## Klasifikasi COVID-19 menggunakan Filter Gabor dan CNN dengan Hyperparameter Tuning
AGUS EKO MINARNO, MOCHAMMAD HAZMI COKRO MANDIRI,

## MUHAMMAD RIFAL ALFARIZY
Universitas Muhammadiyah Malang, Indonesia Email: aguseko@umm.ac.id
Received 25 Januari 2021 | Revised 8 Februari 2021 | Accepted 18 Februari 2021

## ABSTRAK
Penyakit COVID-19 dapat timbul karena berbagai faktor sebab dan akibat, sehingga penyakit  ini  memiliki  efek  buruk  bagi  penderita.  Pencitraan  CT-Scan  memiliki keunggulan dalam memproyeksikan kondisi paru-paru pasien penderita, sehingga dapat membantu dalam mendeteksi tingkat keparahan penyakit. Dalam studi ini, penelitian  dilakukan  untuk  mendeteksi  penyakit  COVID-19  melalui  citra  CT-Scan menggunakan  metode  Filter  Gabor  dan  Convolutional  Neural  Networks  (CNN) dengan Hyperparameter Tuning. Data yang digunakan yaitu citra CT-Scan SARS- CoV-2 berjumlah 2481 gambar. Sebelum melatih model, dilakukan preprocessing data, seperti pelabelan, pengubahan ukuran, dan augmentasi gambar. Pengujian Model  dilakukan  dengan  beberapa  skenario  uji.  Hasil  terbaik  diperoleh  pada skenario  untuk  model  Filter  Gabor  dan  CNN  dengan  Hyperparameter  Tuning mendapatkan akurasi sebesar 97,9% dan AUC sebesar 99% dibandingkan dengan model tanpa Hyperparameter Tuning dan Filter Gabor.
Kata  kunci :  COVID-19,  CNN,  Filter  Gabor,  Hyperparameter  Tuning,  COVID-19 Classification

## ABSTRACT
COVID-19 disease can arise due to various causal and causal factors, so it has an adverse effect on patients. CT-Scan imaging has an advantage in projecting the lung condition of patients with the patient, so it can help in detecting the severity of the disease. In this study, research was conducted to detect COVID-19 disease through  CT-Scan  imagery  using  Gabor  Filter  method  and  Convolutional  Neural Networks (CNN) with Hyperparameter Tuning. The data used is CT-Scan SARS- CoV-2  imagery  amounting  to  2481  images.  Before  training  the  model, preprocessing data is performed, such as labeling, resizing, and augmentation of images. Model testing is performed with multiple test scenarios. The best results were  obtained  in  scenarios  for  The  Gabor  Filter  model  and  CNN  with Hyperparameter Tuning getting 97.9% accuracy and AUC by 99% compared to models without Hyperparameter Tuning and Gabor Filter.
Keywords :  COVID-19,  CNN,  Filter  Gabor,  Hyperparameter  Tuning,  COVID-19 Classification

## 1. PENDAHULUAN
Severe  Acute  Respiratory  Syndrome  CoronaVirus  2  (SARS-CoV2)  adalah  penyakit  yang menyebabkan infeksi saluran  pernafasan akibat virus corona.  Penyakit  SARS-CoV2  ditandai dengan  gejala  demam,  batuk,  sakit  tenggorokan,  sesak  napas,  kelelahan,  dan  malaise (Singhal, 2020) . Pada Maret 2020, World Health Organization (WHO) menyatakan bahwa Virus Corona sebagai pandemi penyakit di seluruh dunia (Freni, dkk, 2020) . Virus Corona atau  COVID-19  menyebar  dengan  cepat  diseluruh  penjurun  dunia.  Hal  tersebut  terbukti berdasarkan perhitungan yang dilakukan Center for Systems Science and Engineering (CSSE) di  Johns  Hopkins  University,  pada  1  Mei  2020  tercatat  3,257,660  kasus  COVID-19  dengan 233.416  kasus  kematian  dan  berdampak  pada  lebih  dari  187  Negara (Fan,  dkk,  2020) . Deteksi dini dan diagnosis merupakan hal yang sangat dibutuhkan untuk menekan penyebaran COVID-19. Pada umumnya deteksi COVID-19 dilakukan dengan pengujian Reverse-Tranciption Polymerase  Chain  Reaction  (RT-PCR),  namun  metode  tersebut  kurang  efisien  dan  memiliki sensitivitas yang rendah (Silva, dkk, 2020) .
Dalam menangani permasalahan tersebut, terdapat metode lain untuk mendeteksi COVID-19 salah satunya melalui citra X-Ray dan CT-Scan pada dada (Shi et al., 2020) . Pada kasus ini, X-Ray lebih mudah diakses karena tersedia dihampir seluruh rumah sakit di dunia dan lebih murah dibandingkan CT-Scan, namun hasil klasifikasi COVID-19 menggunakan citra CT-Scan lebih sensitif dibandingkan dengan X-Ray (El-Kenawy, dkk, 2020) . Maka dari itu, dibutuhkan sebuah teknologi untuk mengidentifikasi COVID-19 melalui data citra CT-Scan dengan cepat dan tepat.  Identifikasi COVID-19  menggunakan citra  CT-Scan  dada dapat dilakukan dengan Deep  Learning.  Salah  satu  metode  Deep  Learning  yang  sering  digunakan  dalam  mengatasi permasalahan dalam  dunia medis adalah Convolutional  Neural  Networks (CNN) (Polsinelli, dkk, 2020) . Metode CNN sering digunakan untuk mengatasi permasalahan klasifikasi maupun segmentasi yang menggunakan data citra medis.
Penelitian sebelumnya terkait klasifikasi COVID-19 menggunakan Deep Learning telah banyak dilakukan, salah satunya oleh Xinggang Wang dengan judul “ A Weakly-supervised Framework for COVID-19 Classification and Lesion Localization from Chest CT”. Dataset yang digunakan berjumlah 630 citra CT-Scan yang terbagi menjadi 499 data train dan 131 data test. Metode yang digunakan adalah CNN dengan arsitektur Detect COVID-19 (DecovNet). Hasil penelitian mendapatkan  akurasi  90,1%  dan  AUC  95,9% (Wang,  dkk,  2020) .  Penelitian  lainnya dilakukan oleh Achyut Mani T  dengan judul “ Fuzzy Unique Image Transformation: Defense Against  Adversarial  Attacks  On  Deep  COVID-19  Models”.  Penelitian  ini  menggunakan  dua dataset, dataset pertama adalah COVID-19 Chest X-Ray berjumlah 1125 citra terbagi menjadi 500  citra  terinfeksi  pneunomia,  500  citra  normal  (tidak  terinfeksi)  dan  125  citra  terinfeksi COVID-19. Dataset kedua adalah data CT-Scan berjumlah 398 citra normal (tidak terinfeksi) dan  399  citra  terinfeksi  COVID-19.  Metode  yang  digunakan  adalah Fuzzy  Unique  Image Transformation  (FUIT)  sebagai  teknik  augmentasi  dan  model  transfer  learning  dengan arsitektur  Resnet-18,  VGG-16,  dan  GoogLeNet.  Hasil  penelitian  pada dataset  X-Ray mendapatkan  akurasi  97,2%  untuk binary  classification  dan  88.21%  untuk  three  class classification. Sedangkan hasil pada dataset CT-Scan mendapatkan akurasi 89.1% (Tripathi & Mishra, 2020) . Penelitian lainnya yang sejenis dilakukan oleh Zhao Wang dengan judul “ Contrastive  Cross-site  Learning  with  Redesigned  Net  for  COVID-19  CT  Classification”.
Terdapat dua dataset yang digunakan, dataset pertama adalah SARS-CoV-2 dengan 1252 citra COVID-19 dan 1229 citra non-COVID-19. Dataset kedua adalah COVID-CT dengan 349 citra COVID-19  dan  397  citra  negatif  COVID-19.  Metode  yang  digunakan  adalah  CNN  dengan arsitektur COVID-Net. Hasil penelitian mendapatkan AUC 96,2% pada dataset pertama dan 85,3% pada dataset kedua (Z. Wang, dkk, 2020) . Penelitian lainnya dilakukan Pedro Silva
dengan judul “ COVID-19 detection in CT images with deep learning: A voting-based scheme and cross-datasets analysis”. Dataset yang digunakan sama dengan penelitian Zhao Wang. Namun, dataset pertama berperan sebagai data train dan dataset kedua sebagai data test. Metode  yang  digunakan  adalah  CNN  dengan  arsitektur transfer  learning  EfficientNet.  Hasil penelitian berupa akurasi 87,6% dan AUC 90,5% (Silva, dkk, 2020) . Penelitian lasssinnya dilakukan  oleh  Hariyani  dengan  judul  “Deteksi  Penyakit  Covid-19  Berdasarkan  Citra  X-Ray Menggunakan Deep Residual Network”. Dataset yang digunakan adalah Citra X-Ray data cross validation untuk data latih dengan kelas COVID-19 dan Normal berjumlah 48 data citra dan validasi berjumlah 15 data citra. Kemudian data uji menggunakan kelas COVID-19 berjumlah 42  citra  dan  Normal  berjumlah  234  citra.  Metode  yang  digunakan  adalah transfer  learning Resnet50.  Hasil  penelitian  mendapatkan  akurasi  tertinggi  99% (Hariyani,  dkk,  2020) . Penelitian lainnya dilakukan oleh Jaiswal dengan judul “ Classification of the COVID-19 infected patients using DenseNet201 based deep transfer learning”. Dataset yang digunakan berupa CT-Scan berjumlah 2492 data citra dengan rincian 1262 positif COVID-19 dan 1230 negatif COVID-19. Metode yang digunakan adalah deep transfer learning dengan model DenseNet201.
Hasil penelitian mendapatkan akurasi 96.25% (Jaiswal, dkk, 2020) .
Berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan terdahulu, penelitian ini dilakukan untuk meningkatkan hasil dari penelitian khususnya yang dilakukan oleh Jaiswal. Penelitian Jaiswal belum menggunakan metode untuk menentukan kombinasi parameter terbaik pada model. Maka  dari  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengusulkan  model  CNN  dengan Hyperparameter  Tuning  untuk  mencari  kombinasi  parameter  terbaik  untuk  optimizer,  nilai dropout, dan dense terbaik pada model yang diusulkan. Selain itu, berdasarkan data paru- paru  terinfeksi  COVID-19,  fokus  klasifikasi  adalah  pada  bercak  putih  yang  terdapat  pada lapisan luar paru-paru. Dalam mengatasi masalah tersebut, diusulkan algoritma tekstur analisis yaitu Filter Gabor yang diharapkan dapat mempersingkat waktu penelitian dan meningkatkan performa model. Filter Gabor akan ditambahkan pada layer convolution pertama pada model yang telah dilakukan optimasi dengan hyperparameter tuning.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Alur Penelitian
Pada penelitian ini, kami mengusulkan metode CNN untuk klasifikasi COVID-19 pada dataset SARS-CoV-2 CT-Scan. Tahap pertama dilakukan pengumpulan data, tahap kedua dilakukan preprocessing  data,  tahap  ketiga  dilakukan  augmentasi,  kemudian  mengimplementasikan model usulan, melakukan evaluasi model untuk melakukan perbaikan pada model. Filter Gabor dan Hyperparameter  diimplementasikan  pada  model  untuk  memberikan  parameter  yang optimal pada final model. Diagram alur penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitan

## 2.2 Dataset
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan bersumber pada website kaggle bernama  SARS- CoV-2 CT-Scan dataset (Soares, dkk, 2020) berjumlah 1252 CT-scan terinfeksi SARS-CoV- 2 (COVID-19) dan 1229 CT-Scan tidak terinfeksi oleh SARS-CoV-2, keseluruhan data berjumlah 2481 data citra. Data dikumpulkan dari pasien di rumah sakit Sao Paulo, Brazil. Jumlah data terinfeksi COVID-19 dan normal tidak terinfeksi COVID hampir seimbang, dengan 1252 data COVID-19 dan 1229 data non-COVID-19. Data tidak memiliki standar ukuran gambar (ukuran gambar terkecil adalah 104 × 153 sedangkan gambar terbesar adalah 484 × 416). Dataset akan  dibagi  dengan  rasio  80%  untuk  data train  mengikuti  aturan  Pareto  Principle  yang menggunakan 80% dari total populasi sebagai data train untuk membuat model lebih efisien dan meningkatkan performa (Lovse, dkk, 2019) , (Harvey & Sotardi, 2018) . Perbedaan citra CT-Scan terinfeksi COVID-19 dengan citra Paru-paru Normal terletak pada bercak putih yang  tersebar  permukaan  paru-paru.  Contoh  sampel  data  CT-Scan  COVID  dan  non-COVID (normal) dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.

## Gambar 2. CT-Scan Paru-paru terinfeksi COVID-19
Gambar 3. CT-Scan Paru-paru Normal

## 2.3 Preprocessing
Pada  penelitian  ini, preprocessing  yang  dilakukan  adalah  mengubah  data  gambar  menjadi grayscale, mengubah seluruh ukuran data yang beragam menjadi 128 x 128 pixel, memberi label  pada  setiap  kelas,  dan  normalisasi  data.  Pada  tahapan  normalisasi  data  dilakukan penskalaan citra untuk mengubah pixel citra dari [0, 255] menjadi [0, 1]. Proses normalisasi dilakukan menggunakan library Keras  dengan fitur  bernama  rescale, proses  tersebut  dapat meningkatkan akurasi dan mengurangi loss saat pelatihan data (Dani, dkk, 2015) .

## 2.4 Augmentasi
Pada tahap ini, augmentasi dilakukan untuk meningkatan jumlah data dengan memodifikasi data sehingga program mengenali data tersebut adalah data yang berbeda. Proses ini dapat membantu  penelitian  dengan  data  berjumlah  sedikit  untuk  mencegah overfitting  maupun underfitting. Selain itu, proses augmentasi dapat meningkatkan kinerja model dalam proses klasifikasi  gambar (Loey,  dkk,  2020) .  Augmentasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan ImageDataGenerator dari library Keras. Implementasi augmentasi data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  merotasi  gambar  sebesar  30  derajat,  melakukan zoom  atau  perbesar gambar sebesar 10%, kemudian dilakukan shifting atau pergeseran gambar pada lebar dan tinggi sebesar 10%.  Hasil dari augmentasi data dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Augmentasi Gambar

## 2.5 Rancangan Arsitektur Model
Arsitektur model Convolutional Neural Network (CNN) yang diusulkan pada penelitian ini terdiri dari input layer, convolution layer, pooling layer, dropout layer, batch normalization, dan fully connected  layer.  Pada  convolution  layer,  filter  yang  digunakan  bernilai  (32,  64,  128,  256), kernel size yang akan digunakan bernilai (3, 3), stride bernilai 1, padding bernilai same, dan aktivasi  yang  digunakan  adalah Swish.  Pada  pooling  layer  akan  menggunakan  maxpooling dengan pool size bernilai (3, 3) dan padding bernilai same. Dropout layer akan dibagi menjadi dua bagian berdasarkan letaknya, pada fully connected layer dan setelah pooling layer. Detail rancangan arsitektur model dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Rancangan Arsitektur Model

## 2.6 Hyperparameter Tuning
Pemilihan terhadap parameter yang tepat pada model yang diusulkan perlu dilakukan untuk meningkatkan  hasil  dari  klasifikasi. Hyperparameter  Tuning  memiliki  peran  penting  dalam pembelajaran  mesin  dan  algoritma  deep  learning  karena  parameter  yang  dihasilkan mempengaruhi kinerja model CNN secara signifikan. Oleh karena itu Hyperparameter Tuning diusulkan untuk mengoptimalkan pemrosesan gambar medis pada Model CNN yang dibentuk (Ucar  &  Korkmaz,  2020) .  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  metode hyperparameter  tuning untuk menentukan parameter optimizer, dropout pada fully connected layer, dropout setelah pooling layer, dan dense layer yang tepat untuk model yang diusulkan. Pelatihan model pada saat hyperparameter dilakukan menggunakan epoch berjumlah 5. Detail parameter yang akan dibandingkan saat hyperparameter tuning dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Parameter Pembanding Parameter Optimizer Adam, SGD, RMSprop, Adamax Dropout setelah pooling layer 0.05, 0,1 Dropout fully connected layer 0.25, 0,1 Dense layer 64, 128

## 2.7 Filter Gabor
Filter  Gabor  adalah  alat  untuk  merepresentasikan  tekstur  gambar  dengan  cara  melakukan ekstraksi fitur pada gambar. Filter Gabor memiliki keunggulan yaitu pada tingkat invariasi yang digunakan  untuk  melakukan  skala,  rotasi  dan  kemampuan  menerjemahkan  gambar. Filter Gabor  dirancang  untuk  mengekstrak  fitur  yang  disesuaikan  dengan  inputan  gambar.  Filter Gabor  mengganti  bobot  kernel  dalam  konfigurasi  Convolutional  Neural  Network  (CNN) (Sarwar,  dkk,  2017) .  Pada  penelitian  ini, Filter  Gabor  dipasang  pada  lapisan  pertama konvolusional,  bertujuan  untuk  mengurangi  kompleksitas  komputasi  dan  mempertahankan kemampuan  representasi  fitur  secara  bersamaan.  Selain  itu, Grid  Search  digunakan  untuk menemukan  parameter  dan  memilih Filter  Gabor  yang  tepat.  Frekuensi,  yang  telah  diuji, adalah 0,1, 0,2, dan 0,4 Hz. Delapan orientasi (𝜃 = 0, (𝜋/4), (𝜋/2), (3𝜋/4), 𝜋, (5𝜋/4), (3𝜋/2),
2𝜋) diperiksa untuk setiap frekuensi, dan kombinasi terbaik parameter dipilih bagi parameter yang diberikan untuk menunjang peforma dari Filter Gabor (Chen, dkk, 2017) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  3  skenario  untuk  mengetahui  pengaruh  dari hyperparameter  tuning  dan  filter  gabor  terhadap  hasil  klasifikasi  dari  model  yang  telah diusulkan. Detail skenario pengujian dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Skenario Pengujian
Skenario Penjelasan 1 Pengujian model yang telah diusulkan 2 Pengujian model usulan dengan hyperparameter tuning 3 Pengujian model dengan hyperparameter tuning dan filter gabor

## 3.1 Skenario 1: Pengujian Model
Pada skenario pertama ini, dilakukan pengujian terhadap model yang telah diusulkan pada Gambar 5. Pengujian dilakukan menggunakan optimizer SGD dengan learning rate sebesar 0.00146, binary  classification,  epoch  berjumlah  50  dan  batch  size  sebesar  32.  Hasil  dari skenario pertama dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Akurasi dan Loss dari Skenario 1

## 3.2 Skenario 2: Model dengan Hyperparameter Tuning
Pada skenario kedua, dilakukan optimasi parameter terhadap model yang diusulkan dengan menggunakan hyperparameter  tuning.  Pelatihan  model  menggunakan  binary  classification, epoch berjumlah 5 dan batch size sebesar 32. Parameter yang dibandingkan pada tahap ini dapat dilihat pada Tabel 2. Hasil dari hyperparameter tuning dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Parameter Terbaik dari Hyperparameter Tuning
Optimizer  Dense Layer Dropout Setelah Pooling Layer Dropout Pada Fully Connected Layer Akurasi Adam 128 0.05 0.25 84.2 Adam 256 0.05 0.25 81.3 Adam 128 0.1 0.5 75.7 SGD 128 0.1 0.25 74.5 SGD 128 0.05 0.5 74.1
Parameter tertinggi dari hyperparameter tuning akan menggantikan parameter sebelumnya yang  digunakan  dalam  model  usulan  di  skenario  pertama.  Pengujian  akan  dilakukan menggunakan learning rate sebesar 0.00146, binary classification, epoch berjumlah 50 dan batch size sebesar 32. Hasil dari skenario kedua dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Akurasi dan Loss dari Skenario 2
Berdasarkan Gambar 7, dapat dilihat bahwa model menjadi lebih stabil dalam perkembangan akurasi maupun loss pada setiap epoch. Perbedaan model pada skenario ini dengan model skenario pertama adalah pada dropout yang ada di fully connected layer dan parameter yang digunakan. Skenario pertama menggunakan nilai dropout 0.5 dan optimizer SGD berdasarkan model yang diusulkan. Sedangkan skenario ini menggunakan nilai dropout 0.25 dan optimizer Adam berdasarkan hasil dari hyperparameter tuning yang dilakukan sebelumnya. Hal tersebut membuktikan  bahwa  hasil  optimasi  parameter  dari hyperparameter  tuning  memberikan pengaruh yang signifikan terhadap performa model.

