## Analisis Pengaruh Image Enhancement Pada Pendeteksian COVID-19 Berbasis Citra X-Ray
Analysis of Image Enhancement Effect on the X-Ray Image-Based COVID-19 Detection
Wahyono
Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika, Universitas Gadjah Mada E-mail: wahyo@ugm.ac.id

## Abstrak
Penyakit  virus  corona  2019  (COVID-19)  merupakan  keadaan  darurat  kesehatan  masyarakat secara  global.  Salah  satu  cara  untuk  dapat  mendeteksi  adanya  COVID-19  adalah  dengan memanfaatkan  citra  x-ray  dada  yang  mengidentifikasi  anomali  pada  area  paru-paru.  Namun terkadang citra yang didapatkan pada melalui scan x-ray memiliki kualitas yang buruk sehingga sulit  secara  langsung  untuk  bisa  dianalisis  secara  manual  atau  menggunakan  model machine learning . Untuk menghasilkan analisis yang lebih baik, biasanya citra akan ditingkatkan terlebih dahulu  kualitasnya  dengan  teknik image  enhancement .  Banyak  metode image  enhancement yang  bisa  dimanfaatkan  untuk  keperluan  ini  yang  tentunya  akan  memberikan  pengaruh  yang berbeda-beda  pada  hasil  pendeteksian  COVID-19.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis pengaruh metode-metode image enhancement pada pendeteksian COVID-19 melalui citra x-ray. Metode  image  enhancement  yang  dianalisis  adalah log  transformation , constrast  stretching , histogram  equalization (HE),  dan contrast  limited  adaptive  histogram  equalization (CLAHE). Model pendeteksian COVID-19 akan berdasarkan pada beberapa model machine learning antara lain convolutional  neural  network (CNN), k-nearest  neighbor (KNN)  dan support  vector machine  (SVM) .  Dari  eksperiment  didapatkan  bahwa  pengaplikasian image  enhancement HE dan CLAHE memberikan peningkatan akurasi pada pendeteksian COVID-19 khususnya ketika diterapkan pada model CNN yaitu sebesar 1,13% dan 2,25%.
Kata  kunci: image  enhancement ,  covid19,  citra x-ray , convolutional  neural  networks,  K- neareast  neighbor, support  vector machine.

## Abstract
The  COVID-19  pandemic is  a  global public  health emergency.  Chest  x-ray  images  can  detect anomalies  in  the  lung  area  and  identify  the  presence  of  the  virus.  However,  x-ray  images obtained can sometimes be of poor quality, making it challenging to analyze them manually or with machine learning models. To improve the analysis, the image quality is usually enhanced first  using  image  enhancement  techniques.  There  are  several  image  enhancement  methods available, each with different effects on the COVID-19 detection results. This study analyzes the impact of four image enhancement methods (log transformation, contrast stretching, histogram equalization (HE), and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE)) on COVID- 19  detection  through  x-ray  images.  The  COVID-19  detection  model  uses  several  machine learning models, including the convolutional neural network (CNN), k-nearest neighbor (KNN), and support vector machine (SVM). Results from the experiment showed that HE and CLAHE image enhancement increased accuracy in COVID-19 detection, especially when applied to the CNN model, by as much as 1.13% and 2.25% .
Keywords:  image  enhancement,  covid-19,  x-ray  image,  convolutional  neural  networks,  K- neareast  neighbor, support  vector machine

## 1. PENDAHULUAN
Virus corona 2019 (COVID-19) adalah ancaman kesehatan global. Setiap hari, jumlah orang yang terinfeksi dan kematian bertambah, sehingga memberikan beban besar pada sistem sosial  dan  pelayanan  kesehatan.  Mendeteksi  cepat  kasus  COVID-19  adalah  hal  penting  untuk memerangi virus ini dan meredakan tekanan pada sistem perawatan kesehatan. COVID-19 bisa menyebabkan  batuk,  demam,  dan  gangguan  pada  sistem  pernapasan,  mulai  dari  gejala  ringan seperti flu hingga infeksi paru-paru seperti pneumonia. Karena COVID-19 adalah penyakit yang menyerang paru-paru, penyakit ini dapat dideteksi melalui pemeriksaan tomografi.
