APLIKASI METODE NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI LEUKOSIT UNTUK DETEKSI LEUKEMIA

EVELYNE CALISTA (2015) APLIKASI METODE NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI LEUKOSIT UNTUK DETEKSI LEUKEMIA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img] Text (Cover)
1. COVER.pdf

Download (155kB)
[img] Text (Abstrak)
2. Abstrak.pdf

Download (164kB)
[img] Text (Daftar Isi)
3. DAFTAR ISI.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (192kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 1)
4.bab1 pendahuluan.pdf

Download (173kB)
[img] Text (Bab 2)
5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (467kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 3)
6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (312kB) | Request a copy
[img] Text (bab 4)
7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (420kB) | Request a copy
[img] Text (Bab v)
8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (152kB) | Request a copy
[img] Text
9. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (163kB)
[img] Text (Lampiran)
10. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only until 11 February 2023.

Download (867kB) | Request a copy
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Leukemia merupakan salah satu jenis penyakit kanker yang disebabkan oleh neoplasma ganas pada sel leukosit. Penyakit ini merupakan kelainan degeneratif pada sumsum tulang belakang, yang dengan sendirinya mempengaruhi kinerja sel hematopoetik (sel pembentuk sel-sel darah). Salah satumetode pemeriksaan leukemia adalah dengan pemeriksaan sel darah tepi. Tetapi, pemeriksaan ini memiliki beberapa kendala, antara lain lambatnya analisis dan akurasi yang tidak memiliki standar akibat hasil analisa tergantung pada kemampuan dan kelelahan ahli medis. Pada penelitian ini dilakukan perancangan aplikasi klasifikasi leukosit untuk mendeteksi leukemia dengan metode klasifikasi Nearest Neighbor dan fitur bentuk serta histogram sebagai masukan klasifikasi. Sehingga aplikasi ini diharapkan dapat menjadi alat bantu ahli medis yang memiliki akurasi terstandar. Fitur bentuk yang digunakan adalah area, perimeter, eccentricity, form factor dan solidity, sedangkan fitur histogram yang digunakan adalah mean dan standard deviation. Keluaran aplikasi dibagi menjadi 2 kelas yakni abnormal (sel blast) dan normal. Tingkat akurasi, sensitivitas dan spesifisitas optimal yang didapat dari kombinasi fitur mean-standard deviationarea- perimeter dengan nilai k=7 yaitu sebesar 90%, 90% dan 90%. Kesalahan hasil uji klasifikasi pada penelitian ini diduga karena fitur uji memiliki kemiripan dengan fitur latih kelas lawannya.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST. T. 13/15 Cal a
Uncontrolled Keywords: LEUKOCYTE; LEUKEMIA
Subjects: R Medicine > RC Internal medicine
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Tekno Biomedik
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
EVELYNE CALISTANIM081117009
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDK/NUP
ContributorEndah Purwanti, .NIDN0031107705
ContributorSoegianto Soelistiono, .NIDN0025017002
Depositing User: sukartini sukartini
Date Deposited: 15 Jul 2015 12:00
Last Modified: 11 Feb 2020 03:57
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/28123
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item