PENGEMBANGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK DETEKSI PENYAKIT PNEUMONIA BERDASARKAN CITRA X-RAY

Abstract

Pneumonia merupakan penyakit infeksi paru-paru berasal dari virus yang mengancam jiwa. Deteksi penyakit pneumonia berdasarkan citra X-Ray paru-paru sulit untuk dilakukan karena memiliki banyak kesamaan dengan penyakit lainnya, sehingga tingkat akurasi nya rendah dan waktu yang lebih lama. Oleh karena itu, proses deteksi dibantu dengan sistem komputer sangat penting untuk pengambilan keputusan dan mempersingkat waktu. Pengembangan Artificial intellegence dapat digunakan untuk deteksi citra X-Ray penyakit pneumonia menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). CNN memiliki fitur untuk mengetahui sebaik mana model program klasifikasi yang telah dibuat menggunakan evaluasi confusion matrix. Menggunakan CNN didapatkan tingkat akurasi deteksi citra X-Ray yang tinggi dan lebih cepat. Tujuan penelitian ini adalah membuat aplikasi yang dapat digunakan untuk deteksi penyakit pneumonia berdasarkan citra X-Ray paru-paru menggunakan algoritma CNN. Bahasa yang digunakan untuk membuat aplikasi pada penelitian ini adalah python dengan mengembangkan sistem klasifikasi pada algoritma CNN di google collab. Visual studio code digunakan sebagai media untuk membuat teks editor pada streamlit. Penelitian ini menggunakan data set citra X-Ray paru-paru sejumlah 5.855 yang diambil dari Kaggle, dengan nilai epoch 10 dan step per epoch 326 menghasilkan nilai akurasi sebesar 92%, nilai recall 89%, presisi 92% dan f1-score 90% dengan nilai kurva ROC sebesar 97%. Model program CNN yang telah dibuat dapat dikembangkan menjadi aplikasi deteksi penyakit pneumonia menggunakan streamlit dan link aplikasi sebagai ouput yang dapat digunakan untuk mempermudah deteksi penyakit pneumonia berdasarkan citra X-Ray paru-paru yang di-input-kan. Berdasarkan uji aplikasi yang telah dilakukan menggunakan citra X-Ray paru-paru secara acak, menghasilkan rata-rata keakurasian deteksi pneumonia sebesar 97,01%.