Indonesia - Chelsia Cindeleria Herwanto; Juventia Agnecia; Lina (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara, 2026)
Pertumbuhan sel yang tidak normal pada jaringan otak dikenal sebagai tumor otak. Salah satu cara dokter mendeteksi tumor otak adalah melalui observasi langsung dengan diagnosis manual, yang memiliki risiko kesalahan. Perkembangan artificial intelligence pada bidang computer vision kini telah diterapkan dalam klasifikasi citra di sektor kesehatan. Studi ini mengklasifikasikan citra tumor otak menggunakan deep learning, khususnya metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG-16 untuk membangun model terbaik yang diterapkan dalam bentuk sistem. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.264 citra dengan kelas pituitary, meningioma, glioma, dan no (no tumor) yang diperoleh dari Kaggle. Pengujian dilakukan dengan beberapa skenario learning rate dan kombinasi jumlah neurons pada dense layer.