Klasifikasi Citra Histologi Ginjal Berdasarkan Ekstraksi Fitur Statistik Menggunakan Perceptron
| Autor: | Wulan, Tri Deviasari, Salim, Hotimah Masdan, Kurniastuti, Ima, Bintarti, Tri Wahyuni |
|---|---|
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer; Vol. 6 No. 3 (2022): Volume 6 Nomor 3 Agustus 2022; 418-425 |
| ISSN: | 2541-1330 2541-1322 |
| DOI: | 10.33395/remik.v6i3.11587 |
| Popis: | Histologi adalah bagian yang memperlajari struktur jaringan secara detail menggunakan menggunakan mikroskop. Seperti halnya pada ginjal, histologi dimanfaatkan sebagai salah satu cara untuk mengetahui kondisi bagian-bagian dari ginjal. Hasil pembacaan histologi membutuhkan dokter patologi yang berpengalaman untuk menentukan bagian glomerulus dan tubulus proximal secara akurat. Ekstraksi ciri statistik merupakan metode pengambilan ciri yang didasarkan oleh karakteristik histogram citra. Dari nilai-nilai histogram yang dihasilkan, dapat dihitung berapa parameter ciri statistik, antara lain Mean, Variance, Skewness, kurtosis, Entropy. Metode perceptron adalah salah satu metode pembelajaran dalam jaringan saraf tiruan yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi. Penelitian ini dilakukan klasifikasi bagian glomerulus dan tubulus proximal dari citra histologi berdasarkan hasil ekstraksi fitur statistik menggunakan perceptron . Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sebesar 85,7% dalam mengklasifikasi bagian glomerulus dan tubulus proximal dari citra histologi ginjal menggunakan jaringan saraf tiruan perceptron. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|