## Sistem Deteksi Pneumonia Paru-Paru dengan Pengolahan Citra Digital dan Machine Learning
Ilham Jawaz 1 , Reni Rahmadewi 2 1,2 Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang; email: jawas271@gmail.com , reni.rahmadewi@ft.unsika.ac.id
[Dikirimkan: 18 Januari 2024, Direvisi: 21 Mei 2024, Diterima:  28 Mei 2024] Corresponding  Author : Ilham Jawaz
INTISARI — Penelitian ini berfokus pada penggunaan pengolahan citra digital, khususnya dalam konteks sistem machine learning untuk diagnosis  penyakit paru-paru. Dalam eksplorasi ini,  sistem diusulkan yang mengintegrasikan Python dan kerangka kerja terkait untuk mengimplementasikan langkah-langkah penting dalam pengolahan citra. Proses ini melibatkan input citra, pemrosesan untuk meningkatkan kualitas, segmentasi area paru-paru, dan ekstraksi fitur penting. Setelah citra diproses  dan  area  paru-paru  diidentifikasi,  sistem  menerapkan  algoritma  klasifikasi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Algoritma ini didesain untuk memanfaatkan informasi fitur yang diekstraksi untuk mengambil keputusan yang tepat dalam mengklasifikasikan citra. Pengujian dilakukan menggunakan dataset yang mengandung citra paru-paru normal dan kasus pneumonia. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi,  yang memberikan gambaran tentang seberapa baik  sistem dapat membedakan antara kedua kategori citra. Sebelum pengolahan citra, sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 75%. Setelah  pengolahan  citra,  tingkat  akurasi  meningkat  menjadi  78%.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  potensi  besar penggunaan pengolahan  citra digital dalam konteks sistem machine learning untuk diagnosis  penyakit  paru-paru. Hasil- hasilnya dapat memberikan  landasan yang kuat untuk pengembangan sistem  yang lebih canggih  dalam diagnosis medis berbasis  citra.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat  memperluas  penggunaan  metode  lain  dalam  pengolahan  citra  yang  dapat meningkatkan akurasi deteksi pneumonia secara signifikan.
KATA KUNCI — Pneumonia, Histogram Equalization, Machine Learning, X-ray, Paru-paru

## I.  PENDAHULUAN
Pneumonia adalah penyakit peradangan paru- paru yang disebabkan oleh infeksi bakteri, virus, jamur, atau parasit[1]. Pneumonia dapat menyebabkan gejala seperti demam, batuk, sesak napas, nyeri dada, dan menggigil[2]. Pneumonia merupakan penyakit yang ada pada paru paru yang bisa di lihat lebih detailnya dengan foto rontgen [3]. Pneumonia merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi  di  dunia,  terutama  di  negara-  negara  berkembang[4].  Menurut  data  WHO, pneumonia menyebabkan  sekitar  2,5  juta kematian pada tahun 2019, yang sebagian besar adalah anak-anak di bawah usia 5 tahun[5]. Deteksi dini pneumonia sangat penting untuk mengurangi risiko komplikasi dan mempercepat penanganan medis.
Selain itu, dokter juga dapat melakukan pemeriksaan radiologi, seperti rontgen dada, CT- Scan , atau MRI, untuk melihat gambaran paru- paru pasien [6]. Rontgen dada yaitu menggunakan sinar-X untuk menghasilkan gambar dua dimensi dari organ dalam tubuh[7]. CT- Scan yaitu menggabungkan teknologi rontgen atau sinar-X dengan sistem komputer khusus[8]. Tujuannya adalah untuk melihat kondisi dalam tubuh dari berbagai sudut dan potongan[9]. MRI yaitu menggunakan medan magnet dan energi gelombang radio untuk  menghasilkan  gambar  struktur  dan  organ  dalam  tubuh[10].  Pemeriksaan  radiologi  ini  dapat  membantu  dokter  untuk menentukan  lokasi,  luas,  dan  jenis pneumonia ,  serta  untuk  membedakannya  dengan  penyakit  paru-paru  lainnya[11].  Namun, pemeriksaan radiologi memiliki beberapa keterbatasan, seperti membutuhkan peralatan yang mahal, memerlukan tenaga ahli yang terlatih, dan berpotensi menimbulkan efek samping akibat radiasi[12]. Oleh karena itu, diperlukan metode alternatif yang dapat membantu dalam mendiagnosis pneumonia .[13] Salah satu metode yang dapat digunakan adalah machine learning [14] . Machine Learning adalah salah satu cabang dari ilmu artificial intelligence yang bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat belajar secara mandiri[15]. Pada saat proses klasifikasi sistem membandingkan gambar yang dimasukan sebagai input dengan gambar  yang  telah  digunakan  sebagai  latihan  sistem[16].  Dalam  konteks  mendiagnosis pneumonia , machine  learning dapat memberikan kontribusi berupa pendeteksian otomatis tanda-tanda pneumonia pada gambar radiologi, segmentasi area yang terkena pneumonia ,  klasifikasi  jenis pneumonia ,  dan  prediksi  hasil  pengobatan[17].  Pada  penelitian  ini  pengolahan  citra  digital  akan diimplementasikan pada sistem machine learning tersebut dengan tujuan mengetahui apakah pengolahan citra dapat meningkatkan akurasi klasifikasi sistem machine learning atau tidak[18]. Metode pengolahan citra digital yang akan diimplementasikan pada sistem ini adalah histogram equalization . Dengan menggunakan metode ini dapat membantu meningkatkan kontras gambar dengan cara mendistribusikan intensitas piksel secara merata di seluruh rentang nilai.

## II.  METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data:
1) Studi Literatur
Studi literatur bertujuan untuk mencari serta mempelajari berbagai sumber referensi atau teori yang berhubungan dengan penelitian ini, seperti halnya buku, jurnal dan berbagai artikel yang bersangkutan dengan penelitian ini[19].
2) Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mencari datasheet yang akan digunakan untuk sistem Machine Learning . 3) Pengolahan Data
Metode pengolahan data bertujuan untuk menampilkan hasil dari uji coba yang dilakukan[20].
Perancangan  sistem  ini  meliputi  sebagian  besar  langkah  kerja  dari  sistem machine  learning klasifikasi  penyakit  paru-paru. Adapun flowchart dalam penelitan ini sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Penelitian

## A.  IDENTIFIKASI MASALAH
Pneumonia sebagai penyakit serius yang memerlukan deteksi dini untuk mengurangi risiko komplikasi. Kualitas gambar sangat dibutuhkan  untuk  mengenali  area  yang  mencurigakan.  Penelitian  lebih  lanjut  akan  terus  mengoptimalkan  metode  ini  untuk mengidentifikasi kasus pneumonia secara efisien dan memungkinkan penanganan yang lebih cepat dan lebih baik bagi pasien.

## B.  STUDI LITERATUR
Studi literatur digunakan untuk memeriksa berbagai referensi seperti jurnal ilmiah, buku, dan artikel terkait, kami membangun landasan teoretis yang kuat sebelum melangkah lebih jauh dalam penelitian kami sendiri. Metode ini memungkinkan kami untuk memahami perkembangan baru dalam bidang penelitian, memahami perspektif yang beragam, dan mengidentifikasi kekurangan penelitian terdahulu.

## C.  RUMUSAN MASALAH
Pengembangan Sistem ini merupakan salah satu tantangan utama untuk menciptakan sistem yang mampu mendeteksi tanda- tanda pneumonia pada citra X- ray paru-paru dengan akurasi yang tinggi. Ini melibatkan pemilihan dan implementasi algoritma yang  tepat,  serta  penyesuaian  dan  peningkatan  berkelanjutan  berdasarkan  hasil  tes.  Proses  pengolahan  citra  digital  harus dioptimalkan untuk meningkatkan kualitas gambar dan memudahkan sistem dalam mengidentifikasi area yang mencurigakan. Ini
melibatkan  peningkatan  teknik  pengolahan  dan  penyesuaian  parameter  untuk  mencapai  hasil  terbaik.  Sistem  harus  dirancang sedemikian rupa sehingga dapat memberikan hasil yang akurat dan membantu dalam diagnosis dini pneumonia .

## D.  TUJUAN PENELITIAN
Penelitian ini berfokus pada tantangan deteksi pneumonia pada citra X- ray paru-paru, suatu masalah yang penting dalam bidang medis. Tujuan utama adalah untuk mengembangkan solusi yang efektif dengan menggabungkan dua teknologi canggih: pengolahan citra digital dan machine learning . Pengolahan citra digital digunakan untuk meningkatkan kualitas gambar dan menyoroti area yang  mencurigakan,  sementara machine  learning digunakan  untuk  menganalisis  pola  dan  fitur  dalam  citra  tersebut.  Dengan pendekatan ini, penelitian ini berharap dapat memberikan alat yang kuat dan akurat untuk mendeteksi pneumonia pada tahap awal, sehingga meningkatkan peluang pemulihan pasien.

## E.  PENGUMPULAN DATA
Proses  pengumpulan datasheet dimulai  dengan  mencari  data  gambar  paru-paru  yang  diperoleh  dari  hasil  citra  X-ray.  Ini melibatkan penelusuran berbagai sumber data, untuk mendapatkan citra X-ray paru-paru yang berkualitas. Setelah data ditemukan, langkah  selanjutnya  adalah  mengekstrak  informasi  yang  relevan  dari  citra  tersebut.  Informasi  ini  kemudian  disimpan  dalam datasheet, yang akan digunakan sebagai input untuk sistem deteksi pneumonia . Pengumpulan datasheet ini merupakan langkah penting  dalam  penelitian  ini,  karena  kualitas  dan  jumlah  data  yang  dikumpulkan  akan  berdampak  langsung  pada  akurasi  dan efektifitas sistem yang sedang dikembangkan.

## F.  PENGOLAHAN DATA
Dalam penelitian ini, proses pengolahan data dibagi menjadi dua bagian utama: satu yang tidak menggunakan pengolahan citra dan satu lagi yang menggunakan pengolahan citra.
Bagian pertama, yang tidak menggunakan pengolahan citra, melibatkan analisis data mentah seperti yang diperoleh dari citra X- ray . Ini memungkinkan sistem untuk memahami pola dasar dan fitur dalam data tanpa manipulasi atau penyesuaian apa pun. Bagian kedua, yang menggunakan pengolahan citra, melibatkan serangkaian teknik untuk meningkatkan kualitas gambar dan menyoroti area yang mencurigakan. Teknik ini dapat mencakup peningkatan kontras, penajaman, pengurangan noise, dan lainnya.
Dengan  cara  ini  memungkinkan  peneliti  untuk  membandingkan  efektifitas  sistem  dalam  kedua  skenario  tersebut  dan  dapat menentukan apakah pengolahan citra memberikan peningkatan signifikan dalam deteksi pneumonia .

## G.  ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan metode pengolahan citra digital, khususnya teknik yang dikenal sebagai histogram equalization , dalam sistem deteksi pneumonia . Teknik ini, yang bertujuan untuk meningkatkan kontras dalam citra, telah terbukti efektif  dalam  meningkatkan  akurasi  sistem  dalam  mendeteksi pneumonia pada  citra  X- ray paru-paru.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa penggabungan teknologi pengolahan citra dengan machine learning dapat membawa peningkatan signifikan dalam efisiensi deteksi kasus pneumonia. Ini menunjukkan potensi besar dari pendekatan ini dalam meningkatkan kualitas dan kecepatan diagnosis pneumonia .
Selain itu, penemuan ini juga membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut tentang bagaimana teknologi pengolahan citra dan machine  learning dapat  digabungkan  dalam  berbagai  aplikasi  medis  lainnya.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya berkontribusi pada bidang deteksi pneumonia , tetapi juga pada bidang kesehatan secara lebih luas. Akhirnya, meskipun hasil ini sangat menjanjikan, masih banyak pekerjaan yang harus dilakukan. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk terus mengoptimalkan dan memperbaiki sistem ini, serta untuk mengevaluasi efektivitasnya dalam berbagai kondisi dan populasi pasien.

