KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT KULIT MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN K-NEAREST NEIGHBOR

CHRISTANTI, AMELIA PUTRI (2023) KLASIFIKASI JENIS PENYAKIT KULIT MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX DAN K-NEAREST NEIGHBOR. Other thesis, UPN "Veteran" Yogyajarta.

	Text ABSTRAK.pdf Download (32kB)
	Text COVER.pdf Download (128kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (42kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (104kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PEMBIMBING.pdf Download (116kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN PENGUJI.pdf Download (101kB)
	Text SKRIPSI FULL_AMELIA PUTRI CHRISTANTI_123190032.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

vi
ABSTRAK
Kulit adalah salah satu bagian tubuh manusia yang berfungsi untuk menutupi organ-organ
didalamnya. Mengingat letak kulit adalah organ tubuh terluar terkadang terdapat berbagai
penyakit kulit yang menyerang. Lingkungan yang kotor menjadi faktor utama penyebab
terjadinya penyakit kulit. Banyak berbagai jenis penyakit kulit yang memiliki kesamaan bentuk,
warna dan tekstur sehingga sulit dibedakan. Untuk itu diperlukan pengolahan citra agar dapat
menentukan jenis penyakit kulit berdasarkan bentuk atau teksturnya.
Salah satu ekstraksi ciri pada pengolahan citra yang dapat dianalisis adalah ekstraksi ciri
tekstur, metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) adalah ekstraksi ciri tekstur yang
sering digunakan dengan pendekatan metode statistik dan terbukti kuat untuk melakukan
klasifikasi. Terdapat banyak parameter GLCM yang digunakan untuk mendapatkan nilai
ekstraksi tekstur, dan parameter GLCM yang digunakan pada penelitian ini sebagai nilai tekstur
adalah ASM, Contrast, IDM, dan Correlation.
Pada penelitian ini akan mengimplementasikan keempat parameter tersebut untuk
mendapatkan nilai ekstraksi tekstur dari citra penyakit kulit menggunakan K-Nearest Neighbor
untuk metode klasifikasi. Berdasarkan model yang telah dibangun dengan mencari nilai K
terbaik dan penggunaan pengujian sistem dengan confusion matrix, diperoleh akurasi terbaik
pada K=3 sebesar 99%, nilai recall sebesar 99% dan nilai presisi sebesar 99.02%.
Kata Kunci : Penyakit Kulit, Gray Level Co-occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor,
Confusion Matrix

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Penyakit Kulit, Gray Level Co-occurrence Matrix, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	22 Nov 2023 01:40
Last Modified:	22 Nov 2023 01:40
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/38183

Actions (login required)

View Item