PENGEMBANGAN PROTOTYPE MODEL DETEKSI HIPOSPADIA MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Tasyakhanifa, Millata and Nurfaridah, Nurfaridah (2023) PENGEMBANGAN PROTOTYPE MODEL DETEKSI HIPOSPADIA MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. Diploma thesis, Universitas YARSI.

Preview	Text 1. Cover.pdf Download (23kB) \| Preview
	Text 04. Halaman Pengesahan (2).pdf Download (1MB)
Preview	Text 3. Pernyataan Pernyataan Orisinalitas.pdf Download (34kB) \| Preview
Preview	Text 2. Abstrak.pdf Download (6kB) \| Preview
Preview	Text BAB 1.pdf Download (376kB) \| Preview
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (200kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (227kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (26kB)

Abstract

Hipospadia dengan insiden 0.3 - 0.7% menjadi kondisi kongenital kedua yang paling sering terjadi pada anak laki-laki. Kasus hipospadia di Indonesia cukup tinggi dan merata. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi teknologi berbasis artificial intelligence untuk memudahkan proses pemantauan kasus hipospadia dan deteksi hipospadia secara dini yang akurat dan efektif. Penggunaan artificial intelligence untuk meningkatkan objektivitas pengenalan dan klasifikasi hipospadia dirasa cukup efektif untuk membantu tenaga medis dalam melakukan diagnosis dini. Hipospadia akan diklasifikasikan menjadi empat kelas yaitu glandular, distal shaft, proksimal shaft, dan perineal menggunakan model deep learning. Dalam penelitian ini akan mengajukan kerangka kerja yang dapat digunakan untuk mendeteksi hipospadia secara dini. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo. Kemudian dataset yang ada dilakukan preprocessing dan augmentasi data, lalu dilatih menggunakan algoritma YOLO untuk object detection. Evaluasi model pada penelitian ini dilakukan dengan mengukur nilai presisi, recal, mAP50, dan mAP50-90, lalu membandingkan hasil yang diperoleh dengan metode lain yang ada. Hasil eksperimen yang sudah dilakukan menunjukkan kerangka kerja yang diajukan berkinerja cukup baik dalam mendeteksi hipospadia.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Additional Information:	LPA-4-TI
Uncontrolled Keywords:	Hypospadias, Artificial Intelligence, Object Detection, Classification, Deep Learning.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software R Medicine > R Medicine (General) T Technology > T Technology (General)
Depositing User:	Nurfaridah Nurfaridah
Date Deposited:	17 Feb 2025 05:57
Last Modified:	05 Mar 2025 05:28
URI:	http://digilib.yarsi.ac.id/id/eprint/11988

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Universitas YARSI Repository