## H.  KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, proses menyimpulkan hasil melibatkan penyandingan antara tinjauan pustaka dan hasil uji coba. Tinjauan pustaka memberikan kerangka teoritis dan konteks pengetahuan yang ada, sementara hasil uji coba memberikan data  empiris  dan  temuan  aktual  dari  penelitian.  Tinjauan  pustaka  dilakukan  untuk  memahami  pengetahuan  yang  ada  dan menetapkan  dasar  teoritis  untuk penelitian. Ini  melibatkan penelusuran  dan  analisis  literatur  relevan untuk  memahami  metode, teknik, dan temuan sebelumnya yang terkait dengan topik penelitian. Kemudian, hasil uji coba dianalisis dan dibandingkan dengan tinjauan pustaka. Ini melibatkan interpretasi data, identifikasi pola, dan penarikan kesimpulan berdasarkan hasil uji coba.
Akhirnya, hasil dari kedua proses ini disandingkan untuk menyimpulkan penelitian. Ini melibatkan integrasi pengetahuan dari tinjauan pustaka dengan temuan dari hasil uji coba untuk mencapai kesimpulan yang komprehensif dan berwawasan luas. Dengan demikian,  proses  ini  memungkinkan  penelitian  untuk  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dan  berarti  ke  dalam  bidang pengetahuan yang ada.

## III.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## I. HASIL TANPA PENGOLAHAN CITRA
Peneliti melakukan percobaan tanpa pengolahan citra sebanyak lima kali percobaan. Dalam setiap percobaan menggunakan 9 gambar yang berbeda. Berikut merupakan gambar dan hasil tanpa pengolahan citra dengan 5 kali percobaan:
1) Percobaan 1
Berikut merupakan hasil gambar dari percobaan 1 tanpa pengolahan citra:
Gambar 2. Percobaan 1 Tanpa Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  2  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 6 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 1 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.
2) Percobaan 2 Berikut merupakan hasil gambar dari percobaan 2 tanpa pengolahan citra:
Gambar 3. Percobaan 2 Tanpa Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  5  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 1 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 3 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 3) Percobaan 3
Berikut merupakan hasil gambar dari percobaan 3 tanpa pengolahan citra:
Gambar 4. Percobaan 3 Tanpa Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  4  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 2 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 3 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 4) Percobaan 4
Berikut merupakan hasil gambar dari percobaan 4 tanpa pengolahan citra:
Gambar 5. Percobaan 4 Tanpa Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  6  gambar, actual-normal dengan predicted-normal tidak terdapat gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 3 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 5) Percobaan 5
Berikut merupakan hasil gambar dari percobaan 5 tanpa pengolahan citra:
Gambar 6. Percobaan 5 Tanpa Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  3  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 3 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 3 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.
Dalam tahap awal penelitian, penulis melakukan serangkaian percobaan menggunakan dataset yang telah diproses sebelumnya. Dataset ini digunakan untuk mengimplementasikan sistem deteksi pneumonia yang sedang dikembangkan. Percobaan ini dilakukan sebanyak lima kali untuk memastikan keandalan hasil. Dari kelima percobaan tersebut, ditemukan bahwa dari total kasus yang diteliti, terdapat 12 kasus yang menunjukkan paru-paru normal dan 33 kasus yang menunjukkan gejala pneumonia . Tanpa melakukan proses pengolahan citra, sistem yang dikembangkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 73%. Tingkat akurasi ini dihitung menggunakan metode confusion matrix , sebuah teknik yang umum digunakan dalam bidang machine learning untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi.
T ABEL I D ATA T ANPA P ENGOLAHAN C ITRA Tanpa Menggunakan Pengolahan Citra Actual Class Pneumonia Normal Predict Class Pneumonia 21 13 Normal 0 12
Berikut merupakan hasil perhitungan menggunakan metode confusion matrix dengan menggunakan rumus:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
(𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (21 + 12)
(21 + 13 + 12)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 33 45 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,73 ∗ 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 73%
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  meskipun  tanpa  pengolahan  citra,  sistem  yang  dikembangkan  sudah  mampu  mendeteksi pneumonia dengan akurasi yang cukup tinggi. Namun, peningkatan dan optimasi lebih lanjut tentunya masih dibutuhkan untuk meningkatkan akurasi dan efektifitas sistem ini dalam mendeteksi pneumonia . Oleh karena itu, penulis melakukan uji coba untuk menggali lebih dalam dengan memperkenalkan metode pengolahan citra.

