Deteksi Tumor Otak Hasil Rekaman Magnetic Resonance Imaging (MRI) berbasis Jaringan Syaraf Learning Vector Quantization (LVQ)
Herlina Pitasari · 2010
Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah mendeteksi tumor otak hasil rekaman MRI berbasis jaringan syaraf Learning Vector Quantization (LVQ). Hal ini dikarenakan untuk mengidentifikasi ada tidaknya tumor, para dokter melakukan secara manual. Jaringan syaraf dapat digunakan dalam mendeteksi tumor otak dari citra hasil rekaman MRI. Metode yang digunakan dalam jaringan syaraf adalah metode Learning Vector Quantization (LVQ). Pelatihan data suatu jaringan syaraf tiruan bertujuan untuk mencari nilai bobot optimal. Sebelum pelatihan data terlebih dahulu dilakukan proses pengolahan citra untuk mendapatkan pola tumor otak. Proses pengolahan citra meliputi beberapa tahapan, yaitu greyscale, thresholding, histogram equalization, dan segmentasi. Program yang digunakan adalah Visual Basic 6.0. Data yang digunakan untuk training data adalah 6 data normal dan 6 data tumor otak. Sedangkan, data yang digunakan untuk testing data adalah 10 data normal dan 10 data tumor otak. Setelah dilakukan pelatihan, diperoleh bobot optimal dengan epoh=19 dan alpha=0.4. Dengan bobot optimal tersebut, uji validasi terhadap 20 data testing mencapai keberhasilan sebesar 80 %.