| Kerusakan tulang belakang dialami oleh sekitar dua pertiga orang dewasa serta termasuk ke dalam penyakit yang paling umum kedua setelah sakit kepala. Klasifikasi gangguan tulang belakang sulit dilakukan karena membutuhkan radiologist untuk menganalisa citra Magnetic Resonance Imaging (MRI). Penggunaan Computer Aided Diagnosis (CAD) System dapat membantu radiologist untuk mendeteksi kelainan pada tulang belakang dengan lebih optimal. Dataset vertebral column memiliki tiga kelas sebagai klasifikasi penyakit kerusakan tulang belakang yaitu, herniated disk, spondylolisthesis dan kelas normal yang diambil berdasarkan hasil ekstraksi citra MRI. Dataset akan diolah dalam lima eksperimen berdasarkan validasi dataset menggunakan split validation dengan pembagian data training dan data testing yang bervariasi. Pada penelitian ini diusulkan implementasi algoritma genetika pada algoritma k-nearest neighbours untuk meningkatkan akurasi dari klasifikasi gangguan tulang belakang. Algoritma genetika digunakan untuk fitur seleksi dan optimasi parameter algoritma k-nearest neighbours. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode yang diusulkan menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam klasifikasi kerusakan pada tulang belakang. Metode yang diusulkan menghasilkan rata-rata akurasi sebesar 93% dari lima eksperimen. Hasil ini lebih baik dari algoritma k-nearest neighbours yang menghasilkan rata-rata akurasi hanya sebesar 82.54%. |