## 3.3 Skenario 3: Model dengan Hyperparameter Tuning dan Filter Gabor
Pada skenario ketiga ini, percobaan dilakukan menggunakan model pada skenario kedua yang diberi tambahan filter gabor pada layer konvolusi pertama. Pengujian model menggunakan learning  rate  sebesar  0.00146,  binary  classification,  epoch  berjumlah  50  dan  batch  size berjumlah 32. Hasil dari skenario ketiga dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Akurasi dan Loss dari Skenario 3
Grafik akurasi dan loss pada skenario ini lebih stabil daripada dua skenario sebelumnya. Hal tersebut disebabkan oleh filter gabor pada layer konvolusi pertama dapat mengekstraksi fitur terhadap tekstur citra CT-Scan khususnya bercak putih pada paru-paru terinfeksi COVID-19.

## 3.4 Analisis Hasil
Berdasarkan hasil dari setiap skenario, terdapat beberapa perbedaan seperti hasil dari skenario pertama  dengan  skenario  kedua  dan  ketiga,  sedangkan  skenario  kedua  dan  ketiga mendapatkan hasil yang hampir sama dalam loss validasi dan nilai Area Under Curve (AUC). Namun, skenario  ketiga  lebih  baik dalam akurasi, loss, precision, recall, f1-score dan  AUC. Detail dari hasil klasifikasi seluruh skenario dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Skenario 1, 2, dan 3
Model Train Validation Test Macro Avg AUC Acc  Loss  Acc  Loss Acc Loss  Precision  Recall  F1 Score Skenario 1 81.5 0.41 79.3 0.43 79.6 0.38 84 79 78 97 Skenario 2 97.5 0.06 96.4 0.10 94.4 0.15 97 96 96 99 Skenario 3 98.2 0.05 97.9 0.10 96.4 0.06 98 98 98 99
Hasil kombinasi parameter dari hyperparameter tuning yang diterapkan pada skenario kedua meningkatkan hasil akurasi dan loss validasi sebesar 17.1% dan 33%, meningkatkan precision, recall dan F1 score sebesar 13%, 17% dan 18% jika dibandingkan dengan skenario pertama. Hal  tersebut  menunjukan  bahwa hyperparameter  tuning  memberikan  peningkatan  drastis walaupun  hanya  terdapat  perbedaan  pada optimizer  dan  nilai  dropout  yang  digunakan. Kemudian pada skenario ketiga, model dengan hyperparameter ditambahkan algoritma tekstur analisis filter  gabor.  Penambahan  filter  gabor  pada  penelitian  ini  menghasilkan  performa terbaik dengan peningkatan akurasi validasi, precision, recall dan F1 score sebesar 1.5%, 1%,
2% dan 2% jika dibandingkan dengan skenario kedua yang tidak menggunakan filter gabor.

