SEGMENTASI CITRA X-RAY DADA MENGGUNAKAN METODE DUAL ATTENTION NETWORK (DANET)

Covid-19 atau dikenal luas sebagai Virus Corona termasuk kedalam kategori zoonosis yang menyebabkan infeksi pada saluran pernapasan manusia dan hewan. Pada 11 Februari 2020, Direktur Jenderal WHO (World Health Organization) menyatakan "COVID-19" sebagai nama dari penyakit yang disebabkan oleh coronavirus disease 2019 yang sebelumnya merupakan 2019-nCoV atau biasa disebut juga dengan istilah SARS-CoV-2. WHO menyatakan status pandemi semakin meningkat dengan jumlah kasus yang telah mencapai 118.000 infeksi dan lebih dari 4000 kematian di 114 negara. Oleh karena itu dibutuhkan alat pendeteksi untuk mengetahui warga negaranya yang terinfeksi virus ini, agar dapat menekan dan mengurangi laju pertumbuhan kasus harian dengan segera melakukan pertolongan. Dalam penelitian ini metode yang digunakan untuk memperoleh algoritma sistem dengan kinerja terbaik adalah Convolutional Neural Network (CNN) dengan menggunakan algoritma DANet sebagai metode segmentasi yang dilakukan ujicoba pada dataset x-ray dada. Metode ini dapat berkorelasi dengan pemeriksaan Reverse Transcription-Polymerase Chain Reaction atau dikenal dengan RT-PCR. Pada penelitian ini telah mendapatkan model terbaik yang dapat menghasilkan segmentasi yang akurat, cepat dan efisien dengan dengan menggunakan epoch 20, DANet mendapatkan hasil evaluasi nilai metrik dice dan IoU sebesar 0,97 dan 0,95, dengan waktu pengujian selama 37 detik pada dataset Kaggle Qatar University (QU).