MUHAMMAD RIZKI SATRIA PRATAMA PASARIBU Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh FakultasTeknik (S1) 2024

Skripsi

Melanoma umumnya disebabkan oleh paparan radiasi UV yang berlebihan dan tidak terlindungi pada kulit, sehingga melanosit, yang menghasilkan pigmen, memicu bintik hitam dan dapat menjadi masalah serius jika menyebar secara tidak normal ke seluruh tubuh manusia, penelitian ini menyarankan untuk menggunakan visi komputer dan pembelajaran mendalam melalui CNN (Convolutional Neural Network) untuk klasifikasi lesi kulit. CNN digunakan untuk mengidentifikasi gambar dermastokopi yang sangat sulit diinterpretasikan oleh mata telanjang manusia, seperti pola, struktur, dan fitur-fitur penting pada gambar dermastokopi. Dengan menggunakan EfficientNetB0 sebagai arsitektur model dengan Streamlit sebagai platform dan Jetson Orin Nano sebagai perangkat untuk menguji klasifikasi, penelitian ini menyimpulkan bahwa akurasi EfficientNetB0 sebagai arsitektur model untuk mengklasifikasikan lesi kulit mencapai 100% dan Jetson Orin Nano dapat mendeteksi dan mengklasifikasikan dengan baik. Kata kunci : Melanoma, CLAHE, Deep Learning, CNN, EfficientNet-B0, Streamlit , Jetson Orin Nano 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 127849 2024-08-12 17:10:29 2024-08-14 14:38:16 machine generated