Text

Klasifikasi Penyakit Covid-19, Pneumonia dan Tuberkulosis melalui Citra X-Ray dengan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN)

---

COVID-19, Pneumonia, dan Tuberkulosis merupakan penyakit paru-paru
yang menyebabkan banyak korban jiwa. Salah satu cara untuk mendeteksi
penyakit tersebut adalah dengan menganalisa citra X-ray paru-paru manusia.
Convolutional Neural Network (CNN) adalah teknik yang dapat digunakan untuk
mengklasifikasikan penyakit paru-paru ini menggunakan citra X-ray. Penelitian
ini melibatkan 1600 citra X-ray paru-paru yang akan diklasifikasikan ke dalam 4
kategori yaitu COVID-19, Pneumonia, Tuberkulosis, dan paru-paru normal. Data
dalam setiap kategori dibagi menjadi data latih dan data uji, dengan rasio 80%
untuk data train dan 20% untuk data test. Model CNN yang digunakan dalam
penelitian ini terdiri dari dua lapisan konvolusi, masing-masing mengandung 20
filter. Setiap filter memiliki matriks kernel 3x3. Lapisan pooling menggunakan
ukuran filter 3x3, dan lapisan tersembunyi terdiri dari 60 neuron. Fungsi aktivasi
ReLU diterapkan baik pada lapisan konvolusi maupun lapisan tersembunyi,
sedangkan fungsi aktivasi softmax digunakan pada lapisan output. Hasil penelitian
mencapai akurasi data uji sebesar 96,25% dengan nilai kerugian (loss) 0,1723.
Pada pengujian data baru dengan citra X-ray dari masing-masing kategori
didapatkan nilai akurasi sebesar 87,50%.
Kata Kunci : klasifikasi, penyakit paru-paru, CNN.

---

Ketersediaan

1122E2023

1122 E 2023

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1122 E 2023

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Bryan Yoga Adhi Nugraha

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar