Abstract :
Corona virus Disease 2019 (COVID-19) merupakan penyakit pernafasan akut yang disebabkan oleh virus corona jenis baru dan dapat menular dengan cepat melalui droplet. Penyakit ini memiliki gejala umum antara lain gejala gangguan pernapasan akut seperti demam, batuk, dan sesak napas. COVID-19 pertama ditemukan pada Desember 2019, di Wuhan, China.
Hingga saat ini proses untuk mendiagnosa dan konfirmasi COVID-19 bergantung pada real-time reverse-transcription?polymerase-chain-reaction (RT-PCR) yang mendeteksi keberadaan SARS-CoV-2.[1] Selain konfirmasi hasil RT-PCR, elemen diagnostik utama lainnya yang dapat memfasilitasi identifikasi COVID-19 adalah citra tomografi komputasi dada (CT-Scan).
Berdasarkan hal ini penulis ingin merancang sistem klasifikasi CT Scan untuk COVID-19 berdasarkan citra dengan menggunakan metode convolutional neural network. Ada beberapa arsitektur CNN yang digunakan seperti VGG16, MobileNet, dan ResNet, kemudian penulis akan membandingkan hasil dari masing-masing arsitektur yang digunakan.