ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA DETEKSI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MIKROKALSIFIKASI MAMMOGRAFI DENGAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI
|
|
- Adi Tan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 DETEKSI KANKER PAYUDARA PADA CITRA MIKROKALSIFIKASI MAMMOGRAFI DENGAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI MADHANAYU PUTRI TARISTA PROGRAM STUDI S-1 TEKNOBIOMEDIK DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA 2016
2
3
4 PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI Skripsi ini tidak dipublikasikan, namun tersedia di perpustakaan dalam lingkungan Universitas Airlangga, diperkenankan untuk dipakai sebagai referensi kepustakaan, tetapi pengutipan harus seizin penulis dan harus menyebutkan sumbernya sesuai kebiasaan ilmiah. Dokumen skripsi ini merupakan hak milik Universitas Airlangga. iv
5
6 KATA PENGANTAR Puji syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah melimpahkan anugerah-nya, sehingga penulis dapat diberikan kemampuan dalam menyelesaikan naskah skripsi berjudul Deteksi Kanker Payudara pada Citra Mikrokalsifikasi Mammografi dengan Metode Naïve Bayes dengan baik. Perlu kiranya dengan ini penulis menjelaskan bahwa naskah skripsi ini ditulis sebagai salah satu syarat kelulusan dalam menempuh studi S-1 Teknobiomedik, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga. Penulisan skripsi ini tidak lepas dari bimbingan, dukungan, serta bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada: 1. Kedua orang tua tercinta, Ibu Endang Susilawati, S.Pd dan Bapak Rinoso Tri Wibowo A.Ma.Pd yang selalu memberikan doa, dukungan, motivasi selama proses penulisan naskah skripsi, serta kakak Hangga Bayu Susila Wibowo yang selalu memberikan semangat hingga terselesaikannya naskah skripsi ini, 2. Bapak Dr. Moh. Yasin, M.Si selaku Ketua Departemen Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga, 3. Bapak Dr. Khusnul Ain, M.Si selaku Ketua Program Studi S-1 Teknobiomedik, Departemen Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga serta selaku dosen pembimbing I yang selalu memberikan kritik, saran, arahan, motivasi, bimbingan yang membangun dan meluangkan waktu bagi penulis untuk berkonsultasi sehingga naskah skripsi ini dapat terselesaikan dengan baik, vi
7 4. Endah Purwanti, S.Si., M.T selaku dosen pembimbing II yang selalu memberikan bimbingan, masukan, dan meluangkan waktu bagi penulis untuk berkonsultasi, 5. Ibu Prof. Dr. Retna Apsari, M.Si selaku dosen penguji I atas saran dan perbaikannya dalam penulisan naskah skripsi ini, 6. Bapak Yhosep Gita Yhun Y., S.Si., M.T selaku dosen penguji II atas saran dan perbaikannya dalam penulisan naskah skripsi ini, 7. Bapak Franky Chandra Satria Arisgraha, S.T., M.T selaku dosen wali yang telah memberikan arahan dan motivasi baik dalam hal akademik, maupun non akademik, 8. Teman-teman Teknobiomedik 2011, AIRBLAST, Nobby, Revina, Evelyn, Anggrek, Niera, Zuhda, Fitri, La Febry, Shofa, Adit, Ardy, Aries, Arif, Rahayu, Systi, Adanti, Ludita, Dede, Icha, Hendita, Qulub, Tia, Ijus, Husni, Ewing, Dzihan, dan Hafidh yang selalu memberikan doa, semangat, masukan, dan bersama dalam suka dan duka, 9. Kakak-kakak Teknobiomedik angkatan 2008, 2009, dan 2010, serta adikadik Teknobiomedik angkatan 2012, 2013, 2014, dan 2015 yang tidak bisa disebutkan satu per satu atas bantuan dan dukungannya, 10. Pak Samidi, Pak Riski, dan Bu Endang yang selalu memberikan informasi kepada penulis dan dukungannya di Lab setiap hari, Penulis menyadari bahwa naskah skripsi ini masih banyak kekurangan. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan untuk mengembangkan penelitian ini. Surabaya, Februari 2016 Penulis, Madhanayu Putri Tarista vii
8 Tarista, Madhanayu Putri, 2016, Deteksi Kanker Payudara pada Citra Mikrokalsifikasi Mammografi dengan Metode Naive Bayes, Skripsi ini dibawah bimbingan Dr. Khusnul Ain, M.Si., dan Endah Purwanti, S.Si., M.T., Program Studi S-1 Teknobiomedik, Departemen Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga. ABSTRAK Mammografi merupakan teknik pemeriksaan kanker payudara dengan menggunakan sinar X untuk memeriksa jaringan payudara. Hasil dari pemeriksaan mammografi berupa citra digital mammogram yang akan diinterpretasi oleh ahli radiolog untuk melakukan diagnosa adanya abnormalitas. Gejala kanker payudara dapat dideteksi dengan adanya mikrokalsifikasi pada mammogram. Deteksi dini kanker payudara sangat penting untuk mendapatkan diagnosis kanker pada tahapan awal sehingga dapat mengurangi angka kematian. Penelitian ini dilakukan untuk deteksi kanker payudara pada citra mikrokalsifikasi mammografi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga tahapan utama, yaitu preprocessing, ekstraksi fitur tekstur GLCM, dan klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes. Preprocessing diperlukan untuk menghilangkan noise pada citra sehingga diperoleh kualitas citra yang lebih baik. Metode ekstraksi fitur yang digunakan adalah metode ekstraksi fitur tekstur GLCM yang didahului dengan pembuatan matriks co-occurence sebagai area kerja untuk melakukan ekstrasi fitur. Klasifikasi Naive Bayes digunakan untuk melakukan deteksi adanya mikrokalsifikasi pada mammogram. Citra mammogram yang digunakan dikelompokkan menjadi kelas normal, abnormal mikrokalsifikasi, dan abnormal bukan mikrokalsifikasi. Fitur kontras, korelasi, energi, dan homogenitas digunakan sebagai parameter yang optimal untuk melakukan klasifikasi kelas kanker payudara dengan tingkat akurasi yang dihasilkan sistem sebesar 46.14%. Kata Kunci: Mammografi, Mikrokalsifikasi, GLCM, Naive Bayes viii
