Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 278-289 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.349 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Klasifikasi  Rontgen  Citra  Paru  untuk  COVID-19  Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
Hutomo Try Wibowo 1
1 Program Studi Manajemen Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Convulotional Neural Network; Covid-19; EfficientNetV2; Rontgen Dada.

## Keywords:
CNN;
COVID-19;
EfficientNetV2; Chest X-Ray.
Abstrak: Pada 30 Januari 2020, WHO mengumumkan wabah COVID- 19  sebagai  Darurat  Kesehatan  Masyarakat  Internasional,  memicu kebutuhan  akan  pendekatan  cepat  dalam  diagnosis  dan  penilaian penyakit paru-paru. Meskipun pengamatan citra rontgen paru-paru menjadi  metode  yang  menjanjikan,  sistem  penilaian  manual memakan  waktu,  mendorong  perlunya  integrasi  teknologi.  Dalam konteks  ini,  perkembangan  pesat  visi  komputer  dan  pembelajaran mesin  memungkinkan  pengembangan  perangkat  lunak  untuk mengklasifikasikan  citra  rontgen  secara  efisien.  Sejumlah  penelitian telah mencatat keberhasilan berbagai arsitektur Convolutional Neural Networks  (CNN)  dalam  pengklasifikasian  penyakit  paru-paru dengan  hasil  akurasi  yang  mengesankan.  Studi  ini  memfokuskan pada  eksplorasi  arsitektur  CNN,  khususnya  EfficientNetV2,  dalam mengklasifikasikan citra rontgen paru ke dalam empat kelas: COVID- 19, opasitas paru, Normal, dan pneumonia viral. Pada penelitian ini, proses pelatihan model menggunakan dataset COVID-19 Radiography  dengan  menerapkan  teknik  pensampellan  ulang  dan augmentasi  beserta  skema  pembagian  data  sebagai  teknik pemrosesan  data,  penggunaan  metriks  evaluasi  seperti  akurasi, perolehan, presisi, dan F1 juga dilakukan untuk mendapatkan model klasifikasi yang paling optimal. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai  metrics  tertinggi  yang  didapatkan  pada  97,05%  untuk  akurasi, 97,38% untuk presisi, 96,88% untuk perolehan, dan 97,13% untuk F1.
Abstract: On January 30, 2020, WHO declared the COVID-19 outbreak an  International  Public  Health  Emergency,  triggering  the  need  for rapid  approaches  in  the  diagnosis  and  assessment  of  lung  disease. Although  lung  x-ray  image  observation  is  a  promising  method, manual scoring systems are time-consuming, prompting the need for technology  integration.  In  this  context,  the  rapid  development  of computer  vision  and  machine  learning  allows  the  development  of software to efficiently classify x-ray images. A number of studies have noted the success of various Convolutional Neural Networks (CNN) architectures  in  lung  disease  classification  with  impressive  accuracy results. This study focuses on exploring CNN architectures, especially EfficientNetV2,  in  classifying  lung  x-ray  images  into  four  classes: COVID-19,  lung  opacity,  Normal,  and  viral  pneumonia.  In  this research, the model training process uses the COVID-19 Radiography dataset  by applying  resampling  and  augmentation  techniques  along with  data  split  schemes  as  data  processing  techniques,  the  use  of evaluation  metrics  such  as  accuracy,  precision,  recall  and  F1  is  also carried out to obtain the most optimal classification model. The results of this research show that the highest metric values were obtained at 97.05%  for  accuracy,  97.38%  for  precision,  96.88%  for  retrieval,  and 97.13% for F1.

## Riwayat Artikel:
Submitted: 6 November 2023 Accepted:  23 Januari 2024 Published: 24 Februari 2024
Corresponding Author: Hutomo Try Wibowo Email: hutomogundar@gmail.com

## PENDAHULUAN
Pada tanggal 30 Januari 2020, Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mengumumkan kemunculan wabah  virus  corona  baru  sebagai “Darurat Kesehatan  Masyarakat  yang  Menjadi  Perhatian Internasional ” . Penunjukan ini menandakan krisis kesehatan global yang memerlukan perhatian semua negara, khususnya Indonesia (Arriani dkk., 2020; Luthfi & Septiyanti, 2023). Virus COVID-19 berpotensi menginfeksi dan membahayakan paru-paru manusia (Rousan dkk., 2020; Singhal, 2020), sehingga salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk mendeteksi infeksi COVID-19 pada pasien adalah melalui pengamatan  citra  rontgen  paru-paru  (Yasin  &  Gouda,  2020).  Teknik  pencitraan  ini  tidak  hanya berfungsi untuk diagnosis tetapi juga untuk mengevaluasi tingkat keparahan penyakit. Namun, sistem penilaian manual yang dilakukan dalam mengklasifikasikan penyakit paru-paru (COVID-19, opasitas paru,  dan  pneumonia  viral)  memakan  waktu  dan  dapat  memperpanjang  proses  diagnosis  pasien tersebut (Warren dkk., 2018).
