Hilmaniyya, - (2021) Deteksi Kanker Payudara Pada Mammogram Berbasis Singular Value Decomposition Dan Naive Bayes Classifier. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

	Text (HALAMAN JUDUL) 081711333077_HALAMAN JUDUL.pdf Download (657kB)
	Text (BAB I) 081711333077_BAB I.pdf Download (164kB)
	Text (FULLTEXT) 081711333077_FULLTEXT.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Kanker payudara merupakan kasus kanker terbanyak di Indonesia dengan prevalensi 58.256 kasus dari 348.809 kasus. Deteksi kanker payudara biasanya dilakukan menggunakan mamografi. Deteksi ini dilakukan secara manual oleh ahli radiologi dengan membaca hasil citra tersebut. Sifat manusia yang subjektif, mudah terganggu, serta mudah lelah merupakan beberapa faktor kesalahan pada hasil diagnosis. Diagnosis otomatis berbasis computer-aided diagnosis (CAD) menjadi salah satu solusi yang mana dapat menandai kanker yang tidak dapat dilakukan oleh ahli radiologi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat salah satu CAD berbasis klasifikasi kelas normal dan abnormal pada mammogram. Proses perbaikan citra dilakukan dengan cara cropping, resizing, operasi negatif dan ekualisasi histogram. Metode yang digunakan untuk ekstraksi fitur adalah Singular Value Decomposition di mana didapatkan fitur rata-rata dan standar deviasi. Hasil ekstraksi fitur dilakukan tanpa perbaikan kualitas citra, operasi negatif, dan ekualisasi histogram yang mana hasil terbaik terdapat pada fitur rata-rata ekualisasi histogram dengan persentase pembeda sebesar 21,86%. Hasil klasifikasi terbaik menggunakan metode Naive Bayes Classifier adalah pada validasi ke-9 dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas berturut turut adalah 98,75%, 96,55%, dan 100%.

Actions (login required)

View Item