Deteksi Penyakit Kangker Serviks Melalui Citra Digital Menggunakan Tehnik Evolving ANN

reza al kahfi

Informasi Dasar

118090050
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Kanker Serviks atau yang biasa disebut kanker mulut rahim disebabkan oleh Human Papilloma Virus (HPV) yang menyerang area serviks atau leher rahim, yaitu area bawah pada rahim yang menghubungkan rahim dengan organ intim pada wanita[1]. Kanker Serviks merupakan salah satu penyakit paling mematikan yang sangat ditakuti bagi para kaum wanita. Hal tersebut dikarenakan gejala penyakit ini yang tidak terlihat dan terasa secara jelas sebelum mencapai stadium lanjut. Untuk itulah perlu adanya deteksi dini pada serviks secara rutin untuk mencegah terjadinya penyakit kanker serviks. Salah satu metode yang sering digunakan untuk melakukan pemeriksaan kanker serviks ialah metode Pap Smear[3]. Pada pengenalan hasil citra Pap Smear ini, sering kali terjadi kesalahan dalam pengenalan tipe sel serviks, apakah normal atau abnormal. Salah satu penyebabnya ialah kesalahan dokter dalam mengidentifikasi, terutama bagi dokter-dokter muda yang masih kurang pengalaman. Untuk itulah di perlukan adanya sistem untuk membantu identifikasi sel serviks hasil pemeriksaan Pap Smear.
Pada tugas akhir ini, diimplementasikan Gabor Filter yang digunakan sebagai ekstraksi ciri dan Evolving ANN sebagai classifier untuk melakukan identifikasi tipe sel serviks, apakah normal atau abnormal, dan selanjutnya dilakukan pengujian untuk mengetahui performansi sistem berdasarkan Positive Predictive Value (PPV) dan Negative Predictive Value (NPV) dalam mengidentifikasi tipe sel serviks.
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, nilai akurasi yang dihasilkan dalam hal pengenalan tipe sel normal dan abnormal terbilang cukup baik walau belum dapat dikatakan sangat baik. Dari hasil nilai PPV, dapat diketahui probabilitas seseorang terdapat sel abnormal pada serviks dengan hasil test positif terdapat sel abnormal adalah 81,11%. Sedangkan dari hasil nilai NPV, dapat diketahui probabilitas seseorang tidak terdapat sel abnormal pada serviks dengan hasil test negatif terdapat sel abnormal adalah 73,33%.
Kata Kunci : Kanker Serviks, Pap Smear, Gabor Filter, Evolving ANNABSTRACT: Cervical cancer is caused by the Human Papilloma Virus (HPV) which attacks the cervix or cervical area, the lower area of the uterus that connects the uterus to the vital organs in women [1]. Cervical cancer is one of the most deadly and feared disease for the women. That is because the symptoms of this disease are not clearly seen and felt before it reaches an advanced stage. For that reason, early detection of cervical cancer regularly to prevent the occurrence of cervical cancer is needed. One method that is often used to perform cervical cancer screening is the Pap smear method [3]. At the introduction of the Pap smear result image, there is an error occurs in the introduction of cervical cell type, whether normal or abnormal. One reason is that doctors in identifying errors is lacking experience, especially for young doctors. For that reason there should be a system to help identify cervical cells Pap test results.
In this final project, Gabor Filters are used as feature extraction and Evolving ANN as a classifier to identify the type of cervical cells, whether normal or abnormal, and further testing to determine the performance of the system based on the Positive Predictive Value (PPV) and Negative Predictive Value (NPV) in identifying cervical cell types.
Based on the previous research, the result value of accuracy in terms of the introduction of normal and abnormal cell types is quite good though cannot be said very well. From the results of the PPV value, the probability of a person known to be contained abnormal cells in the cervix with positive test results are abnormal cells is 81.11%. While the results of the NPV, the probability of a person can be known there is no abnormal cells in the cervix with negative test results are abnormal cells is 73.33%.
Keyword: Cervical Cancer, Pap Smear, Gabor Filter, Evolving ANN

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

Deteksi Penyakit Kangker Serviks Melalui Citra Digital Menggunakan Tehnik Evolving ANN
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 1.000
Tidak

Pengarang

reza al kahfi
Perorangan
Adiwijaya, Jondri
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2013

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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