MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2022
Arsitektur Resnet-152 dengan Perbandingan Optimizer Adam dan RMSProp untuk Mendeteksi Penyakit Paru – Paru

## SITI ASY SYIFA, IRMA AMELIA DEWI
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ipaa2240@mhs.itenas.ac.id
Received 2 Agustus 2022 | Revised 7 November 2022 | Accepted 6 Desember 2022

## ABSTRAK
Penyakit paru-paru pada manusia sering terjadi di seluruh dunia umumnya terjadi karena  polusi  udara  dan  asap  rokok.  Untuk  mendeteksi  penyakit  paru-paru manusia ini diperlukan kemampuan secara tepat dengan menggunakan Chest X- Rays  (CXR).  CXR  umumnya  sulit  dibedakan  oleh  manusia,  maka  dari  itu  pada penelitian ini menerapkan model Deep Learning sebagai sarana untuk mendeteksi penyakit  paru-paru  manusia  melalui  citra  CXR.  Eksperimen  dilakukan  dengan menggunakan model arsitektur yaitu ResNet-152 serta 2 optimizer yaitu Adam dan RMSProp. Selain itu, pengujian model dilakukan dengan menggunakan accuracy, precision, recall, f1-score, specitifity dan grafik Receiver Operating Characteristic (ROC).  Pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  ResNet-152-R10  yang memiliki tingkat  accuracy, precision, recall, f1-score dan specitifity terbaik yaitu masing-masing 92%, 94%, 92%, 93% dan 96,75%.
Kata kunci: adam optimizer, rmsprop optimizer, resnet-152, penyakit paru-paru, pneumonia, lung opacity

## ABSTRACT
Lung disease in humans often occurs throughout the world generally occurs due to air pollution and cigarette smoke. To detect human lung disease, it requires the ability  to  be  precise  using  Chest  X-Rays  (CXR).  CXR  is  generally  difficult  to distinguish by humans, therefore this study applies the Deep Learning model as a means of detecting human lung disease through CXR imagery. Experiments were carried out using the architectural model, namely ResNet-152 and 2 optimizers, namely  Adam  and  RMSProp.  In  addition,  model  testing  is  carried  out  using accuracy,  precision,  recall,  f1-score,  specificity  and  Receiver  Operating Characteristic (ROC) graphs. This study shows that the ResNet-152-R10 model has the best levels of accuracy, precision, recall, f1-score and specificity, namely 92%, 94%, 92%, 93% and 96.75% respectively.
Keywords:  adam  optimizer,  rmsprop  optimizer,  resnet-152,  lung  disease, pneumonia, lung opacity

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  paru-paru  pada  manusia  sering  terjadi  di  seluruh  dunia  umumnya  terjadi  karena polusi udara dan asap rokok. Pada tahun 2016, kira-kira terdapat 3,4 juta orang meninggal pada 2016 karena Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). Penyakit pada paru-paru yang paling sering diderita oleh manusia yaitu pneumonia dan lung opacity (Bharati et al., 2020). Lalu, pada Desember 2019 terdapat varian baru dari jenis penyakit paru-paru yang banyak  menjangkit  manusia  yaitu SARS-CoV-2,  atau  biasa  disebut  sebagai  COVID-19 (Sensusiati  et  al.,  2021).  Dalam  diagnosis  penyakit  paru-paru  pada  manusia  dapat dilakukan menggunakan citra Chest X-Rays (CXR) ataupun Computed Tomography (CT) Scan (Chowdhury  et  al.,  2020). CT  Scan  memiliki  sensitivitas  yang  tinggi  untuk  mendeteksi penyakit paru-paru, tetapi memiliki kelemahan yaitu tingkat radiasi yang tinggi bagi manusia, terutama untuk wanita hamil dan anak-anak. Selain itu, faktor biaya yang cukup mahal untuk melakukan CT Scan menjadikanCXR tampaknya menjadi solusi yang tepat dalam membantu tenaga medis untuk mendeteksi penyakit paru-paru (Chowdhury et al., 2020).
Penggunaan  metode deep  learning  dapat  menjadi  solusi  untuk  deteksi  penyakit  paru-paru menggunakan CXR  karena  mata  manusia  sangat  sulit  untuk  mengidentifikasi  secara  visual karena kemiripan yang sangat tinggi (Jabra et al., 2021). Deep learning merupakan sub bidang  dari artificial  intelligence  yang  memiliki  proses  seperti  jaringan  saraf  manusia  dan memiliki keunggulan dalam hal akurasi deteksi daripada machine learning. Deep learning juga membutuhkan  banyaknya  jumlah datasets untuk bekerja lebih baik (Kumar & L., 2018). Salah satu arsitektur yang ada pada deep learning merupakan Convolutional Neural Network (CNN).  CNN  banyak  digunakan  saat  ini  karena  dapat  otomatis  mengekstraksi  fitur  yang dibutuhkan  tanpa  penglihatan  manusia  (Alzubaidi  et  al.,  2021).  Struktur CNN  berupa serangkaian lapisan konvolusi, lapisan pooling dan lapisan full-connected yang terhubung satu sama lain (Deng & Yu, 2014). Dengan keunggulan tersebut, CNN menjadi pilihan utama para peneliti untuk mendeteksi suatu citra contohnya yaitu deteksi penyakit COVID-19. CNN memiliki  beragam  arsitektur  yang  diantaranya ResNet,  DenseNet,  VGG  dan  Inception (Alzubaidi et al., 2021).
Pada deep learning, penggunaan optimizer sangat penting pada tingkat akurasi dari model. Optimizer bekerja untuk mengubah parameter seperti bobot dan learning rate dalam proses pelatihan  model. RMS-prop merupakan optimizer yang bekerja dengan merubah akumulasi gradient ke dalam weighted moving average. Adam (Adaptive moment estimation) merupakan kombinasi dari RMS-prop dengan momentum dan learning rate adaptif. Cara kerja keduanya hampir  sama  karena  menggunakan weighted  moving  average  tetapi  Adam  memiliki momentum (Bera & Shrivastava, 2020).
Arsitektur ResNet diinisiasi oleh Kaiming He untuk mengatasi masalah degradasi dengan neural network, yaitu  saat  neural  network semakin  dalam,  tingkat  error  pada saat  training  sering meningkat. Arsitektur ResNet memiliki keunggulan yaitu dapat memecahkan masalah ketika neural network yang memiliki lapisan sangat dalam tingkat kesalahan pelatihan menjadi lebih tinggi. Ini dapat terjadi akibat ResNet memanfaatkan struktur residual yang menjadi input dari setiap layer (Liang, 2020).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Hastomo,  2021)  melakukan  deteksi  penyakit  paru-paru dengan 4 kelas datasets yaitu 3000 citra lung opacity, 1000 citra viral pneumonia, 3000 citra covid dan 3000 citra normal. Deteksi ini dilakukan menggunakan arsitektur ResNet-152 dengan 50 epoch yang memiliki hasil testing accuracy yaitu 98%.  Pada penelitian yang dilakukan (Pranav et al., 2020) memiliki datasets sebanyak 3700 data citra. Dari datasets tersebut memiliki  3  kelas  yaitu  COVID-19, Normal  dan  Viral  pneumonia.  Pada  penelitian  ini
menggunakan 3 arsitektur yang berbeda yaitu VGGNet19, DenseNet121 dan ResNet50. Hasil dari penelitian ini menenjukan bahwa DenseNet121 dengan nilai 97% memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan VGGNet19 dengan nilai 96% dan ResNet50 dengan nilai 93%. Selain itu, (Sadre et al., 2021) melakukan penelitian dengan menyiapkan datasets dengan 3 kelas yaitu normal, pneumonia dan COVID-19 dengan berbasis citra x-rays. Penelitian ini menggunakan beberapa model arsitektur yaitu ResNet-50, AlexNet, dan VGG-11.
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  pada  penelitian  ini  melakukan  eksperimen  performa ResNet-152  untuk  deteksi  penyakit  paru-paru  melalui  citra  x-rays  dengan  menggunakan  2 optimizer yang berbeda yaitu RMSprop dan Adam.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Adam Optimizer Salah  satu optimizer  yang  paling  banyak  diterapkan  yakni  Adam  Optimizer,  yang  identik dengan penggunaannya dalam deep learning. Dalam penamaannya sendiri Adam berasal dari kata Adaptive  Moment  Estimation  yang  disingkat  menjadi  Adam.  Terlebih  karena kemampuannya  yang  dapat  memperbarui  bobot  dan learning  rate  nya  secara  otomatis ( adaptive). Jadi pada saat melakukan pelatihan dengan menggunakan Adam Optimizer untuk learning rate nya akan berubah-ubah karena kemampuan dari Adam Optimizer itu sendiri yang learning rate nya dapat bersifat adaptif. Bersamaan dengan itu Adam juga menggabungkan kelebihan dari AdaGrad Optimizer dan RMSProp optimizer yaitu dapat memecahkan masalah sparse gradients dan juga bekerja dengan baik dan memanfaatkan rata – rata pada momen pertama dan momen kedua dari gradien untuk mengadaptasi parameter learning rate, yang berbeda dengan RMSProp yang hanya memanfaatkan momen pertama (Soydaner, 2020).
Adam Optimizer memerlukan momen pertama dan momen kedua dengan variabel m dan u, yang  kemudian  setelah  menghitung  gradien  estimasi  momen  pertama  dan  kedua  yang mengalami bias akan diperbarui pada setiap waktu langkah (t) masing – masing seperti yang ditunjukkan pada Persamaan (1) dan Persamaan (2) (Soydaner, 2020).
𝑚 𝑡 ←   𝜌 1 𝑚 𝑡−1 + (1 − 𝜌 1 )𝑔 𝑡 (1)
𝑢 𝑡 ←   𝜌 2 𝑢 𝑡−1 + (1 − 𝜌 2 )𝑔 ⨀ 𝑔 (2)
Setelah bias diperbaiki pada momen pertama dan kedua, maka momen yang sudah diperbaiki digunakan  untuk  mengestimasi  pembaruan  parameter  yang  akan  dihitung  dan  diterapkan, seperti yang tercantum pada Persamaan (3) hingga Persamaan (6) (Soydaner, 2020).
𝑚 ̂ 𝑡 ← 𝑚 𝑡 1− 𝜌 1 𝑡 (3)
𝑢̂ 𝑡 ← 𝑢 𝑡 1− 𝜌 2 𝑡 (4)
∆θ = −ϵ 𝑚 ̂ 𝑡 √𝑢 ̂ 𝑡 + 𝛿 (5)
𝜃 𝑡 ←   𝜃 𝑡−1 + ∆𝜃 (6)

## 2.2. RMSProp Optimizer
RMSProp  adalah  algoritma  tambahan  yang  dimodifikasi  dari  AdaGrad.  RMSProp  diusulkan untuk lebih baik pada pengaturan nonconvex dengan mengubah akumulasi dari gradien ke dalam moving average eksponensial (Soydaner, 2020). RMSProp merupakan singkatan dari Root  Mean  Square  karena  membagi  gradien  dengan  akar  kuadrat  rata-rata.  RMSProp dikembangkan pertama kali oleh Geoffrey Hinton sebagai teknik stokastik untuk mini-batch. Sama  seperti  Adam,  RMSProp  menggunakan learning  rate  yang  adaptif  pada  saat  proses training  (Wibowo  et  al.,  2019).  Langkah  untuk  melakukan  RMSProp  dapat  dengan melakukan  gradien  kuadrat  diakumulasikan  setelah  menghitung  gradien  seperti  Persamaan (7)
r ←  𝜌r + (1 − 𝜌)𝑔 ⨀ 𝑔
(7)
Kemudian, pembaruan dari parameter dihitung seperti Persamaan (8) dan (9)
∆θ = −ϵ 𝑒 √𝛿+𝑟 ⨀ 𝑔 (8)
𝜃 ←  𝜃 + ∆𝜃 (9)

## 2.3. Convolutional Neural Network
Convolutional  Neural  Network  (CNN)  merupakan  jenis  Deep  Learning  karena  kedalaman jaringan  yang  tinggi  dan  kompleks.  Selain  itu, CNN  juga  pengembangan  dari  Multilayer Perceptron (MLP) yang dapat mengolah data dua dimensi (E. P et al., 2016). Sesuai dengan namanya, CNN  menggunakan  operasi  matematika  yang  disebut  konvolusi.  Konvolusi membutuhkan kernel yang bergerak dari kiri atas hingga ke kanan bawah untuk mengekstraksi fitur dari citra (Muniasamy & Alasiry, 2020). CNN sangat popular dan banyak digunakan pada  penelitian  untuk  pengenalan,  identifikasi  dan  klasifikasi  dari  memanfaatkan  teknik pemrosesan  gambar  dan  pengenalan  pola  (Khaliluzzaman  et  al.,  2021).  Pada  proses konvolusi  terdapat stride  untuk  mengurangi  parameter  lebih  banyak  pada  CNN.  Stride merupakan  langkah  dari  kernel  untuk  melakukan  konvolusi.  Selain  itu,  penggunaan zero padding dapat mengatasi masalah untuk kehilangan inforamsi dari  border pada citra. Zero padding menambah piksel 0 pada citra (Albawi et al., 2017).
Arsitektur CNN yang dipilih pada penelitian ini yaitu ResNet (Residual Network). Konsep utama ResNet  merupakan  identity  shortcut  link.  Ketika  jaringan  menjadi  lebih  dalam,  kinerjanya semakin  menurun  dengan  cepat.  Masalah  tersebut  dapat  diatasi  menggunakan identity shortcut link.
ResNet  bekerja  dengan  melewatkan  2  hingga  3  layer  pada  arsitektur  sehingga  residual network  tidak  memiliki  parameter  tambahan  seperti  neural  network  biasanya.  Arsitektur ResNet-152 memiliki top-1 error dan top-5 error yang sangat rendah masing-masing sekitar 21,43 % dan 5,71 % (He et al., 2016). Pada Gambar 1 terdapat arsitektur dari semua versi ResNet yaitu ResNet-18, ResNet-34, ResNet-50, ResNet-101, dan ResNet-152. Pada penelitian ini menggunakan ResNet-152 yang memiliki komposisi lapisan yang hampir sama dengan versi ResNet  lainnya.  ResNet-152  diawali  dengan  convolution  7x7  dengan  stride  2.  Kemudian melakukan max pooling 3x3 dengan stride 2. Kemudian proses batch normalization 1x1, ReLU 1x1  dan convolution  3x3  pada  setiap  conv2_x,  conv3_x,  conv4_x  dan  conv5_x.  Kemudian dilakukan average pooling dan softmax untuk hasil klasifikasi.

## Gambar 1. Arsitektur ResNet
Dari 5 versi arsitektur pada ResNet, arsitektur ResNet-152 memiliki top-1 dan top-5 error yang paling rendah. Ini membuktikan bahwa ResNet-152 merupakan versi terbaik dari semua model ResNet seperti terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Top-1 dan Top-5 Error ResNet
2.4. Deskripsi Datasets Sumber data yang digunakan pada penelitian ini berupa citra x-rays paru – paru yang memiliki format citra png yang berjumlah 21165 buah citra dan terdiri dari 4 kelompok yaitu normal, covid-19,  lung  opacity  dan  viral  pneumonia.  Data  ini  diperoleh  melalui  Kaggle  dalam  judul Covid-19 Radiography Database, data tersebut dibuat oleh (Chowdhury et al., 2020) dan (Rahman et al., 2021).

## Gambar 3. Contoh Dataset
2.6 Perancangan Umum

## 2.6.1 Blok Diagram
Keseluruhan datasets yang akan digunakan pada penelitian akan dibagi menjadi 3 proses yaitu training,  validation  dan  testing,  untuk  kejelasan  proses  nya  dapat  dilihat  pada  Gambar  4. Dimulai dengan  memasukkan datasets citra yang telah dibagi untuk setiap proses nya lalu masuk ke dalam proses preprocessing yang dimana citra akan di olah dengan salah satu proses preprocessing  yaitu  menggunakan  proses  resize  atau  pengubahan  ukuran  citra  dari  yang awalnya berukuran 299 x 299 akan di resize menjadi 224 x 224 untuk keperluan masukkan pada tahap selanjutnya. Setelah citra selesai dilakukan preprocessing maka selanjutnya akan masuk  ke  tahapan  pelatihan  model  yaitu  model ResNet-152  untuk  proses  training,  yang dimana  setelah  itu  akan  menghasilkan  hasil  pelatihan  model.  Kemudian  model  dari  hasil training akan dievaluasi di tahap validation dengan menggunakan datasets validation sebanyak 10%. Selanjutnya ketika model dari hasil training sudah siap maka akan disimpan dan akan dipanggil serta digunakan kembali pada saat proses testing.
Input citra training
Preprocessing Arsitektur model ResNet-152 Save Model ResNet-152 Input citra test Preprocessing Load Model
ResNet-152 Identifikasi penyakit dari chest x-rays Training Testing Datasets citra x-rays paru-paru
Input citra validation Preprocessing
Pengujian Model ResNet-152
Hasil model terbaik Validation Split train test data Input Proses Output
Gambar 4. Blok Diagram Pembuatan Model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Datasets
Data  tersebut  dilakukan  proses  pemecahan  untuk  kemudian  dibagi  –  bagi  menjadi  proses training, testing dan validation dengan masing – masing jumlah pemecahan sebanyak 70%, 20% dan 10%, mengenai rincian pemecahan tersebut tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Datasets Data Training (70%)  Testing (20%) Validation (10%) Jumlah Normal 7.134 2.038 1.019 10.192 Covid-19 2.531 723 362 3.616 Lung Opacity 4.208 1.203 601 6.012 Viral Pneumonia 942 269 135 1.345 Total 14.815 4.233 2.117 21.165
Seperti yang tercantum pada Tabel 1 untuk tahapan training terdiri dari 14.815 buah citra, tahapan testing terdiri dari 4.233 buah citra dan untuk tahapan validation terdiri dari 2.117 buah  citra.  Seluruh  jumlah  citra  untuk  setiap  tahapan  tersebut  merupakan  gabungan  dari setiap kelas atau kelompok pada datasets yang akan diteliti.

## 3.2 Pelatihan Model ( Training Model)
Pada  tahap  pelatihan  model  ini  dilakukan  dengan  cara  membuat  model ResNet-152  yang kemudian  dengan  mengatur hyperparameter yang  akan digunakan  seperti  yang  tercantum dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hyperparameter Setiap Model Model Hyperparameter ResNet-152-R10 RMSProp Optimizer Learning Rate 0,0001 Batch Size 8 ResNet-152-A2 Adam Optimizer Learning rate 0,001 Batch Size 8
Percobaan  pada  tahap  pelatihan  ini  menggunakan  beberapa hyperparameter  yang  sudah tercantum  pada  Tabel  2,  lalu  kemudian  masing –  masing  model  juga  menggunakan epoch yang sama untuk setiap proses training-nya yaitu sebesar 50 epoch. Kedua model tersebut akan dilakukan training dengan melihat dari hasil accuracy dan validation accuracy. Accuracy berasal dari data training 70%, sedangkan untuk validation berasal dari data validation 10% dari total datasets. Validation sangat berpengaruh apakah model bekerja dengan baik atau tidak. Idealnya, model yang baik pada saat training memiliki validation yang mendekati hasil dari accuracy karena model melakukan prediksi dari data yang belum dilihat pada saat training. Dari hasil percobaan tersebut didapatkan hasil accuracy, dan validation accuracy seperti yang tercantum pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik Accuracy Training
Pada  Gambar  5  menampilkan  perubahan  –  perubahan accuracy  dan  validation  accuracy dimulai dari epoch pertama hingga epoch terakhir. Dapat dilihat pada grafik bahwa validation accuracy pada ResNet-152-A2 cenderung lebih stabil atau mendekati nilai accuracy pada setiap epoch-nya. Tetapi jika dilihat dari nilai akurasi akhir-nya pun tidak berbeda jauh yaitu untuk model ResNet-152-A2 nilai akurasi sekitar 99,46% dan validasi sekitar 93,45%, model ResNet- 152-R10 nilai akurasi sekitar 99,70% dan validasi sekitar 93,03%.
Selain  grafik  proses training  accuracy  juga  terdapat  grafik  proses  training  loss  pada  saat pelatihan model. Loss dapat diartikan sebagai kesalahan atau error yang dilakukan oleh model ketika training. Nilai loss yang baik yaitu mendekati 0. Pada Gambar 6 memperlihatkan grafik training loss pada model.
Gambar 6. Grafik Loss Training
Pada Gambar 6 terdapat grafik loss dan validation loss dari keempat model. Dari grafik tersebut terlihat  untuk  garis validation loss model ResNet-152-R10 sangat tidak stabil dalam proses pelatihan model. Model ResNet-152-A2 mendapatkan nilai loss 0,016 dan validation loss 0,410. Sedangkan  model Resnet-152-R10 mendapatkan nilai loss 0,010 dan validation loss 0,594. Dari nilai loss dan validation loss terlihat bahwa Model Resnet-152-R10 merupakan model yang mempunyai nilai loss terbaik dan Model ResNet-152-A2 mempunyai nilai validation loss terbaik.

## 3.3 Pengujian Model ( Testing Model)
Setelah tahapan training selesai selanjutnya masuk ke tahapan testing atau pengujian model dengan menggunakan datasets sejumlah 20% dari total keseluruhan datasets. Pada Tabel 1 terlihat datasets  yang  ada  pada  setiap  kelas  berbeda-beda  jumlahnya  sehingga  untuk melakukan  pengujian  model  tidak  bisa  menggunakan  metrik accuracy  saja,  melainkan dibutuhkan metrik lain seperti precision ataupun recall yang cocok dengan kasus ini. Maka dari
itu,  di  tahapan  pengujian  model  ini  menghasilkan  beberapa  bentuk  evaluasi  model  seperti accuracy, precision, recall, F1-score, specificity serta grafik roc. Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Model Accuracy Precision Recall/ Sensitivity F1-Score Specificity ResNet-152-A2 92,00% 93,00% 92,00% 93,00% 96,70% ResNet-152-R10 92,00% 94,00% 92,00% 93,00% 96,75%
Di dalam Tabel 3 dapat dilihat bahwa model terbaik diantara 2 model yaitu ResNet-152-R10 dengan nilai precision dan specificity yang paling tinggi walaupun tidak berbeda jauh nilainya. Selain itu juga dapat dilihat dari grafik roc yang tercantum pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik ROC
Pada grafik ROC ini akan menampilkan TPR (True Positive Rate) dan FPR (False Positive Rate) yang dimana jika setiap garis dari setiap class mendekati nilai 1 pada sumbu TPR dan menjauhi FPR maka model tersebut dapat dikatakan sebagai model yang baik. Selain itu bisa juga dilihat dari ROC AUC Score yang tercantum dalam Tabel 4.
Tabel 4. Nilai ROC dan AUC Model ROC AUC Score ResNet-152-A2 0,943 ResNet-152-R10 0,946
Dapat dilihat bahwa pada Tabel 4 model ResNet-152-R10 memiliki nilai ROC AUC Score yang lebih  tinggi  dibanding  model  yang  lainnya,  sehingga  semakin  membuktikan  bahwa  model ResNet-152-R10 adalah model yang cukup baik.
Pada  penelitian  ini  meneliti  mengenai  perbandingan  performa  model  ResNet  seperti  yang dilakukan pada penelitian (Pranav et al., 2020) dan (Sadre et al., 2021) tetapi dengan menggunakan  versi  yang  terbaru  yaitu ResNet-152  dan  menggunakan  2  optimizer  yang
berbeda  yaitu Adam  dan  RMSProp.  Selain  itu,  dilakukan  uji  hyperparameter  lain  dengan mengatur learning rate dan batch size pada kedua model arsitektur.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian yang telah dilakukan adalah dengan membandingkan arsitektur ResNet-152 beserta dengan 2 optimizer yaitu Adam dan RMSProp untuk deteksi penyakit paru-paru pada manusia. Hasil  dari  penelitian  mendapatkan  2  model  berbeda  dengan  menunjukkan  nilai  accuracy, precision, recall, f1-score dan specitifity di atas 92%. Model ResNet-152-R10 merupakan model terbaik  dengan  memiliki  nilai accuracy  sebesar  92,00%,  precision  sebesar  94,00%,  recall sebesar 92,00%, f1-score sebesar 93,00% dan specitifity sebesar 96,75%. Selain itu, nilai AUC pada model ResNet-152-R10 memiliki nilai 0,946 yaitu tertinggi dari model lain. Model tersebut mempunyai hyperparameter yaitu menggunakan RMSProp optimizer, learning rate 0.001 dan batch  size  8.  Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  model  ResNet  yang  memiliki  RMSProp optimizer memiliki performa yang lebih baik karena memiliki learning rate yang adaptif dan cocok digunakan untuk datasets mini-batch. Pada penelitian ini menggunakan bacth size yaitu 8 yang termasuk datasets mini-batch.

## DAFTAR RUJUKAN
Albawi,  S.,  Mohammed,  T.  A.  M.,  &  Alzawi,  S.  (2017).  Layers  of  a  Convolutional  Neural Network. Ieee, 16.
Alzubaidi, L., Zhang, J., Humaidi, A. J., Al-Dujaili, A., Duan, Y., Al-Shamma, O., Santamaría, J., Fadhel, M. A., Al-Amidie, M., & Farhan, L. (2021). Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions. In Journal of Big Data (Vol. 8,  Issue  1).  Springer  International  Publishing.  https://doi.org/10.1186/s40537-021- 00444-8
Bera,  S.,  &  Shrivastava,  V.  K.  (2020).  Analysis of various  optimizers  on  deep  convolutional neural  network  model  in  the  application  of  hyperspectral  remote  sensing  image classification. International  Journal  of  Remote  Sensing,  41(7),  2664–2683. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1694725
Bharati, S., Podder, P., & Mondal, M. R. H. (2020). Hybrid deep learning for detecting lung diseases  from  X-ray  images. Informatics  in  Medicine  Unlocked,  20,  100391. https://doi.org/10.1016/j.imu.2020.100391
Chowdhury, M. E. H., Rahman, T., Khandakar, A., Mazhar, R., Kadir, M. A., Mahbub, Z. Bin, Islam, K. R., Khan, M. S., Iqbal, A., Emadi, N. Al, Reaz, M. B. I., & Islam, M. T. (2020). Can  AI  Help  in  Screening  Viral  and  COVID-19  Pneumonia? IEEE  Access,  8,  132665– 132676. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3010287
Chowdhury, N. K., Kabir, M. A., Rahman, M. M., & Rezoana, N. (2020). ECOVNet: An Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks Based on EfficientNet to Detect COVID-19 From Chest X-rays. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.551
Deng,  L.,  &  Yu,  D.  (2014). REAL-TIME  COLOR  IMAGE  CLASSIFICATION  BASED  ON  DEEP LEARNING NETWORK. 54(5), 1–134. https://doi.org/10.1227/01.NEU.0000255452.20602.C9
