IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN DETEKSI OBJEK KANKER KULIT MELANOMA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Yusri, Abika Chairul (2019) IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN DETEKSI OBJEK KANKER KULIT MELANOMA MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). Other thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta.

Preview	Text ABSTRAK.pdf Download (30kB) | Preview
Preview	Text COVER.pdf Download (150kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI.pdf Download (30kB) | Preview
Preview	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (451kB) | Preview
	Text SKRIPSI-FULL.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB)

Abstract

Kanker kulit merupakan kelainan genetik yang terjadi pada sel kulit, pada umumnya
kanker kulit disebabkan oleh mutasi DNA pada sel yang membuat pertumbuhan sel menjadi
cepat sehingga sel kehilangan sifat aslinya. Kanker kulit melanoma memiliki beberapa jenis,
diantaranya yang paling berbahaya adalah kanker kulit melanoma. Kanker kulit melanoma
merupakan kanker kulit paling ganas dan berpotensi mematikan dibandingkan kanker kulit
jenis lainnya. Pada 2016, diperkirakan 76.380 kasus melanoma didiagnosis di Amerika
Serikat dan jumlahnya terus meningkat dari tahun ke tahun (Skin Cancer Indonesian 2017).
Pada beberapa kasus serupa banyak orang awam yang tidak dapat membedakan antara tahi
lalat dan kanker kulit melanoma. Untuk dapat membedakan antara kanker kulit melanoma
dapat dilakukan dengan pemeriksaan fisik oleh dokter spesialis kulit, jika hal tersebut kurang
meyakinkan dokter kulit dapat melakukan proses biopsi. Pada proses biopsi memiliki
beberapa efek samping yang akan terjadi setelah proses tersebut dilakukan. Oleh sebab itu
perlu adanya aplikasi deteksi objek kanker kulit melanoma agar dapat mendeteksi apakah
objek tersebut tahi lalat atau kanker kulit melanoma.
Teknologi Object Detection dalam hal ini mampu membantu memudahkan dalam
hal pendeteksian objek dengan memanfaatkan kamera sebagai alat deteksi. Pendeteksian
objek dilakukan dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).
Metode ini merupakan salah satu metode yang digunakan pada Deep Learning dan dapat
digunakan untuk mengenali dan mengklasifikasikan suatu objek pada sebuah citra digital.
Dengan mengimplementasikan hal tersebut ke dalam penelitian mampu memberikan tingkat
akurasi yang sangat tinggi.
Hasil yang didapatkan dari penelitian ini menunjukkan bahwa dalam pendeteksian
objek deteksi menggunakan metode Convolutional Neural Network memiliki tingkat akurasi
dengan persentase hingga 99%. Dapat ditarik kesimpulan bahwa aplikasi tersebut berfungsi
dengan sangat baik dan dapat digunakan meskipun masih terdapat kekurangan yang dapat
menjadi pengembangan pada penelitian berikutnya.
Kata Kunci: Deep Learning, Convolutional Neural Network, Kanker Kulit

Item Type:	Thesis (Other)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Engineering Sciences
Depositing User:	Eko Yuli
Date Deposited:	01 Apr 2019 03:13
Last Modified:	19 May 2023 07:43
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/18967

Actions (login required)

View Item