PRE-DIAGNOSIS GANGGUAN GINJAL MELALUI CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Agustian, Indra and Faisal, Hadi and Khairul, Amri (2019) PRE-DIAGNOSIS GANGGUAN GINJAL MELALUI CITRA IRIS MATA MENGGUNAKAN RASPBERRY PI DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN). AMPLIFIER Jurnal Ilmiah BidangTeknik Elektro dan Komputer, 9 (1). pp. 15-23. ISSN 2089-2020

[img]
Preview
Text (Article)
2. Pre-Diagnosis Gangguan Ginjal Melalui Citra Iris Mata Menggunakan Raspberry Pi Dengan Metode Convolutional Neural Network (Cnn).pdf - Published Version
Available under License Creative Commons GNU GPL (Software).

Download (1MB) | Preview

Abstract

Penelitian ini melakukan perancangan aplikasi pengenalan gangguan ginjal dini melalui citra digital iris mata menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan antarmuka Raspberry Pi 3 model B+. Hasil akurasi terbaik yang diperoleh dengan memvariasikan banyak epoch, nilai learning rate, ukuran kernel, komposisi database, dan fungsi pooling layer adalah 94% pada saat epoch 12, 92% pada nilai 0,0001, 95% pada ukuran 3x3, 95% pada komposisi 100 train dan 50 validation, 90% menggunakan fungsi max pooling.

Item Type: Article
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Faculty of Engineering > Journal
Depositing User: Septi Septi
Date Deposited: 02 Apr 2020 13:48
Last Modified: 02 Apr 2020 13:48
URI: http://repository.unib.ac.id/id/eprint/21042

Actions (login required)

View Item View Item