FIQHRI MULIANDA PUTRA (2017) PENERAPAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION3 (LVQ3) UNTUK MENGIDENTIFIKASI CITRA DARAH ACUTELYMPHOBLASTIC LEUKEMIA(ALL) DANACUTE MYELOID LEUKEMIA(AML). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER.pdf Download (111kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK.pdf Download (93kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf Download (268kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI.pdf Download (115kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I.pdf Download (116kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II.pdf Download (699kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III.pdf Download (213kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text
11. BAB VI.pdf Download (200kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (282kB) | Preview |
Abstract
Leukemiamerupakan kanker yang terjadi pada sel darah manusia. Salah satu cara mengenali penyakit leukemiadengan menggunakanteknik pengolahan citra dan metode jaringan syaraf tiruan. Penelitian ini membangunsebuah sistem untuk mengidentifikasi citra darah leukemiajenis Acute Lymphoblastic Leukemia(ALL) dan Acute Myeloid Leukemia(AML) dengan konsep pengolahan citra yakni ekstraksi ciri warna Hue, Saturation, Value (HSV) dan ekstraksi ciri tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) serta klasifikasi Learning Vector Quantization 3(LVQ3). Data citra pada penelitian terdiri dari 150 data citra leukemia.Pengujianidentifikasi dilakukan terhadap pembagian data latih dan data uji yang berbeda. Sistemmampu mengenali citra ALL dan AML dengan akurasitertinggi sebesar 100% pada pembagian data latih 90% dan data uji 10% dengan learning rate 0,01; 0,05; 0,09 dan window 0,2; 0,4 dan akurasi rendahsebesar70% pada pembagian data latih 50% dan data uji 50% dengan learning rate 0,01; 0,05; 0,09 dan window 0,4.Dengan demikian dapat disimpulkan penelitian menggunakan metode HSV dan GLCM serta LVQ3mampu mengimplementasikan sebuah sistem identifikasi citra darah leukemia.Kata kunci: Acute Lymphoblastic Leukemia, Acute Myeloid Leukemia, HSV, GLCM, LVQ3.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 600 Teknologi dan Ilmu-ilmu Terapan |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 26 Aug 2019 04:52 |
| Last Modified: | 26 Aug 2019 04:52 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/18218 |
Actions (login required)
 |
View Item |