Jenis Artikel: orginial research
Desain  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) untuk Identifikasi Covid-19 dan Pneumonia
Tri  Mukti  Lestari 1 ,  Nurhasanah  Nurhasanah 1 ,  Dwiria  Wahyuni 1 ,  Hasanuddin Hasanuddin 1 , Radhitya Perdhana 1
1 Jurusan Fisika, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura
Corresponding e-mail: nurhasanah@physics.untan.ac.id
KATA  KUNCI: Covid-19, pneumonia, jaringan syaraf tiruan, propagasi balik.
Diserahkan: 4 Desember 2022 Diterima: 15 Desember 2022 Diterbitkan: 31 Januari 2023 Terbitan daring: 31 Januari 2023

## 1. Pendahuluan
COVID-19  dan  pneumonia  merupakan  penyakit  yang  menyerang  organ  paru-paru  manusia.  Covid-19  y ang disebabkan oleh virus korona, dan pneumonia yang disebabkan virus  influenza mengakibatkan kerusakan pada paru-paru.  Kerusakan  ini  mengakibatkan  gangguan  pernapasan  hingga  dapat  menyebabkan  kematian (Kemenkes,  2021).  Penangan an  penyakit  Covid-19  dan  pneumonia  dengan  langkah  yang  tepat  dapat  menguran gi

## Jurnal Phi
ABSTRAK. Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  menyatakan  bahwa penyakit Covid-19 merupakan kasus global yang menyerang lebih dari seratus juta  jiwa  pada  tahun  2021.  Sedangkan,  pneumonia  menjadi  penyebab  utama kematian pada bayi dan balita di Indonesia. Penyakit yang disebabkan oleh virus ini  membutuhkan  penanganan  yang  cepat  dan  tepat  untuk  meminimalisir penyebaran.  Penyakit  ini  dapat  diidentifikasi  dengan  analisis  gejala,  tes  PCR, atau pengenalan citra radiologi. Adanya kesamaan gejala serta waktu dan biaya yang tidak sedikit untuk tes PCR,  menyebabkan identifikasi penyakit terhambat. Berdasarkan hal tersebut, dibangunlah suatu sistem pendeteksi penyakit Covid- 19 dan pneumonia menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) metode propagasi balik.  JST  yang  dibentuk  terdiri  atas  lapisan  masukan  yang  merupakan  data numerik  fitur  citra  paru  pasien  normal,  penderita  Covid-19  dan  pneumonia, lapisan  tersembunyi  berisi  kumpulan  proses  identifikasi,  serta  lapisan  luaran yang berisi luaran yang diharapkan yaitu jenis paru normal, penderita Covid-19, dan pneumonia. Setelah serangkaian pelatihan untuk sistem mempelajari data, didapatkan  hasil  yang  paling  baik  yaitu  dengan  menggunakan  kombinasi pembelajaran  dengan fungsi aktivasi  tanh, learning rate 0,001  dan epoch 100000 kali. Dari hasil pengujian sistem, didapatkan akurasi dari 66,677% sampai
dampak  yang  ditimbulkan.  Deteksi  penyakit  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggabungkan  hasil  pemeriksaan laboratorium  dan  hasil  pengen alan fitur citra  paru  pasien.  Hasil laboratorium  didapatkan  melalui  tes Polymerase Chain Reaction (PCR) untuk mengetahui keberadaan virus di dalam tubuh pasien. Sedangkan, pengenalan fitur citra didapatkan melalui pengolahan data pada citra rontgen paru-paru, untuk mengenali pola kerusakan pada paru-paru  yang  disebabkan  oleh virus (Zu dkk,  2020).
Pengenalan fitur citra penyakit Covid-19 dan pneumonia dapat dilakukan dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). JST bekerja dengan meniru c ara kerja manusia, yaitu mempelajari pola-pola yang sudah ada sebelumny a, mengenali,  dan  membandingkannya  dengan  data  baru  yang  belum  diketahui.  JST  mampu  memberikan  hasil yang  sesuai  pada  data  yang  belum  diketahui  (Estomihi,  2019).  JST  dengan  metode  propagasi  balik ( backpropagation )  mampu  menyelesaikan  masalah  pengenalan  dengan  pola  yang  lebih  kompleks  (Jaya  dkk, 2018).
JST propagasi balik sudah  banyak digunakan pada penelitian sebelumnya.  Pada  tahun 2019 dilakukan penelitian  oleh  Estomihi,  untuk  mengklasifikasikan  paru  normal,  pneumonia  bakteri,  dan  pneumonia  viru s  pada citra X-ray dada  menggunakan  algoritma JST  dengan  metode propagasi balik (Estomihi, 2019). Adapun  pada tahun  2021,  JST  propagasi  balik  juga  digunakan  oleh  Yuhandri  dan  Putra  untuk  mengidentifikasi  Covid -19 dengan  menggunakan  citra X-ray bagian  dada  (Putra  &  Yuhandri,  2021).  Dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan, didapatkan hasil bahwa JST dengan metode propagasi balik dapat digunakan untuk mengenali suatu penyakit  melalui pengenalan  pada  pola citra X-ray pasien.
Penelitian  ini  menggunakan  JST  propagasi  balik  untuk  membedakan  paru  normal,  Covid-19,  dan pneumonia  dengan  mempelajari  pola  citra X-ray dada.  Penggunaa n  metode ini  diharapkan  dapat  mempersingkat waktu  diagnosis  dan  memberikan  hasil  yang  akurat  dalam  upaya  pengenalan  citra  untuk  mendeteksi  suatu penyakit.

