Klasifikasi penyakit Tuberkulosis berdasarkan citra x-ray menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network

Tuberkulosis merupakan penyakit yang dapat menular melalui udara yang memiliki tingkat kematian tertinggi di dunia. World Health Organization menyatakan bahwa pada tahun 2019 Indonesia termasuk dalam urutan ketiga besar dengan jumlah kasus penderita tuberkulosis terbanyak. Hal ini terjadi karena kurangnya kesadaran masyarakat mengenai penanganan dan pengetahuan tentang penyakit tuberkulosis. Salah satu pemeriksaan terhadap penyakit tuberkulosis yaitu dengan chest x-ray. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi penyakit tuberkulosisi berdasarkan chest x-ray dengan menggunakan Elman RNN untuk mengetahui seseorang normal atau terdeteksi tuberkulosis. Model terbaik dari hasil klasifikasi terletak pada sudut orientasi 45 dengan node hidden layer 20 dan 50 pada learning rate 0.5 diperoleh accuracy sebesar 95.4773%, sensitivity sebesar 97.9591%, specificity sebesar 97.9591%.