Identifikasi Penyakit Covid-19 dan Tuberkulosis Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Dengan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur Googlenet

Abdillah, Retry Asykurani (2023) Identifikasi Penyakit Covid-19 dan Tuberkulosis Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Dengan Metode Convolutional Neural Network Arsitektur Googlenet. Skripsi thesis, Universitas Tanjungpura.

	Text (Cover) Cover_H1021181011.pdf - Published Version Download (216kB)
	Text (Yuridis) Yuridis_H1021181011.pdf - Published Version Download (9MB)
	Text (Surat Pernyataan) SP_H1021181011.pdf - Published Version Download (173kB)
	Text (Abstrak) Abstrak_H1021181011.pdf - Published Version Download (180kB)
	Text (Kata Pengantar) Kapeng_H1021181011.pdf - Published Version Download (293kB)
	Text (Daftar Isi) Dafis_H1021181011.pdf - Published Version Download (183kB)
	Text (Daftar Lain) Daflain_H1021181011.pdf - Published Version Download (178kB)
	Text (Bab I) Bab1_H1021181011.pdf - Published Version Download (185kB)
	Text (Bab II) Bab2_H1021181011.pdf - Published Version Download (644kB)
	Text (Bab III) Bab3_H1021181011.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (340kB)
	Text (Bab IV) Bab4_H1021181011.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (893kB)
	Text (Bab V) Bab5_H1021181011.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (176kB)
	Text (Daftar Pustaka) Dafpus_H1021181011.pdf - Published Version Download (407kB)
	Text (Lampiran) Lamp_H1021181011.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (703kB)
	Text (H1021181011_RETRY ASYKURANI ABDILLAH) H1021181011_RETRY ASYKURANI ABDILLAH.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (11MB)

Abstract

Tuberkulosis dan COVID-19 merupakan penyakit yang dapat menyerang paru-paru. Tuberkulosis disebabkan oleh mycobacterium tuberculosis complex dan COVID-19 adalah jenis penyakit pernapasan yang diakibatkan oleh virus corona. Upaya yang dapat dilakukan untuk mendeteksi penyakit COVID-19 dan tuberkulosis, yaitu melalui pemeriksaan tes rontgen thorax. Salah satu algoritma terbaik di bidang kecerdasan buatan yang dapat mengidentifikasi citra adalah Convolutional Neural Network (CNN). penelitian ini menggunakan metode CNN dengan konsep transfer learning arsitektur GoogLeNet untuk mengidentifikasi citra rontgen tuberkulosis dan COVID-19. Data penelitian diperoleh dari situs Kaggle yang terdiri atas 700 citra COVID-19, 700 citra normal, dan 700 citra tuberkulosis. parameter yang ditambahkan ke dalam pemodelan CNN agar meningkatkan performa pemodelan ialah menambahkan augmentasi data, memvariasikan peoch dengan jumlah 10, 30, dan 50 serta menggunakan learning rate sebesar 0,0001. parameter lainnya yang juga mendukung CNN dalam mengidentifikasi citra ialah memvariasikan nilai batch size yang berjumlah 16, 32, dan 64 serta penggunaan optimizer Adam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi identifikasi citra menggunakan metode CNN GoogLeNet dengan berbagai variasi parameter ialah sebesar 97% ada peoch 10 dan batch size 16, 98% ada peoch 30 dan batch size 32, serta 97% ada peoch 50 dan batch size 64.

Actions (login required)

View Item