## IDENTIFIKASI PENYAKIT PNEUMONIA BERDASARKAN CITRA CHEST X-RAY MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
1 Nadya Putri Ekananda , 2 Desti Riminarsih
1,2 Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 nadyaputriekananda@gmail.com , 2 destimath@staff.gunadarma.ac.id,

## Abstrak
Perkembangan teknologi digital telah mempengaruhi banyak bidang. Salah satunya dalam bidang  kesehatan.  Teknologi  digital  dalam  bidang  kesehatan  banyak  digunakan  untuk menganalisis organ tubuh manusia bagian dalam yang sulit dilihat, menemukan obat yang tepat untuk  mengobati  penyakit,  mendiagnosa  penyakit  dan  masih  banyak  lagi.  Salah  satu  hasil pemeriksaan  yang  dimanfaatkan  oleh  teknologi  adalah  hasil  citra  X-ray.  Penyakit  yang menggunakan hasil citra X-ray salah satunya adalah pneumonia. Pneumonia adalah infeksi akut pada  jaringan  paru-paru  (alveoli).  Gejala  pneumonia  adalah  demam,  sesak  nafas,  dahak berwarna kehijauan, serta gambaran hasil chest X-ray memperlihatan kepadatan pada bagian paru. Hasil citra chest X-ray diperiksa secara manual dan membutuhkan pencahayaan yang baik oleh  dokter.  Oleh  karena  itu,  tujuan  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi penyakit pneumonia berdasarkan citra  chest  X-ray  yang  didahului  dengan  peningkatan  kualitas  citra  menggunakan  histogram equalization. Pada model convolutional neural network ini digunakan 5.879 citra chest X-ray, diantaranya 5.255 citra chest X-ray untuk pelatihan dan 624 citra chest X-ray digunakan untuk pengujian.  Pada  proses  pelatihan  model  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  97,16%.  Pada pengujian model diperoleh tingkat akurasi sebesar 88.46%.
Kata Kunci: Citra chest X-ray, Convolutional Neural Network, Deep Learning, Identifikasi, Pneumonia.

## Abstract
The development of digital technology has affected many fields. One is in the health field. Digital technology in the health field is widely used to analyze internal organs of the human body that are difficult  to  see,  find  the  right  medicine  to  treat  diseases, diagnose  diseases and  much more. One of the test results utilized by technology is the result of X-ray image. The disease that uses X-ray image is pneumonia. Pneumonia is an acute infection of the lung tissue (alveoli). The symptoms of pneumonia are fever, shortness of breath, greenish sputum, and the image of chest X-ray results in the density of the lungs. X-Ray's image is checked manually and requires good lighting by the doctor. The purpose of this study is to implement a convolutional neural networks algorithm  that  is  used  to  identify  pneumonia  based  on  chest  X-rays  image  with  image enhancement using histogram equalization.  On the convolutional neural network model using the 5,879-image chest X-ray, among them 5,255 the image chest X-ray for training and 624 chest X-ray image is used for testing. In the process of training and testing model obtained the level of accuracy training of 97.16% and the level of testing accuracy of 88.46%.
Keywords: chest X-ray image, Convolutional Neural Network,identification, Deep Learning, Pneumonia.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  digital  telah mempengaruhi  banyak  bidang.  Salah  satu bidang  yang  mengalami  penetrasi  digitalisasi teknologi adalah bidang kesehatan. Pergeseran teknologi  digital  ini  mendorong  adanya digitalisasi  citra  medis.  Adanya  dukungan teknologi  pemindai  citra  medis  yang  sangat pesat mengakibatkan perkembangan di bidang informatika kedokteran semakin pesat. Perangkat  pemindai  citra  yang  digunakan dalam  bidang  kedokteran  bermacam-macam diantaranya  citra X-ray, citra  CT-Scan ( Computed  Tomography-Scan) ,  citra  MRI ( Magnetic Resonance Imaging) , dan citra USG ( Ultrasonografi ). Citra medis yang dihasilkan mulai bergeser dari citra analog menjadi citra digital.  Teknologi  digital  dalam  bidang kesehatan  ini  biasanya  digunakan  untuk membantu  tenaga  medis  dalam  menganalisis organ tubuh manusia bagian dalam yang sulit dilihat, untuk mendiagnosis penyakit, menemukan obat yang tepat untuk mengobati penyakit, dan masih banyak lagi [1,2].    Pada beberapa  tahun  terakhir  sudah  dilakukan penelitian  untuk  mendeteksi  penyakit  dengan menggunakan  citra X-ray .  Pada  dunia kedokteran,  citra X-ray sering  digunakan untuk  menganalisis  tulang  atau  rongga  dada pasien.  Penelitian  menggunakan  citra X-ray dilakukan  untuk  simulasi  dan  analisis  sistem kepadatan tulang dengan dicari ciri dari setiap data tulang yang ada menggunakan Gray Level Coocurrence  Matrix (GLCM)  dan  dilakukan
klasifikasi  dan  perbandingan  antara  data  latih dan data uji menggunakan K-Nearest Neighbor [3].    Pada  bidang  kedokteran,  citra X-ray banyak  digunakan  untuk  membantu diagnose  tenaga  medis  dalam  mendiagnosis penyakit paru-paru. Alveoli merupakan bagian dari paru-paru yang bertanggung jawab untuk menyerap  oksigen.  Jika  alveoli  mengalami infeksi  akut  maka  disebut  pneumonia.  Pada saat  alveoli  mengalami  peradangan  terisi cairan maka alveoli mengalami infeksi. Proses ini  biasanya  bersamaan  dengan  infeksi  akut pada bronchus (batang  tenggorokan  yang
bercabang) sehingga disebut bronchopneumonia .
Paru-paru disebut mengalami  pneumonia  pada  saat  terjadi peradangan  parenchym  paru-paru,  mulai  dari bagian  alveoli  sampai  bronhus,  bronchiolus. Diagnosa  penyakit  pneumonia  perlu  segera ditegakkan karena selain penyakit ini menular juga jika terapi terlambat maka akan berakibat terjadinya  infeksi  yang  buruk  bagi  penderita [4].
Gejala pneumonia adalah demam, sesak nafas/penarikan  dinding  dada  sebelah  bawah kearah  dalam  ( sever  chest  indrawing ),  nafas dan nadi cepat, dahak berwarna kehijauan atau seperti karet, serta gambaran hasil chest X-ray memperlihatkan  kepadatan  pada  bagian  paru. Kepadatan  terjadi  karena  paru  dipenuhi  sel radang dan cairan yang sebenarnya merupakan reaksi tubuh untuk membunuh kuman. Namun, hal  ini  mengakibatkan  fungsi  paru  terganggu dan  kesulitan  bernafas,  karena  tidak  ada  sisa ruang untuk oksigen [5].
Pneumonia menjadi penyebab kematian balita  sebesar  15,5%.  Berdasarkan  Survei Demografi  dan  Kesehatan  Indonesia  (SDKI), prevalensi  pneumonia  dari  tahun  ke  tahun terus meningkat, yaitu 7,6% pada tahun 2002 menjadi 11,2% pada tahun 2007. Berdasarkan karakteristik  sosiodemografi,  karakteristik individu  dengan  kejadian  pneumonia  pada jenis  kelamin  antara  laki-laki  dan  perempuan hampir sama, laki-laki sebanyak 41.925 hanya berselisih lebih tinggi sedikit dari perempuan, yaitu  sebanyak  40.695  [6].  Pneumonia  pada balita yang tinggi menjadi penyebab morbiditas  dan  mortalitas  pada  anak  usia bawah  lima  tahun  [7].  Salah  satu  diagnosis penyakit  pneumonia  adalah  dengan  rontgen atau X-ray .  Hasil  pemeriksaan  ini  berupa gambaran  kondisi  paru-paru  yang  mengalami pneumonia.  Diagnosis  tersebut  lalu  dianalisis oleh dokter ahli agar diketahui apakah terdapat pneumonia atau tidak. Citra hasil pemeriksaan X-ray pada  rongga  dada  disebut  dengan  citra chest X-ray . Citra chest X-ray juga digunakan untuk  menganalisis  perbedaan  kondisi  paru- paru yang normal dan yang abnormal. Analisis pada  citra chest  X-ray dilakukan  dalam  dua tahap. Tahap pertama adalah segmentasi citra menggunakan operasi morfologi. Tahap kedua adalah clustering citra  hasil  segmentasi menggunakan  metode fuzzy  c-means [8]. Penelitian  selanjutnya  untuk  mengidentifikasi penyakit paru dengan menggunakan citra chest X-ray . Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode Segmentasi Sobel. Citra chest  X-ray diolah  dengan  melakukan
segmentasi  terhadap  region  paru,  kemudian region paru ini dilakukan deteksi tepi berbasis operator sobel [9].
Perkembangan  teknologi  yang  sudah pesat  saat  ini  mendorong  adanya  salah  satu cara  untuk  membantu  dokter  dalam  men- diagnosis penyakit pneumonia dengan menggunakan  identifikasi  berbasis citra chest X-ray . Alasan  utamanya adalah  citra chest  X- ray merupakan salah satu dasar diagnosis dari sebuah  penyakit.  Identifikasi  yang  baik terhadap  citra chest  X-ray akan  mengurangi kesalahan  diagnosis.  Identifikasi  pneumonia telah berhasil menggunakan hasil citra chest X- ray dengan  metode Convolutional  Neural Network (CNN) yang merupakan perkembangan  dari machine  learning dimana ekstraksi  fitur  pada  citra  dilakukan  tanpa campur tangan manusia [10,11,12] . Implementasi  metode  CNN  pada  citra  pada tahap  awal  dilakukan preprocessing citra seperti Grayscaling, Scaling dan Thresholding [12] . Model  CNN  dibangun  berdasarkan dataset  citra chest  x-ray melalui  proses pelatihan dan pengujian dengan akurasi model mencapai di atas 80%.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  maka tujuan  penelitian  ini  adalah  identifikasi penyakit pneumonia berdasarkan citra chest X- ray dengan menggunakan CNN yang didahului  dengan  perbaikan  kualitas  citra menggunakan histogram  equalization .  Citra chest X-ray yang digunakan pada penelitian ini diambil dari dataset Mendeley di bawah lisensi CC BY 4.0.