## J.  HASIL DENGAN MENGGUNAKAN PENGOLAHAN CITRA
Peneliti melakukan percobaan dengan menggunakan pengolahan citra sebanyak lima kali percobaan. Dalam setiap percobaan menggunakan 9 gambar yang berbeda. Berikut merupakan gambar dan hasil tanpa pengolahan citra dengan 5 kali percobaan: 1) Percobaan 1 Berikut merupakan gambar percobaan 1 dengan menggunakan pengolahan citra:
Gambar 7. Percobaan 1 Menggunakan Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  5  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 1 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 3 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 2) Percobaan 2
Berikut merupakan gambar percobaan 2 dengan menggunakan pengolahan citra:
Gambar 8. Pecobaan 2 Menggunakan Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  7  gambar, actual-normal dengan predicted-normal tidak terdapat gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 2 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 3) Percobaan 3
Berikut merupakan gambar percobaan 3 dengan menggunakan pengolahan citra:
Gambar 9. Percobaan 3 Menggunakan Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  7  gambar, actual-normal dengan predicted normal terdapat 1 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 1 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted normal tidak ada.

## 4) Percobaan 4
Berikut merupakan gambar percobaan 4 dengan menggunakan pengolahan citra:
Gambar 10. Percobaan 4 Menggunakan Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  7  gambar, actual-normal dengan predicted-normal tidak terdapat gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 2 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.

## 5) Percobaan 5
Berikut merupakan gambar percobaan 4 dengan menggunakan pengolahan citra:
Gambar 11. Percobaan 5 Menggunakan Pengolahan Citra
Hasilnya  menunjukkan  bahwa actual-pneumonia dengan predicted-pneumonia terdapat  6  gambar, actual-normal dengan predicted-normal terdapat 1 gambar, actual-normal dengan predicted-pneumonia terdapat 2 gambar, dan actual-pneumonia dengan predicted-normal tidak ada.
Dalam penelitian ini, metode pengolahan citra digital diperkenalkan sebagai upaya untuk meningkatkan akurasi sistem deteksi pneumonia pada  citra  X- ray paru-paru.  Teknik  ini  melibatkan  serangkaian  proses  yang  dirancang  untuk  memperbaiki kualitas gambar, sehingga memudahkan sistem dalam mengidentifikasi pola dan fitur yang mencurigakan.
Berbeda  dengan  percobaan  sebelumnya  yang  hanya  mengandalkan  data  mentah,  penelitian  ini  mengeksplorasi  bagaimana pengolahan citra dapat memperbaiki hasil prediksi. Dengan memanfaatkan teknik pengolahan citra, sistem diharapkan dapat lebih efektif dalam mengenali tanda-tanda pneumonia , sehingga meningkatkan akurasi deteksi.
Selain itu, penelitian ini juga berusaha untuk memahami bagaimana teknik pengolahan citra dapat diintegrasikan dengan algoritma machine learning yang ada. Tujuannya adalah untuk menciptakan sistem yang tidak hanya akurat, tetapi juga efisien dan dapat diadaptasi untuk berbagai jenis data citra. Adapun hasil data setelah menggunakan pengolahan Citra:
T ABEL II
D ATA M ENGGUNAKAN P ENGOLAHAN C ITRA Menggunakan Pengolahan Citra Actual Class Pneumonia Normal Predict Class Pneumonia 32 10 Normal 0 3
Berikut merupakan hasil perhitungan menggunakan metode confusion matrix dengan menggunakan rumus:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (32 + 3)
(32 + 3 + 10)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 35 45 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,78 ∗ 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 78%
Perbedaan utama antara kedua percobaan terletak pada hasil prediksi. Dalam percobaan yang menggunakan pengolahan citra, terdapat peningkatan akurasi sistem sebesar 5%. Ini menunjukkan bahwa pengolahan citra dapat memperbaiki kinerja sistem dalam mendeteksi tanda-tanda pneumonia pada  citra X- ray .Metode confusion  matrix yang digunakan untuk  mengukur kinerja sistem, menunjukkan  bahwa  dengan pengolahan  citra,  sistem  menjadi  lebih  tepat  dalam  mengenali  tanda-tanda pneumonia . Ini  berarti bahwa sistem mampu membedakan antara citra paru-paru normal dan citra yang menunjukkan gejala pneumonia dengan lebih baik. Pengolahan citra digital menunjukkan potensi besar untuk meningkatkan akurasi sistem deteksi pneumonia . Teknik ini membantu dalam memperjelas fitur-fitur dalam citra yang mungkin menunjukkan adanya pneumonia , sehingga memudahkan sistem dalam mengidentifikasi kasus pneumonia .Dengan terus mengoptimalkan metode pengolahan citra ini, sistem dapat menjadi lebih efisien dalam  mengidentifikasi  kasus  pneumonia  pada  tahap  awal.  Ini  sangat  penting  karena  deteksi  dini  pneumonia  memungkinkan penanganan yang lebih cepat dan lebih baik bagi pasien, yang pada akhirnya dapat meningkatkan peluang pemulihan pasien.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berfokus  pada  eksplorasi  potensi  metode  pengolahan  citra  digital,  khususnya  teknik  yang  dikenal  sebagai histogram equalization, dalam meningkatkan akurasi sistem deteksi pneumonia pada citra X-ray paru-paru. Teknik ini dirancang untuk meningkatkan kontras dan distribusi intensitas piksel dalam citra, sehingga memudahkan sistem dalam mengenali tanda- tanda pneumonia.
Sebelum implementasi histogram equalization , sistem memiliki akurasi sebesar 73% berdasarkan perhitungan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (21 + 12) (21 + 13 + 12) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 33 45
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,73 ∗ 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 73%
Setelah  implementasi  histogram  equalization  dalam  proses  pengolahan  citra,  akurasi  sistem  meningkat  menjadi  78% berdasarkan perhitungan:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁) (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (32 + 3) (32 + 3 + 10) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 35

