Identifikasi Penyakit Hypertensive Retinopathy Melalui Citra Fundus Retina Menggunakan Probabilistic Neural Network
IDENTIFIKASI PENYAKIT HYPERTENSIVE RETINOPATHY MELALUI
CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
NURRAHMADAYENI
121402022
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
IDENTIFIKASI PENYAKIT HYPERTENSIVE RETINOPATHY MELALUI
CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Teknologi Informasi
NURRAHMADAYENI
121402022
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
:IDENTIFIKASI
RETINOPATHY
RETINA
PENYAKIT
MELALUI
MENGGUNAKAN
HYPERTENSIVE
CITRA
FUNDUS
PROBABILISTIC
NEURAL NETWORK
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: NURRAHMADAYENI
Nomor Induk Mahasiswa
: 121402022
Program Studi
: SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen
: TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc
NIP. 1987052019091001
Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc, IT
NIP. 198301292009121003
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi
Ketua,
Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT
NIP. 198001102008011010
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
IDENTIFIKASI PENYAKIT HYPERTENSIVE RETINOPATHY
MELALUI CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Januari 2017
NURRAHMADAYENI
121402022
Universitas Sumatera Utara
ix
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
ii
Pernyataan
iii
Ucapan Terima Kasih
iv
Abstrak
vii
Abstract
viii
Daftar Isi
ix
Daftar Tabel
xii
Daftar Gambar
xiii
Bab 1
Bab 2
Pendahuluan
1.1
Latar Belakang
1
1.2
Rumusan Masalah
4
1.3
Batasan Masalah
4
1.4
Tujuan Penelitian
5
1.5
Manfaat Penelitian
5
1.6
Metodologi Penelitian
5
1.7
Sistematika Penulisan
6
Landasan Teori
2.1
2.2
Hypertensive Retinopathy
8
2.1.1. Gejala Hypertensive Retinopathy
8
2.1.2. Penyebab Hypertensive Retinopathy
8
2.1.3. Faktor Resiko Hypertensive Retinopathy
9
2.1.4. Pemeriksaan Hypertensive Retinopathy
9
2.1.5. Klasifikasi Hypertensive Retinopathy
10
2.1.6. Pencegahan dan Pengobatan Hypertensive Retinopathy
12
Pengenalan Dasar Citra
13
Universitas Sumatera Utara
x
2.3
2.4
Bab 3
2.2.1. Citra Biner
14
2.2.2. Citra Grayscale
14
2.2.3. Citra Warna
15
Pengolahan Citra Digital
15
2.3.1. Green Channel
16
2.3.2. Peningkatan Kontras Citra
16
2.3.3. Morphological Operator
18
2.3.4. Thresholding
20
2.3.5. Connected Component Analysis
20
Ektraksi Ciri Citra
21
2.4.1
Fractal Dimension
21
2.4.2
Invariant Moments
23
2.5
Probabilistic Neural Network
25
2.6
PenelitianTerdahulu
28
Analisis dan Perancangan Sistem
3.1
Arsitektur Umum
31
3.2
Dataset
33
3.3
Pre-Processing
33
3.3.1
Pembentukan Citra Green Channel
33
3.3.2
Peningkatan Kontras Citra
34
3.3.3
Mengektraksi Background dan Optical Disk
35
3.3.4
Background Exclusion
36
3.4
Segmentation
36
3.5
Post-processing
36
3.6
Ektraksi Fitur
37
3.6.1
Fractal Dimension
37
3.6.2
Invariant Moments
39
3.7
Klasifikasi
41
3.8
Perancangan Sistem
43
3.8.1
Perancangan Menu Sistem
43
3.8.2
Perancangan Antarmuka
43
3.8.2.1 Perancangan Tampilan Splash
43
Universitas Sumatera Utara
xi
Bab 4
44
3.8.2.3 Perancangan Tampilan Halaman Training
45
Implementasi dan Pengujian
4.1
Bab 5
3.8.2.2 Perancangan Tampilan Halaman Utama Sistem
Implementasi Sistem
47
4.1.1
47
Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
4.1.2 Implementasi Perancangan Antarmuka
48
4.1.3 Implementasi Data
49
4.2
Prosedur Operasional
52
4.3
Pengujian Sistem
59
Kesimpulan dan Saran
5.1
Kesimpulan
63
5.2
Saran
64
Daftar Pustaka
65
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1
Ringkasan dari hubungan antara klasifikasi sederhana dari
hypertensive retinopathy dan penyakit cardiovascular
11
Tabel 2.2
Model 4-konektivitas
20
Tabel 2.3
Model 8-konektivitas
21
Tabel 2.4
Penelitian Terdahulu
29
Tabel 4.1
Rangkuman data citra retina
48
Tabel 4.2
Data hasil pengujian
59
Universitas Sumatera Utara
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1
Citra fluorescein angiography
10
Gambar 2.2
Mild hypertensive retinopathy
11
Gambar 2.3
Moderate hypertensive retinopathy
12
Gambar 2.4
Malignant hypertensive retinopathy
12
Gambar 2.5
Koordinat citra
13
Gambar 2.6
Citra biner
14
Gambar 2.7
Citra grayscale
15
Gambar 2.8
Citra warna
15
Gambar 2.9
Arsitektur probabilistic neural network
25
Gambar 3.1
Arsitektur Umum
31
Gambar 3.2
Citra retina asli
33
Gambar 3.3
Perbandingan channel
33
Gambar 3.4
Perbandingan hasil proses CLAHE & HE
34
Gambar 3.5
Citra hasil morphological close
34
Gambar 3.6
Citra hasil background exclusion
35
Gambar 3.7
Citra hasil thresholding
35
Gambar 3.8
Citra hasil connected component analysis
36
Gambar 3.9
Pembagian kotak
37
Gambar 3.10 Pseudocode proses pelatihan metode PNN
40
Gambar 3.11 Proses pengujian metode PNN
41
Gambar 3.12 Struktur menu sistem
42
Gambar 3.13 Rancangan tampilan splash
43
Gambar 3.14 Rancangan gambar halaman utama
44
Gambar 3.15 Rancangan halaman utama training
45
Gambar 4.1
Tampilan halaman splash
47
Gambar 4.2
Tampilan halaman utama sistem
47
Gambar 4.3
Tampilan halaman training
48
Universitas Sumatera Utara
xiv
Gambar 4.4
Tampilan saat menu diklik
51
Gambar 4.5
Tampilan ketika salah satu button upload citra diklik
52
Gambar 4.6
Tampilan setelah file citra retina dipilih
52
Gambar 4.7
Tampilan ketika training telah selesai diproses
53
Gambar 4.8
Tampilan ketika citra telah dipilih
53
Gambar 4.9
Tampilan setelah citra dipilih
54
Gambar 4.10 Tampilan green channel saat diperbesar
55
Gambar 4.11 Tampilan CLAHE saat diperbesar
55
Gambar 4.12 Tampilan morphological close saat diperebesar
56
Gambar 4.13 Tampilan background exclusion saat diperebesar
56
Gambar 4.14 Tampilan thresholding saat diperebesar
57
Gambar 4.15 Tampilan connected component analysis saat diperebesar
57
Gambar 4.16 Grafik hasil akurasi pengujian
58
Universitas Sumatera Utara
iv
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, karena rahmat dan izin-Nya penulis dapat
menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Komputer, pada Program Studi S1 Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada:
1.
Bapak Prof. Runtung Sitepu, SH., M.Hum selaku Rektor Universitas Sumatera
Utara.
2.
Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fasilkom-TI USU.
3.
Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT selaku Ketua Program Studi
S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
4.
Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc, IT selaku Sekretaris Program
Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara dan Dosen
Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.
5.
Bapak Romi Fadillah Rahmat B.Comp.Sc., M.Sc selaku Dosen Pembimbing II
yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.
6.
Ibu Sarah Purnamawati, ST., M.Sc selaku Dosen Pembanding I yang telah
memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
7.
Bapak Ivan Jaya, M.Kom selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan
kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
8.