Proses  penilian  secara  manual  yang  memakan  waktu  dapat  diselesaikan  dengan  bantuan teknologi,  dikarenakan  pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi  baik  itu  dalam  visi  komputer, pembelajaran mesin, dan teknologi informasi. Perangkat lunak yang mampu mengklasifikasikan citra masukan kedalam kelas-kelasnya memungkingkan untuk diciptakan (Abadi dkk., 2005; Albawi dkk., 2018; Antonio Gulli & Sujit Pal, 2017; Lee & Song, 2019; Ma & Lu, 2017; Putra dkk., 2023). Kemajuan ini membuka pintu bagi pengembangan perangkat lunak yang dapat mengklasifikasikan jenis penyakit secara efektif (Chowdhury dkk., 2020), termasuk COVID-19, opasitas paru-paru, dan pneumonia viral berdasarkan  citra  sinar-X.  Beberapa  penelitian  terdahulu  terkait  penerapan  Convolutional  Neural Networks (CNN) dalam mengklasifikasikan citra sinar-X. Pemanfaatan teknik peningkatan citra dan penggunaan berbagai jenis arsitektur CNN termasuk  InceptionV3, DenseNet201, ChexNet  (Rahman, Khandakar,  dkk.,  2021),  pelatihan  dilakukan  menggunakan  dataset  COVQU  dengan  akurasi  paling besar  yang  didapatkan  sebesar  96,26%.  Studi  dari  (Ozturk  dkk.,  2020)  mengembangkan  arsitektur DarkCovidNet  untuk  mengklasifikasikan  citra  x-ray,  dan  menggunakan  dataset  COVID-chestxray untuk  melatih  model  memperoleh  hasil  akurasi  untuk  kelas  biner  (COVID,  No-Findings)  sebesar 98,08% dan kelas jamak (COVID, Tidak Ada Temuan, pneumonia) sebesar 87,02%. Studi dari (S. Yadav dkk.,  2020),  penerapan  teknik  augmentasi  dan  pemanfaatan  arsitektur  InceptionV3  serta  VGG16, pelatihan  dilakukan  pada  dataset  Database  Radiografi  COVID19  dan  memperoleh  akurasi  tertinggi sebesar 98,84% untuk kelas jamak (normal, COVID-19, pneumonia). Dalam penelitian (Jia, Lam, & Xu, 2021), pengembangan CNN dinamis dengan memanfaatkan arsitektur dasar MobileNetv3_small dan dilatih pada dataset COVIDx, memperoleh hasil akurasi 99,7% untuk 3 kelas (COVID-19, infeksi non- COVID-19, sehat), 99,9 % untuk 4 kelas (COVID-19, pneumonia non-COVID-19, TBC, sehat), dan 99,6% untuk 5 kelas (COVID-19, pneumonia bakterial, pneumonia virus non-COVID, TBC, sehat).
Dalam  ruang  lingkup  arsitektur  CNN,  EfficientNetV2  (Tan  &  Le,  2019,  2021)  muncul  sebagai pilihan yang menarik untuk dieksplorasi, dikarenakan hasil akurasi pengujian ImageNet yang cukup mengesankan dibandingkan dengan arsitektur CNN lainnya.  Berdasarkan peneltian tersebut, model EfficientNetV2  dipilih  sebagai  studi  komparatif  pada  penelitian  ini  untuk  melihat  seberapa  baik arsitektur ini dapat bersaing dengan arsitektur CNN lainnya khususnya dalam pengklasifikasian citra sinar-X, mengingat hasil akurasi yang didapatkan pada penelitian DarkCovidNet (Ozturk dkk., 2020), VGG, InceptionV3 (S. Yadav dkk., 2020), dan Modified Mobilenetv3 (Jia dkk., 2021) dalam pendeteksian covid-19  yang  cukup  baik.  Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  gambaran  mengenai potensi arsitektur CNN EfficientNetV2 khususnya dalam klasifikasi citra sinar-X serta pemanfaatannya didalam bidang medis.
Penelitian  ini  mengimplementasikan  arsitektur  EfficientNetV2  sebagai  dasar  Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  akan  digunakan  untuk  membentuk  model  klasifikasi  terhadap  empat
Klasifikasi Rontgen Citra Paru untuk COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
kelas  target:  COVID-19,  opasitas  paru,  Normal,  dan  pneumonia  viral.  Penelitian  ini  menggunakan kumpulan  data  citra  x-ray  yang  diperoleh  dari  Database  Radiografi  COVID-19  (Rahman,  Dr. Chowdhury,  dkk.,  2021),  yang  terdiri  dari  5845  citra  yang  dihasilkan  dari  proses  undersampling. Penerapan teknik undersampling bertujuan untuk mencapai keseimbangan data antar kelas  (Khaldy, 2018; Zhang dkk., 2019). Selain itu, teknik augmentasi (Perez & Wang, 2017; Sutanty & Kusuma Astuti, 2023; S. S. Yadav & Jadhav, 2019) digunakan untuk memperkenalkan variasi ke dalam data pelatihan, sehingga mengurangi risiko terjadinya overfitting . Penggunaan algoritma pengoptimal Adam menjadi pilihan berdasarkan hasil yang didapatkan pada penelitian (Bock dkk., 2018; Kingma & Ba, 2014; Reddi dkk., 2019) dan eva luasi model CNN menggunakan metrik evaluasi  (Powers & Ailab, 2020) dilakukan sebagai  tolak  ukur  dari  kualitas  sebuah  model.  Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah pengembangan model klasifikasi yang mampu secara akurat mengkategorikan  citra rontgen paru ke dalam  empat  kelas  (COVID-19,  opasitas  paru,  normal,  dan  pneumonia  virus)  menggunakan  CNN berbasis arsitektur EfficientNetV2, dan studi komperatif mengenai pengaruh metode pelatihan model klasifikasi terhadap berbagai macam kondisi pelatihan dalam menghasilkan model yang optimal.

## METODE
Metode penelitian klasifikasi COVID-19 pada citra sinar-X paru terdiri dari beberapa tahapan, dimulai dengan pengumpulan data yang mencakup empat kelas citra rontgen paru: normal, COVID- 19,  opasitas  paru  dan  pneumonia  viral.  Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas,  dilakukan pengurangan  sampel  data  pada  tiap-tiap  kelas,  untuk  memastikan  keterwakilan  kelas  yang  adil. Selanjutnya  dilakukan  pra-pemrosesan,  yang  melibatkan  pembentukan  ulang  dan  penskalaan  ulang citra agar sesuai dengan persyaratan dimensi citra masukan pada model CNN. Teknik augmentasi data juga  dilakukan  karena  dinilai  secara  sistematis  dapat  meningkatkan  keragaman  data  pada  proses pelatihan.  Kumpulan  data  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  subset  pelatihan  dan  pengujian,  yang dievaluasi  berdasarkan  rasio  yang  berbeda  (6:4,  7:3,  8:2,  9:1).  Arsitektur  CNN  disiapkan  dengan menggabungkan  EfficientNetV2_b0  dan  mengonfigurasi  hyperparameter  demi  mendapatkan  hasil yang optimal. Evaluasi model menggunakan metrik statistik dan analisis grafis, dan hasil akhir adalah sebuah  model  visualisasi  hasil  melibatkan  penilaian  kinerja  klasifikasi  model  pada  data  tabular  dan citra sinar-X.Tahapan tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Flowchart Penelitian
Hutomo Try Wibowo
Data rontgen paru-paru yang digunakan merupakan Database Radiografi COVID-19 versi ke-4 yang merupakan dataset publik yang disediakan oleh Kaggle. Dataset terbentuk atas kerjasama Qatar University dan Dhaka University bekerjasama dengan Pakistan dan Malaysia, dataset ini terdiri dari 4 kelas yaitu COVID-19, Normal, Lung Opacity, dan Viral Pneumonia dimana data yang terdapat pada setiap kelas merupakan data rontgen. citra paru-paru dalam format PNG dan resolusi 299 x 299 piksel dengan  jumlah  data  yang  terdapat  di  setiap  kelas  memiliki  rincian,  3615  citra  rontgen  paru  dengan indikasi COVID-19, 10192 citra rontgen normal paru-paru, 6012 citra rontgen Opasitas Paru-paru, dan 1345 citra rontgen paru-paru Pneumonia Viral.
Data yang didapat akan di sampel ulang untuk mandapatkan data pelatihan yang seimbang pada setiap kelasnya. Berdasarkan dataset yang didapatkan, pendekatan undersampling dipilih sebagai teknik sampel ulang pada penelitian ini dengan menimbang lamanya waktu pelatihan dan keunikan data citra sinar X yang didapatkan, proses undersampling dilakukan dengan mengambil secara acak data dari kelas mayoritas sehingga membentuk kelas baru yang memiliki data sama banyak atau hampir sama dengan kelas minoritas, dengan rincian: 1500 data COVID-19, 1500 data normal, 1500 data opasitas paru, dan 1345 data pneumonia viral.
Dengan dilakukannya proses sampel ulang dan didapatkannya data pelatihan yang seimbang dilanjutkan dengan pra-pemrosesan, proses ini terbagi menjadi 2 yaitu reshape dan rescale dengan tujuan untuk  menyamakan  spesifikasi  antara  citra  masukan  dengan  arsitektur  CNN  yang  digunakan  dan meningkatkan  stabilitas  dan  performa  pelatihan  pada  jaringan  CNN.  Dimensi  citra  masukan  yang diperlukan pada penilitian ini adalah 224 x 224 dan untuk rescale poin faktor yang dilakukan pada citra masukan adalah 1./255 sehingga citra sinar masukan yang awalnya bernilai 0-255 yang menunjukan bahwa citra tersebut adalah RGB menjadi bernilai 0 – 1 setelah difaktorisasi.
Data  yang  dihasilkan  melalui  pra-pemrosesan  kemudian  diproses  dengan  teknik  augmentasi data,  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  variasi  data  pelatihan  baru  sehingga  diharapkan mendapatkan  hasil  model  klasifikasi  yang  lebih  stabil,  pada  penerapan  teknik  augmentasi  pada penilitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  skenario  percobaan  dengan  mengeksplorasi  berbagai  macam teknik  augmentasi  dalam  penerapannya,  hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  paling optimal  sehingga  penggunaan  teknik  augmentasi  secara  linear  dapat  meningkatkan  performa  dari model yang didapatkan.
Pembagian  data  pelatihan  merupakan  proses  yang  dilakukan  setelah  proses  augmentasi  data, pada penilitian ini akan dilakukan studi komperatif untuk melihat korelasi antara perbandingan data pelatihan dan data validasi terhadap tingkat akurasi  yang didapatkan  oleh  model klasifikasi, skema pelatihan  pembagian  data  dengan  perbandinagan  antara  data  pelatihan  dan  data  validasi  pada penelitian ini diantaranya: (a) 6:4 , (b) 7:3, (c) 8:2, (d) 9:1.
EfficientNetV2_b0 menjadi dasar dari arsitektur model CNN yang dipergunakan pada penelitian ini, EfficientNetV2 merupakan pengembangan dari arsitektur sebelumnya yaitu EfficientNet sehingga memiliki efisiensi parameter yang lebih baik dengan waktu pelatihan yang lebih cepat, hal ini terjadi dikarenakan penggantian struktur jaringan yang sebelumnya MBConv menjadi Fused-MBConv (Tan & Le, 2021). Untuk mendapatkan hasil model yang optimal, dilakukan penambahan jaringan seperti dropout  layer,  dense  layer .  Pemilihan  dan  penyesuaian  parameter  algoritma  optimasi  pelatihan  juga nantinya diamati dan di evaluasi, sehingga mendapatkan hasil yang lebih maksimal.
Tahapan evaluasi model, merupakan tahapan yang dilakukan untuk mengevaluasi kualitas dari proses  dan  hasil  pelatihan  yang  didapatkan  terhadap  penerapan  teknik  augmentasi,  parameter algoritma optimasasi, dan pembagian data pelatihan. Pada peniltian ini proses evaluasi model terbagi menjadi 2, yang pertama yaitu menggunakan matriks evaluasi yang didapatkan dengan menghitung tingkat  akurasi  validasi  pelatihan  model  terhadap  nilai  akurasi,  perolehan , presisi,  dan  juga  skor  F1 beserta  dengan  matriks  konfusi,  dan  yang  kedua  evaluasi  berdasarkan  grafik  akurasi  pelatihan  dan validasi diantaranya grafik akurasi dan grafik kerugian.
Tahapan  akhir  yaitu  visualiasi  predisiksi  dari  model  hasil  pelatihan,  yang  bertujuan  untuk memvisualisasikan hasil prediksi dari  pengujian model yang didapatkan pada peneilitian ini. Proses visualisasi dilakukan terhadap 2 skema, yang pertama visualisasi terhadap citra dengan cara memilih
Klasifikasi Rontgen Citra Paru untuk COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
25 citra acak diluar dari data pelatihan yang berfokus dalam melihat bagaimana secara umum model dapat memprediksi citra dengan benar, dan yang kedua secara tabular dengan memprediksi 10 citra masukan dengan memberikan hasil akurasi prediksi yang dilakukan oleh model yang berfokus untuk melihat bagaimana akurasi prediksi model bekerja dalam memprediksi citra masukan dengan benar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  evaluasi  model  terhadap  penerapan  teknik  augmentasi  didapatkan  bahwa  penggunaan teknik augmentasi paling  optimal yaitu dengan hanya memanfaatkan teknik  pembalikan  horisontal, dibuktikan  berdasarkan  grafik  pelatihan  model  CNN  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan penggunaan  teknik  augmentasi  campuran.  Berdasarkan  pengamatan  penerapan  augmentasi  rotasi acak,  rentang  zoom  lebar,  atau  bahkan  pembalikan  vertikal  dapat  menimbulkan  bias  pada  model klasifikasi citra sinar-X, sehingga model memiliki grafik pelatihan yang kurang optimal. Hasil tersebut dapat terlihat pada Gambar 2.
(a) Akurasi Model dengan Teknik
Augmentasi Gabungan (b) Akurasi Model dengan Teknik Pembalikan Horisontal
Gambar 2. Perbandingan Teknik Augmentasi
Gambar 2, memperlihatkan bahwa titik tertinggi yang dicapai pada model (b) sedikit lebih tinggi dengan  keterhubungan  kedua  garis  yang  saling  bertemu  diakhir  puncak  dibandingkan  dengan keterhubungan  yang  terjadi  antara  kedua  garis  yang  tedapat  pada  model  (a).  Pengamatan  ini menggarisbawahi dampak yang cukup signifikan mengenai kesesuaian penggunaan teknik augmentasi terhadap performa model secara keseluruhan. Teknik augmentasi yang tepat dapat memainkan peran penting dalam meningkatkan kemampuan model untuk menggeneralisasi dan membuat prediksi yang akurat.
Hasil  evaluasi  model  terhadap  pengaturan  parameter  pelatihan  khususnya  dalam  algoritma pengoptimalan  menunjukan  hasil  yang  signifikan,  penggunaan  algoritma  pengoptimalan  Adam dengan hyperparameter: kecepatan pembelajaran 9e-5, nilai beta 1 sebesar 0,19, dan nilai beta 2 sebesar 0,25.  Selain  itu,  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dibandingkan  dengan  uji  coba  parameter  lainnya, Perbandingan grafik kerugian yang menonjolkan konfigurasi akhir terhadap konfigurasi uji coba dapat dilihat pada Gambar 3.
(a) Grafik Kerugian pada Konfigurasi Uji Coba
(b) Grafik Kerugian pada Konfigurasi Akhir
Gambar 3. Perbandingan Konfigurasi Algoritma Pengoptimalan
Eksperimen  yang  digambarkan  pada  Gambar  3,  menggunakan  skema  pelatihan  data  dengan rasio 8:2. Perbedaan substansial terlihat pada konfigurasi parameter pengoptimalan yang digunakan dalam  masing-masing  penelitian.  Dalam  konfigurasi  (a)  menunjukkan  ketidakstabilan  dan  tingkat overfitting yang  signifikan,  sehingga  menunjukkan  perbedaan  yang  cukup  besar  antara  kerugian pelatihan dan validasi. Sebaliknya, konfigurasi (b) menampilkan grafik yang lebih stabil, menunjukkan regularisasi yang lebih baik dan tingkat overfitting yang kecil. Temuan ini menyoroti pengaruh penting dari  konfigurasi  parameter  algoritma  pengoptimalan  terhadap  kinerja  dalam  mencapai  peningkatan stabilitas dan generalisasi dalam model.
Evaluasi  metrik  yang  digunakan  dalam  mengevaluasi  model  CNN  pada  penelitian  ini  adalah validasi akurasi, presisi, perolehan, dan F1. Hasil evaluasi metrik dari masing-masing model yang telah dilatih dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Evaluasi Metrik Model Akurasi Presisi Perolehan F1 Model 6:4 0.9514 0.95.13 0.9497 0.9505 Model 7:3 0.9566 0.95.81 0.9531 0.9556 Model 8:2 0.9583 0.96.17 0.9583 0.96 Model 9:1 0.9705 0.97.38 0.9688 0.9713
Berdasarkan Tabel 1, pemanfaatan arsitektur EfficientNetV2_b0 sebagai model dasar dan Adam sebagai pengoptimal telah menunjukkan kinerja yang cukup baik. Terlihat dari akurasi tertinggi yang dicapai  mencapai  97,05%,  disertai  dengan  skor  f1  yang  mengesankan  sebesar  97,13%.  Selanjutnya merupakan  hasil  evaluasi  menggunakan  matriks  konfusi  dengan  skema  percobaan  prediksi  pada model 6:4, 7:3, 8:2, dan 9:1 untuk 500 gambar validasi divisualisasikan pada Gambar 4. Matriks konfusi berisi nilai numerik yang sesuai dengan label kelas pengujian, dengan 0 mewakili COVID-19, 1 untuk Opasitas Paru, 2 untuk Normal, dan 3 untuk label kelas Viral Pneumonia. Setiap kelas direpresentasikan dalam matriks konfusi , memungkinkan penilaian komprehensif terhadap kinerja model di berbagai kategori.  Ini  menunjukkan  keefektifan  arsitektur  dan  pengoptimal  yang  dipilih,  menyoroti kemampuannya  dalam  mengklasifikasikan  gambar  tertentu  secara  akurat  dan  berkontribusi  pada performa model secara keseluruhan.
Klasifikasi Rontgen Citra Paru untuk COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
(a) Model 6:4
(b) Model 7:3
(c) Model 8:2
(d) Model 9:1
Gambar 4. Perbandingan Hasil Matriks Konfusi
Berdasarkan  Gambar  4,  terlihat  model  (d)  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tertinggi  pada  tiap kelasnya dibandingkan denga model (c), (b), maupun (a). Ini menunjukkan adanya pengaruh secara linier antara banyaknya data pelatihan dengan tingkat akurasi yang didapatkan. Dan perlu ditekankan lagi  bahwa  akurasi  yang  didapatkan  pada  Gambar  4  dilakukan  pada  data  validasi,  diluar  dari  data pelatihan model.
Selanjutnya, Hasil evaluasi diagram grafis menggunakan grafik akurasi dan kerugian yang telah dibuat menggunakan fungsi pyplot dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6.
(a) Model 6:4
(b) Model 7:3
(c) Model 8:2
(d) Model 9:1
Gambar 5. Grafik Akurasi Pelatihan dan Validasi
Pada Gambar 5 dan Gambar 6, garis biru mewakili akurasi pelatihan, sedangkan garis oranye mewakili  akurasi  validasi.  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  seiring  dengan  meningkatnya  rasio  data pelatihan dalam model, akurasi validasi juga meningkat. Seperti yang terlihat pada model (d) kedua garis bertemu diakhir langkah, menunjukkan didapatkannya tingkat akurasi yang sama antara akurasi pelatihan dan akurasi validasi. Namun, pada model (c), overfitting mulai terjadi sekitar langkah ke-13. Demikian  pula,  untuk  model  (b), overfitting dimulai  sekitar  langkah  ke-7.5,  dan  untuk  model  (a), overfitting terjadi  ketika  akurasi  pelatihan  terus  meningkat,  tetapi  akurasi  validasi  gagal  meningkat secara bersamaan.
(a) Model 6:4
(b) Model 7:3 (c) Model 8:2
(d) Model 9:1
Gambar 6. Grafik Kerugian Pelatihan dan Validasi
Untuk  Gambar  6,  tingkat overfitting yang  terjadi  pada  grafik  kerugian  model  mengalami penurunan sesuai dengan banyaknya rasio data pelatihan yang dilakukan pada model, dengan rincian overfitting yang terjadi pada masing-masing model sebagai berikut, untuk model (d) overfitting dimulai terjadi pada langkah ke-13, sedangkan untuk model (c) overfitting terjadi pada langkah ke-12, dan untuk model  (b)  dan  (a) overfitting terjadi  pada  langkah  ke-7  dan  ke-4.  Berdasarkan  hasil  evaluasi
Klasifikasi Rontgen Citra Paru untuk COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
komprehensif dari evaluasi metrik dan pelatihan model grafik, terbukti bahwa jumlah data pelatihan secara  linear  berperan  penting  dalam  memperoleh  model  CNN  yang  lebih  baik.  Hubungan  ini ditunjukkan  dengan  jelas  oleh  grafik  akurasi  dan  kerugian,  khususnya  pada  model  (d),  yang menunjukkan akurasi tertinggi, tingkat kerugian rendah, dan tingkat overfitting terendah. Temuan ini menggarisbawahi  pentingnya  mempertimbangkan  kuantitas  dan  distribusi  data  pelatihan  ketika bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja dan kemampuan generalisasi model CNN.
Hasil  visualisasi  pengujian  prediksi  model,  model  yang  digunakan  dalam  pengujian  prediksi merupakan  model  9:1  yang  merupakan  model  dengan  akurasi  terbaik  dan  tingkat  kerugian  terkecil yang  didapatkan  pada  penelitian  ini.  Hasil  pengujian  prediksi  dapat  terlihat  pada  Gambar  7  dan Gambar 8.
Gambar 7. Visualisasi Hasil Prediksi terhadap Citra
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  dari  25  citra  yang  dipilih  secara  acak,  model  9:1  dapat memprediksi  23  citra  secara  akurat.  Visualisasi  hasil  dalam  format  data  tabel  dapat  terlihat  pada Gambar 8 di bawah.
Gambar 8 menampilkan prediksi model yang dibuat pada 10 data acak. Pada gambar ini, prediksi setiap gambar ditampilkan sebagai nilai probabilitas untuk setiap kelas. Mengingat fungsi aktivasi yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah softmax ,  maka  total  probabilitas  yang  diprediksi  oleh  model untuk setiap kelas harus berjumlah 1 atau 100%. Misalnya, pada baris ke-0, probabilitas gambar yang termasuk  dalam  kelas  Opasitas  Paru  diperkirakan  sebesar  99,9%,  dan  sisa  probabilitas  untuk  kelas lainnya berjumlah 0,1%. Demikian pula, pada data baris ke-6 total dari probabilitas tiap-tiap kelas akan berjumlah 1 atau 100%, namun hal menarik terjadi pada baris ke-6 dimana tingkat probabilitas antara kelas opasitas paru dan normal memiliki nilai probabilitas yang tidak terpaut jauh, yaitu 35,95% dan 44,03%. Kasus ini mungkin terjadi dikarenakan adanya kesamaan ciri antara kedua kelas tersebut atau opasitas  paru  yang  terjadi  pada  citra  sinar-X  dari  data  validasi  tersebut  masih  tergolong  ringan, sehingga  mengakibatkan  kemungkinan  hasil  tingkat  akurasinya  yang  relatif  dekat  antara  2  kelas tersebut.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  membentuk  model  klasifikasi  terhadap  4  jenis  penyakit:  COVID-19, normal,  opasitas  paru,  dan  pneuomonia  viral  menggunakan  arsitektur  EfficientNetV2  sebagai  dasar model CNN dengan akurasi tertinggi sebesar 97,05%. Keberhasilan ini didapat berdasarkan pengujian penggunaan  teknik  sampel  ulang  dan  augmentasi  data  yang  cukup  efektif  mengatasi ketidakseimbangan banyaknya data pada setiap kelas yang ada dalam basis data Radiografi COVID- 19.  Hasil  evaluasi  mengenai  penkonfigurasian  algoritme  pengoptimalan  Adam  beserta  periode pelatihan  juga  berkontribusi  dalam  menghasilkan  tingkat overfitting yang  minimal  dan  grafik pembelajaran  yang  lebih  stabil.  Evaluasi  komprehensif  menggunakan  metrik  akurasi  dan  grafik pelatihan pada penilitian ini, menunjukkan bahwa model 9:1 sebagai model klasifikasi yang paling baik diantara  ke-3  model  lainnya  dengan  akurasi  97,05%,  presisi  97,38%,  perolehan  96,88%,  dan  skor  F1 97,13% beserta dengan tingkat kerugian terkecil dan minim overfitting .
