NURIANA, NURIANA (2025) PENERAPAN METODE LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS DENGAN METODE GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX UNTUK KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU BERDASARKAN HASIL RONTGEN. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (173kB)
	Text abstrak.pdf Download (225kB)
	Text Bab I.pdf Download (212kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (193kB)
	Text full-text .pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Paru-paru merupakan salah satu organ vital yang berperan penting dalam proses pernapasan manusia. Beberapa penyakit seperti pneumonia, tuberkulosis, dan bronkitis dapat mengganggu fungsi paru-paru secara signifikan. Diagnosis berbasis citra rontgen masih menghadapi tantangan, terutama karena proses identifikasi yang masih bersifat manual dan subjektif. Oleh karena itu, diperlukan metode otomatis yang dapat membantu klasifikasi penyakit paru-paru secara akurat. Pada penelitian ini, dikembangkan sistem klasifikasi berbasis fitur tekstur menggunakan metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) dan metode Linear Analisis Diskriminan (LDA). GLCM digunakan untuk mengekstrak fitur tekstur seperti kontras, korelasi, energi, dan homogenitas dari 300 citra rontgen paru. Metode LDA kemudian diterapkan untuk klasifikasi penyakit paru-paru dari hasil yang diperoleh metode GLCM. Total data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 300 citra rontgen paru-paru dengan empat kategori: Normal, Pneumonia, Tuberkulosis, dan Bronkitis. Evaluasi menggunakan akurasi, presisi, ingatan, dan Skor F1. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi tertinggi pada tuberkulosis sebesar 80%, diikuti bronkitis 66,7%, pneumonia 53,3%, dan normal 46,7%, dengan akurasi keseluruhan sebesar 61,67%. Tuberkulosis menunjukkan kinerja terbaik dengan presisi 63,16%, recall 80,00%, dan skor F1 70,59%. Kelas Normal memiliki presisi tertinggi 70,00% namun mengingat terendah 46,67% dan skor F1 56,00%. Kelas Bronkitis memiliki presisi 58,82%, recall 66,67%, dan skor F1 62,00%. Kelas Pneumonia memiliki presisi 57,14%, recall 53,33%, dan F1 skor terendah yaitu 55,17%. Kata Kunci : Penyakit Paru-paru, Matriks Kookurensi Tingkat Abu-abu, Klasifikasi, Analisis Diskriminan Linear

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Nuriana umar
Date Deposited:	08 Sep 2025 04:08
Last Modified:	08 Sep 2025 04:08
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/15021

Actions (login required)

View Item