## Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional Neural Network

## (Classification of Pneumonia Based on Lung X-rays Images using Convolutional Neural Network)
I Md. Dendi Maysanjaya 1
Abstract—Pneumonia is a lung disease that could be caused by bacteria,  viruses,  fungi,  or  parasites.  The  pulmonary  cysts  are filled  with  fluid,  causing  croup  and  mucus  cough.  Usually, observation of the patient's lung condition is performed through X-rays. However, the quality of X-ray images tends to be less than optimal.  Therefore,  a  CAD-based  automation  system  was developed.  In  this  paper,  a  new  chest  X-rays  dataset  for pneumonia  cases  is  classified  by  using  Convolutional  Neural Network  (CNN).  This  study  examines  the  CNN  performance  in handling the new dataset. The data were obtained from the Kaggle platform. In total, there were 5,840 images occupied in this study, consisting of 1,575 normal lung images and 4,265 pneumonia lung images. The data were divided into training and testing data, with the  amount  of  data  5,216  and  624  images  on  each,  respectively. The  CNN  activation  function  applied  the  Rectifier  Linear  Unit (ReLU) function, Adam optimization function, and epoch as many as 200 times. Based on the test results, the average accuracy and loss values are sequentially at 89.58% and 47.43%. The results of this  test  indicate  that  the  CNN  method  is  quite  capable  of classifying the pneumonia cases.
Intisari—Pneumonia  merupakan  salah  satu  penyakit  paru- paru yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, ataupun parasit. Kantung  udara  dipenuhi  oleh  cairan  sehingga  menyebabkan sesak dan batuk berdahak. Pengamatan kondisi paru-paru pasien dilakukan  paramedis  melalui  foto  rontgen  (X-rays).  Namun, kualitas  citra  rontgen  terkadang  kurang  optimal,  sehingga dikembangkan  sistem  otomatisasi  berbasis  CAD.  Pada  makalah ini,  ditawarkan  sebuah  dataset  baru  tentang  citra  foto  toraks untuk kasus pneumonia. Citra diklasifikasi menggunakan metode Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Tujuan  dari  makalah  ini adalah menguji kinerja CNN dalam menangani dataset baru. Data diperoleh dari platform Kaggle sejumlah 5.840 citra, yang terdiri atas  1.575  citra  paru-paru  normal  dan  4.265  citra  paru-paru pneumonia. Data dibagi menjadi data latih dan data uji, dengan jumlah  data  secara  berurutan  5.216  citra  dan  624  citra.  Fungsi aktivasi CNN menggunakan fungsi Rectifier Linear Unit (ReLU), fungsi optimasi Adam, dan epoch sebanyak 200. Berdasarkan hasil pengujian,  diperoleh  rata-rata  nilai  akurasi  dan  rata-rata  nilai loss  secara  sekuensial  sebesar  89,58%  dan  47,43%.  Hasil pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  CNN  cukup  mampu untuk melakukan klasifikasi kasus pneumonia.
Kata  Kunci—  Identifikasi,  Pneumonia,  Citra  X-rays,  Paru-paru, Convolutional Neural Network.

## I. P ENDAHULUAN
Citra medis memiliki peran penting untuk mengklasifikasi- kan ataupun mengidentifikasi suatu penyakit. Salah satu teknik yang  paling  sering  digunakan  adalah  foto  rontgen  (sering dikenal juga dengan istilah foto X-rays ). Teknik ini digunakan oleh  ahli  radiologi  untuk  dapat  melihat  kondisi  dalam  tubuh pasien.  Selain  itu,  foto  rontgen  ini  memiliki  kelebihan,  yakni mudah digunakan dan memiliki nilai ekonomis yang tinggi.
Citra foto toraks merupakan pemanfaatan foto rontgen untuk melihat  kondisi  area  dada  pasien.  Hasil  foto  toraks  ini menampilkan  kondisi  dada,  paru-paru,  jantung,  dan  trakea (saluran  pernafasan)  [1].  Infeksi  pada  area  paru-paru  yang disebabkan  oleh  virus,  bakteri,  fungi,  ataupun  parasit  lainnya akan ditandai dengan area berwarna putih kelabu. Area ini yang dapat  dicurigai  dokter  untuk  mengidentifikasi  penyakit  yang mungkin diderita pasien, misalnya pneumonia [2].
