Klasifikasi nodul paru pada citra ct scan berdasarkan ciri tekstur dan ciri morfologi menggunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik dengan Scilab dan Weka

Nuryani, Siska (2022) Klasifikasi nodul paru pada citra ct scan berdasarkan ciri tekstur dan ciri morfologi menggunakan jaringan saraf tiruan propagasi balik dengan Scilab dan Weka. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang.

[thumbnail of 1708026017_Siska Nuryani_Full Skripsi] Text (1708026017_Siska Nuryani_Full Skripsi)
1708026017_Siska Nuryani_Full Skripsi - Siska Nuryani.pdf - Accepted Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (1MB)

Abstract

Pencitraan CT Scan paru adalah teknik pencitraan yang digunakan untuk pemeriksaan pada paru, dimana dari gambar CT Scan tersebut dapat diketahui apakah paru dalam kondisi sakit atau tidak. Hasil diagnosis citra CT Scan paru tergantung pada analisa dokter yang bersifat subjektif. Computer Aided Diagnosing (CAD) merupakan sebuah sistem yang mampu mendiagnosis dan mampu membedakan adanya penyakit atau tidak, mengurangi tingkat dari kesalahan false positive dan false negative, dan dapat meningkatkan peluang untuk deteksi keaadan tidak normal sejak dini. Ekstraksi ciri menggunakan 18 ciri Gray Level Co-Occurence (GLCM) dan 2 ciri morfologi dengan Scilab yang menghasilkan informasi berupa angka sehingga dapat dijadikan sebagai masukan dalam tahap klasifikasi. Data yang digunakan sebanyak 50 citra terdiri dari 23 nodul jinak dan 27 nodul ganas berasal dari arsip klinis di The University of Chicago pada website The Cancer Imaging Archive (TCIA) Public Access. Metode yang digunakan dalam klasifikasi adalah metode k-cross-validation dengan algoritma propagasi balik menggunakan weka. Hasil klasifikasi nodul kanker dan tumor jinak menggunakan Machine Learning Weka didapatkan nilai akurasi sebesar 86%. Hal tersebut menunjukkan bahwa algorima propagasi balik mampu mengklasifikasikan nodul paru ketagori kanker dan tumor jinak dengan baik.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Nodul Citra CT Scan Paru; Ciri Tekstur; Ciri Morfologi; Scilab.
Subjects: 500 Natural sciences and mathematics > 530 Physics
600 Technology (Applied sciences) > 610 Medical sciences Medicine
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > 45201 - Fisika
Depositing User: Hartono Hartono
Date Deposited: 26 Jun 2022 12:18
Last Modified: 26 Jun 2022 12:18
URI: https://eprints.walisongo.ac.id/id/eprint/16256

Actions (login required)

View Item
View Item

Downloads

Downloads per month over past year

View more statistics