Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SeNTIK STI&K
Dodi Arif
STMIK Jakarta STI&K
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DETEKSI COVID-19 IMAGE CHEST X-RAY DENGAN CONVOLUTION NEURAL NETWORK EFFICIENT NET-B7 Adhitio Satyo Bayangkari Karno; Dodi Arif; Indra Sari Kusuma Wardhana
Prosiding Seminar SeNTIK Vol. 5 No. 1 (2021): Prosiding SeNTIK 2021
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Di era pandemi keberadaan para medis dan rumah sakit terhadap jumlah pasien covid sangat tidak seimbang, lembaga kesehatan memerlukan alat bantu untuk tetap dapat memberikan pelayanan kesehatan. Kecerdasan buatan mampu memprediksi data image chest x-ray terhadap pasien penderita covid dan penyakit lainnya. Penelitian ini bermaksud untuk dapat mendeteksi covid-19 daridata image chest x-raymenggunakan Convolution Neural Network (CNN). Operasi yang ringandengan kualitas akurasi sangat baik dari arsitekturEfficienNet-B7 dapat dipergunakan oleh komputer performa tanpa Graphics Processing Unit (GPU).Dataset yang dipergunakan berbentukimage chest x-ray berjumlah 4.000 image, terdiri dari 4 klasifikasi yaitu covid, normal, lung opacity dan viral pneumonia masing-masing dengan jumlah data 1.000 image.Hasil penelitian dengan trainning 50 epoch diperoleh nilai akurasi trainning95,5% , akurasi validasi 91,8% dan akurasi testing 96%. Untuk tiap kelas hasil testing covid (96%) , normal (95%), lung opacity (93%) dan viral pneumonia (98%)
Co-Authors Adhitio Satyo Bayangkari Karno Indra Sari Kusuma Wardhana