Pneumonia merupakan penyakit  infeksi saluran pernafasan akut (ISPA) bagian bawah yang disebabkan adanya peradangan pada jaringan dan kantung udara di paru-paru. Kantung udara dipenuhi oleh cairan yang dapat menyebabkan batuk berdahak, demam, menggigil, dan kesulitan bernafas [3]. Gbr. 1 merupa- kan contoh pasien yang menderita pneumonia.
Pada  Gbr.  1,  area  lingkaran  merah  merupakan pulmonary yang mengalami inflamasi akibat virus, sehingga menyebabkan terjadinya  pneumonia.  Area  tersebut  berwarna  putih  kelabu, karena pulmonary dipenuhi cairan. Kondisi ini berbeda dengan paru-paru normal yang ditunjukkan pada Gbr. 2. Kondisi paru- paru  yang  ditampilkan  pada  Gbr.  2  terlihat  bersih  dengan kondisi pulmonary yang terlihat dengan jelas dan tidak ada area yang berwarna putih kelabu seperti pada Gbr. 1.
Meskipun  kondisi  peradangan  paru-paru  dapat  dilihat dengan mudah melalui foto rontgen, tetapi kualitas citra yang dihasilkan tidaklah selalu bagus, bahkan cenderung samar dan memiliki kemiripan yang sama antar jenis penyakit pulmonary , seperti  pneumonia,  tuberkulosis, pneumothorax ,  infiltrasi, nodule ,  kanker  paru-paru,  dan  lainnya.  Hal  ini  merupakan tantangan  bagi  dokter  radiologi  untuk  menentukan  jenis penyakit yang menyebabkan peradangan pada area pulmonary . Guna  meminimalkan  permasalahan  yang  dihadapi  oleh dokter  radiologi  dalam  menentukan  kondisi  peradangan pulmonary ,  saat  ini  telah  banyak  dikembangkan  sistem otomatisasi  berbasis computer  aided  diagnostic ( automated CAD - based  system )  [4].  Kondisi  ini  memotivasi  para  peneliti untuk  mengembangkan  berbagai  jenis  algoritme machine learning , terlebih perkembangan saat ini sudah memasuki tahap
1 Prodi  Sistem  Informasi,  Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas Teknik  dan  Kejuruan,  Universitas  Pendidikan  Ganesha  –  Kampus Tengah Undiksha, Jalan Udayana No. 11 Singaraja 81116 Indonesia (tlp: +6232627213;
fax: +6236225571; e-mail:
dendi.ms@undiksha.ac.id)
implementasi deep learning , yang merupakan penyempurnaan metode-metode machine learning konvensional.
Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  pada  makalah  ini dipaparkan  implementasi  salah  satu  metode deep  learning , yakni Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengidentifikasi paru-paru normal dengan paru-paru pneumonia.  CNN  dipilih  karena  memiliki  kelebihan  seperti fitur yang terdapat pada citra dapat ditentukan secara otomatis serta secara spesifik ditujukan untuk mengklasifikasikan citra. Selain  itu,  tujuan  utama  makalah  ini  adalah  menguji  kinerja CNN  dalam  mengklasifikasi  citra  paru-paru  normal  dengan citra paru-paru dengan pneumonia, pada sebuah dataset baru, serta  melakukan  modifikasi  terhadap  rancangan  arsitektur CNN  berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya.
Paparan berikutnya pada makalah ini terbagi ke dalam empat bagian. Bagian II membahas sistem ataupun kajian yang telah dikembangkan  terkait  identifikasi  dan  klasifikasi  terkait penyakit pulmonary ,  dilanjutkan  pemaparan dataset pada bagian III. Paparan tentang metode CNN disajikan pada bagian IV, sedangkan hasil dan pembahasan disampaikan pada bagian V dan paparan ditutup melalui kesimpulan pada bagian VI.

