<![CDATA[Perkembangan teknologi digital telah mempengaruhi banyak bidang. Salah satunya dalam bidang kesehatan. Teknologi digital dalam bidang kesehatan banyak digunakan untuk menganalisis organ tubuh manusia bagian dalam yang sulit dilihat, menemukan obat yang tepat untuk mengobati penyakit, mendiagnosa penyakit dan masih banyak lagi. Salah satu hasil pemeriksaan yang dimanfaatkan oleh teknologi adalah hasil citra X-ray. Penyakit yang menggunakan hasil citra X-ray salah satunya adalah pneumonia. Pneumonia adalah infeksi akut pada jaringan paru-paru (alveoli). Gejala pneumonia adalah demam, sesak nafas, dahak berwarna kehijauan, serta gambaran hasil chest X-ray memperlihatan kepadatan pada bagian paru. Hasil citra chest X-ray diperiksa secara manual dan membutuhkan pencahayaan yang baik oleh dokter. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi penyakit pneumonia berdasarkan citra chest X-ray yang didahului dengan peningkatan kualitas citra menggunakan histogram equalization. Pada model convolutional neural network ini digunakan 5.879 citra chest X-ray, diantaranya 5.255 citra chest X-ray untuk pelatihan dan 624 citra chest X-ray digunakan untuk pengujian. Pada proses pelatihan model diperoleh tingkat akurasi sebesar 97,16%. Pada pengujian model diperoleh tingkat akurasi sebesar 88.46%.]]>
Copyrights © 2022