## 45
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0,78 ∗ 100% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 78%
Hal ini menunjukkan bahwa pengolahan citra dapat memainkan peran penting dalam membantu sistem mengidentifikasi tanda- tanda  pneumonia.  Meskipun  peningkatan  ini  signifikan,  masih  ada  ruang  untuk  perbaikan  dan  optimasi  lebih  lanjut.  Ini menunjukkan bahwa metode pengolahan citra, seperti histogram equalization, memiliki potensi besar untuk lebih meningkatkan akurasi sistem deteksi pneumonia. Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan terus mengoptimalkan metode pengolahan citra ini, kita  dapat  lebih  efisien  dalam  mengidentifikasi  kasus  pneumonia  pada  tahap  awal.  Ini  sangat  penting  karena  deteksi  dini memungkinkan  penanganan  yang  lebih  cepat  dan  lebih  baik  bagi  pasien,  yang  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  peluang pemulihan  pasien.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat  memperluas  penggunaan  metode  lain  dalam  pengolahan  citra  yang  dapat meningkatkan  akurasi  deteksi  pneumonia  secara  signifikan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  berkontribusi  pada peningkatan deteksi pneumonia, tetapi juga membuka jalan untuk inovasi dan peningkatan lebih lanjut dalam bidang ini.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis menyatakan bahwa tidak terdapat konflik kepentingan.

