## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2021 Vol. 3 N o .   4 Hal:  197-202 e-ISSN: 2686-3154

## Identifikasi Penderita COVID-19 Berdasarkan Chest X-Ray Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Heru Rahmat Wibawa Putra 1  , Yuhandri Yunus 2
1 Independent Researcher
2 Univeristas Putra Indonesia YPTK Padang
herurahmat23@gmail.com

## Abstract
Corona  Virus  Disease  2019  (COVID-19)  is  an  infectious  respiratory  disease  caused  by  the  Severe  Acute  Respiratory Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-COV2).  This  disease  first  appeared  in  Wuhan,  China  and  spread  throughout  the  world. COVID-19  has  had  a  major  impact  on  public  health  around the world.  On  March  9, 2020,  the World  Health  Organization (WHO) declared COVID-19 a pandemic. Early identification of people with COVID-19 can help limit the wider spread. One of the factors behind the rapid spread of the disease is the long clinical trial time. Rapid clinical testing is a challenge  facing the spread of COVID-19. Most countries, including Indonesia, face the problem of lack of detection equipment and experts in diagnosing  this  disease.  Chest  X-Ray  is  one  of  the  medical  imaging  techniques  and  also  an  alternative  to  identify  the symptoms  of  pneumonia  caused  by  COVID-19.  This  study  aims  to  identify  pneumonia  caused  by  COVID-19  and  other diseases  based  on  Chest  X-Ray.  107  Chest  X-Ray  images  used  as  material  for  this  study  were  obtained  from  the  General Hospital of Ibnu Sina Padang Indonesia, which consisted of 27 images of pneumonia caused by COVID-19, 51 images with other  diseases  and  29  images  of  normal  lungs.  Then  pre-processing  is  carried  out  as  an  initial  stage  and  then  feature extraction  is  carried  out.  Furthermore,  the  learning  and  identification  process  is  carried  out  using  the  Backpropagation Artificial Neural Network (ANN) algorithm. In this study, 92 images were used as training data, and 15 images were used as test  data.  The  results  of  calculations  carried  out  using  a  network  with  a  pattern  of  16-100-100-100-2  obtained  an  accuracy value of 73%. The results of the identification prediction can be used as consideration in establishing a diagnosis of COVID- 19 sufferers, but cannot be used as an absolute reference.
Keywords: COVID-19, Chest X-Ray, Backpropagation, Pandemic, Algorithm.

## Abstrak
Corona  Virus  Disease  2019  (COVID-19)  adalah  penyakit  saluran  pernafasan  menular  yang  disebabkan  oleh  virus  Severe Acute  Respiratory  Syndrome  Coronavirus  2  (SARS-COV2).  Penyakit  ini  pertama  kali  muncul  di  Wuhan  China  dan menyebar  keseluruh  dunia.  COVID-19  sangat  berdampak  besar  terhadap  kesehatan  masyarakat  di  dunia.  Pada  tanggal  9 Maret  2020,  World  Health  Organization  (WHO)  menetapkan  COVID-19  sebagai  pandemi.  Identifikasi  dini  penderita COVID-19  dapat  membantu  membatasi  penyebaran  yang  semakin  meluas.  Salah  satu  faktor  dibalik  cepatnya  penyebaran penyakit  ini  adalah  waktu  uji  klinis  yang  lama.  Pengujian  klinis  yang  cepat  merupakan  sebuah  tantangan  yang  dihadapai dalam  menangani penyebaran COVID-19. Sebagian besar negara termasuk Indonesia menghadapi masalah kekurangan alat pendeteksi dan tenaga ahli dalam mendiagnosa penyakit ini. Chest X-Ray adalah salah satu teknik pencitraan medis dan juga salah  satu  alternatif  untuk  mengidentifikasi  gejala  pneumonia  yang  disebabkan  oleh  COVID-19.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengidentifikasi pneumonia yang disebabkan oleh COVID-19 dan penyakit lain bardasarkan Chest X-Ray. Citra Chest X-Ray yang digunakan sebagai bahan penelitian ini sebanyak 107 citra yang di dapatkan dari RSI Umum Ibnu Sina Padang Indonesia, yang terdiri dari 27 citra pneumonia yang disebabkan oleh COVID-19, 51 citra dengan penyakit lain dan 29 citra paru normal.  Kemuadian  dilakukan  pre processing  sebagai  tahap awal  dan  kemudian  dilakukan  ekstraksi  fitur.  Selanjutnya dilakukan proses pembelajaran dan identifikasi menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan (JST) Backpropagation. Dalam penelitian  ini  sebanyak  92  citra  dijadikan  sebagai  data  latih,  dan  sebanyak  15  citra  dijadikan  sebagai  data  uji.  Hasil perhitungan  yang  dilakukan  menggunakan  jaringan  dengan  pola  16-100-100-100-2  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  73%. Hasil  identifikasi  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  menegakkan  diagnosa  penderita  COVID19,  namun tidak dapat dijadikan sebagai acuan mutlak.
Kata kunci: COVID-19, Chest X-Ray, Backpropagation, Pandemi, Algoritma.
© 2021 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Backpropagation  atau  disebut  juga  propagasi  balik adalah salah satu algoritma jaringan syaraf tiruan (JST). Backpropagation sering digunakan dalam menyelesaikan tugas yang komplek seperti mengklasifikasi  [ 1 ],  mendektesi  [ 2 ],  memprediksi  dan pengenalan  pola  [ 3 ]  dan  juga  mendeteksi  dugaan
penyakit  paru  berdasarkan  gejala  [ 4 ].  Selain  itu, algoritma  jaringan  syaraft  tiruan  Bacpropagation  juga sering digunakan dalam pengklasifikasian dan identifikasi citra.
Adapun penelitian identifikasi citra yang menggunakan algoritma  jaringan  syaraf  tiruan  Backpropagation seperti  mengidentifikasi  corak  batik.  Tahap  pertama
dilakukan  preprocessing  dengan  mengubah  citra menjadi  grayscale  dan  dilakan  segmentasi  untuk memisahkan  objek  dari  latar  belakang  (background). Selanjutnya  dilakukan  ektraksi  fitur  dengan  metode grey  level  co-occurance  matrix  (GLCM).  Tahap  akhir dilakukan  training  dan  testing  dengan  algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagatian. Pada penelitian ini  didapatkan  hasil  dengan  akurasi  yang  baik,  yaitu sebesar  80%  [ 5 ].    Pengenalan  dan  Klasifikasi  Pola motif  songket  dengan  mengkombinasikan  GLCM  dan Chain-code  pattern  texture  features  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  baik,  dimana  nilai  presisi mencapai  98%  dan  nilai  recall  mencapai  99%  [ 6 ]. Dalam  penelitan  lain  algoritma  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation  juga  diusulkan  sebagai  algoritma dalam  pengenalan  wajah.  Hasil  yang  di  dapatkan  juga menunjukan performa yang baik [ 7 ].
Selain itu, Algoritma jaringan syaraf tiruan Backporpagation  juga  merambah  masuk  kedalam bidang  pencitraan  medis.  Beberapa  peneliti  telah melakukan  penelitian  citra  medis  khususnya  paru menggunakan  pendekatan  algoritma  jaringan  syaraf tiruan  Backpropagation.  Penelitian  yang  dilakukan adalah  deteksi  kangker  paru  berdasarkan  sampel jaringan  atau  biopsi  paru  yang  di  ekstraksi  dengan pendekatan GLCM dan mendapatkan nilai akurasi data uji  sebesar  81,25%  [ 8 ].  Pendeteksian  kangker  paru berdasarkan  citra  Computed  tomography  (CT)  dengan nilai  akurasi  80%  [ 9 ].  Deteksi  penyakit  Tuberculosis (TB)  berdasarkan  chest  X-Ray  dengan  menggunakan 34  data  latih  dan  30  data  uji.  Nilai  akurasi  yang diperoleh  dari  penelitian  ini  adalah  sebesar  79,41% [ 10 ]. Pada penelitian lain, klasifikasi dini kangker paru mendapatkan  akurasi  92.6%  [ 11 ].  Disamping  itu  ada juga  penelitian  yang  menggunakan  algoritma  jaringan syaraf  tiruan  Backpropagation  dalam  mendiagnosis karies pada gigi. Sampel yang diolah adalah citra dental X-Ray.  Hasil  penelitian  menunjukan  kaires  gigi  dapat identifikasi  dengan  akurat.  Nilai  akurasi  yang  di dapatkan adalah sebesar 97,1% [ 12 ].
Corona  Virus  Disease  2019  (COVID-19)  adalah penyakit  saluran  pernafasan  menular  yang  disebabkan oleh  virus  Severe  Acute  Respiratory  Syndrome Coronavirus  2  (SARS-COV2).  Pada  kebanyakan penderita,  gejala  yang  biasanya  timbul  berupa  demam, batuk,  kelelahan  serta  mengalami  gejala  sesak  [ 13 ]. Penyakit ini pertama kali muncul di kota Wuhan China dan  menyebar  keseluruh  dunia  [ 14 ].  Pada  tanggal  9 Maret  2020,  World  Health  Organization  (WHO) menetapkan COVID-19 sebagai pandemi. Pada tanggal 17  Maret  2021,  lebih  dari  119  juta  kasus  dikonfirmasi dan lebih dari 2,6 juta kasus kematian yang tersebar di 223 negara di dunia [ 15 ].
Selain  dengan  upaya  vaksinasi,  identifikasi  dini penderita  COVID-19  dapat  membantu  membatasi penyebaran  yang  semakin  meluas.  Salah  satu  faktor dibalik cepatnya penyebaran penyakit ini adalah waktu uji  klinis  yang  lama.  Pengujian  klinis  yang  cepat
merupakan  sebuah  tantangan  yang  dihadapai  dalam menangani  penyebaran  COVID-19  [ 16 ].  Sebagian besar  negara  termasuk  Indonesia  menghadapi  masalah kekurangan  alat  pendeteksi  dan  tenaga  ahli  dalam mendiagnosa penyakit ini [ 17 ].
Terdapat  beberapa  pemeriksaan  penunjang  dalam menegakan  diagnosa  COVID-19.  Pemeriksaan  yang biasa  dilakukan  adalah  pemeriksaan  laboratorium seperti  reverse-transcriptase  polymerase  chain  reaction (RT-PCR) dan pemeriksaan penujang berupa pencitraan medis seperti X-Ray, Computed termography  (CT)  dan  Magnetic  resonance  imaging (MRI).  X-Ray  adalah  salah  satu  teknik  pencitraan medis dan juga salah satu alternatif untuk mengidentifikasi  gejala  pneumonia  yang  disebabkan oleh COVID-19. Meskipun chest X-Ray tidak dijadikan rekomendasikan  sebagai  pemeriksaan  penujang  dalam mendiagnosa  pneumonia  yang  di  sebabkan  oleh COVID19.  Namun  layak  di  jadikan  alternatif  karena ketersediaanya cukup banyak dan  mudah ditemukan di rumah sakit [ 18 ].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  menunjukan akurasi algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation dalam identifikasi dan klasifikasi citra cukup  baik.  Serta  mengingat  penampakan  pencitraan chest  X-Ray  pneumonia  penderita  COVID-19  dan pneumonia  penyakit  lain  sulit  dibedakan.  Selain  itu ketepatan  identifikasi  pneumonia  dari  hasil  pencitraan chest  X-ray  merupakan  hal  yang  penting.  Maka  dalam hal  ini,  diusulkan  metode  identifikasi  citra  chest  X-ray penderita  COVID-19,  penderita  penyakit  gangguan paru  selain  COVID-19  dan  paru  normal  dengan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation.
Dataset yang digunakan pada penelitian ini berupa citra chest  X-Ray  yang  di  eksport  dari  aplikasi  Digital Radiography.  File  yang  di  hasilkan  berupa  citra  chest X-Ray  dengan  format  Digital  Communications  in Medicine  (DCM).  Adapun  yang  menjadi  rumusan  dan batasan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana jaringan syaraf tiruan Backpropagation dapat mengidentifikasi  citra  chest  X-Ray  penderita  COVID- 19, penderita penyakit gangguan paru selain COVID19 dan  citra  paru  normal.  Serta  berapa  akurasi  jaringan syaraf  tiruan  Backpropagation  dalam  mengidentifikasi citra  chest  X-Ray  penderita  COVID-19,  penderita penyakit gangguan paru selain COVID19 dan citra paru normal.  Diharapkan  dengan  menggunakan  jaringan syaraf  tiruan  Backpropagation  dapat  mengidentifikasi citra  chest  X-Ray  serta  mengetahui  tingkat  akurasi dalam proses identifikasi.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Rumah  Sakit  Islam  (RSI) Ibnu  Sina  Padang.  Rumah  Sakit  ini  beralamat  di  jalan Gajam  Mada,  Gunung  Pangilun,  kota  Padang, Indonesia.  RSI  Ibnu  Sina  Padang  merupakan  rumah sakit  yang  berada  di  bawah  naungan  Yayasan  Rumah
Sakit  Islam  Sumatera  Barat  (YARSI  SUMBAR).  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra  chest X-Ray yang diperoleh dari Instalasi Radiologi RSI Ibnu Sina Padang.
Tahapan  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tahapan- tahapan  yang  sistematik  agar  dapat  dijadikan  sebagai pedoman penelitian. Sehingga penelitian yang dilakukan  tidak  menyimpang  dan  dan  sesuai  dengan tujuan  yang  telah  di  tetapkan.  Berikut  merupakan kerangka kerja penelitian :

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Mengidentifikasi Masalah
Mengidentifikasi  masalah  merupakan  tahapan  awal dalam  penelitian  ini.  Pada  tahapan  ini  dilakukan perumusan  terhadap  masalah  yang  ditemukan.  Hal  ini dilakukan  agar  permasalahan  dapat  dipahami  dengan jelas.
2.2. Menentukan Tujuan
Menetukan tujuan dilakukan agar penelitian ini berjalan sesuai dengan tujuan dan tidak menyimpang dari tujuan yang  ditentukan.  Sehingga  pada  akhir  penelitian  ini mendapatkan hasil sesuai dengan yang diingiinkan.
2.3. Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  dilakukan  agar  penelitian  ini mempunyai landasan teori. Literatur didapatkan dengan cara  mengeksplorasi  buku  serta  artikel  hasil  penelitian oleh  peneliti  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan COVID-19,  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Bacpropagation serta  pengolahan  citra.  Sehingga  penelitian  ini mempunyai acuan yang relevan.
2.4. Mengumpulkan Data
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang dibutuhkan untuk penelitian yang akan dilakukan. Data
yang  digunakan  berupa  citra  chest  X-Ray  yang  di eksport dari aplikasi Digital  Radiography.  File  yang di hasilkan  berupa  citra  chest  X-Ray  dengan  format Digital Communications in Medicine (DCM). Pengumpulan data dilakukan di Instalasi Radiologi RSI Ibnu  Sina  Padang.  RSI  Ibnu  Sina  Padang  mulai merawat  pasien  COVID-19  pada  November  2020 hingga saat penelitian ini dilakukan.
2.5. Mengolah Data dan Melatih Jaringan Syaraf Tiruan Tahapan ini merupakan tahapan inti pada penelitian ini. Pengolahan  data  dan  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan dimulai  dengan  tahap  pengelompokan  data.  Data  yang telah dikumpulkan berupa citra chest X-Ray  kemudian dikelompokan  menjadi  tiga  kelompok.  Kelompok pertama  citra  chest  X-Ray  COVID-19.  Kelompok kedua  citra  chest  X-Ray  penderita  penyakit  gangguan paru selain COVID19. Dan kelompok ketiga citra chest X-Ray  paru  normal.  Selanjutnya  pembagian  data  uji dan  data  latih  dikelompokan  untuk  kemudian  di alokasikan sebagai data latih dan data uji.
Data  yang  telah  dikelompokan,  akan  dlanjutkan  ke tahapan pre processing. Pre processing dilakukan untuk mentransformasikan citra agar dapat menghasilkan fitur penting  dari  sebuah  citra.  Pada  penelitian  ini,  pre processing  dibagi  menjadi  empat  langkah.    Langkah pertama  dilakukan  cropping  pada  citra  agar  fokus terhadap  objek  yang  akan  diteliti  dan  area  latar belakang  tidak  terlau  luas.  Langkah  kedua  dilakukan resizing agar ukuran citra menjadi lebih kecil, sehingga tidak memberatkan proses komputasi. Selanjutnya citra dirubah  kedalam  bentuk  gryscale  dan  dilakukan enhancement untuk peningkatan kualitas citra. Selanjutnya  citra  di  segmentasi  untuk  memisahkan objek  yang  akan  diteliti  dengan  area  latar  belakang. Setelah  dilakukan  proses  pre  processing  tahap selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Gray  Level  o-Ccurrance  Matrix (GLCM).  Hasil  ekstraksi  fittur  ini  kemudian  dijadikan sebagai data input.
Pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan  Algoritma Backpropagation di awali dengan pembentukan struktur atau  pola  jaringan  syaraf  tiruan  berdasarkan  data  input dan  data  output  yang  di  tentukan.  Pembentukan  pola dan  parameter  dilakukan  dengan  cara  trial  and  error sehingga  mendapatkan  pola  dan  parameter  terbaik. Selanjutnya  pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  proses komputasi pelatihan Jaringan Syaraft Tiruan menggunakan  metode  Backpropagation  melalui  4 tahapan.  Adapaun  keempat  tahapan  tersebut  adalah inisialisasi,  propagari  maju,  propagasi  mundur  dan memperbarui bobot.

## 2.6. Melakukan Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  dengan  cara mengidentifikasi  citra  menggunakan  Jariangan  Syaraf Tiruan  yang  sebelumnya  telah  di  latih  menggunakan algoritma  Backpropagation.  Citra  yang  akan  di
identifikasi  adalah  citra  yang  sebelumnya  telah  di alokasikan  untuk  data  uji.  Pengujian  ini  dilakukan apakah Jaringan Syaraf Tiruan  yang telah dilatih dapat mengidentifikasi  citra  chest  X-Ray  penderita  COVID- 19, penderita penyakit gangguan paru selain COVID19 dan citra paru normal.
2.7. Menarik Kesimpulan
Pada  tahap  ini  akan  didapatkan  citra  hasil  identifikasi menggunakan  jarinagan  syaraf  tiruan.  Kemudian  akan dilakukan  analisa  apakah  jaringan  sayaraf  tiruan  yang telah  di  bentuk  dan  di  latih  mampu  dalam mengidentifikasi  citra  chest  X-Ray.  Sehingga  akan  di dapatkan nilai akurasi jariangan syaraf tiruan yang telah dilatih  dalam  mengidentifikasi  citra  chest  X-Ray penderita  COVID-19,  penderita  penyakit  gangguan paru  selain  COVID19  dan  citra  paru  normal. Selanjutnya akan dapat dilakukan penarikan kesimpulan serta tujuan dari penelitian ini akan dapat di capai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perancangan
Jaringan Syaraf Tiruan untuk mengidentifikasi  citra  chest  X-Ray  penderita  COVID- 19, penderita penyakit gangguan paru selain COVID19 dan  citra  paru  normal.  Metode  yang  digunakan  dalam melatih  Jaringan  Syaraf  Tiruan  pada  penelitian  ini adalah  metode  Backpropagation.  Sehingga  akan terbentuk Jaringan Syaraf Tiruan yang terlatih.
3.1. Data
Data yang digunakan berjumlah sebanyak 107 file citra chest  X-Ray  beserta  hasil  baca  oleh  dokter  spesialis radiologi beserta diagnosa berupa International Statistical  Classification  of  Diseases  and  Related Health  Problems  10th  Revision  (ICD-10).  Adapun rincingan dari data tersebut adalah, yang terdiri dari 22 citra  chest  X-Ray  penderita  COVID-19,  46  citra  chest X-Ray  penyakit  paru  selain  COVID-19  dan  24  citra chest  X-Ray  normal  dan  15  citra  lainya  dijadikan sebagai  data  uji.  Pada  Gambar  2  berikut  merupakan contoh data yang digunakan :
Gambar 2. Citra Chest X-Ray

## 3.2. Pre Processing
Pre  processing  melalui  beberapa  langkah.  Pertama dilakukan cropping atau pemotongan, resizing, grayscaling,  enhancement  dan  segmentasi.  Sehingga ekstraksi  fitur  akan  mendapatkan  hasil  yang  akurat. Algoritma 1 merupakan proses dalam pre processing.

## Algoritma 1. Pre Processing
Read: Image Cropping = crop(Image) Resizing = Resize(Cropping) Enhancement = histogram(Resize) Grayscal = rgb2gray(Enhancement) Segmentasi: activecontour( Grayscal , Mask , 300 )

## 3.3. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi fitur dilakukan dengan menggunakan metode Gray  Level  oCcurrance  Matrix  (GLCM).  Pada penelitian  ini  fitur  yang  digunakan  adalah  fitur  utama GLCM  yaitu  Correlation,  Energy,  Contrast  dan Homogenity.  Ekstraksi  dilakukan  dengan  empat  arah sudut  ketetanggan  yaitu  yaitu  0°,  45°,  90°  dan  135°. Berikut disajikan alur ekstraksi fitur dengan menggunakan metode GLCM. Sebagai contoh algoritma GLCM disajikan pada Algoritma 2.

