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, 2021)
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%)