ANALISIS GANGGUAN POLYCYSTIC OVARY SYNDROME (PCOS) BERDASARKAN CITRA ULTRASONOGRAPHY MENGGUNAKAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) DAN FUZZY C -MEAN CLUSTERING

ANALISIS GANGGUAN POLYCYSTIC OVARY SYNDROME (PCOS) BERDASARKAN CITRA ULTRASONOGRAPHY MENGGUNAKAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS (LDA) DAN FUZZY C -MEAN CLUSTERING

Author		: ADIWIJAYA
Published on	: e-Proceeding of Engineering Tel-U

Abstract

“Masalah kesuburan terjadi akibat terganggunya sistem reproduksi pada wanita dan terjadinya penurunan kualitas sperma pada pria. Sebuah penelitian menyatakan bahwa masalah kesuburan terjadi pada 40% akibat perempuan, 40% akibat laki-laki dan 20% akibat keduanya. Oleh karena itu, pemeriksaan dini kesuburan sangatlah perlu khususnya untuk wanita agar dapat dilakukan pencegahan secara dini hal-hal yang menyebabkan kemandulan. Salah satu yang sangat dianjurkan yaitu dengan pemeriksaan USG (Ultrasonography). USG (Ultrasonography) adalah suatu kaidah pemeriksaan tubuh menggunakan gelombang bunyi pada frekuensi tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan suatu sistem aplikasi yang dapat mendiagnosa citra USG (Ultrasonography) dan mengklasifikasikan rahim ke dalam kelas normal atau terdeteksi PCOS (Polycystic Ovary Syndrome). Proses pendeteksian diawali dengan pemrosesan awal pada citra rahim, proses ekstraksi ciri menggunakan Linear Discriminant Analysis (LDA), dan proses klasifikasi menggunakan Fuzzy C-Mean Clustering. Pemrosesan awal dilakukan untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan dalam pengolahan citra. Data keseluruhan yang digunakan dalam tugas akhir ini berjumlah 167 citra. Pengujian sistem dilakukan dengan penentuan pengambilan nilai w (pembobot), dan jumlah data latih normal maupun terdeteksi PCOS. Dari hasil pengujian diperoleh hasil pengujian terbaik dengan akurasi 94,44% untuk data citra anggota kelas.”