## Algoritma 2. GLCM
Read: Image [line,column] = size(Image) tone = GrayTone_8_level(Image) graycomatrix = zeros(8x8) for i = 1 to line do for j = 1 to column do
grayco[0](tone(i,j),tone(i,j+1))+1 grayco[1](tone(i,j),tone(i-1,j+1))+1 grayco[2](tone(i,j),tone(i-1,j))+1 grayco[3](tone(i,j),tone(i-1,j-1))+1
end for end for symmetric=grayco+transpose(grayco)
Normalisasi=glcmNorm(symmetric)
Correlation: getCorrelation( Normalisasi) Energy: getEnergy( Normalisasi) Contrast: getContrast( Normalisasi) Homogenity: getHomogenity( Normalisasi)
3.4 Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Berdasarkan  data  input  yang  telah  dihasilakan  dari proses ekstraksi fitur menghasilkan 16 parameter input. Jaringan  Syaraf  Tiruan  di  bentuk  dengan  konfigurasi seperti pada Tebel 1 berikut :
Tabel 1. Contoh Data Input No Parameter Nilai 1 Pola jaringan 16-100-100-100-2 2 Neuroun input 16 3 Neuron pada lapisan hidden 1 100 4 Neuron pada lapisan hidden 2 100 5 Neuron pada lapisan hidden 3 100 6 Neuron pada lapisan Output 2 7 Learning rate 0.01 8 Goal 0.0001 9 Maksimal epoch 30000 10 Momentum 0.95
Setelah  diimplementasikan  terbentuk  jaringan  dengan pola seperti pada Gambar 3 berikut :

## Gambar 3. Pola Jaringan Syaraf Tiruan
Proses  pelatihan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dengan algoritma  Backpropagation  menggunakan  contoh  data input  pada  Tabel  2  yang  merupakan  hasil  ekstraksi fitur.
Tabel 2. Contoh Data Input Nilai Fitur X1 0.1358 X2 0.9293 X3 0.5857 X4 0.9683 X5 0.1652 X6 0.9143 X7 0.5777 X8 0.9629 X9 0.0504 X10 0.9738 X11 0.5921 X12 0.9794 X13 0.1384 X14 0.9282 X15 0.5795 X16 0.9650
Contoh data target disajikan pada Tabel 3 berikut :
Tabel 3. Contoh Data Target Nilai Target Y1 1 Y2 1
Proses pelatihan Jaringan Syaraf Tiruan  melalui empat tahap  yaitu  inisialisasi,  propagasi  maju,  propagasi mundur dan memperbarui bobot.
1. Inisialisasi
Pada  kasus  ini  inisialisasi  goal  dengan  nilai  0.0001, learning  rate  0.01  serta  inisialisasi  semua  bobot  dan bias dengan bilangan acak. Bobot dan bias dari lapisan input ke lapisan hidden serta bobot dan bias dari lapisan hidden ke lapisan output.
2. Propagasi Maju
Menghitung  output  setiap  neuron  pada  lapisan  hidden (Zj) :
(1)
Dimana  v jb adalah  bobot  bias  ke  lapisan  hidden,  n merupakan jumlah neuron pada lapisan input, x i adalah nilai input ke i, v ji adalah bobot dari x i ke z j .
(2)
Dimana  z j adalah  fungsi  aktivasi  dan  z_net j adalah keluaran neuron pada lapisan hidden.
Menghitung  output  setiap  neuron  pada  lapisan  output (Yk) :
(3)
Dimana  w kb adalah  bobot  bias  ke  lapisan  output,  n merupakan  jumlah  neuron  pada  lapisan  hidden,  z j adalah nilai input ke j, w kj adalah bobot dari z j ke y k.
(4)
Dimana  y k adalah  fungsi  aktivasi  dan  y_net k adalah keluaran neuron pada lapisan hidden.
3. Propagasi Mundur
Menghitung faktor δ neuron output pada lapisan output Yk :
(5)
Dimana  t k adalah  target  keluaran  untuk  node  y k . Sedangkan  berikut  adalah  persamman  menghitung besaran perubahan bobot w kj :
(6)
Dimana  α  adalah  learning  rate.  Menghitung  kesalahan dari lapisan hidden :
(7)
Dimana  m  adalah  jumlah  neuron  pada  lapisan  output. Persamman  untuk  menghitung  faktor  δ  neuron  output pada lapisan output Zj :
(8)
Perubahan bobot Vji :
(9)
4. Memperbarui Bobot
Memperbarui  bobot  pada  lapisan  hidden  ke  lapisan output W kj :
(10)
Memperbarui  bobot  pada  lapisan  hidden  ke  lapisan output V ji :
(11)
Tahapan  proses  2  hingga  4  akan  terus  diulangi  terus menerus.  Perulangan  atau  epoch  akan  terhenti  jika keluaran  yang  dihasilkan  pada  lapisan  lapisan  output sama  dengan  data  target  dengan  ambang  batas kesalahan  0.0001,  mencapai  batas  perulangan  atau maksimal  epoch  yang  telah  ditentukan  atau  telah mencapai  batas  pada  paramater-parameter  yang  telah ditentukan.  Proses  ini  juga  disebut  dengan  iterasi pelatihan jaringan syaraf tiruan.

