Evaluasi Otomatis Praktek Pemberian Injeksi dari Input Foto
Endang Setyati 1 , Novi Dwi Setyorini 2 , Devi Dwi Purwanto 3
1,2 Teknologi Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
3 Sistem Informasi, Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya Ngagel Jaya Tengah 73-77 Surabaya, 0315027920, 081553562211 E-mail: endang@stts.edu , nopnovi.1984@gmail.com , devi@stts.edu

## ABSTRAK
Pelayanan terhadap pasien merupakan faktor penting dalam dunia medis. Masalah keterbatasan tenaga medis di negara  berkembang  maupun  zona  perang  dan  daerah  pengungsian  merupakan  alasan  banyak  peneliti  mencoba melakukan penelitian yang mampu membantu  tindakan perawatan pasien dan peingkatan kompetensi khususnya memberikan  tindakan  medis  kepada  pasien.  Berdasarkan  masalah  tersebut  penelitian  ini  bertujuan mengembangkan aplikasi yang dapat membantu  dalam pembelajaran bagi calon tenaga medis khususnya pada praktek  pemberian  injeksi.  Penelitian  ini  menggunakan  model  CNN  digunakan    melatih  sistem  untuk menentukan  parameter  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan    jenis  injeksi  sedangkan  SVM  memprediksi kelas  subkutan  pada  data  testing  pada  penelitian  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mengidenitifikasi  jenis injeksi dari data  input foto untuk dievaluasi  mejadi kelas subcutan dan  bukan  subcutan dengan tingkat akurasi sebesar 96%, recall sebesar 89% dan presision sebesar 100%.
Kata Kunci: Input Foto, Calon Tenaga Medis, CNN, SVM

## ABSTRACT
Service  to  patients  is  an  important  factor  in  the  medical  world.  The  problem  of  limited  medical  personnel  in developing  countries  as  well  as  in  war  zones  and  refugee  areas  is  the  reason  many  researchers  try  to  conduct research that is able to assist patient care and improve competence, especially in providing medical treatment to patients.  Based  on  these  problems,  this  study  aims  to  develop  applications  that  can  assist  in  learning  for prospective  medical  personnel,  especially  in  the  practice  of  giving  injections.  This  study uses the  CNN  model using  a  training  system  to  determine  the  parameters  used  to  classify  the  type  of  injection  while  SVM  predicts subcutaneous class in the data testing in this study. This study aims to identify the type of injection from photo input data to be evaluated as subcutaneous and non-subcutaneous class with an accuracy rate of 96%, recall of 89% and precision of 100%.
Keywords: Photo Input, prospective medical presonel, CNN, SVM.

## 1. PENDAHULUAN
Profesionalisme  penangan  pasien  merupakan hal  utama  dalam  menentukan  standar  pelayanan kesehatan,  keterbatasan  ketersediaan  tenaga  medis di  beberapa  negara  berkembang  mejadi  masalah yang utama dalam dunia medis (Tamim Ahmed dkk, 2017)  Oleh  sebab  itu  diperlukan  adanya  tuntutan kompetensi  bagi  seorang  tenaga  medis  yaitu ketrampilan  prosedural  tindakan  baik    kognitif, asosiatif serta teknis. (Caitlin dkk, 2011)
Pencitraan  medis  adalah  salah  satu  bidang penelitian  yang  berkembang  pesat  saat  ini,  selain untuk  mendiagnosis  penyakit  untuk  perawatan  dini, Pengolahan  citra  digital  juga  memberikan  pengaruh yang  signifikan  terhadap  prosedur  pengambilan keputusan berdasarkan beberapa prediksi. (Jahanzaib,  2019)    Deep  lerning  memiliki  peran dalam  melakukan    klasifikasi    data.(Setiowati  dkk, 2018)  Penerapan  di  dunia  medis  citra    medis  pada umumnya  digunakan  untuk  menyelidiki  masalah terkait  klinis  untuk  perawatan  dini  pasien  misalnya
setiap tes diagnostik pada File gambar yang  ukuran sangat  kecil.  (Kui  Liu  dkk,  2018)  Metode  yang sering  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya untuk  klasifikasi  gambar  deteksi  objek  dan segmentasi  citra. adalah CNN khususnya (Setiowati dkk,  2018)  Dalam  pengklasifikasian  citra,  proses ekstraksi fitur sangat penting agar kinerja klasifikasi dapat  dikategorikan  baik,  sedangkan  untuk  melatih Vektor  fitur  biasanya  dilatih  mengunakan  model klasifikasi, misalnya support vector machine (SVM). (Tamim Ahmed dkk, 2017)
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Evaluasi
Evaluasi  merupakan  usaha  manusia  dalam mendeteksi  (menemukan)  di  dalam  input  gambar dan  memprediksi  probabilitas.  (Fatih  Ertam  dkk, 2017)  Hasil  dari  evaluasi  akan  digunakan  secara optimal untuk  membantu calon tenaga  medis dalam menyelesaikan masalahnya.

## 2.2 Injeksi
Injeksi  merupakan  tindakan  medis  berupa  tindakan pemberian obat menggunakan jarum suntik kedalam tubuh dimana  jika dalam penerapannya tidak sesuai dengan  prosedur  akan  menyebabkan  pembekuan darah, ruam, memar, dan cedera lainnya pada pasien. (Tamim  Ahmed  dkk,  2017)    Prosedur  injeksi  yang sering  dilakukan    dalam  dunia  medis  menurut Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor  12  Tahun  2017  Tentang  Penyelenggaraan Imunisasi dikelompokan menjadi  empat jenis antara lain: Intramuskular (IM), Subcutan (SC), Intraderma/ Intrakutan (IC) serta Intravena(IV). Tindakan  pemberian  injeksi  didasarkan  pada Prosedur   diantaranya penentuan  ukuran  jarum dan sudut  kemiringan  jarum  suntik  terhadap  permukaan kulit    dan  ukuran  jarum/  needle.  (Tamim  Ahmed dkk,  2017)    Sudut  Inklimasi/  sudut  kemiringan jarum  suntik    misalnya  dalam  penerapan  injeksi Intramuskular    seorang  tenaga  medis  wajib menerapkan    tingkat  kemiringan  jarum  90o  dari permukaan  kulit    pasien  sedangkan  jarum  yang digunakan  berukuran  16  sampai  17    hanya melakukan  tindakan  infus  anastesi  pada  pasien. Mark Hochman, 2005)

## 2.3 Convolusinsl Neural Network (CNN)
Convolusional  Neural  Network  merupakan bagian  dari  Deep  Learning  (Setiowati  dkk,  2018) yang memiliki kemampuan mengidentifikasi karakteristik  sifat  dari  citra  yang  menjadi  masukan citra  (Kui  Liu  dkk,  2018).  Kemampuan  CNN menganalisa  data  image  tergantung  pada  desain arsitekturnya,  (Yanan  Sun  dkk,  2020)  CNN  terdiri dari  4  layer  antara  lain:  input  layer,  convolusi, subsampling,  full  conected  dan  output  Layer (Setiowati dkk, 2018) digambarkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Arsitektur Dasar Model CNN

## 2.2.1 Input layer
Layer   pertama dalam CNN adalah input  atau lapisan  data  input  masukan  pada  proses  ini.  Model CNN  melakukan  pengenalan  karakteristik    dari masing-masing data image menggunakan kedalaman  fitur/layer    dengan  cara  menghilangkan/ menyelesaian  pelabelan    noise  (noise  labeled  )  dari warna,  (RGB/  HSV)  sudut  garis,  kontras,  garis vertikal,  garis  horisontal    garis  miring  dll.  Sistem
kerja  CNN  dalam  mengkasifikasikan  sebuah  input gambar  (X,Y). (Yanan Sun dkk, 2019)

## 2.2.2 Convolusi Layer
Tahapan  setelah  pengumpulan  data  input pada algoritma CNN yaitu proses convolusi (Kui Liu dkk,  2018)    Convolution  merupakan  layer  utama yang  mendasari  proses  dalam  CNN  (Setiowati  dkk, 2018)  dan  menjadi  kunci  utama  keberhasilan  untuk mengetahui  karakteristik  data  input  gambar.  (Qing Li dkk, 2014)  (Yanan Sun, 2020) Tujuan Convolusi untuk mencari  depth (tingkat kedalaman) suatu data gambar  (Kui  Liu  dkk,  2018)    Untuk  memperjelas Sistem  operasi  konvoliasi  digambarkan  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh Operasi Convolusi

## 2.2.3 Subsampling/Pooling
Secara  singkat, operasi  penyatuan  menggunakan jendela  yang  telah  ditentukan  (yaitu,  kernel)  untuk mengumpulkan  nilai  rata-rata  atau  Average  Pooling dan  nilai  maksimum  atau  yang  sering  disebut  max pooling. (Yanan Sun, 2020) Pada leyer pooling  data di  down  sampling    dengan  penghitungan  lokal average  atau  maximum  value,  untuk  mengurangi kopleksitas    perhitungan.  Max  pooling  rata  rata digunakan  untuk  menentukan  nilai  maksimum  tiap pergeseran  filter  sedangkan  Average  Pooling digunakan untuk menentukan nilai rata rata sehingga diperoleh  gambar  baru  sesuai  banyaknya  layer namun  dimensi  dari  masing  masing  image berdimensi  kecil  (ukuran  dan  pixel  menjadi  kecil) (Laohu  Yuan  dkk,2020),  seperti  terlihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Maxpooling Menggunakan 2 Stride

## 2.2.4 Full Connected
Full  connection  layer  merupakan  layer  yang berfungsi  untuk  melakukan  transformasi  pada  data berdimensi  sehingga  data  dapat  diklasifikasikan secara linier. (Kui Liu dkk, 2018) layer convolutional  dan  layer  penyatuan  dapat  gabung untuk ditumpuk bersama di kepala arsitektur,sementara  lapisan  koneksi  penuh  terus- menerus  ditumpuk  dengan  satu  sama  lain  di  bagian belakang arsitektur. (Yanan Sun dkk, 2019)

## 2.2.5 Output/ label
Lapisan  output  merupakan  lapisan  terakhir hasil  dari  proses  Convolution  Neural  Network (CNN).  Di  bawah  ini  adalah  bagan  alur  kerja Convolution  Neural  Network  (CNN).  (Mark Hochman, 2005)

## 3. SUPPORT VECTOR MACHINE
SVM  (Support  Vector  Machine)  merupakan metode  pengklasifikasian  biner  yang  dikembangkan oleh  Varpik  (Abien  Fred  dkk,  2019)  digunakan untuk menganalisis  data  klasifikasi    untuk menentukan  bidang  hiper  yang  memaksimalkan margin antara dua kelas dan regresi. (Setiowati dkk, 2018)  Semakin  besar  jumlah  data  dari  training  set, maka  tingkat  pengenalan  metode  SVM  akan semakin  kecil  karena  mempengaruhi  lamanya komputasi  dan  tingkat  kesalahan  yang  membuat metode  ini  tidak  menghasilkan  output  yang memuaskan untuk data yang besar.
SVM cocok diterapkan pada himpunan kecil dan tidak  beraturan  untuk  komputasi  yang  lebih  cepat dan  akurasi  yang  lebih  baik.  (Kui  Liu  dkk,  2018) Kegiatan  penilitian  ini  menggunakan  arsitektur sistem yang  digambarkan pada Gambar 4.
Sensitivitas,  spesifisitas,  dan  akurasi  adalah dihitung  menggunakan  True  positive  (TP),  true negative (TN), negatif palsu (FN), dan positif palsu (FP),TP adalah jumlah kasus positif yang diklasifikasikan  sebagai  positif.  FP  adalah  jumlah
kasus  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif. TN  adalah  jumlah  kasus  negatif  diklasifikasikan sebagai  negatif  dan  FN  adalah  jumlah  kasus  positif diklasifikasikan sebagai negatif. (Kui Liu dkk, 2018) Persamaan  matematika  yang  digunakan  dalam perhitungan adalah persamaan (1), persamaan (2),
(1) (2) (3)
4. SISTEM DISAIN
4.1 Analisis Sistem
Kegiatan  ujicoba  evaluasi  pemberian  injeksi menggunakan  aplikasi  Phyton.  Data  yang  akan dievaluasi  adalah  file  foto  injeksi  berupa  data  file foto  yang    yang  tersimpan  pada  drive  computer. Data  foto    terdiri  dari  beberapa  jenis  proses  injeksi (subcutan,  intravena,  intramuskular  dan  intracutan) ke  pantom  yang  diperoleh  dari  hasil  pemotretan oleh  peneliti  menggunakan  kamera  digital    dengan dengan  komposisi  259  foto  digunakan  untuk  data traning  sedangkan  data  tes  sejumlah  59  file  foto dengan  posisi  yang  dipilih  oleh  peneliti  adalah  dari sisi samping Pantom (Model Manusia).

## 4.2 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  perancangan sistem.  Perancangan  sistem  ini  bertujuan  untuk memberikan  gambaran  dari  sistem  yang  akan dibangun  dalam  kegiatan  penelitian  ini.  Proses traning  data  pada  penelitan  ini  mengunakan  model CNN  dengan  tahapan  sebagai  berrikut:  (Yanan  Sun dkk, 2021)

## Gambar 4. Arsitektur Sistem

## 4.2.1 Input
Data  input    penelitian  ini    menggunakan  ektensi JPG  yang  tersimpan  pada  Drive  Computer  sebelum dilakukan  prosesing  pada  layer    convolusion dilakukan proses resize image.

## 4.2.2 Convolution Layer
Proses    setelah  penginputan    data  image adalah  convolusi  untuk  menentuan  ciri  dari  masing masing kelas yang telah dipilih oleh peneliti sebagai data  traning.  Parameter  yang  digunakan  dalam penelitian  ini    untuk  mengelompokan  jenis  injekasi antara  lain  deteksi    garis  tepi,  warna  jarum  (Mark Hochman  ,  2005),  dan  sudut  inkliminasi  dari  jarum suntik  (Tamim  Ahmed  dkk, 2017) ,  dirincikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Karakteristik Jenis Injeksi Jenis injeksi Visual Parameter Intramuscular  Sudut  90 0   Warna jarum hitam Subcutan  Sudut 45 0  Warna jarum Coklat intravena  Sudut 25 0  Warna jarum Hijau intracutan  Sudut 15 0 -10 0
 Warna jarum biru

## 4.2.3  Subsampling/Pooling
Polling  layer    pada  penelitian  ini  menggunakan avg  polling  yaitu  proses  pengambilan/  penentuan bagian  kecil  dari  convolusion  layer    untuk  dihitung nilai  rata  rata.  Kernel  kecil  misal  3x3  kemudian mengeser  dan  mengambil  nilai  terbesar.  Sedangkan Staging atau Proses pengulangan convolusi, relu dan poling dilakukan berulang ulang disesuaikan dengan experimental  untuk  mengenali  ciri  ciri  yang digunakan  sebagai  parameter  pembeda  dari  kelas subcutan dan bukan subcutan.

## 4.2.4 Full Conected
Tahap terakhir pada layer full conected untuk mentaring  data  set  adalah  Loss    layer/  error.  loss layer  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  apakah  hasil pemrosesan  input    menghasilkan  probabilitas    yang menghasilan output bernilai 1.

