## Ekstraksi Fitur dengan Classifer Random Forest untuk Memprediksi Covid 19 Berdasarkan Hasil Rontgen Thorax

## Feature Extraction with Random Forest Classifier to Predict Covid 19 Based
on Results Thorax X-ray
1 Ali Mustopa, 2 Hendri Mahmud Nawawi*, 3 Sarifah Agustiani, 4 Siti Khotimatul Wildah
1 Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
3,4 Teknologi Komputer, Fakultas Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta *e-mail: hendri.hiw@nusamandiri.ac.id
( received : 22 Februari 2022, revised : 5 April 2022, accepted : 7 April 2022)

## Abstrak
Coronavirus  19  (COVID-19)  adalah  infeksi  yang  sangat  menular  yang  disebabkan  oleh  sindrom pernapasan akut coronavirus 2 (SARS-CoV-2). COVID-19 menjadi virus baru yang belum ditemukan obatnya  dengan  ditandai  dengan  meningkatnya  angka  kematian  di  seluruh  dunia.  Penyakit coronavirus  yang  dapat  menyebabkan  pneumonia  yang  menyerang  pada  kantung  udara  paru-paru dengan gejala batuk kering, sakit tenggorokan hingga gangguan pernapasan akut (ARDS) yang terjadi pada  pasien  COVID-19.  Salah  satu  untuk  mendeteksi  virus  tersebut  dilakukan  dengan  mendeteksi hasil  rontgen  toraks  pada  pasien.  Teknologi  mechine  learning  selama  satu  dekade  ini  telah berkembang pesat dan terintegrasi kedalam sistem CAD untuk memberikan akurasi akurat. Penelitian ini  dilakukan  dengan  mendeteksi  rotngen  toraks  dengan  menggunakan  feature  extraction  Hu- Moments, Harralic dan Histogram serta mendeteksi akurasi terbaik dengan algoritma klasifikasi untuk mendeteksi  hasil  COVID-19.  Penelitian  dilakukan  dengan  menguji  dataset  yang  didapatkan  dari repositori kaggle yang memiliki citra yaitu 1281 Sinar-X COVID-19, Sinar-X Normal 3270, Sinar-X virus pneumonia 1656, dan Sinar-X bakteri-pneumonia 3001. Secara umum penellitian ini termasuk kedalam katergori baik karena menghasilkan akurasi tertinggi yaitu oleh algortima klasifikasi Random forest dimana hasil accuracy tersebut sebesar 84% dan Standar Deviasi 0.015847. Selain itu penelitian juga  menghasilkan  Kappa  sebesar  0.713.  Hasil  akurasi  tersebut  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan yaitu dengan feature extraction berupa hu-moments, Harralic dan histogram. Pada penelitian ini hasil terbaik diberikan oleh algortma Random forest dengan feature extraction Histogram dan Hu-Moment.
Kata kunci: Coronavirus 19, Toraks, Mechine Learning, Random forest, Ekstraksi Fitur

## Abstract
Coronavirus  19  (COVID-19)  is  a  highly  contagious  infection  caused  by  the  acute  respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). COVID-19 is a new virus for which no cure has been found, marked  by  the  increasing  death  rate  worldwide.  Coronavirus  disease  which  can  cause  pneumonia which attacks the air sacs of the lungs with symptoms of dry cough, sore throat to acute respiratory distress (ARDS) that occurs in COVID-19 patients. One of the ways to detect the virus is by detecting chest X-rays in the patient. Over the past decade's mechine learning technology has developed rapidly and  is  integrated  into  CAD  systems  to  provide  accurate  accuracy.  This  research  was  conducted  by detecting  thoracic  radiographs  using  feature  extraction  Hu-Moments,  Harralic  and  Histogram  and detecting  the  best  accuracy  with  a  classification  algorithm  to  detect  the  results  of  COVID-19.  The study  was  conducted  by  testing  the  dataset  obtained  from  the  Kaggle  repository  which  has  images, namely 1281 X-rays of COVID-19, 3270 X-rays Normal, 1656 X-rays of  pneumonia, and X-rays of bacteria-pneumonia  3001.  In  general,  this  research  is  included  in  the  Good  category  because  it produces  the  highest  accuracy  by  the  Random  forest  classification  algorithm  where  the  accuracy result is 84% and the standard deviation is 0.015847. In addition, the research also produced Kappa
of 0.713. The results of this accuracy are carried out in several stages, namely by feature extraction in the form of hu-moments, Harralic and histogram. In this study, the best results were given by the Random forest algorithm with feature extraction Histogram and Hu-Moment.
Keywords: Coronavirus 19, Thorax, Mechine Learning, Random forest, Feature Extraction

## 1 Pendahuluan
Coronavirus  19  (COVID-19)  adalah  infeksi  virus  yang  sangat  menular  yang  disebabkan  oleh sindrom  pernapasan  akut  coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  [1]  yang  mulai  menyebar  luas  di  Wuhan, Provinsi  Hubei,  Cina.  Sebagian  besar  pasien  secara  epidemiologis  terkait  dengan  Pasar  Grosir Makanan  Laut  Huanan  [2].  Angka  kematian  meningkat  secara  mengkhawatirkan  di  seluruh  dunia yang  menuntut  tanggapan  dini  untuk  mendiagnosis  dan  mencegah  penyebaran  penyakit  ini  dengan cepat.    Karena  tidak  memiliki  obat  dan  perawatan  khusus,  situasinya  menjadi  menakutkan  bagi milyaran orang [3].
Coronavirus  19  merupakan  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  peneumonia  [4],  yaitu    infeksi yang  mengobarkan  kantung  udara  paru-paru  [4].  Gejala  mulai  dari  batuk  kering,  sakit  tenggorokan, dan  demam  hingga  kegagalan  organ,  syok  septik,  pneumonia  berat,  dan  Sindrom  Gangguan Pernafasan  Akut  (ARDS)  dideteksi  dari  pasien  COVID-19  [5].  Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi peradangan  tersebut  adalah  dengan  menggunakan  sinar-X  untuk  dada.  Di  sinilah  peran Artificial Intelligence dan teknik Mechine learning akan membantu dokter mendeteksi pneumonia secara akurat dan cepat [6].
Seiring  dengan  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  informasi,  kehadiran  machine learning di    bidang    komputer    telah menarik    banyak    perhatian. Machine    learning menjadi sebuah tren dalam teknologi informasi. Saat ini perkembangan teknologi informasi telah merambah ke berbagai sektor termasuk Kesehatan [7].
Machine  learning  yang  digunakan  pada  bidang  kesehatan  bertujuan      untuk      memprediksi sebuah   penyakit. Dengan  hasil  prediksi  yang  lebih  cepat  diterima oleh  dokter/pakar  kesehatan, semakin  cepat  pula tindakan    atau    penangannya    terhadap    sebuah penyakit [8]
Selama  satu  dekade,  teknologi mechine  learning telah  berkembang  pesat  dan  diintegrasikan  ke dalam sistem CAD untuk memberikan diagnosis yang akurat dan cepat. Keberhasilan luar biasa dari Artificial  Intelligence  (AI)  membawa  lebih  banyak  tanda  kemajuan  dalam  analisis  citra  medis. Kemampuan  model  AI  yang  efektif  sangat  bergantung  pada  pembelajaran  dari  jumlah  sampel pelatihan yang memadai [9]. Salah satu yang bisa dilakukan dengan analisis citra medis dalam hal ini dapat dilakukan dengan tambahan feature extraction pada citra yang diteliti.
Feature    extraction    menjawab    masalah  model  template  seperti  bentuk,  ukuran,  dan  orientasi yang    ada    pada    algoritma    template    matching    dengan  cara     memetekan      ciri-ciri      objek      citra yang   akan dikenali.  Ciri-ciri  yang  dipetakan  dari  citra  yangakan  dikenali  dan  diklasifikasikan terhadap  ciri-ciri citra   template   yang   disimpan   pada   basis   data  [10]. Salah satu Algoritma feature extraction yaitu Hu-Moments, Harralic dan Histogram.
Penelitian lain yang dilakukan dalam mendeteksi coronavirus-19 dengan metode yang diusulkan (CoroNet) adalah jaringan saraf konvolusional yang dirancang untuk mengidentifikasi kasus COVID- 19 menggunakan sinar-X pada dada [11]. Model ini telah dilatih dan diuji pada kumpulan data kecil yang terdiri dari 4 kelas yaitu normal, pneumonia bacterial, pneumonia viral dan COVID-19 dengan total keseluruhan citra berjumlah 1.251 citra rontgen dada [11].
Pada  paper  ini  kami  memaparkan  penelitian  lain  dengan  menggunakan  hasil  dari  rotgen  dada dimana    penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan feature  extraction Hu-Moments, Harralic dan Histogram serta  mendeteksi  akurasi  terbaik  dengan  algoritma  klasifikasi  untuk  mendeteksi  hasil COVID-19. Penelitian dilakukan dengan menguji dataset yang didapatkan dari repositori kaggle yang memiliki citra yaitu 1281 Sinar-X COVID-19, Sinar-X Normal 3270, Sinar-X viruspneumonia 1656, dan Sinar-X bakteri-pneumonia 3001[12].

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terkait  penentuan  deteksi  covid-19  dilakukan  oleh  Muhammad  Ghozali  dan  Heni Suarti [13] yang berjudul Deteksi Tepi pada Citra Rotgen Penyakit Covid-19  Menggunakan  metode
Sobel  dimana  pendeteksian  Covid-19  dengan  menggunakan  metode  ini  citra  yang  digunakan menggunakan  sinar-X  atau  proses  rontgen  melalui  proses clean  stage dengan high  pass  filtering kemudian disegmentasi berdasarkan teknik tresholding. Proses pendeteksian dilakukan untuk melihat bahwa metode sobel dengan teknik tresholding dapat melihat penyebaran virus corona sehingga dapat dijadikan diagnosis Covid-19. Pada penelitian ini belum menyampaikan seberapa pengaruh terhadap persentase  keberhasilan  penggunaan  model  untuk  mendeteksi  covid-19  namun  dari  hasil  penelitian menunjukan bahwa filter high-pass menggunakan sobel dapat memberikan informasi tentang daerah yang terinfeksi covid-19.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nisa  Nafisah,  Riza  Ibnu  Adam  dan  Carudin  [14] yang  berjudul Klasifikasi K-NN  dalam  identifikasi  Penyakit  Covid-19  menggunakan  Ekstraksi  Fitur GLCM  penelitian  ini  menjelaskan  proses  pendeteksian  Covid-19  menggunakan  Ekstraksi  Fitur GLCM  dimana  pengklasifikasianya  menggunakan  K-NN.  Hasil  dari  deteksi  Covid-19  dengan melakukan 3 pemodelan nilai inputan k. Hasil penelitian yang diperoleh dari proses pengklasifikasian yaitu  sebesar  80%  pada  model  3  dengan  nilai k =  5  dan  pada  model  1  dan  2  diperoleh  hasil  akurasi sebesar 90% dengan nilai k = 1 dan k = 3.
Penelitan terkait ekstraksi fitur juga dapat diterapkan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan  model  algoritma  propagasi  balik.  Metode  ektraksi  fitur  yang  digunakan  menggunakan harralick dimana keakuratan sebesar 66%.  Penelitian tersebut dilakukan oleh Sarah Yuli Evangelista Simarmata,  Yuinita  Arum  Sari  dan  Sigit  Adinugroho  [15].  Sebagai  analisis  lebih  lanjut  proses pengklasifikasian  ditambahkan  berupan  ekstraksi  fitur  GLCM  dan  Color  Histogram  pada  klasifikasi citra  makanan  menggunalan  Learning  Vector  Quantization  (LVQ)  meskipun  hasil  yang  didapatkan masih rendah yaitu 53,33%.
Berdasarkan hasil penelitian terkait, kami mengusulkan beberapa ekstraksi fitur seperti Harralic, Color Histogram dan Hu-moments dimana metode klasifikasi menggunakan algoritma random forest. Hasil  eksperimen  akurasi  dilakukan  dengan  beberapa  tahap  mengkomparasikan  beberapa  ekstraksi fitur sehingga dapat melihat mana yang cocok dalam proses pendeteksian citra rontgen thorax dalam mendeteksi covid-19.

## 3 Metode Penelitian
Pada  metode  penelitian  ini  dilakukan  dengan  berbagai  langkah  penelitian  yang  dapat menghasilkan akurasi algoritma terbaik dalam menentukan hasil rontgen troax . Hasil yang diberikan nantinya  akan  menjadi  pilihan  untuk  menentukan  deteksi  Covid  19  pada  pasien.  Adapun  langkah penelitian ini adalah sebagaimana Gambar 1 berikut.
Gambar 1.  Metode Penelitian
e-ISSN:2540-9719

## 3.1. Dataset Penelitian
Pada tahapan ini dilakukan dengan memilih dataset yang akan kita teliti dengan mengumpulkan, memahami  dan  mengidentifikasi  data  yang  dimiliki.  Kemudian  data  tersebut  juga  harus  diverifikasi kebenaran dan relabilitiasnya. Dataset yang diperoleh ini berasal dari kaggle repository .

## 3.2. Prepocessing
Tahapan ini dilakukan dengan persiapan data yang sudah didapatkan. Pada tahapan ini meliputi proses  Image  class,  size  image  dan  rain/test  path  untuk  menyiapkan  data  yang  akan  diuji  sesuai dengan label class yang telah ditentukan. Adapun jumlah keseluruhan  data yang sudah dikumpulkan berdasarkan  class  yaitu  covid,  normal,  pneumonia  bacterial  dan  pneumonia  viral.  Jumlah  data  yang didapatkan dari keseluruhan data yaitu 9208 citra.

## 3.3. Feature Extraction
Tahapan feature  extraction merupakkan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  teknik  penting  dalam computer  vision yang  banyak  digunakan  untuk  warna,  tekstur  dan  bentuk.  Penelitian  ini  dilakukan dengan melakukan dengan feature extraction sebagai berikut. a. Histogram (HOG)
Histogram merupakan  jenis feature  extraction yang  berfungsi  sebagai  representasi  grafis  dari distribusi  nada  dalam  citra  digital  .  Ini  memplot  jumlah  piksel  untuk  setiap  nilai  nada.  Dengan melihat Histogram untuk  gambar  tertentu,  penonton  akan  dapat  menilai  seluruh  distribusi  nada warna secara sekilas.
b. Harralic
Haralick  digunakan  untuk  mengkuantifikasi  gambar  berdasarkan  tekstur.  Itu  ditemukan  oleh Haralick  pada tahun  1973 dan  Anda  dapat  membacanya  secara rinci di  sini. Konsep  dasar  yang terlibat dalam komputasi fitur Tekstur Haralick adalah Matriks Co-kejadian Tingkat Abu-abu atau GLCM.
c. Hu-Moments
Hu-Moments  merupakan  featur  extraction  yang  sangat  umum  yang  diekstrak  dari  gambar  untuk digunakan dalam tugas pengenalan pola, seperti pengenalan bentuk dan pengambilan bentuk.

## 3.4. Algoritma Klasifikasi
Pada  tahapan  ini  proses  pemilihan  algoritma  dengan  parameter  nilai  yang  optimal.  Hal  ini bertujuan  untuk  representasi  komputasi  dari  hasil  pengamatan  yang  meruakan  hasil  dari  pencarian pola-pola  yang  terkandung  pada  data.  Penelitian  dilakukan  dengan  melakukan  pengujian  beberapa algoritma klasifikasi yaitu algoritma klasifikasi Random forest Classifier (RF).

## 3.5. Evaluation Model
Pada  tahapan  ini  dilakukan  evaluasi  model  dari  klasifikasi  algoritma  yang  dilakukan  dengan feature  extraction yang  digunakan  untuk  melihat  hasil  dari accuracy,  confusion  matrix,  kappa statistic, precision dan recall.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil pembahasan merupakan bentuk penjelasan tentang penelitian yang dilakukan dari tahapan awal  hingga  akhir  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  algoritma  terbaik  sesuai  dengan  citra  yang dipilih yaitu rotgen torax. Adapun hasil penelitian ini adalah sebagai berikut.

## 4.1 Dataset
Dataset Curated Chest X-Ray Image Dataset for COVID-19 adalah kumpulan data yang berasal dari kaggle  repository yang  merupakan  gabungan  gambar  rontgen  dada  COVID-19  yang  diperoleh dengan  menyusun  15  kumpulan  data  yang  tersedia  untuk  umum  seperti  yang  tercantum  di  bagian referensi.  Dataset  saat  ini  berisi  1281  Sinar-X  COVID-19,  Sinar-X  Normal  3270,  Sinar-X  virus- pneumonia 1656, dan Sinar-X bakteri-pneumonia 3001.
Kumpulan  data  yang  dikumpulkan  seperti  yang  dikutip  oleh  kumpulan  data  ini  digabungkan untuk membentuk repositori terintegrasi. Repositori terintegrasi ini berisi total 4558 Sinar-X COVID- 19, 5403 Sinar-X Normal, 4497 Sinar-X Pneumonia Viral, dan 5768 Sinar-X pneumonia bakteri. Dari 1379  Sinar-X  COVID-19,  1476  Sinar-X  normal,  2690  Sinar-X  pneumonia  virus,  dan  2588  Sinar-X
e-ISSN:2540-9719
pneumonia  bakterial  ditemukan  sebagai  duplikat  berdasarkan  kemiripan  gambar  dan  karenanya dihapus. Arsitektur Inception V3 digunakan untuk mendapatkan image embeddings, yang dilanjutkan dengan penggunaan algoritma pembelajaran.

## 4.2 Prepocessing
Hasil  prepocessing  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  yang  dilakukan  dengan  tools python  dengan  memasukan  citra  terlebih  dahulu  untuk  dilakukan  penelitian.  Kemudian  dari  hasil gambar yang dipilih dilakukan dengan menentukan pixel dan data sesuai dengan label yang ingin kita teliti.  Penilitan  ini  menggunakan  citra  yang  berukuran  1024x1024  Pixel  sesuai  dengan  citra  yang dihasilkan.
Pada  tahapan  ini  meliputi  proses  Image  class,  size  image  dan  rain/test  path  untuk  menyiapkan data yang akan diuji sesuai dengan label class yang telah ditentukan. Adapun pembagian data setiap class adalah sebagaimana Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Jumlah Dataset Setiap Class Nama Class Jumlah Citra Covid Normal Pneumonia Bacterial Pneumonia Viral 1281 3270 3001 1656
Jenis  citra  yang  didapatkan  dari  repositori  kaggle  dijadikan  sebagai  bahan  ekperimen  pada penelitian ini sebagaimana Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Citra Pada Dataset
Nama Class
Hasil Citra Covid Normal Pneumonia Bacterial Pneumonia Viral

## 4.3 Feature Extraction
Hasil  dari feature  extraction dilakukan  dengan  memberikan    beberapa  uji  untuk  menampilkan hasil dari eksperimen yang dilakukan. Sebagai bahan eksperimen setiap class wajib di masukkan saat melalukan feature extraction agar didapatkan hasil akurasi yang baik sesuai dengan yang diinginkan. Adapun feature extraction ini dilakukan adalah sebagai berikut.
1. Hu Moments
Ektraksi  menggunakan  Hu-Moments  dilakukan  dengan  menggubah  warna  RGB  ke  bentuk grayscale  kemudian  hasil  tersebut  dikonversikan  kedalam  feature Hu  Moments dengan  memberikan hasil array setiap citra untuk dijadikan data yang digunakan sebagai hasil ekstraksi yang diinginkan

## 2. Harralic
Ekstraksi  menggunakan Harralic merupakan  bentuk  ekstrasi  jenis  tekstur  dimana  gambar  RGB diubah kedalam grayscale kemudian dilakukan dengan code feature Harralic untuk mengubah gambar dalam bentuk array sebagai hasil ekstrasi yang diinginkan.
3. Histogram (HOG)
Ekstraksi menggunakan Histogram merupakan bentuk ekstrasi yang dilakukan dengan mengubah RGB  kedalam  HSV  kemudian  dilakukan  feature Histogram dengan  menghitung  tiap  seleksi  yang diinginkan.
Pada  tahapan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  training  data  dari  ketiga feature extraction tersebut untuk dijadikan global feature sebagai acuan pada saat melakukan train clasifier.

## 3.4. Algoritma Klasifikasi
Pada  proses cross  validation dilakukan  dengan  membaca  hasil  dari feature  extraction yang dibentuk  dengan  memasukkan  hasil  dari global  feature yang  diterapkan  pada  proses  feature extraction.
Tahapan proses evaluasi model dilakukan dengan  memberikan hasil dari pemrosesan data yang dilakukan  dengan feature  extraction dan training  clasifier sehingga  dari  hasil  olah  data  tersebut menghasilkan akurasi tiap algoritma sebagai berikut.
Algoritma  yang  diuji  pada  penelitian  ini diantaranya  algoritma Logistic  Regression  ( LR ) , Linear Discriminant Analysis ( LDA ), Kneighbors Classifier ( KNN ), Decision Tree Classifier ( CART ),  Random  forest  Classifier  ( RF ),  Gaussian  NB  ( NB ) dan Support  Vector Machine (SVM).
1. Hasil Pengujian dengan fitur ekstraksi Hu Moment, Harralic dan Histogram . Penerapan  fitur  ekstraksi Hu  Moment,  Harralic  dan  Histogram terhadap  beberapa  algoritma klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebagaimana Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Accuracy Feature Extraction Hu Moment Harralic Histogram Algoritma Accuracy Standar Deviasi Accuracy Standar Deviasi Accuracy Standar Deviasi RF 0.784449 0.014198 0.74997 0.010789 0.798913 0.017892 CART 0.704999 0.016626 0.699456 0.014916 0.686436 0.013291 KNN 0.611453 0.019418 0.671127 0.012159 0.675107 0.017023 SVM 0.550572 0.01987 0.65413 0.017595 0.669919 0.016377 LR 0.532969 0.019232 0.649305 0.011992 0.628333 0.019498 LDA 0.474622 0.014489 0.618928 0.012358 0.604222 0.019539 NB 0.373716 0.014968 0.572635 0.014248 0.56769 0.011321
Pada Tabel 3 dapat dijelaskan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dari penggunaan Hu Moment, Harralic dan Histogram terhadap beberapa algoritma klasifikasi random forrest (RF) menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik dibandingkan nilai akurasi pada algoritma lainnya yang dijadikan sample pada penelitian ini dengan dengan nilai akurasi 78% untuk fitur Hu Moment , 74% pada fitur Harralic dan 79% pada fitur Histogram .
Kemudian  pada  pengujian  selanjutnya  pada  masing-masing  fitur  terhadap  algoritma Random forest diuji dan menghasilkan nilai sebagaimana Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Pengujian Feature Extraction precision recall f1-score support HM HR HG
HM HR HG HM HR HG HM HR HG 0 0.89 0.74  0.87  0.88 0.65 0.73 0.89 0.69 0.79 381 381 381 1 0.73 0.86  0.82  0.87 0.9 0.93 0.8 0.88 0.87 959 959 959 2 0.7 0.68  0.73  0.71 0.76 0.79 0.71 0.72 0.76 930 930 930
3 0.72 0.56  0.66  0.42 0.44 0.45 0.53 0.49 0.54 468 468 468 accuracy 0.74 0.74 0.77 2738 2738  2738 macro avg 0.76 0.71  0.77  0.72 0.69 0.72 0.73 0.7 0.74 2738 2738  2738 weighted avg 0.74 0.73  0.77  0.74 0.74 0.77 0.73 0.73 0.76 2738 2738  2738
HM : Hu Moment , HR : Harralic , HG : Histogram
2. Hasil  Pengujian Hu  Moment dan Harralic,  Hu  Moment dan Histogram dengan  Algoritma Klasifikasi
Pengujian  selanjutnya  dengan  penerapan  dengan  kombinasi  dua  fitur  ekstraksi Hu  Moment dan Harralic dan Hu Moment dan Histogram menghasilkan nilai akurasi sebagaimana Tabel 5 berikut:
Tabel 5. Hasil Accuracy Kombinasi Feature Hu Moment dengan Harralic dan Hu Moment dengan Histogram Feature Extraction Hu Moment & Harralic Hu Moment & Histogram Algoritma Accuracy Standar Deviasi Accuracy Standar Deviasi RF 0.794214 0.014168 0.845542 0.015847 CART 0.726582 0.014388 0.742123 0.015886 KNN 0.72176 0.017875 0.696634 0.018721 SVM 0.719954 0.012839 0.662363 0.015274 LR 0.707054 0.01233 0.660676 0.017326 LDA 0.684755 0.019575 0.482315 0.018883 NB 0.557205 0.011799 0.355247 0.01837
Berdasarkan Tabel 5  dapat  dijelaskan  bahwa nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dari penggunaan Hu Moment dan Harralic terhadap beberapa algoritma klasifikasi random forrest (RF) ini menghasilkan nilai  akurasi  yang  lebih  baik  daripada  algoritma  lainnya.  pada  pengujian  dengan  dua  model feature extraction Hu Moment dan Haralic RF memperoleh akurasi 79% dan pada feature Hu Moment dan Histogram pengujian dengan model algoritma random forest memiliki nilai sebesar 84%.
Selanjutnya  pada  penerapan  fitur Hu  Moment dengan Harralic dan Hu  Moment dengan Histogram terhadap algoritma Random forest ini menghasilkan nilai sebagaimana Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Pengujian Hu Moment dengan Harralic dan Hu Moment dengan Histogram precision recall f1-score support HM & HR HM & HG HM & HR HM & HG HM & HR HM & HG HM & HR HM & HG 0 0.9 0.93 0.88 0.91 0.89 0.92 381 380 1 0.88 0.85 0.92 0.93 0.9 0.89 959 1006 2 0.72 0.74 0.8 0.82 0.76 0.78 930 878 3 0.61 0.72 0.42 0.45 0.5 0.55 468 471 accuracy 0.81 0.81 0.79 0.81 2738 2735 macro avg 0.78 0.81 0.76 0.78 0.76 0.79 2738 2735 weighted avg 0.78 0.8 0.79 0.81 0.78 0.8 2738 2735
3. Hasil Pengujian Hu Moment , Harralic , Histogram dengan Algoritma Klasifikasi Penerapan fitur ekstraksi dengan ketiga feature extraction Hu Moment , Harralic dan Histogram terhadap beberapa algoritma klasifikasi menghasilkan nilai sebagaimana Tabel 7 berikut:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 7. Hasil Accuracy Hu Moment , Harralic dan Histogram Algoritma Accuracy Standar Deviasi RF 0.814166 0.016489 LDA 0.738505 0.015158 KNN 0.734279 0.015763 CART 0.722213 0.01668 LR 0.70568 0.018812 NB 0.588509 0.012652 SVM 0.540843 0.010227
Kemudian  pada  penerapan  fitur Hu  Moment , Harralic dan Histogram terhadap  algoritma Random forest ini menghasilkan nilai sebagaimana Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Pengujian Hu Moment , Harralic dan Histogram precision recall f1-score support 0 0.9 0.86 0.88 380 1 0.86 0.92 0.89 1006 2 0.71 0.78 0.74 878 3 0.59 0.43 0.5 471 micro avg 0.78 0.78 0.78 2735 macro avg 0.77 0.75 0.75 2735 weighted avg 0.77 0.78 0.77 2735
Pada Tabel 7 dapat dijelaskan bahwa nilai akurasi yang dihasilkan dari penggunaan ketiga feature Extraction  Hu  Moment , Harralic dan Histogram terhadap  beberapa  algoritma  klasifikasi random forrest (RF) menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik pada semua algoritma yang memiliki akurasi tertinggi dengan nilai akurasi 81% dibandingkan nilai akurasi algoritma lainnya.

