Klasifikasi Citra Mycobacterium Tuberculosis dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

• Main Author: Devky Revaldi Putro
• Format: Theses and Dissertations NonPeerReviewed
• Language: Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian; Indonesian
• Published: 2021
• Subjects: QC Physics
• Online Access: http://repository.unair.ac.id/108202/1/1.%20HALAMAN%20JUDUL.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/2/2.%20ABSTRAK.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/3/3.%20DAFTAR%20ISI.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/4/4.%20BAB%20I%20PENDAHULUAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/5/5.%20BAB%20II%20TINJAUAN%20PUSTAKA.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/6/6.%20BAB%20III%20METODE%20PENELITIAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/7/7.%20BAB%20IV%20HASIL%20DAN%20PEMBAHASAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/8/8.%20BAB%20V%20KESIMPULAN%20DAN%20SARAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/9/9.%20DAFTAR%20PUSTAKA.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/11/10.%20LAMPIRAN.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/10/Pernyataan%20Kesediaan%20Publikasi.pdf; http://repository.unair.ac.id/108202/; http://www.lib.unair.ac.id
• Institution: Universitas Airlangga

Mycobacterium Tuberculosis merupakan bakteri penyebab penyakit menular TBC (tuberculosis). Bakteri ini sendiri sebagian besar dapat menyerang paru-paru manusia. Gejala utama yang dirasakan oleh pengidap penyakit TBC yaitu batuk yang berdahak selama dua minggu atau lebih. Pada tahun 2017, jumlah kasus baru yang ada di Indonesia sekitar 420.945. Di Indonesia sendiri angka keberhasilan pengobatan mencapai 80,1% dan angka ketidakberhasilan serta kematian mencapai 2,9%. Kegagalan ini disebabkan oleh penanganan yang belum maksimal. Kecerdasan buatan dapat mengurangi kesalahan yang bisa dibuat oleh manusia. Salah satu caranya adalah mengklasifikasi citra bakteri tersebut dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network untuk membedakan bakteri Tuberculosis dan Non-Tuberculosis. Arsitektur Convolutional Neural Network yang digunakan adalah Resnet-50 dan VGG-31. Sehingga mendapatkan kesimpulan bahwa arsitektur VGG-31 memiliki akurasi yang lebih besar dengan akurasi 98.8%, spesifitas 100% dan sensitivitas 97.5%.