Deteksi Kanker Paru-Paru Berbasis Fitur Gray Level Co-Occurrence Matric menggunakan Support Vector Machine
Penulis Utama
:
Haya Alvinesha Puspitadindha
NIM / NIP
:
M0218040
×<p>Sistem deteksi berbasis pengolah citra digital serta klasifikasi <em>machine learning</em> dikembangkan untuk deteksi keadaan paru-paru sehat dan kanker. Sebanyak 300 data latih diproses melalui beberapa tahapan. Tahapan pertama yaitu <em>pre-processing</em> menggunakan 3 variasi <em>filter </em>berupa<em> low pass, median </em>dan <em>high pass </em>serta <em>contrast stretching </em>yang digunakan untuk mereduksi <em>noise </em>dan meningkatkan kontras citra. Dilanjutkan dengan proses segmentasi citra menggunakan <em>Otsu Thresholding</em> untuk memperjelas ROI pada citra. Kemudian ekstraksi ciri tekstur dengan GLCM diaplikasikan dengan menggunakan 21 variasi fitur. Data Hasil ekstraksi digunakan sebagai nilai label untuk dipelajari oleh sistem klasifikasi berupa SVM. Hasil dari klasifikasi data latih diolah dengan <em>confusion matrix </em>yang menunjukkan bahwa <em>high pass filter </em>memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan 2 variasi lainnya. Selanjutnya <em>filter </em>ini digunakan pada program untuk pengujian 40 data latih. Hasil menunjukkan bahwa program memiliki tingkat keberhasilan yang baik dengan nilai akurasi 90%, presisi 90?n <em>recall </em>90%.</p>
×
Penulis Utama
:
Haya Alvinesha Puspitadindha
Penulis Tambahan
:
-
NIM / NIP
:
M0218040
Tahun
:
2022
Judul
:
Deteksi Kanker Paru-Paru Berbasis Fitur Gray Level Co-Occurrence Matric menggunakan Support Vector Machine
