Penelitian ini menggunakan data citra medis X-ray paru-paru dari berbagai sumber, termasuk Italian Society of Medical and Interventional Radiology COVID-19, yang diklasifikasikan menjadi normal, pneumonia, dan COVID-19. Data tersebut diolah dengan beberapa tahapan, termasuk normalisasi dan pembagian data latih dan validasi dengan rasio 80:20. Penelitian ini mengintegrasikan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur dari citra dan Deep Gaussian Process (DGP) untuk klasifikasi, dengan tujuan memanfaatkan kemampuan DGP dalam memberikan estimasi ketidakpastian pada prediksi. Peta jalan penelitian mencakup studi literatur, uji coba pada toy data, pengujian pada data citra X-ray, komparasi model dengan studi lain, dan pelaporan hasil. Evaluasi model dilakukan menggunakan fungsi objektif ELBO, akurasi, dan False Confidence Rate (FCR), dengan dukungan perangkat keras berupa laptop Lenovo Legion Slim 5 dan perangkat lunak seperti Python dengan library NumPy, TensorFlow, Pandas, GPflow, dan Matplotlib.