JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2

DEEP PRE-TRAINED MULTI MODEL CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK DIAGNOSA COVID 19 PADA CITRA RONTGEN DADA

Faishol Amrulloh, Muhammad (Unknown)
Moch. Lutfi (Unknown)
Agung Nurcahyo, Wahyu (Unknown)



Article Info

Publish Date
20 Sep 2022

Abstract

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.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jati

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Adalah jurnal mahasiswa yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil Skripsi Mahasiswa Teknik Informatika ke khalayak luas, diterbitkan secara berkala 6 kali setahun pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, ...