Back to Search Start Over

Klasifikasi Tulisan Tangan Pada Resep Obat Menggunakan Convolutional Neural Network

Authors :
Mohammad Farid Naufal
Joko Siswantoro
Muhammad Ghifari Kusuma Wicaksono
Source :
Techno.Com, Vol 22, Iss 2, Pp 508-526 (2023)
Publication Year :
2023
Publisher :
Universitas Dian Nuswantoro, 2023.

Abstract

Obat merupakan bahan kimia yang dapat merepresentasikan tubuh secara fisiologi dan psikologi ketika dikonsumsi. Obat sebagai alat bantu untuk menyembuhkan dari berbagai macam penyakit. Dengan berkembangnya zaman dan bertambahnya wawasan, menyebabkan bertambah juga jenis obat-obatan yang memiliki banyak manfaat dan kegunaanya. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi nama obat dalam resep dokter menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan transfer learning. Metode transfer learning merupakan metode yang popular dalam mengklasifikasi gambar digital yang berguna untuk mempercepat proses klasifikasi. Penelitian ini membandingkan lima artistektur transfer learning yaitu VGG16, Resnet, Xception, LeNet, dan GoogleNet. Penelitian ini juga menggunakan grayscaling, resizing, dan median filter pada tahap preprocessing. Preprocessing digunakan untuk meningkatkan kualitas citra pada citra resep obat dan menghilangkan noise pada citra. ResNet-50 merupakan arsitektur terbaik untuk mengklasifikasi nama obat. Pada percobaan menggunakan ResNet-50, mendapatkan F1 score tertinggi yaitu sebesar 97,56% dan waktu training rata-rata 0,25 detik setiap epoch. Dapat disimpulkan Resnet merupakan arsitektur terbaik untuk mengklasifikasikan nama obat dalam citra resep dokter serta dapat mendeteksi nama obat secara akurat.

Details

Language :
Indonesian
ISSN :
23562579
Volume :
22
Issue :
2
Database :
Directory of Open Access Journals
Journal :
Techno.Com
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
edsdoj.85cd054960d644e89b04ec60d6d0eba8
Document Type :
article
Full Text :
https://doi.org/10.33633/tc.v22i2.8075