Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Muhammad Obi Nugraha
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Klasifikasi Penyakit Berdasarkan Warna Kuku Menggunakan Pengolahan Sinyal Digital Muhammad Obi Nugraha; Rita Purnamasari; Suci Aulia
eProceedings of Engineering Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak—Pada manusia, berbagai penyakit sistemik dan dermatologis dapat dengan mudah didiagnosis dengan pemeriksaan kuku kedua tangan dan kaki. Banyak penyakit kuku telah ditemukan sebagai tanda-tanda awal dari berbagai penyakit sistemik yang mendasar. Warna, tekstur atau perubahan bentuk pada kuku adalah gejala dari berbagai Penyakit terutama yang mempengaruhi kuku. Masalah umum yang terjadi masih banyak orang yang tidak tahu bahwa perubahan kuku dapat mengindikasikan kesehatan manusia, yang dapat dilihat langsung dari perubahan kuku dan lunula atau biasa disebut bulan sabit yang terdapat pada kuku (half moon fingernails Berdasarkan permasalahan umum yang terjadi maka dibuatlah suatu sistem yang dapat memprediksi suatu penyakit dengan memanfaatkan image processing sebagai solusinya. Dari proses image processing tersebut maka suatu citra dapat dikelompokan berdasarkan kebutuhan medis yang diperlukan yang dapat menganalisis kuku manusia Hasil yang didapatkan dari penelitian untuk klasifikasi tiga kelas penyakit kuku yaitu Terry’s Nails, Yellow Nail Syndrom, dan yang terakhir Muehrcke lines mendapat nilai akurasi 94% dari parameter terbaik, yaitu epoch = 25 dan batch = 30. Menggunakan data sebesar 166 data citra yg di uji. Kata Kunci — kuku, image processing, convolutional neural network, VGG16net
Co-Authors Rita Purnamasari Suci Aulia