http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi X-Ray Pneumonia dengan Metode Konvolusi Neural Network menggunakan Arsitektur VGG

## X-Ray Classification of Pneumonia by Neural Network Convolution using VGG Architecture
1 Toni Arifin*, 2 Naufal Hidayah Surya*
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Sangga Buana
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
1 Jalan Sekolah Internasional No.1-2 Antapani, Bandung, Jawa Barat, Indonesia
2 Jl. PHH Mustopa No. 68, Bandung, Jawa Barat, Indonesia *e-mail: toni.arifin@ars.ac.id , naufalhidayah17@gmail.com
( received : 28 Agustus 2021, revised : 13 November 2021, accepted : 16 Agustus 2022)

## Abstrak
Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang paling mematikan, membunuh 2 sampai 3 juta orang di  negara  maju  seperti  Amerika  Serikat.  Berdasarkan  pendapat  WHO,  pneumonia  adalah  salah  satu penyebab utama kematian  pada anak-anak di seluruh dunia, WHO mengatakan bahwa banyak anak- anak  di  bawah  usia  5  tahun  meninggal  dunia  disebabkan  oleh  penyakit  ini.  Dan  pada  tahun  2017 Organisasi  Kesehatan  Dunia  (umumnya  dikenal  sebagai  WHO)  melaporkan  bahwa  pneumonia  ini telah  merenggut  800.000  jiwa  anak  balita.  hal  ini  menjadi  landasan  mengapa  para  peneliti mengembangkan  program  ini,  yaitu  agar  dapat  membantu    masyarakat  umum  untuk  mendiagnosis adanya  pneumonia.  Pada  penelitian  ini  mengusulkan  Model Deep  Learning menggunakan  metode CNN  ( Convolutional  neural  network )  menggunakan  arsitektur  VGG16  untuk  mengklasifikasikan pneumonia  rontgen  dada  dan  hasil    normal.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode Convolution neural network dapat mengklasifikasikan hasil rontgen dada yang mengidap pneumonia dengan akurasi tertinggi sebesar 0,9772 .
Kata  kunci: Klasifikasi  Citra;  Convolutional  neural  network;  Visual  Geometry  Group  (VGG16); Pneumonia.

## Abstract
Pneumonia is one of the deadliest diseases, killing 2-3 million people in developed countries like the United  States.  Based  on  WHO's  view,  pneumonia  is  one  of  the  leading  causes  of  death  in  children worldwide, WHO says many children under the age of 5 have died from the disease. And in 2017, the World  Health  Organization  (commonly  known  as  WHO)  reported  that    pneumonia  had  claimed  the lives  of  800,000  children under the  age of 5.  This is   why   researchers  developed  this  program,   to help the  public  diagnose pneumonia. In this study, we generated a  Deep Learning model using the CNN  (Convolutional  neural  network)  approach  using  the  VGG16  architecture  for  thoracic pneumonia  classification  and  normalization.  The  results  of  this  study  show  that  the  Convolution neural network method can classify chest X-ray results  with pneumonia with the highest accuracy of 0.9772
Keywords: Image  Classification;  Convolutional  neural  network;  Visual  Geomtry  Group-16  (VGG- 16); Pneumonia.

