<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" ID="15090">
<titleInfo>
<title><![CDATA[IMPLEMENTASI SHUFFLENET V2 PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT BENIGN DAN MALIGNANT]]></title>
</titleInfo>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>0426097801 - Jasman Pardede S.Si., MT.</namePart>
<role><roleTerm type="text">Dosen Pembimbing 1</roleTerm></role>
</name>
<name type="Personal Name" authority="">
<namePart>Muhammad Rifaldi Badu/152016038</namePart>
<role><roleTerm type="text">Penulis</roleTerm></role>
</name>
<typeOfResource manuscript="yes" collection="yes"><![CDATA[mixed material]]></typeOfResource>
<genre authority="marcgt"><![CDATA[bibliography]]></genre>
<originInfo>
<place><placeTerm type="text"><![CDATA[Teknik Informatika]]></placeTerm></place>
<publisher><![CDATA[FTI]]></publisher>
<dateIssued><![CDATA[2023]]></dateIssued>
<issuance><![CDATA[monographic]]></issuance>
<edition><![CDATA[0]]></edition>
</originInfo>
<language>
<languageTerm type="code"><![CDATA[en]]></languageTerm>
<languageTerm type="text"><![CDATA[English]]></languageTerm>
</language>
<physicalDescription>
<form authority="gmd"><![CDATA[Text]]></form>
<extent><![CDATA[]]></extent>
</physicalDescription>
<note>Penyakit kulit atau kanker kulit disebabkan oleh adanya pertumbuhan abnormal sel kulit. Kanker kulit dapat diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu tumor kulit benign (jinak) atau malignant (tumor ganas) dengan karakteristik yang hampir sama. Dengan ini, deteksi dini dan diagnosis yang akurat diperlukan untuk membantu mengidentifikasi kanker kulit benign dan malignant. Beberapa metode telah dilakukan untuk membantu deteksi penyakit kulit salah satunya menggunakan computer vision. Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi penyakit kulit pada citra dermoskopi dengan menggunakan arsitektur ShuffleNet V2. Pada hasil eksperimen, diuji 5 varian model ShuffleNet V2 dengan menggunakan hyperparameter yaitu optimizer adam, learning rate 0.0001, batch size 16 dan epoch 40. Performa model terbaik berdasarkan hasil evaluasi merupakan model ShuffleNetV2_1.0_1_373 yang mendapatkan 87.2% accuracy, 87.5% precision, 87.0% recall dan 87.2% F1 score.</note>
<subject authority=""><topic><![CDATA[CNN; Lightweight CNN; ShuffleNet V2; Kanker Kulit,]]></topic></subject>
<classification><![CDATA[]]></classification><identifier type="isbn"><![CDATA[20230124]]></identifier><location>
<physicalLocation><![CDATA[Setiadi Open Source ETD System]]></physicalLocation>
<shelfLocator><![CDATA[652IF/23]]></shelfLocator>
<holdingSimple>
<copyInformation>
<numerationAndChronology type="1"><![CDATA[652IF/23]]></numerationAndChronology>
<sublocation><![CDATA[My Library]]></sublocation>
<shelfLocator><![CDATA[652IF/23]]></shelfLocator>
</copyInformation>
</holdingSimple>
</location>
<slims:digitals>
<slims:digital_item id="15200" url="" path="/152016038_652IF.pdf" mimetype="application/pdf"><![CDATA[IMPLEMENTASI SHUFFLENET V2 PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KULIT BENIGN DAN MALIGNANT]]></slims:digital_item>
</slims:digitals><recordInfo>
<recordIdentifier><![CDATA[15090]]></recordIdentifier>
<recordCreationDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2023-06-09 10:34:27]]></recordCreationDate>
<recordChangeDate encoding="w3cdtf"><![CDATA[2023-06-09 10:34:42]]></recordChangeDate>
<recordOrigin><![CDATA[machine generated]]></recordOrigin>
</recordInfo></mods></modsCollection>