<![CDATA[Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi tumor otak melalui citra digital. Tumor otak merupakan salah satu penyakit dengan tingkat kompleksitas tinggi yang memerlukan diagnosis cepat dan akurat. CNN digunakan karena kemampuannya untuk mengekstraksi pola kompleks dari citra tanpa memerlukan rekayasa fitur manual. Dataset yang digunakan mencakup empat kategori utama: glioma, meningioma, pituitary, dan non-tumor. Model dilatih menggunakan teknik transfer learning untuk meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi prediksi. Evaluasi model menunjukkan hasil yang menjanjikan dengan tingkat akurasi sebesar 88%, menggunakan metrik seperti precision, recall, F1-score, dan Confusion Matrix untuk analisis kinerja. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan untuk membantu diagnosis medis secara otomatis, terutama di wilayah dengan akses terbatas terhadap fasilitas diagnostik dan tenaga medis.]]>
Copyrights © 2025
