Zulmi, Muhammad Bagus Zulmi (2021) optimasi klasifikasi pneumonia dengan algoritma convolutional neural network dan ceed-canny / muhammad bagus zulmi. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
Covid-19 telah menjadi pandemi sejak akhir tahun 2019 dan sampai saat ini (2021). Salah satu dampak dari pandemi yang disebabkan oleh coronavirus ini adalah Pneumonia. Hal tersebut menjadi alasan terhadap pentingnya sebuah teknologi untuk melakukan deteksi terhadap Pneumonia.Beberapa metode dapat dilakukan untuk melakukan klasifikasi salah satunya adalah dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). Sebuah tahapan machine learning yang cukup krusial adalah preprocessing. prinsip preprocessing dataset adalah menghilangkan memberikan data yang paling optimal untuk dilakukan machine learning salah satunya adalah menghilangkan fitur yang tidak digunakan dan menyisakan fitur yang paling dibutuhkan. Sama seperti edge detection yang akan menyisakan tepi ndash tepi dari objek yang dibutuhkan. Dalam hal ini peneliti membuktikan bahwa metode CEED-Canny dalam preprocessing dataset gambar memberikan peningkatan performa model yang signifikan baik pada saat training dan juga pengujian. Harapan ke depannya peneliti selanjutnya dapat mengembangkan kembali topik ini dengan menggunakan algoritma edge detection yang lainnya.
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > TD Environmental technology. Sanitary engineering |
| Divisions: | Fakultas Teknik (FT) > Departemen Teknik Elektro (TE) > S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | library UM |
| Date Deposited: | 18 Aug 2021 04:29 |
| Last Modified: | 11 Oct 2023 02:38 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/152095 |
Actions (login required)
 |
View Item |