Media Jurnal Informatika
Vol. 16, no.1, Juni 2024
http://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika

## Klasifikasi Penyakit Pulpitis Pada Citra Radiografi Periapikal Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN)
Febby Lavenia 1 , Cecep Muhamad Sidik Ramdani 2 , Irani Hoeronis 3
Program Studi Informatika, Universitas Siliwangi 1,2,3
177006007@student.unsil.ac.id 1 , cecepmuhamad@unsil.ac.id 2 , iranihoeronis@unsil.ac.id 3

## Abstract
Teeth are an important part of the human body. Lack of dental care can lead to various dental diseases, one of which is pulpitis. Pulpitis is an inflammation of the dental pulp (the innermost part of the tooth that contains nerves and blood vessels) and the tissue around the tooth root. It can also be caused by toothache or tooth loss, especially in young people. To diagnose pulpitis, dentists use the periapical radiography technique. This technique provides clear images of all  layers  of  the  tooth,  allowing  diagnosis  of  the  condition  of  the  tooth  and  surrounding  tissues.  However,  these radiographs can only be interpreted by dental radiology specialists, who are limited in number. Therefore, to facilitate the detection of pulpitis, classification using image processing techniques is used to assist doctors in classifying pulpitis based  on  radiographic  images.  This  study  uses  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  method  to  classify  pulpitis disease based on radiographic images. CNN is a variation of Multi Layer Perceptron (MLP) that has few free parameters because it does not require pre-processing, segmentation, or feature extraction. This study used 1000 image data divided into  two  classes:  pulpitis  and  normal.  The  test  results  show  that  hyperparameters  such  as  epoch  value  and  optimizer greatly affect  the accuracy. The highest  accuracy achieved was 98.75% using the RMSPROP optimizer and an epoch value of 50. This research shows that the use of Convolutional Neural Network (CNN) can help dentists in diagnosing pulpitis.  This  system  can  be  used  to  simplify  and  assist  doctors  in  determining  the  diagnosis  of  pulpitis  based  on radiographic images.
Keywords: Convolutional Neural Network, Pulpitis, Classification

## Abstrak
Gigi  adalah  bagian  penting  dari  tubuh  manusia.  Kurangnya  perawatan  gigi  dapat  menyebabkan  berbagai penyakit gigi, salah satunya pulpitis. Pulpitis adalah peradangan pada pulpa gigi (bagian terdalam gigi yang berisi saraf dan pembuluh darah) dan jaringan di sekitar akar gigi. Penyakit ini juga bisa disebabkan oleh sakit gigi atau gigi tanggal, terutama pada orang muda. Untuk mendiagnosis pulpitis, dokter gigi menggunakan teknik radiografi periapikal. Teknik ini memberikan gambar jelas dari seluruh lapisan gigi, memungkinkan diagnosis kondisi  gigi dan jaringan sekitarnya. Namun, hasil radiografi ini hanya dapat diinterpretasikan oleh dokter spesialis radiologi gigi, yang jumlahnya terbatas. Oleh karena itu, untuk memudahkan mendeteksi penyakit pulpitis, digunakan klasifikasi dengan teknik pengolahan citra (image  processing)  untuk  membantu  dokter  dalam  mengklasifikasikan  penyakit  pulpitis  berdasarkan  citra  radiografi. Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan penyakit pulpitis berdasarkan citra radiografi. CNN adalah variasi dari  Multi  Layer Perceptron (MLP) yang memiliki  sedikit  parameter bebas karena tidak memerlukan pra-pemrosesan, segmentasi, atau ekstraksi fitur. Penelitian ini menggunakan 1000 data citra yang dibagi menjadi dua kelas: pulpitis dan normal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa hyperparameter seperti nilai  epoch  dan  optimizer  sangat  mempengaruhi  akurasi.  Akurasi  tertinggi  yang  dicapai  adalah  98,75%  dengan menggunakan optimizer RMSPROP dan nilai epoch 50. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) dapat membantu dokter gigi dalam mendiagnosis penyakit pulpitis. Sistem ini dapat digunakan untuk mempermudah dan membantu dokter dalam menentukan diagnosis pulpitis berdasarkan citra radiografi.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Pulpitis, Klasifikasi

## I. PENDAHULUAN
Gigi  merupakan organ tubuh  yang memiliki peranan penting dengan fungsi utama untuk merobek, memotong, dan  mengunyah  makanan,  serta  berpartisipasi  dalam proses berbicara. Menjaga kesehatan gigi menjadi sangat esensial,  mengingat  potensi  terjadinya  berbagai  jenis
penyakit  gigi.  Terdapat  kurangnya  kesadaran  pada beberapa  individu  terkait  kebersihan  gigi,  meskipun rongga  mulut  manusia  menjadi  tempat  tinggal  bagi beragam  bakteri  yang  memiliki  potensi  menimbulkan berbagai  penyakit  pada  pulpa  gigi,  salah  satunya Pulpitis[1]. Pulpitis adalah suatu kondisi peradangan yang terjadi  pada  pulpa  gigi,  yaitu  bagian  terdalam  dari  gigi yang  berisi  saraf  dan  pembuluh  darah,  beserta  jaringan
periradakular yang melingkupi akar gigi [2]. Pulpitis juga bisa  disebabkan  oleh  sakit  gigi  dan  gigi  tanggal. Pemeriksaan  juga  dapat  dilakukan  melalui  teknik radiograf periapikal, di mana seluruh lapisan gigi terlihat dengan  jelas,  memungkinkan  dilakukannya  diagnosis terhadap  kondisi  kesehatan  gigi.  Radiograf  periapikal merupakan sebuah perangkat penunjang diagnostik yang digunakan oleh dokter gigi untuk memeriksa secara rinci keadaan gigi dan jaringan sekitarnya[3]. Teknik radiograf periapikal  merupakan  salah  satu  implementasi  dari teknologi  sinar-X. Oleh karena itu, kemampuan seorang dokter  dalam  mendiagnosa  penyakit  gigi  sangat diperlukan[4]. Hasil radiograf hanya dapat diinterpretasikan oleh dokter spesialis radiologi gigi, yang sayangnya  jumlahnya  terbatas.  Meski  demikian,  hasil yang diperoleh dari alat ini tidak selalu memberikan data atau  gambaran  yang  jelas.  Oleh  karena  itu,  diperlukan sebuah  alat  yang  dapat  mendeteksi  penyakit  pulpitis dengan  akurat  dan  efisien  untuk  mempermudah  proses identifikasi hasil dari radiograf periapikal.
Perkembangan  teknologi  pada  zaman  ini  sangat membantu  manusia dalam melakukan berbagai  aktifitas, manfaat  dari  perkembangan  teknologi  ini  adalah mempermudah  manusia  dalam  memecahkan  beberapa masalah  dengan  cepat  dan  akurat.  Penggunaan  AI (Artificial  Intellegence)  pada  pengolahan  citra  digital membantu  pada  proses  diagnosa.  Salah  satu  cabang pembelajaran  dari  ranah  AI  (Artificial  Intellegence) adalah Machine Learning yang mengambil inspirasi dari kompleksitas  jaringan  syaraf  manusia  [5].  Machine Learning  merupakan  suatu  paradigma  pembelajaran mesin yang dirancang untuk memahami dan mengembangkan metode yang menggunakan data untuk meningkatkan kinerja, dan dikonfigurasi untuk memperoleh  informasi  secara  otomatis  [6].  Dengan demikian, para pengembang hanya perlu memprogramnya  sekali  dengan  algoritma  tertentu,  dan selanjutnya  mesin  akan  beroperasi  sesuai  dengan sistem algoritma yang telah ditanamkan. Keberhasilan model ini menjadi  sebuah  terobosan  yang  signifikan  untuk mempermudah  berbagai  kegiatan.  Konsep  ini  pun  terus berkembang lebih lanjut dalam  Deep Learning [7]. Saat ini,  Deep  Learning  telah  menjadi  perhatian  luas  dalam ranah  Machine  Learning  dikarenakan  kemampuannya yang  sangat  signifikan  dalam  memodelkan  data  yang bersifat  kompleks,  seperti  citra  dan  suara  [8].  Deep Learning  merupakan sub cabang dari  Machine Learning yang  menggunakan  model  komputasi  dengan  multiple processing layers, bertujuan untuk mewakili data dengan tingkat  abstraksi  yang  beragam  [9].  Melalui  pendekatan ini,  Deep  Learning  mampu  menghasilkan  prediksi  atau klasifikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Salah satu contoh  dari  implementasi  Deep  Learning  adalah kemampuannya dalam mendeteksi objek dan mengklasifikasikannya  melalui  sebuah  citra  [10]. Keberhasilan Deep Learning dalam menangani data-data kompleks,  seperti  gambar  dan  suara,  menjadikannya sebagai  topik  yang  sangat  diminati  di  dalam  lingkup Machine  Learning.  Salah  satu  metode  Deep  Learning yang  sedang  mengalami  perkembangan  pesat  saat  ini adalah  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  [11]. Convolutional  Neural  Network  (CNN)  adalah  teknik pembelajaran mendalam yang memiliki skor pengenalan
gambar terbaik saat ini [12]. Jaringan saraf ini, meskipun memiliki  kesamaan  dengan  Multi  Layer  Perceptron (MLP)  atau  jaringan  saraf  biasa,  memiliki  perbedaan signifikan  dalam  representasi  setiap  neuron,  yang diwujudkan  dalam  bentuk  dua  dimensi,  berbeda  dengan Multi Layer Perceptron (MLP) yang hanya memiliki satu dimensi. Convolutional Neural Network (CNN) memiliki lapisan  khusus  yang  disebut  lapisan  konvolusi,  dimana citra  masukan  diproses  melalui  filter  yang  telah ditentukan.
Banyak  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk mengembangkan  sistem  deteksi  pulpitis.  Deteksi  pada pulpitis  dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk memudahkan dokter dalam mendiagnosa hasil radiografi.
Salah satu penelitian terdahulu yang dilakukan adalah tentang  Deteksi  Pulpitis  Reversibel  Melalui  Sinyal Wicara Dengan Metode Wavelet Packet Dan Klasifikasi Self  Organizing  Maps  (SOM)  yang  dilakukan  oleh  M. Amiriyanti,  B.Hidayat,  Y.M.Akbar  pada  tahun  2019. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah sistem yang dapat mendeteksi sinyal suara pada penyelam dengan  fenomena  barodontalgia  khususnya  kasus perawatan  pulpitis  reversibel  melalui  metoda  klasifikasi Wavelet Packet dan Self Organizing Maps (SOM). Hasil eksperimen  menunjukan  bahwa  metode  Wavelet  Packet dan  Self  Organizing  Maps  (SOM)  yang  dikembangkan berhasil mencapai akurasi sebesar 73.333% [13].
Selain itu, penelitian terdahulu yang dilakukan adalah Klasifikasi  Penyakit  Tuberculosis  (TB)  Organ  Paru Manusia Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  dilakukan  oleh  A.Rasyid  dan  L.Heryawan pada  tahun  2023.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang sebuah sistem untuk mengklasifikasi penyakit pada  paru-paru  menggunakan  model  CNN  dengan arsitektur  MobileNet.  Hasil  eksperimen  menunjukan bahwa  metode  CNN  yang  dikembangkan  berhasil mencapai akurasi sebesar 96.837% [14] .
Lalu  penelitian  terdahulu  yang  membahas  tentang Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi  Jenis Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode  Convolutional Neural  Network  (CNN)  yang  dilakukan  oleh  S.N.Ria, M.Walid,  dan  B.A.Umam  pada  tahun  2022.  Penelitian bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  untuk mengidentifikasi jenis penyakit pada kulit menggunakan model  CNN.  Hasil  eksperimen  menunjukan  bahwa metode  CNN  yang  dikembangkan  berhasil  mencapai akurasi sebesar 98.00% [15].
Berdasarkan  pada  uraian  latar  belakang  di  atas, penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan fokus studi pada citra radiograf pulpitis.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi tingkat akurasi model yang dihasilkan serta menguji  kemampuan  model  Convolutional  Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasi gambar radiograf pulpitis.

## II. METODE PENELITIAN
Untuk  metode  penelitiannya  akan  digambarkan menggunakan  Flowchart  yang  menjelaskan  tentang  alur cerita dari penelitian yang akan penulis kerjakan. Isi dari
Flowchart  tersebut  dapat  diuraikan  pada  gambar  1 dibawah ini:
Gambar 1: Tahapan Penelitian
a. Identifikasi Masalah Identifikasi  Masalah,  yang  dilakukan  dengan mencari jurnal-jurnal penelitian terkait. Pencarian ini mencakup  literatur-literatur  yang  menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk memberikan  gambaran  terinci  mengenai  kerangka kerja  yang  akan  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian ini.
b. Pengumpulan Data
Pencarian  data  citra  radiografi  gigi  sebanyak mungkin dengan tujuan untuk menghasilkan dataset yang akan menjadi materi pra-pemrosesan pada tahap selanjutnya dari penelitian ini.
c. Pra Processing Dilakukan  dengan  cara  memberi  label  pada setiap  data  dan  menggubah  dimensi  gambar  agar gambar  memiliki  ukuran  yang  sama  lalu  data  yang sudah  diproses  dikumpulkan  menjadi  dua  bagian yaitu untuk data uji dan data latih. Data latih sendiri merupakan  data  yang  digunakan  untuk  proses pelatihan data klasifikasi dan data uji merupakan data yang  akan  digunakakan  untuk  proses  pengujiaan pada klasifikasi CNN.
d. Perancangan Model CNN Perancangan  model  Convolutional  Neural
Network  (CNN)  merupakan  tahapan  krusial  dalam merancang  sebuah  model  yang  akan  digunakan dalam proses klasifikasi. Proses pembuatan model ini melibatkan  dua  tahapan  utama,  yaitu  konvolusi  dan pooling,  yang  terjadi  pada  tahap  feature  learning. Setiap  operasi  konvolusi  memanfaatkan  sejumlah filter dengan ukuran kernel yang berbeda. Pada tahap selanjutnya dilakukan proses flatten, di mana feature
map  yang  dihasilkan  dari  lapisan  pooling  diubah menjadi vektor. Proses ini umumnya dikenal sebagai tahap Fully Connected layer. e. Pengujian Model CNN
Pada  tahap  pengujian  ini,  dilakukan  evaluasi terhadap  model  yang  dihasilkan  oleh  Convolutional Neural  Network  (CNN).  Pengujian  ini  terbagi menjadi  dua  tahap,  yakni  tahap  latih  dan  tahap  uji. Tahap  latih  merupakan  proses  dimana  model  CNN diuji  menggunakan data yang telah disiapkan untuk pelatihan.  Sementara  itu,  tahap  uji  adalah  langkah pengujian  terhadap  model  yang  telah  mengalami proses pelatihan sebelumnya.
f. Rancangan User Interface
Pengujian telah dilakukan secara berulang untuk mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi.  Model  terbaik yang  dihasilkan  akan  diimplementasikan  dalam sebuah  sistem  yang  dirancang  untuk  menguji  citra data test. Sistem ini dibangun dengan model optimal dan  dilengkapi  dengan  antarmuka  pengguna  grafis (GUI)  yang  interaktif,  sehingga  memudahkan pengguna dalam menjalankan program. Untuk hasiil user interface dapat digambarkan pada gambar 2 :
Gambar 2: User Interface Aplikasi
Pada user interface aplikasi ini, proses penginputan data citra dilakukan melalui tindakan menekan tombol "Input," yang membuka data citra yang tersimpan di folder  data  uji.  Setelah  citra  ditampilkan,  pengguna dapat menekan tombol "Klasifikasi" untuk memperoleh  hasil  akhir  dari  citra  yang  telah diinputkan. Hasil klasifikasi tersebut akan ditampilkan di  bagian "Output." Tombol "Reset" berfungsi  untuk menghapus seluruh data sebelumnya, memungkinkan pengguna  untuk  memulai  kembali  dengan  data  citra baru untuk penggunaan berikutnya.

## III. HASIL PENELITIAN
a. Pengumpulan Bahan dan  Data
Pengumpulan  data  dilakukan  ini  dilakukan  melalui penelusuran data gambar pada situs-situs web resmi yaitu
kaggle. Data yang digunakan berasal dari foto radiografi gigi yang memiliki keluhan pulpitis.
b. Praproses Data
1. Pemotongan Area Citra
Pemotongan  area citra untuk membentuk sebuah gambar persegi dari hasil radiograf yang sebelumnya memiliki  bentuk  persegi  panjang.  Sesuai  dengan prinsip  klasifikasi  Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  menetapkan  persyaratan  agar  gambar memiliki dimensi yang sama pada panjang dan lebar, maka  hasil  radiograf  gigi  yang  pada  awalnya berbentuk persegi panjang, menjalani proses pemotongan untuk menghasilkan gambar persegi.
Untuk  penjabarannya  seperti  gambar  3  dibawah ini :
Gambar 3 : Paronamic Radiografi Gigi
Untuk  proses  pemotongan  gambar  untuk membentuk  gambar  kedua  yang  memiliki  bentuk persegi, seperti contoh gambar 4 dibawah ini :
Gambar 4 : Radiografi Pulpitis
2. Merubah Ukuran Citra
Penyesuaian  ukuran  pada  setiap  elemen  data  set yang dikumpulkan secara individual, dengan dimensi gambar ditetapkan pada 128 x 128 piksel untuk setiap gambar. Pemilihan ukuran 128 x 128 piksel dilakukan sesuai  dengan  persyaratan  metode  Convolutional Neural Network (CNN), di  mana ukuran piksel  yang dapat diterima adalah 64 x 64, 128 x 128, 256 x 256, 512 x 512, dan seterusnya. Dalam kerangka penelitian ini,  ukuran  piksel  yang  digunakan  adalah  128  x  128 untuk  mendukung  proses  klasifikasi  menggunakan CNN.
3. Pelabelan Data Proses  pelebelan  data  di  sini  bertujuan  untuk memberikan identifikasi terhadap data yang terkumpul,  sehingga  dapat  diakses  dengan  jelas. Untuk  melaksanakan  proses  ini,  peneliti  membentuk dua folder utama, yaitu folder data latih dan folder data
uji.  Bagian  folder  data  latih  berperan  sebagai  tempat penyimpanan data yang akan diproses dalam kerangka penelitian  ini,  sementara  folder  data  uji  berfungsi untuk memvalidasi data yang berasal dari proses data latih,  dan  nantinya  akan  digunakan  dalam  tahap pengujian  penelitian  ini.  Setiap  subfolder  yang  ada dalam kedua folder utama diberi nama "pulpitis" dan "normal," sesuai dengan contoh gambar 5 dibawah ini :
Gambar 5 : Data yang telah diberi label
4. Proses Convolutional Neural Network (CNN) Pada tahap ini digunakan 2 tahapan yaitu tahapan feature learning dan classification .
a. Feature Learning
Paada  tahapan  Feature  Learning  terdiri  dari dua komponen utama, yaitu Convolutional Layer dan Pooling Layer. Untuk memberikan gambaran implementasi pada tahapan Feature Learning ini, berikut  adalah  potongan  source  code  yang digunakan pada gambar 6 :
Gambar 6 Source Code pada Feature Learning

## b. Classification
Tahapan  kedua  setelah  melalui  proses Feature  Learning  adalah  tahap  Classification,  di mana data citra akan diarahkan. Pada tahapan ini, aktivasi softmax berperan dalam mengklasifikasikan input sesuai  dengan kategori yang  ditentukan.  Terdapat  dua  kategori  dalam konteks ini, yaitu kategori pulpitis dan normal.

## IV. PEMBAHASAN
a. Pengujian Model
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengalokasikan  masing- masing kategori normal 500, kategori pulpitis 500 dengan jumlah  seluruh  dataset  sebanyak  1.000  citra,  dan  rasio distribusi data yang digunakan adalah 80%:20%. Setelah melalui  serangkaian  proses  algoritma  Convolutional Neural  Network  (CNN),  diperoleh  hasil  dari  proses training dan validasi. Pada tahap ini, dilakukan beberapa uji  coba  pada  jumlah  epoch  dan  optimizer  untuk mengetahui jumlah akurasi terbaik. Pada uji coba epoch jumlah yang digunakan sebanyak 25, 50, 100, 200, 300. Optimizer  yang  digunakan  yaitu  Stochastic  Gradient Descent  with  Momentum  (SGDM),  Root  Mean  Square Propagation  (RMSPROP),  dan  Adaptive  Moment Estimation (ADAM).
b. Perbandingan Epoch dengan Optimizer SGDM
Pengujian pertama akan dilakukan dengan menggunakan optimizer berupa SGDM. Pada pengujian ini  juga  dapat  diketahui  bahwa  hasil  nilai  akurasi  terus meningkat seiring  dengan berkurangnya nilai epoch yang digunakan.

## Gambar 7 : Grafik Perbandingan SGDM
Grafik  di  atas  menggambarkan  pengaruh  jumlah epoch  terhadap  akurasi  model  saat  menggunakan optimizer  SGDM  (Stochastic  Gradient  Descent  with Momentum).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa akurasi  tertinggi  dicapai  pada  epoch  ke-50,  dengan akurasi 97.50%. Hal ini menunjukkan bahwa epoch ke-50 merupakan  jumlah  epoch  yang  optimal  untuk  melatih model  dengan  optimizer  SGDM  pada  dataset  dan arsitektur yang digunakan dalam penelitian ini.
Epoch Validation Accuracy 25 93.75% 50 97.50% 100 93.75% 200 96.88% 300 91.25%

## Tabel 1 Hasil Perbandingan Optimizer SGDM
Penurunan akurasi yang signifikan terlihat pada epoch ke- 25  dan  300.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  melatih model  terlalu  sedikit  (underfitting)  atau  terlalu  banyak (overfitting)  dapat  berdampak  negatif  pada  performa model.
c. Perbandingan Epoch dengan Optimizer ADAM Pengujian  kedua  akan  dilakukan  menggunakan optimizer ADAM  dengan  menggunakan epoch yang sama seperti pada optimizer sebelumnya.

## Gambar 8 : Grafik Perbandingan ADAM
Grafik  di  atas  menggambarkan  pengaruh  jumlah epoch  terhadap  akurasi  model  saat  menggunakan optimizer  ADAM.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa akurasi  tertinggi  dicapai  pada  epoch  ke-100  dan  300 dengan  akurasi  96.25%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa epoch  ke-100  dan  300  merupakan  jumlah  epoch  yang optimal  untuk  melatih  model  dengan  optimizer  ADAM pada  dataset  dan  arsitektur  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## Tabel 2 : Hasil Perbandingan Optimizer ADAM
Epoch Validation Accuracy 25 95.62% 50 95.00% 100 96.25% 200 95.62% 300 96.25%
Penurunan akurasi yang terlihat pada epoch ke-50 dan 200  mengindikasikan  bahwa  pemilihan  jumlah  epoch yang  tepat  sangat  penting  untuk  mencapai  performa model yang optimal. Epoch ke-100 dan 300 menunjukkan hasil yang relatif sama, menandakan bahwa penambahan epoch  lebih  dari  100  tidak  memberikan  peningkatan akurasi yang signifikan.
d. Perbandingan Epoch dengan Optimizer RMSPROP
88 90 92 94 96 98 Perbandingan Epoch dengan Optimizer SGDM Epoch 25 Epoch 50 Epoch 100 Epoch 200 Epoch 300 94 94.5 95 95.5 96 96.5 Perbandingan Epoch dengan Optimizer ADAM
Epoch 25 Epoch 50 Epoch 100
Epoch 200 Epoch 300
Untuk  pengujian  terakhir  akan  dilakukan  pengujian menggunakan optimizer RMSPROP  dengan  Epoch yang sama sesuai dengan percobaan yang sebelumnya.

## Gambar 9 : Grafik Perbandingan RMSPROP
Grafik  di  atas  menunjukkan  perbandingan  akurasi model dengan optimizer RMSProp pada berbagai jumlah epoch.  Terlihat  bahwa  akurasi  tertinggi  dicapai  pada epoch 50, dengan nilai akurasi 98,75%.
Tabel 3 : Hasil Perbandingan Optimizer RMSPROP
Epoch Validation Accuracy 25 95.00% 50 98.75% 100 95.00% 200 94.38% 300 98.12%
Seiring  bertambahnya  jumlah  epoch  hingga  300, akurasi  model  cenderung  stabil  di  sekitar  98%, menunjukkan bahwa penambahan epoch lebih lanjut tidak memberikan  peningkatan  akurasi  yang  signifikan.  Hasil ini mengindikasikan bahwa epoch 50 merupakan jumlah epoch  optimal  untuk  mencapai  akurasi  tinggi  dengan optimizer RMSProp pada model yang digunakan.
e. Hasil Klasifikasi Optimizer Terbaik Pada  tahap  ini  dilakukan  perbandingan  antara optimizer SGDM, Adam, RMSPPOP untuk mendapatkan hasil  terbaik  dari  keseluruhan  optimizer  yang  sudah dicoba yang dimana menggunakan epoch yang sama yaitu epoch  25,  epoch  50,  epoch  100,  epoch  200,  dan  epoch 300.  Dibawah  ini  adalah  tabel  dari  perbandingan optimizer dengan nilai epoch terbaik.
Tabel 4 : Hasil Nilai Epoch Terbaik Optimizer Epoch Validation Accuracy SGDM 50 97.50% Adam 100 & 300 96.25% RMSPROP 50 98.75%
Berdasarkan  hasil  dari  tabel  diatas  dapat  diketahui bahwa  optimizer  terbaik  adalah  optimizer  RMSPROP. Karena  dapat  menghasilkan  nilai  akhir  akurasi  yang paling tinggi dari pada optimizer yang lain.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pengujian penelitian yang telah dilakukan  untuk  mengklasifikasi  penyakit  pulpitis  pada citra  radiograf  periapikal  menggunakan  metode  CNN (Convolutional Neural Network) dapat ditarik kesimpulan bahwa setelah dilakukan beberapa uji coba menggunakan optimizer SGDM, ADAM, RMSPROP dan jumlah epoch 25, 50, 100, 200, 300 menunjukan pengujian bahwa hasil akurasi  terbaik  terdapat  pada  optimizer  RMSPROP dengan  jumlah  epoch  50  memiliki  akurasi  tertinggi sebesar 98.75%.

## VI. REFERENSI
[1]  Arsad, A. S. Yasin, and Husaini Juwita, “Analisis Terjadinya  Pulpitis  Pada  Gigi  Pasien  yang Berkunjung  Di  Wilayah  Puskesmas  Tomoni Timur  Kabupaten  Luwu  Timur,” Media Kesehatan Gigi , vol. 21, no. 2, 2022.
[2]  Hillary  Sekar  Pawestri,  “Pulpitis,”  Hello  Sehat. Accessed:  Jun.  16,  2024.  [Online].  Available: https://hellosehat.com/gigi-mulut/gigi/pulpitis- adalah/
[3]  Eric  Whaites, Radiography  and  Radiology  for Dental  Care  Professionals ,  2nd  ed.  Churchill Livingstone, 2009.
[4]   drg.  ,  M.  Sp.  R.  Prof.  Dr.  H.  Suhardjo  Sitam, Radiografi  Periapikal ,  Cetakan  I.  Jakarta : Penerbit Buku Kedokteran EGC, 2013.
[5]  L. Anggraini and Y. Yamasari, “Klasifikasi Citra Wajah  Untuk  Rentang  Usia  Menggunakan Metode  Artificial  Neural  Network,” Journal  of Informatics and Computer Science , vol. 05, 2023.
[6]  M. Efisiensi et al. , Sistem Informasi Manajemen Terkini . 2023.
[7]  A.  Raup,  W.  Ridwan,  Y.  Khoeriyah,  Q.  Yuliati Zaqiah, and U. Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung,  “Deep  Learning  dan  Penerapannya dalam Pembelajaran,” 2022. [Online]. Available: http://Jiip.stkipyapisdompu.ac.id
[8]  P.  Adi  Nugroho,  I.  Fenriana,  and  R.  Arijanto, “Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (  Cnn  )  Pada
Ekspresi  Manusia,” Jurnal  Algor ,  vol.  2,  no.  1, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algo r/index
92 93 94 95 96 97 98 99 100 Perbandingan Epoch dengan Optimizer RMSPROP Epoch 25 Epoch 50
Epoch 100
Epoch 200 Epoch 300
[9]  J.-P. Briot, G. Hadjeres, and F.-D. Pachet, “Deep Learning  Techniques for Music Generation  --  A Survey,”  Sep.  2017,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1709.01620
[10]  A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  and  D.  R.  Umar,
“Rancang  Bangun  Klasifikasi  Citra  Dengan Teknologi  Deep  Learning  Berbasis  Metode Convolutional Neural Network,” 2019. [Online]. Available:
https://www.mathworks.com/discovery/convolut ional-neural-network.html
[11]  Y. B. A. C. Ian Goodfellow, Deep Learning . MIT Press, 2016.
[12]  M. Tan and Q. V. Le, “EfficientNet: Rethinking Model  Scaling  for  Convolutional  Neural Networks,”  May  2019,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1905.11946
[13]  M. Amiriyanti, I. B. Hidayat, M. Yun, and S. O. Akbar,  “Deteksi  Pulpitis  Reversibel  Melalui Sinyal  Wicara  Dengan  Metode  Wavelet  Packet Dan  Klasifikasi  Self  Organizing  Maps  (Som) Detection  Of  Reversible  Pulpitis  Via  Speech
Signals Using  Wavelet Packet  Method  And Self
Organizing Maps (SOM) Classification,” 2019.
[14]  A.  Rasyid  and  L.  Heryawan,  “Klasifikasi Penyakit Tuberculosis (TB) Organ Paru Manusia Berdasarkan Citra Rontgen Thorax Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN),”
Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan
Indonesia (JMIKI) , vol. 11, no. 1, Mar. 2023, doi: 10.33560/jmiki.v11i1.484.
[15]  S.  N.  Ria,  M.  Walid,  and  B.  A.  Umam, “Pengolahan  Citra  Digital  Untuk  Identifikasi Jenis  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (CNN),” Energy -
Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik , vol. 12, no. 2, pp. 9–16, Dec. 2022, doi: 10.51747/energy.v12i2.1118.