Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kemampuan metode U-Net dalam melakukan segmentasi citra medis dermoscopic pada citra CT-Scan organ hati. Penelitian ini melibatkan analisis hasil segmentasi untuk memisahkan objek hati dari latar belakang pada citra CT-Scan. Metode U-Net dipilih karena reputasinya dalam segmentasi citra medis. Pengujian dilakukan menggunakan dataset citra CT-Scan organ hati yang bervariasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode U-Net mampu menghasilkan segmentasi dengan tingkat akurasi yang tinggi, memisahkan objek hati secara efektif dari latar belakang dalam citra CT-Scan. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa metode U-Net dapat diimplementasikan secara efektif untuk segmentasi citra medis dermoscopic pada citra CT-Scan organ hati dengan hasil yang sangat baik, membantu dalam pemrosesan dan analisis citra medis dengan lebih efisien.

This study aims to evaluate the ability of the U-Net method in segmenting dermoscopic medical images on CT-Scan images of the liver. This study involved analyzing the results of segmentation to separate the heart object from the background on the CT-Scan image. The U-Net method was chosen because of its reputation in segmenting medical images. The test was carried out using a varied CT-Scan image dataset of the liver. The results showed that the U-Net method was able to produce segmentation with a high degree of accuracy, effectively separating the heart object from the background in the CT-Scan image. The conclusion of this study confirms that the U-Net method can be effectively implemented for segmentation of dermoscopic medical images on CT-Scan images of liver organs with excellent results, helping in processing and analyzing medical images more efficiently.