PEMILIHAN PARAMETER TERBAIK MODEL MOBILENET V2 UNTUK DETEKSI KANKER KULIT BERBASIS ANDROID

Hartanto, Cahyo Adhi and Wibowo, Adi (2019) PEMILIHAN PARAMETER TERBAIK MODEL MOBILENET V2 UNTUK DETEKSI KANKER KULIT BERBASIS ANDROID. Undergraduate thesis, Universitas Diponegoro.

[img]
Preview
PDF
6Mb

Abstract

Kanker merupakan satu dari sekian banyak penyebab utama kematian manusia di dunia dan disebabkan karena pertumbuhan sel yang cepat dan tidak terkendali. Salah satu jenis kanker yang terkenal adalah kanker kulit. Terdapat 68.130 kasus kanker kulit di Amerika yang menyebabkan 8.700 kematian pada tahun 2010. Seiring dengan perkembangan zaman, kanker dapat dengan mudah dideteksi dengan bantuan teknologi. Deteksi dipilih karena area kulit lebih luas dibandingkan dengan ukuran dari kanker kulit. Salah satu teknologi terbaru yang dapat digunakan untuk melakukan deteksi kanker dengan menggunakan smarthpone yang memiliki kamera dan teknologi deep learning. Deep learning memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode machine learning yang lain. MobileNet merupakan model yang dapat digunakan dan bekerja dengan baik pada smartphone. Model MobileNet memiliki kemampuan yang tinggi pada smartphone akan tetapi memiliki masalah overfiting dan perlu pemilihan parameter learning rate dan epoch terbaik untuk mengatasi masalah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah memilih parameter learning rate dan epoch terbaik model MobileNet v2 dalam mendeteksi kanker kulit jenis melanoma dan actinic keratosis melalui smartphone. Empat parameter learning rate berbeda yang digunakan penelitian ini yaitu 0,005, 0,001, 0,0005 dan 0,0001. Dua nilai epoch yang digunakan pada penelitian ini adalah 15.000 dan 30.000. Dataset yang digunakan terdiri dari 640 gambar dengan 320 gambar merupakan kelas melanoma dan 320 gambar kelas actinic keratosis serta 10 gambar pada kulit yang sebenarnya. Learning rate 0.005 dengan epoch 15.000 dan 30.000 menghasilkan akurasi 75 % dan 77.5 % . Learning rate 0.001 dengan epoch 15.000 dan 30.000 menghasilkan akurasi 85 % dan 87.5 %. Learning rate 0.0005 dengan epoch 15.000 dan 30.000 menghasilkan akurasi 87.5 % dan 92.5 %. Learning rate 0.0001 dengan epoch 15.000 dan 30.000 menghasilkan akurasi 90 % dan 95 %. Parameter terbaik berdasarkan penelitian yang dilakukan adalah learning rate 0,0001 dan epoch 15.000. Kata Kunci : Kanker kulit, MobileNet v2, Learning Rate, Epoch, Smartphone

Item Type:Thesis (Undergraduate)
Subjects:Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:Faculty of Science and Mathematics > Department of Computer Science
ID Code:82549
Deposited By:INVALID USER
Deposited On:14 Feb 2021 09:04
Last Modified:14 Feb 2021 09:04

Repository Staff Only: item control page