BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendarahan Otak adalah suatu kondisi dimana terdapat darah di jaringan otak baik itu di dalam otak (Intracerebral) maupun diantara lapisan-lapisan pelindung otak (Cranial Meninges). Biasanya penyebab terjadinya pendarahan otak, yaitu: Tumor otak, trauma/cedera kepala, Stroke, penyakit infeksi (lues, rematik, herpes zoster), serta obat-obatan yang dapat menimbulkan adiksi (heroin, kokein, amfetamin). Beberapa rumah sakit umum di medan, Pasien dengan penderita pendarahan otak sangat banyak bahkan selalu menempati urutan pertama. Kasus yang paling sering dijumpai adalah cedera otak/kepala. Semakin meningkatnya Mobilitas masyarakat di kota-kota besar semakin meningkat juga prosentasi kecelakaan yang mengakibatkan terjadinya cedera kepala. Pendarahan otak dapat diketahui oleh para radiolog dan dokter yang dibantu dengan menggunakan Computed Tomography (CT) Scan. CT Scan adalah peralatan medis yang berfungsi untuk diagnosa yang memanfaatkan sinar x untuk menghasilkan suatu citra. Citra yang dihasilkan CT Scan akan diidentifikasi secara manual melalui kasat mata oleh ahli atau seorang dokter, sehingga terkesan subjektif. Penelitian yang pernah dilakukan Herlina Pitasari pada tahun 2010 dengan judul Deteksi Tumor Otak berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ). Pada penelitian ini, untuk mengolah citra sistem menggunakan grayscale, segmentasi, dan Histogram Equalization. Dalam mengklasifikasi tumor otak, tingkat akurasi yang dicapai metode Learning Vector Quantization adalah sebesar 80%. Penelitian yang berjudul Automatic Brain Tumor Detection And Classification Using SVM pernah dilakukan oleh Sonu Suhag dan Lalit Mohan Saini pada tahun Dalam Penelitian ini, Metode yang digunakan untuk mendeteksi tumor otak adalah Support Vector Machine. Proses pengolahan citra menggunakan Segmentasi dan ekstraksi fitur menggunakan metode A Gray Level Co-occurrence Matrix. Data

2 2 yang digunakan untuk pengujian sebanyak 36 abnormal dan sepuluh yang normal. Tingkat akurasi yang dihasilkan SVM dalam mengklasifikasi mencapai 91%. Analisis Citra Otak Untuk Prediksi Jenis Cedera Otak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropogation. Penelitian ini dilakukan oleh Sumijan dan Julius Santony pada tahun Proses pengolahan citra menggunakan segmentasi dan pekstraksi fitur menggunakan Principle Component Analysis (PCA). metode Backpropogation menggunakan bebeparapa layer untuk mendapatkan hasil yang ingin diperoleh. Membutuhkan estimasi waktu yang lama dalam proses tersebut. A Computer Aided Diagnosis System For Detection Of Lung Cancer Nodules Using Extreme Learning Machine adalah penelitin yang pernah dilakukan oleh M. Gomathi dan Thangaraj pada tahun Sistem melakukan proses segmentasi dan ekstraksi fitur Principle Component Analysis (PCA) untuk mendeteksi citra lambung yang normal dengan citra kanker lambung. Metode yang digunakan pada penelitian adalah Extreme Learning Machine. Hasilnya sangat memuaskan ELM mampu mengklasifikasi gambar dengan baik dan menghasilkan tingkat akurasi mencapai 94%. Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan di atas, maka penulis akan mengajukan penelitian yang dapat membantu dan mempermudah proses klasifikasi pendarahan otak berdasarkan pengolahan citra digital CT Scan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan Extreme Learning Machine. 1.2 Rumusan Masalah Pendarahan otak terdiri berbagai jenis, yaitu Epidural, Subdural, Intracerebral, Subarachnoid dan Normal. Menentukan jenis pendarahan otak dapat diketahui oleh dokter dan juga ahli radiologi dengan cara melihat hasil citra CT Scan. Pemeriksaan pendarahan otak tersebut masih dilakukan secara manual. Oleh Karena itu, diperlukan suatu metode komputasi untuk mempermudah dan membantu dokter dalam menentukan jenis pendarahan otak yang diderita oleh pasien melalui citra CT Scan.

3 3 1.3 Tujuan Penelitian Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah dalam melakukan pengklasifikasian pendarahan otak melalui citra CT Scan menggunakan metode Extreme Learning Machine. 1.4 Batasan Masalah Dalam tugas akhir ini, terdapat batasan masalah dari permasalahan yang ada, yaitu: 1. Data citra yang dipakai merupakan hasil digitasi citra CT Scan otak dengan format.jpeg atau.jpg. 2. Citra CT Scan otak yang digunakan memiliki ukuran 300 x 300 piksel. 3. Sistem yang akan dibangun hanya akan melakukan klasifikasi pendarahan otak berdasarkan citra CT Scan otak 4. Klasifikasi Pendarahan otak terdiri dari : Epidural, Subdural, Intracerebral, Subarachnoid dan Normal. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini adalah implementasi sistem untuk mengklasifikasi pendarahan otak yang dialami oleh pasien. 1.6 Metodologi Penelitian Tahapan-tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Studi Literatur Tahap studi literatur ini dilaksanakan untuk mengumpulkan data dan mempelajari informasi yang diperoleh dari buku, jurnal, skripsi, dan berbagai sumber referensi lain yang berkaitan dan mendukung penelitian. Informasi yang berkaitan dengan penelitian tersebut seperti pendarahan pada otak atau

4 4 trauma kepala, scaling, grayscale, Thresholding, dan metode extreme learning machine Analisis Permasalahan Pada tahap ini dilakukan analisis terhadap berbagai informasi yang telah diperoleh dari berbagai sumber yang terkait dengan penelitian agar didapatkan metode yang tepat untuk menyelesaikan masalah dalam penelitian ini yaitu mengklasifikasikan pendarahan otak melalui citra CT Scan Perancangan Sistem Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem untuk menyelesaikan permasalahan yang terdapat di dalam tahap analisis. 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan dari skripsi ini terdiri dari lima bagian utama sebagai berikut: Bab 1: Pendahuluan Bab 1 terdiri dari latar belakang, rumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. Bab 2: Landasan Teori Bab 2 terdiri dari teori-teori yang digunakan dan berhubungan dalam permasalahan yang dibahas pada penelitian ini.

5 5 Bab 3: Analisis dan Perancangan Sistem Bab ini berisi tentang analisis dari arsitektur umum serta analisis dari metode yang digunakan yaitu metode Extreme Learning Machine dan penerapannya dalam hal mengklasifikasikan jenis pendarahan otak serta perancangan sistem yang dibuat Bab 4: Implementasi dan Pengujian Sistem Bab ini berisi pembahasan tentang implementasi dari metode yang digunakan serta analisis dan perancangan yang telah disusun pada Bab 3 serta pengujian terhadap hasil yang didapatkan apakah sesuai dengan yang diharapkan. Bab 5: Kesimpulan Dan Saran Bab ini berisi kesimpulan dari hasil penelitian yang telah di uraikan pada bab-bab sebelumnya serta saran-saran yang diajukan dan diharapkan dapat di kembangkan untuk penelitian selanjutnya.