Random Forest Classifier untuk Deteksi Penderita COVID-19 berbasis Citra CT Scan - Nanik Wuryani; Sarifah Agustiani (JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI, 2021)
Covid-19 merupakan virus yang menyebar dan meluas sehingga berubah menjadi suatu pandemi. Virus Covid-19 menyerang melalui organ vital manusia yaitu paru-patu, oleh karena itu peneliti lebih berfokus untuk mengidentifikasi Covid-19 pada paru-paru. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan citra CT Scan paru-paru dan bertujuan untuk mendeteksi ada tidaknya virus dengan cara mengklasifikasikan citra Covid-19 ke dalam tiga kelas menggunakan algoritma Random Forest serta mengkombinasikannya dengan menyertakan beberapa ekstraksi fitur yaitu Haralick, Color Histogram, dan Hu-Moments. Penelitian dimulai dengan hanya memasukkan satu fitur ke dalam percobaan, lalu mengkombinasikan dengan fitur yang lain, kemudian membandingkannya menggunakan klasifikasi oleh algoritma lain seperti K-Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree, Linear Discriminant Analysis (LDA), Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dihasilkan oleh algoritma Random Forest dengan memasukkan fitur Haralick dan Color Histogram ke dalam proses yaitu sebesar 96,9%, diikuti oleh KNN sebesar 96,5%, Decision Tree sebesar 95,5%, dan yang paling rendah yaitu Naive Bayes sebesar 42,4%