Arifiana, Ghina and Abadi, Agus Maman (2018) MODEL ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERERENCE SYSTEM (ANFIS) MENGGUNAKAN DEKOMPOSISI NILAI SINGULAR UNTUK DIAGNOSIS KANKER LAMBUNG. S1 thesis, Fakultas MIPA.
|
Text
BAB1_PENDAHULUAN.pdf Download (140kB) | Preview |
|
|
Text
BAB2_KAJIAN_TEORI.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
BAB3_METODE_PENELITIAN.pdf Download (165kB) | Preview |
|
|
Text
BAB5_PENUTUP.pdf Download (118kB) | Preview |
|
|
Text
DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (127kB) | Preview |
Abstract
Kanker lambung merupakan salah satu jenis kanker yang menjadi salah satu penyebab utama kematian di dunia. Oleh karena itu, deteksi dini kanker lambung perlu dilakukan untuk mengurangi jumlah kasus kematian yang disebabkan oleh kanker lambung. Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan gabungan model neural network dan logika fuzzy yang dapat digunakan untuk mendeteksi dini kanker lambung. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan langkah-langkah pembentukan model ANFIS menggunakan dekomposisi nilai singular untuk diagnosis kanker lambung. Tahap awal pembentukan model ANFIS untuk mendiagnosis kanker lambung adalah mengubah tipe gambar endoscopy lambung jpg menjadi tipe gambar rgb. Selanjutnya adalah melakukan proses preprocessing dengan menggunakan high frequency emphasis filter dan histogram equalization. Tahap selanjutnya adalah melakukan ekstraksi dengan 2 metode yaitu metode Gray Level Run Length Matrix (GLRLM) dan Gray Level Coo-Ocurance Matrix (GLCM) yang diseleksi menggunakan regresi backward sehingga dihasilkan 6 faktor spesifik untuk ekstraksi fitur GLRLM dan 8 faktor spesifik untuk ekstraksi fitur GLCM. Faktorfaktor tersebut kemudian dijadikan input pada model ANFIS. Selanjutnya, membagi data menjadi 2 bagian yaitu 80% data training dan 20% data testing. Variabel output adalah hasil diagnosis kanker lambung yaitu normal, stadium I, stadium II, stadium III, dan stadium IV. Pembelajaran ANFIS terbagi menjadi 6 tahapan, yaitu melakukan pengelompokkan dengan algoritma Fuzzy C-Means (FCM), selanjutnya menentukan derajat keanggotaan, menentukan neuron tetap, menentukan bobot normalized firing strength, menentukan parameter konsekuen menggunakan dekomposisi nilai singular, serta menentukan output jaringan akhir. Berdasarkan tahapan-tahapan pembentukan model ANFIS untuk diagnosis kanker lambung, diperoleh model ANFIS terbaik dengan 14 cluster untuk ekstraksi fitur GLRLM dan 21 cluster untuk GLCM. Tingkat persentase akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas model ANFIS untuk ekstraksi fitur GLRLM dan GLCM secara berurutan adalah 100%, 100%, 100% untuk data training dan 100%, 100%, 100% untuk data testing. Sistem fuzzy yang telah terbentuk dikonstruksi dengan Graphical User Interface (GUI).
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kanker Lambung, Dekomposisi Nilai Singular, Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), Gray Level Run Length Method (GLRLM), Gray Level Coo-Ocurance Matrix (GLCM) |
| Subjects: | Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Matematika |
| Divisions: | Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (FMIPA) > Pendidikan Matematika > Matematika |
| Depositing User: | Jurusan Pendidikan Matematika |
| Date Deposited: | 04 Apr 2018 02:21 |
| Last Modified: | 30 Jan 2019 16:12 |
| URI: | http://eprints.uny.ac.id/id/eprint/56394 |
Actions (login required)
 |
View Item |