• Login
    View Item 
    •   USU-IR Home
    • Faculty of Computer Science and Information Technology
    • Department of Information Technology
    • Master Theses
    • View Item
    •   USU-IR Home
    • Faculty of Computer Science and Information Technology
    • Department of Information Technology
    • Master Theses
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    "Klasifikasi Citra Mammogram Metode Ekstraksi Ciri Zoning Menggunakan Ssvm

    View/Open
    Fulltext (2.353Mb)
    Date
    2016
    Author
    Sibagariang, Swono
    Advisor(s)
    Tulus
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Breast cancer is the most common cancer in women and the leading cause of death for women worldwide. The cause of breast cancer is still not clear that preventive methods specific to this disease can not be determined, therefore, the diagnosis of breast cancer as early as possible is very important for doctors and medical personnel to save patients and people who have risk factors breast cancer. Several studies have been developed with the basic idea to classify breast cancer based on radiological image recording. Based on the advantages of Smooth SVM (SSVM) in combination with zoning method in solving the problems of diagnosis of breast cancer, this study examines and describes a combination of both methods is used to classify breast cancer into two groups: malignant and benign groups based on mammogram images. The level of accuracy of the combination of the two methods in diagnosing breast cancer in the group of benign and malignant high enough can be trusted to support the examination procedure and diagnosis of breast cancer.
     
    Kanker payudara merupakan kanker yang paling umum menyerang wanita dan penyebab kematian utama bagi wanita di seluruh dunia. Penyebab dari kanker payudara masih belum dapat dipastikan sehingga metode preventif yang spesifik untuk penyakit ini juga belum dapat ditentukan, oleh karena itu diagnosis terhadap kanker payudara sedini mungkin menjadi sangat penting bagi para dokter dan tenaga medis untuk menyelamatkan pasien maupun orang-orang yang memiliki faktor risiko kanker payudara. Beberapa penelitian telah dikembangkan dengan ide dasar mengklasifikasikan kanker payudara berdasarkan rekaman gambar radiologi. Berdasarkan keunggulan Smooth SVM (SSVM) dengan kombinasi dengan metode zoning dalam menyelesaikan permasalahan diagnosis kanker payudara, penelitian ini mengkaji dan memaparkan kombinasi kedua metode tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan kanker payudara ke dalam dua kelompok yaitu kelompok malignant dan kelompok benign berdasarkan gambar mammogram. Tingkat akurasi kombinasi kedua metode dalam mendiagnosis kanker payudara ke dalam kelompok benign dan malignant yang cukup tinggi dipercaya dapat mendukung prosedur pemeriksaan dan diagnosis kanker payudara.

    URI
    http://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/43251
    Collections
    • Master Theses [621]

    Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara (RI-USU)
    Universitas Sumatera Utara | Perpustakaan | Resource Guide | Katalog Perpustakaan
    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    All of USU-IRCommunities & CollectionsBy Issue DateTitlesAuthorsAdvisorsKeywordsTypesBy Submit DateThis CollectionBy Issue DateTitlesAuthorsAdvisorsKeywordsTypesBy Submit Date

    My Account

    LoginRegister

    Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara (RI-USU)
    Universitas Sumatera Utara | Perpustakaan | Resource Guide | Katalog Perpustakaan
    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV