Aplikasi Prediksi Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

ROTTY, BRENDA MONICA and Adrian, Angelia Melani and Sanger, Junaidy Budi (2020) Aplikasi Prediksi Penyakit Tuberkulosis Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_BrendaRotty.pdf Download (691kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_BrendaRotty.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Official URL: http://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Penyakit Tuberkulosis (TB) merupakan salah satu penyakit yang disebabkan oleh Mycobacterium Tuberculosis yang menyerang paru-paru manusia, selain itu penyebab manusia dapat menderita penyakit TB karena menjalani pola hidup yang tidak sehat. Pada tahun 2018 Indonesia menduduki urutan ketiga penderita TB terbanyak, penanggulan penyakit TB di Indonesia telah dilakukan semenjak tahun 1995 serentak di setiap puskesmas. Sehingga untuk membantu menanggulangi penyakit TB diperlukan sebuah perangkat lunak yang dapat membantu petugas medis untuk mendiagnosis penyakit TB dengan menggunakan gambar rontgen, maka dibangun aplikasi prediksi penyakit TB menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Algoritma CNN merupakan salah satu algoritma yang terdapat dalam deep learning yang bersifat self-learning sehingga algoritma CNN dapat mempelajari pola pada gambar dan mengetahui objek gambar kemudian dapat mengklasifikasi gambar. algoritma CNN ini telah banyak digunakan dalam bidang Kesehatan karena performa dari proses latih data menggunakan algoritma CNN yang menyerupai pola berpikir dari manusia sehingga pada saat pembangunan aplikasi prediksi ini mendapat hasil ketelitian untuk normal atau non-TB 78.0% dan abnormal 80.0%.

Kata Kunci— Tuberkulosis, Deep Learning, Klasifikasi, CNN.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: