Jurnal Indonesia Sosial Teknologi:p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN :2745-5254 Vol. 3, No., 3 Maret 2022
DETEKSI DINI COVID-19 MELALUI CITRA CT-SCAN PARU-PARU MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN KOMPARASI JARAK
Lu'luul Maknun 1 , Abdul Syukur 2 , Affandy 3 dan Moch Arief Soeleman 4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia 1,2,3 dan 4 Email: luluulmaknunsuxes@gmail.com 1 , abdulsyukur@gmail.com 2 , affandy@gmail.com 3 dan ariefsoeleman@gmail.com 4

## Abstrak
Covid -19 yang telah mewabah dan menjadi pandemik secara global yang merupakan masalah utama yang perlu di perhatikan dan di tangani, beberapa cara yang harus di lakukan adalah dengan memutus  mata  rantai  penyebaran  virus  salah  satunya  dengan  melakukan  deteksi  dini  dan melakukan  karantina,  dengan  CT  scan  paru-paru.  CT  scan  paru-paru  dapat  dijadikan  jalan alternatif. Berdasarkan permasalahan di atas maka peneliti mengetahui kondisi paru-paru secara detail dan dalam mendiagnosis virus secara dini. Pada penelitian ini pendekatan yang di ajukan menggunakan metode K-NN dengan perhitungan jarak euclidean distance , manhattan distance , miskowski distance untuk deteksi dini Covid -19 melalui citra CT scan paru-paru yang di duga terinfeksi Covid -19 . dalam mendeteksi secara dini evaluasi yang di gunakan untuk mengetahui pervorma yang di usulkan menggunakan coufusion matrix dengan hasil eksperimen menunjukkan hasil dari tiga perhitungan jarak menunjukkan hasil akurasi yang baik dan menggunakan dataset secara  publik  yaitu euclidean  distance berjumlah  83%, Manhattan  distance berjumlah  87%, Minkowski berjumlah 76%, di harapkan metode ini dapat di gunakan dan di kembangkan untuk melengkapi dioglosa medis .
Keywords: Covid-19;  CT  Scan;  K-N;  Euclidean  Distance;  Manhattan  Distance;  Miskowski Distance

## Abstract
Covid -19 which has become an epidemic and has become a global pandemic which is the main problem that needs to be considered and handled, several ways that must be done are to break the chain of virus spread, one of which is by conducting early detection and quarantine, with a CT scan of the lungs. -lungs. CT scan of the lungs can be used as an alternative route. Based on the problems above, researchers know the condition of the lungs in detail and in diagnosing the virus early. In this study, the proposed approach uses the K-NN method with the calculation of the Euclidean distance, Manhattan distance, and Miskowski distance for early detection of Covid- 19 through CT scan images of lungs suspected of being infected with Covid-19. in detecting early the  evaluation  used  to  determine  the  proposed  performance  using  a  coufusion  matrix  with experimental  results  showing  the  results  of  three  distance  calculations  show  good  accuracy results and using a public dataset, namely the Euclidean distance of 83%, Manhattan distance of 87%, Minkowski amounting to 76%, it is hoped that this method can be used and developed to complete medical diagnosis.
Keywords: Covid-19;  CT  Scan;  K-N;  Euclidean  Distance;  Manhattan  Distance;  Miskowski Distance

## Pendahuluan
Coronavirus  Disease 2019  yang  merupakan  singkatan  dari  Covid-19  (Saputra,  Arsyi, Nurhanifah, Octavia, & Pratomo, 2020). Jenis virus yang bersifat penyakit yang sangat menular seperti influenza yang disebabkan oleh Severe Acute Syndrome Coronavirus 2 (SARS-Cov-2) (Haifa & MIA, 2020)dimana istilah Covid-19 pada tanggal 11 Februari 2020 telah di resmikan oleh World  Health  Organization (WHO)  (Amin,  Pinilih,  &  Astuti,  2021),  gejala  infeksi  virus pada umumnya di kaitkan dengan infeksi saluran pernafasan (Fong, 2021) dan mempunyai gejala seperti demam, sakit kepala, sesak dan batuk (Abdillah, 2020) Covid -19 adalah jenis penyakit yang memiliki risiko penularan secara langsung ataupun tidak langsung (Hoesea, 2014) dan di sebabkan  oleh  jamur,  parasit,  bakteri,  mikroorganisme  (Syauqi,  2017)  dan  Covid-19  dapat  di cegah dengan vaksinasi serta dengan pola hidup yang sehat (Suharmanto, 2020).
Menurut  (Yanti  &  Hayatun,  2020)  beberapa  teknologi  pencitraan  medis,  ada  3  metode dalam  mendiagnosis  Covid  -19  di  antara  dengan  melakukan  tes  darah,  dengan  sinar  X,  dan pemindahan  computer  yaitu  (CT),  CT  merupakan  teknologi  yang  non  invasik,  dan  di  anggap akurat dalam deteksi yang canggih, karakterisasi dan prositas internal. Berdasarkan permasalahan di  atas  maka  harapan  penelitian  ini  dapat  membantua  para  medis  dalam  mendiagnosis  pasien Covid-19 secara dini melalui gambar CT scan paru-paru.
Informasi mining merupakan ekstraksi data ataupun pola yang berarti ataupun menarik dari informasi yang terdapat di database yang besar (Eska, 2018). Informasi mining ialah bagian dari tahapan  proses Knowledge  in  Database (KDD).  Dengan  informasi  mining,  kita  bisa melaksanakan  pengklasifikasian,  memprediksi,  memperkirakan  serta  memperoleh  data  lain yang berguna dari kumpulan informasi dalam jumlah yang besar (Mardi, 2017).
Pengelohahan citra merupakan cara dari barbagai modifikasi dan memanipulasi berbagai teknik. Pengelolahan citran sangatlah penting sebagai dasar di berbagai aplikasi yang nyata seperti penginderaan jarak jauh, pengenalan pola, dan machine vision dan pengelolahan sangat berperan dalam memiahkan latar belkangh dari objek secara otomatis (Kadir & Susanto, 2013) . Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) Classifier merupakan  suatu  tata  cara  buat  melaksanakan  klasifikasi  terhadap  objek bersumber  pada  informasi  pendidikan  yang  jaraknya  sangat  dekat  dengan  objek  tersebut. Informasi  pendidikan  diproyeksikan  ke  ruang  berukuran  banyak,  yang  setiap  ukuran merepresentasikan fitur dari informasi. Ruang ukuran dipecah jadi bagian- bagian bersumber pada klasifikasi  informasi  pendidikan.  Nilai  k  yang  terbaik  buat  algoritma  ini  bergantung  pada informasi,  secara  universal  nilai  k  yang  besar  hendak  kurangi  dampak noise pada  klasifikasi, hendak namun membuat batas antara tiap klasifikasi jadi lebih buram. Nilai k yang bagus bisa diseleksi dengan optimis parameter, misalnya dengan memakai cross-validation . Permasalahan spesial buat klasifikasi diprediksikan bersumber pada informasi pendidikan yang sangat dekat (dengan  kata  lain,  k=  1)  yang  umumnya  diucap  algoritma nearest  neighbor (Wijaya,  Irsyad,  & Widhiarso, 2020) Tata cara Euclidean Distance ialah penghitungan jarak pada algoritma KNN yang sangat banyak digunakan oleh peneliti.
Rumus Euclidean Distance : n = √∑  (xi − yi)2 i=1 Dengan
a) d (x,y)  = jarak antara x dan y b) xi = Data testing ke-i c) yi = data training ke- i d) n
= dimensi data
Ct-Scant
CT- scan paru- paru akan bisa menolong penegakan penaksiran Covid-19 dan juga bagikan cerminan CT-scan pada pasien- pengidap Covid-19 (Restuningdyah & Amalia, 2020) Komparasi Jarak
Koordinat yang universal digunakan dalam membetulkan posisi dalam peta yakni latitude serta longitude yakni garis yang melintang Yusup Miftahuddin, dkk Tekno Insentif- 71 diantara
Dataset didapat Pengumpul
kutub utara serta selatan yang menghubungkan sisi timur serta barat bagian bumi (khatulistiwa). Sebaliknya Longitude yaitu garis yang menghubungkan antara sisi utara serta sisi selatan bumi (kutub) dalam matematika euclidean distance digunakan buat mengukur 2 titik dalam satu ukuran yang membagikan hasil semacam perhitungan Pythagoras (Miftahuddin, Umaroh, & Karim, 2020) . Minkowski  distance adalah  metrik  dalam  suatu  vector  yang  di  anggapa  sebagai  generasi  dari Euclidean  distance dan Manhattan  distance . Manhattan  distance ialah  perhitungan  yang membedakan secara absolut (mutlak) antara sepasang kordinat objek. Euclidean distance ialah perhitungan buat mengukur 2 jarak titik dari eunclidean ruang di antara 2 sudut
Metode Penelitian
Desain sistem yang akan dibangun di dalam penyusunan tesis ini. Desain sistem secara umum mengenai kontribusi penelitian deteksi fraud dapat dilihat pada:
Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Data citra scan paru-paru.