Pasien  COVID-19  akan  menunjukkan  gejala  seperti  batuk,  demam,  dan  sesak  napas. Kondisi  ini  dapat  didiagnosis  dengan  menggunakan Reverse  Transcription  Polymerase  Chain Reaction (RT-PCR). Namun, karena memerlukan waktu satu hingga dua hari untuk mengetahui hasilnya,  diperlukan  cara  lain  untuk  mendeteksi  pasien  COVID-19,  yaitu  dengan Chest Radiograph (CXR)  dan Computed  Tomography (CT).  Gambar  yang  dihasilkan  mungkin  sulit dibedakan  dengan  mata  telanjang.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  teknologi  untuk  membedakan antara gambar paru-paru pasien COVID-19 dan paru-paru normal.
Pendekatan pengolahan citra digital dapat digunakan untuk membuat diagnosis COVID- 19  melalui  citra  X-Ray.  Prosesnya  biasanya  dimulai  dengan  melatih  model  dengan  data  citra positif  dan  negatif  COVID-19  menggunakan  teknik  ekstraksi  fitur  dan  teknik  pembelajaran mesin  tertentu.  Namun,  kualitas  citra  X-Ray  yang  didapatkan  kadang  buruk,  sehingga  sulit untuk  dianalisis  secara  langsung.  Oleh  karena  itu,  citra  harus  ditingkatkan  terlebih  dahulu kualitasnya dengan teknik image enhancement untuk memperoleh hasil analisis yang lebih baik. Ada  banyak  metode image  enhancement yang  dapat  dipilih,  tetapi  perlu  dilakukan  penelitian untuk  menentukan  metode  terbaik  agar  akurasi  pendeteksian  COVID-19  dapat  ditingkatkan. Perbandingan antara metode-metode harus dilakukan untuk menentukan metode yang optimal. Dengan demikian, akurasi pendeteksian COVID-19 akan menjadi maksimal.
Beberapa penelitian telah menggunakan Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk masalah  klasifikasi  gambar  dalam  literatur,  yang  sebagian  besar  membuat  arsitektur  yang berbeda  untuk  jaringan  saraf. Convolutional  Neural  Networks adalah  salah  satu  algoritma pembelajaran  mendalam  terbaik.  Pada  beberapa  penelitian, Convolutional  Neural  Networks digunakan  pada  banyak  bidang,  misalnya  pada self-driving  car ,  pengenalan  wajah,  klasifikasi gambar  untuk  deteksi,  dan  lain  sebagainya.  Saat  ini  penggunaan  CNN  juga  telah  merambah pada  bidang  kesehatan  yaitu  salah  satunya  untuk  membantu  dokter  dalam  mendiagnosis  suatu penyakit berbasiskan kepada citra radiografi.
COVID-19 bisa dideteksi dengan melakukan diagnosis pada citra X-Ray yang diambil pada  dada  manusia.  Ini  dikarenakan  COVID-19  menyerang  paru-paru  manusia  sehingga  akan menghasilkan  citra  X-Ray  yang  berbeda  antara  penderita  COVID-19  dan  bukan  penderitanya. Metode  pembelajaran  mesin  tradisional  seperti support  vector  machin e  (SVM)  memiliki beberapa kelemahan. Selama bertahun-tahun, kinerja mereka telah menurun dan tidak dianggap setara dengan standar praktis. Selain itu, pengembangan metode ini sangat memakan waktu [1]. Oleh sebab itu banyak metode yang didekati dengan menggunakan model convolutional neural network (CNN)  dengan  berbagai  macam  arsitektur.  Penelitian-penelitian  berbasis  CNN  antara lain Civit-Masot et al. [2] menggunakan VGG16 dengan akurasi 86%; Ozturk dkk.  [3] dengan Dark Covid Net menyajikan akurasi 87% mengklasifikasikan tiga kelas yang termasuk Covid; Yoo  dkk.  [4]  menggunakan  ResNet18  yang  memperoleh  akurasi  95%;  Sety  dkk.  [5] menggunakan  ResNet50  untuk  akurasi  95,33%,  dan  Minaee  et  al.  [6]  menggunakan  Squeeze Net  untuk  akurasi  95,45%;  Panwar  dkk.  [7]  mencapai  97,62%  menggunakan  nCovnet; Apostolopoulos  dan  Mpesiana  [8]  meningkatkan  hasil  menggunakan  VGG19-MobileNet dengan  akurasi  97,8%,  dan  akhirnya  hasil  yang  lebih  tinggi  ditemukan  di  Jain  et  al.  [9] menggunakan  ResNet101  dengan  98,95%  dan  Khan  et  al.  [10]  dengan  akurasi  99% menggunakan  CoroNet  model  berdasarkan  Xception.  Hampir  semua  metode  berbasis  CNN menghasilkan akurasi yang sangat baik. Namun, hasil ini sangat bergantung pada kualitas dari citra yang digunakan.
