ABSTRAK
Malariaadalah penyakit infeksi yang disebabkan oleh protozoa parasit darah golongan Plasmodium, dimana proses penularannya melalui gigitan nyamuk Anopheles betina. Hingga saat ini penyakit malaria masih menjadi masalah kesehatan besar di negara tropis, termasuk Indonesia. Penegakkan diagnostik dilapangan hingga saat ini adalah dengan cara menemukan parasit Plasmodium melalui pemeriksaan apus darah dengan pengecatan giemsa secara mikroskopik. Prosedur ini dilakukan secara manual oleh ahli parasitologi dengan mencari parasit dalam slide darah menggunakan mikroskop cahaya. Namun proses tersebut menimbulkan masalah, yaitu di daerah terpencil belum banyak ditemui ahli parasitologi. Solusi yang diusulkan adalah proses diagnosis dapat dilakukan dengan menggunakanteknik pengolahan citra yang didasarkan pada perubahan rheologi sel darah merah yang terinfeksi Plasmodium. Penelitian inibertujuan untuk mengidentifikasi jenis parasit malaria melalui citra mikroskopis apus darah tipis dengan pengecatan giemsa menggunakan metode rule based. Metode pengolahan citra yang digunakan meliputi proses pre-processing dengan grayscale dan median filtering, segmentasi citra dengan Otsu thresholding dan erosi, serta ekstraksi ciri menggunakan Bounding Box dan Euclidean Distance. Tahap pre-processing menggunakan metode grayscale untuk mengurangi kompleksitas warna, sedangkan median filtering untuk menghilangkan noise yang tidak diinginkan. Tahap segmentasi citra, metode Otsu thresholding digunakan untuk memisahkan sel darah merah dari komponen sel darah lainnya, dan kemungkinan adanya parasit dari background, sedangkan erosi untuk menghilangkan titik-titik kecil yang tidak diperlukan dalam tahap ekstraksi ciri. Ekstrasi ciri menghasilkan luas area, perbandingan luas area, rasio diameter, dan rasio kebundaran. Prosesklasifikasi untuk menentukan jenis sel berdasarkan hasil ekstrasi ciri. Hasil pengujian menunjukkan bahwa morfologi citra mampu mengidentifikasi spesies Plasmodium falciparum dan Plasmodium vivax, dengan akurasi sistem sebesar 55%.
Kata Kunci: Euclidean Distance,morfologi, Plasmodium, rule based
ABSTRACT
Malaria is an infectious disease caused by the bloodparasiteprotozoanPlasmodium group, which is transmitted through the bite of the female Anopheles mosquito. Until now, malaria remains a major health problem in tropical countries, including Indonesia. Enforcement diagnostic range today is to find the Plasmodium parasite through blood smear examination with Giemsa staining microscopically. This procedure is done manually by experts parasitology by finding the parasite in the blood slides using a light microscope. However, the process raisesa problem, specifically in concession not easily found parasitology expert. The proposedsolutionisprocess of diagnosis can be performed using image processing techniques based on rheological changes in red blood cells infected with Plasmodium. This study aimed to identify the species of malaria parasites through a microscopic image of a thin blood smear with Giemsa staining using rule based method. Image processing methods used include the pre-processing with grayscale and median filtering, image segmentation with Otsu thresholding and dilation, as well as feature extraction using the Bounding Box and Euclidean Distance. The stage of pre-processing using grayscale method to reduce the color complexity, while the median filtering to remove unwanted noise. The stage of image segmentation, Otsu thresholding method used for separating red blood cells from other blood cell components, and the possible presence of parasites from the background, while dilation to eliminate the small dots that are not needed in feature extraction stage. Feature extractiongenerates wide area, area ratio, the ratio of diameter, and the ratio of roundness. Classification process to determine the types of cells based on the extraction characteristics. The test results show that the morphology of the image is able to identify the species of Plasmodium falciparum and Plasmodium vivax, with a system accuracy by 55%.
Keywords:Euclidean Distance, morphology, Plasmodium, rule based
