## OPTIMASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK DETEKSI
COVID-19
* Widi Hastomo 1 , Adhitio Satyo Bayangkari Karno 2 , & Indra Bakti 3
1,3 Teknologi Informasi, ITB Ahmad Dahlan Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Indonesia *Widie.has@gmail.com
Abstrak:  Optimasi  Convolution  Neural  Network  Untuk  Deteksi  Covid-19. Kondisi pandemi  seperti  sekarang  ini  diperlukan  sebuah  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk mendeteksi  covid-19  secara  otomatis  berdasarkan  pada  gambar  rontgen  dada  guna memudahkan  dalam  mambantu  pengambil  keputusan.  Penelitian  ini  ingin  membandingkan arsitektur CNN AlexNet dan MobileNetV2 untuk mendeteksi (a) covid-19, (b) lung opacity, (c) normal, (d) viral pneumonia. Data himpunan rontgen dada yang digunakan sejumlah 4000 yang berasal  dari  kaggle.com,  0.8  data  dibagi  untuk  pelatihan  sedangkan  0.2  nya  digunakan  untuk pengujian. Optimizer  yang digunakan  yaitu keras SGD momentum, dengan nilai  learning  rate 0.005  dan  momentum  0.9,  serta  epoch  50.  Ukuran  gambar  untuk  input  yaitu  224x224  serta ukuran  batch 32. Hasil optimasi dari kedua algoritma tersebut  yaitu, MobileNetV2  lebih  baik untuk mendeteksi covid-19 dengan nilai akurasi presisi  mencapai 99%. Penelitian selanjutnya dapat membandingkan algoritma CNN yang lainnya serta data himpunan yang lebih banyak.
Kata kunci : CNN; AlexNet; MobileNetV2; Covid-19
Abstract:  Convolution  Neural  Network  Optimization  for  Covid-19  Detection. In  the current  pandemic  conditions,  a  machine  learning  algorithm  is  needed  to  detect  COVID-19 automatically  based  on  chest  X-ray  images  to  make  it  easier  to  assist  decision  makers.  Aim study be disposed for compare the architecture of CNN AlexNet and MobileNetV2 to detect (a) covid-19, (b) lung opacity, (c) normal, (d) viral pneumonia. The data set of chest X-rays used are 4000 from kaggle.com, 0.8 of the data is shared for training while 0.2  is used  for testing. The optimizer used is hard SGD momentum, with a value of leaning rate 0.005 and momentum 0.9,  and  epoch  50.  The  image  size  for  the  input  is  224x224  and  the  batch  size  is  32.  The optimization results from the two algorithms are, MobileNetV2 is better for detecting covid-19 with  an  accuracy  value  The  precision  reaches  99%.  Future  research  can  compare  other  CNN algorithms and larger data sets.
Keywords : CNN; AlexNet; MobileNetV2; Covid-19
History &License of Article Publication: Received: 30/11/2022 Revision: 16/12/2022 Published: 31/12/2022
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.v10i2.299
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Novel  coronavirus  (Covid-19)  telah  menjadi  pandemi  selama  lebih  dari  dua  tahun terakhir,  Hari  ini,  virus  covid-19  telah  menjelma  masalah  kesehatan  masyarakat  yang serius  dalam  seluruh  dunia  (Z.  Zhang,  Cui,  and  Zhu  2020).  Menurut  data  statistik worldometers,  jumlah  yang  terinfeksi  diseluruh  dunia  mencapai  647.591.353  orang,  total meninggal dunia mencapai 6.639.192 orang (Anon 2022). Karena infeksi virus yang tinggi, penting  untuk  mengontrol  penyakit,  termasuk  diagnosis  cepat  dan  karantina  tepat  waktu.
Vol. 10 No. 2, Desember 2022, Hal. 317-331
Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index
E-ISSN: 2686-553X
Dengan  kecepatan  penyebaran  yang  semakin  eksponensial,  upaya  yang  serius  dilakukan guna  menyelamatkan  kesehatan  masyarakat  secara  intensif  dilakukan  (Tedros  Adhanom Ghebreyesus 2021). Pemerintah Indonesia telah melakukan upaya pencegahan penyebaran virus,  dengan  cara  pembatasan  sosial  serta  pemberian  vaksin  kepada  seluruh  masyarakat. Walaupun telah divaksin, namun protokol kesehatan tetap harus dijalankan.
Virus  ini  menyebabkan  pneumonia  pada  pasien.  Infeksi  pneumonia  di  paru-paru membuat  pasien  sulit  bernapas  dan  menyebabkan  pasien  meninggal  saat  virus  menyebar. Menurut  pedoman  terbaru  yang  diterbitkan  oleh  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO), reverse  transcription-polymerase  chain  reaction (RT-PCR)  ataupun  gen  urutan  untuk pernapasan atau sampel darah harus memvalidasi diagnosis coronavirus sebagai indikator yang utama untuk rawat inap (Corman et al. 2020). Tapi butuh waktu lama menggunakan alat yang relevan untuk mendeteksi virus, selain waktu yang relatif lama yang diperlukan untuk  diagnosis,  serta  juga  kurang  sensitif  terhadap  deteksi  virus  (Corman  et  al.  2020). Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  dokter  dan perawat  telah  terpapar  Covid-19  selama  pengambilan  sampel  salvia  berdasarkan  kit  RT- PCR (Kauczor and Hellbach 2021). Jumlah alat ini juga terbatas dan membutuhkan biaya relatif mahal. Menurut informasi dari beberapa dokter dan perawat, diagnosis berdasarkan alat  RT-PCR  pada  akhirnya  tidak  hemat  biaya.  Karena  itu,  diagnosis  cepat  Covid-19 diperlukan untuk mengobati dan mengendalikan penyakit (Esposito et al. 2020).
Rontgen dada ( image chest x-ray ) menjadi salah satu pilihan metode yang digunakan selama  perawatan  penyakit  ini  (Ai  et  al.  2020). Computerized  tomography (CT)  dan Digital Radiography (DR) atau sinar-X 2D standar termasuk di antara metode pencitraan dada.  DR  digunakan  untuk  memindai  tubuh  untuk  diagnosis  patah  tulang,  infeksi  paru- paru, pneumonia dan tumor. CT adalah DR yang canggih yang dapat memberikan gambar organ  yang  lebih  jelas,  tulang,  dan  jaringan.  Namun,  CT scan tidak  tersedia  di  semua rumah  sakit  dan  biayanya  tidak  semurah  DR.  Karena  keterbatan  alat,  biasanya  dokter menggunakan  DR  untuk  langkah  pertama  diagnosis.  Menggunakan  DR  lebih  cepat,  lebih mudah,  lebih  terjangkau  daripada  CT  (Ai  et  al.  2020).  Namun  untuk  mendiagnosa  hasil dari DR, dokter menganalisis secara visual (manual) virus, infeksi, bakteri, karena jumlah pasien  yang  terindikasi  virus  banyak,  menjadikan  tenaga  dokter  terbatas.  Konsistensi gambar  dada X-ray memiliki  kekurangan  tertentu,  seperti  kontras  rendah,  tumpang  tindih organ  dan  batas  kabur,  yang  memiliki  dampak  signifikan  pada  identifikasi  pneumonia rontgen dada (Wu et al. 2020).
Berdasarkan  pada  fakta  yang  disebutkan  di  atas,  deteksi  otomatis  virus  jenis (termasuk Covid-19) berdasarkan gambar dada telah memperoleh banyak perhatian dalam penelitian terbaru  (Hastomo 2021; Hastomo, Satyo, et al. 2021; Hastomo and Bayangkari 2021; Ioannis, Apostolopoulos, and A 2020; Satyo et al. 2021; Tan and  Le 2019; Tanvir, Md,  and  Shaikh  2020).  Deteksi  otomatis  Covid-19  tidak  hanya  menyebabkan  diagnosis cepat tetapi juga mengurangi beban kerja dokter dan berguna untuk perawatan tepat waktu dan  pengurangan  risiko  kematian  pasien.  Baru-baru  ini,  berbagai  metode  komputasi berdasarkan deep  learning telah  dikembangkan  untuk  observasi  dan  analisis  penemuan otomatis  Covid  -19  memanfaatkan  gambar  X-Ray.  Deep  Learning  adalah  perpaduan
metode  untuk  pembelajaran  mesin,  terutama  ditujukan  untuk  mengekstraksi  dan mengklasifikasikan  secara  otomatis  gambar  sementara  aplikasinya  banyak  ditemui  di bidang  pengenalan  citra  medis,  segmentasi,  dan  klasifikasi  (Ayumi,  V.,  Rere,  L.  R., Fanany, M. I., & Arymurthy 2017; Ayumi et al. 2017; Hastomo 2020; Hastomo, Karno, et al.  2021;  Hastomo  and  Satyo  2019;  Andrew  G.  Howard  et  al.  2017;  Karno,  A.  S.  B.,  & Hastomo 2020; Karno, Hastomo, and Wardhana 2020; Lei et al. 2020; Rasdi Rere, Fanany, and Arymurthy 2016; Rere, Fanany, and Arymurthy 2015).
Penelitian yang dilakukan oleh (Abbas, Asmaa, and Mohammed 2021) mengusulkan model  new  deep  CNN  yang  didasarkan  pada  DeTraC  gambar  rontgen  dada,  Eksperimen secara  ekstensif  mencapai  akurasi  95,12%,  97,91%  sensitivitas,  dan  spesifisitas  91,87% untuk  sistem  ini.  (Mohamed  et  al.  2020)  mengusulkan  generative  adversarial  network dengan  deep  neural  network,  Googlenet  mencapai  akurasi  80,6%  untuk  klasifikasi  empat kelas.  Alexnet  memperoleh  akurasi  85,2%  dalam  tiga  skenario  kelas,  dan  Googlenet mencapai  akurasi  100%  dalam  dua  skenario  kelas.  (Rahimzadeh  et  al.  2020) mengembangkan  beberapa  deep  neural  network  untuk  klasifikasi  otomatis  Covid-19. Model  terlatih  yang  digunakan  untuk  sistem  ini  adalah  Xception  dan  ResNet50-V2, Eksperimen ekstensif menunjukkan akurasi rata-rata 91,4% untuk semua kelas.  (Oh et al. 2020)  mengusulkan patch-based CNN  dengan  jumlah  parameter  relatif  kecil  yang  bisa dilatih,  Eksperimen  ekstensif  menunjukkan  akurasi  88,9%,  presisi  83,4%,  perolehan 85,9%,  dan  skor  f1  score  84,4%.  (J.  Zhang  et  al.  2020)  mengusulkan  new  deep learning- based  model  (model  deteksi  anomali)  berdasarkan  gambar  sinar-X  dada,  Eksperimen ekstensif menyajikan sensitivitas 96% dan spesifisitas 70,65% untuk sistem ini.
Ioanis et.,(Ioannis et al. 2020) memperkenalkan beberapa model terlatih CNN untuk deteksi  Covid-19.  Sistem  menggunakan  pembelajaran  transfer  untuk  diagnosis  dengan kumpulan  data  Covid-19  yang  relatif  kecil.  Di  antara  model  terlatih,  MobileNetV2 mencapai  akurasi  96,78%,  sensitivitas  98,66%,  dan  spesifisitas  96,46%  untuk  dataset kedua.  (Tanvir  et  al.  2020)  mengusulkan  new  deep  learning  model  bernama  CovXNet menggunakan gambar rontgen dada untuk deteksi otomatis Covid-19 dan kasus pneumonia lainnya.  Eksperimen  ekstensif  menyajikan  akurasi  97,4%  untuk  Covid-19  dibandingkan kasus normal dan akurasi 90,2% untuk klasifikasi antara kasus Covid-19, normal, dan virus dan  bakteri  pneumonia.  (Tsiknakis  et  al.  2020)  mengembangkan  deep  learning-based model untuk mendiagnosis  Covid-19 dari gambar rontgen dada. Model terlatih Inception- V3  diperkenalkan,  Sistem  ini  menunjukkan  akurasi  100%,  sensitivitas  99%,  dan spesifisitas  100%  untuk  Covid-19  versus  klasifikasi  umum  biner  pneumonia  dan  akurasi 76%,  sensitivitas  93%,  dan  spesifisitas  87%  untuk  klasifikasi  empat  kelas.  (Sethy  and Prabira  2020)  mengusulkan  sistem  di  mana  sembilan  model  terlatih  yang  berbeda mengekstraksi  fitur  dari  gambar  sinar-X  dada.  Sistem  menggunakan  SVM  untuk mengklasifikasikan  Covid-19  menggunakan  fitur  yang  diekstrak.  Di  antara  semua model, ResNet50 dianggap terbaik untuk ekstraksi fitur. Sistem memperoleh akurasi 95,33% dan skor  F1 95,34% menggunakan ResNet50 dan SVM.  (Horry et al. 2020) memperkenalkan skema  di mana empat  model  pra-terlatih yang  berbeda  digunakan.  Dataset  tersebut  berisi 115  sampel  Covid-19,  322  kasus  pneumonia,  dan  60.361  sampel  kasus  sehat.  Di  antara
model,  VGG16  dan  VGG19  memiliki  performa  terbaik.  VGG19  mencapai  akurasi  81% untuk klasifikasi Covid-19 versus pneumonia.
Penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  akan  mengambil  manfaat  dari  dua  arsitektur Convolution  Neural  Network  MobileNet-V2  dan  AlexNet  guna  mendeteksi  Covid-19 bersumber pada gambar rontgen dada.

## METODE
Data  himpunan  yang  digunakan  untuk  eksperiman  ini  bersumber  dari  kaggle.com (Corrochann  2020),  kaggle  merupakan  komune  ilmuwan  data  serta  pembelajaran  mesin terbesar di dunia, dimiliki Google, Inc.  Jumlah data yang digunakan untuk eksperimen ini yaitu  4000  gambar  rontgen  dada,  yang  terpisah  dalam  4  kelas;  (a)  normal,  (b)  Viral Pneumonia, (c) Lung Opacity, (d) covid. Setiap kelas memiliki 1000 gambar, dari jumlah tersebut  20%  nya  atau  setara  200  gambar  data  digunakan  untuk  data  validasi  sedangkan 80%  nya  digunakan  untuk  data  pelatihan.  Gambar  1  merupakan  himpunan  data  foto rontgen dada yang akan digunakan untuk eksperimen ini.

## Gambar 1. Himpunan data foto rontgen dada

## CNN AlexNet
AlexNet  mengacu  pada  jaringan  saraf  convolutional  dengan  delapan  lapisan (ConvNet) yang merupakan pemenang ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition), Blackpool untuk klasifikasi gambar, pada tahun 2012, terdiri dari 5 lapisan konvolusi, 3 lapisan yang terhubung penuh dengan softmax 1000 arah akhir, dengan total 60  juta  parameter.  Skala  jaringan  ini  dianggap  sangat  mengesankan  pada  saat  itu,  dan sebagian dimungkinkan berkat implementasi konvolusi 2D yang sangat optimal pada GPU. Jaringan membutuhkan waktu 5-6 hari untuk dilatih pada 1,2 juta gambar menggunakan 2 GPU  3GB  GTX  580,  bahwa  peningkatan  dapat  dilakukan  hanya  dengan  GPU  yang  lebih cepat  dan  kumpulan  data  yang  lebih  besar.  Pada  saat  itu,  model  diparalelkan  sedemikian rupa sehingga GPU hanya berkomunikasi di lapisan tertentu, yang akibatnya menurunkan tingkat  kesalahannya  sebesar  1-2%.  Fungsi  aktivasi  ReLU  (bukan  tanh)  digunakan  untuk mempercepat pembelajaran.
Regularisasi dropout digunakan  untuk  mengurangi overfitting di  lapisan  yang terhubung penuh. Augmentasi data digunakan untuk meningkatkan ukuran kumpulan data secara  artifisial  dan  sebagai  hasilnya  mengurangi overfitting .  Ini  dilakukan  baik  melalui terjemahan  gambar  dan  refleksi  horizontal  dengan  mengekstrak patch secara  acak  dan refleksi horizontalnya dari gambar yang telah diubah ukurannya, atau mengubah intensitas saluran  RGB  dalam  gambar  pelatihan.  Makalah  ini  melaporkan  hasil,  termasuk  tingkat kesalahan top-1 dan top-5, pada dataset ILSVRC-2010 dan ILSVRC-2012.
Gambar dari dataset telah diubah ukurannya menjadi 256×256, gambar non-kuadrat dipangkas terlebih dahulu. Nilai RGB untuk setiap piksel dinormalisasi menggunakan rata- rata set pelatihan. Arsitektur model ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Arsitektur AlexNet
Augmentasi  data  digunakan  untuk  memperbesar  ukuran  kumpulan  data  secara artifisial.  Salah  satu  bentuk  augmentasi  data  yang  digunakan  dalam  model  dilakukan dengan  mengekstrak patch 224x224x3  secara  acak  dari  256x256  gambar.  Tambalan  ini kemudian  melewati  5  lapisan  konvolusi  dan  3  lapisan  yang  terhubung  penuh.  Risiko kesalahan ada dalam langkah ini dan dimensi tambalan harus 227×227×3.
Lapisan konvolusi pertama: 96 kernel ukuran 11×11×3 dan langkah 4 piksel, diikuti oleh lapisan penyatuan maks ukuran 3x3 dan langkah 2. Dimensi output adalah 55×55×96 setelah  Konv  1,  dan  27×27×96  setelah Pool 1.  Lapisan  konvolusi  ke-2:  konvolusi  yang sama  dengan  256  kernel  ukuran  5x5x96  dan  langkah  1,  diikuti  oleh  lapisan  penyatuan maks ukuran 3x3 dan langkah 2. Dimensi output adalah 27x27x256 setelah Konv 2 (p=2), dan  13×13×256  setelah Pool 2.  Lapisan  konvolusi  ke-3:  konvolusi  yang  sama  dengan ukuran 384 kernel 3×3×256, dan langkah 1, tidak ada penyatuan. Dimensi keluaran adalah 13×13×384 setelah Konv 3 (p=1).
Lapisan  konvolusi  ke-4:  konvolusi  yang  sama  lagi  dengan  384  kernel  berukuran 3x3x384,  dan  langkah  1,  tanpa  penyatuan.  Dimensi  keluaran  adalah  13×13×384  setelah Konv  4  (p=1).  Lapisan  konvolusi  ke-5:  konvolusi  yang  sama  lagi  dengan  256  kernel ukuran 3×3×384 dan langkah 1, diikuti oleh lapisan penyatuan ukuran maksimal 3×3 dan langkah 2. Dimensi output adalah 13×13×256 setelah Konv 5 (p=1), dan 6×6×256 setelah Pool  5 .  Lapisan  6  dan  7  adalah  lapisan  yang  terhubung  penuh,  masing-masing  memiliki 4.096 neuron 8  dan  juga  lapisan  terakhir  adalah softmax 1.000  arah.  Bentuk  dan  ukuran
aktivasi serta jumlah parameter untuk setiap lapisan ditabulasikan pada  gambar 3. Jumlah total parameter dihitung menjadi 62.369.155.
Gambar 3. Bentuk dan ukuran aktivasi dan jumlah parameter
Model  dilatih  menggunakan  penurunan  gradien  stokastik  dengan  momentum  pada batch mini misal pada ukuran 128. Nilai parameter momentum yang digunakan adalah 0,9 dan bobot peluruhan 0,005.
𝑣 𝑖+1 ≔ 0.9𝑣 𝑖 − 0.005 ×∈× 𝑤 𝑖 −∈× [ 𝜕𝐿 𝜕𝑤 |𝑤 𝑖 ]𝐷 𝑖 (1)
𝑤 𝑖 + 1 ≔ 𝑤 𝑖 + 𝑣 𝑖+1 (2)
Di mana i adalah indeks iterasi, v adalah variabel momentum (kecepatan),  ϵ adalah kecepatan  pembelajaran,  yang  sama  untuk  semua  lapisan  dan  telah  disesuaikan  secara manual selama pelatihan berdasarkan bagaimana kesalahan validasi diperbaiki, mulai dari 0,01.  Bobot  w  diinisialisasi  dari  distribusi  Gaussian  rata-rata  nol  dengan  standar  deviasi 0,01. [ 𝜕𝐿 𝜕𝑤 |𝑤 𝑖 ]𝐷 𝑖 adalah rata-rata pada batch ke-i dari turunan fungsi loss terhadap w yang dievaluasi pada wi. Bias diinisialisasi ke 1 di lapisan konvolusi ke-2, ke-4, dan ke-5 serta lapisan  yang  sepenuhnya  terhubung  untuk  mempercepat  tahap awal  pembelajaran dengan memberikan masukan positif kepada ReLU. Bias di lapisan lain diinisialisasi ke 0.

## CNN MobileNetV2
Kemampuan  untuk  menjalankan  jaringan  yang  lebih  dalam  pada  perangkat  seluler pribadi meningkatkan pengalaman pengguna, menawarkan akses kapan saja, di mana saja, dengan  manfaat  tambahan  untuk  keamanan,  privasi,  dan  konsumsi  energi.  Saat  aplikasi baru muncul dapat memungkinkan pemakai guna berinteraksi serta dunia nyata secara real
time ,  begitu  pula  kebutuhan  akan  jaringan  saraf  yang  lebih  efisien.  Ketersediaan MobileNetV2 untuk mendukung aplikasi mobile vision generasi berikutnya. MobileNetV2 adalah peningkatan yang signifikan atas MobileNetV1 dan mendorong keadaan seni untuk pengenalan visual  mobile termasuk  klasifikasi,  deteksi  objek  dan  segmentasi  semantik. MobileNetV2 dirilis sebagai bagian dari TensorFlow- Slim Image Classification Library. MobileNetV2  dibangun  di  atas  ide-ide  dari  MobileNetV1  (A.  G.  Howard  et  al. 2017),  menggunakan  konvolusi  yang  dapat  dipisahkan  secara  mendalam  sebagai  blok bangunan  yang  efisien.  Namun,  V2  memperkenalkan  dua  fitur  baru  ke  arsitektur:  1) kemacetan linier antara lapisan, dan 2) koneksi pintasan antara kemacetan1. Struktur dasar ditunjukkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Arsitektur MobileNetV2
Intuisinya  adalah  kemacetan  dapat  mengkodekan  masukan  serta  keluaran  sebagai penghubung model, deskriptor pada piksel untuk menuju ke tingkat yang tinggi merupakan kemampuan  pengubah  konsep  lapisan  dalam.  Terakhir,  akurasi  yang  optimal  serta pelatihan  data  yang  lebih  cepat  merupakan  koneksi  residual  secara  tradisional. MobileNetV2  adalah  ekstraktor  fitur  yang  sangat  efektif  untuk  deteksi  dan  segmentasi obyek.  Misalnya,  untuk  deteksi  saat  dipasangkan  dengan  SSDLite  yang  diperkenalkan (Sandler  et  al.  2018),  model  ini  sekitar  35%  lebih  cepat  dengan  akurasi  yang  sama  dari MobileNetV1.
Tabel 1. Perbandingan MobileNetV1 dengan MobileNetV2 Model Params Multiply-Adds mAP Mobile CPU MobileNetV1 + SSDLite 5.1M 1.3B 22.2% 270ms MobileNetV2 + SSDLite 4.3M 0.8B 22.1% 200ms
Sumber: (Sandler et al. 2018)
Seperti  yang  telah  kita  lihat  MobileNetV2  menyediakan  model  berorientasi  seluler yang  sangat  efisien  yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  banyak  tugas  pengenalan visual.

## Optimizer SGD Momentum
Momentum  Nesterov  adalah  salah  satu  inovasi  pertama  yang  meningkatkan kecepatan  konvergensi  algoritma  optimasi.  Momentum  Nesterov  adalah  contoh  teknik
yang  menggunakan  momentum.  Teknik  momentum  memperkenalkan  informasi  dari langkah-langkah  masa  lalu  ke  dalam  penentuan  langkah  saat  ini.  Dengan  kata  lain, penurunan  dalam  metode  algoritma  yang  menggunakan  teknik  momentum  tidak  hanya bergantung pada satu penentuan algoritma saat ini, tetapi juga pada beberapa langkah yang telah diambil di masa lalu.
Momentum  memiliki  dua  keuntungan.  Salah  satunya  adalah  membantu  mengatasi salah  satu  masalah  utama  dengan  SGD  secara  langsung:  perangkap  lokal  minimal. Keuntungan  lainnya  adalah  teknik  momentum  memungkinkan  pengoptimal  untuk  belajar lebih  cepat,  khususnya  dengan  membuatnya  lebih  aman  untuk  memilih  kecepatan  belajar serta mengolah data yang besar.

## Metrik Evaluasi
Metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  metode  yang  diusulkan  dalam eksperimen  ini  adalah  ,  skor  F1  dan  AP  (presisi  rata-rata)  adalah  digunakan  untuk mengevaluasi model yang dilatih oleh fungsi lost .
Rumus dinyatakan sebagai berikut.
𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
𝑅 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐹1 = 2𝑃𝑅 𝑃+𝑅 (5)
Formula  yang  disebutkan  di  atas,  P  merupakan  tingkat  akurasi,  R  adalah  tingkat recall , TP adalah jumlah sampel positif benar, FP adalah jumlah sampel positif palsu dan FN adalah jumlah sampel negatif palsu.

## Lingkungan Operasi Eksperimen
Lingkungan  perangkat  keras  eksperimen  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Atas  dasar  ini, lingkungan perangkat lunak dibangun sebagai berikut: Windows 2010, bahasa Python 3.9, dengan editor Jupyter Notebook. Kerangka kerja ini menggunakan TensorFlow dan Keras .

## Tabel 2. Lingkungan operasi eksperimen
Perangkat Keras Model Jumlah Main board Asus Prime H510M-K 1 Memory Klevv Neo N400 240 GB 1 CPU Intel Core i5 10400F 1 Graphic card ASUS Geforce GTX 1650 4GB 1 Hard disk Seagate 1TB 1 Solid-state drives Klevv Neo N400 240 GB 1

## Persiapan Himpunan Data
Data himpunan yang akan digunakan dalam eksperimen ini berjumlah 4.000 gambar rontgen  data,  dibagi  menjadi  4  kategori;  (a)  covid,  (b)  lung  opacity,  (c)  normal,  (d)  viral pneumonia.  Ekstraksi  hasil  pembagian  data  himpunan  terlihat  pada  gambar  5a  terdapat 4.000 baris dan 3 kolom serta gambar 5b dalam bentuk visual grafik.
(a)
(b)
Gambar 5. (a) Hasil ekstraksi teks (b) Hasil ekstraksi visual
Optimasi  akurasi  dalam  eksperimen  ini  dibandingkan  antara  arsitektur  AlexNet dengan  MobileNetV2.  Proses  eksperimen  diawali  dengan  ekstraksi  data  himpunan, dilanjutkan  dengan  pelatihan  data  gambar  yang  berukuran  224x224  dengan  ukuran  batch 32. Data augmentasi digunakan untuk meningkatkan generalisasi dari model yang mungkin overfitting .  Dengan  menghasilkan  data  pelatihan  tambahan  dan  memaparkan  model  ke versi  data  yang  berbeda  dalam  kelas  yang  sama,  proses  pelatihan menjadi  lebih  kuat  dan dengan demikian lebih mungkin untuk menggeneralisasi model yang dihasilkan. Hasil dari keluaran  data  pelatihan  digunakan  untuk  iterasi  pengujian  data.  Optimasi  menggunakan SGD  momentum  dalam  mencari  hasil  yang  terbaik  antara  2  algoritma  tersebut.  Alur eksperimen terlihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Alur eksperimen

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
Perbandingan pelatihan data dari hasil eksperimen menggunakan arsitektur AlexNet dengan  MobileNetV2  terlihat  pada  tabel  3.  Nilai  akurasi  pelatihan  dan  validitas  dengan
arsitektur MobileNetV2 lebih tinggi dibandingkan dengan AlexNet, mencapai 0.938. untuk nilai akurasi pelatihan MobileNetv2 mencapai 0.994
Tabel 3. Perbandingan Hasil Pelatihan Kategori AlexNet MobileNet-V2 Rerata Pelatihan Loss 0.223 0.382 0.3025 Akurasi 0.911 0.994 0.9525 Validitas Loss 0.407 0.479 0.4430 Akurasi 0.855 0.938 0.8965
Sumber: Penulis 2022 (a) (b)
Gambar 7. (a) Loss pelatihan dan validasi (b) Akurasi pelatihan dan validasi
Gambar 7 merupakan hasil dari ekperimen dengan arsitektur AlexNet dalam bentuk visual grafik, dengan akurasi validasi mencapai 0.8553. sedangkan akurasi dalam data latih mencapai 0.9119 termasuk dalam kategori baik.
(a) (b)
Gambar 8. (a) Loss pelatihan dan validasi (b) Akurasi pelatihan dan validasi
Hasil  dari  ekperimen  MobileNetV2  untuk  pelatihan  himpunan  data  terlihat  secara visual pada gambar 8. Capaian akurasi pelatihan dan validasi mencapai  0.9388, sedangkan nilai dari loss pelatihan dan validasi yaitu 0.9942, hasil ini termasuk dalam kategori sangat baik mendekati nilai 1.
Pustaka  matplotlib.axes  digunakan  dalam  eksperimen  ini  untuk  membuat  visual dari confusion  matrik yang  merupakan  ringkasan  hasil  prediksi  pada  masalah  klasifikasi.
Jumlah prediksi yang benar dan salah dirangkum dengan nilai hitungan dan dipecah oleh masing-masing kelas. Hasil dari visual grafik confusion matrik terlihat pada gambar 9.
(a) (b) Gambar 9. (a) Hasil Uji Confussion Matric AlexNet (b) Hasil Uji Confussion Matric MobileNetV2

## Pembahasan Hasil Penelitian
Hasil  dari confusion  matrik dapat  diringkas  pada  tabel  4,  merupakan  perbandingan hasil pengujian dari kedua arsitektur AlexNet dan MobileNetV2 pada epoch 50.
Tabel 4. Perbandingan Hasil Presisi Pengujian Kategori AlexNet MobileNetV2 P re si si
Covid 0.84 0.99 Lung Opacity 0.80 0.99 Normal 0.88 0.98 Viral Pneumonia 0.91 0.99 Akurasi 0.86 0.99

## Sumber: Penulis 2022
Eksperimen  menggunakan  algoritma  AlexNet  pada  hasil  pengujian  presisi  akurasi yaitu,  kategori  covid  dengan  nilai  0.84,  lung  opacity  0.80,  normal  0.88,  sedangkan  viral pneumonia  0.91  dengan  akurasi  presisi  mencapai  0.86.  Sedangkan  dari  hasil  arsitektur MobileNetV2  hasil  presisi  pengujian  yaitu,  covid  0.99,  lung  opacity  0.99,  normal  0.98 serta viral pneumonia 0.99 dengan akurasi presisi mencapai 0.99, hal ini termasuk kategori sangat baik. Dapat disimpulkan bahwa optimasi dari 2 arsitektur ini,  model MobileNetV2 mendapatkan nilai presisi lebih baik.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  eksperimen  ini  yaitu,  arsitektur  AlexNet  dan  MobileNetV2  dapat digunakan  untuk  mendeteksi;  (a)  covid-19,  (b)  lung  opacity,  (c)  normal,  (d)  viral pneumonia berdasarkan pada gambar rontgen dada yang berjumlah 4000. Dari 4 kategori tersebut,  hasil  akurasi  pengujian  menggunakan  arsitektur  MobileNetV2  untuk  deteksi
covid-19,  lung  opacity  serta  viral  pneumonia  mendapatkan  nilai  paling  tinggi  mencapai 99% hal ini dalam kategori sangat baik, mendekati nilai 1. Sedangkan hasil deteksi dengan kategori  normal  dengan  nilai  98%.  Hasil  optimasi  dari  eksperimen  ini  dapat  disimpulkan sebagai  berikut;  (a)  akurasi  presisi  arsitektur  MobileNetV2  mencapai  99%,  (b)  akurasi presisi arsitektur AlexNet mencapai 86%.
Arsitektur  MobileNetV2  dapat  menjadi  pilihan  sebagai  alat  pengambil  keputusan untuk  mendeteksi  virus  covid-19  dimasa  pandemi.  Hasil  dari  model  ini  dapat  di  embed pada  website,  untuk  memudahkan  petugas  klinis  (radiologi)  dalam  menentukan  penyakit yang  diderita  oleh  pasien.  Website  tersebut  dapat  di  operasikan  menggunakan personal computer , smart phone dan alat lainnya selama terhubung dengan jaringan internet.  Biaya rontgen dada  ( x-ray )  relatif  lebih  murah  dibandingkan  dengan  biaya  PCR,  hasil rontgen dada dijadikan input untuk proses dalam mendeteksi pasien.
Eksperimen  ini  masih  terbatas  pada  2  arsitektur  CNN,  penelitian  selanjutnya  dapat mencoba  membandingkan  arsitekur  CNN  yang  lainnya.  Dapat  menggunakan  optimizer selain  SGD  momentum,  serta  himpunan  data  yang  lain  dapat  diuji  coba  untuk  penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas,  Abdelsamea  Asmaa,  and  M.  Mohammed.  2021.  “Classification  of  COVID-19  in Chest X-Ray Images Using DeTraC Deep Convolutional Neural Network.” 854– 64.
Ai, T., Z. Yang, H. Hou, C. Zhan, C. Chen, ... & Lv, W., and L. Xia. 2020. Correlation of Chest  CT  and  RT-PCR  Testing  for  Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  in China .
