Diagnosis Kanker Paru-Paru dengan Sistem Fuzzy - Rifai, Anwar; Prabowo, Yani (Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 2022)
Kanker paru-paru sulit untuk dideteksi sejak dini, akibatnya banyak pasien yang tidak terselamatkan akibat penyakit ini. Guna mengoptimalkan kinerja petugas medis dalam diagnosis awal kanker paru-paru, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem fuzzy pendiagnosis kanker par-paru. Diagnosis dilakukan menggunakan hasil CT-Scan paru-paru dari pasien. Sejumlah 120 data citra CT-Scan digunakan sebagai data set dalam penelitian ini. Data dikelompokkan menjadi dua yaitu 96 citra untuk data latih dan 24 citra untuk data uji. Citra CT-Scan ditingkatkan kualitasnya menggunakan metode intensity adjustment. Selanjutnya setiap citra diekstraksi dalam sepuluh variabel yaitu kontras, korelasi, energi, homogenitas, rata-rata, variansi, standar deviasi, skewnes, kurtosis dan entropi. Data difuzzifikasi untuk digunakan sebagai input dalam membangun sistem diagnosis kanker paru menggunakan inferensi fuzzy mamdani. Tingkat akurasi yang dihasilkan pada sistem dengan intensity adjustment adalah 83,33% pada data uji. Sementara itu, tingkat akurasi tanpa intensity adjustment pada data latih adalah sebesar 92,708% dan pada data uji sebesar 70,83%