SISTEM DETEKSI KATARAK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS

AL HASAN, AHMAD (2021) SISTEM DETEKSI KATARAK BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (374kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (272kB)
	Text BAB I.pdf Download (280kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (518kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (758kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (876kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (272kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (340kB)
	Text PERNYATAAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Registered users only Download (329kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (3MB)
	Text S1 Teknik Informatika_32601700003_fullpdf.pdf Download (5MB)

Abstract

Mata merupakan salah satu organ yang dimiliki manusia, dengan mata, manusia dapat menggunakan indra penglihatan yang dapat digunakan untuk mengumpulkan berbagai informasi disekitar. karena pentingnya kegunaan dari indra penglihatan pada mata, maka indra ini adalah indra yang paling sering digunakan dibanding indra lainnya. Namun manfaat yang besar dari indra penglihatan, juga diikuti dengan berbagai masalah kesehatan yang menghantui, salah satunya adalah katarak, katarak adalah suatu penyakit yang mengganggu penglihatan, dan bisa menyebabkan kebutaan, oleh karena itu, oleh hal itu, deteksi dini katarak bisa menjadi solusi, pencegahan katarak, dan deteksi katarak bisa dilakukan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Penelitian ini menggunakan K-Nearest Neighbors untuk mendeteksi katarak pada mata, dengan membandingkan data citra baru, dengan data sampel yang telah dukumpulkan dari kasus sebelumnya. Hasil eksperimen dievaluasi berdasarkan menggunakan confusion matrix, citra mata yang didapat telah dianalisa dengan menguji output hasil deteksi apakah hasilnya true atau false. hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang dipilih berhasil memberikan kinerja yang cukup baik, dengan akurasi 95%, recall 90%, Precission sebesar 1 dan F1 94%. Dari berbagai nilai K yang diuji. Kata kunci: Mata, Katarak, K-Nearest Neighbors

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	16 Jun 2022 07:26
Last Modified:	16 Jun 2022 07:26
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/22958

Actions (login required)

View Item