## 1 Pendahuluan
Pneumonia  atau  yang  nama  lainnya  adalah  paru-paru  basah,  merupakan  infeksi  saluran pernapasan  akut  yang  mempengaruhi  paru-paru  manusia.  Paru-paru  mempunyai  bagian  yang dinamakan alveoli yang ketika bernafas akan terisi air. Tetapi jika orang yang menderita pneumonia, alveoli akan terisi nanah dan cairan. Penyebab umum yang menyebabkan pneumonia adalah bakteri, salah satunya bakteri streptococcus pneumoniae . Selain bakteri, pneumonia juga bisa disebabkan oleh
sejumlah infeksi, virus, dan jamur. Angka kematian dari penyakit pneumonia cukup tinggi. Penyakit ini tidak hanya ada di negara-negara berkembang, tetapi juga di negara maju seperti United State [1]. Organisasi  kesehatan  dunia  atau  WHO  mengemukakan  bahwa,  pneumonia  merupakan  salah  satu faktor  utama  kematian  pada  anak.  Organisasi  tersebut  juga  memperkirakan  14%  kematian  anak dibawah  usia  5  tahun  disebabkan  oleh  penyakit  ini,  pada  2019 WHO  mengatakan  tidak  kurang  dari 740.180 jiwa anak di dunia meninggal karena pneumonia [2].
Pneumonia  masih  menjadi  salah  satu  masalah  kesehatan  serius  di  Indonesia,  maka  dari  itu pneumonia memerlukan perhatian khusus yaitu penanganan yang serius dan tepat [3]. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  diagnosis sejak  dini.  Salah satu  cara untuk  mendiagnosis  pneumonia  adalah  dengan menggunakan sinar-x ( X-Ray ). Gambar sinar-X termasuk dalam gambar medis yang digunakan secara teknis  untuk  pemeriksaan,  dan  gambar  medis  memainkan  peran  yang  begitu  penting  dalam pengenalan  atau  klasifikasi  jenis  penyakit  [4].  Untuk  membaca  hasil  pemeriksaan  sinar-x  berupa gambar, biasanya diharuskan berkonsultasi ke dokter. Akan tetapi di era modern seperti sekarang kita bisa mengolah hasil sinar-x menggunakan teknik Deep Learning (DL) dengan menggunakan metode Convolutional Neural  Network (CNN) [5]. Deep  Learning atau  Pembelajaran  mendalam  yang  merupakan  teknik  destruktif  yang  dapat mengubah paradigma lama pembelajaran mesin ( Machine Learning ). Deep Learning jauh lebih akurat dari Machine Learning sebelumnya, seperti MLP. CNN merupakan salah satu metode Deep Learning yang saat ini memberikan hasil terbaik dalam hal pengenalan citra. Hal ini bisa terjadi karena CNN bekerja  dengan  cara  melacak  atau  mencoba  melacak  sistem  pengenalan  citra  dari  korteks  visual manusia sehingga dapat memproses informasi citra tersebut [6].
CNN  mulai  sering  digunakan  sejal  tahun  2012  dan  2015  karena  pengembang  terkenal  seperti Facebook,  Google,  dan  Microsoft  ikut  berpartisipasi  dalam  kompetisi  dunia  yang  disebut  ImageNet Challenges dan memenangkan tempat pertama dalam kategori klasifikasi citra. CNN menerima erorr klasifikasi  tertinggi  sebesar  0,023%  pada  tahun  2017  [7].  Terdapat  beberapa  variasi  arsitektur  yang dimiliki CNN, salah satunya Inception, VGGNet, MobileNet, Densenet, dll [8].
VGG merpakan singkatan dari Visual Geometry Group , adalah salah satu model arsitektur CNN yang  diusulkan  oleh  K.  Simonyan  dan  A.  Zisserman  dari    Oxford  University  pada  kompetisi ILSVRC2014 [9]. Dalam penelitian ini peneliti juga menggunakan Adam Optimizer yang   algoritma optimasi.  Beberapa  penelitian  tentang  pengolahan  citra  menunjukkan  bahwa  metode  CNN menghasilkan hasil yang lebih baik dari pada metode lainnya [10].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian klasifikasi chest-xray pneumonia sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya seperti  pada  Pada  penelitian  yang  berjudul  “Klasifikasi  Pneumonia  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dengan Fungsi GLCM”  penelitian ini menghasilkan akurasi terbaik sebesar 62,66% [8].
Penelitian  lain  dengan  judul  “klasifikasi  paru-paru  normal  dan  tidak  berdasarkan  citra X-ray Thorax dengan backprogation ”  pada  skema  data  50%  data training dan  50%  data testing menghasilkan akurasi yang paling tinggi yaitu 97% dengan total epoch 1000 hingga  2000 [9]. Penelitian dengan judul “Klasifikasi citra Rontgen paru-paru dengan ekstrasi fitur histogram dan metode naive bayes” dilakukan oleh [11]. Penelitian ini mendapatkan akurasi 73%.
Penelitian  lainnya  dengan  Judul  “Klasifikasi  Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  Rontgen Menggunakan  Metode  Segmentasi  Sobel”.  Data  yang  diolah  terdapat  41  citra  rontgen  dengan melakukan  segmentasi  pada  daerah  paru.  Area  paru-paru  ini  kemudian  dilakukan  deteksi  tepi menggunakan  operator  Sobel.  Hasil  pengujian  didapatkan  dari    hasil  deteksi  tepi  dan  perbandingan piksel  area  paru-paru.  Terdapat  6    jenis  penyakit  paru  dengan  interval  persentase    bronkitis    1,43% 1,59%,  pleuritis 1,43% 1,59%, dan pneumonia 2,00% 2,50. Klasifikasi%, tuberkulosis 2,86% 3,79%, emfisema 4,16% 4,76.n kanker paru 76,72% 94,85%. Saat menguji 41 (41) sampel dari gambar sinar- X yang diuji, hasil yang diperoleh 100% akurat dan nilai ini konsisten dengan sampel uji pada interval yang diperoleh [12].
Penelitian  lain  berjudul  “ Pneumonia  Classification  from  X-ray  Images  using  Residual  Neural Network” dilakukan  oleh . Menggunakan  data  citra  6504    dan    penelitian  ini  membuat  model
e-ISSN:2540-9719
klasifikasi  citra  sinar-X  menggunakan  ResNet  dengan  menggunakan  pembelajaran  transfer. Berdasarkan  skenario,  penggunaan dropout dan  rata-rata global  pooling pada  header  klasifikasi arsitektur  ResNet152  memberikan  hasil  klasifikasi  terbaik  dengan  akurasi  0.88,  0.95  recall,  0.92 f1score, 0.89 [13].

