## Implementasi Arsitektur
Visual Geometry Group 16 (VGG16) untuk Deteksi Cardiomegaly pada Chest X-Ray
Rahma Nur Azizah 1 , Muhamat Maariful Huda 1 , Vion Age Tricahyo 1 , Amalia Agung Septarina 2 1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar 2 Universitas Islam Raden Rahmat Malang E-mail: rahmaazizah26102001@gmail.com, hudha.maariful@gmail.com, vionage@gmail.com.
Abstract— Penelitian  ini  ditujukan  untuk  pengembangan metode  deteksi cardiomegaly menggunakan  foto  toraks  yang menghasilkan dua klasifikasi yakni kelas cardiomegaly dan non cardiomegaly . Cardiomegaly adalah  pembengkakan  jantung dengan  kondisi  jantung  memiliki  berat  yang  tidak  normal daripada  jantung  pada  umumnya.  Deteksi  dini cardiomegaly perlu  dilakukan,  karena  hal  ini  merupakan  faktor  penting dalam  penyakit  jantung  yang  parah.  Selain  itu,  pentingnya deteksi  dini  juga  dapat  mengurangi  risiko  komplikasi  akibat cardiomegaly .  Pemanfaatan  teknologi  kecerdasan  buatan dalam  sistem  pendukung  pakar  medis  dengan  data  medis memberikan  kontribusi  dalam  bidang  kedokteran.  Oleh karena  itu,  teknik  hasil  analisis  dari  sistem  medis  menjadi faktor  penting  dalam  pengembangan  dan  implementasi  yang efektif.  Analisa  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini melibatkan  model Convolutional  Neural  Network arsitektur Visual Geometry Group (VGG16) dengan tahap  preprocessing dan  penggunaan  layer  augmentasi  dalam  menganalisis  citra. Melalui  implementasi  VGG16,  hasil  penelitian  ini  mencapai tingkat  akurasi  78%  dan  ROC  AUC  terdefinisi  sebagai good classification dengan nilai sebesar 0,83. ( Abstract )
Kata  Kunci—jantung,  cardiomegaly,  cnn,  vgg16,  chest  x- ray( key words )

## I. P ENDAHULUAN
Cardiomegaly merupakan  kondisi  medis  yang mempengaruhi  sistem  kardiovaskular,  khususnya  yang terkait  dengan  pembesaran  jantung.  Kondisi  abnormal jantung  dengan  kondisi  jantung  mengalami  pertumbuhan tidak proporsional sebagai respons terhadap berbagai faktor patologis.  Ketidakseimbangan  struktural  dan  fungsional jantung  berakibat  pada  peran  utama  jantung  yaitu menurunnya kemampuan pendistribusian aliran darah secara efisien  [1]. Cardiomegaly dapat  mengakibatkan  komplikasi serius serta beberapa risiko kesehatan seperti aritmia, gagal jantung, hipertensi sampai kematian pada penderita [2]. Pada tahun 2018, Riset Kesehatan Dasar mencatat 2 juta jiwa di Indonesia menderita penyakit jantung, angka ini bahkan terus meningkat  setiap  tahunnya  [3].  Minimnya  oksigen  dalam aliran  darah  sebagai  akibat  dari  penumpukan  karbon monoksida juga menjadi salah satu faktor penyebab penyakit pada  jantung  [4].  Diagnosis cardiomegaly dapat  dilakukan melalui  berbagai  teknik  pencitraan  seperti  pencitraan resonansi  magnetik, echocardiography , chest  x-ray atau rontgen  dada, electrocardiography dan  lain-lain.  Jika  suatu citra  terindikasi  adanya  peningkatan  ketebalan  dinding
ventrikel,  maka  hal  ini  dapat  ditentukan  sebagai  kasus kelainan jantung [5].
Otomatisasi  proses  deteksi  menggunakan  model Visual Geometry  Group (VGG16)  ditujukan  untuk  mempercepat evaluasi  citra  yang  memungkinkan  petugas  medis  dalam memeriksa  ratusan  atau  ribuan  citra  jantung  secara  efisien. Karena diagnosa cardiomegaly ini  hanya  memerlukan  citra x-ray ,  biaya  medis  yang  diperlukan  menjadi  sangat berkurang.  Selain  itu,  sistem  deteksi  dengan  implementasi VGG16 ini dapat berkontribusi pada interpretasi internal dan mempermudah penyampaian informasi jaringan syaraf tiruan kepada  orang  awam  yang  tidak  memiliki  keahlian  dalam jaringan syaraf tiruan seperti ahli medis.

## II. B AHAN DAN M ETODE
A. Penelitian terdahulu Penelitian  untuk  mendeteksi cardiomegaly ini  merujuk pada  penelitian  terdahulu  dalam  bidang  kardiologi  dan pemrosesan  citra  medis.  Penelitian  tersebut  menggunakan metode yang berbeda-beda dalam mendeteksi cardiomegaly , beberapa metode seperti ResNet , Hybrid Classic Quantum , prevalensi risiko tinggi, dan lain–lain. Penelitian Yoo et al. [6] mendiagnosa cardiomegaly menggunakan CNN dengan arsitektur ResNet serta  visual  peta  fitur  yang  dapat dijelaskan.  Metode  analisis  tersebut  memperoleh  akurasi hampir sebesar 80% dengan 60–80 epoch . Pada penelitian lain yang diteliti oleh Decoodt et al. [7] memperoleh nilai akurasi 87% serta ROC-AUC 0,93 dicapai untuk beberapa model Classical-Quantum . Metode bawaan yang  digunakan Classical-Quantum ialah Qiskit dan PennyLane yang  memungkinkan  penggunaan  sirkuit parameter  kuantum  dalam  kerangka Pytorch. Selain  itu, penelitian  mengenai  prevalensi cardiomegaly yang dilakukan oleh Damayanti [1] mendiagnosa 54% chest x-ray calon  jemaah  haji  memiliki cardiomegaly .  Penelitian terdahulu  menunjukkan  deteksi cardiomegaly dengan beberapa  metode  memiliki  hasil  yang  baik,  maka  dari  itu penelitian  ini  mencoba  mengaplikasikan  CNN  arsitektur VGG16 dalam deteksi cardiomegaly .
B. Cardiomegaly Cardiomegaly atau  pembengkakan  jantung  merupakan sebuah  gejala  yang  disebabkan  oleh  hipertrofi  dan  dilatasi otot jantung. Pembesaran dapat terjadi karena faktor fisiologi umur,  pertumbuhan  badan,  jenis  kelamin,  tinggi  dan  berat badan. Cardiomegaly pada jantung  mengacu  ketika kondisi
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2024
diameter melintang gambaran jantung sama besar atau lebih besar dari 50% diameter transversal dada, atau disebut juga sebagai  peningkatan Cardiothoracic Ratio (CTR) [1].  Pada beberapa  penderita cardiomegaly tidak  serta  merta menimbulkan  gejala  yang jelas,  kondisi  ini dimulai dengan gejala  ringan  yang  terjadi  dalam  jangka  waktu  bertahun- tahun.  Biasanya, cardiomegaly baru  menunjukkan  gejala nyata  ketika  kemampuan  jantung  untuk  memompa  darah menurun  secara  signifikan.  Beberapa  gejala  yang  muncul pada  penderita cardiomegaly adalah  sesak  napas,  terutama saat  melakukan  aktivitas  fisik  yang  berat,  sensasi  pusing, peningkatan berat badan, gangguan irama jantung (aritmia), pembengkakan pada tungkai (edema), dan mudah lelah [8].

## C. X-Ray
Pemanfaatan x-ray mampu  memeriksa  fisik  manusia tanpa  melalui  operasi  bedah  yang invasive .  Hal  ini menjadikan x-ray sebagai salah satu pengecekan citra medis yang umum dan ekonomis. X-ray memungkinkan diagnosis penyakit, kondisi, atau cedera dalam tubuh yang membantu petugas  medis  dalam  merencanakan  perawatan  yang  tepat dan menghemat biaya pasien [9]. Mesin x-ray atau radiologi konvensional  bekerja  dengan  mengarahkan  sumber  cahaya gelombang  elektromagnetik  melalui  fisik  manusia  dan selanjutnya  mencapai  pelat  film  yang  berfungsi  untuk menghasilkan  gambaran  tubuh  manusia  dalam  bentuk  foto rontgen. X-ray maupun  sinar rontgen berbentuk  radiasi elektromagnetik  berupa  panjang  gelombang  kisaran  10 nanometer hingga  100 pikometer ,  setara  frekuensi  30 petahertz sampai  30 exahertz serta  mempunyai  energi kisaran  100  eV  hingga  100  KeV.  Meskipun x-ray biasa dipergunakan dalam dunia kesehatan untuk tujuan diagnosa citra medis dan kristalografi x-ray , rontgen ini termasuk ke dalam  jenis  radiasi  ion  yang  berarti  memiliki  potensi merusak  sel-sel  jaringan  biologis.  Oleh  karena  itu x-ray harus  dilakukan  dengan  hati-hati  dan  hanya  digunakan ketika diperlukan, ini dilakukan untuk meminimalisir risiko potensial  terhadap  pasien  dan  tenaga  kerja  medis  [10]. Rontgen  toraks dapat  menunjukkan  tanda  hipertensi  vena atau  edema  pada  paru-paru  serta  mampu  mengindikasi cardiomegaly yang  memiliki  ciri  peningkatan  diameter transversal dengan ukuran jantung melebihi 15,5 cm untuk laki-laki serta 14,5 cm pada wanita [8].
D. Convolutional Neural Network Nama CNN/ Convolutional Neural Network berasal dari operasi matematika yang diaplikasikan dalam algoritma ini, yakni  konvolusi  [11].  CNN  merujuk  pada Multilayer Perception (MLP)  yang  dikembangkan  sebagai  pengolah data dua dimensi yang banyak diaplikasikan pada data citra [12].  CNN  adalah  bagian  bidang deep  learning yang digunakan  untuk  mengklasifikasi  sebuah  objek  dan mendeteksi  gambar  [13].  Arsitektur  ini  digunakan  secara luas dalam menganalisis citra karena kemampuannya dalam mengidentifikasi  pola  dan  karakteristik  dalam  data  citra. Jenis  jaringan  syaraf  tiruan  CNN  dirancang  untuk memproses data dalam bentuk matriks. Sruktur CNN dinilai cukup sederhana karena struktur ini mencakup lapisan input , beberapa  lapisan hidden dan  lapisan output [14].  Proses CNN  dimulai  dari  input  awal  yang  melibatkan  berbagai tahapan  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  fitur  dalam gambar.  Tahapan  CNN  mencakup  beberapa  layer,  layer
utama  yakni convolutional  layer atau  lapisan  konvolusi, pooling  layer ,  serta fully  connected  layer [15].      CNN merepresentasikan  3D  (tiga  dimensi)  yang  meliputi  lebar, tinggi, maupun kedalaman dari gambar yang diproses [14]. Beberapa  model  CNN  yang  telah  dikembangkan  untuk mengolah  data  citra  yaitu  ResNet  ( Residual  Network ), VGGNet (VGG16, VGG19), LeNet,  ZfNet,  AlexNet, serta GoogLeNet.  Setiap  model  CNN  memiliki  keunggulan  dan dapat  disesuaikan  dengan  tugas  spesifik  atau  kebutuhan komputasi yang berbeda [16]. Ilustrasi metode CNN tertera pada gambar 1.
Gambar  1. Metode CNN Sumber:researchgate.net/https://www.researchgate.net/publication/3464445 15_Face_Reconigtion_using_Cascade_Classifier_haar_selection_OpenCv
E. Visual Geometry Group
Visual Geometry Group 16 atau VGGNet adalah struktur jaringan  CNN  yang  dikembangkan  di  Universitas  Oxford melalui  makalah  “ Very  Deep  Convolutional  Networks  for Large-scale  Image  recognition ”.  Pada  saat  itu  VGGNet meraih  posisi  1 st runner-up  dalam  kontes  ILSVRC  untuk Image  Classsification serta  meraih  gelar  pemenang  dalam kategori Image  Localization .  Model  ini  mencapai  tingkat akurasi  sebesar  92,7%  dan  berada  di  peringkat  5  besar dalam  pengujian  akurasi  dataset imageNet ,  yang menyertakan belasan juta gambar dengan sepuluh ribu kelas yang  tidak  sama  [11].  VGGNet  mempunyai  jaringan parameter yang besar yakni 138 juta parameter[17]. Ilustrasi VGG16 tertera pada gambar2.
