Jihan Tiara Amanda Primary Author 1720301054 Additional Author mixed material bibliography Pekanbaru Pustaka Politeknik Caltex Riau 2021 id Indonesia

Text

xi, 59 hlm.; 21 cm Kanker payudara termasuk salah satu penyakit tidak menular yang cenderung terus meningkat setiap tahunnya. Penyakit ini terjadi hampir seluruhnya pada wanita, tetapi dapat juga terjadi pada pria. Cara terbaik untuk mengidentifikasi keberadaan kanker payudara selain pemeriksaan menggunakan Ultrasonografi (USG) dapat juga dengan menafsirkan gambar mammogram yang menggunakan sinar-X dengan dosis rendah yang dapat memperlihatkan keabnormalan atau kelainan pada payudara dalam bentuk yang sangat kecil. Sistem pendeteksian kanker yang akan dibangun merupakan sistem deteksi pada bagian payudara dengan menggunakan citra mammogram yang akan melewati tahap pra-processing, tahap segmentasi citra, tahap post-processing, tahap ekstraksi ciri, dan tahap klasifikasi. Metode pada tahap-tahap sistem pendeteksian kanker payudara adalah Metode K-Means Clustering dalam proses segmentasi, GLCM dalam ekstraksi ciri dan SVM dalam proses klasifikasi. Sistem ini akan mendeteksi dan mengklasifikasikan penyakit kanker payudara normal atau abnormal berdasarkan ciri-ciri yang telah diekstraksi yaitu contrast, correlation, energy, dan homogeneity dengan menggunakan proses training(latih) dan testing(uji). Akurasi yang dicapai pada sistem ini adalah 85% dari 20 citra uji yang dicobakan. PA Teknik Elketronika Telekomunikasi PA TET Politeknik Caltex Riau Politeknik Caltex Riau PA TET PA1720301054 Perpustakaan PCR (R) PA TET Poster - Klasifikasi Citra Mammogram Menggunakan Metode K-Means Clustering, GLCM, dan Support Vector Machine (SVM) 13709 2021-08-20 00:00:00 2022-06-08 14:54:16 machine generated