Klasifikasi Gambar Gigitan Ular dengan Random Forest

VICTOR LEADERO SANJAYA

Informasi Umum

Kode

19.04.3846

Klasifikasi

006.42 - Computer science-Image processing

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Image Processing

Dilihat

309 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Kasus gigitan ular merupakan salah satu penyebab kematian manusia di dunia. Jumlah kasus gigitan ular tertinggi terletak pada negara-negara yang berada di wilayah tropis seperti Asia Selatan, Asia Tenggara, dan Sub-Sahara Africa. Di Indonesia, diperkirakan ada 12,739 - 214,883 kasus gigitan ular, dengan angka kematian sebesar 20 - 11,581. Bekas gigitan ular dapat digunakan dalam mengidentifikasi gigitan ular, apakah gigitan tersebut berasal dari ular yang berbisa atau ular yang tidak berbisa, sehingga pemberian penanganan utama dalam gigitan ular lebih efektif. Pada penelitian ini, telah dibangun sebuah sistem klasifikasi dengan metode Random Forest untuk mengklasifikasikan fitur-fitur hasil ekstraksi fitur gambar gigitan ular. Pemilihan metode ini berdasarkan kemampuan Random Forest yang robust terhadap data outlier dan noise, serta menghasilkan akurasi yang lebih bagus dengan mengurangi korelasi antar decision tree di dalamnya. Gigitan ular diklasifikasikan ke dalam kelas gigitan ular berbisa dan kelas gigitan ular yang tidak berbisa. Evaluasi dari model yang telah dibangun menghasilkan nilai sensitivitas sebesar 91.67%, nilai spesifisitas sebesar 83.33%, dan f1 score sebesar 91.53%.