## REFERENSI
[1] B.  Alnur,  Mulyono, Fitri Amillia,  en  S. Sutoyo, “JITE  (Journal of Informatics  andTelecommunication Engineering)”, J. Informatics Telecommun. Eng. , vol 7, no 1, bll 102–111, 2023, [Online]. Available at: https://www.researchgate.net/publication/335117624_Malang_City_Polytechnic_Web_Based_Student_Attendance_Information_Syste m_Telecommunications_Engineering_Study_Program_Using_Fingerprint/fulltext/5d515fe34585153e594ef214/Malang-City- Polytechnic-Web-Based-S
[2] O. F. Soedradjat, R. Magdalena, en N. K. C. Pratiwi, “Deteksi Gangguan Paru-Paru Berbasis Citra X-Ray Menggunakan Deep Learning”, e-Proceeding Eng. , vol 8, no 6, bll 2891–2896, 2022.
[3] U. P. Sanjaya, Z. Alawi, A. R. Zayn, en G. P. Dirgantoro, “Optimasi Convolutional Neural Network dengan Standard Deviasi untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru”, Gener. J. , vol 7, no 3, bll 40–47, 2023, doi: 10.29407/gj.v7i3.20183.
[4] J. Yopento, E. Ernawati, en F. F. Coastera, “Identifikasi Pneumonia Pada Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network  (CNN)  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Sobel”, Rekursif  J.  Inform. ,  vol  10,  no  1,  bll  40–47,  2022,  doi: 10.33369/rekursif.v10i1.17247.
[5] A. A. Hipzi, G. W. Wiriasto, I. Made, en B. Suksmadana, “Klasifikasi Pneumonia Pada Augmentasi Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolution Neural Network (Cnn)”, 2023, [Online]. Available at: http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/39247
[6] A. S. Wiratama, M. Rifqi, en S. Maesaroh, “Efektivitas Transfer Learning Dalam Pendeteksian Penyakit Pneumonia Melalui Citra X-
Ray Paru Manusia”, J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol 7, no 1, bll 43–52, 2023, doi: 10.47080/saintek.v7i1.2551.
[7] “19-Article Text-118-1-10-20230728.pdf”.
[8] P.  I.  Prayogi,  F.  Hilman,  en  S.  S.  Tomhert,  “Klasifikasi  Penyakit  Pneumonia  Dan  Covid-19  Berbasis  Citra  X-Ray  Menggunakan Arsitektur Deep Residual Network”, e-Proceeding Eng. , vol 9, no 4, bll 1837–1843, 2022.
[9] N. P. Ekananda en D. Riminarsih, “Identifikasi Penyakit Pneumonia Berdasarkan Citra Chest X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network”, J. Ilm. Inform. Komput. , vol 27, no 1, bll 79–94, 2022, doi: 10.35760/ik.2022.v27i1.6487.
[10] F. Antony, H. Irsyad, en M. E. Al Rivan, “KNN Dan Gabor Filter Serta Wiener Filter Untuk Mendiagnosis Penyakit Pneumonia Citra X-RAY Pada Paru-Paru”, J. Algoritm. , vol 1, no 2, bll 147–155, 2021, doi: 10.35957/algoritme.v1i2.893.
[11] M. Adzkia, F. Arland, en A. W. Setiawan, “Deteksi Pneumonia Menggunakan Citra Sinar-X Paru berbasis Residual Network”, J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol 9, no 2, bll 373–380, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022925626.
[12] R.  R.  E.  PRASETYO  en  M.  ICHWAN,  “Perbandingan  Metode Deep  Residual  Network  50  dan Deep  Residual  Network  152 untuk Deteksi Penyakit Pneumonia pada Manusia”, MIND J. , vol 6, no 2, bll 168–182, 2021, doi: 10.26760/mindjournal.v6i2.168-182.
[13] M. A. Alghozali et al. , “Klasifikasi Penyakit Pneumonia Citra Digital X-Ray Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dan RGB Equalization”, vol 3, bll 229–236, 2024.
[14] B. Nugroho en E. Y. Puspaningrum, “Kinerja Metode CNN untuk Klasifikasi Pneumonia dengan Variasi Ukuran Citra Input”, J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol 8, no 3, bll 533–538, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021834515.
[15] N. Yudistira, A. W. Widodo, en B. Rahayudi, “Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan Deep Learning yang Efisien”, J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol 7, no 6, bl 1289, Des 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020763651.
[16] I. Gusmanda, J. Raharjo, en E. Suhartono, “Deteksi Penyakit Pneumonia Berbasis Citra XRay Menggunakan Cnn Arsitektur Vgg-19”, vol 10, no 6, bll 5178–5181, 2023.
[17] B. M. Sapata en D. Juniati, “Ray Thorax Menggunakan Metode Fraktal Box Counting”, vol 7, no 3, 2019.
[18] R. A. Wati, H. Irsyad, en M. E. A. R. Rivan, “Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine”, J. Algoritm. , vol 1, no 1, bll 21–32, 2020, [Online]. Available at: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=2652619&val=24585&title=KLASIFIKASI PNEUMONIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
[19] W. Darmalaksana, “Metode Penelitian Kualitatif Studi Pustaka dan Studi Lapangan”, Pre-print Digit. Libr. UIN Sunan Gunung Djati Bandung , bll 1–6, 2020.
[20] Ahmad en Muslimah, “Memahami Teknik Pengolahan dan Analisis Data Kualitatif”, Proceedings , vol 1, no 1, bll 173–186, 2021.