UNKLABUNKLAB
CogITo Smart JournalCogITo Smart JournalMelanoma adalah salah satu bentuk kanker kulit yang paling ganas, dengan tingkat kejadian sebesar 7,9% di Indonesia. Diagnosis biopsi tradisional, meskipun penting, bersifat invasif dan memakan waktu, sehingga menghambat deteksi dini. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini membandingkan dua model Convolutional Neural Network (CNN) untuk klasifikasi melanoma berbasis citra digital. Penelitian ini menggunakan dataset yang tersedia secara publik dari Kaggle, yang terdiri dari 17.805 gambar (melanoma dan non-melanoma), yang kemudian dibagi menjadi subset pelatihan, validasi, dan pengujian. Model-model ini dilatih menggunakan optimasi Adamax dan SGD selama 100 epoch. Kinerja model dinilai berdasarkan akurasi, loss, presisi, recall, dan skor F1. Model CNN dengan arsitektur terbaik, yang terdiri dari dua lapisan fully connected, mencapai akurasi sebesar 93,18% dan loss sebesar 0,1636, yang lebih baik daripada model alternatif. Hasil ini mengonfirmasi efektivitas model CNN dalam mengklasifikasi gambar melanoma dan mendukung pengembangan platform berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk mengunggah atau menangkap gambar untuk deteksi cepat dan non-invasif.
Penelitian ini menunjukkan potensi Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk deteksi melanoma berbasis citra digital, dengan model CNN kedua yang outperform model pertama dalam hal akurasi dan loss.Model ini telah berhasil diintegrasikan ke dalam platform berbasis web, yang menyediakan antarmuka pengguna yang ramah untuk deteksi melanoma melalui unggahan atau pengambilan gambar.Platform ini, yang dihosting di Streamlit Cloud, menawarkan aksesibilitas di berbagai perangkat, menjadikannya alat yang berharga untuk deteksi melanoma dini.Hasil studi ini menekankan peran menjanjikan dari deep learning di setting klinis, khususnya dalam membantu diagnosis kanker kulit dini.Namun, ada beberapa keterbatasan, termasuk ketergantungan pada gambar berkualitas tinggi dan tantangan dalam menggeneralisasi model ke dataset dunia nyata yang beragam.Penelitian masa depan dapat berfokus pada perluasan dataset untuk mencakup gambar yang lebih beragam, meningkatkan ketahanan model, dan mengintegrasikan fitur tambahan seperti penyimpanan hasil prediksi dan rujukan ke dermatologis atau fasilitas kesehatan terdekat.
Untuk penelitian lanjutan, perlu dipertimbangkan perluasan dataset dengan memasukkan lebih banyak gambar yang beragam untuk meningkatkan ketahanan model terhadap berbagai kondisi dunia nyata. Selain itu, integrasi fitur-fitur tambahan seperti penyimpanan hasil prediksi dan rujukan ke dermatologis atau fasilitas kesehatan terdekat dapat meningkatkan nilai klinis dan manfaat praktis dari model ini. Selain itu, penelitian lebih lanjut dapat mengeksplorasi kombinasi CNN dengan alat diagnostik lainnya dan menilai kinerja model dalam lingkungan klinis nyata, yang dapat meningkatkan nilai klinis dan keterapannya dalam membantu profesional kesehatan dalam diagnosis melanoma.