## 2. Metodologi

## 2.1 Pengolahan Citra
Pengolahan  citra  merupakan  kumpulan  metode  untuk  memanipulasi  atau  memproses  citra  yang  dilakukan  pada citra digital 2 dimensi (Vincentia dkk, 2019). Proses  ini dimulai dengan grayscalling untuk mengubah citra Red- Green-Blue (RGB)  menjadi  citra grayscale .  Kemudian,  citra  g rayscale dilanjutkan  dengan Contrast  Limited Adaptif Histogram Equalization (CLAHE), untuk  memperbaiki pers ebaran  nilai kontras citra (Jaya  dkk,  2018). Selanjutnya, citra disegmentasi dengan menggunakan  metode threshold untuk  membedakan  antara objek dan latar belakang pada suatu citra. Pada proses  ini, akan dihasilkan luaran berupa citra biner  dengan dua tingkat keabuan,  yaitu hitam  dan  putih.

## 2.2 Ekstraksi Citra
Ekstraksi  citra  menggunakan  metode Gray  Level  Co-occuracy  Matrix (GLCM).  Metode  ini  digunakan  untuk menentukan hubungan tekstur antar  piksel satu dengan  piksel lainnya. Metode GLCM  dapat  mengetahui nilai kontras, homogenitas, dissimilaritas, energi dan korelasi dari suatu citra dalam 4 arah sudut bertetangga, yaitu 0 ˚ ,  45 ˚ ,  90 ˚ ,  dan  135 ˚ (Amalia,  2018)  .  Untuk  mendapatkan  nilai  fitur  citra,  digunakan  persamaan  (1)  sampai  (5) (Jaya dkk,  2018).
Energi  = ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 𝑝 2 ( 𝑖 , 𝑗 ) (1)
Kontras  = ∑ 𝑖 ∑ 𝑗 ( 𝑖 − 𝑗 ) 2 𝑝 ( 𝑖 , 𝑗 ) (2)
Korelasi= 1 ∑ ∑ ( 𝑖 − 𝜇 )( 𝑗 − 𝜇 ) 𝑝 ( 𝑖 , 𝑗 ) 𝜎𝑥𝜎𝑦 𝑖 =1 𝑗 =1 𝑥 𝑦 (3)
Dissimilaritas=
1 ∑ ∑ ( 𝑖 − 𝑗 ) 𝑝 ( 𝑖 , 𝑗 ) 𝜎𝑥𝜎𝑦 𝑖 =1 𝑗 =1 (4)
Homogenitas= ∑ ∑ 𝑝 ( 𝑖 , 𝑗 ) 𝑖 𝑗 1+| 𝑖−𝑗 | (5)

## 2.3 Deteksi Citra
Pengenalan  pola  citra  dilanjutkan  dengan  tahapan  uji  coba  pada  sampel  citra.  Metode  propagasi  balik mempunyai tiga fase yang akan terus  berulang sampai kondisi untuk berhenti terpenuhi selama masa pelatihan pengenalan citra. Ketiga fase ini yaitu propagasi maju, propagasi mundur, dan fase perbaikan bobot (Jay a dkk, 2018).
Tahap  I:  Propagasi  Alur  Maju
1. Semua bobot dan bias diinisialisasi dengan bilangan acak. Bobot dan bias  dari lapisan masukan ke lapisan tersembunyi serta bobot dan bias dari lapisan tersembunyi ke lapisan luaran dengan learning rate sebesar 0,001. Hasil  pada  unit  tersembunyi  ( Z j )  ( j =1,2,..,p)  dihitung  menggu nakan  persamaan  (6) . j adalah  jumlah  u nit pada  lapisan tersembunyi  dan p menunjukkan  nomor  unit. V oj adalah nilai bias dan x i adalah  unit masukan. 𝑝
𝑍 𝑗 = 𝑣 𝑜𝑗 + ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑗 =1 (6)
2. Hasil  pada  unit  luaran  y k (k=1,2,..,m)  dihitung  menggun aka n  persam aan  (7):
𝑚 𝑌 𝑖𝑛 𝑘 = 𝑊 𝑜𝑘 + ∑ 𝑍 𝑗 𝑊 𝑗𝑘 𝑘 =1 (7)
𝑌 𝑖𝑛𝑘 adalah hasil dari unit luaran dan 𝑌 𝑜 𝑢𝑡 adalah f ungsi aktivasi. 𝑊 𝑗𝑘 adalah nilai bobot pada lapisan luaran. k adalah jumlah unit pada lapisan luaran, m menunjukkan unit pada lapisan luaran, serta 𝛼 adalah learning rate yang  digunakan.
Tahap  II:  Propagasi  Alur  Mundur 3. Setiap  unit  luaran  Yout  ( k =1,2,…,m) akan  menerima  hasil yang berkaitan  dengan  pola masukan  pelatihan, kemudia n  informasi error nya  dihitung  dengan  persamaan  (8):
𝛿 𝑘 = ( 𝑡 𝑘 − 𝑌 𝑖𝑛 𝑘 ) (8)
𝛿 𝑘 adalah error y ang akan digunakan pada proses  perbaikan bobot lapisan selanjutny a. t k adalah target yang harus  dicapai  pada  lapisan  luaran.  Kemudian  koreksi  bobot W dengan learning  rate α ( k =1,2,3,...,m; j =0,1,2,...,p)dihitung  menggunakan  persamaan  (9):
ΔW jk = αδ k z j (9)
4. Faktor  error 𝛿 pada  unit  tersembunyi  dihitung  berdasarkan  kesalahan  pada  unit  tersembunyi 𝑧 𝑗 ( j =1,2,...p) menggunakan  persamaan  (10):
𝑚 𝛿 𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑊 𝑗𝑘 𝑘 =1 (10)
5. Untuk   menghitung   suku  perubahan   bobot W ji yang  akan   digunakan   dalam  perbaikan V ji ( j =1,2,3,...,p; i =0,1,2,...,n)  digunakan  persamaan  (11)  dan  (12):
Δv ij = α δj xi (11)
Δw jk = α δk zj (12)
Tahap  III:  Perubahan  bobot 6. Seluruh  perubahan  bobot  yang  menuju  unit  luaran  ( k =1,2,3,...,m; j =0,1,2,...,p)dihitung  menggunakan persamaan  (13):
𝑊 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )  = 𝑊 𝑗𝑘 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )  + 𝛥𝑊 𝑗𝑘 (13)
Perubahan  bias  yang  menuju  unit  tersembunyi  ( j =1,2,3,...,p; i =0,1,2,...,n)  dihitung  menggu nakan  persamaan (14):
𝑉 ( 𝑏𝑎𝑟𝑢 )  = 𝑉 𝑖𝑗 ( 𝑙𝑎𝑚𝑎 )  + 𝛥𝑉 𝑖𝑗 (14)
7. Nilai  kesalahan  dihitung  dengan  MSE  ( Mean  Squared  Error )  menggunakan  persamaan  (15):
1 𝑛 𝑃𝑜𝑙𝑎 2 𝑀𝑆𝐸 = ∑ ( 𝑡 𝑘 − 𝑦 𝑜𝑢𝑡 ) 𝑛𝑃𝑜𝑙𝑎 𝑘 (15)

