## Klasifikasi Citra X-Ray COVID-19 Menggunakan Three-layered CNN Model
Aaron Berliano Handoko 1 , Ivanna K. Timotius 2 , Darmawan Utomo 3
1, 3 Program Studi Teknik Komputer,
2 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Elektronika dan Komputer, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga
1 622019007@student.uksw.edu, 3 darmawan.utomo@uksw.edu
2 Dept. Experimental Therapy, University Hospital Erlangen (UKEr) and Preclinical Experimental Animal Center, Friedrich-Alexander-University Erlangen-Nürnberg (FAU), 91054 Germany
2 ivanna.timotius@ieee.org

## Abstrak
Tragedi Covid yang melanda dunia perlu mendapat solusi pendeteksian yang cepat untuk mempermudah pengobatannya. Metode tes PCR jumlah alatnya lebih sedikit dibandingkan dengan  mesin  X-ray  di  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  metode  pengklasifikasi  gambar  X-ray dapat digunakan sebagai solusi alternatif.  Pada penelitian ini diusulkan penggunaan model CNN  dengan  tiga  lapisan convolutional dan maxpooling .  Dataset  image  yang  digunakan memiliki  1000 image  teridentifikasi  Covid  dan  3000  image  sebagai  normal. Hyperparameter tuning dilakukan dengan cara membandingkan beberapa kombinasi hyperparameter ; learning rate , dropout  rate dan density .  Model  terbaik  yang  didapatkan  adalah  model  tiga  lapisan neural  network dengan learning  rate =  0,001, density =  64  dan dropout  rate =  0,7.  Model  ini memiliki rata-rata akurasi sebesar 96% dan jumlah parameter sebanyak 7,1% dibandingkan acuan.
Kata kunci: CNN, COVID-19, klasifikasi, deep neural network , x-ray

## Abstract
The Covid tragedy that has hit the world needs a solution with fast detection to facilitate its treatment.  The  PCR  test  method  has  fewer  tools  than  X-ray  machines  in  Indonesia. Therefore, the X-ray image classifier method can be optimized as an alternative solution. In this paper, we propose the use of three convolutional and maxpooling layer CNN model. The unbalanced image dataset has 1000 images identified as Covid and 3000 images as normal. Hyperparameter tuning is done by comparing and evaluating the results of models  that uses different combinations of hyperparameters dropout rate, learning rate and density. The best model  produced  is  the  three - layered neural  network  model  with  learning  rate  =  0.001, density  =  64  dan  dropout  rate  =  0.7.  This  model  has  an  average  accuracy  of  96%  and  the number of parameters is only 7.1% compared to the reference.
Keywords: Classification, CNN, COVID-19, deep neural network, x-ray

## 1. Pendahuluan
Coronavirus  Disease (COVID  19)  pertama  kali  muncul  pada  tahun  2019  di  Wuhan, Cina.  Berdasarkan World  Health  Organization (WHO),  penyakit  ini  menyerang  sistem pernapasan manusia secara akut dengan diikuti gejala seperti demam, batuk kering dan sesak  napas  [1],  [2].  COVID  19  menyebar  dengan  cepat  di  seluruh  dunia  dan mengakibatkan  lebih  dari  6  juta  orang  meninggal  [3].  Walaupun  sudah  berlangsung selama kurang lebih dua tahun, virus COVID-19 masih terus melakukan mutasi. Varian terbaru  COVID-19  dinamakan  varian omicron . Omicron memiliki  tingkat  transmisi  yang lebih  cepat  dan  mampu  berevolusi  sehingga  dapat  bertahan  hidup  di  berbagai  kondisi lingkungan  [4],  [5].  Varian  ini  juga  yang  bertanggung  jawab  dalam  meningkatnya reinvection atau infeksi kembali pasien yang sudah pernah terinfeksi sebelumnya.