## 4. Kesimpulan
Setelah  melewati  proses  dan  tahapan-tahapan  dimulai dari  analisis  dan  perancangan.  Maka  pada  tahap pengujian diperoleh hasil identifikasi citra chest X-Ray
penderita  COVID-19,  penderita  penyakit  gangguan paru selain COVID19 dan citra paru normal. Pengujian menggunakan  15  data  uji,  dengan  rincian  5  citra  chest X-Ray  penderita  COVID-19,  5  citra  chest  X-Ray penyakit  gangguan  paru  selain  COVID19  dan  5  citra chest X-Ray paru normal. Rincian hasil yang disajikan pada  Tabel  3  merupakan  hasil  pengujian  identifikasi chest X-Ray menggunakan Jaringan Syaraf Tituan yang sebelumnya telah di latih :
Tabel 3. Hasil Pengujian No Nama File Target Hasil Pengujian 1 Citra_1 COVID19 COVID19 2 Citra_2 COVID19 COVID19 3 Citra_3 COVID19 COVID19 4 Citra_4 COVID19 Normal 5 Citra_5 COVID19 COVID19 6 Citra_6 Penyakit Lain Penyakit Lain 7 Citra_7 Penyakit Lain Penyakit Lain 8 Citra_8 Penyakit Lain Normal 9 Citra_9 Penyakit Lain COVID19 10 Citra_10 Penyakit Lain Penyakit Lain 11 Citra_11 Normal Normal 12 Citra_12 Normal Normal 13 Citra_13 Normal Normal 14 Citra_14 Normal Normal 15 Citra_15 Normal COVID19
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dapat dijelaskan  bahwa  terdapat  73%  data  uji  memiliki kesamaan  hasil  identifikasi  antara  sistem  dengan  hasil diagnosa  dokter  dengan  bantuan  berbagai  pemeriksaan penunjang.  Hasil  identifikasi  dapat  dijadikan  sebagai bahan  pertimbangan  dalam  menegakkan  diagnosa penderita  COVID19,  namun  tidak  dapat  dijadikan sebagai  acuan  mutlak.  Diperlukan  penelitian  lebih lanjut untuk mendapatkan hasil identifikasi terbaik.

## Daftar Rujukan
[1] Sutikno,  Waspada,  I.,  Bahtiar,  N.,  &  Sasongko,  P.  S.  (2016). Classification of motorcyclists not wear helmet on digital image with backpropagation neural network. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 14 (3), 1128–1133. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v14i3.3486.
[2] Sofiana,  R.,  &  Sutikno,  S.  (2018).  Optimization  of Backpropagation  for  Early  Detection  of  Diabetes  Mellitus.
International  Journal  of  Electrical  and  Computer  Engineering (IJECE), 8 (5), 3232. https://doi.org/10.11591/ijece.v8i5.pp3232- 3237.
[3] Tandrian, A. H., & Kusnadi, A. (2019). Pengenalan Pola Tulang
Daun  Dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation.
ULTIMA Computing, 10 (2), 53–58.
https://doi.org/10.31937/sk.v10i2.1063.
[4] Syafria,  F.,  Iqbal,  B.,  Budianita,  E.,  &  Afrianty,  I.  (2018). Implementation  of  Backpropagation  Neural  Network  to  Detect Suspected  Lung  Disease. Indonesian  Journal  of  Artificial
Intelligence and Data Mining, 1 (1), 32. https://doi.org/10.24014/ijaidm.v1i1.5023.
[5] Juwita, A. R., & Solichin, A. (2018). Batik pattern identification using  GLCM  and  artificial  neural  network  backpropagation. Proceedings of the 3rd International Conference on Informatics
and
Computing, ICIC 2018 , 1–6. https://doi.org/10.1109/IAC.2018.8780412.
[6] Vasanthi,  M.,  &  Seetharaman,  K.  (2021).  A  hybrid  method  for biometric authentication-oriented face detection using autoregressive  model  with  Bayes  Backpropagation  Neural Network. Soft Computing, 25 (2), 1659–1680.
https://doi.org/10.1007/s00500-020-05500-8.
