Analisis metode jaringan syaraf tiruan backpropgation untuk pengenalan sel kanker otak

Handayani, Novita (2013) Analisis metode jaringan syaraf tiruan backpropgation untuk pengenalan sel kanker otak. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Berdasarkan hasil studi literatur penggunaan metode backpropagation untuk identifikasi penyakit melalui pengenalan pola citra medis sebagai contoh penelitian yang dilakukan untuk identifikasi penyakit TBC (Tuberculosis) tingkat akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini sebesar 77.5%.Penelitian lain yang menggunakan metode backpropagation adalah penelitian untuk mengklasifikasikan kanker payudara pada penelitian ini didapatkan akurasi sebesar 97% dalam mendeteksi kanker payudara. Penelitian untuk mengidentifkasi penyakit tumor otak pernah dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan radial basic function pada penelitian ini didapatkan tingkat akurasi sebesar 80% dalam mengidentifikasi tumor otak. Penelitian-penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan untuk identifikasi suatu penyakit melalui pola citra medis telah berhasil dilakukan, tetapi belum ditemukan penelitian untuk mengenali pola sel kanker otak menggunkan metode backpropagation, oleh sebab itu, perlu dilakukan penelitian untuk membuktikan apakah metode backpropagation cocok untuk mengenali pola kanker otak.Metode yang digunakan adalah jaringan syaraf tiruan- backpropagation. Metode backpropagation digunakan pada tahap pembelajaran dan pengenalan. Metode pendekatan yang digunakan adalah terstruktur dan metode pengembangannya menggunakan model waterfall. Alat bantu yang digunakan untuk memodelkan adalah diagram konteks, data flow diagram, tools yang digunakan sebagai pemodelan adalah Visio 2007. Simulator dibangun menggunakan Microsoft Visual Studio 2010 dengan menggunakan bahasa C#.Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan tiga parameter pembelajaran yang berbeda, maka diperoleh kesimpulan tingkat akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini masih kurang baik dalam mengenali sel kanker otak dengan tingkat akurasi rata-rata 57% dengan rata-rata waktu pengenalan 29.5 milisecond dengan menggunakan 10 data uji dengan 5 data normal dan 5 data kanker.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Pengenalan Sel Kanker Otak, Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation, Citra Digital.
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2013
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:06
Last Modified: 16 Nov 2016 08:06
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/26131

Actions (login required)

View Item View Item