Teknik Elektro (S1)

Permanent URI for this collection

Now showing 1 - 1 of 1

PENDETEKSIAN CITRA KANKER KULIT OTOMATIS MENGGUNAKAN YOLOV4 BERBASIS CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
(2022-12-29) IHSAN NAFILAH RAMDHANI; Dessy Novita; Emilliano
Kanker kulit merupakan salah satu jenis kanker yang perlu diperhatikan dan memiliki bentuk yang mirip dengan tumor jinak (benign). Oleh karena itu, diperlukan suatu pendeteksi otomatis yang memiliki akurasi dan efisiensi yang tinggi. Skripsi ini menyajikan metode you only look once versi 4 (YOLOv4), berdasarkan pada convolutional neural network (CNN) yang diterapkan untuk mendeteksi kanker kulit melanoma dan benign. YOLOv4 menggunakan cross-stage partial Darknet53 (CSPDarknet53) sebagai pengekstrak fitur dan menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan versi YOLO sebelumnya. Metode YOLO mengatur ulang ukuran gambar masukan dan membagi gambar masukan menjadi beberapa kisi. Model akan memprediksi kotak pembatas objek dan skor confidence kelas sesuai dengan posisi objek yang terdeteksi dalam kisi. Percobaan dilakukan menggunakan 2000 gambar untuk proses pelatihan dan masing masing 200 gambar untuk proses validasi dan pengujian. Proses Pengujian kami menghasilkan nilai mean average precision (mAP) sebesar 87,97%, yang menunjukkan bahwa metode ini memiliki akurasi yang tinggi untuk mendeteksi melanoma dan benign.