Optimasi Deteksi Penyakit Kulit Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM)

Rizky Adawiyah; Dadang Iskandar Mulyana

doi:10.37424/informasi.v14i1.138

Rizky Adawiyah STIKOM Cipta Karya Informatika
Dadang Iskandar Mulyana STIKOM Cipta Karya Informatika

DOI: https://doi.org/10.37424/informasi.v14i1.138

Keywords: Support Vector Machine (SVM), Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM), Penyakit Kulit

Abstract

Penyakit kulit merupakan kelainan pada kulit yang disebabkan karena adanya jamur, kuman, parasit, virus maupun infeksi yang dapat menyerang siapa saja dan kapan saja. Penyakit ini dapat menyerang di seluruh tubuh atau sebagian tubuh tertentu yang dapat membahayakan kesehatan penderita jika tidak ada tindakan serius yang dilakukan. Berdasarkan data riset kesehatan di Indonesia, penyakit kulit merupakan penyakit yang jumlah pasien nya terhitung banyak. Hal ini dikarenakan kurangnya pengetahuan tentang penyakit ini dan cara pencegahan nya serta ketidakpedulian masyarakat terhadap lingkungan sekitar sehingga menyebabkan penyakit kulit bisa menular dengan sangat cepat. Tujuan dari penelitian ini yaitu dapat meningkatkan kepedulian masyarakat untuk bisa mendeteksi sejak dini penyakit kulit yang diderita. Oleh karena itu dilakukan suatu penelitian yang bisa memudahkan pihak medis dan juga masyarakat untuk bisa mendeteksi penyakit kulit secara dini agar penanganan semakin cepat dan bisa memperkecil terjadinya penyakit yang lebih berbahaya. Pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dan pembentukan matriks Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM). Hasil penelitian menunjukkan bahawa sistem deteksi penyakit kulit ini dapat menampilkan hasil jenis penyakit kulit dan berdasarkan hasil pengujian dari beberapa sample data bahwa nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 90% dari hasil klasifikasi deteksi penyakit kulit ini.

References

Abilisa, M A, R Magdalena, and ... 2021. “Identifikasi Jenis Kulit Manusia Menggunakan Metode Glcm Dan Lvq Berbasis Android.” eProceedings … 8(1): 182–97. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/viewFile/14265/14049.

Arifin, Oki, and Theopilus Bayu Sasongko. 2018. “Analisa Perbandingan Tingkat Performansi Metode Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Classifier.” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2018 6(1): 67–72.

Desiani, Anita et al. 2021. “Variasi Thresholding Untuk Segmentasi Pembuluh Darah Citra Retina.” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika 7(2): 255–62.

Genisa, L, and D I Mulyana. 2021. “Implementasi Penerapan Metode C4. 5 Dan Naïve Bayes Dalam Tingkat Kelulusan Akreditasi Lembaga PAUD Pada Badan Akreditasi Nasional.” Jurnal Media … 5: 1595–1604. http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/3267.

Hanin, Muhammad Atsil, Raditiana Patmasari, and R Yunendah Nur. 2021. “Sistem Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network ( Cnn ) Skin Disease Classification System Using Convolutional Neural Network ( Cnn ).” e-Proceeding of Engineering 8(1): 273–81.

Kusanti, Jani, Klasifikasi Penyakit, Daun Padi, and Abdul Haris. 2018. “Klasifikasi Penyakit Daun Padi Berdasarkan Hasil Ekstraksi Fitur GLCM Interval 4 Sudut.” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT (JPIT) 03(01): 1–6.

NURHASANAH, YOULLIA INDRAWATY, IRMA AMELIA DEWI, and FEVLY PALLAR. 2021. “Sistem Pengenalan Jenis Kanker Melanoma Pada Citra MenggunakanGray Level Co-Occurrence Matrices (GLCM) Dan K-Nearest Neighbor (KNN) Classifier.” MIND Journal 5(1): 66–80.

Praseptiyana, Winda Ika, Agus Wahyu Widodo, and Muh Arif Rahman. 2019. “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) Untuk Deteksi Melasma Pada Citra Wajah.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 3(11): 10402–9.

Rahayu, Sri Indah Dwi. 2018. “Implementasi Ekstraksi Ciri Statistik Untuk Identifikasi Penyakit Kulit Berdasarkan Kulit Manusia.” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika 2(1): 1–11.

Rosyani, Perani, and Oke Hariansyah. 2020. “Pengenalan Citra Bunga Menggunakan Segmentasi Otsu Treshold Dan Naïve Bayes.” Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) 15(1): 1–7.

Santi, Indyah Hartami, and Ardita Irvan Septiawan. 2018. “Metode Forward Chaining Pada Sistem Pakar Dalam Mendiagnosis Penyakit Kulit.” Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika 12(1): 1–12.

Sunandar, Hery. 2017. “Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Gaussian Filter.” MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) 2(1): 19–22.

Teknik, Jurusan, Elektro Fakultas, and Universitas Muhammadiyah Surakarta. 2013. “Power Law Transformation.”

Tineges, Rian, Agung Triayudi, and Ira Diana Sholihati. 2020. “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM).” Jurnal Media Informatika Budidarma 4(3): 650.

Widodo, Restu, Agus Wahyu Widodo, and Arry Supriyanto. 2018. “Pemanfaatan Ciri Gray Level Co-Occurrence Matrix ( GLCM ) Citra Buah Jeruk Keprok ( Citrus Reticulata Blanco ) Untuk Klasifikasi Mutu.” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer 2(11): 5769–76. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/3420.