Optimasi Convolutional Neural Network dengan Standard Deviasi untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru

Authors

  • Ucta Pradema Sanjaya Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
  • Zakki Alawi Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
  • Afta Ramadhan Zayn Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
  • Guruh Putro Dirgantoro Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

DOI:

https://doi.org/10.29407/gj.v7i3.20183

Keywords:

Rontgen, Cnn, Computer Vison, Standard Deviasi, Pneumonia

Abstract

Pneumonia merupakan penyakit yang ada pada paru paru yang bisa di lihat lebih detailnya dengan foto rontgen. Foto rontgen ini memiliki biaya yang murah di bandingan dengan diagnosis dengan alat medis yang lain yang mempunyai kemiripan fungsinya. Computer vison merupakan bidang ilmu dalam Teknik informatika yang mengolah infomasi gambar atau video yang akan di jadikan informasi. Pada penelitian ini mengunakan foto rontgen untuk mendeteksi foto rontgen yang paru paru normal serta yang terkena penyakit pneumonia mengunakan metode CNN yang di preprocessing citra digitalnya dengan standard deviasi. Dalam penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 98% untuk gambar yang di preprocessing mengunakan standard deviasi serta 90% yang hanya mengunakan metode CNN. Hasil tersebut mengunakan data foto rontgen sebanyak 5.218 gambar yang terdiri dari 2 kelas yaitu kelas paru paru normal dan paru terkena pneumonia. Dari total tersebut dimana total gambar yang normal sebanyak 1342 dan yang terkena penyakit 3876 gambar.

References

A. S. Panayides et al., “AI in Medical Imaging Informatics: Current Challenges and Future Directions,” IEEE J. Biomed. Heal. Informatics, vol. 24, no. 7, pp. 1837–1857, 2020, doi: 10.1109/JBHI.2020.2991043.

S. Shoar and D. M. Musher, “Etiology of community-acquired pneumonia in adults: a systematic review,” Pneumonia, vol. 12, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s41479-020-00074-3.

P. M. M. Sauteur, “Challenges and progress toward determining pneumonia etiology,” Clin. Infect. Dis., vol. 71, no. 3, pp. 514–516, 2020, doi: 10.1093/cid/ciz879.

M. H. Guo et al., “Attention mechanisms in computer vision: A survey,” Comput. Vis. Media, vol. 8, no. 3, pp. 331–368, 2022, doi: 10.1007/s41095-022-0271-y.

H. Fonda, “Klasifikasi Batik Riau Dengan Menggunakan Convolutional Neural Networks (Cnn),” J. Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 7–10, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss1.144.

N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Sidik Jari Menggunakan Resnet-50,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.

N. Fadlia and R. Kosasih, “Klasifikasi Jenis Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 24, no. 3, pp. 207–215, 2019, doi: 10.35760/tr.2019.v24i3.2397.

M. R. D. Septian, A. A. A. Paliwang, M. Cahyanti, and E. R. Swedia, “Penyakit Tanaman Apel Dari Citra Daun Dengan Convolutional Neural Network,” Sebatik, vol. 24, no. 2, pp. 207–212, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i2.1060.

I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “Klasifikasi Citra Digital Bumbu Dan Rempah Dengan Algoritma Convolutional Neural Network (Cnn),” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 273–282, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.

T. Dwi Antoko, M. Azhar Ridani, and A. Eko Minarno, “Klasifikasi Buah Zaitun Menggunakan Convolution Neural Network,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 10, no. 2, pp. 119–126, 2021, doi: 10.34010/komputika.v10i2.4475.

I. M. D. Maysanjaya, “Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional Neural Network,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, pp. 190–195, 2020, doi: 10.22146/jnteti.v9i2.66.

S. Pathan, P. C. Siddalingaswamy, and T. Ali, “Automated Detection of Covid-19 from Chest X-ray scans using an optimized CNN architecture,” Appl. Soft Comput., vol. 104, p. 107238, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2021.107238.

B. Priya Prathaban and R. Balasubramanian, “Dynamic learning framework for epileptic seizure prediction using sparsity based EEG Reconstruction with Optimized CNN classifier,” Expert Syst. Appl., vol. 170, no. December 2020, p. 114533, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114533.

M. Heidari, S. Mirniaharikandehei, A. Z. Khuzani, G. Danala, Y. Qiu, and B. Zheng, “Improving the performance of CNN to predict the likelihood of COVID-19 using chest X-ray images with preprocessing algorithms,” Int. J. Med. Inform., vol. 144, no. September, p. 104284, 2020, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2020.104284.

M. Gandhi, J. Kamdar, and M. Shah, “Preprocessing of Non-symmetrical Images for Edge Detection,” Augment. Hum. Res., vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1007/s41133-019-0030-5.

J. M. Amigo and C. Santos, “Preprocessing of hyperspectral and multispectral images,” Data Handl. Sci. Technol., vol. 32, pp. 37–53, 2020, doi: 10.1016/B978-0-444-63977-6.00003-1.

K. Avinash, M. B. Bijoy, and P. B. Jayaraj, Early Detection of Breast Cancer Using Support Vector Machine With Sequential Minimal Optimization, vol. 1082. 2020. doi: 10.1007/978-981-15-1081-6_2.

T. Rahman, M. E. H. Chowdhury, and A. Khandakar, “applied sciences Transfer Learning with Deep Convolutional Neural Network ( CNN ) for Pneumonia Detection Using,” MDPI, J. app Sci., vol. 3233, pp. 1–17, 2020

Downloads

PlumX Metrics

Published

2023-10-26

How to Cite

Sanjaya, U. P., Alawi, Z., Zayn, A. R., & Dirgantoro, G. P. (2023). Optimasi Convolutional Neural Network dengan Standard Deviasi untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru. Generation Journal, 7(3), 40–47. https://doi.org/10.29407/gj.v7i3.20183