[7] Yuhandri,  Madenda,  S.,  Wibowo,  E.  P.,  &  Karmilasari.  (2017). Pattern  Recognition  and  Classification  Using  Backpropagation Neural Network  Algorithm for Songket Motifs  Image Retrieval. International  Journal  on  Advanced  Science,  Engineering  and Information Technology, 7 (6), 2343.
https://doi:10.18517/ijaseit.7.6.2200.
[8] Adi,  K.,  Widodo,  C.  E.,  Widodo,  A.  P.,  Gernowo,  R., Pamungkas,  A.,  &  Syifa,  R.  A.  (2018).  Detection  lung  cancer using  Gray  Level  Co-Occurrence  Matrix  (GLCM)  and  back propagation neural network classification. Journal of Engineering  Science  and  Technology  Review,  11 (2),  8–12. https://doi.org/10.25103/jestr.112.02.
[9] Anifah, L., Haryanto, Harimurti, R., Permatasari, Z., Rusimamto, P. W., & Muhamad, A. R. (2018). Cancer lungs detection on CT scan  image  using  artificial  neural  network  backpropagation based  gray  level  coocurrence  matrices  feature. 2017 International  Conference  on  Advanced  Computer  Science  and Information  Systems,  ICACSIS  2017, 2018-Januari(2010),  327– 331. https://doi.org/10.1109/ICACSIS.2017.8355054.
[10] Depinta,  L.,  &  Abdullah,  Z.  (2017).  Implementasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Backpropagation  untuk  Deteksi  Penyakit Tuberculosis (TB) Paru dari Citra Rontgen. Jurnal Fisika Unand, 6( 1), 61–66. https://doi.org/10.25077/jfu.6.1.61-66.2017.
[11] Arulmurugan, R., & Anandakumar, H. (2018). Early detection of lung  cancer  using  wavelet  feature  descriptor  and  feed  forward back  propagation  neural  networks  classifier. Lecture  Notes  in Computational  Vision  and  Biomechanics,  28 ,  103–110. https://doi.org/10.1007/978-3-319-71767-89.
[12] Geetha,  V.,  Aprameya,  K.  S.,  &  Hinduja,  D.  M.  (2020).  Dental caries  diagnosis  in  digital  radiographs  using  back-propagation neural  network. Health  Information  Science  and  Systems,  8 (1). https://doi.org/10.1007/s13755-019-0096-y.
[13] Jin, A., Yan, B., Hua, W., Feng, D., Xu, B., Liang, L., & Guo, C. (2020).  "Clinical  characteristics  of  patients  diagnosed  with COVID-19  in  Beijing".  Biosafety  and  Health,  2(2),  104–111. https://doi.org/10.1016/j.bsheal.2020.05.003.
[14] Lin, Q., Zhao, S., Gao, D., Lou, Y., Yang, S., Musa, S. S., Wang, M.  H.,  Cai,  Y.,  Wang,  W.,  Yang,  L.,  &  He,  D.  (2020).  A conceptual model for the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak  in  Wuhan,  China  with  individual  reaction  and governmental  action. International  Journal  of  Infectious
Diseases, 93 , 211–216.
https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.02.058.
[15] World  Health  Organization  (2021).  Coronavirus  disease (COVID-19)  Pandemic. [Online]  (Updated  16  Maret  2021) Available  at: https://www.who.int/emergencies/diseases/novel- coronavirus-2019. [Accessed 17 Maret 2021].
[16] Li, C., Zhao, C., Bao, J., Tang,  B., Wang, Y., & Gu, B. (2020). Laboratory  diagnosis  of  coronavirus  disease-2019  (COVID-19).
Clinica Chimica Acta, 510 , 35–46.
https://doi.org/10.1016/j.cca.2020.06.045.
[17] Giri,  A.  K.,  &  Rana,  D.  R.  (2020).  Charting  the  challenges behind  the  testing  of  COVID-19  in developing  countries:  Nepal as  a  case  study. Biosafety  and  Health,  2 (2),  53–56. https://doi.org/10.1016/j.bsheal.2020.05.002.
[18] Li, J., Long, X., Wang, X., Fang, F., Lv, X., Zhang, D., Sun, Y., Hu, S., Lin, Z., & Xiong, N. (2021). Radiology indispensable for tracking  COVID-19. Diagnostic  and  Interventional  Imaging,
102 (2), 69–75. https://doi.org/10.1016/j.diii.2020.11.008.