II. DASAR TEORI I. PENDAHULUAN

Transkripsi

1 IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK UNTUK MENDETEKSI GOLONGAN DARAH PADA MANUSIA M. Fuad Latief *, R. Rizal Isnanto, Budi Setiyono Abstra - Membran sel darah manusia mengandung bermacam-macam antigen golongan darah yang disebut aglutinogen. Terdapat dua golongan antigen yang sering menimbulan reasi transfusi darah yaitu sistem ABO dan sistem Rh. Untu mencegah teradinya reasi transfusi (hemolisis dan aglutinasi) antara darah donor dan resipien pada proses transfusi darah maa dilauan pemerisaan golongan darah pada donor maupun pada resipien. Proses aglutinasi dapat diamati secara visual melalui mirosop. Pada bidang edoteran forensi dan penanganan basisdata rumah sait secara massal, diperluan suatu pemerisaan golongan darah yang aurat. Dalam tugas ahir ini dibuat suatu program yang dapat mengenali citra pola penggumpalan golongan darah dengan menggunaan aringan syaraf tiruan perambatan-bali. Pola penggumpalan golongan darah didapatan dari beberapa tetes darah yang ditetesi dengan reagen. Pola penggumpalan golongan darah ini diambil citranya sehingga bisa dianalisis. Citra tersebut aan diproses menadi citra aras eabuan yang emudian dilauan proses detesi tepi. Citra hasil detesi tepi tersebut digunaan sebagai masuan program pendetesi golongan darah. Jaringan syaraf tiruan perambatan-bali digunaan sebagai metode pengenalan parameter pola penggumpalan golongan darah, sehingga bisa diperoleh esimpulan dari citra golongan darah tersebut. Analisis dilauan menggunaan aringan syaraf tiruan perambatan-bali dengan metode pembelaaran penurunan gradien dengan umlah neuron lapisan tersembunyi pertama 15 dan umlah neuron lapisan tersembunyi edua 1 serta lau pembelaaran 0,1. Dengan analisis tersebut diperoleh inera eberhasilan sebesar 96,875%. Kinera eberhasilan tersebut didapatan dari proses pembelaaran aringan sehingga didapatan aringan dengan inera aringan yang terbai, yaitu dengan nilai MSE terecil. Kata-unci : golongan darah, aglutinogen, aringan syaraf tiruan perambatan-bali. I. PENDAHULUAN 1.1. Latar Belaang Dalam bidang edoteran dienal sistem penggolongan darah ABO, dan rhesus, dimana penggolongan ini berdasaran enis antigen yang terandung pada membran sel darah merah manusia yang disebut uga aglutinogen. Sistem penggolongan darah ini dimasudan untu mencegah teradinya reasi transfusi (hemolisis dan aglutinasi) etia dilauan transfusi darah di antara donor dan resipien. Pemerisaan golongan darah dilauan dengan mencampuran aglutinin tipe tertentu dengan setetes darah yang ingin dietahui golongan darahnya, * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP sehingga dietahui reasi yang teradi yaitu teradinya proses aglutinasi (penggumpalan). Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Perambatan-Bali merupaan salah satu bentu JST yang mampu mengenali pola aglutinasi dari hasil proses pemerisaan golongan darah. Dengan menggunaan program bantu Matlab 6.5, hasil pencitraan dari proses pemerisaan golongan darah aan diolah dengan detesi tepi metode Prewitt sehingga bisa diperoleh citra aras eabuan yang diinginan. Kemudian dilauan pembelaaran dari citra hasil detesi tepi dengan JST perambatan-bali sehingga diperoleh golongan dari citra yang sedang diolah Pembatasan Masalah Batasan masalah pada Tugas Ahir ini adalah : 1. Citra yang aan diolah adalah hasil pemotretan sel darah dengan menggunaan amera, tanpa membahas proses pemotretannya dan pemrosesan citra sebelum digunaan. 2. Detesi tepi yang digunaan adalah metode Prewitt. 3. Jaringan Syaraf Tiruan yang digunaan adalah metode perambatan-bali penurunan gradien (gradient descent). 