## II. S ISTEM I DENTIFIKASI P ENYAKIT P ULMONARY
Sistem otomatisasi berbasis CAD saat ini banyak digunakan untuk  membantu  paramedis  dalam  melakukan  diagnosis terhadap suatu penyakit, termasuk dalam mengidentifikasi jenis penyakit pulmonary . Telah dilakukan sebuah penelitian untuk mengembangkan  sistem screening otomatis  untuk  penyakit
pulmonary , termasuk di dalamnya tuberkulosis, berbasis citra foto toraks [5].
Pada  tahun  2016,  diajukan  sebuah  ide  dengan  mengombi- nasikan  fitur  tekstur  dan  bentuk  untuk  penyakit  tuberkulosis dan  pneumonia  [6].  Penelitian  lain  menggunakan dataset “ ChestX-ray8 ” untuk mengklasifikasi berbagai jenis penyakit toraks  dengan  metode  CNN  [7].  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan, kasus pneumonia dengan model usulan ResNet-50 memperoleh  akurasi  63,33%.  Penelitian  lain  sejenis  berfokus pada  keterhubungan  antara  berbagai  jenis  penyakit  toraks, dengan akurasi 71,30% [8], serta penelitian yang mengusulkan pendekatan deep  learning dengan  menggunakan  121 -layered CNN dengan hasil akurasi sebesar 76,80% [9].
Terdapat  beragam  penelitian  terkait  identifikasi  penyakit toraks  yang  telah  dilakukan  dengan  hasil  yang  beragam  pula [2],  [10]–[15].  Secara  umum,  semua  penelitian  ini  bertujuan menghasilkan formulasi metode ataupun algoritme yang dapat digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  dalam mengidentifikasi  penyakit  toraks,  yang  salah  satunya  adalah pneumonia.
Sehubungan dengan hal tersebut, dibentuklah sebuah dataset baru dengan tujuan klasifikasi paru-paru normal dengan paru- paru  yang  menderita  pneumonia.  Penyusunan dataset ini sebagai bentuk kontribusi dalam meningkatkan kualitas sistem klasifikasi penyakit pneumonia pada citra foto toraks. Metode CNN  dipilih  sebagai  metode  klasifikasi  guna  memastikan kinerja CNN cukup andal untuk digunakan pada dataset baru ini,  seperti  hasil-hasil  penelitian  yang  telah  banyak menggunakan  CNN.  Paparan  terkait dataset disajikan  lebih detail pada bagian III.

## III. D ATASET
Dataset yang digunakan pada makalah ini adalah citra paru- paru yang terdiri atas dua kelas, yakni citra paru-paru normal (contoh  pada  Gbr.  2)  dan  citra  paru-paru  pneumonia  (contoh pada  Gbr.  1).  Data  ini  merupakan  data  sekunder  yang  telah dikumpulkan dalam [16] dan bersumber dari [10]. Jumlah data yang  diperoleh  sebanyak  5.840  citra,  yang  terdiri  atas  1.575 citra  paru-paru  normal  dan  4.265  citra  paru-paru  pneumonia. Dipilihnya dataset ini  sebagai  bahan  penelitian  karena merupakan  bagian  dari  kompetisi  dalam  platform Kaggle. Dataset ini  dikompetisikan  karena  merupakan dataset baru yang  berhasil  dikumpulkan,  sehingga  sangat  berguna  untuk menguji  kinerja  metode  yang  sudah  banyak  dikembangkan dalam  mengklasifikasi  kasus  pneumonia,  khususnya  metode CNN.
Keseluruhan dataset kemudian  dibagi  ke  dalam  dua  jenis, yakni data latih dan data uji. Jumlah data latih sebanyak 5.216 citra, yang terdiri atas 1.341 untuk kelas paru-paru normal dan 3.875  untuk  kelas  paru-paru  pneumonia.  Data  uji  berjumlah 624  citra,  terbagi  ke  dalam  kelas  paru-paru  normal  sebanyak 234 citra serta 390 citra untuk kelas paru-paru pneumonia. Jika dilihat,  perbandingan  antara  kelas  paru  normal  dengan  paru pneumonia tidaklah seimbang. Namun, dalam makalah ini hal tersebut diabaikan karena merupakan ketentuan dari kompetisi untuk menggunakan dataset sesuai yang diberikan. Oleh karena
Gbr. 1 Paru-paru pneumonia.
Gbr. 2 Paru-paru normal.
itu,  fokus  utama  makalah  ini  adalah  menguji  kinerja  CNN dalam menangani kondisi dataset seperti yang diberikan.

## IV. C ONVOLUTIONAL N EURAL N ETWORK
CNN merupakan salah satu arsitektur jaringan saraf ( neural network ) yang secara spesifik ditujukan untuk klasifikasi citra. CNN  dapat  dikatakan  sebagai  inovasi  baru  dalam mengklasifikasikan  citra.  Karena  merupakan  bagian  dari jaringan saraf, CNN dikembangkan berdasarkan inspirasi dari jaringan otak manusia.
Pengenalan  pola  citra  sesuai  konsep computer  vision tentunya memerlukan tahap ekstraksi fitur pola. Ekstraksi fitur pola  ini  bertujuan  memperoleh  fitur-fitur  yang  dapat merepresentasikan  pola  citra  yang  harus  dikenali.  Tahap ekstraksi  fitur  pola  ini  tentu  memerlukan  pengetahuan mendasar  terhadap  pola  yang  harus  dikenali.  Sebagai  contoh, dalam  ekstraksi  fitur  citra  medis  diperlukan  bantuan  tenaga medis untuk membantu mempelajari pola citra medis tersebut. Tentu  saja  proses  ini  menjadi  tantangan  jika  tidak  tersedia tenaga  medis  yang  dapat  dijadikan  sebagai  pakar  untuk membantu.  Selain  itu,  terkadang  fitur  yang  dianggap  penting pada citra dengan label tertentu belum tentu dianggap penting juga  pada  citra  dengan  label  lain,  sehingga  kondisi  ini menyebabkan  proses  ekstraksi  fitur  pola  merupakan  tahapan yang relatif menantang untuk dilakukan.
CNN memiliki kelebihan ‘mengeliminasi’ tahapan ekstraksi fitur  pola  yang  memerlukan  bantuan  adanya  seorang  pakar. Untuk  dapat  melakukan  hal  ini,  CNN  menggunakan  sebuah lapisan  ( layer )  yang  dikenal  dengan  istilah convolution guna mengekstrak  pola  fitur  secara  otomatis.  CNN  dapat mengeksekusi fitur yang dihasilkan hingga proses  klasifikasi. Gbr. 3 merupakan ilustrasi proses CNN.
CNN  dalam  makalah  ini  menggunakan  dua convolution layer ,  dua polling  layer ,  serta fully  connected  layer . Convolution layer berfungsi sebagai kernel untuk proses filter citra  menjadi  ukuran  matriks  yang  lebih  kecil.  Selanjutnya, polling  layer bertugas  untuk  mengurangi  atau  melakukan downsampling lebih lanjut terhadap ukuran matriks, sedangkan fully  connected  layer merupakan  struktur Multi-layer Perceptron (MLP) pada umumnya.
Bagian convolution layer dibantu fungsi aktivasi ( activation function )  yang  bertujuan  membantu  proses  konvolusi.  Fungsi aktivasi yang digunakan adalah algoritme Rectified Linear Unit (ReLU)  dengan  ilustrasi  seperti  Gbr.  4.  Algoritme  ReLU sendiri memiliki kelebihan dalam efisiensi waktu untuk proses pelatihan ( training ) dan pengujian ( testing ).
Pada  bagian fully  connected  layer digunakan  algoritme ReLU dan sigmoid . Fungsi sigmoid adalah untuk mentransfor- masikan  nilai  masukan  ke  dalam  sebuah  nilai  baru  dengan rentang dari 0 hingga 1, dengan bentuk kurva seperti Gbr. 5.
Dalam  proses  optimasi  pembaharuan  bobot  dari  CNN, digunakan  metode Adam .  Metode  ini  memiliki  proses komputasi yang relatif efisien (dari segi waktu dan kebutuhan memori),  tidak  berubah  terhadap  skala  gradien,  serta  cocok digunakan untuk jumlah data ataupun parameter yang banyak. Diketahui terdapat dua parameter utama dalam metode Adam , yakni  bobot (𝜔 (𝑡) ) dan loss  function (𝐿 (𝑡) ) ,  dengan  indeks t
merupakan  iterasi  pelatihan  yang  sedang  berjalan  [17]. Persamaan (1) dan (2) secara berurutan merupakan proses awal dari  formula  metode Adam ,  yakni  bertujuan  mencari  nilai moving average of gradient (𝑚 𝑤 ) dan nilai moving average of squared gradient (𝑣 𝜔 ) .
𝑚 𝜔 (𝑡+1) ← 𝛽 1 𝑚 𝜔 (𝑡) + (1 − 𝛽 1 )∇ 𝜔 𝐿 (𝑡) (1)
𝑣 𝜔 (𝑡+1) ← 𝛽 2 𝑣 𝜔 (𝑡) + (1 − 𝛽 2 )(∇ 𝜔 𝐿 (𝑡) ) 2 (2)
dengan:
𝛽 1 = first moment exponential decay rate (misalnya 0,9)
𝛽 2 = second moment exponential decay rate (misalnya 0,999) ∇ 𝜔 𝐿 (𝑡) = gradient on current mini-batch.
Persamaan  (1)  dan  (2)  selanjutnya  masing-masing digunakan  untuk  menentukan  nilai bias  corrected  estimator untuk first moment (𝑚 ̂ 𝜔 ) dan second moment (𝑣̂ 𝜔 ) seperti pada (3) dan (4).
𝑚 ̂ 𝜔 = 𝑚 𝜔 (𝑡+1) 1 − 𝛽 1 (𝑡+1) ⁄ (3)
𝑣̂ 𝜔 = 𝑣 𝜔 (𝑡+1) 1 − 𝛽 2 (𝑡+1) ⁄ (4)
Untuk  menghasilkan  pembaharuan  bobot,  (3)  dan  (4) selanjutnya  diformulasikan  sehingga  dihasilkan  bobot  akhir (5). Adapun ringkasan parameter arsitektur CNN yang diguna- kan pada makalah ini disajikan pada Tabel I.
Gbr. 3 Konfigurasi Convolutional Neural Network (CNN).
Gbr. 4 Fungsi aktivasi ReLU.
Gbr. 5 Kurva fungsi sigmoid.
T ABEL I R INGKASAN P ARAMETER A RSITEKTUR CNN Layer (Type) Output Shape Param # input_shape ( None , 64, 64, 3) 0 conv2d_1 ( Conv2D ) ( None , 62, 62, 32) 896 max_pooling2d_1 ( MaxPooling2D ) ( None , 31, 31, 32) 0 conv2d_2 ( Conv2D ) ( None , 29, 29, 32) 9248 max_pooling2d_2 ( MaxPooling2D ) ( None , 14, 14, 32) 0 flatten_1 ( Flatten ) ( None , 6272) 0 dense_1 ( Dense ) ( None , 128) 802944 dense_2 ( Dense ) ( None , 1) 129 Total params : 813,217 Trainable params : 813,217
Non-trainable params : 0
𝜔 (𝑡+1) ← 𝜔 (𝑡) − 𝜂 𝑚 ̂ 𝜔 √𝑣̂ 𝜔 + 𝜖 ⁄ (5)
dengan:
𝜔 (𝑡+1) = nilai bobot baru
𝜔 (𝑡) = nilai bobot lama
𝜂 = step size (tergantung pada jumlah iterasi)
𝜖 = epsilon untuk menghindari kondisi division by zero .

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  makalah  ini,  parameter  yang  dijadikan  acuan  untuk dievaluasi adalah epoch . Satu epoch merupakan kondisi ketika seluruh dataset melewati  satu  kali  proses forward dan backward dalam  jaringan  saraf.  Jika  hanya  digunakan  satu epoch , kondisi ini tentu sangat besar bila dimasukkan ke dalam jaringan saraf dalam sekali waktu, sehingga dataset dibagi ke dalam sub-dataset yang  dikenal  dengan  istilah batch .  Sesuai parameter arsitektur CNN pada Tabel I, dataset dibagi ke dalam 32 batch . Hal ini berarti ada 32 data latih yang digunakan dalam satu batch .
Gbr. 6 Perbandingan kurva jenis hasil klasifikasi.