Penelitian  ini  menggarisbawahi  terdapatnya  potensi  penggunaan  CNN  sebagai  alat  bantu analisis citra medis. Penelitian lebih lanjut tentu bisa dilakukan, penambahan kategori mengenai tingkat keparahan penyakit yang diderita berdasarkan durasi infeksi dapat ditambahkan kedalam kumpulan data,  mengingat  pada  penelitian  ini  data  pelatihan  hanya  berfokus  pada  pengklasifikasian  jenis penyakit  berdasarkan  kelas  yang  ada.  Pendekatan  yang  diperluas  ini  memberdayakan  model  untuk mengkategorikan  kasus  COVID-19  berdasarkan  perkembangan  infeksi,  sehingga  memberikan pemahaman mendetail tentang kondisi pasien. Model seperti ini berpotensi meningkatkan pemahaman kita  tentang  penyakit  dan  mendukung  profesional  kesehatan  dalam  menyusun  rencana  perawatan yang dipersonalisasi, dengan mempertimbangkan stadium dan durasi infeksi COVID-19 pada pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
Abadi, M., Barham, P., Chen, J., Chen, Z., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Irving, G., Isard, M.,  Kudlur,  M.,  Levenberg,  J.,  Monga,  R.,  Moore,  S.,  Murray,  D.  G.,  Steiner,  B.,  Tucker,  P., Vasudevan, V., Warden, P., … Zheng, X. (2005). TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning . USENIX Association.
Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-zawi, S. (2018). Understanding of a Convolutional Neural Network.
2017 International Conference on Engineering and Technology (ICET) . https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186
Antonio Gulli, & Sujit Pal. (2017). Deep learning with Keras . Packt Publishing Ltd.
Arriani,  A.,  Pradityas,  H.,  Sofiani,  L.,  Iwisara,  N.  G.,  Anandita,  Y.,  Utami,  E.  S.,  Rahardja,  M., Yenuarizki,  &  Dewi,  N.  (2020,  Juli). The  Community’s  Perception  Of  Covid -19. Suara Komunitas , 1-27.
Bock, S., Goppold, J., & Weiß, M. (2018). An improvement of the convergence proof of the ADAM-Optimizer . http://arxiv.org/abs/1804.10587
Klasifikasi Rontgen Citra Paru untuk COVID-19 Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Arsitektur EfficientNetV2
Chowdhury, M. E. H., Rahman, T., Khandakar, A., Mazhar, R., Kadir, M. A., Mahbub, Z. Bin, Islam, K.
R., Khan, M. S., Iqbal, A., Emadi, N. Al, Reaz, M. B. I., & Islam, M. T. (2020). Can AI Help in
Screening Viral and COVID-19 Pneumonia? IEEE Access , 8 , 132665 – 132676. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3010287
Jia, G., Lam, H. K., & Xu, Y. (2021). Classification of COVID-19 chest X-Ray and CT images using a type of  dynamic  CNN  modification  method. Computers  in  Biology  and  Medicine , 134 . https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104425
Khaldy,  M.  Al.  (2018).  Resampling  Imbalanced  Class  and  the  Effectiveness  of  Feature  Selection Methods  for  Heart  Failure  Dataset. International  Robotics  &  Automation  Journal , 4 (1). https://doi.org/10.15406/iratj.2018.04.00090
Kingma, D. P., & Ba, J. (2014). Adam: A Method for Stochastic Optimization . http://arxiv.org/abs/1412.6980
Lee, H., & Song, J. (2019). Introduction to convolutional neural network using Keras; An understanding from  a  statistician. Communications  for  Statistical  Applications  and  Methods , 26 (6),  591 – 610. https://doi.org/10.29220/CSAM.2019.26.6.591
Luthfi, M. I., & Septiyanti, N. D. (2023). Design Thinking Untuk Analisis Masalah Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Indonesia. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , 3 (2),
193 – 204. https://doi.org/10.51454/decode.v3i2.146
Ma,  W.,  &  Lu,  J.  (2017). An  Equivalence  of  Fully  Connected  Layer  and  Convolutional  Layer . http://arxiv.org/abs/1712.01252
Ozturk,  T.,  Talo,  M.,  Yildirim,  E.  A.,  Baloglu,  U.  B.,  Yildirim,  O.,  &  Rajendra  Acharya,  U.  (2020). Automated  detection  of  COVID-19  cases  using  deep  neural  networks  with  X-ray  images. Computers in Biology and Medicine , 121 . https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.103792
Perez,  L.,  &  Wang,  J.  (2017). The  Effectiveness  of  Data  Augmentation  in  Image  Classification  using  Deep Learning . http://arxiv.org/abs/1712.04621
Powers,  D.  M.  W.,  &  Ailab.  (2020).  Evaluation:  from  precision,  recall  and  F-measure  to  ROC, informedness, markedness and correlation. International Journal of Machine Learning Technology 2 , 37 – 63. https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.2010.16061
Putra,  N.  S.,  Hutabarat,  B.  F.,  &  Khaira,  U.  (2023).  Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network  Untuk  Identifikasi  Jenis  Kelamin  Dan  Ras. Decode:  Jurnal  Pendidikan  Teknologi Informasi , 3 (1), 82 – 93. https://doi.org/10.51454/decode.v3i1.123
Rahman, T., Dr. Chowdhury, M., & Khandarkar, A. (2021). COVID-19 Radiography (COVID-19 Chest X- ray Database) Dataset . https://www.kaggle.com/tawsifurrahman/covid19-radiography- database
Rahman, T., Khandakar, A., Qiblawey, Y., Tahir, A., Kiranyaz, S., Abul Kashem, S. Bin, Islam, M. T., Al Maadeed, S., Zughaier, S. M., Khan, M. S., & Chowdhury, M. E. H. (2021). Exploring the effect of image enhancement techniques on COVID-19 detection using chest X-ray images. Computers in Biology and Medicine , 132 . https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104319
Reddi,  S.  J.,  Kale,  S.,  &  Kumar,  S.  (2019). ON  THE  CONVERGENCE  OF  ADAM  AND  BEYOND . https://doi.org/https://doi.org/10.48550/arXiv.1904.09237
Rousan, L. A., Elobeid, E.,  Karrar, M., & Khader, Y. (2020).  Chest x-ray findings and temporal lung changes  in  patients  with  COVID-19  pneumonia. BMC  Pulmonary  Medicine , 20 (1). https://doi.org/10.1186/s12890-020-01286-5
Singhal, T. (2020). A Review of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). Dalam Indian Journal of Pediatrics (Vol. 87, Nomor 4, hlm. 281 – 286). Springer. https://doi.org/10.1007/s12098-020-03263-6

## Hutomo Try Wibowo
Sutanty, E., & Kusuma Astuti, D. (2023).  Penerapan Model Arsitektur Vgg16 Untuk Klasifikasi Jenis
Sampah. Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi , 3 (2), 407-419. https://doi.org/10.51454/decode.v3i2.331
Tan, M., & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks. International Conference on Machine Learning . https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.11946
Tan, M., & Le, Q. V. (2021). EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training. Computer Vision and Pattern Recognition . https://doi.org/10.48550/arXiv.2104.00298
Warren,  M.  A.,  Zhao,  Z.,  Koyama,  T.,  Bastarache,  J.  A.,  Shaver,  C.  M.,  Semler,  M.  W.,  Rice,  T.  W., Matthay, M. A., Calfee, C. S., & Ware, L. B. (2018). Severity scoring of lung oedema on the chest radiograph  is  associated  with  clinical  outcomes  in  ARDS. Thorax , 73 (9),  840 – 846. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2017-211280
Yadav, S., Kaur Sandhu, J., Pathak, Y., Jadhav Babasaheb, S., Jadhav, S., & Yadav Assistant Professor, S. (2020). Chest X-ray scanning based detection of COVID-19 using deepconvolutional neural network Chest  X-ray  scanning  based  detection  of  COVID-19  using  deep  convolutional  neural  network . https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-58833/v1
Yadav,  S.  S.,  &  Jadhav,  S.  M.  (2019).  Deep  convolutional  neural  network  based  medical  image classification for disease diagnosis. Journal of Big Data , 6 (1). https://doi.org/10.1186/s40537-019- 0276-2
Yasin, R., & Gouda, W. (2020). Chest X-ray findings monitoring COVID-19 disease course and severity.
Egyptian  Journal  of  Radiology  and  Nuclear  Medicine , 51 (1).  https://doi.org/10.1186/s43055-020- 00296-x
Zhang, H., Zhang, L., & Jiang, Y. (2019). Overfitting and Underfitting Analysis for Deep Learning Based End-to-end  Communication  Systems. 2019  11th  International  Conference  on  Wireless Communications and Signal Processing (WCSP) . https://doi.org/10.1109/WCSP.2019.8927876