Detail Cantuman

Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19

Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19


Corona Virus Disease 19 (COVID-19) merupakan penyakit yang menyerang sistem pernafasan manusia. Pengujian yang umum digunakan adalah Rapid Test (Tes Antibodi), Swab Test (RT-PCR) dan Rapid Test (Tes Antigen). Metode alternatif yang mungkin dapat digunakan adalah memanfaatkan ilmu kecerdasaran buatan untuk mendiagnosis apakah seseorang terdampak penyakit Covid-19 contohnya yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN) Arsitektur Inception V4. Algoritma Convolutional Neural Network dan Algoritma Backward Chaining dimanfaatkan dengan perannya masing masing untuk mengatasi masalah ini. Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mendiagnosa covid-19 berdasarkan rontgen paru-paru sedangkan Backward Chaining digunakan untuk menentukan varian covid-19. Hasil dari arsitektur InceptionV4 yang diperoleh menunjukan bahwa sistem ini mampu mengklasifikasikan citra xray covid dan normal. Nilai akurasi yang diperoleh mencapai angka sebesar 93,33%, precision sebesar 88,46%, serta F1-Score sebesar 93%.


LOADING LIST...

LOADING LIST...

Detail Information

Bagian Informasi
Pengarang MUHAMMAD DIAS PRATAMA ASIKIN/152018038 - Personal Name
0404057502 - Youllia Indrawaty Nurhasah, ST., MT. - Personal Name
No. Panggil 642IF/23
Subyek inceptionv4, covid19, backward chaining, sistem pa
Fakultas FTI
Tahun Terbit 2023
Jurusan Teknik Informatika
Deskripsi Fisik
Info Detil Spesifik


Citation

. (2023).Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19().Teknik Informatika:FTI

.Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19().Teknik Informatika:FTI,2023.Text

.Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19().Teknik Informatika:FTI,2023.Text

.Implementasi Metode Inception V4 Dan Backward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid-19().Teknik Informatika:FTI,2023.Text

 



Homepage Info

Koleksi  ETD adalah merupakan Tugas Akhir mahasiswa Itenas dalam menempuh program Sarjana/Magister. Seluruh isi dari Tugas Akhir adalah merupakan tanggung jawab penulis sepenuhnya.

Koleksi


Total ETDs : 20322

Total Kunjungan: 26011 dari Maret 2018

Media Sosial / Kanal

Address

UPT Perpustakaan Itenas
Jl. PKH. Mustopha No.23
Bandung 40124, Indonesia
Phone: +62-22-7272215,
email: libary[at]itenas.ac.id