Klasifikasi COVID-19 Berdasarkan Foto Rontgen Dada Menggunakan EfficientNet

Anggraini Utomo, Bella (2021) Klasifikasi COVID-19 Berdasarkan Foto Rontgen Dada Menggunakan EfficientNet. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (306kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (140kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (89kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (626kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (163kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (684kB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (72kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (391kB)

Abstract

Tahun 2020 menjadi tahun yang berat bagi seluruh masyarakat dunia, karena terjadi penyebaran virus di seluruh negara yang menyebabkan hampir seluruh negara menerapkan lockdown. Virus tersebut adalah corona virus diseases jenis baru yang diberi nama SARS-CoV-2 atau lebih dikenal dengan nama Covid-19. Penyebaran virus ini diduga menyebar lewat cairan tubuh manusia dan melalui sentuhan benda yang terkontaminasi. Gejala penyakit ini sulit dideteksi karena gejala yang muncul sangat biasa, seperti batuk dan demam. Penyakit ini menyebabkan seseorang mengalami demam, pneumonia, kegagalan organ, hingga kematian. Penyakit pneumonia menyebabkan kantong udara mengalami peradangan dan terisi dengan nanah serta cairan yang menyebabkan sulit bernapas. Untuk mengatasi masalah tersebut dibuat suatu sistem yang dapat digunakan untuk klasifikasi Covid-19 dengan menggunakan machine learning. Arsitektur EfficientNet digunakan karena tidak hanya meningkatkan akurasi namun juga meningkatkan efisiensi model. Foto rontgen digunakan sebagai salah satu alat bantu dalam mendeteksi Covid-19, foto rontgen ini digunakan sebagai data masukan pada sistem. Dataset berasal dari beberapa sumber luar dengan total 3.968 foto rontgen dengan format PNG. Kemudian foto tersebut dikelompokkan menjadi tiga kelas yaitu normal, pneumonia, dan Covid-19. Hasil terbaik diperoleh oleh model AutoKeras dengan nilai akurasi mencapai 99% dan f1-score mencapai 99%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Automated Machine Learning, Confusion Matrix, Coronavirus-2019, COVID-19, EfficientNet, Foto Rontgen, GridSearchCV
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.2 Special-purpose System, Data Collection, Automatic Identification and Data Capture 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.3 Artificial Intelligence, Machine Learning, Pattern Recognition, Data Mining
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Aug 2021 11:40
Last Modified:	22 Aug 2023 01:27
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/17993

Actions (login required)

View Item