Analisa Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means

Hadi, Febri; Diana, Yusvi; Meta, Monanda Rio

doi:10.33022/ijcs.v11i1.3043

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 6 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Acces merupakan penilaian data untuk evaluasi. Evaluasi model merupakan tahap penting dalam mengukur kinerja dan efektivitas model [14]. Pada tahap evaluasi ini, digunakan beberapa teknik evaluasi, di antaranya analisis learning curve, confusion matrix, dan classification report.…”

Section: Accesunclassified

Penerapan Metode Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Alzheimer

Rosikin,

Narasati

2023

KOPERTIP

View full text Add to dashboard Cite

Abstract— Alzheimer's disease is a neurodegenerative disease that develops gradually, and is associated with cardiovascular and cerebrovascular problems. Alzheimer's is a serious disease that can cause a decline in cognitive function, memory loss, and behavioral disorders, significantly impacting the patient's quality of life and requiring long-term care. One way to detect Alzheimer's disease is by using Magnetic Resonance Imaging (MRI) images. However, the process of detecting Alzheimer's disease using MRI images requires manual interpretation which is time-consuming, expensive and difficult for all doctors to do. The use of Convolutional Neural Network (CNN) can help in detecting Alzheimer's through MRI images. In this research, CNN method is used to detect Alzheimer's disease. Then the model that has been trained will be applied to a simple website. The results of this study managed to achieve a very high level of accuracy, which is 99%. With an average recall value of 99% and precision of 99%. In addition, the model in this research is able to provide consistent and stable results. This research shows that the use of Convolutional Neural Network (CNN) method is very effective in detecting Alzheimer's disease in MRI images. This research aims to create a system that can detect Alzheimer's accurately and efficiently, enable early detection, and assist medical personnel in rapid and accurate diagnosis. It is hoped that this research can make a positive contribution to the detection and treatment of Alzheimer's through the utilization of deep learning methods and computer vision technology. Keywords: Alzheimer's, Convolutional Neural Network (CNN), Magnetic Resonance Imaging (MRI), Disease detection, Deeplearning Abstrak— Penyakit Alzheimer adalah penyakit neurodegeneratif yang berkembang secara bertahap, serta memiliki keterkaitan dengan masalah kardiovaskular dan serebrovaskular. Alzheimer merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan penurunan fungsi kognitif, kehilangan ingatan, dan gangguan perilaku, berdampak signifikan pada kualitas hidup pasien serta memerlukan perawatan jangka panjang. Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit Alzheimer adalah dengan menggunakan Citra Magnetic Resonance Imaging (MRI). Namun, proses deteksi penyakit Alzheimer menggunakan citra MRI memerlukan interpretasi manual yang memakan waktu, mahal dan sulit dilakukan semua dokter. Penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dapat membantu dalam mendeteksi Alzheimer melalui citra MRI. Pada penelitian ini digunakan metode CNN untuk mendeteksi penyakit Alzheimer. Kemudian model yang telah dilatih akan diterapkan ke dalam sebuah website sederhana. Hasil dari penelitian ini berhasil mencapai tingkat accuracy yang sangat tinggi, yaitu sebesar 99%. Dengan nilai rata-rata recall sebesar 99% dan precision sebesar 99%. Selain itu, model pada penilitian ini mampu memberikan hasil yang konsisten dan stabil. Penelitian ini menunjukan bahwa penggunaan metode Convolutional Neural Network (CNN) sangat efektif dalam mendeteksi penyakit Alzheimer pada citra MRI. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan sistem yang dapat mendeteksi Alzheimer secara akurat dan efisien, memungkinkan deteksi dini, serta membantu tenaga medis dalam diagnosis cepat dan akurat. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam deteksi dan penanganan Alzheimer melalui pemanfaatan metode deep learning dan teknologi computer vision. Kata Kunci: Alzheimer, Convolutional Neural Network (CNN), Magnetic Resonance Imaging (MRI), Deteksi penyakit, Deeplearning

show abstract

Section: Accesunclassified

Penerapan Metode Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Alzheimer

Rosikin,

Narasati

2023

KOPERTIP

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Analisa Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means

Cited by 1 publication

References 6 publications

Penerapan Metode Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Alzheimer

Penerapan Metode Convolutional Neural Network untuk Diagnosa Penyakit Alzheimer

Contact Info

Product

Resources

About