Cover Image

Implementasi Algoritma Deep Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Tuberkulosis

Main Author: Hartanto Tanian, Fidelius
Format: Thesis NonPeerReviewed application/pdf
Bahasa: eng
Terbitan: , 2020
Subjects:
T58.5-58.64 Information technology
Online Access: http://kc.umn.ac.id/13612/1/HALAMAN_AWAL.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/3/BAB_I.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/4/BAB_II.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/5/BAB_III.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/6/BAB_IV.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/7/BAB_V.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/8/LAMPIRAN.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/
ctrlnum 13612
fullrecord <?xml version="1.0"?> <dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://kc.umn.ac.id/13612/</relation><title>Implementasi Algoritma Deep Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Tuberkulosis</title><creator>Hartanto Tanian, Fidelius</creator><subject>T58.5-58.64 Information technology</subject><description>Tuberkulosis (TB) adalah penyakit infeksi kronik yang disebabkan oleh kuman Mycobacterium Tuberculosis dan dapat ditularkan melalui udara. Proses rontgen merupakan proses yang dilakukan untuk mengetahui seseorang terkena TB atau tidak. Gambar rontgen berperan penting bagi orang yang diduga terinfeksi penyakit TB. Saat ini penyakit TB sulit untuk terdeteksi karena kurangnya ahli interpretasi radiologi. Untuk dapat memecahkan masalah tersebut, dibuatlah suatu sistem untuk diagnosa penyakit tuberkulosis yang dilakukan secara otomatis dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk pengklasifikasian. Untuk membangun sistem ini diperlukan pengolahan gambar seperti image blurring dan algoritma Deep Convolutional Neural Network yang merupakan salah satu algoritma deep learning yang terbukti menghasilkan hasil yang baik pada proses pengklasifikasian gambar. Hasilnya terbaik dari penelitian ini merupakan sistem yang mampu mendiagnosa 84% gambar hasil rontgen data testing pada model yang dibuat dengan presisi rata-rata sebesar 85% dan recall rata-rata sebesar 85%.</description><date>2020</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/1/HALAMAN_AWAL.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/3/BAB_I.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/4/BAB_II.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/5/BAB_III.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/6/BAB_IV.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/7/BAB_V.pdf</identifier><type>File:application/pdf</type><language>eng</language><identifier>http://kc.umn.ac.id/13612/8/LAMPIRAN.pdf</identifier><identifier> Hartanto Tanian, Fidelius (2020) Implementasi Algoritma Deep Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Tuberkulosis. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara. </identifier><recordID>13612</recordID></dc>
language eng
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
File:application/pdf
File
author Hartanto Tanian, Fidelius
title Implementasi Algoritma Deep Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Tuberkulosis
publishDate 2020
topic T58.5-58.64 Information technology
url http://kc.umn.ac.id/13612/1/HALAMAN_AWAL.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/2/DAFTAR_PUSTAKA.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/3/BAB_I.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/4/BAB_II.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/5/BAB_III.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/6/BAB_IV.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/7/BAB_V.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/8/LAMPIRAN.pdf
http://kc.umn.ac.id/13612/
contents Tuberkulosis (TB) adalah penyakit infeksi kronik yang disebabkan oleh kuman Mycobacterium Tuberculosis dan dapat ditularkan melalui udara. Proses rontgen merupakan proses yang dilakukan untuk mengetahui seseorang terkena TB atau tidak. Gambar rontgen berperan penting bagi orang yang diduga terinfeksi penyakit TB. Saat ini penyakit TB sulit untuk terdeteksi karena kurangnya ahli interpretasi radiologi. Untuk dapat memecahkan masalah tersebut, dibuatlah suatu sistem untuk diagnosa penyakit tuberkulosis yang dilakukan secara otomatis dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk pengklasifikasian. Untuk membangun sistem ini diperlukan pengolahan gambar seperti image blurring dan algoritma Deep Convolutional Neural Network yang merupakan salah satu algoritma deep learning yang terbukti menghasilkan hasil yang baik pada proses pengklasifikasian gambar. Hasilnya terbaik dari penelitian ini merupakan sistem yang mampu mendiagnosa 84% gambar hasil rontgen data testing pada model yang dibuat dengan presisi rata-rata sebesar 85% dan recall rata-rata sebesar 85%.
id IOS6965.13612
institution Universitas Multimedia Nusantara
institution_id 355
institution_type library:university
library
library Perpustakaan Universitas Multimedia Nusantara
library_id 306
collection Knowledge Center UMN
repository_id 6965
subject_area Business/Bisnis
Communication/Komunikasi
Art Apreciation/Apresiasi Seni
Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
city TANGERANG
province BANTEN
shared_to_ipusnas_str 1
repoId IOS6965
first_indexed 2020-12-19T03:50:54Z
last_indexed 2020-12-19T03:50:54Z
recordtype dc
_version_ 1686477460767506432
score 17.538404

Lihat Juga