UNMUHUNMUH
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia)Kanker payudara merupakan salah satu penyakit yang banyak dialami oleh wanita dan memiliki tingkat mortalitas yang tinggi apabila tidak terdeteksi pada tahap awal. Oleh karena itu, pengembangan sistem yang mampu melakukan diagnosis kanker payudara secara otomatis dan akurat menjadi sangat penting. Salah satu metode yang umum digunakan untuk deteksi dini kanker payudara adalah pemeriksaan citra medis ultrasonografi (USG), karena bersifat aman dan mudah diakses. Namun, citra USG memiliki sejumlah keterbatasan, seperti kualitas citra yang rendah, tingkat noise yang tinggi, serta karakteristik yang heterogen, sehingga menyulitkan proses klasifikasi jenis kanker. Dalam penelitian ini, diterapkan metode transfer learning untuk klasifikasi citra medis kanker payudara dengan memanfaatkan arsitektur MobileNet yang ringan dan efisien guna meningkatkan kinerja model. Proses klasifikasi dilakukan terhadap tiga kelas, yaitu tumor jinak, tumor ganas, dan jaringan normal. Dataset yang digunakan adalah BUSI (Breast Ultrasound Images) yang diperoleh dari Baheya Hospital, Kairo, Mesir, dengan total 780 citra USG payudara. Eksperimen dilakukan menggunakan beberapa arsitektur pra-latih, meliputi MobileNet, MobileNetV2, Xception, dan InceptionV3. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa arsitektur MobileNet memberikan performa terbaik dengan nilai F1-score sebesar 89%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan efektif dalam mengklasifikasikan citra USG, karena fitur diekstraksi secara otomatis dan bersifat global oleh jaringan saraf, tanpa memerlukan analisis fitur geometri secara manual.
Penelitian ini mengembangkan sistem klasifikasi citra ultrasonografi (USG) menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) berbasis transfer learning dengan arsitektur MobileNet, MobileNetV2, Xception, dan InceptionV3.Hasil pengujian menunjukkan bahwa MobileNet memberikan kinerja terbaik dengan akurasi rata-rata 89% dan skor F1 sebesar 89%.Disarankan untuk menambah jumlah dataset dan mengeksplorasi arsitektur serta strategi optimasi lain guna meningkatkan akurasi klasifikasi di masa depan.
Pertama, perlu dikembangkan penelitian untuk menguji efektivitas arsitektur hybrid antara MobileNet dengan model lain seperti ResNet atau DenseNet dalam klasifikasi citra USG payudara, untuk mengevaluasi apakah kombinasi fitur spasial dan hierarkis dapat meningkatkan akurasi lebih lanjut. Kedua, perlu dilakukan studi tentang penerapan teknik augmentasi data berbasis generative adversarial networks (GAN) untuk menghasilkan citra USG sintetik yang realistis dan membantu mengatasi keterbatasan jumlah data pelatihan serta ketidakseimbangan kelas. Ketiga, sebaiknya dilakukan penelitian untuk mengembangkan model CNN ringan berbasis MobileNet yang dioptimalkan untuk perangkat mobile, sehingga dapat diuji kemampuannya dalam skenario diagnosis real-time di fasilitas kesehatan dengan sumber daya terbatas, guna mengevaluasi efisiensi dan keakuratan sistem secara praktis.
- Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Arsitektur VGG-16... doi.org/10.30865/json.v5i3.7553Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Metode Convolutional Neural Network CNN dengan Arsitektur VGG 16 doi 10 30865 json v5i3 7553
- Implementation of Convolutional Neural Networks (CNN) for Breast Cancer Detection Using ResNet18 Architecture... doi.org/10.30871/jaic.v9i4.9746Implementation of Convolutional Neural Networks CNN for Breast Cancer Detection Using ResNet18 Architecture doi 10 30871 jaic v9i4 9746
| File size | 422.8 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UNMUHUNMUH Perlu upaya dari berbagai pihak dalam memenuhi kebutuhan remaja akan edukasi tentang kesehatan yang mempengaruhi pola makan dan pola aktivitasnya, halPerlu upaya dari berbagai pihak dalam memenuhi kebutuhan remaja akan edukasi tentang kesehatan yang mempengaruhi pola makan dan pola aktivitasnya, hal
UNMUHUNMUH Hasil uji regresi linier sederhana menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara kedisiplinan terhadap kinerja BPD dengan nilai R²Hasil uji regresi linier sederhana menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dan signifikan antara kedisiplinan terhadap kinerja BPD dengan nilai R²
UNMUHUNMUH Proses analisis meliputi tahapan preprocessing teks, pelabelan otomatis berbasis rule-based, pelatihan model LDA, serta evaluasi menggunakan coherenceProses analisis meliputi tahapan preprocessing teks, pelabelan otomatis berbasis rule-based, pelatihan model LDA, serta evaluasi menggunakan coherence
UNMUHUNMUH 0022/KEPK/FIKES/III/2025 yang dikeluarkan Komisi Etik Penelitian Kesehatan Fikes Unmuh Jember. Penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh positif dari0022/KEPK/FIKES/III/2025 yang dikeluarkan Komisi Etik Penelitian Kesehatan Fikes Unmuh Jember. Penelitian ini menunjukkan adanya pengaruh positif dari
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Intervensi ini berhasil meningkatkan pemahaman tentang teknik menyusui yang benar, mengurangi penggunaan dot, dan meningkatkan rasa percaya diri ibu dalamIntervensi ini berhasil meningkatkan pemahaman tentang teknik menyusui yang benar, mengurangi penggunaan dot, dan meningkatkan rasa percaya diri ibu dalam
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Penulisan laporan ini menggunakan pendekatan studi kasus dengan teknik proses keperawatan. Kegiatan dilakukan pada tanggal 10 Januari 2025 di SMA NegeriPenulisan laporan ini menggunakan pendekatan studi kasus dengan teknik proses keperawatan. Kegiatan dilakukan pada tanggal 10 Januari 2025 di SMA Negeri
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Tujuan pengabdian masyarakat ini adalah untuk mengimplementasikan IPTEK dalam pengembangan Ekonomi Kreatif di era new normal. Pengabdian masyarakat iniTujuan pengabdian masyarakat ini adalah untuk mengimplementasikan IPTEK dalam pengembangan Ekonomi Kreatif di era new normal. Pengabdian masyarakat ini
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Hasil kegiatan menunjukkan bahwa tiga program mencapai target 100%, yaitu edukasi sampah, stunting, dan penyakit degeneratif, sementara dua lainnya, posyanduHasil kegiatan menunjukkan bahwa tiga program mencapai target 100%, yaitu edukasi sampah, stunting, dan penyakit degeneratif, sementara dua lainnya, posyandu
Useful /
UNMUHUNMUH Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Deep Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berhasil diterapkan untuk mendeteksi PenyakitPenelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Deep Learning dengan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) berhasil diterapkan untuk mendeteksi Penyakit
UNMUHUNMUH Koesnadi Bondowoso juga berada pada kategori sedang, dan terdapat hubungan positif yang signifikan antara workload dan occupational stress level perawatKoesnadi Bondowoso juga berada pada kategori sedang, dan terdapat hubungan positif yang signifikan antara workload dan occupational stress level perawat
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Kegiatan pengabdian dilaksanakan di Kecamatan Selo terutama anak-anak berjumlah 16 orang. Kegiatan dilakukan dengan tahapan skrining, apersepsi, penyampaianKegiatan pengabdian dilaksanakan di Kecamatan Selo terutama anak-anak berjumlah 16 orang. Kegiatan dilakukan dengan tahapan skrining, apersepsi, penyampaian
WIRARAJAWIRARAJA Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi langsung, dan catatan medis, kemudian dianalisis untuk menilai efektivitas terapi puzzle dalam meningkatkanData dikumpulkan melalui wawancara, observasi langsung, dan catatan medis, kemudian dianalisis untuk menilai efektivitas terapi puzzle dalam meningkatkan