AULIA CITRA KUSUMA YANANTA, 081311733009 (2018) DETEKSI MYCOBACTERIUM TUBERCULOSIS DENGAN METODE AFFINE MOMENT INVARIANT PADA JARINGAN SARAF TIRUAN(JST)BACKPROPAGATION. Skripsi thesis, Universitas Airlangga.

Preview	Text (ABSTRACT) KKC KK ST.T.01-18 Yan d ABSTRAK.pdf Download (138kB) | Preview
	Text (FULLTEXT) KKC KK ST.T.01-18 Yan d SKRIPSI.pdf Restricted to Registered users only until 15 March 2021. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Menurut WHO 2016, Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit yang menyebabkan kematian nomer 10 di dunia sepanjang tahun 2015. Penyakit tersebut kini sudah menimbulkan banyak kematian sekitar 1.400.000 dan penambahan penderita Tuberkulosis sekitar 400.000 kematian yang disertai adanya penyakit Human Immunodeficiency Virus (HIV). Mycobacterium Tuberculosis merupakan salah satu dari beberapa genus Mycobacterium yang menyebabkan infeksi pada manusia dengan basil tuberculosis berbentuk batang ramping lurus, tapi juga data seperti melengkung. Sebelum data citra mikroskopis diolah, bakteri Tuberkulosis diberi pewarnaan Ziehl-Neelsen, dimana pewarnaan tersebut salah satu metode pewarnaan pada sputum penderita Tuberkulosis. Penelitian ini dilakukan untuk mendesain suatu sistem atau aplikasi yang mampu mendeteksi bakteri Tuberkulosis dengan metode Affine Moment Invariant sebagai ekstraksi fitur dan Jaringan Saraf Tiruan (JST) Backpropagation sebagai klasifikasi berdasarkan data citra mikroskopik. Aplikasi ini dalam menentukan banyaknya objek pada citra bakteri Tuberkulosis memiliki tingkat keakurasian sebesar 77,9%. Memperbanyak data latih agar tingkat akurasi sistem lebih baik untuk penelitian mendatang.

Actions (login required)

View Item