KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN KNEE OSTEOARTHRITIS (KOA) BERDASARKAN LOCAL BINARY PATTERN (LBP) DAN NAIVE BAYES

ABSTRAK
Osteoarthritis (OA) adalah penyakit sendi di mana perubahan patologis terjadi di seluruh struktur sendi. OA merupakan penyakit sendi yang paling sering dijumpai dan angka kejadiannya meningkat seiring bertambahnya usia. Keluhan yang sering terjadi yaitu nyeri pada sendi yang ditandai dengan kerusakan tulang rawan (kartilago) hyalin sendi, meningkatnya ketebalan serta sklerosis dari lempeng tulang, timbulnya peredangan dan melemahnya otot-otot. Saat ini telah berkembang banyak penelitian dengan bantuan komputer untuk melakukan identifikasi, segmentasi, deteksi maupun klasifikasi tingkat keparahan penyakit OA lutut. Sementara itu, tujuan Skripsi ini adalah untuk mengetahui tingkat keparahan OA pada lutut dengan ekstrasi fitur berbasis tekstur citra x-ray yang diperoleh menggunakan dari database publik yaitu Osteoarthritis Initiative (OAI). Sedangkan metode yang digunakan pada Skripsi ini adalah LBP dan Naive Bayes. Data OA lutut mengalami praproses dengan menggunakan metode Histogram Equilization dengan meningkatkan kontras citra agar data citra menjadi lebih baik dalam melakukan proses Local Binary Pattern (LBP), hasil tekstur LBP terlihat bagus, tekstur-tekstur pada tulang terlihat jelas. Hasil dari LBP ada dua yaitu berbentuk data citra dan berupa fitur tekstur LBP yang disimpan dengan npy. Fitur tekstur tersebut akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan sebanyak 8270 data citra kanan dan kiri, 4140 data citra kanan, 4130 data citra kiri dengan grade masing-masing 0 4. Jumlah data citra mempengaruhi hasil akurasi yang di dapat, semakin banyak data citra maka akan semakin bagus hasil akurasinya untuk metode LBP dan Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes dapat mengklasifikasi data citra OAI dengan grade 0 – 4. Dengan metode ini hasil tingkat akurasi yang didapatkan pada lutut kanan sebesar 38,237%, lutut kiri sebesar 40,435%, keseluruhan sebesar 39,999%..
Keywords: Osteoarthritis, Tekstur, LBP, Naive Bayes