Anggara, Tri Putra (2018) Implementasi Raspberry Pi Untuk Mendiagnosis Penyakit Diabetes Melitus Melalui Warna Lidah Menggunakan Metode Otsu’s Tresholding. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kesalahan diagnosis menjadi penyebab perawatan dan pengobatan suatu penyakit menjadi tidak sesuai, bahkan menyebabkan kematian. Beberapa penerapan teknologi mampu mengatasi kesalahan diagnosis. Pada umumnya diagnosis menggunakan teknologi memanfaatkan citra sebagai data yang akan diolah. Salah satu penyakit yang dapat didiagnosis mengunakan citra ialah penyakit diabetes melitus. Pada penelitian ini menggunakan citra lidah untuk mendiagnosis penyakit diabetes melitus. Warna dari citra lidah digunakan sebagai parameter yang digunakan untuk mendiagnosis penyakit diabetes melitus. Proses penetuan penyakit diabetes melitus melalui warna diperoleh dari akuisisi citra menggunakan webcam oleh Raspberry Pi dengan metode Otsu’s Thresholding. Citra lidah sebelum diproses menggunakan Otsu’s Thresholding dikonversi menjadi grayscale, lalu diperbaiki histogramnya dengan metode Histogram Equalization. Berdasarkan hasil pengujian, sistem dapat mengakuisisi citra, mengkonversi citra berwarna menjadi Grayscale, menyamaratakan histogram dengan metode histogram equalization dan mampu mendiagnosis penyakit diabetes melitus melalui warna lidah. Hasil dari pengujian akuisisi citra diperoleh hasil 100%, pengujian sistem diagnosis penyakit diabetes melitus terhadap penderita lidah diabetes melitus diperoleh akurasi 80% dan pengujian sistem diagnosis penyakit diabetes melitus terhadap lidah non penderita diabetes melitus diperoleh akurasi sebesar 90%. Waktu komputasi rata-rata selama pengujian terhadap lidah penderita diabetes melitus 0.3 detik dan waktu komputasi rata-rata selama pengujian terhadap lidah non penderita diabetes melitus 0.4 detik.
English Abstract
Misdiagnosis is the cause of treatment and maintenance of the disease to be inappropriate, perhaps even cause of death. Some technological applications are able to overcome misdiagnosis. In general, diagnosis uses technology used images as data to be processed. One disease that can be diagnosed is diabetes mellitus. In this research tongue images used to diagnose diabetes mellitus. The color of the tongue image is a parameter used to diagnose diabetes mellitus. Tongue image obtained from webcam by Raspberry Pi with the Otsu's Thresholding method. The tongue image before processing uses Otsu's Thresholding, image must be converted into grayscale, then Improves the histogram using the Histogram Equalization method. Based on the test results, the company can acquire images, become Grayscale imagery, generalize histograms by histogram equalization method and be able to diagnose diabetes mellitus through tongue color. The result of testing the acquisition image result was obtained on 100 %, testing the system the diagnosis of diseases diabetes mellitus against patients diabetes mellitus obtained accuracy 80 % and testing the system the diagnosis of diseases diabetes mellitus against patients non diabetics mellitus obtained much as 90 % accuracy. The average of the past computing time towards the tongue diabetics mellitus 0.3 seconds and computing the average of the past time towards the tongue non diabetics mellitus 0.4 seconds.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/942/051900596 |
| Uncontrolled Keywords: | Diagnosis Penyakit, Warna Lidah, Diabetes Melitus, Otsu’s Thresholding-Disease Diagnosis, Tongue Color, Diabetes Mellitus, Otsu's Thresholding |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 616 Diseases > 616.4 Diseases of endocrine, hematopoietic, lymphatic, glandular system; diseases of male breast > 616.46 Diseases of islands of Langerhans > 616.462 Diabetes mellitus |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | soegeng Moelyono |
| Date Deposited: | 16 Sep 2019 01:58 |
| Last Modified: | 18 May 2022 05:00 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/166683 |
![[thumbnail of Tri Putra Anggara.pdf]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
Tri Putra Anggara.pdf Download (3MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |