STACKING ENSEMBLE LEARNING DENSENET-121 DAN RESNET-50 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN RETINA
Stacking Ensemble Learning (SEL) merupakan metode penggabungan 2 model atau lebih bertujuan meningkatkan performansi dari kedua model yang digunakan yaitu DenseNet-121 dan ResNet-50 untuk mendapatkan kinerja dan prediksi yang lebih baik dalam melakukan kalsifikasi citra fundus photograpy retina mata daripada model tunggal. Dengan membangun model klasifikasi untuk mendeteksi dini apakah seseorang terkena penyakit mata seperti Katarak, Glaukoma atau Retinopati diharapkan mendapat penanganan lebih awal dan mencegah perkembangan lebih lanjut dari penyakit mata yang dapat menyebabkan kerusakan permanen pada penglihatan dibidang kedokteran mata. Dataset yang digunakan untuk klasifikasi penyakit mata adalah gambar fundus photograpy retina mata. Fundus photograpy merupakan metode pengambilan gambar retina mata menggunakan kamera fundus dimana penyakit mata yang klasifikasikan terdiri dari 4 kelas yaitu Katarak, Retinopati, Glaukoma dan Normal dengan total 4217 data sekunder. Berdasarkan total 16 kali training pada model DenseNet-121 dan ResNet-50 didapatkan hyperparameter terbaik masing-masing dengan epoch = 30 dan 100, optimizer = Nadam, learning rate = 0,0001, batch size = 64 menghasilkan nilai akurasi sebesar 92,28% dan 85,58%. Pengujian dua model (ResNet-50 dan DenseNet-121) menggunakan algoritma Logistic Regression meta learner pada SEL cukup meningkatkan performansi dari kedua model dasar sebesar 93,44% dalam mengklasifikasi
APA Style
. (2023).STACKING ENSEMBLE LEARNING DENSENET-121 DAN RESNET-50 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN RETINA ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.STACKING ENSEMBLE LEARNING DENSENET-121 DAN RESNET-50 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN RETINA ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
MLA Style
.STACKING ENSEMBLE LEARNING DENSENET-121 DAN RESNET-50 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN RETINA ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
Turabian Style
.STACKING ENSEMBLE LEARNING DENSENET-121 DAN RESNET-50 UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT MATA BERDASARKAN RETINA ().Teknik Informatika:FTI,2023.Text