## 3. Analisis  Sistem  dan  Algoritma

## 3.1 Analisis Sistem
Penelitian ini dilakukan dengan  perangkat keras  dan perangkat lunak. Perangkat keras yang  digunakan yaitu komputer dengan processor intel® core ™ i7-700 dan CPU 3.60 GHz dengan memori (RAM) 8.00 GB.  Perangkat lunak y ang digunakan yaitu  aplikasi Microsoft Paint untuk proses cropping dan resizing citra,  aplikasi ImageJ versi 1.8.0 untuk proses grayscaling , CLAHE, dan segmentasi citra, serta Anaconda3 Jupyter Notebook versi 3.8 dengan  bahasa  pemrograman Python versi 3.8 yang  digunakan  untuk  proses ekstraksi dan  identifikasi citra. Masukan  awal sistem  berupa  representasi  dari  kelainan  atau  kerusakan  pada  paru -paru  akibat  terserang virus. Sedangkan, luaran akhir sistem berupa representasi teridentifikasi paru normal, penderita covid-19, dan pneumonia  serta  hasil akurasi pengujian  menggunakan  JST propagasi  balik.

## 3.2 Analisis Input
Data  citra  berjumlah  total  120  citra  berupa  citra X-ray bagian  dada  atau  toraks,  terdiri  atas  40  citra  Covid-19 (Cohen  dkk,  2020),  40  citra  normal,  dan  40  citra  pneumonia  (Wang  dkk,  2017),  yang  berasal  dari international open  database  collection. Data  dengan  format  .jpg  berukuran  512×512  piksel  didapat  dari  situs  publik https://github.com/muhammedtalo/COVID -19).  Data  yang  telah  terkumpul   selanjutnya  dikelompokkan berdasarkan  jenis  penyakit  pada  citra  tersebut.  Citra  dikelompokkan  ke  dalam  3  dataset  sesuai  jenis  citra,  yaitu citra  normal,  covid-19,  dan  pneumonia.
Data  yang  akan  diproses  menggunaka n  JST  propagasi  balik  adalah  berupa  data  numerik.  Sehingga,  data citra  diolah  terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  nilai  fitur  citra  tersebut.    Pengolahan    tersebut dimulai  dengan  memperbaiki  citra  lalu  mengubahnya  ke  bentuk  citra  biner,  kemudian  diekstraksi   untuk mendapatkan  hasil  nilai  fitur  pada  citra.  Proses    perbaikan    citra    dilakukan    menggu nakan    aplikasi imageJ . Aplikasi  ini  dapat  memproses grayscaling untuk  mngubah  citra Red-green-Blue (RGB)    ke    bentuk greyscale, hingga threshold untuk  mengubah  citra greyscale ke  bentuk  biner.  Gambar  1  menunjukkan  proses  peru bahan bentuk  citra  setelan  melalui  proses  perbaikan  citra.
Gambar 1 citra setelah proses grayscaling , CLAHE, dan  segmentasi.
Tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  metode Grey-Level Co-occurency Matrix (GLCM)  menggunkan J upyter Notebook dan Python .  Melalui  metode  GLCM,  akan  didapatkan  nilai  fitur  berupa  nilai  kontras,  homogenitas, energi, korelasi, dan dissimilaritas. Ekstraksi dilakukan dengan empat arah sudut bertetangga y aitu 0 º , 45 º , 90 º , dan  135 º [Amalia  dkk,  2018].  Ekstraksi  citra  dengan  GLCM  menggunakan library  greycoprops dan greycomatrix .
Kedua library ini dapat mengolah  citra untuk  mendapatkan  nilai setiap fiturnya. Algoritma GLCM disajikan pada Tabel  1.
Tabel  1. Algoritma  GLCM Syntax Penjabaran matrix_coocurrence  = greycomatrix (inds, [1], [0, np.pi/4, np.pi/2, 3*np.pi/4], levels =max_value,  normed= False , symmetric= False ) Metode GLCM menggunakan library greycomatrix. class data:
def contrast_feature(matrix_coocurrence): contrast = greycoprops ( matrix_coocurrence, 'contrast' ) return " contrast = ", contrast def dissimilarity_feature(matrix_coocurrence): dissimilarity = greycoprops ( matrix_coocurrence, 'dissimilarity' ) return "dissimilarity = ", dissimilarity def homogeneity_feature(matrix_coocurrence): homogeneity = greycoprops ( matrix_coocurrence, 'homogeneity' ) return "homogeneity = ", homogeneity def energy_feature(matrix_coocurrence): energy = greycoprops ( matrix_coocurrence, 'energy' ) return "energy = ", energy def correlation_feature(matrix_coocurrence): correlation = greycoprops ( matrix_coocurrence, 'correlation' ) return "correlation = ", correlation
Ekstraksi nilai fitur GLCM menggunakan library greycoprops.
Ekstraksi  citra  dengan  men ggunakan  algoritma  GLCM  akan  menghasilkan luaran  berupa  nilai fitur, salah  satunya adalah  seperti ditunjukkan  pada  Tabel  2.
Tabel  2. Luaran  GLCM  pada  Salah  Satu  Sampel
Fitur Tes awal contrast ([[3.99422853, 5.48097242, 4.18680054, 5.71523164]])) dissimilarity ([[0.30214958, 0.38950908, 0.31642536, 0.40429916]])) homogeneity ([[0.95943788, 0.957589, 0.95763361, 0.95674694]])) energy ([[0.66924478, 0.66960021, 0.66809271, 0.66919581]])) correlation ([[0.9663891, 0.9538738, 0.96475727, 0.95190711]]))
Setiap  sampel  yang  diekstraksi  mempunyai  masing-masing  4  nilai  pada  setiap  fitur.  Keempat  nilai  tersebut menunjukkan nilai pada s udut berturut-turut 0 º , 45 º , 90 º , dan 135 º . Setelah seluruh citra diekstraksi, data dari seluruh  nilai fitur citra kemudian dirata-ratakan  berdasarkan  nilai fitur dan sudutny a. Nilai fitur yang  dirata- ratakan akan memiliki nilai berupa nilai fitur setiap jenis citra, yaitu nilai kontras, dissimilaritas, homogenitas, energi,  dan  korelasi  pada  citra  normal,  Covid-19,  dan  pneumonia.  Citra  normal  memiliki  nilai  homogenitas, energi, dan korelasi yang lebih tinggi dibandingkan citra pneumonia dan  Covid-19. Sedangkan, citra  Covid-19 memiliki nilai kontras dan dissimilaritas yang lebih tinggi disusul oleh citra pneumonia dan citra normal. Nilai korelasi,  energi,  serta  homogenitas  yang  tinggi  menunjukkan  keadaan  citra  yang  homogen.  Sedangkan,  nilai kontras  yang  rendah  menandakan  adanya  gangguan  pada  tekstur  citra (Vincentia dkk, 2019).

