## Klasifikasi Suara Paru Normal Dan Abnormal Berbasis Algoritma Cnn (Convolutional Neutral Network)
Fanny Ramadhani, S.Kom., M.Kom Jurusan Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan Medan,Indonesia fannyr@unimed.ac.id

## Theresia Romauli Siagian
Jurusan Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan
Medan, Indonesia theresiasiagian11@gmail.com
Hermawan Syahputra Jurusan Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan Medan,Indonesia hsyahputra@unimed.ac.id

## Ukhti Nisa
Jurusan Informatika Universitas Jenderal Soedirman Banyumas,Indonesia ukhtinisasa18@gmail.com
Rahel Lina Simanjuntak
Jurusan Ilmu Komputer
Universitas Negeri Medan Medan,Indonesia rahelsimanjuntak12@gmail.com

## Vina Anggriani
Jurusan Ilmu Komputer Universitas Negeri Medan Medan, Indonesia vinaanggriani81@gmail.com
Abstract—Early detection and diagnosis of lung diseases is essential for effective healthcare. Lung sound is one of the main indicators in identifying normal and abnormal lung conditions. This study aims to develop a normal and abnormal  lung  sound  classification  model  using Convolutional  Neural  Network  (CNN)  algorithm.  The proposed  CNN  model  consists  of  multiple  convolution and pooling layers optimized for feature extraction from lung sound spectrograms. The dataset was divided into training data and validation data, and data visualization was performed using Exploratory Data Analysis (EDA) with  pie  charts.  The  model  was  trained  through  20 iterations, with each iteration affecting the performance of the model. The first experiment used a separate audio dataset,  resulting  in  a  loss  value  of  0.2926  and  an accuracy of 0.8728. The model performance evaluation showed an evaluative score of 89%, so the best and most accurate prediction was achieved.
Keywords— Lung Sound, Convolutional Neutral Network (CNN), Spectrogram
Abstrak— Deteksi dini dan diagnosis penyakit paru-paru sangat  penting  untuk  perawatan  kesehatan  yang  efektif. Suara paru merupakan salah satu indikator utama dalam identifikasi  kondisi  paru-paru  yang  normal  maupun abnormal. Penelitian ini bertujuan
untuk
mengembangkan model klasifikasi suara paru normal dan abnormal menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Model CNN yang diusulkan terdiri dari beberapa lapisan konvolusi dan pooling yang dioptimalkan untuk ekstraksi fitur dari spektrogram suara paru. Dataset dibagi menjadi data latih dan data validasi, dan  visualisasi  data  dilakukan  menggunakan  Analisis Data Eksplorasi (EDA) dengan diagram lingkaran. Model dilatih  melalui  20  iterasi,  dengan  setiap  iterasi mempengaruhi  kinerja  model.  Eksperimen  pertama menggunakan dataset audio terpisah, menghasilkan nilai loss  0,2926  dan  akurasi  0,8664.  Evaluasi  kinerja  model menunjukkan  skor  evaluatif  89%,  sehingga  prediksi terbaik dan akurat telah dicapai.
Kata  Kunci:  Suara  Paru,  Convolutional  Neutral Network (CNN), Spektogram

## PENDAHULUAN
Paru-paru  digunakan  oleh  manusia  sebagai  alat pernapasan untuk menghirup oksigen (O2), mengurai karbon dioksida  (CO2),  dan  mengambil  air  (H2O).  Persiapan  ini dilakukan secara terus-menerus setiap hari untuk membantu manusia  belajar  bagaimana  menjalani  kehidupan  mereka. Setiap  atom  oksigen  (O2)  yang  dibuat  akan  membantu persiapan  tubuh  untuk  mengeluarkan  energi  dari  substrat. Jangan  stres  jika  ada  kerusakan  atau  gangguan  pada  paru- paru. Keadaan seperti ini dapat menyebabkan masalah bagi manusia, bahkan mungkin sampai merenggut nyawa. Tentu saja, merawat dan menjaga kesehatan sangatlah penting. [3]
Kehidupan  manusia  dan  lingkungan  memiliki  dampak yang  signifikan  terhadap  organ  pernapasan  utama.  Namun, pencemaran  udara  tetap  menjadi  faktor  utama  dalam pengurangan  masalah  kesehatan  paru.  Penyakit  pada  paru- paru, seperti pneumonia, tuberkulosis, atau paru-paru keratiti, dapat  menimbulkan  ancaman  serius  bagi  kesehatan  dan kesejahteraan manusia. Penyebab kematian tertinggi ketiga di dunia adalah penyakit paru-paru. Menurut data WHO, sekitar 3,23  juta  orang  meninggal  akibat  pandemi  ini  pada  tahun 2019.  Di  Indonesia,  diperkirakan  terdapat  4,88  juta  orang dengan  prevalensi  5,6%.  Dalam  hal  ini,  merokok  biasanya menjadi  penyebab  kanker  yang  signifikan  dibandingkan penyebab lainnya [8].
Pencegahan  dini  terhadap  kerusakan  paru-paru  lebih sering  dilakukan  oleh  dokter  spesialis.  Informasi  mereka memungkinkan  para  spesialis  untuk  menganalisis  apakah suatu  gangguan  bersifat  seperti  biasa  atau  memiliki  denyut nadi yang tidak biasa. Metode deteksi yang biasa digunakan dokter  adalah  dengan  memeriksa  kulit  pasien  dengan mikroskop,  atau  yang  dikenal  dengan  teknik  auskultasi  [2]. Pendeteksian  kelemahan  parsial  ini  telah  dilakukan  dengan berbagai  metode.  Membuat  klasifikasi  menurut  suara pernapasan  adalah  metode  yang  paling  dapat  diandalkan. Klasifikasi  perilaku  abnormal  pada  permukaan  paru-paru dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  permukaan  yang normal  dan  abnormal.[7]  Penting  dalam  psikologi  dan patologi  dari  paru  paru  dan  obstruksi  saluran  udara,  suara pernapasan memiliki peran penting. Luasnya parenkim paru
paru,  dimensi  saluran  udara,  dan  modifikasi  patologinya dapat menunjukkan keadaan parenkim paru paru [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan metode yang lebih akurat dan efisien untuk mendeteksi paru abnormal sedini mungkin dengan mengidentifikasi prevalensi  pernapasan  pada  cangkang  paru.  Proses  deteksi pola ini dilakukan dengan menggunakan data yang terdiri dari pola  jahitan  yang  telah  dikonversi  menjadi  spektogram dengan menggunakan algoritma short time Fourier transform (STFT). [6] Model suara klasifikasi paru akan dijadikan data latih  dengan  suara  pernapasan  yang  dikonversi  menjadi spektogram.  Alasannya  adalah  karena  penelitian  ini menggunakan  algoritma  convolutional  neutral  network (CNN)  untuk  membuat  model  klasifikasi  [5].  CNN  cocok digunakan  untuk  klasifikasi  suara  paru-paru  normal  dan abnormal  karena  memiliki  kemampuan  ekstraksi  fitur  yang kuat dari data berdimensi dua seperti spektogram suara paru- paru. Fitur-fitur ini penting untuk membedakan antara suara paru normal dan abnormal. ,
Saat  ini  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk deteksi dini paru abnormal antara lain rontgen dada (akurasi 60-70%),  CT  Scan  dada  dada  (akurasi  85-90%),  PET  Scan dada  (akurasi  95%),  Bronkoskopi  dada  (akurasi  90%),  dan Spuntum  Sytology  dada  (akurasi  50-60%).  Beberapa permasalahan  ditemukan  dalam  deteksi  dini  paru  abnormal antara  lain  akurasi  yang  tidak  selalu  sempurna,  biaya  yang mahal,  paparan  radiasi  dapat  meningkatkan  resiko  kanker. Dalam  era  di  mana  teknologi  semakin  mengintegrasikan dirinya  ke  dalam  bidang  kesehatan,  penelitian  ini  memiliki implikasi  yang  sangat  positif.  Pengembangan  algoritma klasifikasi  paru-paru  berbasis  CNN  tidak  hanya  akan meningkatkan efisiensi diagnosa, tetapi juga dapat membantu mengurangi  beban  kerja  tenaga  medis  serta  mempercepat proses  pengobatan.  Kesimpulannya,  dengan  memanfaatkan potensi  CNN  dalam  klasifikasi  citra  medis,  termasuk  citra paru-paru,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi  yang  signifikan  dalam  upaya  pencegahan, diagnosis, dan pengobatan penyakit paru-paru [2]

## METODE PENELITIAN

## A. Alur Penelitian
Metode  analisis  diilustrasikan  sebagai  berikut. Ketika  melakukan penelitian,  mulailah  dengan  data  mentah yang akan diolah terlebih dahulu sesuai dengan metodologi yang akan dilakukan nantinya.
Gambar 1. Alur Penelitian
B. Pengumpulan Data
Dataset suara paru-paru diambil dari dataset Kaggle heart  sound  yang  berisikan  suara  paru-paru  healthy  dan unhealthy. Berupa data .wav yang berjumlah 3240 data yang dibagi menjadi 2 kelas yang training dan validation. Data ini merupakan  data  parsial  yang  akan  digunakan  dalam  proses klasifikasi data parsial yang telah dibuat sebagai data normal dan abnormal. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  data.wav,  yang  merupakan  informasi  berbasis  suara yang  memberikan  informasi  penanda  untuk  mempersiapkan informasi dalam bentuk spektogram.

## C. MFCC
MFCC adalah metode ekstraksi fitur yang diperlukan untuk mengkonversi file audio menjadi gambar. Objek yang diproses adalah audio yang diakhiri dengan mp3 atau wav dan berdurasi  selama  30  detik.  Hasil  pengolahan  ini  disimpan dalam format gambar (JPEG). Ini kemudian digunakan untuk pelatihan  dan  pengujian.  Langkah-langkah  penanganan MFCC didasarkan pada kontras perulangan yang terlihat oleh pendengaran  manusia,  sehingga  sorotan  ini  seperti  yang diperlihatkan  oleh  manusia.  MFCC  digunakan  untuk mengubah suara menjadi klaster multidimensi. [4]

## 2.4 Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  Neural  Network  merupakan  salah satu  metode  machine  learning  hasil  pengembangan MultiLayer  Perceptron  (MLP)  yang  berguna  untuk menggabungkan data dua dimensi (gambar). CNN termasuk dalam  kategori  Deep  Neural  Network  karena  throughput jaringannya yang tinggi dan penggunaannya yang luas pada data  dunia  nyata.  CNN  memiliki  berbagai  metode:  tahap pembelajaran menggunakan backpropagation dan klasifikasi menggunakan  feedforward.  Cara  kerja  CNN  sebanding dengan MLP, tetapi dalam CNN, setiap neuron diajak bicara dalam dua pengukuran, sama sekali tidak seperti MLP yang hanya memiliki satu pengukuran [9]
Sumber: (Nissa et al. , 2021)
Gambar 2. CNN Method Layer  Sequences
Jenis  jaringan  saraf  tiruan  deep  feed-forward  yang dikenal  sebagai  convolutional  neural  network  (CNN) terinspirasi  oleh  proses  biologis,  di  mana  koneksi  sinaptik antara neuron berfungsi sebagai unit organisasi korteks visual di  otak.  CNN  merupakan  representasi  gambar  yang tervalidasi dan teknik untuk melakukan analisis dan aplikasi media.  Blok  dari  jaringan  syaraf  convolutional  adalah convolutional layer, pooling layer, normalization layer, fully connected layer, Rectified Linear Units layer, dan loss layer [8]. Lapisan konvolusi adalah lapisan awal dari CNN. Setiap batas  reseptif  dalam  lapisan  ini  akan  disaring  dengan  cara yang  sederhana  menyebabkan  setiap  neuron  bertukar  bobot dalam jaringan. Lapisan penyatuan adalah perhentian untuk
memaksimalkan output setiap neuron kelompok pada lokasi yang  sama  dalam  kernel.  Pooling  layer  digunakan  untuk mengurangi ukuran data ketika konvolusi dilakukan dengan teknik downsampling. Lapisan ini membuat representasi data menjadi lebih kecil, lebih mudah ditangani, dan lebih mudah untuk  mendeteksi  overfitting.  Untuk  menormalkan  citra masukan,  gunakan  lapisan  normalisasi.  Normalisasi  citra masukan  bertujuan  untuk  mengatasi  perbedaan  yang signifikan dalam rentang nilai. Tujuan dari lapisan Rectified Linear Units (ReLU) adalah untuk meningkatkan nonlinieritas  fungsi  dan  jargon  jaringan  secara  keseluruhan tanpa  mempengaruhi  sudut  refraksi  pada  fase  konvolusi. Lapisan yang terhubung penuh adalah lapisan yang memiliki kemiripan dengan MultiLayer Perceptron (MLP). Lapisan ini merupakan perhitungan matematis yang didasarkan pada bias offset.[11]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  klasifikasi  paru normal  dan  abnormal menggunakan  CNN  melibatkan  beberapa  langkah  penting sebagai berikut:
1. Pengolahan Citra
• Akuisisi  Citra:  Dapatkan  citra  paru-paru pasien,  yang  dapat  berupa  rontgen  dada,  CT scan, atau MRI.
• Preprocessing  Citra:  Lakukan  praproses  pada citra  untuk  meningkatkan  kualitas  dan persiapan  untuk  ekstraksi  fitur.  Langkah- langkah ini dapat meliputi:
• Konversi  ke  Grayscale:  Konversi  citra berwarna menjadi grayscale untuk konsistensi dan kesederhanaan analisis.
• Normalisasi  Intensitas:  Normalisasi  intensitas piksel  citra  ke  rentang  tertentu,  seperti  [0,  1] atau [-1, 1].
• Penyesuaian  Kontras:  Sesuaikan  kontras  citra untuk meningkatkan visibilitas fitur penting.
• Penghilangan  Bising:  Hapus  noise  dari  citra untuk  meningkatkan  kualitas  dan  akurasi analisis.
2. Ekstraksi Fitur
• Segmentasi:  Bagi  citra  paru-paru  menjadi segmen  individu  yang  mewakili  area  paru- paru.
• Teknik Segmentasi: Berbagai teknik
segmentasi dapat digunakan, seperti segmentasi ambang batas, segmentasi wilayah tumbuh  (region  growing),  atau  segmentasi berbasis jaringan saraf (U-Net).
• Ekstraksi  Fitur  CNN:  Gunakan  CNN  untuk mengekstraksi  fitur  dari  segmen  paru-paru. Fitur-fitur ini akan digunakan untuk klasifikasi paru-paru sebagai normal atau abnormal.
• Arsitektur  CNN:  Berbagai  arsitektur  CNN dapat  digunakan,  seperti  arsitektur  VGG, ResNet, atau Inception.
• Fungsi Aktivasi: Fungsi aktivasi seperti ReLU atau Leaky ReLU digunakan untuk memperkenalkan  non-linearitas  ke  dalam model.
• Pooling:  Teknik  pooling  seperti  Max  Pooling atau  Average  Pooling  digunakan  untuk mengurangi  dimensi  fitur  dan  meningkatkan invariasi spasial.
3. Klasifikasi CNN
• Pelatihan  Model  CNN:  Latih  model  CNN menggunakan  dataset  yang  berisi  citra  paru- paru  normal  dan  abnormal  yang  telah  diberi label.
• Fungsi  Kerugian:  Gunakan  fungsi  kerugian seperti  Cross-Entropy  Loss  untuk  mengukur kesalahan prediksi model.
• Optimasi: Gunakan algoritma optimasi seperti Stochastic Gradient Descent (SGD) atau Adam untuk  memperbarui  bobot  model  selama pelatihan.
• Klasifikasi  Citra  Baru:  Gunakan  model  CNN yang  telah  dilatih  untuk  mengklasifikasikan citra  paru-paru  baru  sebagai  normal  atau abnormal.
4. Evaluasi
• Metrik  Kinerja:  Hitung  metrik  kinerja  model CNN  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1- score pada dataset uji yang terpisah dari dataset latihan.
• Analisis Visualisasi: Gunakan teknik visualisasi  seperti  kurva  ROC  dan  matriks kebingungan  untuk  menganalisis  kinerja model secara lebih mendalam.
• Penyesuaian  Model:  Lakukan  penyesuaian pada model CNN, seperti mengubah arsitektur, hiperparameter,  atau  teknik  augmentasi  data, untuk meningkatkan kinerja model.
Dataset  yang  digunakan  yaitu  data  suara  paru  normal dan abnormal yang mana data tersebut dibagi menjadi 2 yaitu data train dan data validasi. Data train terbagi menjadi 2 yaitu data  suara  paru  normal  sebanyak  2575  dan  data  paru abnormal  sebanyak  665  sehingga  totalnya  menjadi  3240. Data validasi terdiri dari 2 bagian juga yaitu data suara paru normal sebanyak 150 dan data suara paru abnormal sebanyak 151 dengan total data 301. Seluruh audio merupakan file wav.
Visualisasi  dengan  EDA  (Exploratory  Data Analysis) yaitu algoritma yang dirancang untuk menampilkan data dengan model diagram lingkaran atau pie chart  agar  mudah  mempermudah  pembacaan  dan  pembaca dapat memahami informasi dari data yang ada.

## Gambar 2.Visualisasi dengan EDA
Pengujian terhadap program dimulai dari pemilihan sample  audio  suara  paru  normal  yang  ingin  diproses. Visualisasi  audio  file  digunakan  untuk  menggambarkan dataaudio  dalam  bentuk  spektrogram,  spektrum  dan  bentuk
gelombang. Hasil dari seluruh visualisasi dapat dilihat pada gambar dibawah ini. Dalam spektrogam ini ada banyak nilai dan fitur dari audio yang ditampilkan .
Gambar 3. Bentuk Gelombang
Gambar 4. Visualisasi dengan Spektrum

## Gambar 5. Visualisasi dengan Spektogram
Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient  (MFCC)  adalah koefisien yang secara kolektif membentuk MFC (representasi spektrum daya jangka pendek dari suara).Keduanya berasal dari jenis representasi cepstral dari klip audio ("spektrum-of- a-spektrum"nonlinier).Secara umum,MFCC adalah amplitudo dari spektrum yang dihasilkan. Berikut hasil dari MFCC dari suara paru normal.
Gambar 6. Ekstrasi Fitur dengan MFCC Pengujian  selanjutnya  terhadap  program  dimulai dari pemilihan sample audio suara paru abnormal yang ingin diproses. Visualisasi audio file digunakan untuk menggambarkan  data  audio  dalam  bentuk  spektrogram, spektrum  dan  bentuk  gelombang.  Hasil  dari  seluruh visualisasi  dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini.  Dalam
spektrogam  ini  ada  banyak  nilai  dan  fitur  dari  audio  yang ditampilkan.
Gambar 7. Bentuk Gelombang
Gambar 8. Visualisasi dengan Spektrum

## Gambar 9. Visualisasi dengan Spektogram
MFCC  singkatan  dari  Mel-Frequency  Cepstral CoefficientsRepresentasi  fitur  yang  sangat  umum  dalam pengolahan  suara,  terutama  untuk  pengenalan  ucapan  dan aplikasi pengolahan suara lainnya. Prosesnya dimulai dengan mengonversi  sinyal  suara  ke  dalam  domain  frekuensi  mel, yang  lebih  mirip  dengan  persepsi  manusia  terhadap  suara. MFCC menawarkan representasi fitur yang kompak dan kuat, yang berguna untuk proses pengenalan dan klasifikasi suara.

## Gambar 10. Ekstrasi Fitur dengan MFCC
Nilai MFCC digunakan sebagai masukan ke dalam model CNN.  Hasil  dari  parameter  yaitu  180,066.  Pada  tabel  1 merupakan  contoh  proses  Deep  Learning  dengan  jumlah epoch  sebanyak  20.  Epoch  digunakan  untuk  memantau
sejauh mana model telah belajar dari data pelatihan. Dengan melacak kinerja model pada setiap epoch.
TABEL 1.
EPOCH/ITERASI
Epoch/ Iterasi Akurasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
20
0.7950 0.8041 0.7931 0.8162 0.8268 0.8307 0.8403 0.8476 0.8601 0.8548 0.8534 0.8587 0.8620 0.8726 0.8644 0.8635 0.8722 0.8731 0.8707 0.8664
Tabel  1  merupakan  situasi  pengujian  utama  yang menggunakan dataset suara bagian. Pengujian ini menghasilkan  nilai  loss  sebesar  0,2926  dan  nilai  akurasi sebesar  0,8664.  Tetapi  setelah  dilakukan  prediksi  melalui model  yang  sudah  dilatih ,mengevaluasi  performa  model tersebut, dan mencetak akurasi evaluasinya maka akurasinya menjadi  89%.  Nilai  akurasi  ini  lebih  tinggi  dibandingkan hasil  akurasi  pada  beberapa  penelitian  serupa  seperti  hasil penelitian  Klasifikasi  Suara  Paru-Paru  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)"  oleh  Telkom University  yang  mencapai  akurasi  klasifikasi  sebesar  74% dalam  membedakan  antara  suara  paru-paru  normal  dan abnormal.
Berikut  hasil  visualisasi  perubahan  nilai  loss  (kerugian) dan  nilai  akurasi  dari  model  selama  proses  pelatihan (training) dan validasi.
Gambar 11.Hasil visualisasi perubahan nilai loss
Gambar 12. Hasil visualisasi perubahan nilai akurasi
Dari pengujian yang telah dilakukan dengan 20 iterasi didapatkan  akurasi  yang  berbeda  beda  tetapi  akurasi terbaiknya sebesar 89% setelah dilakukan prediksi yang yang artinya pengujian suara paru yang normal dan abnormal yang tersedia sudah akurat.

## KESIMPULAN
Dengan  memanfaatkan  potensi  CNN  dalam  klasifikasi citra  medis,  penelitian  ini  memiliki  implikasi  positif  dalam bidang  kesehatan.  Algoritma  klasifikasi  suara  paru-paru berbasis  CNN  dapat  membantu  mengurangi  beban  kerja tenaga medis serta mempercepat proses pengobatan penyakit paru-paru.  Dataset  dalam  penelitian  ini  mencakup  sampel audio normal dan abnormal, yang dibagi menjadi dua bagian yaitu  data  train  dan  data  validasi,  dengan  semua  Dataset divisualisasikan  menggunakan  Analisis  Data  Eksplorasi (EDA)  untuk  memvisualisasi  data  menggunakan  diagram model lingkaran atau pie chart. Proses Deep Learning dibagi menjadi  20  iterasi,  dengan  setiap  iterasi  mempengaruhi kinerja  model.  Eksperimen  pertama  menggunakan  dataset audio  terpisah,  menghasilkan  nilai  loss  0,2926  dan  akurasi 0,8664.  Setelah  memprediksi  kinerja  model,  mengevaluasi kinerjanya,  dan  mendapatkan  skor  evaluatif  89%,  sehingga prediksi terbaik dan akurat telah dicapai. Hasil dari penerapan metode ini menunjukkan kemampuannya dalam membedakan  suara  paru-paru  normal  dan  abnormal,  serta mengidentifikasi  kemungkinan  penyakit  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  penelitian  ini  juga  memberikan kontribusi penting dalam pengembangan metode deteksi dini kelainan pernapasan berbasis suara paru-paru menggunakan algoritma CNN.

## PENGHARGAAN
Peneliti mengucapkan banyak terimakasih terutama kepada Allah Swt. karena pertolongannyalah peneliti bisa sampai tahap ini, kemudian kepada dosen pembimbing yang selalu mengarahkan dan
mengingatkan atas kekeliruan/kekurangan pada penelitian  ini,  terakhir  kepada  semuanya  yang  telah memberikan  suport  secara  langsung  dan  atau  tak langsung  sehingga  peneliti  menjadi  antusias  dalam mengerjakan penelitian ini.
[1] Ajinurseto,  G.,  Bakrim.,  L.  A.,&  Islamuddin,  N(2023).  Penerapan Metode Mel Frequency Cepstral Coefficients pada Sistem Pengenalan Suara Berbasis Dekstop :Bandung. INFOMATEK(Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi).
[2] Ashshiddieqy, M. H., Jondri, J., & Rizal, A. (2020). Klasifikasi Suara Paru  Dengan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  :  Bandung. eProceedings of Engineering.
[3] Hatuwal,  B.  K.,  &  Thapa,  H.C(2020).  Lung  Cancer  Detection  Using Convolutional  Neutral  Network  on  Hispopathological  Images :Colombia. International Journal Of Computer Trends and Technologi.
[4] Hendrawan,  N.  D.,dkk  (2023).  Sistem  Pendeteksi  Jenis  Penyakit Pernafasan Menggunakan Metode Gabungan GRU dan LTSM Melalui Suara  Pasien  dengan  Gangguan  Pernafasan  :Malang.  JIP(Jurnal Informatika Polinema).
[5] Kumar, A.,& Tiwari, G(2021). Jackknife based generalized resampling reliability approach for rock slopes and tunnels stability analyses with limited  data:  Theory  and  applications  :  India.  Journal  of  Rock Mechanics and Geotechnical Engineering.
[6] Rafiqo, D., Suyanto, Y., & Atmaji, C. (2022). Klasifikasi Suara Paru- Paru Berdasarkan Ciri MFCC :Yogyakarta. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems).
[7] Rizal,  A.  (2021).  Klasifikasi  Suara  Paru  Normal  dan  Abnormal Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Jaringan Saraf Tiruan yang  Dioptimasi  dengan  Algoritma  Genetika.  :Pekanbaru  Jurnal Elektro Dan Mesin Terapan.
[8] RSUD  dr.Iskak  Tulungagung  (23  November  2023).  Penyakit  Paru Obstruktif Picu Kematian Rertinggi Ketiga Di Dunia : Tulunggagung.
[9] Triwijoyo,  B.  K.  2019.  Model  Fast  Tansfer  Learning  pada  Jaringan Syaraf  Tiruan  Konvolusional  untuk  Klasifikasi  Gender  Berdasarkan Citra Wajah: Bali. MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer.
[10] Umar,  R.,  Riadi,  I,  &  Hanif,  A.  (2018)Analisis  Bentuk  Pola  Suara Menggunakan  Ekstraksi  Ciri  Mel-Frequency  Cepstral  Coefficients (MFCC).4(2), 294–304.
[11]  Wairata,  C.  R.,  Swedia,  E.  R.,  &  Cahyanti,  M.  (2021).
Pengklasifikasian Genre Musik Indonesia Menggunakan
Convolutional Neural Network: Samarinda. Sebatik.
[12]  Nissa,  N.F. et  al. (2021)  ‘Application  of  Deep  Learning  Using Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Method  For  Women’s  Skin Classification’, Scientific Journal of Informatics , 8(1), pp. 144–153.