariant
Momen  invariant  adalah  metode  pengolahan  data  yang  digunakan  untuk  mengukur  dan menganalisis  hubungan  spasial  antara  piksel-piksel  dalam  suatu  objek  pada  citra.  Proses  ini bertujuan untuk mendapatkan informasi penting mengenai karakteristik geometris objek seperti luas area, posisi, orientasi, dan bentuknya sehingga memungkinkan pengenalan dan identifikasi objek secara unik dalam citra.
Tahap pertama dalam momen invariant adalah ekstraksi ciri dari citra yang ingin dianalisis. Pada  tahap  ini,  citra  diolah  untuk  meningkatkan  informasi  objek  yang  diinginkan.  Selanjutnya, momen  dari  citra dihitung dengan  menggunakan  rumus  momen orde-n  terhadap x dan y (𝑚 𝑝𝑞 = ∑( 𝑥 𝑝 × 𝑦 𝑞 × 𝐼(𝑥, 𝑦))) serta momen nol-nol
𝑚 00 = ∑( 𝐼(𝑥, 𝑦)) (2)
Momen 𝑚 00 merupakan  momen  nol-nol,  yang  merupakan  jumlah  seluruh  intensitas  piksel dalam  citra,  sedangkan  momen 𝑚 𝑝𝑞 mewakili  momen  orde-n  dari  distribusi  piksel  dalam  citra. Momen-momen tersebut dinormalisasi untuk mengurangi efek perubahan skala dan rotasi pada citra, dengan menggunakan rumus normalisasi momen yang mencakup
𝑥 𝑏𝑎𝑟 = 𝑚 10 𝑚 00 ⁄ ,
𝑦 𝑏𝑎𝑟 = 𝑚 01 𝑚 00 ⁄ (3)
𝑎 = 𝑥 − 𝑥 𝑏𝑎𝑟
𝑏 = 𝑦 − 𝑦 𝑏𝑎𝑟 .
Rumus-rumus  ini  memungkinkan  perpindahan  pusat  massa  citra  ke  pusat  massa  koordinat sehingga  menghilangkan  pengaruh  translasi  dan  memberikan  invariansi  terhadap  translasi. Selanjutnya, momen normalisasi ( central moments ) dihitung dengan menggunakan rumus :
𝑚𝑖𝑢 𝑝𝑞 = ∑(𝑎 𝑝 × 𝑏 𝑞 × 𝐼(𝑥, 𝑦)) (4)
Central moments ini mencerminkan sifat geometris dari objek dalam citra dan menjadi dasar perhitungan  momen  invariant.  Momen  invariant  kemudian  dihitung  dengan  menggunakan persamaan momen invariant, yaitu :
𝑒𝑡𝑎 𝑝𝑞 = 𝑚𝑖𝑢𝑝𝑞 𝑚00(1+(𝑝+𝑞) 2) ⁄ (5)
Nilai-nilai 𝑒𝑡𝑎 𝑝𝑞 ini membentuk 7 vektor ciri ( phi ) yang mencakup informasi penting tentang karakteristik spasial objek pada citra, dengan rumus sebagai berikut :
∅ 1 = 𝜂 20 + 𝜂 02 ∅ 2 = (𝜂 20 + η 02 ) 2 + 4η 11 2 ∅ 3 = (η 30 − 3η 12 ) 2 + (3η 21 − η 03 ) 2
∅ 4 = (η 30 + η 12 ) 2 + (η 21 + η 03 ) 2 ∅ 5 = (η 30 − 3η 12 )(η 30 + η 12 ){(η 30 + η 12 ) 2 − 3(η 21 + η 03 ) 2 } + (3η 21 − η 03 )(η 21 + η 03 ){3(η 30 + η 12 ) 2 − (η 21 + η 03 ) 2 }
∅ 6 = (η 20 − η 02 ){(η 30 + η 12 ) 2 − (η 21 + η 03 ) 2 } + 4𝜂 11 (η 30 + η 12 )(η 21 + η 03 ) ∅ 7 = (3η 21 + η 30 )(η 30 + η 12 ){(η 30 + η 12 ) 2 − 3(η 21 + η 03 ) 2 } + (3η 21 − η 03 )(η 21 + η 03 ){3(η 30 + η 12 ) 2 − (η 21 + η 03 ) 2 }
Vektor  ciri  ( phi )  ini  menyimpan  nilai-nilai  momen  invariant  yang  tidak  berubah  terhadap transformasi geometris, sehingga memberikan pendekatan yang kuat dalam analisis citra.

