Penerapan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Berbasis Citra X-Ray Dada - Green Ferry Mandias; Reynoldus Andrias Sahulata; Ivanna Junamel Manoppo (Indonesian Journal Publisher, 2026)
Penelitian ini bertujuan mengembangkan model Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan citra X-ray dada ke dalam tiga kategori, yaitu Lung Opacity, Normal, dan Viral Pneumonia. Model dikembangkan menggunakan dataset citra X-ray yang melalui tahap pra-pemrosesan meliputi normalisasi, augmentasi data, dan penyesuaian ukuran citra sebelum proses pelatihan. Evaluasi performa dilakukan menggunakan confusion matrix, precision, recall, F1-score, dan akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 89%, dengan performa terbaik pada kelas Viral Pneumonia yang memperoleh F1-score sebesar 95%. Meskipun masih ditemukan kesalahan klasifikasi antara kelas Lung Opacity dan Normal, model mampu menunjukkan kemampuan generalisasi yang baik dalam membedakan karakteristik visual ketiga kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur CNN yang diusulkan berpotensi digunakan sebagai baseline model untuk sistem computer-aided diagnosis (CAD) berbasis citra X-ray paru