p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Citra Rontgen Covid-19

## dengan menggunakan Deep Learning
Evrita Lusiana Utari a1 , Prastowo Kristiyanto b2 , Agus Qomaruddin Munir a,b3
a Teknik Elektro , Teknologi Informasi, Universitas Respati Yogyakarta Jl. Lasda Adisucipto Km 6,3 Depok Sleman Yogyakarta
1 evrita_lusiana@respati.ac.id
3 agusqmrn@respati.ac.id
b Universitas Respati Yogyakarta Jl. Laksda Adisucipto Km 6,3 Depok Sleman Yogyakarta
2 prastowo@yahoo.com
Abstrak
Citra adalah representasi dari suatu obyek yang ditulis ulang pada suatu medium dengan nilai tertentu (intensitas) yang memiliki koordinat x dan y. Citra Rontgent merupakan salah satu jenis citra medis yang dapat digunakan  untuk  mendeteksi  dan  mempelajari  suatu  penyakit.  Namun  citra rontgen terkadang  terlihat  kabur sehingga  sedikit  sulit  untuk  mengintepretasi  citra.  Terlebih  lagi  adanya  redaman  sinar-X  yang  berbeda  antara kelenjar  pada  jaringan  yang  normal  dengan  yang  terpapar  penyakit.  Dengan  mengimplementasikan deep learning dengan  metode  klasifikasi  citra  dapat  memilah  gambar  berdasarkan  ekstrasi  fitur  dan  bobot  pada jaringan  syaraf  tiruan.  Ketika GPU yang  dimiliki  adalah AMD ,  salah  satu  cara  agar  dapat  menjalankan Deep Learning menggunakan AMD adalah mnggunakan PlaidML .
Tahapan  yang  dilakukan  pada  pelatihan  dan  pengujian  adalah  melakukan pre-procesessing ,  ektraksi fitur menggunakan lapisan JST VGG16 tanpa lapisan pengklasifikasi (konvolusi dan pooling) yang menghasilkan bottleneck.npy ,  kemudian  membuat  lapisan  pengklasifikasi  sendiri  untuk  melatih  klasifikasi  kelas  covid  dan normal menggunakan data bottleneck.npy . Tingkat akurasi yang diperoleh pada tahap pelatihan beserta validasi pada pelatihan, dan pengujian berturut-turut adalah 99%, 97%, dan 94%. Selanjutnya ketika dievaluasi dengan F1 Score mendapatkan hasil 0,939 .
Kata kunci: Deep Learning, VGG16, bottleneck, PlaidML, Deep Learning menggunakan AMD

## CLASSIFICATION COVID-19 RONTGEN IMAGE WITH DEEP LEARNING

## Abstract
Image is representation of an object that rewritten on a medium with a certain value (intensity)  which has x and y coordinates. X-ray image is one type of medical image that can be used to detect and study a disease. However, the X-ray image sometimes looks blurry so it is a little difficult to interpret the image. Moreover, there is a different X-ray attenuation between glands in normal and diseased tissues. By implementing deep learning with  image  classification  methods,  it  is  possible  to  sort  images  based  on  feature  extraction  and  weights  on  an artificial neural network. When the GPU owned is AMD, one way to be able to run Deep Learning using AMD is to use PlaidML.
The  stages  carried  out  in  training  and  testing  are  pre-processing,  feature  extraction  using  the  VGG16 ANN layer without a classifier layer (convolution and pooling) which results in bottleneck.npy, then creating its own classifier layer to train covid and normal class classification using bottleneck.npy data. The level of accuracy obtained at the training stage along with validation in training, and testing are 99%, 97%, and 94%, respectively. Furthermore, when evaluated with the F1 Score, the result was 0.939.
Keywords: Deep learning, VGG16, bottleneck, PlaidML, Deep learning using AMD
1. P ENDAHULUAN
Covid-19  ( Coronavirus  Disease 2019)  adalah salah  satu  penyakit  mematikan  yang  sejak  2019  menjadi sangat  disorot  oleh  media  karena  mudah  menular  ke manusia.  Walaupun  virus  ini  masuk  ke  Indonesia  pada bulan  Maret  2020,  hingga  sekarang  tahun  2021  dampak dari virus ini masih terasa walaupun tidak separah dahulu sewaktu  tahun  2020.  Salah  satu  dampaknya  yaitu  berupa kebijakan  dilarang  mudik  pada  tanggal  6  hingga  17  Mei 2021 (Menko PMK, 2021).
Covid-19 disebabkan oleh Severe Acute Respiratory  Syndrome  Coronavirus 2  (SARS-CoV-2). Covid-19  memiliki  gejala  seperti  flu  biasa  seperti  batuk, pilek,  nyeri  pada  tenggorokan,  serta  demam.  Selain memiliki  gejala  seperti  flu  biasa,  Covid-19  menyebar melalui droplet ketika  seseorang  berbicara,  bersin,  atau batuk.  Sehingga  penyakit  ini  sangat  mudah  menular kepada  orang  lain  (Kemkes,  2020).  Virus  ini  bermula  di Wuhan  Provinsi  Haubei  China  pada  Desember  2019. Virus ini menyebar ke seluruh dunia. Covid-19 dinyatakan sebagai  darurat  kesehatan  internasional  oleh WHO sejak 30 Januari 2020 (WHO, 2020). Tidak terkecuali Indonesia, negeri ini juga terdampak covid-19. Laporan kasus covid- 19 pertama di Indonesia terdapat dua kasus sekaligus pada 2 maret 2020 (Putranto, 2020).
Pada  tanggal  02  Maret  2021,  kasus  covid-19  di Indonesia  mencapai  1.347.026  yang  telah  terkonfimasi positif terkena covid-19. Namun ada 1.160.863 yang telah sembuh serta 36.518 yang telah meninggal (covid19.go.id, 2021).  Untuk  mendeteksi  covid-19  terdapat  beberapa pendekatan,  seperti rapid  test , PCR ,  Genose  dan Swab . Selain  keeempat  metode  tersebut,  untuk  mendeteksi covid-19  bisa  juga  dengan  cara  pengambilan  citra  medis, baik  itu rontgen , CT-Scan ,  dan MRI .  Selain  untuk mengidentifikasi  penyakit  termasuk  covid-19,  citra  medis juga  dapat  dijadikan  untuk  mempelajari  suatu  penyakit pada umumnya, covid-19 secara khusus (Lin et al., 2020).
Salah  satu  dari  citra  medis  adalah  citra rontgen . Citra rontgen lebih  mudah  didapatkan  karena  hampir semua  rumah  sakit  pasti  memilikinya.  Selain  itu  biaya operasionalnya  yang  lebih  terjangkau  jika  dibandingkan dengan CT-Scan dan MRI . Namun citra rontgen terkadang terlihat kabur sehingga sedikit sulit untuk mengintepretasi citra.  Karena  sedikit  sulit  untuk  diintepretasi  maka  hasil pembacaannyapun  terkadang  berbeda.  Terlebih  lagi ditambahnya  ada  redaman  sinar-X  yang  berbeda  antara kelenjar pada jaringan yang normal dengan yang terpapar penyakit (Pereira et al., 2020).
Untuk mengatasi permasalahan ini dapat diselesaikan  dengan  pengolahan  citra,  terlebih  lagi  jika ditenagai  dengan deep  learning .  Kemampuan deep learning dalam  dalam  mengekstrak  fitur  klinis  dan  hasil laboratorium  dapat  mendeteksi  covid-19  lebih  dini. Dengan  mengimplementasikan deep  learning dengan metode  klasifikasi  gambar  dapat  memilah  gambar berdasarkan  ekstrasi  fitur  dan  bobot  pada  jaringan  syaraf tiruan. Namun kemampuan klasifikasi gambar tidak hanya untuk memilah citra dengan mengelompokan saja. Teknik juga  bisa  untuk  memprediksi  suatu  citra  ke  dalam kelompok yang sudah dilatih. (Yudistira dkk, 2020).
Begitu  pula  dengan  implementasi  dari keras terdapat  banyak  sekali  penelitian  sebelumnya.  Salah satunya dilakukan oleh Shafira (2018) dalam penelitiannya tentang Implementasi Convolutional Neural Network untuk  Klasfikasi  Citra  Tomat  Menggunakan Keras .  Pada  penelitian  ini menyatakan  bahwa  dalam penelitian  ini  terdapat  langkah-langkah  yang  harus dilakukan sebelum penelitian dilakukan. Langkah-langkah tersebut  yakni,  pengumpulan  data,  preproses  citra, perancangan  pengolahan  citra  menggunakan keras pada aplikasi R-Studio. Peubah yang digunakan pada penelitian ini  terdapat  beberapa  peubah.  Peubah-peubah  tersebut yaitu, ukuran filter, jumlah neuron , jumlah data. Terdapat juga  peubah  perbandingan  antara  data untuk training dan juga testing .  Dan  dari  perubahan  peubah-peubah  tersebut juga  memiliki  dampak  terhadap  akurasi  ketepatan memprediksi klasifikasi citra tomat (Shafira, 2018).
Beberapa penelitian lain tentang pengolahan citra yang memanfaatkan OpenCL salah satunya dilakukan oleh Amalia  (2016)  pada  penelitiannya  yang  berjudul Implementasi  Metode Alpha  Trimmed  Mean  Filter Menggunakan OpenCL untuk  Penghapusan Noise pada Citra Berwarna menyatakan bahwa pemerogaman parallel CPU dan GPU lebih  efektif  jika  dibandingkan  dengan pemrogaman  serial  atau  hanya  mengandalkan CPU saja. Pada  penilitian  ini  memaparkan  perbandingan Noise Density antara kanal merah, biru, dan hijau. Peubah yang digunakan berupa pengambilan gambar pada luar ruangan, dalam  ruangan  serta  persentase  densitas noise (Amalia, 2016).
Pada  penilitian  yang  berjudul Stucture  of  Deep Learning  Inference  Engines  for  Embedded  Systems yang dilakukan  oleh  Seung-Mok  Yoo  dkk  pada  ICTC  tahun 2019. Pada penelitian ini menjelaskan tentang pemanfaatan  plaidml  pada  Sistem  Tertanam  ( Embedded System ).  Dengan  begitu  akselerasi  hardware  pada  Sistem Tertanam  dapat  dilakukan.  Akselerasi  disini  agar perangkat  sistem  tertanam  dapat  memproses  data  lebih cepat.  Namun  pengendalian  dilakukan  pada  server laboratorium (Yoo dkk, 2019)
Namun  sayangnya  ketika  melatih  model deep learning dibutuhkan  daya  komputasi  yang  tinggi.  Jika mengandalkan CPU saja  dirasa  masih  sangat  kurang karena  kemampuan  komputasi CPU kalah  dengan kemapuan  komputasi  paralel  dari GPU .  Sehingga GPU dapat  menjadi  solusi  dalam  kebutuhan  komputasi  yang tinggi.  Namun  permasalahan  tidak  hanya  pada  hal  yang sudah  disebutkan  saja.  Ketika  ingin  menggunakan GPU sebagai  alat  komputasi  dalam deep  learning ,  kebanyakan aplikasi  atau platform maupun framework diharuskan menggunakan GPU dengan  merk  dari  Nvidia.  Namun dapat  diatasi  dengan plaidml yang  dikembangkan  oleh vertex.ai.
Pengolahan  citra  dengan  menggunakan deep learning ada  banyak  implementasinya  diantaranya  ada Convolutional Neural Network, Residual Neural Network , Dense  Neural  Network ,  dll.  Pada  penelitian  ini  akan mengimplementasikan deep  learning dengan  metode bottleneck dan algoritma CNN atau Convolutional Neural Network sebagai  ekstraktor  fitur . Metode bottleneck
merupakan  metode  yang  singkat  dikarenakan  ekstraksi fitur  hanya  sekali,  namun  memberikan  hasil  yang memuaskan.  Berdasarkan  laman  tutorial  pada  blog  keras dengan  judul Building  powerful  image  classification models  using  very  little  data ,  dengan  metode  ini  dapat mencapai tingkat akurasi lebih dari 90%. (Chollet, 2016). Framework yang  mendukung  metode bottleneck ada banyak salah satunya keras . Keras menjadi pilihan karena open  source sehingga  siapapun  dapat  memodifikasi  dan memberikan kontribusi. Selain itu juga keras adalah salah satu framework yang  didukung  oleh  plaidml.  Dengan begitu  dapat  menjalankan keras dengan GPU ( OpenCL ). Sehingga  ketika  melakukan  komputasi  dengan deep learning yang  menggunakan framework  keras dapat dilakukan lebih cepat jika dibandingkan dengan CPU. Rumusan masalah:
1. Mengklasifikasikan  citra  berbasis keras dengan plaidml sebagai backend dengan metode bottleneck. 2. Melatih dan menguji klasifikasi citra berbasis keras dengan  plaidml  sebagai backend dengan  metode bottleneck.
Tujuan dari penelitian :
1. Untuk  mengetahui  bahan-bahan  yang  dibutuhkan untuk  mempersiapkan  perancangan  klasifikasi gambar  berbasis keras dengan  plaidml  sebagai banckend . 2. Untuk mengatahui langkah-langkah dalam perancangan deep  learning ,  lebih  khususnya klasifikasi  gambar  berbasis keras dengan  plaidml sebagai banckend .
2

## METODOLOGI
Metode  yang  dilakukan  dengan  mempersiapkan  data  set citra yang diambil dari  kumpulan data yang akan menjadi bahan  uji  coba  pada  penelitian.  Dataset  yang  penulis gunakan adalah dataset Covid-19  Radiography  Database . Dataset Covid-19  Radiography  Database diunduh  dari situs  Kaggle.  Kaggle  adalah  sebuah  situs  yang menyediadakan  dataset  dan  juga  kompetisi data scientist dan  merupakan  anak  perusahaan  dari  google.  Dataset  ini diperbarui  oleh  Tawsifur  Rahman  pada  06  Maret  2021. Dataset  ini  berukuran  745  MB  yang  berisi  3616  data rontgen covid-19,  6012 lung  opacity ,  sekitar  10200  data rontgen dengan  keadaan  normal  dan  1345  data rontgen dengan  kategori  viral  pneumonia.  Semua  dataset berekstensi  PNG  dan  memiliki  resolusi  299x299  piksel. Namun  yang  digunakan  untuk  pelatihan  4000  pada  dua classes dan validasi 1000 pada dua classes . Classes yang dimaksud  ialah  Covid  dan  Normal.  Jadi  total  citra  yang menjadi  bahan  pelatihan  jumlahnya  ada  5000  citra. Karena  jika  menggunakan  semua  data,  laptop  yang digunakan untuk uji coba tidak kuat.
Berdasarkan gambar 1 citra rontgent dari data set dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian.  Dengan  perbandingan  4000:1000.  4000:1000 ini terbagai menjadi dua kelas yaitu COVID dan Normal. Sehingga  masing-masing kelas pada  data  pelatihan  ada 1000 citra. Sedangkan pada data pengujian ada 500 citra.
Setelah  terbagi  data  akan  dimasukkan  ke  dalam  sistem untuk dipelajari oleh sistem.
Pada  pembelajaran  sistem  terbagi  beberapa proses  dengan  urutan preprocessing ,  ekstraksi  fitur,  dan klasifikasi.  Pada  tahap preprocessing hanya  menyakala ulang  ( rescale )  nilai-nilai  intensitas  dari  matrik  (citra) yang  semula  memiliki  rentang  nilai  -255  hingga  255 menjadi  -1  hingga  1.  Sebagai  contoh,  seperti  matrik dibawah.
Tahap  berikutnya  ekstraksi  fitur,  karena  metode yang  penulis  gunakan  menggunakan  metode  fitur bottleneck maka  ekstraksi  fitur  dan  proses  klasifikasi dilakukan  secara  terpisah.  Pada  tahap  ekstraksi  fitur dilakukan  ekstraksi  menggunakan  JST VGG 16  (Jaringan Syaraf  Tiruan Visual  Geometry  Group yang  memiliki  16 lapisan  berbobot)  tanpa  lapisan  pengklasifikasi  sehingga menghasilkan  ekstraksi  fitur  dengan  ukuran  matrik  4000, 7,  7,  512  yang  kemudian  disimpan  dengan  ekstensi  npy. Kemudian  tahap  klasifikasi  ekstraksi  fitur  yang  telah didapat  dijadikan  masukan  pada  lapisan  pengklasifikasi sehingga  model deep  learning dapat  membedakan  kelas yang diberikan.
Setelah  model  terlatih  model  akan  diuji  dengan sebuah  program.  Kemudian  pada  program  tersebut dilakukan  beberapa  tahapan  persiapan  untuk  menguji model  terlatih  tersebut.  Persiapannya  berupa  mengimpor model.h5 yang sudah terlatih, memasukkan data pelatihan, dan  pembuatan  label.  Model.h5  yang  diimpor  berisi arsitektur  JST  beserta  bobot  pada  masing-masing  lapisan yang  telah  dilatih.  Kemudian  model  diuji  dengan  data pelatihan  tersebut.  Setelah  itu  persiapan  berikutnya  yaitu untuk  menampilkan  hasil  pengujian  dengan  membuat dataframe yang  kemudian  diubah  menjadi  file comma separated  value (.csv).  Pada dataframe tersebut dilalakukan  penggantian  label  dari  0  dan  1  menjadi COVID  dan  Normal.  Setelah  itu  data  ditampilkan menggunakan crosstab .  Ketika  terjadi  ketidakseuain  atau kesalahan  prediksi  dapat  dilacak  dengan  cara  membuka Microsoft  excel  dengan  mengubah  file  csv  menjadi  file excel biasa dan dapat dilihat dimana data yang keliru.
Gambar 1 Diagram Alir Perancangan Sistem
Perancangan aplikasi pelatihan model
Adapun untuk diagram alir untuk pelatihan model dapat dilihat pada gambar 2
Gambar 2 Diagram Alir Pelatihan
Impor modul dan definisi variable peubah
Pada  python modul-modul  tidak  secara  otomatis  termuat. Untuk  memuat  modul  tersebut  harus  diimpor  terlebih dahulu.  Modul-modul  yang  diperlukan  pada  Perancangan pelatihan adalah plaidml.keras, os, numpy, ImageDataGenerator dari keras.preprocessing, Sequential dan model dari  keras.models, Flatten,  Dropout,  Dense, Activation dari  keras.layers, application dan optimizers dari  keras,  matplotlib.pylab, ModelCheckpoint dari keras.callbacks.  Selain  mengimpor  modul-modul  tersebut juga
harus
mendefinisian
function plaidml.keras.install_backend()
dan
os.environ["KERAS_BACKEND"] =
"plaidml.keras.backend"  supaya  dapat  memuat keras dengan
backend PlaidML . Untuk selanjutnya mendefinisikan variable global  yang  dibutuhkan  supaya memudahkan dalam pengiistilahan dan penyeragaman jika pemanggilan lebih dari sekali. Variable yang didefinisikan adalah  ukuran  citra,  direktori  untuk  menyimpan  model, direktori data pelatihan dan validasi, jumlah data pelatihan dan validasi, jumlah epoch , ukuran batch size , jumlah data yang akan dijadikan label dan callback yang digunakan.
Ekstraksi Fitur Pada  tahap  ini  dibuat  sebuah function ekstraksi  fitur  agar dalam  pelatihan  tidak  perlu  melakukan  ekstraksi  fitur secara berulang. Sehingga dapat menghemat waktu karena proses  ekstraksi  fitur  lumayan  lama.  Pada  proses  ini dilakukan  beberapa  persiapan  yaitu  penyekalaan  ulang, mengimpor model VGG16, pembuatan dataset. Setelah itu dilakukan ekstraksi fitur menggunakan JST VGG16 yang kemudian disimpan dengan ekstentensi .npy.
Gambar 3. Struktur Ekstraksi Fitur
Pelatihan Model Pada  tahap  ini  juga  dibuat function pelatihan.  Setelah proses  ekstraksi  selesai  data  ekstraksi  dimuat  kembali pada function ini. Ketika menggunakan function , variable hanya  bisa  diakses  didalam function ( private  variable ).
Itulah mengapa data harus dimuat ulang dan pendefinisian ulang variable pada  ekstraksi  fitur.  Setelah  termuat, membuat variable untuk  label  dengan  parameter  pada variable yang  sudah  didefinisikan  secara  global. Kemudian  membuat  lapisan neural  network bagian  atas untuk  mengklasifikasi classes .  Lapisan neural  network yang  digunakan  adalah Flatten,  Fully  Connected (dense) dengan  aktifasi ReLU , Dropout ,  dan Fully  Connected (dense)  dengan  aktifasi Sigmoid. Setelah  mendefinisikan
JST,  harus  dikompilasi  terlebih  dahulu  menggunakan model.compile(). Kemudian menghadirkan
model.fit_generator()  untuk  melatih  JST  pengklasifikasi dan  merekam  jejak  pelatihan  menggunakan function history.keys() dan matplotlib.pylab.
Perancangan Aplikasi untuk Pengujian Model Adapun diagram alir untuk pengujian model dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 4. Diagram Alir Pengujian
Impor modul dan mendefinisikan Variable peubah Begitu  pula  pada  pengujian  model,  juga  dilakukan  impor modul  yang  diperlukan.  Modul-modul  tersebut  adalah plaidml.keras , os, ImageDataGenerator ,
dari keras.preprocessing.image , Model dan load_model dari keras.models ,  matplotlib.pylab,  numpy,  cv2  ( opencv ), pandas, seaborn , dan terakhir applications dari keras .

## Persiapan Pengujian dan Pengujian Data
Pada  persiapan  pengujian  dilakukan  pendefinisian variable yang  berisi  perintah  tertentu  seperti  memuat VGG16,  memuat  model  yang  sudah  dilatih,  pembuatan label,  nama  file,  penyekalaan  ulang  (normalisasi),  dan pembuatan dataset
menggunakan function flow_from_directory().
Untuk pengujian data, tetap harus melalui ekstraktor fitur yang  menggunakan variable yang  berisi  VGG16  yaitu model2  dan  ditambahkan function predict_generator() . Untuk function predict_generator () diisi  dengan variable dataset .  Untuk  pengujian classes menggunakan variable yang berisi model yang telah dilatih yaitu variable model. Variable model  ditambahkan function predict_classes() . Pada function predict_classes () diisi  dengan variable ekstraktor fitur. Selanjutnya array yang berisikan prediksi
kelas  dijadikan  matrik  satu  dimensi  dengan function flatten ().
Pengolahan Data menggunakan DataFrame
Setelah  proses  prediksi  selesai  langkah  berikutnya  yaitu menyimpan data mentah dari prediksi menjadi file comma separated value (.csv). Pada data mentah ini prediksi dan label  masih  menggunakan  angka  yaitu  0  untuk  COVID dan  1  untuk  Normal.  Data  diolah  supaya  prediksi  dan label menjadi COVID dan Normal dengan memanfaatkan DataFrame dari modul pandas.
Visualisai Hasil Prediksi
Setelah  label  dibenahi  menjadi  COVID  dan  Normal, langkah  berikutnya  yaitu  menampilkan  hasil  prediksi dengan  menggunakan function crosstab dari  modul pandas  agar  hasil  prediksi  menjadi  bentuk  tabel.  Namun hasil  dari function crosstab sedikit  membingungkan  dan kurang  menarik.  Maka  dari  itu  hasil  prediksi  yang  sudah diubah  menjadi  tabel  dikonversi  dengan  menggunakan function  heatmap dari  modul seaborn dengan  begitu menghitung  tingkat  akurasinya  akan  mudah.  Sehingga hasilnya seperti pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil dan Prediksi

## Perancangan Evaluasi
Setelah  dataset  pengujian  diuji  menggunakan  model terlatih  dan  mendapatkan  hasil.  Selanjutnya  dilakukan evaluasi dari pengujian tersebut. Evaluasi pada penelitian ini  menggunakan  akurasi  dan F1-Score. Akurasi didapatkan dari persentase keberhasilan model memprediksi  data  dengan  tepat.  Sedangkan F1-Score didefinisikan  sebagai  tingkat  keberhasilan  dari  model yang telah dibangun. Keberhasilan ini merajuk pada nilai presisi  dan recall yang  baik.  Untuk  mendapatkan  nilai akurasi, F1-Score , recall ,  dan  juga  presisi  dapat menggunakan confusion matrix (pandas.crosstab).

## TABEL 1.PERANCANGAN EVALUASI
Nilai Kondisi Nilai Aktual Positif Negatif Nilai Prediksi Positif True Positive (TP) False Positive (FP) Negatif False Negatif (FN) True Negatif (TN)
Akurasi Akurasi adalah perbandingan jumlah data yang diprediksi benar (TP+TN) dengan seluruh data. Akurasi mencerminkan  keakuratan  dari  model  yang  telah  dilatih. Nilai Akurasi didapatkan dari persaman berikut:
(1)

## Presisi dan Recall
Presisi  adalah  perbandingan  antara  nilai true  positive dengan jumlah dari true positive dan false positive . Presisi mencerminkan  tingkat  keakuratan  data  yang  diinginkan dengan hasil prediksi dari model yag telah terlatih. Presisi dihitung dengan rumus:
TP/(TP+FP) (2)
Sedangkan recall merupakan  perbandingan  antara True Positive dengan  jumlah  dari True  Positive dan False Negatif .  Recall  mencerminkan  penemuan  kembali  suatu informasi. Jika ditulis dengan persamaan maka:
TP/(TP+FN) (3) F1 Score
F1 Score didefinisikan  sebagai  perhitungan  kombinasi dari  nilai  presisi  dan recall .  Hasil  perhitungan  tersebut disebut dengan nilai pengukuran. F1 Score diperoleh dari persamaan berikut:
F1 Score = (4) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  telah  terbagi  kedalam  data pelatihan  akan  diproses  dari  tahap pre-processing , pembuatan dataset ,  pengolahan  citra  pada deep  learning . Data  yang  terbagi  kedalam  data  pengujian  juga  akan diproses.  Semua  tahapan  dibuat  dengan  bahasa  python dengan framework keras dan PlaidML sebagai backend . Aplikasi yang digunakan adalah notepad++ dan anaconda. Selain  itu,  pada  penelitian  ini  juga  digunakan  Microsoft excel untuh menampilkan hasil pelatihan secara rinci.
Tahap Pembuatan Dataset dan Preprocessing
Dataset adalah  kumpulan  data  yang  menjadi  masukan pada  sistem deep  learning .  Masukkan  Model deep learning VGG 16  membutuhkan  tiga  kanal,  sedangkan citra skala keabuan hanya memiliki satu kanal. Maka dari itu  Model  sacara  bawaan  menjadikan  citra  skala  keabuan menjadi  tiga  kanal  dengan  cara  menduplikasi  kanal pertama.  Sehingga  ketiga  kanal  memiliki  nilai  intensitas yang sama. Hal ini dapat diilustrasikan pada gambar 6
Gambar 6. Ilustrasi Tiga Kanal Skala Keabuan
Hasil  penguiian  pada  penelitian  ini  berupa  tampilan confussion matrix dari modul crosstab yang disempurnakan  menggunakan heatmap dari  modul seaborn dan  berkas microsoft excel . Crosstab dapat menampilkan  keseluruhan  data  label  dan  predikasi kedalam  suatu  tabel.  Sehingga  dapat  memudahkan  untuk menghitung  tingkat  akurasi  pengujian  dan  tingkat kesalahan  pengujian.  Sedangkan  berkas Microsoft  excel digunakan untuk melacak berkas yang salah predikasi. Hasil dari crosstab tersebut berupa tabel 2.
TABEL 2. CROSSTAB PENGUJIAN Prediksi Label Covid Normal Covid 460 40 Normal 20 480 Untuk
memperindah tampilan crosstab dan mempermudah pembacaan tersebut, maka crosstab diubah menjadi heatmap terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Heat Map Pengujian
Dikarenakan  ada  beberapa  data  yang  salah  prediksi dengan jumlah 60 data, maka untuk melacak berkas yang salah prediksi tersebut digunakan Microsoft excel . Terlihat pada tabel 3.
TABEL 3. DATA NORMAL SALAH PREDIKSI Nama Berkas Label Prediksi Normal-3023.png Normal Covid Normal-3043.png Normal Covid Normal-3053.png Normal Covid Normal-3059.png Normal Covid Normal-3062.png Normal Covid Normal-3065.png Normal Covid Normal-3074.png Normal Covid Normal-3075.png Normal Covid Normal-3079.png Normal Covid Normal-3092.png Normal Covid Normal-3120.png Normal Covid Normal-3133.png Normal Covid Normal-3142.png Normal Covid Normal-3176.png Normal Covid Normal-3183.png Normal Covid Normal-3247.png Normal Covid Normal-3258.png Normal Covid Normal-3478.png Normal Covid Normal-3481.png Normal Covid Normal-3494.png Normal Covid TABEL 4. DATA COVID SALAH PREDIKSI Nama Berkas Label Prediksi COVID-3061.png Covid Normal COVID-3062.png Covid Normal COVID-3070.png Covid Normal COVID-3125.png Covid Normal COVID-3126.png Covid Normal COVID-3133.png Covid Normal COVID-3157.png Covid Normal COVID-3161.png Covid Normal COVID-3166.png Covid Normal COVID-3174.png Covid Normal COVID-3192.png Covid Normal COVID-3197.png Covid Normal COVID-3205.png Covid Normal COVID-3215.png Covid Normal COVID-3216.png Covid Normal COVID-3220.png Covid Normal COVID-3242.png Covid Normal COVID-3245.png Covid Normal COVID-3259.png Covid Normal

## TABEL 5 SAMPEL DATA CITRA NORMAL SALAH PREDIKSI BESERTA NAMA BERKAS
TABEL 6. SAMPEL DATA CITRA COVID SALAH PREDIKSI BESERTA NAMA BERKAS
Evaluasi Pengujian
Setelah mengetahui hasil pengujian, selanjutnya menghitug akurasi dan F1 Score untuk melihat tingkat akurasi dan keberhasilan dari model yang telah dilatih. Untuk menghitung tingkat akurasi dapat menggunakan rumus sebagai berikut:
Berikutnya mengitung presisi meggunakan persamaan berikut:
Presisi = TP/(TP+FP)
Presisi = 460/(460+40)
Presisi = 460/500 Presisi = 0,92
Dan untuk menghitung recall dengan rumus berikut: Recall = TP/(TP+FN) Recall = 460/(460+20)
Recall = 460/480 Recall = 0,958
Selanjutnya menghitung F1 Score menggunakan rumus berikut:
F1 Score =
F1 Score =
F1 Score =
F1 Score =
F1 Score = 0,939
Dengan  begitu  nilai  akurasi  yang  didapatkan  oleh  model yang telah terlatih adalah 94%, sedangkan untuk F1 Score yang  diperoleh  0,939.  Selain  dua  nilai  tersebut  tingkat akurasi  yang  diperoleh  untuk  validasi  data  sewaktu pelatihan  adalah  97%,  sedangkan  untuk  tingkat  akurasi pengujian  data  adalah  94%.  Sehingga  model  yang  telah dilatih dapat dikatakan sangat baik. Karena untuk validasi data  sewaktu  pelatihan  dengan  tingkat  akurasi  pengujian tidak terpaut jauh.

## 4 KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapatkan dari  penelitian  untuk merancang klasifikasi citra berbasis keras dengan plaidml sebagai banckend dengan  metode bottleneck adalah aplikasi anaconda beserta modul yang diperlukan, dataset , model  JST  yang  dijadikan  basis  pelatihan  dan  pengujian, perangkat keras yang didukung oleh plaidml .
Tahapan  yang  dilakukan  pada  pelatihan  dan pengujian  adalah  melakukan pre-procesessing ,  ektraksi fitur  menggunakan  lapisan  JST VGG16 tanpa  lapisan pengklasifikasi (konvolusi dan pooling) yang
menghasilkan bottleneck.npy ,  kemudian  membuat  lapisan pengklasifikasi  sendiri  untuk  melatih  klasifikasi  kelas covid  dan  normal  menggunakan  data bottleneck.npy . Tingkat  akurasi  yang  diperoleh  pada  tahap  pelatihan beserta  validasi  pada  pelatihan,  dan  pengujian  berturut- turut adalah 99%, 97%, dan 94%. Ketika diuji dengan F1 Score hasil  yang  diberikan  adalah  0,939.  Nilai  akurasi pada  validasi  data  dengan  skor  akurasi  pengujian  tidak terpaut  jauh.  Sehingga  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa model yang telah terlatih ini sudah cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nuraini,  Ratna.  “Kasus  Covid-19  Pertama,  Masyarakat  Jangan Panik”. https://indonesia.go.id/narasi/indonesia-dalam-
angka/ekonomi/kasus-covid-19-pertama-masyarakat-jangan-panik diakses pada 20 Februari 2021
[2] Tim Komunikasi Komite Penanganan Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) dan Pemulihan Ekonomi Nasional. 2021. “Kesembuhan  COVID-19  Terus  Meningkat  Menjadi  1.160.863 Orang”. https://covid19.go.id/p/berita/kesembuhan-covid-19- terus-meningkat-menjadi-1160863-orang  Diakses  pada  21  Maret 2021
[3] Mutiara, Puput. 2021. “Pemerintah Larang Mudik Lebaran 2021”. https://www.kemenkopmk.go.id/pemerintah-larang-mudik- lebaran-2021. diakses 30 Mar, 2021
[4] Dartamasia,  2020.  “Deteksi  Penggunaan  Masker  menggunakan Xception  Tansfer  Learning”.  Jurnal  INSTEK  (Informatika  Sains dan  Teknologi)  Volume  5  Nomor.  2,  Oktober  2020  P  –ISSN: 2541-1179, E-ISSN : 2581-1711
[5] Acharya,  Tinku  dan  Ray,  Ajoy  K.  “ Image  Processing:  Principle and  Applications ”.  New  Jersey:  John  Wiley  &  Sons,  Inc., Hoboken,  Canada:  simultaneously,  ISBN-13  978-0-471-71998-4 (cloth:  alk.  paper)  ISBN-10  0-471-71998-6  (cloth:  alk.  paper) 2015.
[6] Petrou,  Maria  dan  Bosdogianni,  Panagiota..  “ Image  Processing: The  Fundamentals ”.  Singapore:  JOHN  WILEY  &  SONS,  LTD, ISBN 0-471-99883-4 1999.
[7] Pereira,  Rodolfo  M.  et  al.  “ COVID-19  identification  in  chest  X- ray  images  on  flat  and  hierarchical  classification  scenarios ”. Computer  Methods  and  Programs  in  Biomedicine  194  (2020) 105532. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2020.105532
[8] Moolayil,  Jojo  John.  “ Learn  Keras  for  Deep  Neural  Networks ”.
Canada:  Apress.  ISBN-13  (pbk):  978-1-4842-4239-1  ISBN-13 (electronic):  978-1-4842-4240-7  https://doi.org/10.1007/978-1- 4842-4240-7, 2016
[9] Chollet,  Francois.  “ Deep  Learning  with  Python ”.  Shelter  Island: Manning. ISBN 9781617294433, 2017.
[10] Chollet, Francois. “ Building powerful image classification models using  very  little  data ”.  2016.  https://blog.keras.io/building- powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html diakses 25 Juni 2021
[11] Kementerian  Kesehatan.,  “Pertanyaan  dan  Jawaban  Terkait Covid-19”. https://www.kemkes.go.id/article/view/20031600011/pertanyaan- dan-jawaban-terkait-covid-19.html diakses pada 01 Apil 2021 [12] WHO .  2020.  “ Archived:  WHO  Timeline  -  COVID-19”. https://www.who.int/news/item/27-04-2020-who-timeline--- covid-19 diakses pada 30 April 2021.
[13] Wulandri, Putri,. “Klasifikasi Tingkat Keganasan Kanker Serviks Menggunakan Metode Deep Residual Network ( ResNet )”. Skripsi. UIN Sunan Ampel Surabaya. 2019.
[14] Amalia,  Kurnia  Rizky.  “Implementasi  Metode Alpha  Trimmed Mean  Filter Menggunakan OpenCL untuk  Penghapusan Noise pada Citra Berwarna”. Skripsi. UIN Malik Ibrahim Malang. 2016.
[15] S. -m. Yoo et al., " Structure of Deep Learning Inference Engines for Embedded Systems ," International Conference on  Information and  Communication  Technology  Convergence  (ICTC),  Jeju,
Korea (South), 2019,
pp.
920-922,
doi: 10.1109/ICTC46691.2019.8939843.
[16] Rahmadewi,  Reni,  dkk.  “Klasifikasi  Penyakit  Paru  Berdasarkan Citra Rontgen dengan  Metode  Segmentasi Sobel ”.  Jurnal  Teknik Elektro  Vol.  5  No.  1  Maret  2016.  ISSN:  2302  –  2949.  DOI: 10.20449/jnte.v5i1.174
[17] Yudistira,  Novanto,  dkk.  “Deteksi  Covid-19  Citra  Sinar-X  Dada Menggunakan Deep  Learning yang  Efisien”.  Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIK)  Vol.  7  No.  6  hlm.  1289- 1296. e-ISSN: 2528-6579. 2020 DOI: 10.25126/jtiik.202073651
[18] Clara, Serafim, dkk. “Implementasi Seleksi Fitur Pada Algoritma Klasifikasi  Machine  Learning  Untuk  Prediksi  Penghasilan  Pada Adult  Income  Dataset ”.  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Ilmu Komputer  dan  Aplikasinya  (SENAMIKA)  Hal.  741-747.  e-ISBN 978-623-93343-3-8, 2021.
[19] Dewi, Ni Luh Gede M.U., “Analisis Perbandingan Filter Median, Filter Maksimum-Minimum dan Filter Rerata menggunakan Citra Rontgen t Paru”. Skripsi. Universitas Respati Yogyakarta.
[20] Gulli,  Antonio  dan  Sujit  pal.  “Deep  Learning  with  Keras”. Birmingham:  Published  by  Packt  Publishing  Ltd.  ISBN  978-1- 78712-842-2, 2017.
[21] Rafael  C.  Gonzales  dan  Richard  E.  Woods.  “ Digital  Image Processing ”.  New  Jersey:  Prentice-Hall  dan  Tom Robbins  ISBN 0-201-18075-8, 2002.
[22] Wani, M. Arif, et al. “ Advances in Deep Learning ”. Studies in big data  vol.  57.  Singapura:  MetaPress  dan  Springerlink.  ISBN  978- 981-13-6794-6, 2020
[23] Shafira,  Tiara.  “Implementasi  Convolutional  Neural  Networks untuk Klasifikasi Citra Tomat Menggunakan Keras”. Tugas Akhir. UII, 2018
[24] Anonim. “ About Keras ”. https://keras.io/about/ diakses tanggal 16 Februari 2021
[25] Anonim, “A platform for making deep learning work everywhere”. https://plaidml.github.io/plaidml/ diakses pada 20 Februari 2021
[26] Anonim,  “Memahami  Perbedaan  PCR,  Rapid  Test  Antigen,  dan Rapid Test Antibodi dalam Pemeriksaan COVID-19”. https://www.alodokter.com/memahami-perbedaan-pcr-rapid-test- antigen-dan-rapid-test-antibodi-dalam-pemeriksaan-covid-19
diakses pada 25 Februari 2021
[27] Anonim,  “ Keras  Application ”.  https://keras.io/api/applications/ diakses pada 29 Maret 2021.
[28] F.  Chollet.    2017." Xception:  Deep  Learning  with  Depthwise Separable  Convolutions ,"  IEEE  Conference  on  Computer  Vision and  Pattern  Recognition  (CVPR),  Honolulu,  HI,  USA,  2017,  pp. 1800-1807, doi: 10.1109/CVPR.2017.195.