## 3.3 Analisis Target Luaran JST
Target luaran akhir pada sistem JST  merupakan representasi dari 3 jenis citra paru, yaitu citra normal, Covid- 19,dan pneumonia.  Sistem  akan  mengidentifikasi jenis citra berdasarkan  data  pelatihan yang  berjumlah 75% dari  total data  dengan  target  luaran  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel 3.
Tabel  3. Target  Luaran  JST  yang  Diharapkan
Jenis Citra Luaran Normal 1 1  1 Covid-19 1 0  1 Pneumonia 1 1  0
Hasil  luaran  berupa  angka  0  dan  1.  Angka  0  menunjukkan  hasil  data  sistem  tidak  dapat  mengenali  citra, sedangkan angka 1 menunjukkan hasil data sistem dapat mengenali citra dengan baik. Setiap angka luaran akan mewakili satu citra  hingga  total citra yang diuji sebany ak 25% dari total data.  Semakin bany ak angka  1 yang muncul,  akan  menunjukkan  hasil akurasi  sistem JST yang  baik.

## 3.4 Jaringan Syaraf  Tiruan
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode propagasi balik dijalankan menggunakan Jupyter Notebook dengan bahasa pemrograman Python . Pada JST, terdapat dua proses pengolahan data, yaitu tahap pelatihan dan tahap pengujian. Proses pelatihan  menggunakan  20 lapisan  masukan,  20 lapisan tersembunyi, dan 3 luaran.  Setiap data  masukan  diberi  label  berupa  nama  fitur  dan  sudutnya,  serta  jenis  citranya  sebagai  data  target  selama pelatihan.  Algoritma  dari  JST ditunjukkan  pada  Tabel 4.

## Tabel 4. Algoritma JST
Syntax Penjabaran import pandas as pd import numpy as np my_cols = ["contras0","contras45", "contras90","contras135","dissimilarity0",
"dissimilarity45", "dissimilarity90","dissimilarity135", "homogeneity0","homogeneity45", "homogeneity90","homogeneity135",  "energy0","energy45","energy90",  "energy135", "correlation0", "correlation45","correlation90",  "correlation135","target"] Pemberian  label  data  berupa  nama  fitur  dan sudutnya. x=my_df.iloc[:,0:20]. values y=my_df.iloc[:,-1]. values Pemisahan antara data fitur sebagai data masukan yaitu ‘x’ dan data target  sebagai luaran yaitu ‘y’. X, y = make_classification (n_ samples =120)
X_ train , X_ test , y_ train , y_ test = train _ test _ split (X, y, stratify=y, train_size =0.75)
Data dibagi ke dalam data latih  dan data uji. Data latih menggunakan 75% dari total seluruh data yaitu sebanyak 90 data, dan 25% sebagai data uji yaitu 30 data.
clf = MLPClassifier( random_state =0, hidden_layer_sizes =(20), activation = 'tanh', solver = 'adam', learning_rate _init=0.001,  max_iter=10000).fit(X_ train ,  y_ train )
Selama pelatihan,  digunakan fungsi aktivasi tanh, learning rate 0,001 dan iterasi
maksimum sebanyak 10.000 kali. Setelah menetapkan  parameter,  dilakukan pelatihan pada data latih, yaitu ‘x_train’, dan ‘y_train’.
Setelah diimplementasikan, citra yang diuji akan dikenali oleh sistem JST dan dimasukkan ke dalam salah satu dari kelas Covid-19, pneumonia, atau normal. Setelah menyelesaikan pelatihan, sistem dapat dilanjutkan untuk melakukan pengujian terhadap data uji. Selama pelatihan, dilakukan pengujian akurasi sistem JST terhadap 30 data  uji menggunakan variasi learning rate 0,05,  0,09,  0,001, 0,005  dan  0,009 serta v ariasi iterasi maks imum sebanyak  1000,  5000,  dan  10000  kali.  Hasil  akurasi  pengujian  dengan  v ariasi learning  rate dan  iterasi maksimum  terhadap  data  uji  ditunjukkan  pada  Tabel 5.
Tabel  5. Hasil  Akurasi  Pengujian  dengan  Variasi Learning  Rate dan  Iterasi  Maksimum  terhadap  Data  Uji
Variasi Learning Rate (α) Variasi Iterasi Maksimum Masukan Akurasi (%) Masukan Akurasi (%) 0,1 error 1000 65 0,05 82,3 5000 74 0,09 88,8 10000 90 0,001 90,3 100000 92 0,005 82,3 0,009 88,8
Berdasarkan Tabel 5, akurasi terbaik didapatkan pada variasi learning rate 0,001 dan iterasi maksimum 100000 kali. Pemilihan parameter learning rate dan iterasi maksimal  berpengaruh pada hasil yang kurang optimal. Nilai learning rate yang terlalu bes ar  akan  memperc epat  waktu pembelajaran,  akan tetapi akan berpengaruh pada ketepatan identifikasi serta dapat  menyebabkan error pada sistem JST.  Namun, nilai learning rate yang  terlalu kecil  juga  dapat  mempengaruhi  hasil identifikasi.  Demikian  juga  dengan  parameter  iterasi  maksimum  yang digunakan, jika terlalu kecil akan menyebabkan akurasi yang kurang optimal. Jumlah iterasi yang terlalu banyak dapat  meningkatkan  sedikit  akurasi,  namun  akan  membutuhkan  waktu  y ang  cukup  lama  (Pangestu  dan Widiastuti, 2014).