Oleh  sebab  itu  metode  image enhancement dibutuhkan  untuk  meningkatkan  kualitas citra  sebelum  dimasukan  ke  dalam  arsitektur  CNN.  Ini  karena  penggunaan  metode image enhancement dapat meningkatkan  kualitas  citra dengan  menyesuaikan  kontras,  kecerahan,  dan ketajaman citra, sehingga membuat lebih mudah untuk mengidentifikasi fitur dalam citra yang relevan  dan  representatif  untuk  mendeteksi  COVID-19.  Dengan  meningkatkan  kualitas  citra, penggunaan image enhancement diharapkan juga dapat meningkatkan akurasi deteksi COVID- 19  berbasis  citra  x-ray.  Namun,  terdapat  banyak  metode  image  enhancement  yang  bisa digunakan pada kasus pendeteksian COVID-19. Sehingga, penelitian ini memberikan kontribusi utama  dalam  melakukan  analisis  secara  komprehensif  berbagai  macam  metode image enhancement dengan  berbagai  macam  kombinasi  metode machine  learning dan  ektraksi  ciri. Harapannya analisis yang dihasilkan dapat menjadi benchmarking bagi penelitian dengan kasus serupa maupun kasus penelitian yang berbeda yang sama-sama menggunakan citra X-Ray.

## 2. METODE PENELITIAN
Seperti ditunjukan pada Gambar 1, secara umum model pendeteksian COVID-19 terdiri beberapa  tahap  yaitu  akuisisi  data,  peningkatan  kualitas  citra  ( image  enhancement ),  ekstraksi ciri,  dan  pemodelan  dengan machine  learning .  Penjelasan  lebih  detail  tentang  tahap-tahap  ini ada pada subbab berikutnya.
Gambar 1 Rancangan model pendeteksian COVID-19 dengan citra X-ray.

## 2.1 Akuisisi Data
Pada  model  pendeteksian  COVID-19  yang  dikembangkan,  proses  pelatihan  dan pengujian  menggunakan  citra  X-Ray  yang  didapat  dari  dataset  publik  [11].  Dataset  ini  terdiri dari  beberapa  kelas,  namun  yang  diambil  hanya  kelas  COVID-19  dan  Non-COVID-19.  Ada sebanyak  481  citra  yang  terdiri  dari  162  kelas  negatif  dan  319  kelas  positif.  Dataset  ini kemudian dibagi kembali menjadi data pelatihan dan data pengujian dengan komposisi 80% dan 20%.  Gambar  2  menunjukan  contoh  citra  yang  digunakan  dalam  pemodelan  pendeteksian COVID-19.

## 2.2 Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)
Kualitas  sebuah  citra  medis,  contohnya  pada  citra  X-Ray  dada,  biasanya  sangat bergantung  pada  alat  yang  digunakan.  Pada  banyak  kasus  citra  X-Ray  memiliki  kontras  yang kecil sehingga sangat sulit dalam proses analisis. Oleh sebab itu, perlu dilakukan proses image enhancement  pada  citra  sebelum  dilakukan  analisis.  Salah  satu  strategi  dalam  proses peningkatan kualitas citra adalah berbasis kepada nilai piksel yang memiliki proses lebih cepat dengan akurasi yang baik dibandingkan dengan proses berbasis spatial dan frequency filtering . Peningkatan  kualitas  citra  berbasis  nilai  piksel  dapat  dilakukan  dengan  dua  cara:  (1) memodifikasi  nilai  piksel  secara  individu  tanpa  perlu  melihat  nilai  piksel  di  tetangganya, contohnya  metode log  transformation dan contrast  stretching ,  (2)  memodifikasi  nilai  piksel dengan  memperhatikan  nilai  piksel  lainnya  seperti histogram  equalization (HE)  and constrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Metode log  transformation [12]  merupakan  salah  satu  metode Gral  Level Transformation (GLT) yang memodifikasi nilai piksel dengan menggunakan fungsi log sebagai berikut:
𝑠 = 𝑇(𝑟) = 𝑐 log (1 + 𝑟) (1)
