ABSTRAK

Melamona mahgman adalah tumor kulit yang sangat ganas, sehingga diteksi sedini mungkin amat diperlukan. Ahli kulit percaya bahwa diagnosa tumor kulit berdasarkan ciri-ciri tertentu dapat digunakan untuk mendeteksi tumor lebih awal. Ciri-ciri tersebut diekstrak dari citra berwarna dan dimasukkan ke jaringan saraf tiruan untuk dikenali. Jaringan saraf yang digunakan dalam tugas akhir ini ialah jaringan saraf propagasi balik, dengan keluaran adalah jenis tumor (apakah tumor merupakan melanoma atau bukan). Untuk mempercepat waktu pelatihan jaringan, cross-entropy error function digunakan sebagai fungsi kesalahan, menggantikan quadratie error function yang lazim dipakai. Sebelum diproses oleh jaringan saraf, ciri-ciri dari tumor diproses dahulu dengan Principal Component Analysis (PCA). Tujuan utama dari PCA adalah reduksi dimensi data dengan masih mempertahankan informasi yang ada. Dengan adanya PCA, masukan ke jaringan saraf dapat diperkecil, sehingga kompleksitas jaringan dapat dikurangi.