DETEKSI COVID-19 PADA CITRA CT-SCAN MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR

Maliatul Fitriyasari


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3996

Abstract


Covid 19 adalah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 yang menyerang organ pada sistem pernafasan manusia, dengan sasaran utama organ paru-paru. Pemeriksaan utama untuk diagnosis COVID 19 adalah melalui tes swab PCR, akan tetapi pemeriksaan tersebut membutuhkan waktu yang relative lama. Sementara itu, pemeriksaan CT Scan dapat menjadi alternatif untuk mendeteksi COVID 19 dengan cepat, karena terdapat ground glass opacity pada citra radiologi paru-paru yang terinfeksi covid 19. Pada penelitian ini dilakukan eksperimen untuk mendeteksi covid 19 pada citra CT Scan dada, menggunakan K-nearest neighbor yang ringan dan efisien, dikombinasikan dengan metode segmentasi paru-paru, serta ekstraksi fitur nilai prosentase area terang dan nilai prosentase area gelap pada citra paru-paru. Akurasi tertinggi yang dicapai pada penelitian adalah 98,44%.

Keywords


K-nearest neighbour; COVID-19; CT-Scan; image processing

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


B.A. Skourt, , A. El Hassani, and A. Majda, , Lung CT Image Segmentation Using Deep Neural Net-works, Procedia Computer Science, vol. 127, pp. 109113, Jan. 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.01.104.

F. Antony, H. Irsyad, and M. E. Al Rivan, KNN Dan Gabor Filter Serta Wiener Filter Untuk Mendiagno-sis Penyakit Pneumonia Citra X-RAY Pada Paru-Paru, Jurnal Algoritme, vol. 1, no. 2, pp. 147155, Apr. 2021, doi: https://doi.org/10.35957/algoritme.v1i2.893.

M. FITRIYASARI, DETEKSI COVID-19 PADA CITRA X-RAY DADA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING, Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi), vol. 7, no. 1, pp. 110, Dec. 2021, doi: https://doi.org/10.24252/instek.v7i1.25712.

N. Harsa Pratama, E. Rachmawati, and G. Kosala, CLASSIFICATION OF DOG BREEDS FROM SPORTING GROUPS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK, Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika, vol. 07, no. 04, pp. 10801087, Dec. 2022, doi: https://doi.org/10.29100/jipi.v7i4.3208.

N. Wuryani and S. Agustiani, Random Forest Classifier untuk Deteksi Penderita COVID-19 berbasis Citra CT Scan, Jurnal Teknik Komputer, vol. 7, no. 2, pp. 187193, Jul. 2021, doi: https://doi.org/10.31294/jtk.v7i2.10468.

N. Zhu, G. Wang, G. Yang, and W. Dai, A Fast 2D Otsu Thresholding Algorithm Based on Improved Histogram, in 2009 Chinese Conference on Pattern Recognition, Dec. 2009, pp. 15. doi: 10.1109/CCPR.2009.5344078

P. A. H. Pratama, R. Teguh, A. S. Sahay, and V. Wilentine, Deteksi COVID-19 Berdasarkan Hasil Rontgen Dada (Chest Xray) Menggunakan Python, Journal of Information Technology and Computer Sci-ence, vol. 1, no. 1, pp. 5867, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.47111/jointecoms.v1i1.2956.

R. A. Nugroho, A. S. Nugraha, A. A. Rasyid, and F. W. Rahayu, Improvement on KNN using genetic algorithm and combined feature extraction to identify COVID-19 sufferers based on CT scan im-age, TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control), vol. 19, no. 5, p. 1581, Oct. 2021, doi: https://doi.org/10.12928/telkomnika.v19i5.18535.

Sadly Syamsuddin, Kalfin Allotodang, Risnayanti Andi Djamro, and Ahyuna, Literature Review Artifi-cial Intelligence Deteksi Hasil Ctscan Paru-Paru Pasien Terjangkit COVID-19, Jurnal Pendidikan Indone-sia, vol. 2, no. 3, pp. 502516, Mar. 2021, doi: https://doi.org/10.36418/japendi.v2i3.120.

T. Ai et al., Correlation of Chest CT and RT-PCR Testing in Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China: A Report of 1014 Cases, Radiology, vol. 296, no. 2, p. 200642, Feb. 2020, doi: https://doi.org/10.1148/radiol.2020200642.

V. Rajinikanth, N. Dey, A. Noel Joseph Raj, A. Ella Hassanien, K. C. Santosh, and N. Sri Madhava Raja, Harmony-Search and Otsu based System for Coronavirus Disease (COVID-19) Detection using Lung CT Scan Images, arXiv preprint arXiv:2004.03431, Apr. 2020, Available: https://arxiv.org/abs/2004.03431

W. Schmitt and E. Marchiori, Covid-19: Round and oval areas of ground-glass opacity, Pulmonology, Apr. 2020, doi: https://doi.org/10.1016/j.pulmoe.2020.04.001.

W. Swastika, Studi Awal Deteksi COVID-19 Menggunakan Citra CT Berbasis Deep Learning, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 3, p. 629, May 2020, doi: https://doi.org/10.25126/jtiik.2020733399.

W. Zhao, W. Jiang, and X. qiu, Deep learning for COVID-19 detection based on CT images, Scientific report, vol. 11, no. 1, pp. 112, Jul. 2021, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93832-2.

X. Yang, X. he, J. Zhao, Y. Zhang, S. Zhang, and P. xie, COVID-CT-Dataset: A CT Scan Dataset about COVID-19, arXiv prepint arXiv:2003.13865, Jun. 2020, Available: https://arxiv.org/abs/2003.13865