BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Darah di dalam tubuh manusia memiliki fungsi yang sangat penting sebagai alat untuk transportasi oksigen dan zat-zat yang dibutuhkan oleh tubuh. Darah merupakan cairan tubuh yang berwarna merah, warna merah ini merupakan protein pernafasan yang mengandung besi, yang merupakan tempat terikatnya molekulmolekul oksigen yang disebabkan oleh hemoglobin. Dalam darah juga terdapat kandungan seperti air, protein, mineral dan garam. Selain itu darah juga dibedakan menjadi beberapa jenis. Pada masing-masing jenis darah juga memiliki peranan penting dalam tubuh. Jenis-jenis darah manusia yakni sel darah merah, sel darah putih serta kepingan darah. (Hiremath, P.S, dkk, 2010) Sel darah putih merupakan salah satu bagian dari susunan sel darah manusia yang memiliki peranan utama dalam hal sistem imunitas atau membunuh kuman dan bibit penyakit yang ikut masuk ke dalam aliran darah manusia. Sel darah putih atau yang juga dapat disebut dengan leukosit. Leukosit dibagi menjadi lima jenis tipe berdasarkan bentuk morfologinya yaitu basofil, eosinofil, neutrofil, limfosit dan monosit (wiyanti, 2013). Masing-masing jenis sel darah putih ini memiliki ciri khas dan fungsi yang berbeda. Berdasarkan pada jurnal pemeriksaan hematologi klinik 1 oleh Heru Santoso Wahito Nugroho, S.Kep., Ns., M.M.Kes., selama ini proses klasifikasi sel darah putih hanya dilakukan secara manual melalui serangkaian uji laboratorium yang dapat memakan waktu cukup lama. Oleh karena itu penelitian ini ditujukan khusus untuk dapat membantu dalam proses tahap awal klasifikasi jenis sel darah putih secara otomatis di bidang medis. Seiring dengan berkembangnya teknologi, saat ini ada beberappa peneliti yang melakukan berbagai penelitian dalam penerapan metode komputerisasi yang digunakan dalam klasifikasi jenis sel darah putih. Beberapa diantaranya adalah identifikasi dan klasifikasi sel darah putih menggunakan segmentasi berbasis warna 1
2 dan fitur geometris yang dilakukan oleh Hiremath, P.S, dkk pada tahun 2010. Cortes, R pada tahun 2011 melakukan penelitian klasifikasi sel darah putih dengan metode pengenalan pola euclidean distance, k-nearest neighbor dengan hasil yang cukup baik pada citra yang memiliki kedekatan ciri. Mengacu pada penelitian sebelumnya, maka penulis akan menggabungkan proses segmentasi citra sel darah putih dengan k-nearest neighbor dimana proses ekstraksi ciri digunakan sebagai parameter inputan ke dalam proses pengujian klasifikasi sel darah putih. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah yang ada, maka dirumuskanlah permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana mendeteksi sel darah putih di dalam citra darah, mendapatkan data numerik ciri citra dan bagaimana melakukan klasifikasi sel darah putih berdasarkan morfologi sel. 1.3 Batasan Masalah Dalam pembuatan dan uji coba sistem ini, diberikan beberapa batasan masalah sebagai berikut : 1. Sel darah putih diklasifikasikan ke dalam enam jenis yaitu limfoblast, neutrofil, eosinofil, basofil, limfosit, dan monosit. 2. Ciri yang di ekstrak pada penelitian ini adalah ciri luas area, tepi area, kebundaran, dan rata-rata warna red, green dan blue. 3. File citra darah yang akan diproses dalam aplikasi ekstraksi fitur ini berformat JPG. 4. Masing-masing citra darah hanya memuat satu obyek sel darah putih. 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah adalah mendeteksi sel darah putih dan memperoleh data numerik melalui proses ekstraksi ciri sehingga dapat digunakan untuk melakukan klasifkasi sel darah putih ke dalam enam jenis dengan menggunakan metode K- Nearest Neighbor (KNN).
