Johan, Steven (2021) Deteksi Kanker Kulit Dini Berbasis Gambar Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
Abstract
Kanker kulit merupakan jenis kanker yang paling banyak didiagnosa di dunia. Hal ini merupakan masalah serius dikarenakan tingkat kematian yang disebabkan kanker kulit cukup tinggi. Pada umumnya, tingkat mortalitas yang tinggi disebabkan oleh perawatan yang terlambat. Apabila kanker kulit didiagnosa dan ditangani saat masih tahap awal, maka tingkat kesembuhan penderita juga meningkat. Akan tetapi, tidak semua orang memiliki akses ke perawatan oleh dokter spesialis kanker kulit atau dermatologist dikarenakan berbagai faktor, seperti keterbatasan waktu, biaya, akses, dan keterbatasan informasi mengenai bahaya kanker kulit itu sendiri. Berdasarkan permasalahan tersebut, dibuat sebuah model yang dapat mendiagnosa tiga jenis kanker kulit dengan menganalisa objek di gambar. Penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan klasifikasi dan menghasilkan probabilitas jenis kanker. Model CNN yang telah dibuat akan digunakan sebagai backbone dari sistem berbasis web guna memprediksi jenis kanker kulit. Sistem yang dibuat dapat menerima masukan gambar dari device's file system maupun kamera device secara langsung. Setelah menerima masukan gambar, maka model dari sistem akan melakukan analisa dan klasifikasi. Hasil berupa probabilitas dari tiga jenis kanker akan ditampilkan pada halaman web sistem. Sistem yang dibuat dapat bertindak sebagai aksi pertama orang-orang dalam mendiagnosa kanker kulit, sebelum pergi ke dermatologist untuk diagnosa dan perawatan lebih lanjut.
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Keywords: | Convolutional Neural Network (CNN), Klasifikasi kanker kulit, Sistem berbasis web |
Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ |
Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
Depositing User: | Administrator UMN Library |
Date Deposited: | 24 Aug 2021 11:49 |
Last Modified: | 03 Aug 2023 07:13 |
URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17427 |
Actions (login required)
View Item |