Deteksi Covid-19 pada Citra Sinar-X Dada Menggunakan Deep Learning yang Efisien - Novanto Yudistira; Agus Wahyu Widodo; Bayu Rahayudi (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Deteksi Covid-19 merupakan tahapan penting untuk mengenali secara dini pasien terduga Covid-19 sehingga dapat dilakukan langkah lanjutan. Salah satu cara pendeteksian adalah melalui citra sinar-x paru. Namun demikian, selain dibutuhkan suatu model algoritma yang dapat menghasilkan akurasi tinggi, komputasi yang ringan merupakan hal yang dibutuhkan sehingga dapat diaplikasikan dalam alat pendeteksi. Model deep CNN dapat melakukan deteksi dengan akurat namun cenderung memerlukan penggunaan memori yang besar. CNN dengan parameter yang lebih sedikit dapat menghemat storage maupun penggunaan memori sehingga dapat berproses secara real time baik berupa alat pendeteksi maupun sistem pengambilan keputusan via cloud. Selain itu, CNN dengan parameter yang lebih kecil juga dapat untuk diaplikasikan pada FPGA dan perangkat keras lainnya yang mempunyai kapasitas memori terbatas. Untuk menghasilkan deteksi COVID-19 pada citra sinar-x paru yang akurat namun komputasinya juga ringan, kami mengusulkan arsitektur CNN kecil namun handal dengan menggunakan teknik pertukaran channel yang disebut ShuffleNet. Dalam penelitian ini, kami menguji dan membandingkan kemampuan ShuffleNet, EfficientNet, dan ResNet50 karena mempunyai jumlah parameter yang lebih kecil dibanding CNN pada umumnya seperti VGGNet atau FullConv yang menggunakan lapisan konvolusi secara penuh namun mempunyai kemampuan deteksi yang mumpuni. Kami menggunakan 1125 citra sinar-x dan mencapai akurasi 86.93 % dengan jumlah parameter model yang 18.55 kali lebih sedikit dari EfficientNet dan 22.36 kali lebih sedikit dari ResNet50 untuk mendeteksi 3 kategori yaitu Covid-19, Pneumonia, dan normal melalui uji 5-fold crossvalidation. Memori yang diperlukan oleh masing-masing arsitektur CNN tersebut untuk melakukan sekali deteksi berhubungan secara linier dengan jumlah parameternya dimana ShuffleNet hanya memerlukan memori GPU sebesar 0.646 GB atau 0.43 kali dari ResNet50,  0.2 kali dari EfficientNet, dan 0.53 kali dari FullConv. Lebih lanjut, ShuffleNet melakukan deteksi paling cepat yaitu sebesar 0.0027 detik.