Skripsi

Klasifikasi penyakit pneumonia berdasarkan citra x-ray dada menggunakan resnet50 dan lstm / Izhar Mayranda

Abstrak
Pneumonia merupakan penyakit menular yang umum disebabkan oleh berbagai spesies mikroba seperti bakteri virus dan jamur. Pendeteksian pneumonia dapat dilakukan dengan pengamatan citra X-ray dada. Namun interpretasi citra ini memerlukan keahlian medis yang tinggi dan memerlukan waktu lama sehingga diperlukan suatu sistem untuk klasifikasi citra berdasarkan X-ray untuk pendiagnosaan otomatis yang dapat mempercepat deteksi pneumonia dan mencegah kesalahan diagnosis. Citra akan diklasifikasi menggunakan model ResNet50 LSTM. Tujuan dari penelitian ini adalah menguji kinerja model ResNet50 LSTM dan mengimplementasi ke dalam website dalam menangani dataset citra X-ray dada tidak pneumonia dan pneumonia. Data diperoleh dari Mendeley Data sejumlah 5840 yang terdiri atas 1575 citra X-ray dada tidak pneumonia dan 4265 citra X-ray dada pneumonia. Model ini menggunakan fungsi aktivasi ReLU fungsi optimasi Adam fungsi callback penurunan learning rate otomatis dan 30 epoch. Berdasarkan hasil training model diperoleh rata-rata akurasi 96 66% dan loss sebesar 0 1419. Metrik evaluasi menghasilkan f1-score 95 77% recall 95 81% dan precision 95 72%. Pengujian implementasi website dengan 20 data sampel citra X-ray dada menghasilkan 20 data tersebut terprediksi oleh sistem sesuai dengan kelasnya.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Matematika, 2023.

Deskripsi Fisik

viii, 20 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

4682/RS/23

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. PNEUMONIA - PENDETEKSI X-RAY
2. PNEUMONIA -X-RAY DETECTOR

Pembimbing

1. Mahmuddin Yunus, S.kom, M.cs

Lampiran Berkas