Muhammad Fajar Teguh Putra, - (2021) PENERAPAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX (GLCM) DAN LEARNING VECTOR QUANTIZATION (LVQ) UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT RETINA MATA. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text BAB I-II-III-VI.pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV-V) BAB IV-V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Mata sebagai indera penglihatan merupakan organ vital yang mempunyai peranan sangat penting untuk menerima informasi visual, sebagai pengembangan diri dan kualitas hidup manusia, Hasil survei yang dilakukan tahun 1993 di Indonesia penderita penyakit mata yang mengakibatkan kebutaan mencapai 1,5%, sedangkan tahun 2003 mencapai angka 2,2% dan pada tahun 2007 dengan angka 1,67%. Angka-angka tersebut membuat Indonesia menjadi negara dengan tingkat kebutaan tertinggi kedua setelah Ethophia, Identifikasi diabetic retinophaty secara manual cenderung membutuhkan waktu yang lama dan memungkinkan terjadinya kesalahan dalam pengamatan, Penerapan Metode Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai ekstraksi ciri orde dua dapat mengambil ciri dari citra retina diabetic retinophaty dan penggunaan metode Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ) dapat mengelompokkan hasil-hasil citra sehingga mempermudah klasifikasi penyakit diabetic retinophaty. Pada penelitian ini hasil yang di peroleh menunjukkan pembelajaran terbaik dilakukan dengan menggunakan α=0,01, maksimum epoch = 1000 dan mendapat akurasi terbesar pada persentasi 90%.

Actions (login required)

View Item