Aulia Rasyid, Lukman Heryawan : Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra...

## Klasifikasi Penyakit
Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia
Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Aulia Rasyid 1 , Lukman Heryawan 2 1,2 Departemen Ilmu Komputer dan Elektronika, FMIPA uGM E-mail: 1 aulia.rasyid@mail.ugm.ac.id, 2 lukmanh@ugm.ac.id

## Abstract
Tuberculosis (TB) is an infectious infectious disease caused by Mycobacterium tuberculosis and can attack various organs in the human body, especially the lungs. Diagnostic examination of pulmonary TB disease can be done by looking at the patient’s clinical complaints or symptoms, examination of culture, microscopic examination, radiology or tuberculin test. So far, paramedics diagnose TB patients only based on X-ray images manually. Therefore, it is necessary to have Artificial Intelligence (AI) to assist and facilitate doctors in classifying pulmonary TB disease based on chest X-ray images. This study designed an x-ray image classification of tuberculosis based on Convolutional Neural Network (CNN) using the MobileNet architecture. The dataset is a lung X-ray image that will be used as input for image processing. The first stage is input in the form of an X-ray image, then the image preprocessing process (resizing, grayscale, contrast), followed by a segmentation process (thresholding), followed by a data augmentation process, finally the image will be classified into three classes, namely normal, TBR (tuberculosis). right side), TBRL (right and left tuberculosis).Tuberculosis left side is not included in the classification because tuberculosis is more likely to be affected on the right or in both parts. In this study, we tested the effect of image (without image processing, preprocessing and segmentation), the effect of batch size, the effect of epoch variations, the effect of augmentation and comparison on classification performance. The final result of this study shows that the best optimizer is Adam using preprocessing CLAHE on epoch 50 batch size 32 and produces validation accuracy values   of 96.837% accuracy, 95% precision, 93% recall, 93% F-1 score, and 0.210 loss.
Keywords : Tuberculosis, Convolutional Neural Network (CNN), X-ray, MobileNet.

## Abstrak
Tuberculosis (TB) adalah suatu penyakit infeksi menular yang disebabkan oleh Mycobacterium Tuberculosis dan dapat menyerang berbagai organ dalam tubuh manusia terutama paru-paru. Pemeriksaan diagnosis pada penyakit TB-paru dapat dilakukan dengan melihat keluhan atau gejala klinis pasien, pemeriksaan biakan, pemeriksaan mikroskopis, radiologi ataupun tuberculin test. Selama ini, paramedis mendiagnosis penderita TB tersebut hanya berdasarkan citra rontgen secara manual. Oleh karena itu, diperlukan adanya Artificial Intelligence (AI) untuk membantu dan mempermudah dokter dalam mengklasifikasi penyakit TB paru berdasarkan citra rontgen thorax. Penelitian  ini  merancang  klasifikasi  citra X-ray penyakit tuberculosis berbasis Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNet . Dataset berupa citra X-ray paru yang akan digunakan sebagai masukan untuk proses pengolahan citra atau image processing. Tahapan pertama yaitu input berupa citra X-ray, selanjutnya dilakukan proses preprocessing citra ( resizing,  grayscale,  contrast) , dilanjutkan dengan proses segmentation ( thresholding) , dilanjutkan dengan proses augmentasi data , terakhir citra akan diklasifikasikan menjadi tiga kelas yaitu normal, TBR( tuberculosis bagian kanan), TBRL ( tuberculosis bagian kanan dan kiri). Tuberculosis bagian kiri tidak masuk ke dalam klasifikasi dikarenakan tuberculosis lebih cenderung terkena pada bagian kanan atau di kedua bagian. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian terhadap pengaruh citra (tanpa image  processing, preprocessing  dan  segmentation) , pengaruh batch  size, pengaruh variasi epoch , pengaruh augmentasi dan perbandingan terhadap performa klasifikasi. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan optimizer terbaik yaitu Adam menggunakan preprocessing CLAHE pada epoch 50 batch size 32 dan menghasilkan nilai akurasi validasi sebesar accuracy sebesar 96.837%, precision 95%, recall 93%, F-1 score sebesar 93%,  dan loss sebesar 0.210.
Kata Kunci: Tuberculosis, Convolutional Neural Network (CNN) , X-ray, MobileNet.

## PENDAHULUAN
Paru-paru adalah organ utama pada sistem pernapasan pada manusia (respirasi), berhubungan dengan sistem peredaran darah (sirkulasi) berfungsi untuk menukar oksigen dari udara dengan karbon dioksida dari darah disebut bernafas. Kebutuhan manusia untuk bernafas sama eratnya dengan darah yang memompa melalui darah. Jumlah setiap manusia bernafas dalam sehari bergantung pada usia dan tingkat aktivitasnya misalnya pada bayi 30- 60 kali per menit, anak remaja dan dewasa biasanya mencapai 17.000-30.000 nafas per hari atau lebih. Sehingga jika terjadi kerusakan pada organ paru- paru maka akan mengancam kehidupan penderita yang diakibatkan karena kesulitan bernafas.
Penyakit Tuberculosis (TB) merupakan suatu penyakit infeks kronis atau menahun dan menular langsung yang disebabkan oleh bakteri mycobacterium tuberculosis . Biasanya penyakit ini menyerang paru-paru tanpa memandang usia dan jenis kelamin (Purnamasari, 2013).Bakteri Ini merupakan bakteri basil yang sangat kuat sehingga memerlukan waktu lama untuk mengobatinya. Bakteri ini lebih sering menginfeksi organ paru- paru dibandingkan bagian lain dari tubuh manusia, sehingga selama ini kasus tuberkulosis yang sering terjadi di Indonesia adalah kasus tuberkulosis paru (Indriani,2005).
Pada data WHO ( World  Health  Organization ) region jumlah kasus penyakit tuberculosis di Asia Tenggara pada tahun 2015 mencapai 2.656.560 kasus. Sedangkan di Indonesia Mencapai 6.375.585 kasus. (Region WHO, 2016). Pemeriksaan diagnosis pada penyakit TB-paru dapat dilakukan dengan melihat keluhan/gejala klinis,pemeriksaan biakan, pemeriksaan mikroskopis, radiologik dan tuberculin test. Deteksi dini terhadap TB meningkatkan hasil pengobatan, mengurangi penularan TB dan memungkinkan pengendalian resistensi obat dan TB yang resisten terhadap obat (Dirvi et al, 2017). Salah satu teknik diagnosis yang paling sering digunakan adalah melalui pemeriksaan X-ray paru. Setiap penyakit paru memiliki ciri dan pola yang berbeda beda, begitu pula dengan tuberculosis . Selama ini, diagnosis yang dilakukan masih sangat tergantung pada subjek yang melakukan diagnosis, sehingga terkesan subjektif.
Penanganan penyakit ini dilakukan selama 6-9 bulan dengan paling sedikit 3 macam obat. Masyarakat
masih menganggap batuk selama berbulan-bulan merupakan batuk biasa, apabila dicermati batuk dalam jangka waktu yang panjang merupakan salah satu gejala yang ditimbulkan oleh penyakit TBC. umumnya masyarakat baru memeriksakan penyakitnya ketika sudah parah.
Perkembangan Teknologi Artificial  Intelligence (AI) merupakan salah satu teknologi yang sedang populer saat ini. Berbagai bidang industri sudah memanfaatkan teknologi tersebut, mulai dari kesehatan, keuangan, dan lain-lain. Artificial intelligence atau yang sering disebut dengan kecerdasan buatan  merupakan ilmu yang memiliki berbagai cabang salah satu cabang nya yaitu Machine  Learning (ML). Machine  Learning dapat  didefinisikan  sebagai  aplikasi  komputer dan algoritma matematika yang diadopsi dengan cara pembelajaran yang berasal dari data dan menghasilkan prediksi di masa yang akan datang (Goldberg & Holland, 1988). Saat ini sudah sangat berkembang dan telah dimanfaatkan di berbagai bidang termasuk salah satunya di bidang kesehatan.
Tidak hanya sampai disana, beberapa peneliti lain mengembangkan Machine Learning dan membuat cabang baru yaitu Deep  Learning (DL), dimana data yang digunakan bersifat lebih kompleks dan berjumlah besar. Deep  Learning adalah bagian dari Neural Network yang memiliki memiliki arsitektur lebih kompleks dan lebih banyak jumlah layer yang digunakan, sehingga diharapkan mampu menangani permasalahan yang lebih rumit dengan lebih banyak data (Widayat, 2018).
Kedua cabang tersebut sering digunakan dalam berbagai penelitian untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan  beberapa  penyakit  seperti  : pneumothorax (Chan, Zeng, Wu, Wu, & Sun, 2018), kanker payudara (Kaushal, Bhat, Koundal, & Singla, 2019), tumor otak (Rajan & Sundar, 2019), batu ginjal (Nithya, Appathurai, Venkatadri, Ramji, & Anna, 2020), pneumonia (Biswas, Ghosh, Bhattacharyya, Platos, Snasel, & Chakrabarti, 2020) dan kanker kulit (Savera, Suryawan, & Setiawan, 2020).
Dalam penelitian ini, peneliti akan melakukan penelitian  dengan  judul  “  Klasifikasi  Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). Convolutional Neural Network yang akan
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.484
Aulia Rasyid, Lukman Heryawan : Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra...
digunakan yaitu arsitektur MobileNet . Perbedaan MobileNet dengan arsitektur lainnya adalah penggunaan konvolusi layer dengan ketebalan filter  yang  sesuai  dengan  ketebalan  image  yang diinput. Konvolusi pada MobileNet terbagi menjadi depthwise  convolution dan pointwise  convolution (Howard et all .,2017).Tujuan penelitian ini adalah untuk dapat mengklasifikasi penyakit tuberculosis (TB) pada organ paru - paru berdasarkan citra rontgen thorax atau X-ray menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN).