4. Pemrograman dengan program bantu MATLAB Golongan darah yang didetesi adalah sistem golongan darah manusia ABO dan Rhesus Tuuan Tuuan pembuatan Tugas Ahir ini adalah untu membuat program bantu untu mendetesi golongan darah manusia menggunaan aringan syaraf tiruan perambatan-bali. II. DASAR TEORI 2.1. Golongan Darah Ketia transfusi darah dari orang satu e orang yang lain dilauan, transfusi aan berhasil bai pada beberapa eadaan. Seringali timbul aglutinasi (penggumpalan) dan hemolisis (pemecahan) sel darah merah secara cepat maupun lambat sehingga bisa menimbulan ematian. Ini diarenaan darah dari orang yang berbeda biasanya mempunyai sifat antigen dan imunitas yang berbeda Sistem Golongan Darah ABO Sistem golongan darah ABO dipengaruhi oleh aglutinogen A dan aglutinogen B. Bila aglutinogen tipe A tida terdapat dalam sel darah merah seseorang, dalam plasmanya terbentu antibodi yang

2 dienal dengan aglutinin anti-a. Sedangan bila tida terdapat aglutinogen tipe B dalam sel darah merah, dalam plasma terbentu antibodi yang dienal sebagai aglutinin anti-b. Golongan darah ABO dilasifiasian menurut adanya aglutinogen A dan aglutinogen B seperti dalam Tabel 1. Tabel 1 Klasifiasi sistem golongan darah ABO GENOTIP GOLONGAN DARAH AGLUTINOGEN AGLUTININ OO O tida punya Anti-A dan aglutinogen Anti-B OA atau AA A A Anti-B OB atau AA B B Anti-A AB AB A dan B tida punya aglutinin Pemerisaaan golongan darah manusia dilauan dengan mengenceran sel darah merah dengan saline. Kemudian satu bagian dicampur dengan serum aglutinin anti-a, sedangan bagian yang lain dicampur dengan aglutinin anti-b. Setelah beberapa menit, campuran tersebut diperisa di bawah mirosop. Bila sel darah merah menggumpal berarti teraglutinasi arena teradi reasi antibodi dengan antigen. Tabel 2 merupaan gambaran reasi aglutinasi pada pemerisaan golongan darah ABO. Tabel 2 Reasi serum pada sistem golongan darah ABO GOLONGAN SERUM DARAH ANTI-A ANTI-B ANTI-AB O tida tida tida menggumpal menggumpal menggumpal A menggumpal tida menggumpal menggumpal B tida menggumpal menggumpal menggumpal AB menggumpal menggumpal menggumpal Sistem Golongan Darah Rhesus Sistem Rh uga penting dalam transfusi darah. Pada sistem ABO, aglutinin bertanggung awab atas timbulnya reasi transfusi yang teradi secara spontan. Sedangan pada sistem Rh, reasi aglutinin, spontan hampir ta pernah teradi. Manusia harus terpaan (terena secara terus menerus) secara masif dengan antigen Rh yang biasanya melalui transfusi darah atau melalui ibu yang memilii bayi dengan antigen, sebelum terdapat cuup aglutinin untu menyebaban reasi transfusi yang bermana. Terdapat enam tipe antigen Rh yang salah satunya disebut fator Rh. Tipe-tipe ini ditandai dengan C, D, E, c, d dan e. Tipe antigen D diumpai secara luas di masyaraat dan bersifat lebih antigeni daripada antigen Rh lain. Oleh arena itu, seseorang yang mempunyai tipe antigen ini diataan Rh positif, sedangan yang tida mempunyai antigen D diataan Rh negatif. * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP 2.2 Detesi Tepi Metode Prewitt Detesi tepi merupaan salah satu proses prapengolahan yang sering dibutuhan pada analisis citra. Proses tersebut bertuuan untu meningatan penampaan garis pada citra. Secara umum detesi tepi mencaup tiga langah sebagai beriut : (1) Redusi derau, (2) Peningatan tepi, (3) Loalisasi tepi, yang dilauan dengan menentuan masimal loal mana yang merupaan tepi-tepi bermana dan mana yang disebaban oleh derau. Detetor Prewitt memilii dua operator yang dionvolusi secara bersamaan yaitu : dan Tanda menunuan nilai intensitas citra yang aan diganti dengan nilai intensitas baru. Sebagai contoh misalan dietahui suatu matris citra digital f ( x, sebagai beriut Gambar 1 Matris citra digital f(x, Maa dapat dicari nilai gradien pada pisel yang diberi tanda dengan mempergunaan perhitungan sebagai beriut f x ( x, [72] f x ( x, [60] f y ( x, [60] f y ( x, [60] Maa nilai gradien pada pisel yang diberi tanda adalah : 2 2 f ( x, f ( x, f ( x, (1) x y f ( x, (15) 2 ( 120) 2 f ( x, 120,93

3 Maa diperoleh matris seperti beriut. 30,59 33,54 34,98 33,54 30,59 120,15 120,93 121,34 120,93 120,59 180,09 180,62 180,89 180,62 180,09 120,15 120,93 121,34 120,93 120,15 30,59 33,54 34,98 33,54 30,59 Gambar 2 Matris gradien citra digital f(x, Tanda menunuan andidat titi tepi. Setelah memperoleh gradien suatu citra maa dilauan proses seperti ditunuan Gambar 3. f ( x, (.) f ( x, f ( x, Gambar 3 Sistem detesi tepi 2-D Magnitude dari f ( x, pertama dihitung dan emudian dibandingan dengan ambang (threshold) untu menetuan andidat titi tepi. Jia semua harga dari ( x, seperti yang ditunuan f ( x, lebih besar dari ambang tertentu maa didetesi sebagai tepi, tepi aan terlihat seperti strip yang lebih besar dari garis. Proses penentuan garis tepi dari strip andidat titi tepi disebut pengurusan tepi (edge thinning). Pada contoh didapatan garis tepi seperti beriut Gambar 4 Matris hasil detesi tepi citra digital f(x, Dari Gambar 2.4 dapat dilihat bahwa secara relatif gradien arah x lebih ecil daripada gradien arah y pada andidat tepi. Sehingga dapat diataan bahwa loal masimum ada pada arah vertial yaitu pada baris e empat. Masimum loal ini emudian diseragaman sebagai tepi. Dari hasil tersebut diperoleh tepi putih dengan intensitas pisel 255 (untu citra 8 bit) dan latar dibuat 0 (hitam) seperti pada Gambar Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan-bali Penggunaan istilah perambatan-bali muncul pada tahun 1985, namun senya ide dasar dari penggunaan perambatan-bali pertama ali diemuaan oleh Werbos (1974) pada disertasinya untu memperoleh gelar Ph.D. Kemudian diembangan embali oleh Rumelhart, Hinton, dan Williams pada tahun 1986 dan populer lewat publiasi * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP Parallel Distributed Processing (PDP) oleh Rumelhart dan Mc Clelland (1986). PDP berisi ringasan penelitian tentang syaraf dari beberapa ahli psiologi dan ahli omputer di Universitas California, San Fransisco. Generalisasi yang mirip dari algoritma tersebut uga diemuaan oleh Parer pada tahun Arsitetur Jaringan Jaringan syaraf tiruan perambatan-bali merupaan suatu aringan yang terhubung seluruhnya, berlapis-lapis, dan tergolong aringan syaraf umpan mau. Arsitetur aringan ini terdiri atas tiga lapis utama yani lapis masuan (input layer), lapis tersembunyi (hidden layer), dan lapis eluaran (output layer). Lapis masuan terdiri atas neuron-neuron yang berfungsi menerima masuan dari luar. Lapis tersembunyi terdiri atas neuron-neuron yang teronesi penuh dengan lapis yang berada di atas maupun dibawahnya. Arsitetur aringan perambatanbali dengan lapis masuan, lapis tersembunyi, dan lapis eluaran masing-masing satu lapis ditunuan pada Gambar 5. Gambar 5 Arsitetur aringan syaraf tiruan perambatan-bali dengan satu lapis tersembunyi Algoritma Perambatan-bali Perambatan-bali merupaan algoritma pembelaaran terpandu dan biasanya digunaan oleh perseptron dengan banya lapisan untu mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma perambatan-bali menggunaan galat (error) eluaran untu mengubah nilai bobot-bobotnya dalam arah mundur (bacward). Untu mendapatan galat ini, tahap perambatan-mau (forward propagation) harus dieraan terlebih dahulu. Pada saat perambatan mau, neuron-neuron diatifan dengan menggunaan fungsi ativasi yang dapat dideferensiasian. Fungsi ativasi yang biasa digunaan adalah : Fungsi sigmoid biner yang dirumusan sebagai 1 y f ( x) (2) x 1 e dengan f ' x f x 1 f x (3)

4 Fungsi sigmoid biner dengan isaran (0,1) ditunuan pada Gambar 6. Gambar 6 Fungsi sigmoid biner isaran (0,1) Fungsi tangensial sigmoid dirumusan sebagai x x e e y f x (4) x x e e atau 2x 1 e y f x (5) 2x 1 e dengan f ' x 1 f x 1 f x (6) Fungsi tangensial sigmoid ditunuan Gambar 7. Gambar 7 Fungsi tangensial sigmoid Fungsi linear murni (pure linear) dirumusan sebagai y f x x (7) dengan f ' x 1 (8) Fungsi linear murni ditunuan pada Gambar 8. Gambar 8 Fungsi linear murni Algoritma pembelaaran dari aringan syaraf tiruan perambatan-bali adalah : Langah 0 : Inisialisasi bobot (secara aca dengan nilai antara 0 dan 1). Langah 1 : Jia syarat henti salah, lauan langah 2-9. Langah 2 : Untu setiap pasangan pembelaaran lauan langah 3-8. Umpan mundur : Langah 3 : Setiap unit masuan (X i ) menerima sinyal masuan x i dan menerusan sinyal ini e seluruh unit tersembunyi. Langah 4 : Tiap unit tersembunyi (Z ) dihitung bobot sinyal masuannya. n z _ in v x v (9) 0 i1 Gunaan fungsi ativasi untu menghitung sinyal eluaran dan mengirim sinyal ini e semua unit pada lapisan eluaran. z in f z _ (10) Langah 5 : Tiap unit eluaran (Y ) dihitung sinyal masuan terbobot. p y _ in w z w (11) 0 1 Gunaan fungsi ativasi untu menghitung sinyal eluaran y f y _ in (12) Perambatan-bali dari galat : Langah 6 : Tiap unit eluaran (Y ) menerima sebuah pola target yang sesuai dengan pola pembelaaran masuan. Unit tersebut menghitung informasi esalahan. I t y f y _ in (13) Kemudian menghitung oresi bobot (digunaan untu mengubah w selanutnya). w z (14) Hitung oresi bias w 0 (15) Dan mengirim nilai δ e lapisan tersembunyi. Langah 7 : Tiap unit tersembunyi (Z ) menghitung selisih masuan dari unit lapisan eluaran. m 1 _ in w (16) Pengalian dengan turunan fungsi ativasi untu menghitung informasi galat. in (17) I _ in f z _ Hitung oresi bobot (digunaan untu mengubah v i selanutnya). v x (18) i i Dan menghitung oresi bias (digunaan untu mengubah v 0 selanutnya). v 0 (19) Perbarui bobot dan bias : Langah 8 : Tiap unit eluaran (Y ) mengubah bias dan bobot-bobotnya () w baru w lama w (20) i i * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP

5 Tiap unit tersembunyi (Z ) mengubah bias dan bobot (i) v baru v lama v (21) i i i Langah 9 : Ui syarat henti Jia besar total galat uadrat (squared error) lebih ecil dari toleransi yang ditentuan maa proses aan berhenti, n t y 1 2 e (22) sedangan ia tida maa aan embali e langah 1. Prosedur penggunaan aringan syaraf tiruan perambatan-bali adalah : Langah 0 : Inisialisasi bobot (dari algoritma pembelaaran). Langah 1 : Untu tiap vetor masuan lauan Langah 2-4. Langah 2 : Set ativasi dari unit masuan x i untu i=1,, n. Langah 3 : Untu =1,, p n i1 z _ in v x v (23) z 0 f z _ (24) in Langah 4 : Untu =1,, m p y _ in w z w (25) y 0 1 f y _ (26) in III. PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Program Pembelaaran (PEMBELAJARAN) Program pembelaaran merupaan subprogram utama yang bertuuan untu melatihan citra pembeuan golongan darah dengan parameter pembeuan golongan darah sebagai target pada aringan yang telah dibuat dalam format *.m. i i Terdapat tombol KEMBALI yang berfungsi untu embali e halaman utama program. Tombol BANTU berfungsi untu melihat petunu singat penggunaan subprogram pembelaaran aringan. Sedangan tombol KELUAR berfungsi untu eluar dari program pendetesi golongan darah manusia. Diagram alir program pembelaaran ini ditunuan pada Gambar 10. Gambar 10 Diagram alir program pembelaaran 3.2 Program Pendetesi Golongan Darah Program pendetesi golongan darah dapat ditampilan dengan menean tombol DETEKSI pada tampilan halaman utama. Program pendetesi golongan darah merupaan subprogram utama yang bertuuan untu mendetesi citra pembeuan golongan darah berdasaran parameter pembeuan golongan darah dengan aringan yang telah dibuat dalam format *.m. Hasil ahir esimpulan golongan darah dibuat berdasaran nilai parameter pembeuan darah pada tiap reagen. Gambar 9 Tampilan program pembelaaran Pada program ini terdapat beberapa proses pengolahan citra dan proses pembelaaran aringan syaraf tiruan perambatan-bali dengan metode pembelaaran penurunan gradien (gradien descent). * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP Gambar 11 Tampilan program pendetesi golongan darah Pada program ini terdapat beberapa proses pengolahan citra dan proses pengenalan citra pembeuan golongan darah dengan aringan syaraf tiruan perambatan-bali Terdapat tombol KEMBALI yang berfungsi untu embali e halaman utama program. Tombol BANTU berfungsi untu melihat petunu singat penggunaan subprogram pendetesi golongan darah.

6 Sedangan tombol KELUAR berfungsi untu eluar dari program pendetesi golongan darah manusia. Diagram alir program pendetesi golongan darah ini ditunuan pada Gambar 12. Gambar 12 Diagram alir program pendetesi golongan darah IV. PENGUJIAN DAN ANALISIS 4.1 Penguian Program Pembelaaran Detesi Golongan Darah Manusia Pada tugas ahir ini dilauan penguian variasi terhadap umlah neuron dan lau pembelaaran (learning rate) untu mendapatan inera pembelaaran yang paling bai yaitu pencapaian MSE yang paling ecil. Pembelaaran dilauan terhadap masuan yang sama dan urut, sehingga dapat dilihat perbandingan inera aringan syaraf tiruan yang didapatan. Jaringan syaraf tiruan perambatan-bali yang digunaan memaai dua lapisan (layer). Variasi umlah neuron yang aan dibandingan pada aringan pertama adalah neuron lapisan tersembunyi pertama berumlah 5 dan neuron lapisan tersembunyi edua adalah 1. Sedangan aringan edua menggunaan neuron lapisan tersembunyi pertama 10 dan neuron lapisan tersembunyi edua adalah 1. Jaringan etiga menggunaan neuron lapisan tersembunyi pertama 15 dan neuron lapisan tersembunyi edua adalah 1. Jaringan eempat menggunaan neuron lapisan tersembunyi pertama 20 dan neuron lapisan tersembunyi edua adalah 1. Dilauan uga variasi pada lau pembelaaran yang digunaan pada tiap-tiap variasi umlah neuron yang disebutan diatas. Lau pembelaaran yang digunaan adalah 0,01; 0,1; 0,2; 0,5; dan 0,9. Lau pembelaaran tersebut dipaai pada variasi umlah neuron dengan inera terbai. Untu memperlihatan inera aringan, nilai MSE aan diset sebesar 0 untu setiap variasi dan masimum epoch pada 50 epoch. Dengan nilai tersebut dapat dilihat bahwa variasi aringan yang bai aan mencapai nilai MSE terecil etia mencapai nilai masimum epoch sebagai syarat henti. * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP Tabel 3 Hasil penguian dengan beberapa variasi NO ARSITEKTUR LAPISAN SEMBUNYI LAJU PEMBELAJARAN RERATA GRADIEN RERATA MSE 1 [ 5 1 ] 0,1 0, ,614e-05 2 [ 10 1 ] 0,1 2,186e-02 5,070e-04 3 [ 20 1 ] 0,1 0, ,348e-05 4 [ 15 1 ] 0, e e-04 5 [ 15 1 ] 0,1 8,211e-03 1,909e-05 6 [ 15 1 ] 0, e e+67 7 [ 15 1 ] 0, e e [ 15 1 ] 0, e e+140 Dari Tabel 3 diperoleh bahwa aringan dengan umlah neuron lapisan tersembunyi pertama 15 dan lapisan tersembunyi edua 1 serta lau pembelaaran 0,1 mempunyai inera aringan paling bai arena mempunyai nilai rerata MSE terecil. 4.2 Penguian Program Pendetesi Golongan Darah Manusia Untu mengui inera program detesi golongan darah manusia maa dilauan penguian terhadap citra-citra penggumpalan darah yang tida diadian masuan pembelaaran. Citra-citra tersebut digunaan sebagai masuan dari aringan yang telah melalui proses pembelaaran. Pada penguian ini digunaan aringan dengan nilai inera terbai dari penguian pembelaaran. Yaitu aringan dengan arsitetur lapisan tersembunyi [15 1] dan lau pembelaaran 0,1. Jaringan yang digunaan dengan nama 151-0,1.mat. Tabel 4 Hasil penguian inera program detesi golongan darah NO BERKAS CITRA PARAMETER PENGGUMPALAN BACAAN KESIMPULAN KINERJA salah

7 GOLONGAN DARAH A RHESUS GOLONGAN DARAH A RHESUS RHESUS NEGATIF (-) RHESUS NEGATIF (-) RHESUS NEGATIF (-) RHESUS NEGATIF (-) RHESUS POSITIF (+) RHESUS POSITIF (+) RHESUS POSITIF (+) RHESUS POSITIF (+) salah Dari hasil tersebut diperoleh bahwa program pendetesi golongan darah dengan aringan 151-0,1 mempunyai inera eberhasilan sebesar 96,875 %. Dengan hasil tersebut dapat disimpulan bahwa program pendetesi golongan darah dengan aringan syaraf tiruan perambatan-bali dapat beera dengan bai. V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diambil dari tahapan perancangan hingga penguian program pendetesi golongan darah manusia adalah sebagai beriut. 1. Jaringan syaraf tiruan perambatan-bali dapat digunaan untu pengenalan pola penggumpalan golongan darah manusia sebagai parameter detesi golongan darah manusia. 2. Penentuan arsitetur aringan dan parameterparameter yang tepat dalam proses pelatihan aringan berpengaruh pada emampuan aringan dalam pengenalan pola data latih maupun data ui. 3. Arsitetur aringan syaraf tiruan yang digunaan dalam program pendetesi golongan darah manusia ini menggunaan lapisan tersembunyi pertama dengan umlah neuron 15 dan umlah neuron edua adalah 1 serta menggunaan lau pembelaaran 0,1. Arsitetur tersebut memilii nilai MSE terecil dalam beberapa simulasi pada penelitian ini. 4. Jaringan syaraf tiruan perambatan-bali yang digunaan mempunyai inera eberhasilan 96,875 % untu mengenali pola penggumpalan golongan darah baru yang tida iut proses pembelaaran aringan. 5.2 Saran Untu penelitian lebih lanut diharapan dapat memperbaii eurangan yang ada dan meningatan tingat pengenalan aringan terhadap pola penggumpalan golongan darah manusia yang lebih tinggi. Untu itu disaranan sebagai beriut. 1. Dapat digunaan algoritma pelatihan maupun pembelaaran yang lain yang lebih tepat untu pengenalan pola penggumpalan golongan darah manusia. 2. Dapat dilauan penambahan pola data latihan dan penambahan enis citra penggumpalan golongan darah yang lain sesuai dengan ebutuhan dalam bidang edoteran. 3. Perlu pengembangan lanutan untu menambahan sistem basisdata yang bisa menyimpan hasil detesi golongan darah manusia. * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP

8 DAFTAR PUSTAKA [1] Fausett, L., Fundamental of Neural Networs, Prentice Hall Englewood, [2] Guyton, A. C., Buu Aar Fisiologi Kedoteran (Textboo of Medical Physiolog Edisi 8 dan 10, Penerbit Buu Kedoteran EGC, Jaarta, [3] Jain, A. K., Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, [4] Jang, J. S. R., Neuro Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall International Inc, [5] Kusumadewi, S., Artificial Intelligence (Teni dan Apliasinya), Graha Ilmu, Yogyaarta, [6] Kusumadewi, S., Membangun Jaringan Syaraf Tiruan menggunaan Matlab dan Excel Lin, Graha Ilmu, Yogyaarta, [7] Lim, J. S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice-Hall International Inc., [8] Pitas, I., Digital Image Processing Algorithms, Prentice Hall, [9] Sigit, R., Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Untu Mendetesi Golongan Darah Manusia, [10] - - -, MATLAB v. 6.5, The MathWors Inc., Natic, Muhammad Fuad Latief (L2F000622) dilahiran di Semarang, 6 Maret Menempuh pendidian di SD Badan Waaf SULA I Semarang lulus tahun 1994, emudian melanutan e SLTPN 2 Semarang lulus tahun 1997, dilanutan lagi di SMUN 3 Semarang lulus 2000, dan sampai saat ini masih menyelesaian studi S1 di Jurusan Teni Eletro Faultas Teni Universitas Diponegoro Semarang Konsentrasi Instrumentasi dan Kontrol. Mengetahui, Dosen Pembimbing Budi Setiyono, ST, MT NIP * Mahasiswa Jurusan Teni Eletro UNDIP Dosen Jurusan Teni Eletro UNDIP