Studi Perbandingan Deteksi Pneumonia pada Gambar X-Ray Dada Menggunakan Transfer Learning

Lie, Ronan (2026) Studi Perbandingan Deteksi Pneumonia pada Gambar X-Ray Dada Menggunakan Transfer Learning. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (753kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (292kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (427kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (325kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (243kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (263kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (351kB)
	Archive (ZIP) 00000077737_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (65kB)

Abstract

Pneumonia merupakan penyakit infeksi paru-paru yang masih menjadi salah satu penyebab utama tingginya angka kesakitan dan kematian di dunia, terutama pada anak-anak, lansia, dan individu dengan sistem kekebalan tubuh yang lemah. Deteksi dini menggunakan citra chest X-ray berperan penting dalam mendukung proses diagnosis yang cepat dan akurat. Namun, interpretasi citra secara manual memerlukan waktu serta keahlian khusus dari tenaga medis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa beberapa model deep learning dalam mendeteksi pneumonia berdasarkan citra chest X-ray. Model yang digunakan meliputi Convolutional Neural Network (CNN), DenseNet121, ResNet, dan EfficientNet dengan pendekatan transfer learning. Tahapan penelitian mencakup preprocessing data berupa resizing citra menjadi 224 × 224 piksel dan normalisasi nilai piksel, pelatihan model menggunakan dataset dari Kaggle, serta evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa DenseNet121 dan CNN memperoleh nilai test accuracy tertinggi sebesar 95,74%, diikuti ResNet sebesar 95,57% dan EfficientNet sebesar 72,91%. Selain itu, ResNet menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik dengan tingkat overfitting yang rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode deep learning berbasis transfer learning efektif untuk mendeteksi pneumonia dan berpotensi mendukung diagnosis medis secara otomatis.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Lie, Ronan (00000077737)
Contributors:	Irmawati, Irmawati
Keywords:	chest X-ray, CNN, deep learning, pneumonia, transfer learning
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 004 Computer Science, Data Processing, Hardware > 004.2 Systems Analysis and Design, Information Architecture, Performance Evaluation
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Date Deposited:	20 Jul 2026 07:58
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/47768

Actions (login required)

View Item