Evaluasi Otomatis Praktek Pemberian Injeksi dari Input Foto

Authors

  • Novi Duwi Setyorini Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
  • Endang Setyati Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
  • Devi Dwi Purwanto Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.30736/informatika.v8i2.1030

Keywords:

Input Foto, Calon Tenaga Medis, CNN, SVM

Abstract

Pelayanan terhadap pasien merupakan faktor penting dalam dunia medis. Masalah keterbatasan tenaga medis di negara berkembang maupun zona perang dan daerah pengungsian merupakan alasan banyak peneliti mencoba melakukan penelitian yang mampu membantu  tindakan perawatan pasien dan peingkatan kompetensi khususnya memberikan tindakan medis kepada pasien. Berdasarkan masalah tersebut penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi yang dapat membantu  dalam pembelajaran bagi calon tenaga medis khususnya pada praktek pemberian injeksi. Penelitian ini menggunakan model CNN digunakan  melatih sistem untuk menentukan parameter yang digunakan untuk mengklasifikasikan  jenis injeksi sedangkan SVM memprediksi kelas subkutan pada data testing pada penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk  mengidenitifikasi jenis injeksi dari data input foto untuk dievaluasi mejadi kelas subcutan dan bukan subcutan dengan tingkat akurasi sebesar 96%, recall sebesar 89% dan presision sebesar 100%.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Novi Duwi Setyorini, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya

Fakultas Sains dan Teknologi

References

Tamim Ahmed and K. Rahman, “Real Time Injecting Device With Automated Robust Vein Detection Using Near Infrared Camera And Live Video”, Oktober 2017.

Caitlin T and Yeo, Tamas,“The Effect Of Augment Reality Training On Percutaneous Needle Placement In Spinal Facet Joint Injections”, 7 Juli 2011

Jahanzaib Latif, “Medical Imaging using Machine Learning and Deep Learning Algorithms”,2019

Sulis Setiowati, Zulfanahri, Eka Legya Franita, Igi Ardiyanto,” A Review of Optimization Method in Face Recognition: Comparison Deep Learning and Non-Deep Learning Methods”, 13 juli 2018

Kui Liu and Guixia Kang“Breast Cancer Classification Based on Fully-Connected Layer First Convolutional Neural Network”, 2018

Fatih Ertam and Galip AydÕn, “Data Classification with Deep Learning using Tensorflow”, 2017

Mark Hochman,”Improving needle tip identification during ultrasound-guided procedures in anaesthetic practice”, 2005

Yanan Sun and Bing Xue, “Automatically Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm for Image Classification secara umum arsitektur”, 2020.

Yanan Sun and Bing Xue,”Evolving Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification”, 2019

Qing Li and Weidong Cai,” Medical Image Classification with Convolutional Neural Network”,10 Desember 2014

Yanan Sun, “Automatcally Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm For Image Clasification”, 2020

Laohu Yuan and Dongshan Lian, “ Rolling Bearing Fault Diagnosis Based On Convolutional Neural Network And Support Vector Machine”, 2020

Abien Fred and M. Agarap,”An Architecture Combining Convolutional Neural Network (CNN) and Support Vector Machine (SVM) for Image Classification”, 2019

Yanan Sun and Bing Xue, “Automatically Designing CNN Architectures Using Genetic Algorithm for Image Classification and SVM”,2021.

Downloads

PlumX Metrics

Published

2023-09-20

How to Cite

Setyorini, N. D., Setyati, E., & Purwanto, D. D. (2023). Evaluasi Otomatis Praktek Pemberian Injeksi dari Input Foto. Joutica, 8(2), 64–69. https://doi.org/10.30736/informatika.v8i2.1030