Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi)
Anardha, Danuar Aditya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Transportation

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Malaria Semi-Supervised: Eksplorasi Convolutional Autoencoder dengan SSIM Loss dan Youden J Thresholding Anardha, Danuar Aditya; Wulanningrum, Resty; Sahertian, Julian
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/zq98rv70

Abstract

Sebuah convolutional autoencoder diterapkan dalam kerangka deteksi anomali semi-supervised untuk mengidentifikasi sel darah merah yang terinfeksi malaria. Model dilatih secara eksklusif menggunakan citra sel normal guna menangkap ciri struktural alaminya, sehingga memungkinkan deteksi anomali berdasarkan perbedaan rekonstruksi yang diukur menggunakan Structural Similarity Index Measure (SSIM). Threshold optimal ditentukan melalui analisis ROC dan statistik Youden’s J. Evaluasi pada dataset uji yang seimbang menghasilkan akurasi sebesar 76%, dengan presisi 76,5% dan recall 76%, yang menyoroti tantangan dalam mendeteksi variasi patologis yang halus. Hasil menunjukkan potensi unsupervised representation learning dalam deteksi malaria, sekaligus menyarankan bahwa penelitian di masa depan sebaiknya difokuskan pada peningkatan sensitivitas dan robustnes melalui ekstraksi fitur yang lebih canggih dan teknik hybrid supervised-unsupervised.
Co-Authors Julian Sahertian Resty Wulanningrum