FHEIZA RHESNANDIA PUTRI TOHA (2025) INTEGRASI FITUR FOURIER DESCRIPTORS DALAM KLASIFIKASI SEL KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING. S1 thesis, Universitas Muhammadiyah Yogyakarta.

[thumbnail of Halaman Judul] Text (Halaman Judul)
Halaman Judul.pdf
Download (852kB)
[thumbnail of Lembar Pengesahan] Text (Lembar Pengesahan)
Lembar Pengesahan.pdf
Restricted to Registered users only
Download (484kB)
[thumbnail of Abstrak] Text (Abstrak)
Abstrak.pdf
Restricted to Registered users only
Download (193kB)
[thumbnail of Bab I] Text (Bab I)
Bab I.pdf
Download (202kB)
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (673kB)
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (1MB)
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (17MB)
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf
Restricted to Registered users only
Download (152kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Registered users only
Download (177kB)
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only
Download (166kB)
[thumbnail of Naskah Publikasi] Text (Naskah Publikasi)
Naskah Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Download (295kB)
[thumbnail of Full Text] Text (Full Text)
Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (19MB)

Abstract

Kanker serviks merupakan salah satu kanker umum pada wanita yang disebabkan oleh infeksi Human Papilloma Virus (HPV). Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi otomatis menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP) yang dilatih dengan algoritma Bayesian Regularization (BR), Levenberg Marquardt (LM), dan Resilient Propagation (RP). Data citra kanker serviks diperoleh dari Hospital Universiti Sains Malaysia (HUSM), Kelantan, Malaysia, dan divalidasi oleh Assoc. Prof. Dr. Anaini Aila Mat Zin. Dataset terdiri dari 851 citra yang diaugmentasi menjadi 2.553 citra melalui flipping horizontal dan vertikal. Edge detection Canny diterapkan untuk mendeteksi tepi sel secara akurat, sementara ekstraksi fitur menggunakan Fourier Descriptors menghasilkan 50 fitur utama. Penelitian ini mengevaluasi pengaruh jumlah hidden layer (10, 15, 20, 25, dan 30) terhadap akurasi klasifikasi. Hasil menunjukkan bahwa algoritma BR mencapai akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh LM sebesar 98,9%, sedangkan RP memiliki akurasi lebih rendah sebesar 72,95%. Hasil terbaik dari setiap training function digunakan dalam perancangan APPS di MATLAB untuk meningkatkan efisiensi sistem dan mempermudah pengguna. Studi ini membuktikan bahwa kombinasi Fourier Descriptors dan algoritma MLP yang tepat dapat meningkatkan akurasi klasifikasi kanker serviks, sehingga berpotensi membantu diagnosis lebih cepat dan akurat.

Dosen Pembimbing: Yessi Jusman, S.T., M.Sc., Ph.D. | NIDN1007058408
Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Cervical cancer, Machine Learning, Multi-Layer Perceptron, Bayesian Regularization, Levenberg-Marquardt, Resilient Propagation, Fourier Descriptor, Canny Edge Detection, Image Classification, Data Augmentation
Divisions: Fakultas Teknik > S1 Teknik Elektro
Depositing User: Eko Kurnawan
Date Deposited: 11 Apr 2025 07:20
Last Modified: 11 Apr 2025 07:20
URI: https://etd.umy.ac.id/id/eprint/50315

Actions (login required)

View Item View Item