Anon.  2022.  “Covid-19  Coronavirus  Pandemic.”  Retrieved  November  30,  2022 (https://www.worldometers.info/coronavirus/).
Ayumi, V., Rere, L. R., Fanany, M. I., & Arymurthy, A. M. 2017. “Random Adjustmen- Based  Chaotic  Metaheuristic  Algorithms  For  Image  Contrast  Enhancement.”
Jurnal Ilmu Komputer Dan Informasi
2(1):1–10. doi:
http://dx.doi.org/10.21609/jiki.v10i2.375.
Ayumi,  Vina,  L.  M.  Rasd.  Rere,  Mohamad  Ivan  Fanany,  and  Aniati  Murni  Arymurthy. 2017.  “Optimization  of  Convolutional  Neural  Network  Using  Microcanonical Annealing  Algorithm.” 2016  International  Conference  on  Advanced  Computer Science and Information Systems, ICACSIS 2016 506–11. doi: 10.1109/ICACSIS.2016.7872787.
Corman,  Victor  M.,  Olfert  Landt,  Marco  Kaiser,  Richard  Molenkamp,  Adam  Meijer, Daniel  K.  W.  Chu,  Tobias  Bleicker,  Sebastian  Brünink,  Julia  Schneider,  Marie Luisa Schmidt, Daphne G. J. C. Mulders, Bart L. Haagmans, Bas Van Der Veer, Sharon  Van  Den  Brink,  Lisa  Wijsman,  Gabriel  Goderski,  Jean  Louis  Romette, Joanna  Ellis,  Maria  Zambon,  Malik  Peiris,  Herman  Goossens,  Chantal  Reusken, Marion P. G. Koopmans, and Christian Drosten. 2020. “Detection of 2019 Novel Coronavirus (2019-NCoV) by Real-Time RT-PCR.” Eurosurveillance 25(3). doi: 10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045.
Corrochann.  2020.  “COVID-19  Chest  X-Ray  Images.” Kaggle.Com .  Retrieved (https://www.kaggle.com/datasets?search=chest-xray+).
Esposito,  Antonio,  Anna  Palmisano,  Giulia  Maria  Scotti,  Marco  J.  Morelli,  Davide Vignale, Francesco de Cobelli, Giovanni Tonon, and Carlo Tacchetti. 2020. “Why
Is  Chest  CT  Important  for  Early  Diagnosis  of  COVID-19?  Prevalence  Matters.” MedRxiv . doi: 10.1101/2020.03.30.20047985.
Hastomo,  W.  2020.  “Gesture  Recognition  For  Pencak  Silat  Tapak  Suci  Real-Time Animation.” Journal  of  Computer  Science  and  Information 2(13):91–102.  doi: http://dx:doi:org/10:21609/jiki:v13i2.855.
Hastomo,  Widi.  2021.  “Convolution  Neural  Network  Arsitektur  Mobilenet-V2  Untuk Mendeteksi Tumor Otak.” 5(Gambar 1).
Hastomo,  Widi,  and  Satyo  Bayangkari.  2021.  “Diagnosa  Covid-19  Chest  X-Ray  Dengan Convolution Neural Network Arsitektur Resnet-152.” 2(1):26–33.
Hastomo, Widi, Adhitio Satyo Bayangkari Karno, Nawang Kalbuana, Ervina Nisfiani, and Lussiana  ETP.  2021.  “Optimasi  Deep  Learning  Untuk  Prediksi  Saham  Di  Masa Pandemi  Covid-19.” JEPIN  (Jurnal  Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika) 7(2):133–40.
Hastomo,  Widi,  and  Adhitio  Satyo.  2019.  “Long  Short  Term  Memory  Machine  Learning Untuk Memprediksi Akurasi Nilai Tukar IDR Terhadap USD.” 3.
Hastomo,  Widi,  Adhitio  Satyo,  Bayangkari  Karno,  and  Nawang  Kalbuana.  2021. “Characteristic Parameters of Epoch Deep  Learning to  Predict Covid-19  Data in Indonesia.” doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012050.
Horry, Michael J., Subrata Chakraborty,  Manoranjan Paul, Anwaar Ulhaq, and  Biswajeet Pradhan.  2020.  “X-Ray  Image  Based  COVID-19  Detection  Using  Pre-Trained Deep Learning Models.”
Howard,  A.  G., M.  Zhu,  B. Chen,  D.  Kalenichenko, W. Wang, ... & Weyand, T., and  H. Adam.  2017.  “Mobilenets:  Efficient  Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile Vision Applications.” ArXiv Preprint ArXiv .
Howard,  Andrew  G.,  Menglong  Zhu,  Bo  Chen,  Dmitry  Kalenichenko,  Weijun  Wang, Tobias  Weyand,  Marco  Andreetto,  and  Hartwig  Adam.  2017.  “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications.”
Ioannis,  D.,  Tzani  Apostolopoulos,  and  Mpesiana  A.  2020.  “Covid ‑ 19:  Automatic Detection  from  X ‑ ray  Images  Utilizing  Transfer  Learning  with  Convolutional Neural Networks.”
Karno,  A.  S.  B.,  &  Hastomo,  W.  2020.  “Optimalisasi  Data  Terbatas  Prediksi  Jangka Panjang  Covid-19  Dengan  Kombinasi  LSTM  Dan  GRU.” Prosiding  SeNTIK 4(September):181–91.
Karno,  Adhitio  Satyo  Bayangkari,  Widi  Hastomo,  and  Indra  Sari  Kusuma  Wardhana. 2020. “Prediksi Jangka Panjang Covid-19 Indonesia Menggunakan Deep Learning Long-Term.” Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Komunikasi 483–90. Kauczor,  U.,  and  K.  Hellbach.  2021.  “COVID-19  Pneumonia  and  Its  Lookalikes :  How Radiologists  Perform  in  Differentiating  Atypical  Pneumonias.”  144(June).  doi: 10.1016/j.ejrad.2021.110002.