## METODE
Data yang telah diperoleh sebanyak gambar 2564 dari berbagai sumber seperti google  images, duckduckgo images, dan kaggle, terbagi atas 2 kategori besar. Gambar X-ray tuberculosis dan gambar X-ray paru-paru normal. Gambar- gambar yang diperoleh dibuat seragam melalui tahap preprocessing yaitu: Resizing,  Grayscale dan Contrast . Setelah tahap preprocessing  akan dilakukannya tahap segmentation yaitu : Otsu Thresholding . Kemudian dilanjutkan dengan tahap augmentasi data. Setelah itu kita menggunakan Hyperparameter  tuning . Tahap terakhir yaitu klasifikasi Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan arsitektur MobileNet .

## Gambar 1. Skema Penelitian
Deskripsi pada gambar 1 menjelaskan secara garis besar bagaimana jalannya proses penelitian dari pengumpulan dataset sampai dengan hasil klasifikasi  berupa  tiga  kelas  yaitu:  normal,  TB kanan, dan TB kanan kiri.
Data yang dikumpulkan terdiri atas dua kategori yaitu gambar X-ray tuberculosis dan gambar X-ray paru-paru normal. Data citra yang digunakan berasal dari kaggle diperoleh sebanyak 564 citra X-ray tuberculosis dan 2000 citra X-ray paru-paru normal, dataset bisa diakses melalui link : (https:// www.kaggle.com/tawsifurrahman/tuberculosis- tb-chest-xray-dataset). (https://www.kaggle.com/ tawsifurrahman/Covid19-radiography-database)
Data tuberculosis yang telah diunduh lalu diseleksi dan dibagi menjadi tiga folder, yaitu tuberculosis bagian kanan, dan tuberculosis di kedua bagian. Pelabelan file dilakukan dengan mengikuti format ”d-I” dimana i adalah angka yang dimulai dari 0 hingga total jumlah gambar yang tersedia. Data yang telah dibagi didapatkan sebanyak 182 gambar untuk tuberculosis bagian kanan, dan 382 gambar tuberculosis dikedua bagian dan untuk paru-paru normal terdapat 2000 gambar.

## Splitting data
Data yang telah diproses, akan dibagi menjadi 2 bagian yaitu training , testing dan validation . Pembagian atas gambar tersebut dilakukan secara manual yang mana akan melakukan pembagian terhadap dataset yang berada dalam satu folder sesuai dengan rasio yang diinginkan yaitu 80% training : 20% testing dan untuk validation diambil 20% dari data training .

## Preprocessing
Citra yang sudah dilabel selanjutnya akan diolah untuk menghasilkan citra yang lebih baik. Tahapan preprocessing terdiri dari resizing , grayscale dan contrast.
Resizing : gambar-gambar diubah menjadi ukuran 224x224 pixel Grayscale : bertujuan untuk penyeragaman warna keabuan pada citra yang akan diproses.
Contrast : bertujuan untuk meningkatkan kontras citra X-ray menjadi lebih jelas.

## Segmentation
Tahapan ini adalah tahap pemisahan objek yang satu dengan objek yang lain dalam suatu gambar (citra) menjadi objek-objek berdasarkan karakteristik khusus yang dimiliki suatu citra Tahapan segmentation terdiri dari thresholding otsu .
Thresholding Otsu : Citra yang telah di preprocessing dilanjutkan menggunakan thresholding metode Otsu bertujuan untuk memisahkan objek dari background. Proses thresholding citra akan diubah menjadi citra biner untuk memberikan informasi tentang objek dan background. Dimana citra akan berwarna hitam dan putih saja.

