View/Open

Author
MUHAMMAD, MUTTAQIN

Advisor
Meida, Untoro S.Kom., M.Kom.
Muhammad, Algifari S.Kom., M.T.I.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Penyakit malaria merupakan penyakit tropis yang menginfeksi sel darah merah manusia yang disebabkan oleh infeksi parasit plasmodium. Parasit plasmodium ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk betina anopheles dan dapat berkembang biak didalam sel darah merah manusia. Malaria menjadi masalah kesehatan yang beresiko menimbulkan masalah kesehatan lainnya seperti anemia bahkan dapat menyebabkan kematian. Baku emas diagnosis malaria saat ini adalah diagnosis laboratorium dengan pemeriksaan mikroskopis untuk menemukan parasit malaria melalui sel darah dari pasien. Namun diagnosis malaria melalui pengamatan mikroskopis sel darah ini berpotensi memakan waktu yang lama, dikarenakan parasit plasmodium memiliki ukuran yang sangat kecil. Sistem deteksi malaria menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dirancang untuk mendeteksi penyakit malaria pada sel darah manusia. CNN adalah salah satu metode machine learning didesain untuk mengklasifikasi objek pada citra. Sistem dibangun dengan tiga tahapan pengembangan, yaitu pengembangan model CNN untuk deteksi malaria, pengembangan perangkat lunak dan pengembangan perangkat keras. Komponen perangkat keras yang digunakan pada sistem diantaranya Raspberry pi, modul kamera Raspberry Pi, dan LCD. Hasil pengujian deteksi malaria menggunakan model CNN memberikan akurasi sebesar 98,76% yang diuji terhadap citra sel darah dari mikroskop.

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2205260002

Keyword