Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda

## Journal of Dinda
Kelompok Keahlian Rekayasa Data Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Vol. 2 No. 1 (2022) 52 - 57
ISSN Media Elektronik: 2809-8064

## Klasifikasi Penyakit Kanker Kulit Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
(Studi Kasus: Melanoma)
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2
1 Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2 Program Studi S1 Sains Data, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
3 Program Studi S1 Informatika, Fakultas Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 17102162@ittelkom-pwt.ac.id, 2 apri@ittelkom-pwt.ac.id, 3 andi@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Skin cancer is one of the most commonly diagnosed cancers worldwide, especially in the white population. One of  the  most  dangerous  skin  diseases  is  melanoma  cancer.  Melanoma  is  a  skin  cancer  that  can  develop  in melanocytes, the skin pigment cells that produce melanin. Melanin is what absorbs ultraviolet rays and protects the skin from damage. Melanoma is a type of skin cancer that is rare and very dangerous, many laypeople have not  been able to distinguish between ordinary moles and melanoma. Therefore, a study  on the classification of melanoma skin cancer was carried out using the CNN method, where CNN was able to classify melanoma images. In CNN itself there is an architectural model, while the architecture used in this research is using conv2d layer, max  pooling,  flatten,  dense,  dropout,  and  using  ReLu  activation.  The  image  size  used  in  this  architecture  is 128x128, at  the 50th  epoch, an accuracy rate of 92.64% is obtained. It is hoped that this research can help  the community in distinguishing normal moles and melanoma cancer.

## Keywords: Skin Cancer, Melanoma, CNN

## Abstrak
Kanker kulit  adalah salah satu  kanker yang paling umum didiagnosis di  seluruh dunia, terutama pada populasi berkulit putih. Salah satu penyakit kulit yang berbahaya adalah kanker melanoma. Melanoma sendiri adalah kanker kulit yang dapat berkembang pada melanosit, sel pigmen kulit yang berfungsi sebagai penghasil melanin. Melanin inilah  yang  berfungsi  menyerap  sinar  ultraviolet  dan  melindungi  kulit  dari  kerusakan.  Melanoma  adalah  jenis kanker kulit yang jarang dan sangat berbahaya, banyak orang awam yang belum bisa membedakan antara tahi lalat biasa  dan  melanoma.  Oleh  karena  itu  dilakukan  penelitian  pengklasifikasian  penyakit  kanker  kulit  melanoma menggunakan metode CNN, dimana CNN dapat mengklasifikasikan citra gambar melanoma. Dalam CNN sendiri terdapat model arsitektur, adapun arsitektur yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan layer conv2d, max pooling, flatten, dense, dropout  dan menggunakan activation ReLu. Ukuran gambar yang digunakan pada arsitektur ini yaitu berukuran 128x128, pada epoch ke 50 diperoleh tingkat akurasi sebesar 92,64%. Diharapkan dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  membantu  kalangan  masyarakat  dalam  membedakan  tahi  lalat  normal  dan kanker melanoma .
Kata kunci: Kanker Kulit, Melanoma, CNN.
© 2022 Jurnal DINDA

## 1. Pendahuluan
Kulit  merupakan  bagian  terbesar  dari  tubuh  yang menyelimuti  seluruh  permukaan  tubuh  manusia.  Kulit
sendiri adalah bagian terluar tubuh yang berguna untuk melindungi dari ancaman yang datang dari luar, seperti sinar  matahari,  mikroorganisme  yang  berbahaya, terbentur,  dan  melindungi  kontak  langsung  dari  zat
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2 Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57
Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
kimia  yang  berbahaya.  Kanker  kulit  adalah  salah  satu kanker yang paling umum didiagnosis di seluruh dunia, terutama  pada  populasi  berkulit  putih,  insiden  dan kematian  terus  meningkat  selama  dekade  terakhir.  Di Indonesia, kanker kulit menempati urutan ketiga setelah kanker rahim dan kanker payudara. Insiden kanker kulit dijumpai 5,9 – 7,8 % dari semua jenis kanker per tahun. Kanker  kulit  yang  paling  banyak  di  Indonesia  adalah karsinoma  sel  basal  (65,5%),  diikuti  karsinoma  sel skuamosa (23%), melanoma maligna (7,9%) dan kanker kulit lainnya [1].
Kanker kulit disebabkan oleh pertumbuhan sel-sel kulit yang tidak terkontrol. Gejala dari kanker kulit itu sendiri seperti  Karsinoma  Sel  Basal  (BCC)  dimana  timbul  di daerah yang sering terpapar sinar matahari, seperti leher atau  wajah,  benjolan  lunak  dan  mengkilat  pada  kulit. Ada  juga  Karsinoma  Sel  Skuamosa  (SCC)  dimana timbul di daerah yang jarang terpapar sinar matahari dan benjolan  merah  keras  pada  kulit.  Terakhir  adalah Melanoma,  dimana  gejalanya  adalah  dapat  timbul  di bagian kulit manapun dan pada warna kulit apapun, lalu timbul  tahi  lalat  baru  atau  perubahan  bentuk  dari  tahi lalat  yang  lama,  contohnya  tahi  lalat  yang  berubah bentuk,  ukuran,  dan  juga  warna  serta  disertai  dengan rasa  gatal  dan  dapat  berdarah.  Beberapa  faktor  risiko timbulnya kanker kulit antara lain [2]:
A. Sering terpapar sinar ultraviolet
B. Kulit sering terbakar sinar matahari
C. Daya tahan tubuh rendah
D. Memiliki banyak tahi lalat, atau tahi lalat yang abnormal
E. Paparan  bahan  kimia  tertentu  seperti  arsenic, dapat  meningkatkan  resiko  kanker  kulit  itu sendiri.
F. Riwayat keluarga yang mengalami kanker kulit
Usaha  yang  dapat  dilakukan  agar  terhindar  dari kanker kulit itu sendiri juga beragam, diantara lain:
A. Hindari  paparan langsung sinar matahari  pada siang hari
B. Gunakan  pakaian  yang  melindungi  kulit  dari sinar matahari
C. Gunakan  tabir  surya  jika  bepergian  keluar rumah
D. Perhatikan dengan seksama kondisi kulit paling tidak seminggu sekali
Salah satu penyakit kulit yang berbahaya adalah kanker melanoma. Melanoma sendiri adalah kanker kulit yang dapat berkembang pada melanosit, sel pigmen kulit yang berfungsi  sebagai  penghasil  melanin.  Melanin  inilah yang  berfungsi  menyerap  sinar  ultraviolet  dan melindungi kulit dari kerusakan. Melanoma adalah jenis kanker kulit yang jarang dan sangat berbahaya. Kondisi
ini  dimulai  dari  kulit  manusia  dan  dapat  menyebar dengan  cepat  apabila  tidak  langsung  dilakukan penanganan dengan tepat. Gejala awal dari penyakit ini adalah kemunculan tahi lalat baru atau perubahan pada tahi lalat yang sudah ada. Hal ini dapat terjadi diseluruh tubuh,  tetapi  ada  beberapa  bagian  tubuh  yang  sering mengalami  kemunculannya  yaitu  wajah,  tangan, punggung, kaki.
Melanoma  memiliki  bentuk  yang  tidak  beraturan  dan lebih  dari  satu  warna.  Tahi  lalat  yang  terserang melanoma  biasanya  akan  terasa  gatal  dan  bisa mengalami  pendarahan,  selain  itu  ukuran  juga  bisa melebihi  tahi  lalat  normal  [3].  Menurut  data  National Cancer  Institute  Surveillance,  Epidemiology,  and  End Result  Program  (SEER)  jumlah  kasus  baru  melanoma adalah 22,8 dari 100.000 dan jumlah kematian adalah 2,6 per  100.000  pria  dan  wanita  pertahun,  angka  ini disesuaikan  berdasarkan  dari  usia  dan  kasus  kematian pada tahun 2011 – 2014 [4].
