Lia Dessy Kurniawati, 081013075 (2014) PENGENALAN POLA PENYAKIT PARU PADA CITRA RADIOGRAFI SINAR-X MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text (ABSTRAK) gdlhub-gdl-s1-2015-kurniawati-35056-5.ABSTRAK.pdf Download (544kB) | Preview
	Text (full text) gdlhub-gdl-s1-2015-kurniawati-35056-1.FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengenalan pola penyakit paru menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan. Sampel citra yang digunakan adalah citra paru normal, citra TB paru dan citra tumor paru. Pengenalan pola dilakukan menggunakan ekstraksi fitur GLCM (Grey Lavel Coocurrance Matrices) dan metode Backpropagation. Sebelum diidentifikasi, citra diolah menggunakan filter median dan ekualisi histogram adaptif, kemudian di lakukan ekstraksi fitur. Fitur GLCM yang digunakan dalam penelitian ini adalah homogenitas, energi, kontras, varians dan korelasi. Sebelum dilakukan pelatihan, pemilihan parameter dilakukan dengan variasi laernig rate dan jumlah hidden layer, sehingga diperoleh nilai laernig rate=0.3 dan jumlah hidden layer=25 Pelatihan backpropagation menunjukkan tingkat akurasi sebesar 100%, dimana seluruh citra yang berjumlah 44 berhasil diidentifikasi. Sedangkan dari hasil proses pengujian, diperoleh akurasi sebesar 60% untuk citra normal, 83.3% untuk TB paru dan 100% untuk tumor paru. Secara keseluruhan tingkat akurasi pengujian sebesar 81.25%, dimana 13 dari 16 citra citra uji yang digunakan berhasil diidentifikasi. Berdasarkan hasil penelitian, ekstraksi fitur GLCM dengan metode backpropagation mampu melakukan pengenalan pola penyakit paru. Namun, untuk nilai range fitur yang sempit, aplikasi belum mampu secara maksimal membedakan fitur dari masing-masing kategori citra. Sehingga perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk menentukan fitur GLCM serta parameter pelatihan terbaik.

Actions (login required)

View Item