Metode  pendeteksian  virus  COVID-19  yang  dianggap  efektif  saat  ini  adalah  tes Polymerase  Chain  Reaction (PCR)  berkala.  Namun  hasilnya  membutuhkan  waktu  paling cepat sekitar satu hari karena banyaknya sampel yang harus diperiksa dan keterbatasan alat  PCR  di  Indonesia  [6].  Metode  lain  yang  dapat  digunakan  sebagai  alternatif  adalah dengan  menganalisa  hasil  X-ray  paru-paru  pasien.  Berdasarkan  riset  dari  R.  Theodora, pemeriksaan  radiologi  merupakan  sebuah  parameter  penting  untuk  menilai  perbaikan pasca infeksi SARS-CoV-2 [7]. Akan tetapi untuk membedakan paru-paru pasien COVID- 19  (Gambar  1a)  dengan  normal  (Gambar  1b)  cukup  sulit  sehingga  diperlukan  seorang radioterapis yang handal.
(a) (b)
Gambar 1. a. Hasil X-ray pasien COVID-19. b. Hasil X-ray pasien normal
Berdasarkan beberapa penelitian, machine vision mampu digunakan untuk mengenali pola  hasil  X-ray  pasien  dan  mengklasifikasikannya.  Abbas et  al .  mengusulkan penggunaan deep Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  terdiri  dari Decompose , Transfer , dan Compose (DeTraC) untuk mengklasifikasi COVID-19 pada X-ray pasien dan mendapatkan  akurasi  terbaik  sebesar  93,1%  [8].  Dataset  yang  digunakan  terdiri  dari  80 gambar  CXR  dari  Japanese  Society  of  Radiological  Technology,  gambar  CXR  Covid-19 dan  Sars  sebanyak  105  gambar . Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ozturk et  al. membandingkan  beberapa  algoritma  klasifikasi  untuk  memprediksi  COVID-19  [9]. Berdasarkan hasil yang didapat, algoritma CNN memiliki akurasi dan bobot komputasi yang terbaik.
Penelitian yang dilakukan oleh Ayumi dan Nurhaida menggunakan algoritma CNN dengan  dua  lapis convolution dan maxpooling untuk  mengklasifikasi  gambar  X-ray COVID-19 [10]. Pada penelitian ini didapatkan f1-score bernilai 96,60%. Selain itu, pada saat  evaluasi,  mereka  tidak  memisahkan  antara validation dan testing pada  pengujian model  arsitekturnya.  Model  yang  terbentuk  memiliki  49.571.779  parameter  sehingga

## Klasifikasi Citra X-Ray COVID-19 Menggunakan Three-layered CNN Model Aaron Berliano Handoko, Ivanna K. Timotius, Darmawan Utomo
membutuhkan komputasi yang besar baik pada saat training maupun saat inferencing nya. Model  ini  kurang  cocok  untuk  diterapkan  pada  lab  X-ray  rumah  sakit  yang  memiliki komputasi yang terbatas.
Model yang diusulkan pada penelitian ini merupakan model dengan arsitektur CNN yang menggunakan tiga lapisan convolutional dan maxpooling. Lapisan convolutional yang lebih  banyak  akan  meningkatkan  pendeteksian  detail  gambar  yang  dideteksi  namun waktu training akan memakan waktu lebih lama. Menurut Tobias, CNN dengan tiga lapis convolutional dapat  mengklasifikasi  gambar grayscale dengan  baik  [11].  Oleh  karena  itu, digunakan tiga lapisan convolutional dan maxpooling layer pada penelitian ini.
Model  ini  kemudian  akan  dibandingkan  dengan  model  CNN  [10]  yang menggunakan  dua  lapisan convolutional dan maxpooling . Pada  penelitian  ini  akan dilakukan hyperparameter tuning pada algoritma CNN untuk mendapatkan model dengan akurasi dan bobot komputasi yang terbaik. Parameter yang diuji terdiri dari learning rate, dropout rate dan density . Model akan dinilai berdasarkan f1 score, precision, waktu training dan juga jumlah parameter model.
Kontribusi yang dihasilkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Three-layered neural  network  CNN  model  untuk  mengklasifikasi  gambar  X-ray COVID-19.
2.  Mengusulkan  teknik-teknik Hyperparameter tuning pada  pemodelan  CNN  untuk mendapatkan model dengan akurasi dan bobot komputasi yang lebih baik.
3.  Menyusun model arsitektur yang memiliki nilai akurasi 96% dan f1 score COVID sebesar  92%  dengan  jumlah  parameter  model  yang  jauh  lebih  sedikit dibandingkan model yang dibuat oleh [10].
4.  Arsitektur model yang tahan terhadap ketidakseimbangan dataset.

## 2. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  algoritma deep  learning yang digunakan  dalam  mesin  citra  [12]. Deep learning sendiri  adalah  sub-bagian  dari machine learning yang  menerapkan  konsep  sistem  neural  manusia  sehingga  komputer  dapat menentukan  keputusan  berdasarkan  data  yang  disediakan  [13],  [14].  Sudah  terdapat banyak  publikasi  mengenai  penggunaan  algoritma  CNN  terutama  dalam  pendeteksian objek  [15], pengklasifikasian objek [16], segmentasi gambar dan  bahkan natural language processing [17] . Pada  dasarnya  CNN  terdiri  dari  tiga  lapisan  yaitu convolutional  layer , pooling layer dan fully-connected layer seperti pada Gambar 2 .
Algoritma  CNN  merupakan  algoritma  yang  dapat  mengekstraksi  fitur  dari  gambar dan  mengurangi  banyaknya  parameter  tanpa  adanya  penurunan  yang  berarti  terhadap kualitas  dari  model  [18].  Semakin  banyak  parameter,  semakin  berat  juga  bobot komputasi  yang  dimiliki  oleh  model  [19].  Pengurangan  parameter  dilakukan  di  dalam convolutional  layer dan pooling  layer. Algoritma  CNN  juga  akan  memperhatikan  detail kecil  yang  berada  pada  sebuah  gambar  sehingga  pengklasifikasian  objek  dapat dilaksanakan dengan baik.
Gambar 2. Building block algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada umumnya.
2.1. Convolutional Layer
Convolutional Layer merupakan lapisan  pertama pada  algoritma CNN. Gambar input yang  besar  akan  dibagi  menjadi  bagian-bagian  gambar  yang  kecil.  Pada  lapisan  ini gambar yang dimasukkan akan disaring dengan mengalikan gambar input dengan filter [20]. Output dari lapisan ini adalah feature map yang akan digunakan pada activation layer [21].

## 2.2. Pooling Layer
Pooling  layer atau sub-sampling  layer merupakan  lapisan  yang  akan  mengurangi dimensi  dari feature  map yang  dihasilkan  oleh convolutional  layer [22]. Lapisan  ini  akan mengambil  sebagian  dari feature map dan  menghasilkan  satu output tergantung  dengan tipe pooling yang  dipakai  [23].  Tujuan  dari  lapisan pooling adalah  untuk  mengurangi parameter yang dikomputasikan.

## 2.3. Fully Connected Layer
Lapisan ini merupakan lapisan terakhir pada algoritma CNN. Pada lapisan ini akan diambil seluruh neuron dari lapisan sebelumnya. Kemudian neuron ini akan dioperasikan dengan neuron pada lapisan saat ini untuk menghasilkan sebuah output [20].

## 3. Metode Penelitian
Penelitian  dimulai  dari  persiapan dataset ,  pembentukan  CNN  model  dan  kemudian analisis  hasil  model.  Penelitian  dilakukan  dengan  bahasa  python  dan  sistem  operasi Macbook Pro M1.

