PENGEMBANGAN APLIKASI PENGENALAN POLA PENYAKIT
KULIT MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION MOMENTUM
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Atma Jaya Yogyakarta
Author
Permana, Silvester Dian Handy
Subject
Soft Computing
Datestamp
2013-05-03 08:14:29
Abstract :
Selain kelebihan, komputer memiliki kekurangan dibandingkan dengan kemampuan manusia dalam memproses suatu informasi. Salah satu contoh kekurangan komputer tersebut adalah dalam mengenali sebuah pola penyakit kulit. Penyakit kulit merupakan suatu penyakit yang diakibatkan oleh virus, alergi, bakteri dan kelainan figmen. Pengenalan pola penyakit kulit merupakan hal yang dianggap sederhana dan umum dilakukan manusia sebagai investigasi awal dalam penyakit kulit namun tugas yang sulit jika dilakukan oleh komputer. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, dikembangkanlah sistem Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang mengambil sistem saraf manusia. Salah satu metodenya adalah Backpropagation Momentum yang mempelajari pola dari suatu citra, menyimpan bobotnya dan mengenali citra yang serupa. Pembuatan Tugas Akhir ini bertujuan agar sistem yang dibangun dapat mengenali citra penyakit kulit setelah dilakukan pada pelatihan pada JST. Metode yang digunakan yaitu Backpropagation Momentum dengan 1 lapisan tersembunyi. Sebelum citra diproses dalam JST, dilakukan thresholding dan dekomposisi citra dengan menggunakan transformasi Wavelet Daubechies 2 untuk mengurangi beban komputasi. Tugas Akhir ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman C# dan database menggunakan SQL Server. Hasil penelitian berupa perangkat lunak yang dapat melakukan pelatihan dan pengenalan terhadap citra penyakit kulit. Perangkat lunak dengan model arsitektur JST yang optimal dapat mengenali citra penyakit kulit dengan tingkat akurasi 100% untuk citra uji yang termasuk dalam data pelatihan dan ditunjukkan adanya penurunan tingkat akurasi sebanding dengan tingginya noise yang diberikan.
Selain kelebihan, komputer memiliki kekurangan dibandingkan dengan kemampuan manusia dalam memproses suatu informasi. Salah satu contoh kekurangan komputer tersebut adalah dalam mengenali sebuah pola penyakit kulit. Penyakit kulit merupakan suatu penyakit yang diakibatkan oleh virus, alergi, bakteri dan kelainan figmen. Pengenalan pola penyakit kulit merupakan hal yang dianggap sederhana dan umum dilakukan manusia sebagai investigasi awal dalam penyakit kulit namun tugas yang sulit jika dilakukan oleh komputer. Untuk mengatasi kekurangan tersebut, dikembangkanlah sistem Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang mengambil sistem saraf manusia. Salah satu metodenya adalah Backpropagation Momentum yang mempelajari pola dari suatu citra, menyimpan bobotnya dan mengenali citra yang serupa. Pembuatan Tugas Akhir ini bertujuan agar sistem yang dibangun dapat mengenali citra penyakit kulit setelah dilakukan pada pelatihan pada JST. Metode yang digunakan yaitu Backpropagation Momentum dengan 1 lapisan tersembunyi. Sebelum citra diproses dalam JST, dilakukan thresholding dan dekomposisi citra dengan menggunakan transformasi Wavelet Daubechies 2 untuk mengurangi beban komputasi. Tugas Akhir ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman C# dan database menggunakan SQL Server. Hasil penelitian berupa perangkat lunak yang dapat melakukan pelatihan dan pengenalan terhadap citra penyakit kulit. Perangkat lunak dengan model arsitektur JST yang optimal dapat mengenali citra penyakit kulit dengan tingkat akurasi 100% untuk citra uji yang termasuk dalam data pelatihan dan ditunjukkan adanya penurunan tingkat akurasi sebanding dengan tingginya noise yang diberikan.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