Ayahanda Sudirman(alm) yang sudah lama tiada di dunia ini dan Ibunda Yurnita
yang selalu memberikan doa, kasih sayang, nasehat, dan semangat yang tiada
putusnya kepada penulis.
9.
Ilham Sugita dan Ihsan Nur Alam selaku adik-adik saya yang selalu memberikan
semangat kepada penulis.
10. Keluarga besar dari ayahanda dan ibunda yang juga selalu memberikan
dukungan dan semangat kepada penulis.
Universitas Sumatera Utara
v
11. Pria yang selalu memberikan doa, nasehat, yang selalu mendengarkan keluh
kesah penulis saat pengerjaan skripsi ini, memberikan dukungan dan semangat
kepada penulis Syawaluddin Manik, Amd.
12. Sahabat pena hingga sekarang Melia Erika, A.Md. Keb dan drh. Fitri Novita
yang walau jarak memisahkan tiada henti semangat dan dukungan yang
diberikan kepada penulis.
13. Sahabat rangers Annisa Faradina,S.Kom, Endang Windarsih,S.Kom, Ranti
Ramadhiana,S.Kom,
Rona
Idona
Vynaima
Simbolon,S.Kom,
Siti
Fatimah,S.Kom, Siti Hazizah Harahap,S.Kom dan Nurchalissa Saragih,S.Kom
yang selalu memberikan dukungan, mendengar keluh kesah saat pengerjaan
skripsi ini, menampung segala hal cerita yang lagi senang, bahagia, sedih,
memberikan nasehat dan sebagai saudara yang berbeda orangtua.
14. Safrina,S.Kom selaku senior sekaligus sudah dianggap kakak sendiri walaupun
umur terkait jauh lebih tua penulis yang selalu memberikan semangat,
dukungan, dan bantuan kepada penulis dalam mengerjakan skripsi ini.
15. Regania Pasca Rachsy sebagai sister yang selalu memberikan nasehat, semangat
dan juga dukungan kepada penulis.
16. Senior-senior yang terbaik Tengku Chairunnisa,S.Kom, Nurul Fatihah, S.Kom,
Ade Oktriani,S.Kom, Rauva Chairani,S.Kom, Chairunnisaq,S.Kom, Handra
Saito,S.Kom, Reza Taqyuddin,S.Kom, Ilham Akbar,S.Kom yang telah mau
direpotin, memberikan masukan, dan memotivasi penulis dalam pengerjaan
skripsi.
17. Teman-teman Teknologi Informasi USU terkhusus angkatan 2012, abangnda
dan kakanda angkatan 2011 dan 2010 dan buat adik-adik angkatan 2013,
2014,dan 2016 yang juga memberikan semangat kepada penulis.
18. Jumi Hartati, S.Sos teman sekamar satu kos yang juga selalu memberikan
nasehat, semangat, dan dukungan kepada penulis.
19. Ibu kos Evrillawati yang selalu menampung curahatan hati penulis, memberi
nasehat, semangat dan juga dukungan kepada penulis ketika mengerjakan skripsi
ini.
20. Teman-teman beserta adik-adik kos Ayu Azura,SS, Nurmawati, Iffah Karima
Putri, Erma Suryaningrum, Wilsa Kesuma, Fitri Aulia Sari, Wahyu Annisa Hsb,
Universitas Sumatera Utara
vi
Mayang Azura,dan Nizamul Hayati yang juga memberi semangat dan dukungan
kepada penulis.
21. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat
penulis ucapkan satu persatu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah
memberikan
bantuan,
perhatian,
serta
dukungan
kepada
penulis
dalam
menyelesaikan skripsi ini.
