KLASIFIKASI LENKE MENGGUNAKAN EKTSRAKSI FITUR HU AND ZERNIKE MOMENT BERBASIS MACHINE LEARNING

Studi ini bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi yang dapat menentukan jenis skoliosis tulang belakang normal atau kelas Lenke. Ini akan menggunakan fitur ekstraksi gambar Hu Moment dan Zernike Moment, serta algoritma klasifikasi Multilayer Percepatan Model SCG dan OSS. Skoliosis adalah kelainan tulang belakang yang sering ditemukan pada remaja. 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 klasifikasi dilakukan menggunakan Neural Network berdasarkan fitur yang diekstraksi dengan 2 model terbaik pada setiap metode. Menggunakan gambar tulang belakang normal dan kelas Lenke. Hasilnya menunjukkan bahwa metode terbaik klasifikasi yaitu menggunakan Hu Moment pada 2 model dengan akurasi yang diperoleh masing-masing akurasi: akurasi train 98.9%, akurasi Validation 99.5%, dan akurasai testing 99%.