PEMANFAATAN SEED REGION GROWING SEGMENTATION DAN MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI JENIS SEL DARAH PUTIH SKRIPSI

Transkripsi

1 PEMANFAATAN SEED REGION GROWING SEGMENTATION DAN MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI JENIS SEL DARAH PUTIH SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Jurusan Informatika Disusun Oleh : NURCAHYA PRADANA TAUFIK PRAKISYA M JURUSAN INFORMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2013 i

2 ii

3 iii

4 MOTTO The true sign of intelligence is not knowledge but imagination. (Albert Einstein) Nothing is true. Everything is permitted (Hassan-i Sabbāh) He who loves practice without theory is like the sailor who boards ship without a rudder and compass and never knows where he may cast. (Leonardo Da Vinci) With faith, discipline and selfless devotion to duty, there is nothing worthwhile that you cannot achieve. (Muhammad Ali Jinnah) iv

5 PERSEMBAHAN Kupersembahkan karya ini untuk : Emmy Widayati Kiswoyo, Gunawan Budi Prakosa, Winda Ratlin Rarasati, Ferry, Teno, Andika, Udhi, Betty, Nicha, Lutvi, Rosa, Rekan-rekan Informatika v

6 KATA PENGANTAR Assalamu alaikum Wr.Wb. Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Alloh SWT Ya Rahman, Ya Rahhim karena atas limpahan rahmat dan hidayah-nya penulis dapat menyelesaikan skripsi untuk menyelesaikan pendidikan strata satu Jurusan Informatika UNS yang berjudul Pemanfaatan Seed Region Growing Segmentation dan Momentum Backpropagation Neural Network untuk Klasifikasi Jenis Sel Darah Putih. Shalawat serta salam senantiasa tercurah kepada Baginda Rasulullah Muhammad SAW, yang dengan perantaraan dan perjuangan beliaulah, manusia kini berada di zaman yang penuh dengan ilmu pengetahuan. Di dalam penyusunan skripsi ini, penulis menyadari sepenuhnya bahwa isinya sangat sederhana bahkan dapat dikatakan jauh dari sempurna untuk disebut sebagai tulisan yang berbobot ilmiah. Namun bagi penulis hal itu sudah merupakan pengerahan tenaga dan pikiran semaksimal mungkin. Keberhasilan dalam penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari bantuan beberapa pihak. Maka dari itu, dengan segenap hati penulis tidak lupa mengucapkan terima kasih yang sedalam dalamnya kepada : 1. Alloh SWT, Tuhan semesta alam, penguasa langit dan bumi yang selalu memberikan nikmat berupa kesehatan kepada penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan karya tulis, 2. Ibu Umi Salamah, S.Si., M.Kom. selaku Ketua Jurusan Informatika FMIPA UNS, 3. Ibu Esti Suryani, S.Si., M.Kom. dan Bapak Wiharto, S.T., M.Kom. selaku pembimbing I dan pembimbing II yang telah memberikan banyak bimbingan, pengarahan, dan motivasi kepada penulis selama proses penyusunan skripsi, 4. Ibu Rini Anggrainingsih, S.T., M.T. selaku Pembimbing Akademik yang telah banyak memberi bimbingan dan pengarahan akademik selama penulis menempuh studi di Jurusan Informatika FMIPA UNS, 5. Bapak dan Ibu dosen Jurusan Informatika FMIPA UNS yang telah memberikan pengajaran kepada penulis selama masa studi dan membantu dalam proses penyusunan skripsi ini, 6. Ibu Emmy Widayati Kiswoyo yakni ibu penulis yang telah memelihara dan merawat penulis sejak kecil hingga dewasa ini dan telah memberikan dorongan materiil maupun spiritual selama penyusunan skripsi ini, vi

7 7. Winda Ratlin Rarasati yang tidak pernah lelah untuk selalu memberikan semangat dan dorongan moral kepada penulis selama penyusunan skripsi, 8. Teman-teman sejawat Informatika 2009 yang telah memberikan kehangatan dalam kebersamaan selama menempuh studi di Jurusan Informatika UNS, 9. Semua pihak yang telah membantu dalam penyelesaian penulisan karya tulis ini yang tidak mungkin penulis sebutkan satu persatu. Tak ada karya manusia yang benar benar sempurna, demikian pula dengan skripsi ini. Semoga skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi pembaca pada untuk dijadikan sebagai sebuah sumber inspirasi dan referensi dalam mengembangkan ilmu pengetahuan terutama di bidang informatika demi tercapainya Indonesia yang bermartabat dan berkepribadian luhur. Wassalamu alaikum Wr.Wb. Surakarta, 3 Desember 2013 Penulis vii

