Desain Perangkat Lunak Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Klasifikasi Citra Rontgen Paru-Paru
Abstrak: Makalah ini
menyajikan hasil analisis sebuah desain perangkat lunak berbasis jaringan
syaraf tiruan backpropagation untuk mengklasifikasikan citra rontgen paru-paru.
Citra rontgen paru-paru yang akan diklasifikasi harus melalui pemrosesan awal
terlebih dahulu untuk membuang informasi yang tidak dibutuhkan agar kualitas
citra dapat ditingkatkan. Untuk keperluan klasifikasi citra rontgen paru-paru
ke dalam kelompok tertentu, digunakan proses ekstraksi fitur histogram pada citra
rontgen paru-paru tersebut. Setelah sistem perangkat lunak dibuat, dua tahapan
penting berikutnya adalah pelatihan dan pengujian pada sistem perangkat lunak
tersebut. Dalam penelitian ini, desain perangkat lunak hanya dibatasi untuk
dapat mengklasifikasikan citra rontgen ke dalam tiga kelompok yaitu citra
rontgen paru-paru normal, citra rontgen paru-paru terkena kanker, dan citra
rontgen paru-paru terkena efusi. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa
performansi sistem perangkat lunak yang telah dibuat dengan parameter epoch
500, error 0.001, learning rate 0.1 dan jumlah neuron 2500 ternyata memiliki
tingkat akurasi sebesar 65%.
Kata Kunci: image
classification, backpropagation artificial neural network, feature extraction
histogram, grayscale image of the lungs
Penulis: M. Arief Bustomi,
Hasan Bisri, dan Endah Purwanti
Kode Jurnal: jpfisikadd140119