Medan,
Januari 2017
Penulis
Universitas Sumatera Utara
CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
NURRAHMADAYENI
121402022
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
IDENTIFIKASI PENYAKIT HYPERTENSIVE RETINOPATHY MELALUI
CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Teknologi Informasi
NURRAHMADAYENI
121402022
PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2017
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
:IDENTIFIKASI
RETINOPATHY
RETINA
PENYAKIT
MELALUI
MENGGUNAKAN
HYPERTENSIVE
CITRA
FUNDUS
PROBABILISTIC
NEURAL NETWORK
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: NURRAHMADAYENI
Nomor Induk Mahasiswa
: 121402022
Program Studi
: SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen
: TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc., M.Sc
NIP. 1987052019091001
Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc, IT
NIP. 198301292009121003
Diketahui/disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi
Ketua,
Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT
NIP. 198001102008011010
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
IDENTIFIKASI PENYAKIT HYPERTENSIVE RETINOPATHY
MELALUI CITRA FUNDUS RETINA MENGGUNAKAN
PROBABILISTIC NEURAL NETWORK
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, Januari 2017
NURRAHMADAYENI
121402022
Universitas Sumatera Utara
ix
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan
ii
Pernyataan
iii
Ucapan Terima Kasih
iv
Abstrak
vii
Abstract
viii
Daftar Isi
ix
Daftar Tabel
xii
Daftar Gambar
xiii
Bab 1
Bab 2
Pendahuluan
1.1
Latar Belakang
1
1.2
Rumusan Masalah
4
1.3
Batasan Masalah
4
1.4
Tujuan Penelitian
5
1.5
Manfaat Penelitian
5
1.6
Metodologi Penelitian
5
1.7
Sistematika Penulisan
6
Landasan Teori
2.1
2.2
Hypertensive Retinopathy
8
2.1.1. Gejala Hypertensive Retinopathy
8
2.1.2. Penyebab Hypertensive Retinopathy
8
2.1.3. Faktor Resiko Hypertensive Retinopathy
9
2.1.4. Pemeriksaan Hypertensive Retinopathy
9
2.1.5. Klasifikasi Hypertensive Retinopathy
10
2.1.6. Pencegahan dan Pengobatan Hypertensive Retinopathy
12
Pengenalan Dasar Citra
13
Universitas Sumatera Utara
x
2.3
2.4
Bab 3
2.2.1. Citra Biner
14
2.2.2. Citra Grayscale
14
2.2.3. Citra Warna
15
Pengolahan Citra Digital
15
2.3.1. Green Channel
16
2.3.2. Peningkatan Kontras Citra
16
2.3.3. Morphological Operator
18
2.3.4. Thresholding
20
2.3.5. Connected Component Analysis
20
Ektraksi Ciri Citra
21
2.4.1
Fractal Dimension
21
2.4.2
Invariant Moments
23
2.5
Probabilistic Neural Network
25
2.6
PenelitianTerdahulu
28
Analisis dan Perancangan Sistem
3.1
Arsitektur Umum
31
3.2
Dataset
33
3.3
Pre-Processing
33
3.3.1
Pembentukan Citra Green Channel
33
3.3.2
Peningkatan Kontras Citra
34
3.3.3
Mengektraksi Background dan Optical Disk
35
3.3.4
Background Exclusion
36
3.4
Segmentation
36
3.5
Post-processing
36
3.6
Ektraksi Fitur
37
3.6.1
Fractal Dimension
37
3.6.2
Invariant Moments
39
3.7
Klasifikasi
41
3.8
Perancangan Sistem
43
3.8.1
Perancangan Menu Sistem
43
3.8.2
Perancangan Antarmuka
43
3.8.2.1 Perancangan Tampilan Splash
43
Universitas Sumatera Utara
xi
Bab 4
44
3.8.2.3 Perancangan Tampilan Halaman Training
45
Implementasi dan Pengujian
4.1
Bab 5
3.8.2.2 Perancangan Tampilan Halaman Utama Sistem
Implementasi Sistem
47
4.1.1
47
Spesifikasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
4.1.2 Implementasi Perancangan Antarmuka
48
4.1.3 Implementasi Data
49
4.2
Prosedur Operasional
52
4.3
Pengujian Sistem
59
Kesimpulan dan Saran
5.1
Kesimpulan
63
5.2
Saran
64
