Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/52307
Title: Klasifikasi Penyakit Tuberculosis dan Pneumonia pada Paru-Paru Manusia Berdasarkan Citra Chest X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network
Authors: Abdul Hamid
Advisors: Muhaza Liebenlito
Yanne Irenne
Keywords: Citra Chest X-Ray;Penyakit infeksi paru;Pengolahan citra digital convolutional neural network
Issue Date: 18-Dec-2019
Publisher: Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Abstract: Tuberculosis dan pneumonia merupakan jenis penyakit yang dapat menginfeksi paru-paru. Salah satu metode seorang ahli mendiagnosis kedua penyakit ini dengan melihat citra chest x-ray pasien. Pada penelitian ini memanfaatkan data citra chest x-ray penderita penyakit tuberculosis dan pneumonia. Model convolutional neural network digunakan untuk membantu mendiagnosis kedua penyakit ini. Data yang digunakan masing-masing sudah dilabeli sebanyak 4273 citra pneumonia, 1989 citra normal dan 394 citra tuberculosis. Data tersebut dibagi menjadi 80% himpunan data latih dan 20% data uji. Himpunan data tersebut juga telah melalui 3 tahap prepocessing yaitu resize citra, merubah citra RGB menjadi grayscale dan standarisasi gausian pada citra. Pada data latih dilakukan teknik sampling berupa undersampling data dan oversampling data untuk menyeimbangkan data latih antar kelas. Pemilihan model terbaik dipilih berdasarkan nilai AUC (Area Under the Curve) yaitu luas daerah dibawah kurva Receiver Operating Chracteristics (ROC). Model terbaik dihasilkan jika dilatih menggunakan data latih hasil oversampling dengan nilai AUC kelas tuberculosis sebesar 0,99 dan nilai AUC kelas pneumonia sebesar 0,98 sehingga mampu mengindentifikasi sebanyak 86% penyakit tuberculosis dan 96% penyakit pneumonia.
Description: xiii, 45 hlm; 29 cm.
URI: http://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/52307
Appears in Collections:Skripsi

Files in This Item:
File SizeFormat 
ABDUL HAMID-FST.pdf4.34 MBAdobe PDFView/Open


Items in UINJKT-IR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.