DEEP PRE-TRAINED MULTI MODEL CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSA COVID 19 PADA CITRA RONTGEN DADA - Faishol Amrulloh, Muhammad; Moch. Lutfi; Agung Nurcahyo, Wahyu (Institut Teknologi Nasional Malang, 2022)
Covid-19 merupakan penyakit yang sedang mewabah di berbagai belahan dunia termasuk Indonesia. Penyakit ini menginfeksi saluran pernapasan yang disebabkan oleh jenis virus corona baru. Untuk mengetahui adanya virus covid-19 di dalam tubuh dapat dilakukan pemeriksaan medis seperti cek darah, pemeriksaan radiologi rontgent (x-ray) dan swab. Penelitian ini melakukan identifikasi penyakit covid-19 berdasarkan citra rontgen dengan metode yang diusulkan model convolution neural network yang mampu menghasilkan performa paling baik dalam mendeteksi penyakit. Pengujian dilakukan dengan menggunakan empat pre-trained ensemble model yang telah disediakan oleh Keras yaitu VGGNet, GoogleNet, DenseNet, dan NASNet tingkat akurasi training yang dihasilkan adalah 97% dan akurasi validasi yang dihasilkan adalah 85% akan tetapi metode yang diusulkan pada penelitian ini waktu komputasi yang dihasilkan sangat baik yaitu 0 detik dari hasil tersebut dapat simpulkan metode penggabungan (ensemble) ini sangat baik jika diimplementasikan terhadap data penelitian yang digunakan.