Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Hasby Bik, Ahmad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
KLASIFIKASI PENYAKIT GINJAL MENGGUNAKAN ALGORITMA HIBRIDA CNN-ELM Hasby Bik, Ahmad; Tri Anggraeny , Fetty; Yulia Puspaningrum, Eva
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9807

Abstract

Penyakit ginjal adalah masalah serius yang memerlukan deteksi dini. Studi ini menjelajahi model hybrid CNN-ELM untuk mengklasifikasikan gambar CT penyakit ginjal, menyoroti pentingnya pemilihan fungsi aktivasi. Dengan fokus pada gambar CT, pendekatan ini menjanjikan diagnosis yang akurat dengan akurasi tinggi, mendukung praktik klinis sehari-hari. Melalui percobaan jumlah filter dalam CNN dan neuron tersembunyi dalam ELM, performa model dapat ditingkatkan. ReLU mencapai akurasi tertinggi (0.9963), sedangkan Tanh (0.8419). Hasil ini memberikan panduan penting untuk mengoptimalkan konfigurasi model dalam mendiagnosis penyakit ginjal secara efisien. Dengan akurasi yang memuaskan, pendekatan ini berpotensi menjadi alat bantu berharga dalam praktik medis, membantu praktisi dalam membuat keputusan yang lebih baik
Co-Authors Eva Yulia Puspaningrum Fetty Tri Anggraeny