dimana 𝑟 adalah nilai piksel awal, 𝑐 adalah nilai koefisien antara 0 sampai 1, dan 𝑠 adalah nilai piksel hasil modifikasi. Metode log transformation bekerja dengan cara mendetailkan area gelap pada background yang  gelap.  Karakteristik  ini  cocok  dengan  citra  X-Ray  yang  memiliki informasi penting dalam background yang gelap. Sama  seperti log  transformation ,  metode  peregangan  kontrast  ( contrast  stretching ) merupakan salah satu metode GLT, dikenal juga dengan nama normalisasi citra abu-abu, yang memodifikasi  citra  dalam  jangkauan  nilai  tertentu  [13]. Contrast  stretching bertujuan  untuk meregangkan contrast sehingga  detail  informasi  lebih  mudah  untuk  dibedakan.  Secara  umum proses contrast stretching dilakukan dengan formulai sebagai berikut:
𝑠 = 𝑇(𝑟) = (𝑟 − 𝑟 𝑚𝑖𝑛 ) ( 𝑏 − 𝑎 𝑟 𝑚𝑎𝑥 − 𝑟 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑎 (1)
dimana 𝑟 adalah  nilai  piksel  awal, 𝑠 adalah  nilai  piksel  hasil  modifikasi, [𝑟 𝑚𝑖𝑛 , 𝑟 𝑚𝑎𝑥 ] adalah rentang  piksel  awal,  dan [𝑎, 𝑏] adalah  rentang  piksel  yang  diinginkan.  Citra  X  Ray  terkadang merupakan citra dengan low contrast , sehingga akan sangat sulit untuk melakukan analisis. Oleh sebab itu, contrast stretching sangat cocok diterapkan untuk memperluas jangkauan nilai piksel dengan harapan akan lebih mudah untuk dianalisis pada kasus pendeteksian COVID-19.
Berbeda  dengan  GLT,  metode histogram  equalization (HE)  [14]  dan contrast  limited adaptive  histogram  equalization (CLAHE)  [15]  melakukan  modifikasi  piksel  dengan mempertimbangkan nilai distribusi piksel dalam citra. Dalam beberapa kasus, citra X Ray sudah memiliki contrast yang cukup tinggi, tapi memiliki sebaran intensitas yang tidak merata. Metode HE  dapat  digunakan  untuk  meratakan  sebaran  intensitas  sehingga  citra  dapat  lebih  mudah dianalisis. Hasil HE cenderung membuat citra menjadi lebih terang. Metode HE menggunakan sebaran nilai piksel secara global. Namun, jika distribusi nilai piksel tidak merata secara lokal pada area tertentu pada citra, penggunaan CLAHE lebih disarankan.
Keempat  metode  inilah  yang  akan  dianalisis  pengaruhnya  dalam  model  pendeteksian COVID-19  baik  menggunakan  model machine  learning maupun  model deep  learning (CNN). Gambar 3 menunjukan hasil secara visual proses image enhancement pada citra COVID-19 dan Non-COVID-19. Jika dilihat pada gambar, sebagian besar metode image enhancement membuat citra  X-Ray  menjadi  lebih  terang  sehingga  informasi  lokal  pada  citra  jadi  terlihat  lebih  detil. Dengan informasi yang lebih detil ini, diharapkan mampu membedakan antara kelas COVID-19 dan Non-COVID-19.

## Gambar 3 Hasil secara visual image enhancement pada citra X-Ray.

## 2.3 Ekstraksi Ciri
Pada bidang pengolahan citra digital, setidaknya ada tiga ciri utama yang bisa diekstrak dari  sebuah  citra  yaitu  nilai  intensitas,  ciri  tepi  dan  ciri  tekstur.  Ketiga  ciri  utama  ini diimplementasikan untuk mencari ciri optimal yang bisa digunakan dalam model pendeteksian COVID-19.  Pada  penelitian  ini,  metode  ekstraksi  ciri  berbasis  intensitas,  tepi  dan  tekstur diimplementasikan  dengan  metode  berturut-turut  yaitu  histogram  warna  [13], histogram  of oriented gradient (HOG) [16] dan gral-level coocurrence matrix (GLCM) [17]. Namun khusus untuk model berbasis convolutional neural network (CNN), proses ekstraksi ciri tidak dilakukan sebab dalam CNN sudah melakukan ekstraksi ciri secara otomatis.

## 2.4 Pemodelan Dengan Machine Learning
Pada  penelitian  ini  mengimplementasikan  tiga  metode machine  learning bertipe supervised  learning yaitu support  vector  machine (SVM), k-nearest  neighbor (KNN)  dan convolutional neural network (CNN).
