KLASIFIKASI ULKUS DIABETIK DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA PENDERITA DIABETES MELITUS

SAI KUMARANI ANJELLI, WIDY ANGGUN M. SINAGA, RYAN ALWARD, JUNIO FEGRI WIRA MANAWAN (2022) KLASIFIKASI ULKUS DIABETIK DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) PADA PENDERITA DIABETES MELITUS , SKRIPSI, UNIVERSITAS PRIMA INDONESIA

ABSTRAK

Citra luka kronis pada jaringan kulit manusia memiliki bentuk, warna dan besar luka yang terlihat menyerupai satu sama lain walau ditimbulkan oleh penyakit berbeda. Ulkus diabetik adalah kondisi dimana pembuluh darah arteri perifer terganggu disebabkan oleh hiperglikemia pada penderita diabetes melitus. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa akurasi yang dihasilkan algoritma Convolutional Neural Network dalam mengklasifikasi penyakit ulkus diabetik dengan pendekatan transfer learning berdasarkan penampakan citra luka pada telapak kaki pada penderita diabetes melitus. Dengan menerapkan pendekatan transfer learning, diperoleh hasil bahwa model Resnet152V2 meraih nilai akurasi terbaik yakni sebesar 0.993 (99%), Precision 1.00, Recall 0.986, F1-Score 0.993 dan Support sebesar 72. Oleh sebab itu, model ResNet152V2 sangat dipertimbangkan untuk mengklasifikasikan penyakit ulkus diabetik pada penderita diabetes melitus.

JURNAL