9 Tarista, Madhanayu Putri, 2016, Breast Cancer Detection on Imaging Mammography Microcalcifications with Naive Bayes Method, This research was under guidance by Dr. Khusnul Ain, M.Si., dan Endah Purwanti, S.Si., M.T., S-1 Biomedical Engineering, Physics Department, Science and Technology Faculty, Universitas Airlangga. ABSTRACT Mammography is a breast cancer screening technique using X-rays to examine the breast tissue. The results of mammography examination on the form of digital mammogram images will be interpreted by a radiologist for diagnosing abnormalities. The symptoms of breast cancer can be detected in the presence of microcalcifications on mammograms. Early detection of breast cancer is very important to get a diagnosis of cancer on the early stage to reduce mortality. The aim of this research was for detecting breast cancer on mammography image microcalcifications. This research method consisted of three main stages, such as preprocessing, GLCM texture feature extraction and classification using Naive Bayes method. Preprocessing was necessary to eliminate the noise in the image in order to obtain a better image quality. This research used texture features GLCM extraction method preceded by manufacture of co-occurence matrix as a work area to perform feature extraction. Naive Bayes classification was used to detect the presence of microcalcifications on mammograms. Mammogram imaging that used in this research was grouped into normal classes, abnormal microcalcifications, and abnormal non-microcalcifications. Contrast features, correlation, energy, and homogeneity were used as the optimal parameter to classify the classes of breast cancer with a level of accuracy generated by the system by 46.15%. Keywords: Mammography, Microcalcifications, GLCM, Naive Bayes ix
10 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i LEMBAR PERNYATAAN... ii LEMBAR PENGESAHAN NASKAH SKRIPSI... iii PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI... iv SURAT ORISINALITAS... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... viii ABSTRACT... ix DAFTAR ISI... x DAFTAR TABEL... xiii DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR LAMPIRAN... xvi BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian... 7 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Anatomi dan Fisiologi Payudara Kanker Payudara Definisi Kanker Payudara... 9 x
11 2.2.2 Tanda dan Gejala Kanker Payudara Klasifikasi Kanker Payudara Pemeriksaan Kanker Payudara Mammografi Definisi Mammografi Prosedur Pemeriksaan Menggunakan Mammografi Interpretasi Citra Mammografi Pengolahan Citra Digital Definisi Citra Digital Pemrosesan Citra Operasi Pemrosesan Citra Digital Klasifikasi Menggunakan Naive Bayes Classifiers Definisi Naive Bayes Algoritma Naive Bayes BAB III METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian Peralatan dan Software Prosedur Kerja Persiapan Data Preprocessing Ekstrasi Fitur dengan GLCM Klasifikasi Data Analisa Data Rancangan Graphical User Interface (GUI) Program BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Persiapan Data Citra Mammografi xi
12 4.2 Hasil Image Preprocessing Hasil Ekstraksi Fitur Gray Level Co-Occurence Matrix Hasil Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Citra Mammografi Tampilan Program BAB V KESIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN SARAN DAFTAR PUSTAKA DAFTAR LAMPIRAN xii
13 DAFTAR TABEL Nomor Judul Tabel Halaman 2.1 Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) Simetris Ternormalisasi dari Matriks I Kesesuaian Target antara Hasil Klasifikasi Sistem Nilai Fitur Data Training (Dataset) Nilai Fitur Data Training Kelas Normal Nilai Fitur Data Training Kelas Abnormal Mikrokalsifikasi Nilai Fitur Data Training Kelas Abnormal Bukan Mikrokalsifikasi Nilai Fitur Data Testing Perbandingan Klasifikasi antara Target dan Hasil xiii
14 DAFTAR GAMBAR Nomor Judul Gambar Halaman 2.1 Anatomi Payudara Ilustrasi Kanker Payudara Pemeriksaan Menggunakan Mammografi a Citra Hasil Pemeriksaan Mammografi Posisi Cranio-Caudal b Citra Hasil Pemeriksaan Mammografi Posisi Medio-Lateral Oblique a Citra Massa b Citra Mikrokalsifikasi Reprentrasi Matriks N x M Reprentasi Numerik Matriks N x M Citra Grayscale Mammografi a Citra Mula-mula b Citra Hasil Thresholding a Histogram citra sebagai fungsi probabilitas kemunculan nilai intensitas pada citra b Hubungan ketetanggaan antar piksel sebagai fungsi orientasi dan jarak spasial Matriks Asal, Matriks I Area Kerja Matriks Pembentukan Matriks Co-occurence Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) Simetris Diagram Alir Proses Penelitian Diagram Alir Preprocessing Diagram Alir Ekstraksi Fitur Diagram Alir Algoritma Naive Bayes Menu Home pada Sistem xiv
