Identifikasi Obat-Obatan Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network) Berbasis Android

Abstract

Medicine is one of the most important elements in determining a person's health. Self-medication or self-diagnosing has become commonplace in society. The system in this study is expected to help the public to identify the drugs they are taking. In this study, the objects to be identified are FG Troches, Galdom, Neo Diaform, Omeprazole, Simdrol-4 and Zeviton. The data used is 1215 data which is divided into three categories of datasets. This study uses the convolutional neural network method as an algorithm so that the system can identify drugs. To make it easier to use, therefore this system is designed for android devices and can identify in real time. The accuracy obtained in this study was 96.82%.

Obat merupakan salah satu elemen terpenting dalam menentukan kesehatan seseorang. Swamedikasi atau mendiagnosis dan mengobati diri sendiri sudah menjadi hal umum di masyarakat. Sistem ini diharapkan mampu membantu masyarakat untuk mengidentifikasi obat-obatan yang dikonsumsi. Pada penelitian ini objek yang akan diidentifikasi adalah FG Troches, Galdom, Neo Diaform, Omeprazole, Simdrol-4 dan Zeviton. Adapun penelitian ini menggunakan data berjumlah 1215 data yang terbagi atas tiga kategori dataset. Penelitian ini menggunakan metode convolutional neural network sebagai algoritma agar sistem dapat melakukan identifikasi terhadap obat-obatan. Untuk mempermudah dalam penggunaannya, maka dari itu sistem ini dirancang untuk perangkat android dan dapat mengidentifikasi secara real time. Adapun akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebesar 96.82%.