Klasifikasi Penyakit Osteoarthritis Pada Citra Tulang Lutut Menggunakan Metode Sobel dan Learning Vector Quantization

Abstract

Osteoarthritis merupakan penyakit degeneratif yang menyerang tulang rawan, ligamen, dan tulang sehingga menimbulkan rasa nyeri dan kaku. Osteoarthritis merupakan penyakit degeneratif pada tulang seperti sendi yang terdapat pada tangan, lutut, leher bahkan pinggang. Osteoarthritis dapat menimbulkan rasa nyeri, kaku, bahkan deformitas pada sendi. Penyakit Osteoarthritis memiliki 5 kategori dimana penggolongan ini berdasarkan tingkat keparahan yang diderita oleh pasien. Tujuan dari penelitian ini dibagi menjadi dua bagian, tujuan pertama adalah untuk memperkuat hasil pengamatan yang telah dilakukan oleh dokter spesialis ortopedi melalui pendekatan ilmu komputer dan ilmu pengolahan citra digital. Tujuan kedua adalah penelitian ini bermanfaat untuk mewujudkan SDG (Sustainable Development Goal) khususnya kehidupan yang sehat dan sejahtera. Penelitian ini menggunakan metode sobel untuk mendapatkan pola citra tulang lutut dan metode LVQ (Learning Vector Quantization) untuk mendapatkan klasifikasi tingkat penyakit Osteoarthritis yang diderita oleh pasien. Metode ini memiliki beberapa tahapan. Tahapan pertama adalah pengumpulan dan klasifikasi data. Tahapan kedua adalah preprocessing data. Tahapan ketiga adalah implementasi dan pengujian. Tahapan terakhir adalah analisis dan evaluasi. Penelitian ini mendapatkan kinerja terbaik dengan nilai akurasi sebesar 69,94% nilai Specitivity sebesar 72.64% dan nilai Sensitivity sebesar 75.51% dimana parameter yang digunakan adalah jumlah iterasi sebanyak 100 iterasi, jumlah hidden layer sebanyak sepuluh layer dan nilai learning rate sebesar 0,1. Osteoarthritis is a degenerative disease that involves the cartilage, ligament, and bones causing pain and stiffness. Osteoarthritis is a degenerative disease of bones such as joints found in the hands, knees, and neck and even waist. Osteoarthritis can cause pain, stiffness, and even deformity of the joints. Osteoarthritis disease has 5 categories where this classification is based on the severity suffered by the patient. The purpose of this research is divided into two parts, the first goal is to strengthen the observations made by orthopedic specialist doctors through the approach of computer science and digital image processing science. The second goal is this research is useful for realizing SDG (Sustainable Development Goal), especially a healthy and prosperous life. This research uses the sobel method to get the pattern of the knee bone image and the LVQ (Learning Vector Quantization) method to get the classification of the level of Osteoarthritis disease suffered by the patient. This method has several level. The first lavel is data collection and classification. The second level is data preprocessing. The third level is implementation and testing. The last level is analysis and evaluation. This research gets the best performance with an accuracy value of 69.94%, a Specitivity value of 72.64% and a Sensitivity value of 75.51% where the parameters used are the number of iterations are 100 iterations, the number of hidden layers are ten layers and the learning rate value is 0.1.

Keywords

• Learing Vector Quantiztion
• Osteorthritis
• Sobel