15 3.6 Menu About pada Sistem Menu Klasifikasi pada Sistem Menu Bantuan pada Sistem a Citra Mammografi Normal b Citra Mammografi Abnormal c Lokasi Abnormal pada Citra a Citra Mammografi Normal Mula-mula b Citra Citra Mammografi Normal Mula-mula Setelah Mengalami Median Filter c Citra Citra Mammografi Normal Mula-mula Setelah Mengalami Median Filter dan Histogram Equalization d Citra Mammografi Abnormal Mula-mula e Citra Citra Mammografi Abnormal Mula-mula Setelah Mengalami Median Filter f Citra Mammografi Citra Mammografi Abnormal Mula-mula Setelah Mengalami Median Filter dan Histogram Equalization a Citra Mammografi Normal Setelah Mengalami Proses Thresholding b Citra Mammografi Abnormal Setelah Mengalami Proses Thresholding Tampilan Menu Home pada Sistem Tampilan Menu About Tampilan Menu Klasifikasi Tampilan Kerja Program Klasifikasi xv
16 DAFTAR LAMPIRAN Nomor Judul Lampiran 1 Kode Program Deteksi Kanker Payudara dengan Metode Naive Bayes 65 2 Citra Mammogram Asli Citra Mammogram Hasil Median Filter Citra Mammogram Hasil Histogram Equalizatiton Citra Mammogram Hasil Thresholding xvi
ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker merupakan proses penyakit yang terjadi karena sel abnormal mengalami mutasi genetik dari DNA seluler. Sel abnormal membentuk klon dan berproliferasi secara abnormal
Lebih terperinciAPLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA
APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA Yusti Fitriyani Nampira 50408896 Dr. Karmilasari Kanker Latar Belakang Kanker
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM
LAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER OTAK PADA DATA MRI MELALUI JARINGAN SYARAF TIRUAN DENGAN EKSTRAKSI FITUR DISCRETE WAVELET TRANSFORM Oleh : Saeful Anwar 2009-51-030 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR STATISTICAL PADA CITRA MAMMOGRAM BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
LAPORAN SKRIPSI DETEKSI KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR STATISTICAL PADA CITRA MAMMOGRAM BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN Oleh : WAHYU JATMIKA 2009-51-009 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan
BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah 3.1.1 Analisis Kebutuhan Dalam melakukan analisa gambar mammogram, biasanya dokter secara langsung melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang
Lebih terperinciSKRIPSI ANALISIS PERBANDINGAN DETEKSI TEPI PREWITT DAN ROBERTS PADA UANG KERTAS DAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
SKRIPSI ANALISIS PERBANDINGAN DETEKSI TEPI PREWITT DAN ROBERTS PADA UANG KERTAS DAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Oleh : Ika Puji Rahayu 2010-51-038 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
IDENTIFIKASI KEASLIAN MATA UANG RUPIAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) SKRIPSI Disusun Oleh : THOMI LUTHFIANTO 1203030010 PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS
Lebih terperinciHALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK
HALAMAN SAMPUL SKRIPSI PENGENALAN POLA TELAPAK TANGAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACK PROPAGATION NEURAL NETWORK Oleh: MOH SHOCHWIL WIDAT 2011-51-034 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : CBIR, GLCM, Histogram, Kuantisasi, Euclidean distance, Normalisasi. v Universitas Kristen Maranatha
ABSTRAK Content-Based Image Retrieval (CBIR) adalah proses untuk mendapatkan suatu citra berdasarkan konten-konten tertentu, konten yang dimaksud dapat berupa tekstur, warna, bentuk. CBIR pada dasarnya
Lebih terperinciKLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
LAPORAN SKRIPSI KLASIFIKASI POLA UKIR KAYU JEPARA BERDASARKAN DETEKSI TEPI BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN VAHRUL MEILANI NIM.2012-51-115 DOSEN PEMBIMBING Endang Supriyati, M.Kom Alif Catur Murti, S.Kom,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR
IMPLEMENTASI ALGORITMA RANDOM FORESTS UNTUK KLASIFIKASI SPAM PADA CITRA DAN TEXT INSTAGRAM TUGAS AKHIR RIZKY NOVRIYEDI PUTRA 1132001001 PROGRAM STUDI INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR TEKSTUR CITRA TEMPE MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX
EKSTRAKSI FITUR TEKSTUR CITRA TEMPE MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX WINDAYANI ACHMAD ZAENULLAH 41511120110 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI PERBANDINGAN DETEKSI TEPI (PREWITT DAN SOBEL) PADA CITRA DAUN TEMBAKAU BERDASARKAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA
LAPORAN SKRIPSI PERBANDINGAN DETEKSI TEPI (PREWITT DAN SOBEL) PADA CITRA DAUN TEMBAKAU BERDASARKAN PERBAIKAN KUALITAS CITRA Oleh : NOVITA RUKMI 2010-51-078 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK
Lebih terperinciKlasifikasi Massa pada Citra Mammogram Berdasarkan Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM)
IJCCS, Vol.8, No.1, January 2014, pp. 59~68 ISSN: 1978-1520 59 Klasifikasi Massa pada Citra Mammogram Berdasarkan Gray Level Cooccurence Matrix (GLCM) Refta Listia* 1, Agus Harjoko 2 1 Prodi S2/S3 lmu
Lebih terperinciARDIKA YENI RUZALIANTO
SKRIPSI ANALISA SINYAL OTOT PERGELANGAN TANGAN DALAM KONDISI FLEXI DAN DALAM KONDISI EXTENSI ARDIKA YENI RUZALIANTO PROGRAM STUDI S1 TEKNOBIOMEDIK FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA
Lebih terperinciKLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI
KLASIFIKASI CITRA PARU MENGGUNAKAN MODEL SELF-ORGANIZING MAPS RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS (SOM-RBFNN) SKRIPSI Diajukan kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri
Lebih terperinciSKRIPSI PENGENALAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA CALIFORNIA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA BERDASARKAN WARNA RGB DENGAN K-MEANS CLUSTERING
SKRIPSI PENGENALAN TINGKAT KEMATANGAN BUAH PEPAYA CALIFORNIA MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA BERDASARKAN WARNA RGB DENGAN K-MEANS CLUSTERING Oleh : Liyan Setiyowati 2010-51-015 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH
Lebih terperinciUKDW BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Cabai merupakan tanaman yang banyak dibutuhkan untuk kehidupan sehari hari seperti memasak, baik secara langsung ataupun diolah dahulu. Salah satu contoh produk olahan
Lebih terperinciKLASIFIKASI POLA BATIK DENGAN DETEKSI TEPI (LAPLACIAN DAN ROBERT) BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN
LAPORAN SKRIPSI KLASIFIKASI POLA BATIK DENGAN DETEKSI TEPI (LAPLACIAN DAN ROBERT) BERBASIS JARINGAN SYARAF TIRUAN Oleh : Dian Aniswari 2010-51-177 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK MEMPEROLEH
Lebih terperinciSKRIPSI HALAMAN SAMPUL IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS UNTUK DETEKSI DIABETIC RETINOPATHY BERDASARKAN SEGMENTASI PEMBULUH DARAH RETINA
SKRIPSI HALAMAN SAMPUL IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS UNTUK DETEKSI DIABETIC RETINOPATHY BERDASARKAN SEGMENTASI PEMBULUH DARAH RETINA Oleh : Aris Siroojuddin Ahsan 2010-51-217 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH
Lebih terperinciDIAGNOSA PENYAKIT PARU EFUSI PLEURA DENGAN PENDEKATAN POSSIBILISTIC FUZZY LEARNING VECTOR QUANTIZATION SKRIPSI
DIAGNOSA PENYAKIT PARU EFUSI PLEURA DENGAN PENDEKATAN POSSIBILISTIC FUZZY LEARNING VECTOR QUANTIZATION SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Jurusan Informatika Disusun
Lebih terperinciDAFTAR ISI BAB II TINJAUAN PUSTAKA...4
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL...i PERNYATAAN BEBAS PLAGIARISME...ii HALAMAN PENGESAHAN...iii HALAMAN TUGAS...iv HALAMAN MOTTO...vi KATA PENGANTAR...vii DAFTAR ISI...ix DAFTAR TABEL...xiii DAFTAR GAMBAR...xv
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DATA MINING PENENTUAN LAGU DANGDUT TERLARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Oleh : VINA KHILMIYATI
LAPORAN SKRIPSI DATA MINING PENENTUAN LAGU DANGDUT TERLARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Oleh : VINA KHILMIYATI 2010-51-216 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK MEMPEROLEH GELAR SARJANA
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
RANCANG BANGUN SUMBER ARUS LISTRIK MULTIFREKUENSI PADA TOMOGRAFI IMPEDANSI ELETRIK UNTUK MENDETEKSI ANOMALI ORGAN TUBUH PROGRAM STUDI S-1 TEKNOBIOMEDIK DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA APLIKASI TRANSFORMASI WAVELET UNTUK PENENTUAN FUNGSI DISTRIBUSI RADIAL DIFRAKSI SINAR X ENERGI RENDAH SKRIPSI
APLIKASI TRANSFORMASI WAVELET UNTUK PENENTUAN FUNGSI DISTRIBUSI RADIAL DIFRAKSI SINAR X ENERGI RENDAH SKRIPSI DERIYAN SENJAYA PROGRAM STUDI S-1 FISIKA DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE
PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan GABOR FILTER DALAM PENGENALAN MOTIF BATIK OLEH : ANUGRAH SURADIPURWO NIM : 41508110061
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI IRIS MATA UNTUK MENENTUKAN KELEBIHAN KOLESTEROL MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI MOMENT INVARIANT DENGAN K-MEANS CLUSTERING
LAPORAN SKRIPSI DETEKSI IRIS MATA UNTUK MENENTUKAN KELEBIHAN KOLESTEROL MENGGUNAKAN EKSTRAKSI CIRI MOMENT INVARIANT DENGAN K-MEANS CLUSTERING Oleh : HANDINI ARGA DAMAR RANI 2010-51-081 SKRIPSI DIAJUKAN
Lebih terperinciKLASIFIKASI KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN MODEL BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN PREPROCESSING CITRA DENGAN OPERASI SPASIAL
KLASIFIKASI KANKER SERVIKS MENGGUNAKAN MODEL BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DAN PREPROCESSING CITRA DENGAN OPERASI SPASIAL SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciAPLIKASI EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX
APLIKASI EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX HASAN BASRI 41512010059 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU BUANA JAKARTA 2015 JUDUL
Lebih terperinciEKSTRAKSI CIRI TEKSTUR CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOTIKA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX. Abstrak
EKSTRAKSI CIRI TEKSTUR CITRA WAJAH PENGGUNA NARKOTIKA MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX Karina Auliasari, Bastian, Bella Fardani, Zulkifli, Ivandi Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciAPLIKASI EFFERVESCENCE-LIQUID PHASE MICROEXTRACTION UNTUK ANALISIS SENYAWA PESTISIDA KLORPIRIFOS DALAM MENTIMUN MENGGUNAKAN HPLC UV-VIS SKRIPSI
APLIKASI EFFERVESCENCE-LIQUID PHASE MICROEXTRACTION UNTUK ANALISIS SENYAWA PESTISIDA KLORPIRIFOS DALAM MENTIMUN MENGGUNAKAN HPLC UV-VIS SKRIPSI AVIE FUROHMA PROGRAM STUDI S1 KIMIA DEPARTEMEN KIMIA FAKULTAS
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR...
DAFTAR ISI HALAMAN SAMPUL... i HALAMAN JUDUL... ii PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR... iv BERITA ACARA TUGAS AKHIR... v KATA PENGANTAR... vi ABSTRAK... vii ABSTRACT... viii DAFTAR ISI...
