Klasifikasi kanker berdasarkan data RNA menggunakan Dilated Convolutional Neural Network

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Syarifudin, Mohammad Anang (2021) Klasifikasi kanker berdasarkan data RNA menggunakan Dilated Convolutional Neural Network. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Mohammad Anang Syarifudin_H02217009.pdf

Download (2MB)

Abstract

Berdasarkan statistik dari WHO, kanker merupakan salah satu penyakit paling mengancam di dunia. Sebanyak 13% kematian di dunia disebabkan oleh kanker dan terus meningkat setiap tahunnya. Karsinoma merupakan kanker yang paling sering ditemukan pada manusia yaitu 90% dari seluruh kasus kanker di dunia. Salah satu parameter yang dapat digunakan dalam mendeteksi kanker karsinoma yaitu ekspresi RNA. Pada penelitian ini akan dilakukan deteksi kanker berdasarkan ekspresi RNA ke dalam 5 kelas yaitu Breast Carcinoma (BRCA), Kidney Renal clear cell Carcinoma (KIRC), Uterine Corpus Endometrial Carcinoma (UCEC), dan Lung Adenocarcinoma (LUAD) menggunakan metode Dilated Convolutional Neural Network. Beberapa percobaan dilakukan untuk mendapatkan hasil yang terbaik, diantaranya yaitu merubah nilai faktor dilasi dan membandingkan model yang menggunakan augmentasi data atau tanpa menggunakan augmentasi data. Hasil akurasi terbaik yang didapatkan yaitu 99.24% dengan sensitifitas sebesar 98.70%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Syarifudin, Mohammad Anangmohammadanang@gmail.comH02217009
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorNovitasari, Dian Candra Rinidiancrini@uinsby.ac.id2024118502
Thesis advisorHakim, Lutfilutfihakimbungah@gmail.com197312252006041001
Subjects: Matematika
Keywords: Dilated CNN; Kanker; Deep Learning; RNA.
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User: MOHAMMAD ANANG SYARIFUDIN
Date Deposited: 29 Mar 2021 04:40
Last Modified: 29 Mar 2021 04:40
URI: http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/46745

Actions (login required)

View Item View Item