Sistem diagnosis KSSRM berdasarkan analisis tekstur GLRLM citra histopatologi menggunakan metode backpropagation

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Arfianti, Unix Izyah (2022) Sistem diagnosis KSSRM berdasarkan analisis tekstur GLRLM citra histopatologi menggunakan metode backpropagation. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Unix Izyah Arfianti_H72218035.pdf
Download (2MB)

Abstract

Kanker mulut terjadi lebih dari 370 ribu kasus dengan Asia menjadi wilayah dengan kasus kanker mulut terbanyak di dunia sebesar 65.8%. Kanker yang paling sering terjadi dalam rongga mulut adalah Karsinoma Sel Skuamosa Rongga Mulut (KSSRM). KSSRM terjadi sekitar 90% pada kanker mulut. Penelitian ini dilakukan untuk membuat sistem diagnosis KSSRM menggunakan metode Backpropagation. Backpropagation merupakan salah satu jenis Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang konsep kerjanya terinspirasi dari jaringan saraf manusia. Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai upaya pencegahan dengan melakukan pemeriksaan dini agar kanker mulut dapat terdeteksi sebelum kanker mulut bertambah parah dan dapat segera ditangani dan segera dilakukan pemulihan. Data yang digunakan adalah citra histopatologi rongga mulut dengan perbesaran lensa 100x dan 400x. Data akan dilakukan preprocessing menggunakan CLAHE untuk memperbaiki citra kemudian diekstraksi menggunakan GLRLM untuk menjadi inputan pada Backpropagation. Dari hasil uji coba parameter yang telah dilakukan, diperoleh hasil akurasi maksimal sebesar 94.12%, sensitivitas 100%, dan spesifisitas 62.50% dengan parameter yang digunakan adalah data perbesaran 100x pada arah sudut 135°, k-fold 10, learning rate 0.4, 2 hidden layer dengan jumlah node berturut-turut 100 dan 50 node.