ANALISIS PERBANDINGAN METODE CNN DAN CNN-SVM UNTUK KLASIFIKASI MULTI-KELAS JENIS PENYAKIT KULIT MANUSIA

Anggriandi, Dendi (2024) ANALISIS PERBANDINGAN METODE CNN DAN CNN-SVM UNTUK KLASIFIKASI MULTI-KELAS JENIS PENYAKIT KULIT MANUSIA. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 21.51.2095 - Dendi Anggriandi.pdf Download (4MB)

Abstract

Kanker adalah salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, dengan kanker kulit peringkat kelima. Kulit, sebagai organ terluar tubuh, rentan terhadap berbagai penyakit, dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk pengobatan yang efektif. Namun, akses terbatas ke dokter kulit dan biopsi kulit yang mahal menimbulkan tantangan dalam mencapai diagnosis yang efisien. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan sistem yang dapat membantu dalam mengklasifikasikan penyakit kulit secara efisien dan akurat. Di bidang klasifikasi penyakit kulit, metode Machine Learning dan Deep Learning khususnya Convolutional Neural Network (CNN) telah menunjukkan akurasi yang tinggi dalam klasifikasi citra medis. Penelitian ini berjudul bertujuan untuk membandingkan hasil klasifikasi multi-kelas jenis penyakit kulit menggunakan metode CNN dan kombinasi CNNSVM. Batasan penelitian melibatkan fokus pada perbandingan hasil klasifikasi, menggunakan model Transfer Learning Resnet50, dataset HAM10000 dengan tujuh jenis penyakit kulit umum, implementasi dengan bahasa pemrograman Python dan TensorFlow, dan evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Metode CNN arsitektur ResNet50 dengan hyperparameter yang tepat dan penerapan Balancing pada data memperoleh akurasi sebesar 94.76%, presisi 94.85%, recall 94.94%, dan F1-score 94.87%. Dibandingkan dengan metode CNNSVM memiliki hasil akurasi tertinggi dengan kernel Polynomial sebesar 80%, CNN-SVM dengan kernel RBF, Linear, dan Sigmoid menunjukkan performa yang lebih rendah, dan Sigmoid memberikan hasil terendah. Secara keseluruhan, performa CNN-SVM tidak melampaui performa CNN dan CNN terbukti secara konsisten unggul dalam tugas klasifikasi multi-kelas jenis penyakit kulit manusia.

Actions (login required)

View Item