8 PEMANFAATAN SEED REGION GROWING SEGMENTATION DAN MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI JENIS SEL DARAH PUTIH NURCAHYA PRADANA TAUFIK PRAKISYA Jurusan Informatika. Fakultas MIPA. Universitas Sebelas Maret ABSTRAK Sel darah putih atau leukosit merupakan komponen dalam darah yang terdiri dari lima jenis, yakni neutrofil, eosinofil, basofil, limfosit, dan monosit. Klasifikasi sel darah putih ke dalam lima jenis tersebut diperlukan dalam analisis kesehatan darah. Proses klasifikasi yang biasa dilakukan melalui uji laboratorium mikroskopik dapat memakan waktu cukup lama dan terdapat kemungkinan terjadi kesalahan yang bersifat subjektif. Untuk mengatasi kendala tersebut, maka penelitian ini akan mengkombinasikan bidang studi pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan yang diterapkan dalam proses tahap awal klasifikasi jenis sel darah putih. Metode yang dipaparkan dalam penelitian ini merupakan perpaduan dari seed region growing segmentation dengan momentum backpropagation. Seed region growing digunakan dalam preprocessing citra. Ekstraksi ciri akan menghasilkan empat parameter numerik dari citra yang digunakan sebagai input pelatihan dan pengujian, yakni: luas area leukosit, tepi area atau perimeter, kebundaran, dan rasio nukleus. Proses pelatihan menggunakan kombinasi learning rate, jumlah neuron hidden layer, serta momentum untuk dinilai keoptimalannya berdasarkan waktu latih, MSE, serta akurasi memorisasi dan generalisasi. Batas toleransi error perubahan sebesar 0, dengan hipotesa akurasi sebesar 87%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seed region growing mampu melakukan segmentasi citra leukosit sebesar 96,795% dari total 156 citra. Pelatihan dan pengujian dengan momentum backpropagation menghasilkan rata-rata akurasi memorisasi sebesar 83,333% dan generalisasi sebesar 81,776%. Kata Kunci: Klasifikasi, Leukosit, Momentum Backpropagation, Seed Region Growing viii

9 UTILIZATION OF SEED REGION GROWING SEGMENTATION AND MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF WHITE BLOOD CELLS NURCAHYA PRADANA TAUFIK PRAKISYA Department of Informatic. Mathematic and Science Faculty. Sebelas Maret University ABSTRACT White blood cell or leukocyte is specific component of blood which have five different types, namely: neutrophils, eosinophils, basophils, lymphocytes, and monocytes. Classification of white blood cells is needed in analysis of blood health. This process which is commonly carried out through microscopic laboratory tests can take long time and can lead subjective misclassification. Overcoming these obstacles, this research will combine image processing and neural network which are applied in the early stages of the classification process. The method described in this research is a blend of seed region growing segmentation with momentum backpropagation. Seed region growing is used for image preprocessing. Feature extraction will generate four numerical parameters from those images which are used in training and testing, namely: area, edge, roundness, and nucleus ratio. Training process uses combinations of learning rate, numbers of hidden layer neurons, and momentum to be rated based on running time, MSE, and accuracy of memorization and generalization. Tolerance limit of error is and hypotheses accuracy is 87%. The results showed that seed region growing is capable of segmenting leukocyte images with % from 156 of total images which can then be extracted well. Training and testing with momentum backpropagation obtained 83,333% for average memorization accuration and 81,776% for average generalization accuration. Keywords: Classification, Leukocytes, Momentum Backpropagation, Seed Region Growing ix

10 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN MOTTO... iii HALAMAN PERSEMBAHAN... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... viii ABSTRACT... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xii DAFTAR GAMBAR... xiii DAFTAR LAMPIRAN... xiv BAB I... 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Pembatasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Sistematika Penulisan... 4 BAB II... 6 TINJAUAN PUSTAKA Landasan Teori Sel Darah Putih (Leukosit) Pengolahan Citra Digital Seed Region Growing Segmentation Thresholding Morfologi Citra Median Filtering Ekstraksi Ciri Jaringan Syaraf Tiruan x

11 2.1.9 Fungsi Aktifasi Sigmoid Biner Algoritma Momentum Backpropagation Penelitian Terkait Hipotesa Kerangka Pemikiran BAB III METODOLOGI PENELITIAN Studi Literatur Pengumpulan Data Implementasi Penelitian Perancangan Metode Segmentasi Citra Perancangan Metode Ekstraksi Ciri Perancangan Metode Pelatihan dan Pengujian Analisis Hasil dan Evaluasi BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Hasil Segmentasi dan Ekstraksi Ciri Citra Analisis Hasil Segmentasi Citra Analisis Hasil Ekstraksi Ciri Citra Analisa Hasil Pelatihan dan Pengujian Pelatihan dan Pengujian pada 1000 epoch Pelatihan dan Pengujian pada 5000 epoch Pelatihan dan Pengujian pada epoch Ringkasan Hasil Pelatihan dan Pengujian BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Saran DAFTAR PUSTAKA DAFTAR LAMPIRAN xi

12 DAFTAR TABEL xii

13 DAFTAR GAMBAR xiii

14 DAFTAR LAMPIRAN xiv