Metode  SVM  dipilih  karena  merupakan  metode  yang  menghasilkan  akurasi  baik  pada berbagai  macam  kasus  klasifikasi  linear  khususnya  pada  klasifikasi  dua  kelas.  SVM  pertama kali  diperkenallkan  oleh  Cortes  dan  Vapnik  [18]  dan  bekerja  dengan  cara  memetakan  data pelatihan  dengan  dua  kelas  sehingga  memaksimalkan  lebar  celah  ( margin )  antara  kedua  kelas yang  dipisahkan  oleh  sebuah hyperplane .  Perhitungan  margin  dilakukan  antara  hyperplane dengan  beberapa  data baik  di  kelas  positif  maupun  kelas  negatif  yang  disebut  dengan support vector .  Selain  melakukan  klasifikasi  linier,  SVM  dapat  secara  efisien  melakukan  klasifikasi non-linier menggunakan apa yang disebut trik kernel, yang secara implisit memetakan inputnya ke dalam ruang fitur berdimensi tinggi.
Metode  KNN  merupakan  salah  satu  metode  yang  sederhana  dalam  implementasinya tetapi  memiliki  akurasi  yang  cukup  baik.  KNN  bekerja  dengan  menghitung  jarak  data  baru dengan setiap data yang ada pada database [19]. Data baru ini kemudian akan diklasifikasikan sebagai label yang dimiliki oleh data pada database yang memiliki jarak paling kecil. Karenan cara kerjanya ini KNN disebut juga sebagai metode lazy learning . Namun, metode KNN akan sangat bergantung pada jumlah data yang dimiliki pada database. Semakin banyak jumlah data biasanya akan membutuhkan  waktu proses  yang lebih  lama meskipun  akurasi  akan  cenderung meningkat.
Penelitian  ini  juga  mengimplementasikan  model  pendeteksian  COVID-19  dengan menggunakan convolutional  neural  network (CNN).  Pada  banyak  kasus  CNN  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  tradisional machine  learning karena kemampuannya  untuk  mengidentifikasi  ciri  secara  otomatis  dalam  jaringannya  untuk membedakan  antara  satu  kelas  dengan  kelas  lainnya.  Ada  banyak  arsitkektur  CNN  yang  bisa digunakan  dalam  kasus  klasifikasi,  namun  penelitian  ini  mengimplementasikan  arsitektur
VGG16  [20]  yang  merupakan  arsitektur  sederhana  tetapi  memiliki  akurasi  yang  sangat  baik dalam kasus klasifikasi citra.

## 2.5 Rancangan Pengujian dan Analisis
Pengujian  dan  analisis  akan  dilakukan  dalam  beberapa  tahap.  Pertama,  setiap  citra  X- Ray  yang  ada  pada  dataset  akan  tingkatkan  kualitasnya  secara  terpisah  untuk  masing-masing metode image enhancement . Hasil citra yang telah ditingkatkan kualitasnya kemudian diproses dengan  beberapa  metode  machine  learning  sekaligus  mempertimbangkan hyperparameter terbaik  pada  masing-masing  metode.  Selain  mempertimbangkan hyperparameter ,  penentuan fitur/ciri  pada  citra  juga  dianalisis  karena  tidak  seperti  pada  CNN,  penggunaan machine learning tradisional perlu diawali dengan proses ekstraksi fitur. Dari pengujian ini, maka akan didapatkan  kombinasi  metode machine  learning dengan  hyperparameter  tertentu  dan  fitur/ciri citra  yang  menghasilkan  akurasi  optimal.  Terakhir,  hasil  ini  akan  dibandingkan  dengan  CNN yang input layernya berupa citra yang telah ditingkatkan kualitasnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis pengaruh image enhancement pada model pendeteksian COVI-19 berbasis citra X-Ray  diimplementasikan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  pada  Komputer  dengan spesifikasi Pentium Intel Core i3 2GHz dengan RAM 4GB. Protokol evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai akurasi, yaitu ratio antara jumlah citra yang berhasil dideteksi dengan  benar  dan  jumlah  citra  yang  digunakan  dalam  pengujian.  Sebelum  menganalisis pengaruh  image  enhancement,  model  pertama  kali  diimplementasikan  pada  citra  awal  untuk mendapatkan  hyperparameter  terbaik  pada  metode  KNN,  SVM,  dan  VGG16.  Karena  ukuran citra pada VGG16 adalah sebesar 224×224, maka semua citra akan dirubah ukurannya menjadi 224×224.  Setelah  itu,  model  terbaik  pada  setiap machine  learning diterapkan  pada  citra  yang telah ditingkatkan kualitasnya.

## 3.1 Pengaruh Hyperparameter
Pada bagian ini dijelaskan pengaruh hyperparameter pada metode KNN dan SVM. Pada metode KNN, dilakukan percobaan dengan berbagai nilai K yaitu 1, 5, 10, 15, dan 20 pada data citra  awal  yang  tidak  ditingkatkan  kualitasnya  dengan  metode  ekstrasi  ciri  histogram  warna. Tabel 1 menunjukan hasil pengaruh nilai K pada model pendeteksian COVID-19. Dari tabel ini didapatkan  bahwa  penambahan  nilai  K  memberikan  peningkatan  akurasi  tetapi  tidak  terlalu signifikan.  Di  sisi  lain,  waktu  rata-rata  komputasi  yang  justru  semakin  lama  ketika  dilakukan tiga  kali  percobaan.  Oleh  sebab  itu,  untuk  model  KNN  kami  tetap  menggunakan  nilai  K=1, meskipun memiliki akurasi yang rendah.

## Tabel 1 Pengaruh Nilai K pada KNN
Nilai K Akurasi Waktu Proses 1 77,52% 12,23 ms 5 77,95% 13,45 ms 10 77,87% 15,87 ms 15 78,02% 17,76 ms 20 78,12% 21,12 ms Tabel 2 Pengaruh Kernel SVM Kernel Akurasi Linear 59,26% Polinomial 60,67% RBF 61,79%
Selanjutnya  dilakukan  penentuan  kernel  terbaik  pada  SVM  pada  kasus  model pendeteksian    COVID-19  dengan  ciri  histogram  warna.  Kernel  yang  digunakan  adalah  kernel linear, RBF dan polinomial. Dari Tabel 2 didapatkan bahwa kernel RBF menghasilkan akurasi
yang paling baik yaitu sebesar 61,79% dibandingkan dengan kernel linear dan polinomial yaitu sebesar 59,26% dan 60,67%. Hasil ini menandakan bahwa dataset yang digunakan adalah data non-linear sehingga RBF menghasilkan akurasi yang lebih baik.

## 3.2 Perbandingan Hasil
Selanjutnya kami melakukan analisis perbandingan hasil pengaruh image enhancement pada  berbagai  metode  ekstrasi  ciri  dan  metode  machine  learning.  Model  optimal  yang  kami gunakan untuk KNN adalah ketika nilai K=1 dan untuk SVM kami menggunakan kernel RBF. Sedangkan hyperparameter VGG16  yang  digunakan  dalam  penelitian  disamakan  dengan parameter pada paper aslinya [20] karena kami mengimplementasikan secara pre-trained model . Tabel  3  menunjukan  perbandingan  hasil  model  pendeteksian  COVID-19  dengan berbagai  metode image  enhancement ,  metode  ekstraksi  ciri  dan  metode  dan  metode  machine learning.  Dari  tabel  terlihat  bahwa  penggunaan image  enhancement memberikan  peningkatan akurasi  pada  metode Constrast  Stretching dan Histogram  Equalization dengan  rata-rata peningkatan  sebesar  berturut  1,45%  dan  0,65%.  Namun,  penggunaan  Log  Transformation dan CLAHE justru menurunkan akurasi. Ini dikarenakan metode log transformation membuat citra menjadi  terlalu  cerah  secara  visual  yang  menyebabkan  informasi  penting  dalam  citra  X-Ray hilang.  Sebaliknya  metode  CLAHE  mengalami  penurunan  akurasi  karena  menghasilkan  lebih banyak noise yang mempengaruhi hasil pendeteksian COVID-19.
Jika  kita  menganalisis  pada  jenis  model  klasifikasinya,  pada  kasus  pemodelan  dengan menggunakan deep  learning (VGG16),  peningkatan  akurasi  terjadi  pada  metode  CS,  HE,  dan CLAHE  berturut-turut  sebesar  2,25%,  1,13%,  dan  2,25%,  tetapi  penggunaan  LT  justru menyebabkan  penurunan  akurasi.  Di  sisi  lain,  pemodelan  dengan  menggunakan machine learning tradisional  tidak  selalu  menghasilkan  peningkatan  akurasi.  Peningkatan  akurasi  pada model machine  learning tradisional  sangat  bergantung  pada  metode  ekstraksi  ciri  yang digunakan.  Dari  tabel  didapatkan  bahwa  metode  ekstrasi  ciri  berbasis  tepi,  yaitu histogram  of oriented  gradient (HOG)  memberikan  peningkatan  akurasi  yang  paling  baik  dibandingkan berbasis histogram warna dan tekstur ( gray level coocurrence matrix ). Jika melihat citra X-Ray pada  Gambar  3,  informasi  tepi  pada  area  dada  merupakan  informasi  yang  penting  dalam membedakan  antara  citra  COVID-19  dan  Non-COVID-19.  Inilah  mengapa  ekstraksi  ciri berbasis tepi memberikan peningkatan akurasi yang paling baik.
