TRANSFORMASI WAVELET DAN ADAPTIVE NEIGHBORHOOD BASED MODIFIED BACKPROPAGATION (ANMBP) UNTUK KLASIFIKASI DATA MAMMOGRAM
| Main Author: | Indah , Werdiningsih |
|---|---|
| Format: | Article PeerReviewed application/pdf |
| Terbitan: |
LPPM UPN "Veteran" Jatim
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.upnjatim.ac.id/6416/1/Vol9No2Juni2014_%2D_Paper_3_Indah_Werdiningsih.pdf http://eprints.upnjatim.ac.id/6416/ |
Daftar Isi:
- Adaptive Neighborhod Based Modified Backpropagation (ANMBP) merupakan salah satu metode untuk klasifikasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan data mammogram menggunakan ANMBP. Klasifikasi dibagi menjadi tiga kategori, yaitu normal dan tidak normal, massa dan mikrokalsifikasi, jinak dan ganas. Klasifikasi data mammogram meliputi preprocessing, ektraksi fitur dan klasifikasi. Preprocessing menggunakan thresholding dan histogram equalization. Ekstraksi Fitur menggunakan transformasi wavelet dan klasifikasi menggunakan ANMBP. Hasil dari transformasi wavelet berupa koefisien energi. Koefisien energi yang digunakan 100, 500, 1000 dan 5000. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa massa dapat dikenali dengan baik menggunakan koefisien energi 100 dan mikrokalsifikasi dapat dikenali dengan baik menggunakan koefisien energi 5000. Hasil training dengan artificial neural network untuk mikrokalsifikasi jinak dan mikrokalsifikasi ganas iterasi berhenti pada epoch ke-666 dengan error sebesar 0.00096204 sedangkan hasil training dengan neural network belum konvergen sampai iterasi 1000000 dengan error 0.0546007. Kata Kunci : Klasifikasi, ANMBP, massa, mikrokalsifikasi.