Lebih terperinciPERBANDINGAN TEKNIK SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT)
PERBANDINGAN TEKNIK SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) DAN MULTISCALE LOCAL BINARY PATTERN (MLBP) DALAM PENGENALAN WAJAH DENGAN CITRA MASUKAN BERUPA CITRA SKETSA WAJAH Yuwono (0922013) Jurusan Teknik
Lebih terperinciDeteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Deteksi Kanker Paru-Paru Dari Citra Foto Rontgen Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation Tri Deviasari Wulan 1, Endah Purwanti 2, Moh Yasin 3 1,2 Program Studi Fisika Fakultas Sains dan Teknologi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker adalah suatu penyakit dimana terjadi pertumbuhan berlebihan atau perkembangan tidak terkontrol dari sel-sel jaringan pada bagian tubuh tertentu. Kanker payudara
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA PERANCANGAN SISTEM AKUISISI DATA BERBASIS ARDUINO UNTUK PENGENALAN CIRI SINYAL SUARA PARU DAN JANTUNG
PERANCANGAN SISTEM AKUISISI DATA BERBASIS ARDUINO UNTUK PENGENALAN CIRI SINYAL SUARA PARU DAN JANTUNG SKRIPSI NIERA PUTRI KURNIASIH PROGRAM STUDI S-1 TEKNOBIOMEDIK DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciIdentifikasi Tumor Otak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak Vinny Marita a, Nurhasanah a*, Iklas Sanubary a
Identifikasi Tumor Otak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik pada Citra CT-Scan Otak Vinny Marita a, Nurhasanah a*, Iklas Sanubary a a Prodi Fisika, FMIPA Universitas Tanungpura, Jalan Prof.
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI ANALISIS PASANGAN CIRI PALING DOMINAN DARI CLUSTERING GENDER BERDASARKAN AMPLITUDO SUARA BERBASIS FUZZY C-MEANS (FCM) Oleh :
LAPORAN SKRIPSI ANALISIS PASANGAN CIRI PALING DOMINAN DARI CLUSTERING GENDER BERDASARKAN AMPLITUDO SUARA BERBASIS FUZZY C-MEANS (FCM) Oleh : IDNI IRSALINA 2010-51-064 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU
Lebih terperinciANALISIS PROFENOFOS DALAM KUBIS MENGGUNAKAN METODE EFFERVESCENCE-LPME DENGAN INSTRUMEN HPLC UV-Vis SKRIPSI
ANALISIS PROFENOFOS DALAM KUBIS MENGGUNAKAN METODE EFFERVESCENCE-LPME DENGAN INSTRUMEN HPLC UV-Vis SKRIPSI RAMADHANI PUTRI PANINGKAT PROGRAM STUDI S1 KIMIA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA
Lebih terperinciKLASIFIKASI JENIS IKAN KOI MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA NAIVE BAYES
KLASIFIKASI JENIS IKAN KOI MENGGUNAKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX DAN ALGORITMA NAIVE BAYES Tri Adhi Atmaji 1, Catur Supriyanto 2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Lebih terperinciSKRIPSI SEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA CITRA FUNDUS RETINA MATA DENGAN ALGORITMA FILTER GABOR. Oleh: NUR AHMAD FAUZAN
SKRIPSI SEGMENTASI PEMBULUH DARAH PADA CITRA FUNDUS RETINA MATA DENGAN ALGORITMA FILTER GABOR Oleh: NUR AHMAD FAUZAN 2011-51-084 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK MEMPEROLEH GELAR SARJANA
Lebih terperinciDisusun oleh: Aziza Ratna Kumala
PERBANDINGAN K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS CLUSTERING PADA MODEL RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) UNTUK KLASIFIKASI STADIUM KANKER PAYUDARA SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN FITUR GEOMETRIS CITRA WAJAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM)
LAPORAN SKRIPSI EKSTRAKSI CIRI PENGENALAN GENDER MENGGUNAKAN FITUR GEOMETRIS CITRA WAJAH DENGAN METODE FUZZY C-MEANS (FCM) Oleh : NIHAYATUS SA ADAH 2010-51-206 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT
Lebih terperinciADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
ANALISIS SENYAWA KARSINOGENIK NITROSODIETILAMIN (NDEA) PADA IKAN SARDEN KEMASAN KALENG DENGAN EFFERVESCENCE-LIQUID PHASE MICROEXTRACTION-HIGH PERFORMANCE LIQUID CHROMATOGRAPHY SKRIPSI INDAH LESTARI SETIOWATI
Lebih terperinciADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA PENGEMBANGAN METODE ANALISIS HISTAMIN DENGAN PEREAKSI KOBALT(II) DAN ALIZARIN S SECARA SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS
PENGEMBANGAN METODE ANALISIS HISTAMIN DENGAN PEREAKSI KOBALT(II) DAN ALIZARIN S SECARA SPEKTROFOTOMETRI UV-VIS Oleh: Sri Wahyuni 081115071 PROGRAM STUDI KIMIA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS AIRLANGGA
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar belakang masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar belakang masalah Saluran pernapasan pada manusia terdiri dari rongga hidung, faring, laring, trakea, percabangan bronkus dan paru-paru (bronkiolus, alveolus). Paru-paru merupakan
Lebih terperinciEKSTRAKSI FITUR DAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN SVM PADA CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA
EKSTRAKSI FITUR DAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN SVM PADA CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA Bebby Dwi Junita Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas
Lebih terperinciMUHAMMAD SALAFUDDIN NIM.
