Abstract:
Osteoartritis adalah salah satu jenis artritis yang paling umum dan menjadi penyebab utama kecacatan pada orang dewasa di seluruh dunia. Radiografi lutut menjadi salah satu pilihan pemeriksaan untuk diagnosis osteoartritis. Penilaian Kellgren-Lawrence yang terdiri dari 5 tingkat kategori dijadikan sebagai acuan oleh dokter untuk menentukan tingkat keparahan pasien osteoartritis. Namun, dokter menemukan kesulitan dalam menentukan tingkat keparahan osteoartritis pasien karena perbedaan antar kategori yang sangat minim. Dalam rangka memban tu pengambilan keputusan dokter, digunakan deep learning untuk mengklasifikasi osteoartritis berdasarkan citra radiografi lutut. Data penelitian berupa citra radiografi lutut sebanyak 14,286 berdimensi 224 x 224 piksel dibagi menjadi tiga set, yaitu set pembelajaran, set pengujian, dan set validasi. Dataset ini diklasifikasi menjadi tiga kategori yaitu kategori sehat, pasien sakit ringan, dan pasien sakit parah. Pembuatan model dilakukan menggunakan arsitektur ResNet50V2 dan menghasilkan akurasi sebesar 92.22%.