- Convolutional Neural Network dalam Citra Medis | KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi.... doi.org/10.24002/konstelasi.v2i2.5367Convolutional Neural Network dalam Citra Medis KONSTELASI Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi doi 10 24002 konstelasi v2i2 5367
- Klasifikasi Penyakit Kanker Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Studi Kasus: Melanoma)... doi.org/10.20895/dinda.v2i1.349Klasifikasi Penyakit Kanker Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Studi Kasus Melanoma doi 10 20895 dinda v2i1 349
- Implementasi DenseNet Untuk Mengidentifikasi Kanker Kulit Melanoma | Jurnal Teknik Informatika dan Sistem... doi.org/10.28932/jutisi.v6i3.2814Implementasi DenseNet Untuk Mengidentifikasi Kanker Kulit Melanoma Jurnal Teknik Informatika dan Sistem doi 10 28932 jutisi v6i3 2814
- Sistem Hitung dan Klasifikasi Objek dengan Metode Convolutional Neural Network | Romario | Jurnal Teknologi... doi.org/10.22441/jte.2020.v11i2.007Sistem Hitung dan Klasifikasi Objek dengan Metode Convolutional Neural Network Romario Jurnal Teknologi doi 10 22441 jte 2020 v11i2 007
| File size | 968.54 KB |
| Pages | 14 |
| DMCA | Report |
Related /
STMIKJAYAKARTASTMIKJAYAKARTA Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi performa model deep learning Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitekturPenelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi performa model deep learning Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur
UMIUMI Dari segi non-finansial, waktu penyelesaian tugas akuntansi rutin berkurang 64,5%, kesalahan pembukuan menurun 78,3%, dan kepuasan pelanggan meningkatDari segi non-finansial, waktu penyelesaian tugas akuntansi rutin berkurang 64,5%, kesalahan pembukuan menurun 78,3%, dan kepuasan pelanggan meningkat
UNIMALUNIMAL Konfigurasi sistem pengamanan substation umumnya berbentuk grid atau mesh, di mana beberapa batang konduktor dipasang vertikal, horizontal, atau dikombinasikanKonfigurasi sistem pengamanan substation umumnya berbentuk grid atau mesh, di mana beberapa batang konduktor dipasang vertikal, horizontal, atau dikombinasikan
UMIUMI Untuk meningkatkan mutu pendidikan, pemerintah melalui Badan Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah (BAN-SM) telah menyusun Instrument Akreditasi SatuanUntuk meningkatkan mutu pendidikan, pemerintah melalui Badan Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah (BAN-SM) telah menyusun Instrument Akreditasi Satuan
UMIUMI Kota Pekalongan hanya memiliki 6 psikolog klinis dengan jumlah penduduk mencapai 317.958 jiwa, sehingga banyak penderita gangguan kesehatan mental tidakKota Pekalongan hanya memiliki 6 psikolog klinis dengan jumlah penduduk mencapai 317.958 jiwa, sehingga banyak penderita gangguan kesehatan mental tidak
IAINFMPAPUAIAINFMPAPUA Jaringan internet memberikan dampak positif dan negatif, termasuk menjadi sumber pengetahuan, memperkaya metode pembelajaran, dan memfasilitasi pembelajaranJaringan internet memberikan dampak positif dan negatif, termasuk menjadi sumber pengetahuan, memperkaya metode pembelajaran, dan memfasilitasi pembelajaran
JURNALDIDAKTIKAJURNALDIDAKTIKA Penguatan Pendidikan Karakter (PPK) selama pandemi menjadi tantangan, sehingga diperlukan strategi daring yang melibatkan pelatihan TIK, kemandirian belajar,Penguatan Pendidikan Karakter (PPK) selama pandemi menjadi tantangan, sehingga diperlukan strategi daring yang melibatkan pelatihan TIK, kemandirian belajar,
IAIIIAII Ketidaktahuan masyarakat itu seperti tindakan apa yang harus segera dilakukan dan kemana seharusnya untuk mendapatkan bantuan atau pertolongan. DenganKetidaktahuan masyarakat itu seperti tindakan apa yang harus segera dilakukan dan kemana seharusnya untuk mendapatkan bantuan atau pertolongan. Dengan
Useful /
IAINFMPAPUAIAINFMPAPUA Ayat ini menekankan pentingnya bertauhid, berbuat baik kepada orang tua, kerabat, anak yatim, fakir miskin, tetangga dekat dan jauh, teman sejawat, ibnuAyat ini menekankan pentingnya bertauhid, berbuat baik kepada orang tua, kerabat, anak yatim, fakir miskin, tetangga dekat dan jauh, teman sejawat, ibnu
IAIIIAII Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perhitungan secara cepat, tepat dan akurat berdasarkan kriteria yang sudahOleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perhitungan secara cepat, tepat dan akurat berdasarkan kriteria yang sudah
IAIIIAII Algoritma tersebut merupakan konsep ilmu pengetahuan bidang ilmu komputer yang banyak digunakan dalam kasus analisa, prediksi dan penentuan pola. ProsesAlgoritma tersebut merupakan konsep ilmu pengetahuan bidang ilmu komputer yang banyak digunakan dalam kasus analisa, prediksi dan penentuan pola. Proses
IAIIIAII Dalam menangani klasifikasi pada data numerik, distribusi Gaussian dan pendekatan kernel dapat diterapkan pada NB (GNB dan KNB). Namun dalam proses klasifikasiDalam menangani klasifikasi pada data numerik, distribusi Gaussian dan pendekatan kernel dapat diterapkan pada NB (GNB dan KNB). Namun dalam proses klasifikasi