Skripsi

DETEKSI CARA PANDANG JANTUNG ANAK MENGGUNAKAN METODE FASTER-RCNN

---

Penilaian

---

Deteksi objek merupakan salah satu hal penting di bidang komputer dan telah berkembang dari pengenalan objek tunggal hingga pengenalan multi-objek. Dalam tugas akhir ini mengusulkan metode Faster-RCNN dengan menggunakan backbone VGG16, Resnet50 dan Mobilenet. Dataset yang digunakan adalah data frame jantung anak dengan sudut pandang Four chamber view, Five chamber view, Subcostal, Long Axis dan Short Axis. Penelitian yang dilakukan berfokus pada tingkat akurasi yang dihasilkan pada data frame untuk membangun model Faster R-CNN yang efektif dalam mendeteksi jantung bayi. Hasil mAP (mean average precision) nantinya berfungsi sebagai tolak ukur dalam mengetahui tingkat keberhasilan metode dalam mendeteksi objek terkhusus pada jantung anak. Hasil terbaik didadapatkan pada model VGG16 dengan Learning Rate 0,001 dan Learning rate 0,0001 dengan mAP sebesar 100% dan pada data unseen hasil terbaik didapatkan pada model VGG16 dengan mAP sebesar 63,46%.

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2107002630	T51556	T515562021	Central Library (Referens)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

-

Call Number

T515562021

Publisher

Inderalaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Uniersitas Sriwijaya., 2021

Collation

xv, 44 hlm,: ilus.; 29 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

005.707

Content Type

Text

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Prodi Sistem Komputer
Data Sistem Komputer

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

MURZ

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment