Abstract
Pneumonia is a type of lung disease caused by bacteria, viruses, fungi, or parasites. One way to find out pneumonia is by x-ray. X-rays will be analyzed to determine whether there is pneumonia or not. This study aims to classify the x-ray results whether there is pneumonia or not on the x-ray results. The classification method used in this study were Support Vector Machine (SVM) and Gray Level Co-Occurrence (GLCM) for the extraction method. There are several stages before classification, namely cropping, resizing, contrast stretching, and thresholding then extracted using GLCM and classified using SVM. The results showed that the best accuracy of 62.66%.
Highlights
Pneumonia is a type of lung disease caused by bacteria, viruses, fungi, or parasites
This study aims to classify the x-ray results whether there is pneumonia or not on the x-ray results
The results showed that the best accuracy of 62.66%
Summary
Paru-paru merupakan salah satu organ pernapasan yang sangat mempengaruhi keluar masuknya oksigen dan karbondioksida, fungsi utama paru-paru adalah mengirimkan atau mentransfer oksigen dari udara ke darah dan melepaskan karbondioksida dari darah ke udara. dalam proses pernapasan, udara memasuki mulut atau hidung dan melewati trakea (tenggorokan), bronkus, serta bronkiolus hingga sampai ke alveoli. Et., al (Klasifikasi Pneumonia Menggunakan Metode Support Vector Machine) payudara, dari hasil penelitian dapat disimpulkan metode analisi tekstur menggunakan GLCM dan proses klasifikasi menggunakan SVM pada citra mammogram menghasilkan probabilitas sebesar 60% dengan pengujian yang digunakan 10 citra gabungan (5 jinak dan 5 ganas) dn data pembelajaran yang digunakan 10 data jinak dan 10 data ganas [6]. Thresholding adalah salah satu metode yang banyak digunakan untuk mengetahui segmentasi dan ekstraksi gambar yang berguna untuk membedakan latar depan dari background suatu citra. Ekstraksi fitur dilakukan untuk mengambil informasi suatu data untuk dipakai pada proses selanjutnya, kemudian metode SVM dapat mengelola hasil data training dalam jumlah yang besar dan mampu mengklasifikasi data berdasarkan kelas yang tepat, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil citra rontgen paru-paru normal dan pneumonia dengan metode klasifikasi SVM dan ekstraksi GLCM
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
