Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Peluang Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Scientific Journal of Reflection : Economic, Accounting, Management and Business APTEK Biomedical and Mechanical Engineering Journal Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro dan Informatika Jurnal Teknologi dan Komunikasi Pemerintahan
M IKHSAN
Unknown Affiliation
Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 8 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : APTEK

 1 
Klasifikasi Kanker Paru-Paru berdasarkan Data Citra CT-Scan: Berbasis Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Extreme Learning Machine M Ikhsan; Dila Marta Putri; Siti Nurjanah; Asde Rahmawati; Fahrizal
Aptek Jurnal Apliksai Teknologi (APTEK): Volume 17, No. 02, Juni 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Pasir Pengaraian

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

Abstract

Kanker merupakan salah satu penyakit paling mematikan di dunia, dengan 1,796,144 jiwa meninggal akibat kanker paru-paru pada tahun 2020, menjadikannya jenis kanker dengan tingkat kematian tertinggi, yaitu 18% dari total kematian akibat kanker. Mengingat pentingnya diagnosis akurat, klasifikasi kanker paru-paru memerlukan konfirmasi histologi dari kondisi pasien. Penelitian ini memanfaatkan 1097 citra CT-Scan paru-paru manusia dari 110 kasus, yang dikumpulkan oleh spesialis IQ-OTH/NCCD dan diunggah oleh Aditya Mahimkar. Untuk mengklasifikasikan kondisi paru-paru menjadi normal, jinak (benign), dan ganas (malignant) , digunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur tekstur citra CT-Scan. Selanjutnya, Extreme Learning Machine (ELM) diterapkan untuk klasifikasi. Model yang dikembangkan berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 79% saat diuji dengan dataset citra CT-Scan
Co-Authors A K Faizin AK Faizin Anwar Anwar Asde Rahmawati Bastul Wajhi Akramunnas Dila Marta Putri Elizar Elizar FAHRIZAL Fahrizal Fahrizal L Edahwati MUSTAQIM MUSTAQIM N Adyono Nurmala Pangaribuan R D Issafira Rahmah Johar RD Issafira Refindo Pradikta Rulando Selamaddin Selamaddin SITI NURJANAH T P Sari Tasya Aprilla Trisna TP Sari W D Lestari W Saputro WD Lestari