KLASIFIKASI JENIS KANKER KULIT BENIGN DAN MALIGNANT UNTUK ARSITEKTUR RESNET-152 DAN ALEXNET

Saputra, Tommy (2023) KLASIFIKASI JENIS KANKER KULIT BENIGN DAN MALIGNANT UNTUK ARSITEKTUR RESNET-152 DAN ALEXNET. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text Tommy Saputra 1923250032.pdf Download (1MB)

Abstract

Kanker kulit merupakan penyakit berbahaya yang dapat menyerang kulit. Kanker kulit yang paling banyak ditemukan di Indonesia adalah basal cell carcinoma (65,5%), squamous cell carcinoma (23%), melanoma (7,9%), dan jenis lainnya. Pada tahun 2018 kasus melanoma mencapai 9,6 juta kasus. Penanganan cepat dan tepat dapat menyembuhkan kanker kulit. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi jenis kanker berdasarkan dua jenis kelas yaitu benign dan malignant menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-152 dan AlexNet. Data yang digunakan diambil dari International Skin Imaging Collaboration (ISIC) archives tahun 2019. Pengujian dilakukan dengan membandingkan penggunaan optimizer Adaptive Moment Estimation (Adam) dan Mini-Batch Gradient Descent (MBGD). Hasil penelitian menunjukan akurasi klasifikasi terbaik didapat pada model ResNet-152 menggunakan optimizer MBGD dengan akurasi sebesar 87,85%.

Actions (login required)

View Item