Klaim Artikel Anda
Verifikasi kepemilikan artikel akademik
Apakah artikel-artikel ini milik Anda?
Daftarkan diri Anda sebagai author untuk mengklaim artikel dan dapatkan profil akademik terverifikasi dengan fitur lengkap.
Badge Verifikasi
Profil terverifikasi resmi
Statistik Lengkap
H-index, sitasi, dan metrik
Visibilitas Tinggi
Tampil di direktori author
Kelola Publikasi
Dashboard artikel terpadu
Langkah-langkah Klaim Artikel:
- 1. Daftar akun author dengan email akademik Anda
- 2. Verifikasi email dan lengkapi profil
- 3. Login dan buka menu "Klaim Artikel"
- 4. Cari dan klaim artikel Anda
- 5. Tunggu verifikasi dari admin (1-3 hari kerja)
Menampilkan 1–2 dari 2 artikel
Sistem Pendeteksi Penyakit Kanker Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur YOLOv8 Berbasis Website
Egga Naufal Daffa Tanadi
; Dhian Satria Yudha Kartika
; Abdul Rezha Efrat Najaf
Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi
Vol 2
, No 3
(2024)
Skin cancer has high incidence and fatality rates, making accurate and rapid detection crucial. This study developed a web-based skin cancer detection system using YOLOv8. The model detects seven types of skin cancer using a dataset of 3500 annotated images. Methods included data collection, pre-processing, augmentation, model training, and performance evaluation using precision, recall, and mean Average Precision (mAP). Results show that the YOLOv8 model achieved a precision of 0.975 and a reca...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI
Sistem Pendeteksi Penyakit Kanker Kulit Menggunakan Convolutional Neural Network Arsitektur YOLOv8 Berbasis Website
Egga Naufal Daffa Tanadi
; Dhian Satria Yudha Kartika
; Abdul Rezha Efrat Najaf
Repeater : Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan
Vol 2
, No 3
(2024)
Skin cancer has high incidence and fatality rates, making accurate and rapid detection crucial. This study developed a web-based skin cancer detection system using YOLOv8. The model detects seven types of skin cancer using a dataset of 17.366 annotated images. Methods included data collection, pre-processing, augmentation, model training, and performance evaluation using precision, recall, and mean Average Precision (mAP). Results show that the YOLOv8 model achieved a precision of 0.975 and a re...
Sumber Asli
Google Scholar
DOI