MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2021
Perbandingan Metode Deep Residual Network 50 dan Deep Residual Network 152 untuk Deteksi Penyakit Pneumonia pada Manusia

## RIFQI RIZQULLAH EKA PRASETYO, MUHAMMAD ICHWAN
Program Studi Informatika, Institut Teknologi Nasional Bandung Email: ikiwriz17@gmail.com
Received 7 Agustus 2021 | Revised 1 November 2021 | Accepted 25 November 2021

## ABSTRAK
Pneumonia merupakan salah satu masalah Kesehatan yang sering dijumpai dan mempunyai  dampak  yang  signifikan  di  seluruh  dunia.  Insiden  pneumonia dilaporkan meningkat sesuai dengan bertambahnya usia. Pneumonia merupakan diagnosis  terbanyak  ketiga.  Dalam  penelitian  ini  penulis  mengidentifikasi  citra paru-paru dalam bentuk citra x-ray dengan metode ResNet-50 dan ResNet-152 sebagai ekstrasi ciri dan klasifikasinya. Performa sistem diukur berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure. Eksperimen dilakukan pada dataset paru- paru dengan menggunakan dua metode tersebut dan didapatkan akurasi terbaik pada  ResNet-152.  Hasil  menunjukkan  nilai  rata-rata  terbaik  accuracy  89,3%, precision 88,8%, recall 89,6%, dan f-measure 89%. Hasil tersebut dipengaruhi oleh jumlah dataset dari citra training, citra validation, dan citra uji.
Kata kunci : Penumonia, Deep Residual Network, RESNET-50, RESNET-152

## ABSTRACT
Pneumonia  is  one  of  the  most  common  health  problems  and  has  a  significant impact throughout the world. The incidence of pneumonia is reported to increase with  age.  Pneumonia  is  the  third  most  common  diagnosis.  In  this  study,  the authors identified lung images in the form of x-ray images using the ResNet-50 and  ResNet-152  methods  as  feature  extraction  and  classification.  System performance is measured based on the values of accuracy, precision, recall, and f-measure.  Experiments  were  carried  out  on  lung  datasets  using  these  two methods and the best accuracy was obtained on ResNet-152. The results show the  best  average  value  for  accuracy  is  89.3%,  precision  is  88.8%,  recall  is 89.6%,  and  f-measure  is  89%.  These  results  are influenced  by  the  number  of datasets from training images, validation images, and test images.
Keywords :  Penumonia,  Deep  Residual  Network,  RESNET-50,  RESNET-152

## 1. PENDAHULUAN
Pneumonia adalah infeksi pada ujung bronkiolus dan alveolus dan infeksi yang paling sering menyebabkan  kematian  secara  terus-menerus,  penyakit  terbatas  dibandingkan  dengan populasi  yang  menyebabkan  penundaan  berturut-turut  dalam  pemberian  untuk  pasien pneumonia. Pneumonia sangat mungkin merupakan masalah medis yang paling dikenal luas dan  memiliki  efek  kritis  di  seluruh  dunia,  terutama  pada  populasi  yang  lebih  tua. Convolutional  Neural  Organization  (CNN)  adalah  salah  satu  pengaturan  dalam  melakukan karakterisasi  terprogram  pada  gambar  sinar-X (Maysanjaya,  2020) .  CNN  adalah perhitungan pembelajaran mendalam yang dapat mengambil semua sendiri dari kasus-kasus masa lalu. Apalagi dari pemeriksaan yang telah dilakukan, hasilnya menunjukkan bahwa CNN dapat mendeteksi pneumonia dengan kecepatan pencapaian normal di atas 90%. Ketepatan yang dikembangkan lebih lanjut diperoleh dengan mendorong perhitungan CNN baik melalui penentuan harga barang atau pekerjaan aktuasi yang berpotensi (Jimmi Lin, 2021) .
Pengelompokan gambar memiliki banyak pekerjaan. Ini sangat baik dapat digunakan untuk mengenali berbagai daerah tergantung pada jenis penggunaan lahan. Informasi penggunaan lahan  digunakan  secara  luas  untuk  persiapan  metropolitan.  Simbolisme  tujuan  tinggi  juga digunakan  selama  peristiwa  bencana  seperti  banjir,  gunung  berapi,  dan  musim  kemarau yang serius untuk melihat efek dan bahaya (Vance et al., 2016) .
Peningkatan  desain  CNN  dipengaruhi  oleh  kontes  ILSVRC  ( ImageNet  Huge  Scope  Visual Acknowledgment  Rivalry)  yang  diadakan  setiap  tahun  oleh  ImageNet  yang  merupakan norma  dalam  pengakuan  artikel benchmark.  Di  pihak  oposisi,  penilaian  tingkat  kesalahan dari  setiap  perhitungan  CNN  diselesaikan  untuk  mengenali  protes  dan  mengkarakterisasi gambar untuk cakupan yang sangat besar. Pada tahun 2012 rekayasa CNN bernama AlexNet memiliki  kecepatan  kesalahan  16,4%  dan  menjadikannya  juara  tahun  ini (Feriawan  & Swanjaya,  2020) .  Kemudian,  pada  saat  itu,  pada  tahun  2013  dengan  kode Clarifai  bisa menang dengan kecepatan kesalahan 11,7%. Kemudian, pada saat itu, teknik VGG dengan jumlah  19  lapisan  menemukan  cara  untuk  mengurangi  nilai  kesalahan  menjadi  7,3%. Dengan  desain GoogLeNet  jumlah  22  lapisan  dengan  kecepatan  kesalahan  hanya  6,7% berhasil  menjadi  juara  pada  tahun  2014.  Juara  oposisi  pada  tahun  2015  dengan ResNet engineering  dari  Microsoft  memperluas  penggunaan  lapisan  hingga  152.  lapisan  yang menemukan  cara  untuk  mengurangi  nilai  kesalahan  hingga  3,57%.  Kecepatan  kesalahan desain DenseNet  sebesar  5,17%.  Meskipun  mendapatkan  nilai  kesalahan  sebesar  3,57% namun lapisan yang digunakan dalam rekayasa ResNet adalah 152 lapisan, tugas komputasi yang  diperlukan  lebih  tinggi  dari  sebelumnya.  Sehingga  desain GoogLeNet  dapat  menjadi rekayasa  keputusan untuk  melakukan  pengenalan  objek  dengan  presisi  tinggi namun  tidak memerlukan  tugas  komputasi  yang  tinggi  seperti  rekayasa ResNet (Russakovsky  et  al., 2015) .
Perhitungan CNN sering digunakan oleh para ahli untuk mengidentifikasi suatu item, karena perhitungan  ini  telah  diakui  sebagai  model  perhitungan  terbaik  dalam  menangani  masalah pengenalan artikel (Eka Putra, 2016) . Model CNN yang berbeda diusulkan oleh beberapa ahli  termasuk LeNet,  AlexNet,  ZFNet,  GoogleNet,  VGGNet,  dan  ResNet (Hakim,  2018) . ResNet  engineering  dapat  mengalahkan  struktur  yang  berbeda  dalam  mengatur  gambar pada dataset ImageNet dengan tingkat ketepatan yang signifikan mencapai 80,62%. Juga, memiliki beberapa struktur berbeda seperti AlexNet, GoogleNet, dan VGGNet (Munir et al., 2019) .
Pada penelitian yang di lakukan oleh (Gao et al., 2020) mengarahkan pemeriksaan untuk mengenali  epilepsi  menggunakan  strategi Convolutional  Neural  Organization  yang
menciptakan  kecepatan  ketepatan  normal  92%  dan  dalam  eksplorasi  dipimpin (Yousif  et al.,  2018) mengarahkan  eksplorasi  untuk  membedakan  (tidak  berbahaya)  dan  berbahaya (mengancam)  penyimpangan  dari  gambar  otak  sinar-X  menggunakan  organisasi  saraf backpropagation.  Teknik  backpropagation  mempersiapkan  organisasi  untuk  mendapatkan keselarasan  antara  mempersiapkan  dan  menguji  organisasi.  Ketepatan  penyiapan backpropagation yang paling tinggi adalah 88,89% dari 9 informasi penyiapan.
Melihat  gambaran  masalah  yang  digambarkan  di  atas,  eksplorasi  yang  diarahkan  oleh pencipta adalah untuk membangun kerangka kerja pengaturan pneumonia manusia dengan menggunakan strategi CNN. Karena ada berbagai jenis desain yang dapat digunakan dalam strategi  CNN,  dalam  tinjauan  ini  model  komposisi  yang  digunakan  adalah ResNet50  dan Resnet152 untuk melihat dan menemukan nilai terbaik pada dengan alasan bahwa di masa lalu  ujian  hanya  menggunakan  salah  satunya  dan  belum  bisa  melihat  yang  terbaik. Pemeriksaan ini diandalkan untuk memberikan hasil terbaik sehingga cenderung digunakan untuk membantu para ahli klinis dalam membedah pneumonia pada manusia. Konsekuensi dari  temuan pneumonia dapat membantu dalam menentukan jenis pengobatan yang tepat untuk  individu  dengan  pneumonia,  untuk  membatasi  angka  kematian  di  Indonesia.  Selain itu, eksplorasi ini juga dapat membantu upaya otoritas publik untuk mengikuti dan bekerja pada kesejahteraan umum.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Organization (CNN) ditujukan untuk menangani informasi yang berupa cluster sebanyak-banyaknya, misalnya gambar bayangan yang terdiri dari pameran 2D yang berisi piksel dalam tiga nada, khususnya Merah, Hijau, dan Biru. Ada berbagai jenis CNN: 1D untuk  tanda  dan  pengaturan  biasanya  digunakan  untuk  bahasa,  2D  untuk  gambar  atau suara; dan 3D untuk rekaman atau gambar volumetrik (LeCun et al., 2015) . Convolutional Neural Organization (CNN) adalah kemajuan dari strategi Multi-facet Perceptron (MLP) yang dikenang  untuk Residual  Network  karena  kedalaman  lapisan  yang  berbeda  dan  umumnya diterapkan  pada  informasi  gambar.  Pembelajaran  mendalam  dipisahkan  menjadi  tiga klasifikasi  pendekatan,  yaitu  pembelajaran  yang  diatur secara  spesifik,  pembelajaran  tanpa bantuan,  dan  pembelajaran  pendukung.  Salah  satu  kemungkinan  pembelajaran  yang mendalam  adalah  untuk  menggantikan  elemen  buatan  tangan  dengan  perhitungan  mahir untuk pembelajaran progresif tunggal (tanpa bantuan highlight) atau Semi-dikelola termasuk pembelajaran (semi-teratur) dan berbagai ekstraksi sorotan berjenjang (termasuk ekstraksi) (Schmidhuber  et  al.,  2014) .  Model  CNN  secara  efektif  diterapkan  dengan  nama LeNet oleh  LeChun  dari  AT&T  Ringer  Labs  di  Holmdel,  New  Jersey,  AS  dalam  penelitian  tentang pengakuan angka dan huruf. CNN telah mengalahkan strategi AI lainnya seperti SVM, K-NN, dan lainnya dalam urutan objek dalam gambar (Eka Putra, 2016) .

