Model Deep Learning Berbasis Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Stroke Iskemik Pada Citra CT Scan

Penulis

  • Agung Faturohman Universitas Muhammadiyah Makassar

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1150

Kata Kunci:

Kata kunci: Stroke iskemik, CT Scan, CNN, MobileNetV2, Klasifikasi.

Abstrak

Stroke iskemik merupakan salah satu penyakit tidak menular yang berbahaya dan dapat menyebabkan kecacatan hingga kematian apabila tidak ditangani dengan cepat dan tepat. Identifikasi stroke melalui citra CT scan otak menjadi metode penting dalam dunia medis, namun masih memerlukan waktu dan keahlian tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi stroke iskemik secara otomatis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2. Data yang digunakan berupa citra CT scan otak pasien dari Rumah Sakit Labuang Baji Makassar, yang diproses melalui tahapan preprocessing seperti grayscale, resizing, augmentasi, dan normalisasi. Model CNN dilatih menggunakan binary crossentropy loss dan Adam optimizer untuk klasifikasi dua kelas, yaitu normal dan stroke iskemik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 91,6%, precision 88%, recall 95,1%, dan F1-score 0,914, yang menandakan bahwa model ini mampu mengenali stroke iskemik secara efektif. Dengan demikian, sistem ini berpotensi menjadi alat bantu diagnosis awal yang efisien dan akurat dalam bidang kesehatan.

 

 

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Akbar Nugraha, F., Ayu Fazira, H., Iqbal Nugraha, M., Febriansyah, A., Setiya Putra, Y. W., Adhim, M. F., Mubarok, H., Andri Nugraha Ramdhon, Fadly Febriya, ADITIYA, D. N., NUGRAHA, C., PRASSETIYO, H., Saputra, I. G., Ibrahim, I., Tanuwijaya, E., & Roseanne, A. (2022). Identifikasi Ekspresi Wajah Berbasis Citra Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Inovasi Teknologi Terapan,16(1),191198.https://eproceeding.itenas.ac.id/ind

ex.php/fti/article/view/1718%0Ahttps://eproceeding.itenas.ac.id/index.php/fti/article/download/1718/1463

Dastur, D. P. (2023). Identifikasi Penyakit Tuberculosis Melalui Hasil Citra X-RAY Menggunakan Deep Learning Convolutional Neural Network [Universitas Sriwijaya].

InRepository.Unsri.Ac.Id.https://repository.unsri.ac.id/129112/3/RAMA_20201_03041281924041_0030078404_01_front_ref.pdf

Febriyanti, F. A. (2024). Image Processing Dengan Metode Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Deteksi Penyakit Kulit Pada Manusia. Kohesi: Jurnal Sains Dan Teknologi, 3(10), 21–30. https://ejournal.warunayama.org/kohesi

Hisni, D., Saputri, M. E., & Sujarni, S. (2022). Faktor - Faktor Yang Berhubungan Dengan Kejadian Stroke Iskemik Di Instalasi Fisioterapi Rumah Sakit Pluit Jakarta Utara Periode Tahun 2021. Jurnal Penelitian Keperawatan Kontemporer, 2(1), 140–149. https://doi.org/10.59894/jpkk.v2i1.333

Kusuma, T. (2024). Studi Algoritma Deep Learning Dalam Pengolahan Citra Digital. Jurnal Dunia Data,1(5), 1–15. http://www.pusdansi.org/index.php/duniadata/article/view/108

Lesmana, A. M., Fadhillah, R. P., & Rozikin, C. (2022). Identifikasi Penyakit pada Citra Daun Kentang Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Jurnal Sains Dan Informatika, 8(1), 21–30. https://doi.org/10.34128/jsi.v8i1.377

Retno Mutia, D., Kumalasari, N., Pratiwi, C., & Fu’adah, Y. N. (2021). Perancangan Identifikasi Penyakit Pada Retina Berbasis Pengolahan Citra Optical Coherence Tomography (Oct) Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) Identification of Diseases in Retina Based on Optical Coherence Tomography (Oct) Image Using Convolut. ISSN?: 2355-9365 e-Proceeding of Engineering, 8(6), 11551–11559. www.kaggle.com,

Sholihany, R. F., Waluyo, A., & Irawati, D. (2021). Latihan Rom Pasif Unilateral Dan Bilateral Terhadap Peningkatan Kekuatan Otot Akibat Stroke Iskemik. Keperawatan Silampari, 4(17), 399–405.

Situngkir, G. R. (2019). Identifikasi Penyakit Tumor Otak Pada Citra Ct-Scan. Universitas Sumatera Utara Medan.

Tamburian, A. G., Ratag, B. T., & Nelwan, J. E. (2020). Hubungan antara Hipertensi, Diabetes Melitus, dan Hiperkolesterolemia dengan Kejadian Stroke Iskemik. Journal of Public Health and Community Medicine, 1(1), 27–33.

Togu, G. M., Lisda Amalia, & Trully Deti Rose Sitorus. (2021). Pola Pengobatan Stroke Iskemik Pada Pasien Lansia di Rumah Sakit Hasan Sadikin Bandung. Journal Of The Indonesian Medical Association, 71(2), 65–70. https://doi.org/10.47830/jinma-vol.71.2-2021-387

Waliidaturrahmaniah, W., Hasanuddin, H., & Wahyuni, D. (2023). Identifikasi Stroke Menggunakan Metode Transfer learning Arsitektur Convolutional Neural

Network Pada Citra CT-scan Kepala. Prisma Fisika, 11(3), 78. https://doi.org/10.26418/pf.v11i3.65242

##submission.downloads##

Diterbitkan

2025-08-31

Cara Mengutip

Faturohman, A. (2025). Model Deep Learning Berbasis Convolutional Neural Network Untuk Identifikasi Stroke Iskemik Pada Citra CT Scan. Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 5(2), 290–297. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1150