## 4.2.5 Label
Label  bertujuan  untuk  melatih  CNN  dalam mengevaluasi  foto  memberi  kunci  jawaban  kepada aplikasi  tentang  ciri-ciri  dari  subcutan  dengan  cara memetakan/memberikan  label  pada  data  traning. Sebelum  membangun  arsitektur  kira  perlu  memberi label-encode  dan  one-hot-encode  dari  setiap  sampel
dengan representasi 0 dan 1 karena nilai dalam array generate  masih  dalam  bentuk  data  kategorikal  yang sama sekali tidak dapat diolah untuk neural network.
CNN  dalam  melakukan  pengenalan  kelas intramuskuar,  intravena,  intracutan  dan  subkutan dilakukan iterasi/epoch. Mesin pembelajar menggunakan  model  CNN  diharapkan  mampu membedakan  kelas  subcutan dan bukan  subcutan. Hasil  proses  pelabelan  data  training  dapat  dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Proses Pelabelan Data Training
No Parameter Hasil Prediksi data traning Sudut Kemiringan Warna Jarum 1. 45 0 coklat Subkutan 2. 45 0 hitam Bukan subcutan 3. 45 0 hijau Bukan subcutan 4. 45 0 biru Bukan subcutan 5. 45 0 kuning Bukan subcutan 6. 90 0 coklat Bukan subcutan 7. 90 0 hitam Bukan subcutan 8. 90 0 hijau Bukan subcutan 9. 90 0 biru Bukan subcutan 10. 90 0 kuning Bukan subcutan 11. 25 0 coklat Bukan subcutan 12. 25 0 hitam Bukan subcutan 13. 25 0 hijau Bukan subcutan 14. 25 0 biru Bukan subcutan 15. 25 0 kuning Bukan subcutan 16. 15 0 - 10 0 coklat Bukan subcutan 17. 15 0 - 10 0 hitam Bukan subcutan 18. 15 0 - 10 0 hijau Bukan subcutan 19. 15 0 - 10 0 biru Bukan subcutan 20. 15 0 - 10 0 kuning Bukan subcutan

## 4.2.6 SVM
Proses  evaluasi    data  dapat  dilakukan menggunakan  teknik    confusion  matriks,  presision dan  recall.    Confusion    Matriks  adalah    nilai  yang diperoleh untuk mengklasifikasikan data dengan dua kelas dengan cara  pengumpulan data  sebuah matrik seperti pada Tabel 3.

## Tabel 3. Confusion Matriks Aplikasi
Matrik Prediksi kelas Subcutan Bukan subcutan Ac ctualy Subkutan TP (True positif) FP (False Positif) Bukan subkutan FN (False Negatif) TN (True Negatif)

## 5. HASIL UJICOBA
Hasil  ujicoba  pemanfaaatan  aplikasi  evaluasi praktek pemberian injeksi dari input foto  dilakukan 2  tahap  yaitu  pengujian    data  traning  dan  data testing.  Model  CNN  membantu  peneliti  dalam menentukan  untuk  mengidentifikasi    data  traning dalam  mengenali  ciri  ciri  dari  masing  masing  kelas intramuscular,  intravena,  intracutan  serta  subcutan dirincikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Parameter Penelitian
Pada  penelitian  ini  data  traning  dilakukan iterasi  sebanyak  60  kali  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi 77%. Sedangkan nilai terendah/loss sebesar 1,0492 digambarkan pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Hasil Penghitungan Akurasi Data
Gambar 6. Hasil Penghitungan Data Loss
Model  SVM  digunakan  untuk  mengetahui proses pengujian data testing dengan cara menghitung  tingkat  akurasi  dari  pengidentifikasian aplikasi  dalam  melakukan  proses  evaluasi  dengan cara memasukkan ke dalam confusion matriks. Hasil pengujian  data  testing    dalam  penelitian  ini memperoleh  hasil    akurasi  96%  dan  recall  sebesar 89%, sedangkan precision 100%.

