dc.contributor.advisor | Haryanto, Toto | |
dc.contributor.advisor | Mushthofa | |
dc.contributor.author | Albertino, Muhamad | |
dc.date.accessioned | 2023-01-15T10:04:08Z | |
dc.date.available | 2023-01-15T10:04:08Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/116046 | |
dc.description.abstract | Kanker payudara adalah kanker dengan jumlah kasus terbanyak pertama di
dunia dan di Indonesia. Kanker payudara memiliki kontribusi sebesar 11,7%
(2.261.419) dari total kasus baru kanker di dunia serta 16,6% (65,858) di Indonesia
yang tercatat di tahun 2020. Pemeriksaan kanker umumnya menggunakan teknik
biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan yang dicurigai terdapat sel
kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model convolutional neural
network dengan metode transfer learning dalam memprediksi status kanker
payudara pada citra histopatologi. Data yang digunakan dalam penelitian ini
bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7,909 citra histopatologi jaringan
tumor payudara dan terbagi menjadi dua kelompok utama, yaitu tumor jinak dan
tumor ganas. Tahapan dalam penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data,
pelatihan model, dan evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah model CNN yang
dapat membantu proses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi.
Penelitian ini menghasilkan dua model CNN berbeda dengan akurasi terbaik
sebesar 96%. | id |
dc.description.abstract | Breast cancer is the cancer with the highest number of incidences, both in
Indonesia and in the world. Breast cancer contributes up to 11,7% (2,261,419) of
the total new cases of cancer in the world and 16,6% (65,858) in Indonesia
(recorded in 2020). Cancer examination generally uses a biopsy technique by
taking tissue samples suspected of having cancer cells. This study aims to create a
convolutional neural network model with transfer learning method in predicting
breast cancer status on histopathological images. The data used in this study were
sourced from the BreakHis dataset which consisted of 7,909 histopathological
images of breast tumor tissue and was divided into two main groups, namely benign
tumors and malignant tumors. The stages in this research include data
preprocessing, data sharing, model training, and evaluation. The result of this
research is a convolutional neural network model that can help classify breast
cancer in histopathological images. Two different CNN models were created with
the best accuracy of 96%. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Klasifikasi Citra Histopatologi Kanker Payudara Dengan Metode CNN dan Transfer Learning | id |
dc.title.alternative | Classification of Histopathological Images of Breast Cancer with Methods CNN and Transfer Learning | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | breast cancer | id |
dc.subject.keyword | convolution neural network | id |
dc.subject.keyword | histopathology | id |
dc.subject.keyword | transfer learning | id |
dc.subject.keyword | cnn | id |