Nugraini, Vania Fitri (2024) KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT NEVUS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR INCEPTION V3. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.
![]() |
Text
Teknik Informatika_32601900032_fullpdf.pdf Download (2MB) |
![]() |
Text
Teknik Informatika_32601900032_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Download (52kB) |
Abstract
Kulit merupakan lapisan terluar tubuh tidak terlindung dengan baik, kulit rentan terhadap sejumlah penyakit kulit. Penyakit kulit sendiri sangat beragam dan beberapa di antaranya cukup umum. Berbagai penyakit kulit seperti dermatitis, psoriasis, eksim, jerawat, kudis, dan kanker kulit adalah salah satunya. Faktor penyebabnya dapat bervariasi, termasuk infeksi, alergi, factor genetik, atau paparan zat tertentu. Gejalanya termasuk ruam, gatal, kemerahan, atau perubahan warna kulit. Manusia umumnya biasanya memiliki tahi lalat, yang dalam bahasa medis disebut nevi atau nevus. Tahi lalat pada kulit epidermis terjadi karena pertumbuhan dan perkembangan yang tidak normal dari sel pigmen di bawah kulit. Setiap orang biasanya memiliki antara sepuluh dan empat puluh tahi lalat di tubuhnya. Penelitian ini memanfaatkan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur Inception V3 yang diimplementasikan dalam model berbasis website akan melakukan klasifikasi dari gambar kulit yang memiliki probabilitas mengidap penyakit nevus. Dua konfigurasi yang dipilih mendapatkan satu konfigurasi terbaik yaitu konfigurasi 2 (Adam), yang mendapatkan Accuracy 0.9978 dan validationloss3.7253. Selain itu juga terdapat validation accuracy 1.0000 dan yang terakhir mendapatkan validation loss 3.7253. Kata Kunci : Penyakit Kulit Nevus, Inception V3, Website
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika |
Depositing User: | Pustakawan 4 UNISSULA |
Date Deposited: | 07 Feb 2025 03:40 |
URI: | http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/37452 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |