Implementasi Convolutional Neural Network Berdasarkan Multimodal Feature Pada Klasifikasi Citra Pap-Smear Kanker Serviks dan Tinjauannya Menurut Agama Islam

Library is the Brain and The Heart of The University

Book's Detail

Implementasi Convolutional Neural Network Berdasarkan Multimodal Feature Pada Klasifikasi Citra Pap-Smear Kanker Serviks dan Tinjauannya Menurut Agama Islam
-
Pernyataan Tanggungjawab
Pengarang	Nurmufti, Rachmadhani Ajeng - Personal Name
Pembimbing 1	Fathurrachman, Muhammad
Pembimbing 2	Suherlan, Elan
Pembimbing 3	M. Zen, H. Irwandi
Edisi
No. Panggil	S-567-FTI
ISBN/ISSN
Subyek
Klasifikasi	TEKNOLOGI INFORMASI
Judul Seri	-
GMD	Text
Bahasa	Indonesia
Penerbit	FTI Universitas YARSI
Tahun Terbit	2018
Tempat Terbit	Jakarta
Deskripsi Fisik
Abstrak / Info Detil Spesifik	Kanker serviks merupakan salah satu masalah kesehatan pada wanita di Indonesia yang menjadi penyebab kematian. Dalam menghadapi kemajuan terbaru, metode Histopathology merupakan metode yang paling banyak digunakan, namun metode tersebut masih digunakan secara manual dengan meletakkan sampel dibawah mikroskop. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode yang dapat mengklasifikasikan citra Pap-Smear. Klasifikasi Convolutional Neural Network diimplementasikan berdasarkan Multimodal Feature. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan eksperimen berbagai arsitektur CNN untuk menghasilkan performa terbaik dalam akurasi. Eksperimen yang dilakukan berdasarkan jumlah hidden layer serta konfigurasi parameter. Parameter yang digunakan adalah epoch, kernel, strides, dan pool size. Performa terbaik menghasilkan nilai akurasi training 99,98%, akurasi validasi 100%, dan akurasi testing 99,78%. Implementasi CNN pada citra Pap-Smear kanker serviks menurut Agama Islam merupakan hal yang diperbolehkan (mubah).
Lampiran Berkas	LOADING LIST...
Ketersediaan	LOADING LIST...