Gambar2. Arsitektur z _ VGG16 Sumber:researchgate․net/publication/355049790_Detection_and_analysis _of_COVID_19_in_medical_images_using_deep_learning_techniques_
Pada  dasarnya,  arsitektur  ini  terdiri  dari  16  lapisan dengan  13 convolutional  layer dan  memiliki  dua  lapisan fully  connected beserta layer  softmax sebagai  output  [17]. VGGNet  dibuat  dengan  menggantikan  kernel  berukuran besar  pada  model  AlexNet,  yaitu  kernel  1x1,  5x5  serta sejumlah kernel 3x3 yang bergerak  menggunakan 1 stride . Kernel  tersebut  berfungsi  sebagai  pengekstrak  fitur-fitur yang  lebih  kompleks.  Selanjutnya  model  ini mengaplikasikan max  pooling 3x3  beserta  2 stride . Penggunaan  filter  3x3  pada layer  convolution dan layer
Vol 11No. 1 @2024 Rahma Nur Azizah,  Muhamat Maariful Huda, Vion Age Tricahyo,  Amalia Agung Septarina JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2024 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
maxpooling dengan filter 2x2 diterapkan secara konsisten di seluruh struktur [18].

## F. Metode Penelitian
Beberapa  tahapan  dilakukan  secara  seksama  guna memastikan kelancaran penelitian yang dilakukan. Tahapan tersebut  mencakup  pengumpulan  data  citra, preprocessing , implementasi  VGG16,  pelatihan  model,  serta  evaluasi model. Metode penelitian ini terangkum pada gambar 3.
Gambar  3. Metodologi riset
G. Pengumpulan data y
Dataset penelitian ini didapat dan dikumpulkan melewati situs open source kaggle repository . Gambar 4 merupakan contoh dataset chest x-ray yang digunakan dalam penelitian.
Gambar  4. Chest x-ray cardiomegaly
Data chest x-ray tersebut merupakan dataset citra tahun 2017 dan memiliki keseluruhan data sebanyak 112.120 serta 2776  data  citra  merupakan  pasien  dengan cardiomegaly . Oleh karena itu, 13880 citra digunakan untuk pelatihan dan sisa  data  lainnya  digunakan  untuk  proses  pengujian. Penelitian  ini  menggunakan  perbandingan  sebesar  90:10 pada  data training testing dengan  jumlah  masing-masing 9716 data training , 1666 data testing yang termasuk dalam kategori cardiomegaly dan non - cardiomegaly . Keseluruhan dataset tersebut terangkum pada tabel I.

## TABEL  I. DATASET CITRA
Dataset Non cardiomegaly Cardiomegaly Jumlah data Data training 7773 1943 9716 Data testing 1333 333 1666 Data validasi 1998 500 2498 Jumlah data 11104 2776 13880

## H. Preprocessing
Preprocessing data  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas  citra  dan  menghasilkan output yang  optimal. Preprocessing merupakan  proses  analisis  data  dalam
mengorganisir  dan  mempersiapkan  dataset  sebelum  data dapat diaplikasikan pada tahap klasifikasi [15].  Selanjutnya data  latih  akan  diaugmentasi  melalui ImageDataGenerator dan  menetapkan  ukuran  citra  dengan  IMG_SIZE  menjadi (512,512).  Kontrol  augmentasi  pada  data  dengan ImageDataGenerator menggunakan  opsi  yang  berupa flipping  horizontal , flipping  vertical ,  rotasi,  perubahan brightness , shear , dan zoom . Gambar 5 memvisualisasikan beberapa  citra  yang  digunakan  dalam  pelatihan  dan  telah melalui augmentasi.
Gambar  5. Dataset citra

## I. Implementasi VGG16

## Gambar  6. Arsitektur VGG16
Sistem  menggunakan  model  CNN  dengan  arsitektur VGG16,  tahap  ini  dilakukan  pada  data  train  dengan dikompilasi  menggunakan  optimizer  Adam, loss  function , dan metric  accuracy .  Pada  proses  ini  fungsi fit  generator pada model menggunakan train_gen sebagai data train dan valid_gen  sebagai  data  validasi.  Beberapa  poin  yang dilakukan  selama  pelatihan  yaitu  mengganti  ukuran  pada batch  menjadi  24  dengan  menetapkan  train_gen.batch_size = 24 dan proses berlangsung selama 30 epoch . Pada setiap epoch ,  model  mengalami  proses  pelatihan  secara  iteratif dengan  mengoptimalkan perbaruan nilai parameter internal yang  melibatkan  keseluruhan dataset .  Proses  ini  secara bertahap  meningkatkan  akurasi  prediksi  berdasarkan  pola dan  fitur  penting  dari  data  citra.  Setelah  tahap  pelatihan, model  menyimpan  hasil  pelatihan  untuk  digunakan  pada proses pengujian.

## J. Evaluasi Model
Evaluasi model dilakukan untuk menemukan kombinasi model  yang  optimal,  faktor-faktor  yang  dipertimbangkan dalam proses evaluasi adalah akurasi, confusion matrix serta ROC  AUC. Confusion  matrix merupakan  alat  visual machine learning yang mana kolom dalam confusion matrix mereprentasikan  hasil  prediksi  kelas,  sementara  baris merupakan reprentasi dari kelas sebenarnya [19].
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2024
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar  7.  Skema Confusion Matriks
Confusion  matrix menunjukkan  perhitungan  berbagai kemungkinan  dalam  masalah  klasifikasi.  Pada  persamaan (1) akurasi mengukur rasio prediksi kebenaran seluruh data. Persamaan  (2)  mengenai  presisi  merupakan  perbandingan true  positive dan  total  prediksi  positif.  Persamaan  (3) menunjukkan recall l yang  membandingkan  prediksi  positif yang benar dengan total kasus positif yang sebenarnya [19]. Sedangkan  rumus  (4)  menyatakan  f1score  adalah perbandingan mean antara presisi serta recall[20].
 
      1 2  ∙ ∙  
Keterangan: TP  : True Positive TN : True Negative FP  : False Positive FN : False Negative
ROC–AUC  ( Receiver  Operating  Characteristic – Area Under  Curve )  merupakan  representasi  grafis  dari  kinerja sistem  pengklasifikasian  biner  pada  ambang  batas diskriminasi  yang  berubah-ubah.  Kurva  ROC-AUC menunjukkan tradeoff antara False  Positive  Rate (FPR) berupa  garis  horizontal  sedangkan True _ Positive  Rate (TPR) berupa garis vertikal [21]. Nilai ROC-AUC berbatas antara  0  –  1,  yang  mana  nilai  1  didefinisikan  sebagai klasifikasi  sempurna  dan  0.5  terdefinisi  sebagai  klasifikasi yang setara dengan acak. Dapat disimpulkan bahwa hasil uji yang makin mendekati 1, maka kemampuan model memiliki kinerja  baik  pula  dalam  mengidentifikasi  perbedaan antara kelas negatif atau positif. ROC-AUC  memiliki 5 tingkatan yakni [22]:
i. 0.90 0 –  1.00  didefinisikan  sebagai excellent classification
ii. 0.80 0 –  0.90 0 didefinisikan  sebagai good classification iii. 0.70 0 –  0.80 0 didefinisikan  sebagai fair classification iv. 0.60 0 –  0.70 0 didefinisikan  sebagai poor classification
v. 0.50 0 – 0.60 0 didefinisikan sebagai failure III. HASIL I DAN PEMBAHASAN Z
A. Pelatihan model z Arsitektur  deteksi cardiomegaly dengan  model  VGG16 menerima input berupa citra pada layer feature_input dengan ukuran  dimensi  16x16  dan  memiliki  512  features (16,16,512).  Beberapa  layer  konvolusi  (conv2d)  dengan jumlah  filter  yang  berbeda  digunakan  untuk  mengekstrasi fitur  dari  input,  diikuti  oleh  normalisasi  batch (BatchNormalization)  untuk  mempercepat  konvergensi  dan mengurangi overfitting .  Pada Layer  Average  Pooling dilakukan operasi average pooling pada hasil konvolusi dan mereduksi  dimensi  spasial.  Model  ini  juga  memanfaatkan sebuah Attention  Mechanism yang  diimplementasikan melalui  AttentionMap2D  dan  UpscaleAttention.  Lapisan Arsitektur tertera pada gambar 7.

## Gambar  8. Layer arsitektur
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2024
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Layer  AttentionMap  sendiri  digunakan  untuk menghasilkan  attention  map  dari  fitur  yang  diekstrasi, kemudian  UpscaleAttention  digunakan  untuk  mengubah ukuran  attention  map  tersebut  sebelum  diolah  kembali dengan  fitur  input  menggunakan multiply .  Selanjutnya model  melakukan  operasi Global  Average  Pooling untuk menghitung  rata-rata  nilai  fitur  di  seluruh  spatial  dimensi. RescaleGAP  digunakan  untuk  menyesuaikan Global Average  Pooling dari  dua  jalur  berbeda  dan dropout digunakan  untuk  mencegah overfitting selama  pelatihan. Lapisan dense ( fully connected ) ditujukan untuk klasifikasi dan model menghasilkan output dengan satu neuron sebagai hasil  klasifikasi biner. Parameter dan ukuran output tertera pada  bagian output  shape di setiap lapisan. Model  dengan Attention Mechanism ini digunakan untuk menekankan pada area  yang  lebih  relevan  dalam  citra.  Hasil Attention  Map tertera pada gambar z 8.
Gambar r 9. Attention Map p
B. Hasil Evaluasi Pada tahap evaluasi diperoleh presisi  sebagai  hasil dari perbandingan  keseluruhan  data  positif non-cardiomegaly dari  keseluruhan  data  prediksi non-cardiomegaly sebesar 89%,  recall  sebagai  perbandingan  prediksi non- cardiomegaly dengan  seluruh  kasus  positif non- cardiomegaly sebesar  84%,  serta  perbandingan  rata–rata recall dan  presisi  sebesar  86%  untuk  hasil  F1  score non- cardiomegaly .  Sedangkan  pada  citra cardiomegaly didapatkan  presisi,  recall,  serta  F1  score  masing-masing sebesar 50%, 60%, 54%. Nilai yang diperoleh dalam proses evaluasi tertera pada tabel II.

## TABEL  II. HASIL EVALUASI
Evaluasi model Presisi (%) Recall (%) F1 Score (%) Non cardiomegaly 89 84 86 Cardiomegaly 50 60 54 %
Hasil  kurva  ROC-AUC  dalam  penggunaan  metode VGG16  sebagai  deteksi cardiomegaly diwakili  oleh  kurva
sebaran  berwarna  biru  dengan  model  acak  yang divisualisasikan  dengan  garis  diagonal.  Kedua  kurva  tidak tumpang tindih dan memiliki ukuran keterpisahan ideal serta menunjukkan  kurva  ROC-AUC  lebih  dekat  ke  sudut  kiri yang  berarti  model  mampu  membedakan  kelas  positif  dan kelas negatif dengan baik. Penelitian ini  memperoleh hasil ROC-AUC  yang  tertera  pada  gambar  10  dengan  nilai mendekati 1 yakni sebesar 0.83 dan termasuk pada kategori good  classification .  Hasil  tersebut  divisualisasikan  pada gambar 10.

