Optimasi Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Covid-19 pada X-ray Thorax Berbasis Dropout - I Gede Totok Suryawan; I Putu Agus Eka Darma Udayana (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Pandemi COVID-19 yang melanda Indonesia sejak pertengahan tahun 2020 telah memberikan dampak luar biasa pada infrastruktur medis di Indonesia. Angka rata-rata penyebaran virus COVID-19 yang cukup tinggi membuat monitoring bed occupancy rate menjadi sebuah tantangan tersendiri. Dengan adanya penetrasi Artificial Intelligence yang tepat pada sistem medis di Indonesia, diharapkan dapat membantu terjadinya transfer knowledge antar paramedis menjadi lebih efektif. Salah satunya dengan menggunakan Deep learning yaitu Convolutional Neural Network (CNN) yang sudah terbukti merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan skrining pasien dan mendeteksi COVID-19. Namun untuk melatih sebuah classifier CNN yang ampuh dan siap digunakan di dunia nyata membutuhkan computing power yang besar dan umumnya training rate yang lama.  Penelitian ini bertujuan untuk membuat arsitektur jaringan syaraf tiruan berbasis deep learning yang lebih cepat dan efisien dengan pembuatan network yang  lebih ramping sehingga lebih mudah dibuat oleh orang lain tanpa harus memiliki computing power yang besar. Metode yang digunakan adalah dengan menyisipkan dropout layer pada sistem jaringan syaraf tiruan. Metode ini akan memaksa sistem untuk belajar memakai rute yang tersingkat dengan cara menghilangkan beberapa node secara acak. Arsitektur ini kemudian diuji pada data ronsen thorax penyintas COVID-19 dan kemudian dibandingkan dengan arsitektur lainnya yang sama-sama memakai pendekatan deep learning. Setelah ditraning menggunakan 500 data COVID-19 thorax X-Ray public database dan diuji dengan jumlah data yang sama, classifier yang menggunakan arsitektur ini mampu menghasilkan akurasi sebesar 95,20%, precision 94,80%, recall 95,58%, specificity 94,88%, NVP sebesar 95,60%, F-Score sebesar 95,18 dan dapat menghemat waktu training sampai 62% dibandingkan dengan arsitektur deep learning lainnya.