The Sriwijaya University Library

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Login
  • Member Area
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject ISBN/ISSN Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of KLASIFIKASI PENGENALAN PENYAKIT COVID-19 PADA PARU-PARU BERDASARKAN DATA CITRA RADIOGRAFI TORAKS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Skripsi

KLASIFIKASI PENGENALAN PENYAKIT COVID-19 PADA PARU-PARU BERDASARKAN DATA CITRA RADIOGRAFI TORAKS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Arrayyan, Annisa - Personal Name;

Penilaian

0,0

dari 5
Penilaian anda saat ini :  

Penyakit COVID-19 merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2. Salah satu cara untuk mendiagnosis penyakit COVID-19 adalah dengan menggunakan radiografi toraks. Namun, diagnosis dengan radiografi toraks membutuhkan tenaga ahli yang terlatih. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi pengenalan penyakit COVID-19 pada paru-paru berdasarkan data citra radiografi toraks menggunakan convolutional neural network (CNN) dengan arsitektur VGG19. Convolutional neural network (CNN) secara umum dikenal berhasil menghasilkan akurasi yang baik dalam memproses dataset citra. Data citra radiografi toraks yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari gambar radiografi paru COVID-19, gambar radiografi paru normal serta dua jenis gambar radiografi penyakit pada paru-paru lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perangkat lunak klasifikasi citra radiografi toraks menggunakan metode CNN dengan model VGG19 dan mengetahui perbandingan akurasi hasil dari klarifikasi dengan berbagai konfigurasi dataset dan parameter yang bervariasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN dengan arsitektur VGG19 mampu memberikan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score yang baik. Akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini sebesar 85%, presisi sebesar 85%, recall sebesar 87%, dan F1-Score sebesar 85%.


Availability
Inventory Code Barcode Call Number Location Status
2407000971T139440T1394402024Central Library (Referens)Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1394402024
Publisher
Inderalaya : Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya., 2024
Collation
xv, 68 hlm.; Ilus.; 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
005.707
Content Type
Text
Media Type
unmediated
Carrier Type
-
Edition
-
Subject(s)
Prodi Teknik Informatika
Data dalam sistem-sistem komputer
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
SEPTA
Other version/related

No other version available

File Attachment
  • KLASIFIKASI PENGENALAN PENYAKIT COVID-19 PADA PARU-PARU BERDASARKAN DATA CITRA RADIOGRAFI TORAKS MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)
Comments

You must be logged in to post a comment

The Sriwijaya University Library
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2025 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search