3 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah mampu mempercepat kinerja para peneliti medis dalam mendeteksi dan mengklasifikasi jenis sel darah putih melalui otomatisasi proses klasifikasi. 1.6 Metodelogi Penelitian Metodelogi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Metodologi dan alur pelaksanaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Menentukan topik yang akan dipilih dengan cara mengindentifikasi masalah yang ada disertai konsultasi dengan dosen pembimbing. 2. Dicari solusi dari masalah masalah yang telah dipilih. 3. Pengumpulan data dilakukan dengan pengkajian dan pembelajaran lebih lanjut terhadap sistem yang akan dibuat, yaitu dengan cara: a. Studi literatur, yaitu mempelajari artikel, makalah, jurnal, karya ilmiah, situs internet, serta buku buku yang terkait dengan thresholding, hough circle, ekstraksi ciri, metode klasifikasi k-nearest neighbor. b. Konsultasi dengan dosen pembimbing dan dosen lain yang sesuai bidang mengenai rancangan sistem dan inovasi inovasi yang akan diterapkan. 4. Perancangan metode segmentasi dengan algoritma hough circle, perancangan algoritma ekstraksi ciri, dan perancangan klasifikasi dengan algoritma k-nearest neighbor pada software visual studio dengan menggunakan library emgucv. 5. Pengambilan data pelatihan dan data pengujian berupa ciri luas, perimeter, kebundaran, rata-rata warna red, green, blue, dan klasifikasi. 6. Tahap terakhir adalah analisa data yang diperoleh. Dari proses ini dapat ditarik kesimpulan dari hasil penelitian yang dilakukan. 1.7 Sistematika Penulisan Sistematika dari penulisan laporan tugas akhir ini yaitu : - BAB I : PENDAHULUAN
4 Pendahuluan berisi pemaparan tentang latar belakang penelitian, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, metodologi penelitian dan sistematika penulisan. - BAB II : TINJAUAN PUSTAKA Tinjauan pustaka memaparkan hasil -hasil penelitian sebelumnya yang sudah dilakukan yang mana dalam penelitian-penelitian tersebut memiliki keterkaitan dengan penelitian yang dilakukan oleh penulis. Pustaka yang terkait antara lain adalah mengenai jenis-jenis sel darah putih, metode segmentasi citra, jenis-jenis ekstraksi fitur dan metode jaringan syarat tiruan. - BAB III : DASAR TEORI Dasar teori berisi sumber-sumber yang menjadi dasar dari teori-teori yang digunakan dalam penelitian ini. Teori-teori ini meliputi cara kerja sistem secara umum, metode sistem dan komponen-komponen terkait yang ada dalam sistem. - BAB IV : PERANCANGAN SISTEM Pada bab perancangan sistem berisi mengenai pemaparan mengenai perancangan sistem yang dilakukan yaitu perancangan sistem perangkat lunak. - BAB V : IMPLEMENTASI SISTEM Implementasi sistem berisi mengenai implementasi dari perancanganperancangan dalam bentuk nyata yaitu pemrograman sistem pada perangkat lunak. Implementasi sistem meliputi uji segmentasi citra, ekstraksi fitur, pengambilan sampel citra sel darah putih dan pengujian metode K-Nearest Neighbour (KNN). - BAB VI : HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dari implementasi sistem berupa pengujian dari sistem untuk klasifikasi sel darah putih, kemudian dilakukan pembahasan dan analisis dari hasil yang diperoleh yaitu ketepatan dalam melakukan klasifikasi sel darah putih.
5 - BAB VII : PENUTUP Penutup dari penelitian ini berupa kesimpulan-kesimpulan dari keseluruhan penelitian yang didapat. Saran juga diberikan terutama untuk pembaca dan peneliti yang ingin melakukan penelitian dengan topik yang sama.