Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi)
Kadek Novar Setiawan
Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Citra Mammogram Menggunakan Metode K-Means, GLCM, dan Support Vector Machine (SVM) Kadek Novar Setiawan; I Made Suwija Putra
Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Vol. 6, No. 1, April 2018
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (707.597 KB) | DOI: 10.24843/JIM.2018.v06.i01.p02

Abstract

Kanker payudara termasuk salah satu penyakit tidak menular yang cenderung terus meningkat setiap tahunnya. Penyakit ini terjadi hampir seluruhnya pada wanita, tetapi dapat juga terjadi pada pria. Cara terbaik untuk mengidentifikasi keberadaan kanker payudara pada tahap awal adalah dengan menafsirkan gambar mammogram yang menggunakan sinar-X yang dapat memperlihatkan keabnormalan atau kelainan pada payudara dalam bentuk yang sangatkecil. Identifikasi secara visual memerlukan skill penglihatan dan pengetahuan dalam mengklasifikasikan hasil dari citra mammogram. Berdasarkan hal tersebut penelitian ini mengusulkan identifikas/klasifikasi kanker payudara pada citra mammogram secara visual ke dalam komputer dengan menggunakan metode segmentasi k-menas, ekstraksi fitur tekstur Gray Level Co-Occurence Matrix (GLCM) dan metode klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Aplikasi pada penelitian ini dapat mengklasifikasi/mengenali citra mammogram yang normal dan abnormal dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 80%.
Co-Authors I Made Suwija Putra