Gambar  10. Hasil ROC AUC VGG16
IV. I KESIMPULAN Z
Hasil uji penelitian menunjukkan model CNN arsitektur VGG16 mampu  mendeteksi cardiomegaly pada chest x-ray nilai  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  78,75%,  serta  presisi, recall ,  f1  score  pada  deteksi cardiomegaly masing-masing sebesar  50%,  60%,  dan  54%.  Sementara  nilai  ROC  AUC mencapai  0,83  yang  termasuk  dalam  kategori good classification .  Metode  VGG16  deteksi cardiomegaly yang disertai  output Attention  map dengan Attention  Mechanism yang lebih menekankan pada area relevan ini mempermudah penyampaian informasi jaringan syaraf tiruan kepada orang awam.  Sistem  ini  memiliki  kinerja  baik  dan  mampu digunakan  dalam  mempercepat  diagnosis cardiomegaly sebagai  deteksi  dini  serta  mengurangi  komplikasi  yang terjadi  akibat  kondisi cardiomegaly .  Pengembangan penelitian  ini  dapat  dimaksimalkan  dengan  menggunakan akuisisi  citra  yang  lebih  detail  terkait cardiomegaly dan memiliki  kualitas  yang  terjamin  kelayakannya  untuk meningkatkan efisiensi dalam proses pengolahan data.
D AFTAR P USTAKA
[1] M.  A.Damayanti,  “PrevalensiGambaran  KardiomegaliPada FotoToraks  PasienCalonJemaah  Haji  DenganRisiko  TinggiDi RumahSakit HajiJakarta Tahun2013-2019,” pp. 1–60, 2020.
[2] S.Efendi,  N.Sriyanah,Nirawati,  and  Djuenaedi,  “Hubungan HipertensidenganPembesaranJantung padaPasien di
RuangPerawatan  Relationshipof  HypertensionwithEnlargement oftheHeart  inPatients  inthe  TreatmentRoom,” An  Idea  Heal.  J. , vol. 2, no. 02, pp. 97–101, 2022.
[3] H.MARDERINA, “Asuhan Keperawatan CongestiveHeartFailure(CHF) DenganKetidakefektifan
PolaNafas  diRuang  Melati3  RumahSakitUmumDaerahDokter SoekardjoTasikmalaya,” Univ. Bhakti Kencana , p. 7, 2020.
[4] A.  B.Laksono  and  A.Bachri,  “DetektorOtomatisGasKarbon Monoksidadan
GasBenzene padaRuangan
JURNAL TEKNIK ELEKTRO DAN KOMPUTER TRIAC 2024 https://journal.trunojoyo.ac.id/triac TertutupBerbasisATMega328,”
J.Tek.  Elektro  danKomput. TRIAC ,vol.10, no.2, pp. 65–68,
2023, doi:
10.21107/triac.v10i2.20987.
[5] A.  R.  PRATAMA,  “Diagnosis  and Management  of  Thalasemic Cardiomyopathy,” J.  Kedokt.  Syiah  Kuala ,  vol.  21,  no.  3,  pp. 335–339, 2021, doi: 10.24815/jks.v21i3.21063.
[6] H.Yoo,S.Han,andK.Chung,“DiagnosisSupportModel of CardiomegalyBased  onCNN  UsingResNet  andExplainable FeatureMap,” IEEE Access ,vol.9, pp.55802–55813,
2021,doi:10.1109/ACCESS.2021.3068597.
[7] P.  Decoodt et  al. ,  “HybridClassical–QuantumTransfer Learningfor CardiomegalyDetection inChestX-rays,” J. Imaging , vol. 9, no. 7, 2023, doi: 10.3390/jimaging9070128.
[8] A. Rasyid, S.Syahrul,and T. Tahir, “FaktorYang Mempengaruhi KejadianReadmisi  30Hari  TerhadapPasien  CongestiveHeart Failure(Chf),” J. Telenursing , vol. 3, no. 1, pp. 238–251, 2021.
[9] B.  M.Sapata  andD.Juniati,  “KlasifikasiPenyakitParuBerdasarkan CitraX-RayThorax MenggunakanMetode FraktalBox Counting,” MATHunesa ,vol. 7, no. 3, pp. 228–235, 2019.
[10] Z.  A.  Matondang,  “PenerapanMetodeContrast  LimitedAdaptive HistogramEqualization(Clahe)PadaCitraDigitalUntukMemperbai kiGambarX-ray,” Publ.Ilm.Teknol.Inf.Neumann , vol. 3, no. 2, pp. 24–29, 2018.
