Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur Menggunakan K-Nearest Neighbour

Agustin, Elissa (2024) Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur Menggunakan K-Nearest Neighbour. Other thesis, Universitas Komputer Indonesia.

	Text UNIKOM_Elissa Agustin_Cover.pdf - Published Version Download (55kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (309kB)
	Text SURAT KETERANGAN PERSETUJUAN PUBLIKASI(1).pdf - Published Version Download (321kB)
	Text Lembar Keaslian.pdf - Published Version Download (478kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_Kata Pengantar.pdf - Published Version Download (42kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_Daftar Isi.pdf - Published Version Download (75kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin BAB I.pdf - Published Version Download (74kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_BAB II.pdf - Published Version Download (866kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB) | Request a copy
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_BAB V.pdf - Published Version Download (40kB)
	Text UNIKOM_Elissa Agustin_Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (62kB)
	Text Lampirkan kontak penulis dan kontributor.pdf - Published Version Download (386kB)

Abstract

Kanker kulit merupakan pertumbuhan abnormal pada jaringan kulit yang dapat me- mengaruhi sebagian atau seluruh lapisan kulit. Jika dibiarkan dan tidak ditangani segera, kanker kulit akan menjadi permasalahan yang serius. Biaya pengobatan yang mahal akan menjadi permasalahan berikutnya. Secara umum, dokter kulit menggunakan biopsi untuk mendiagnosis kanker kulit. Pemanfaatan deteksi kanker kulit menggunakan pengolahan citra merupakan alternatif terkini yang dapat dila- kukan untuk melakukan diagnosis dini kanker kulit. Pada Penelitian ini menggu- nakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan ekstraksi fitur tekstur untuk mende- teksi kanker kulit seta melihat performa metode KNN dalam melakukan klasifikasi. Ekstraksi fitur tekstur yang digunakan berbasis Histogram. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, metode KNN te- lah dapat melakukan klasifikasi kanker kulit kedalam dua jenis yaitu ganas dan jinak dengan akurasi sebesar 63,5% . Nilai akurasi dipengaruhi oleh beberapa fak- tor seperti pencahayaan pada gambar, letak kanker kulit, dan titik-titik hitam yang menyebar pada permukaan kulit.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Kanker kulit, fitur tekstur, KNN.
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 005_Computer Programming, Programs & Data Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Sistem Komputer (02)
Depositing User:	Mia Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	25 Jul 2025 07:27
Last Modified:	25 Jul 2025 07:27
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/10677

Actions (login required)

View Item