InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.3, Desember 2022, 186-203 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Klasifikasi Pneumonia dengan Deep Learning Faster Region Convolutional Neural Network Arsitektur VGG16 dan ResNet50
Hafidz Daffa Hekmatyar 1 , Wahyu Andi Saputra 2* , Cepi Ramdani 3
1,2 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. DI. Pandjaitan 128, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
3 Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jl. DI. Pandjaitan 128, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia *Email Penulis Koresponden: andi@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak:
COVID-19 merupakan virus baru yang menyerang paru-paru dan  diindikasikan  dengan  adanya  Pneumonia.  Penting  bagi pakar  kesehatan  untuk  memberikan  perawatan  tepat  jika ditemukan  Pneumonia  pada  kasus  COVID-19.  Namun demikian,  kendala  yag  dihadapi  dari  citra  toraks  adalah mendeteksi adanya indikasi Pneumonia dalam mengklasifikasikan  toraks  dengan  Pneumonia.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  objek  yang terdeteksi sebagai  Pneumonia  dengan menggunakan Faster R-CNN,  yakni  teknik  yang  mengkombinasikan  algoritma Region Proposal Network (RPN) dan Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini menggunakan metode Faster R-CNN  untuk  mendeteksi  adanya  Pneumonia  pada  pasien COVID-19 dengan menggunakan dua arsitektur CNN yang berbeda  yaitu  arsitektur  VGG16  dan  ResNet50.  Dari pengujian  yang  diterapkan  pada  500  data  X -ray paru-paru Pneumonia COVID-19, arsitektur VGG16 mempunyai nilai akurasi  tertinggi  yaitu  sebesar  85,8%  sedangkan  ResNet50 mempunyai nilai akurasi sebesar 84%. Dengan dikembangkannya penelitian ini diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam mendeteksi Pneumonia secara dini pada pasien yang terkena virus COVID-19 dengan tepat.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Klasifikasi Pneumonia; COVID-19; Faster R-CNN; Convolutional Neural Network

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 12 Maret 2022 Direvisi 8 November 2022 Diterima 9 November 2022 Dipublikasi 26 Desember 2022
DOI :
10.22441/incomtech.v12i3.15112

## 1. PENDAHULUAN
Pneumonia adalah infeksi paru-paru yang melibatkan alveoli paru-paru (kantung udara)  dan  dapat  disebabkan  oleh  mikroba,  termasuk  bakteri,  virus,  atau  jamur.
Pneumonia  terjadi oleh peradangan paru-paru pada alveolus yang kemudian terjadi infeksi yang menutup kapiler sehingga terjadi gejala sesak napas [ 1 ]. Pneumonia biasanya  disebabkan  oleh  bakteri  dan  paling  sering  oleh  bakteri  yang  disebut pneumococci , terkadang bakteri mycoplasma Pneumonia  juga terlibat. Virus juga dapat menyebabkan Pneumonia  seperti virus flu babi, influenza , coronavirus , dan lain-lain [ 2 ].
Pneumonia  pada seseorang disebabkan oleh mikroba seperti virus, bakteri, dan jamur  yang  masuk  ke  dalam  tubuh  melalui  hidung,  mulut  terkadang  juga  mata melalui udara, air dan juga dari sentuhan. Mikroba tersebut masuk ke dalam tubuh dan  berkembang  pada  saluran  pernafasan,  kemudian  menyerang  paru-paru sehingga terjadi peradangan yang indikasikan dengan menumpuknya cairan yang disebabkan karena imun seseorang tidak dapat melawan mikroba/virus tersebut [ 3 ]. Coronavirus adalah  suatu  kelompok  virus  yang  dapat  menyebabkan  penyakit pada  hewan  atau  manusia.  Beberapa  jenis coronavirus diketahui  menyebabkan infeksi saluran nafas pada manusia mulai dari batuk pilek hingga yang lebih serius seperti Middle East Respiratory Syndrome (MERS) dan Severe Acute Respiratory Syndrome (SARS)  [ 4 ].  Pada  saat  ini  virus  COVID-19  menjadi  sebuah  pandemi yang menyerang berbagai negara dan sangat berbahaya.
Pada  31  Desember  2019  China  melaporkan  adanya  penyakit  baru.  Pada penghujung  tahun  2019, World  Health  Organization (WHO)  di  China  mendapat pemberitahuan  tentang  adanya  virus  yang  penyebabnya  tidak  diketahui.  Infeksi pernapasan  akut  yang  menyerang  paru-paru,  terdeteksi  di  kota  Wuhan,  Provinsi Hubei. Pada tanggal 30 Januari 2020, WHO mengumumkan virus tersebut sebagai darurat kesehatan masyarakat global. Beberapa waktu kemudian, tepatnya pada 11 Februari  2020,  WHO  mengumumkan  adanya  virus  baru  yang  diberi  nama Coronavirus Disease 2019  (COVID-19) [ 5 ].
World  Health  Organization (WHO)  resmi  mengumumkan  wabah  COVID-19 sebagai  pandemi  global  pada  Rabu  11  Maret  2020  [ 6 ].  Per  tanggal  8  September 2021 Virus COVID-19 telah menyerang lebih dari 222 juta orang di dunia dan di Indonesia  lebih  dari  4,1  juta  orang  terserang  virus  COVID-19,  dan  masih  terus bertambah sampai saat ini di seluruh dunia [ 7 ].
Tanda-tanda  seseorang  yang  terkena  Pneumonia adalah  demam  tinggi,  batuk berdahak, sesak napas dan kelemahan fisik [ 8 ]. Pneumonia  juga bisa berakibat fatal dan menyebabkan kematian [ 9 ]. Deteksi Pneumonia  merupakan hal yang sangat penting  dalam  mendiagnosa  Pneumonia    yang  ada  pada  seseorang.  Dengan menggunakan citra X -ray, tenaga medis dapat mempelajari dan mengetahui apakah seseorang  mempunyai  Pneumonia atau  tidak. Gambar  1 merupakan  citra  X -ray paru paru normal dan paru-paru Pneumonia.
Gambar 1. Citra Paru-Paru Normal (kiri) dan Pneumonia (kanan) [ 10 ]
Dengan  semakin  bertambahnya  pasien  positif  COVID-19,  deteksi  Pneumonia menjadi  sangat  penting  dalam  upaya  menekan  gejala  yang  ditimbulkan  oleh Pneumonia.  Dalam  mendiagnosis  Pneumonia  ,  diperlukan  keahlian  oleh  seorang tenaga medis berdasarkan kepakarannya, yang artinya kemampuan menerjemahkan citra  Pneumonia    bersifat  subjektif . Dengan  dibuatnya  penelitian  ini  diharapkan dapat  membantu  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis  pasien  Pneumonia    yang ditimbulkan oleh virus COVID-19 secara dini, sehingga dapat mengurangi tingkat risiko  kematian  yang  ditimbulkan  oleh  Pneumonia  .  Dari  permasalahan  tersebut, penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  model  untuk  mendiagnosis  lokasi Pneumonia    dengan  menggunakan  citra  X -ray untuk  mempercepat  penanganan pasien  COVID-19  dengan  menggunakan  algoritma Faster  Region  Convolutional Neural Network ( Faster R-CNN). Teknik deep  learning adalah  metode  klasifikasi  citra  yang  banyak  diterapkan pada  berbagai  metode  karena  tingkat  akurasinya  yang  tinggi  dan  juga  dapat mendeteksi  dengan  cepat  [ 11 ].  Pada  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah  model pendeteksi  Pneumonia    berbasis image classification dengan mengambil  data  X - ray sebagai  metode  klasifikasi.  Model  yang  akan  dibuat  pada  penelitian  ini menggunakan  algoritma Faster R-CNN  sebagai  metode  pendeteksi  objek  pada citra.
Faster Region-based Convolutional Neural Network atau biasa disingkat Faster R-CNN  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek  pada sebuah gambar. Faster R-CNN adalah metode deep learning yang menggunakan gabungan  antara Fast R-CNN  dan  RPN  ( Region  Proposal  Network )  sebagai arsitektur utamanya [ 12 ]. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah model yang  dapat  mendeteksi  lokasi  Pneumonia    COVID-19  dengan  cepat  dan  mudah dengan algoritma Faster R-CNN. Penelitian  [ 13 ]  meneliti  tentang  deteksi  nodul  kanker  paru-paru  dengan menggunakan  citra  3D  rongga  toraks.  Metode  yang  digunakan  adalah Faster R- CNN  dengan  arsitektur  CmixNet.  Dari  hasil  penelitian  diperoleh  nilai sensitivity sebesar 98%. Penelitian lainnya dari [ 10 ] yang menerapkan arsitektur ShuffleNet dan  ResNet  untuk  mendeteksi  COVID-19.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  nilai akurasi  sebesar  86,93%  dengan  hanya  1125  citra  X- ray toraks.  Studi  mengenai COVID-19 dan Pneumonia  juga dilakukan oleh [ 14 ] dalam mendeteksi COVID- 19 dengan menggunakan VGG-16 dengan akurasi yang diperoleh adalah sebesar 92,86%.  Berdasarkan  studi  pustaka  penelitian  yang  berkaitan  dengan  klasifikasi
objek, menunjukkan bahwa Faster R-CNN dapat digunakan dalam mengklasifikasi objek  berupa  citra  dengan  pendekatan  pembelajaran  mesin.  Oleh  sebab  itu, penelitian  ini  menerapkan Faster R-CNN  sebagai tool atau  piranti  dalam mengklasifikasi objek.
Sementara  itu,  dalam  melakukan  evaluasi  model  pembelajaran  mesin,  M ean Average Precision (mAP) merupakan salah satu metode pengukuran yang populer dalam  studi  yang  menerapkan Faster R-CNN.  Penelitian  [ 15 ]  menerapkan  mAP sebagai  metrics  dalam  mengukur  kinerja  metode  yang  diajukan.  Penelitian  [ 15 ] juga membandingkan berbagai metode dalam mendeteksi objek dan menunjukkan hasil deteksinya dengan menggunakan metrics mAP. mAP dijelaskan dalam [ 16 ] dapat diterapkan pada riset yang melibatkan deteksi objek dan segmentasi seperti Mobile SSD dan YOLO dengan berbagai benchmark umum seperti Pascal, VOC dan COCO. Dalam studi Faster R-CNN, penelitian yang dilakukan oleh [ 17 ] dalam menunjukkan  novelti  pada  studi Faster R-CNN  juga  menerapkan  mAP  dalam menunjukkan  performa  sistem  yang  dikembangkan.  mAP  hingga  saat  ini  masih digunakan  dan  menjadi metrics yang  populer  dalam  menunjukkan  hasil  kinerja sistem yang bertujuan untuk mendeteksi objek. Persamaan 1 menunjukkan formula dalam penerapan mAP [ 16 ].
𝑚𝐴𝑃  = 1 𝑛 ∑ 𝐴𝑃 𝑘 𝑘=𝑛 𝑘=1 (1)
dimana n adalah banyaknya kelas deteksi dan 𝐴𝑃 𝑘 adalah average precision atau rerata nilai presisi dari kelas k (kelas yang dideteksi).
Dari berbagai studi yang telah dikaji, penelitian ini mengimplementasikan dua arsitektur CNN untuk membandingkan performa keduanya, yaitu arsitektur VGG16 dan  ResNet50.  Pengujian  sistem  diimplementasikan  pada  500  citra  paru-paru  X - ray Pneumonia COVID-19, untuk mengetahui arsitektur mana yang terbaik dengan algoritma Faster R-CNN.  Arsitekur  VGG16  merupakan  arsitektur  yang mempunyai 16 layer yang terdiri dari 13 convolution layer dan 3 fully connected layer. Sedangkan  ResNet50  merupakan  arsitektur  yang  menerapkan  konsep residual  block yang  terdiri  atas  50 layer  residual  block [ 18 ].  Penelitian  [ 18 ] menunjukkan  bahwa Faster R-CNN  memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam melakukan  klasifikasi  objek.  Untuk  itu,  penelitian  ini  melakukan  eksperimen dengan  menerapkan Faster R-CNN  tanpa  YOLO  dengan  objek  berupa  citra Pneumonia  X- ray agar  diketahui  akurasi  klasifikasi  Pneumonia. Faster R-CNN juga  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tinggi  sebagaimana  penjelasan  dari  [ 19 ], bahwa pengujian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma Faster R-CNN memiliki rata-rata presisi mAP yang tinggi.

## 2. METODE
Gambar 2 merupakan diagram alir pada penelitian yang dilakukan.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 2.1.Mengumpulkan Data dan Merancang Model dari Citra Pneumonia
Setelah ditentukan metode yang akan diimplementasikan, penelitian ini mencari dataset yang  tepat  untuk  merancang  model  yang  akan  dikembangkan.  Adapun dataset yang digunakan bersumber dari:
− Citra rontgen paru-paru Pneumonia  beserta ground-truth box untuk pelatihan data, tautan: www.kaggle.com/c/rsna-Pneumonia -detection-challenge
− Citra rontgen paru-paru Pneumonia  COVID-19, tautan: www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database
Dari  hasil  pengumpulan  data,  diperoleh  30225  citra  toraks  Pneumonia    yang masih mentah atau belum dilakukan preprocessing . Selain itu, diperoleh pula 500 citra toraks Pneumonia  dari pasien COVID-19.
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  dilakukan  perancangan  model  dengan tahapan sebagai berikut:
a. Preprocessing
Preprocessing merupakan  teknik  untuk  mengubah  data  mentah  ( raw  data ) menjadi lebih terstruktur untuk pengolahan selanjutnya. Proses tersebut bisa juga disebut langkah awal untuk mengambil semua informasi yang tersedia dengan cara membersihkan, memfilter, dan menggabungkan data-data tersebut. Untuk dataset yang  digunakan  di  unduh  pada website Kaggle  yang  terdiri  atas  gambar  X -ray Pneumonia  dan juga ground-truth box pada setiap gambar. Dataset yang digunakan masih dalam data mentah dan terdiri atas 30225 data. Untuk melatih dan menguji mAP ( mean averaging precision ), data memerlukan lokasi ground truth box pada gambar, maka harus dibuat sebuah parameter dengan format (x, x- max , y, y- max ). Setelah data berhasil diolah, selanjutnya adalah membagi data dengan persentase 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian mAP. Gambar 3 merupakan contoh peletakan bounding box pada objek citra .

## Gambar 3. Contoh Penerapan Parameter Bounding Boxes

## b. Konfigurasi Model
Pada penelitian ini, feature map digunakan sebagai proposed region atau bagian gambar  yang  mungkin  merupakan  sebuah  objek  dan classifier (menggolongkan objek). Proses kedua adalah mengambil feature map dari lapisan konvolusi dasar ke lapisan base layer 3 x 3 untuk menentukan RPN dengan mempersiapkan dataset yang  telah  memiliki ground-truth  box . Anchor merupakan  area  untuk  menilai bahwa  di  area  tersebut  ada  objek  atau  tidak  dengan  cara  menghitung  IoU ( Intersection  Over  Union ).  Pada  pembuatan  model  ditentukan  presentase  IoU terhadap objek yang dilatih yaitu sebesar 70%, jika persentase terhadap objek di bawah  70%  maka  lokasi  tersebut  tidak valid ,  jika  persentase  di  atas  70%  maka objek  tersebut valid dan  dapat  meneruskan  ke  proses  selanjutnya. Gambar  4 merupakan representasi IoU yang digunakan pada pelatihan.
Gambar 4 . Representasi IoU yang Digunakan untuk Proses Pelatihan Model
Keluaran  RPN  menentukan  dan  memprediksi  tingkat  keberadaan  objek ( objectness  score )  pada  tiap region  proposal ,  Sehingga  keluaran  RPN  adalah sejumlah region  proposal beserta objectness  score masing-masing  yang  disebut dengan anchor .  Pada  penelitian,  digunakan  3  rasio anchor  box yang  berbeda dengan perbandingan 1:1, 1:2, 2:1, sehingga dari perbandingan tersebut dihasilkan 9  jenis anchor .  Fitur  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  dua  lapisan  yang  saling
terhubung sepenuhnya – lapisan kotak regresi ( regression layer ) dan klasifikasi box ( classifier layer ).
Region of Interest (ROI) merupakan teknik segmentasi dari proses pengolahan citra dimana pengguna  mampu mengolah  citra  yang mengandung informasi data citra  yang  dikehendaki.  Pada  proses  penelitian  ini roi  pooling digunakan  untuk menngabungkan region  of  interest dari  RPN  dengan feature  map .  Dari  proses tersebut maka dihasilkan feature map yang telah ada bounding box dan classifier . Proses  ketiga  adalah  menggabungkan  fitur  proposal,  untuk  mendapatkan probabilitas kelas dan menghitung regresi kotak setiap proposal agar mendapatkan prediksi proposal region yang bersifat  final  menggunakan algoritma R-CNN. R- CNN  merupakan  deteksi  objek  yang  mengkombinasikan  algoritma Region Proposal  Network (RPN)  dan Convolutional  Neural  Network (CNN).  Pada penelitian ini, R-CNN digunakan untuk mencari region atau bagian gambar yang mungkin  merupakan  sebuah  objek,  dengan  metode region  proposal .  Langkah terakhir  adalah  proses  menggabungkan  RPN  dengan  R-CNN  untuk menggolongkan  objek  yang  dideteksi  apakah  merupakan  objek  Pneumonia    atau bukan.
Dalam mengimplementasikan metode Faster R-CNN, arsitektur yang digunakan adalah  VGG16  dan  ResNet50.  VGG16  merupakan  model  CNN  yang memanfaatkan convolutional  layer dengan  spesifikasi convolutional  filter yang kecil (3x3). Dengan ukuran convolutional filter tersebut, kedalaman neural network dapat  ditambah  dengan  lebih  banyak  lagi convolutional  layer .  Model  VGG16 mempunyai 16 layer yang terdiri atas 13 convolutional layer dan 3 fully connected layer ,  dan  terdapat  5 pooling  layer yang  bertipe max  pooling .  Adapun  ilustrasi penerapan VGG16 secara umum diilustrasikan pada Gambar 5 .
ResNet50  merupakan  salah  satu  varian  ResNet  yang  memiliki  50  layer. ResNet50 menggunakan 3 layer skip connection / residual block dan terdapat 1x1 convolution  layer.  Residual  block  pada  ResNet  dapat  dilakukan  apabila  dimensi data masukan sama dengan dimensi data keluaran. Data lapisan awal dari arsitektur ResNet  melakukan  convolution  7  x  7  dan  max  pooling  berukuran  3  x  3  dengan jumlah stride 2. Adapun ilustrasi penerapan ResNet50 secara umum disajikan pada Gambar 6 .
c. Training Data
Training data merupakan proses implementasikan seluruh desain ke dalam kode program. Kode program tersebut masih berupa modul-modul yang diimplementasikan menjadi kesatuan yang lengkap. Pada tahap ini dataset dilatih sehingga  menghasilkan  sebuah  model  yang  bisa  digunakan  untuk  mendeteksi objek.

## d. Testing Data
Dilakukan pengujian untuk menganalisis apakah model yang telah dibuat sesuai dengan  kriteria  dan  semua  fungsi  pada  sistem  terdapat error atau  tidak.  Untuk mengukur  kedua  arsitektur  yang  diterapkan,  akan  ditampilkan  nilai  akurasi pendeteksian terhadap data pengujian dari citra Pneumonia .
Gambar 5. Arsitektur VGG16
Gambar 6. Arsitektur ResNet50

## 2.2. Implementasi Model dari Citra Pneumonia COVID-19
Dilakukan implementasi model terhadap citra Pneumonia COVID-19. Pengujian dilakukan  untuk  mengukur  sebarapa  baik  akurasi  yang  dihasilkan  dari  model terhadap  citra.  Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  VGG16  dan  ResNet50, penelitian ini menggunakan metode mAP ( Mean Average Precision ) dari data citra rontgen Pneumonia COVID-19.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan dataset yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian  berupa  citra paru-paru  Pneumonia    yang  dapat  diunduh  pada website Kaggle.  Data  yang  digunakan  adalah  data  RSNA  ( Radiological  Society  of  Nort America ) yang terdiri atas citra Pneumonia  dan lokasi ground truth box. Sedangkan untuk pengujian citra Pneumonia  COVID-19 juga diunduh pada website Kaggle.

## 3.1. Preprocessing
Dataset dari website Kaggle terdiri atas data pasien Pneumonia  beserta gambar X -ray Pneumonia . Dataset tersebut terdiri atas data dicom ( Digital Imaging and Communication in Medicine ), data ground truth box, dan juga data pasien. Tabel 1 dan Tabel 2 menunjukkan hasil pembacaan data dicom yang telah diolah agar dapat dibaca dan diinterpretasi oleh library Python-Panda. Kemudian, Tabel 1 dan Tabel 2 digabungkan menjadi Tabel 3 agar pengambilan dan penyajian data menjadi lebih rapi.
Tabel 1. Data Pasien dan Class No patientId Class 0 0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6 No Lung Opacity / Not Normal 1 00313ee0-9eaa-42f4-b0ab-c148ed3241cd No Lung Opacity / Not Normal 2 00322d4d-1c29-4943-afc9-b6754be640eb No Lung Opacity / Not Normal 3 003d8fa0-6bf1-40ed-b54c-ac657f8495c5 No Lung Opacity / Not Normal 4 00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4 Lung Opacity … … … 30221 c1ec14ff-f6d7-4b38-b0cb-fe07041cbdc8 Lung Opacity 30222 c1ec14ff-f6d7-4b38-b0cb-fe07041cbdc8 Lung Opacity 30223 c1edf42b-5958-47ff-a1e7-4f23d99583ba Normal 30224 c1f6b555-2eb1-4231-98f6-50a963976431 Normal 30225 c1f7889a-9ea9-4acb-b64c-b737c929599a Lung Opacity
Tabel 2. Data Pasien Beserta Letak Ground Truth Box pada Citra No patientId x y width  height  Target 0 0004cfab-14fd-4e49-80ba-63a80b6bddd6 NaN NaN NaN NaN 0 1 00313ee0-9eaa-42f4-b0ab-c148ed3241cd NaN NaN NaN NaN 0 2 00322d4d-1c29-4943-afc9-b6754be640eb NaN NaN NaN NaN 0 3 003d8fa0-6bf1-40ed-b54c-ac657f8495c5 NaN NaN NaN NaN 0 4 00436515-870c-4b36-a041-de91049b9ab4  256.0  152.0  213.0 379.0 1 … … … … … … … 30221 c1ec14ff-f6d7-4b38-b0cb-fe07041cbdc8 609.0  464.0  240.0 284.0 1 30222 c1ec14ff-f6d7-4b38-b0cb-fe07041cbdc8 185.0  298.0  228.0 379.0 1 30223 c1edf42b-5958-47ff-a1e7-4f23d99583ba NaN NaN NaN NaN 0 30224 c1f6b555-2eb1-4231-98f6-50a963976431 NaN NaN NaN NaN 0 30225 c1f7889a-9ea9-4acb-b64c-b737c929599a 570.0  393.0  261.0 345.0 1 Keterangan: -    Kolom “No” : nomor data - Kolom “patientID” : nama data
- Kolom “class” : kategori data - Kolom “x” dan “y” : kordinat boundingbox dari groundtruth - Kolom “width” : lebar label boundingbox - Kolom “height” : panjang label boundingbox - Kolom “Target”
: kategori data
Tabel 3. Tabel Setelah Digabungkan
No patientId x x-max y y-max class 4 Dataset/Open Images Dataset v4 (Bounding Boxes)/train/00436515-870c- 4b36-a041-de91049b9ab4.jpg 264.0 477.0 152.0 531.0 Lung Opacity 5 Dataset/Open Images Dataset v4 (Bounding Boxes)/train/00436515-870c- 4b36-a041-de91049b9ab4.jpg 562.0 818.0 152.0 605.0 Lung Opacity 8 Dataset/Open Images Dataset v4 (Bounding Boxes)/train/00704310-78a8- 4b38-8475-49f4573b2dbb.jpg 323.0 483.0 577.0 681.0 Lung Opacity 9 Dataset/Open Images Dataset v4 (Bounding Boxes)/train/00704310-78a8- 4b38-8475-49f4573b2dbb.jpg 695.0 857.0 575.0 712.0 Lung Opacity 14 Dataset/Open Images Dataset v4 (Bounding Boxes)/train/00aecb01-a116- 45a2-956c-08d2fa55433f.jpg 288.0 382.0 322.0 457.0 Lung Opacity

## 3.2. Konfigurasi Model
1) Input Data dan Menyimpan Model Pelatihan
Tahap  pertama  adalah  mengimplementasikan  lokasi dataset dan  juga  tempat untuk menyimpan hasil dari pelatihan program yang telah dibuat. Dataset berupa citra rontgen paru  paru  sebanyak  30225  gambar  citra  X -ray .  Dari  30225  citra setelah di preprocessing dan digabungkan dihasilkan 9555 gambar beserta ground truth box yang bisa untuk di latih.
Persentase pembagian dataset yang digunakan untuk pelatihan sebesar 80% dan untuk pengujian sebesar 20%. Untuk dataset pelatihan yang digunakan adalah 7644 data, dan untuk pengujian sebanyak 1911 data. Data-data ini kemudian disimpan dalam format h5 .
2) Implementasi Arsitektur VGG16 Faster R-CNN
VGG-16  memanfaatkan convolutional  layer dengan  spesifikasi convolutional filter yang kecil (3x3). Dengan ukuran convolutional filter sebesar 3x3, kedalaman neural network dapat ditambah dengan lebih banyak lagi convolutional layer dan hasilnya  model  CNN  menjadi  lebih  akurat  dari  pada  model-model  CNN  yang lainnya.  Model  VGG16  mempunyai  16 layer yang  terdiri  dari  13 convolutional layer dan 3 fully connected layer. Gambar 7 menunjukkan arsitektur VGG16 pada penelitian ini.
Gambar 7. Implementasi Arsitektur VGG16 pada Faster R-CNN untuk mendeteksi Pneumonia
Setelah  mengimplementasikan  arsitektur  VGG16, feature  map diambil  pada layer terakhir  VGG16,  yang  digunakan  sebagai propose  region dan classifier. Untuk presentase IoU yang digunakan adalah 70%, jika objek tersebut mempunyai IoU  diatas  70%  maka  objek  tersebut  dikategorikan  sebagai  objek  yang valid. Sedangkan jika IoU di bawah 70% maka objek tersebut dikategorikan sebagai objek non-valid dan akan menjadi background saja.
Featuremap dari lapisan konvolusi  dasar diambil  dan diterapkan pada lapisan base layer 3*3*512 chanels convolution layer . Pertahankan padding ‘ same ’ untuk mempertahankan ukuran feature map size . Langkah selanjutnya mengambil (1,1) convolution layer yang digunakan untuk classifier dan regresor .
Regressor  digunakan  untuk  membuat bounding  box pada  gambar.  Sedangkan classifier berfungsi  sebagai Fast R-CNN,  digabungkan  dengan  RPN  maka  akan dihasilkan algoritma Faster R-CNN. Classifier menggambil data dari feature map yang  kemudian  digabungkan  dengan proposal  network dari  RPN  sebagai  objek yang akan di deteksi.
3) Implementasi Arsitektur ResNet50 Faster R-CNN
Deep Residual Network atau biasa disebut dengan ResNet merupakan salah satu arsitektur dari CNN yang dibangun untuk mengatasi permasalahan pada pelatihan deep  learning ,  karena  pelatihan deep  learning pada  umumnya  memakan  cukup banyak waktu dan terbatas pada jumlah lapisan tertentu. Solusi permasalahan yang diusulkan oleh ResNet adalah dengan menerapkan skip connection atau shortcut . Arsitektur  ResNet50  pada object  detection terdiri  dari  50 layer yang  berbeda. Residual block pada ResNet dapat dilakukan apabila dimensi data masukan sama dengan  data  keluaran.  Dua  lapisan  awal  dari  arsitektur  ResNet  melakukan convolution 7 x 7 dan max pooling berukuran 3 x 3 dengan jumlah stride 2. Gambar  8 merupakan  alur  proses  pelatihan Faster R-CNN  menggunakan ResNet50. Dengan menggunakan transfer learning / fine tuning membuat parameter yang  dihasilkan  lebih  sedikit  daripada  yang  dilakukan  tanpa transer  learning . Fungsi transfer learning adalah mengambil knowledge parameter pada model yang kemudian  program  akan  mengganti  jumlah layer yang  dipakai,  mengganti  nilai learning rate , mengganti ukuran filter , dan lain sebagainya. Dengan  menggunakan transfer  learning akan  mempercepat  proses  pelatihan data daripada menggunakan ResNet murni. Presentase IoU yang digunakan adalah 70%,  jika  objek  tersebut  mempunyai  IoU  diatas  70%  maka  objek  tersebut dikategorikan sebagai objek yang valid. Sedangkan jika IoU di bawah 70% maka objek tersebut dikategorikan sebagai objek non-valid dan akan menjadi background saja .
Featuremap diambil dari lapisan konvolusi dasar ke lapisan base layer 3*3*512 chanels  convolution  layer .  Regressor  digunakan  untuk  membuat bounding  box pada  gambar.  Sedangkan classifier berfungsi  sebagai Fast R-CNN,  digabungkan dengan RPN maka akan dihasilkan algoritma Faster R-CNN. Classifier mengambil data dari feature map yang kemudian digabungkan dengan proposal network dari RPN sebagai objek yang akan di deteksi. Arsitektur yang digunakan menggunakan ResNet50  dengan pretrained  model yang  berbeda  dengan  RPN.  RPN  hanya membuat region proposal, kemudian Fast R-CNN sebagai classifier .
Gambar 8. Implementasi Arsitektur ResNet50 pada Faster R-CNN untuk mendeteksi Pneumonia
4) Region Of Interest Pooling (ROI Pooling)
Region  of  Interest (ROI)  diimplementasikan  sebagai  teknik  segmentasi  dari proses  pengolahan  citra  agar  sistem  mampu  mengolah  citra  yang  mengandung informasi  data  citra  yang  dikehendaki.  Pada  proses  ini  ROI pooling digunakan untuk menggabungkan region of interest dari RPN dengan feature map . Dari proses tersebut maka dihasilkan feature map dengan bounding box dan classifier . Dari proses tersebut dihasilkan ROI pooling layer untuk layer convolusi , dengan pool size 7 x 7 x 512 untuk VGG16 dan 14 x 14 x 1028 untuk ResNet50. Dari proses pooling akan  terbentuk  sebuah  kesatuan  dimana  program  dapat  menghasilkan deteksi objek pada gambar. Setelah melewati roi pooling maka feature map akan di sederhanakan dengan fully connected layer.

## 3.3. Training Data Model
Training data dilakukan menggunakan dataset dari website Kaggle yang telah di pisah 80% untuk pelatihan data dari 9555 data citra. Pada saat melatih data tersebut, penelitian  menggunakan  20000 batch  layer .  Hasil  dari  pelatihan  model dipresentasikan pada Tabel 4 . Epoch menunjukkan urutan pada proses perulangan, akurasi  menunjukkan  ketepatan  sistem  dalam  kinerjanya  mengklasifikasi Pneumonia, dan loss menunjukkan evaluasi prediksi model.
Dari  proses  pelatihan  tersebut  dihasilkan  model  untuk  deteksi  objek menggunakan  arsitektur  VGG16  dan  juga  ResNet50.  Untuk  waktu  pelatihan arsitektur VGG16 membutuhkan waktu kurang lebih 35 jam, sedangkan ResNet50 membutuhkan waktu pelatihan kurang lebih 13 jam. Dari hasil pelatihan dihasilkan
akurasi  untuk  arsitektur  VGG16  sebesar  70,3  %  dan  ResNet50  sebesar  71,2%. Kemudian untuk total loss dari VGG16 sebesar 2.712, dan ResNet50 sebesar 2.66.
Tabel 4. Hasil Pelatihan Model
Epoch Akurasi (VGG16) Akurasi (ResNet50) Loss (VGG16) Loss (ResNet50) 1 0.683 0.638 5.630 5.201 2 0.658 0.627 4.453 3.736 3 0.674 0.654 4.114 3.915 4 0.678 0.656 3.722 3.506 5 0.683 0.689 3.583 3.237 … … … … … 16 0.708 0.705 2.796 2.794 17 0.720 0.709 2.804 2.637 18 0.715 0.708 2.829 2.747 19 0.709 0.718 2.913 2.63 20 0.703 0.712 2.712 2.66

## 3.4. Testing Data Model
Pada  pengujian  yang  dilakukan  penguji  menggunakan  mAP  ( mean  verage precision )  yang  diperoleh  dari  rata-rata average  precision .  Presisi  (1)  digunakan untuk  mengukur  seberapa  akurat  memprediksi  sebuah  objek.  Rata-rata  presisi menghitung  nilai  presisi  rata-rata  untuk  nilai recall lebih  dari  0  hingga  1. Sedangkan, recall  (2) mengukur  seberapa  baik  mesin  menemukan  semua  objek positif.  Jadi,  pada  prosesi  ini  adalah  menghitung  nilai  presisi  objek  terhadap bounding  box  regressor berdasarkan  RPN.  Nilai  TP,  FP,  dan  FN  diperolah  dari perhitungan standar pada confusion matrix secara umum. Mean Average Precision (3) sendiri merupakan metode pengujian yang diperoleh dari rata rata presisi dari sebuah deteksi objek.
Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  1911  gambar  yang  terdapat ground truth  box yang  selanjutnya  dihitung  rata-rata  presisi  pada  objek  tersebut.  Data pengujian diambil dari proses split data yaitu sebanyak 20%. Dari proses pelatihan 20000 batch yang dilakukan menggunakan algoritma Faster R-CNN membuktikan bahwa arsitektur VGG16 mempunyai rata-rata presisi yang lebih tinggi dari pada ResNet50. Tabel 5 menunjukkan hasil pengujian mAP.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
(1)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2)
𝑚𝐴𝑃 = 1 𝑛 ∑ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑖 ) 𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3)
Tabel 5. Hasil Pengujian Map ( Mean Average Precision) Arsitektur mAP VGG16 14,1 % ResNet50 11,9 %

## 3.5.  Implementasi  Deteksi  Pneumonia  COVID-19  Arsitektur  VGG16  dan ResNet50
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  gambar rontgen paru-paru Pneumonia    sebanyak  500  gambar  citra  Pneumonia    COVID-19  dari website Kaggle.  Dari  pengujian  yang  dilakukan  arsitektur  VGG16  mempunyai  akurasi tertinggi yaitu sebesar 86% sedangkan ResNet sebesar 84%. Tabel 6 menyajikan hasil  implementasi  menggunakan  arsitektur  VGG16  dengan  menggunakan  500 citra rontgen paru-paru Pneumonia COVID-19.  Nilai  akurasi  dihitung  dengan menggunakan (4).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100 (4) Tabel 6. Hasil Pengujian Menggunakan 500 Data Citra Pneumonia  Covid-19 Arsitektur Prediksi Benar Prediksi Salah Akurasi VGG16 430 70 86% ResNet50 420 80 84%
Dari  kedua  model  yang  dibuat  keduanya  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang tidak jauh berbeda. Dari segi akurasi arsitektur VGG16 mempunyai nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86% sedangkan ResNet50 mempunyai nilai akurasi sebesar 84%.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan  arsitektur  VGG16  lebih  baik  dalam mendeteksi adanya Pneumonia  COVID-19 pada paru-paru. Tabel 5 menunjukkan hasil pengujian dengan 500 data citra Pneumonia  COVID-19.
Penelitian  yang  dikembangkan  hanya  dapat  memprediksi  adanya  Pneumonia pada  paru-paru,  tidak  bisa  memprediksi  gambar  paru-paru  normal.  Dalam penerapan algoritma Faster R-CNN hanya dapat memprediksi adanya objek pada gambar. Jika dalam pengujian di uji gambar paru-paru normal maka program tidak bisa memprediksi bahwa gambar tersebut gambar paru-paru normal.
Penelitian  ini  menggunakan  presentasi  IoU  untuk  gambar  sebesar  70%.  IoU merupakan  nilai  berdasarkan  statistik  kesamaan  dan  keragaman  set  sampel  yang bertujuan untuk mengevaluasi area tumpang tindih (area yang beririsan) antara dua bounding  box , yaitu bounding  box hasil prediksi dan bounding  box ground truth (kebenaran). Dari proses tersebut dihasilkan sebuah gambar prediksi dengan skor IoU lebih dari 70%, jika gambar tersebut prediksi bounding box kurang dari 70% maka gambar tersebut tidak valid atau kurang adanya kesamaan antara model yang telah di latih dan data pengujian. Gambar 9 menunjukkan hasil implementasi model terhadap citra toraks Pneumonia COVID-19.
Gambar 9 . Contoh Hasil Pengujian Beserta Bounding Box Pada Citra Pneumonia  COVID-19
Hasil  prediksi  yang  dihasilkan  pada Gambar  9 kiri  atas  tidak  menghasilkan prediksi bounding  box . Gambar kedua, ketiga, sampai keenam  memiliki prediksi bounding box, dengan akurasi yang berbeda beda. “Lung Opacity” menunjukkan deskripsi  tingkat  akurasi  dari  setiap  pendeteksian  pada  citra  toraks  Pneumonia COVID-19.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  setiap  gambar  tidak  memiliki karakteristik adanya bentuk dan warna yang spesifik dari setiap hasil prediksi. Jadi, dari hasil implementasi yang dihasilkan tidak terpengaruh oleh bentuk dan warna dalam proses klasifikasi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  dikembangkan  dapat  memprediksi  adanya  Pneumonia    pada paru-paru, tidak bisa memprediksi citra paru-paru normal.  Model  berhasil  dibuat tanpa  ada  eror  dan  dapat  mendeteksi  objek  Pneumonia    pada  citra  dengan  baik. Dalam penerapan algoritma Faster R-CNN hanya dapat memprediksi adanya objek pada citra. Jika dalam pengujian di uji dengan citra paru-paru normal maka program tidak bisa memprediksi bahwa citra tersebut citra paru-paru normal.
Secara garis besar perancangan model pada penelitian ini dibagi menjadi 4 tahap utama,  yaitu preprocessing , implementation , training data ,  dan testing  data . Algoritma  yang  digunakan  menggunakan  metode Faster R-CNN  dengan  dua arsitektur  CNN  yang  berbeda  yaitu  VGG16  dan  ResNet50.  Dari  pelatihan  yang dilakukan arsitektur VGG16 mempunyai nilai akurasi sebesar 70,3% dengan loss sebesar  2,712,  sedangkan  ResNet  mempunyai  nilai  akurasi  71,2%  dengan loss sebesar 2,66. Dari hasil pelatihan yang dilakukan, dilakukan transfer learning agar data  pelatihan  dapat  diimplementasikan  pada  data  500  citra  X- ray paru-paru COVID-19.
Dari pengujian yang dihasilkan model VGG16 mempunyai mAP sebesar 14,1% sedangkan ResNet mempunyai nilai presisi mAP sebesar 11,9%. Kemudian untuk pengujian  menggunakan  500  data  X- ray paru-paru  Pneumonia    COVID-19, arsitektur VGG16 mempunyai nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86% sedangkan
ResNet50 mempunyai nilai akurasi sebesar 84%. Hasil pengujian yang dilakukan arsitektur  VGG16  lebih  baik  dalam  mendeteksi  adanya  Pneumonia    COVID-19 pada  paru-paru  hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  nilai  mAP  yang  tinggi  pada pengujian data COVID-19 dibandingkan dengan ResNet50.

## R EFERENSI
[1] D. Mopuri, “a Review Article on Pneumonia,” World J Pharm Res , vol. 8, no. 8, pp. 134– 153, 2017, doi: 10.20959/wjpr201710-8985.
[2] J. M. Galván and O. Rajas, “Review of Non-bacterial Infections in Respiratory Medicine : Viral Pneumonia ଝ ,” vol. 51, no. 11, pp. 590–597, 2015.
[3] L. Gattinoni et al. , “COVID-19 Pneumonia: pathophysiology and management,” European Respiratory Review , no. June, pp. 1–13, 2021, doi: 10.1183/16000617.0138-2021.
[4] W. H. Organization, “Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV),” WHO WEB ,  2019.  https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/middle-east-respiratory- syndrome-coronavirus-(mers-cov) (accessed Feb. 28, 2022).
[5] B.  Baskara,  “Rangkaian  Peristiwa  Pertama  Covid-19,” Harian  Kompas ,  2020. https://www.kompas.id/baca/riset/2020/04/18/rangkaian-peristiwa-pertama-covid-19 (accessed Dec. 29, 2021).
[6] G. S. Putri, “WHO Resmi Sebut Virus Corona Covid-19 sebagai Pandemi Global,” Harian Kompas ,  2020.  https://www.kompas.com/sains/read/2020/03/12/083129823/who-resmi- sebut-virus-corona-covid-19-sebagai-pandemi-global?page=all (accessed Dec. 29, 2021).
[7] Team, “COVID-19 situation update worldwide, as of week 7, updated 24 February 2022,”
European Centre for Disease Prevention and Control , 2022. https://www.ecdc.europa.eu/en/geographical-distribution-2019-ncov-cases  (accessed  Feb. 28, 2022).
[8] D. Mopuri, “a Review Article on Pneumonia ,” World J Pharm Res , vol. 8, no. 8, pp. 134– 153, 2017, doi: 10.20959/wjpr201710-8985.
[9] Y.  T.  Y.  Steve,  “Penjelasan  tentang  Pneumonia    &  Novel  Coronavirus  COVID-19,”
mountelizabeth , 2020. https://www.mountelizabeth.com.sg/id/healthplus/article/Pneumonia -and-coronavirus
(accessed Mar. 01, 2022).
[10] N. Yudistira, A. W. Widodo, and B. Rahayudi, “Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan  Deep  Learning  yang  Efisien,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 7, no. 6, p. 1289, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020763651.
[11] R. Yamashita, M. Nishio, R. K. G. Do, and K. Togashi, “Convolutional neural networks: an overview and application in radiology,” Insights Imaging , vol. 9, no. 4, pp. 611–629, 2018, doi: 10.1007/s13244-018-0639-9.
[12] S.  Ren,  K.  He,  R.  Girshick,  and  J.  Sun,  “ Faster R-CNN:  Towards  Real-Time  Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell , vol. 39, no. 6, pp. 1137–1149, 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031.
[13] N. Nasrullah, J. Sang, M. S. Alam, M. Mateen, B. Cai, and H. Hu, “Automated Lung Nodule Detection and Classification Using Deep Learning Combined with  Multiple Strategies.,” Sensors (Basel) , vol. 19, no. 17, Aug. 2019, doi: 10.3390/s19173722.
[14] W.  Swastika,  “Studi  Awal  Deteksi  Covid-19  Menggunakan  Citra  Ct  Berbasis  Deep Preliminary  Study  of  Covid-19  Detection  Using  Ct  Image  Based  on,” Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  629–634,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202073399.
[15] R. Girshick, “Fast R-CNN,” Microsoft Research , Apr. 2015.
[16] Deval Shah, “Mean Average Precision (mAP) Explained: Everything You Need to Know,” v7labs , Oct. 2022. https://www.v7labs.com/blog/mean-average-precision# (accessed Nov. 06, 2022).
[17] S.  Ren,  K.  He,  R.  Girshick,  and  J.  Sun,  “ Faster R-CNN:  Towards  Real-Time  Object Detection with Region Proposal Networks,” in Advances in Neural Information Processing Systems , 2015, vol. 28. [Online]. Available:
https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/14bfa6bb14875e45bba028a21ed38046- Paper.pdf
[18] M. Afif, A. Fawwaz, K. N. Ramadhani, and F. Sthevanie, “Klasifikasi Ras pada Kucing menggunakan  Algoritma  Convolutional  Neural  Network(CNN),” Jurnal  Tugas  Akhir Fakultas Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 715–730, 2020.
[19] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You only look once: Unified, real- time object detection,” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision  and  Pattern  Recognition ,  vol.  2016-Decem,  pp.  779–788,  2016,  doi:
10.1109/CVPR.2016.91.