KLASIFIKASI CITRA SINAR-X PENYAKIT PARU MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ANDROID = CLASSIFICATION OF LUNG DISEASES X-RAY IMAGE BASED ON ANDROID USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK


Leonard, Calvin Rinaldy (2024) KLASIFIKASI CITRA SINAR-X PENYAKIT PARU MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BERBASIS ANDROID = CLASSIFICATION OF LUNG DISEASES X-RAY IMAGE BASED ON ANDROID USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. Skripsi thesis, Universitas Hasanuddin.

[thumbnail of Cover]
Preview
Image (Cover)
D121201079_skripsi_26-02-2024 cover1.jpg

Download (242kB) | Preview
[thumbnail of Bab 1-2] Text (Bab 1-2)
D121201079_skripsi_26-02-2024 bab 1-2.pdf

Download (1MB)
[thumbnail of Dapus] Text (Dapus)
D121201079_skripsi_26-02-2024 dapus.pdf

Download (5MB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
D121201079_skripsi_26-02-2024.pdf
Restricted to Repository staff only until 5 February 2026.

Download (9MB)

Abstract (Abstrak)

Paru-paru adalah organ vital dalam tubuh manusia yang berfungsi sebagai pertukaran udara yaitu masuknya oksigen dan keluarnya karbon dioksida dari dalam tubuh. Dalam mendiagnosis penyakit paru, para dokter akan melakukan analisa dini pada hasil citra x-ray thorax untuk mencari perubahan atau kelainan yang terjadi pada paru-paru. Proses analisa yang dilakukan oleh para dokter terkadang menghasilkan diagnosis yang berbeda (differential diagnosis). Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit paru dari citra sinar-X, dimana terdapat tiga label kondisi paru. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk mengukur performa dari sistem yang telah dibuat melalui percobaan lima skenario terkait dengan tuning parameter learning rate, batch size, epoch, convolutional layer dan drop out. Sistem dikembangkan dengan menggunakan metode Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur model yang digunakan adalah CNN from scratch. Total data yang digunakan dalam membangun sistem yaitu 812 citra yang terbagi dalam tiga label kelas kondisi paru, yaitu normal, pneumonia dan tuberkulosis. Kemudian, Sistem akan ditanamkan pada aplikasi LungX berbasis Android menggunakan library TensorflowLite yang dapat digunakan pada versi android 7 ke atas.
Hasil pelatihan dengan menggunakan 812 citra sinar-X menghasilkan akurasi sebesar 94%. Hasil validasi dengan 173 citra sinar-X dan pengujian dengan 175 citra sinar-X berturut-turut menghasilkan akurasi sebesar 94% dan 90% dengan parameter terbaik learning rate 0,0001, batch size 8, epoch 35, 4 convolutional layer dan drop out 0.

Kata Kunci : Paru, Klasifikasi, Citra Sinar-X, Android, Differential Diagnosis, Deep Learning, Convolutional Neural Network from scratch

Item Type: Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Lungs, Classification, X-ray Images, Android, Differential Diagnosis, Deep Learning, Convolutional Neural Network from scratch
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions (Program Studi): Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User: Unnamed user with username stfathirahs
Date Deposited: 02 Aug 2024 07:21
Last Modified: 02 Aug 2024 07:21
URI: http://repository.unhas.ac.id:443/id/eprint/36025

Actions (login required)

View Item
View Item