p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika
Jeremy Owen Lieyanto
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Surabaya, Surabaya, Jawa Timur

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Citra Chest X-ray Untuk Deteksi Covid-19 Mohammad Farid Naufal; Selvia Ferdiana Kusuma; Kevin Christian Tanus; Raynaldy Valentino Sukiwun; Joseph Kristiano; Jeremy Owen Lieyanto; Daniel Cristianindra R.
Teknika Vol 10 No 2 (2021): Juli 2021
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v10i2.331

Abstract

Kondisi pandemi global Covid-19 yang muncul diakhir tahun 2019 telah menjadi permasalahan utama seluruh negara di dunia. Covid-19 merupakan virus yang menyerang organ paru-paru dan dapat mengakibatkan kematian. Pasien Covid-19 banyak yang telah dirawat di rumah sakit sehingga terdapat data citra chest X-ray paru-paru pasien yang terjangkit Covid-19. Saat ini sudah banyak peneltian yang melakukan klasifikasi citra chest X-ray menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk membedakan paru-paru sehat, terinfeksi covid-19, dan penyakit paru-paru lainnya, namun belum ada penelitian yang mencoba membandingkan performa algoritma CNN dan machine learning klasik seperti Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengetahui gap performa dan waktu eksekusi yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dan waktu eksekusi algoritma klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), dan CNN untuk mendeteksi Covid-19 berdasarkan citra chest X-Ray. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan 5 Cross Validation, CNN merupakan algoritma yang memiliki rata-rata performa terbaik yaitu akurasi 0,9591, precision 0,9592, recall 0,9591, dan F1 Score 0,959 dengan waktu eksekusi rata-rata sebesar 3102,562 detik.