Deteksi Penyakit Alzheimer Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)

Abstract

Penyakit alzheimer adalah jenis penyakit yang memerlukan penanganan cepat dan terarah. Pendeteksian penyakit alzheimer bisa dilakukan dengan menggunakan image Xray dan hanya para dokter khusus yang bisa membaca citra hasil image x-ray. Pada penelitian ini dilakukan suatu perancangan sistem deteksi penyakit alzheimer dari citra hasil image x-ray menggunakan metode convolution neural network (CNN). Jaringan pada CNN mempunyai 2 lapisan utama, yaitu convolution layer yang terdiri dari konvolusi layer dan pooling layer, dan klasifikasi yang terdiri dari fully connected layer. Dalam metode ini, nilai piksel dari masukan citra akan dikonvolusi dengan sebuah filter pada lapisan konvolusi. serta diberlakukan fungsi aktivasi ReLU (Rectified Linear Unit). Selanjutnya hasil keluaran dari layer konvolusi akan masuk ke lapisan pooling untuk memperkecil ukuran spasial citra hasil image X-ray, sehingga proses komputasi akan menjadi lebih cepat. Pada fully connected layer akan diberlakukan fungsi aktivasi sigmoid untuk mengklasifikasikan citra ke dalam 2 kelas, yaitu normal dan alzheimer. Hasil akhir yang didapatkan dalam tugas akhir ini adalah performa model yang cukup baik dengan akurasi yang didapatkan yaitu sebesar 90%.