## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359

## KLASIFIKASI CITRA X-RAY TORAKS DENGAN MENGGUNAKAN CONTRAST LIMITED ADAPTIVE HISTOGRAM EQUALIZATION DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (STUDI KASUS: PNEUMONIA)
Surya Adi Widiarto 1) , Wahyu Andi Saputra 2) , Atika Ratna Dewi 3)
1, 2) Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3) Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I Panjaitan, No. 128, Purwokerto Selatan, Banyumas, Jawa Tengah, 53147 e-mail: 17102189@ittelkom-pwt.ac.id 1) , andi@ittelkom-pwt.ac.id 2) , atika@ittelkom-pwt.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pneumonia  merupakan  penyakit  yang  menyerang  paru-paru.  Ketika  seseorang  dicurigai  sebagai  penderita  pneumonia maka akan dilakukan berbagai pemeriksaan untuk memastikan hasil diagnosis, salah satunya yaitu pemeriksaan pada citra x-ray  toraks.  Namun,  terdapat  kemungkinan  dokter/radiologis  melakukan  kesalahan  dalam  melakukan  interpretasi.  Untuk meminimalisir hal tersebut diperlukan terbososan guna membantu dokter/radiologis dalam menganalisis citra x-ray toraks. Salah  satunya  adalah  dengan  menerapkan  penggunaan  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  dimana  harapannya  CNN dapat  digunakan untuk mengenali citra x-ray toraks sehat  dan berpneumonia. Akan tetapi  terdapat  faktor yang dapat  me- nyebabkan citra x-ray menjadi buruk, sehingga dimungkinkan dapat mempengaruhi hasil perolehan CNN. Untuk mengatasi hal tersebut Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) digunakan untuk melakukan perbaikan citra sebe- lum citra diterapkan pada CNN. Selain itu penggunaan beberapa epoch dan ukuran gambar yang berbeda juga diterapkan untuk mengetahui pengaruh pada hasil yang diperoleh model, dimana kemudian hasil-hasil yang diperoleh tersebut dilakukan analisis untuk mengetahui model mana yang memperoleh hasil terbaik. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh hasil perolehan terbaik pada model dengan penerapan CLAHE pada epoch 180 dengan ukuran 256x256 yang memperoleh tingkat akurasi sebesar 95,21%.
Kata Kunci: CLAHE, CNN, Pneumonia.

## ABSTRACT
Pneumonia is a disease that attacks the lung. When someone is suspected of having pneumonia, various examinations will be carried out to confirm the diagnosis, one of them is by examining the chest x-ray image. However, there is a possibility that the doctor/radiologist may make a mistake in interpreting it. To minimize this, a breakthrough is needed for assisting doc- tors/radiologists in analyzing chest x-ray image. One of them is by applying the use of Convolutional Neural Network (CNN), where it is hoped that CNN can be used for recognizing healthy and pneumonia chest x-ray images. However, some factors can cause the x-ray image to be bad, so it is possible that it can affect the CNN acquisition results. To overcome this, Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) is used to improve the image before the image is applied to CNN. More- over, the use of several epochs and different image sizes is also applied to determine the effect on the results obtained by the model, which then the acquisition results were analyzed to find out which model get the best results. After testing was done, the best results were obtained on the model with the application of CLAHE on epoch 180 with a size of 256x256 which obtained an accuracy rate of 95,21%.
Keywords: CLAHE, CNN, Pneumonia.

## I. P ENDAHULUAN
NEUMONIA merupakan suatu bentuk infeksi pernapasan akut yang menyerang paru-paru [1]. Pneumonia sendiri  dapat  disebabkan  oleh  virus,  bakteri,  maupun  jamur,  dan  hal  tersebut  menyebabkan  setiap  orang memiliki resiko menderita pneumonia. Selain itu gejala ringan dari pneumonia yang umumnya seperti batuk kering, flu pilek, demam menggigil, nyeri otot, nyeri dada, mual, sakit perut, dan muntah [2] menyebabkan sebagian besar  penderita  kurang  begitu  memperhatikan  kondisi  kesehatan.  Menurut  WHO  pada  tahun  2017,  pneumonia menjadi  penyebab  15%  kematian  anak-anak  berusia  dibawah  5  tahun  (balita)  diseluruh  dunia,  yaitu  sebanyak 808,694 anak [1].
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359

## Gambar 1. Statistik Jumlah Kasus Pneumonia 2012-2018  [3]
Kemudian berdasarkan data statistik yang diperoleh dari kementerian kesehatan Indonesia pada tahun 2012-2018 yang dapat dilihat pada gambar 1, di Indonesia sendiri terdapat cukup banyak kasus pneumonia. Pada tahun 2015 jumlah kasus penderita pneumonia di Indonesia mencapai 554,650 jiwa, berikutnya pada tahun 2016 jumlah kasus penderita  pneumonia  di  Indonesia  mengalami  peningkatan  menjadi  568,146  jiwa,  sedangkan  pada  tahun  2018 jumlah kasus penderita pneumonia di Indonesia mencapai 478,078 jiwa. Selain itu di Indonesia sendiri juga terdapat cukup banyak jumlah angka kematian yang disebabkan oleh pneumonia, dimana pada tahun 2017 jumlah angka kematian mencapai 43,764 jiwa dan tersebar dari berbagai kalangan usia yang dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Statistik Jumlah Kasus Kematian Pneumonia 2017 [4]
Tingginya jumlah kasus penderita dan kematian yang disebabkan oleh pneumonia di Indonesia ini menandakan bahwa  pendeteksian  dan  penanganan  pneumonia  di  Indonesia  harus  ditinjau  dengan  serius.    Ketika  seseorang dicurigai sebagai penderita pneumonia maka akan dilakukan wawancara medis, pemeriksaan fisis umum dan paru, pemeriksaan  citra x-ray toraks,  pemeriksaan  darah,  serta  pemeriksaan  bakteri  penyebab  dari  dahak  [5].  Dari berbagai  tahap  dalam melakukan  diagnosis  tersebut,  pemeriksaan  citra x-ray toraks  merupakan  salah  satu  tahap penting. Namun, terdapat kemungkinan dokter/radiologis melakukan kesalahan dalam melakukan interpretasi citra x-ray toraks.
Kesalahan interpretasi sebagian besar dikarenakan kesalahan persepsi, dimana kesalahan persepsi bertanggung jawab atas 60-80% kesalahan interpretasi [6]. Ahli radiologi menggunakan deteksi visual, pengenalan pola, ingatan, dan penalaran kognitif untuk menyimpulkan hasil akhir interpretasi. Penyimpulan ini dilakukan di lingkungan yang terdapat berbagai pengalih perhatian, beban kerja yang meningkat, dan kelelahan [6]. Oleh karena itu kesalahan interpretasi  mungkin dapat  tidak  terhindarkan.  Dengan  demikian  diperlukan  sebuah  terobosan  dalam  membantu dokter/radiologis dalam menganalisis citra x-ray toraks terduga penderita untuk mendiagnosis pneumonia, salah satunya adalah dengan mengikuti perkembangan teknologi terbarukan agar terjadinya kesalahan interpretasi dapat diminimalisir.
Convolutional  Neural  Network (CNN)  merupakan  pengembangan  dari Multi  Layer  Perceptron (MLP)  yang dirancang untuk mengolah data 2D (dua dimensi) [7]. CNN juga termasuk kedalam Deep Neural Network (DNN) dikarenakan CNN memiliki jaringan yang dalam dan berlapis-lapis [8]. Terdapat beberapa  penelitian yang telah menggunakan CNN sebagai metode yang digunakan untuk melakukan klasifikasi, diantaranya yaitu penelitian [9], [10], dan [11]. Dari beberapa penelitian tersebut, CNN menunjukan kinerja yang baik dalam melakukan klasifikasi

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
dengan perolehan akurasi diatas 80%. Dengan menerapkan CNN pada citra x-ray toraks, harapannya CNN dapat mengenali  perbedaan  citra x-ray toraks  sehat  dengan  citra x-ray toraks  berpneumonia,  sehingga  CNN  dapat melakukan klasifikasi dengan perolehan akurasi yang baik.
Namun,  terdapat  faktor-faktor  yang  dapat  menyebabkan  citra x-ray menjadi  buruk.  Faktor-faktor  tersebut diantaranya  yaitu  peralatan  yang  tidak  mumpuni,  kesalahan  operator,  dan  kelainan  pasien.  Hal  tersebut  dapat menyebabkan  citra x-ray memiliki  detail  yang  tidak memadai  serta  kontras  dan  pencahayaan  yang  rendah  [12], sehingga terdapat kemungkinan hal tersebut juga dapat mempengaruhi akurasi yang diperoleh CNN. Oleh karena itu sebelum menerapkan citra x-ray pada CNN diperlukan peningkatan kualitas citra agar kualitas citra dapat lebih baik dari citra sebelumnya, sehingga diharapkan hal tersebut dapat meningkatkan tingkat akurasi yang diperoleh. Salah  satunya  adalah  dengan  menerapkan  penggunaan Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) pada citra.
CLAHE merupakan teknik pengolahan citra yang digunakan untuk meningkatkan kontras pada gambar. CLAHE beroperasi pada area kecil dalam gambar yang dikenal dengan tile dari pada melakukan operasi pada keseluruhan gambar  [13].  Selain  itu  permasalahan  peningkatan  kontras  yang  berlebihan  dapat  diatasi  dengan  menggunakan CLAHE,  yaitu  dengan  memberikan  nilai  batas  pada  histogram.  Nilai  batas  ini  disebut  dengan clip  limit yang menyatakan tinggi maksimum dari sebuah histogram [14]. Beberapa penelitian yang telah menggunakan CLAHE sebagai metode untuk melakukan perbaikan citra seperti pada penelitian [15], [16], dan [17] menunjukan bahwa CLAHE dapat dengan baik melakukan perbaikan citra. Oleh karena itu diharapkan dengan menggunakan CLAHE kualitas  pencahayaan  citra  yang  masih  kurang  baik  dapat  lebih  ditingkatkan  sehingga  detail  pada  citra  yang sebelumnya kurang memadai dapat lebih diperbaiki.
Penelitian  ini  menerapkan Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE)  dan Convolutional Neural Network (CNN) untuk digunakan sebagai metode dalam melakukan klasifikasi pneumonia pada citra x-ray toraks. Oleh karena itu penelitian ini diharapkan dapat menjadi salah satu bahan pertimbangan serta memudahkan dokter/radiologis dalam menganalisis citra x-ray toraks, sehingga peluang terjadinya kesalahan interpretasi dapat lebih diminimalisir.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Terdapat beberapa tahap dalam melaksanakan penelitian, yaitu diawali dengan melakukan studi pendahuluan, pengumpulan data, preprocessing , penerapan CNN, dan diakhiri dengan evaluasi dan kesimpulan. Tahap pertama yaitu  studi  pendahuluan  dilakukan  untuk  dijadikan  pondasi  dalam  penyusunan  penelitian.  Tahap  kedua  yaitu pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memperoleh  data-data  yang  diperlukan  dalam  penelitian.  Tahap  ketiga dilakukan preprocessing pada  data  sebelum  data  diterapkan  pada  tahap  berikutnya.  Tahap  keempat  adalah menerapkan  data yang  telah  dilakukan preprocessing kedalam  proses  CNN.  Tahap  terakhir  adalah  evaluasi  dan kesimpulan, dimana data-data hasil akhir yang telah diperoleh dilakukan evaluasi dan penyimpulan. Alur proses penelitian dapat dilihat seperti pada gambar 3 dibawah.
Gambar 3. Proses Penelitian

## A. Studi Pendahuluan
Studi pendahuluan  ini  dilakukan  dengan melakukan  studi  literatur  dari  berbagai  sumber  yang  tersedia  seperti jurnal, skripsi, buku, website , maupun sumber lain yang memiliki keterkaitan dengan permasalahan yang dihadapi.
B. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini yaitu dengan cara mencari data-data yang diperlukan dari internet, terutama pada dataset yang merupakan salah satu kunci utama pada penelitian. Setelah melakukan pencarian dataset dari berbagai  sumber  yang  tersedia,  dataset  kumpulan  citra x-ray toraks  yang  diperoleh  dari  penelitian  [18]  dipilih sebagai objek penelitian yang akan digunakan dalam melakukan penelitian. Dataset tersebut berisi 5856 citra x-ray toraks yang terdiri dari 2 kategori, yaitu normal dan pneumonia.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359

## C. Preprocessing
Gambar 4. Proses Preprocessing
Pada proses ini preprocessing dilakukan pada data sebelum data diterapkan pada penerapan CNN. Seperti yang dapat  dilihat  pada  gambar  4  diatas,  pada  proses preprocessing ini  terdapat  dua  tahapan  yang  berbeda.  Tahap pertama yaitu membagi data lalu menerapkan CLAHE terhadap data yang telah dibagi tersebut, kemudian setelah penerapan CLAHE selesai dilakukan data akan disimpan. Tahap lainnya adalah langsung melakukan penyimpanan pada data yang telah dilakukan pembagian menjadi 3 bagian tanpa dilakukan penerapan CLAHE.
1) Pembagian Data
Pada  proses  ini  dataset  dilakukan  pembagian  menjadi  3  bagian  secara  acak,  yaitu  data training ,  data validation ,  dan  data testing .  Presentase  pembagian  data  kedalam  3  bagian  tersebut  adalah  80%  untuk  data training ,  10%  untuk  data validation ,  serta  10%  untuk  data testing .  Jumlah  pembagian  data  sesuai  dengan kelasnya masing-masing dapat dilihat pada tabel I berikut.
T ABEL I P EMBAGIAN D ATASET Training (80%) Normal (1267) Pneumonia (3419) Validation (10%) Normal (158) Pneumonia (427) Testing (10%) Normal (158) Pneumonia (427)

## 2) Proses CLAHE
Gambar 5. Proses CLAHE
Gambar 5 merupakan alur proses penerapan CLAHE, pada proses ini citra yang sebelumnya memiliki format

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
BGR dirubah menjadi format L*a*b* yaitu dengan L* sebagai indikator kecerahan, a* sebagai indikator nilai merah/hijau, dan b* sebagai indikator nilai biru/kuning. Berikutnya adalah melakukan konfigurasi terhadap parameter-parameter yang akan digunakan dalam menerapkan CLAHE, yaitu clip limit dan region size . Setelah dilakukan  konfigurasi,  CLAHE  kemudian  diterapkan  pada channel L*  untuk  meningkatkan  kontras  citra. Setelah CLAHE berhasil diterapkan, citra yang sebelumnya masih berbentuk format L*a*b* dirubah kembali kedalam format BGR.

## D. Penerapan CNN

## Gambar 6. Proses Penerapan CNN
Terdapat beberapa proses pada tahap ini, seperti yang dapat dilihat pada gambar 6 diatas. Proses pertama adalah melakukan perancangan terhadap arsitektur yang akan digunakan. Proses kedua adalah mendefinisikan data path dataset dan mengubah ukuran gambar sesuai dengan konfigurasi pada arsitektur CNN yang telah dirancang. Proses ketiga  adalah  melakukan training dan validation pada  dataset  yang  telah  dilakukan preprocessing .  Kemudian proses berikutnya adalah melakukan pengujian terhadap model arsitektur CNN yang telah dilakukan training dan validation .  Hasil  pengujian  ini  selanjutnya  disimpan  untuk  dilakukan  evaluasi  dan  penyimpulan  pada  tahap berikutnya.
1) Perancangan Arsitektur CNN
Pada  proses  ini  dilakukan  perancangan  terhadap  model  arsitektur  CNN  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Terdapat  berbagai  parameter  yang  dapat  dikonfigurasikan  sesuai  keperluan  dalam  merancang model  arsitektur.  Parameter  tersebut  antara  lain  yaitu Convolution  Layer , Pooling  Layer , Reshaping Layer , Core Layer , Metrics , Activation Layer , Losses , dan Optimizer . Parameter-parameter ini diperoleh dari halaman web resmi  keras  [19],  dimana  parameter-parameter  tersebut  merupakan  beberapa  bagian  dari  banyaknya parameter yang dapat digunakan pada penerapan CNN dengan menggunakan keras.
2) Pengubahan Ukuran
Pada  proses  ini  dilakukan  perubahan  ukuran  pada  citra x-ray toraks  yang  terdapat  pada  dataset.  Hal  ini dikarenakan citra yang terdapat pada dataset memiliki ukuran yang berbeda antara satu sama lain. Ukuran citra pada dataset kemudian dirubah menjadi beberapa ukuran kecil, yaitu 64x64px, 128x128px, dan 256x256px menyesuaikan dengan konfigurasi yang telah dibuat pada model arsitektur yang telah dirancang. Perubahan ukuran gambar menjadi beberapa ukuran kecil tersebut diterapkan untuk mengetahui pengaruh ukuran gambar terhadap training  accuracy , training  loss , validation  accuracy , validation  loss dan  waktu training yang diperoleh.
3) Training dan Validation
Pada proses ini, model arsitektur yang telah dirancang pada proses sebelumnya dilakukan training dengan menggunakan data training dan dilakukan validation dengan menggunakan data validation . Proses training dan validation pada  model  ini dilakukan dengan beberapa  jumlah epoch yang berbeda.  Jumlah epoch yang berbeda  tersebut  nantinya  akan  digunakan  untuk  mengukur  berapa  jumlah epoch yang  memperoleh  hasil terbaik dan juga untuk mengukur performa model dalam melakukan pelatihan terhadap dataset dengan melihat nilai training accuracy , training loss , validation accuracy dan validation loss yang diperoleh. Jumlah epoch yang digunakan untuk melakukan training pada proses ini yaitu sebanyak 20 epoch , 40 epoch , 60 epoch , 80 epoch , 100 epoch , 120 epoch , 140 epoch , 160 epoch , 180 epoch , dan 200 epoch .

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)

## 4) Testing
Pada proses ini model arsitektur CNN yang telah dilatih dan dilakukan validasi diuji dengan menggunakan data testing .  Pengujian  ini  dilakukan untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  dari  model  arsitektur  yang  telah dibuat ketika melakukan klasifikasi. Dimana hasil akhir yang diperoleh pada proses testing ini akan digunakan sebagai acuan akurasi yang akan digunakan sebagai hasil akhir penelitian. Persamaan yang digunakan untuk mengukur tingkat akurasi yang diperoleh adalah sebagai berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝑇𝑁 (1)
Keterangan: True Positive (TP)    : Klasifikasi citra normal diprediksi normal. True Negative (TN)   : Klasifikasi citra pneumonia diprediksi pneumonia. False Positive (FP)    : Klasifikasi citra pneumonia diprediksi normal. False Negative (FN)  : Klasifikasi citra normal diprediksi pneumonia.

## E. Evaluasi dan Kesimpulan
Selanjutnya adalah tahap evaluasi dan pengambilan kesimpulan, pada tahap ini data-data hasil proses CNN yang telah diperoleh dilakukan analisis. Kemudian dalam melakukan analisis dilakukan pencatatan terhadap poin-poin penting yang terdapat pada tiap data tersebut. Poin-poin penting ini lalu digunakan sebagai dasar dalam melakukan penyimpulan akhir dari penelitian yang telah dilakukan.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Setelah  tahap-tahap  pada  metode  penelitian  telah  selesai  dilakukan  diperoleh  hasil-hasil  penelitian  sebagai berikut.

## A. Penerapan CLAHE
Penerapan CLAHE dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh CLAHE terhadap hasil yang diperoleh model ketika dilakukan training dan validation serta dilakukan testing . Proses penerapan CLAHE ini dilakukan dengan  menggunakan  konfigurasi ClipLimit sebesar  1,0  dan TileGrid ( region  size )  sebesar  8.  Adapun  tahapan penerapan CLAHE yang dilakukan sesuai dengan [20] adalah:
1. Gambar dibagi menjadi blok-blok berukuran 8x8 yang tidak saling tumpang tindih.
2. Dilakukan perhitungan histogram pada tiap blok.
3. Untuk peningkatan kontras pada tiap blok, batas clip limit histogram diatur menjadi 1,0.
4. Setelah dilakukan pemotongan nilai threshold , histogram didistribusikan kembali.
5. Setiap histogram blok diubah dengan menggunakan fungsi transformasi sebagai berikut.
A t = ∑ 𝑃 𝑡 (𝐴 𝑖 ) 𝑡 𝑖=0 (2)
dimana 𝑃 𝑡 (𝐴 𝑖 ) merupakan  fungsi  kepadatan  probabilitas  dari  nilai grayscale blok  gambar input pada  i  dan didefinisikan sebagai berikut.
𝑃 𝑡 (𝐴 𝑖 ) = 𝑚 𝑖 𝑚 (3)
dimana 𝑚 𝑖 merupakan nilai grayscale dari piksel input i ,dan m merupakan jumlah total piksel dalam satu blok.
6. Interpolasi bilinear kemudian digunakan untuk menggabungkan blok-blok yang saling bersinggungan antara satu sama lain.
Setelah  tahapan-tahapan  tersebut  selesai  dilakukan,  diperoleh  contoh  citra  yang  telah  dilakukan  penerapan CLAHE sebagai berikut.

## Gambar 7. Citra Sebelum Dilakukan Penerapan CLAHE

## Gambar 8. Citra Setelah Dilakukan Penerapan CLAHE
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  7  dan  gambar  8,  terdapat  perbedaan  pada  citra x-ray toraks  setelah dilakukan penerapan  CLAHE.  Gambar  8  terlihat  memiliki  pencahayaan  yang  lebih  tajam  dibandingkan  dengan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
gambar 7. Hal ini dikarenakan gambar 7 telah dilakukan penerapan CLAHE sehingga kontras pada gambar telah berubah yang menyebabkan pencahayaan pada gambar 8 terlihat lebih tajam dibandingkan sebelumnya.

## B. Arsitektur CNN
Model  arsitektur  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  menggunakan  4 Convolution  Layer “Conv2D”  dengan masing-masing menggunakan Activation Layer “ReLU”. Kemudian Pooling Layer yang digunakan adalah “Max Pooling”  dengan  jumlah layer sebanyak  4  yang  dikonfigurasikan  beriringan  setelah  konfigurasi layer Conv2D ditetapkan. Berikutnya Reshaping Layer yang digunakan adalah “Flatten”, layer “Flatten” ini akan merubah feature map yang telah diperoleh pada proses konvolusi untuk selanjutnya diberikan kepada layer “Dense/Full Connected Layer” yang mana merupakan Core Layer yang digunakan. Pada “Dense Layer” ini juga terdapat Activation Layer , dimana Activation  Layer yang  digunakan  tersebut  adalah  “Softmax”,  yang  kemudian  “Softmax”  akan  bertindak sebagai classifier dan akan menentukan hasil akhir klasifikasi. Selanjutnya untuk memperoleh nilai hasil proses training yang dilakukan pada model, “categorical_crossentropy”  digunakan  sebagai Losses yang  digunakan  untuk  memperoleh  nilai loss ,  sedangkan “Accuracy” digunakan sebagai Metrics yang digunakan untuk  memperoleh  nilai  akurasi  pada  model.  Selain  itu “Adam” juga digunakan sebagai Optimizer agar model dapat memperoleh hasil yang lebih baik dalam melakukan proses training . Summary model arsitektur yang telah dirancang dapat dilihat pada gambar 9 sebagai berikut.
Gambar 9. Summary Arsitektur CNN Dengan Input Ukuran 256x256

## C. Epoch
Hasil proses training dan validation yang dilakukan dengan jumlah epoch yang berbeda-beda menunjukan bahwa epoch mempengaruhi akurasi yang diperoleh. Hal tersebut dapat  dilihat dari beragamnya nilai hasil training dan validation model. Dimana pada beberapa epoch model dapat memperoleh nilai akurasi yang baik, sedangkan pada beberapa epoch lainnya  model  tidak  dapat  memperoleh  nilai  akurasi  yang  baik.  Hasil  perolehan training dan validation terbaik dan terburuk pada model dapat dilihat sebagai berikut.
T ABEL II H ASIL P EROLEHAN T RAINING D AN V ALIDATION T ERBAIK
Tanpa Penerapan CLAHE Ukuran Epoch Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 64x64 100 0,96875 0,071736 0,93750 0,173682 128x128 180 1,00000 0,038806 0,96875 0,044989 256x256 180 0,93750 0,091013 0,93750 0,230705 Dengan Penerapan CLAHE Ukuran Epoch Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 64x64 180 0,93750 0,140072 1,00000 0,031299 128x128 200 0,96875 0,089892 1,00000 0,034215 256x256 100 1,00000 0,062025 1,00000 0,005370 T ABEL III H ASIL P EROLEHAN T RAINING D AN V ALIDATION T ERBURUK

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
Tanpa Penerapan CLAHE Ukuran Epoch Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 64x64 40 0,75000 0,823253 0,71875 0,534574 128x128 20 0,75000 0,494202 0,75000 0,588446 256x256 20 0,87500 0,345757 0,31250 1,294140 Dengan Penerapan CLAHE Ukuran Epoch Train Accuracy Train Loss Val Accuracy Val Loss 64x64 20 0,62500 0,693647 0,75000 0,732999 128x128 20 0,81250 0,372191 0,75000 0,502091 256x256 20 0,75000 0,525785 0,71875 0,562585
Dapat dilihat pada tabel II dan tabel III, diketahui bahwa model dengan epoch 100, 180, dan 200 memperoleh akurasi terbaik. Sebaliknya model dengan epoch 20 dan 40 memperoleh akurasi terburuk. Berdasarkan hal tersebut dapat  diketahui  bahwa  semakin  banyak epoch yang digunakan belum  tentu  membuat  model  dapat  memperoleh hasil yang semakin baik, namun semakin sedikit epoch yang digunakan maka perolehan hasil model akan semakin buruk. Hal ini dikarenakan seperti yang dapat dilihat pada kedua tabel tersebut, model juga berhasil memperoleh akurasi terbaik pada epoch 100 dan 180, dimana kedua epoch tersebut merupakan epoch yang lebih sedikit dari epoch terbanyak yang digunakan  yaitu epoch 200. Sebaliknya perolehan hasil  terburuk  terbanyak  terdapat  pada epoch 20, dimana epoch 20 merupakan epoch terkecil yang digunakan. Grafik perolehan keseluruhan training dan validation dapat dilihat pada gambar 10, gambar 11, gambar 12, dan gambar 13 sebagai berikut.
Gambar 20. Grafik Training Accuracy Gambar 31. Grafik Training Loss Gambar 42. Grafik Validation Accuracy
Gambar 53. Grafik Validation Loss

## D. Rata-Rata Hasil
Untuk mengetahui dengan lebih baik model mana yang memperoleh hasil terbaik antara model yang diterapkan dataset  dengan  penerapan  CLAHE  dan  tidak.  Dilakukan  perhitungan  rata-rata  terhadap  hasil  yang  diperoleh masing-masing model. Hasil perhitungan rata-rata yang diperoleh pada masing-masing model dapat dilihat pada
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
gambar 14 dan gambar 15 sebagai berikut.

## Gambar 64. Hasil Rata-Rata Model Tanpa Penerapan CLAHE

## Gambar 75. Hasil Rata-Rata Model Dengan Penerapan CLAHE
Terlihat bahwa nilai hasil perhitungan rata-rata yang diperoleh model dengan dataset yang dilakukan penerapan CLAHE  memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  dari  pada  model  dengan  dataset  yang  tidak  dilakukan  penerapan CLAHE.  Hal  tersebut  dapat  diketahui  dengan  lebih  baik  setelah  data-data  hasil  perolehan  model  diterapkan kedalam grafik-grafik yang dapat dilihat pada gambar 16 sebagai berikut.
Gambar 86. Grafik Rata-rata perolehan Training, Validation, dan Testing
Berdasarkan grafik-grafik tersebut terlihat jelas bahwa model dengan dataset yang dilakukan penerapan CLAHE memperoleh  hasil  yang  lebih  unggul  dari  pada  model  dengan  dataset  yang  tidak  dilakukan  penerapan  CLAHE. Dimana  model  berhasil  mengungguli  perolehan  rata-rata  hasil  yang  diperoleh  pada  keseluruhan  aspek,  yaitu training accuracy, training loss, validation accuracy, validation loss , dan testing accuracy .

## E. Ukuran
Beberapa  ukuran  gambar  yang  berbeda  diterapkan  pada  model  untuk  mengetahui  pengaruh  ukuran  gambar terhadap training  accuracy,  training  loss,  validation  accuracy,  validation  loss ,  dan  lama  waktu training yang diperoleh.  Beberapa  ukuran  gambar  yang  berbeda-beda  ini  antara  lain  berukuran  64x64px,  128x128px,  dan 256x256px. Dimana kemudian hasil-hasil yang diperoleh pada masing-masing ukuran gambar tersebut selanjutnya dilakukan analisis guna mengetahui ukuran gambar manakah yang memperoleh hasil  perolehan terbaik. Analisis perolehan hasil ini dilakukan dengan melakukan perhitungan rata-rata terhadap seluruh perolehan hasil masing- masing ukuran gambar yang dapat dilihat sebagai berikut.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
Gambar 97. Grafik Rata-rata Training Accuracy
Gambar 108. Grafik Rata-rata Training Loss
Seperti yang dapat dilihat pada gambar 17 diatas dapat dilihat bahwa ukuran gambar 128x128px memperoleh hasil rata-rata akurasi terbaik pada training accuracy, dimana model dengan penerapan CLAHE memperoleh nilai rata-rata  akurasi  sebesar  0,9437  dan  model yang  tidak dilakukan  penerapan  CLAHE  memperoleh  nilai  rata-rata akurasi sebesar 0,9187. Kemudian pada gambar 18, ukuran gambar 128x128px juga memperoleh hasil rata-rata yang  lebih baik  pada validation  accuracy , dimana  model  dengan penerapan  CLAHE  berhasil  memperoleh  nilai rata-rata  akurasi  sebesar  0,9031  dan  model yang  tidak dilakukan  penerapan  CLAHE  memperoleh  nilai  rata-rata akurasi  sebesar  0,8781.  Namun  meskipun  nilai  rata-rata  akurasi validation  accuracy tertinggi  diperoleh  ukuran 256x256px  pada  model  dengan  penerapan  CLAHE,  tetapi  model  yang  tidak  dilakukan  penerapan  CLAHE memperoleh  hasil  nilai  rata-rata  akurasi  terendah  sehingga  hal  tersebut  menunjukan  bahwa  ukuran  gambar 128x128px memperoleh nilai rata-rata akurasi yang lebih baik.
Gambar 19. Grafik Rata-rata Validation Accuracy
Gambar 20. Grafik Rata-rata Validation Loss
Selain itu pada gambar 19 dan gambar 20 diatas, terlihat bahwa ukuran gambar 128x128px memperoleh nilai rata-rata loss terkecil dibandingkan ukuran gambar lainnya. Pada training loss , model dengan penerapan CLAHE memperoleh nilai rata-rata loss sebesar 0,1508, sedangkan model dengan tanpa penerapan CLAHE memperoleh nilai rata-rata loss sebesar 0,2086. Berikutnya pada validation loss , model dengan penerapan CLAHE memperoleh nilai  rata-rata loss sebesar  0,2165,  dan  model  dengan  tanpa  penerapan  CLAHE  memperoleh  nilai  rata-rata loss sebesar 0,2519.
Dengan demikian berdasarkan hasil-hasil perolehan tersebut dapat diketahui bahwa ukuran 128x128px berhasil memperoleh nilai rata-rata yang lebih baik dari ukuran 64x64px dan 256x256px pada training accuracy, validation accuracy, training loss, dan validation loss yang diperoleh. Selain itu berdasarkan grafik perolehan lama waktu training yang dapat dilihat pada gambar 21 dibawah. Terlihat bahwa semakin besar ukuran gambar maka semakin lama  waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan training ,  dimana  gambar  yang  dilakukan  penerapan  CLAHE membutuhkan  waktu training yang  lebih  lama  dari  pada  gambar  yang  tidak  dilakukan  penerapan  CLAHE.  Hal tersebut menunjukan bahwa ukuran gambar berpengaruh terhadap lama waktu training yang diperoleh.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Gambar 211. Grafik Waktu Training

## F. Hasil Terbaik
Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keakuratan model dalam melakukan klasifikasi, dimana kemudian nilai  akurasi  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  dalam  menentukan  model  yang  memperoleh  akurasi  pengujian terbaik.  Setelah pengujian pada masing-masing model dilakukan, diperoleh grafik akurasi pengujian yang dapat dilihat pada gambar 22 berikut.

## Gambar 22. Grafik Akurasi Pengujian
Dapat dilihat bahwa akurasi pengujian yang diperoleh pada masing-masing model cukup beragam. Selanjutnya untuk  mengetahui  model  manakah  yang  memperoleh  hasil  akurasi  pengujian  terbaik,  hasil-hasil  perolehan pengujian pada masing-masing model tersebut kemudian dipilih dan diterapkan pada tabel IV sebagai berikut.
T ABEL IV H ASIL P EROLEHAN P ENGUJIAN T ERBAIK

## Tanpa Penerapan CLAHE
Ukuran Epoch Train Accu- racy Train Loss Val Accuracy Val Loss Test Acc 64x64 200 0,96875 0,096634 0,87500 0,259239 0,947009 128x128 160 1,00000 0,078738 0,93750 0,157121 0,943590 256x256 180 0,93750 0,091013 0,93750 0,230705 0,945299 Dengan Penerapan CLAHE Ukuran Epoch Train Accu- racy Train Loss Val Accuracy Val Loss Test Acc 64x64 200 0,93750 0,128038 0,93750 0,173539 0,952137 128x128 200 0,96875 0,089892 1,00000 0,034215 0,943590 256x256 180 0,93750 0,102037 0,90625 0,145477 0,952137
Berdasarkan perolehan hasil pengujian model tersebut, dapat diketahui bahwa model dengan penerapan CLAHE pada ukuran 256x256 memperoleh hasil pengujian terbaik diantara model yang lainnya. Dimana model berhasil memperoleh nilai testing accuracy tertinggi sebesar 0,952137 pada epoch 180, dengan training accuracy sebesar 0,93750, training  loss sebesar  0,102037, validation  accuracy sebesar  0,90625,  dan validation  loss sebesar
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 06, Nomor 02, Desember 2021 : 348 – 359
0,145477.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil-hasil perolehan penerapan CLAHE dan CNN serta analisis yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1) Dataset  yang  dilakukan penerapan  CLAHE memperoleh  hasil  yang  lebih  baik dari  pada dataset  yang  tidak dilakukan penerapan CLAHE. Hal ini dapat dilihat dari rata-rata perolehan hasil yang diperoleh dataset yang diterapkan  CLAHE  lebih  unggul  dari  dataset  yang  tidak  diterapkan  CLAHE  pada  keseluruhan  aspek  yaitu training accuracy, training loss, validation accuracy, validation loss , dan testing accuracy . 2) Jumlah epoch berpengaruh terhadap training accuracy, training loss, validation accuracy , dan validation loss yang  diperoleh,  dimana  semakin  banyak epoch yang  digunakan  belum  tentu  membuat  model  dapat memperoleh  hasil  yang  semakin  baik,  namun  semakin  sedikit epoch yang  digunakan  maka  perolehan  hasil model akan semakin buruk. Hal ini dikarenakan pada beberapa kasus epoch terbanyak memperoleh akurasi lebih rendah dari pada epoch yang lebih sedikit, sedangkan epoch terkecil paling banyak memperoleh nilai akurasi terendah.
3) Ukuran gambar berpengaruh terhadap training accuracy, training loss, validation accuracy, validation loss , dan waktu training yang diperoleh. Hal tersebut dapat diketahui berdasarkan perolehan rata-rata hasil masing- masing ukuran, dimana ukuran gambar 128x128px memperoleh tingkat perolehan hasil yang lebih baik dari ukuran  gambar  lainnya.  Selain  itu  ukuran  gambar  juga  mempengaruhi  waktu training ,  hal  ini  dikarenakan semakin besar ukuran gambar yang digunakan maka semakin lama waktu training yang dibutuhkan.
4) Model  dengan  penerapan  CLAHE  pada epoch 180  dengan  ukuran  256x256  memperoleh  perolehan  hasil pengujian  terbaik  dari  keseluruhan  model  dengan  perolehan testing  accuracy sebesar  95,21%, training accuracy sebesar 93,75%, training loss sebesar 0,102037, validation accuracy sebesar 90,62%, dan validation loss sebesar 0,145477.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  “Pneumonia,” World Health Organization , 2019. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/pneumonia (accessed May 20, 2020). [2]  S. Naveed et al. , “Awareness about Pneumonia Research,” J. Biotechnol. Biosaf. , vol. 3, no. 3, pp. 260–264, 2015.