Refrensi  dari  jurnal  internasional  yang  sudah  melakukan  penelitian  sebelumnya  pada pasien melalui CT Scan paru-paru 50 Covid-19, 50 non Covid-19.
Mu lai Identifikasi Jurnal Dan buku Studi Rancangan Implementasi Sel esai Pengujian
Gambar 2. Data Citra Scan Paru-Paru.

## Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  perhitungan  jarak eucludean  distance,  manhattan  distance,  miskowski distance yang di gunakan untuk menghitung jarak terdekat antara data citra covid-19 positif dan data  citra  covid-19  negatif  terlihat  pada  table  4.4  dengan  menghitung  persamaan  sehingga memperoleh hasil sebagai berikut
Gambar 3. Jarak Data Uji dengan Citra Covid-19.
Gambar 4. Jarak Data Uji dengan Citra Non Covid-19.
Metode yang akan di gunakan pada penentuan klasifikasi kelas dari citra CT Scan paru- paru  bertujuan  untuk  mengetahui  jenis  kelasnya,  dalam  penentuan  kelas  ada  dua  jenis  kelas klasifikasi  covid  19  dan  non  covid  19,  dan  hasil  dari  eucledean  distance,  manhattan  distance, minkowski distance pada table 4.3 dengan 4.4, yang di gabung kemudian dalam menentukan nilai tetangga  terdekat,  dalam  rangking  di  nyatakan  tingkat  kesamaanya  dalam  penelitian  ini  k=3
Data Latih
Hasil Perhitungan Jarak Eucledoan, Manhattan, Miskowski Covid -19 8.660254037844387 0.0 0.0 Covid -19 1.7320508075688772  3.0 3.0 Covid -19 10.392304845413264  15.0  15.0 Covid -19 20.784609690826528  18.0  18.0 Covid -19 8.660254037844387 36.0  36.0 Data Latih Hasil Perhitungan Jarak Eucledoan, Manhattan, Miskowski Covid -19 8.660254037844387 0.0 0.0 Covid -19 1.7320508075688772  3.0 3.0 Covid -19 10.392304845413264  15.0  15.0 Covid -19 20.784609690826528  18.0  18.0 Covid -19 8.660254037844387 36.0  36.0
menjadi rangking tiga terdekat atau terkecil jadi semakin dengan kesamaan yang semakin dekat, maka  jumlah  jumlah  rata-rata  menentukan  jenis  kelasnya,  hasil  rangking  perhitungan  jarak eucledean distance, manhattan distance, minkowski distance pada gambar 3, gambar 4. Pada sub bab analisa yang di hasilkan ini telah menjelaskan tentang hasil dari metode yang telah  diusulkan  dan  hasil  dari  analisa  akan  diperlihatkan  secara  tertulis  dari  seluruh  hasil  dari proses  implementasi  uji  coba  beserta  analisanya.  Pada  penelitian  ini  menggunakan Confusion Matrix untuk  mengevaluasi  sisten,  bentuk  dari Confusion  Matrix di  mana  yang  berupa table matrix dengan menggunakan kinerja model klasifikasi dengan kombinasi 4 nilai prediksi yaitu True Positif (TF), False Positif (FP), True Negatif (TN), False Negatif (FN) Dengan table Confusion Matrix dengan menghasilkan nilai Accuracy,precision , dan Recall
Confusion Matrix
Gambar 5. Confusion Matrix Kalsifikasi.
Hasil  dari  klasifikasi  pada  data  uji Confusion  Matrix yang  telah  di  peroleh  yaitu False Negatif (FN) dengan nilai 0, False Positif (FT) dengan nilai 1, True Negatif dengan nilai 2, True Positif (TP) dengan nilai 2. Berdasarkan klasifikasi Confusion Matrix K-NN di tunjukkan pada Gambar 7.
2 1 0 2
Gambar 7. Confusion Matrix Klasifikasi K-NN.
Gambar 8. Evaluasi Kerja Sistem.
Gambar 9. Hasil Uji Coba Klasifikasi Sistem.

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian, kesimpulan ini setelah melakukan eksperimen “Deteksi Covid-19 Menggunakan  KNN  dengan  Komparasi  Jarak”  dengan  kategori  jarak  eucledean  distance, manhattan  distance,  minkowsi  distance  dengan  menggunakan  extraksi  fitur  RGB  pada  meode KNN dengan nilai ranking K=3, mengahasilkan nilai akurasi eucledean distance berjumlah 83%, manhattan distance berjumlah 87% dan manhattan distance berjumlah 76%.

## Bibliografi
Abdillah,  Leon.  (2020).  Stigma  Terhadap  Orang  Positif  COVID-19  (Stigma  on  Positive People  COVID-19). Pandemik  COVID-19:  Antara  Persoalan  Dan  Refleksi  Di Indonesia, Forthcoming .
Amin, Muhammad Khoirul, Pinilih, Sambodo Sriadi, & Astuti, Retna Tri. (2021). Gambaran Psikologi  Warga  Kabupaten  Magelang  Selama  Pandemi  Covid-19. Jurnal  Mutiara Ners , 4 (2), 140–145.
Eska,  Juna.  (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan Algoritma C4. 5 . Fong, Karen Lee Mei. (2021). Antimicrobial sensitivity of most commonly isolated bacteria from Feline Upper Respiratory Infection (URI) .
Haifa, Najwa S., & MIA, X. (2020). Pendidikan Kesehatan Tentang Penyakit Menular. OSF Preprints. May , 9 .
Hoesea, Elvan Virgo. (2014). Evaluation of health surveillance activities of hajj 2013 in the hajj embarkation Palangkaraya. Jurnal Berkala Epidemiologi , 2 (2), 206–215. Kadir, Abdul, & Susanto, Adhi. (2013). Teori dan aplikasi pengolahan citra. Yogyakarta: Andi . Mardi, Yuli. (2017). Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5. Jurnal Edik Informatika  Penelitian  Bidang  Komputer  Sains  Dan  Pendidikan  Informatika , 2 (2), 213–219.
Miftahuddin, Yusup, Umaroh, Sofia, & Karim, Fahmi Rabiul. (2020). Perbandingan Metode Perhitungan  Jarak  Euclidean,  Haversine,  Dan  Manhattan  Dalam  Penentuan  Posisi Karyawan. Jurnal Tekno Insentif , 14 (2), 69–77. Restuningdyah, Novia Andansari Putri, & Amalia, Emmy. (2020). Pemeriksaan CT-SCAN Thorax Pada Kasus Covid-19 di Provinsi Nusa Tenggara Barat. Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA , 3 (1).
Saputra,  Maman,  Arsyi,  Miftahul,  Nurhanifah,  Nurhanifah,  Octavia,  Syally  Nadya,  & Pratomo,  Hadi.  (2020).  Evaluasi  pedoman  penanganan  cepat  medis  dan  kesehatan masyarakat tentang coronavirus disease (covid-19) di indonesia. Jurnal Ilmiah Ilmu Keperawatan Indonesia , 10 (02), 46–55.
Suharmanto,  Suharmanto.  (2020).  Perilaku  Masyarakat  dalam  Pencegahan  Penularan Covid-19. JK Unila , 4 (2), 91–96. Syauqi, Ahmad. (2017). Mikrobiologi lingkungan peranan mikroorganisme dan kehidupan . Penerbit Andi.
Wijaya,  Chandra,  Irsyad,  Hafiz,  &  Widhiarso,  Wijang.  (2020).  Klasifikasi  Pneumonia Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Ekstraksi  GLCM. Jurnal Algoritme , 1 (1), 33–44.
Yanti,  Budi,  &  Hayatun,  Ulfa.  (2020).  Peran  pemeriksaan  radiologis  pada  diagnosis Coronavirus disease 2019. Jurnal Kedokteran Syiah Kuala , 20 (1).