Implementasi Convolutional Neural Network Pada Deteksi Tumor Otak
DOI:
https://doi.org/10.29407/ejxhtg06Abstract
Tumor otak adalah pertumbuhan abnormal sel di otak yang dapat mengganggu fungsi vital sistem saraf pusat, dan bisa bersifat jinak atau ganas, berbeda dari tumor di area lain. Saat ini, deteksi tumor otak masih dilakukan secara manual oleh radiolog atau dokter, sehingga pasien tidak mengetahui tingkat akurasi deteksi tersebut. Penerapan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi tumor otak dari gambar MRI diharapkan dapat membantu, dengan akurasi sekitar 90%. Solusi ini diharapkan dapat membantu tenaga medis mendeteksi tumor otak dengan lebih cepat dan akurat
Keywords:
Tumor Otak, Convolutiunal Neural Network, Akurasi##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
V. Essianda, A. D. Indrasari, P. Widyastuti, T. Syahla, dan R. Rohadi, “Brain Tumor : Molecular Biology, Pathophysiology, and Clinical Symptoms,” Jurnal Biologi Tropis, vol. 23, no. 4, hlm. 260–269, Sep 2023, doi: 10.29303/jbt.v23i4.5585.
F. Citra R, F. Indriyani, dan I. R. Rahadjeng, “Klasifikasi Tumor Otak Berbasis Magnetic Resonance Imaging Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Digital Transformation Technology, vol. 3, no. 2, hlm. 918–924, Jan 2024, doi: 10.47709/digitech.v3i2.3469.
H. Nurvan, A. Kesuma Wardani, N. E. Palupi, R. Sakit, dan A. B. Bekasi, “ARTIKEL PENELITIAN Karakteristik Pemeriksaan Pasien Di Instalasi Radiologi Rumah Sakit Ananda Babelan Bekasi Periode Agustus 2021-Juli 2022 : Studi Retrospektif,” vol. 4, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umsu.ac.id/index.php/JPH
H. Nurvan, A. Kesuma Wardani, N. E. Palupi, R. Sakit, dan A. B. Bekasi, “ARTIKEL PENELITIAN Karakteristik Pemeriksaan Pasien Di Instalasi Radiologi Rumah Sakit Ananda Babelan Bekasi Periode Agustus 2021-Juli 2022 : Studi Retrospektif,” vol. 4, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umsu.ac.id/index.php/JPH
Y. A. Suwitono dan F. J. Kaunang, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Daun Dengan Metode Data Mining SEMMA Menggunakan Keras,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 6, no. 2, hlm. 109–121, Nov 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8054.
Cleveland Clinic, “Glioma.” Diakses: 20 Desember 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/21969-glioma
dr. Pittara, “Meningioma.” Diakses: 20 Desember 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://www.alodokter.com/meningioma
N. P. Sazqiah dkk., “Seminar Nasional Keinsinyuran (SNIP) Pengenalan Aksara Lampung Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network).”
B. Budiman, C. Lubis, ) Novario, dan J. Perdana, “PENDETEKSIAN PENGGUNAAN MASKER WAJAH DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.” [Daring]. Tersedia pada: https://miro.medium.com/max/444/1*gpB2G2JsJ0mk1
Y. Bili dkk., “Perancangan Alat Pendeteksi Kematangan Buah Nanas Dengan Menggunakan Mikrokontroler Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN),” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/METHOTIKA
A. A. Faudisyah, K. Dwi Hartomo, dan H. D. Purnomo, “Deteksi Cacat pada Isolasi Trafo Secara Visual menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN),” Fakultas Teknologi Informasi, 2023, doi: 10.35870/jti.
S. Suhendar, A. Purnama, dan E. Fauzi, “Deteksi Penyakit Pada Daun Tanaman Ubi Jalar Menggunakan Metode Convolutional Neural Network”.
N. K. Negoro, E. Utami, dan A. Yaqin, “KLASIFIKASI DETEKSI PENGGUNAAN MASKER MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 2, hlm. 664–674, Mei 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i2.3748.
A. Reza Fahcruroji dkk., “IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR SAMPAH DI BANK SAMPAH”.
S. A. Suryaman, R. Magdalena, dan S. Sa’idah, “Klasifikasi Cuaca Menggunakan Metode VGG-16, Principal Component Analysis Dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 1, no. 1, hlm. 1–8, Agu 2021, doi: 10.54082/jiki.1.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Nandito Pramudya Arsyad, Resty Wulanningrum, Ahmad Bagus Setiawan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
