ABSTRAK

ABSTRAK Nama : Robeth Rahmatullah Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Segmentasi Citra Janin Menggunakan Metode Multilayer Super Piksel dan Fitur Image Moment Segmentasi organ tubuh kepala, femur, dan humerus janin pada citra USG merupakan salah satu tantangan dalam merealisasikan sistem pengukuran biometri janin otomatis. Meskipun telah banyak metode yang dikembangkan untuk mengatasi permasalahan ini, metode tersebut umumnya bersifat spesifik untuk satu organ tubuh saja. Terkait hal tersebut, penelitian ini akan berfokus pada sebuah metode pembelajaran mesin yang telah ada sebelumnya: klasifikasi multilayer super piksel menggunakan random forest. Fokus dari penelitian ini adalah peningkatan performa akurasi dengan mengeksplorasi parameter compactness dalam pembentukan super piksel. Selain itu fitur image moment yang bersifat translation, rotation, dan scale invariant juga ditambahkan untuk meningkatkan peforma segmentasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa perbedaan parameter compactness akan memberikan nilai akurasi, F1-score, recall, dan specificity yang berbeda pula. Penambahan fitur image moment mampu meningkatkan performa segmentasi organ janin, namun besarnya peningkatan tidak signifikan. Pengukuran biometri janin kepala dan humerus menggunakan metode segmentasi yang diajukan menunjukkan error yang lebih rendah. Namun, pengukuran biometri janin femur menggunakan metode pembanding menunjukkan hasil lebih baik. Kata Kunci: Segmentasi, USG, janin, multilayer, super piksel, SLIC, random forest, image moment