KLASIFIKASI DIABETES RETINOPATI MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING (CLASSIFICATION OF DIABETIC RETINOPATHY BY USING DEEP LEARNING)

AFRILIA SYAFIQA

Informasi Dasar

151 kali
21.04.4070
621.38 2
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Diabetes retinopati adalah salah satu bentuk komplikasi diabetes melitus, dimana kadar gula yang tinggi pada akhirnya mengakibatkan kerusakan pada pembuluh darah retina mata, terutama di jarigan-jaringan yang sensitif terhadap cahaya. Pada penelitian sebelumnya, klasifikasi dibagi menjadi 4 kelas, yaitu mild, moderate, severe dan PDR. Klasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16, menggunakan 3668 data latih dan 1728 data uji. Nilai akurasi sebesar 74.48% dan nilai loss 5.06% diperoleh dengan menggunakan parameter optimizer Adam dan epoch 30. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi diabetes retinopati menjadi 5 kelas, yaitu normal, mild, moderate, severe dan PDR. Klasifikasi ini menggunakan metode Deep Learning dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Arsitektur yang digunakan pada penelitian ini adalah arsitektur VGG-16. Nilai akurasi sebesar 59.72% dan nilai loss sebesar 0.9970 diperoleh dengan menggunakan parameter size 64, optimizer Adagrad, learning rate 0.01 dan epoch 25.

Subjek

Pengolahan Sinyal Informasi
 

Katalog

KLASIFIKASI DIABETES RETINOPATI MENGGUNAKAN METODE DEEP LEARNING (CLASSIFICATION OF DIABETIC RETINOPATHY BY USING DEEP LEARNING)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

AFRILIA SYAFIQA
Perorangan
Nur Ibrahim, R. Yunendah Nur Fu’adah
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Telekomunikasi
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini