REVIEW KLASIFIKASI COVID-19 MENGGUNAKAN DEEP LEARNING PADA CITRA MEDIS

Abstract

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit menular yang menyerang
sistem pernapasan dan telah menyebar secara global dengan tingkat penularan yang
tinggi. Kondisi ini mendorong perlunya metode diagnosis yang cepat dan akurat untuk
membantu tenaga medis dalam mengidentifikasi kasus COVID-19. Salah satu pendekatan
yang banyak dikembangkan adalah pemanfaatan deep learning dalam klasifikasi citra
medis, seperti X-Ray dan CT-Scan. Penelitian ini bertujuan untuk mereview beberapa
paper dan prosiding ilmiah yang membahas klasifikasi COVID-19 berbasis deep learning.
Sumber literatur diperoleh dari basis data Google Scholar dan IEEE, kemudian diseleksi
berdasarkan kesesuaian topik, metode, dataset, dan hasil evaluasi. Hasil review
menunjukkan bahwa model deep learning, khususnya Convolutional Neural Networks
(CNN), mampu menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan
COVID-19, baik pada data X-Ray maupun CT-Scan. Meskipun demikian, sebagian
penelitian masih memiliki keterbatasan pada jumlah dan keberagaman dataset. Oleh
karena itu, penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan dataset yang lebih luas
serta melakukan evaluasi yang lebih komprehensif agar model yang dihasilkan memiliki
kemampuan generalisasi yang lebih baik