KLASIFIKASI DIABETES RETINOPATI MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING
(CLASSIFICATION OF DIABETIC RETINOPATHY BY USING DEEP LEARNING)
AFRILIA SYAFIQA
Informasi Umum
Kode
21.04.4070
Klasifikasi
621.38 2 - Signal processing, Information theory
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Pengolahan Sinyal Informasi
Dilihat
325 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Diabetes retinopati adalah salah satu bentuk komplikasi diabetes melitus, dimana kadar gula yang tinggi pada akhirnya mengakibatkan kerusakan pada pembuluh darah retina mata, terutama di jarigan-jaringan yang sensitif terhadap cahaya. Pada penelitian sebelumnya, klasifikasi dibagi menjadi 4 kelas, yaitu mild, moderate, severe dan PDR. Klasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16, menggunakan 3668 data latih dan 1728 data uji. Nilai akurasi sebesar 74.48% dan nilai loss 5.06% diperoleh dengan menggunakan parameter optimizer Adam dan epoch 30. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi diabetes retinopati menjadi 5 kelas, yaitu normal, mild, moderate, severe dan PDR. Klasifikasi ini menggunakan metode Deep Learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan pada penelitian ini adalah arsitektur VGG-16. Nilai akurasi sebesar 59.72% dan nilai loss sebesar 0.9970 diperoleh dengan menggunakan parameter size 64, optimizer Adagrad, learning rate 0.01 dan epoch 25.
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | AFRILIA SYAFIQA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Nur Ibrahim, R. Yunendah Nur Fu’adah |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2021 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
