Klasifikasi Kaki Ulkus Diabetik Menggunakan Machine Learning dengan Data Termal Histogram - Dalam bentuk buku karya ilmiah

REGITA INDRI CAHYANI

Informasi Dasar

115 kali
24.04.5778
006.31
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Luka Ulkus Kaki Diabetik (UKD) merupakan salah satu penyakit yang diderita oleh penderita Diabetes Melitus. Diabetes melitus disebabkan karena tubuh kekurangan insulin yang mengakibatkan tingginya glukosa darah dalam jangka waktu yang panjang. Penderita diabetes diperkirakan akan mengalami kondisi seumur hidup atau tidak dapat disembuhkan dalam rentang persentase antara 15-25%. Tingkat kebutuhan amputasi pada ekstremitas bawah akibat UKD diperkirakan mencapai sekitar 20%, termasuk amputasi minor (di bawah pergelangan kaki), mayor (di atas pergelangan kaki), atau kombinasi keduanya. Hal tersebut dikarenakan penanganan medis yang terlambat dan kurangnya penanganan yang tepat. Oleh karena itu, segmentasi luka UKD ini sangat penting untuk mendeteksi area UKD sehingga pihak medis dapat melakukan penanganan tepat. Data yang digunakan pada penelitian merupakan suhu kaki 167 orang yang terdiri dari 45 orang sehat dan 122 orang yang menderita diabetes. Dengan bantuan machine learning, kita dapat mengetahui kaki mana yang menderita kaki diabetes dan yang tidak. Teknik klasifikasi yang digunakan yaitu Support Vector Maachine, KNN, Naive Bayes, dan Random Forest Classifier. Dari keempat model yang menghasilkan akurasi terbaik adalah Random Forest Classifier dengan parameter n-estimators dan max-features menghasilkan nilai akurasi 0.94, presisi 0.95, recall 0.94, dan F1-score 0.94.
 

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Klasifikasi Kaki Ulkus Diabetik Menggunakan Machine Learning dengan Data Termal Histogram - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
,; il.: pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

REGITA INDRI CAHYANI
Perorangan
Bedy Purnama, Bayu Erfianto
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2024

Koleksi

Kompetensi

  • CII4E4 - TUGAS AKHIR
  • CCH4D4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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