The repository administrator has not yet configured an RDF license.
Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Model Fuzzy Radial Basis Fuction Neural NetWork (FRBFNN) DAN DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION) METODE SOBEL
Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN) merupakan gabungan model jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy yang dapat digunakan untuk deteksi dini kanker serviks. Tujuan skripsi ini adalah mendeskripsikan prosedur dan hasil pembentukan model Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN) dengan preprocessing deteksi tepi (edge detection) metode Sobel untuk mendeteksi dini kanker serviks pada hasil citra Pap smear. Pada penelitian ini model yang digunakan untuk mendeteksi dini kanker serviks adalah model FRBFNN. Dalam proses penelitian menggunakan citra Pap smear serviks yang diperoleh dari Instalasi Patologi Anatomi RSUD. Prof. Dr. Margono Soekarjo Purwokerto. Data yang digunakan berjumlah 83 citra yang terdiri dari 14 citra Pap smear serviks normal dan 69 citra Pap smear serviks abnormal. Prosedur awal pembentukan model FRBFNN untuk mendeteksi dini kanker serviks adalah preprocessing citra dengan melakukan deteksi tepi (edge detection) metode Sobel. Selanjutnya menggunakan metode Gray Level Run Length Matrix (GLRLM), kemudian membagi data menjadi 2 bagian yaitu 75% data training dan 25% data testing. Variabel input yang digunakan adalah 7 fitur hasil ekstraksi metode GLRLM dan variabel output adalah diagnosa dari citra Pap smear. Pembelajaran FRBFNN terbagi menjadi 4 tahap, yaitu fuzzifikasi dari 7 fitur dengan menggunakan fungsi keanggotaan trapesium, menentukan nilai pusat dan jarak menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) Clustering, menentukan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi, dan menentukan bobot jaringan dengan menggunakan metode Global Ridge Regression. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FRBFNN terbaik yang diperoleh adalah 7 neuron pada lapisan input, 21 neuron pada lapisan input fuzzy, 7 neuron serta 1 neuron bias pada lapisan tersembunyi, dan 1 neuron pada lapisan output. Persentase akurasi, sensitivitas, dan spesitifitas model FRBFNN untuk mendeteksi dini kanker serviks secara berurutan adalah 82,54%, 100%, 8,33% untuk data training dan 90%, 100%, 0% untuk data testing. Kata kunci: Kanker Serviks, Fuzzy Radial Basis Function Neural Network (FRBFNN), Deteksi Tepi (Edge Detection), Metode Sobel.
Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Model Fuzzy Radial Basis Fuction Neural NetWork (FRBFNN) DAN DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION) METODE SOBEL (Text)
Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Model Fuzzy Radial Basis Fuction Neural NetWork (FRBFNN) DAN DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION) METODE SOBEL (Other)
HTML Summary of #57048 Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Model Fuzzy Radial Basis Fuction Neural NetWork (FRBFNN) DAN DETEKSI TEPI (EDGE DETECTION) METODE SOBEL
Matematika