PENGEMBANGAN ALAT IDENTIFIKASI MATURITAS KATARAK BERBASIS RASPBERRY PI DENGAN ADAM OPTIMIZER UNTUK PROSES PELATIHAN MODEL CNN

Meidyan Syahputra, Dwangga Rizqia (2023) PENGEMBANGAN ALAT IDENTIFIKASI MATURITAS KATARAK BERBASIS RASPBERRY PI DENGAN ADAM OPTIMIZER UNTUK PROSES PELATIHAN MODEL CNN. Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text Bagian Awal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (121kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (487kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (420kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (91kB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (155kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB) | Request a copy
	Text JURNAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Berdasarkan maturitasnya katarak dibagi menjadi 4 yaitu Insipiens, Imatur, Matur, dan Hipermatur serta dapat disembuhkan dengan cara operasi pengangkatan katarak. Hanya saja hal tersebut hanya dapat dilakukan pada fase matur dan hipermatur serta alat yang digunakan memiliki harga yang sangat mahal. Dari masalah tersebut diperlukan alat sistem identifikasi maturitas katarak untuk proses klasifikasi maturitas penyakit katarak dengan biaya seminimal mungkin agar dapat dibeli oleh semua sarana Kesehatan baik dikota maupun diplosok desa. Alat ini menggunakan sistem Embedded dengan Teknik pengolahan citra yang dipadukan dengan proses pelatihan model Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan sistem pengoptimalan data. Dari penelitian ini didapatkan hasil akurasi dan validasi dengan pelatihan 40 Epoch dan 0,0005 Learning Rate dari 3 optimizer yaitu Adagrad Optimizer, RMSprop Optimizer, dan Adam Optimizer. Didapatkan Hasil dari Adagrad Optimizer sebesar 58,25% akurasi dan 58,35% validasi, RMSprop Optimizer sebesar 97,85% akurasi dan 95,87% validasi, serta Adam Optimizer sebesar 99,67% akurasi dan 98,83% validasi. Dari hasil tersebut dapat kita lihat bahwa Adam Optimizer lebih efektif dibandingkan dengan RMSprop optimizer dan Adagrad Optimizer dikarenakan Adam Optimizer memiliki Akurasi dan Validasi lebih tinggi dibandingkan Optimizer lainnya.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Dwangga Rizqia Meidyan Syahputra (1912055)
Uncontrolled Keywords:	Maturitas, Training Model CNN, Adam Optimizer
Subjects:	Engineering > Electrical Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Elektro S1 > Teknik Elektro S1(Skripsi)
Depositing User:	DWANGGA RIZQIA MEIDYAN SYAHPUTRA
Date Deposited:	20 Sep 2023 06:17
Last Modified:	20 Sep 2023 06:17
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/13187

Actions (login required)

View Item