Perkembangan teknologi yang sangat pesat, banyak memberikan dampak positif bagi masyarakat, tidak terkecuali dalam bidang kesehatan. Salah satu pemanfaatan teknologi di bidang kesehatan adalah mendiagnosa suatu penyakit melalui iris mata atau lebih dikenal dengan iridologi. Iridologi didasarkan kepada analisis salah satu struktur jaringan yang paling komplit dalam seluruh tubuh yakni iris atau selaput mata. Iris mata adalah area berwarna di bola mata yang mengelilingi pupil dan dari warna, tekstur, ataupun lokasi bercak-bercak pigmen di iris mata inilah kondisi kesehatan seseorang dapat dianalisis (D’ Hiru, 2005).
Kolesterol adalah zat lilin yang dibuat oleh hati binatang dan juga tersedia dalam makanan melalui produk-produk hewani tersebut seperti daging, unggas, ikan dan produk susu. Kolesterol dibutuhkan di dalam tubuh untuk mengisolasi saraf, membuat sel membran dan menghasilkan hormon tertentu. Kolesterol memainkan peran utama dalam kesehatan jantung manusia. High Density Lipoprotein (HDL) adalah kolesterol baik dan Low-density lipoprotein (LDL) adalah kolesterol jahat. Kolesterol tinggi pada serum merupakan faktor risiko utama penyakit kardiovaskular pada manusia seperti penyakit jantung koroner dan stroke (Tabas, 2002). Wahyuni (2005) menuliskan bahwa kadar kolesterol dan kematian orang Indonesia berada dalam kisaran yang sama dengan orang Amerika. Terdapat 25 dari 1000 orang meninggal akibat kolesterol di Indonesia. Rata-rata kadar kolesterol yang terkandung dalam tubuh orang Amerika mencapai 230-250 mg d/L. Jumlah pengidap kolesterol yang mengarah pada penyakit jantung atau stroke mengalami peningkatan sejak tahun 2009-2011.
Pengenalan pola pada iris mata manusia atau yang dikenal dengan iridology merupakan salah satu cara untuk mendeteksi adanya kolesterol tinggi. Terdapat banyak metode yang digunakan dalam melakukan pengenalan pola, diantaranya adalah template matching, statistical, syntactic/structural, dan neural networks. Jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks) adalah sistem pemroses informasi yang dibentuk sebagai generalisasi model matematika dari jaringan saraf biologi (Siang, 2005). Salah satu metode jaringan syaraf tiruan adalah Radial Basis Function (RBF). Pada penelitian ini, metode yang digunakan adalah hybrid radial basis function dengan firefly algorithm dan simulated annealing.
Tahapan pada penelitian ini adalah preprocessing, proses reduksi gambar dan proses deteksi berdasarkan jaringan saraf RBF hybrid dengan firefly algorithm dan simulated annealing. Preprocessing merupakan proses awal dalam gambar yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas gambar. Dalam penelitian ini, pemrosesan awal antara lain grayscale, thresholding, dan pemerataan histogram. Pada proses reduksi gambar, merupakan proses untuk mengurangi ukuran piksel suatu gambar dari 125 x 125 menjadi 25 x 25, dan proses segmentasi dilakukan untuk setiap segmen dari suatu gambar, rata-rata segmen adalah jumlah intensitas atau tingkat skala abu-abu dari semua piksel dalam suatu segmen dibagi dengan jumlah piksel segmen tersebut.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 60 citra iris pasien yang diambil dari Klinik Mata Dokter Abdul Hamid Arif, SpM yang terdiri dari 42 citra iris kolesterol tinggi dan 18 citra iris normal. citra ini dalam format .jpg dan ukurannya adalah 125 x 125 piksel. Dalam proses pelatihan (training) digunakan 42 citra iris yang terdiri dari 29 citra iris kolesterol tinggi dan 13 gambar iris normal. Sedangkan pada proses uji validasi menggunakan 18 citra iris yang terdiri dari 13 citra iris kolesterol tinggi dan 5 citra iris normal.
Penulis: Auli Damayanti
Link terkait tulisan di atas: https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1757-899X/546/5/052008