## 3.1.   Mempersiapkan Dataset
Gambar X-ray pada artikel ini didapatkan dari open-source dataset yang dapat diakses melalui  Kaggle  [24].  Terdapat  1000  gambar  X-ray  COVID-19  dan  3000  gambar  X-ray normal.  Gambar  kemudian  dibagi  secara  acak  menjadi  tiga dataset yaitu training dataset (60%), validation dataset (20%) dan testing dataset (20%). Training dataset digunakan untuk melatih  model  dalam  mengklasifikasi  X-ray, validation  dataset digunakan  untuk memeriksa  akurasi  pada  model  setiap epoch -nya.  Sedangkan testing  dataset digunakan untuk mengevaluasi presisi dan akurasi untuk mengklasifikasikan gambar X-ray.

## 3.2.   Pengolahan Gambar X-ray
Sebelum di- training, gambar  X-ray disamakan ukurannya menjadi 200  × 200 dengan mode  warna  RGB  ( red,  green,  blue ).  Kemudian  gambar  dinormalisasikan  dengan  cara membagikan semua pixel pada gambar dengan 255. Tujuan dari teknik ini adalah untuk
membuat  range  pixel  gambar  menjadi  0  sampai  1  sehingga  komputasi  gambar  menjadi lebih mudah [25].
3.3.   Membentuk Model
Hyperparameter yang dianalisa pada artikel ini adalah learning rate, density , dropout rate dan  layer  CNN  model. Terdapat  tiga learning  rate yang  dibandingkan  yaitu  0,01,  0,001 dan  0,0001. Learning  rate yang  menghasilkan  akurasi  terbaik  akan  digunakan  untuk tuning parameter  yang  lain. Density yang  dianalisa  terdiri  dari  32,  64,  128  dan  256  dan dropout rate yang dianalisa adalah 0,3 , 0,5, 0,7 dan 0,9. Sedangkan struktur model CNN yang dibandingkan berupa two-layer convolutional network dengan three-layer convolutional network . Training model  dilakukan  sesuai  dengan  pseudocode  pada  Gambar  2.  Pada penelitian ini digunakan ukuran batch sebesar 32, optimizer Adam dan loss function sparse categorical cross entropy .
flag  =  layer  of  neural  network  CNN  {0  =  three-layered,  1  = two-layered}
drop = dropout rate model dense = density model
epoch = 30 for flag in [0,1] then for drop in [0.3, 0.5, 0.7, 0.9] then for dense in [32,64,128,256] then if flag = 0 then model <- three layered neural network CNN
dropout rate model  <- drop density model <- dense else model <- three layered neural network CNN dropout rate model  <- drop density model <- dense start timer model.fit(epoch = 30)
stop timer
print accuracy graph print loss graph
model.save(str(flag)+‘/’+str(drop)+‘/’  +str(dense)+‘.h5’)
Pseudocode 1. Pseudocode training model dengan mengiterasi berbagai macam kombinasi hyperparameter
3.3.1.  Struktur Model Two-layer Convolutional Network
Gambar 3. Struktur convolutional dan maxpooling layer dari two-layered CNN model
Gambar 4. Struktur layer dari two-layered CNN model
Gambar  3  dan  4  memvisualisasikan  struktur  model  untuk two-layered CNN  model yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  3, input yang
dimasukkan pada model berupa gambar dengan ukuran 200  × 200 × 3. Kemudian input masuk  kedalam convolutional  layer dengan  ukuran  kernel  3  ×  3,  filter  32  dan  activation function relu . Output dari convolutional layer diproses melalui MaxPooling dengan kernel dan stride 2 × 2. Lalu dilakukan convolution kembali dengan ukuran kernel 3   3, filter 64 dan  activation relu sehingga  mengeluarkan output 97  ×  97  ×  64. Output ini  kemudian dilakukan proses MaxPooling dengan kernel dan stride 2  × 2. Tahap selanjutnya adalah proses Flatten dimana input akan  dijadikan  menjadi  vektor  tunggal.  Gambar  4 merupakan contoh model yang menggunakan density sebesar 256 dan dropout rate sebesar 0,9.
3.3.2.  Struktur Model Three-layer Convolutional Network
Gambar 5. Struktur convolutional dan maxpooling layer dari three-layered CNN model
Dapat  dilihat  pada  Gambar  5, input gambar  (200  ×  200  ×  3)  masuk  kedalam convolutional layer dengan  ukuran  kernel  3  ×  3,  filter  32  dan  activation relu . Output dari convolutional layer kemudian diproses melalui MaxPooling dengan kernel dan stride 2 × 2. Lalu  dilakukan convolution kembali  dengan  ukuran  kernel  5 ×  5,  filter  32  dan  activation relu . Output proses ini kemudian dilakukan MaxPooling dengan kernel dan stride 2  × 2. Kemudian  dilakukan convolution kembali  dengan  kernel convolution sebesar  7  ×  7  dan filter  64.  Maxpooling  juga  dilakukan  kembali  dengan  kernel  dan  stride  2  ×  2.  Tahap selanjutnya adalah proses Flatten , dense dan dropout . Gambar 6 merupakan contoh model yang menggunakan density sebesar 256 dan dropout rate sebesar 0,9.
Gambar 6. Three-layer Convolutional Network Model Summary

## 3.4.   Evaluasi Hasil Model
Hasil  model  dievaluasi  berdasarkan  akurasi  yang  didapatkan  serta  waktu  yang dibutuhkan  untuk  men- training model. Akurasi  model  didapatkan  dari confusion matrix dan classification  report dari  model  tersebut.  Menurut  hasil  akurasi  yang  didapatkan, diambil  model  yang  terbaik  untuk two-layered dan three-layered  convolutional  network. Kedua  model  ini  kemudian  dilakukan testing kembali,  dalam  5  kelompok  yang  setiap kelompoknya  berisi  144  gambar  X-ray  COVID-19  dan  144  gambar  X-ray  normal. Kemudian data akurasi yang didapat dilakukan analisa rata-rata, standard error of mean (SEM), dan t-test.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Learning rate
Pada  percobaan  ini  digunakan epoch sebanyak  30  dan  struktur two-layered convolutional  neural  network. Tabel  1  menunjukkan  bahwa learning  rate 0,001  memiliki akurasi  f1  score  yang  terbaik  diantara learning  rate yang  lain.  Oleh  karena dataset yang digunakan memiliki data yang tidak seimbang maka evaluasi hasil perlu menggunakan F1 score. F1 score merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan. Selain itu learning rate ini juga  memiliki waktu training yang paling cepat diantara  yang lain ( training dilakukan pada sistem M1).
Tabel 1. Hasil percobaan learning rate Learning Rate Waktu training (detik) Akurasi (f1 score) 0,01 718,02 0,78 0,001 710,29 0,92 0,0001 711,82 0,86
Gambar 7. Grafik accuracy dan loss pada learning rate 0,001
Pada grafik akurasi, beberapa garis train lebih rendah dari garis validation (Gambar 7). Hal  ini  disebabkan  karena  model  memiliki dropout  rate .  Agar  memastikan  bahwa  hasil yang  didapatkan  merupakan  hasil  yang convergent maka  dilakukan training kembali dengan menggunakan 50 epoch . Hasil dari training ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil percobaan learning rate Learning Rate Waktu training (detik) Akurasi (f1 score) 0,01 1250,89 0,82 0,001 1233,89 0,92 0,0001 1209,36 0,91
Berdasarkan hasil pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa model dengan learning rate 0,001 masih memiliki akurasi yang paling baik. Oleh karena hasil yang didapatkan merupakan 92% atau serupa dengan hasil pada Tabel 1 maka dinyatakan bahwa hasil pada epoch 30 sudah convergent. Walaupun  hasil  dari epoch 50  lebih  baik  dari epoch 30,  namun peningkatannya  tidak  signifikan,  hanya  meningkat  1%  saja  dan  membutuhkan  waktu yang  dua  kali  lebih  lama.  Oleh  karena  itu,  penelitian hyperparameter selanjutnya  akan menggunakan learning rate 0,001 dengan epoch 30.

