BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Darah merupakan suatu cairan yang sangat vital bagi manusia karena memiliki banyak fungsi yang mampu menunjang kehidupan. Keadaan seseorang yang
sehat atau sakit bisa dideteksi dari sel-sel darah yang ada didalam tubuh. Selain sebagai petunjuk adanya penyakit lain, sel-sel darah juga bisa menunjukkan
adanya penyakit darah yang diakibatkan perubahan susunan kimiawi sel darah itu sendiri. Praida, 2008. Sel-sel darah terdiri dari sel darah merah eritrosit,
sel darah putih leukosit, dan keping darah trombosit Bakta, 2009.
Menurut Lestari 2008, untuk mendiagnosis suatu penyakit, analisis darah adalah metode yang bisa diandalkan, karena darah banyak mengandung
informasi penting. Pemeriksaan laboratorium dari sampel darah sangat memengaruhi diagnosis suatu penyakit. Pemeriksaan morfologi apusan darah
tepi harus dieavulasi dengan baik, karena merupakan salah satu pemeriksaan laboratorium yang penting. Pemeriksaan klinis ditambah pemeriksaan
laboratorium akan sangat membantu para praktisi kesehatan untuk mendiagnosis suatu penyakit dengan tepat karena informasi yang didapat sangat
lengkap, sehingga bisa menekan tingkat resiko kematian. Pemeriksaan sel darah merah secara manual memang memiliki harga yang murah tetapi masih
memiliki beberapa kelemahan seperti jangka waktu yang dibutuhkanakan lebih lama, karena para praktisi kesehatan harus memeriksanya secara teliti untuk
menghindari kesalahan informasi.
Universitas Sumatera Utara
Untuk mengatasi masalah diatas, dibutuhkan suatu pendekatan yang dapat membantumengklasifikasikan sel darah merah yang memiliki kelainan secara
morfologi. Oleh karena itu, peneliti akan mengembangkan teknologi komputer yang dapat mengklasifikasikan sel darah merah yang memiliki kelainan bentuk
tersebut, yaitu dengan teknik pengolahan citra digital.
Sebelumnya telah dilakukan beberapa penelitian tentang pengolahan citra digital untuk menganalisis darah, diantaranya membedakan Bentuk Sel Darah
Merah Normal dan Abnormal dengan Metode Self-Organizing MapSOM Wulandary, 2010, Analisa Metode Radial Basis Function Jaringan Saraf
Tiruan Untuk Penentuan Morfologi Sel Darah Merah Eritrosit Berbasis Pengolahan Citra Tahir,. et al, 2012, Penentuan Morfologi Sel Darah Merah
Eritrosit Berbasis Pengolahan Citra dan Jaringan Saraf Tiruan Warni, 2009. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Radial Basis Function
Network RBFN untuk mengklasifikasikan sel darah merah dari kelainan bentuknya. RBFN merupakan suatu model dari jaringan saraf tiruan yang
inputnya ditransformasikan secara nonlinear menggunakan fungsi gaussian sebagai fungsi aktivasinya di lapisan tersembunyi sebelum diproses linear pada
lapisan keluaran.Tahir, et. al, 2012. Penelitian terkait tentang RBFN diantaranya yaitu : Peramalan Banyak
Kasus Demam Berdarah Di D.I. Yogyakarta Dengan Model Radial Basis Function Neural Network Juliaristi, 2014, Aplikasi Model Jaringan Syaraf
Tiruan Dengan Radial Basis Function Untuk Mendeteksi Kelainan Otak Stroke Infark Sarwono, 2012, Biometric Signature Processing Recognition Using
Radial Basis Function Network Chadha,. et al, 2013.Berdasarkan penelitian terdahulu, penulis termotivasi untuk melakukan penelitian yang berjudul
“KlasifikasiKelainan Bentuk Sel Darah Merah Menggunakan Radial Basis Function Network
”. Penulis berharap sistem yang akan dibuat dapat berguna dalam membantu proses pemeriksaan dengan cepat dan efisien.
1.1.Rumusan Masalah
Dalam pemeriksaan tepi apusan darah, para praktisi kesehatan menganalisis bentuk kelainan sel darah merah masih dilakukan secara manual. Hasil dari
Universitas Sumatera Utara
pemeriksaan antara satu analis dengan analis lainnya akan berbeda. Perbedaan hasil pemeriksaan bisa disebabkan oleh karena kurangnya pengetahuan dan
ketelitian yang dimiliki oleh para analis tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan yang dapat mengklasifikasi sel darah merah dengan lebih
akurat dan sebagai masukan kepada praktisi kesehatan dalam mengambil keputusan.
1.2. Batasan Masalah
Kategori