## 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).

## Hyperparameter
Menerapkan parameter-parameter sebelum di- lakukannya pelatihan ( training ), hal ini bertujuan agar  meningkatkan  hasil  klasifikasi  CNN.  Pada penelitian ini, dilakukan metode hyperparameter tuning untuk menentukan parameter optimizer , learning rate, dan dense layer . Contoh pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Parameter Pembanding Parameter Optimizer Adam Learning Rate 0.001 Dense 1024,512

## Pelatihan model
Dengan menggunakan library dari bahasa pemrograman  python  yaitu  Tensorflow  dan Scikit-learn, model-model dari machine learning dan deep  learning dapat dibuat hanya dengan mengubah-ubah parameter yang sesuai dengan keinginan. Beberapa parameter yang akan diubah seperti iterasi, optimizer , dataset, dan lainnya. Pelatihan model adalah proses pelatihan mengenali objek  dan  mengklasifikasikannya  sesuai  dengan kelasnya. Sistem pelatihan model pada penelitian ini menggunakan model MobileNet . Pada Gambar 2 merupakan proses pelatihan model MobileNet .

## Gambar 2. Arsitektur MobileNet (Howard et al., 2017)
Pada gambar 2 menunjukkan bahwa pelatihan model MobileNet memiliki layer sebanyak 27 convolutional  layer , satu pooling  layer , satu Fully  connected  layer yang diikuti oleh lapisan softmax. Mobilenet sendiri membagi dua layer konvolusi yaitu menjadi depthwise  convolution dan pointwise  convolution . Semua citra akan mengalami normalisasi menjadi 224×224 piksel yang berguna untuk mempercepat proses pelatihan. Kemudian  dilakukan  proses  flatten  yaitu  proses mengubah feature map hasil pooling layer ke dalam format vector. Proses ini biasanya disebut dengan 19 langkah dari fully  Connected  layer , Setelah citra melalui fully connected layer, hasilnya adalah input fungsi aktivasi softmax yang menghitung probabilitas dari data hasil train terhadap objek yang terdiri dari tiga kelas.

## Mencatat hasil dan membuat kesimpulan
Setelah pelatihan model dilakukan hasil akan berupa akurasi, recall, precision, dan f-1 score . Hal ini dapat diperoleh menggunakan confusion matrix ada empat istilah yang merupakan representasi dari hasil klasifikasi pada  confusion matrix yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian hasil dan pembahasan akan berisi tentang hasil dana analisis dari proses penelitian
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.484
Aulia Rasyid, Lukman Heryawan : Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra...
yang telah dilakukan terhadap klasifikasi penyakit pada paru-paru menggunakan metode CNN dengan arsitektur MobileNet .

## Skenario Pengujian
Skenario yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari tiga bentuk skenario. Hasil terbaik dari setiap skenario akan diuji kembali pada skenario berikutnya hal ini bertujuan agar mendapatkan model terbaik. Berikut skenario-skenario yang digunakan :
1.    Skenario 1
Pada skenario pertama akan dilakukan pengujian terhadap citra sebelum proses klasifikasi.Citra  yang  akan  diuji  yaitu  citra yang tidak diubah , citra preprocessing CLAHE , dan citra segmentation thresholding- otsu. Tujuan dilakukan pengujian ini untuk mendapatkan hasil image processing terbaik, sehingga dapat meningkatkan nilai akurasi pada sistem.
2.    Skenario 2
Pada skenario kedua akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh batch  size pada akurasi sistem. Pada penelitian ini dilakukan tiga nilai batch size yaitu 16,32, dan 64. Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah semakin besar jumlah batch  size akan semakin baik akurasi sistem atau sebaliknya.
3.    Skenario 3 Pada skenario ketiga akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh jumlah epoch pada akurasi sistem. Pada penelitian ini dilakukan tiga nilai maksimal epoch yaitu 50, 100, dan 150. Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah semakin besar jumlah epoch akan semakin baik akurasi sistem atau sebaliknya.
4.    Skenario 4
Pada skenario keempat akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh augmentasi pada akurasi sistem. Skenario ini dilakukan dengan menggunakan model terbaik dari skenario sebelumnya. Pengujian ini bertujuan untuk melihat apakah menggunakan augmentasi akan memperbaiki akurasi atau sebaliknya.
5.    Skenario 5 Pada skenario kelima akan dilakukan pengujian terhadap performa klasifikasi . Dalam penelitian
ini terdapat empat parameter performa yang akan dibandingkan yaitu accuracy,  recall, presisi, dan f1-score . Skenario terbaik dari pengujian sebelumnya akan digunakan untuk pengujian skenario keempat.

## Analisis Hasil Pengujian
Setelah dilakukan pengujian berdasarkan beberapa skenario diatas, didapatkan hasil pengujian sebagai berikut.

