Diagnosis Kanker Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Algoritma Optimisasi Whale

Salsabila, Nashira Syifa (2024) Diagnosis Kanker Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Algoritma Optimisasi Whale. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Kulit merupakan organ terbesar pada tubuh manusia yang memiliki fungsi sebagai organ sensorik dan juga pelindung tubuh dari agen biologis, agen kimia dan faktor fisik. Kanker kulit merupakan salah satu penyakit yang dapat dialami pada kulit. Menurut Martinez dkk. (2019) kanker kulit merupakan jenis kanker yang paling banyak terdiagnosis di dunia. Pada tahun 2022, terdata 774 kematian disebabkan oleh melanoma di Indonesia. Deteksi dini kanker kulit dapat meningkatkan tingkat kesembuhan, dan metode otomatis seperti CNN dapat meningkatkan kecepatan dan mengurangi kesalahan manusia pada proses diagnosis. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan CNN untuk mendiagnosis kanker kulit dan CNN akan dioptimisasi lebih lanjut menggunakan algoritma optimisasi Whale. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa model CNN dengan optimisasi Algoritma Whale menghasilkan tingkat testing accuracy model sebesar 90%. Hasil model yang telah dioptimisasi lebih unggul jika dibandingkan dengan CNN sederhana.

English Abstract

Skin is the largest organ in the human body that has a function as a sensory organ and also protects the body from biological agents, chemical agents and physical factors. Skin cancer is one of the diseases that affects the skin. According to Martinez et al. (2019), skin cancer is the most diagnosed type of cancer in the world. In 2022, there were 774 deaths caused by melanoma in Indonesia. Early detection of skin cancer can increase the cure rate, and automated methods such as CNN can increase the speed and reduce human error in the diagnosis process. Therefore, this research will use CNN to diagnose skin cancer and CNN will be further optimized using the Whale optimization algorithm. Based on the research results, it is obtained that the testing accuracy of the CNN model with Whale optimization algorithm is 90%. The Optimized model is more superior when compared to the simple CNN model.

Text (DALAM MASA EMBARGO) Nashira Syifa Salsabila.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB)

Actions (login required)

View Item