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  kuantitatif, Metode  penelitian  menurut  Achmadi adalah ilmu yang mempelajari bagaimana cara melakukan pengamatan yang dipikirkan atau dianalisis dengan  baik  secara  sintetik  melalui  beberapa  Langkah  yang  terstruktur  secara  ilmiah  untuk menemukan, menyusun, dan menganalisis, serta  menyimpulkan data dari data, agar dapat digunakan untuk mencari, mengembangkan, dan menguji kebenaran pengetahuan [14]. Tujuan dari penelitian ini adalah  untuk  mencari,  mengedit,  menganalisis,  dan  menyimpulkan  data    klasifikasi  pneumonia menggunakan metode Convolutional neural network dan arsitektur Visual Geometry Group (VGG). Ada  empat  metode  penelitian  yang  umum:  penelitian  tindakan,  eksperimen,  studi  kasus,  dan penelitian  [15].  Penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen  dengan  tahapan  seperti  Gambar  1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  di  mana  data diambil dan  merupakan  sejumlah  besar data  yang    digunakan  pada  fase  berikutnya,  fase  pertama  pengolahan  data.  Dataset  yang  digunakan untuk  penelitian ini  adalah  foto rontgen dada  yang  diambil  dari situs Kaggle  yang  berjudul  Gambar Rontgen Dada (Pneumonia)  oleh Paul Timothy Mooney, dan sampel yang digunakan adalah dua jenis foto  rontgen  dada  yaitu  pneumonia  dan  normal.  Jumlah  gambar  yang  digunakan  atau  hasil  rontgen dada dibagi menjadi 3.875 rontgen pneumonia dan 1.341 rontgen regular dijelaskan pada Tabel 2 dan Variabel yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan pada Tabel 1:
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1. Variabel Penelitian No Gambar Variabel Definisi Variabel 1 Pneumonia Mempunyai bercak berawan yang menjadikan tulang rusuknya tidak begitu terlihat jelas 2 Normal Hasil toraks pada bagian dada sangat berbeda dengan yang memiliki pneumonia di paru-paru normal terlihat tidak ada titik mendung yang menutupi tulang rusuknya Tabel 2. Pembagian Dataset Label Skenario 88.036% : 11.963% Train Test Normal (0) 1341 234 Pneumonia (1) 3875 390

