Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Mahasiswa TEUB
Kusuma, Yobel Fernando Ilianto
Unknown Affiliation
Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Hyperparameter Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Algoritma Genetika pada Klasifikasi Kanker Melanoma Kusuma, Yobel Fernando Ilianto; Rahmadwati, n/a; Aswin, Muhammad
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Kanker melanoma merupakan kanker kulit yang mematikan, maka dari itu  diperlukan diagnosa awal yang akurat dan cepat. Salah satu metode untuk  mengatasi hal tersebut adalah dengan menggunakan metode  pembelajaran mesin yang sering digunakan dalam klasifikasi gambar yaitu convolutional neural network (CNN). Tetapi penentuan hyperparameter  dari model CNN yang optimal masih menjadi tantangan karena banyaknya  kombinasi hyperparameter yang dapat memberikan pengaruh kepada  peforma model. Pada penelitian ini memiliki tujuan untuk mengoptimasi  kombinasi hyperparameter model CNN menggunakan algoritma optimasi,  yaitu genetic algorithm (GA) untuk meningkatkan akurasi klasifikasi. Hyperparameter yang dioptimasi terdiri dari jumlah filter dan ukuran  kernel pada tiap lapisan konvolusi. Dataset yang digunakan dalam  penelitian ini terdiri dari data pelatihan sebanyak 9605 gambar dan data uji sebanyak 1000 yang dibagi menjadi 2 kategori yaitu benign dan malignant.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang tidak dioptimasi hyperparameternya memiliki akurasi data pelatihan 91,32% dan akurasi  data uji 88,9%. Sedangkan pada model CNN yang dioptimasi didapatkan  akurasi pelatihan terbaik pada 92,55% dan akurasi data uji 90,7%. Kata Kunci—Kanker melanoma, Pembelajaran mesin, Convolution neural network, Algoritma Genetika.
Co-Authors Muhammad Aswin Rahmadwati, n/a