Penelitian  lain  tentang  kanker  kulit  yang  dilakukan dengan menggunakan model CNN mampu menghasilkan  akurasi  sebesar  76%  [5].  Penelitian lainnya  beranggapan  pendeteksian  dini  diperlukan terhadap  kanker  kulit,  salah  satu  teknik  deteksi melanoma  dengan  cara  pemrosesan  citra  digital  [6]. Penelitian  ini  membahas  tentang  deteksi  kanker  kulit melanoma  dengan  mengintegrasikan  metode  fuzzy  K- Nearest  Neighbour  (FuzzykNN),  Lp-norm  dan  Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk mengurangi outlier dan overfitting [7].
Pada  penelitian  mengklasifikasikan  tingkat  keparahan penyakit  kulit.  Salah  satunya  Melanoma,  dataset untuk melakukan penelitian ini berasal dari HAM10000. Pada penelitian  ini  menganalisis  metode  klasifikasi  citra menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP) dan Deep Neural  Networks  [8].  Penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk mengklasifikasikan jenis kanker kulit berdasarkan fitur  tekstur  dan  warna  citra  menggunakan  algoritma SVM  dan  KNN  [9].  Dalam  penelitian  ini,  deteksi  dini difokuskan  pada  identifikasi  diameter  pada  30  citra nevus.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah mengolah  citra  nevus  dengan  mengubah  citra  menjadi citra HSI kemudian diubah menjadi citra biner [10],
Penyebab dari kanker melanoma itu sendiri yaitu karna seringnya terkena paparan langsung dari sinar UV alami atau  buatan.  Meskipun  melanoma  dapat  disembuhkan apabila  dapat  dideteksi  sejak  dini,  namun  masyarakat masih  sulit  mendeteksi  gejala  awal  dari  penyakit  ini, karena  melanoma  biasanya  muncul  dalam  berbagai bentuk, ukuran, dan warna. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  memudahkan  masyarakat dalam  mengenali  penyakit  kanker  melanoma.  Hal  ini
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2 Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57
Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
dikarenakan  menggunakan  proses  klasifikasi  dapat membantu  masyarakat  awam  dalam  mengetahui  gejala awal  supaya  mendapat  pertolongan  pertama,  untuk dirujuk ke dokter. Terdapat berbagai metode yang dapat digunakan  dalam  proses  klasifikasi  suatu  penyakit. Salah  satunya  adalah  melakukan  klasifikasi  penyakit dengan  menggunakan  metode  Convolutional  Neural Network (CNN).
Convolutional Neural Network (CNN) adalah pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang didesain  untuk  mengolah  data  dua  dimensi.  CNN termasuk  dalam  jenis  Deep  Neural  Network  karena kedalaman jaringan yang tinggi dan banyak diaplikasikan pada data citra [3].
Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu yaitu ada pada proses epoch. Epoch yang dilakukan pada penelitian ini yaitu sebanyak 50 epoch. Oleh karena itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan penyakit  kanker  melanoma  pada  kulit  manusia  dengan menggunakan  metode  CNN.  Diharapkan  penelitian  ini dapat  bermanfaat  untuk  masyarakat  awam  dalam mengenali  ciri-ciri  awal  penyakit  kanker  kulit melanoma.
Berdasarkan  dari  alasan  dan  penelitian  tersebut,  maka pertanyaan-pertanyaan yang muncul pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Seberapa  besar  perolehan  hasil  pengujian  terbaik dari model CNN yang diperoleh.
2. Bagaimana  pengaruh  epoch  terhadap  hasil  yang diperoleh oleh model CNN.

## 2. Metode Penelitian
Alur  pada  penelitian  Klasifikasi  kanker  kulit  dimulai dari studi pendahuluan,pengumpulan data,
Preprocessing , CNN, evaluasi dan kesimpulan.

## Gambar 1 Alur Penelitian
2.1. Studi Pendahuluan
Studi  pendahuluan  ini  dilakukan  dengan  melakukan studi literatur dari berbagai sumber yang tersedia seperti jurnal,  skripsi, buku, website, dan wawancara terhadap dokter spesialis yang berhubungan dengan penelitian ini.
2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini yaitu mencari data yang  di  dapat  dari  website  Kaggle  dengan  link https://www.kaggle.com/drscarlat/melanoma. Dataset berisi citra kulit melanoma yang akan digunakan sebagai proses  klasifikasi.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berjumlah  17.805  citra  kulit  melanoma yang  dibagi  menjadi  dua  klasifikasi  yaitu  normal  dan melanoma  dan  format  gambar  yang  digunakan  yaitu jpeg.

## 2.3. Preprocessing
Preprocessing sendiri  terbagi menjadi dua proses yaitu membagi  data  dan  perubahan  ukuran.  Pada  pembagian data, data akan dibagi menjadi tiga bagian yaitu training , validasi,  dan testing dengan  masing-masing  presentase pembagian  yaitu  80%  untuk  data training ,  10%  untuk data validasi, dan 10% untuk data testing.
Tabel  1.Tabel  Dataset
Gambar Penyakit Melanoma (17805) Melanoma Normal 8903 8902 Gambar 2 Melanoma
Gambar 3 Bukan Melanoma
2.4. Convolutional Neural Network (CNN) Mulai
Merancang Arsitektur CNN Selesai Melakukan Training pada Model CNN Melakukan Validasi pada Model CNN Melakukan Testing pada Model CNN Hasil

## Gambar 4 Alur CNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  arsitektur  CNN yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu  dengan melakukan  konfigurasi  terhadap  parameter-parameter yang akan digunakan. Parameter yang digunakan adalah menentukan  Convolution  Layer,  Pooling  Layer, Reshaping Layer dan juga Core Layer.
2.5. Evaluasi dan Kesimpulan
Pada tahap evaluasi dijelaskan bahwa proses CNN yang telah dilakukan dari  awal  sampai akhir akan dilakukan Analisa. Setelah Analisa dilakukan, kemudian dilakukan penyimpulan  berdasarkan  hasil  yang  telah  di  Analisa tersebut
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2 Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57
Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57 55
3.   Hasil dan Pembahasan

## Gambar 5 Arsitektur CNN

## 3.1. Struktur CNN
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  arsitektur  CNN yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu  dengan melakukan  konfigurasi  terhadap  parameter-parameter yang akan digunakan. Parameter yang digunakan antara lain  4  layer  konvolusi  (Conv2D),  4  layer  pooling
(MaxPooling2D) yang diletakan setelah layer konvolusi(Conv2D), 1 layer flatten,1 layer dense, dan 1 layer  droput.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada arsitektur ini yaitu Activation ReLu. Berikut merupakan model summary yang digunakan pada arsitektur ini.

## Gambar 6 Model Summary
Berdasarkan  Gambar  6  diatas  dapat  diketahui  bahwa terdapat 720,392 parameter yang dapat dipelajari.
3.2. Hasil Training dan Validasi
Berikut merupakan hasil training dan validasi yang telah diperoleh dari arsitektur CNN yang telah dirancang.

## Gambar 7 Training Accuracy
Seperti  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.3  dimana
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2 Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57
Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
epoch ke 10, 20, 30, 40, dan 50 memiliki jarak yang tidak terlalu  jauh  dimana  pada  epoch  ke  10  memperoleh training accuracy sebesar 0,785312 dan untuk validation accuracy  sebesar  0,783125.  Epoch  20  sendiri memperoleh  hasil  training  accuracy  sebesar  0,786563 dan  untuk  validation  accuracy  sebesar  0.835000. Kemudian  epoch  30  memperoleh  training  accuracy sebesar 0.860625, sedangkan untuk validation accuracy sebesar 0.875625. Pada epoch ke 40 mendapat training accuracy  sebesar  0.915625,  sedangkan  validation accuracy memperoleh 0.905000. Lalu pada epoch ke 50 memperoleh  training  accuracy  sebesar  0.916875, sedangkan untuk validation accuracy memperoleh hasil 0.920000.

## Gambar 8 Training Loss
Dapat dilihat pada Gambar 4.4 dimana epoch ke 10 pada training  loss  memperoleh  hasil  0.443248  dan  untuk validation  loss  mendapat  hasil  0.447652.  Sedangkan epoch  ke  20  pada  training  loss  memperoleh  hasil 0.432992, sedangkan untuk validation loss mendapatkan hasil  0.370537.  Epoch  ke  30  pada  training  loss mendapatkan 0.318305 dan untuk validation loss sendiri mendapat  0.279995.  Epoch  ke  40  pada  training  loss sendiri mendapat 0.204166, sedangkan untuk validation loss mendapat 0.224371. Epoch ke 50 pada training loss mendapat 0.199952 dan untuk validation loss mendapat 0.204458
3.3. Hasil Testing
Setelah  dilakukan  pengujian,  didapatkan  hasil  testing dari arsitektur CNN sebagai berikut:

## Gambar 9 Prediction Accuracy
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4.5  dimana  epoch  ke  10 memperoleh  accuracy  sebesar  0.778652.  Epoch  ke  20 sendiri  memperoleh  accuracy  sebesar  0.832022. Sedangkan  epoch  ke  30  memperoleh  accuracy  sebesar 0.883708.  Epoch  ke  40  memperoleh  accuracy  sebesar 0.910674. Sedangkan epoch ke 50 sendiri memperoleh accuracy sebesar 0.926404.
3.4 Hasil Evaluasi
Pada  proses  evaluasi  dilakukan  analisis  terhadap hasil- hasil  yang  telah  diperoleh  pada  model  yang  telah dilakukan training, validasi, serta testing.
Berikut  merupakan  hasil-hasil  evaluasi  yang  telah dilakukan.