T ABEL II N ILAI A KURASI DAN L OSS UNTUK P ELATIHAN DAN P ENGUJIAN Epoch Akurasi (%) Loss (%) Pelatihan Pengujian Pelatihan Pengujian 25 96,18 88,44 9,76 36,16 50 97,37 85,27 7,22 49,24 75 98,01 90,84 5,21 34,97 100 98,56 91,18 3,67 32,87 125 98,65 89,61 3,17 56,73 150 99,14 88,79 2,39 64,80 175 99,18 90,38 2,51 59,55 200 99,35 92,16 1,71 45,08 Rerata 98,31 89,58 4,46 47,43
Kondisi  lain  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penentuan jumlah epoch adalah  kasus underfitting maupun overfitting . Kondisi underfitting terjadi karena model pelatihan data tidak mewakili  keseluruhan  data  yang  digunakan  dan  model  masih mempelajari  struktur  dari  data.  Hal  ini  terjadi  ketika  jumlah epoch yang ditentukan terlalu sedikit. Sebaliknya, jika jumlah epoch terlalu  banyak,  terjadi  kasus overfitting . Overfitting merupakan  kondisi  ketika  data  latih  yang  digunakan  adalah yang  ‘terbaik’,  sehingga  ketika  digunakan  untuk  mengenali data  berbeda  akan  menurunkan  akurasi.  Perbandingan  kurva jenis klasifikasi ditunjukkan pada Gbr. 6.
Jumlah epoch yang digunakan dalam makalah ini adalah 200 epoch dan nilai epoch yang diuji mulai dari epoch 25 hingga epoch 200,  dengan  interval  pengamatan  setiap  25 epoch . Eksperimen  ini  dilakukan  untuk  menemukan  jumlah epoch terbaik yang dapat menghasilkan nilai akurasi yang seimbang antara  proses  pelatihan dan  pengujian.  Terdapat  dua perbandingan  yang  dilakukan,  yakni  perbandingan  tingkat akurasi  antara  pelatihan dan  pengujian,  serta  perbandingan tingkat kesalahan ( loss ) antara pelatihan dan pengujian, dengan hasil  secara  grafik  diperlihatkan  pada  Gbr.  7  dan  Gbr.  8, sedangkan hasil secara kuantitatif disajikan pada Tabel II.
Pada  Gbr.  7  dan  Gbr.  8  ditunjukkan  perbandingan  nilai akurasi dan nilai loss yang diperoleh saat tahap pelatihan dan pengujian.  Akurasi  merupakan  tingkat  keberhasilan  dalam mengenali objek, sedangkan loss menyatakan kesalahan yang dilakukan  saat  klasifikasi  pada  tiap epoch .  Nilai loss dapat digunakan sebagai acuan untuk melihat kualitas model machine learning yang  digunakan.  Semakin  kecil  nilai loss ,  semakin baik  model machine  learning yang  terbentuk,  dan  demikian pula sebaliknya.
Dari  grafik  pada  Gbr.  7  diperoleh  informasi  bahwa  pada epoch 50, model CNN yang digunakan cukup kesulitan dalam mengklasifikasi  data  pengujian,  tetapi  perlahan  meningkat hingga epoch 100.  Setelah epoch 100  hingga epoch 150,
akurasi  mengalami  penurunan,  meskipun  tidak  melebihi penurunan pada epoch 50, dan perlahan meningkat lagi hingga epoch 200. Hasil ini didukung dengan kondisi nilai loss pada Gbr. 8.
Berdasarkan  kedua  grafik  tersebut,  diperoleh  informasi bahwa  model  CNN  yang  dibangun  mengalami  kondisi overfitting ,  yakni  kondisi  ketidakmampuan  model  dalam mengenali  data  pengujian  sebaik  pengenalan  data  pelatihan. Akan  tetapi,  dari epoch 150  hingga epoch 200  grafik menunjukkan  perubahan  yang  cukup  baik  (nilai  akurasi meningkat  dan  nilai loss menurun  sesuai  Tabel  II),  sehingga dapat dikatakan bahwa model mencoba mengingat pola dataset dan cukup berhasil.
Secara  detail,  nilai  dari  grafik  pada  Gbr.  7  dan  Gbr.  8 disajikan  pada  Tabel  II.  Dari  delapan epoch yang  dijadikan sampel, diperoleh rerata akurasi untuk pelatihan dan pengujian secara terurut sebesar 98,31%  dan 89,58%,  sehingga terdapat selisih  akurasi  sebesar  8,72%.  Pada  nilai loss terdapat  gap
sebesar 42,97%. Selisih yang cukup besar ini mengindikasikan bahwa  model  CNN  belum  optimal  dalam  mengenali karakteristik data pengujian, sehingga terjadi kasus overfitting . Kondisi ini terjadi karena pengaruh beberapa faktor, antara lain  kondisi dataset ,  formulasi  metode  CNN  yang  belum optimal,  dan  jumlah epoch .  Meskipun  demikian,  hasil  yang diperoleh  dapat  dijadikan  sebagai  kontribusi  dalam  pengem- bangan sistem CAD untuk klasifikasi pneumonia.

## VI. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  dapat  dikatakan  bahwa metode CNN cukup mampu digunakan untuk mengklasifikasi pneumonia pada citra X-rays paru-paru, dengan akurasi sebesar 89,58%. Hasil ini lebih tinggi dibandingkan penelitian serupa yang  sama-sama  menggunakan deep  learning ,  sehingga  hasil ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  untuk  pengem- bangan keilmuan, khususnya untuk mengklasifikasi pneumonia pada citra X-rays paru-paru.
Gbr. 7 Grafik perbandingan nilai akurasi pelatihan dan pengujian .
Gbr. 8 Grafik perbandingan nilai loss pelatihan dan pengujian.
Untuk  pengembangan  berikutnya,  dapat  difokuskan  pada penanganan  kasus overfitting yang  timbul,  konfigurasi  pada arsitektur  CNN,  serta  jumlah epoch .  Tidak  menutup kemungkinan  juga  dengan  mengimplementasikan  beberapa metode deep  learning yang  lain.  Selain  itu,  ada  baiknya  data disegmentasi terlebih dahulu, sehingga dapat diperoleh region of interest (RoI) pneumonia, agar dapat dihasilkan nilai akurasi yang lebih optimal. Perlu diperhatikan juga penanganan kasus ketidakseimbangan  pada  jumlah dataset untuk  tiap  kelasnya, karena  akan  berpengaruh  pada  sensitivitas  sistem  dalam melakukan klasifikasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Dalam  kesempatan  ini,  diucapkan  terima  kasih  kepada Mooney dan Kermany et al . atas dataset yang didistribusikan secara terbuka melalui platform Kaggle.

## R EFERENSI
[1] Y. Dong, Y. Pan, J. Zhang, dan W. Xu, “Learning to Read Chest X-Ray Images  from  16000+  Examples  Using  CNN,” 2017  IEEE/ACM International Conference on Connected Health:  Applications, Systems and Engineering Technologies (CHASE) , 2017, hal. 51-57.
[2] T.B.  Chandra  dan  K.  Verma,  “Pneumonia  Detection  on  Chest  X-Ray Using Machine Learning Paradigm,” Proceedings of 3rd International Conference on Computer Vision and Image Processing , 2020, hal. 21– 33.
[3] A.  Mujahidin  dan  D.  Pribadi,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Diagnosa  Penyakit  Pneumonia  pada  Anak  Balita  Berbasis  Mobile,” J. Swabumi , Vol. 5, No. 2, hal. 155–161, 2017.
[4] B.  van  Ginneken,  B.M.  ter  Haar  Romeny,  dan  M.A.  Viergever, “Computer-aided  Diagnosis  in  Chest  Radiography:  A  Survey,” IEEE Trans. Med. Imaging , Vol. 20, No. 12, hal. 1228–1241, 2001.
[5] S. Antani, “Automated Detection of Lung Diseases in Chest X-Rays,” IEEE Trans. Med. Imaging , Vol. 33, No. 1, hal. 1–26, 2015.