Tabel 3 Perbandingan Pengaruh Image Enhancement Model Pendeteksian COVID-19
Ekstraksi Ciri Algoritma Machine Learning Tanpa Enhancement Image Enhancement Log Transform Constrast Stretching Histogram Equalization CLAHE Histogram Warna SVM 61,79% 56,17% 69,66% 51,68% 50,56% KNN 77,52% 77,52% 77,52% 82,02% 70,78% HOG SVM 100% 100% 100% 100% 100% KNN 84,27% 85,39% 82,02% 78,65% 74,16% GLCM SVM 50,56% 43,82% 51,68% 52,80% 49,43% KNN 66,28% 70,78% 67,41% 78,65% 65,17% VGG16 97,75% 92,13% 100% 98,88% 100% Rata-Rata 76,88% 75,12% 78,33% 77,53% 72,87%

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan image  enhancement pada  berbagai  model machine  learning pada  kasus model pendeteksian COVID-19, sebagian besar memberikan peningkatan akurasi. Namun, pada kasus  penggunaan machine  learning tradisional,  peningkatan  akurasi  sangat  bergantung  pada jenis  fitur  yang  diekstraksi.  Di  antara  tiga  jenis  fitur  yang  dianalisis, histogram  of  oriented gradient (HOG)  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  histogram  warna  dan GLCM.  Pada  kasus  penggunaan deep  learning , image  enhancement memberikan  peningkatan akurasi  yang  cukup  significant  pada  data  training.  Dari  ujicoba  didapatkan  bahwa  HE  dan CLAHE  memberikan  peningkatan  akurasi  pada  pendeteksian  COVID-19  yang  paling  baik
khususnya  ketika  diterapkan  pada  model  CNN  yaitu  sebesar  1,13%  dan  2,25%.  Hasil  ini menunjukan  bahwa  tahapan image  enhancement sebaiknya  dilakukan  sebelum  melakukan pendeteksian COVID-19 berbasis citra X-Ray.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  didukung  dan  didanai  dari  Hibah  Penelitian  Program  Pascasarjana  Ilmu Komputer,  Departemen  Ilmu  Komputer  dan  Elektronika,  FMIPA  UGM  Tahun  2022  dengan kontrak No.  245/J01.1.28/PL.06.02/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mahesh, P., Prathyusha, Y. G., Sahithi, B., Nagendram, S., 2020, Covid-19 Detection from Chest X-Ray using Convolution Neural Networks, Journal of Physics: Conference Series, Volume  1804,  International  Conference  of  Modern  Applications  on  Information  and Communication  Technology  (ICMAICT), 22-23  October  2020,  University  of  Babylon, Babylon-Hilla City, Iraq.
[2]   Civit-Masot, J., Luna-Perejón, F., Morales, M.D., Civit, A, 2020, Deep learning system for COVID-19  diagnosis  aid  using  X-ray  pulmonary  images, Applied  Sciences  (Switzerland) , No. 13, Vol. 10, 10.3390/app10134640
[3]  Ozturk,  T.,  Talo,  M.,  Yildirim,  E.A.,  Baloglu,  U.B.,  Yildirim,  O.,  Rajendra  Acharya  U., 2020  Automated  detection  of  COVID-19  cases  using  deep  neural  networks  with  X-ray images, Computers in Biology and Medicine , Vol. 121, No. 103792,
10.1016/j.compbiomed.2020.103792
[4]  Yoo,  S.H.,  Geng,  H.,  Chiu,  T.L.,  Yu,  S.K.,  Cho,  D.C.,  Heo,  J.,  Choi,  M.S.,  Choi,  I.H., Cung  Van,  C.,  Nhung,  N.V.,  Min,  B.J.,  Lee,  H,  2020,  Deep  learning-based  decision-tree classifier for COVID-19 diagnosis from chest X-ray imaging, Frontiers in Medicine , Vol. 7, 1-8, 10.3389/fmed.2020.00427
[5]  Sethy, P.K., Behera, S.K., Ratha, P.K., Biswas, P, 2020, Detection of coronavirus disease (COVID-19) based on deep features and support vector machine, International Journal of Mathematical,  Engineering  and  Management  Sciences ,  No.  4,  Vol.  5,  643-651, 10.33889/IJMEMS.2020.5.4.052
[6]  Minaee, S., Kafieh, R., Sonka, M., Yazdani, S., Jamalipour Soufi, G., 2020, Deep-COVID: Predicting  COVID-19  from  chest  X-ray  images  using  deep  transfer  learning, Medical Image Analysis , Vol. 65, 10.1016/j.media.2020.101794 arXiv:2004.09363.
[7]  Panwar,  H.,  Gupt,a  P.K.,  Siddiqui,  M.K.,  Morales-Menendez,  R.,  Singh,  V.,  2020, Application  of  deep  learning  for  fast  detection  of  COVID-19  in  X-Rays  using  nCOVnet,
Chaos, Solitons & Fractals, Vol. 138, No. 109944,
https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109944.
[8]   Apostolopoulos,  I.D.,  Mpesiana,  T.A.,  2020,  Covid-19:  automatic  detection  from  X-ray images  utilizing  transfer  learning  with  convolutional  neural  networks  Physical  and Engineering Sciences in Medicine, Vol. 43, No. 2, 635-640, 10.1007/s13246-020-00865-4
[9]  Jain,  G.,  Mittal,  D.,  Thakur,  D.,  Mittal,  M.K.,  2020,  A  deep  learning  approach  to  detect Covid-19  coronavirus  with  X-Ray  images, Biocybernetics  and  Biomedical  Engineering , Vol. 40, No. 4, 1391-1405, 10.1016/j.bbe.2020.08.008
[10] Khan,  A.I.,  Shah,  J.L.,  Bhat,  M.M.,  2020,  CoroNet:  A  deep  neural  network  for  detection and diagnosis of COVID-19 from chest x-ray images, Computer Methods and Programs in Biomedicine , Vol. 196, Article 105581, 10.1016/j.cmpb.2020.105581 arXiv:2004.04931
[11] Cohen,  J.  P.,    Morrison,  P.,    Dao,  L.,  2020,  COVID-19  image  data  collection, arXiv:2003.11597, https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset.
[12] Zhuang, Liyun, and Yepeng Guan. 2019. Image Enhancement Using Modified Histogram and Log-Exp Transformation, Symmetry, Vol. 11, No. 8: 1062.
https://doi.org/10.3390/sym11081062
[13]  Rafael  C.  González,  Richard  Eugene  Woods,  2007, Digital  Image  Processing .  Prentice Hall. p. 85. ISBN 978-0-13-168728-8.
[14] Hum,  Y.C.,  Lai,  K.  W.,  Salim,  M.,  Irna,  M.,    2014,  Multiobjectives  bihistogram equalization  for  image  contrast  enhancement, Complexity ,  Vol.  20,  No.  2,  22–36. Bibcode:2014Cmplx..20b..22H. doi:10.1002/cplx.21499.
[15] S.  M.  Pizer,  R.  E.  Johnston,  J.  P.  Ericksen,  B.  C.  Yankaskas  and  K.  E.  Muller,  1990, Contrast-limited adaptive histogram equalization: speed and effectiveness, Proceedings of the  First  Conference  on  Visualization  in  Biomedical  Computing ,  1990,  pp.  337-345,  doi: 10.1109/VBC.1990.109340.
[16]  Dalal,  N.,  Triggs,  B.,  2005,  Histograms  of  oriented  gradients  for  human  detection, IEEE Computer  Society  Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR'05) , 2005, pp. 886-893 vol. 1, doi: 10.1109/CVPR.2005.177.
[17]  Mohanaiah,  P.,  Sathyanarayana,  P.,  GuruKumar,  L.,  2013,  Image  Texture  Feature Extraction  Using  GLCM  Approach, International  Journal  of  Scientific  and  Research Publications , Vol. 3, No. 5
[18] Cortes, C., Vapnik, V., 1995, Support-vector networks" (PDF), Machine Learning , Vol. 20, No. 3, 273–297. CiteSeerX 10.1.1.15.9362. doi:10.1007/BF00994018. S2CID 206787478.
[19] Wahyono, 2020, Peningkatan Kecepatan Algoritma K-NN Untuk Sistem Pengklasifikasian Kendaraan Bermotor, Jurnal Teknologi Informasi , Vol. 19, No. 2, 190-196.
[20] Simonyan,  K.,  Zisserman,  A.,  2014,  Very  Deep  Convolutional  Networks  for  Large-Scale Image Recognition, 4 Sep 2014, https://arxiv.org/abs/1409.1556