## 3.5. Evaluation Model
Pada tahapan model evaluasi peneliti juga melakukan berbagai eksperemen untuk melihat akurasi setiap feature  extraction yang  dilakukan  ketika  menggunakan  algoritma  klasifikasi Random  forest untuk membuktikan pengaruh dari feature extraction yang diberikan pada algoritma tersebut.
Gambar 2. Machine Learning Algoritm Comparison
Berdasarkan  Gambar  2,  dari  semua  percobaan  dengan  model  algoritma  klasifikasi  model algoritma  yang  paling  baik  adalah Random  Forest (RF)  dengan feature  extraction Hu-Moments  +
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Histogram dengan  accuracy  sebesar  84%  dan  Standard  Deviasi  sebesar  0.015847.  Hasil  daripada confussion matrix yang dihasilkan dapat dijelaskan pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Hasil Confussion Matrix Prediction Value Covid Normal P-Bac P-Vir
A ct ua l V al ue Covid 343 8 25 4 Normal 11 938 41 16 P-Bac 13 91 703 71 P-Vir 5 56 211 199
Berdasarkan tabel confussion matrixs tersebut menunjukan bahawa: a. Kolom  Warna  Hijau  menunjukan  bahwa  nilai  setiap  class  prediksi  terbukti  sesuai  dengan  class yang  sebenarnya,  artinya  sebanyak  343    subject  yang  diprediksi  sebagai  Covid  terbukti  sebagai Covid, 938 subject yang diprediksi sebagai Normal terbukti sebagai Normal dan 703 subject yang diprediksi  sebagai  Pneumonia  Bacterial  terbukti  sebagai  Pneumonia  Bacterial,  199  subject diprediksi Pneumonia Viral terbukti sebagai Pneumonia Viral.
b. Kolom  Warna Kuning  menunjukan  salah satu  nilai  yang  diprediksi  tidak  terbukti  sesuai  dengan class  yang  sebenernya,  artinya  41  subject  yang  diprediksi  sebagai  Pneumonia  Bacterial  ternyata hasil sebenarnya adalah Normal
Tabel 10. Jumlah Featrue Extraction dengan Random forest One Feature Extraction Two Feature Extraction Three Feature Extraction Accuracy 79% 84% 80% Std. Deviasi 0.01886 0.015847 0.01886 Kappa 0.648 0.713 0.68811 Precision 0.75 0.8 0.77 Recall 0.75 0.8 0.78 F1 -Score 0.75 0.79 0.77
Pada  Tabel  10  terlihat  bahwa  proses feature  extraction memiliki  perbandingan  dari  tiap ekstrasi yang diberikan sehingga pemilihan feature extraction pada citra yang dimiliki memiliki peran penting  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  terbaik  pada  proses  klasifikasi  citra  rontgen  torax  untuk meentukan rontgen torax tersebut menghasilkan deteksi COVID-19 yang lebih baik. Berikut Gambar 3 perbandingan dari tiap feature extraction yang dihasilkan dari hasil terbaik tiap feature extraction.
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 515-525
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 3 Hasil Perbandingan Feature Extraction

## 5 Kesimpulan
Secara  umum  penelitian  ini  termasuk  kedalam  katergori  baik  karena  menghasilkan  akurasi tertinggi yaitu  oleh algortima klasifikasi Random forest dimana hasil accuracy tersebut sebesar 84% dan  Standar  Deviasi  0.015847.  Selain  itu  penelitian  juga  menghasilkan  Kappa  sebesar  0.713.  Hasil akurasi  tersebut  dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  dengan feature  extraction berupa  hu- moments, Harralic dan  histogram.  Pada  penelitian  ini  hasil  terbaik  diberikan  oleh  dua feature extraction .
Berdaasarkan penelitian yang sudah dilakukan, untuk menentukan hasil rongten torax covid pada penelitian  ini  akan  lebih  baik  jika  dalam  pentuannya  dilakukan  dengan  algortma Random  forest dengan feature  extraction  Histogram dan  Hu-Moment  melihat  bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  dari beberapa algoritma klasifikasi serta membandingkan dengan feature extraction yang lain memberikan hasil  yang  lebih  unggul  dalam  proses  klasifikasi.  Pada  tahap  selanjutnya  penelitian  akan  dilakukan dengan  menggunakan  model  deep  learning  untuk  pengembangan  dari feature  extraction dengam model mechine learning .

## Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  kepada  kedua  orang  tua  tercinta  dan  kepada  semua  tim  yang  terlibat  pada penyusunan penelitian ini.

## Referensi
[1] M. A. Shereen, S. Khan, A. Kazmi, N. Bashir, and R. Siddique, “COVID-19 infection: Origin, transmission,  and  characteristics  of  human  coronaviruses,” J.  Adv.  Res. ,  vol.  24,  pp.  91–98, 2020, doi: 10.1016/j.jare.2020.03.005.
[2] L. Yang et al. , “Epidemiological and clinical features of 200 hospitalized patients with corona virus disease 2019 outside Wuhan, China: A descriptive study.,” J. Clin. Virol. , vol. 129, no. March, p. 104475, 2020, doi: 10.1016/j.jcv.2020.104475.
[3] H.  A.  Rothan  and  S.  N.  Byrareddy,  “The  epidemiology  and  pathogenesis  of  coronavirus disease (COVID-19) outbreak,” Journal of Autoimmunity . 2020, doi:
10.1016/j.jaut.2020.102433.
[4] A. Torres and C. Cillóniz, Clinical management of bacterial pneumonia . 2015.
[5] C.  C.  Lai,  T.  P.  Shih,  W.  C.  Ko,  H.  J.  Tang,  and  P.  R.  Hsueh,  “Severe  acute  respiratory syndrome  coronavirus  2  (SARS-CoV-2)  and  coronavirus  disease-2019  (COVID-19):  The epidemic and the challenges,” Int. J. Antimicrob. Agents , vol. 55, no. 3, p. 105924, 2020, doi:
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% Feature Extraction + RF 1 - F.Ex 2 - F.Ex
3 - F.Ex
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 515-525
e-ISSN:2540-9719
10.1016/j.ijantimicag.2020.105924.
[6] N.  E.  M.  Khalifa,  M.  H.  N.  Taha,  A.  E.  Hassanien,  and  S.  Elghamrawy,  “Detection  of coronavirus (COVID-19) associated pneumonia based on generative adversarial networks and a fine-tuned deep transfer learning model using chest x-ray dataset,” arXiv . 2020.
[7] R. Munawarah, O. Soesanto, and M. R. Faisal, “Penerapan Metode Support Vector Machine,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , 2016.
[8] B.  Sugara  and  A.  Subekti,  “Penerapan  Support  Vector  Machine  (Svm)  Pada  Small  Dataset Untuk Deteksi Dini Gangguan Autisme,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 177–182, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.649.
[9] A.  Hosny,  C.  Parmar,  J.  Quackenbush,  L.  H.  Schwartz,  and  H.  J.  W.  L.  Aerts,  “Artificial intelligence in radiology,” Nature Reviews Cancer . 2018, doi: 10.1038/s41568-018-0016-5.
[10] R.  S.  Bahri  and  I.  Maliki,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  TEMPLATE  MATCHING DAN  FEATURE  EXTRACTION  PADA  OPTICAL  CHARACTER  RECOGNITION,” J. Komput. dan Inform. Edisi. I Vol. 1, Maret 2012 , 2012.
[11] A. I. Khan, J. L. Shah, and M. M. Bhat, “CoroNet: A deep neural network for detection and diagnosis  of  COVID-19  from  chest  x-ray  images,” Comput.  Methods  Programs  Biomed. , 2020, doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105581.
[12] U.  Sait,  “Curated  Chest  X-Ray  Image  Dataset  for  COVID-19,” Kaggle  Repository ,  2020. https://www.kaggle.com/unaissait/curated-chest-xray-image-dataset-for-covid19.
[13] M.  Ghozali  and  H.  Sumarti,  “Deteksi  Tepi  pada  Citra  Rontgen  Penyakit  COVID-19 Menggunakan  Metode  Sobel,” J.  Imejing  Diagnostik ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  51–59,  2020,  doi: 10.31983/jimed.v6i2.5840.
[14] N. Nafisah, R. I. Adam, and Carudin, “Klasifikasi K-NN dalam Identifikasi Penyakit COVID- 19 Menggunakan Ekstraksi Fitur GLCM,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 128– 132, 2021.
[15] S. Y. E. Simarmata, Y. A. Sari, and S. Adinugroho, “Klasifikasi Citra Makanan Menggunakan Algoritme  Learning  Vector  Quantization  Berdasarkan  Ekstraksi  Fitur  Color  Histogram  dan Gray Level Co-occurrence Matrix,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 3, pp. 2369–2378, 2019.