## Techné Jurnal Ilmiah Elektroteknika Vol. 21 No. 2 Oktober 2022 Hal 155 - 168
4.2.   Hasil Hyperparamater Testing
Dari  32  model  yang  terbuat,  dinyatakan  bahwa  model three-layered  neural  network dengan dropout sebesar  0,7  dan density sebesar  64  merupakan  model  CNN  yang  terbaik untuk  mengklasifikasikan  gambar  X-ray.  Model  memiliki  akurasi  sebesar  96%  dan  f1- score  sebesar  92%  (covid).  Dapat  terlihat  di  Tabel  3  bahwa  terdapat  model  lain  yang memiliki akurasi sebesar 96% dan f1-score senilai 92%, namun model ini membutuhkan waktu training yang lebih lama.
Tabel 3. Lima model dengan akurasi terbaik Model Accuracy F1-score (covid) Waktu Training (s) Two-layer convolutional network; Drop: 0,5; Dense: 128 94% 89% 2465,98 Three-layer convolutional network; Drop: 0,5; Dense: 64 96% 91% 1573,36 Three-layer convolutional network; Drop: 0,7; Dense: 32 96% 91% 1585,58 Three-layer convolutional network; Drop: 0,7; Dense: 64 96% 92% 1574,71 Three-layer convolutional network; Drop: 0,7; Dense: 256 96% 92% 1610,78
Dapat dilihat pada classification report (Gambar 8) bahwa  tingkat kepresisian yang dihasilkan oleh model terbaik untuk X-ray normal mencapai 0.97 sedangkan kepresisian untuk  Covid  mencapai  0.92.  Hasil  akurasi  yang  didapat  lebih  tinggi  dibandingkan akurasi  yang  didapatkan  oleh  Abbas  [8].  Selain  itu  banyaknya  parameter  yang digunakan  oleh  model  sebanyak  3,530,114  dengan  waktu training selama  1573  sekon. Bobot komputasi untuk proposal arsitektur model kami ini hanya 7,1% dari model yang diusulkan  oleh  [10]  sehingga  relatif  jauh  lebih  cepat  baik  untuk training maupun inferencing .  Selain  itu,  dataset  yang  digunakan  oleh  [10]  memiliki  rasio  jumlah image Covid dibandingkan normal dengan rasio 1200:1341 atau hampir 1:1. Sedangkan dataset untuk  percobaan  kami  memiliki  rasio  1000:3000  atau  1:3.  Rasio  yang  makin  kecil menunjukkan image normal lebih dominan dibandingkan dengan image Covid. Meskipun image Covid  lebih  sulit  untuk  dideteksi,  arsitektur  yang  kami  usulkan  menunjukkan unjuk kerja yang menyamai kinerja dari rasio 1200:1341 [10]. Dari teknik hyperparameter tuning yang kami usulkan juga menunjukkan bahwa jumlah epoch untuk training hanya sebanyak 30 lebih kecil dibandingkan dengan 49 [10].
Gambar 8. Classification Report model three-layered neural network model dengan dropout sebesar 0,7 dan density sebesar 64.

## Klasifikasi Citra X-Ray COVID-19 Menggunakan Three-layered CNN Model Aaron Berliano Handoko, Ivanna K. Timotius, Darmawan Utomo
Gambar 9. Confusion Matrix model three-layered neural network model dengan dropout sebesar 0,7 dan density sebesar 64.
4.3.   Perbedaan Two-layered dan Three-layered Neural Network
Two-layered neural  network  yang  memiliki  akurasi  terbaik  memiliki dense =  128  dan dropout rate = 0,5. Sedangkan akurasi terbaik model three-layered neural network memiliki dense = 64 dan dropout rate = 0,7.
