Penulis Utama : Rio Saputro
NIM / NIP : M0521065
× <p><span xss=removed>Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan dalam bidang medis menghadapi tantangan besar terkait privasi data pasien dan keterbatasan infrastruktur komputasi di institusi kesehatan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi citra penyakit Alzheimer berbasis <i>Magnetic Resonance Imaging</i> (MRI) yang menjaga kerahasiaan data menggunakan metode <i>Federated Learning (FL</i>) dan memanfaatkan arsitektur <i>EfficientNet</i>. Model dilatih secara terdistribusi tanpa memindahkan data mentah antar institusi, dengan proses agregasi parameter dilakukan menggunakan metode <i>Federated Averaging (FedAvg).</i> Enam model <i>EfficientNet</i>, dari B0 hingga B5, diuji performanya berdasarkan akurasi, <i>precision, recall, dan F1-score</i>. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa seluruh model mencatat performa di atas 97%, dengan <i>EfficientNetB2</i> menjadi model terbaik dengan akurasi yang sama dengan <i>EfficientNetB3 </i>yaitu 98,63% akan tetapi memiliki <i>precision </i>yang lebih tinggi dengan nilai 98,66%. Model ini terbukti mampu menjaga keseimbangan antara performa tinggi dan efisiensi sumber daya komputasi, sehingga sesuai diterapkan dalam lingkungan medis dengan keterbatasan perangkat keras. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi pengembangan sistem klasifikasi citra medis terdistribusi yang mengutamakan privasi dan tetap dapat diterapkan secara efektif pada infrastruktur komputasi yang terbatas</span></p>
×
Penulis Utama : Rio Saputro
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0521065
Tahun : 2025
Judul : KLASIFIKASI PENYAKIT ALZHEIMER MENGGUNAKAN FEDERATED LEARNING DAN TRANSFER LEARNING DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data - 2025
Program Studi : S-1 Informatika
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : Alzheimer, Federated Learning, EfficientNet, Transfer Learning, MRI, Klasifikasi Citra Medis
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Link DOI : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Winarno S.Si., M.Eng
2. Ery Permana Yudha S.KOM., M.KOM
Penguji : 1. Heri Prasetyo S.KOM, M.SC.ENG., PH.D.
2. Afrizal Doewes, S.Kom., M.Sc.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.