[11] A.  M.Rizki  and  N.Marina,  “KlasifikasiKerusakanBangunan SekolahMenggunakanMetode ConvolutionalNeuralNetwork DenganPre-Trained  ModelVgg-16,” J.Ilm.Teknol.  danRekayasa , vol.24,no. 3, pp.197–206,2019, doi:10.35760/tr.2019.v24i3.2396.
[12] R.Yohannes  and  M.E.Al  Rivan,  “KlasifikasiJenisKankerKulit MenggunakanCNN-SVM,” J.Algoritm. ,  vol.2,no.2,pp.133–144, 2022,doi:10.35957/algoritme.v2i2.2363.
[13] R.  Ardiawan,T.Rakasiwi,  G.  R.Maulana,  andN.  Yudistira, “AplikasiDeteksi  Covid-19dan  Pneumoniamelalui  CitraX-ray Dadamenggunakan  ResidualConvolutional  NeuralNetwork,” RINarxiv , 2021.
[14] S.  A.  ErniAlbakia  and  R.  A.Saputra,  “IdentifikasiJenis  Daun TanamanObat MenggunakanMetode ConvolutionalNeural
Network(CNN)  DenganModelVGG16,” J.Inform.  Polinema ,vol. 9,no. 4, pp. 451–460, 2023, doi:10.33795/jip.v9i4.1420.
[15] F. N.Cahya,
N.Hardi,D.Riana, andS.Hadiyanti,
“KlasifikasiPenyakitMataMenggunakanConvolutional NeuralNetwork(CNN),” Sistemasi ,vol.10,no.3,  p.618,2021, doi:10.32520/stmsi.v10i3.1248. [16] T. Berliani,E.Rahardja, andL. Septiana, “PerbandinganKemampuan KlasifikasiCitra X-rayParu- parumenggunakan  TransferLearningResNet-50danVGG-16,” J. Med. Heal. , vol. 5, no. 2, p. 123, 2023, [Online].
[17] D. M.Wonohadidjojo,“PerbandinganConvolutionalNeural Networkpada TransferLearning MethoduntukMengklasifikasikan SelDarahPutih,” Ultim.J.Tek.  Inform. ,  vol.13,  no.1,  pp.51– 57,2021,doi:10.31937/ti.v13i1.2040.
[18] J.  Pardedeand  H.Hardiansyah,  “DeteksiObjekKeretaApi menggunakanMetodeFasterR-CNN  denganArsitekturVGG16,” MINDJ. ,vol.7,no.1,pp.21– 36,2022,doi:10.26760/mindjournal.v7i1.21-36.
[19] A. Ridhovanand A.Suharso, “PenerapanMetodeResidualNetwork (Resnet)DalamKlasifikasiPenyakit PadaDaunGandum,” JIPI(Jurnal  Ilm.Penelit.  danPembelajaranInform. ,  vol.7,  no.1, pp. 58–65,2022,doi:10.29100/jipi.v7i1.2410.
[20] M. Harahap, EmManuelLaia, LilisSuryaniSitanggang, MeldaSinaga, DanielFranciSihombing, andAmirMahmudHusein, “DeteksiPenyakit  Covid-19PadaCitra  X-RayDenganPendekatan ConvolutionalNeuralNetwork(CNN),” J.RESTI(RekayasaSist. danTeknol.Informasi) ,vol.6,no.1,pp.70–77,2022 ,doi:10.29207/resti.v6i1.3373.
[21] M.R.Andryan,  M.Fajri,  andN.  Sulistyowati,“KomparasiKinerja AlgoritmaXgboostDanAlgoritmaSupportVectorMachine(Svm) UntukDiagnosisPenyakitKankerPayudara,” JIKO(JurnalInform.d anKomputer) , vol.6, no.1,p.1,2022, doi:10.26798/jiko.v6i1.500.
[22] A.Purwanto  andH.W.Nugroho,“Analisa  PerbandinganKinerja AlgoritmaC4.5DanAlgoritma
K-NearestNeighborsUntuk
KlasifikasiPenerimaBeasiswa,” J.Teknoinfo ,vol.17,no.1,p.236,202 3,doi:10.33365/jti.v17i1.2370.