Identifikasi Retina Mata Menggunakan Metode Run Length Dan Naive Bayesian

Retina merupakan salah satu anggota tubuh manusia yang dapat digunakan sebagai identitas seseorang. Retina mengandung banyak pembuluh darah yang membentuk pola unik, setiap manusia memiliki pola yang berbeda. Cara membedakan suatu retina dengan yang lainnya yaitu dengan membedakan tekstur citra retina tersebut. Metode run length adalah suatu metode yang dapat mengekstrak ciri suatu citra berdasarkan tekstur, ciri yang didapat adalah Short Run Emphasis (SRE), Long Run Emphasis (LRE), Grey Level Uniformity (GLU), Run Length Uniformity (RLU), dan Run Percentage (RPC). Hasil dari ekstraksi ciri citra berdasarkan tekstur tersebut kemudian akan digunakan sebagai nilai masukan untuk menentukan hasil klasifikasi citra berdasarkan tekstur menggunakan metode naive bayesian. Metode naive bayesian merupakan sebuah metode pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat diketahui identifikasi citra retina mata dapat dilakukan dengan klasifikasi berdasarkan tekstur menggunakan metode run length sebagai metode untuk ekstraksi tekstur pada citra retina mata dan metode naive bayesian sebagai metode untuk klasifikasi. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan identifikasi citra retina mata berdasarkan tekstur menggunakan metode run length dan naive bayesian didapat tingkat akurasi sebesar 100%.

Retinal is one of human body�s part that can be used as personal identification. Retinal have so many blood vessels that formed a unique pattern, every person has different pattern. The way to differentiate between one retinal and others is by differentiate the image of retinal texture. The run length method is a method that can extract the characteristic of image based on texture, the acquired traits are Short Run Emphasis (SRE), Long Run Emphasis (LRE), Grey Level Uniformity (GLU), Run Length Uniformity (RLU), and Run Percentage (RPC). The result of image characteristic extraction based on the texture then will be used as the input value to determine the image classification result based on texture that used naïve bayesian method. Naïve Bayesian method is a simple probabilistic classification method that count the set of probability which sum up the frequency and value combination from dataset that given. Based on result of the research that has been done, known that retinal image identification can be done using classification based on texture that used run length method to extract the retinal image texture and naïve Bayesian as a method to classified. Based on the testing result that has been done, the obtained accuracy level of the retinal image identification based on texture that used run length method and naïve Bayesian is 100%.