Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.306
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Information System Jurnal Administrasi Bisnis Al Ishlah Jurnal Pendidikan JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) Tadbir : Jurnal Studi Manajemen Pendidikan Demandia : Jurnal Desain Komunikasi Visual, Manajemen Desain, dan Periklanan Narada : Jurnal Desain dan Seni Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi Bisnis (JUNSIBI) Imatype: Journal of Graphic Design Studies eProceedings of Art & Design Cipta eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Jurnal Desainpedia Interaksi : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Dicky Hidayat
Universitas Telkom
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Social Sciences Other

Published : 37 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1 
Deteksi Glaukoma Menggunakan Metode Convolutional Neural Network Dan Grabcut Segmentation Dicky Hidayat; Wikky Fawwaz Al Maki
eProceedings of Engineering Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak Glaukoma adalah jenis gangguan yang menyerang penglihatan. Glaukoma terjadi karena kerusakan saraf optik yang dapat menyebabkan kebutaan. Cara yang dapat dilakukan untuk mendeteksi glaukoma adalah melalui gambar retina. Ada banyak cara untuk memproses gambar retina sebelum dapat mendeteksi glaukoma. Proses ini sangat penting karena dapat mempengaruhi tingkat keberhasilan sistem pendeteksian glaukoma. Dalam penelitian ini, kami menggunakan Convolution Neural Network sebagai metode klasifikasi. Gambaran retina dibagi menjadi dua kelas, yaitu glaukoma positif dan negatif. kemudian kami menerapkan metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) dan segmentasi Grabcut. Hasil akurasi tertinggi dengan menggunakan data uji pada percobaan ini adalah 75.71%, precision sebesar 75.47%, recall sebesar 76.19%, dan F1- score sebesar 75.82% untuk arsitektur CNN InceptionV3. Kata kunci: convolutional neural network, CLAHE, pemrosesan gambar, segmentasi grabcut
Co-Authors Abdurrahman, Habib Adnaya, Alisya Zeita Nisa Adya Mulya Prajana Akhyani, Muhammad Faizal Al Husein, Muhammad Malik Alam, Samsul Amalia, Putu Anggi Amethysta Ginting, Athaya Ananda Risya Triani Andreas Rio Adriyanto Anggraini, Diana Noor Arif Kuswanto Astried Silvanie Avisena, Adrian Barry, Syamsul Boy Firmansyah Brady Rikumahu Dewasandra, Shafira Andzani Diena Yudiarti Dwi Sidik Permana Fatur Rachman Rasyid Himatul Zulfa Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ida Rohayani Imanuddin Hasbi Khairy, Hilmy Hafizh Mario Mario Maulana, Ajie Michelle Angelica Mohd. Asyiek Bin Mat Desa Nagara, Kevin Fathi Nur Sheha Gunawan, Ahmad Nuslih Jamiat Oktala, Dwi Pandita Bastari, Rendy Pratama Djakaria, Muhammad Yudhistira Putri, Adinda Maharani Putu Nina Madiawati Razi, Aria Ar Rd. Rohmat Saedudin Rully Sumarlin Runik Machfiroh Rusdin Hafiz, Muhammad Santi Asia Wijayanto Satyani, Irva Sectio Cesaria Siti Hajar Komariah Sulistijono Sulistijono Syifa Hannifah Aulia Syifa Sofiaturrohmah Tazkia, Nur Annisa Topowijono Topowijono Wikky Fawwaz Al Maki Yudi Irawan Chandra