E.  P,  I.  W.  S.,  Wijaya,  A.  Y.,  &  Soelaiman,  R.  (2016).  Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (Cnn)  Pada  Caltech  101. Jurnal  Teknik  ITS,  5(1),  76. http://repository.its.ac.id/48842/
Hastomo, W. (2021). Diagnosa COVID-19 Chest X-Ray Dengan Convolution Neural Network Arsitektur Resnet-152. KERNEL: Jurnal Riset Inovasi Bidang Informatika Dan Pendidikan Informatika, 2(1), 26–33. https://doi.org/10.31284/j.kernel.2021.v2i1.1884
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016-Decem, 770–778. https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Jabra, M. Ben, Koubaa, A., Benjdira, B., Ammar, A., & Hamam, H. (2021). Covid-19 diagnosis in chest x-rays using deep learning and majority voting. Applied Sciences (Switzerland), 11(6). https://doi.org/10.3390/app11062884
Khaliluzzaman, M., Md. Abu Bakar Siddiq Sayem, & Lutful KaderMisbah. (2021). HActivityNet:
A  Deep  Convolutional  Neural  Network  for  Human  Activity  Recognition. EMITTER International Journal of Engineering Technology, 9(2), 357–376. https://doi.org/10.24003/emitter.v9i2.642
Kumar,  V.,  &  L.,  M.  (2018).  Deep  Learning  as  a  Frontier  of  Machine  Learning:  A  Review.
International Journal of Computer Applications, 182(1), 22–30. https://doi.org/10.5120/ijca2018917433
Liang, J. (2020). Image classification based on RESNET. Journal of Physics: Conference Series, 1634(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1634/1/012110
Muniasamy,  A.,  &  Alasiry,  A.  (2020).  Deep  learning:  The  impact  on  future  eLearning. International  Journal  of  Emerging  Technologies  in  Learning,  15(1),  188–199. https://doi.org/10.3991/IJET.V15I01.11435
Pranav, J. V., Anand, R., Shanthi, T., Manju, K., Veni, S., & Nagarjun, S. (2020). Detection and identification of COVID -19 based on chest medical image by using convolutional neural networks. International  Journal  of  Intelligent  Networks,  1(November),  112–118. https://doi.org/10.1016/j.ijin.2020.12.002
Rahman, T., Khandakar, A., Qiblawey, Y., Tahir, A., Kiranyaz, S., Abul Kashem, S. Bin, Islam, M.  T.,  Al  Maadeed,  S.,  Zughaier,  S.  M.,  Khan,  M.  S.,  &  Chowdhury,  M.  E.  H.  (2021). Exploring  the  effect  of  image  enhancement  techniques  on  COVID-19  detection  using chest X-ray images. Computers in Biology and Medicine, 132(November 2020), 104319. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104319
Sadre,  R.,  Sundaram,  B.,  Majumdar,  S.,  &  Ushizima,  D.  (2021).  Validating  deep  learning inference  during  chest  X-ray  classification  for  COVID-19  screening. Scientific  Reports, 11(1), 1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-021-95561-y
Sensusiati,  A. D., Pramulen,  A. S.,  Rumala,  D.  J.,  &  ...  (2021).  A New Approach  to  Detect COVID-19  in  X-Ray  Images  of  Indonesians. Journal  of  Hunan  …,  48(6). http://www.jonuns.com/index.php/journal/article/view/595
Soydaner,  D.  (2020).  A  Comparison  of  Optimization  Algorithms  for  Deep  Learning.
International  Journal  of  Pattern  Recognition  and  Artificial  Intelligence,  34(13),  1–26. https://doi.org/10.1142/S0218001420520138
Wibowo, A., Wiryawan, P. W., & Nuqoyati, N. I. (2019). Optimization of neural network for cancer  microRNA  biomarkers  classification. Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1217(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1217/1/012124