ANALISIS PERBANDINGAN METODE CNN DENGAN RNN PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER KULIT

Rofifah, Jihan (2025) ANALISIS PERBANDINGAN METODE CNN DENGAN RNN PADA KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER KULIT. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (355kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (591kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (266kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB V.pdf Download (231kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (306kB)

Abstract

Kanker Kulit merupakan salah satu penyakit berbahaya yang memerlukan deteksi dini untuk meningkat tingkat kelangsungan hidup pasien. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis perbandingan metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) untuk klasifikasi jenis kanker kulit Maligna dan Benign menggunakan Dataset ISIC. Proses penelitian ini meliputi pre-processing data, pelatihan model dan evaluasi menggunakan Akurasi, Precision, Recall, Dan F1-Score. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa CNN menghasilkan akurasi sebesar 80.59% dengan perfoma yang baik, sedangkan RNN mencapai akurasi 100% tetapi mengalami overfitting yang cukup besar. Overfitting pada RNN terlihat dari perbedaan perfoma yang jauh antara data pelatihan dan pengujian, yang mengindikasikan model kurang mampu menangani data baru secara efektif. Sebaliknya, CNN menunjukkan kemampuan yang lebih stabil dalam mengklasikasikan citra secara konsisten.

Actions (login required)

View Item