Pengembangan Aplikasi Pengolahan Citra X-Ray Digital Berbasis Computer Vision Untuk Deteksi Fraktur - Pramuditya, Badi Amnu; Riswal Hanafi Siregar (Jurnal Kreativitas Mahasiswa Informatika, 2026)
Perkembangan teknologi X-ray digital memberikan peluang untuk diintegrasikan dengan metode Computer Vision dalam meningkatkan kualitas citra serta mendukung deteksi fraktur secara otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web yang mampu melakukan pengolahan citra X-ray digital dan mendeteksi fraktur tulang secara efektif. Proses pengolahan citra dilakukan melalui beberapa tahapan image enhancement, yaitu konversi grayscale, peningkatan kontras menggunakan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), penyesuaian kecerahan, serta reduksi noise menggunakan filter Median dan Gaussian blur. Dataset diperoleh dari sumber terbuka (Google, Kaggle), dianotasi di Roboflow menjadi dua kelas (Fracture dan Healthy), lalu diproses dengan preprocessing, augmentasi, dan pembagian data sebelum pelatihan model. Sistem diimplementasikan pada arsitektur web menggunakan Flask sebagai backend untuk pemrosesan citra dan inferensi model, serta React.js sebagai frontend untuk menampilkan citra asli, citra hasil peningkatan, dan hasil deteksi yang dapat diunduh pengguna. Evaluasi model menggunakan Confusion Matrix menunjukkan akurasi sebesar 94,26%, yang menandakan bahwa model mampu membedakan citra fraktur dan non-fraktur dengan baik pada dataset uji. Pengujian fungsional (Black Box dan White Box) juga mengonfirmasi bahwa alur dan logika aplikasi berjalan sesuai rancangan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa aplikasi yang dikembangkan berpotensi membantu identifikasi awal kelainan tulang pada citra X-ray dan dapat dikembangkan lebih lanjut menjadi sistem pendukung keputusan klinis.