DETEKSI IRIS MATA UNTUK MENENTUKAN KELEBIHAN KOLESTEROL MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI MOMENT INVARIANT DENGAN K-MEANS CLUSTERING

Abstract

Abstrak
Iris mata manusia memiliki pola yang sangat unik dan berbeda pada setiap manusia, sehingga
sangat mungkin untuk menggunakannya sebagai dasar pengenalan biometric yang dikenal
dengan ilmu iridology. Iridology adalah metode pembacaan peta pada mata untuk mendeteksi
beberapa jenis penyakit dengan menggunakan pola pengamatan iris mata. Pada penelitian ini
penulis mengambil data iris mata menggunakan kamera digital, namun citra iris mata yang
didapatkan masih tampak kabur sehingga memerlukan pengolahan untuk mengurangi
kekaburan. Penulis mendesain perangkat lunak untuk meningkatkan kualitas citra foto iris
mata yang memiliki gejala kolesterol. Metode yang digunakan adalah ekstraksi ciri moment
invariant, dibantu dengan algoritma K-Means Clustering untuk perhitungan jarak pusat
cluster pada citra iris mata. Dari hasil citra iris mata yang telah diujikan dapat
dikelompokkan menjadi iris mata normal dan iris mata penderita kolesterol tinggi. Dalam
penelitian ini tingkat akurasi dari data penelitian adalah sebesar 95%.

Kata kunci: Euclidean Distance, Iris mata, Kolesterol, Moment Invariant