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Tahap  pengolahan  data  awal  merupakan  proses  mempersiapkan  data  dan  melakukan perbaikan  data,  agar  data  yang  digunakan  untuk  tahapan  selanjutnya  valid  dan  sudah  bisa  di  proses ketahapan  berikutnya.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembagian  dataset  untuk  data  training  dan  data testing dengan menggunakan scenario 88.063% : 11.963% atau data chest x-ray pneumonia sejumlah
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
4265,  dengan  data  train  3875  dan  data  testing  390,  lalu  untuk  data chest  x-ray normal  jumlah  nya 1575, dengan 1341 data train dan 234 data testing. Setelah dilakukan proses pembagian, data masuk ke proses data augmentasi yang berarti meningkatkan jumlah titik pada data, atau dalam citra berarti meningkatkan banyak citra dalam dataset. Ini biasa dilakukan untuk menghindari masalah overfitting dan imbalance  dataset .  Cara  kerja  augmentasi  data  dengan  memutar  gambar,  membalikan  gambar, memperbesar  gambar,  untuk  penelitian  ini  dilakukan  beberapa  teknik  augmentasi  seperti: rescale yang dimana membuat nilai pada gambar dirubah menjadi float antara 0 – 1.0 yang sebelumnya 0-255 ini  dilakukan  karena  lebih  akurat  menggunakan float daripada  menggunakan  integer,  berikutnya rotation range melakukan rotasi secara acak dengan nilai maksimal 10 derajat, lalu horizontal flip di set true yang artinya gambar akan secara acak membalikan setengah gambar secara horizontal, setelah itu  vertical  flip  di set  false yang  berarti  gambar  tidak  akan  dibalikan  secara  vertical,  lalu  beberapa teknik  lainya  seperti Width  Shift  Range , Height  Shift  Range , Shear  Range , Zoom  Range .  Setelah proses data augmentai lalu citra masuk ke proses resize agar citra menjadi 1 ukuran, di penelitian ini citra di resize menjadi 150x150 pixel. Jika sudah data bisa masuk ke proses berikutnya.

## 3.3 Model yang diusulkan (Model VGG)
Setelah melakukan  preprocessing  dataset, proses selanjutnya adalah membangun model CNN. Gambar  yang  telah  memasuki  proses  penskalaan  dan  pengubahan  ukuran  kini  berukuran  150.  Oleh karena itu, input gambar untuk model CNN akan menjadi 150 x 150 x 3, dan angka akhirnya adalah 3. Gambar memiliki tiga saluran: merah, hijau, dan biru. Biasanya disingkat RGB. Dalam penelitian ini, pembelajaran  arsitektur  atau  metastasis  menggunakan  VGG16  untuk  membuat  model  CNN  untuk mengklasifikasikan hasil rontgen dada pneumonia. Model penelitian yang diusulkan ditunjukkan pada Gambar 2 dari model penelitian.

## Gambar 2. Arsitektur VGG

## 3.4 Eksperimen dan Pengujian
Uji  model  yang    diusulkan  untuk  melihat  hasil    kinerja  model.  Data  yang  telah  mengalami pengolahan  data  awal  yang  terdiri  dari  data  ternormalisasi  dan    data  diperluas  diuji  dengan  VGG menggunakan multiple  density mulai  256,  128,  64,  dan  2.  Setiap  densitas  mengaktifkan  fitur  relu setelah menggunakan Adams Optimasi. Data yang diuji adalah 8803681 untuk seluruh rontgen dada pneumonia,  yaitu  5.840  dalam  kondisi  normal.  Nilai  akurasi  dan loss untuk  data  training  dan  test didapatkan dari proses training ini.

