ABSTRAKSI:
Kanker usus besar merupakan penyakit kanker yang dapat di derita manusia dikarenakan bertambahnya umur setiap manusia dan pengolahan yang tidak seharusnya, seperti makan tidak teratur serta tidak membuang air besar untuk waktu yang lama. Tetapi tidak munutup kemungkinan kanker usus besar dapat menyerang secara dini. Saat ini untuk pengecekan sebuah kanker usus besar masih menggunakan cara yang manual dengan melihat langsung sel di mikroskop dan dibandingkan dengan sel usus besar yang normal. Tuntutan paramedic untuk mediagnosa cepat kanker ususbesar dengan akurat sangat diharapkan banyak orang
Pada tugas akhir ini, akan dibangun sebuah system pengklasifikasian menggunakan Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dengan metode trainingnya Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA).
Pada Tugas akhir ini, diteliti terkait dengan LMA, yang meliputi jumlah masukan, epoch, learning rate, dan jumlah hidden neuron. Klasifikasi kanker usus besar sendiri dalam hal preprocessing untuk mencirikan tekstur dari sel di usus besar. Yang diambil menggunakan kamera digital, yang dihadapkan langsung pada lesa okuler dari mikroskop di RU Hasan Sadikin bandung. Menggunakan ekstrasi ciri stattistik Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), yang akan dilanjutkan pemrosesan training menggunakan Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA). Yang didapat hasil 83% untuk gambar jaringan utuh kanker usus besar dan nilai akurasi 90% untuk citra yang sudah di crop persel.
Kata Kunci : klasifikasi kanker usus besar, artificial neural network, Grey Level Co-occurrence Matrix, levenberg marquardt algorithm.ABSTRACT:
Colon Cancer is Cancer can be affects humans. Because Increasing age every human being and processing should not be. for example, irregular eating and do not defecate for a long time. But did not rule out colon cancer can strike early. Now check a colon cancer are still using manual. By looking directly at the microscope and cells compared with normal colon cells. Demands paramedics to quickly diagnose colon cancer with highly accurate expected a lot of people.
This final assignment, will be constructed a classification system using Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM) with methods Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA).
This final assignment, observed associated with the LMA, which includes the number of inputs, epochs, learning rate, and the number of hidden neurons. classification of colon cancer itself in terms of preprocessing to characterize the texture of cells in colon. Were taken using a digital camera, that directly confronted the ocular lens of the microscope In Hasan Sadikin bandung hospital. Using characteristic extraction stattistik Grey Level Co-occurrence Matrix (GLCM), which will continue processing training using Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA). obtained results of 83% for intact tissue images colon cancer and 90% accuracy values for the image that already in the crop each cell.
Keyword: colon cancer classification, artificial neural network, Grey Level Co-occurrence Matrix, Levenberg Marquardt algorithm.