## 3.5 Perbandingan dengan Penelitian Sebelumnya
Pada tahap ini, akan diberikan rangkuman dari beberapa penelitian sebelumnya yang menjadi landasan penelitian ini. Rangkuman berisikan mengenai data yang digunakan, distribusi data, metode dan hasil dari beberapa penelitian sebelumnya, kemudian akan disajikan rangkuman dari penelitian ini untuk melihat perbandingan dengan hasil penelitian yang telah dilakukan sebelumnya.  Detail  mengenai  rangkuman  perbandingan  hasil  dengan penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Rangkuman Perbandingan Hasil
Penulis Dataset Distribusi Data Metode Hasil AUC ACC X. Wang et al., 2020 Citra CT-Scan = 630 data Data Train : 449, Data Validasi : 131 Single Validation CNN DecovNet 95,9  90,1 Silva et al., 2020 Citra CT-Scan SARS-CoV-2 dan CT-Scan COVID berjumlah 3228 (Data Train, 1252 COVID & 1229 Normal) (Data Test, 349 COVID & 397 Normal) Data Train : 2481, Data Validasi : 746 Cross Validation CNN EfficientNet 90,5  87,6 Jaiswal et al., 2020 Citra CT-Scan SARS-CoV-2 berjumlah 2481 (1252 COVID & 1229 Normal) Single Validation CNN Deep Transfer Learning DenseNet201 - 96.25 Skenario 1 Citra CT-Scan SARS-CoV-2 berjumlah 2481 (1252 COVID & 1229 Normal) Data Train : 1984, Data Validasi : 247, Single Validation CNN (Model Usulan)  95  95,1 Skenario 2 Citra CT-Scan SARS-CoV-2 berjumlah 2481 (1252 COVID & 1229 Normal) Data Train : 1984, Data Validasi : 247, Single Validation CNN (Model Usulan) dengan Hyperparamter Tuning 99 96,4 Skenario 3 Citra CT-Scan SARS-CoV-2 berjumlah 2481 (1252 COVID & 1229 Normal) Data Train : 1984, Data Validasi : 247, Single Validation Filter Gabor-CNN (Model Usulan) dengan Hyperparamter Tuning 99  97,9
Penelitian ini menggunakan dataset dan distribusi data dengan single validation yang sama dengan penelitian yang dilakukan oleh Jaiswal. Perbedaan penelitian ini dengan yang dilakukan Jaiswal terdapat pada metode yang digunakan. Hasil penelitian Jaiswal mendapatkan akurasi sebesar  96,25%  sedangkan  pada  penelitian  ini  mendapatkan  akurasi  sebesar  97,9%. Penelitian lainnya yang sejenis juga dilakukan oleh X. Wang dengan single validation dan Silva dengan cross  validation  menggunakan  dataset  yang  memiliki  jumlah  lebih  sedikit.  Hasil penelitian  X.  Wang  mendapatkan  AUC  95,9%  dan  akurasi  90,1%,  sedangkan  Silva mendapatkan  AUC  90,5%  dan  akurasi  87,6%.  Hasil  penelitian  ini  masih  lebih  baik dibandingkan  penelitian  X.  Wang  dan  Silva  dalam  akurasi  maupun  AUC.  Berdasarkan perbandingan tersebut, model dengan hyperparameter tuning dan filter gabor pada penelitian ini berhasil melampaui hasil dari Jaiswal dengan dataset yang sama maupun berbeda.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, hasil penelitian menjadi yang terbaik dari penelitian sebelumnya dengan data yang sama mendapatkan akurasi sebesar 96.25% dan AUC terbesar pada  penelitian lainnya sebesar 96,2%, sedangkan penelitian ini mendapatkan AUC sebesar 99% dan akurasi sebesar 97,9%. Maka dapat disimpulkan bahwa model dengan tambahan hyperparameter tuning dan filter  gabor  terbukti  berhasil meningkatkan hasil  klasifikasi.  Hal tersebut terbukti dari tiga skenario yang telah dilakukan, peningkatan hasil akurasi dan AUC yang  signifikan  terjadi  pada  model  dengan hyperparameter  tuning.  Kemudian  hasil  dari penambahan filter gabor membuat akurasi lebih meningkat dan membuat model memiliki hasil yang stabil. Penelitian mengenai klasifikasi COVID-19 menggunakan data citra CT-Scan masih perlu dilakukan untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi loss dari model klasifikasi. Maka dari itu, penelitian kedepannya disarankan untuk mencoba teknik preprocessing agar gambar
dapat lebih jelas untuk proses klasifikasi. Selain itu, dikarenakan masih kurangnya data citra untuk penelitian ini, maka disarankan untuk mencoba teknik augmentasi data lainnya yang lebih baik untuk klasifikasi.

