English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Identifikasi penyakit darah melalui citra sel darah manusia telah dilakukan menggunakan ekstraksi ciri Gray Level Co-occurrence Matrix dan metode logika fuzzy mamdani. Citra yang digunakan terdiri dari 10 citra leukemia dan 10 citra anemia. Tahap preprocessing diawali dengan memotong citra menjadi 430×307 piksel, kemudian mengubah citra berwarna menjadi citra beraras keabuan (grayscale), menghitung histogram citra, dan melakukan proses segmentasi. Setelah  preprocessing, ciri statistic citra diekstraksi menggunakan Gray Level Co-occurence Matrix 4 arah (0o, 45o,90o, dan 135o) pada jarak d = 1. Fitur yang digunakan pada proses ini adalah kontras, korelasi, energi, dan homogenitas. Data dari ekstraksi ciri diidentifikasi menggunakan logika fuzzy dengan metode inferensi mamdani. Sistem identifikasi ini ditampilkan dalam bentuk Grafichal User Interface. Identifikasi menggunakan metode tersebut menghasilkan akurasi data pelatihan dan data uji, berturut-turut sebesar 93,75% dan 100%. Dari hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode yang digunakan pada penelitian ini dapat diaplikasikan untuk mengidentifikasi penyakit sel darah dengan akurasi yang tinggi. Kata Kunci: Citra Sel Darah, GLCM, Logika Fuzzy Mamdani

Identifikasi Penyakit pada Sel Darah Menggunakan Logika Fuzzy Mamdani