## DEEP PRE-TRAINED MULTI MODEL CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSA COVID 19 PADA CITRA RONTGEN DADA
Muhammad Faishol Amrulloh, Moch. Lutfi, Wahyu Agung Nurcahyo Prodi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan faishol@yudharta.ac.id, moch.lutfi@yudharta.ac.id, wa264723@gmail.com

## ABSTRAK
Covid 19 merupakan virus yang dapat menyebar ke berbagai negara termasuk negara indonesia, virus ini dapat mengakibatkan infeksi saluran pernafasan yang disebabkan oleh corona. untuk mengetahui akibat terjangkit virus tersebut dapat dilakukan dengan tes medis meliputi swap, cek darah maupun scan radiologi rontgent dada. Pada penelitian  yang dilakukan  untuk identifikasi  virus covid 19  mengunakan pada citra rontgen dada dengan metode yang diusulkan model convolution neural network yang mampu menghasilkan performa paling baik dalam mendeteksi penyakit. Pengujian dilakukan dengan menggunakan empat pre-trained ensemble model yang telah disediakan  oleh  Keras  yaitu  VGGNet,  GoogleNet,  DenseNet,  dan    NASNet  tingkat  akurasi  training    yang dihasilkan adalah 97% dan akurasi validasi yang dihasilkan adalah 85% akan tetapi  metode yang diusulkan pada penelitian  ini  waktu  komputasi  yang  dihasilkan  sangat  baik  yaitu  0  detik  dari  hasil  tersebut  dapat  simpulkan metode  penggabungan  (ensemble)  ini  sangat  baik  jika  diimplementasikan  terhadap  data  penelitian  yang digunakan.
Kata kunci: Deep Learning, Rontgen dada, CNN, Deep Pre-trained.

## 1. PENDAHULUAN
Gelombang pasang surut pandemi mengguncang berbagai  kota  di  bumi  sebab  Penyakit  Coronavirus 2019  ataupun  Covid-  19,  di  mana  penyakit  ini mencemari saluran respirasi yang diakibatkan oleh tipe Covid. Penyakit Covid ataupun Covid- 19 merupakan peradangan  yang  bisa  mencemari  sistem  respirasi. Lebih dari 2 tahun kita sudah hadapi pandemi Covid- 19  semenjak  awal  kali  muncul  di  kota  wuhan  Cina menjelang  akhir  Desember  tahun  2019  [1].  Dalam beberapa  bulan  virus  ini  dengan  cepat  menyebar  ke berbagai belahan dunia [2]. Per tanggal 22 Desember 2021,  terdapat  275  juta  terjangkit  positif  Covid-  19 serta  dilaporan  meninggal  dunia  sejumlah  5,3  juta orang  secara  keseluruhan  [3].  Gejala  yang  terjangkit akibat covid antara lain panas, demam dan sesak nafas. Permasalahan  yang  lebih  serius  akibat  covid  yang menyebabkan  inflamasi  pada  paru-paru  atau  juga sering  disebut  dengan  pneumonia  [4].  Salah  satu teknik yang sering digunakan mendeteksi pada covid adalah menggunakan citra rontgen dada. Rontgen dada adalah  digunakan  untuk  mendeteksi  keadaan  paru- paru pasien penderita covid.  Hasil dari scan rontden dada  digunakan  untuk  analisa  keadaan  paru-paru pasien yang terinfeksi oleh virus corona maupun tidak. Pemanfaatan  rontgen  dada  digunakan  sebagai  alat alternatif oleh para pakar dokter sebagai solusi deteksi dengan alasan setiap rumah sakit pasti mempunyai alat scan  rontgen  sehingga  tidak  lagi  diperlukan  alat tambahan [5].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  metode Convoltional Neural Network sudah banyak digunakan  untuk  pengenalan  objek.  Beberapa arsitektur pada metode Convoltional Neural Network yang  sering  digunakan  oleh  para  penelitian  diantara VGG [6], InceptionV3 [7], ResNet,
InceptionResNetV2 [8], DenseNet [9], Xception [10] dan MobileNet [11].
Penelitian yang dilakukan oleh [12] menggunakan  model  ResNet,  InceptionNet  V3,  dan XceptionNet. Penelitian yang dilakukan menggunakan dataset  sejumlah  6432  dari  citra  rontgen  dada  dan masing-masing data dibagi menjadi 85% sebagai data latih dan 15% sebagai data uji. Sedangkan ukuran citra dirubah menjadi 128x128 piksel tujuan dari perubahan citra rontgen dada untuk mempercepat proses training data.  Awal  pengujian  yang  melibatkan  model XCeptionNet  mencapai  akurasi  100%  pengujian berikutnya menggunakan model arsitektur InceptionNet  V3  mencapai  99%  dari  akurasi  yang didapatkan.  Model  ResNet  menghasilkan  kinerja sangat  baik  dalam  pengujian  terakhir  dan  hasilnya mencapai akurasi 98% pada data uji dengan ketepatan 93%  pada  pengujian  model  arsitektur  XceptionNet menghasilkan  akurasi  sebesar  97%.  Meskipun demikian,  dalam  hal  pengujian  akurasi  dan  validasi, masing-masing dari ketiga model tersebut menghasilkan  overfitting  data,  sedangkan  model ResNet  menghasilkan tingkat overfitting  yang sangat besar.
Berdasarkan  masalah  penelitian  diatas  maka penelitian  ini  mengusulkan  metode  transfer  learning dengan  penggabungan  beberapa  arsitektur  meliputi VGGNet,  GoogleNet,  DenseNet,  serta  NasNet diharapkan  dapat  mengurangi  overfitting  data  serta digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  hasil  dari penelitian  sebelumnya,  dan  pengujian  hasil  serta penerapan sistem  yang dilakukan terdiri dari akurasi, loss function dan waktu komputasi yang dibutuhkan.
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait
Penelitian yang dilakukan menggunakan metode DDCNNC dengan 5 arsitektur yang terbagi menjadi 2 tahap uji, pertama menguji 3 arsitektur yaitu LeNet-5, VGG-16,  dan  ResNet-18.  yang  kedua  menguji  2 arsitektur  yaitu  VGG-16  dan  ResNet-18.  Hasil eksperimen menunjukkan  bahwa model yang diusulkan  tidak  hanya  meningkatkan  akurasi  deteksi, tetapi juga mengurangi waktu pelatihan [13].
Penelitian lain mengusulkan tiga jenis klasifikasi yaitu  pneumonia  normal  vs  pneumonia,  pneumonia bakterial vs virus, dan pneumonia normal, bakteri, dan virus. Dalam penelitian ini menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  pre-trained model  dengan  menerapkan  arsitektur  yang  berbeda AlexNet,  ResNet18,  DenseNet201,  dan  SqueezeNet. Akurasi  klasifikasi  gambar  normal  dan  pneumonia, gambar pneumonia bakteri dan virus, dan pneumonia normal,  bakteri,  dan  virus  berturut-turut  adalah  98%, 95%, dan 93,3% [14].
Teknik  pelatihan  untuk  mengklasifikasikan image  X-ray  ke  dalam  tiga  kelas  yaitu  normal, pneumonia, dan COVID-19, berdasarkan dua sumber dataset  terbuka  yang  berisi  180  image  X-ray, penelitian  ini  mengusulkan  model  gabung  Xception dan  ResNet50V2  model  ini  mampu  menghasilkan akurasi  terbaik  dengan  memanfaatkan  beberapa  fitur ekstraksi.  Akurasi  rata-rata  keseluruhan  untuk  semua kelas adalah 91.4% [15].
Modifikasi  model  ResNet  digunakan  untuk klasifikasi  COVID-19,  infeksi  non-COVID-19,  dan kontrol  normal  menggunakan  gambar  CT.  Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mencapai akurasi uji 99,6% pada dataset citra CXR lima kategori dan  akurasi  uji  99,3%  pada  dataset  citra  CT.  Enam arsitektur  CNN  canggih  dan  dua  model  deteksi COVID-19 spesifik, yaitu COVID-Net dan COVIDNet-CT  digunakan  dalam  studi  banding.  Dua dataset  benchmark  dan  dataset  gambar  CXR  yang menggabungkan  delapan  sumber  gambar  CXR  yang berbeda digunakan untuk mengevaluasi kinerja model di  atas.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  yang diusulkan  mengungguli  model  komparatif  dalam akurasi klasifikasi, sensitivitas, dan presisi [16].
Menggunakan pendekatan deep learning convolution  neural  network  dengan  fokus  pada klasifikasi gambar rontgen dada Covid-19. Basis data terdiri dari gambar rontgen dada Covid-19, pneumonia normal dan virus dengan 800 sampel berbeda di setiap kelas.  Penelitian  ini  mengevaluasi  model  pada  500 gambar  dan  jaringan  mencapai  tingkat  sensitivitas 95%  dan  tingkat  spesifisitas  97%.  Arsitektur DenseNet121 tampil sedikit lebih baik, dibandingkan dengan  jaringan  lainnya  [17].  Kinerja  yang  dicapai dengan metode yang diusulkan sangat baik dan tingkat akurasi  lebik  tinggi  dengan  kumpulan  dataset  yang lebih besar. Selain tingkat sensitivitas dan spesifisitas, model  yang  diusulkan  juga  dibandingkan  pada
karakteristik  (ROC),  dan  area  kurva  (AUC)  dari masing-masing model.

## 2.2. Corona Viruses Disease atau COVID-19
Adalah  virus  yang  dapat  menular  disebabkan oleh  SARS-CoV-2,  penyakit  ini  dengan  cepat menyebar ke berbagai negara termasuk indonesia. Hal tersebut  membuat  beberapa  negara  memberlakukan aturan  lockdown  untuk  mencegah  akan  menularnya virus. Orang yang terjangkit akibat covid memiliki ciri batuk,  demam,  sesak  seperti  infeksi  pada  paru-paru. Beberapa negara juga mengkonfirmasi bahwa banyak penduduknya  banyak  yang  meninggal  akibat  virus corona.  Gejala  lain  yang  terinfeksi  virus  corona meliputi  diare,  sakit  kepala,  hilangnya  rasa  dan anosmia  gejala-gejala  ini  umumnya  muncul  dalam kurun waktu 2 hari sampai 2 minggu.
(a) normal
(b) covid-19 (c) pneumonia
Gambar 1. Rontgen Dada

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang dilakukan dalam penelitian adalah hasil  dari  metode  penelitian  eksperimen.  Penelitian eksperimen  mencakup  investigasi  hubungan  sebab- akibat menggunakan pengujian yang dikontrol sendiri sering  kali  mengalami  kendala  pada  penelitian  semi eksperimen karena tidak cukupnya akses sampel, oleh karena  itu  penelitian  eksperimen  biasanya  digunakan untuk  pengembangan,  evaluasi  dan  pemecahan  pada masalah penelitian.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
1. Studi Literatur Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan bahan  sebagai  refrensi  maupun  perbandingan dengan  penelitian  sebelumnya  seperti  halnya pencarian  renfrensi  jurnal  atau  paper,  buku, proceding  maupun  metode  penelitian  yang dilakukan oleh peneliti lain.
2. Pengumpulan dataset Dataset rontgen data diambil salah satu sample dari rumah  sakit  rs.  sahabat  dan  untuk  data  latih  dan training  diambil  dari  data  public  kanggle.com. Dataset  yang  digunakan  sebanyak  3000  dataset yang  terdiri  dari  1000  normal,  1000  covid,  1000 pneumonia.
3. Analisis Dataset rontgen dada
Proses  awal  pengolahan  dataset  rontgen  data dilakukan untuk memisahkan antara normal, covid, dan  pneumonia.  Analisis  data  ini  dilakukan bersama  pakar  dokter  yang  ahli  dalam  penyakit covid.
4. Desain sistem Desain sistem adalah bagian dari tahap perencanaan, design sistem dan tahapan membangun  sistem  yang  akan  kembangkan dengan metode ensemble yang diusulkan.
5. Implementasi sistem Implementasi  code  sistem  yang  dibuat  dilakukan dengan bahasa python di google colab.
6. Uji coba dan evaluasi Tahapan  dilakukan  untuk  proses  training  dan testing  pada  metode  multi  model  ensemble  dan kemudian  dilakukan  evaluasi  terhadap  metode meliputi  hasil  akurasi,  loss  funtion  dan  waktu komputasi.

## 3.1. Preprocessing
Tahap  ini  merupakan  tahap  proses  persiapan gambar  yang  akan  dirubah  menjadi  ukuran  dan kemudian  dilakukan  proses  training  untuk  melihat dampak  terhadap  hasil  presisi  pada  setiap  model. Proses  merubah  ukuran  gambar  untuk  mengurangi waktu  komputasi  dan  mempercepat  proses  training maupun  testing[18].  Dataset  kemudian  dipisahkan menjadi  tiga  bagian  meliputi  dataset  training,  dataset validasi dan dataset testing. Dataset training digunakan untuk  melatih  dar  metode  multi  model  ensembl, dataset  validasi  digunakan  sebagai  menvalidasi  dari hasil  proses  training,  sementara  pada  bagian  dataset testing digunakan untuk testing atau ujicoba ketepatan terhadap data.

## 3.2. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network [19][20] merupakan  metode  klasifikasi  maupun  prediksi  yang digunakan  pada  data  gambar,  teks  dan  suara.  Pada umumnya  metode  convolutional  neural  network mempunyai  tiga  layer  antara  lain  pooling  layer, convolutional layer dan fully connected layer. Pooling dan  convolutional  layer  digunakan  untuk  ekstraksi informasi  pada  gambar,  sedangkan  fully  connected
layer  digunakan  untuk  proses  klasifikasi  maupun prediksi  serta  memberikan  label  yang  paling  tepat sebagai hasil.

## 3.3. Transfer Learning
Transfer  Learning  [19][21]  adalah  teknik memanfaatkan  model  yang  sudah  dilakukan  proses training  pada  data  sebelumnya,  proses  ini  digunakan untuk  klasifikasi  dataset  baru  sehingga  tidak  lagi diperlukan proses training dari awal hanya dilakukan penyesuaian  pada  bagian  model  akhir.  Secara  garis besar  arsitektur  convolutional  neural  network  terdiri dari  beberapa  layer,  layer  tersebut  digunakan  untuk proses ekstraksi pada fitur dataset.
Gambar 3. model transfer learning yang diusulkan

## 3.4. Ensemble model features extraction
Model  deep  convolution  neural  network digunakan  untuk  ekstraksi  fitur.  Fitur  ekstraksi disediakan  pada  lapisan  full  connected  untuk klasifikasi  akhir.  Pada  penelitian  ini  menggunakan ensembel dari empat struktur deep convolution neural network  untuk  ekstraksi  fitur.  Ensemble  ini menggunakan model VGGNet, DenseNet, GoogleNet, dan NASNet yang merupakan bagian dari model deep learning.

## 3.5. VGGNet
Arsitektur VGGNet [22] adalah model pengembangan  dari  arsitektur  alexnet  prinsip  kerja dari  arsitektur  ini  memperbanyak  pada    proses ekstraksi  fitur  layer  convolution  sehingga  bisa  dapat mempresentasikan citra untuk proses klasifikasi.

## 3.6. DenseNet
Dense  convolutional  networks  (DenseNet) diperkenalkan  oleh[9]  struktur  ini  dibangung  dari masing-masing  layer  yang  terhubung  dengan  layer lainnya.  Dense  connection  merupakan  bagian  dari arsitektur  densenet  dan  fungsinya  untuk  mengurangi terjadinya overfitting ketika jumlah data dalam sekala besar.  Pada  penelitian  ini  model  densenet  yang digunakan adalah densenet121.

## 3.7. GoogleNet
GoogleNet merupakan arsitektur yang dikembang oleh perusahaan google pada tahun 2015, arsitektur  ini  juga  pernah  peringkat  pertama  untuk kompetisi  ImageNet  Large  Scale  Visual  Recognition
Challenge dan pada waktu itu arsitektur ini mendapat predikat  arsitektur  dengan  tingkat  kinerja  terbaik. Ukuran  layer  yang  dimiliki  googleNet  adalah  144 layer  untuk  ukuran  input  224x224x3  [23].  Arsitektur ini  mempunyai  kelebihan  pada  inception  modules yang  tidak  akan  dimiliki  oleh  arsitektur  lainnya, beberapa  inception  modules  terdiri  dari  convolution kecil,  yang  berfungsi  untuk  mereduksi  jumlah parameter tanpa mengurangi kinerja jaringan.

## 3.8. NasNet
Diperkenalkan  oleh  Google  Brain  pada  tahun 2018, ide gagasan pertama diusulkan yaitu transferabilitas.  Konvolusional  lapisan  ini  disebut sebagai  sel,  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi pada himpunan data CIFAR10 dan beberapa tumpukan sel  tersebut  digunakan  untuk  memecahkan  masalah klasifikasi ImageNet.

## 3.9. Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  matriks  perbandingan antara hasil prediksi dan nilai sebenarnya, yang dapat dengan  jelas  menunjukkan  rincian  prediksi  setiap kategori  klasifikasi  maupun  prediksi  [24][25][26]. Evaluasi  pengukuran  data  melalui  presisi,  recall  dan akurasi.  Hasilnya  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk tabel  klasifikasi.  Berikut  ini  rumus  perhitungan  dari confusion matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix
Confusion Matrix Prediksi Positif Negatif Actual Positif a b Negatif c d Positif Prediktif Sensitivity Specificity a/(a+b) a/(a+c) d/(b+d) Negatif Predictif Akurasi = (a+d)/(a+b+c+d)
d/(d+c)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  perangkat  keras  (software) yang  digunakan  adalah  Core  i7-6600U@2.60GHz, Ram  DDR4L  16GB,  SSD  NVMe  512GB  dan  untuk kebutuhan perangkat lunak (software) yang diperlukan adalah  windows  10  serta  chrome  dan  google  colab digunakan  untuk  implementasi  coding  maupun evaluasi  hasil  dari  metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini. Pada tahap implementasi source code di program python dengan memanfaatkan Google Colab paramater transfer  learning yang  di  gunakan  adalah model squential , optimation menggunakan  Adam, Learning rate 0.0001, Activation Softmax , dan Epoch 30.  Sedangkan  hasil  akurasi  yang  didapatkan  dengan menggunakan parameter yang di ditentukan menghasilkan tingkat akurasi yang cukup baik, berikut tabel hasil akurasi dengan multi model ensemble.
Tabel 2. Hasil Akurasi Multi Model Ensemble.
Learning_rate 0.0001 Data Train Valid  Waktu komputasi Accuracy 97% 85% 0 detik Error_rate 0.39 0.57
Sedangkan  hasi  rata-rata  dari  keseluruhan pengujian metode multi model ensemble dengan tabel confusion matrix adalah sebegai berikut:
Tabel 3. Hasil confusion matrix precision recall f1score support CAP 0.90 0.86 0.88 1000 COVID 19         0.82 0.80 0.81 154 normal 0.87 0.91 0.89 1000 accuracy 0.88 2154 macro avg         0.87 0.86 0.86 2154 weight avg         0.88 0.88 0.88 2154
Untuk  testing  ketepatan  terhadap  data  terlebih dahulu  dilakukan  traingin  dengan  jumlah  1000  data selanjutnya  dilakukan  testing  terhadap  data  CAP dengan jumlah 1000 data akan tetapi yang digunakan sebagai parameter uji ketepatan digunakan salah satu data  sampel  pada  gambar  CAP/00eeb3c9-a892-4fac- a67a-aaa6cc7ffd5c.png hasil percobaan dengan metode yang diusulkan adalah normal sedangkan nilai confidence  nya  adalah  0.702,  berikut  tabel  hasil percobaan.
Original CAP Hasil Prediksi
Data actual label CAP
Normal
Nilai confidence=0.702 Gambar 4. Hasil prediksi
Setelah  dilakukan  proses  traning  dan  validasi terhadap  dataset  yang  dipakai  tahap  selanjutnya dilakukan proses visualisasi grafik, di bawah ini adalah grafik hasil akurasi dan loss funtion.
Gambar 5. Grafik akurasi dan error rate
Berdasarkan  gambar  5  dan  tabel  2  diatas  dapat simpulkan  bahwa  menggunakan  deep  pre-trained model  penggabungan  metode  (ensemble)  dengan parameter  squential,  epoch  30,  learning  rate  0.0001 dan  dataset  training  berjumlah  1000  dari  masing- masing  data  yang  digunakan.  Pada  impementasi ensemble atau penggabungan dari metode GoogleNet, VGGNet,  DenseNet  serta  NasNet  tingkat  akurasi training yang dihasilkan adalah 97% sedangkan untuk akurasi  validasi  yang  dihasilkan  adalah  85%  dan waktu komputasi yang dihasilkan dengan menerapkan penggabungan  metode  pada  penelitian  ini  adalah  0 detik.  Dan  dari  hasil  yang  didapatkan  bahwa  metode ensembel  yang  diterapkan  pada  dataset  penelitian sangat baik untuk digunakan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  kesimpulan  dari  penelitian  yang  sudah dilakukan  dengan  penggabungan  metode(ensembel) terdiri  model  GoogleNet,  VGGNet,  DenseNet  serta NasNet tingkat akurasi training yang dihasilkan adalah 97% dan error rate yang hasilkan 0.39. sedangkan hasil akurasi  validasi  yang  dihasilkan  adalah  85%  dengan error  ratenya  0.57%,  akan  tetapi  metode  yang diusulkan  pada  penelitian  ini  waktu  komputasi  yang dihasilkan sangat baik yaitu 0 detik dari hasil tersebut dapat simpulkan metode penggabungan (ensemble) ini sangat  baik  jika  diimplementasikan  terhadap  data penelitian yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Hastomo,  “Diagnosa  COVID-19  Chest  X- Ray  Dengan  Convolution  Neural  Network Arsitektur  Resnet-152,” KERNEL  J.  Ris.  Inov. Bid. Inform. dan Pendidik. Inform. , vol. 2, no. 1, pp.
26–33, 2021, doi:
10.31284/j.kernel.2021.v2i1.1884.
[2]  M.  Parwanto,  “Virus  Corona  (2019-nCoV) penyebab  COVID-19,” J.  Biomedika  dan Kesehat. , vol. 13, no. 8, pp. 751–752, 2020, doi: 10.1038/nsmb1123.
[3]  E.  P.  Prasetya,  M.  Azmir,  and  R.  Amerti, “Perbandingan  Performa  Model  Machine Learning untuk Klasifikasi COVID-19 Berdasarkan  Rontgen  Dada,”  2021,  doi: 10.5281/zenodo.5813249.
[4]  P.  Parhizkar  Roudsari et  al. ,  “Auxiliary  role  of mesenchymal  stem  cells  as  regenerative medicine  soldiers  to  attenuate  inflammatory processes  of  severe  acute  respiratory  infections caused by COVID-19,” Natl. Libr. Med. , vol. 21, no. 3, pp. 405–425, 2020, doi: 10.1007/s10561- 020-09842-3.
[5]  M.  P.  K.  Buyut  Khoirul  Umri,  Ema  Utami, “Comparative Analysis of CLAHE and AHE on Application of CNN Algorithm in the Detection of COVID-19 Patients,” 2021 4th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. , pp. 203–208, 2021.
[6]  K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  “Very  deep convolutional  networks  for  large-scale  image
recognition,” 3rd  Int.  Conf.  Learn.  Represent. ICLR 2015 - Conf. Track Proc. , pp. 1–14, 2015.
[7]  C.  Szegedy,  V.  Vanhoucke,  S.  Ioffe,  J.  Shlens, and  Z.  Wojna,  “Rethinking  the  Inception Architecture  for  Computer  Vision,” 2016  IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016- Decem, pp. 2818–2826, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[8]  C.  Szegedy,  S.  Ioffe,  V.  Vanhoucke,  and  A.  A. Alemi, “Inception-v4, inception-ResNet and the impact  of  residual  connections  on  learning,” Proc.  Thirty-First  AAAI  Conf.  Artif.  Intell. ,  pp. 4278–4284, 2017.
[9]  G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten, and K. Q. Weinberger,  “Densely  connected  convolutional networks,” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern  Recognition,  CVPR  2017 ,  vol.  2017-
Janua, pp. 2261–2269, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[10]  F.  Chollet,  “Xception:  Deep  learning  with depthwise separable convolutions,” Proc. - 30th IEEE  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognition, CVPR  2017 ,  vol.  2017-Janua,  pp.  1800–1807, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.195.
[11]  A.  G.  Howard et  al. ,  “MobileNets:  Efficient Convolutional  Neural  Networks  for  Mobile Vision Applications,” 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.04861.
[12]  R. Jain, M. Gupta, S. Taneja, and D. J. Hemanth, “Deep  learning  based  detection  and  analysis  of COVID-19 on chest X-ray images,” Appl. Intell. , vol.  51,  no.  3,  pp.  1690–1700,  2021,  doi: 10.1007/s10489-020-01902-1.
[13]  X. Li, M. Zhai, and J. Sun, “DDCNNC: Dilated and  depthwise  separable  convolutional  neural Network  for  diagnosis  COVID-19  via  chest  X- ray images,” Int. J. Cogn. Comput. Eng. , vol. 2, no. April, pp. 71–82, 2021, doi: 10.1016/j.ijcce.2021.04.001.
[14]  C. X-ray, T. Rahman, M. E. H. Chowdhury, and A.  Khandakar,  “applied  sciences  Transfer Learning  with  Deep  Convolutional  Neural Network  (  CNN  )  for  Pneumonia  Detection Using.”
[15]  M. Rahimzadeh and A. Attar, “A modified deep convolutional  neural  network  for  detecting COVID-19  and  pneumonia  from  chest  X-ray images  based  on  the  concatenation  of  Xception and  ResNet50V2,” Informatics  Med.  Unlocked , vol. 19, p. 100360, 2020, doi: 10.1016/j.imu.2020.100360.
[16]  G. Jia, H. K. Lam, and Y. Xu, “Classification of COVID-19 chest X-Ray and CT images using a type  of  dynamic  CNN  modification  method,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  134,  no.  April,  p. 104425, 2021, doi: 10.1016/j.compbiomed.2021.104425.
[17]  J. V. Pranav, R. Anand, T. Shanthi, K. Manju, S. Veni,  and  S.  Nagarjun,  “Detection  and identification  of  COVID  -19  based  on  chest
medical  image  by  using  convolutional  neural networks,” Int.  J.  Intell.  Networks ,  vol.  1,  no. December, pp. 112–118, 2020, doi: 10.1016/j.ijin.2020.12.002.
[18]  D.  Varshni,  K.  Thakral,  L.  Agarwal,  R. Nijhawan, and A. Mittal, “Pneumonia Detection Using  CNN  based  Feature  Extraction,” Proc. 2019  3rd  IEEE  Int.  Conf.  Electr.  Comput. Commun.  Technol.  ICECCT  2019 ,  2019,  doi: 10.1109/ICECCT.2019.8869364.
[19]  C.  C.  Aggarwal, Neural  Networks  and  Deep Learning . 2018.
[20]  I. G. and Y. B. and A. Courville, Deep learning , vol. 29, no. 7553. 2016.
[21]  D.  Sarkar,  R.  Bali,  and  T.  Ghosh, Hands-On Transfer  Learning  with  Python  Implement Advanced  Deep  Learning  and  Neural  Network Models Using TensorFlow and Keras . 2018.
[22]  V.  Atliha  and  D.  Sesok,  “Comparison  of  VGG and  ResNet  used  as  Encoders  for  Image Captioning,” 2020  IEEE  Open  Conf.  Electr. Electron. Inf. Sci. eStream 2020 - Proc. , pp. 1–4, 2020, doi: 10.1109/eStream50540.2020.9108880.
[23]  S.  Wan,  Y.  Liang,  and  Y.  Zhang,  “Deep convolutional  neural  networks  for  diabetic retinopathy  detection  by  image  classification,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  72,  pp.  274–282, 2018, doi: 10.1016/j.compeleceng.2018.07.042.
[24]  Z.  Jiang,  Z.  Dong,  W.  Jiang,  and  Y.  Yang, “Recognition of rice leaf diseases and wheat leaf diseases  based  on  multi-task  deep  transfer learning,” Comput. Electron. Agric. , vol. 186, no. April, p.
106184, 2021,
doi:
10.1016/j.compag.2021.106184.
[25]  M.  Sokolova  and  G.  Lapalme,  “A  systematic analysis of performance measures for classification  tasks,” Inf.  Process.  Manag. ,  vol. 45, no. 4, pp. 427–437, 2009, doi: 10.1016/j.ipm.2009.03.002.
[26]  A.  S.  Rizal  and  M.  Lutfi,  “PREDIKSI  HASIL PEMILU  LEGISLATIF  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS BACKWARD ELIMINATION,” J.
Resist. (Rekayasa … , 2020, [Online]. Available: https://ejournal.stiki-
indonesia.ac.id/index.php/jurnalresistor/article/v iew/517.