Ramadhani, Rahmatul (2022) KLASIFIKASI TUMOR OTAK PADA CITRA MAGNETIC RESONANCE IMAGING MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA. Other thesis, UPN Veteran Yogyakarta.
![[thumbnail of 123180027_Rahmatul Ramadhani_Skripsi.pdf]](http://eprints.upnyk.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
123180027_Rahmatul Ramadhani_Skripsi.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) |
|
Text
ABSTRAK.pdf Download (29kB) |
|
Text
COVER.pdf Download (94kB) |
|
Text
DAFTAR ISI.pdf Download (71kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (99kB) |
|
Text
HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (246kB) |
Abstract
Tumor otak merupakan penyakit yang susah dikenali dengan penglihatan mata,
karena penderita tumor otak tingat awal jarang menunjukkan gejalanya. Identifikasi
penderita tumor otak dilakukan dengan melakukan pemeriksaan Magnetic Resonance
Imaging (MRI) untuk mengetahui seberapa besar tumor yang sudah tumbuh di otak. Namun
identifikasi hasil MRI secara penglihatan semata mendapatkan hasil yang kurang akurat.
Oleh karena itu diperlukannya teknologi komputer dalam melakukan klasifikasi terhadap
hasil MRI tersebut, salah satunya menggunakan Support Vector Machine (SVM). Untuk
mendapatkan hasil SVM yang baik diperlukan optimasi terhadap model SVM.
Salah satu cara mengoptimalkan metode SVM yaitu melakukan seleksi fitur sebelum
melakukan klasifikasi. Seleksi fitur digunakan untuk mengurangi jumlah fitur untuk
meningkatkan hasil klasifikasi menggunakan metode SVM. Pada penelitian ini meggunakan
metode Genetic Algorithm (GA) untuk melakukan seleksi fitur.
Pengujian klasifikasi hasil seleksi fitur dilakukan dengan menggunakan model
arsitektur GA. Dari hasil pengujian didapati hasil seleksi fitur terbaik yaitu Contrast,
Correlation, Dissimilarity, dan Homogeneity dengan hasil akurasi sebesar 88,73%
Kata Kunci : citra MRI otak, SVM, algoritma optimasi, seleksi fitur, GA, klasifikasi
citra
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | citra MRI otak, SVM, algoritma optimasi, seleksi fitur, GA, klasifikasi citra |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
| Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
| Depositing User: | A.Md Sepfriend Ayu Kelana Giri |
| Date Deposited: | 30 Aug 2022 06:59 |
| Last Modified: | 30 Aug 2022 06:59 |
| URI: | http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/30823 |
Actions (login required)
 |
View Item |