## 3.5 Evaluasi dan Validasi Hasil
Langkah terakhir adalah mengevaluasi dan memvalidasi hasil. Data yang telah melalui proses training akan  menunjukan  nilai  akurasi  dan  loss  yang  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  bahan evaluasi apakah metode yang kita gunakan telah optimal pada penelitian kali ini

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  dua  kelas  rontgen  dada  paru-paru,  algoritma Deep Learning yang disebut Convolutional neural network atau biasa disingkat CNN, menggunakan Transfer  Learning  Group untuk  menggunakan  rontgen  dada  dengan  pneumonia  dan  dada  normal
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Sinar  X  Geometri  visual    atau    disingkat  VGG. .. Proses  utama  dalam  pembuatan  model  ini  adalah proses pelatihan data. Proses ini bertujuan untuk membangun model yang  digunakan untuk menguji data.  Parameter  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  suatu  model  adalah  nilai akurasi.  Nilai  akurasi    model  dapat  ditentukan  dengan  menguji  data  uji.  Proses  pelatihan menggunakan  proses  pembelajaran  transfer    VGG16  dan  juga  menggunakan  paket hard Python dengan backend Tensorflow. Hard adalah  salah  satu  modul  yang  dibuat  oleh  Google  untuk memfasilitasi penyelidikan jaringan saraf dan menjalankannya di Tensorflow. Di bawah ini Tabel  3 menjelaskan hasil dari training model.
Tabel 3. Hasil Training Model Epoch Accuracy Loss Val_loss Val_accuracy 1 0.9684 0.0961 0.3331 0.8622 2 0.9640 0.0991 0.2238 0.9247 3 0.9620 0.1297 0.3367 0.8926 4 0.9638 0.1193 0.5853 0.7724 5 0.9640 0.1275 0.2660 0.9151 6 0.9668 0.0965 0.2231 0.9151 7 0.9670 0.1040 0.2185 0.9215 8 0.9640 0.1207 0.2155 0.9215 9 0.9659 0.1027 0.3583 0.8830 10 0.9685 0.0796 0.2621 0.9119 11 0.9772 0.0613 0.2295 0.9167 12 0.9610 0.1095 0.2829 0.9071 13 0.9713 0.0793 0.2505 0.9215 14 0.9757 0.0722 0.3828 0.8830 15 0.9712 0.0824 0.4738 0.8590
Selanjutnya  dilakukan  proses  evaluasi  setelah  model  yang  dilatih  selesai.  Model  yang diusulkan  lebih  baik  dari  penelitian  sebelumnya,  dan  akurasinya  adalah  97%.  Berikut  ini  adalah Gambar 3 yang menggambarkan grafik hasil pelatihan pada Tabel 3:
Gambar 3. Grafik Akurasi Model

## 5 Kesimpulan
Prosesl  klasifikasi chest  x-ray menggunakan Convolutional  neural  network dan  Arsitektur VGG16  ini  memiliki  beberapa  tahapan  diantaranya preprocessing ,  penskalaan  data,  dan  merubah ukuran gambar sebelum masuk ke dataset, mulai dari mendapatkan dataset hingga membelah dataset menjadi  dua,  data  pelatihan  dan  pengujian.  Data  diproses  terlebih  dahulu  sebelum  melanjutkan  ke
tahap  berikutnya.  Artinya,  dalam  desain,  model  arsitektur,  dan  model  pelatihan,  gunakan  adam optimizer  dan  algoritma  penghentian  awal  untuk  menghindari overfitting .  Keakuratan  model  yang diusulkan  cukup  tinggi,  dengan  0,9772  pada  epoch  ke-11  dan  0,9247  pada  epoch  ke-2  untuk validation accuracy tertinggi.

