PERBANDINGAN PRETRAINED MODELS (RESNET-50, VGG-19, DAN XCEPTION) PADA KLASIFIKASI CITRA KANKER SERVIKS

<p>Menurut penelitian WHO pada tahun 2018, terdapat 570.000 kasus kanker serviks dan 311.000 kematian akibat penyakit tersebut. Kanker serviks merupakan kanker yang paling sering terjadi pada wanita. Kurangnya kecepatan penanganan kasus tersebut, menyebabkan tingkat kematian semakin tinggi. Banyak peneliti yang ikut berkontribusi dengan menerapkan teknologi berbasis <em>machine learning</em> agar keberadaan sel serviks lebih cepat terdeteksi dan mengurangi kesalahan diagnosis. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini disusun untuk memberikan metode yang lebih baik dalam kasus klasifikasi sel serviks yang ditunjukkan agar memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Sistem klasifikasi sel serviks ini menggunakan metode <em>deep learning</em> dengan <em>pretrained models</em> ResNet-50 , VGG-19 dan Xception. Akurasi terbaik dihasilkan oleh VGG-19 sebesar 85,93</p>