Identifikasi Pneumonia Pada Anak Berbasis Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - Fitria, Natasya Umi; Adharani, Yana; Meilina, Popy; Risanty, Rita Dewi (Universitas Muhammadiyah Jakarta, 2025)
Pneumonia merupakan salah satu penyebab utama kematian anak balita di seluruh dunia. Penyakit ini disebabkan oleh bakteri, virus, atau jamur yang menyebabkan paru-paru terisi nanah dan cairan sehingga menyulitkan anak-anak dalam bernafas. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyebutkan 99% kematian anak akibat pneumonia terjadi di negara berkembang. Salah satu cara pengidentifikasi penyakit pneumonia adalah dengan melakukan rontgen x-ray. Hasil rontgen x-ray termasuk citra kompleks sehingga diperlukan metode yang sesuai untuk melakukan identifikasi. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode dalam deep learning yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi terhadap hasil rontgen x-ray paru-paru anak dengan menggunakan CNN. Klasifikasi dibagi kedalam dua kelas, yaitu terindikasi pneumonia dan normal. Hasil uji coba menunjukkan CNN dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi apakah seorang anak terindikasi pneumonia atau tidak berdasarkan hasil rontgen x-ray paru-paru anak dengan tingkat akurasi 0.9632 dan loss 0.1139.