Abstract:
20174520017 - Covid-19 merupakan salah satu jenis Sars-Cov 2 yang disebut sebagai virus corona
merupakan virus yang menyebabkan penyakit pada saluran nafas. Virus tersebut
sangatlah berbahaya karena dapat berpindah dan menyebar dengan cepat. Metode
Canny merupakan salah satu jenis deteksi tepi yang optimal dalam
mengidentidikasi objek. Convolutional neural network merupakan jenis program
yang dikembangan dari Multilayer Perceptron yang berfungsi untuk melakukan
pengolahan jenis citra dua dimensi. CNN banyak diaplikasikan pada data citra dan
kedalaman jaringan yang terdapat pada CNN sangat tinggi. Metode penelitian ini
bertujuan untuk mencoba melakukan deteksi virus covid-19 menggunakan citra
paru rontgen yang akan dilakukan dengan menggunakan metode tepi canny untuk
mengubah citra dengan cara menyisakan tepi pada citranya dan kemudian
menggunakan metode deep learning CNN sebagai model klasifikasi. Lalu
berdasarkan hasil penelitian ini nilai akurasi tertinggi secara menyeluruh yang
didapatkan dari data yang telah melalui proses deteksi tepi canny adalah 0.78
dimana lebih kecil dibandingkan dengan data yang tidak dilakukan proses deteksi
tepi canny yang mendapatkan nilai akurasi tertinggi secara menyeluruh sebesar
0.80. Nilai precision, recall maupun nilai f1 yang dihasilkan terhadap data normal
pada deteksi tepi canny lebih baik dibandingkan dengan data covid. Begitu juga
dengan hasil dari data tanpa deteksi tepi canny.