## a. Epoch
Hasil  proses  training  dan  validation  yang  dilakukan dengan  jumlah  epoch  yang  berbeda-beda  menunjukan bahwa epoch mempengaruhi akurasi yang diperoleh. Hal tesebut dapat dilihat dari beragamnya nilai hasil training dan validation model. Semakin banyak epoch maka hasil akurasi yang didapatkan akan semakin tinggi.
b. Hasil Terbaik
Setelah  dilakukan  analisa  terhadap  training,  validation, dan  juga  testing  diperoleh  hasil  terbaik  yaitu  training accuracy  sebesar  0.916875,  training  loss  sebesar 0.199952, validation accuracy 0.920000, validation loss sebesar  0.204458,  testing  accuracy  sebesar  0.926404 pada epoch ke 50

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan analisis dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Hasil dari model CNN yang diperoleh pada percobaan yang  telah  dilakukan  mendapatkan  testing  accuracy
Reynaldi Rio Saputro 1 , Apri Junaidi 2 , Wahyu Andi Saputra 2 Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Vol . 2 No. 1 (2022) 52 – 57
Journal of DINDA : Data Science, Information Technology, and Data Analytics
sebesar 0.926404.
2.  Epoch  berpengaruh  terhadap  hasil  yang  diperoleh model,  dimana  semakin  epoch  yang  digunakan  maka perolehan hasil akan semakin baik.

## Ucapan Terimakasih
1. Kedua orang tua saya
2. Semua pihak yang terlibat
3. Teman-teman yang sudah membantu

## Daftar Rujukan
[1] S.  Wilvestra,  S.  Lestari,  and  E.  Asri,  “Studi Retrospektif  Kanker  Kulit  di  Poliklinik  Ilmu Kesehatan,” J. Kesehat. Andalas, vol. 7, no. 3, pp. 47–49, 2018.
[2] “Kanker Kulit,”
16 Februari 2021.
https://www.alodokter.com/kanker- kulit.
[3] W.  S. Eka  Putra,  “Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,”  J.  Tek.  ITS,  vol.  5,  no.  1,  2016,  doi: 10.12962/j23373539.v5i1.15696.
[4] G.  Wicaksono,  S.  Andryana,  and  B.  -,  “Aplikasi Pendeteksi  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman  Apel Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci., vol. 5, no. 1, p. 9, 2020, doi:
10.31328/jointecs.v5i1.1221
[5] Savera,  Teresia  R.,  Winsya  H.  Suryawan,  and Agung  Wahyu  Setiawan.  "Deteksi  Dini  Kanker Kulit  menggunakan  K-NN  dan  Convolutional Neural  Network."  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer 7.2. 2020. 373-378.
[6] Nugroho,  Erwin  Setyo,  and  Yuni  Eka  Anggraini. "Review  Teknik  Segmentasi  Pada  Deteksi  Kanker Kulit (Melanoma)." Jurnal  Komputer Terapan 4.1. 2018. 43-49.
[7] Mentari,  Mustika,  Yuita  Arum  Sari,  and  Ratih Kartika  Dewi.  "Deteksi  Kanker  Kulit  Melanoma dengan  Linear  Discriminant  Analysis-Fuzzy  k- Nearest  Neigbhour  Lp-Norm."  Register:  Jurnal Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi  2.1.  2016.  34- 39.
[8] Firdiantika, Indah Monisa. Perbandingan Performance  Metode  Multi  Layer  Perceptron  Dan Deep Neural Networks Pada Deteksi Kanker Kulit. Diss.  Universitas  Muhammadiyah  Yogyakarta, 2020.
[9] Faruk, Muhammad, and Nur Nafi’iyah. "Klasifikasi Kanker  Kulit  Berdasarkan  Fitur  Tekstur,  Fitur Warna  Citra  Menggunakan  SVM  dan  KNN." Telematika 13.2. 2020. 100-109.
[10] Septian, Wuwanjie, Dwiza Riana, and Maulana Jodi Prayogo.  "Deteksi  Diameter  Tumor  Pada  Kulit Menggunakan  Segmentasi  Citra  Berdasarkan Karakteristik  ABCDE."  Jurnal  Informatika  3.2. 2016.
------