PUNGKY DAYANTI, 081411831008 (2018) KLASIFIKASI MENINGIOMA DARI CITRA CT – SCAN BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL DENGAN PEREDUKSI GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS (GEFA). Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (ABSTRACT) KKC KK ST.S.07-18 Day k ABSTRAK.pdf Download (135kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) KKC KK ST.S.07-18 Day k SKRIPSI.pdf Restricted to Registered users only until 12 March 2021. Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Meningioma merupakan salah satu jenis penyakit tumor otak jinak yang paling sering terjadi. Walaupun tergolong tumor otak jinak, akan tetapi pertumbuhan sel tumor dapat menekan bagian otak lain yang masih sehat sehingga dapat menggganggu fungsi kerja otak. Salah satu langkah untuk deteksi dini yaitu pemeriksaan radiologis dengan CT – Scan. Penulisan skripsi ini bertujuan untuk mengklasifikasikan meningioma berdasarkan estimator polinomial lokal dengan pereduksi Generalized Exploratory Factor Analyisis (GEFA). Proses pengolahan citra dari CT-Scan dilakukan dengan menggunakan software MATLAB. Hasil dari proses pengolahan citra tersebut menghasilkan matriks berdimensi tinggi, sehingga perlu dilakukan pereduksian dimensi dengan metode GEFA. Hasil dari reduksi dimensi digunakan untuk mengestimasi model regresi logistik nonparametrik menggunakan estimator polinomial lokal. Algoritma local scoring digunakan untuk mendapatkan estimasi dari Generalized Additive Models (GAM). Pada skripsi ini, data yang digunakan ini sebanyak 43 data citra. Sebanyak 22 data untuk membuat model (insample) dan 21 data untuk validasi (outsample). Hasil estimasi dari data insample diperoleh ketepatan klasifikasi sebesar 100%, sedangkan untuk data outsample sebesar 71,43%.

Actions (login required)

View Item