DIAN FADILLA Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Komputer 2023

Skripsi

Penyakit Diabetic Foot Ulcer (DFU) dapat menyebabkan amputasi pada bagian telapak kaki, bahkan yang lebih parahnya dapat menyebabkan kematian. Dengan adanya penyakit ini, akan berdampak pada peningkatan parahnya luka, sehingga dapat memperlambat penyembuhan luka. Untuk mendeteksi adanya penyakit DFU pada penderita, penyakit dideteksi dengan menggunakan citra termal, yang berguna untuk deteksi dini, dimana jika tidak dilakukan deteksi dini dapat berpotensi amputasi. Pengindentifikasian citra termal dilakukan dengan menggunakan metode deep learning. Digunakan tiga parameter untuk mengevaluasi kinerja dalam mengklasifikasikan semua data citra termal kaki seperti akurasi, sensitivity, dan specificity. Akurasi diperlukan untuk kinerja sistem yang melakukan klasifikasi terhadap semua data, sensitivity yang merupakan parameter dalam menghitung data positif yang diklasifikasikan, serta specificity merupakan sistem yang mendeteksi citra yang sehat/negatif. Pendeteksian DFU dapat dilakukan dengan menggunakan tiga model perbandingan, diantaranya adalah EfficientNet, ShuffleNet, dan MobileNetV2. Pada penelitian ini model ShuffleNet lebih unggul dalam menganalisis penyakit DFU dengan jumlah parameter 857.088, dalam waktu training yang lebih cepat yaitu 23 menit 23 detik pada learning rate 10^(-2), dibandingkan dengan menggunakan model MobileNetV2 dan EfficientNet. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 113797 2023-08-29 15:36:53 2023-08-29 16:53:17 machine generated