KLASIFIKASI TUMOR PAYUDARA DENGAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

MUHAMMAD FAJRU RAMADHAN, 1857051003 (2022) KLASIFIKASI TUMOR PAYUDARA DENGAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). FAKULTAS MIPA, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (513Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (2817Kb)
Preview	File PDF SKRIPSI FULL TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1467Kb) | Preview

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

Tumor adalah massa jaringan abnormal. Tumor terjadi karena adanya perubahan genetik (mutasi) pada sel. Sel-sel abnormal yang terus tumbuh dan tidak dapat dihancurkan oleh mekanisme tubuh secara perlahan akan memakan sel-sel sehat di sekitarnya. Kondisi ini akan membuat tumor menjadi ganas dan mulai menjadi kanker yang berbahaya. Tumor dapat tumbuh di beberapa bagian tubuh, termasuk payudara. Umumnya tumor payudara diderita oleh wanita, namun tidak menutup kemungkinan bagi pria juga. Penelitian ini berfokus pada klasifikasi tumor payudara untuk deteksi dini kanker payudara berdasarkan citra mammogram payudara wanita. Algoritma deep learning digunakan dalam penelitian ini untuk mendeteksi tumor payudara. Klasifikasi tersebut menggunakan algoritma deep learning berupa Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan arsitektur AlexNet dan GoogleNet. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis accuracy, precision, recall, dan F1 score arsitektur AlexNet dan GoogleNet untuk klasifikasi tumor payudara. Data yang digunakan adalah citra mammogram payudara dari MIAS (Mammographic Image Analysis Society) Database. Setelah dilakukan beberapa percobaan, didapatkan hasil tertinggi, yaitu accuracy 93,24%, precision 93,30%, recall 93,24%, dan F1 score 93,23% yang diperoleh dari arsitektur GoogLeNet dengan skenario pemisahan data 80% training 20% testing dan dimensi input 224×224 piksel. Penelitian ini memperlihatkan bahwa CNN dengan arsitektur AlexNet dan GoogLeNet mampu mendeteksi tumor payudara dari citra mammogram.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2208089056 . Digilib
Date Deposited:	26 Aug 2022 01:53
Terakhir diubah:	26 Aug 2022 01:53
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/65701

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir