Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Berbasis Pengolahan Citra X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network
Keywords:
Citra X-ray, Penyakit Paru-Paru, Convolutional Neural Network, KlasifikasiAbstract
Penyakit paru-paru merupakan salah satu penyakit dengan tingkat kematian tertinggi di dunia yang menempati posisi ketiga. Mengingat pentingnya fungsi paru-paru sebagai organ utama pernapasan, menjaga kesehatan paru-paru menjadi hal yang sangat penting. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu mendiagnosis penyakit paru-paru dengan cepat dan akurat. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendiagnosis penyakit tersebut melalui analisis citra X-ray. Dengan menggunakan gejala-gejala yang dialami pasien sebagai data input, metode CNN dapat mengidentifikasi jenis penyakit seperti influenza, bronkitis, asma, TB/TBC, PPOK, dan pneumonia. Hasil penelitian yang menunjukkan sistem berbasis CNN ini mampu meningkatkan akurasi dalam menganalisis citra X-ray serta dapat membantu masyarakat untuk mendapatkan diagnosis dini terkait penyakit paru-paru. Sistem ini diharapkan dapat mempermudah tenaga medis dalam proses mengidentifikasi dan memberikan penanganan yang lebih efektif kepada pasien.
References
Agung Perdananto, & Achmad Udin Zailani. (2019). Penerapan Deep Learning Pada Aplikasi Prediksi Penyakit Pneumonia Berbasis Convolutional Neural Networks. Journal of Informaticsand Communications Technology (JICT), 1(2), 1–10.
Budi Nugroho, & Eva Yulia Puspaningrum. (2021). Kinerja Metode CNN Untuk Klasifikasi Pneumonia Dengan Variasi Ukuran Citra Input. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 8(3), 533–588. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184515
Devin Garmenta Nuriansyah, Wukaning Ayu, & Dandy Pramana Hostiadi. (2024). Perbandingan Performa Model Pre-Trained Cnn Pada Citra Cxr Dalam Klasifikasi Penyakit Paru-Paru. Prosiding Seminar Hasil Penelitian Informatika Dan Komputer 2024, 1(2), 851–854.
Fahri Aulia Alfarisi Harahap, Ronaldo Mardianson Sinaga, Khusnul Arifin, & Kana Saputra S. (2022). Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Mendeteksi Penyakit Ginjal. Jurnal Teknologi Informasi, Komputer Dan Aplikasinya (JTIKA), 4(2), 212–219.
Gracia Yoel Christiawan, Roy Andani Putra, Azis Sulaiman, Evy Perbaningyas, & Syntia Widyayanuningtias Putri Listio. (2023). Penerapan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Dalam Mengklasifikasikan Penyakit Daun Tanaman Padi. J-INTECH (Journal of Information and Technology), 294–306.
Jenis, Penyebab, dan Cara Mencegah Penyakit Paru-Paru - AXA Mandiri. (n.d.). Retrieved November 15, 2024, from https://axa-mandiri.co.id/-/penyakit-paru-paru
Jopa Yopento, Ernawati, & Funny Farady Coastera. (2022). Identifikasi Pneumonia Pada Citra XRay Paru - Paru Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Fitur Sobel. Jurnal Rekursif, 10(1), 40–47.
Khairul Azmi, Sarjon Defit, & Sumijan. (2023). Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Batik Tanah Liat Sumatera Barat. Jurnal Unitek, 16(1), 28–40.
Tri Rachmad Saputro, & Bambang Santoso. (2023). Implementasi Convolutional Neural Network Pada Penyakit Pneumonia. OKTAL : Jurnal Ilmu Komputer Dan Science, 2(3), 1007–1013.
What Is Medical Imaging? | All Allied Health Schools. (n.d.). Retrieved November 15, 2024, fromhttps://www.allalliedhealthschools.com/blog/what-is-medical-imaging/