## METODE PENELITIAN

## Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional  neural  network (CNN) adalah  suatu feed-forward  artificial  neural network yang  mendalam  dimana neural network mempertahankan  struktur  hierarki dengan mempelajari struktur fitur internal dan mengeneralisasi fitur pada permasalah analisis citra  seperti  pengenalan  objek  dan  masalah computer vision lainnya [13]. Pada Gambar 1 ditunjukkan  CNN  yang  memiliki  3 layer utama  yaitu convolution  layer , pooling  layer dan fully  connected  layer . Convolution  layer terdiri  dari  filter  dan  image  maps  yang merupakan  suatu  daftar  koordinat  yang berkaitan  dengan  suatu  citra  tertentu.  Tujuan adanya convolution layer adalah
mengekstraksi  fitur  dari  citra input dengan
mempertahankan  hubungan  spasial  antara piksel dengan mempelajari fitur citra menggunakan data input yang berukuran kecil dan  berbentuk  persegi  [13]. Pooling  layer atau subsampling layer merupakan layer yang dilakukan  untuk  mereduksi  ukuran  sebuah citra.  Metode  subsampling  dapat  digunakan adalah maxpooling dan average  pooling . Namun,  yang  sering  digunakan  pada  CNN adalah maxpooling . Max  pooling membagi output  dari convolution  layer menjadi beberapa grid kecil  lalu  mengambil  nilai maksimal  dari  setiap grid untuk  menyusun matriks  citra  yang  telah  direduksi. Fully connected  layer merupakan  suatu feed- forward  artificial  neural  network yang memiliki fungsi aktivasi yang nonlinear untuk memprediksi probabilitas kelas output [13].

## Gambar 1. Layer-layer pada CNN
[Sumber: 13]
Gambar 2. Tahapan Penelitian
(a)

## (b)
Gambar 3. Sampel Citra Chest X-Ray Normal dan Pneumonia

## Tahapan Penelitian.
Pada  Gambar  2  ditunjukan  tahapan penelitian  yang  diawali  dengan  pengambilan data, yaitu tahap untuk mendapatkan data citra yang  akan  digunakan  pada  proses  pelatihan, validasi  dan  pengujian  model  arsitektur Convolutional  Neural  Network .    Pada  tahap selanjutnya  dilakukan preprocessing untuk mempersiapkan  data  agar  dapat  digunakan.
Setelah  data  dilakukan preprocessing ,  tahap selanjutnya  adalah  merancang  arsitektur model Convolutional  Neural Network . Model ini akan digunakan untuk mengidentifikasi dan memverifikasi citra chest X-ray.
Tahap  berikutnya  adalah  pelatihan  dan pengujian model yang sudah dirancang dengan menggunakan data yang telah diolah sebelumnya.
Pengambilan Data Dataset Citra chest X-ray yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang didapat dari Mendeley , dataset citra chest X-ray dibawah lisensi dari Creative Commons Attribution 4.0 International ( dataset dapat diunduh di
https://data.mendeley.com/datasets/rscbjbr9sj/ 3) [14]. Citra chest X-ray ini adalah citra atau gambar  yang  menunjukkan  bagian  rongga dada  pada  tubuh  manusia.  Gambar  3 menunjukkan  bahwa  (a)  adalah  contoh  citra chest  X-ray normal  dan  pada  Gambar  (b) menunjukkan  contoh  citra chest  X-ray pneumonia yang ditandai dengan adanya kabut pada rongga dada seperti yang ditandai dengan lingkaran.  Dataset  citra chest  X-ray tersebut terdiri  atas  5.879  citra  dengan  ekstensi  citra .jpeg.  Citra chest X-ray ini  memiliki  ukuran yang  berbeda-beda  pada  setiap  citranya, ukuran  citra  berkisar  800  x  1400  px.  Dataset citra chest X-ray pada penelitian ini terdiri dari 1.583 citra chest X-ray normal dan 4.296 citra chest X-ray pneumonia.  Dataset citra chest X- ray dikelompokkan  menjadi  dataset  untuk proses  pelatihan  sebesar  89.4%  dan  dataset pengujian sebesar 10.6%. Dataset untuk proses pelatihan yaitu sebesar 89.4% dari 5.879 citra yaitu  sebanya  5.255  citra.  Pada  proses pelatihan  model,  dilakukan  pelatihan  untuk
menentukan  parameter  dan  validasi  untuk proses pengujian hasil learning saat melakukan  pelatihan  model.  Dataset  proses pelatihan dibagi menjadi dataset pelatihan dan dataset  validasi  dengan  perbandingan  95:5. Data  pelatihan  sebanyak  4.993  citra  untuk  2 kategori  yaitu  citra chest  X-ray Normal  dan citra chest  X-ray Pneumonia.  Data  validasi sebanyak  262  citra chest  X-ray untuk  dua kategori.  Data  pengujian  merupakan  10.6% dari 5.879 yaitu sebanyak 624 citra chest X-ray untuk dua kategori. Pembagian data citra chest X-ray secara  rinci  untuk  tiap  kategori  norma maupun pneumonia dapat dilihat pada Tabel 1.

## Preprocessing
Tahap preprocessing dilakukan  untuk mendapatkan  citra  yang  lebih  baik  pada  saat diproses  ditahapan  selanjutnya.  Tahapan preprocessing ini terdiri dari Resize, transformasi ke citra keabuan, dan Histogram
Equalization. Tahap
pertama pada
preprocessing adalah resize. Ukuran  dimensi citra chest X-ray tidak selalu sama dan relatif besar  sehingga  proses  perhitungan  menjadi lebih  lama  dan  penggunaan  memori  yang besar.  Masukan  yang  tidak  terlalu  besar mempercepat proses latihan karena data yang diolah  sedikit  dan  mengurangi  penggunaan memori .
Tabel 1. Jumlah Data Pelatihan, Validasi, dan Pengujian Untuk Tiap Kategori
Dataset Normal Pneumonia Jumlah Data Data Pelatihan 1.282 3.711 4.993 Data Validasi 67 195 262 Data Pengujian 234 390 624 Jumlah Data 1.583 4.296 5.879
Input citra  yang  digunakan  pada penelitian  ini  memiliki  ukuran  piksel  yang berbeda-beda  dan  dibaca  sebacagi  citra  RGB sehingga  perlu  dilakukan  konversi  ke  dalam citra keabuan. Ukuran citra yang berbeda perlu dilakukan resize agar setiap data pelatihan dan pengujian  memiliki  ukuran  dimensi  dengan rentang  nilai  yang  sama.  Pada  tahap  ini  citra masukan diubah menjadi berukuran 224 x 224 piksel.  Ukuran  ini  tidak  terlalu  kecil  namun juga  tidak  terlalu  besar  mengingat  citra  ini merupakan  citra  medis  yang  membutuhkan resolusi  yang  besar  untuk  mengurangi kesalahan  diagnosis. Tahap  kedua  pada preprocessing adalah histogram  equalization.
Pada tahap histogram equalization diterapkan perhitungan histogram  equalization pada setiap citra chest X-ray. Tujuan dari proses ini
adalah agar citra chest X-ray yang sebelumnya sedikit  buram  menjadi  lebih  terlihat  jelas dengan menaikkan kontras dari citra tersebut .
Perancangan Arsitektur Model Convolutional Neural Network Rancangan Model
Convolutional Neural  Network pada  penelitian  kali  ini menggunakan  model  yang  terinspirasi  dari model  VGG16.  Model  VGG16  biasanya terdapat  2  konvolusi dan  1 pooling dalam setiap  bloknya.  Pada  rancangan  model  ini, scale  yang  digunakan  untuk  mengisi  jumlah filter yang  digunakan  adalah  16.  Rancangan model  pada  penelitian  kali  ini  terdiri  dari  6 blok.  Terdapat  sekitar  6  blok  yang  berisi konvolusi dan pooling dan 1 blok adalah fully connected layer .
Gambar 4 merupakan visualisasi arsitektur model CNN dari setiap lapisan yang terdapat pada model yang dibuat. Pada lapisan konvolusi  terdapat  k3n16s1  ataupun  k3n32s1 yang  memiliki  arti  bahwa  k  menunjukkan kernel dan  angka  selanjutnya  adalah  ukuran kernel yang  dibuat  yaitu  tiga  (3  x  3),  n menunjukkan filter atau neutron dan  angka selanjutnya adalah jumlah filter yang digunakan  yaitu  16  dan  32,  s  menunjukka strides pada  layer  tersebut  dan  angka selanjutnya  adalah  ukuran stride s  yang digunakan yaitu satu.
Pada  lapisan maxpool terdapat  k2 dimana  k  merupakan kernel dan  angka selanjutnya  adalah  ukuran kernel yang digunakan  (2  x  2).  Pada  lapisan dropout terdapat r0.1 dan r0.5 dimana r merupakan rate yang dimiliki pada lapisan tersebut dan ukuran selanjutnya  merupakan  ukuran rate yang digunakan yaitu 0.1 .
Selanjutnya  adalah  lapisan dense atau lapisan fully-connected terdapat  n112  dan  n2 dimana n menunjukkan filter atau neuron dan angka  selanjutnya  adalah  jumlah filter yang digunakan  yaitu  112  dan  4,  untuk  lapisan terakhir  memiliki  jumlah neuron 2  dimana
menunjukkan  jumlah  kelas  yang  ada.  Fungsi aktivasi yang digunakan pada arsitektur model CNN adalah Relu . Penelitian ini menggunakan optimizer RMSProp. RMSProp pada dasarnya menyesuaikan learning  rate yang  lebih  kecil karena jumlah gradiennya lebih besar dan jika fiturnya  langka  akan  membuat learning  rate lebih besar.

## Tahap Pelatihan
Pada  tahap  ini,  proses  pelatihan  model menggunakan  citra chest  X-ray yang  telah  di
preprocessing sebelumnya. Tahap ini
dilakukan dengan memasukkan citra berukuran  224  x  224  x  1  ke  dalam  arsitektur model  CNN  yang  sudah  dibuat.  Pada  proses pelatihan  digunakan  dataset  sebanyak  5.255 citra chest X-ray . Alur  pelatihan  dapat  dilihat pada  Gambar  5.  Setelah  melalui  tahap preprocessing ,  dataset  pelatihan  selanjutnya dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data validasi.  Data  yang  dipakai  proses  pelatihan yaitu  sebanyak  4.993  citra  untuk  2  kategori yaitu citra chest X-ray Normal dan citra chest X-ray Pneumonia.  Data  Validasi merupakan data-data  yang  digunakan  untuk  menguji akurasi saat melakukan proses pelatihan .
Gambar 5. Diagram Alur Pelatihan Model CNN
Data yang dipakai untuk proses validasi yaitu sebanyak 262 citra chest X-ray untuk dua kategori. Pada saat tahap pelatihan menggunakan  RMSprop  sebagai optimizer, crossentropy untuk  menghitung  nilai  loss. Proses  pelatihan  dilakukan  dengan  4  macam epoch yaitu epoch 10, epoch 30, epoch 50, dan epoch 100.

## Tahap Pengujian
Model  CNN  yang  telah  dihasilkan  dari proses  pelatihan akan  dilakukan  pengujian pada  tahap  ini.  Data  yang  digunakan  untuk melakukan  proses  pengujian  terhadap  hasil learning citra chest X-ray merupakan data citra yang  tidak  digunakan  dalam  proses  pelatihan dan validasi . Data yang digunakan pada proses pengujian  sebanyak  624  citra chest  X-ray untuk dua kategori. Tahap pengujian model ini diawali dengan preprocessing data citra chest X-ray sebanyak 624 citra yang terdiri dari 234 citra chest X-ray normal dan 390 citra chest X-
ray pneumonia.  Setelah  itu,  citra  akan diidentifikasi menggunakan model CNN yang telah terbentuk pada proses pelatihan ke dalam salah  satu  kategori,  yaitu  normal  atau pneumonia.  Setelah  seluruh  dataset  hasil pengujian  diidentifikasi  maka  akan  terlihat akurasi  model  CNN  dalam  mengidentifikasi citra chest X-ray .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Preprocessing
Ukuran  dimensi  data  citra chest  X-ray yang  telah  melalui  tahap resize dengan menggunakan resize yang  sebelumnya  tidak selalu  sama  dan  relatif  besar  akan  menjadi seragam  ( uniform )  dan  ukuran  pikselnya menjadi lebih kecil sehingga proses perhitungan menjadi lebih cepat dan penggunaan  memori  yang  lebih  kecil.  Input citra  setelah  dilakukan resize akan  menjadi 224 x 224.
(a) (b)
Gambar 6. Citra Hasil Resize
Pada  Gambar  6  ditunjukkan  bahwa Gambar  (a)  merupakan  Gambar  sebelum dilakukannya resize dan  Gambar  (b)  adalah citra  yang  sudah  dilakukan  proses resize. Dapat  dilihat  pada  Gambar  (a)  menunjukkan ukuran Gambar  1148  x  1442  piksel  dan  pada Gambar  (b)  ukurannya  menjadi  224  x  224 piksel.    Pada  Gambar  6,  citra  dibaca  sebagai citra  berwarna  sehingga  tahap  selanjutnya dikonversi menjadi citra keabuan. Pada tahap ini  dilakukan  perataan  histogram  citra ( histogram  equalization )  dimana  distribusi nilai  derajat  keabuan  pada  suatu  citra  dibuat rata.  Hasil  dari histogram  equalization ini menampilkan  citra  yang  lebih  baik  untuk  di proses pada tahap selanju tnya.  Pada Gambar 7 ditunjukkan bahwa (a) adalah citra chest X- ray sebelum histogram equalization, sedangkan Gambar (b) adalah citra chest X-ray yang  sudah  melalui  tahap grayscale dan histogram equalization.

## Model Summary
Berdasarkan  arsitektur  model  CNN yang ditunjukkan Gambar 4, model CNN yang dibangun  memiliki  5  blok.  Arsitektur  model CNN  dengan  lapisan-lapisan  yang  terbentuk dapat dilihat pada Tabel 2.
Ukuran  citra input yang  digunakan adalah  224  x  224  piksel.    Pada  Tabel  2 ditunjukkan perubahan ukuran output dari citra input yang  berukuran  224  x  224  piksel  untuk masing-masing  blok  dan  juga  pada fully connected  layer .  Ukuran  kernel  untuk  proses convolution adalah  3  x  3,  sedangkan  ukuran kernel  yang  digunakan  untuk maxpooling adalah 2 x 2. Pada blok 1 hingga blok 5, untuk tiap  blok  dilakukan dropout sebesar  0.1 sedangkan  juga  pada fully  connected  layer digunakan dropout sebesar  0.5.  Hal  ini dilakukan  sebagai  cara  untuk  menghindari adanya overfitting .
(a) (b)
Gambar 7. Hasil Grayscale dan Histogram Equalization
Tabel 2. Lapisan Model CNN yang Terbentuk Blok Layer (type) Output Shape Param # Blok 1 Convolution ( None , 222, 222, 16)  160 Convolution ( None , 220, 220, 32)  4640 Max Pooling ( None , 110, 110, 32)  0 Dropout (0,1) ( None , 110, 110, 32)  0 Blok 2 Convolution ( None , 108, 108, 48)  13872 Convolution ( None , 106, 106, 64)  27712 Max Pooling ( None , 53, 53, 64) 0 Dropout (0,1) ( None , 53, 53, 64) 0 Blok 3 Convolution ( None , 51, 51, 80) 46160 Convolution ( None , 49, 49, 48) 34608 Max Pooling ( None , 24, 24, 48) 0 Dropout (0,1) ( None , 24, 24, 48) 0 Blok 4 Convolution ( None , 22, 22, 96) 46160 Max Pooling ( None , 11, 11, 96) 0 Dropout (0,1) ( None , 11, 11 96) 0 Blok 5 Convolution ( None , 9, 9, 112) 96880 Max Pooling ( None , 4, 4, 112) 0 Dropout (0,1) ( None , 4, 4, 112) 0 Fully Connected Flatten ( None , 1792) 0 Dense ( None , 112) 200816 Dropout (0,5) ( None , 112) 0 Dense ( None , 112) 12656 Dropout (0,5) ( None , 112) 0 Dense ( None , 112) 12656 Dropout (0,5) ( None , 112) 0 Dense ( None , 2) 226

## Hasil Pelatihan
Pelatihan model CNN dilakukan dengan beberapa nilai epoch, yaitu 10 epoch, 30 epoch 50, dan 100 epoch.
Epoch menandakan satu siklus algoritma machine  learning ‘belajar’  dari seluruh set data pelatihan . Pada penelitian ini dilakukan  pelatihan  dengan  beberapa  nilai epoch  untuk  mencapai  nilai  akurasi  yang optimum. Pada  Gambar  8  (a.)    merupakan
grafik  akurasi  dan loss hasil  pelatihan  model dengan epoch 10  dimana hasilnya  belum optimum karena grafik yang dihasilkan cukup fluktuatif dan belum terlihat konvergen. Pada Gambar 8 (b.)  ditunjukkan grafik akurasi dan loss p elatihan  model  dengan  epoch  30  yang berjalan secara fluktuatif dan belum konvergen.  Walaupun  sudah  lebih  baik  dari epoch  10  namun  pada  epoch  30  ini  akurasi masih belum maksimum.
a. Akurasi dan Loss Model dengan Epoch 10
b. Akurasi dan Loss Model dengan Epoch 30
c. Akurasi dan Loss Model dengan Epoch 50

## d. Akurasi dan Loss Model dengan Epoch 100
Gambar 8. Grafik Akurasi dan Loss Model CNN pada Beberapa Nilai Epoch
Pada Gambar 8(c.) pada epoch 50 grafik akurasi  dan loss p elatihan  model  berjalan secara  fluktuatif  dan  belum  konvergen. Walaupun  sudah  lebih  baik  dari  epoch  30 namun pada epoch 50 ini akurasi masih belum maksimum.
Pada  Gambar  8(d.) pada  epoch  100 grafik  akurasi  dan loss p elatihan  model berjalan secara fluktuatif dan lebih konvergen jika  dibandingkan  dengan dibandingkan dengan  nilai  epoch  yang  sebelumnya. Pada Tabel  3  dapat  dilihat  perbandingan  nilai akurasi dan loss untuk nilai epoch 10, 30, 50, dan  100.  Berdasarkan  Tabel  3,  nilai loss terkecil pada saat pelatihan terjadi pada epoch 30  yaitu  12,86%, accuracy tertinggi  terjadi pada saat epoch  100.  Pada  validasi,  nilai loss terendah  terjadi  pada  saat  epoch  100,  dan
accuracy tertinggi terjadi pada saat epoch 100.
Selain  itu,  pada  Tabel  3  dapat  dilihat perubahan  akurasi  pada  saat  pelatihan  dan pada  saat  validasi.  Disimpulkan  bahwa  pada epoch  100  memiliki  tingkat  akurasi  yang sudah cukup optimal dan diagram yang sudah cukup konvergen.

## Hasil Pengujian
Pada  tahap  pengujian  data  yang digunakan  sebanyak  624  citra chest  X-ray yang sebelumnya tela                         h melewati preprocessing. Sebanyak 390 citra chest X-ray pneumonia dan 234 citra chest X-ray normal. Dengan  setiap  citra chest  X-ray diubah menjadi size 224 x 224 piksel. Pada pengujian model  didapatkan  35,4%  untuk  nilai loss dan 88,46% untuk nilai akurasi model.
Tabel 3.  Perbandingan Akurasi dan Loss pada Tiap Epoch 10 30 50 100 Pelatihan Loss 45,53%  12,86%  13,81%  13,30% Accuracy 85,67%  96,83%  96,79%  97,16% Validasi Loss 23,32%  21,52%  17,91%  17,84% Accuracy 90,13%  90,55%  92,80%  93,13%
Gambar 9. Hasil Confusion Matrix Pengujian Model
Pada  Gambar  9  ditunjukkan Confusion
matrix dari hasil pengujian . Tingkat keakuratan dari hasil pengujian model didapat dari  perhitungan confusion  matrix terhadap citra chest X-ray. Terdapat 234 citra chest X- ray normal  dihasilkan  176  citra chest  X-ray terprediksi  benar  dengan  kelas  normal  atau disebut True Normal  (TN)  dan  58  citra chest X-ray terprediksi  salah  ke  kelas  pneumonia atau False Pneumonia  (FP).  Pada  390  citra chest  X-ray pneumonia  dihasilkan  376  citra chest  X-ray terprediksi  benar  dengan  kelas pneumonia atau disebut True Pneumonia (TP) dan  14  citra chest  X-ray terprediksi  salah dengan kelas normal atau False Normal (FN).
Berdasarkan  nilai  TP,  FP,  TN,  dan  FN  dapat
diperoleh nilai akurasi, presisi , recall, dan F1- score dari  persamaan  (1)  hingga  (4)  berikut [15]:
Berdasarkan  nilai  pada Confusion matrix ,  maka  nilai  presisi, recall ,  F1-Score, dan  akurasi  pengujian  model  dapat  ditentuka dengan  menggunakan  persamaan  (1)  hingga persamaan (4). Hasil perhitungannya disajikan pada Tabel 4 berikut.  Berdasarkan pada Tabel 4 ditunjukkan bahwa nilai presisi sebesar 93% untuk citra chest X-ray normal dan 87% untuk citra chest  X-ray pneumonia.  Nilai recall sebesar  75%  untuk  citra chest  X-ray normal dan  96%  untuk  citra chest  X-ray pneumonia.
Nilai f1-score sebesar 83% untuk citra chest X- ray normal  dan  91%  untuk  citra chest  X-ray pneumonia. Pada penelitian ini, citra chest X- ray sebelum  digunakan  ke  dalam  model dilakukan  perbaikan  citra  terlebih  dahulu menggunakan histogram  equalization untuk meningkatkan  kualitas  citra.  Pada  penelitian ini,  perbandingan  dataset    citra chest  X-ray normal  dan  citra chest  X-ray pneumonia termasuk tidak seimbang karena citra chest X- ray normal hanya 1.583 citra sedangkan 4.296 citra chest  X-ray pneumonia.  Pada  penelitian selanjutnya sebaiknya digunakan dataset yang seimbang untk tiap kelasnya.
Tabel 4.  Hasil Pengukuran Pengujian Model
Presisi Recall F1-Score Support Normal 0.93 0.75 0.83 234 Pneumonia 0.87 0.96 0.91 390 Accuracy 0.8846 624
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁 +   𝑇𝑃 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃 +  𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 ∗ 100% (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑁
𝑇𝑁 +   𝐹𝑁 ∗ 100% (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 +  𝐹𝑃 ∗ 100% (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 +  𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (4)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil dilakukan identifikasi pneumonia berdasarkan citra chest  X-ray menggunakan  metode Convolutional Neural Network ke dalam kelas normal  dan  pneumonia  yang  dilakukan peningkatan  kualitas  citra  menggunakan histogram equalization. Data citra chest X-ray sebanyak  4.993  digunakan  sebagai  data pelatihan , 262  citra  untuk  validasi  dan  624 citra  digunakan  untuk  pengujian.  Hasil  dari pelatihan terhadap  model,  yakni  nilai  loss sebesar  13,30%  menunjukkan  bahwa  model CNN dapat diterapkan untuk mengidentifikasi citra chest X-ray dengan akurasi 97,16% pada saat pelatihan dan 88,46% pada saat pengujian model.
Pada  penelitian  selanjutnya  identifikasi pneumonia berdasarkan citra chest X-ray dapat dikembangkan dengan meng-gunakan metode selain Convolutional Neural Networks (CNN) seperti Segmentasi  Sobel dan Natural Language Processing (NLP). Selain itu, fitur- fitur yang  digunakan  pada  metode  CNN  juga dapat dieksplorasi untuk meningkatkan akurasi model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Riminarsih,  C.M.  Karyati,  A.B.
Mutiara, dan B. Wahyudi., “Wall shear stress  calculation  based  on  MRI  image in  patients  with  abdominal  aortic aneurysm  (AAA),”  2016  International
Conference on Informatics and
Computing (ICIC), 2016, hal. 442-446.
[2] D.Riminarsih,  C.M.  Karyati,  A.B. Mutiara,  B.  Wahyudi,  Ernastuti,  “MRI Sagittal  Image  Segmentation  from Patients with Abdominal Aortic Aneurysms,” TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics  and  Control), vol.14,  no.3, hal.1105-1112, 2016.
[3] D. Aldina, R. D. Atmaja, and H. Fauzi,
“Simulasi dan Analisis Sistem Klasifikasi Kepadatan Tulang Menggunakan  Citra  X-ray,” J.Teknik Telekomunikasi., vol. 5, no. 1, pp. 2355- 9365, 2018. [4] E. Warganegara, Pneumonia Nosokomial(Hospital-acquired, Ventilator-associated, dan Health Care- associated  Penumonia),  JK  UNILA, vol.1, no. 3, hal.612-618, 2017.
[5] D.  Indrisari, 100%  Sembuh  Tanpa Dokter. Yogyakarta: Pustaka
Grahatama, 2009.
[6] Riset  Kesehatan  Dasar  (RISKESDAS),
Pedoman Pewawancara Petugas Pengumpul Data. Jakarta: Badan Litbangkes, Depkes RI, 2013. [7] N. Sulung, H. Hasyim, dkk., Gambaran Pneumonia Sebagai Penyebab
Morbiditas  Dan  Mortalitas  Pada  Anak Bawah Lima Tahun,” Jurnal Kesehatan , vol.12, no. 2, hal. 616 – 631, 2021.
[8] M.  A.  Wikanargo,  dan  A.  P.  Thenata, ”Segmentasi  Citra  Chest  X-rays  untuk
Pengenalan  Pola  Abnormalitas  pada Paru-Paru Menggunakan Metode Fuzzy
C-Means,” JUTEI , vol.2, no.2, hal. 101 – 111, 2018.
[9] R. Rahmadewi and R. Kurnia,
“Klasifikasi Penyakit Paru Berdasarkan Citra Rontgen Dengan Metoda Segmentasi  Sobel,” J.  Nas.  Teknik Elektro., vol. 5, no. 1, pp. 2309 – 2949, 2016.
[10] I. T. Ahmed, C. S. Der, N. Jamil, dan M.
A.  Mohamed,  “Improve  of  contrast- distorted image quality assessmentbased on convolutional neural networks,” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol.  9,  no.  6,  hal.  5604-5614,
2019.
[11] I.M.D. Maysanjaya,” Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional Neural
Network,” Jurnal  Nasional  Teknik Elektro  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.
9, no. 2, hal. 190-195, 2020.
[12] W.  Christanto,  “Klasifikasi  Pneumonia Menggunakan  CNN,” Skripsi  Univ.
Sumatera Utara, 2018.
[13] N.K. Manaswi ,   Deep  Learning  With Apllication Using Python, Chatbots and
Face,  Object,  and  Speech  Recognition With Tensor Flow and Keras,
Karnataka: Apress, 2018 .
[14] D.  Kermany,  K.  Zhang,  dan  M.
Goldbaum,  Large  Dataset  of  Labeled
Optical Coherence Tomography (OCT) and  Chest  X-Ray  Images  ,  [Daring]  ,
Tersedia : https://data.mendeley.com/datasets/rscb jbr9sj/3 , [Diakses : 25 Maret 2019]. [15] J.B.  Brown,”  Classifiers  and  their Metrics Quantified,” Molecular Informatic , vol.37, hal. 1-11, 2018.