## DAFTAR RUJUKAN
Chen,  Y.,  Zhu,  L.,  Ghamisi,  P.,  Jia,  X.,  Li,  G.,  &  Tang,  L.  (2017).  Hyperspectral  Images Classification with Gabor Filtering and Convolutional Neural Network. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 14(12), 2355–2359. https://doi.org/10.1109/LGRS.2017.2764915
Dani, R., Sugiharto, A., & Winara, G. A. (2015). Aplikasi Pengolahan Citra Dalam Pengenalan Pola  Huruf  Ngalagena  Menggunakan  MATLAB. Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika, (pp. 9–10).
El-Kenawy, E. S. M., Ibrahim, A., Mirjalili, S., Eid, M. M., & Hussein, S. E. (2020). Novel feature selection and voting classifier algorithms for COVID-19 classification in CT images. IEEE Access, 8. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3028012
Fan, D. P., Zhou, T., Ji, G. P., Zhou, Y., Chen, G., Fu, H., Shen, J., & Shao, L. (2020). Inf-Net: Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation from CT Images. IEEE Transactions on Medical Imaging, 39(8), 2626–2637. https://doi.org/10.1109/TMI.2020.2996645
Freni, F., Meduri, A., Gazia, F., Nicastro, V., Galletti, C., Aragona, P., Galletti, B., & Galletti, F. (2020). Symptomatology in head and neck district in coronavirus disease (COVID-19):
A possible neuroinvasive action of SARS-CoV-2. American Journal of Otolaryngology - Head and Neck Medicine and Surgery, 41(5), 102612.
https://doi.org/10.1016/j.amjoto.2020.102612
Hariyani, Y. S., Hadiyoso, S., & Siadari, T. S. (2020). Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan Citra  X-Ray  Menggunakan  Deep  Residual  Network. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(2), 443.
https://doi.org/10.26760/elkomika.v8i2.443
Harvey, H. B., & Sotardi, S. T. (2018). The Pareto Principle. Journal of the American College of Radiology, 15(6), 931. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2018.02.026
Jaiswal, A., Gianchandani, N., Singh, D., Kumar, V., & Kaur, M. (2020). Classification of the
COVID-19 infected patients using DenseNet201 based deep transfer learning. Journal of Biomolecular Structure and Dynamics, 1–8. https://doi.org/10.1080/07391102.2020.1788642
Loey,  M.,  Manogaran,  G.,  &  Khalifa,  N. E.  M.  (2020).  A  deep  transfer  learning  model  with classical data augmentation and CGAN to detect COVID-19 from chest CT radiography
digital images. Neural Computing and Applications, 0123456789.
https://doi.org/10.1007/s00521-020-05437-x
Lovse, L., Poitras, S., Dobransky, J., Huang, A., & Beaulé, P. E. (2019). Should the Pareto Principle Be Applied as a Cost Savings Method in Hip and Knee Arthroplasty? Journal of Arthroplasty, 34(12), 2841–2845. https://doi.org/10.1016/j.arth.2019.07.034
Polsinelli, M., Cinque, L., & Placidi, G. (2020). A light CNN for detecting COVID-19 from CT scans of the chest. Pattern
Recognition Letters, 140, 95–100.
https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.10.001
Sarwar, S. S., Panda, P., & Roy, K. (2017). Gabor filter assisted energy efficient fast learning convolutional neural networks. ArXiv.
Shi, F., Wang, J., Shi, J., Wu, Z., Wang, Q., Tang, Z., He, K., Shi, Y., & Shen, D. (2020). Review of  Artificial  Intelligence  Techniques  in  Imaging  Data  Acquisition,  Segmentation  and Diagnosis  for  COVID-19. IEEE  Reviews  in  Biomedical  Engineering,  3333(c),  1–13. https://doi.org/10.1109/RBME.2020.2987975
Silva, P., Luz, E., Silva, G., Moreira, G., Silva, R., Lucio, D., & Menotti, D. (2020). COVID-19 detection in CT images with deep learning: A voting-based scheme and cross-datasets analysis. Informatics in Medicine Unlocked, 20, 100427.
https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100427
Singhal,  T.  (2020).  A  Review  of  Coronavirus  Disease-2019  (COVID-19). Indian  Journal  of Pediatrics, 87(4), 281–286. https://doi.org/10.1007/s12098-020-03263-6
Soares, E., Angelov, P., Biaso, S., Higa Froes, M., & Kanda Abe, D. (2020). SARS-CoV-2 CT- scan dataset: A large dataset of real patients CT scans for SARS-CoV-2 identification. 1–8. https://doi.org/10.1101/2020.04.24.20078584
Tripathi, A. M., & Mishra, A. (2020). Fuzzy Unique Image Transformation: Defense Against Adversarial Attacks On Deep COVID-19 Models. 14(8), 1–11.
http://arxiv.org/abs/2009.04004
Ucar, F., & Korkmaz, D. (2020). COVIDiagnosis-Net: Deep Bayes-SqueezeNet based diagnosis of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) from X-ray images. Medical Hypotheses, 140(April), 109761. https://doi.org/10.1016/j.mehy.2020.109761
Wang, X., Deng, X., Fu, Q., Zhou, Q., Feng, J., Ma, H., Liu, W., & Zheng, C. (2020). A Weakly-
Supervised Framework for COVID-19 Classification and Lesion Localization from Chest
CT. IEEE Transactions on Medical Imaging, 39(8), 2615–2625.
https://doi.org/10.1109/TMI.2020.2995965
Wang, Z., Liu, Q., & Dou, Q. (2020). Contrastive Cross-Site Learning with Redesigned Net for
COVID-19 CT Classification. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 24(10), 2806–2813. https://doi.org/10.1109/JBHI.2020.3023246