Identifikasi Jenis Obat Berdasarkan Gambar Logo Pada Kemasan Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

Many people consume drugs to maintain health, prevent disease or cure. These types of drugs have been defined both nationally and internationally, generally these types of drugs written in the form of logo on the packaging of drugs. There are so many types of medications that have been approved by the government and has been circulating in the community, in this study I use 4 different types of modern medicine and three kinds of herbal medicine, in total there will be as many as 7 different logo that will be used. In this research, will be created an application that can identify the type of drugs based logos contained on the packaging. To identify them, can be done by taking pictures logo on the packaging of the drug. Then the image is stored and then processed by an application that has been made, the application will provide information such as the type of drug. Application will be made using MATLAB and the methods used for image classification is Naive Bayes. Keywords: Medicine Logo, Image Processing, Edge detection, GLCM, Nave Bayes AbstrakBanyak masyarakat yang sering mengkonsumsi obat untuk menjaga kesehatan, mencegah penyakit maupun menyembuhkan sakit. Jenis obat sudah ditetapkan baik secara nasional maupun international, umumnya jenis obat ini dituliskan berupa logo pada kemasan obat. Terdapat sangat banyak jenis obat yang telah disetujui oleh pemerintah dan telah beredar di masyarakat, pada penelitian ini saya menggunakan 4 jenis obat modern dan 3 jenis obat herbal, total akan terdapat sebanyak 7 macam logo yang akan digunakan. Dalam penelitian ini saya ingin membuat suatu aplikasi yang dapat mengindentifikasi jenis obat berdasarkan logo yang terdapat pada kemasan. Untuk mengidentifikasinya, dapat dilakukan dengan cara memfoto logo pada kemasan obat. Kemudian gambar disimpan dan kemudian diproses oleh aplikasi yang telah dibuat, aplikasi akan memberikan informasi berupa jenis obat. Aplikasi akan dibuat menggunakan MATLAB dan metode yang digunakan untuk klasifikasi gambar adalah Naive Bayes.

Knowledge Level of OTC and OTC Limited Drugs Use for Self-medication in the Community of Tondo Village, Mantikulore District, Central Sulawesi, Indonesia

“…Respondents can recognize the symbol or label on drug packaging for both OTC and OTC limited medicines. OTC pharmaceuticals have a green circle with a black border, whereas OTC limited drugs have a blue circle with a black border (22). Furthermore, responders can clearly grasp the drug's advised use on the container (23).…”

Cooperative Herbal Medicine Manufacturing Training Save Business (KSU) Munyai Mekhawan Labuhan Mandi Village, West Coast Districts, Lampung Province

“…Herbal medicine generally consists of 5-50 medicinal plants in powders, pills, drinks or liquids from several plants. Examples: Jamu Mrs. Mener, Antangin and Kuku Bima Gingseng (Rahayuda, 2016).…”

“…OHT is made from standardized materials such as extracts that meet quality parameters and are made in a hygienic way. For example: Reject angina, Diapet, Fitolac and Deepness (Rahayuda, 2016).…”

“…Phytoarmaka is a traditional medicine that has been tested for its efficacy through pre-clinical trials (in experimental animals) and clinical trials (in humans) and proven its safety through toxicity tests. (Rahayuda, 2016;Satria, 2013).…”

Pengelompokan Buah Jeruk menggunakan Naïve Bayes dan Gray Level Co-occurrence Matrix

“…Penelitian atas nama rosa andrie asmara dengan hasil proses klasifikasi jenis kelamin dengan metode Naive Bayes yang menghasilkan akurasi kecocokan sebesar 80% [8]. Penelitian atas nama I Gede Surya Rahayuda, dari percobaan yang dilakukan didapatkan bahwa tingkat akurasi yang dihasilkan cukup tinggi, terdapat 3 buah kategori jenis obat yang memiliki akurasi yang tinggi yaitu pada jenis Obat Bebas, Obat Bebas Terbatas dan Obat Keras [9]. Penelitian atas nama Rizky Ayomi Syifa, Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71,42% untuk ekstraksi ciri metode transformasi wavelet pasangan kombinasi koefisien aproksimasikoefisien detail vertikal dan akurasi pada metode GLCM sebesar 80% untuk kombinasi homogenitaskorelasi [10].…”