SISTEM KLASIFIKASI DATA CITRA REKONSTRUKSI ENDOSKOPI PORTABEL DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK APLIKASI HEALTHCARE IOT - Dalam bentuk buku karya ilmiah

RIFQI IZZA NURADLI

Informasi Dasar

15 kali
25.04.5303
000
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Faringitis, atau radang tenggorokan, adalah kondisi umum yang disebabkan oleh infeksi virus atau bakteri. Endoskopi konvensional, meskipun efektif untuk diagnosis, memiliki keterbatasan dalam hal portabilitas dan aksesibilitas. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi data citra rekonstruksi endoskopi portabel menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk aplikasi Healthcare IoT. Sistem ini dirancang untuk mengatasi tantangan tersebut dengan memanfaatkan endoskopi portabel yang ringkas dan algoritma CNN yang efisien. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model CNN untuk mengklasifikasikan data citra rekonstruksi endoskopi portabel dan mendeteksi keberadaan faringitis. Model ini akan dilatih menggunakan dataset gambar tenggorokan yang beragam dan dievaluasi berdasarkan akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model VGG-16 dengan augmentasi data berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 99%, sedangkan model ResNet50 dengan kombinasi augmentasi dan tuning hyperparameter menunjukkan performa lebih stabil terhadap pengujian citra nyata. Sistem yang dikembangkan terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi diagnosis faringitis, serta berpotensi untuk diintegrasikan ke dalam platform Healthcare IoT untuk mendukung layanan diagnosis jarak jauh.

Kata Kunci: Faringitis, Endoskopi Portabel, Convolutional Neural Network, Healthcare IoT.

Subjek

DEEP LEARNING
 

Katalog

SISTEM KLASIFIKASI DATA CITRA REKONSTRUKSI ENDOSKOPI PORTABEL DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK APLIKASI HEALTHCARE IOT - Dalam bentuk buku karya ilmiah
 
xv, 81p.: il,; pdf file
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

RIFQI IZZA NURADLI
Perorangan
Ida Wahidah Hamzah, Achmad Rizal
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Teknik Elektro
Bandung
2025

Koleksi

Kompetensi

  • AZK4EAA4 - Tugas Akhir

Download / Flippingbook

 

Ulasan

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