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

Artikel Terkait :