Novia Brilianty Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik 2024

Skripsi

Melanoma adalah jenis kanker yang berasal dari melanosit, dimulai ketika pertumbuhan melanosit yang tidak terkendali membentuk tumor ganas. Meskipun jarang, melanoma sangat mematikan, menyebabkan 75% kematian akibat kanker kulit, meskipun hanya menyumbang 4% dari kasus kanker kulit. Melihat fenomena tersebut, dibutuhkan pendekatan otomatis untuk mengklasifikasikan penyakit ini. Dalam klasifikasi melanoma, rambut dapat mengganggu analisis gambar karena dapat menghalangi detail dan bentuk area kulit yang perlu diidentifikasi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu skema pre-processing untuk menghilangkan rambut ini dengan metode skin hair removal. Metode ini menggunakan fitur morfologi untuk mengenali kontur rambut, menghilangkan detail rambut, lalu memulihkan detail yang hilang dengan teknik inpainting. Hasil akhir proses skin hair removal biasanya mengurangi kualitas citra dan membuatnya sedikit lebih buram. Oleh karena itu, penelitian ini juga mengusulkan pre-processing CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) untuk meningkatkan ketajaman detail citra. Setelah penelitian dilakukan, hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu membedakan kelas kulit normal dan melanoma dengan baik, di mana akurasi citra setelah pre-processing lebih unggul dibandingkan dengan citra asli. Pengujian dilihat dari nilai akurasi, precision, recall, specificity, dan F-score. Pada citra asli, akurasi untuk arsitektur ResNet-34 sebesar 94% dan EfficientNet-B0 sebesar 98,6% Sementara itu, pada citra CLAHE, akurasi yang diperoleh lebih tinggi, yaitu untuk arsitektur ResNet-34 sebesar 100% dan EfficientNet-B0 sebesar 100%. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 124832 2024-07-12 10:23:43 2024-07-12 11:30:56 machine generated