## 2.2. PCA (Principal Component Analysis)
Proses  pengolahan  data  dengan  metode  PCA  dimulai  dengan  menghitung  matriks varians kovarian dari data observasi . Varians (Var(x)) dihitung untuk menemukan penyebaran data dalam set data glaukoma dan normal, yang akan digunakan untuk menentukan penyimpangan data dalam sampel.  Selanjutnya,  matriks kovarian  Cov (x,y)  diperoleh  dari  sampel,  di  mana  nilai-nilai kovariansi  pada  tiap  cellnya  dihitung  berdasarkan  variabel  acak  x  dan  y.  Dengan  rumus  untuk menghitung varians (Var(x)) adalah sebagai berikut:
𝑣𝑎𝑟(𝑥) = σ 2 = ( 1 𝑛 ) ∑(𝑧𝑖𝑗 − 𝜇𝑗) 2 (7)
Dengan 𝝈 adalah  varians,  n  adalah  jumlah  data,  ∑  adalah  penjumlahan, 𝒛 ̃ 𝒊𝒋 adalah  nilai observasi  ke-i  dari  variabel  x,  dan  µ 𝒋 adalah  rata-rata  sampel  dari  variabel  x  dan  rumus  untuk menghitung matriks kovarian Cov (x,y) adalah sebagai berikut:
𝑐𝑜𝑣(𝑥, 𝑦) = ( 1 𝑛−1 ) ∑(𝑥𝑖𝑗 − 𝜇𝑥𝑗)(𝑦𝑖𝑗 − 𝜇𝑦𝑗) (8)
dengan Cov (x,y) adalah matriks kovarian, n adalah jumlah data, ∑ adalah penjumlahan, 𝒙𝒊𝒋 adalah nilai observasi ke-i dari variabel x, µ 𝒙𝒋 adalah rata-rata sampel dari variabel x, 𝒚𝒊𝒋 adalah nilai  observasi  ke-i  dari  variabel  y,  dan  µ 𝒚𝒋 adalah  rata-rata  sampel  dari  variabel  y.  langkah berikutnya dalam metode PCA adalah mencari eigenvalues dan eigenvector dari matriks kovarian yang telah diperoleh. Nilai eigen dan vektor eigen untuk matriks kovarian dihitung menggunakan rumus eigenvalue decomposition (EVD) berikut :
𝐴𝑋 = 𝑋𝐷
(9)
Rumus  di  atas  merupakan representasi dari Eigenvalue  Decomposition (EVD),  dengan  A adalah matriks nxn yang memiliki n eigenvalues (λn), D adalah eigenvalues dari eigenvector -nya, X adalah eigenvector dari matriks A, dan 𝑋 −1 adalah invers dari eigenvector X. Dari  nilai  eigen  dan  vektor eigen yang  diperoleh,  nilai  proporsi Principal  Component (PC) dapat  ditentukan.  Nilai  proporsi  PC  menggambarkan  persentase  kontribusi  masing-masing komponen  utama  terhadap  variabilitas  data.  Rumus  untuk  menghitung  nilai  proporsi  PC  adalah sebagai berikut:
𝑃𝐶(%) = ( 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑒𝑖𝑔𝑒𝑛𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠 ) × 100%
(10)
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  bobot  faktor  ( factor  loading )  berdasarkan eigenvector dengan menggunakan rumus:
𝐴𝑥 = 𝜆𝑥
(11)
Rumus  di  atas  merepresentasikan  kombinasi  linear  antara  matriks  A, eigenvalue (λn),  dan eigenvector (xn). Setiap eigenvector memiliki nilai eigenvalue yang sesuai, dan kombinasi linear ini membantu mengurutkan eigenvector berdasarkan kontribusi mereka terhadap variasi data. Dengan demikian, nilai proporsi PC dan bobot factor dari metode PCA akan memberikan informasi penting tentang komponen utama yang paling signifikan dalam data citra hasil ekstraksi ciri menggunakan metode Momen Invariant.

