ADITTIA NUGROHO (2023) PENDETEKSIAN PENYAKIT LEUKIMIA BERBASIS MACHINE LEARNING DENGAN METODE EKSTRAKSI HU MOMENT INVARIANT DAN ZERNIKE MOMENT INVARIANT. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

	Text (Halaman Judul) Halaman Judul.pdf Download (750kB)
	Text (Lembar Pengesahan) Lembar Pengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (484kB)
	Text (Abstrak) Abstrak.pdf Restricted to Registered users only Download (185kB)
	Text (Bab I) Bab I.pdf Download (237kB)
	Text (Bab II) Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (912kB)
	Text (Bab III) Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab IV) Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
	Text (Bab V) Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (207kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (197kB)
	Text (Naskah Publikasi) Naskah Publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (556kB)
	Text (Full Text) Full Text.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB)

Abstract

Pada era saat ini kanker telah dianggap sebagai epidemi global tanpa obat. Diperkirakan 9,7 juta orang meninggal disebabkan oleh kanker yang menempatkannya sebagai peringkat kedua penyebab kematian tertinggi di dunia setelah penyakit kardiovaskular. Dari sekian banyak jenis kanker, leukemia merupakan kanker yang paling banyak diderita oleh pasien anak dan telah merenggut banyak jiwa. Hal ini disebabkan lamanya proses deteksi yang dilakukan sebab metode konvensional yang memerlukan waktu sangat lama. Dengan kemajuan teknologi saat ini, pemanfaatan image processing dalam pengolahan citra dapat diaplikasikan guna mempercepat proses deteksi terhadap sel kanker dengan machine learning. Pada penelitian ini dilakukan perancang sistem deteksi leukemia dengan metode Hu Moment invariant dan Zernike Moment invariant dengan metode klasifikasi SVM (Support Vector Machine) dan KNN (K-Nearest Neighbor) dengan 2 kelas kanker leukimia yaitu akut dan normal. Sistem klasifikasi menggunakan 3 model terbaik dari masing-masing metode klasifikasi Hasil akurasi terbaik diperoleh dengan menggunakan ekstraksi fitur Zernike Moment Invariant dengan model Weighted KNN dengan akurasi training sebesar 98.1

Dosen Pembimbing:	Yessi Jusman, S.T., M.Sc., Ph.D. and Muhamad Yusvin Mustar, S.T., M.Eng. | NIDN1007058408, NIDN0508058801
Item Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	Leukemia Cancer, Hu Moment Invariant, Zernike Moment Invariant, SVM, KNN, Weighted KNN
Divisions:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User:	M. Erdiansyah
Date Deposited:	07 Oct 2023 07:47
Last Modified:	07 Oct 2023 07:47
URI:	https://etd.umy.ac.id/id/eprint/37987

Actions (login required)

View Item