[6] A. Karargyris, J. Siegelman, D. Tzortzis, S. Jaeger, S. Candemir, Z. Xue, K.C.  Santosh,  S.  Vajda,  S.  Antani,  L.  Folio,  dan  G.R.  Thoma, “Combination  of  Texture  and  Shape  Features  to  Detect  Pulmonary Abnormalities in Digital Chest X-rays,” Int. J. Comput. Assist. Radiol. Surg. , Vol. 11, hal. 99–106, 2016.
[7] X.  Wang,  Y.  Peng,  L.  Lu,  Z.  Lu,  M.  Bagheri,  dan  R.M.  Summers, “ChestX-ray8 :  Hospital-scale  Chest  X-ray  Database  and  Benchmarks on  Weakly-Supervised  Classification  and  Localization  of  Common Thorax  Diseases,” 2017  IEEE  Conference  on  Computer  Vision  and Pattern Recognition (CVPR) , 2017, hal. 3462–3471.
[8] L.  Yao,  E.  Poblenz,  D.  Dagunts,  B.  Covington,  D.  Bernard,  dan  K. Lyman,  “Learning  to  Diagnose  from  Scratch  by  Exploiting Dependencies Among Labels,” arXiv Prepr. , hal. 1–12, 2017.
[9] P. Rajpurkar, J. Irvin, K. Zhu, B. Yang, H. Mehta, T. Duan, D. Ding, A. Bagul, R.L. Ball, C. Langlotz, K. Shpanskaya, M.P. Lungren, dan A.Y. Ng,,  “CheXNet:  Radiologist-Level  Pneumonia  Detection  on  Chest  X- Rays with Deep Learning,” arXiv Prepr. , hal. 3–9, 2017.
[10]  D.S.  Kermany,  M.  Goldbaum,  W.  Cai,  dan  M.A.  Lewis,  “Identifying Medical  Diagnoses  and  Treatable  Diseases  by  Image-Based  Deep Learning  Resource  Identifying  Medical  Diagnoses  and  Treatable Diseases by  Image-Based Deep  Learning,” Cell , Vol.  172, No. 5, hal. 1122-1131.e9, 2018.
[11]  J-E.  Bourcier,  J.  Paquet,  M.  Seinger,  E.  Gallard,  J-P.  Redonnet,  F. Cheddadi, D. Garnier, J-M. Bourgeois, dan T. Geeraerts, “Performance Comparison of Lung Ultrasound and Chest X-ray for the Diagnosis of Pneumonia in the ED,” Am. J. Emerg. Med. , Vol. 32, No. 2, hal. 115– 118, 2014.
[12]  I. Sirazitdinov, M. Kholiavchenko, T. Mustafaev, Y. Yixuan, R. Kuleev, dan  B.  Ibragimov,  “Deep  Neural  Network  Ensemble  for  Pneumonia Localization  from  a  Large-scale  Chest  X-ray  Database,” Comput. Electical Eng. , Vol. 78, hal. 388–399, 2019.
[13]  W.W.  Chapman,  M.  Fizman,  B.E.  Chapman,  dan  P.J.  Haug,  “A Comparison  of  Classification  Algorithms  to  Automatically  Identify Chest  X-Ray  Reports  That  Support  Pneumonia,” J.  Biomed.  Inform. , Vol. 34, No. 1, hal. 4–14, 2001.
[14]  A.K. Jaiswal, P. Tiwari, S. Kumar, D. Gupta, A. Khanna,  dan J.J.P.C. Rodrigues, “Identifying Pneumonia in Chest X-rays: A Deep Learning Approach,” Measurement , Vol. 145, hal. 511–518, 2019.
[15]  B. Biswas, S.Kr. Ghosh, S. Bhattacharyya, J. Platos, V. Snasel, dan A. Chakrabarti,  “Chest  X-ray  Enhancement  to  Interpret  Pneumonia Malformation Based on Fuzzy Soft Set and Dempster – Shafer Theory of Evidence,” Appl. Soft Comput. J. , Vol. 86, hal. 105889, 2020.
[16]  P.  Mooney  (2018)  “Chest  X-Ray  Images  (Pneumonia),”  [Online], https://www.kaggle.com/paultimothymooney/chest-xray-pneumonia, tanggal akses: 12-Jan-2020.
[17]  D.P. Kingma dan J. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,” arXiv Prepr. , hal. 1-15, 2014.