Penggunaan Metode Local Binary Pattern dalam Mengklasifikasi Wajah Penyandang Down Syndrome dengan Variasi Jumlah Topologi Tetangga

Abstract

Down syndrome merupakan cacat lahir yang disebabkan oleh kelainan genetik yang disebabkan oleh kromosom 21 yang berlebih. Down syndrome terbagi menjadi beberapa variasi yang umumnya diakibatkan oleh kelainan genetik yaitu trisomi, translokasi, dan mozaik. Faktor utama penyebab down syndrome yaitu terjadinya “nondisjunction‖ pada embrio sehingga kromosom 21 memiliki 3 salinan, sehingga kromosom yang umumnya berjumlah 46 kromosom pada manusia normal, manusia penderita down syndrome akan memiliki kromosom yang berjumlah 47 kromosom. Pendeteksian gejala down syndrome dapat diamati dari ciri fisik penderita, dimana fisik penderita down syndrome berbeda dari manusia normal, baik dari tinggi badan, ukuran kepala, ukuran tangan yang relatif kecil, serta bentuk mulut dan hidung, yang hanya dapat diidentifikasi secara kasat mata, sedangkan pada ibu hamil dapat dilakukan dengan USG dan skrining. Tujuan dari penelitian ini yaitu dengan membuat suatu sistem yang dapat mengklasifikasi penyandang down syndrome pada bagian wajah dengan menggunakan metode Local Binary Pattern (LBP) dengan diberikan variasi jumlah topologi tetangga yaitu 8 ketetanggaan, 16 ketetanggaan, dan 24 ketetanggaan. Penelitian ini menggunakan metode LBP sebagai ekstraksi tekstur pada sebuah citra, dengan variasi jumlah topologi tetangga yang diaplikasikan pada sistem. Variasi topologi tetangga diberikan pada metode LBP yaitu menggunakan operator matrik LBP dengan 8 ketetanggaan, 16 ketetanggaan, dan 24 ketetanggaan, sehingga dengan diaplikasikannya ketiga variasi dapat diperoleh akurasi paling baik dalam mengklasifikasi wajah penyandang down syndrome.Penelitian ini dengan menggunakan data kualitatif berupa data citra frame foto wajah penyandang down syndrome dan wajah normal. Keberhasilan sistem dalam mengklasifikasi wajah down syndrome diperoleh hasil akurasi dari rasio jarak histogram dari wajah down syndrome. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LBP dapat mengklasifikasi down syndrome dengan pemberian variasi jumlah tetangga, dimana variasi jumlah tetangga mempengaruhi hasil klasifikasi, selain itu pemberian nilai threshold mempengaruhi dari hasil klasifikasi, dimana semakin besar variasi jumlah tetangga dan nilai threshold yang diberikan, maka nilai akurasi yang dihasilkan semakin besar dan hasil klasifikasi semakin baik. Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh pada penelitian yaitu sebesar 91,67%, dengan variasi jumlah tetangga 24 dan nilai threshold 0,09 dan 0,1. Semakin besar nilai threshold yang diberikan, maka hasil klasifikasi wajah down syndrome juga semakin baik, sehingga dapat dikatakan variasi 24 ketetanggaan dengan nilai threshold 0,09 dan 0,1 dapat mengklasifikasi wajah down syndrome dengan baik.