SISTEM DETEKSI KATARAK BERDASARKAN TEKSTUR GRAY LEVEL COOCURRENCE MATRIX DENGAN KLASIFIKASI JARAK MINKOWSKI

Abstrak

ABSTRAK
Mata adalah organ penglihatan yang sangat penting bagi manusia. Mata
terdiri dari sistem optik kompleks yang mengumpulkan cahaya dari sekitarnya.
Ganguan mata yang dapat menyebabkan kebutaan salah satunya adalah katarak.
Data dari Riset Kesehtan Dasar Kementrian Kesehtan Republik Indonesia
melaporkan prevalensi katarak di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah 2,3%. Tiga
alasan utama penderita katarak adalah karena ketidaktahuan (41,4%),
ketidakmampuan (14,1%), dan ketidakberanian (5,7%). Hal ini berarti bahwa
kebutaan akibat katarak di NTT cukup tinggi karena banyak penderita katarak tidak
mengetahui dirinya mempunyai penyaki katarak. Pemeriksaan katarak di rumah
sakit menggunakan alat slit lamp, namun alat ini hanya terdapat pada rumah sakit
yang memiliki poli mata. Oleh karenanya diperlukan sistem deteksi katarak yang
dapat membantu mendeteksi katarak sehingga dapat dialkukan tindakan dengan
tepat. Tujuan penelitian ini yaitu merancang sistem deteksi katarak berdasarkan
nilai statistik tekstur (Gray Level Co-Occurrance Matrix) dengan klasifikasi jarak
Minkowski. Penelitian ini mengunakan kamera Nikon D90 12,3 Megapixel dengan
lensa AFD Nikon 50 mm f1.8 untuk memperoleh citra mata normal dan katarak.
hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem ini mampu untuk mendeteksi dan
mengklasifikasi mata normal, katarak imatur dan katarak matur dengan akurasi
94,74% pada variasi nilai statistik tekstur dengan jarak pixel antar tetangga 5 pixel
dengan kliasifikasi jarak minkowski pada koefisien minkowski  =1,  =2 dan 
=3.
Kata kunci: deteksi katarak, nilai statistik tekstur, jarak minkowski
ABSTRACT
The eye is an organ of vision that is very important for humans. the eye
consists of a complex optical system that collects light from the surroundings. eye
disorders that can cause blindness are cataracts. data from the basic health
research of the republic of indonesia ministry of health reports that the prevalence
of cataract in east nusa tenggara (ntt) province is 2.3%. the three main reasons for
cataract sufferers are due to ignorance (41.4%), disability (14.1%), and lack of
courage (5.7%). this means that blindness due to cataract in ntt is quite high
because many sufferers do not know that they have cataract disease. cataract
examination at the hospital using a slit lamp device, but this tool is only available in
hospitals that have eye departmen. therefore a cataract detection system is needed
that can help detect cataracts so that action can be taken appropriately. the
purpose of this study is to design a cataract detection system based on the texture
statistical values (gray level co-occurrance matrix) with minkowski distance
classification. this study uses a 12.3 megapixel nikon d90 camera with afd lens nikon 50 mm f1.8 for obtain the image of normal eye and cataracts. the results
obtained show that this system is able to detect and classify normal eyes, imatur
cataract and mature cataract with an accuracy of 94,74% on variations in texture
statistical values with a pixel distance between nieghbors of 5 pixel with minkowski
distance classification at minkowski koefisient  =1,  =2 and  =3.
Keywords: cataract detection, texture statistical values, minkowski distance