EVALUASI KINERJA METODE KECERDASAN BUATAN BERBASIS YOLOv5 UNTUK DIAGNOSIS JENIS KANKER KULIT SECARA MOBILE REAL TIME

Joy, Hans Christabel Sinaga (2024) EVALUASI KINERJA METODE KECERDASAN BUATAN BERBASIS YOLOv5 UNTUK DIAGNOSIS JENIS KANKER KULIT SECARA MOBILE REAL TIME. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK (ABSTRACT).pdf Download (337Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI_FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (3728Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI_FULL TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2337Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Kanker kulit dikenal sebagai salah satu jenis kanker yang umum dan berisiko tinggi yang memerlukan prioritas pengobatan medis. Untuk meningkatkan efektivitas pengobatan, kanker kulit perlu dideteksi sedini mungkin. Baru-baru ini, dengan semakin populernya penggunaan sistem Computer Assisted Diagnosis (CAD), banyak peneliti melaporkan penggunaan pendekatan Artificial Intelligence (AI) untuk mendiagnosis berbagai penyakit, termasuk beberapa jenis kanker. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja sistem berbasis YOLO dalam mendiagnosis kanker kulit. Kami mengembangkan dan mengevaluasi aplikasi mobile berbasis YOLO untuk mendiagnosis kanker kulit secara langsung menggunakan smartphone. Dalam eksperimen, kami menggunakan 9 (sembilan) kelas kanker kulit berbeda. Kami telah melakukan eksperimen intensif dan mengukur Akurasi model untuk mengetahui seberapa baik model dapat mendeteksi objek serta mengukur Presisi, Recall, dan F1-Score dari setiap kelas untuk mengevaluasi kinerja masing-masing kelas. Hasil menunjukkan bahwa model berbasis YOLO ini memiliki kemampuan yang sangat baik untuk mendeteksi kanker kulit secara real-time dengan Akurasi sebesar 87,7%, Presisi 87,7%, Recall 87,8%, dan F1-Score 87,8%.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 003 Sistem-sistem 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2308422065 . Digilib
Date Deposited:	24 Dec 2024 02:11
Terakhir diubah:	24 Dec 2024 02:11
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/80997

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir