Chintya Mortisalma Romadhon (2020) Klasifikasi Tuberkulosis Paru Dari Citra X-Ray Thorax Berbasis Discrete Cosine Transform (Dct) Dan Supervised Learning Backpropagation. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (597kB)
	Text 2. ABSTRAK.pdf Download (144kB)
	Text 3. DAFTAR ISI.pdf Download (203kB)
	Text 4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (158kB)
	Text 5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only until 12 January 2024. Download (602kB) | Request a copy
	Text 6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only until 12 January 2024. Download (439kB) | Request a copy
	Text 7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 12 January 2024. Download (391kB) | Request a copy
	Text 8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only until 12 January 2024. Download (141kB) | Request a copy
	Text 9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (209kB)
	Text 10. LAMPIRAN 1.pdf Restricted to Registered users only until 12 January 2024. Download (310kB) | Request a copy
	Text Embargo Publikasi_Chintya Mortisalma Romadhon - Chintya Mortisalma R.pdf Restricted to Registered users only until 12 January 2024. Download (237kB) | Request a copy

Abstract

Tuberkulosis adalah suatu penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis yang mematikan jika tidak segera ditangani. Salah satu pemeriksaan tuberkulosis yang dilakukan saat ini adalah dengan membaca hasil x-ray thorax yang dibaca manual oleh dokter. Pembacaan hasil hasil foto X-Ray sering terjadi tingkat kesalahan yang disebabkan oleh faktor kelelahan mata karena beban kerja yang tinggi dan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode klasifikasi tuberkulosis dengan backpropagation dengan kategori normal dan tuberkulosis. Deteksi tuberkulosis ini dilakukan dengan dua eksperimen metode ekstraksi fitur Discrete Cosine Transform (DCT) berdasarkan variasi penyusunan fitur yang digunakan. Eksperimen satu menggunakan fitur statistika yakni mean, std, skewness, entropi, dan kurtosis sedangkan eksperimen dua menggunakan fitur reduksi dimensi t-SNE dengan variasi 5,7, dan 9 dimensi. Tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas tertinggi pada eksperimen satu yaitu sebesar 92.187 %, 91,2%, 93,3% pada fitur entropi. Sedangkan pada eksperimen dua yaitu 93,75%. 94,12%, dan 93.33% pada fitur t-SNE 7 dimensi. Parameter yang digunakan adalah 9 neuron hidden layer, learning rate 0.3, dan epoh 5000.

Actions (login required)

View Item