Syihabuddin, Syihabuddin (2019) Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan Convolutional Neural Network dan Tinjauannya Menurut Agama Islam. Diploma thesis, Universitas YARSI.

	Text Cover_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (86kB)
	Text Pengesahan_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (319kB)
	Text Abstrak_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (38kB)
	Text BAB I_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (99kB)
	Text Daftar Pustaka_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (82kB)
	Text BAB II_1402015107_Syihabuddin.pdf Restricted to Registered users only Download (344kB)
	Text BAB III_1402015107_Syihabuddin.pdf Restricted to Registered users only Download (174kB)
	Text BAB IV_1402015107_Syihabuddin.pdf Restricted to Registered users only Download (128kB)
	Text BAB V_1402015107_Syihabuddin.pdf Restricted to Registered users only Download (352kB)
	Text BAB VI_1402015107_Syihabuddin.pdf Restricted to Registered users only Download (92kB)
Preview	Text Orisinalitas_1402015107_Syihabuddin.pdf Download (122kB) | Preview

Abstract

Sel darah putih atau leukosit memainkan peran penting dalam sistem kekebalan tubuh. Sel ini dapat bermanfaat untuk melawan bakteri, virus, atau jenis bibit penyakit lainnya. Namun perlu di perhatikan jika mengalami kenaikan sel darah putih, karena dapat menjadi tanda adanya gangguan darah. Mengetahui jumlah sel darah putih di dalam tubuh memang tidak bisa dilakukan secara langsung. Pemeriksaan laboratorium harus dilakukan untuk mengetahui kondisinya dengan detail. Pemeriksaan biasanya menggunakan alat Haematology Analyzer, kemudian hasil akan dibaca oleh dokter atau ahli. Alat tersebut memiliki kecepatan cukup baik, namun memiliki beberapa kekurangan dalam deteksi sel abnormal. Seiring dengan perkembangan teknologi muncul berbagai metode, metode Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu solusi untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Metode ini telah terbukti berhasil menganalisis citra. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan ekstraksi fitur Histogram of Oriented Gradients (HOG) berdasarkan citra sel darah. Metode klasifikasi juga dilakukan pada penelitian ini sebagai perbandingan hasil akurasi dengan CNN. Hasil dengan menggunakan metode CNN-HOG didapatkan CNN11 sebagai arsitektur terbaik dengan epoch=100 mendapatkan nilai akurasi training sebesar 99,19%, akurasi validation 98,06%, dan akurasi testing 98,31%. Implementasi CNN pada citra sel darah menurut tinjauan Agama Islam merupakan hal yang diperbolehkan.

Actions (login required)

View Item