KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU PADA CITRA X-RAY DADA MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET - Dalam bentuk buku karya ilmiah

JUNRYKE WESILIA NGANTUNG

Informasi Dasar

24.04.1155
001.64
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Seiring dengan berkembangnya zaman ditengah-tengah masyarakat moderen teknologi terus-menerus dikembangkan, termasuk di dalam dunia medis.Salah satu- nya pemeriksaan x-ray atau rongten merupakan teknik yang menggunakan sinar X yang pada umumnya digunakan untuk melihat kedaan tulang dan sendi. Salah satu hasil pemeriksaan x-ray yaitu dapat menujukan bagaimana keadaan paru-paru pa- da manusia, apakah dalam kedaan normal atau paru-paru terinfeksi virus, sehingga metode klasifikasi citra menggunakan CNN dapat memudahkan pekerjaan manusia khusunya para petugas medis.

Pada Tugas akhir ini dilakukan klasifikasi gambar hasil x-ray paru-paru dima- na dataset terbagi memnjadi empat kelas yaitu paru normal, Bacterial Pneumonia, COVID-19, Tuberculosis, dan Viral Pneumonia. Kemudian membandingan tiga ar- sitektur DenseNet, yaitu DenseNet-121, DenseNet-169, dan DenseNet-201. Pada model terpilih yang memiliki performa terbaik, akan dilakukan pengujian untuk mengoptimasi kinerja model. Hasil dari sistem ini berupa kelas dan akurasi dari objek yang diprediksi.

Hasil pengujian menunjukkan bahwa model DenseNet-169 memiliki perfor- ma terbaik dari dua model lainnya. Namun, model tersebut masih mengalami ooverfitting dengan selisih nilai akurasi train dan validation sebesar 10,56%. Untuk mengatasi masalah tersebut, dilakukan penyesuaian pada beberapa parameter latih. Sehingga didapatkan model optimal dengan parameter dropout 0,5; epoch 25; dan learning rate 0,0001. Hal ini mengurangi tingkat overfit ditunjukkan dari nilai aku- rasi train 89.54% dan akurasi validation 89.43%, dengan selisih nilai 0,11%. Akan tetapi, setelah dilakukan evaluasi pada metrik precision, recall, dan f1-score, hasil- nya menunjukkan bahwa terdapat ketidakseimbangan. Kelas Bacterial Pneumonia dan Viral Pneumonia mendapatkan hasil yang kurang maksimal, sedangkan kelas lainnya menunjukkan hasil optimal.

KataKunci: Penyakitparu-paru,sinarx-ray,CNN,DenseNet

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

KLASIFIKASI PENYAKIT PARU-PARU PADA CITRA X-RAY DADA MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
 
INDONSEIA

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

JUNRYKE WESILIA NGANTUNG
Perorangan
Jangkung Raharjo, R Yunendah Nur Fu'adah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2024

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini