Literatur Review: Klasifikasi Citra Medis Penyakit Pneumonia Dengan Convolutional Neural Networks
Keywords:
Pneumonia, Metode Convolutional Neutral Networks (CNN), Klasifikasi Citra Medis, Kecerdasan BuatanAbstract
Pneumonia is a lung disease that can be fatal if not accurately diagnosed. The use of Convolutional Neural Networks (CNN) for medical image classification offers a promising approach to aid in diagnosis. This literature review evaluates recent studies focused on CNN-based detection of pneumonia in medical images. Through an examination of various CNN architectures and data processing techniques, this research identifies the advantages of CNN models over conventional methods, as well as challenges such as limited data availability and difficulties in interpreting predictive outcomes. This review concludes that CNN applications for pneumonia classification show significant potential, although further optimization is required, particularly in improving model generalization across diverse datasets. This study aims to serve as a reference for the development of artificial intelligence-based diagnostic technology in the medical field.
References
Andika, L. A., Pratiwi, H., & Handajani, S. S. (2019). Klasifikasi penyakit pneumonia menggunakan metode convolutional neural network dengan optimasi adaptive momentum. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 3(3), 331-340.
Ekananda, N. P., & Riminarsih, D. (2022). Identifikasi Penyakit Pneumonia Berdasarkan Citra Chest X-Ray Menggunakan Convolutional Neural Network. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 27(1), 79-94.
Fadillah, R. A., Nachrowi, I. A., Sauri, M. S., & Rosyani, P. (2023). Implementasi Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan Metode Forward Chaining. JURIHUM: Jurnal Inovasi dan Humaniora, 1(1), 143-147.
Gumelar, G., Diphan, R., Agustin, W., Christina, M., & Rosyani, P. (2023). LITERATUR RIVIEW SISTEM PAKAR MENGINDENTIFIKASI PENYAKIT JANTUNG DAN PARU-PARU MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING. Jurnal Ilmu Komputer, Teknik, dan Multimedia, 1(01), 33-37..
Kautsar, A. I., Rahayudi, B., & Muflikhah, L. (2024). Analisis Performa Model Convolutional Neural Network Dalam Mendeteksi Penyakit Pneumonia. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 8(8).
Putri, S. M., & Junianto, M. B. S. (2023). Rancang Bangun Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru-Paru Menggunakan
Metode Certainty Factor. Jurnal Informatika MULTI. 1(6): 612-617.
Roziqin, A. K., Febrianto, A. N., Parwansyah, E., Ardiansyah, F., & Rosyani, P. (2023). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Paru–Paru Pada Anak Menggunakan Metode Forward Chaining. LOGIC: Jurnal Ilmu Komputer dan
Saputro, T. R., & Santoso, B. (2023). IMPLEMENTASI CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PADA PENYAKIT PNEUMONIA (STUDI KASUS: DINAS KESEHATAN KOTA TANGERANG SELATAN). OKTAL: Jurnal Ilmu Komputer dan Sains, 2(03), 1007-1013.
Sanjaya, U. P., Alawi, Z., Zayn, A. R., & Dirgantoro, G. P. (2023). Optimasi Convolutional Neural Network dengan Standard Deviasi untuk Klasifikasi Pneumonia pada Citra X-rays Paru. Generation Journal, 7(3), 40-47.
Yopento, J., & Ernawati, E. (2022). Identifikasi Pneumonia Pada Citra X-Ray Paru-Paru Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Berdasarkan Ekstraksi Fitur Sobel. Rekursif: Jurnal Informatika, 10(1), 40-47.
Yudianto, M. R. A., Kusrini, K., & Al Fatta, H. (2020). Analisis Pengaruh Tingkat Akurasi Klasifikasi Citra Wayang dengan Algoritma Convolitional Neural Network. (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi, 4(2), 182-191.
