Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Klasifikasi Penyakit Cacar Monyet Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Tommy Oktavianus Saputra; Derry Alamsyah
MDP Student Conference Vol 2 No 1 (2023): The 2nd MDP Student Conference 2023
Publisher : Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (969.319 KB) | DOI: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4400

Abstract

Cacar merupakan suatu kondisi pada kulit yang menyebabkan jerawat berisi cairan di seluruh tubuh dan wajah. Cacar terdiri dari beberapa jenis, salah satunya yaitu cacar monyet. Gejala pada penderita cacar monyet meliputi demam, ruam dan lesi kulit. Sampai saat ini masih dilakukan studi lebih lanjut untuk memahami sumber infeksi dan pola penularan dari cacar monyet. Dataset yang digunakan terdiri dari dua yaitu, dataset pertama berjumlah 3192 terdiri dari 2554 data latih dan 638 data validasi. Dataset kedua berjumlah 770 sebagai data uji. Maka, penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasi cacar monyet menggunakan Convolutional Neural Network arsitektur ResNet-50 dengan fungsi optimasi Adam. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan akurasi validasi terbaik sebesar 94,82% dan hasil uji terbaik dengan tingkat akurasi sebesar 76,10%.