Klasifikasi tingkat keparahan Osteoartritis Lutut menggunakan NASNet Mobile pada Citra X-ray

Osteoartritis (OA) lutut adalah penyakit yang paling banyak menyebabkan disabilitas pada populasi lanjut usia dan terjadi karena rusaknya tulang rawan artikular dan tepi sendi. OA lutut dapat diklasifikasi sesuai tingkat keparahannya berdasarkan ciri-ciri patologis pada citra X-ray. Pada umumnya, tingkat keparahan tersebut diklasifikasi menggunakan sistem penilaian Kellgren-Lawrence (KL) yang dibagi menjadi lima tingkatan, yaitu grade 0 sampai grade 4. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi OA lutut berdasarkan tingkat keparahannya dengan mengimplementasikan salah satu algoritma Convolutional Neural Network, yaitu NASNet Mobile. Penelitian ini menggunakan tiga kelas citra X-ray lutut berdasarkan sistem penilaian Kellgren-Lawrence (KL), yaitu grade 0 (normal), grade 3 (sedang), dan grade 4 (parah) yang diperoleh dari website Kaggle. Jumlah data yang digunakan sebanyak 1500 data dengan rincian 500 data pada setiap kelas. Proses pelatihan model menggunakan uji coba pembagian data secara acak dan k-fold cross validation serta uji coba learning rate, dan batch size. Akurasi terbaik diperoleh pada pembagian data k-fold cross validation ketika learning rate 0.001 dengan batch size 32, yaitu 92.53%, sensitivitas 92.72%, dan spesifisitas 96.32%.