Daftar Pustaka
65
Universitas Sumatera Utara
xii
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1
Ringkasan dari hubungan antara klasifikasi sederhana dari
hypertensive retinopathy dan penyakit cardiovascular
11
Tabel 2.2
Model 4-konektivitas
20
Tabel 2.3
Model 8-konektivitas
21
Tabel 2.4
Penelitian Terdahulu
29
Tabel 4.1
Rangkuman data citra retina
48
Tabel 4.2
Data hasil pengujian
59
Universitas Sumatera Utara
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1
Citra fluorescein angiography
10
Gambar 2.2
Mild hypertensive retinopathy
11
Gambar 2.3
Moderate hypertensive retinopathy
12
Gambar 2.4
Malignant hypertensive retinopathy
12
Gambar 2.5
Koordinat citra
13
Gambar 2.6
Citra biner
14
Gambar 2.7
Citra grayscale
15
Gambar 2.8
Citra warna
15
Gambar 2.9
Arsitektur probabilistic neural network
25
Gambar 3.1
Arsitektur Umum
31
Gambar 3.2
Citra retina asli
33
Gambar 3.3
Perbandingan channel
33
Gambar 3.4
Perbandingan hasil proses CLAHE & HE
34
Gambar 3.5
Citra hasil morphological close
34
Gambar 3.6
Citra hasil background exclusion
35
Gambar 3.7
Citra hasil thresholding
35
Gambar 3.8
Citra hasil connected component analysis
36
Gambar 3.9
Pembagian kotak
37
Gambar 3.10 Pseudocode proses pelatihan metode PNN
40
Gambar 3.11 Proses pengujian metode PNN
41
Gambar 3.12 Struktur menu sistem
42
Gambar 3.13 Rancangan tampilan splash
43
Gambar 3.14 Rancangan gambar halaman utama
44
Gambar 3.15 Rancangan halaman utama training
45
Gambar 4.1
Tampilan halaman splash
47
Gambar 4.2
Tampilan halaman utama sistem
47
Gambar 4.3
Tampilan halaman training
48
Universitas Sumatera Utara
xiv
Gambar 4.4
Tampilan saat menu diklik
51
Gambar 4.5
Tampilan ketika salah satu button upload citra diklik
52
Gambar 4.6
Tampilan setelah file citra retina dipilih
52
Gambar 4.7
Tampilan ketika training telah selesai diproses
53
Gambar 4.8
Tampilan ketika citra telah dipilih
53
Gambar 4.9
Tampilan setelah citra dipilih
54
Gambar 4.10 Tampilan green channel saat diperbesar
55
Gambar 4.11 Tampilan CLAHE saat diperbesar
55
Gambar 4.12 Tampilan morphological close saat diperebesar
56
Gambar 4.13 Tampilan background exclusion saat diperebesar
56
Gambar 4.14 Tampilan thresholding saat diperebesar
57
Gambar 4.15 Tampilan connected component analysis saat diperebesar
57
Gambar 4.16 Grafik hasil akurasi pengujian
58
Universitas Sumatera Utara
iv
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur kehadirat Allah SWT, karena rahmat dan izin-Nya penulis dapat
menyelesaikan penyusunan skripsi ini, sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana
Komputer, pada Program Studi S1 Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer dan
Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada:
1.
Bapak Prof. Runtung Sitepu, SH., M.Hum selaku Rektor Universitas Sumatera
Utara.
2.
Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis selaku Dekan Fasilkom-TI USU.
3.
Bapak Muhammad Anggia Muchtar, ST., MM.IT selaku Ketua Program Studi
S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara.
4.
Bapak Mohammad Fadly Syahputra, B.Sc, M.Sc, IT selaku Sekretaris Program
Studi S1 Teknologi Informasi Universitas Sumatera Utara dan Dosen
Pembimbing I yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.
5.
Bapak Romi Fadillah Rahmat B.Comp.Sc., M.Sc selaku Dosen Pembimbing II
yang telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis.
6.
Ibu Sarah Purnamawati, ST., M.Sc selaku Dosen Pembanding I yang telah
memberikan kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
7.