[3]  J. Müller, “Number of pneumonia cases in Indonesia from 2012 to 2018,” Statista , 2020. https://www.statista.com/statistics/705161/number-of- pneumonia-cases-in-indonesia/ (accessed May 20, 2020).
[4]  “Deaths from pneumonia, by age, Indonesia, 1990 to 2017,” Our World in Data . https://ourworldindata.org/grapher/pneumonia-and-lower-respiratory- diseases-deaths?country=~IDN (accessed Jan. 13, 2021).
[5]  A. D. Susanto, “Pers Release Perhimpunan Dokter Paru Indonesia dalam rangka WORLD PNEUMONIA DAY 2018,” PERHIMPUNAN DOKTER PARU INDONESIA , 2018. https://www.klikpdpi.com/index.php?mod=article&sel=8704 (accessed Jun. 15, 2020).
[6]  S. Waite, J. Scott, B. Gale, T. Fuchs, S. Kolla, and D. Reede, “Interpretive error in radiology,” Am. J. Roentgenol. , vol. 208, no. 4, pp. 739–749, 2017, doi: 10.2214/AJR.16.16963.
[7]  I. W. S. E. P, A. Y. Wijaya, and R. Soelaiman, “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , vol. 5, no. 1, pp. A65–A69, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[8]  R. Rokhana et al. , “Convolutional Neural Network untuk Pendeteksian Patah Tulang Femur pada Citra Ultrasonik B–Mode,” J. Nas. Tek. Elektro dan
Teknol. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 59–67, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i1.491.
[9]  Felix, S. Faisal, T. F. M. Butarbutar, and P. Sirait, “Implementasi CNN dan SVM untuk Identifikasi Penyakit Tomat via Daun,” J. SIFO Mikroskil , vol. 20, no. 2, pp. 117–134, 2019.
[10]  A. Ramdan, V. Zilvan, E. Suryawati, H. F. Pardede, and V. P. Rahadi, “Klasifikasi klon teh berbasis deep CNN dengan residual dan densely connections,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 8, no. 4, pp. 289–296, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13768.
[11]  O. Stephen, M. Sain, U. J. Maduh, and D. U. Jeong, “An Efficient Deep Learning Approach to Pneumonia Classification in Healthcare,” J. Healthc. Eng. , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/4180949.
[12]  M. N. Aziz, T. W. Purboyo, and A. L. Prasasti, “A Survey on the Implementation of Image Enhancement,” Int. J. Appl. Eng. Res. , vol. 12, no. 21, pp. 11451–11459, 2017.
[13]  P. Musa, F. Al Raf, and M. Lamsani, “A review: Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) methods to help the application of face recognition,” Proc. 3rd Int. Conf. Informatics Comput. ICIC 2018 , no. November 2020, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1109/IAC.2018.8780492.
[14]  R. K. Hapsari, M. I. Utoyo, R. Rulaningtyas, and H. Suprajitno, “Comparison of Histogram Based Image Enhancement Methods on Iris Images,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1569, no. 2, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1569/2/022002.
[15]  A. A. Riadi, A. A. Chamid, and A. Sokhibi, “Analisis Komparasi Metode Perbaikan Kontras Berbasis Histogram Equalization Pada Citra Medis,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, pp. 383–388, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i1.1026.
[16]  M. M. Sebatubun, “Peningkatan Kualitas Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization dan Gaussian Filter,” Semin. Ris. Teknol. Inf. , pp. 241–247, 2016.
[17]  Nurhidayah, B. Abdul Samad, and B. Abdullah, “Perbandingan Metode Contrast Enhancement pada Citra CT-Scan Kanker Paru-paru,” Gravitasi , vol. 19, no. 2, pp. 24–28, 2020, doi: 10.22487/gravitasi.v19i2.15360.
[18]  D. S. Kermany et al. , “Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning,” Cell , vol. 172, no. 5, pp. 1122–1131, 2018, doi: 10.1016/j.cell.2018.02.010.
[19]  “Keras API reference,” Keras . https://keras.io/api/ (accessed Jun. 20, 2021).
[20]  M. M. Jadoon, Q. Zhang, I. U. Haq, S. Butt, and A. Jadoon, “Three-Class Mammogram Classification Based on Descriptive CNN Features,” Biomed Res. Int. , vol. 2017, 2017, doi: 10.1155/2017/3640901.