AHMAD ADZKIYA’ BAHRUL ATHO’, 081311833016 (2017) PENDETEKSIAN KANKER PARU-PARU DARI CITRA X-RAY BERDASARKAN ESTIMATOR KERNEL DENGAN PEREDUKSI DIMENSI GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS (GEFA). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
|
Text (abstrak)
ST.S. 21-17 Ath p abstrak.pdf Download (616kB) | Preview |
|
Text (fulltext)
ST.S. 21-17 Ath p fulltext.pdf Restricted to Registered users only until 16 November 2020. Download (1MB) | Request a copy |
||
Text (lampiran)
ST.S. 21-17 Ath p lampiran.pdf Restricted to Registered users only until 16 November 2020. Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Pendeteksian kanker paru-paru menggunakan foto citra X-Ray diperlukan untuk mengetahui kanker paru-paru pada penderita sedini mungkin, hal ini dilakukan karena susahnya penderita mengetahui ciri-ciri awal terjadinya kanker. Pengolahan citra pada foto citra X-Ray dilakukan dengan tujuan untuk efisiensi waktu dan ketepatan yang lebih baik. Pengolahan citra dilakukan dengan bantuan software MATLAB dan selanjutnya melakukan pereduksian dimensi data menggunakan metode Generalized Exploratory Factor Analysis (GEFA). Metode GEFA dipilih karena hasil pereduksian dimensinya tidak terdapat multikolinieritas serta dapat digunakan untuk mereduksi data dengan jumlah pengamatan lebih besar maupun lebih kecil dibandingkan jumlah variabel prediktor. Algoritma Local Scoring mengkombinasikan algoritma Fisher Scoring dan algoritma Backfitting untuk mendapatkan estimasi dari fungsi Generalized Aditif Models (GAM). Pada penelitian digunakan data respon yang dikategorikan menjadi 2 kategori yaitu citra X-Ray kanker paru-paru (Y=0) dan citra X-Ray paru-paru normal (Y=1). Estimator yang digunakan dalam penelitian ini adalah estimator kernel. Estimator kernel digunakan karena memiliki keunggulan daripada estimator-estimator lainnya, yaitu bentuknya yang fleksibel dan secara matematik mudah diselesaikan serta mempunyai kekonvergenan yang relatif cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi kanker paru-paru dari citra X-Ray. Data yang digunakan diperoleh dari penelitian Khoiro dan Bustomi (2014) dengan jumlah 80 data yang terdiri dari 60 data sebagai data insample dan 20 data sebagai data outsample. Hasil estimasi yang didapatkan yaitu 100% untuk data insample dan 90% untuk data outsample.
Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Additional Information: | KKC KK ST.S. 21-17 Ath p | |||||||||
Uncontrolled Keywords: | Pendeteksian Kanker Paru-Paru, Pengolahan Citra, Kernel Gaussian, Generalized Exploratory Factor Analysis | |||||||||
Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics > HA1-4737 Statistics Q Science > QA Mathematics > QA273-280 Probabilities. Mathematical statistics R Medicine > RC Internal medicine > RC0254 Neoplasms. Tumors. Oncology (including Cancer) |
|||||||||
Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Statistika | |||||||||
Creators: |
|
|||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Depositing User: | Tatik Poedjijarti | |||||||||
Date Deposited: | 15 Nov 2017 18:37 | |||||||||
Last Modified: | 15 Nov 2017 18:37 | |||||||||
URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/66683 | |||||||||
Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
View Item |