@thesis{thesis,
		author={ISMAIL  ISMAIL},
		title ={KLASIFIKASI CITRA HISTOPATOLOGI KANKER USUS BESAR MENGGUNAKAN ARSITEKTUR ALEXNET},
		year={2020},
		url={http://eprints.itenas.ac.id/1310/},
		abstract={Kanker adalah penyakit yang disebabkan oleh pertumbuhan sel-sel abnormal di jaringan tubuh, sel-sel ini bisa berubah menjadi sel kanker dan perkembangan sel kanker tersebut dapat menyebabkan kematian. Kanker usus besar menjadi penyakit yang sering terjadi di dunia dengan menduduki posisi ketiga setelah kanker paru-paru dan kanker payudara, namun merupakan pembunuh nomor dua di dunia setelah kanker paru-paru. Pada penelitian ini telah diimplementasikan arsitektur AlexNet yang merupakan bidang dari deep learning, untuk melakukan ekstraksi ciri dan diagnosa kanker melalui klasifikasi citra histopatologi. kinerja sistem diukur berdasarkan nilai accuracy, precision, dan recall. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan pada dataset kanker usus besar, arsitektur AlexNet dapat memperoleh rata-rata tingkat accuracy, precision, dan recall masing-masing adalah 0,98, 0,97, 0,98.
Kata Kunci ? Deep Learning; Kanker Usus besar; Arsitektur AlexNet.}
		}