Aeri Rachmad (2020) Klasifikasi Mycobacterium Tuberculosis Pada Citra Dahak Menggunakan Convolusional Neural Network Dan Support Vector Machine. Disertasi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (HALAMAN JUDUL)
1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (4MB) |
|
Text (DAFTAR ISI)
2. DAFTAR ISI.pdf Download (4MB) |
|
Text (ABSTRAK)
3. ABSTRAK.pdf Download (4MB) |
|
Text (BAB I)
4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (4MB) |
|
Text (BAB II)
5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (BAB III)
6. BAB III KERANGKA KONSEP.pdf Restricted to Repository staff only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (BAB IV)
7. BAB IV METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (BAB V)
8. BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (BAB VI)
9. BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (REFERENSI)
10. REFERENSI.pdf Download (4MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
11. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 18 March 2024. Download (4MB) | Request a copy |
|
Text (PERMOHONAN EMBARGO)
12. PERMOHONAN EMBARGO.pdf Restricted to Registered users only Download (186kB) | Request a copy |
Abstract
Mycobacterium Tuberculosis (TB) merupakan bakteri yang berbentuk batang dengan ukuran yang sangat kecil. Bakteri ini dapat yang menyebabkan penyakit paru-paru yang dikenal dengan nama Tuberkulosis. Bakteri TB ini dapat dilihat minimal dengan menggunakan mikroskop konvensional dengan pembesaran 1000 kali. Gambar yang telah terlihat di mikroskop akan diproses lebih lanjut dengan pengolahan citra digital. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 100 layang pandang. Gambar citra dahak tersebut di perbaiki menggunakan median filter untuk menghilangkan noisenya. Berdasarkan warna dari bakteri TB, satu gambar citra sputum di deteksi kemudian dilakukan cropping. Total data gambar bakteri TB dan bukan bakteri yang di cropping otomatis sebanyak 1266 yang terdiri dari 633 bakteri TB dan 633 Bukan bakteri TB. Ukuran gambar bakteri TB maupun bukan bakteri TB mempunyai ukuran piksel yang berbeda-beda, sehingga perlu proses resize citra dengan ukuran 50 x 50 piksel. Dalam kasus klasifikasi bakteri TBC ini, peneliti menggunakan arsitektur ResNet101 dengan spesifikasi data input citra RGB 224x224x3 pixel, 347 layer and 1000 full connected layer (fc1000). Sedangkan untuk klasifikasi peneliti menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan metode Adam sebagai optimasinya untuk menentukan bakteri TB atau Bukan bakteri TB. Hasil dari penelitian ini menghasilkan accuracy sebesar 97,11%, sensitifitas 97,9%, spesifisitas sebesar 96,4% dan F1 Score sebesar 97,1%. Dari hasil penelitian ini memberikan kontribusi dalam hal metode alternatif untuk klasifikasi bakteri tuberkulosis pada dahak penderita tuberkulosis.
| Item Type: | Thesis (Disertasi) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK Dis.M.13-21 Rac k | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Mycobacterium Tuberculosis, mikroskop konvensional, Convolusional Neural Networks, Support Vector Machine, Adam. | |||||||||
| Subjects: | R Medicine > RC Internal medicine > RC306-320.5 Tuberculosis | |||||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Matematika dan IPA (S3) | |||||||||
| Creators: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | Fahimatun Nafisa Nafisa | |||||||||
| Date Deposited: | 18 Mar 2021 05:01 | |||||||||
| Last Modified: | 18 Mar 2021 05:01 | |||||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/104942 | |||||||||
| Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
 |
View Item |