Judul: Deep Learning Image Classification Chest X-ray in COVID-19 Cases Using the Convolutional Neural Network Algorithm
Abstrak: Penyakit virus corona (COVID-19) adalah virus baru yang ditemukan di Wuhan, China, pada Desember 2019. Penyebaran virus ini sangat cepat dan telah menjadi ancaman kesehatan masyarakat yang serius di seluruh dunia. Metode yang dapat diandalkan untuk mendiagnosis pasien yang terinfeksi adalah reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-PCR). Namun, metode ini memiliki keterbatasan karena mahal dan memakan waktu. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan sistem diagnostik yang cepat dan akurat untuk mengidentifikasi pasien yang terinfeksi COVID-19, sehingga dapat membantu mengendalikan penyebaran virus. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah analis citra rontgen dada. COVID-19 menyerang sel-sel epitel yang melapisi saluran pernapasan, sehingga hasil dari citra rontgen dada dapat digunakan sebagai langkah awal dalam prosess skrining COVID-19. Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu metode dalam deep learning dan banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah yang berkaitan dengan deteksi objek dan klasifikasi citra. Dengan menggunakan arsitektur yang khusus dikembangkan untuk memproses data gambar, CNN dapat mengidentifikasi pola dan fitur-fitur penting dalam gambar yang mirip dengan pemorsesan visual manusia. Dalam CNN, lapisan konvolusi dapat mempelajari fitur-fitur yang mendeteksi pola tertentu dalam gambar, serta lapisan pooling membantu mengurangi dimensi dan mengekstraksi fitur-fitur yang paling signifikan. Keuntungan utama penerapan CNN dalam analisis COVID-19 adalah kemampuannya untuk membantu mengidentifikasi penyebab kematian pasien. Dalam situasi di mana pasien meninggal, hasil analisis citra rontgen dada menggunakan CNN dapat memberikan informasi apakah COVID-19 atau faktor lain yang tidak terkait menyebabkan kematian. Hal ini dapat membantu dalam pemahaman lebih lanjut tentang dampak dan karakteristik COVID-19 serta memberikan informasi yang berharga untuk pengambilan keputusan medis dan epidemilogi. Penelitian ini mengusulkan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan pengembangan arsitektur Visual Geometry Group Network 19 (VGGNet 19) dan arsitektur Residual Network 50 (ResNet-50). Terdapat dua modifikasi yang dilakukan yaitu penambahan regularisasi dropout untuk mencegah overfitting dan perubahan jumlah lapisan kelas klasifikasi. Lapisan dropout secara acak menonaktifkan beberapa node atau unit di setiap iterasi pelatihan, sehingga memaksa model untuk mempelajari lebih banyak fitur umum dan mengurangi ketergantungan pada fitur-fitur spesifik dalam data pelatihan. Penelitian ini menggunakan dua skema perbandingan nilai regularisasi dropout pada model yaitu dropout 50% dan dropout 80%. Jumlah lapisan kelas klasifikasi mengacu pada jumlah keluaran atau kelas yang dihasilkan model. Pada penelitian ini ditetapkan jumlah kelas klasifikasi menjadi 4 yaitu COVID-19, lung opacity, viral pneumonia dan normal. Selain modifikasi di atas, performa model dibandingkan dengan memvariasikan jumlah data. Tujuan dari perbandingan ini adalah untuk menguji bagaimana kinerja model berubah dengan jumlah data yan digunakan dalam pelatihan. Dengan melakukan perbandingan ini, peneliti dapat mengevaluasi apakah peningkatan jumlah data dapat meningkatan performa model secara signifikan. Total dataset yang digunakan yaitu 21165 citra. Dataset dibagi menjadi tiga bagian. 10% dari total keseluruhan data digunakan sebagai data uji, sementara 90% sisanya dibagi menjadi dua bagian yaitu 80% dari 90% data tersebut digunakan sebagai data latih untuk melatih model, sedangkan 20% sisanya digunakan sebagai data validasi untuk mengevaluasi kinerja model pada setiap tahap pelatihan. Selain itu, untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan reliabel, penelitian ini menggunakan metode validasi silang berulang 5 kali lipat. Hal ini berarti proses pelatihan evaluasi model dilakukan sebanyak lima kali, dengan membagi data secara
Keyword: Chest X-ray Image, Classification, CNN, ResNet-50, VGGNet-19