Open AccessPre-Diagnosis Gangguan Ginjal Melalui Citra Iris Mata Menggunakan Raspberry PI Dengan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Author(s) -
Indra Agustian,
Hadi Faisal,
M. Khairul Amri Rosa
Publication year - 2019
Publication title -
jurnal amplifier
Language(s) - Uncategorized
Resource type - Journals
eISSN - 2622-2000
pISSN - 2089-2020
DOI - 10.33369/jamplifier.v9i1.15396
Subject(s) - convolutional neural network , computer science , artificial intelligence , pooling , raspberry pi , pattern recognition (psychology) , world wide web , internet of things
ABSTRAKPenelitian ini melakukan perancangan aplikasi pengenalan gangguan ginjal dini melalui citra digital iris mata menggunakan metode convolutional neural network (CNN) dengan antarmuka Raspberry Pi 3 model B+. Hasil akurasi terbaik yang diperoleh dengan memvariasikan banyak epoch, nilai learning rate, ukuran kernel, komposisi database, dan fungsi pooling layer adalah 94% pada saat epoch 12, 92% pada nilai 0,0001, 95% pada ukuran 3x3, 95% pada komposisi 100 train dan 50 validation, 90% menggunakan fungsi max pooling. Kata kunci: gangguan ginjal, iridology, convolutional neural network, raspberry pi.