Segmentasi Citra X-Ray Dada Menggunakan Metode Modifikasi Deeplabv3+ - Rima Tri Wahyuningrum; Maughfirotul Jannah; Budi Dwi Satoto; Amillia Kartika Sari; Anggraini Dwi Sensusiati (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
COVID-19 merupakan penyakit yang mengganggu sistem pernapasan manusia. Perkembangan terbaru September 2022 jumlah kasus COVID-19 di seluruh dunia terkonfirmasi mencapai 608.328.548 dengan pasien yang meninggal berjumlah 6.501.469. Sedangkan di Indonesia yang terkonfirmasi COVID-19 mencapai 6.408.806 dengan pasien yang meninggal sebanyak 157.892. Reserve Transcription Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) merupakan alat yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi COVID-19. Namun, laporan terakhir uji RT-PCR menunjukkan bahwa uji RT-PCR tersebut kurang memadai. Sebagai alternatifnya, citra radiografi seperti x-ray dan CT-Scan dada dapat membantu dalam mendeteksi penyakit ini. Citra radiografi khususnya x-ray perlu dilakukan pengolahan untuk dapat melakukan diagnosis. Computer Aided Diagnosis (CAD) adalah sistem diagnosis berbantuan komputer yang bisa digunakan sebagai informasi pendukung dalam melakukan diagnosis. Untuk mempermudah dalam melakukan diagnosis diperlukan suatu model deep learning yang dapat membantu hal tersebut. DeepLabV3+ merupakan salah satu metode yang dapat melakukan proses segmentasi. DeepLabV3+ merupakan perluasan pada DeepLabV3 dengan tujuan supaya bisa menyempurnakan hasil segmentasi. DeepLabV3+ menggunakan Xception yang dimodifikasi sebagai backbone. Dalam penelitian ini menggunakan 1.500 data citra x-ray dada yang kemudian data tersebut dibagi menjadi 80% untuk data pelatihan dan 20% untuk data pengujian. Terdapat 4 skenario uji coba dalam penelitian ini yaitu dengan learning rate 0,01 tanpa CLAHE, learning rate 0,01 dan menggunakan CLAHE, learning rate 0,0001 tanpa CLAHE, serta learning rate 0,0001 menggunakan CLAHE. Dari 4 skenario tersebut skenario learning rate 0,01 dan menggunakan CLAHE mendapatkan hasil evaluasi tertinggi dengan menggunakan Dice Similarity Coefficient (DSC) sebesar 96,91%.