Pengenalan SIERAS pada Civitas Academica Program Studi Teknologi Informasi Universitas Amikom Purwokerto

Jumlah kasus COVID-19 belum menunjukkan trend penurunan. Hal tersebut mempengaruhi sektor pendidikan. Salah satu kebijakan yang diambil untuk menanggulangi dampak tersebut adalah diadakannya pembelajaran daring. Kebijakan tersebut memberikan tantangan tersendiri bagi civitas academica, tak terkecuali bagi Prodi Teknologi Informasi, Universitas Amikom Purwokerto. Salah satu perubahan yang terjadi pada proses pembelajaran yang dilakukan adalah kegiatan ujian yang harus dilakukan secara daring. Hal ini membuat pengelola prodi mencoba menggunakan beberapa teknologi untuk memenuhi kebutuhan tersebut, seperti E-Learning bernama ILIAS dan Google Form. Namun, keduanya masih memberikan kesulitan tersendiri dalam melakukan tata kelola ujian, termasuk proses penilaian yang harus dilakukan oleh dosen. Melalui kegiatan pengabdian ini, kami mencoba memperkenalkan sistem bernama SIERAS sebagai salah satu alternatif sistem tata kelola ujian. Kegiatan diikuti oleh 5 Dosen dan 20 mahasiswa. 60% dosen menyatakan “sangat terbantu” sementara sisanya menyatakan “terbantu”. Dari sisi mahasiswa, 80%-nya menyatakan SIERAS “mudah digunakan”, 15% menyatakan “sangat mudah digunakan”, dan sisanya menyatakan “cukup mudah digunakan”. Dengan demikian, kegiatan pengabdian ini dinyatakan efektif dan memberikan dampak positif bagi peserta

Penerapan Convolutional Neural Network pada Citra Rontgen Paru-Paru untuk Deteksi SARS-CoV-2

COVID-19 was officially declared as a pandemic by the WHO on March 11, 2020. For COVID-19, the testing methods commonly used are the Antibody Testing and RT-PCR Testing. Both methods are considered to be the most effective in determining whether a person has been suffered from COVID-19 or not. However, alternative testing methods need to be tried. One of them is using the Convolutional Neural Network. This study aims to measure the performance of CNN in classifying x-ray image of a person’s chest to determine whether the person is suffered from COVID-19 or not. The CNN model that was built consists of 1 convolutional 2D layer, 2 activation layers, 1 maxpooling layer, 1 dropout layer, 1 flatten layer, and 1 dense layer. Meanwhile, the chest x-ray image dataset used is the COVID-19 Radiography Database. This dataset consists of 3 classes, i.e. COVID-19 class, NORMAL class, and VIRAL_PNEUMONIA. The experiments consisted of 4 scenarios and were carried out using Google Colab. Based on the experiments, the CNN model can achieve an accuracy of 98.69%, a sensitivity of 97.71%, and a specificity of 98.90%. Thus, CNN has a very good performance to classify the disease based on a person’s chest x-ray.  COVID-19 ditetapkan secara resmi sebagai suatu pandemi oleh Badan Kesehatan Dunia pada 11 Maret 2020. Untuk COVID-19, metode pengujian yang umum digunakan adalah Rapid Test (Tes Antibodi) dan Swab Test (RT-PCR). Kedua metode tersebut dianggap yang paling efektif untuk mengetahui terpapar atau tidaknya seseorang oleh COVID-19. Walaupun demikian, keduanya masih memiliki beberapa kekurangan, di antaranya adalah pada masalah waktu pengujian dan prosedur pengujian yang dilakukan. Sehingga metode pengujian alternatif perlu untuk dicoba. Salah satunya adalah menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Penelitian ini bertujuan untuk mengukur performa akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas dari CNN dalam melakukan klasifikasi citra rontgen seseorang untuk mengetahui apakah orang tersebut tepapar COVID-19 atau tidak. Model CNN yang dibangun terdiri dari 1 convolutional 2D layer, 2 activation layer, 1 maxpooling layer, 1 dropout layer, 1 flatten layer, dan 1 dense layer. Sedangkan dataset citra rontgen yang digunakan adalah COVID-19 Radiography Database. Dataset ini terdiri dari 3 kelas, yaitu kelas COVID-19 yang terdiri dari 219 citra, kelas NORMAL yang terdiri dari 1341 citra, dan kelas VIRAL_PNEUMONIA yang terdiri dari 1345 citra. Eksperimen yang dilakukan terdiri dari 4 skenario dan dilakukan menggunakan platform Google Colab. Dari eksperimen yang dilakukan, model yang dibangun dapat mencapai akurasi sebesar 98,69%, sensitivitas sebesar 97,71%, dan spesifisitas sebesar 98,90%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa CNN memiliki performa yang sangat baik dalam melakukan klasifikasi citra rontgen seseorang untuk mengetahui apakah orang tersebut terpapar COVID-19 atau tidak