Bapak Ivan Jaya, M.Kom selaku Dosen Pembanding II yang telah memberikan
kritik dan saran dalam penyempurnaan skripsi ini.
8.
Ayahanda Sudirman(alm) yang sudah lama tiada di dunia ini dan Ibunda Yurnita
yang selalu memberikan doa, kasih sayang, nasehat, dan semangat yang tiada
putusnya kepada penulis.
9.
Ilham Sugita dan Ihsan Nur Alam selaku adik-adik saya yang selalu memberikan
semangat kepada penulis.
10. Keluarga besar dari ayahanda dan ibunda yang juga selalu memberikan
dukungan dan semangat kepada penulis.
Universitas Sumatera Utara
v
11. Pria yang selalu memberikan doa, nasehat, yang selalu mendengarkan keluh
kesah penulis saat pengerjaan skripsi ini, memberikan dukungan dan semangat
kepada penulis Syawaluddin Manik, Amd.
12. Sahabat pena hingga sekarang Melia Erika, A.Md. Keb dan drh. Fitri Novita
yang walau jarak memisahkan tiada henti semangat dan dukungan yang
diberikan kepada penulis.
13. Sahabat rangers Annisa Faradina,S.Kom, Endang Windarsih,S.Kom, Ranti
Ramadhiana,S.Kom,
Rona
Idona
Vynaima
Simbolon,S.Kom,
Siti
Fatimah,S.Kom, Siti Hazizah Harahap,S.Kom dan Nurchalissa Saragih,S.Kom
yang selalu memberikan dukungan, mendengar keluh kesah saat pengerjaan
skripsi ini, menampung segala hal cerita yang lagi senang, bahagia, sedih,
memberikan nasehat dan sebagai saudara yang berbeda orangtua.
14. Safrina,S.Kom selaku senior sekaligus sudah dianggap kakak sendiri walaupun
umur terkait jauh lebih tua penulis yang selalu memberikan semangat,
dukungan, dan bantuan kepada penulis dalam mengerjakan skripsi ini.
15. Regania Pasca Rachsy sebagai sister yang selalu memberikan nasehat, semangat
dan juga dukungan kepada penulis.
16. Senior-senior yang terbaik Tengku Chairunnisa,S.Kom, Nurul Fatihah, S.Kom,
Ade Oktriani,S.Kom, Rauva Chairani,S.Kom, Chairunnisaq,S.Kom, Handra
Saito,S.Kom, Reza Taqyuddin,S.Kom, Ilham Akbar,S.Kom yang telah mau
direpotin, memberikan masukan, dan memotivasi penulis dalam pengerjaan
skripsi.
17. Teman-teman Teknologi Informasi USU terkhusus angkatan 2012, abangnda
dan kakanda angkatan 2011 dan 2010 dan buat adik-adik angkatan 2013,
2014,dan 2016 yang juga memberikan semangat kepada penulis.
18. Jumi Hartati, S.Sos teman sekamar satu kos yang juga selalu memberikan
nasehat, semangat, dan dukungan kepada penulis.
19. Ibu kos Evrillawati yang selalu menampung curahatan hati penulis, memberi
nasehat, semangat dan juga dukungan kepada penulis ketika mengerjakan skripsi
ini.
20. Teman-teman beserta adik-adik kos Ayu Azura,SS, Nurmawati, Iffah Karima
Putri, Erma Suryaningrum, Wilsa Kesuma, Fitri Aulia Sari, Wahyu Annisa Hsb,
Universitas Sumatera Utara
vi
Mayang Azura,dan Nizamul Hayati yang juga memberi semangat dan dukungan
kepada penulis.
21. Semua pihak yang terlibat langsung ataupun tidak langsung yang tidak dapat
penulis ucapkan satu persatu yang telah membantu penyelesaian skripsi ini.
Semoga Allah SWT melimpahkan berkah kepada semua pihak yang telah
memberikan
bantuan,
perhatian,
serta
dukungan
kepada
penulis
dalam
menyelesaikan skripsi ini.
Medan,
Januari 2017
Penulis
Universitas Sumatera Utara