JURNAL FISIKA DAN TERAPANNYA
p-ISSN: 2302-1497, e-ISSN: 2715-2774 http://journal.uin-alauddin.ac.id/index.php/jft

## ANALISIS PERKEMBANGAN PASIEN COVID-19 MENGGUNAKAN SEGMENTASI CITRA RONTGEN TORAKS

## Heni Sumarti
Jurusan Fisika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Walisongo email: heni_sumarti@walisongo.ac.id

## INFO ARTIKEL
Status artikel: Diterima: 28 Mei 2020 Disetujui: 15 Juni 2020 Tersedia online: 30 Juni 2020
Keywords : COVID-19,  Contour Active, Chest X-ray, Lung .

## ABSTRACT
Chest X-ray segmentation using the contour active method has  been  widely  carried  out  and  produces  additional information  for  data  analysis.  This  information  can  be used to determine the development of COVID-19 patients while  in  the  hospital.  The  method  in  this  study  was divided  into  three,  first  taking  X-ray  images  of  patients COVID-19,  second  image  segmentation  using  the  active contour  method  then  calculating  area  segmentation,  and third calculating the deviation area in image segmentation then analyzed. The results showed that while patient in the hospital  for  1-8  days  89%  of  patients  had    50%  decrease area  clean  lung,  whereas  only  11%  of  patients  increased clean  lung  repair  by  about  20-31%.  Patients  who  have improved  this  condition  were  hospitalized  in  a  fairly severe condition and treated for 8 days. In general, days 1- 8  patients  determine  at  the  hospital  is  when  patients  get worse  showed by an decrease  clean  lung arean more than 50%,  while  days  8-14  is  when  the  patient  gets  better  or dies.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  COVID-19  menyebabkan  banyak  masalah  di  Indonesia,  salah  satunya kasus  posisif  COVID-19  yang  terus  meningkat.  Hal  ini  disebabkan  oleh  kesalahan  dalam penanganan  kasus  COVID-19,  buruknya  kemampuan  pengujian  atau  kurangnya  alat pelindung bagi petugas medis (Almuttaqi, 2020). Pemodelan peningkatan kasus COVID-19 dilakukan  menggunakan  model  eksponensial  da  gaussian,  namun  pendekatan  ini  masih memerlukan  perbaikan  karena  kasus  meningkat  melebihi  prediksi  pemodelan  yang dilakukan  (Parhusip,  2020).  Kasus  positif  COVID-19  yang  terkonfirmasi  di  Indonesia  per Mei 2020 sekitar 16.574 dan masih terus meningkat (Gugus COVID-19, 2020). Informasi terkait perkembangan COVID-19 ini perlu terus ditingkatan demi penanganan yang tepat.
Sumarti, Heni / Jurnal Fisika dan Terapannya (2020) Vol. 7 (1): 15-23
COVID-19  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  SARS  Coronavirus  2 (SARS-CoV-2). Penyakit ini dapat menular dengan cepat dan menyebar antar manusia serta belum memiliki vaksin  (Abdillah, 2020). Periode inkubasi rata-rata COVID-19 sekitar 6,4 hari  (interval  kredibel  95%:  5,6  –  7,7),  serta  berkisar  antara  2,1  –  11,1  hari  (2,5  ke  97,5 persentil)  (Backer  dkk.,  2020).  Jumlah  kasus  asimtomatik  atau  simptomatik  lebih  tinggi daripada jumlah kasus yang dilaporkan, tingkat kematian mungkin sangat kurang dari 1%. Ini menunjukkan bahwa konsekuensi klinis secara keseluruhan COVID-19 pada lebih mirip influenza  musiman  yang  parah  (yang  memiliki  tingkat  fatalitas  kasus  sekitar  0,1%) daripada  penyakit  yang  mirip  dengan  SARS  atau  MERS,  yang  memiliki  tingkat  fatalitas kasus masing-masing 9% - 10% dan 36%. Penelitian lain melaporkan interval rata-rata 9,1 hingga 12,5 hari antara timbulnya penyakit dan rawat inap (Fauci dkk., 2020).
Ciri-ciri infeksi COVID-19 pada pencitraan CT adalah GGO (Glas Ground Opacity) bilateral  dan  konsolidasi  paru  (Bernheim,  2020).  Penelitian  lain  yang  dilakukan  pada  41 pasien  terinfeksi  COVID-19,  menunjukan  hasil  bahwa  semua  pasien memiliki  pneumonia dengan  temuan  abnormal  pada citra  CT  scan  dada  (Huang  dkk.,  2020).  Penelitian lainnya menunjukan pola pencitraan dominan GGO dengan sesekali konsolidasi di pinggiran. Efusi pleura dan limfadenopati tidak ada sama sekali. Pasien menunjukkan evolusi GGO menjadi konsolidasi.  GGO  dan  konsolidasi  yang  terlihat  pada  CT  kadang-kadang  tidak  terdeteksi pada foto thoraks, hal ini menunjukkan bahwa CT adalah modalitas pencitraan yang lebih sensitif untuk penyelidikan (Yp dkk., 2020).
Citra  CT  scan  menunjukan  sensitifitas  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  citra rontgen,  hal  ini  menyebabkan  informasi  yang  didapatkan  dari  citra  rontgen  masih  kurang untuk  mendeteksi  COVID-19.  Namun  beberapa  metode  pengolahan  citra  telah dikembangkan  untuk  meningkatkan  informasi  pada  citra  rontgen  toraks,  salah  satunya adalah  metode  aktif  kontur.  Pengolahan  citra  rontgen  dengan  segmentasi  citra menggunakan  metode  aktif  kontur  bisa  meningkatkan  informasi  citra  (Sinta  Syaputri  & Zulkarnain,  2019).  Dalam  penelitian  ini,  citra  rontgen  disegmentasi  menggunkan  metode aktif kontur, kemudian dihitung luas hasil segmentasi dan dianalisis. Selanjutnya informasi ini  digunakan  untuk  mengetahui  perkembangan  pasien  COVID-19  menggunakan segmentasi citra metode aktif kontur pada rontgen toraks awal dan akhir pasien COVID-19 selama berada di rumah sakit.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  tiga  tahap,  yakni  pengambilan  citra rontgen pasien COVID-19,  segmentasi citra dengan metode aktif kontur serta menghitung luas  segmentasi,  dan  menghitung  persentase  selisih  luas  segmentasi  citra  kemudian  di analisis.  Metode  pertama  pengambilan  citra  rontgen  pasien  COVID-19  dari  database Github (Cohen, 2020). Data dalam situs ini merupakan  data yang dirilis secara publik dan bebas digunakan untuk penelitian, data terdiri dari citra CT dan rontgen dari kasus COVID- 19,  SARS,  MERS,  dan  ARDS.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data pasien COVID-19 yang memiliki lebih dari 1 hasil pemeriksaan rontgen selama di rawat di rumah sakit. Data yang terpilih ada 28 data dari 9 pasien yang terdiri atas 2 wanita dan 7
pria  dengan  rentang  waktu  perawatan  di  rumah  sakit  antara  1  –  8  hari.  Selanjutnya  data dipilih  kembali  dengan  hanya  memakai  data awal  dan akhir citra  rontgen  pasien  COVID- 19,  sehingga  didapatkan  18  data  pasien. Kondisi  pasien  awal  dan akhir  dapat  dilihat  pada Tabel  1.  Pasien  yang  mengalami  kondisi  membaik  sebanyak  2  orang,  sedangkan  kondisi pasien  yang  memburuk  sebanyak  7  orang.  Kondisi  antar  pasien  tidak  bisa  dibandingkan secara  langsung,  hal  ini  dikarenakan  perbedaan  kondisi  saat  masuk  rumah  sakit  dan  juga perbedaan  perkembangan  kondisi  pasien.  Data  akan  dianalisis  per  pasien  kemudian dibandingkan perbedaan perkembangannya.
Tabel 1. Data kondisi pasien pada awal dan akhir pemeriksaan rontgen
No Usia (tahun) Jenis kelamin Kondisi awal Kondisi akhir 1 X M Konsolidasi paru zona bawah Memburuk  pada  hari  ke-5 dan membaik pada hari ke-7 2 50 M Paru-paru bersih Radiologis memburuk 3 70 M Konsolidasi  merata  daerah tengah dan tepi Progresif (membaik) 4 65 M OGG  tidak  merata  di  kedua paru-paru Peningkatan pneumotoraks 5 65 M Opasitas kasar tampak bersifat inflamasi Konsolidasi periferal bilateral 6 30 M Opasitas dominasi daerah bawah Meluas 7 75 F OGG  lobus  kanan  atas  dan paramediastinal kanan Menonjol ke lobus atas 8 60 M Opasitas di bawah, kanan dan kedua tengah konsolidasi lobus kanan atas 9 70 F Opasitas lobus perihilar kiri Opasitas tersebar luas
Metode kedua adalah pengolahan citra rontgen pasien COVID-19 yang sudah dipilih sebelumnya  dengan  menggunakan  segmentasi  citra  metode  kontur  aktif  menggunakan software  Matlab2013b.  Metode  kontur  aktif  merupakan  metode  segmentasi  dengan  cara menempatkan kurva inisial dalam sebuah citra, kurva tersebut dapat bergerak melebar dan menyempit sampai dengan objek yang diinginkan. Metode yang digunakan dalam software matlab  adalah  memisahkan  antara  objek  (bagian  paru-paru  yang  masih  bersih)  dengan backgroud (bagian  paru-paru  yang  berkabut).  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  metode kontur  aktif  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengubah  citra  dari  RGB  menjadi grayscale .  Langkah  kedua  memberikan mask /  kurva inisialisasi  berbentuk  persegi  pada  bagian  paru-paru  yang  masih  berwarna  gelap, mask merupakan  penanda  yang  digunakan  untuk  memisahkan  antara  objek  dan background . Langkah  ketiga  segmentasi  citra  menggunakan  metode  kontur  aktif  dan  terakhir memasukan  hasil  segmentasi  ke  dalam  citra  rontgen  pasien.  Selanjutnya  hasil  segmentasi
Sumarti, Heni / Jurnal Fisika dan Terapannya (2020) Vol. 7 (1): 15-23
citra  dihitung  luasnya,  dengan  luas  segmentasi  merupakan  luas  paru-paru  yang  masih bersih.
(a) (b) (c)                    (d)
Gambar 1. Tahapan dalam metode kontur aktif (a) citra grayscale, (b) mask pada bagian yang masih hitam, (c) segmentasi metode kontur aktif, dan (d) memasukan hasil segmentasi ke dalam citra rontgent pasien
Metode  ketiga  merupakan  analisis  data  yang  dilakukan  dengan  membandingkan persentase  selisih  luas  segmentasi  citra  awal  dan  citra  akhir.  Hal  ini  dilakukan  untuk melihat  perkembangan  pasien  COVID-19  selama  berada  di  rumah  sakit.  Perhitungan dilakukan  dengan  cara  mengurangi  luas  segmentasi  akhir  dengan  segmentasi  awal kemudian dikalikan 100. Selanjutnya persentase selisih luas segmentasi didapatkan dengan cara  mengurangi  100%  dengan  selisih  yang  didapatkan  sebelumnya.  Hasil  persentase  ini menunjukan perkembangan pasien COVID-19 selama dirawat di rumah sakit yang berkisar antara 1 – 8 hari.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  segmentasi  citra  rontgen  pasien  COVID-19 menggunakan metode aktif kontur untuk mengetahui perkembangan kondisi pasien selama dirawat  di  rumah  sakit.  Hasil  segmentasi  citra  rontgen  pasien  COVID-19  dan  luas segmentasi dapat dilihat pada Tabel 2. Kondisi awal merupakan citra  rontgen pasien yang pertama kali diambil saat dirawat di rumah sakit dan kondisi akhir merupakan citra rontgen saat terakhir melakukan pengambilan citra rontgen selama di rawat di rumah sakit.   Hasil segmentasi citra memberikan hasil, pasien 1, 4,  5, 6, 8 menunjukan hasil yang memburuk dengan pengurangan luas paru-paru bersih cukup besar. Pasien 2 mengalami pengurangan luas paru-paru bersih yang sangat signifikan dengan kondisi awal pasien yang masih bersih, bahkan  area  paru-paru  cenderung  sudah  berkabut  semua.  Pasien  3  menunjukan  perbaikan dengan  luas  paru-paru  bersih  yang  semakin  luas.  Pasien  7  menunjukan  pengurangan  luas paru-paru  bersih  yang  cukup  signifikan  dengan  kondisi  awal  yang  cukup  berkabut. Sedangkan pasien 9 menunjukan pengurangan luas paru yang signifikan dengan semua area paru telah tertutup kabut.
Tabel 2. Segmentasi citra rontgen pasien COVID-19 dan luas segmentasi
Pasien 1 Pasien 2 Pasien 3 Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir
L 1 =80,96 cm 2
L 2 =87,50 cm 2 L 1 =34,47 cm 2 L 2 =81,29 cm 2 L 1 =237,20 cm 2 L 2 =197,69 cm 2 L 1 =2,81 cm 2 L 2 =0 cm 2 L 1 =16,13 cm 2 L 2 =23,55 cm 2 L 1 =53,30 cm 2 L 2 =52,26 cm 2 Pasien 4 Pasien 5 Pasien 6 Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir
L 1 =117,67 cm 2 L 2 =109,24 cm 2 L 1 =30,07 cm 2 L 2 =68,27 cm 2 L 1 =102,22 cm 2 L 2 =131,40 cm 2 L 1 =31,37 cm 2 L 2 =54,68 cm 2 L 1 =77,62 cm 2 L 2 =51,89 cm 2 L 1 =18,95 cm 2 L 2 =8,92 cm 2 Pasien 7 Pasien 8 Pasien 9 Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir Kondisi Awal Kondisi Akhir L 1 =21,57 cm 2 L 2 =13,73 cm 2 L 1 =2,54 cm 2 L 2 =2,28 cm 2 L 1 =99,58 cm 2 L 2 =73,24 cm 2 L 1 =66,63 cm 2 L 2 =53,21 cm 2 L 1 =59,78 cm 2 L 2 =36,75 cm 2 L 1 =0 cm 2 L 2 =0 cm 2
Catatan: L 1 =Luas segmentasi paru kanan, L 2 =Luas segmentasi paru kiri
Metode  kontur  aktif  ini  telah  banyak  digunakan  untuk  memberikan  informasi tambahan bagi citra toraks pasien baik berupa citra rontgen, CT maupun MRI. Keberhasilan segmentasi pada salah satu penelitian yang dilakukan dengan citra CT adalah 91,83% untuk visualisasi 3-D citra paru (Widodo, 2011). Penelitian lain yang dilakukan pada segementasi citra  rontgen  toraks  dengan  validasi  ROC  menunjukan  hasil  persentase  rata-rata  dengan nilai  akurasi  sebesar  96,26%,  spesifitas  96,47%  dan  sensitifitas  76,54%  (Syaputri  & Zulkarnain, 2019). Penelitian segmentasi citra menggunkan metode max-tree filtering dan geometri kontur aktif pada citra rontgen toraks menunjukan hasil sensitifitas 93%, akurasi 96%  dan  spesifikasi  96%  (Hariyadi  dkk.,  2011).  Selain  itu,  metode  kontur  aktif  pada segmentasi  citra  rontgen  menunjukan  hasil  MSE  yang  sangat  kecil  jika  dibandingkan dengan segmentasi manual (Syaputri & Zulkarnain, 2019). Hal ini menunjukan metode ini efektif  digunakan  untuk  segmentasi  citra  rontgen  toraks.  Hasil  yang  didapatkan  memiliki keakuratan  yang  besar  sehingga  metode  ini  dapat  digunakan  untuk  analisis  data  pasien
L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2 L 1 L 2
Sumarti, Heni / Jurnal Fisika dan Terapannya (2020) Vol. 7 (1): 15-23
COVID-19 yang digunakan untuk mengetahui perkembangan kondisi pasien selama berada di rumah sakit.
Selanjutnya  hasil  segmentasi  citra  dihitung  luasnya,  dengan  luas  segmentasi merupakan luas paru-paru bersih. Perbedaan luas paru-paru bersih antara kondisi awal dan akhir  seluruh  pasien  yang  digunakan  dalam  penelitian  menunjukan  bahwa  kondisi  antar pasien  tidak  bisa  dibandingkan  secara  langsung.  Hal  ini  disebabkan  oleh  kondisi  pasien yang  berbeda  saat  masuk  rumah  sakit  dan  juga  perkembangan  pasien  yang  berbeda-beda, sehingga  analisis  data  dilakukan  per  pasien  untuk  selanjutkan  di  bandingkan  persentase pengurangan luas segementasi tiap pasien.
(a)
(b)
Gambar 2. Grafik persentase selisih luas segmentasi citra (a) paru-paru kanan dan (b) paru-paru kiri
Hasil  persentase  selisih  luas  paru-paru  bersih  kondisi  awal  dan  akhir  pasien  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Grafik  menunjukan  bahwa  8  dari  9  (89%)  pasien  mengalami penurunan luas paru-paru bersih di atas 50% dalam rentang waktu 1 – 8 hari selama dirawat di  rumah  sakit.  Sedangkan  1  dari  9  (11%)  pasien  mengalami  perbaikan  kondisi,  yakni peningkatan  luas  paru-paru  bersih  kanan  sebesar  23%  dan  kiri  sebesar  31%.  Ada  pasien yang  menunjukan  penurunan  luas  paru-paru  bersih  secara  signifikan  hanya  selama  1  –  2 hari dan ada juga pasien yang mengalami penurunan setelah 7 – 9 hari. Hal ini menunjukan bahwa penurunan luas paru-paru bersih pasien tidak bergantung pada lamanya hari pasien dirawat  di  rumah  sakit,  tetapi  bergantung  pada  perkembangan  kondisi  pasien  tersebut. Penelitian  yang  dilakukan  di  Wuhan,  Cina  menunjukan  bahwa  48%  pasien  memiliki komordibilitas  dengan  hipertensi  menjadi  yang  paling  umum  (30%),  diikuti  oleh  diabetes (19%) dan penyakit jantung koroner (5%). Regresi multivariabel, menunjukan peningkatan kematian  di  rumah  sakit  terkait  dengan  usia  yang  lebih  tua  (Zhou  dkk.,  2020).  Penelitian
7 4 8 7 4 2 1 8 7 70 99 23 80 77 80 89 60 100 0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P er se nt ase peng ur ang an lua s pa ru b e rsi h ( % ) Pasien ke Waktu (hari) Persentase 7 4 8 7 4 2 1 8 7 52 100 31 62 71 85 86 58 100 0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 P e rsent ase p e n gu ra n ga n lu as p ar u
b e rsi h ( % ) Pasien ke Waktu (hari)
Persentase
yang dilakukan di Italy menunjukan bahwa perkembangan pasien COVID-19 ini tergantung kepada tingkat fatalitas kasus, usia, jenis kelamin dan komordibilitas klinis dari orang yang terinfeksi virus ini (Onder dkk., 2020).
Dari hasil penelitian ini dapat diketahui bahwa selama dirawat dirumah sakit antara 1 –  8 hari menunjukan hasil 89% pasien mengalami kondisi menurun dengan pengurangan luas paru sampai di atas 50%, sedangkan hanya 11% pasien mengalami perbaikan kondisi yakni  meningkatan  luas  paru-paru  bersih  sekitar  20  –  31%.  Pasien  yang  mengalami perbaikan kondisi ini masuk rumah sakit dalam keadaan cukup parah dan di rawat selama 8 hari. Penelitian yang dilakukan di Shanghai, Cina menunjukan hasil Pembesaran radiologis dari  gambar  awal  diamati  pada  65,7%  pasien  pada  hari  ke  7  setelah  timbulnya  gejala, sedangkan  94,5%  pasien  menunjukan  peningkatan  radiologis  pada  hari  ke  14  (Chen  dkk., 2020). Penelitian lain menghasilkan data masa inkubasi virus ini adalah 0  - 24 hari dengan rata-rata dari gejala pertama hingga kematian adalah 3  – 14 hari (Atmojo dkk., 2020). Hal ini  menunjukan  bahwa  hari  1  –  8  pasien  dirawat  di  rumah  sakit  merupakan  saat  kondisi pasien memburuk ditunjukan dengan menurunnya luas paru bersih pasien hingga lebih dari 50%,  sedangkan  hari  ke  8  –  14  merupakan  saat  kondisi  pasien  membaik  atau  mengalami kematian. Kasus kematian dini pada pasien COVID-19 terutama terjadi pada pasien lanjut usia,  hal  ini  disebabkan  oleh  sistem  imun  yang  lemah  sehingga  memungkinkan pengembangan infeksi virus lebih cepat (Rothan & Byrareddy, 2020).
Pendekatan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menjanjikan  untuk  dijadikan  salah satu  cara  untuk  menganalisis  perkembangan  kondisi  pasien  COVID-19  selama  dirawat  di rumah  sakit.  Namun,  dalam  pengambilan  citra  rontgen  secara  terus-menerus  dapat merugikan pasien karena harus terpapar sinar-X dengan dosis akumulasi  yang lebih besar. Hal  ini  dapat  meningkatkan  resiko  kanker  di  masa  deoan  bagi  pasien  (Linet  dkk.,  2012). Salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  untuk  mengurasi  dosis  akumulasi  yang  lebih  besar adalah  dengan  hanya  melakukan  pengambilan  citra  rontgen  pada  hari  ke  1,  8  dan  14, dengan  waktu  tersebut  merupakan  saat  kritis  pasien.  Dengan  demikian,  perkembangan pasien  COVID-19  dapat  diamati  dengan  tepat  sehingga  pasien  akan  mendapatkan penanganan yang sesuai dengan kondisi masing-masing.

## 4. SIMPULAN
Hasil  segmentasi  citra  menggunakan  metode  kontur  aktif  berhasil  dilakukan  dengan menggunakan  citra  rontgen  toraks  pasien  COVID-19  dari  9  pasien  (18  citra).  Pasien dirawat di rumah sakit selama 1 – 8 hari menunjukan persentase penurunan luas paru-paru bersih  8  dari  9  (89%)  pasien  di  atas  50%,  sedangkan  1  dari  9  (11%)  pasien  menunjukan hasil  peningkatan  luas  paru-paru  bersih  antara  20  –  31%.  Pengurangan  atau  peningkatan luas  area  paru-paru  bersih  tingkat  fatalitas  kasus,  usia,  jenis  kelamin,  dan  komordibilitas klinis  pasien.  Hari  1  –  8  pasien  dirawat  di  rumah  sakit  merupakan  saat  kondisi  pasien memburuk ditunjukan dengan menurunnya luas paru bersih pasien hingga lebih dari 50%, sedangkan  hari  ke  8  –  14  merupakan  saat  kondisi  pasien  membaik  atau  mengalami kematian.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, L. A. (2020). Stigma Terhadap Orang Positif COVID-19. Pandemik COVID-19: Antara Persoalan Dan Refleksi Di Indonesia , 2 , 11–24.
Almuttaqi,  A.  I.  (2020).  Kekacauan  Respons  terhadap  COVID-19  di  Indonesia. Thc Insigjts , 1 (13), 1–7. www.habibiecenter.or.id%0Akasus Atmojo, J. T., Akbar, P. S., Kuntari, S., Yulianti, I., & Darmayanti, A. T. (2020). Definisi Dan Jalur Penularan Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 ( Sars-Cov- 2 ). Jurnal Prndidikan Kesehatan , 9 (1), 57–64.
Backer,  J.  A.,  Klinkenberg,  D.,  &  Wallinga,  J.  (2020).  Incubation  period  of  2019  novel coronavirus  (2019-  nCoV)  infections  among  travellers  from  Wuhan,  China,  20  28 January  2020. Eurosurveillance , 25 (5),  1–6.  https://doi.org/10.2807/1560- 7917.ES.2020.25.5.2000062
Bernheim, A. (2020). Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing in Coronavirus Disease 2019  (COVID-19)  in  China  A  Report  of  1014  Cases  Radiology. Radiology . https://doi.org/https://doi.org/10.1148/radiol.2020200463
Chen, J., Qi, T., Liu, L., Ling, Y., Qian, Z., Li, T., Li, F., Xu, Q., Zhang, Y., Xu, S., Song, Z.,  Zeng,  Y.,  Shen,  Y.,  Shi,  Y.,  Zhu,  T.,  &  Lu,  H.  (2020).  Clinical  progression  of patients  with  COVID-19  in  Shanghai,  China. Journal  of  Infection , 80 (5),  e1–e6. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.03.004
COVID-19, G. tugas percepatan penanganan. (2020). Gugus tugas percepatan penanganan covid-19 1 (pp. 1–39). https://covid19.go.id/peta-sebaran Fauci, A. S.,  Lane, H. C., & Redfield, R. R. (2020). Covid-19 - Navigating the uncharted.
New England Journal of Medicine , 382 (13), 1268–1269.
https://doi.org/10.1056/NEJMe2002387
Hariyadi, Mokhamad Amin; Lailyana, E. (2011). Max-Tree Filtering Dan Geometri Kontur Aktif  Untuk  Menentukan  Segmentasi  Paru-Paru  Pada  Citra  X-Ray  Thorax. Berk. Penel. Hayati , 4 (E), 5–9.
Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., Zhang, L., Fan, G., Xu, J., Gu, X., Cheng, Z., Yu, T., Xia, J., Wei, Y., Wu, W., Xie, X., Yin, W., Li, H.,  Liu, M., … Cao, B. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan,  China. The  Lancet , 395 (10223),  497–506.  https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(20)30183-5
Linet,  M.  S.,  Slovis,  T.  L.,  Miller,  D.  L.,  Kleinerman,  R.,  Lee,  C.,  Rajaraman,  P.,  & Berrington de  Gonzalez,  A. (2012). Cancer risks associated with external radiation from  diagnostic  imaging  procedures. CA:  A  Cancer  Journal  for  Clinicians , 62 (2), 75–100. https://doi.org/10.3322/caac.21132
Onder,  G.,  Rezza,  G.,  &  Brusaferro,  S.  (2020).  Case-Fatality  Rate  and  Characteristics  of Patients Dying in Relation to COVID-19 in Italy. JAMA - Journal of the American Medical Association , 2019 , 2019–2020. https://doi.org/10.1001/jama.2020.4683 Parhusip,  H.  A.  (2020).  Menelusuri  COVID-19  di  Dunia  dan  di  Indonesia  dengan  Model Regresi  SVM  ,  Bayesian  dan  Gaussian  Study  on  COVID-19  in  the  World  and Indonesia Using Regression Model of SVM , Bayesian Ridge and Gaussian. Jurnal
Ilmiah Sains , 20 (April), 49–57. https://doi.org/10.35799/jis.20.2.2020.28256
Paul Cohen, J. (2020). Open database of COVID-19 cases with chest X-ray or CT images . https://github.com/ieee8023/covid-chestxray-dataset Rothan,  H.  A.,  &  Byrareddy,  S.  N.  (2020).  The  epidemiology  and  pathogenesis  of coronavirus disease (COVID-19) outbreak. Journal of Autoimmunity ,
109 (February), 102433. https://doi.org/10.1016/j.jaut.2020.102433
Syaputri,  Sinta,  &  Zulkarnain.  (2019).  Segmentasi  Citra  Thorax  Paru-Paru  Manusia  Dari Sinar-X. Jounal Online of Physics , 4 (2), 8–10. https://www.online- journal.unja.ac.id/jop/article/view/7577
Syaputri, Sintha, & Zulkarnain. (2019). Segmentasi Citra Paru-Paru Menggunakan Metode Kontur  Aktif  Dengan  Validasi  Roc. Komunikasi  Fisika  Indonesia , 16 (2),  91–95. http://ejournal.unri.ac.id./index.php/JKFI
Widodo,  S.  (2011).  Segmentasi  Otomatis  Untuk  Visualisasi  3-D  Organ  Paru  Pada  Citra Computer  Tomography  Menggunakan  Active  Countour. Duta , 1 (September),  26– 40.
Yp, L. E. E. E., Jin, Y., Fangfang, Y., Xia, L. I., Hongxia, W., Mei-sze, L. U. I. M., Shing- yen, L. O. C., Barry, L., Pek-lan, K., Kim-ming, C., Kwok-yung, Y., & David, K. U. O. M. (2020). Imaging Profile of the COVID-19 Infection: Radiologic Findings and Literature Review. Radiology: Cardiothoracic Imaging , 2 (1).
Zhou, F., Yu, T., Du, R.,  Fan, G., Liu, Y., Liu, Z., Xiang, J., Wang, Y., Song, B., Gu, X., Guan,  L., Wei, Y.,  Li,  H., Wu,  X., Xu, J., Tu, S., Zhang,  Y., Chen,  H., & Cao, B. (2020).  Clinical  course  and  risk  factors  for  mortality  of  adult  inpatients  with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. The Lancet , 395 (10229), 1054–1062. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(20)30566-3