PERHITUNGAN NILAI CARDIOMEGALY DARI CITRA X-RAY MENGGUNAKAN REGRESI DEEP LEARNING

Rontgen toraks dapat membantu memastikan penyakit yang diidap oleh pasien dengan mencari temuan khusus atau objek abnormal yang terjadi pada paruparu, yang mana diperlukan penilaian agar memenuhi syarat sehubungan dengan gambaran klinis. Citra x-ray toraks dari hasil rontgen memiliki gambar yang terlihat samar, sehingga dibutuhkan ketelitian dalam mencari temuan khusus yang terjadi pada jantung. Tujuannya penelitian ini menghitung nilai dari regresi untuk mengetahui hasil gambar yang menentukan class normal, rawan atau cardio normal yang diambil 10 sample gambar dari testing gambar 1 (IM-0129-0001_047) mendapatkan nilai 51 dengan menggunakan model VGG16 sedangkan menggunakan alexnet mendapatkan nilai 43 dengan nilai actualnya 47. Sedangkan prediksi rawan gambar 1 (IM-0129-0001_054) mendapatkan nilai 58 dengan menggunakan model VGG16 sedangkan menggunakan alexnet mendapatkan nilai 45 dengan nilai actualnya 53. Untuk prediksi cardio gambar 1 (IM-0129- 0001_054) mendapatkan nilai 58 dengan menggunakan model VGG16 sedangkan menggunakan alexnet mendapatkan nilai 45 dengan nilai actualnya 53. Jadi nilai prediksi menggunakan model VGG16 lebih bagus dibandingkan menggunakan model Alexnet karena nilainyha lebih mendekati nilai actual. Untuk hasil test dari nilai RMSE, MSE , dan MAE lebih bagus menggunakan MAE Alexnet karna lebih kecil dibandingkan yang lain. Hasil RMSE dari VGG16 yaitu 13,11 sedangkan Alexnet 12,93 dan hasil MSE untuk VGG16 yaitu 175 sedangkan Alexnet 161 dan juga hasil MAE dari VGG16 11,31 sedangkan alexnet 11.05 jadi nilai dari VGG16 lebih besar dibandingkan Alexnet.