LAPORAN SKRIPSI ANALISIS PERBANDINGAN DETEKSI TEPI PREWITT DAN CANNY PADA POLA BATIK TULIS DAN BATIK CAP DI KUDUS MOTIF PARIJOTO MENGGUNAKAN KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) MUHAMMAD SALAFUDDIN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. terjadi terhadap para wanita semenjak beberapa dekade terakhir ini. Tentunya hal ini
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker payudara telah menjadi salah satu penyebab kematian terbesar yang terjadi terhadap para wanita semenjak beberapa dekade terakhir ini. Tentunya hal ini menjadi
Lebih terperinciAPLIKASI PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK TULIS LASEM MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
APLIKASI PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK TULIS LASEM MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh
Lebih terperinciANALISIS OKSIPURINOL DALAM URIN SECARA SPEKTROFOTOMETRI SINAR TAMPAK DENGAN MENGGUNAKAN PEREAKSI 2,3-DIKLORO-5,6-DISIANO-1,4-BENZOQUINON (DDQ) SKRIPSI
ANALISIS OKSIPURINOL DALAM URIN SECARA SPEKTROFOTOMETRI SINAR TAMPAK DENGAN MENGGUNAKAN PEREAKSI 2,3-DIKLORO-5,6-DISIANO-1,4-BENZOQUINON (DDQ) SKRIPSI NURUL ISTIQOMAH PROGRAM STUDI S-1 KIMIA DEPARTEMEN
Lebih terperinciISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 263
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 263 DETEKSI KANKER KOLOREKTAL (KANKER USUS BESAR) MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCCURENCE MATRIX DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS
Lebih terperinciEKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA TESIS OLEH: ANDRI SUPRAYOGI NIM :
EKSTRAKSI JALAN SECARA OTOMATIS DENGAN DETEKSI TEPI CANNY PADA FOTO UDARA (Menggunakan Transformasi Wavelet Untuk Penghalusan Citra ) TESIS Karya tulis sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Bab ini membahas langkah-langkah dari implementasi dan pembahasan dari hasil penelitian yang telah dilakukan tentang klasifikasi aktivitas menggunakan algoritma k-nearest neighbor
Lebih terperinciIdentifikasi Keberadaan Tumor Pada Citra Mammografi Menggunakan Metode Run Length
Identifikasi Keberadaan Tumor Pada Citra Mammografi Menggunakan Metode Run Length Imam Santoso Achmad Hidayatno Andrio Ghara Pratama Abstract : Breast cancer is one of the most cancer disease among women
Lebih terperinciKLASIFIKASI STADIUM KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN MODEL FUZZY NEURAL NETWORK
KLASIFIKASI STADIUM KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN MODEL FUZZY NEURAL NETWORK SKRIPSI Diajukan Kepada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Sebagai Salah Satu Persyaratan
Lebih terperinciANALISIS CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) DAN REGION GROWING DALAM DETEKSI GEJALA KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM
Freyssenita Kanditami P, Deni Saipudin, Achmad Rizal, Analisis Contrast Adaptive Histogram 15 ANALISIS CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION (CLAHE) DAN REGION GROWING DALAM DETEKSI GEJALA KANKER
Lebih terperinciKlasifikasi Tingkat Keparahan Non- ProliferativeI Diabetic Retinopathy Bedarsarkan Hard Exudate Menggunakan Extreme Learning Machine
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 6, No.2, (2017) 2337-3520 (2301-928X Print) A 89 Klasifikasi Tingkat Keparahan Non- ProliferativeI Diabetic Retinopathy Bedarsarkan Hard Exudate Menggunakan Extreme Learning
Lebih terperinciLAPORAN SKRIPSI DETEKSI JENIS KULIT WAJAH BERDASARKAN WARNA YCBCR DENGAN ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING
i LAPORAN SKRIPSI DETEKSI JENIS KULIT WAJAH BERDASARKAN WARNA YCBCR DENGAN ALGORITMA FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Oleh : Hilda Ilcham Handayani 2010-51-191 SKRIPSI DIAJUKAN SEBAGAI SALAH SATU SYARAT UNTUK
Lebih terperinciAnalisis dan Implementasi Deteksi Citra Spam Menggunakan Gray Level Co-occurences Matrix dan Naive Bayes
OPEN ACCESS OPEN ACCESS ISSN 2460-3295 socj.telkomuniversity.ac.id/indosc ISSN XXXX-XXXX NO. XX, SEPT 2016 SOCJ.TELKOMUNIVERSITY.AC.ID/INDOSC Ind. Symposium on Computing Sept 2016. pp. 319-334 doi:10.21108/indosc.2016.164
Lebih terperinciPENGKLASIFIKASIAN UNTUK MENDETEKSI SPAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYESIAN ABSTRAK
PENGKLASIFIKASIAN E-MAIL UNTUK MENDETEKSI SPAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYESIAN Ferdi / 0322043 Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Jl. Prof. Drg. Suria Sumantri 65, Bandung 40164, Indonesia Email
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI RINTANGAN MENGGUNAKAN METODE HAAR-LIKE FEATURE PADA BRAIN-CONTROLLED WHEELCHAIR
PERANCANGAN DAN PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI RINTANGAN MENGGUNAKAN METODE HAAR-LIKE FEATURE PADA BRAIN-CONTROLLED WHEELCHAIR Aristian Jovianto Yunus NRP : 1322022 e-mail : aristian_jovianto@yahoo.com ABSTRAK
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI. untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam hal ini
34 BAB 3 METODOLOGI 3.1 Analisis Kebutuhan dan Masalah Dalam proses diagnosis kanker payudara dibutuhkan akurasi yang tinggi untuk mengurangi adanya false positive dan false negative. False positive dalam
Lebih terperinciANALISA PENGARUH HISTOGRAM EQUALIZATION TERHADAP KARAKTERISASI STATISTIK TERMAL CITRA TERMOGRAM KANKER PAYUDARA DINI
ANALISA PENGARUH HISTOGRAM EQUALIZATION TERHADAP KARAKTERISASI STATISTIK TERMAL CITRA TERMOGRAM KANKER PAYUDARA DINI Afriliana Kusumadewi 1 * Sugeng Santoso 2 * Abstrak Teknik histogram equalization merupakan
Lebih terperinciIDENTIFIKASI KEBERADAAN TUMOR PADA CITRA MAMMOGRAFI MENGGUNAKAN METODE RUN LENGTH Andrio Ghara Pratama *, Imam Santoso **, Achmad Hidayatno **
IDENTIFIASI EBERADAAN TUMOR PADA CITRA MAMMOGRAFI MENGGUNAAN METODE RUN LENGTH Andrio Ghara Pratama *, Imam Santoso **, Achmad Hidayatno ** Abstrak - anker payudara merupakan jenis kanker yang paling umum
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA RANCANG BANGUN ALAT UKUR VISKOSITAS DARAH DENGAN SENSOR PPG (PHOTOPLETHYSMOGRAPH) SKRIPSI
RANCANG BANGUN ALAT UKUR VISKOSITAS DARAH DENGAN SENSOR PPG (PHOTOPLETHYSMOGRAPH) SKRIPSI ZENNY NURHANDINIE PUTRI PROGRAM STUDI S-1 TEKNOBIOMEDIK DEPARTEMEN FISIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS
Lebih terperinciDAFTAR ISI. BAB II... Error! Bookmark not defined.
