Pendekatan Data-Centric untuk Mengurangi Shortcut-Learning pada Klasifikasi Rontgen Dada: Segmentasi Paru sebagai Panduan Pembelajaran - Amir Mahmud Husein; Fachrul Lubis; Abdullah Muhazir (Yayasan Cita Cendikiawan Al Kharizmi, 2026)
Klasifikasi rontgen dada dengan pembelajaran mendalam menunjukkan kinerja tinggi pada dataset, tetapi model dapat memanfaatkan petunjuk di luar paru dan rapuh saat format citra, penanda, atau sumber data berubah. Pendekatan data-centric membatasi pembelajaran pada wilayah paru. Eksperimen pada COVID-19 Radiography Database (citra dan mask paru). Dibandingkan skema: baseline citra penuh (M0), klasifikasi berbasis mask paru (M1), serta multi-tugas segmentasi paru dan klasifikasi (M2). Evaluasi memakai macro-F1, balanced accuracy, dan metrik per kelas. Perilaku model diaudit melalui saliency-in-lung ratio Grad-CAM, serta diuji dengan gangguan area non-paru: watermark, border atau noise, dan pergeseran kontras. Reliabilitas probabilitas diuji dengan temperature scaling dan selective prediction. Mask paru memberi kinerja lebih merata lintas kelas, fokus paru lebih konsisten, dan degradasi lebih kecil saat gangguan non-paru. Kalibrasi menyelaraskan confidence dengan akurasi empiris; selective prediction menunjukkan trade-off menahan kasus berketidakpastian tinggi. Pendekatan ini relevan sebagai dasar metodologis sistem pendukung keputusan yang dapat diaudit dan prasyarat validasi sebelum penerapan operasional