Chandra, Kevin (2023) KLASIFIKASI PENYAKIT PADA CITRA KULIT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE = Disease Classification in Skin Image Using Support Vector Machine Method. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.
D42116311_skripsi_18-08-2023 caver1.jpg
Download (231kB) | Preview
D42116311_skripsi_18-08-2023 bab 1-2.pdf
Download (3MB)
D42116311_skripsi_18-08-2023 dp.pdf
Download (8MB)
D42116311_skripsi_18-08-2023.pdf
Restricted to Repository staff only until 25 January 2026.
Download (13MB)
Abstract (Abstrak)
KEVIN CHANDRA. Klasifikasi Penyakit Pada Citra Kulit Menggunakan Metode Support Vector Machine (dibimbing oleh Dr. Ir. Ingrid Nurtanio, M.T. dan Anugrayani Bustamin, S.T., M.T.)
Kulit merupakan lapisan terluar dari tubuh manusia, yang berfungsi melindungi bagian dalam tubuh dari dunia luar seperti virus, bakteri, dan mengatur perubahan suhu. Sama halnya seperti bagian tubuh pada manusia, kulit juga tidak terlepas dari penyakit. Beberapa penyakit yang sering dialami oleh orang Indonesia adalah bisul (furunkel), campak (rubella), eksim (dermatitis), melanoma, dll. Namun, ada beberapa penyakit yang memiliki tampilan yang hampir mirip sehingga terdapat kesulitan dalam mendiagnosanya. Seperti alergi dan jamuran yang memiliki penampakan yang sama tetapi memerlukan penanganan yang berbeda. Dengan perkembangan teknologi yang ada saat ini, masalah-masalah yang dihadapi dapat diselesaikan, yaitu dengan membuat sistem otomatis yang dapat mengetahui jenis penyakit yang diderita dan memberikan penanganan untuk penyakit tersebut berdasarkan dari citra kulit penderita. Pada penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasi jenis penyakit yang disebabkan oleh alergi, jamur, atau tidak keduanya. Penelitian dilakukan menggunakan ekstraksi fitur Scale Invariant Feature Transform (SIFT) yang akan diolah ke dalam dua model SVM (One-Against-All untuk kelas “Bukan Alergi dan Jamur” vs “Alergi atau Jamur” dan One-Against-One untuk kelas “Alergi Kulit” vs “Jamur Kulit”) dan diperoleh kinerja sistem dengan tingkat akurasi 72.5%.
Keywords : kulit, alergi, jamur, SIFT, SVM
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | skin, allergy, fungus, SIFT, SVM |
Subjects: | T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) |
Divisions (Program Studi): | Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
Depositing User: | S.Sos Rasman - |
Date Deposited: | 25 Jan 2024 05:20 |
Last Modified: | 25 Jan 2024 05:20 |
URI: | http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/32410 |