## 6. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat beberapa  kesimpulan  yang  telah  diambil  oleh peneliti sebagai berikut:
1. Metode  CNN  yang  diusulkan  dapat  digunakan dalam  membantu  dalam  melatih  mesin  dalam mengenali  jenis  injeksi  melalui  input  gambar berupa foto
2. Penentuan data traning yang baik mempengaruhi Model  CNN  dalam  mengenali  ciri    masing masing kelas
3. Jumlah data set yang cukup sangat mempengaruhi    model  SVM  dalam  menlakukan prediksi  dengan tingkat akurasi yang tinggi
4. Hasil    prediksi  gambar  pada  proses  testing menggunakan  model  SVM  diperoleh      tingkat akurasi  96%  dan  recall  sebesar  89%  serta precision sebesar 100%.

## PUSTAKA
Tamim  Ahmed  and  K.  Rahman,  “ Real  Time Injecting Device With Automated Robust Vein Detection  Using  Near  Infrared  Camera  And Live Video ”, Oktober 2017.
Caitlin  T  and  Yeo,  Tamas, “The  Effect  Of  Augment Reality  Training  On  Percutaneous  Needle Placement  In Spinal Facet  Joint Injections” , 7 Juli 2011 Jahanzaib  Latif,  “Medical  Imaging  using  Machine Learning and Deep Learning Algorithms”,2019 Sulis  Setiowati,  Zulfanahri,  Eka  Legya  Franita,  Igi Ardiyanto,”  A  Review  of  Optimization Method  in  Face  Recognition:  Comparison Deep  Learning  and  Non-Deep  Learning Methods”, 13 juli 2018 Kui Liu and Guixia Kang“ Breast Cancer Classification  Based  on  Fully-Connected Layer  First  Convolutional  Neural  Network ”, 2018
Fatih Ertam and Galip AydÕn, “ Data Classification with Deep Learning using Tensorflow” , 2017
Mark  Hochman,”Improving needle tip identification during  ultrasound-guided  procedures  in anaesthetic practice”, 2005
Yanan Sun and Bing Xue, “ Automatically Designing CNN  Architectures  Using  Genetic  Algorithm for  Image  Classification  secara  umum arsitektur”, 2020.
________________________________________ _____ Layer (type) Output Shape Param ============================================== ===== zero_padding2d       (None,66,66,3) 0 ZeroPadding2D)
conv2d (Conv2D)      (None, 64, 64, 32)    896 max_pooling2d        (None, 32, 32, 32)    0 (MaxPooling2D) dropout (Dropout)    (None, 32, 32, 32)    0 zero_padding2d_1     (None, 34, 34, 32)    0 (ZeroPadding2D) conv2d_1  (Conv2D)        (None,  32,  32,  16) 4624 max_pooling2d_1      (None, 16, 16, 16)    0
(MaxPooling2D) flaten (Flatten)     (None, 4096)          0 dense  (Dense)                (None,  16) 65552 dense_1 (Dense)      (None, 4)             68 ==============================================
==== Total params        : 71,140 Trainable params    : 71,140 Non-trainable params: 0 ______________________________________________ __ None
Yanan  Sun  and  Bing  Xue,”Evolving  Deep Convolutional  Neural  Networks  for  Image Classification”, 2019 Qing  Li  and  Weidong  Cai,” Medical  Image Classification  with  Convolutional  Neural Network ”,10 Desember 2014 Yanan  Sun,  “ Automatcally    Designing  CNN Architectures  Using  Genetic  Algorithm  For Image Clasification”, 2020 Laohu Yuan and  Dongshan Lian,  “ Rolling  Bearing Fault  Diagnosis  Based  On  Convolutional
Neural Network And Support Vector
Machine ”, 2020
Abien  Fred  and  M.  Agarap,”An  Architecture Combining  Convolutional  Neural  Network (CNN)  and  Support  Vector  Machine  (SVM) for Image Classification”, 2019 Yanan Sun and Bing Xue, “ Automatically Designing CNN  Architectures  Using  Genetic  Algorithm for Image Classification and SVM”, 2021.