Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 310-318 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25883
Optimasi Convolutional Neural Networks untuk Deteksi Kanker Payudara menggunakan Arsitektur DenseNet
Ryan Ali Mas’ud 1, * , Junta Zeniarja 1
1 Program Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
* Correspondence: 111202012531@mhs.dinus.ac.id

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 3 Mei 2024 | Revised: 6 Mei 2024 | Accepted: 22 Mei 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Kanker payudara adalah penyakit yang umumnya diderita oleh perempuan di seluruh dunia, menempati peringkat  kedua  sebagai  penyakit  terbesar.  Dalam  menghadapi  kebutuhan  mendesak  untuk  optimasi akurasi deteksi, Convolutional Neural Network menjanjikan kemajuan signifikan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan penggunaan CNN dengan arsitektur DenseNet dalam mendeteksi kanker payudara. Metode penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan Deep Learning melalui CNN. Data mammografi diperoleh dari sumber Kaggle dengan nama “Breast Histopathology Images”. Data tersebut  terdiri  dari  90,000  citra  digital  hasil  mammografi,  yang  diproses  dan  dipisahkan  secara proporsional  untuk  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  model.  Variabel  penelitian  meliputi  parameter dataset  gambar  citra  digital,  teknik-teknik  pelatihan  yang  digunakan,  serta  integrasi  modalitas pencitraan  untuk  meningkatkan  kinerja  deteksi  kanker  payudara.  Subjek  penelitian  ini  adalah  data mamografi  yang  diolah,  sementara  objek  penelitian  meliputi  akurasi  dan  kualitas  citra  dalam pengambilan  sampel  kanker  payudara.  Hasil  temuan  kami  menunjukkan  bahwa  arsitektur  DenseNet dalam CNN berhasil mencapai akurasi sebesar 92% dalam mendeteksi kanker payudara. Performa yang luar  biasa  ini  menandakan  kesuksesan  dalam  meningkatkan  kualitas  citra  dan  prediksi  kelas  sesuai dengan alur diagram arsitektur DenseNet. Hasil ini juga dapat memberikan kontribusi signifikan dalam mendiagnosis  kanker  payudara  secara  efektif,  dengan  mengoptimalkan  penggunaan  CNN  dengan arsitektur DenseNet untuk meningkatkan kualitas citra dalam pengambilan sampel kanker payudara.
Kata kunci: convolutional neural networks (cnn); deteksi kanker payudara; deep learning; densenet

## Abstract
Breast  cancer  is  a  disease  commonly  suffered  by  women  worldwide,  ranking  as  the  second-largest disease burden. In response to the urgent need for improved detection accuracy, Convolutional Neural Networks (CNNs) promise significant advancements. The objective of this research is to optimize the use of CNNs with the DenseNet architecture for breast cancer detection. The study employs quantitative methods,  leveraging  Deep  Learning  through  CNNs.  Mammography  data is  sourced from  Kaggle, specifically  the  “Breast  Histopathology  Images”  dataset.  This  dataset  comprises  90,000  digital mammography images, which are preprocessed and divided proportionally for training, validation, and model  testing.  Research  variables  encompass  CNN  model  parameters,  training  techniques,  and  the integration  of  imaging  modalities  to  enhance  breast  cancer  detection  performance.  The  research focuses on processed mammography data, with accuracy and image quality as key evaluation metrics for breast cancer sample identification. Our findings demonstrate that the DenseNet architecture within CNNs achieves an impressive 92% accuracy in breast cancer detection. This remarkable performance signifies  success  in  enhancing  image  quality  and  class  prediction,  aligning  with  the  DenseNet architecture’s flow diagram. Ultimately, these results contribute significantly to effective breast cancer diagnosis by optimizing CNNs with the DenseNet architecture to improve image quality during breast cancer sampling.
Keywords: convolutional neural networks (cnn); breast cancer detection; deep learning; densenet

## PENDAHULUAN
Kanker  payudara  adalah  jenis  kanker  yang  sering  terjadi  pada  perempuan;  dimulai  di jaringan payudara dan kemudian dapat menyebar ke bagian tubuh lainnya (Jabeen et al., 2022). Secara  umum,  kanker  payudara  mengacu  pada  pertumbuhan  jaringan  payudara  yang  tidak teratur dan tidak normal, yang kemudian berkembang menjadi struktur yang menyerupai tumor (Khan  et  al.,  2022).  Semakin  awal  stadium  kanker  payudara,  semakin  baik  peluang  untuk bertahan hidup. Kanker payudara yang terdeteksi pada stadium sangat awal umumnya memiliki peluang penyembuhan sebesar 90%, tetapi jika kanker menyebar ke kelenjar getah bening atau bagian  tubuh  lainnya,  peluang  penyembuhan  secara  signifikan  menurun.  Peluang  bertahan hidup menurun secara signifikan setelah deteksi tumor ganas (Balasubramaniam et al., 2023). Oleh  karena  itu,  identifikasi  penyakit  pada  fase  awal  sangat  penting  dalam  menyelamatkan nyawa  dengan  memberikan  perawatan  yang  tepat  waktu.  Mamografi  dan  USG  adalah  dua teknik skrining kanker payudara yang populer dan terjangkau (Sahu et al., 2023).
Kanker  payudara  merupakan  penyebab  utama  kematian  di  kalangan  perempuan.  Data dari Globocan tahun 2020 menunjukkan bahwa kanker payudara menempati urutan pertama terkait jumlah kanker terbanyak di Indonesia. Jumlah kasus baru kanker payudara mencapai 68.858 kasus (16,6%) dari total 396.914 kasus baru kanker di Indonesia (Rizaty, 2021). WHO juga  mencatat  bahwa  kanker  payudara  adalah  kejadian  kanker  tertinggi  di  Indonesia,  yakni sebesar 16,7%, dan tingkat kematian tertinggi kedua setelah kanker paru-paru, yakni sebesar 11% (Dewi, 2023).  Mengingat urgensi untuk meningkatkan deteksi dini dan akurasi diagnosis, upaya  untuk  mengoptimalkan  teknologi  deteksi  kanker  payudara  menjadi  sangat  penting (Roslidar et al., 2020). Solusi untuk meningkatkan akurasi dalam mendeteksi kanker payudara adalah  dengan  memanfaatkan  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  yang  menjanjikan kemajuan signifikan dalam bidang ini (Wang, 2022). Dalam konteks ini, arsitektur DenseNet menjadi  pilihan  yang  menarik  karena  potensinya  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model. Dengan  mempertahankan  informasi  lebih  banyak  melalui  koneksi  yang  lebih  dekat  antara lapisan-lapisan,  DenseNet  dapat  mengatasi  masalah  vanishing  gradient  dan  meningkatkan aliran informasi di dalam jaringan (Ramdhana & Pratiwi, 2023). Citra digital memungkinkan representasi yang lebih akurat dari detail-detail kecil pada gambar, yang merupakan tantangan utama dalam deteksi massa payudara dengan ukuran yang sangat kecil pada gambar mamografi (Jabeen et al., 2022). Teknologi citra digital juga memungkinkan peningkatan kontras untuk massa  payudara  yang  memiliki  kontras  rendah,  sehingga  meningkatkan  kemampuan  untuk mendeteksi lesi yang mungkin terlewatkan pada mammogram resolusi tinggi (Ibrokhimov & Kang, 2022).
Metode  CNN  adalah  pendekatan  yang  kuat  dalam  pengenalan  pola  pada  data  citra (Albakia & Saputra, 2023; Zhang et al., 2023). CNN dapat secara otomatis mengekstraksi fitur- fitur penting dari gambar, termasuk fitur-fitur yang mungkin sulit diidentifikasi oleh manusia (Qotrunnada & Utomo, 2022). Meskipun banyak penelitian telah menunjukkan keberhasilan penggunaan  CNN  dalam  deteksi  kanker  payudara,  terdapat  beberapa  area  kritis  yang memerlukan  penelitian  lebih  lanjut  (Mohamed  et  al.,  2023).  Model  yang  ada  seringkali memiliki  kompleksitas  tinggi,  menyebabkan  waktu  komputasi  yang  panjang  dan  kebutuhan sumber daya yang besar  (Zhu et al., 2023), sehingga diperlukan pengembangan model yang lebih efisien tanpa mengorbankan akurasi. Selain itu, masalah overfitting sering muncul akibat ukuran dataset yang terbatas dan kurangnya data berlabel berkualitas tinggi, sehingga teknik regularisasi  dan  augmentasi  data  perlu  dioptimalkan  (Trang  et  al.,  2023).  Proses  tuning hyperparameter  yang  optimal  juga  masih  menjadi tantangan  besar,  seringkali membutuhkan pendekatan trial-and-error yang memakan waktu dan sumber daya (Jafari & Karami, 2023). Lebih  jauh  lagi,  banyak  model  belum  diuji  secara  luas  pada  berbagai  dataset,  sehingga
kemampuan generalisasi mereka terhadap data baru masih diragukan (Sahu et al., 2023). Celah ini dapat dimanfaatkan oleh penelitian kami untuk menjawab pertanyaan apakah model CNN dengan  arsitektur  DenseNet  dapat  dimaksimalkan  dengan  metode  yang  dianggap  berhasil dalam memproses dan melatih data supaya akurasi yang dihasilkan tinggi.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini  mengisi  kesenjangan  dalam  masalah  tersebut dengan mengusulkan pendekatan yang lebih canggih menggunakan teknologi citra digital dan metode CNN untuk meningkatkan deteksi massa payudara pada mammografi resolusi tinggi dan  menggunakan  dataset  yang  relatif  lebih  besar,  dengan  90.000  gambar  citra  digital. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan teknik deteksi yang lebih canggih dan andal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimasi metode yang dapat meningkatkan deteksi massa payudara pada gambar mammografi resolusi tinggi dengan  memanfaatkan  teknologi  citra  digital  dan  metode  Convolutional  Neural  Networks (CNN),  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan  dapat  diandalkan  untuk skrining kanker payudara.

## METODE
Pada alur CNN gambar 1, langkah awal adalah memasukkan data input, seperti gambar mamografi,  ke  dalam  jaringan.  Selanjutnya,  fitur-fitur  penting  diekstraksi  melalui  lapisan konvolusi  dan  pooling  untuk  mendeteksi  pola  visual  yang  relevan.  Setelah  proses  ekstraksi fitur, fitur-fitur tersebut diubah menjadi vektor satu dimensi melalui flatten layer. Kemudian, vektor  fitur  melewati  lapisan-lapisan  dense  yang  terdiri  dari  neuron-neuron  terhubung sepenuhnya,  di  mana  fitur-fitur  digabungkan  menjadi  representasi  abstrak  (Diwakaran  & Surendran,  2023).  Lapisan  output  menghasilkan  prediksi  kelas,  seperti  "normal"  atau "abnormal" dalam deteksi kanker payudara, dengan neuron-neuron menghasilkan probabilitas untuk  setiap  kelas.  Penelitian  ini  menggunakan  CNN,  khususnya  DenseNet,  untuk  deteksi kanker payudara dengan data mamografi dari Breast Histopathology Images di Kaggle. Dataset dipilih untuk mencakup berbagai kondisi payudara dan variasi seperti kepadatan jaringan dan ukuran tumor. Data dipisahkan secara proporsional untuk memastikan generalisasi yang baik, yaitu  setiap  subset  data  mencakup  proporsi  representatif  dari  gambar  normal  dan  yang menunjukkan kanker payudara, serta variasi lainnya.
Gambar 1 . Ilustrasi alur diagram convolutional neural network
Pada gambar 2 dijelaskan bahwa dataset tersebut terdiri dari gambar-gambar yang telah diberi label untuk mengindikasikan apakah gambar tersebut menunjukkan keberadaan kanker payudara  atau  tidak.  Label  1  menunjukkan  bahwa  gambar  tersebut  terindikasi  mengandung kanker payudara, sementara label 0 menunjukkan bahwa gambar tersebut tidak menunjukkan keberadaan  kanker  payudara.  Jumlah  65.318  gambar  dengan  label  0  menunjukkan  bahwa mayoritas  gambar  dalam  dataset  tersebut  mungkin  tidak  menunjukkan  keberadaan  kanker payudara,  sementara  jumlah  24.682  gambar  dengan  label  1  menunjukkan  bahwa  sejumlah gambar dalam dataset tersebut menunjukkan indikasi kanker payudara.
Gambar 2 . Distribusi data label pada dataset
Konvolusi dalam CNN adalah operasi matematis yang mengekstraksi fitur-fitur penting dari  data  berdimensi  tinggi,  seperti  citra  (Alsalihi  et  al.,  2022).  Dengan  menggunakan  filter atau kernel yang bergerak di atas citra input, konvolusi memungkinkan CNN mendeteksi pola- pola seperti tepi, tekstur, atau fitur-fitur kompleks. Stride mengatur pergeseran filter, sementara padding menjaga ukuran citra. Hasilnya adalah feature map, merepresentasikan distribusi fitur- fitur.  Dengan  konvolusi,  CNN  memahami  struktur  spasial  data,  menghasilkan  representasi untuk  klasifikasi,  deteksi  objek,  dan  segmentasi.  Arsitektur  CNN  terdiri  dari  beberapa  jenis lapisan  yang masing-masing  memiliki  peran  penting  dalam  pemrosesan  dan  klasifikasi  data gambar.  Lapisan  konvolusi  ( Convolutional  Layer )  menerapkan  filter  (kernel)  pada  input gambar untuk mengekstrak fitur-fitur penting seperti tepi atau tekstur. Proses ini bisa dijelaskan pada persamaan 1.
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝐶𝑜𝑛𝑣𝑜𝑙𝑢𝑡𝑖𝑜𝑛(𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡, 𝐹𝑖𝑙𝑡𝑒𝑟) + 𝐵𝑖𝑎𝑠
(1)
Konvolusi  antara  input  dan  filter  ditambah  bias  menghasilkan  output  fitur.  Lapisan pooling ( Pooling Layer ) berfungsi untuk mereduksi dimensi spasial dari fitur yang dihasilkan oleh  lapisan  konvolusi,  sehingga  mengurangi  jumlah  parameter  yang  harus  dipelajari  dan mempercepat  proses  komputasi.  Teknik  umum  yang  digunakan  adalah  max  pooling,  yang memilih  nilai  maksimum  dari  bagian  kecil  dari  peta  fitur  (feature  map)  tertentu.  Setelah beberapa  lapisan  konvolusi  dan  pooling,  fitur-fitur  ini  disalurkan  ke  dalam  lapisan  fully connected (Dense Layer), yang setiap neuronnya terhubung dengan setiap neuron di lapisan sebelumnya. Aktivasi dari lapisan ini dihitung menggunakan persamaan 2.
𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 = 𝐴𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡  × 𝑊𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡𝑠 + 𝐵𝑖𝑎𝑠)
(2)
Input yang dikalikan dengan bobot dan ditambah bias dilewatkan melalui fungsi aktivasi untuk menghasilkan output akhir. Lapisan dropout ( Dropout Layer ) sering digunakan sebagai teknik regularisasi untuk mencegah overfitting, dengan menonaktifkan secara acak sebagian neuron  selama  proses  pelatihan,  sehingga  jaringan  tidak  terlalu  bergantung  pada  neuron tertentu dan menjadi lebih robust.
Densenet121  pada  gambar  3  adalah  model  CNN  yang  efektif  dalam  deteksi  kanker payudara berkat strukturnya yang inovatif. Konektivitas antar-layer yang kuat memahami fitur- fitur  hierarkis  kompleks  dalam  citra,  krusial  dalam  deteksi  kanker  payudara.  Dengan penggabungan fitur di semua lapisan, model ini memfasilitasi aliran informasi yang efisien dan pembelajaran  yang  dalam, mendukung  pengambilan  keputusan  yang  akurat.  Ini  tidak  hanya menghasilkan  akurasi  tinggi  dalam  pengenalan  pola  patologis  tetapi  juga  memperkuat
interpretasi  klinis  dan  meningkatkan  efisiensi  diagnosa.  Teknik  augmentasi  data  diterapkan untuk  keragaman  data  pelatihan,  dengan  pelatihan  menggunakan  data  mamografi  dan mempercepat proses dengan GPU (Alshehri & AlSaeed, 2022).
Gambar 3 . Ilustrasi alur diagram arsitektur densenet121

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil  pada  gambar  4  menunjukkan  sebuah  keberagaman  jenis  data  yang  ada  dalam dataset,  meliputi  data  gambar  yang  terindikasi  kanker  dan  yang  tidak  terindikasi  kanker. Dengan infrastruktur dataset pada gambar 4 dan label dataset pada gambar 2, pengembangan model menjadi lebih terstruktur, efisien, dan mudah diatur. Dengan menggunakan pendekatan yang  telah  dijelaskan  sebelumnya.  DataFrame  images_df  dibuat  untuk  menyimpan  gambar- gambar yang telah diproses beserta label-label yang ada pada gambar 4, menjadi langkah kunci dalam persiapan data untuk proses pelatihan dan evaluasi model. Dataset dibagi menjadi subset data  pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  menggunakan  fungsi  train_test_split,  memastikan distribusi yang seimbang dari kelas-kelas yang ada di setiap subset data. Dengan pembagian ini,  kita  dapat  melanjutkan  ke  tahap  pelatihan  model  dengan  dataset  yang  telah  dipisahkan secara tepat.
Gambar 4 . Gambar data acak dalam dataset
Pengaturan  parameter-parameter  pelatihan  seperti  jumlah  epoch,  jumlah  kelas,  ukuran batch, dan tingkat pembelajaran yang telah ditentukan, memungkinkan kita untuk melakukan proses pelatihan model klasifikasi. Dengan nilai-nilai tersebut, kita memiliki kerangka kerja yang telah disiapkan dengan baik untuk melatih model dengan dataset yang telah dipisahkan sebelumnya, seperti pada gambar 2 dimana terdapat 2 label yaitu 1 untuk gambar positif terkena indikasi kanker dan 0 untuk gambar yang tidak terindikasi kanker.
Model DenseNet disesuaikan dengan menambahkan lapisan linear baru pada classifier, yang dilengkapi dengan fungsi aktivasi sigmoid untuk menghasilkan probabilitas kelas. Data dimuat menggunakan DataLoader dalam batch sesuai dengan ukuran yang ditentukan. Selama pelatihan, menggunakan loss binary cross-entropy untuk mengukur kesesuaian prediksi dengan label yang sebenarnya, dan optimizer Adam untuk mengoptimalkan parameter. Setelah iterasi sebanyak jumlah epoch yang ditentukan, model dievaluasi menggunakan data pelatihan dan validasi,  menghitung  loss  dan  akurasi  dari  setiap  batch  pelatihan,  serta  akumulasi  loss  dan akurasi pada data validasi. Jika akurasi pada validasi lebih baik dari sebelumnya, bobot model disimpan, bertujuan untuk menyimpan model terbaik.
Gambar 5. Hasil distribusi diagram akurasi
Diagram akurasi yang diperlihatkan pada gambar 5 menunjukkan perkembangan akurasi model pada setiap epoch selama proses pelatihan. Awalnya, akurasi pada data pelatihan dan validasi  meningkat  seiring  berjalannya  epoch,  menandakan  bahwa  model  secara  bertahap mempelajari  pola-pola  yang  ada  dalam  data.  Hal  ini  tercermin  dari  konsistensi  peningkatan akurasi  pada  kedua  dataset,  yang  menyiratkan  bahwa  model  berhasil  menangkap  pola-pola yang  relevan  dalam  data  pelatihan.  Meskipun  terjadi  fluktuasi  kecil  dalam  akurasi  pada beberapa epoch terakhir, akurasi akhir model pada data pengujian tetap tinggi, menunjukkan bahwa model mampu melakukan prediksi dengan konsisten.

## Gambar 6. Hasil akurasi validasi
Pada hasil yang diperoleh sesuai dalam gambar 6, akurasi model pada gambar validasi mencapai 91.68%, menunjukkan performa yang baik. Hasil evaluasi ini memberikan gambaran tentang  kemampuan  model  dalam  memvalidasi  keandalan  dan  konsistensi  model  dalam melakukan tugas klasifikasi pada dataset yang digunakan. Untuk evaluasi performa model  kita menggunakan  metrik-metrik  klasifikasi  seperti confusion  matrix dan classification  report . Confusion matrix memberikan gambaran tentang jumlah prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas, sementara classification report memberikan detail tentang metrik evaluasi seperti presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  setiap  kelas.  Evaluasi  ini  memberikan  pemahaman  yang lebih dalam tentang performa model dalam melakukan klasifikasi pada data pengujian, serta membantu dalam mengidentifikasi area di mana model dapat ditingkatkan untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
Tabel 1. Hasil confusion matrix Precision Recall F1-score Support 0 0,94 0,95 0,94 39748 1 0,87 0,83 0,85 15757 Accuracy 0,92 55505 Macro avg 0,90 0,89 0,90 55505 Weighted avg 0,92 0,92 0,92 55505
Hasil evaluasi pada tabel 1 menunjukkan bahwa model memiliki performa yang sangat baik dalam mengidentifikasi gambar yang tidak terindikasi kanker payudara (kelas 0), namun sedikit lebih rendah dalam mengidentifikasi gambar yang terindikasi kanker payudara (kelas 1) memiliki implikasi yang penting dalam konteks kanker payudara. Keberhasilan model dalam mengidentifikasi gambar yang tidak terindikasi kanker payudara (kelas 0) dengan Precision, Recall, dan F1- score yang sangat tinggi (masing-masing 0,94, 0,95, dan 0,94) menunjukkan bahwa  model  mampu  secara  efektif  membedakan  gambar-gambar  normal  dari  yang menunjukkan  adanya  kanker  payudara.  Hal  ini  penting  karena  membantu  meminimalkan jumlah  kesalahan  diagnosis  palsu  negatif,  di  mana  gambar  yang  sebenarnya  menunjukkan tanda-tanda kanker tidak terdeteksi. Namun, adanya performa yang sedikit lebih rendah dalam mengidentifikasi gambar yang terindikasi kanker payudara (kelas 1), terutama dalam Recall (0,83)  dan  F1- score (0,85),  menyoroti  tantangan  yang  masih  ada  dalam  deteksi  kanker payudara  menggunakan  model  ini. Recall yang  rendah  berarti  ada  kemungkinan  model mengabaikan beberapa gambar yang sebenarnya menunjukkan tanda-tanda kanker payudara. Hal ini dapat menyebabkan kesalahan diagnosis palsu positif, di mana pasien dengan kanker sebenarnya dianggap tidak memiliki kanker.

## Pembahasan
Pada penelitian kami, kami melakukan evaluasi terhadap model DenseNet dalam deteksi kanker payudara. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 92% pada data validasi, yang menunjukkan  performa  yang  luar  biasa.  Akurasi  ini  dihasilkan  melalui  beberapa  tahapan penelitian yang kami lakukan. Dalam mendeteksi kanker payudara, hal penting yang dilihat dari  hasil  temuan  kami  adalah  akurasi  dalam  memprediksi  keberadaan  atau  tidaknya  tumor payudara. Akurasi sebesar 92% ini mengindikasikan bahwa model kami mampu dengan baik dalam mengklasifikasikan citra-citra sebagai kanker payudara atau bukan. Dikarenakan CNN secara  efisien  mengekstraksi  fitur-fitur  berhierarki  dari  citra,  sementara  DenseNet memungkinkan pemanfaatan informasi global dan lokal secara simultan melalui koneksi dense antara lapisan. Keunggulan ini sangat penting dalam konteks medis, karena deteksi dini kanker payudara dapat meningkatkan peluang kesembuhan pasien dan memungkinkan intervensi yang lebih cepat dan tepat.
Model DenseNet kami juga menunjukkan ketahanan yang baik terhadap variasi dalam data,  seperti  perbedaan  dalam  kualitas  gambar  dan  variasi  anatomi  individu,  yang  sering menjadi tantangan dalam analisis citra medis. Selain itu, penggunaan DenseNet mengurangi risiko kehilangan informasi penting karena setiap lapisan menerima input langsung dari semua lapisan  sebelumnya,  memastikan  bahwa  detail-detail  kecil  yang  mungkin  menunjukkan keberadaan tumor tidak terlewatkan. Dalam aspek lain, kekurangan dari model yang kami buat adalah  ketidakseimbangan  antar  dataset  label  1  dengan  label  0.  Dimana  label  1  memiliki akurasi yang kurang dari label 0. Dengan perbedaan jumlah data label yang cukup signifikan, untuk  penelitian  kedepannya  diperlukan  adanya  perbaikan  dalam  teknik  augmentasi  yang digunakan sehingga akurasi pada label 1 dapat meningkat.
Penelitian  lain  yang  relevan  menggunakan  berbagai  algoritma  pembelajaran  mesin seperti  kNN,  SVM,  RF,  dan  NN  (Jafari  &  Karami,  2023)  dan  menggunakan  tiga  model
Attention  Mechanism  (AM)  dengan  CNN  untuk  diagnosis  kanker  payudara  menggunakan gambar  termografi  (Alshehri  &  AlSaeed,  2022)  memiliki  keterbatasan  ketersediaan  dataset gambar  termal  payudara  dan  ukuran  dataset  yang  relatif  kecil.  Dalam  perbandingan  dengan jumlah  data  tersebut  kami  menemukan  bahwa  penggunaan  DenseNet  pada  penelitian  yang kami lakukan memberikan hasil yang signifikan. Hal ini mungkin disebabkan oleh keunggulan DenseNet  dalam  memahami  hubungan  yang  kompleks  antara  fitur-fitur  dalam  citra  dan kemampuannya  untuk  memanfaatkan  informasi  yang  tersedia  secara  efisien.  Selain  itu, integrasi berbagai modalitas pencitraan juga dapat menjadi faktor penentu dalam peningkatan performa model. Hasil temuan kami menunjukkan bahwa penggunaan model DenseNet dalam deteksi  kanker  payudara  memberikan  hasil  yang  memuaskan  dengan  akurasi  sebesar  92%. Pendekatan yang kami ambil dalam processing data sangat berperan penting dalam mencapai akurasi tinggi. Dalam tahap preprocessing , kami menggunakan teknik augmentasi data untuk mengolah  dataset  agar  tidak  terjadi overfitting ,  meningkatkan  generalisasi  data,  dan menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas-kelas label pada dataset .

## SIMPULAN
Penelitian kami menunjukkan bahwa penggunaan model DenseNet dalam deteksi kanker payudara  pada  tahap  awal  dapat  meningkatkan  prognosis  pasien  dan  mengurangi  angka mortalitas terkait penyakit ini. Ini berpotensi memicu pengembangan teknologi deteksi yang lebih  canggih  di  masa  depan,  membawa  dampak  positif  bagi  bidang  kedokteran,  ilmu komputer,  dan  praktik  klinis.  Dengan  kemampuan  deteksi  yang  mencapai  92%,  diharapkan akan memberi manfaat diagnosis dini dan intervensi yang tepat waktu, menghasilkan dampak positif  pada  prognosis  pasien  dan  mengurangi  dampak  negatif  penyakit  kanker  payudara. Temuan ini juga berpotensi menjadi landasan bagi pengembangan produk dan layanan yang lebih  efektif  dalam  deteksi  dan  penanganan  kanker  payudara  oleh  instansi  terkait  seperti lembaga kesehatan, penelitian medis, dan industri teknologi kesehatan.

## REFERENSI
Albakia,  S.  A.  E.,  &  Saputra,  R.  A.  (2023).  Identifikasi  Jenis  Daun  Tanaman  Obat Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Dengan  Model VGG16. Jurnal Informatika Polinema , 9 (4), 451-460. https://doi.org/10.33795/jip.v9i4.1420
Alsalihi,  A.,  K.  Aljobouri,  H.  .,  &  ALTameemi,  E.  A.  K.  (2022).  GLCM  and  CNN  Deep Learning Model for Improved MRI Breast Tumors Detection. International Journal of Online and Biomedical Engineering (iJOE) , 18 (12), 123–137. https://doi.org/10.3991/ijoe.v18i12.31897
Alshehri,  A.,  &  AlSaeed,  D.  (2022).  Breast  Cancer  Detection  in  Thermography  Using Convolutional  Neural  Networks  (CNNs)  with  Deep  Attention  Mechanisms. Applied Sciences , 12 (24), 1-19. https://doi.org/10.3390/app122412922
Balasubramaniam,  S.,  Velmurugan,  Y.,  Jaganathan,  D.,  &  Dhanasekaran,  S.  (2023).  A modified LeNet CNN for breast cancer diagnosis in ultrasound images. Diagnostics , 13 (17), 1-28. https://doi.org/10.3390/diagnostics13172746 Diwakaran, M., & Surendran, D. (2023). Breast Cancer Prognosis Based on Transfer Learning Techniques in Deep Neural Networks. Information Technology and Control , 52 (2), 381- 396. https://doi.org/10.5755/j01.itc.52.2.33208
Dewi, A. P. (2023). DJSN sebut kanker penyakit biaya tertinggi kedua setelah jantung . Antara News. Retrieved May 2, 2024, from DJSN sebut kanker penyakit biaya tertinggi kedua setelah jantung - ANTARA News
Ibrokhimov,  B.,  &  Kang,  J.  Y.  (2022).  Two-stage  deep  learning  method  for  breast  cancer detection  using  high-resolution  mammogram  images. Applied  Sciences , 12 (9),  1-14. https://doi.org/10.3390/app12094616
Jabeen,  K.,  Khan,  M.  A.,  Alhaisoni,  M.,  Tariq,  U.,  Zhang,  Y.  D.,  Hamza,  A.,  ...  & Damaševičius,  R.  (2022).  Breast  cancer  classification  from  ultrasound  images  using probability-based  optimal  deep  learning  feature  fusion. Sensors , 22 (3),  1-23. https://doi.org/10.3390/s22030807
Jafari, Z., & Karami, E.  (2023). Breast cancer detection in mammography images: A CNN- based approach with feature selection. Information , 14 (7), 1-14. https://doi.org/10.3390/info14070410
Khan, M. M., Tazin, T., Zunaid Hussain, M., Mostakim, M., Rehman, T., Singh, S., Gupta, V., &  Alomeir,  O.  (2022).  Breast  Tumor  Detection  Using  Robust  and  Efficient  Machine Learning  and  Convolutional  Neural  Network  Approaches. Computational  Intelligence and Neuroscience , 2022, 1-11 . https://doi.org/10.1155/2022/6333573
Mohamed,  T.  I.,  Ezugwu,  A.  E.,  Fonou-Dombeu,  J.  V.,  Ikotun,  A.  M.,  &  Mohammed,  M. (2023).  A  bio-inspired  convolution  neural  network  architecture  for  automatic  breast cancer  detection  and  classification  using  rna-seq  gene  expression  data. Scientific Reports , 13 (1), 14644. https://doi.org/10.1155/2022/6333573
Qotrunnada,  F.  M.,  &  Utomo,  P.  H.  (2022).  Metode  Convolutional  Neural  Network  untuk Klasifikasi Wajah Bermasker. Prisma , 5 , 799-807.
Ramdhana, A. C., & Pratiwi, N. (2023). Perbandingan Kinerja Model Convolutional Neural Network pada Klasifikasi Kanker Kulit. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (2), 197-206. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.19823
Rizaty,  M.  A.  (2021).  Ini  Jenis  Kanker  yang  Paling  Banyak  Diderita  Penduduk  Indonesia.
Retrieved May 16, 2024, from Databoks website:
https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/06/29/ini-jenis-kanker-yang-paling- banyak-diderita-penduduk-indonesia
Roslidar, R., Rahman, A., Muharar, R., Syahputra, M. R., Arnia, F., Syukri, M., ... & Munadi, K. (2020). A review on recent progress in thermal imaging and deep learning approaches for breast cancer detection. IEEE access , 8 , 116176-116194. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3004056
Sahu, A.,  Das, P. K., & Meher, S. (2023).  High accuracy hybrid CNN classifiers for breast cancer  detection  using  mammogram  and  ultrasound  datasets. Biomedical  Signal Processing and Control , 80 , 104292. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2022.104292 Trang, N. T. H., Long, K. Q., An, P. L., & Dang, T. N. (2023). Development of an artificial intelligence-based  breast  cancer  detection  model  by  combining  mammograms  and medical health records. Diagnostics , 13 (3), 1-18. https://doi.org/10.3390/diagnostics13030346
Wang, L. (2022). Holographic Microwave Image Classification Using a Convolutional Neural Network. Micromachines , 13 (12), 1-19. https://doi.org/10.3390/mi13122049
Zhang, Y., Liu, Y. L., Nie, K., Zhou, J., Chen, Z., Chen, J. H., ... & Su, M. Y. (2023). Deep learning-based  automatic  diagnosis  of  breast  cancer  on  MRI  using  mask  R-CNN  for detection followed by ResNet50 for classification. Academic radiology , 30 , S161-S171. https://doi.org/10.1016/j.acra.2022.12.038
Zhu, Z., Wang, S. H., & Zhang, Y. D. (2023). A survey of convolutional neural network in breast  cancer. Computer  modeling  in  engineering  &  sciences:  CMES , 136 (3),  2127- 2172. https://doi.org/10.32604/cmes.2023.025484