Klasifikasi Covid-19 Pada Citra CT-Scan Dengan Mengombinasikan Metode Convolutional Neural Network Dan Support Vector Machine

Abstract

Covid-19 adalah jenis penyakit menular dengan cepat yang disebabkan oleh virus corona yang mewabah pada akhir Desember 2019. Dalam mendeteksi Covid-19 perlu adanya pemeriksaan dengan tes swab, RT-PCR,  Chest X-Ray dan CT Scan. Hasil citra CT-Scan memilki kualitas jelas dibanding pemeriksaan lainnya. Untuk hasil yang lebih jelas dalam mengklasifikasi Covid-19 pada pasien dengan menggunakan pendekatan machine learning pada citra CT-Scan paru-paru. Metode machine learning yang digunakan yaitu metode Convolutional Neural Network untuk melakukan proses ekstraksi fitur dan metode Support Vector Machine untuk proses klasifikasi citra Covid-19. Pada tahap klasifikasi Covid-19 pada citra CT-Scan paru-paru terdapat beberapa tahapan proses utama yaitu pendeskripsian data, pra-pemrosesan, ekstraksi fitur dan klasifikasi. Kelas atau label pada data yang digunakan yakni kelas covid dan no covid. Sehingga hasil dari proses pengujian dalam mengombinasikan metode CNN dan SVM didapatkan akurasi sebesar 97.39%, precision sebesar 97.36%, recall sebesar 97.43%, f1-score sebesar 97.39% dan auc sebesar 97.43% dengan parameter CNN yaitu optimizer adam dan parameter SVM yaitu kernel Poly, nilai Degree sebesar 5, nilai Gamma sebesar 1 dan C sebesar 10.

Kata Kunci—Machine Learning, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Support Vector Machine, Covid-19.