Atika Marlinda Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik (S1) 2024

Skripsi

Abstrak – Penyakit Alzheimer adalah penyakit neurodegeneratif yang menyebabkan penurunan fungsi kognitif seperti gangguan ingatan dan kesulitan berpikir. Menurut World Health Organization, pada tahun 2023 lebih dari 55 juta individu mengalami gangguan kognitif di seluruh dunia. Proses penentuan penyakit Alzheimer dilakukan oleh dokter/tenaga kesehatan dengan memanfaatkan gambar magnetic resonance imaging (MRI) dari otak. Proses ini dapat memakan waktu lama dan rawan kesalahan karena keterbatasan manusia dalam membaca gambar MRI dengan akurat, sehingga kesimpulan yang dibuat dapat keliru. Berdasarkan permasalahan di atas, penelitian ini bertujuan membangun model deep learning yang dapat mengklasifikasi citra MRI otak untuk deteksi Alzheimer menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), dengan tiga arsitektur yaitu EfficientNet-B0, EfficientNetV2-B0 dan InceptionResNetV2. Sumber dataset yang digunakan adalah Kaggle dengan jumlah citra MRI otak sebanyak 800 citra. Dataset tersebut dibagi ke dalam lima kelas berdasarkan tingkatan kondisi penyakit Alzheimer yaitu non-demented, very mild demented, mild demented, moderate demented, dan severe demented. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dibangun dengan arsitektur EfficientNetV2-B0 mempunyai kinerja terbaik (accuracy 96,25%, precision 96,39%, recall 96,25%, dan F1 score 96,24%) dibandingkan dengan model yang dibangun dengan arsitektur EfficientNet-B0 (accuracy 95%, precision 95,07%, recall 95%, dan F1 score 94,99%) dan arsitektur InceptionResNetV2 (accuracy 93,75%, precision 93,94%, recall 93,75%, dan F1 score 93,74%). Tingkat akurasi prediksi dari model-model di atas berada dalam rentang yang sama seperti yang dicapai dalam penelitian sebelumnya, yaitu rentang 90% – 100%. Dengan kata lain, hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk memvalidasi tingkat akurasi yang tinggi dari model deep learning yang dibangun dalam penelitian ini dengan menggunakan arsitektur yang sama dengan penelitian sebelumnya, namun dengan dataset yang berbeda. Kata Kunci: Alzheimer, citra MRI otak, EfficientNet-B0, EfficientNetV2-B0, InceptionResNetV2. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 128743 2024-08-27 10:57:14 2024-08-27 14:28:52 machine generated