## 4. Pengujian
Pengujian  sistem  dilakukan  pada  data  uji  sebanyak  30  data  citra.  Pada  tahap  pengujian,  sistem  melakukan proses  identifikasi berdas arkan hasil data pada proses pelatihan sebelumnya. Pengujian pada sistem dilakukan untuk mengetahui apakah sistem JST mampu mengidentifikasi data citra baru melalui data yang telah dipelajari sebelumnya.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  akurasi  pengujian  dan  sebagai  pendukung  bahwa parameter yang dipilih merupakan kombinasi dari variasi yang sesuai  untuk sistem JST untuk mengidentifikasi penyakit  Covid-19  dan  pneumonia. Syntax untuk  pengujian  JST ditunjukkan  pada  Tabel 6.
Tabel 6. Algoritma JST
Syntax Penjabaran clf.predict_proba(X_test[:30]) clf.predict(X_ test [:3,  :]) clf.score(X_ test , y_ test ) Pengujian sistem JST terhadap data uji dengan 3 jenis luaran. Out[]: [ 1  1  0 ] 93,3333 Hasil luaran dari proses pengujian. Angka 0 menunjukkan citra tidak teridentifikasi, dan angka 1 menunjukkan citra dapat teridentifikasi. Hasil akhir berupa nilai akurasi pengujian.
Data uji sebanyak 25% dari total data dipilih secara ac ak dan otomatis oleh sistem. Pemilihan data acak oleh  sistem  memungkinkan  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  berbeda,  sehingga  pada  penelitian  ini dilakukan 10 kali pengujian untuk melihat perbandingan hasil dari pengujian data uji terhadap data target serta akurasi  yang  dihasilkan.  Hasil  akurasi  dari  10  kali  pengulangan  pengujian  data  uji  terhadap  data  target ditunjukkan  pada  Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Akurasi Pengujian  Data Uji terhadap  Data  Target
Pengujian ke- Covid-19 Pneumonia Normal Akurasi (%) 1 1 1 0 83,34 2 1 1 0 93,34 3 0 1 1 90 4 1 1 1 96,67 5 0 1 1 83,34 6 0 1 1 90 7 0 1 0 66,67 8 1 0 0 66,67 9 1 1 0 83,34 10 0 1 1 90
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, tingkat akurasi yang didapat dalam upaya pengelompokan citra normal, Covid-19, dan pneumonia  dengan  menggunakan JST  propagasi balik pada penelitian ini berada dalam  rentang  nilai  data  pengujian  dengan  akurasi  66,67%   sampai  96,67%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa pemanfaatan JST dengan propagasi balik dapat diterapkan untuk mengenali citra toraks pasien normal, Covid- 19,  dan  pneumonia  dengan  akurat.

