Klasifikasi Penyakit Pneumonia Citra Digital X-Ray Menggunakan Metode Convolutional Neural Network dan RGB Equalization

Muhammad Attiqi Alghozali; Johan Rizky Triosaputra; Arwienda Kayan

doi:10.29407/stains.v3i1.4290

Authors

Muhammad Attiqi Alghozali Universitas Nusantara PGRI Kediri
Johan Rizky Triosaputra Universitas Nusantara PGRI Kediri
Arwienda Kayan Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.29407/stains.v3i1.4290

Keywords:

Pneumonia, Citra Digital, RGB, CNN, X-Ray

Abstract

Paru-paru basah atau yang biasa disebut dengan pneumonia, penyakit yang menyebabkan kematian tertinggi terutama pada anak-anak. Penyakit ini dapat disebabkan oleh virus, bakteri, ataupun jamur dan kurangnya dalam menjaga Kebugaran tubuh juga dapat menyebabkan penyakit ini menyerang pada organ paru-paru. Dalam identifikasi penyakit ini dapat dilakukan tes berupa pengambilan X-ray pada bagian dada. Pengambilan X-ray ini merupakan Tindakan cepat yang dilakukan agar penyakit segera teridentifikasi, saat membaca atau mengamati citra X-ray yang didapatkan dokter memerlukan waktu untuk mengatinya. Sehingga dalam penelitian ini dilakukan pembangunan sistem untuk melakukan klasifikasi penyakit pneumonia dengan citra X-ray menggunakan metode Convolution Neural Network dan histogram Equalization. Penggunaan pengolahan citra tersebut guna memperbaiki kualitas citra dan mempertajam kontras. Dengan total dataset 771 Gambar dari 4 kelas X-ray pneumonia, covid-19, normal, dan tuberculosis. Dataset gambar tersebut didapatkan dari website Kaggle, lalu dilakukan pengujian model CNN dan pengolahan citra X-ray didapatkan akurasi sebesar 91% memberikan performa dalam melakukan klasifikasi dengan sangat baik.

Downloads

Download data is not yet available.

References

P. D. A. N. Non-pneunomia, M. Ramadhan, D. I. Mulyana, and M. B. Yel, “OPTIMASI ALGORITMA CNN MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING UNTUK KLASIFIKASI CITRA X-RAY PARU-PARU,” vol. 6, no. 2, pp. 670–679, 2022.

N. P. Ekananda and D. Riminarsih, “Identifikasi Penyakit Pneumonia Berdasarkan Citra Chest X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network,” J. Ilm. Inform. Komput., vol. 27, no. 1, pp. 79–94, 2022, doi: 10.35760/ik.2022.v27i1.6487.

O. F. Soedradjat, R. Magdalena, and N. K. C. Pratiwi, “Deteksi Gangguan Paru-Paru Berbasis Citra X-Ray Menggunakan Deep Learning,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 6, pp. 2891–2896, 2022.

I. Junaedi, “Analisa Performa Algoritma C4.5 dalam Mendeteksi Tuberculosis pada Fitur GLCM Citra Chest X-Ray,” J. Sains dan Inform., vol. 9, pp. 46–55, 2023, doi: 10.34128/jsi.v9i1.590.

M. A. S. Yudono, “Perambatan Balik Untuk Klasifikasi Covid-19 Berbasis Orde Pertama Berdasarkan Citra Chest X-Ray,” vol. 9, pp. 799–808, 2023.

I. M. Dendi Maysanjaya, “Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru-paru dengan Convolutional Neural Network (Classification of Pneumonia Based on Lung X-rays Images using Convolutional Neural Network),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. |, vol. 9, no. 2, p. 190, 2020, [Online]. Available: https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/2807288