Pengembangan Automated Image Analysis untuk Menentukan Jumlah Bakteri Tahan Asam (BTA) pada Kasus Tubercolosis - Safri Adam; Puji Astuti; Puspa Amalia; Fadli Sukandiarsyah (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Diagnosis TB (tuberculosis) oleh tenaga kesehatan menjadi kunci penting dalam menemukan pasien baru TB. Diagnosis umum yang digunakan di Fasilitas Kesehatan (Faskes) TK 1 seperti puskesmas dilakukan dengan cara mewarnai spesimen dahak penderita dengan metode Ziehl-Neelsen untuk mendeteksi keberadaan Bakteri Tahan Asam seperti Mycobaterium tuberculosis penyebab TB. Namun pada praktiknya, penghitungan manual dengan bidang pandang terbatas pada mikroskop membutuhkan waktu pengerjaan yang cukup panjang. Dimasa pandemi covid19, efisiensi pengerjaan diagnosis harian termasuk pemeriksaan BTA harus ditingkatkan karena keterbatasan tenaga ATLM dilapangan yang turut bekerja menghadapi Covid19. Maka, pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah automated image analysis, atau analisis citra secara otomatis yang dapat menghitung jumlah bakteri yang tampak pada mikroskop. Proses pembuatan apusan BTA didapat 3 preparat yang menghasilkan data citra sebanyak total 171 citra. Noise pada citra dapat diatasi menggunakan metode CLAHE untuk memperbaiki kontras. Metode untuk pengolahan citra digital yang digunakan yaitu segmentasi HCA (Hiearcical Cluster Analysis) untuk memisahkah objek BTA dengan latar belakang. Hasil segmentasi dilakukan proses operasi morfologi untuk menghilangkan objek kecil selain objek BTA yang bekerja baik pada citra biner untuk mempermudah perhitungan jumlah bakteri. Metode HCA yang dikombinasikan dengan strategi seleksi objek dapat melakukan segmentasi objek BTA dengan baik. Hasil evaluasi menunjukkan RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 2.484  yang didapat pada saat threshold 0.11.