## 5. Kesimpulan
Jaringan syaraf  tiruan dengan metode propagasi balik berhasil digunakan dalam pengenalan citra toraks  pasien normal, Covid-19, dan pneumonia. Proses pelatihan dilakukan dengan learning rate 0,001 dan iterasi maksimal 10000 kali yang memberikan akurasi optimal. Dari data pengujian pada penelitian ini didapatkan nilai rentang akurasi  sebesar  66,67%  sampai  dengan  96,67%.

## Keterlibatan  Penulis
TML  melakukan  analisis  data  dan  menulis  manuskrip  awal.  N  memberi  gagasan  pokok  penelitian  dan  merancang alur  penelitian,  DW  merancang  alur  penelitian  dan  menulis   manuskrip  revisi.  H    dan    RP    melakukan    revisi terhad ap  analisis  data.

## Daftar  Pustaka
Amalia, I. 2018. Ekstraksi Fitur Citra Songket Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) . Jurnal Infomedia , Vol. 3 (2), 64 – 68. Estomihi, J. 2019. Klasifikasi Penyakit Pneumonia Dari Citra X-Ray Menggunakan Backpropagation. 1 – 74. Jaya,  H.,  Sabran,  D.,  Djawad,  Y.  A.,  Ilham,  A.,  Ahmar,  A.  2018.  Kecerdasan  Buatan. Journal  of  Chemical  Information  and Modeling ,  Vol.  53(9).
Kemenkes,  &  Germas.  2021.  Situasi  Terkini  Perkembangan  Novel  Coronavirus  (COVID-19).
Ozturk, T., Talo, M., Yildirim,  E.A., Baloglu, U.B., Yildirim,  O., & Acharya, U.R. 2020. Automated detection of COVID-19 cases using deep neural networks with X-ray images. Computers in Biology  and Medicine. Vol. 121 Cohen,  J.P., Morrison,  P., &  Dao.  2020,  COVID-19  Image  Data  Collection,  arXiv  preprint  arXiv:2003.11597 Pangestu, D. P., & Widiastuti, N. I. 2014. Pembangunan Sistem Pendeteksi Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation. Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika (KOMPUTA), Vol. 3(1), 27-34 . Putra, H. R. W. & Yuhandri, Y. 2021. Identifikasi Penderita COVID-19 Berdasarkan Chest X-Ray Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi , Vol. 3, 197-202.
Vincentia,  V., Nurhasanah,  & Sanubary,  I. 2019. Deteksi  Awal   Retinopati   Hipertensi   Menggunakan   Jaringan   Syaraf   Tiruan pada  Citra  Fundus  Mata. Jurnal  Fisika ,  Vol. 9 (1),  9 – 20.
Wang,  X.,  Peng,  Y.,  Lu,  L.,  Lu,  Z.,  Bagheri,  M.,  &  Summers,  R.M.,  2017.  Chestx-ray8:  Hospital-scale  chest  x -ray  database  and benchmarks  on  weakly-supervised  classification  and  localization  of  common  thorax  diseases.  Proceedings  of  the  IEEE Conference  on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (2016),  pp. 770-778
Zu,  Z.  Y.,  Jiang,  M.  D.,  Xu,  P.  P.,  Chen,  W.,  Ni,  Q.  Q.,  Lu,  G.  M.,  Zhang,  L.  J.  2020. Coronavirus Disease 2019 (COVID-19): A Perspective From China. radiology.rsna.org. 296:E15-E25.