Perbandingan Arsitektur Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Pneumonia, COVID-19, Lung Opacity, dan Normal Menggunakan Citra Sinar-X Thoraks - Agung Wahyu Setiawan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Covid-19 telah mewabah sejak awal Tahun 2020. Meskipun terjadi penurunan jumlah kasus penderita Covid-19, namun masih terdapat beberapa kasus baru karena terjadi mutasi virus. Selain Covid-19, prevalensi pneumonia juga masih tinggi. Oleh karena itu, perlu dilakukan klasifikasi Covid-19 dengan pneumonia meskipun pascapandemi. Salah satu cara yang digunakan untuk mendeteksi Covid-19 dan pneumonia adalah menggunakan citra sinar-X dada. Pada studi ini dilakukan tidak hanya Covid-19 dan pneumonia, tetapi juga lung opacity dan normal. Beberapa tahun terakhir, marak digunakan pendekatan klasifikasi berbasis kecerdasan buatan. Beberapa studi telah dilakukan dengan menggunakan pendekatan deep learning berbasis arsitektur CNN. Pada studi ini, klasifikasi keempat kelas di atas dilakukan dengan menggunakan data yang lebih banyak, yaitu 21.165 citra sinar-X dada. Selain itu, dilakukan perbandingan kinerja sembilan arsitektur CNN, yaitu Inception-ResNet, DenseNet201, InceptionV3, ResNet50v1, ResNet101, ResNet152, ResNet50v2, ResNet101v2, dan ResNet152v2. Sebagai tambahan, studi ini juga membandingkan kinerja dua pengoptimasi, yaitu Adam dan SGD untuk masing-masing arsitektur CNN. Kinerja tertinggi diperoleh dengan menggunakan arsitektur CNN berbasis ResNet50v1 dan pengoptimasi Adam dengan nilai rerata akurasi pelatihan, validasi, dan pengujian mencapai 92,22 ± 0,25 %.