Febrianto, Charis Hadi and Ramadhan, Randi Isra (2023) PENGEMBANGAN SISTEM DIAGNOSIS KANKER SERVIKS BERBASIS WEB. Diploma thesis, Universitas YARSI.
![]() |
Text
01. COVER.pdf Download (19kB) |
![]() |
Text
LEMBAR PENGESAHAN PROYEK AKHIR TIM CRSeven.pdf Download (83kB) |
![]() |
Text
04. HALAMAN PERNYATAAN ORISINILITAS.pdf Download (236kB) |
![]() |
Text
03. ABSTRAK.pdf Download (185kB) |
![]() |
Text
11. BAB I.pdf Download (622kB) |
![]() |
Text
12. BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (412kB) |
![]() |
Text
13. BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (559kB) |
![]() |
Text
14. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (243kB) |
Abstract
Kanker Serviks, juga dikenal sebagai kanker leher rahim, adalah salah satu jenis kanker yang paling umum didiagnosis pada wanita di seluruh dunia, khususnya Indonesia. Pada Tahun 2020 terdapat 36,633 kasus kanker serviks di Indonesia. Kanker serviks seringkali dikaitkan dengan infeksi human papilloma virus (HPV). Faktor risiko lainnya termasuk merokok, berganti-ganti pasangan seksual, tidak menerima vaksinasi HPV, dan lain-lain. Deteksi dini dan diagnosis yang tepat sangat penting untuk meningkatkan tingkat kesembuhan dan mengurangi tingkat kematian yang disebabkan oleh kanker serviks ini. Dalam upaya meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi proses diagnosis kanker serviks, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem diagnosis berbasis web dengan memanfaatkan artificial intelligence yang bernama Pedas Enak. Metode pengembangan sistem ini melibatkan pengumpulan data pasien berupa gambar pap smear yang diperoleh dari RS YARSI serta penggunaan beberapa algoritma machine learning untuk analisis data tersebut. Hasil eksperimen ini menunjukkan kinerja yang cukup baik dalam mendeteksi letak satu atau beberapa sel yang diklasifikasikan pada kelas normal atau abnormal serta memprediksi tingkat keakuratan sel kanker serviks pada gambar pap smear yang diberikan. Sistem ini diharapkan mampu memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan tingkat kesadaran dan pencegahan, diagnosis, serta pengobatan kanker serviks yang dapat digunakan oleh tenaga medis dan pasien secara efisien dan mudah.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Additional Information: | LPA-3-TI |
Uncontrolled Keywords: | Kanker Serviks, humanpapilloma virus, deteksi dini, sistem diagnosis berbasis web, artificial intelligence, pap smear, machine learning. |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software R Medicine > R Medicine (General) R Medicine > RG Gynecology and obstetrics T Technology > T Technology (General) T Technology > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks |
Depositing User: | Charis Febrianto |
Date Deposited: | 17 Feb 2025 01:17 |
Last Modified: | 05 Mar 2025 05:23 |
URI: | http://digilib.yarsi.ac.id/id/eprint/12096 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |