Ekstraksi Ciri Sel Darah Putih Berdasarkan Gray Level Co-occurence Matrix

Abstract

Dalam tubuh manusia terkandung darah yang terdiri dari komponen selular dan non selulardimana salah satu komponen selular adalah sel darah putih. Darah didistribusikan melalui pembuluh darah dari jantung ke seluruh tubuh dan kembali lagi menuju jantung. Sistem ini berfungsi untuk memenuhi kebutuhan sel atau jaringan akan nutrien dan oksigen serta mentranspor sisa metabolisme sel atau jaringan keluar dari tubuh. Dalam berbagai penegakan diagnosis penyakit, sel darah putih merupakan indikator yang dibutuhkan. Pengenalan secara manual membutuhkan waktu yang lama dan cenderung subjektif tergantung dari pengalaman petugas. Sel darah putih diketahui dengan pemeriksaan Sediaan Apus Darah Tepi (SADT) dengan pewarnaan My Grundwald. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengenalan sel darah putih secara otomatis sehingga didapatkan hasil yang cepat dan akurat. Sel darah putih terdiri dari Eosinofil, Basofil, Neutrofil, Limfosit dan Monosit.Penelitian ini menggunakan citra dari apusan darah tepi menggunakan mikroskop digital. Sistem pengenalan sel darah putih ini berdasarkan ekstraksi fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) yaitu menggunakan fitur Contrast, Anguler Second Moment (ASM) serta Inverse Difference Moment (IDM) dan Correlation. Klasifikasi dengan menggunakan K-means Clustering dihasilkan plot berbeda-beda dan terlihat beberapa ciri yang mirip sesuai jenis sel darah putih.