## 2.3. FCM (Fuzzy C-Means)
Metode Fuzzy C-Means (FCM) adalah sebuah algoritma pengelompokan data yang digunakan untuk  mengklasifikasikan  titik-titik  data  ke  dalam  kluster  dengan  memperhitungkan  tingkat keanggotaan  masing-masing  data  dalam  kluster  tersebut.  Tahap  pertama  dalam  algoritma  FCM adalah  inisialisasi  pusat  kluster  (v_j)  dan  nilai fuzziness (m),  yang  merupakan  parameter  penting dalam proses ini. Nilai m mengontrol tingkat kemampuan data untuk masuk ke dalam kluster lebih dari satu. Selanjutnya, FCM menghitung tingkat keanggotaan (u_ij) setiap data (x_i) dalam masing- masing  kluster (v_j)  dengan menggunakan  rumus  yang  memanfaatkan  perbandingan  jarak  antara data dengan pusat kluster. Proses perhitungan tingkat keanggotaan ini memanfaatkan parameter m untuk mengontrol tingkat kemampuan data untuk masuk ke dalam kluster lebih dari satu, dan rumus perhitungan tingkat keanggotaan dalam FCM adalah sebagai berikut:
𝑢 𝑖𝑗 = 1 ∑ ( ‖𝑥𝑖−𝑣𝑗‖ ‖𝑥𝑖−𝑣𝑘‖ )
2 (𝑚−1) 𝑒 𝑘=1
(12)
Dalam rumus tersebut, 𝑢 𝑖𝑗 menyatakan tingkat keanggotaan data 𝑥 𝑖 dalam kluster 𝑣 𝑗 , di mana c mengindikasikan jumlah kluster yang diinginkan dalam proses pengelompokan. Selanjutnya, FCM menggunakan perhitungan iteratif untuk menghitung tingkat keanggotaan dan memperbarui pusat kluster hingga mencapai konvergensi atau batas iterasi tercapai. Hasil dari algoritma FCM adalah data citra yang telah dikelompokkan ke dalam kluster berdasarkan tingkat keanggotaannya, yang selanjutnya  dilakukan  ekstraksi  ciri-ciri  menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA) sebelum  menerapkan  algoritma  FCM  untuk  pengelompokan  data.  Proses  ini  akan  terus  berulang secara  iteratif  hingga  mencapai konvergensi atau  batas  iterasi  tercapai,  membantu  menemukan pembagian  kluster  yang  optimal  berdasarkan  tingkat  keanggotaan  data.  Selain  itu,  hasil  dari algoritma  ini  akan  dievaluasi  melalui  perhitungan  akurasi  untuk  mengukur  seberapa  baik  hasil klasifikasi yang telah dilakukan, dengan menggunakan rumus akurasi sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100% (13)
Melalui  langkah-langkah  pengolahan  data  yang  melibatkan  FCM,  PCA,  dan  perhitungan akurasi, sistem deteksi glaukoma dapat melakukan analisis yang mendalam dari data citra yang telah diambil, memberikan hasil yang akurat, dan memungkinkan deteksi dini penyakit glaukoma.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Instrumen penelitian ini yang dirancang terdiri dari transduser transmitter dan receiver terlihat pada Gambar 2.

## Gambar. 2. Instrumen
Instrumen  menggunakan  sensor  ultrasonografi  5  MHz  dengan  bentuk  minimalis  dengan dimensi  panjang  14  cm,  lebar  13  cm  dan  tinggi  8.5  cm.  Pengambilan  sampel  dilakukan  pada 12 pasien  dengan  kondisi  mata  glaukoma  dan  12  kondisi  mata  normal  dan  setiap  sampel  dilakukan pengulangan pengambilan data sebanyak 8 kali sehingga menghasilkan 96 sampel mata glaukoma dan 96 sampel mata normal. Data sampel kemudian di konversi menjadi gambar grayscale berukuran 1024x204  piksel  yang  dilakukan  menggunakan  MATLAB  dan  menghasilkan  gambar-gambar berikut :
Gambar. 3. Gray-Scale Image of a Normal Eye

## Gambar. 4. Gray-Scale Image of a Glaucoma Eye
Gambar 3 dan Gambar 4 merupakan gambar hasil konversi ADC to citra, dimana  Gambar 3 merupakan contoh sampel mata normal dikonversi ke citra gray scale, dan Gambar 4 adalah contoh sampel mata kondisi glaukoma yang di konversi ke citra gray scale .

