ANALISIS KINERJA ARSITEKTUR DENSENET201 DAN RESNET-50 DALAM KLASIFIKASI MULTI…
ABSTRAK
Klasifikasi citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) tumor otak memerlukan model yang tidak hanya memiliki performa tinggi pada data uji internal, tetapi juga mampu mempertahankan performa pada data dari sumber berbeda. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi dan membandingkan model DenseNet201 dan ResNet-50 dalam mengklasifikasikan citra MRI ke dalam empat kelas, yaitu glioma, meningioma, pituitary, dan no tumor, ditinjau dari performa klasifikasi, efisiensi komputasi, dan kemampuan g…
