Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence
Yusliana Bakt, Rizki
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Model Deep Learning Berbasis Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Stroke Iskemik Pada Citra CT Scan Faturohman, Agung; Anggreani, Desi; Yusliana Bakt, Rizki
Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence) Vol 5 No 2 (2025): Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1150

Abstract

Stroke iskemik merupakan salah satu penyakit tidak menular yang berbahaya dan dapat menyebabkan kecacatan hingga kematian apabila tidak ditangani dengan cepat dan tepat. Identifikasi stroke melalui citra CT scan otak menjadi metode penting dalam dunia medis, namun masih memerlukan waktu dan keahlian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi stroke iskemik secara otomatis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Data yang digunakan berupa citra CT scan otak pasien dari Rumah Sakit Labuang Baji Makassar, yang diproses melalui tahapan preprocessing seperti grayscale, resizing, augmentasi, dan normalisasi. Model CNN dilatih menggunakan binary crossentropy loss dan Adam optimizer untuk klasifikasi dua kelas, yaitu normal dan stroke iskemik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 91,6%, precision 88%, recall 95,1%, dan F1-score 0,914, yang menandakan bahwa model ini mampu mengenali stroke iskemik secara efektif. Dengan demikian, sistem ini berpotensi menjadi alat bantu diagnosis awal yang efisien dan akurat dalam bidang kesehatan.
Co-Authors Anggreani, Desi Faturohman, Agung