Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

IMPROVED STROKE DETECTION AT EARLY STAGES USING HAAR WAVELETS AND LAPLACIAN PYRAMID

JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi · Vol. 12 No. 2 (2014) · pp. 37–47

DOI
10.12962/j24068535.v12i2.a321
ISSN
2406-8535, 1412-6389
Published
2014-07-01
Publisher
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Language
eng

Abstract

Stroke merupakan pembunuh nomor tiga di dunia, namun hanya sedikit metode tentang deteksi dini. Oleh karena itu dibutuhkan metode untuk mendeteksi hal tersebut. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode gabungan untuk mendeteksi dua jenis stroke secara simultan. Haar wavelets untuk mendeteksi stroke hemoragik dan Laplacian pyramid untuk mendeteksi stroke iskemik. Tahapan dalam penelitian ini terdiri dari pra proses tahap 1 dan 2, Haar wavelets, Laplacian pyramid, dan perbaikan kualitas citra. Pra proses adalah menghilangkan bagian tulang tengkorak, reduksi derau, perbaikan kontras, dan menghilangkan bagian selain citra otak. Kemudian dilakukan perbaikan citra. Selanjutnya Haar wavelet digunakan untuk ekstraksi daerah hemoragik sedangkan Laplacian pyramid untuk ekstraksi daerah iskemik. Tahapan terakhir adalah menghitung fitur Grey Level Cooccurrence Matrix (GLCM) sebagai fitur untuk proses klasifikasi. Hasil visualisasi diproses lanjut untuk ekstrasi fitur menggunakan GLCM dengan 12 fitur dan kemudian GLCM dengan 4 fitur. Untuk proses klasifikasi digunakan SVM dan KNN, sedangkan pengukuran performa menggunakan akurasi. Jumlah data hemoragik dan iskemik adalah 45 citra yang dibagi menjadi 2 bagian, 28 citra untuk pengujian dan 17 citra untuk pelatihan. Hasil akhir menunjukkan akurasi tertinggi yang dicapai menggunakan SVM adalah 82% dan KNN adalah 88%.

Collaboration network of the authors

22 authors · 31 co-authorship links · 4 across different organisations

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Hasanuddin University
  • UIN Sunan Ampel Surabaya
  • Politeknik Negeri Nusa Utara
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Chastine FatichahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember7
Nanik SuciatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Hendra MesraHasanuddin University2
Ricky Eka PutraAffiliation unknown1
Gigih Prasetyo CahyonoAffiliation unknown1
Ahmad Hifdhul AbrorUIN Sunan Ampel Surabaya1
Gama Wisnu FajariantoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Stendy Budi Hartono SakurPoliteknik Negeri Nusa Utara1
Ahmad Hayam BrilianAffiliation unknown1
Aditya BagusmulyaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Yunan Helmi MahendraInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Nurseno Bayu AjiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Siprianus Septian ManekInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Martini Dwi Endah SusantiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Adenuar PurnomoInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Heru Purnomo IpungInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Supeno DjanaliInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Edio da CostaInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Nenden Siti FatonahInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Fajar Astuti HermawatiInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/oai, first harvested 26 Okt 2026, last seen 26 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="en">IMPROVED STROKE DETECTION AT EARLY STAGES USING HAAR WAVELETS AND LAPLACIAN PYRAMID</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Ndung'u, Michael</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Tjandrasa, Handayani</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="en">Stroke merupakan pembunuh nomor tiga di dunia, namun hanya sedikit metode tentang deteksi dini. Oleh karena itu dibutuhkan metode untuk mendeteksi hal tersebut. Penelitian ini mengusulkan sebuah metode gabungan untuk mendeteksi dua jenis stroke secara simultan. Haar wavelets untuk mendeteksi stroke hemoragik dan Laplacian pyramid untuk  mendeteksi stroke iskemik. Tahapan dalam penelitian ini terdiri dari pra proses tahap 1 dan 2, Haar wavelets, Laplacian pyramid, dan perbaikan kualitas citra. Pra proses adalah menghilangkan bagian tulang tengkorak, reduksi derau, perbaikan kontras, dan menghilangkan bagian selain citra otak.  Kemudian dilakukan perbaikan citra. Selanjutnya Haar wavelet digunakan untuk ekstraksi daerah hemoragik sedangkan Laplacian pyramid untuk ekstraksi daerah iskemik. Tahapan terakhir adalah menghitung fitur Grey Level Cooccurrence Matrix (GLCM) sebagai fitur untuk proses klasifikasi. Hasil visualisasi diproses lanjut untuk ekstrasi fitur menggunakan GLCM dengan 12 fitur dan kemudian GLCM dengan 4 fitur.  Untuk proses klasifikasi digunakan SVM dan KNN, sedangkan pengukuran performa menggunakan akurasi. Jumlah data hemoragik dan iskemik adalah 45 citra yang dibagi menjadi 2 bagian, 28 citra untuk pengujian dan 17 citra untuk pelatihan. Hasil akhir menunjukkan akurasi tertinggi yang dicapai menggunakan SVM adalah 82% dan KNN adalah 88%.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Institut Teknologi Sepuluh Nopember</dc:publisher>
	<dc:date>2014-07-01</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/321</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.12962/j24068535.v12i2.a321</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en">JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi; Vol 12, No 2, Juli 2014; 37-47</dc:source>
	<dc:source>2406-8535</dc:source>
	<dc:source>1412-6389</dc:source>
	<dc:source>10.12962/j24068535.v12i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://juti.if.its.ac.id/index.php/juti/article/view/321/268</dc:relation>
</oai_dc:dc>