SISTEM KLASIFIKASI CITRA LENKE SCOLIOSIS DENGAN METODE MOMENT INVARIANT DAN DECISION TREE

Studi ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi yang dapat menentukan jenis skoliosis tulang belakang normal atau kelas Lenke. Sistem ini akan menggunakan fitur ekstraksi gambar Hu Moment dan Zernike Moment, serta algoritma klasifikasi Decision Tree dengan model Fine, Medium, dan Coarse. Skoliosis adalah kelainan tulang belakang yang sering ditemukan pada remaja, dan klasifikasi Lenke adalah sistem yang umum digunakan untuk mengkategorikan jenis kelainan tulang belakang. Metode Hu Moment dan Zernike Moment digunakan untuk mengekstraksi aspek penting dari gambar tulang belakang. Kemudian, penelitian ini melakukan klasifikasi menggunakan Decision Tree berdasarkan fitur yang diekstraksi dengan dua model terbaik pada setiap metode, menggunakan gambar tulang belakang normal dan kelas Lenke. Hasilnya menunjukkan bahwa metode terbaik untuk klasifikasi adalah menggunakan Hu Moment pada Fine DT dan Medium DT pada mencatatkan akurasi tertinggi sebesar 96,0%, dan akurasi akurasi pada Testing sebesar 98,1% pada setiap model.