KLASIFIKASI PENYAKIT ALZHEIMER MENGGUNAKAN FEDERATED LEARNING DAN TRANSFER LEARNING DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET
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