Penerapan Klasifikasi CNN Kepada Citra X-Ray Untuk Deteksi Tuberkolosis
Keywords:
X Ray1; Tuberculosis2; Cnn3; Klasifikasi4Abstract
Tuberkulosis merupakan suatu penyakit infeksi berbahaya mematikan pada paru-paru dan disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis yang dapat menular melalui udara ketika seorang penderita tuberkulosis batuk, bersin, atau meludah dan dapat menyebabkan gangguan pernapasan, seperti batuk kronis dan sesak napas. Didunia, sekitar 10 juta orang lebih setiap tahun terjangkit penyakit ini, sementara di Indonesia sendiri pada tahun 2020 terdapat 390.000 lebih kasus tuberkulosis. Pada diagnosisnya sering terlalu subjektif dalam mendeteksi tuberkulosis, tak jarang juga terjadi perdebatan antara tenaga medis atau dokter unutk menetapkan pasien terinfeksi tuberkulosis. Oleh karena itu, dibutuhkan teknologi computer vision yang dapat mendeteksi secara akurat dan cepat. Algoritma CNN yang termasuk jenis Deep Learning yang banyak diterapkan pada klasifikasi citra dan dapat mengungguli metode lainnya dapat dijadikan metode dalam mendeteksi citra. Maka, dalam penelitian ini dilakukan analisis model dan klasifikasi tuberkulosis dengan algoritma CNN mengggunakan data citra X-ray paru-paru manusia.
References
Achmad, W. H., N. S., Nur Chamidah, & , R. R. (1 February 2023). Pemodelan Klasifikasi Tuberkulosis dengan Convolutional Neural Network. Surabaya: Prosiding Seminar Implementasi Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Alimi, A. A., Adriansyah, A. R., & P. P. (September 2024). Jurnal Informatika Terpadu. Pengembangan Sistem Deteksi Tuberkulosis pada Citra X-Ray Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan Framework Laravel, -.
Dastur, D. P. (2023, may 17). Identifikasi Penyakit Tuberculosis Melalui Hasil Citra XRAY Menggunakan Deep Learning Convolutional Neural. Palembang: Laporan Akhir. Diambil kembali dari Discoding: https://www.dicoding.com/blog/cyber-security-pengertian-jenis-dan-ancamannya/
M.Kom, M. S., & Dandi Rifaldi A. (2024). IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL. Tangerang Selatan: Laporan Akhir Penelitian Dana Mandiri.
p. R. (2022, Agustus 30). Artikel. Diambil kembali dari METODE FORWARD CHAINING UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT PARU-PARU: https://scholar.google.co.id/citations?view_op=view_citation&hl=id&user=k13O1FAAAAAJ&cstart=100&pagesize=100&citation_for_view=k13O1FAAAAAJ:f2IySw72cVMC
R. I., B. R., & A. J. (3 Juli 2024). Implementasi Algoritma K-Means dan Knearest Neighbors (KNN). Publikasi Teknik Informatika dan Jaringan.
S. B., R. W., & Adiwisastra, M. F. (3 Agustus 2021). Indonesia Jurnal On Computer And Information Tecnology. Diagnosa TubeCulosis Paru Berbasis Citra X Ray Menggunakan Convolutional Neural Network, -.
(2024). SISTEM DETEKSI PENYAKIT TUBERKOLOSIS BERBASIS CHEST XRAY MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PLATFORM ANDROID. Semarang: Laporan Tugas Akhir.
O. Rochmawanti, F. Utaminingrum, and F. A. Bachtiar, “Analisis Performa Pre-Trained Model
Convolutional Neural Network Dalam Mendeteksi Penyakit Tuberkulosis”, doi: 10.25126/jtiik.202184441.
Alawi, A. E. B., Al-Basser, A., Sallam, A., Al-Sabaeei, A., & Al-Khateeb, H.
(2021). Convolutional Neural Networks Model for Screening Tuberculosis Disease. 2021 International Conference of Technology, Science and Administration, ICTSA 2021. https://doi.org/10.1109/ICTSA52017.2021.9406520
Lopez-Garnier, S., Sheen, P., & Zimic, M. (2019). Automatic diagnostics of tuberculosis using convolutional neural networks analysis of MODS digital images. PLoSONE, 14(2). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0212094
