Identifikasi Acute Lymphoblastic Leukemia Berdasarkan Morfologi Sel Darah Putih Melalui Image Processing Dengan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes

Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) merupakan suatu keganasan hematologi. Leukemia akut ditandai dengan dominasi sel ganas yang belum matur atau disebut dengan sel blast. Sampai saat ini diagnostik leukemia masih menggunakan mikroskop dan memerlukan intepretasi oleh ahli. Metode diagnostik dengan cara ini membutuhkan waktu yang lama dan keakuratannya bergantung pada kemampuan operator. Analisis menggunakan pengolahan citra atau image processing dengan apusan darah tepi dapat dijadikan suatu terobosan metode identifikasi leukemia yang mudah, murah, cepat, dan akurat serta dapat dilakukan dimana saja tanpa perlu menggunakan mikroskop. Identifikasi dengan image processing dapat dilakukan dengan metode K-Nearest neighbor (KNN) dan Naive Bayes. Berdasarkan penelitian ini hasil akurasi dari sistem identifikasi sel ALL dengan metode KNN sebesar 91% sedangkan menggunakan metode naive bayes sebesar 86%. Nilai sensitivitas metode KNN sebesar 92% dan naive bayes 96%. Nilai spesifikasi metode KNN sebesar 90% dan naive bayes sebesar 75%. Metode image processing tersebut diharapkan dapat dipilih sebagai salah satu metode identifikasi leukemia di beberapa diagnostic center seperti rumah sakit sehingga pelayanan kepada pasien lebih maksimal.