Lei,  Pinggui,  Zhaoshu  Huang,  Guoli  Liu,  Pingxian  Wang,  Wen  Song,  Jujiang  Mao, Guiquan Shen, Shi Zhou, Wei Qian, and Jun Jiao. 2020. “Clinical and Computed Tomographic  (CT)  Images  Characteristics  in  the  Patients  with  COVID-19 Infection:  What Should Radiologists Need to Know?” Journal  of  X-Ray  Science and Technology 28(3):369–81. doi: 10.3233/XST-200670.
Mohamed, Loey, Smarandache Florentin, Eldeen Nour, and M. Khalifa. 2020. “Within the Lack  of  Chest  COVID-19  X-Ray  Dataset:  A  Novel  Detection  Model  Based  on GAN and Deep Transfer Learning.”
Oh, Park Yujin, Ye Sangjoon, and Chul Jong. 2020. “Deep Learning COVID-19 Features on  CXR  Using  Limited  Training  Data  Sets.” IEEE  Transactions  on  Affective Computing 1–13.

## Rahimzadeh, Mohammad, Attar, and Abolfazl. 2020. “Informatics in Medicine Unlocked
A  Modified  Deep  Convolutional  Neural  Network  for  Detecting  COVID-19  and Pneumonia  from  Chest  X-Ray  Images  Based  on  the  Concatenation  of  Xception and  ResNet50V2.” Informatics  in  Medicine  Unlocked 19:100360.  doi: 10.1016/j.imu.2020.100360.
Rasdi  Rere,  L.  M.,  Mohamad  Ivan  Fanany,  and  Aniati  Murni  Arymurthy.  2016.
“Metaheuristic  Algorithms  for  Convolution  Neural  Network.” Computational Intelligence and Neuroscience 2016. doi: 10.1155/2016/1537325.
Rere, L. M. Rasd., Mohamad Ivan Fanany, and Aniati Murni Arymurthy. 2015. “Simulated Annealing  Algorithm  for  Deep  Learning.” Procedia  Computer  Science 72:137– 44. doi: 10.1016/j.procs.2015.12.114.
Sandler,  Mark,  Andrew  Howard,  Menglong  Zhu,  Andrey  Zhmoginov,  and  Liang  Chieh Chen.  2018.  “MobileNetV2:  Inverted  Residuals  and  Linear  Bottlenecks.” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference  on Computer Vision and Pattern Recognition 4510–20. doi: 10.1109/CVPR.2018.00474. Satyo,  Adhitio,  Bayangkari  Karno,  Widi Hastomo,  Yasin  Efendi,  and  Ruri  Irawati.  2021. “Arsitektur  Alexnet  Convolution  Neural  Network  (  CNN  )  Untuk  Mendeteksi Covid-19 Image Chest-Xray.” 482–85.
Sethy, and Kumar Prabira. 2020. “Detection of Coronavirus Disease ( COVID-19 ) Based on Deep Features and Support Vector Machine.” (April).
Sik-Ho  Tsang.  2019.  “Review:  MobileNetV2  —  Light  Weight  Model  (Image
Classification).” Towards Data Science . Retrieved
(https://towardsdatascience.com/review-mobilenetv2-light-weight-model-image- classification-8febb490e61c).
Tan,  Mingxing,  and  Quoc  V.  Le.  2019.  “EfficientNet:  Rethinking  Model  Scaling  for Convolutional  Neural  Networks.” 36th  International  Conference  on  Machine Learning, ICML 2019 2019-June:10691–700.
Tanvir, Mahmud, Awsafur Rahman Md, and Anowarul Fattah Shaikh. 2020. “CovXNet: A Multi-Dilation  Convolutional  Neural  Network  for  Automatic  COVID-19  and Other  Pneumonia  Detection  from  Chest  X-Ray  Images  with  Transferable  Multi- Receptive Feature Optimization.” Computers in Biology and Medicine (January). Tedros  Adhanom  Ghebreyesus.  2021. The  Pandemic  Is  a  Once-in-a-  Century  Health Crisis, the Effects of Which Will Be Felt for Decades to Come . WHO. Tsiknakis,  Nikos,  Eleftherios  Trivizakis,  Evangelia  E.  Vassalou,  Georgios  Z.  Papadakis, Demetrios  A.  Spandidos,  and  Aristidis  Tsatsakis.  2020.  “Interpretable  Artificial Intelligence  Framework  for  COVID ‑ 19  Screening  on  Chest  X ‑ Rays.” Experimental and Therapeutic Medicine 727–35. doi: 10.3892/etm.2020.8797. Wu, H., P. Xie, H. Zhang, &. Li, D., and M. Cheng. 2020. “Predict Pneumonia with Chest X-Ray  Images  Based  on  Convolutional  Deep  Neural  Learning  Networks.” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 39(3):2893–2907.
Zhang,  Jianpeng,  Yutong  Xie,  Yi  Li,  Chunhua  Shen,  and  Yong  Xia.  2020.  “COVID-19 Screening  on  Chest  X-Ray  Images  Using  Deep  Learning  Based  Anomaly Detection.” ArXiv .
Zhang, Ziwei, Peng Cui, and Wenwu Zhu. 2020. “Deep Learning on Graphs: A Survey.”
IEEE  Transactions  on  Knowledge  and  Data  Engineering 14(8):1–1.  doi: 10.1109/tkde.2020.2981333.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dukungan  dari  LP3M  ITB  Ahmad  dahlan  sangat  kami  hargai,  kami  mengucapkan terimakasih, penelitian ini dapat berjalan dengan lancar.