## Hasil Pengujian Terhadap Citra
Pada skenario pertama dilakukan pengujian terhadap citra. Pada pengujian ini akan menggunakan tiga buah citra, pertama adalah citra yang tidak di preprocessing maupun di segmentation , kedua adalah  citra preprocessing CLAHE, dan ketiga adalah citra segmentation otsu-thresholding . Pada pengujian skenario pertama akan menggunakan parameter yang sama dengan optimizer adam , learning rate 0.001, epoch 50, dan batch size 32. Hasil pengujian terhadap preprocessing dan segmentation dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 3. Hasil Pengujian Terhadap Citra
Berdasarkan Gambar 3, dapat dilihat dimana hasil akurasi terbaik diperoleh pada preprocessing
menggunakan CLAHE dengan akurasi latih 98,414% dan akurasi uji 94,358%. Pada pengujian terhadap loss, dapat kita lihat pada gambar 3 dimana loss terendah diperoleh pada preprocessing menggunakan CLAHE dimana nilai train loss sebesar 0,039 dan nilai test loss sebesar 0,158. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat ditentukan bahwa melakukan preprocessing citra tanpa segmentation dapat mengoptimalkan akurasi dan memperkecil nilai loss . Proses preprocessing menggunakan CLAHE merupakan preprocessing terbaik dalam melakukan pengujian terhadap klasifikasi tuberculosis menggunakan citra X-ray menggunakan model CNN dengan arsitektur MobileNet . Preprocessing menggunakan CLAHE dianggap terbaik dikarenakan dapat meningkatkan kualitas dari citra dengan kontras yang rendah. Citra dengan kontras rendah akan mengalami peningkatan intensitas warna, sehingga bagian paru-paru yang terkena penyakit tuberculosis pada citra X-ray yang awalnya tak terlihat dengan jelas akan menjadi terlihat jelas dikarenakan peningkatan kontras dari citra tersebut.

## Hasil Pengujian Pengaruh Batch Size
Pada skenario kedua akan dilakukan pengujian terhadap pengaruh batch  size terhadap performa  klasifikasi.  Pada  pengujian  ini menggunakan tiga varian batch  size yaitu 32, 64, dan 128. Pengujian ini berdasarkan model terbaik dari hasil pengujian sebelumnya yaitu menggunakan optimizer Adam dan preprocessing CLAHE dengan learning rate 0.001 epoch 50. Hasil pengujian terhadap pengaruh batch size dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Hasil Pengujian Batch size
Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa semakin besar batch size yang digunakan, angka loss yang didapatkan semakin besar juga. Demikian juga sebaliknya, batch size yang kecil menghasilkan angka loss yang semakin kecil. Dari ketiga angka batch  size yang dibandingkan, hasil yang paling optimal adalah batch size 32. Biasanya batch size besar digunakan karena memungkinkan percepatan komputasi. Jika menggunakan ukuran batch  size kecil akan menghabiskan waktu yang sangat lama. Akan tetapi, dibalik percepatan komputasi akan membuat tingkat loss menjadi besar. ukuran batch size yang terlalu besar akan memberikan hasil yang kurang optimal. Semakin besar ukuran batch  size semakin tidak teliti hasilnya. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan dapat ditentukan bahwa batch size yang kecil akan membuahkan hasil yang optimal dibandingkan menggunakan batch  size yang lebih besar.
Hasil Pengujian Pengaruh Jumlah Epoch
Pada skenario ketiga dilakukan pengujian terhadap pengaruh jumlah epoch terhadap performa klasifikasi.  Pada  pengujian  ini  menggunakan  tiga perbandingan epoch yaitu 50, 75, dan 100. Pengujian ini berdasarkan model terbaik dari hasil pengujian sebelumnya yaitu menggunakan optimizer Adam dan preprocessing  CLAHE dengan learning rate 0.001 dan batch size 32.  Hasil pengujian terhadap pengaruh epoch dapat dilihat pada gambar berikut.
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.484
Aulia Rasyid, Lukman Heryawan : Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra...
Dari gambar diatas , dapat dilihat dimana kenaikan jumlah epoch pada penelitian ini mempengaruhi kenaikan nilai akurasi. Semakin besar nilai epoch yang kita gunakan belum tentu memperoleh akurasi yang lebih baik. Jadi kenaikan epoch tidak berbanding lurus dengan kenaikan dari akurasi sistem. Pada epoch 50 diperoleh nilai akurasi latih sebesar 98,414% dan akurasi uji sebesar 94,358%, pada epoch 75 diperoleh nilai akurasi latih sebesar 99,645% dan akurasi uji sebesar 92,218%, pada epoch 100 mendapatkan nilai akurasi latih sebesar 99,695% dan akurasi uji sebesar 90,467%. Bisa dilihat pada epoch 75 dan epoch 100 untuk akurasi uji mengalami penurunan , hal ini juga terjadi pada nilai loss yang diperoleh. Berdasarkan data diatas dapat disimpulkan bahwa peningkatan jumlah epoch sedikit mempengaruhi akurasi, akan tetapi peningkatan jumlah epoch belum tentu mendapatkan hasil yang lebih baik dari jumlah epoch yang lebih sedikit.

## Hasil Pengujian Pengaruh Augmentasi
Pada skenario keempat dilakukan pengujian terhadap augmentasi. Pada pengujian ini menggunakan dataset yang sudah di augmentasi dan belum di augmentasi. Pengujian ini berdasarkan model terbaik dari hasil pengujian sebelumnya yaitu menggunakan optimizer Adam dan preprocessing CLAHE dengan learning rate 0.001, b atch size 32 dan epoch 50.  Hasil pengujian terhadap pengaruh augmentasi dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Hasil pengujian augmentasi
Dari gambar diatas dapat dilihat pemakaian augmentasi mempengaruhi nilai akurasi. Pada pemakain augmentasi nilai akurasi latih sebesar 95.424% , dan  nilai akurasi uji sebesar 92.802%. Untuk yang tidak memakai augmentasi nilai akurasi latih mendapatkan 98.414% dan nilai akurasi uji sebesar 94.358%. Dapat disimpulkan bahwa pemakaian augmentasi belum tentu mendapatkan nilai akurasi yang lebih baik dari pada yang tidak memakai augmentasi.

## Hasil Pengujian Performa Klasifikasi
Pada skenario kelima adalah pengujian terkait performa  klasifikasi.  Parameter  digunakan diantaranya akurasi, recall, presisi, dan F-1 score. Pengujian ini menggunakan hasil terbaik pada pengujian sebelumnya yaitu dengan menggunakkan optimizer Adam preprocessing CLAHE , epoch 50 learning rate 0,001 batch size 32 tanpa augmentasi dengan jumlah citra sebanyak 2.564 citra.

## Gambar 7. Confusion Matrix
Dari gambar diatas dapat kita lihat hasil pengujian menggunakan data validation. Terdapat pengujian terhadap tiga kategori citra X-ray paru paru dengan jumlah 400 citra X-Ray paru-paru normal, 29 citra X-Ray paru paru tuberculosis bagian kanan, 62 citra X-Ray paru-paru tuberculosis bagian kanan dan kiri. Pada gambar kita lihat bahwa sistem bekerja dengan baik dalam melakukan deteksi pada citra X-ray paru-paru normal dimana memperoleh hasil benar 313 citra dan salah 5 citra. Sedangkan sistem sulit mendeteksi pada citra X-ray paru-paru tuberculosis dimana memperoleh hasil benar 26 citra dan salah 3 citra. Berdasarkan gambar dari confusion matrix diatas dilakukan perhitungan parameter accuracy, recall, precision, dan F-1 score.
Tabel 2. Performa System Klasifikasi Tuberkulosis Precision recall F-1 score Normal 99% 98% 99% Tuberculosis kanan 84% 90% 87% Tuberculosis kanan kiri 93% 92% 93% Berdasarkan perhitungan diatas, hasil yang diperoleh untuk klasifikasi penyakit pada paru-paru mengunakan CNN dengan arsitektur MobileNet memiliki accuracy sebesar 96.837%, precision 95%, recall 93%, dan F-1 score sebesar 93%, hal ini menunjukkan bahwa kinerja dari arsitektur MobileNet pada penelitian ini berjalan dengan cukup baik, dimana dapat mengklasifikasi penyakit pada setiap citra dengan optimal.

## SIMPULAN
Pada tugas akhir ini telah dirancang sebuah sistem untuk  mengklasifikasi  penyakit  pada  paru-paru menggunakan model CNN dengan arsitektur MobileNet . Hasil dari tugas akhir ini mendapatkan bahwa kinerja dari penggunaan model CNN dengan arsitektur MobileNet sudah cukup baik dalam melakukan  klasifikasi  penyakit  pada  paru-paru berdasarkan citra X-ray dari paru-paru dengan 3 kelas diantaranya normal, tuberculosis kanan, dan tuberculosis kanan kiri. Hasil yang diperoleh dari pengujian diatas diantaranya akurasi latih sebesar 98,414% dan akurasi uji sebesar 94,358% dengan nilai loss latih 0,039 dan loss uji 0,158. Hasil ini didapatkan dengan menggunakan parameter terbaik dari setiap skenario yaitu menggunakan optimizer Adam , preprocessing CLAHE , epoch 50, l earning rate 0,001 dan batch  size 32. Selain itu juga diperoleh  hasil  dari  performa  klasifikasi  dengan menggunakan data validation berupa accuracy rata- rata sebesar 96.837% , precision 95%, recall 93%, dan F-1 score sebesar 93 %.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad  Hania,  Abu.  (2017).  Mengenal  Artificial Intelligence, Machine Learning, Neural Network, dan Deep Learning. Jurnal Teknologi Indonesia.
Ahmad. u, 2005, Pengolahan Citra Digital dan
Teknik Pemrogramannya, Graha Ilmu
Anbarjafari, G., Jafari, A., Jahromi, M. N., Ozcinar, C., & Demirel, H. (2015). Image Illumination Enhancement With an Objective no-reference measure of illumination assessment based on Gaussian distribution Mapping. Engineering Science and Technology, an International Journal.

## Astuti, Fitri Andri. 2021. Pemanfaatan Teknologi
Artificial  Intelligence  untuk  Penguatan Kesehatan dan Pemulihan Ekonomi Nasional. Bandung
B.  Khasoggi  and  E.  Samsuryadi,  “Efficient mobilenet architecture as image recognition on mobile and embedded devices,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 16, no. 1, p. 389~394, 2019
Center of Disease Control and Prevention. Transmission and Pathogenesis of Tuberculosis. 2013
Chitradevi, B., & Srimathi, P. (2014). An Overview Image Processing Techniques. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering. India:
ISSN.
Cristianini, N. dan Shawe-Taylor, J., 2006, An introduction to support vector machines: And other kernel-based learning methods, Cambridge: Cambridge university Press
Depkes RI. 2008. Pedoman Nasional Penanggulangan Tuberkulosis, edisi 2, Jakarta: Dirjen P2M&PL.
Eko,  Dirvi.J.S.,  Asih,Setiarini.  2017.  Identifikasi Bakteri pada Citra Dahak Penderita Tubercolusis (TBC) Menggunakan Metode Watershed. Journal of Electrical Electronic Control and Automotive Engineering (JEECAE). Madiun. Vol.2, No.1.
Evelyn CP, 2009. Anatomi dan Fisiologi untuk Paramedis. Jakarta. Gramedia
Goldberg, D. E., & Holland, J. H. (1988). Genetic algorithms and machine learning. Machine Learning, 3(2), 95–99.
Gonzales, Rafael C. & Richard E. Woods & Steven L. Eddins. 2004. Digital Image Processing. Prentice-Hall
Aulia Rasyid, Lukman Heryawan : Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra...

## Hadiarto, Mangunnegoro. 2015. Diagnosis dan
Penatalaksanaan Asma. Jurnal Respirologi Indonesia. 15(3): 113-119.
Howard, A. G., M. Zhu, B. Chen, D. Kalenichenko,
W. Wang, T. Weyand, . M. Andreetto and H.  Adam,  2017  .  “MobileNets:  Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision,” Computer Science.
Icksan A.G, Luhur R., 2008. Radiologi Thorax Tuberculosis Paru. 1 st edition, Jakarta: Sagung Seto. Hal 2-3, 7, 16.
Indriani, D., Adiningsih, S., Mahmudiono, T.
(2005). Faktor resiko yang mem-pengaruhi kejadian TB paru pada anak jalanan dengan studi kasus di Yayasan Insani Surabaya. Jurnal FKM uA. Surabaya.
Jayanti, N. 2013. Perbandingan Kapasitas Vital Paru pada Atlet Pria Cabang Olahraga & Lari Cepat Persiapan Olahraga Provinsi 2013 di Bandar Lampung. Majority Journal. 2(5): 113-118.
Jong, J.S, 2005, Jaringan Saraf Tiruan dan Pemrogramannya Menggunakan Matlab,
C.V Andi Offset, Yogyakarta.
Karargyris, A., Jaegar, S., Antani, S., & Thoma, G. (2012). Detection Tuberculosis in Radiographs using Combined Lung Masks. Annual International Conference. San Diego, California uSA: IEEE EMBS.
Khan, A. H. (2016). Tuberculosis Control in Sindh, Pakistan: Critical Analysis of its Implementation. King Saud Bin Abdulaziz university for Health Sciences. Pakistan: Elsevier Limited.
Knechel, N. A., RN, MSN, & ACNP. (2009). Tuberculosis; Pathophysiology, Clinical Features, and Diagnosis. Clinical Article.
L. Perez and J. Wang. The effectiveness of data augmentation  in  image  classification  using deep learning, 2017.
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.
Maladkar, K., 2020, Overview of convolutional neural  network  in  image  classification,
Analytics India Magazine, Available at: https://analyticsindiamag.com/convolu- tional-neural-network-image-classification- overview/ (Accessed October 23, 2021).
Mitha.N, Wara. 2014. Analisis Citra Sinar-X Tulang Tangan Menggunakan Metode Thresholding Otsu  Untuk  Identifikasi  Osteoporosis. Skripsi. Pontianak: universitas Tanjungpura.
Munir, R., 2004, Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik, Informatika, Bandung.
Patil, N. M., & Nemade, M. u. (2017). Music Genre  Classification  Using  MFCC  ,  K-NN and SVM Classifier. 4(2), 43–47.
Pasi,  Nani  Sulviana.  2018.  Identifikasi  Penyakit Tuberkulosis (TB) Organ Paru Berdasarkan Citra X-ray Menggunakan Probabilistic Neural Network (PNN), Skripsi.Jurusan Teknologi Informasi universitas Sumatera utara Medan.
Purnamasari, R. W., 2013, Implementasi jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Sebagai Sistem Deteksi Penyakit TBC, Skripsi, Jurusan Matematika uNNES Semarang.
Rohmah, R. N., Susanto, A., & Soesanti, I. (2013).
Lung  Tuberculosis  Identification  Based  on Statistical Feature of Thoracic X-ray. IEEE Quality in Research (pp. 19-20). Indonesia: IEEE.
Rohman, Feri Fahrur dan Ami Fauzijah. 2008. Rancang bangun aplikasi sistem pakar untuk menentukan jenis gangguan perkembangan pada anak. Jurnal Media Informatika Vol 6 No 1 ISSN: 0854-4743.
Santosa, B. 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Santosa, P. A. (2014). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan dalam Memilih Metode Enhanced Oil Recovery. proceeding Simposium Nasional IATMII.
Suciati, Nanik & Rosdiana Rahmawati. (2006). Dekomposisi Morfologi Bentuk Biner Dua dimensi Menjadi Poligon Konveks dengan Pendekatan Heuristik. Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Suhendra, Adang. 2004. Catatan Kuliah Pengantar Pengolahan Citra. univesitas Gunadarma.
Sutoyo, T. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Andi
Tanaka, M.; Okutomi, M. A novel inference of a restricted boltzmann machine. Pattern Recognition (ICPR), 2014 22nd International Conference on. 2014; pp 1526–1531.
Tua,  Jodiaman.  2017.  Klasifikasi  Penyakit  Stroke Menggunakan Convolutional Neural Network. Skripsi. Program Studi Teknologi Informasi. Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. universitas Sumatera utara. Medan
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.2020.1097
utami, S. R. (2014). Perancangan Aplikasi Perbaikan Citra Hasil Pengambilan Webcam Menerapkan Metode Contrast Stretching. Jurnal Pelita Informatika Budi Darma Volume VII, pp.39-43.
W. Wang, Y. Hu, T. Zou, H. Liu, J. Wang and X.  Wang,  “A  New  Image  Classification Approach via Improved MobileNet Models with Local Receptive Field Expansion in Shallow Layers,” Hindawi, vol. 1, no. 1, pp.
1-10, 2020.
W. Widayat, “Pengaruh Word Embedding Dimension Reduction Terhadap Kinerja LSTM untuk Analisis Sentimen,” 2018.
Wang, Yu, Chen, Y., Yang, N., Zheng, L., Dey, N., Ashour, A. S., … Shi, F. (2018). Classification of mice hepatic granuloma microscopic images based on a deep convolutional neural network. Applied Soft Computing Journal. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2018.10 .006
Wang,  S.C.,  2003,  Artificial  Neural  Network, Interdisciplinary Computing in Java Programming, 81–100.
Wayan. I.S.E.P., Arya, Yudhi.W., Rully, Soelaiman.
2016.  Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network (Cnn) pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS. Surabaya. Vol. 5, No. 1.
WibowoD., Paryana W., 2009.Anatomi Tubuh Manusia. Yogyakarta: GrahaIlmu.
World Health Organization (WHO Region (2016). Tuberculosis Control In The SouthEast Asia Region. New Delhi, India: Region Office for South-East As
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia  Vol. 11 No. 1, Maret 2023 ISSN: 2337-6007 (online); 2337-585X (Printed) ; DOI: 10.33560/jmiki.v11i1.484