Pengembangan Model Klasifikasi Pneumonia dari Awal dengan Resnet50 (Development of A Pneumonia Classification Model With Resnet50 From Scratch) - Ali Akbar Rismayadi; Ifani Hariyanti; Agung Rachmat Raharja (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2025)
Abstrak - Pneumonia merupakan penyakit pernapasan yang dapat mengancam jiwa, khususnya bagi kelompok rentan seperti anak-anak dan lansia. Diagnosa pneumonia melalui citra X-ray dada memerlukan keahlian medis yang tinggi dan dapat memakan waktu. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dikembangkan model klasifikasi pneumonia berbasis ResNet50 yang dibangun dari awal (scratch) untuk mendeteksi pneumonia secara otomatis dan akurat. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah Chest X-ray Images (Pneumonia) yang tersedia secara publik di Kaggle, yang terdiri dari dua kategori utama: Normal dan Pneumonia. Model dilatih dengan menggunakan optimizer Adam dan binary cross-entropy loss serta dievaluasi dengan berbagai metrik, seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Untuk mengatasi tantangan yang dihadapi dalam pelatihan dari awal, langkah preprocessing seperti resize, normalisasi, dan data augmentation diterapkan untuk meningkatkan generalisasi model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 95%, dengan nilai F1-score sebesar 0.95 untuk kedua kelas. Kurva ROC dengan nilai AUC sebesar 0.99 menunjukkan bahwa model memiliki kinerja klasifikasi yang sangat baik. Meskipun demikian, model masih mengalami beberapa kesalahan klasifikasi pada kasus false negatives, yang dapat diatasi dengan teknik fine-tuning lebih lanjut atau penggunaan transfer learning. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa model ResNet50 dari awal mampu memberikan performa yang baik dalam klasifikasi pneumonia, meskipun terdapat tantangan dalam keterbatasan data dan waktu komputasi yang diperlukan.Kata Kunci: Pneumonia, ResNet50, X-ray, Deep Learning, Klasifikasi Citra, Augmentasi Data. Abstract- Pneumonia is a life-threatening respiratory disease, particularly for vulnerable groups such as children and the elderly. Diagnosing pneumonia through chest X-ray images requires a high level of medical expertise and can be time-consuming. Therefore, this study aims to develop an automated and accurate pneumonia classification model based on ResNet50 built from scratch to detect pneumonia effectively. The dataset used in this research is the publicly available Chest X-ray Images (Pneumonia) from Kaggle, consisting of two primary categories: Normal and Pneumonia. The model was trained using the Adam optimizer and binary cross-entropy loss, and evaluated using various performance metrics, including accuracy, precision, recall, and F1-score. To address the challenges associated with training from scratch, preprocessing steps such as image resizing, normalization, and data augmentation were applied to enhance the model's generalization. The evaluation results indicate that the model achieved an accuracy of 95%, with an F1-score of 0.95 for both classes. The ROC curve with an AUC value of 0.99 demonstrates the model's excellent classification performance. However, the model still encounters some misclassification in false negatives, which could be improved through further fine-tuning or by utilizing transfer learning techniques. This study concludes that the ResNet50 model built from scratch can provide good performance in pneumonia classification, despite the challenges related to data limitations and computational resources.Keywords: Pneumonia, ResNet50, X-ray, Deep Learning, Image Classification, Data Augmentation.