## Referensi
[1] D.  A.  Wibowo  and  G.  Ginanjar,  “Hubungan  Faktor  Determinan  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut (Ispa) Dengan Kejadian Inpeksi Saluran Pernafasan Akut (Ispa) Pneumonia Pada  Balita  Di  Wilayah  Kerja  Puskesmas  Cipaku  Kabupaten  Ciamis  Tahun  2020,” J. Keperawatan Galuh , vol. 2, no. 2, p. 43, 2020, doi: 10.25157/jkg.v2i2.4532.
[2] W. H. Organization, “Pneumonia,” 2021. https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/pneumonia
[3] C.  Ebeledike  and  T.  Ahmad,  “Pediatric  Pneumonia,” StatPearls  Publishing ,  2022. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK536940/ (accessed Apr. 20, 2022).
[4] I.  M.  D.  Maysanjaya,  “Klasifikasi  Pneumonia  pada  Citra  X-rays  Paru-paru  dengan Convolutional neural network ,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 190– 195, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.66.
[5] W. S. Eka Putra, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional neural network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[6] P.  Arfienda,  “Materi  Pendamping  Memahami Convolutional  Neural  Network s  Dengan Tensorflow,” https://algorit.ma/ ,  2019.  https://algorit.ma/blog/convolutional-neural-networks- tensorfflow/
[7] Y. S. Hariyani, S. Hadiyoso, and T. S. Siadari, “Deteksi Penyakit Covid-19 berdasarkan Citra X-Ray  menggunakan  Deep  Residual  Network,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek. Telekomun. Tek. Elektron. , vol. 8, no. 2, p. 443, 2020, doi: 10.26760/elkomika.v8i2.443.
[8] R.  A.  Wati,  H.  Irsyad,  and  M.  E.  Al  Rivan,  “Klasifikasi  Pneumonia  menggunakan  Metode Support  Vector  Machine,” J.  Algoritm. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  21–32,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/algoritme/article/view/429/171
[9] B.  Triharyanto, Klasifikasi  Paru-Paru  Normal  dan  Tidak  Berdasarkan  Citra  X-Ray  Thorax dengan Backpropagation Klasifikasi Paru-Paru Normal dan Tidak Berdasarkan Citra X-Ray Thorax . Fakultas Sains dan Teknologi, 2020.
[10] L. A. Andika, H. Pratiwi, and S. S. Handajani, “Klasifikasi Penyakit Pneumonia menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network  dengan  Optimasi  Adaptive  Momentum,” Indones.  J. Stat. Its Appl. , vol. 3, no. 3, pp. 331–340, 2019.
[11] A.  Ramdhan,  “Klasifikasi  Citra  Rontgen  Paru-Paru  dengan  Ekstraksi  Fitur  Histogram  dan Metode  Naive  Bayes  Classifier,  S1,”  Jurusan  Fisika  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[12] R. Rahmadewi and R. Kurnia, “Klasifikasi Penyakit Paru Berdasarkan Citra Rontgen dengan Metoda  Segmentasi  Sobel,” J.  Nas.  Tek.  Elektro ,  vol.  5,  no.  1,  p.  7,  2016,  doi: 10.25077/jnte.v5n1.174.2016.
[13] A.  H.  Ahnafi,  A.  Arifianto,  and  K.  N.  Ramadhani,  “Pneumonia  Classification  from  X-ray Images using Residual Neural Network,” Ind.  J.  Comput. ,  vol.  5,  no.  September,  pp.  43–54, 2020, doi: 10.21108/indojc.2020.5.2.454.
[14] A. Achmadi and Narbuko, Teori Metodologi Penelitian . Jakarta: Bumi Aksara, 2012.
[15] C.  Dawson, A  practical  Guide  to  Research  Methods:  A  user-friendly  manual  for  mastering research techniquies and projects , 2nd edition. How to Books, 2006.