Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKKanker payudara merupakan kanker yang umum terjadi pada wanita baikdi Indonesia ataupun di dunia. Pemeriksan tingkat sebaran sel kanker perludilakukan agar pengobatan yang diberikan tepat. Biopsi jaringan getah bening danpemeriksaan ahli patologi adalah salah satu metode untuk menentukan tingkatpenyebaran kanker. Kendala pada pemeriksaan manual membutuhkan waktu untukmemeriksa bagian perbagian dengan kemungkinan ada bagian yang terlewati,kesalahan dalam klasifikasi dan unsur subjektifitas saat memeriksa. Penggunaankecerdasan buatan dalam prapemeriksaan akan membantu dokter dalam memeriksadan menghilangkan unsur subjektifitas. Proses klasifikasi yang didapat diharapkanmembantu ahli patologi memeriksa dengan lebih cepat dan mengurangi tingkatkesalahan pemeriksaan. Proses dimulai dengan terlebih dahulu menentukan antaradaerah kosong dan daerah yang terdapat jaringan. Selanjutnya menentukan tingkatmetastasis berdasarkan hasil klasifikasi. Metode yang digunakan adalah denganmenggunakan teknik ambang gambar dalam menentukan batas gambar yang berisijaringan. Proses klasifikasi menggunakan jaringan saraf konvolusi (ConvolutionNeural Network (CNN)) dengan banyak klasifikasi sebanyak 5 kelompok selnormal dan 1 kelompok tumor. Hasil dari penggunaan metode ambang adaptifdapat memisahkah antara daerah kosong dan daerah berisi sel-sel. Metode jaringansaraf konvolusi ini dapat mengklasifikasikan dengan hasil sampai 86% dan tesdengan validasi data 80% untuk keseluruhan klasifikasi dan mencapai 93% untuksel tumor dan sel kanker. Hasil dari penentuan tingkat ditentukan oleh akurasi dariproses klasifikasi. Metode ambang gambar adaptif dapat menentukan area kosongdan berisi jaringan sesuai dengan yang diharapkan dan mempercepat prosespemeriksaan. Hasil klasifikasi dan menentukan tingkat dapat ditingkatkan denganmemperbaiki pembagian data-data pada dataset dan mengembangkan konfigurasidari jaringan saraf konvolusi dengan merubah struktur atau menambahkan denganmetode lain.

---

ABSTRACTBreast cancer is the most common cancer in women worldwide and the second mostcommon cancer in Indonesia. Metastasis is the medical term for cancer that spreadsto a different part of the body from where it started. Information from the lymphnode biopsy can help doctor that treatment decisions depend on stage of metastases.Normaly pathologist makes a diagnosis of the prepared sample slide from samplebiopsy with manual visual inspection. Manual diagnosis has the possibility to misssome section not checked, classification errors and subjectivity result. Theclassification process with AI will help the pathologist check faster, reduce the errorlevel and eliminate the subjectivity. The proposed Method using adaptivethresholding method in whole slide image is to determine the area to be processed.And Convolution Neural Network (CNN) for image classification. Adaptivethresholding have ability to separating the blank slide area and tissue area. CNN issuperior in image classification . Classification data for this thesis using 6classification, five class normal cell and one tumor. Adaptive thresholding methodin whole slide image can separate empty tissue and tissue with cell area. The resultCNN Method for overall accuracy 86% and accuracy for tumor cell is 93%.Classification and staging result can be improved by improving dataset for trainingand developing, change the configuration of CNN architecture or adding newmethod."

"Pisang (Musa sp.) merupakan salah satu buah dengan keberagaman yang banyak di Indonesia. Terdapat sekitar 6 sampai 9 subspesies atau varietas pisang Musa acuminata. Pemodelan multi-varieties untuk pengukuran kadar gula total pada suatu buah bertujuan untuk memudahkan proses perhitungan untuk satu kelompok varietas sehingga hanya didapatkan satu model saja yang disebut universal model. Dalam penelitian ini, penulis mencoba membuat universal model untuk pengukuran kadar gula total pada 3 varietas pisang Musa acuminata menggunakan citra hiperspektral berbasis Visible-Near Infrared (VNIR). Universal model utama yang akan digunakan berbasis Convolution Neural Network (CNN). Convolution Neural Networks (CNN) merupakan kumpulan suatu layer (neural) 3 dimensi yang membentuk suatu jaringan (network) yang berfungsi untuk pengolahan data berdimensi tiga melalui proses konvolusi. 3 komponen utama dalam perancangan perangkat keras untuk akuisisi data citra hyperspectral, di antaranya kamera hiperspektral, lampu halogen, dan slider. Pada penelitian ini digunakan 3 jenis buah pisang berbeda, yaitu pisang ambon kuning, pisang cavendish, dan pisang mas. Model universal atau model untuk memprediksi kadar gula total pada pisang cavendish, pisang mas, dan pisang ambon pada penelitian ini didapatkan parameter regresi sebesar 1,1285 untuk RMSEP; 0,2338 untuk RMSEC; 0,8747 untuk RP2; dan 0,9946 untuk RC2. Implementasi deep learning CNN sebagai regresi untuk sistem pengukuran kadar gula total pada varietas pisang Musa acuminata dapat digunakan pada penelitian ini karena didapatkan nilai parameter regresi yang hampir sama dengan parameter hasil regresi pada algoritma PLSR.

---

Banana (Musa sp.) is one of the most diverse fruits in Indonesia. There are about 6 to 9 subspecies or varieties of Musa acuminata banana. Multi-varieties modeling for measuring the total sugar content in a fruit aims to facilitate the calculation process for one varieties group so that only one model is obtained which is called the universal model. In this study, the authors tried to obtain a universal model for measuring total sugar content in 3 Banana Varieties Musa acuminata using hyperspectral imaging based on Visible-Near Infrared (VNIR). The main universal model to be used is based on Convolution Neural Network (CNN). Convolution Neural Networks (CNN) is a set of 3-dimensional (neural) layers that form a network that used for three-dimensional data processing through a convolutional. 3 main hardware components used for hyperspectral image data acquisition, including a hyperspectral camera, halogen lights, and sliders. In this study, three different types of banana were used, there is yellow ambon banana, cavendish banana, and mas banana. Universal model or a model to predict total sugar content in cavendish banana, cas banana, and ambon banana in this study obtained a regression parameter of 1.1285 for RMSEP; 0.2338 for RMSEC; 0.8747 for RP2; and 0,9946 for RC2. The implementation of deep learning CNN as a regression for the total sugar content measurement system in Musa acuminata banana variety can be used in this study due to the regression parameter values are almost the same as the regression parameters in the PLSR algorithm"