NOVIAN DWI PAYANA (2023) KLASIFIKASI PENYAKIT MALARIA PADA STADIUM TRAPOZOIT DENGAN METODE DEEP LEARNING MENGGUNAKAN ALEXNET DAN INCEPTION V3. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (385kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (8kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (56kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (487kB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (487kB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (2MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (10kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (8kB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (173kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (4MB)

Abstract

Malaria merupakan penyakit yang di sebabkan oleh parasit protozoa genus  palsmodium yang terdapat pada jenis nyamuk anopheles. Malaria merupakan salah  satu penyakit yang umum menginfeksi manusia terutama yang bertempat tinggal di  wilayah tropis. Untuk melakukan tindakan penyembuhan dan mencegah  penyebaran virus, perlu dilakuakn analisa jenis dan tahapan perkembangan parasit pada pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi citra parasit malria,  mengunakan total data sebanyak 1.189 citra sampel yang kemudian di beri label 3  tipe parasit malaria jenis plasmodium pada tahap trapozoid yang terdiri dari tiga  kelas, yaitu P. Vivax , P. Falciparum, dan P.malarie. Penggunaan metode Deep  Learning model AlexNet dan Inception V3 dalam pengklasifikasian citra  memudahkan dalam melakukan diagnosis yang di inginkan. Data terbagi kedalam  data trainning dan data validasi menggunakan metode K-Cross Fold Validation.  Data yang sudah dilakukan test dan validsai menggunakan model AlexNet dengan  rata-rata hasil 99,50

Dosen Pembimbing: Yessi Jusman, S.T., M.Sc., Ph.D. | NIDN1007058408
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Deep Learning, AlexNet, Inception V3, malaria
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: Aidilla Qurotianti
Date Deposited: 19 Oct 2023 09:37
Last Modified: 19 Oct 2023 09:37
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/41276

Actions (login required)

View Item View Item