Detail koleksi

Klasifikasi Kanker Serviks pada Citra Pap Smear Menggunakan Model CNN dan SVM / Alfian Hamam Akbar

Pengarang

Akbar, Alfian Hamam Agmalaro, Muhammad Asyhar ( Pembimbing II ) Sitanggang, Imas Sukaesih ( Pembimbing I )

Jenis bahan

Skripsi

Edisi

Penerbitan

Bogor : IPB University, 2021

Deskripsi fisik

vii, 31 halaman : ilustrasi, 29 cm

Bahasa

ISBN / ISSN / ISMN

Subjek

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam-- Ilmu Komputer Computer Science-- Support Vector Machine-- 2021-- Bogor - Jawa Barat

Abstrak

Kanker serviks menduduki peringkat empat untuk jenis kanker yang umum dijumpai pada wanita di seluruh dunia dan merupakan penyakit dengan angka kematian yang cukup tinggi di Indonesia. Tes skrining pap smear merupakan salah satu usaha pencegahan dini untuk mendeteksi kanker serviks. Tes skrining yang dilakukan secara manual masih rentan terjadi kesalahan observasi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural network dan support vector machine untuk identifikasi kanker serviks melalui citra pap smear. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 4049 citra sel bersumber dari SIPaKMeD yang terbagi menjadi lima kelas berdasarkan tingkat keganasan kanker. Model convolutional neural network digunakan untuk melakukan ekstraksi fitur pada citra pap smear dan support vector machine digunakan untuk melakukan proses klasifikasi. Hasil penelitian ini adalah empat buah model klasifikasi kanker serviks pada citra pap smear menggunakan arsitektur Resnet50 dan algoritme support vector

Catatan

Skripsi (Sarjana). -- IPB University, 2021

Akses online

http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/110191

Eksemplar Konten digital

No Barcode	No. Panggil	Akses	Lokasi	Ketersediaan

No	Nama File	Nama File Format Flash	Format File	Aksi

Karya terkait

Lihat selengkapnya

OPAC

IPB University E-Library

Klasifikasi Kanker Serviks pada Citra Pap Smear Menggunakan Model CNN dan SVM / Alfian Hamam Akbar

Karya terkait