• Tidak ada hasil yang ditemukan

KLASIFIKASI TROMBOSIT PADA CITRA HAPUSAN DARAH TEPI BERDASARKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2019

Membagikan "KLASIFIKASI TROMBOSIT PADA CITRA HAPUSAN DARAH TEPI BERDASARKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION"

Copied!
109
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 109 Halaman )

Teks penuh

Loading

Gambar

Tabel 2.1 Perbedaan warna sel dengan Romanowsky stain (Bain, 2014)
Gambar 2.2 Variasi bentuk sel leukosit (Rodak and Carr, 2017).
Tabel 2.2 Karakteristik bermacam tipe sel darah putih(Rodak and Carr, 2017).
Gambar 2.6 Giant platelet pada pasien primary myelofibrosis (Bain, 2014)
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 109 Halaman - 5.80 MB )

Garis besar

Hematology Preprocessing Citra dan Segmentasi citra KLASIFIKASI TROMBOSIT PADA CITRA HAPUSAN DARAH TEPI BERDASARKAN GRAY LEVEL CO- OCCURRENCE MATRIX MENGGUNAKAN BACKPROPAGATION

Dokumen terkait

Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan KNN dan PNN dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) pada Variasi Panjang Fragmen

Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Klasifikasi Fragmen Metagenome Menggunakan KNN dan PNN dengan Ekstraksi Fitur Gray Level Co-occurrence Matrix

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

Isnanto, “Klasifikasi Citra Dengan Matriks Ko - Okurensi Aras Keabuan (Gray Level Co-occurence Matrix-GLCM) Pada Lima Kelas Biji- bijian”, Universitas Diponegoro ,

KLASIFIKASI TENUN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR BERDASARKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) - UDiNus Repository

Metode yang digunakan adalah gray level co-occurrence matrices untuk ekstraksi ciri tekstur, sedangkan untuk menentukan kedekatan antara citra uji dengan citra

KLASIFIKASI TENUN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOUR BERDASARKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) - UDiNus Repository

Harjoko, "Klasifikasi Citra Batik Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Gray Level Co-Occurrence Matrices (GLCM)," Seminar Nasional Aplikasi

Identifikasi Citra Hama Tomat Menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix dan Klasifikasi Probabilistic Neural Network

Penelitian ini mencoba untuk menghasilkan sistem identifikasi hama tanaman tomat berbasis citra digital menggunakan teknik ekstraksi ciri GLCM dengan lima ciri tekstur dan

Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix

Penelitian ini akan mencoba melakukan proses klasifikasi citra dengan metode GLCM dan JST (Jaringan Syaraf Tiruan) didasari fitur tekstur menggunakan 4 sampel batik.

Deteksi Kualitas Kacang Kedelai Melalui Pengolahan Citra Digital dengan Metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (Glcm) dan Klasifikasi Desicion Tree

Pada hasil pengujian, tingkat akurasi yang diperoleh dari ekstraksi ciri data uji menggunakan Metode GLCM menggunakan klasifikasi Decision Tree menghasilkan nilai

View of KLASIFIKASI PENYAKIT DAUN ANGGUR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRIX

Nilai K sebagai parameter metode KNN dalam melakukan klasifikasi pada penelitian ini adalah K=1 hingga K=10, sedangkan parameter yang digunakan untuk ekstraksi fitur menggunakan GLCM