Syafega, Anzhari Perdana (2022) IMPLEMENTASI METODE EGDEBOXES DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI LEUKOSIT PADA CITRA MIKROSKOPIS SEL DARAH. Undergraduate thesis, UPN Veteran JATIM.
|
Text (COVER)
1543010082_Cover.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
1534010082_Bab 1.pdf Download (100kB) | Preview |
|
|
Text (BAB IIB)
1534010082_Bab 2.pdf Download (765kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB III)
1534010082_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only until 12 August 2025. Download (247kB) |
|
|
Text (BAB IV)
1534010082_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only until 12 August 2025. Download (445kB) |
|
|
Text (BAB V)
1534010082_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only until 12 August 2025. Download (10kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1534010082_Daftar_pustaka.pdf Download (10kB) | Preview |
Abstract
Leukosit adalah sel darah yang mengandung nukleus, pada umumnya berwarna pucat. Leukosit dibagi menjadi granula dan agranula, jenis sel yang masuk granula adalah neutrofil,eosinofil,dan basofil sedangkan agranula terdapat limfosit dan monosit. Masing-masing jenis leukosit merupakan indikator dalam kesehatan manusia, hal ini disebabkan karena jumlah,bentuk,dan ukuran masingmasing jenis leukosit dapat dijadikan untuk mengidentifikasi berbagai penyakit. Observasi manual sel darah dilakukan dengan menggunakan mikroskop dan uji laboratorium oleh ahli hematologi. Kekurangan dari observasi manual yang dilakukan bersifat subjektif pada kemampuan ahli hematologi, sehingga menghasilkan akurasi yang tidak standar Dalam penelitian ini diusulkan suatu judul berbasis komputer yang mengaplikasikan teknik pengolahan citra visual, dengan harapan dapat menjadi computer aided tools untuk membantu hematologi. Metode Edgeboxes digunakan untuk mengidentifikasi sel darah putih, dengan mendeteksi bounding box dari objek sel darah putih berdasarkan deteksi tepi objek sel darah putih. Metode FFNN Feed Forward Neural Network adalah jaringan syaraf tiruan yang akan bekerja dalam menilai bobot. Metode ini diimplementasikan untuk klasifikasi leukosit yang telah disegmentasi kedalam jenis granular atau agranular. Klasifikasi tersebut didasarkan pada morfologi sel darah putih. Hasil penelitian ini berupa hasil model jaringan syaraf tiruan FFNN-SLFN dengan segmentasi menggunakan Metode Edgeboxes yang digunakan untuk klasifikasi sel darah leukosit dengan tingkat akurasi 100% karena mengutamakan proses inisiasi bobot dan bias secara random untuk membangun arsitektur model sehingga menghasilkan learning speed yang baik. Kata kunci : Leukosit , Metode edgeboxes , Feed Forward Neural Network , Klasifikasi
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T385 Computer Graphics | ||||||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Informatics | ||||||||||||
| Depositing User: | Anzhari Perdana Syafega | ||||||||||||
| Date Deposited: | 04 Jul 2026 21:38 | ||||||||||||
| Last Modified: | 04 Jul 2026 21:38 | ||||||||||||
| URI: | https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/8769 |
Actions (login required)
 |
View Item |