Segmentasi paru-paru pada Citra X-Ray Thorax menggunakan K-Means

INDONESIA:

Memiliki paru-paru yang sehat merupakan salah satu hak bagi tubuh manusia. Islam mengajarkan umat manusia untuk hidup dengan sehat dan bersih sehingga akan menciptakan individu dan masyarakat yang sehat jasmani, rohani, dan sosial. Namun apabila umat mendapatkan ujian dalam bentuk sakit terutama penyakit paru-paru, masih diperlukan sebuah metode yang dapat mendeteksi penyakit berdasarkan data masukan berupa citra x-ray thorax dengan tingkat kesalahan yang seminimal mungkin. Oleh karena itu penulis memberikan sebuah solusi untuk menggunakan algoritme K-Means dengan pre-processing citra yang dilakukan dengan cara menghapus warna latar belakang citra x-ray dalam pengolahan segmentasi citra x-ray thorax. Sehingga akan didapatkan citra hasil segmentasi yang dapat menampilkan hanya bagian thorax. Pengujian Receiver Operating Characteristics yang telah dilakukan pada penelitian ini menghasilkan didapatkan nilai yang baik dengan nilai rata-rata akurasi sebesar 89,75%, nilai rata-rata sensitifitas sebesar 82,66%, dan nilai rata-rata spesifitas sebesar 92,90%.

ENGLISH:

Having a healthy lung is one of the rights of the human body. Islam teaches mankind to live healthy and clean to create individual and society who are physically, spiritually, and socially healthy. But if the people experience the test in the form of illness, especially lung disease, they need a method that can detect the disease based on an input data in the form of x-ray image thorax with a minimum error. Therefore, the author provides a solution to use K-Means algorithm with image pre-processing performed by removing the x-ray images background on the x-ray thorax image segmentation process. Thus, it resulted the image of segmentation that can display only the thorax. Receiver Operating Characteristics test that has been done in this research resulted a good value with the average value of accuracy 89,75%, the average sensitivity value 82,66%, and the average value of specificity 92,90%.