Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/163748| Title: | Pengembangan Aplikasi Berbasis Web Untuk Klasifikasi Kanker Payudara |
| Other Titles: | Pengembangan Aplikasi Berbasis Web Untuk Klasifikasi Kanker Payudara |
| Authors: | Haryanto, Toto Sitanggang, Imas Sukaesih Putra, Ihsan Fadhila Wika |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | IPB University |
| Abstract: | Kanker payudara menduduki posisi teratas sebagai penyakit mematikan yang dihadapi oleh wanita di seluruh dunia. Metode pemeriksaan tradisional sering kali memakan waktu yang lama dan kurang sesuai untuk diterapkan di negara negara berkembang. Namun, deteksi dini kanker melalui klasifikasi citra dengan memanfaatkan model deep learning telah menunjukkan potensi yang sangat menjanjikan dalam mendukung para ahli patologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi web fullstack yang dikenal sebagai Cancer Auto Detection (CAD) menggunakan framework Flask. Aplikasi ini memungkinkan para ahli patologi untuk mengunggah citra medis dan menerima hasil klasifikasi secara otomatis. Dalam proses pengembangan aplikasi, metode prototyping diterapkan untuk memastikan bahwa aplikasi ini berfungsi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil pengujian black-box menunjukkan bahwa semua fungsi berjalan sesuai harapan. Penerapan Flask terbukti efektif dalam menciptakan aplikasi yang responsif. Dengan adanya aplikasi CAD ini, diharapkan proses skrining dan diagnosis kanker payudara pada stadium awal dapat dipercepat, sehingga meningkatkan efektivitas penanganan dan prognosis bagi pasien. |
| URI: | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/163748 |
| Appears in Collections: | UT - Computer Science |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| cover_G64180071_32ba0ef55c674d26b09bb8f4f7fa6060.pdf | Cover | 6.16 MB | Adobe PDF | View/Open |
| fulltext_G64180071_bd5597275e084bdfaa95413a990e764a.pdf Restricted Access | Fulltext | 7.61 MB | Adobe PDF | View/Open |
| lampiran_G64180071_b41ab39ea80949cbb33a6fb510f64d59.pdf Restricted Access | Lampiran | 3.43 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.