Perpustakaan Digital ITB

Tingginya jumlah kasus kanker paru-paru tidak diimbangi dengan ketersediaan radiolog yang memadai dalam membantu proses diagnosis. Kondisi tersebut mendorong pemanfaatan kecerdasan buatan sebagai solusi alternatif. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang model kecerdasan buatan untuk mengklasifikasikan keganasan nodul paru-paru berbasis model CNN-SVM. Metode penelitian diawali dengan pengumpulan data citra CT Scan dari dataset LIDC-IDRI, dilanjutkan dengan pra-pemrosesan data, dan ekstraksi fitur menggunakan CNN, kemudian dilakukan klasifikasi nodul paru-paru dengan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model hybrid CNN-SVM mampu membedakan nodul jinak dan nodul ganas dengan akurasi mencapai 90,12%. Temuan tersebut menunjukkan bahwa penerapan kecerdasan buatan dalam klasifikasi nodul berpotensi membantu menentukan prioritas diagnosis serta meningkatkan efisiensi kerja radiolog dalam mendukung upaya penanganan pasien secara lebih dini.