## 2.2. Arsitektur Residual Network (ResNet)
Residual  Network  (ResNet)  memenangkan  ILSVRC  pada  tahun  2015.  Organisasi  ini memungkinkan  pembuatan  Organisasi  Saraf  dengan  152  lapisan  dan  dapat  mengurangi kerumitan  dibandingkan  dengan VGGNet. Tingkat kesalahan yang dicapai dari rekayasa ini adalah  3,57%  dengan  tujuan  dapat  mengalahkan  presentasi  tingkat  manusia  pada  dataset yang diberikan.
Sumber : (He et al., 2016)
Deep  residual  network  atau  biasa  disebut  ResNet  adalah  salah  satu  struktur  CNN  yang diusulkan  oleh  He.  pada  tahun  2016.  Desain  ini  dibuat  untuk  mengatasi  masalah  dengan pemahaman mendalam tentang persiapan, karena fakta bahwa persiapan mendalam secara keseluruhan  membosankan  dan  terbatas  pada  beberapa  lapisan  tertentu.  Jawaban  untuk masalah  yang  diajukan  oleh ResNet  adalah  dengan  menerapkan  asosiasi  lewati  atau  rute alternatif.  Kelebihan  model ResNet  dibandingkan  dengan  model  struktural  CNN  lainnya adalah tampilan model ini tidak berkurang meskipun desainnya semakin maju. Diantaranya ada  beberapa  layer  yang  menghasilkan  aspek  gambar  yang  lebih  sederhana (He  et  al., 2016) seperti digambarkan pada Gambar 1.
Gambar 2. Arsitektur ResNet
Sumber : (He et al., 2016)
Untuk resnet50  dimana  setiap  komposisi  lapisan  diawali  dengan  lapisan  conv1  berisikan convolution  7x7  dengan  output  dimensi 112x112,  kemudian lapisan  conv2  terdiri  dari  max pooling 3x3, dan batch normalization 1x1, ReLU 1x1 dan convolution 3x3 proses ini dikalikan 3x  menghasilkan output  dimensi  56x56.  kemudian  lapisan  conv3  terdiri  dari  batch normalization  1x1,  ReLU  1x1  dan  Convolution  3x3  proses  ini  dikalikan  4x  menghasilkan output  dimensi  28x28.  kemudian  lapisan  conv4  terdiri  dari  batch  normalization  1x1,  ReLU 1x1  dan convolution  3x3  proses  ini  dikalikan  6x  menghasilkan  output  dimensi  14x14. kemudian lapisan conv5 terdiri dari batch normalization 1x1, ReLU 1x1 dan convolution 3x3 proses  ini  dikalikan  3x  menghasilkan output  dimensi  7x7.  kemudian lapisan  terakhir  terdiri dari avarge max pooling dan softmax menghasilkan output dimensi 1x1 dimana hasil akhir dari  arsitektur resnet50.  Untuk  resnet152  dimana  setiap  komposisi  lapisan  diawali  dengan
Gambar 1 . Contoh Jaringan ResNet
lapisan conv1 berisikan convolution 7x7 dengan output dimensi 112x112, kemudian lapisan conv2 terdiri dari max pooling 3x3, dan batch normalization 1x1, ReLU 1x1 dan convolution 3x3  proses  ini  dikalikan  3x  menghasilkan output  dimensi  56x56.  kemudian  lapisan  conv3 terdiri  dari batch  normalization  1x1,  ReLU  1x1  dan  convolution  3x3  proses ini  dikalikan  8x menghasilkan output dimensi 28x28. kemudian lapisan conv4 terdiri dari batch normalization 1x1 ,  ReLU  1x1  dan  convolution  3x3  proses  ini  dikalikan  36x  menghasilkan  output  dimensi 14x14.  kemudian  lapisan  conv5  terdiri  dari batch  normalization  1x1,  ReLU  1x1  dan convolution 3x3 proses ini dikalikan 3x menghasilkan output dimensi 7x7. kemudian lapisan terakhir  terdiri  dari avarge  max  pooling  dan  softmax  menghasilkan  output  dimensi  1x1 dimana hasil akhir dari arsitektur resnet. Yang diilustrasikan pada Gambar 3.

## 2.5. Perancangan Umum

## 2.5.1. Block Diagram
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan  untuk  mengidentifikasi  citra  paru-paru.  pada penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang  didasarkan  berdasarkan  beberapa  penelitian  yang sudah  ada  dan  berikut  ini  pada  gambar  merupakan  tahapan  secara  umum  untuk mengidentifikasi citra paru-paru pada Gambar 3.
Gambar 3. Block Diagram
Persiapkan data pneumonia untuk melakukan training seperti data training, data validation, dan data testing. Pada input training dilakukan tahapan training yang ada pada data training dengan  data validation.  Pada  tahap  proses  nya  melakukan  preprocessing  menggunakan resize  menjadi  224x224  piksel  dan  normalized  data  sesudah  di  resize  data  tersebut.  Pada citra  data training  menggunakan  proses  dengan  model  ResNet-50  dan  ResNet-152  yang terdapat proses feature extraction dan classification. Pada model ResNet-50 dan ResNet-152 terdapat  operasi  umum batch  normalization,  ReLU  activation,  dan  convolution (Halprin Abhirawa, Jondri, 2017) . Model ResNet-50 dengan 50 layer dan ResNet-152 dengan 152 layer  yang  memiliki  proses Residual block  1, transition layer  1, Residual block  2, transition layer  2,  Residual  block  3,  transition layer  3,  Residual  block  4  dan  classification  layer  yang menghasilkan output  model  dengan  format  hdf5.  Pada  data  validation  proses  dilakukan pengujian model dengan data training yang akan menghasilkan output dengan model yang terbaik dalam sisi bobot.
Pada citra data testing masuk kedalam proses preprocessing dengan resize dengan menjadi 224x224  piksel  dan normalized  data  kemudian  melakukan  proses  ekstraksi  feature  maps dengan mengambil nilai bobot terbaik dari data training sehingga akan menghasilkan output identifikasi dari pneumonia yang memiliki label 0 untuk normal dan 1 untuk pneumonia.

## 2.5.2. Use Case Diagram
Pada Gambar 4 terdapat use case diagram dari sistem yang akan dibangun, dan berinteraksi antara aktor atau user dengan sistem. Dimana aktor atau user akan memilih gambar pada sistem sebagai gambar yang akan diuji  kemudian aktor atau user dapat melakukan proses identifikasi pneumonia  pada  manusia  yang  terdiri  dari  proses  klasifikasi  gambar  yang didahului  oleh  preprocessing  kemudian  masuk  kedalam  proses  arsitektur ResNet-50  dan ResNet-152 pada citra input.
Gambar 4. Use Case Diagram

## 2.6. Pembangunan Prototype

## 2.6.1. Pemodelan Sistem
Pada  tahap  pemodelan  sistem akan  menjelaskan  tentang user memilih gambar untuk data uji pada direktori dan sistem akan menampilkan hasil identifikasi paru-paru.

## Gambar 5. Model Sistem
Pada  Gambar  5  diilustrasikan  terdapat  4  langkah  proses  antara user  dengan sistem  untuk mengidentifikasi citra paru-paru:
1. Langkah pertama user memilih file gambar yang akan diuji dari direktori.
2. Langkah kedua sistem akan mendeteksi citra paru-paru.
3.  Langkah  ketiga  tersambung  dengan  langkah  kedua  adalah load  model  yang  sudah  di training  menggunakan  model  ResNet-50  dan  ResNet-152  yang  berisi  bobot  dari  model tersebut.
MEMILIH GAMBAR IDENTIFIKASI PNEUMONIA PREPROCESSING RESNET-50/ RESNET-152 KLASIFIKASI CITRA
4.  Langkah  terakhir  sistem  akan  menampilkan  hasil  dari  identifikasi  dari  gambar  yang  di masukan oleh user.

## 2.6.2. Flowchart
Pada  Gambar  6  diilustrasikan flowchart  keseluruhan  sistem  dalam  menentukan  identifikasi pneumonia  pada  manusia.  Sistem  dimulai  dengan  input  citra  atau  gambar  kemudian melakukan preprocessing kemudian setelah melakukan  preprocessing kemudian melakukan operasi convolution  7x7  dengan  strides  2  ,  operasi  dilanjutkan  dengan  max  pooling  3x3 dengan strides  2  dan  akan  mendapatkan  suatu  nilai  matriks  yang  diproses  ke  operasi Residual  block  1,  transition  layer  1,  Residual  block  2,  transition  layer  2,  Residual  block  3, transition  layer  3,  Residual  block  4  dan  kemudian  nilai  matriks  yang  sudah  diproses  oleh operasi  sebelum  nya  di  proses  kembali  pada  tahapan classification  layer  dengan  operasi global  average  pooling  7x7  dan  kemudian  softmax  activation  adalah  operasi  terakhir  dari model ResNet-50 dan ResNet-152 ini untuk menentukan nilai yang mendekati antara 0 dan 1 untuk 0 identifikasi “Normal” dan untuk nilai 1 identifikasi “ Pneumonia”.
Gambar 6. Flowchart Keseluruhan Sistem
Untuk tahapan sub proses preprocessing seperti Gambar 7 yang diilustrasikan sesudah citra dimasukan ke tahap preprocessing yang berupa ada tahap resize 224x224 piksel sesudah di resize  menjadi  224x224  piksel  citra  tersebut  di  normalized  data  citra/255  sehingga  nilai matriks pada citra tersebut menjadi 0 sampai 1.
MULAI INPUT CITRA CONVOLUTION 7X7 1 MAX POOLING 3X3 1 GLOBAL AVEGARE POOLING 7X7 SOFTMAX ACTIVATION HASIL IDENTIFIKASI SELESAI PREPROCESSING RESIDUAL BLOCK 1 TRANSITION LAYER 1 RESIDUAL BLOCK 2 TRANSITION LAYER 2 RESIDUAL BLOCK 3 TRANSITION LAYER 3 RESIDUAL BLOCK 4

## Gambar 7. Flowchart Sub Proses Preprocessing
Pada Gambar 8 untuk tahap sub proses Residual block terdapat operasi batch normalization, ReLU  activation,  convolution  1x1  operasi  ini  dinamakan  bottleneck  pada  didalam  proses Residual block tersebut kemudian operasi selanjutnya batch normalization, ReLU activation, convolution 3x3 dimana nilai matriks tersebut saling keterhubungan satu sama lain sehingga nilai  matriks  tersebut  digabungkan.  Pada  proses Residual  block  terdapat  operasi  yang dikalikan  sehingga  mencapai  layer  50,  Residual  block  1  terdapat  operasi convolution  yang dikalikan 3, Residual block 2 terdapat operasi convolution yang dikalikan 4, Residual block 3 terdapat  operasi convolution  yang  dikalikan  6,  dan  Residual  block  4  terdapat  operasi convolution yang dikalikan 3.
Gambar 8. Flowchart Sub Proses Residual Block
Pada Gambar 9 yang diilustrasikan sub proses transition layer terdapat operasi convolution 2x2  dan average  pooling  1x1  dengan  strides  2,  di  proses  ini  transition  layer  terdapat  3 proses yaitu transition layer 1, transition layer 2, dan transition layer 3. Proses ini dilakukan sesudah proses Residual block agar proses transisi antara Residual block dengan transition layer.
START RESIZE CITRA/255 END START ReLU activatio n convolution 1 x 1 1 1 ReLU activati on convolution 3 x 3 END Batch Normaliztion Batch Normaliztion
Gambar 9. Flowchart Sub Proses Transition Layer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2. Penggunaan Dataset
Citra  yang  digunakan  sebagai  dataset  merupakan  citra  yang  didapat  dari www.kaggle.com yang di upload oleh Paul Mooney pada tahun 2017. Data citra yang digunakan pada proses training, validation, dan testing merupakan citra yang berbeda. Banyak data latih dan data uji yang di gunakan bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Penggunaan Dataset Kelas Training Validation Testing Pneumonia 1.108 citra 377 citra 188 citra Normal 1.320 citra 317 citra 158 citra
Gambar 10. Contoh Dataset
Sumber : (Paul Mooney, 2017)
Gambar  10  merupakan  contoh  citra  dataset x-ray  paru-paru  manusia.  Dimana  citra  dalam bentuk format .jpeg yang di dapat dari website kaggle.
START Convolution 2x2 Avarange Pooling END

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  paru-paru x-ray,  dengan  menguji  3.468 citra.  Dengan  mengukur  kinerja  arsitektur ResNet-50  dan  ResNet-152  menggunakan confusion matrix dimana akan mengukur kinerja sistem secara keseluruhan seperti accuracy, precision, recall, dan f-measure.
Pada Tabel 2 ditampilkan mengenai nilai training loss, training accuracy, validation loss, dan validation  accuracy  yang  dihasilkan  pada  training  yang  memperlihatkan  proses  epoch. Terjadi  penurunan  pada loss  tiap  data  training  dengan  data  validation  setiap  proses penambahan epoch. Dan nilai akurasi data training dengan data validation terjadi kenaikan. Nilai  pada epoch  1  ketika  di  training  memiliki nilai  training  loss  0,4903  dan  validation  loss 0,6174.  Peningkatan accuracy  terjadi  pada  epoch  3  mendapatkan  nilai  dengan  training accuracy  0,8354  dan  validation  accuracy  0,8547.  Pada  Gambar  11  merupakan  grafik  hasil dari training  data  yang  sudah  dilakukan  dengan  menggunakan  epoch  150  dengan  model ResNet-152.
Tabel 2. Nilai Hasil Data Training ResNet-152 Epoch Ke- Training Loss Validation Loss Training Accuracy Validation Accuracy 1 0.6206 0.7943 0.6173 0.4902 2 0.5203 0.8391 0.8137 0.3910 3 0. 6133 0. 8644 0. 9418 0. 3392 4 0.6046 0.8627 0.9738 0.3282 5 0.8706 0.8665 0.2964 0.3162 .. .. .. .. .. 146 0.7950 0.8652 0.4085 0.3131 147 0.6148 0.8665 0.5963 0.3081 148 0.8139 0.8685 0.3658 0.3077 149 0.4607 0.8789 0.9611 0.2918 150 0.5973 0.8805 0.5112 0.2965
Gambar 11. Grafik Nilai Train Loss dan Valid Loss Training Data (Kanan). Grafik Nilai Train Accuracy dan Valid Accuracy Training Data (Kiri). Epoch 150, Leaning Rate 0.0001, dan Optimizer Adam untuk ResNet-152.

## 3.4. Pengujian Kinerja Sistem
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  citra  paru-paru x-ray,  dengan  menguji  3.468 citra.  Dengan  mengukur  kinerja  arsitektur ResNet-50  dan  ResNet-152  menggunakan confusion matrix dimana akan mengukur kinerja sistem secara keseluruhan seperti accuracy, precision,  recall,  dan  f-measure.  Bagian  akurasi  dari  gambar  yang  tertangkap  adalah tepat/signifikan.  Sedangkan recall  sangat  penting  untuk  gambaran  yang  benar/signifikan yang diambil oleh framework. Sedangkan ketepatan atau accuracy adalah derajat kedekatan antara  nilai  yang  diantisipasi  dengan  nilai  yang  sebenarnya. F-Measure  adalah  proporsi ketepatan  pengujian  dari  estimasi  akurasi  dan recall (Pardede  &  Husada,  2016) .  Pada Gambar 12. terdapat confusion matrix dari hasil klasifikasi pneumonia menggunakan ResNet- 50 dan ResNet-152.

## Gambar 12. Confusion Matrix Hasil Klasifikasi
Keterangan:
TN: 133, FN: 25,
FP: 12, TP: 176.
Untuk menghitung accuracy dengan Persamaan (1)
(1)
Untuk menghitung precision dengan Persamaan (2)
(2)
(         )

## (      )
Untuk menghitung recall dengan Persamaan (3)
(3)
(         )
(      )

## Untuk menghitung F-Measure dengan Persamaan (4)
(                 ) (                 ) (4)
(         ) (             ) (             )
(      ) (             )
(             )
Tabel 3. Nilai Rata-Rata Accuracy, Precision, Recall, dan F-Measure Sistem dalam Mengidentifikasi Citra Pneumonia ResNet-152 No Kelas Precision Recall F-Measure Accuracy 1 Pnuemonia 93,6% 87,5% 90,4%
89,3% 2 Normal 84,1% 91,7% 87,7% Rata - Rata 88,8% 89,6% 89%
Hasil  pengujian  sistem  pada resnet152  dalam  mengidentifikasi  pneumonia  dimana didapatkan nilai rata-rata dari precision 88.8%, recall 89.6%, f-measure 89% dan accuracy 89,3% bisa dilihat pada Tabel 3.
Gambar 13. Grafik Rata-Rata Accuracy, Precision, Recall, dan F-Measure

## Identifikasi Citra Pneumonia
Hasil  pengujian  sistem  pada resnet152  dalam  mengidentifikasi  pneumonia  dapat  dilihat bentuk  grafik  nilai  dari precision  84.1%  dan  93.6%,  recall  87.5%  dan  91.7%,  f-measure 90.4% dan 87,7%, dan nilai accuracy mencapai 89,3% bisa dilihat pada Gambar 13.
Tabel 4. Tabel Perbandingan ResNet-50 dan ResNet-152 dengan Epoch 150 ResNet Jumlah Epoch Learning Rate Optimizer Average Accuracy Precision  Recall F1- Measure 50 150 0,0001 Adam 0.88 0.89 0.88 0.887 152 150 0,0001 Adam 0.89 0.90 0.89 0.893
Pada  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dalam  mengidentifikasi pneumonia  dengan model ResNet-152  mendapatkan  nilai  rata-rata  precision  89%,  recall  90%  dan  f-measure 89%  dengan  nilai accuracy  89,3%.  Dan  model  ResNet-50  mendapatkan  nilai  rata-rata precision 88%, recall 89% dan f-measure 88% dengan nilai accuracy 88,7%.
Tabel 5. Tabel Tabel Perbandingan ResNet-50 dan ResNet-152 dengan Epoch 100 Jumlah Epoch Jumlah Epoch Learning Rate Optimizer Average Accuracy Precision  Recall F1- Measure 50 100 0,0001 Adam 0.88 0.88 0.88 0.881 152 100 0,0001 Adam 0.85 0.87 0.86 0.861
Pada  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dalam  mengidentifikasi pneumonia  dengan model ResNet-152  mendapatkan  nilai  rata-rata  precision  85%,  recall  87%  dan  f-measure 86%  dengan  nilai accuracy  86,1%.  Dan  model  ResNet-50  mendapatkan  nilai  rata-rata precision 88%, recall 88% dan f-measure 88% dengan nilai accuracy 88,1%.
Tabel 6. Tabel Tabel Perbandingan ResNet-50 dan ResNet-152 dengan Epoch 50
Jumlah Epoch Jumlah Epoch Learning Rate Optimizer Average Accuracy Precision  Recall F1- Measure 50 50 0,0001 Adam 0.88 0.89 0.89 0.887 152 50 0,0001 Adam 0.83 0.85 0.84 0.841
Pada  pengujian  ini  dapat  dilihat  pada  Tabel  6  dalam  mengidentifikasi pneumonia  dengan model ResNet-152  mendapatkan  nilai  rata-rata  precision  83%,  recall  85%  dan  f-measure 84%  dengan  nilai accuracy  84,1%.  Dan  model  ResNet-50  mendapatkan  nilai  rata-rata precision 88%, recall 89% dan f-measure 89% dengan nilai accuracy 88,7%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah membandingkan metode CNN dari arsitektur ResNet-50 dengan ResNet- 152  untuk  mengidentifikasi pneumonia.  Dapat  dilihat  dari  kedua  metode  tersebut  bahwa ResNet-152  dapat  mengungguli  ResNet-50.  Hasil  tersebut  menunjukkan  nilai  rata-rata
terbaik accuracy  89,3%,  precision  88,8%,  recall  89,6%,  dan  f-measure  89%  dengan menggunakan epoch  150,  learning  rate  0,0001,  dan  optimizer  Adam  pada  ResNet-152 setelah  dilakukan  pengujian  dengan  menguji  mulai  dari  50  epoch  sampai  dengan  150 dengan learning  rate  (0,0001).  Dapat  diartikan  pada  dilihat  dari  penelitian  ini  bahwa banyaknya  jumlah  lapisan  layer  mempengaruhi  kinerja  dari  metode  tersebut.  Nilai-nilai tersebut  dipengaruhi  oleh  dataset  dari  citra training  sebesar  2.428  citra,  citra  validation sebesar 694 citra, dan citra uji sebesar 346 citra. Berdasarkan hasil pengujian bahwa ukuran citra pneumonia pada manusia berbeda-beda dan masih dapat melakukan klasifikasi karena sistem dapat melakukan resize citra.

## DAFTAR RUJUKAN
Eka Putra, W. S. (2016). Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
pada Caltech 101. Jurnal Teknik ITS, 5(1).
https://doi.org/10.12962/j23373539.v5i1.15696
Feriawan,  J.,  &  Swanjaya,  D.  (2020).  Perbandingan  Arsitektur  Visual  Geometry  Group  dan MobileNet Pada Pengenalan Jenis Kayu. Seminar Nasional Inovasi Teknologi, 185–190. https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/84
Gao,  X.,  Yan,  X.,  Gao,  P.,  Gao,  X.,  &  Zhang,  S.  (2020).  Automatic  detection  of  epileptic seizure  based  on  approximate  entropy,  recurrence    quantiﬁcation  analysis  and convolutional  neural  networks. Artificial  Intelligence  in  Medicine,  102,  101711. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2019.101711
Hakim, L. (2018). Seloka : Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Learning Writing Explanatory  Text  Using  Group  Investigation  Models  Based  on  Learning  Style. Seloka: Jurnal Pendidikan Bahasa Dan Sastra Indonesia, 7(3), 259–266.
Halprin  Abhirawa,  Jondri,  A.  A.  (2017). Pengenalan  Wajah  Menggunakan  Convolutional Neural Network. 4(3), 4907–4916.
He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), (pp. 770– 778). https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Jimmi  Lin,  H.  I.  (2021). Klasifikasi  Pneumonia  Pada  Citra  X-Rays  Paru-Paru  Menggunakan GLCM Dan LVQ 1,2. 1(2), 184–194.
LeCun,  Y.,  Bengio,  Y.,  &  Hinton,  G.  (2015).  Deep  learning. Nature,  521(7553),  436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Maysanjaya,  I.  M.  D.  (2020).  Klasifikasi  Pneumonia  pada  Citra  X-rays  Paru-paru  dengan
Convolutional Neural Network. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi,
9(2), 190–195. https://doi.org/10.22146/jnteti.v9i2.66
Munir,  K.,  Elahi,  H.,  Ayub,  A.,  Frezza,  F.,  &  Rizzi,  A.  (2019).  Cancer  Diagnosis  Using  Deep
Learning: A Bibliographic Review. Cancers, 11(9).
https://doi.org/10.3390/cancers11091235
Pardede,  J.,  &  Husada,  M.  (2016).  Comparison  of  VSM,  GVSM,  and  LSI  in  information retrieval for indonesian text. Jurnal Teknologi, 78. https://doi.org/10.11113/jt.v78.8637
Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., Krause, J., Satheesh, S., Ma, S., Huang, Z., Karpathy, A., Khosla, A., Bernstein, M., Berg, A. C., & Fei-Fei, L. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition  Challenge. International  Journal  of  Computer  Vision,  115(3),  211–252. https://doi.org/10.1007/s11263-015-0816-y
Schmidhuber, Ai, S., Dalle, I., & Galleria, S. (2014). Deep Learning in Neural Networks : An Overview. 1–88.
Vance,  T.  C.,  Merati,  N.,  Yang,  C.,  &  Yuan,  M.  (2016).  Cloud  computing  for  ocean  and atmospheric science. OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey, 1–4.
https://doi.org/10.1109/OCEANS.2016.7761270
Yousif, N., Cole, J., Rothwell, J. C., Diedrichsen, J., Zelik, K. E., Winstein, C. J., Kay, D. B., Wijesinghe, R., Protti, D. A., Camp, A. J., Quinlan, E., Jacobs, J. V, Henry, S. M., Horak, F. B., Jacobs, J. V, Fraser, L. E., Mansfield, A., Harris, L. R., Merino, D. M., … Dublin, C. (2018).  Implementasi  Deep  Learning  Untuk  Image  Classification  Menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Pada  Citra  Wayang  Golek. Journal  of Physical Therapy Science, 9(1), 1–11.
http://dx.doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2015.07.010
%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.visres.2014.07.001%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.humo v.2018.08.006%0Ahttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24582474%0Ahttps://doi.org/ 10.1016/j.gaitpost.2018.12.007%0Ahttps: