Tugas Akhir

Identifikasi penyakit pneumonia menggunakan supervised learning pada citra sinar-x digital

---

Penyakit pneumonia adalah salah satu jenis penyakit pada paru-paru atau sistem pernapasan dimana alveoli menjadi radang dan disertai dengan penimbunan cairan. Pemeriksaan penyakit ini biasanya dilakukan secara klinis dan juga dapat dilakukan melalui diagnosa hasil pembacaan citra sinar-X(rontgen) secara manual. Kondisi paru-paru normal dan pneumonia dapat diidentifikasi dari citra sinar-X digital melalui metode klasifikasi supervised learning. Tahapan citra sebelum klasifikasi adalah proses pre-processing yang terdiri dari proses grayscalling, ekualisasi histogram, dan filtering serta proses segementasi yang terdiri dari proses Otsu thresholding, bitwise operation, deteksi tepi sobel dan penghitungan piksel putih. Hasil penghitungan piksel putih pada proses Otsu threshold dan deteksi tepi sobel dijadikan parameter dalam klasifikasi. Dilakukan pengujian akurasi dari beberapa model algoritma supervised learning yakni logistic regression, decision tree, random forest, gradient-boosted tree, dan naive bayes. Model algoritma akurasi terbaik akan diujikan pada data set pengujian. Penelitian ini menggunakan citra yang sudah berlabel dengan rincian 162 citra sinar-X digital sebagai data set pelatihan dan 40 citra data citra sinar-X digital sebagai data set pengujian. Hasil pengujian akurasi model logistic regression dengan mean(0.73), std(0.15); decission tree classifier dengan mean(0.88),std(0.08); Naïve Bayes mean(0.91), std(0.07); gradient boosting classifier dengan mean (0.90), std (0.09); random forest classifier dengan mean (0.88), std (0.11); one vs rest mean(0.54), std(0.11); multi layer perceptron dengan mean(0.67), std(0.17). Setelah dilakukan pengujian pada penelitian ini, didapatkan bahwa metode algoritma supervised learning yakni Naïve Bayes memiliki akurasi yang paling baik. Kinerja pengklasifikasian metode Naive Bayes ini memiliki tingkat keakurasian 0.80, sensitivitas 0.71, presisi 0.88 dan spesifitas 0.8. rnKata kunci: Pneumonia, citra sinar-X digital, identifikasi, supervised learning

---

Ketersediaan

S20-0241

31/TA/K/20 591.2.616 YUY i

Perpustakaan Poltek Nuklir

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

591.2.616 YUY i

Penerbit

Yogyakarta : STTN-BATAN., 2020

Deskripsi Fisik

xii, 134 halaman : ilustrasi ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

591.2.616

Tipe Isi

teks

Tipe Media

tanpa perantara

Tipe Pembawa

volume

Edisi

-

Subjek

Penyakit

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Yuyus Takhkik

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar