## Klasifikasi COVID 19 dengan Metode EfficientNet Berdasarkan CT S can Paru-Paru
Akhmad Irsyad 1) * , Islamiyah 2) , Fakhmul Amal 3)
Sistem Informasi, Universitas Mulawarman, Samarinda 1,2,3 akhmadirsyad@ft.unmul.ac.id 1) * , islamiyah@ft.unmul.ac.id 2) , fakhmulamal@gmail.com 3)

## Abstrak
Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) adalah virus penyebab Covid-19. Covid-19 adalah virus mematikan yang oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) ditetapkan sebagai pandemi  karena  penyebarannya  yang  cepat.  Dua  metode  yang  kini  paling  sering  digunakan  untuk mendeteksi  Covid-19  adalah Rapid  Diagnostic  Test (RDT)  dan Real-Time  Reverse  Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR). Menemukan strategi baru yang cepat dan tepat sangat penting karena  kedua  strategi  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan.  Penggunaan  CT  scan  untuk  menemukan Covid-19  adalah  salah  satu  metode  yang  direkomendasikan.  Makalah  ini  merekomendasikan identifikasi Covid-19 pada gambar CT menggunakan EfficientNet B0 tampil lebih unggul dari model tanpa  CLAHE.  Untuk  performa  EfficientNet  B0  dengan  CLAHE,  akurasi,  F-measure,  recall,  dan precision adalah 91,95%, 92,06%, 92,43%, dan 91,69%..
Kata kunci : Covid-19, Klasifikasi, Deep Learning, EfficientNet

## Abstract
[Classification of COVID 19 using the EfficientNet Method Based on Lung CT Scan] Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the virus that causes Covid-19. Covid-19 is a deadly virus that the World Health Organization (WHO) has designated as a pandemic due to its rapid spread. The two methods that are now most often used to detect Covid-19 are the Rapid Diagnostic Test (RDT) and Real-Time Reverse  Transcription Polymerase  Chain Reaction (RT-PCR). Finding a new strategy that is quick and precise is crucial since both strategies have benefits and drawbacks. The use of  a  CT  scan  to  locate  Covid-19  is  one  recommended  method.  This  paper  recommends  identifying Covid-19 on CT images using EfficientNet B0 performs superior to the model without CLAHE. For the performance of EfficientNet B0 with CLAHE, accuracy, F-measure, recall, and precision are 91.95%, 92.06%, 92.43%, and 91.69%.
Keywords : Covid-19, Classification, Deep Learning, EfficientNet

## 1. PENDAHULUAN
Coronavirus disease 2019  (COVID-19)  adalah penyakit  disebabkan  oleh  virus Severe  Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2), penyakit  ini  menyebar  dengan  cepat  dan  dapat menyebabkan kematian. Hingga Juni 2023 COVID-19 telah  menyebabkan  sekitar  6.808.056  kematian  dari 161.778  kasus  yang  terinfeksi  diseluruh  Indonesia [1].Selama  fase  awal  penyakit  ini  ditandai  dengan demam,  batuk,  dan  kelelahan.  Temuan  menunjukkan bahwa virus COVID-19 menyebar dari orang ke orang. Orang  yang  terinfeksi  memiliki  masalah  pernapasan serius dan perlu dirawat di unit perawatan intensif. Para pasien memiliki kondisi abnormal pada citra paru-paru hasil Computed Tomography (CT). CT scan orang yang terinfeksi  menunjukkan  bahwa  penyakit  COVID-19 memiliki  karakteristik  sendiri.  Dari  beberapa karakteristik  CT  paru-paru  pasien  COVID-19 diantaranya  adalah Ground  Glass  Opacity (GGO), pleural  changes,  dan  consolidation .  Karena  itu,  para
ahli  klinis  membutuhkan  citra  CT  paru  untuk mendiagnosis COVID-19 pada fase awal [2].
Salah satu rintangan utama dalam mengendalikan penyebaran penyakit ini adalah cepatnya penularan dan kekurangan tes. Tes saat ini sebagian besar didasarkan pada Real  Time  Polymerase  Chain  Reaction (RT- PCR).  Kurangnya  alat  tes  RT-PCR  selama  waktu puncak wabah COVID-19, menyebabkan banyak kasus yang dicurigai tidak dapat diuji dalam waktu cepat dan mereka terus menyebarkan penyakit kepada orang lain secara  tidak sadar. Selain itu saat ini ada dua metode yang biasa  digunakan  dalam penanganan  COVID-19, yaitu Rapid  Diagnostic  Test (RDT)  dan Real-Time Reverse  Transcription  Polymerase  Chain  Reaction (RT-PCT),  RDT  membutuhkan  waktu  singkat  namun memiliki akurasi yang lebih rendah, dan RT-PCT yang memiliki  akurasi  lebih  baik  daripada  RDT,  tetapi membutuhkan  waktu  yang  lama  [3],  [4].  Diperlukan metode  alternatif  yang  membutuhkan  waktu  singkat dan akurasi tinggi. Salah satu metode yang ditawarkan
DOI: http://dx.doi.org/10.21111/fij.v8i2.10497 Diterima: 25 Juli 2023 Revisi: - Terbit: 25 Maret 2024
adalah  dengan  menggunakan  citra  CT  yang  telah digunakan oleh beberapa rumah sakit [5].
Perkembangan computer vision yang mendukung biomedik telah banyak berkembang seperti meningkatkan kualitas citra [6], segmentasi organ [7], dan klasifikasi tekstur organ [8], analisis time series [9], dan  karakteristik  tumor  [10]  adalah  beberapa pengembangan computer vision dalam  bidang biomedik.  Citra  medis  CT scan dan  X-ray  paru-paru sangat  penting  untuk  diagnosis  COVID-19  otomatis. Beberapa  rumah  sakit  terkemuka  di  dunia menggunakan  algoritma artificial  intelligence (AI) untuk  mendiagnosis  kasus  COVID-19  dari  CT scan atau Gambar X-ray [11].
Berikut adalah beberapa studi AI tentang diagnosis COVID-19. Studi yang dilakukan oleh Apostolopoulos dan  Mpesiana  (2020)  menggunakan dataset Gambar sinar-X  dari  pasien  dengan  pneumonia  bakteri  yang umum  ditemukan,  penyakit  COVID-19  yang dikonfirmasi,  dan  normal,  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengevaluasi kinerja arsitektur jaringan saraf  convolutional state-of-the-art yang  diusulkan selama beberapa tahun terakhir untuk klasifikasi citra medis. Secara khusus, prosedur yang disebut Transfer Learning diadopsi.  Dengan transfer  learning ,  deteksi berbagai kelainan pada dataset citra medis merupakan target  yang  dapat  dicapai.  Kumpulan  data  yang digunakan  dalam  percobaan  ini  ada  dua.  Pertama, koleksi  1427  citra  X-ray  termasuk  224  citra  dengan penyakit  COVID-19  yang  dikonfirmasi,  700  citra dengan pneumonia bakteri  umum  yang  dikonfirmasi, dan 504 citra kondisi normal. Kedua, dataset termasuk 224  Gambar  dengan  penyakit  COVID-19  yang dikonfirmasi, 714 citra dengan pneumonia bakteri dan virus  yang  dikonfirmasi,  dan  504  citra  dari  kondisi normal.  Data  dikumpulkan  dari  citra  X-ray  yang tersedia  di  repositori  medis  publik.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  pembelajaran  jauh  dengan pencitraan  sinar-X  dapat  mengekstraksi  biomarker signifikan  yang  terkait  dengan  penyakit  COVID-19, sedangkan akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas terbaik yang  diperoleh  adalah  masing-masing  96,78%, 98,66%, dan 96,46%[12].
X.  Yang  et  al.,  (2020)  melakukan  penelitian dengan  pengumpulan dataset Computed  Tomography (CT)  Covid-19,  dan  menggunakannya  untuk  dilatih menggunakan machine learning . CT scan adalah cara yang berguna untuk mendiagnosis pasien COVID-19 namun memiliki beberapa kesulitan dalam pengumpulan data karena masalah privasi, dataset CT COVID-19  yang  tersedia  secara  publik  sangat  sulit diperoleh, yang menghambat penelitian dan pengembangan  metode  diagnosis  COVID-19  yang didukung  AI  berdasarkan  CT.  Untuk  mengatasi masalah ini, penelitian ini menghasilkan output dataset COVID-CT yang berisi 349 citra COVID-19 CT dari 216  pasien  dan  463  non-COVID-19  CT,  yang  telah diuji  dengan  model  deep  learning  VGG  dimana  hasil yang  diperoleh  berupa  akurasi.  Kegunaan dataset ini dikonfirmasi  oleh  ahli  radiologi  senior  yang  telah
mendiagnosis  dan  merawat  pasien  COVID-19  sejak wabah pandemi ini. Penelitian ini juga melakukan studi eksperimental  yang  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa dataset ini  berguna  untuk  mengembangkan  model diagnosis  berbasis  AI  dari  COVID-19.  Dengan menggunakan dataset ini, penelitian ini mengembangkan  metode  diagnosis  berdasarkan pembelajaran  multi-tugas  dan  pembelajaran  mandiri, yang mencapai F1 0.90, AUC 0.98, dan akurasi 0.89. Menurut  ahli  radiolog  senior,  model  dengan  kinerja seperti itu cukup baik untuk penggunaan klinis [5].
Dari beberapa penelitian terkait dapat di simpulkan deep learning dapat memiliki akurasi yang baik untuk melakukan  klasifikasi  COVID-19.  Pada  penelitian dilakukan  uji  coba  mencoba  untuk  mengembangkan model  untuk  klasifikasi  COVID-19  berdasarkan  CT paru-paru  menggunakan  Arsitektur EfficientNet  B0 . EfficientNet adalah Arsitektur yang dikembangkan oleh Ming  Xingdan  Quoc  pada  tahun  2019. EfficientNet adalah  metode  yang  dapat scale  up semua  dimensi kedalaman,  lebar,  dan  resolusi  secara  seragam menggunakan koefisien gabungan yang sangat efektif [13]. Jaringan EfficientNet memiliki arsitektur dari B0 hingga B7, Jaringan EfficientNet memiliki jumlah blok MBConv yang berbeda. Saat beralih dari EfficientNetB0  ke  EfficientNetB7,  kedalaman,  lebar, resolusi, dan ukuran model terus meningkat dan akurasi juga  ditingkatkan  [14].  Berdasarkan  penjelasan  latar belakang,  penelitian  ini  mengangkat  masalah Klasifikasi  Covid-19  bedasarkan  CT  scan  paru-paru dengan metode EfficientNet.
Penelitian ini memiliki beberapa bagian dimulai dari bagian  pendahuan  yang  berisi  pembahasan  latar belakang  dilakukannya  penelitian,  lalu  ada  bagian bahan  dan  metode  yang  berisi  data  yang  digunakan dalam  penelitian  dan  metode  yang  digunakan  dalam untuk  melakukan  penelitian  mulai  dari  praproses, efficientNet,  dan  metode  evaluasi  model,  bagian selanjutnya  adalah  hasil  dan  pembahasan  berisi  hasil dari  penelitian  dan  kesimpulan  yang  diperoleh  dari penelitian yang dilakukan

## 2. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan data  CT-scan  paru-paru  lalu  data  yang  diperoleh dilakukan praproses, tujuan dilakukan praproses adalah untuk  mengurangi  noise  yang  ada  pada  gambar sehingga diperoleh hasil output yang lebih baik. Data yang telah di praproses selanjutnya dibagi menjadi data train dan data test. Nantinya data train akan digunakan augmentasi  lalu  dilakukan  pelatihan  model.  Pada penelitian  akan  menggunakan  arsitektur  EfficientNet B0  karena  dari  semua  arsitektur  EfficientNet, EfficientNet B0 adalah yang paling simpel namun tetap memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  baik.  Hasil model pelatihan model EfficientNet B0 akan di uji coba dengan data test sehingga diperoleh hasil evaluasi dari model  yang  dibuat,  untuk  lebih  jelas  alur  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Alur Penelitian.
2.1 Data D ataset klasifikasi  menggunakan dataset dari Soares  et  al.  (2020),  di  mana  terdapat  1230  CT scan normal  dan  1252  CT scan COVID-19.  Total  citra adalah  2482  CT scan . Dataset diperoleh  dari  rumah sakit yang terletak di Sao Paulo, Brasil [15]. Dataset CT scan  terdiri  dari  gambar  dengan  format  jpg  dan  png. Ukuran dari tiap gambar berbeda-beda sehingga perlu dilakukan proses resize sebelum data di proses. Gambar 2  adalah  contoh  dari  dataset  CT  COVID-19  dan Gambar 3  adalah contoh dataset CT non COVID-19. Seperti yang bisa dilihat pada CT scan paru-paru positif Covid-19  memiliki  lesion  sehingga  tampak  banyak corak berwarna putih. Dataset akan dibagi menjadi data train  dan  data  test,  dengan  perbandingan  60%  untuk data train, 20% data validasi, dan 60% data test. Data validasi  digunakan  digunakan  untuk  memberikan evaluasi selama proses pelatihan model.
Gambar 3. Contoh CT scan negatif Covid-19.

## 2.2 Praproses
Praproses  dimulai  dengan  mengubah  ukuran dari  semua  gambar  menjadi  224  x  224  pixel,  karena ukuran awal dari setiap gambar berbeda sehinggal perlu disamakan  untuk  mempermudah  proses  input  ke arsitektur deep  learning .  proses  selanjutnya  adalah meningkatkan kualitas gambar dataset , pada penelitian yang dilakuakn menggunakan metode Contrast Limited Adaptive  Histogram Equalization (CLAHE). CLAHE adalah salah satu metode untuk meningkatkan kualitas gambat  dengan  membagi  gambar  menjadi  beberapa bagian  dan  melakukan  perbaikan  kontras  per  sub- gambar.  CLAHE  adalah  perkembangan  dari  metode Adaptive  Histogram  Equalization  (AHE),  yang menjadi  pembedanya  adalah  AHE  melakukan perbaikan  kontras  pada  satu  gambar  sedangkan CLAHE  mebagi  terlebih  dahulu  gambar  menjadi beberapa bagian kecil.  Adapun langkah-langkah pada proses CLAHE adalah sebagai berikut [16]:
1. Bagi gambar asli menjadi sub-gambar.
2. Hitung setiap histogram sub-gambar.
3. Klip setiap histogram sub-gambar.
4. Lakukan  peningkatan  dengan  menginterpolasi pemetaan skala abu-abu Kuantitas  piksel  dalam  sub-gambar  disesuaikan pada setiap nilai grayscale . Jumlah piksel rata-rata pada setiap nilai grayscale diberikan dalam persamaan 1:
𝑁 𝑎𝑣𝑔 = 𝑁𝑋 × 𝑁𝑌 𝑁𝑔𝑟𝑎𝑦 (1)
𝑁 𝐶𝐿 adalah  jumlah  skala  abu-abu  pada  sub- gambar, dan adalah jumlah piksel sub-gambar masing- masing dalam dimensi X dan Y. Kemudian batas klip dari histogram dihitung dari persamaan 2:
𝑁 𝐶𝐿 = 𝑁 𝐶𝐿𝐼𝑃 × 𝑁 𝑎𝑣𝑔 (2)
𝑁 𝐶𝐿𝐼𝑃 adalah nilai piksel rata-rata maksimum dari setiap  skala  keabuan  pada  sub-gambar.  Piksel  pada histogram pertama akan terpotong jika kuantitas piksel lebih  menonjol  dari  jumlah  piksel  yang  disesuaikan secara  merata  ke  dalam  setiap  skala  abu-abu  ( 𝑁𝑑 )
dalam hal jumlah total piksel terpotong dijelaskan oleh persamaan 3:
𝑁 𝑑 = 𝑁𝑇𝐶 𝑁𝑔𝑟𝑎𝑦 (3)
Gambar 4 adalah contoh dari hasil praproses. Seperti yang bisa dilihat pada gambar (a) mempunyai kontras  yang  masih  kurang  sebab  perbedaan  warna masih  kurang  jelas,  pada  gambar  (b)  dapat  dilihat bahwa  perbedaan  kontras  gambar  menjadi  lebih  baik sehingga perbedaan warna antara lesion dan paru-paru menjadi lebih jelas
(a) (b)
Gambar 4. a) CT scan sebelum praproses CLAHE, (b) ) CT scan setelah praproses CLAHE.

## 2.4 Augmentasi
Augmentasi data adalah metode yang digunakan untuk  meningkatkan  keragaman  data  yang  tersedia untuk model pelatihan tanpa benar-benar mengumpulkan data baru [17]. Berikut adalah metode augmentasi yang digunakan pada penelitian: Cropping adalah metode augmentasi yang dilakukan dengan cara memangkas  bagian  dari  gambar  asli  dan  merubah ukuran  gambar  yang  dipangkas  ke  resolusi  tertentu. Flipping adalah  metode  augmentasi  yang  dilakukan dengan  cara  membalikan  gambar  secara  horizontal maupun  vertical. Rotation adalah  metode  augmentasi yang  dilakukan  dengan  cara  memutar  gambar  secara acak.

## 2.5 EfficientNet
Gambar 5 EficientNet dikembangkan oleh Ming Xingdan  Quoc  pada  tahun  2019.  EfficientNet  adalah metode yang dapat scale up semua dimensi kedalaman,
lebar,  dan  resolusi  secara  seragam  menggunakan koefisien gabungan yang sangat efektif [13]. Jaringan EfficientNet  memiliki  arsitektur  dari  B0  hingga  B7, Jaringan EfficientNet memiliki jumlah blok MBConv yang  berbeda.  Saat  beralih  dari  EfficientNetB0  ke EfficientNetB7, kedalaman, lebar, resolusi, dan ukuran model  terus  meningkat  dan  akurasi  juga  ditingkatkan [14].  EfficientNet  adalah  arsitektur  dengan  MBConv ( mobile inverted bottleneck convolution ) sebagai blok dasar yang dapat di scale up .
Gambar 5. Arsitektur EfficientNet B0 [14].
2.6 Precision, recall, dan F-Measure Precision , recall ,  dan F-Measure merupakan parameter  yang  digunakan  dalam  pengujian  hasil klasifikasi. Precision adalah  proporsi  kasus  Prediksi Positif  yang  benar-benar  Positif  Sedangkan recall adalah  proporsi  kasus Real  Positive yang  diprediksi dengan  Positif  dengan  benar  [18].  Secara  umum, precision dan recall dapat  dirumuskan  sesuai  dengan persamaan 4 dan detail pembahasan pada Gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix.
Gambar  6  adalah  gambaran  coefficient  metrics, seperti  yang  dapat  diliihat coefficient  metrics terdiri dari True  positive (TP)  yang  berarti  data  yang diklasifikasi oleh model memiliki output true dan label sesungguhnya  dari  data  tersebut  adalah true . True Negative (TN)  adalah  nilai  yang  diklasifikasikan sebagai  false  oleh  model  dan  memiliki  label  yang sesungguhnya bernilai false .
False  Positive  (FP)  adalah  data  yang diklasifikasikan  positive  oleh  model  tapi  nilai sesungguhnya  adalah  false,  False  Negative  adalah kebalikan dari false positive, dimana pada FN data di klasifikasikan sebagai negative namun nilai sesungguhnya adalah positive. Nilai coefficient metrics yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk  mencari accuracy, precision, dan recall dengan persamaan 4:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁
Mengoptimalkan hasil yang didapatkan, diperlukan  parameter  pengukuran  lainnya  yaitu F- measure.  F-measure secara  efektif  mereferensikan True Positive ke rata-rata dari Prediksi Positif dan Real Positive.  F-measure dapat  dirumuskan  sesuai  dengan persamaan  5.  Semakin  besar  nilai F-measure ,  maka semakin baik pula hasil dari klasifikasi tersebut.
𝐹 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑋 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(5)

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Studi  ini  diimplementasikan  pada workstation dengan CPU Core i7 (8th Gen) 2.20 GHz dengan RAM 8GB;  Memori  grafis  6GB  dan  diimplementasikan  di library  Tensorflow  Python,  dimana  tensorflow  yang digunakan  adalah  versi  2.9.  hasil  dari  penelitian  ini dapat  di  lihat  pada  Tabel  1.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukan bahwa penggunaan model efficientNet B0 dapat  mendeteksi  penyakit  Covid-19  dan  akan mempunyai hasil yang lebih baik apabila menggunakan praproses CLAHE.
Tabel 1 . Hasil EfficientNet B0 Model Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F- measure (%) Dengan CLAHE 91.95 91.69 92.43 92.06 Tanpa CLAHE 91.75 93.75 89.64 91.64
Hasil  dari  penelitian  menunjukan  bahwa klasifikasi  dengan  CLAHE  memilki  performa  yang lebih  baik  apabila  dibandingkan  tanpa  praproses CLAHE. Seperti yang dapat dilihat pada tabel 1 akurasi dengan  CLAHE  lebih  baik  dengan  nilai  91.95% sedangkan  tanpa  CLAHE  hanya  91.75%.  Pada precision model  tanpa  CLAHE  memiliki  hasil  yang lebih  baik  yaitu  93.75%,  sedangnkan  pada  model dengan  CLAHE  memiliki  performa  91,69%,  namun pada nilai recallperbedaan tampak jelas dimana model dengan  CLAHE  memiliki  hasil  yang  lebih  baik yaitu 92.43  sedangkan  tanpa  CLAHE  89.65,  sehingga performa  keseluhan model  dapat  nilai berdasarkan F- measure  dimana  model  dengan  CLAHE  memiliki preforma  lebih baik dengan 92.06 sedangankan tanpa CLAHE memiliki nilai 91.64%.
Gambar 7. Coefficient metrics EfficientNet B0 dengan CLAHE
TN FN FP TP
Performa Pada penelitian ini dilakukan dengan membandingkan hasil dari EfficientNet yang dilakukan dengan  praproses  CLAHE  dan  tanpa  praproses CLAHE.  Hasil  uji  coba  menunjukan  dengan menggunakan  CLAHE  dapat  memperoleh  performa yang lebih baik. Hasil ini dapat di lihat pada Gambar 7 coefficient metrics dengan CLAHE diperoleh TP 232, FP  19,  FN  21,  TN  225,  sedangkan  hasil  dari  tanpa menggunakan  CLAHE  dapat  dilihat  pada  Gambar  8, dimana  TP  225,  FP  26,  FN  15,  dan  TN  231.  Pada penelitian  yang  dilakukan  nilai  accuracy  kurang  baik digunakan  sebagai  evaluasi  disebabkan  jumlah  data positif  dan  negatif  Covid-19  yang  berbeda,  untuk melihat performa sebaiknya dilakukan dengan melihat precision , recall , dan F- measure . (a) (b)
Gambar 9 . a. Hasil ROC-AUC model EfficientNet B0 dengan Clahe. b. Hasil ROC-AUC model EfficientNet B0 tanpa CLAHE.
Untuk  melihat  performa  model  deep  learning  yang dibuat  dapat  juga  dilihat  dari  kurva  Area  Under  the Curve  (AUC)  -  Receiver  Operating  Characteristics (ROC).  ROC-AUC  adalah  salah  satu  metrik  evaluasi terpenting untuk memeriksa kinerja model klasifikasi. Kurva  AUC  -  ROC  adalah  pengukuran kinerja  untuk masalah klasifikasi pada berbagai pengaturan ambang batas.  ROC  adalah  kurva  probabilitas  dan  AUC mewakili  tingkat  atau  ukuran  keterpisahan.  Ini memberi  tahu  seberapa  banyak  model  mampu
membedakan  antar  kelas.  Semakin  tinggi  AUC, semakin  baik  model  dalam  memprediksi  kelas  0 sebagai  0  dan  kelas  1  sebagai  1.  Dengan  analogi, semakin  tinggi  AUC,  semakin  baik  model  dalam membedakan antara pasien dengan penyakit dan tanpa penyakit  [19].  Hasil  ROC – AUC  dari  model  yang dibuat  menunjukan  model  dengan  CLAHE  memiliki hasil yang lebih baik dengan nilai 0.98 dan model tanpa CLAHE  memiliki  nilai  0.97,  untuk  lebih  jelas  dapat dilihat pada gambar 9.
Performa  EfficientNet  B0  dengan  CLAHE memiliki  hasil  yang  lebih  baik  apabila  dibandingkan dengan  arsitektur  deep  learning  lain  seperti  Resnet50 dan  Alexnet  [20].  Tabel  2  adalah  perbandingan performa  EfficientNet  B0  dengan  praproses  CLAHE dibanding  arsitektur  lain  dengan  praproses  CLAHE dalam klasifikasi Covid-19 dengan dataset yang sama.
Tabel  1 .  Performa  Klasifikasi  model  dengan praproses CLAHE.
Model Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F- measure (%) Efficient Net B0 91.95 91.69 92.43 92.06 Resnet 50 [20] 88.73 94.52 82.47 88.08 AlexNet [20] 83.70 85.71 81.27 83.44

## 4 KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini adalah VGG16 dengan preprocessing CLAHE memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan  dengan  metode  lainnya  dengan  akurasi 94,97%, presisi 97,88%, recall 92,03% dan F-measure 94,87%,  kinerja  terendah  adalah  Alexnet.  Namun berdasarkan  hasil  recall,  transfer  learning  Resnet50 dengan  CLAHE  memiliki  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  metode  lain  dengan  perolehan 93,53%.  Kurva  ROC  menunjukkan  bahwa  VGG dengan CLAHE memiliki ROC terbaik dengan 1,0 dan AlexNet  tanpa  CLAHE  memiliki  ROC  terendah dengan  0,92.  Model  dengan  preprocessing  CLAHE memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan model tanpa CLAHE, namun beberapa model tanpa CLAHE memiliki presisi yang lebih baik. Alasan VGG16  lebih  baik  dari  model  lainnya  adalah  karena dataset  menggunakan  gambar  grayscale  sehingga proses  pembelajaran  menggunakan  VGG16  yang memiliki  arsitektur  lebih  sederhana  dibandingkan arsitektur lainnya menjadi lebih efisien..
5 DAFTAR PUSTAKA
[1] covid19.go.id, “Situasi COVID -19 di Indonesia,” , 2023. https://covid19.go.id/artikel/2023/06/02/situas i-covid-19-di-indonesia-update-2-juni-2023
(accessed Jun. 03, 2023).
[2] M. Jenkins, O. Johnson, T. Helliwell and C. P. Johnson, “Case Report: Suspected COVID -19 death  in  the  community  -  histological  lung
findings  and  the  challenges  faced  by  the pathologist,”  , F1000Research ,  vol.  9,  2020, doi: 10.12688/f1000research.23629.1.
[3] A.  Ghaffari,  R.  Meurant  and  A.  Ardakani, “COVID -19 Serological  Tests: How  Well Do They  Actually  Perform?,”  , Diagnostics ,  vol. 10, no. 7, Jul. 2020, doi: 10.3390/diagnostics10070453.
[4] A.  Scohy,  A.  Anantharajah,  M.  Bodéus,  B. Kabamba-Mukadi,  A.  Verroken  and  H. Rodriguez- Villalobos,  “Low  performance  of rapid antigen detection test as frontline testing for COVID- 19 diagnosis,” , Journal of Clinical Virology ,  vol.  129,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/j.jcv.2020.104455.
[5] X.  Yang,  Z.  Jinyu,  Z.  Yichen,  Z.  Shanghang and P. Xie, “COVID -CT-Dataset: A CT Image Dataset  about COVID- 19,”  , 2020. Accessed:
Jul. 09, 2020. [Online]. Available: https://www.medrxiv.org/
[6] Q.  Yang  …  G.  Wang,  “Low -Dose  CT  Image Denoising  Using  a  Generative  Adversarial Network  With  Wasserstein  Distance  and Perceptual  Loss,”  , IEEE  Transactions  on
Medical  Imaging ,  vol.  37,  no.  6,  pp.  1348 – 1357, Jun. 2018, doi: 10.1109/TMI.2018.2827462.
[7] V. Kumar Singh, M. Abdel-Nasser, N. Pandey and  D.  Puig,  “LungINFseg:  Segmenting COVID-19  Infected  Regions  in  Lung  CT Images  Based  on  a  Receptive-Field-Aware Deep Learning Framework,” , Diagnostics , vol. 11, no. 2, p. 158, 2021, doi:
10.3390/diagnostics11020158.
[8] Y.  Wang  and  Q.  Zeng,  “Ovarian  Tumor Texture Classification Based on Sparse Auto- Encoder  Network  Combined  with  Multi- Feature  Fusion  and  Random  Forest  in Ultrasound  Image,”  , Journal  of  Medical Imaging and Health Informatics , vol. 11, no. 2, pp. 424 – 431, Oct. 2020, doi: 10.1166/JMIHI.2021.3298.
[9] Z.  He  …  W.  K.  Ming,  “The  Influence  of Average  Temperature  and  Relative  Humidity on  New  Cases  of  COVID-19:  Time-Series Analysis,”  , JMIR  Public  Health  Surveill 2021;7(1):e20495 https://publichealth.jmir.org/2021/1/e20495 , vol.  7,  no.  1,  p.  e20495,  Jan.  2021,  doi: 10.2196/20495.
[10] E.  A.  A.  Alaoui,  S.  C.  K.  Tekouabou,  S. Hartini, Z. Rustam, H. Silkan and S. Agoujil, “Improvement  in  automated  diagnosis  of  soft tissues tumors using machine  learning,”  , Big Data Mining and Analytics , vol.  4, no. 1, pp. 33 – 46, Mar. 2021, doi: 10.26599/BDMA.2020.9020023.
[11] J.  Shuja,  E.  Alanazi,  W.  Alasmary  and  A. Alashaikh, “Covid -19 Datasets: A Survey And Future Challenges,” , 2020, doi:
10.1101/2020.05.19.20107532.
[12] I.  D.  Apostolopoulos  and  T.  A.  Mpesiana, “Covid -19:  automatic  detection  from  X-ray images  utilizing  transfer  learning  with convolutional neural networks,” , Physical and Engineering Sciences in Medicine , vol. 43, pp.
635 – 640,  2020,  doi:  10.1007/s13246-020- 00865-4.
[13] M. Tan and Q. V Le, “EfficientNet: Rethinking Model  Scaling  for  Convolutional  Neural Networks,”  ,  in Proceedings  of  the  36th International Conference on Machine Learning ,  May  2019,  pp.  6105 – 6114.
Accessed: Jun. 08, 2021. [Online]. Available: http://proceedings.mlr.press/v97/tan19a.html
[14] B.  Baheti,  S.  Innani,  S.  Gajre  and  S.  Talbar, “Eff -UNet:  A  novel  architecture  for  semantic segmentation  in  unstructured  environment,”  , in IEEE  Computer  Society  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition Workshops ,  2020,  vol.  2020-June,  pp.  1473 – 1481. doi: 10.1109/CVPRW50498.2020.00187. [15] E. Soares, P. Angelov, S. Biaso, M. Higa Froes and  D.  K.  Abe,  “SARS -CoV-2  CT-scan dataset:  A  large  dataset  of  real  patients  CT scans  for  SARS-CoV- 2  identification,”  , medrxiv , 2020, doi: 10.1101/2020.04.24.20078584. [16] R.  E.  Putra,  H.  Tjandrasa  and  N.  Suciati, “Severity  Classification  of  Non -Proliferative Diabetic  Retinopathy  Using  Convolutional Support  Vector  Machine,”  , International Journal  of  Intelligent  Engineering  and Systems ,  vol.  13,  no.  4,  2020,  doi: 10.22266/ijies2020.0831.14.
[17] J.  Shijie,  W.  Ping,  J.  Peiyi  and  H.  Siping, “Research  on  data  augmentation  for  image classification  based  on  convolution  neural networks,”  , Proceedings  -  2017  Chinese Automation  Congress,  CAC  2017 ,  vol.  2017- January,  pp.  4165 – 4170,  Dec.  2017,  doi: 10.1109/CAC.2017.8243510.
[18] D.  M.  W.  Powers,  “Evaluation:  From Precision,  Recall  And  F-Measure  to  ROC, Informedness,  Markedness  &  Correlation,”  , ArXiv , vol. 2, no. 1, pp. 37 – 63, 2011, Accessed: May 14, 2019. [Online]. Available: http://www.bioinfo.in/contents.php?id=51
[19] S. H. Park, J. M. Goo and C. H. Jo, “Receiver Operating  Characteristic  (ROC)  Curve: Practical  Review  for  Radiologists,”  , Korean Journal of Radiology , vol. 5, no. 1, p. 11, 2004, doi: 10.3348/KJR.2004.5.1.11.
[20] A.  Irsyad  and  H.  Tjandrasa,  “Detection  of COVID-19 from Chest CT Images Using Deep Transfer Learning,” , International Conference On Information & Communication Technology And System (ICTS) , 2021.