Tabel 4. Perbandingan two-layered dan three-layered neural network
Akurasi Two-layered Three-layered Rata-Rata 0,93 0,94 Standard Deviasi 1,225 1,871 SEM 0,447 0,683
Dapat terlihat pada Tabel 4, rata-rata akurasi dari model three-layered neural network lebih tinggi 1% dari pada two-layered neural network. Namun perbedaan yang ada tidak signifikan karena p-value dari kedua data bernilai 0,347 yaitu lebih dari 0,05.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Arsitektur  model  yang  kami  usulkan  menggunakan  model  CNN  yang  memiliki struktur three  layered  CNN dengan learning  rate sebesar  0.001, density sebesar  64  dan dropout rate sebesar 0,7 memiliki akurasi dan waktu training terbaik di antara model lain yang  sudah  diuji.  Rata-rata  akurasi  yang  didapatkan  sebesar  96%  dengan  nilai  f1-score sebesar  92%.  Selain  itu  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan training selama  1574 sekon atau sekitar 26 menit. Model three-layered memiliki rata-rata akurasi 1% lebih tinggi dari two-layered sehingga  perbedaan  diantara  keduanya  tidak  signifikan.  Jumlah parameter pada arsitektur model ini hanya 7,1% dibandingkan dengan acuan serta tahan terhadap dataset yang tidak seimbang.
Untuk penelitian selanjutnya perlu diteliti algoritma CNN yang memiliki kombinasi lapisan neural  network yang  berbeda.  Selain  itu  klasifikasi  tingkat  keparahan  pasien COVID-19 perlu diteliti, sehingga pasien dapat mendapatkan pertolongan yang tepat.

## Daftar Pustaka
[1]  World  Health  Organization,  “Pertanyaan  dan  jawaban:  Bagaimana  COVID-19 ditularkan?,” WHO, 2019.
https://www.who.int/indonesia/news/novel- coronavirus/qa/qa-how-is-covid-19-transmitted (accessed Nov. 21, 2021).
[2]  J.  Elliott  et  al.,  “Predictive  symptoms  for  COVID-19  in  the  community:  REACT-1 study  of  over  1  million  people,”  PLoS  Medicine,  vol.  18,  no.  9,  Sep.  2021,  doi: 10.1371/journal.pmed.1003777.
[3]  Worldometer, “COVID-19 Coronavirus Pandemic,” Nov. 21, 2021.
https://www.worldometers.info/coronavirus/ (accessed Nov. 21, 2021).
[4]  B.  Christie,  “Covid-19:  Early  studies  give  hope  omicron  is  milder  than  other variants,” BMJ, vol. 375, 2021, doi: 10.1136/bmj.n3144.
[5]  V. Thakur  and  R. K.  Ratho, “OMICRON (B.1.1.529): A new SARS-CoV-2 variant of concern  mounting  worldwide  fear,”  Journal  of  Medical  Virology.  John  Wiley  and Sons Inc, 2021. doi: 10.1002/jmv.27541.
[6]  Dr.  Fadhli  Rizal  Makarim,  “Ketahui  Perbedaan  dari  Swab  Test  Antigen  dan  PCR,” Halodoc,  Sep.  27,  2021.  https://www.halodoc.com/artikel/ketahui-perbedaan-dari- swab-test-antigen-dan-pcr (accessed Feb. 17, 2022).
[7]  R. Theodora, H. Hendsun, Y. Firmansyah, E. Destra, and D. Gosal, “Periodic Q-PCR or Chest X Ray - Which is more Important for Monitoring Post COVID-19 Infection Case? (Case Report Study),” 2021.
[8]  A.  Abbas,  M.  M.  Abdelsamea,  and  M.  M.  Gaber,  “Classification  of  COVID-19  in chest  X-ray  images  using  DeTraC  deep  convolutional  neural  network,”  Applied Intelligence, vol. 51, no. 2, pp. 854–864, 2021, doi: 10.1007/s10489-020-01829-7.
[9]  T.  Ozturk,  M.  Talo,  E.  A.  Yildirim,  U.  B.  Baloglu,  O.  Yildirim,  and  U.  Rajendra Acharya,  “Automated  detection  of  COVID-19  cases  using  deep  neural  networks with X-ray images,” Computers in Biology and Medicine, vol. 121, p. 103792, 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.103792.
[10]  V.  Ayumi  and  I.  Nurhaida,  “Klasifikasi  Chest  X-Ray  Images  Berdasarkan  Kriteria Gejala  Covid-19  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Article  Info ABSTRAK,” JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics, vol. 4, no. 2, 2021, doi: 10.36085.
[11]  T. Hinz, P. Barros, and S. Wermter, “The Effects of Regularization on Learning Facial Expressions  with  Convolutional  Neural  Networks,”  2016,  pp.  80–87.  doi: 10.1007/978-3-319-44781-0_10.
[12]  R.  Yamashita,  M.  Nishio,  R.  K.  G.  Do,  and  K.  Togashi,  “Convolutional  neural networks: an overview and application in radiology,” Insights into Imaging, vol. 9, no. 4, pp. 611–629, 2018, doi: 10.1007/s13244-018-0639-9.
[13]  C.  Janiesch,  P.  Zschech,  and  K.  Heinrich,  “Machine  learning  and  deep  learning,” CoRR, vol. abs/2104.05314, 2021, [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2104.05314
[14]  Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436–444, May 2015, doi: 10.1038/nature14539.
[15]  R. Chauhan, K. Ghanshala, and R. Joshi, Convolutional Neural Network (CNN) for Image Detection and Recognition. 2018. doi: 10.1109/ICSCCC.2018.8703316.
[16]  P.  Lakhani  and  B.  Sundaram,  “Deep  Learning  at  Chest  Radiography:  Automated Classification  of  Pulmonary  Tuberculosis  by  Using  Convolutional  Neural
Networks,”  Radiology,  vol.  284,  no.  2,  pp.  574–582,  Aug.  2017,  doi: 10.1148/radiol.2017162326.
[17]  M.  C.  Chen  et  al.,  “Deep  Learning  to  Classify  Radiology  Free-Text  Reports,” Radiology, vol. 286, no. 3, pp. 845–852, Mar. 2018, doi: 10.1148/radiol.2017171115.
[18]  P.  Mahesh,  Y.  G.  Prathyusha,  B.  Sahithi,  and  S.  Nagendram,  “Covid-19  Detection from  Chest  X-Ray  using  Convolution  Neural  Networks,”  Journal  of  Physics: Conference  Series,  vol.  1804,  no.  1,  p.  012197,  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1804/1/012197.
[19]  C. W. Wu, “ProdSumNet: reducing model parameters in deep neural networks  via product-of-sums matrix decompositions,” CoRR, vol. abs/1809.02209, 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1809.02209
[20]  F.  Sultana,  A.  Sufian,  and  P.  Dutta,  “Advancements  in  Image  Classification  using Convolutional Neural Network,” May 2019, doi: 10.1109/ICRCICN.2018.8718718.
[21]  K.  O’Shea  and  R.  Nash,  “An  Introduction  to  Convolutional  Neural  Networks,” ArXiv e-prints, Nov. 2015.
[22]  M.  Ahmadi,  S.  Vakili,  J.  M.  P.  Langlois,  and  W.  Gross,  “Power  Reduction  in  CNN Pooling Layers with a Preliminary Partial Computation Strategy,” in 2018 16th IEEE International New Circuits and Systems Conference (NEWCAS), 2018, pp. 125–129. doi: 10.1109/NEWCAS.2018.8585433.
[23]  H. Gholamalinezhad and H. Khosravi, “Pooling Methods in Deep Neural Networks, a Review,” 2020.
[24]  Tawsifur Rahman,
“Covid-19 Radiography Database,” Kaggle, 2021.
https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography-database  (accessed Oct. 17, 2021).
[25]  K.-M.  Koo  and  E.-Y.  Cha,  “Image  recognition  performance  enhancements  using image normalization,” Human-centric Computing and Information Sciences, vol. 7, no. 1, p. 33, 2017, doi: 10.1186/s13673-017-0114-5.