@article{Lina_Augustine_Oktaviana_Chris_2022, title={Pendeteksian Leukosit Secara Otomatis Melalui Citra Preparat Berbasis Region Proposal Network}, volume={11}, url={https://ejournal.ikado.ac.id/index.php/teknika/article/view/541}, DOI={10.34148/teknika.v11i3.541}, abstractNote={<p>Perkembangan teknologi yang sangat pesat telah membantu dunia medis untuk mendiagnosis kondisi kesehatan seseorang. Salah satu cara untuk melakukan diagnosis medis yang paling utama yaitu melalui pemeriksaan sel darah. Darah terdiri dari eritrosit, leukosit, dan plasma darah. Salah satu komponen darah yang sering dianalisis untuk mengetahui kondisi tubuh adalah leukosit. Analisis dapat dilakukan dengan melakukan perhitungan terhadap jumlah leukosit yang ada dalam tubuh. Tahap awal dari proses perhitungan sel darah adalah dengan melakukan pendeteksian terhadap lokasi sel darah melalui citra digital preparat sel darah. Pada penelitian ini, pendeteksian dilakukan secara otomatis menggunakan teknik <em>Region Proposal Network</em> dengan mengaplikasikan metode <em>Faster R-CNN</em>. Proses utama pendeteksian leukosit terdiri dari tahap <em>pre-processing</em> dan tahap pendeteksian area leukosit menggunakan metode <em>Faster R-CNN</em>. Target dari sistem yang diusulkan adalah untuk mendapatkan area leukosit dan menandainya secara otomatis. Eksperimen dilakukan terhadap citra preparat sel darah yang diwarnai dengan cairan Wright, maupun citra preparat sel darah yang tidak diwarnai. Hasil eksperimen menunjukkan tingkat akurasi pendeteksian area leukosit sebesar 99,54% untuk citra leukosit dengan pewarnaan dan akurasi pendeteksian sebesar 93,21% untuk citra leukosit tanpa pewarnaan.</p&gt;}, number={3}, journal={Teknika}, author={Lina and Augustine, Michelle and Oktaviana and Chris, Arlends}, year={2022}, month={Oct.}, pages={190-196} }