Browsing by Author "Nurjaman, Arya Dwi"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    IMPLEMENTASI U-NET DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) TRANSFER LEARNING MENGGUNAKAN MODEL VGG-16 PADA CITRA MRI UNTUK MENGKLASIFIKASI TUMOR OTAK
    (Program Studi S1 Informatika, 2025) Nurjaman, Arya Dwi; Azizah Zakiah (Pembimbing)
    Tumor otak merupakan kondisi serius yang dapat menyebabkan gangguan pada sistem saraf dan berpotensi mengancam jiwa. Diagnosis dini dan akurat tumor otak sangat penting untuk meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan kombinasi algoritma U-Net dan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Transfer Learning menggunakan model VGG-16 untuk membantu mengklasifikasikan tumor otak melalui Magnetic Resonance Imaging (MRI). Arsitektur U-Net digunakan untuk mengekstrak fitur, sementara CNN yang ditingkatkan dengan Transfer Learning digunakan untuk mengklasifikasikan jenis tumor seperti glioma, meningioma, pituitary, dan notumor. Penelitian ini menggunakan dataset yang bersumber dari Kaggle, yang terdiri dari citra MRI yang dibagi menjadi folder pelatihan dan pengujian, dengan empat kelas tumor: glioma, meningioma, pituitary, dan non-tumor. Beberapa langkah yang di lakukan antara lain preprocessing, pembuatan arsitektur model, train model dan evaluasi model setelah model di evaluasi selanjutnya adalah mengimplementasikan nya ke dalam streamlit. Kinerja klasifikasi CNN dievaluasi menggunakan Confusion matrix seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Kombinasi U-Net dan CNN dengan Transfer Learning menghasilkan model yang cukup baik dengan akurasi mencapai 97% dan nilai f1-score, recall, dan presisi memiliki nilai yang cukup bagus yaitu sekitar 94% sampai 99% pada tiap kelasnya. Dengan demikian penelitian ini diharapkan dapat menjadi inovasi dalam pengelolaan citra mri untuk tumor otak