## 3.1. Momen invariant
Dari  citra  gray  scale  akan  di  cari  momen  invarian  dan  menghasilkan  7  vektor  ciri,  hasil perhitungan sampel mata normal terdapat pada Tabel 1. dan hasil sampel mata glaucoma ada pada Tabel 2.
Tabel 1. Hasil Momen Invarian Mata Normal Data Ke Momen Invariant 1 2 3 4 5 6 7 1 0,018956 0,000358 4,64E-13 4,62E-13 2,14E-25 8,73E-15 2,72E-28 2 0,018956 0,000358 9,00E-14 8,74E-14 7,75E-27 1,64E-15 3,48E-29 3 0,018956 0,000358 4,64E-13 4,62E-13 2,14E-25 8,73E-15 2,72E-28 4 0,018956 0,000358 9,00E-14 8,74E-14 7,75E-27 1,64E-15 3,48E-29 5 0,018962 0,000358 1,37E-16 1,36E-16 1,86E-32 2,57E-18 1,29E-33 6 0,019009 0,00036 1,32E-12 1,32E-12 1,74E-24 2,50E-14 3,77E-29 7 0,018956 0,000358 4,64E-13 4,62E-13 2,14E-25 8,73E-15 2,72E-28 8 0,01902 0,00036 1,27E-12 1,27E-12 1,62E-24 2,42E-14 -4,75E-28 … … … … … … … … 96 0,019026 0,00036 1,72E-12 1,72E-12 2,97E-24 3,27E-14 -2,56E-28 Tabel 2. Hasil Momen Invarian Mata Glaucoma Data Ke Momen Invariant 1 2 3 4 5 6 7 1 0,018894 0,000355 2,18E-13 2,16E-13 4,96E-26 4,05E-15 1,03E-28 2 0,018863 0,000354 8,15E-14 7,84E-14 6,27E-27 1,46E-15 3,47E-29 3 0,018832 0,000353 5,93E-15 2,39E-15 8,29E-30 2,75E-17 3,44E-30 4 0,018894 0,000355 2,18E-13 2,16E-13 4,69E-26 4,05E-15 1,03E-28 5 0,019022 0,000367 1,39E-15 1,22E-15 1,58E-30 2,18E-17 1,30E-32 6 0,019212 0,000367 2,64E-12 2,64E-12 6,98E-24 5,06E-14 -8,88E-28 7 0,018863 0,000354 8,15E-14 7,84E-14 6,27E-27 1,46E-15 3,47E-29 8 0,019054 0,000361 9,32E-15 8,08E-15 7,01E-29 1,50E-16 6,80E-31 … … … … … 96 0,018832 0,000353 5,93E-15 2,39E-15 8,29E-30 2,75E-17 3,44E-30
Tabel tabel diatas adalah hasil dari hasil perhitungan momen invariant yang memiliki 7 ciri pada setiap sampel nya. Tabel  I. Merupakan hasil momen invarian dari sample mata normal dan tabel II. Merupakan hasil momen invariant dari sample mata glaukoma.

## 3.2. PCA (Principal Component Analysis)
Setelah mencari 7 vektor ciri pada setiap sampel mata normal dan mata glaukoma kemudian dilakukan PCA yang bertujuan untuk mengidentifikasi pola dan struktur dalam data vector ciri.

## Gambar. 5. Principal Component Analysis
Pada  Gambar  5.  Adalah  hasil  3  dimensi  dari  Principal  Component  Analysis  7  ciri  momen invariant.  Pada  gambar  tersebut  titik  berwarna  biru  adalah  mata  normal  dan  titik  yang  berwarna merah adalah mata glaukoma.

## 3.3. FCM (Fuzzy C-Means)
Setelah  mendapatkan  hasil  Principal  Component  Analysis  pada  grafik  3  dimensi  kemudian mencari pusat claster dari kelompok mata normal dan glaukoma seperti yang terlihat pada gambar dibawah
Gambar. 6. Fuzzy C-Means
Pada gambar 6 dapat terlihat pusat claster kelompok mata normal dan glaukoma, dimana tanda x di gambar yang berwarna biru merupakan claster kelompok mata normal dan yang berwarna merah merupakan claster kelompok glaukoma.
Dilanjutkan dengan perhitungan akurasi pada perhitungan diatas dan dihasilkan penelitian ini memiliki nilai akurasi sebesar 80,2083333333333% atau dibulatkan menjadi 80,21%.
Sumbu z = PC3 Sumbu y = PC2 Sumbu x = PC1 Sumbu z = PC3 Sumbu x = PC1 Sumbu y = PC2

## 4. KESIMPULAN
Dengan  adanya  alat  deteksi  glaukoma  berbasis  Ultrasonografi  ini,  diharapkan  dapat memberikan  kemudahan  dalam  melakukan  deteksi  dini  penyakit  glaukoma  dan  membantu mencegah  perkembangan  lebih  lanjut  yang  dapat  menyebabkan  kebutaan.  Dengan  menggunakan teknologi  kecerdasan  buatan  dan  program  komputer  canggih,  penelitian  ini  membuktikan  bahwa metode pengolahan data dengan Momen Invariant, PCA, dan FCM dapat memberikan hasil yang efektif dan akurat dalam analisis citra untuk mendeteksi glaukoma,yaitu sebesar 80,21%.
Dengan  perkembangan  teknologi  di  bidang  biomedis  dan  pemrosesan  citra,  diharapkan  alat deteksi glaukoma ini dapat terus ditingkatkan dan diintegrasikan ke dalam sistem kesehatan untuk mendukung upaya deteksi dini penyakit mata yang lebih efisien dan efektif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  ingin  mengucapkan  rasa  terima  kasih  yang  tulus  kepada  berbagai  pihak  yang  telah memberikan dukungan dan kontribusi dalam penelitian ini.
Juga  kepada  pihak-pihak  yang  telah  memberikan  dukungan  finansial  dalam  penelitian  ini. Dukungan finansial ini telah memungkinkan kami untuk mengakses peralatan dan sumber daya yang diperlukan untuk penelitian ini.
Tidak lupa, kami juga mengucapkan terima kasih kepada keluarga dan teman-teman yang telah memberikan dukungan moral dan motivasi selama proses penelitian ini.

## REFERENSI
[1] Garg,  Anurag,  et  al.  "Efficacy  of  repeat  selective  laser  trabeculoplasty  in  Medication-Naive open-angle  glaucoma  and  ocular  hypertension  during  the  light  trial."  Ophthalmology  127.4 (2020): 467-476.
[2] Baudouin, Christophe, et al. "Inflammation in Glaucoma: From the back to the front of the eye, and beyond." Progress in Retinal and Eye Research 83 (2021): 100916.
[3] Orlando, José Ignacio, et al. "Refuge challenge: A unified framework for evaluating automated methods  for  glaucoma  assessment  from  fundus  photographs."  Medical  image  analysis  59 (2020): 101570.
[4] Kemenkes RI, “infoDatin_glaukoma_2019.pdf.” pp. 1–9, 2019.
[5] Kreft, Daniel, et al. "Prevalence, incidence, and risk factors of primary open-angle glaucoma- a cohort study based on longitudinal data from a German public health insurance." BMC Public Health 19.1 (2019): 1-14.
[6] Surve, A. et al. (2018) "Ultrasound biomicroscopy image patterns in normal upper eyelid and congenital ptosis in the Indian population." Indian Journal of Ophthalmology, 66(3), pp. 383– 388. doi:10.4103/ijo.IJO_915_17.
[7] Sutton,  S.  and  Fisher,  K.L.  (2016)  "Sonographic  Detection  of  Unilateral  Retinoblastoma." Journal of Diagnostic Medical
Sonography,
32(4), pp. 228–233.
doi:10.1177/8756479316650871.
[8] Urs, R., Ketterling, J.A. and Silverman, R.H. (2016) “Ultrafast ultrasound imaging of ocular anatomy and blood flow,” Investigative Ophthalmology and Visual Science, 57(8), pp. 3810– 3816. doi:10.1167/iovs.16-19538
[9] Elizabeth  Jesi,  V.  et  al.  (2021)  "Energetic  Glaucoma  Segmentation  and  Classification Strategies  Using  Depth  Optimized  Machine  Learning  Strategies."  Contrast  Media  and Molecular Imaging, 2021. doi:10.1155/2021/5709257.
[10] Ruby, J. et al. (2014) "Glaucoma Detection and Image Processing Approaches: A Review." Journal  of      Current  Glaucoma  Practice.  "Intelligent  Tracking  and  Management  of  Retinal Disorders  Using  Ballistic  Optical  Imaging"  View  project.  "Medical  Robots  Superseding
Speech Recognition and Deep Learning" View project.
[11] Guo,  X.  et  al.  (2021)  “Multimodality  Image  Analysis  in  a  Cohort  of  Patients  with  Atypical Juvenile Ocular Toxocariasis,” Journal of Ophthalmology, 2021. doi:10.1155/2021/4853531.