Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
KLASIFIKASI CITRA SINAR X COVID-19 MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN ARSITEKTUR CONVNEXT
ABSTRAKSI :
COVID-19 merupakan salah satu penyakit yang menyerang paru-paru. Proses klasifikasi penyakit COVID-19 dapat menggunakan citra sinar x yang merupakan hasil pemeriksaan radiologi pada organ paru-paru. Klasifikasi citra sinar x dapat memanfaatkan metode Convolutional Neural Network (CNN) berdasarkan hasil ekstraksi fitur pada citra sinar x. Penelitian ini melakukan proses klasifikasi berdasarkan arsitektur ConvNeXt yang merupakan salah satu model terbaik dengan nilai accuracy mencapai 87.6% pada dataset ImageNet. Proses pelatihan model menggunakan dataset COVID-19 Radiography Database dengan citra total 10192 citra untuk kelas Normal, 3616 citra untuk kelas COVID-19, 6012 citra untuk kelas Viral Pneumonia, dan 1345 citra untuk kelas Viral Pneumonia. Proses pelatihan model mengimplementasikan pembobotan ulang pada fungsi loss dan penjadwalan nilai learning rate berbasis Cosine Learning Rate Decay. Hasil penelitian berupa model CNN dengan arsitektur ConvNeXt yang memiliki nilai performa metrik lebih dari 96% yang terdiri dari accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Model yang dipilih akan dikemas dalam suatu API service untuk melakukan proses inference dalam bentuk docker image yang siap digunakan dan dideploy secara fleksibel.