Suhaeni, Neng and Agisni, Suci and Satrio, Muhammad Hilmi (2024) PENGEMBANGAN DIGITAL PATHOLOGY PLATFORM BERBASIS ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK DIAGNOSIS KANKER SERVIKS DI INDONESIA. Diploma thesis, Universitas YARSI.

	Text 02. HALAMAN JUDUL.pdf Download (182kB)
	Text 05. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (301kB)
	Text 04. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Download (263kB)
	Text 03. ABSTRAK.pdf Download (15kB)
	Text 13. BAB 1 BUSINESS UNDERSTANDING.pdf Download (270kB)
	Text 21. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (150kB)
	Text 14. BAB 2 DATA UNDERSTANDING.pdf Restricted to Registered users only Download (236kB) | Request a copy
	Text 15. BAB 3 DATA PREPARATION.pdf Restricted to Registered users only Download (182kB) | Request a copy
	Text 16. BAB 4 MODELING.pdf Restricted to Registered users only Download (326kB) | Request a copy
	Text 17. BAB 5 EVALUATION.pdf Restricted to Registered users only Download (128kB) | Request a copy
	Text 18. BAB 6 DEPLOYMENT.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text 19. BAB 7 MONITORING.pdf Restricted to Registered users only Download (12kB) | Request a copy
	Text 20. BAB 8 KESIMPULAN.pdf Restricted to Registered users only Download (13kB) | Request a copy
	Text 22. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Kanker serviks merupakan salah satu penyebab kematian pada perempuan tertinggi kedua di Indonesia dan tertinggi keempat di dunia. Salah satu upaya penanganan kanker serviks yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan skrining. Tes Papanicolaou (Pap smear) adalah metode utama yang digunakan dalam skrining kanker serviks, namun memiliki kelemahan dalam hal analisis manual yang memakan waktu dan dapat menyebabkan ketidakakuratan. Untuk itu dibutuhkan suatu inovasi yang dapat membantu mempercepat pemrosesan data yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam proses deteksi dan diagnosis kanker serviks dengan memanfaatkan platform berbasis Website dan Mobile. ViuMe memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan (AI) dengan pendekatan Supervised Learning. Model yang digunakan untuk deteksi objek kanker serviks adalah You Only Look Once version 5 (YOLOv5) dan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk pengklasifikasian objek. YOLOv5 dipilih karena kecepatan dan efisiensi untuk mendeteksi objek dengan akurasi yang tinggi. Terdapat beberapa data yang digunakan sebagai basis data dalam melakukan komputasi model, yaitu data SIPaKMeD, data Center for Recognition and Inspection of Cells (CRIC) dan data dari Mitra PT. PathGen Diagnostik Teknologi. Data tersebut berisi gambar sel terisolasi, kelompok sel yang diambil dari slide Pap smear, gambar nyata dari sitologi konvensional serta Whole Slide Image dataset private milik Mitra PT. PathGen Diagnostik Teknologi. Model tersebut telah berhasil diimplementasikan dalam prototipe aplikasi web dan android. Melalui fitur utama pada aplikasi yaitu prediction AI, sistem ini membantu patolog dalam diagnosis menggunakan AI yang telah diuji dan disesuaikan dengan standar patologi, khususnya dalam mendukung file whole slide image pap smear. Penyesuaian dan pengujian menyeluruh memastikan fungsionalitas ViuMe yang optimal bagi patolog, sesuai dengan kebutuhan klien.

Actions (login required)

View Item