muhammad iqbal, - (2021) KLASIFIKASI JENIS LEUKOSIT MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK BERDASARKAN CITRA SEL DARAH PUTIH. Skripsi thesis, Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasyim Riau.

	Text (BAB IV) file BAB hasil penelitian (BAB IV dan atau BAB V).pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB)
Preview	Text file lengkap kecuali BAB Hasil Penelitian (BAB IV atau BAB V).pdf Download (4MB) | Preview

Abstract

Berbagai jenis penyakit didalam tubuh manusia, dapat di identifikasi melalui sampel darah. Pada penelitian ini berfokus terhadap klasifikasi jenis leukosit pada citra sel darah. Leukosit berfungsi sebagai sistem kekebalan tubuh untuk melawan berbagai infeksi serta melindungi tubuh dari penyakit. Jika ada yang tidak normal pada hasil klasifikasi dan perhitungan sel darah, maka itu bisa menjadi sebab yang menandakan adanya penyakit. Penggunaan sistem otomatis digunakan pada proses klasifikasi sel darah untuk meminimalisir kesalahan, mempersingkat waktu dan mendapatkan hasil yang akurat. Pada penelitian ini, teknik Otsu Thresholding digunakan untuk melakukan proses segmentasi citra leukosit. Kemudian dilakukan proses mathematical morphing untuk menghapus komponen yang tidak diperlukan dan menyisakan inti sel darah yang akan diambil nilai ekstraksi cirinya. Selanjutnya dilakukan klasifikasi menggunakan metode Backpropagation Neural Network. Hasil yang di peroleh menunjukkan pembelajaran terbaik dilakukan dengan menggunakan α=0,01, target error = 0,01, neuron hidden = 5, maksimum epoch = 1000 yang berada pada k-fold ke 8, 9 dan 10 dengan akurasi tertinggi sebesar 70%. Dengan demikian algoritma yang digunakan telah berhasil dalam melakukan klasifikasi jenis leukosit.

Actions (login required)

View Item