DAFTAR ISI SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. HALAMAN PERSETUJUAN SKRIPSI... Error! Bookmark not defined. PENGESAHAN DEWAN PENGUJI... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR...
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR CHAIN CODE Andre Sitorus (0822107) Jurusan Teknik Elektro email: tiantorus11@gmail.com ABSTRAK Pola yang dibentuk oleh
Lebih terperinciUCAPAN TERIMAKASIH. Denpasar, Agustus Penulis
UCAPAN TERIMAKASIH Segenap puja dan puji syukur penulis panjatkan kehadapan Ida Sang Hyang Widhi Wasa sebagai sumber dari segala sumber pengetahuan, karena atas asung kertha wara nugrahanya Tesis yang
Lebih terperinciPENERAPAN FILTER GABOR UNTUK ANALISIS TEKSTUR CITRA MAMMOGRAM
PENERAPAN FILTER GABOR UNTUK ANALISIS TEKSTUR CITRA MAMMOGRAM Lussiana ETP 1, Suryarini Widodo 2, Di Ajeng Pambayun 3 1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma
Lebih terperinciPENGENALAN POLA PENDETEKSI HURUF VOKAL MNGGUNAKAN METODE K-MEANS
LAPORAN S K R I P S I PENGENALAN POLA PENDETEKSI HURUF VOKAL MNGGUNAKAN METODE K-MEANS FITRIA DEVI RESTANTI NIM. 201251025 DOSEN PEMBIMBING Endang Supriyati, M.Kom Aditya Akbar Riadi, S.Kom, M.Kom PROGRAM
Lebih terperinciPENENTUAN LOKASI PARKIR KOSONG MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SKRIPSI JOKO KURNIANTO
PENENTUAN LOKASI PARKIR KOSONG MENGGUNAKAN ALGORITMA PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (PNN) SKRIPSI JOKO KURNIANTO 121402102 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE ABSTRAK
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN MODIFIED HAUSDORFF DISTANCE Daniel Halomoan (0822056) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: daniel170390@gmail.com
Lebih terperinciDeteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG)
Prosiding Semirata FMIPA Universitas Lampung, 2013 Deteksi Tepi Citra Kanker Payudara dengan Menggunakan Laplacian of Gaussian (LOG) Nurhasanah 1), Andi Ihwan 1) 1) Prodi Fisika FMIPA Untan, Pontianak
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2006/2007 PENGENALAN UANG KERTAS DOLLAR AMERIKA DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING MEITA SETIAWAN / 0700709224
Lebih terperinciPENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINATIVE LOCAL DIFFERENCE PATTERNS
PENGENALAN WAJAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE DISCRIMINATIVE LOCAL DIFFERENCE PATTERNS Widyawan Tarigan NRP : 0222062 email : widyawan_tarigan@yahoo.com ABSTRAK Pada sistem pengenalan wajah, merancang deskriptor
Lebih terperinciAPLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX
APLIKASI IDENTIFIKASI CIRI TEKSTUR KAYU JATI MENGGUNAKAN METODA GRAY LEVEL CO OCCURRENCE MATRIX PRASTIKA INDRIYANTI 41512010042 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS MERCU
Lebih terperinciIDENTIFIKASI LOKASI FRAKTUR PADA CITRA DIGITAL TULANG TIBIA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SCANLINE SKRIPSI SUSI ELFRIDA S
1 IDENTIFIKASI LOKASI FRAKTUR PADA CITRA DIGITAL TULANG TIBIA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA SCANLINE SKRIPSI SUSI ELFRIDA S 111402036 PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Lebih terperinciKATA PENGANTAR Aplikasi Penginderaan Jauh dalam Mendeteksi Kebakaran Hutan Menggunakan Citra Satelit Landsat
KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Ida Sang Hyang Widhi Wasa/Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-nya, penulis dapat menyelesaikan tugas akhir dengan judul Aplikasi Penginderaan
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
PENDETEKSIAN KELAINAN OTAK BERDASARKAN ESTIMATOR KERNEL DENGAN PEREDUKSI DIMENSI TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH GELAR
Lebih terperinciDAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian... 4
DAFTAR ISI Halaman Judul... Halaman Pengesahan... Halaman Pernyataan... Halaman Pernyataan Publikasi... Kata Pengantar... Daftar Isi... Daftar Gambar... Daftar Tabel... Daftar Arti Lambang... Daftar Singkatan...
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS
PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENGENALAN IRIS MATA MENGGUNAKAN METODE GABOR WAVELET PADA EKSTRAKSI CIRI SKRIPSI PRISILIA LUKAS 081401039 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Lebih terperinciDETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION)
DETEKSI KELAINAN KANKER PAYUDARA BERDASARKAN CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN LVQ (LEARNING VEQTOR QUANTIZATION) Juwita Puteri Nurasyah¹, Achmad Rizal², Koredianto Usman³ ¹Teknik Telekomunikasi,,
Lebih terperinciSEGMENTASI MAMOGRAFI KANKER PAYUDARA DENGAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION SEGMENTATION (EM-SEGMENTATION)
Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol. 11, No. 2, Juni 2014, pp. 251-258 ISSN 1693-2390 print/issn 2407-0939 online SEGMENTASI MAMOGRAFI KANKER PAYUDARA DENGAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION SEGMENTATION
Lebih terperinciKLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA
KLASIFIKASI KUALITAS BUAH STROBERI SEGAR BERDASARKAN PENGUKURAN ATRIBUT KECACATAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA Arina Diori (0722107) Jurusan Teknik Elektro email: arinadiorisinaga@yahoo.com ABSTRAK Buah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kanker merupakan salah satu penyebab utama mortalitas di dunia (sekitar 13% dari seluruh penyebab mortalitas), diperkirakan angka mortalitas sekitar 7,9 juta kematian
Lebih terperinciVERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR ABSTRAK
VERIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FILTER GABOR Eric (0822026) Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Maranatha email: eric.wennas@gmail.com ABSTRAK Pola pembuluh
Lebih terperinciYoungster Physics Journal ISSN : Vol. 5, No. 4, Oktober 2016, Hal
ANALISIS TEKSTUR CITRA MIKROSKOPIS KANKER PARU MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIX (GLCM) DAN TRANFORMASI WAVELET DENGAN KLASIFIKASI NAIVE BAYES Rizky Ayomi Syifa 1), Kusworo Adi 1) dan Catur
Lebih terperinciAPLIKASI PEMROSESAN CITRA UNTUK PENTAPISAN, DETEKSI TEPI, DAN PENGABURAN PADA KASUS CITRA MIKROSKOP ELEKTRON
APLIKASI PEMROSESAN CITRA UNTUK PENTAPISAN, DETEKSI TEPI, DAN PENGABURAN PADA KASUS CITRA MIKROSKOP ELEKTRON AHMAD ISHLAHUDDIN 41508010125 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN GEOMETRIC MEAN FILTER DENGAN OPERATOR SOBEL, OPERATOR PREWITT DAN OPERATOR ROBERT PADA CITRA BITMAP SKRIPSI
ANALISIS PERBANDINGAN GEOMETRIC MEAN FILTER DENGAN OPERATOR SOBEL, OPERATOR PREWITT DAN OPERATOR ROBERT PADA CITRA BITMAP SKRIPSI MAGDALENA SIREGAR 111401109 PROGRAM STUDI S1 ILMU KOMPUTER FAKULTAS ILMU
Lebih terperinciADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
PEMODELAN TINGKAT KOLESTEROL DARAH PADA PENDERITA DIABETES MELITUS TIPE 2 DENGAN PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL (STUDI KASUS DI KLINIK PRATAMA MADINAH KABUPATEN JOMBANG) SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. jaringan ikat pada payudara. Terdapat beberapa jenis kanker payudara antara lain
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Kanker payudara adalah pertumbuhan sel-sel pada jaringan payudara secara abnormal, terus menerus, tidak terkontrol dan tidak terbatas. Kanker bisa mulai tumbuh di dalam
Lebih terperinciIDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
IDENTIFIKASI SESEORANG BERDASARKAN CITRA PEMBULUH DARAH MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM (SIFT) Vikri Ahmad Fauzi (0722098) Jurusan Teknik Elektro email: vikriengineer@gmail.com
Lebih terperinciJournal of Control and Network Systems
JCONES Vol. 5, No. 1 (2016) 158-163 Journal of Control and Network Systems Situs Jurnal : http://jurnal.stikom.edu/index.php/jcone IDENTIFIKASI JENIS PENYAKIT DAUN TEMBAKAU MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL
Lebih terperinciHUBUNGAN ANTARA PENGETAHUAN KANKER PAYUDARA DENGAN PERILAKU SADARI SKRIPSI. OLEH: Sanny Sugiharto NRP:
HUBUNGAN ANTARA PENGETAHUAN KANKER PAYUDARA DENGAN PERILAKU SADARI SKRIPSI OLEH: Sanny Sugiharto NRP: 9103010013 FAKULTAS KEPERAWATAN UNIVERSITAS KATOLIK WIDYA MANDALA SURABAYA 2014 HUBUNGAN ANTARA PENGETAHUAN
Lebih terperinciIDENTIFIKASI RETINOBLASTOMA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK SKRIPSI WIDYA EKA SANDRI
IDENTIFIKASI RETINOBLASTOMA MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK SKRIPSI WIDYA EKA SANDRI 131402113 PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciPENGARUH DUMMY VARIABLE PADA METODE NAÏVE BAYES DALAM KASUS KLASIFIKASI PENYAKIT KANDUNGAN
PENGARUH DUMMY VARIABLE PADA METODE NAÏVE BAYES DALAM KASUS KLASIFIKASI PENYAKIT KANDUNGAN SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Prodi Informatika HALAMAN JUDUL Disusun
Lebih terperinciPENERAPAN METODE ASSOCIATION RULES DAN COSINE SIMILARITY UNTUK PENGEMBANGAN FITUR DETEKSI DINI PENYAKIT
PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULES DAN COSINE SIMILARITY UNTUK PENGEMBANGAN FITUR DETEKSI DINI PENYAKIT SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu Jurusan Informatika
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. di bidang pendidikan, keamanan, perkantoran, bahkan pada bidan g
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sekarangini dunia berada di era digital. Era dimana hampir setiap aspek dalamkehidupan manusia sangat berhubungan erat dengan teknologi komputasi baik di bidang pendidikan,
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA LATENT SEMANTIC INDEXING PADA CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL SYSTEM
PENERAPAN ALGORITMA LATENT SEMANTIC INDEXING PADA CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL SYSTEM Tugas Akhir Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas
Lebih terperinci