SISTEM PENDETEKSIAN KEABNORMALAN TULANG BELAKANGMENGGUNAKAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) DAN MACHINE LEARNING

Tulang belakang atau biasa juga disebut dengan tulang punggung terbuat dari tulang-tulang kecil mulai dari dasar tengkorak hingga panggul. Seperti anggota tubuh lainnya yang bisa mengalami gangguan atau kelainan, tulang belakang juga bisa mengalaminya. Salah satu jenis kelainan pada tulang belakang yang sering ditemukan yaitu skoliosis (tulang belakang membengkok ke kiri/ ke kanan), skoliosis dapat terjadi akibat posisi tidur atau duduk yang salah, kekurangan konsumsi kalsium, faktor umur dan faktor genetik atau keturunan. Tujuan penelitian ini adalah melakukan perancangan sistem dengan Histogram Of Oriented Gradient (HOG) dan Machine Learning untuk mengklasifikasikan kelainan tulang belakang, mengekstrak fitur dari texture pada citra tulang belakang dengan metode Histogram Of Oriented Gradient (HOG), mengetahui hasil performansi sistem klasifikasi dengan metode Machine Learning dalam bentuk akurasi. Hasil klasifikasi citra Tulang Belakang dengan metode Histogram of Oriented Gradients (HOG) menunjukkan bahwa HOG Cell Size 5020 model Linear SVM menjadi model dengan performa terbaik saat training data dengan akurasi sebesar 95.8 persen dan waktu pengujian tercepat pada model Medium Gaussian SVM dengan waktu 8.7671s.